Минцифры назвало аналоги зарубежных сервисов — Игромания

Представители Минцифры России огласили список отечественных сервисов, которыми можно пользоваться вместо зарубежных альтернатив. 

По мнению Минцифры, блокировка иностранных платформ «будет способствовать увеличению аудитории и расширению функционала» — всего список разделили на 15 категорий: 

Соцсети 

• Facebook, Instagram (признаны в России экстремистскими), WhatsApp, Twitter, TikTok, Snapchat, Slack предлагают заменить на «ВКонтакте», «Одноклассников», Yappy, Telegram, «ТамТам», ЯRUS, TenChat, «Мой Мир», ICQ, Frisbee. 

Видеоконференции 

• Вместо Zoom, Zello, Webex, Discord, Microsoft Teams и Skype предлагают использовать EYEVOX, «Сферум», «Видеозвонки Mail.ru», «Видеозвонки VK Яндекс.Телемост», «Вебинар.ру», TrueConf, Jazz, IVA AVES, IVA AVES S, IVA LARGO, «Вега-Ирида», Vinteo.

Антивирусы

• Norton, Avast, McAfee советуют сменить на Kaspersky, Dr. Web.

Редакторы

• «Google Документы», «Google Таблицы», «Google Презентации», Word, Excel, PowerPoint и Apple Keynote предлагают заменить на «Мой офис», «P7-Офис» и «Яндекс 360».

Почта 

• Gmail, Outlook, Hotmail, Yahoo! Mail, ProtonMail советуют поменять на «Почта Mail.ru», «Мой Офис Почта», «Яндекс.Почта», Tegu.  

Переводчики 

• Google translate и Bing заменить на «Яндекс.Переводчик» и PROMT.

Браузеры

• Google Chrome, Firefox, Opera, Samsung Internet, Safari — «Яндекс.Браузер», Atom.

Аналитика

• Google Analytics, Clicky.com, Matomo и Chartbeat.com предлагают сменить на «Яндекс. Метрику», Roistat, CoMagic, «Спутника/Аналитику».

Образование

• Storytel, Pearson и Coursera советуют заменить на Skillfactory, Оpenedu, GeekBrains, Stepik, Udemy, «СберУниверситет», «Нетологию», SF Education, Wayup, CoreApp, «Инжинириум», «Кодемику», «Сетевую Академию», «Учебный центр ИнфоТеКС», «Школу анализа данных» («Яндекс.Практикум»), «Академию информационных систем» (АИС), «Мобильное электронное образование» (МЭО), «1С-Образование», «Учебный центр СКБ Контур».

Карты 

• Вместо Google Maps, Apple Maps, HERE предлагают «Яндекс.Карты», 2ГИС, «Карты Mail.ru», «ГИП Горизонт».

Поиск работы

• Hays советуют поменять на «Профи», Head Hunter, «Работу в России», «Работу.ру», YouDo.

Онлайн-магазины

• Ebay, Amazon — Wildberries, Ozon, «Яндекс.Маркет», «СберМегаМаркет», «СберМаркет».

Бронирование жилья

• Airbnb, Hotels.com, Booking.com меяют на «Островок», Tutu.ru, «Яндекс.Путешествия», TVIL.ru, «Командировка.ру», Ozon Travel.

Такси 

• Uber, Gett.com могут заменить «Яндекс.Такси», «Автолига», «Везет» и «Максим».

Авиабилеты

• Momondo, Skyscanner — Aviasales, OneTwoTrip, Tutu.ru, «Яндекс.Путешествия», Ozon Travel.

Вперёд  >

Войти в Яндекс Диск и начать обмениваться файлами

Войдите в свой аккаунт Яндекс Диска, чтобы начать работать с файлами из облака.

Скачать для Windows

Скачать для macOS

С Диск-О: все действия с файлами из хранилища будут занимать в 2 раза меньше времени, чем в браузере

Вы сможете работать с файлами офлайн, а при подключении к интернету они будут автоматически обновляться

Ваши файлы из Яндекс Диска на компьютере будут моментально синхронизироваться с облаком Яндекс в браузере

Вам не придется устанавливать приложение Яндекс Диск на ваше устройство – достаточно скачать Диск-О: для MacOS или Windows

Яндекс Диск — облачный сервис, позволяющий пользователям хранить и передавать файлы на любое устройство, подключенное к Сети. Яндекс Диск поддерживает разные форматы документов таблиц и презентаций, также в облаке можно хранить фото и видео, группируя их в альбомы.
Всеми файлами и папками можно делиться с другими пользователями, настроив совместный доступ.
При установке Диска пользователи бесплатно получают хранилище объемом 10 ГБ.

Сохраняйте фото и видео и делитесь ими

После подключения вашего аккаунта на Яндекс Диске к Диск-О: ваша коллекция фото и видео будет храниться на устройстве, не занимая его память, и вы сможете:

Просматривать медиафайлы из облака на компьютере;

Редактировать свои снимки в Photoshop и других фоторедакторах;

Сохранять скриншоты в свой аккаунт на Яндекс Диске;

Отправлять оригиналы изображений и видео другим пользователям в мессенджерах, соцсетях или по электронной почте;

Делать PDF-документы из ваших фотографий;

Архивировать свои фото и видео;

Создавать новые папки и добавлять в них медиафайлы, объединенные одной темой.

Работайте с файлами в Word, Excel, PowerPoint

Создавать и редактировать файлы онлайн в облаке не всегда удобно. Диск-О: упростит вашу работу с документами, и вы сможете:

Редактировать тексты в Word, создавать таблицы в Excel или презентации в PowerPoint, не скачивая файлы из облака;

Отправлять ссылки на документы вашим коллегам для совместной работы – файлы будут доступны только тем, кому вы отправите ссылку;

Создавать документы на компьютере, а затем просматривать их на Яндекс Диске через браузер – синхронизация будет происходить моментально;

Хранить все файлы из облака на вашем устройстве – они не будут занимать его память.

Как пользоваться Яндекс Диск и Диск-О:

1

В приложении Диск-О: нажмите кнопку «Добавить диск»

2

Выберите Яндекс Диск в списке сервисов

3

Введите ваш логин и пароль для входа в аккаунт Яндекс Диска

4

После завершения синхронизации на компьютере появится новый диск, где будут храниться файлы из вашего облака. Они готовы к работе!

Поддерживает 13 сервисов

Диск-О: можно подключить к Облаку Mail.ru бесплатно (только 1 диск), возможность подключения Яндекс.Диска и других сторонних облачных хранилищ является частью подписки

Как подключить?

Яндекс.ДискOneDriveDropboxGoogle Drive

Облако Mail.ru

Яндекс.Диск

Google Drive

Dropbox

OneDrive

VK WorkDisk

Huawei

Box

pCloud

WebDAV

MCS S3

Amazon S3

S3

Что может?

Резервное копированиеОбъединение облаков

Приложение Диск-О:
доступно для MacOS и Windows

Оно позволяет бесплатно подключать все доступные облачные сервисы. При этом из Облака Mail.ru загружать файлы можно безлимитно, а из других облачных хранилищ (в том числе из Yandex Disk) не более 10 раз в сутки.

Скачать для Windows

Скачать для macOS

Тарифы

Для Облака Mail.ru (только 1 аккаунт) в Диск-О: нет ограничений по количеству загрузок, но в другие сервисы можно добавлять не более 10 файлов в сутки. Снятие этого лимита является частью подписки.

Яндекс Логотип и символ, значение, история, PNG, бренд

Логотип Яндекса PNG

Первый логотип Яндекса (1996 г.) был вдохновлен логотипом компании CompTek, в которой была создана поисковая система Яндекса. История эмблемы включает в себя как минимум пять обновлений.

Значение и история

Яндекс — поисковая система номер один в России, созданная в 1997 году. Программное обеспечение разработано компанией CompTek, основанной в 1988. Яндекс стал расти и развиваться необыкновенными темпами и уже в 2001 году обогнал крупнейшую поисковую систему в русскоязычном сегменте сети Рамблер, став лидером Рунета.

Яндекс Сегодня — это огромная и авторитетная информационная компания, которая представляет собой поиск и экосистему, комплекс полезных интернет-сервисов. Основная аудитория платформы — Российская Федерация, Беларусь и Казахстан. Признанная одной из самых быстрорастущих корпораций в своей стране, как поисковая система по общему объему обрабатываемых запросов уступает только Google, Yahoo и Baidu.

Что такое Яндекс?
Яндекс — российская интернет-корпорация номер один, которую часто сравнивают с Google. Компания, основанная в 2000 году, предоставляет своим пользователям поисковые системы, новостные ленты и почтовые сервисы.

1996 – 1997

Логотипы CompTek и Яндекса представляли собой прямоугольник с тонким черным контуром. Прямоугольник был разбит на две части. В левой части были видны черные буквы на белом фоне, а в правой — белые буквы на красном фоне.

В случае логотипа CompTek название компании было разбито на «Comp» и «TEK». В случае с Яндексом в первом поле была буква «я» («я») в кириллице, а во втором — буква «ndex» в латинице.

По сравнению с родительским логотипом у Яндекса более яркий оттенок красного. Буквы стали чуть тоньше.

Вы можете удивиться, почему в название поисковой системы включены буквы двух разных алфавитов. Оказывается, изначально слово «Яндекс» было придумано как аббревиатура, означающая «еще один индексатор». Слово использовалось как название новой технологии и было дано латинскими буквами, потому что информация о ней сохранялась в компьютерный файл (а имя этого файла было «Яндекс»).

Когда проект превратился в веб-поисковик, его создатели решили приблизить аббревиатуру к ее русским корням. Итак, первые буквы они написали кириллицей, которая используется в русском алфавите.

1997 – 1999

Новая эмблема была разработана в 1997 году дизайнерской фирмой Art. Студия Лебедева, которая с тех пор занимается эволюцией логотипа. Этот логотип использовался в момент официального запуска поисковой системы 23 сентября 19 г.97.

Этот сохранил двухкорпусную структуру. Теперь в дизайне появилась некоторая глубина: прямоугольник слева оказался немного ближе к читателю, а правый прямоугольник, казалось, сдвинулся назад. Красную пломбу удалили. Первые буквы были даны красным цветом, а остальная часть слова была черной. Буквы были жирными, «я» была немного крупнее остальных.

1999 – 2004

В случае с CompTek двухкомпонентная структура оказалась выгодной. Поскольку название компании было трудно произнести (и запомнить) из-за группы согласных (mpt), вполне естественно, что слово было разбито на две значимые части, чтобы его было легче понять и запомнить. Слово «Яндекс», напротив, было довольно легко произносить. Кроме того, его нельзя было разбить на значимые части — это было скорее единое целое. Итак, двухчастная структура не подходила — Яндексу явно нужен был другой подход.

Поскольку поисковая система добилась огромного успеха, возникла потребность в логотипе, который был бы более профессиональным и отличительным, чем старый. В очередной раз конструкция была разработана в ст. Студия Лебедева. Логотип 1999 года стал классикой. Хотя с тех пор было несколько обновлений, общий стиль знаков отличия остался неизменным.

Логотип 1999 года избавился от любых прямоугольников или других элементов, кроме самих букв. Первая буква (кириллица), которая теперь была значительно выше всех остальных, давалась красным цветом. Текст «ndex» был черным. В дизайне использовался шрифт с засечками.

2004 – 2008

Модификация была очень тонкой и включала только детали глифов. Буквы стали тоньше и менее кривыми.

2008 – 2016

На этот раз все буквы на логотипе даны кириллицей и шрифтом без засечек.

2016 – 2021

Помимо основного логотипа, был разработан целый набор вариантов по парадигме склонения слова в русском языке.

2021 – сегодня

Редизайн 2021 года представил усовершенствованную и обновленную визуальную айдентику Яндекса, которая полностью основана на предыдущих версиях логотипа компании, но имеет более сильный характер, отраженный в более широких и устойчивых формах букв в надписи. Цветовая палитра осталась прежней — культовый красный для первой буквы и черный для всех остальных. Линии на новом логотипе стали толще и жирнее, что сделало леттеринг более уверенным и профессиональным.

Английская версия

Основным логотипом Яндекса всегда был русский, так как в этой стране поисковая система генерирует не менее 51 всего поискового трафика. Однако, поскольку российские знаки отличия были бы непонятны и неразборчивы для англоязычного сообщества, была разработана глобальная версия.

Он очень похож по стилю, но выглядит немного более игривым, чем оригинальный, потому что две верхние полосы на букве «Y» имеют разную длину. Единственный глиф, присутствующий в обеих версиях, — это «е», который выглядит очень похоже.

Логотип Яндекс Деньги

Логотип сервиса онлайн-платежей состоит из трех частей: основного логотипа Яндекса, слова «Деньги» более тонкими буквами и (опционально) желтого кошелька. В русской версии слово «Деньги» заменено на его перевод.

Логотип Яндекс.Музыки

Помимо основного логотипа можно увидеть слово «Музыка» и красную ноту в желтом кружке.

Логотип Яндекс Такси

Структура и общий подход такие же, как и в случае с Яндекс Деньги и Музыка. Можно использовать значок с пятью черными квадратами внутри желтого речевого пузыря.

Таблица 2 из русско-английской системы машинного перевода Яндекса для WMT14

• Борисов2014ЯндексСО, title={Система русско-английского машинного перевода Яндекс-школы анализа данных для WMT14}, author={Алексей Борисов и Ирина Галинская}, booktitle={WMT@ACL}, год = {2014} }
  • Алексей Борисов, Ирина Галинская
  • Опубликовано в WMT@ACL 1 июня 2014 г.
  • Информатика

  В этой статье описывается русско-английская система Школы анализа данных Яндекса, представленная на Девятом семинаре ACL 2014 по задаче совместного перевода по статистическому машинному переводу. [] Ключевой метод

  Мы начнем с системы, которую мы разработали в прошлом году, и исследуем несколько методов, которые были успешными в предыдущей задаче перевода, включая несокращенную языковую модель, модель последовательности операций и новую репараметризацию IBM Model 2. Далее мы предлагаем {простой, но практичный} алгоритм преобразования русского языка…

  Посмотреть на ACL

  aclanthology.org

  Начальные эксперименты с русско-казахским SMT

  • Багдат Мырзахметов, Айбек Макажанов

  • Информатика

    Рез. вычисл. науч.

  • 2016

  Следуя общему подходу к SMT для морфологически богатых языков, в этой работе используются методы морфологической обработки и достигается существенное, статистически значимое улучшение по сравнению с базовым уровнем, который работает с необработанными необработанными данными.

  Орфокоррекция русского языка: сравнительное исследование наборов данных и методов

  • Розовская А.В.

  • Информатика

    РАНЛП

  • 2021
  901 11

  Показано, что модель с минимальным контролем превосходит все остальные модели и сравнивается с двумя базовыми моделями, которые не используют контекст для повторного ранжирования кандидатов, а также с системой статистического машинного перевода на уровне символов с контекстно-ориентированным повторным ранжированием.

  Новый набор данных и надежные основы для исправления грамматических ошибок русского языка

  • В. Тринь, А. Розовская

  • Информатика

    ВЫВОДЫ

  • 2021 901 08
  Новый ресурс, аннотированный учебный корпус русского языка, взятый с веб-сайта изучения языка Lang-8, описывается и сравнивается с двумя моделями исправления грамматических ошибок, в которых используются современные нейронные архитектуры.

  Исправление грамматических ошибок в морфологически богатых языках: на примере русского языка

  • А. Розовская, Д. Рот

  • Лингвистика, информатика

    TACL

  • 2019

  В работе представлен исправленный и отмеченный ошибками корпус русскоязычного учащегося, пишущего и разрабатывающего модели, использующие существующее состояние -современные, хорошо изученные для английского языка методы исправления ошибок письма в морфологически богатых языках, таких как русский.

  Результаты семинара 2014 г. по статистическому машинному переводу

  • Ондрей Бояр, К. Бак, А. Тамчина

  • Информатика

    WMT@ACL

  • 2014

  В данной статье представлены результаты WMT 14 общих задач, в том числе стандартная задача перевода новостей, отдельная задача медицинского перевода, задача оценки машинного перевода во время выполнения…

  Перевод медицинских текстов с использованием нейронных сетей

  В настоящем исследовании изучается влияние различных методов обучения на систему польско-английского машинного перевода, используемую для медицинских данных и предлагает совместно настроенную единую нейронную сеть, которая максимизирует производительность перевода.

  Автоматическая классификация ошибок учащихся русского языка

  • Розовская А.

  • Информатика

    LREC

  • 2022

  Инструмент введена автоматическая классификация ошибок в текстах для учащихся на русском языке и предоставление категории грамматических ошибок и ручная оценка выходных данных показывает, что более чем в 93% случаев категории ошибок оцениваются как правильные или приемлемые.

  Интегрированные речевые и языковые технологии для разведки, наблюдения и рекогносцировки (ISR)

  • Дэвид М. Хоферлин, М. Хатт, Стивен А. Торн, Кэтрин Янг, Тим Андерсон

  • Компьютерные науки

  • 2017

  и описывает подходы к обнаружение и устранение этих проблем.

  Понимание, моделирование и прогнозирование поведения пользователей в веб-поиске

  • Алексей Борисов

  • Информатика

  • 2018

  Существующие инструменты для моделирования и прогнозирования взаимодействия пользователей с поисковой системой изучаются, совершенствуются и разрабатываются новые способы получения информации о поведении пользователей.

  Пространственные особенности распространения социальных сетей в Ровенской области

  Основной задачей исследования является анализ пространственного распределения количества пользователей и уровня проникновения социальных сетей, таких как Facebook и Instagram, в административных районах и городах район подчинения Ровенской области.

  Яндекс Школа анализа данных Системы машинного перевода для WMT13

  • Алексей Борисов, Яков Длугач, Ирина Галинская

  • Информатика

    WMT@ACL

  • 2013 901 08

  В этом документе описывается англо-русский и русско- Английские системы статистического машинного перевода (SMT), разработанные в Школе анализа данных Яндекса для задачи совместного перевода ACL 2013…

  Модель совместного перевода последовательностей с интегрированным переупорядочиванием

  • Надир Дуррани, Гельмут Шмид, Александр М. Фрейзер

  • Информатика

    ACL

  • 2011

  Новая модель машинного перевода, которая моделирует перевод с помощью линейной последовательности операции, включающие не только перевод, но и переупорядочивание операции, а также совместная модель последовательности для вероятностей перевода и переупорядочивания, которая является более гибкой, чем стандартный машинный перевод на основе фраз.

  Эдинбургские системы машинного перевода для европейских языковых пар

  • Надир Дуррани, Б. Хэддоу, Кеннет Хифилд, Филипп Коэн

  • Информатика

    WMT@ACL

  • 2013

  Мы действительны изучили различные новые и недавно предложенные методы статистического машинного перевода на 10 языковых парах, используя большие ресурсы данных. Мы увидели преимущества от оптимизации параметров, обучения с помощью…

  Moses: Open Source Toolkit for Statistical Machine Translation

  • Philipp Koehn, Hieu T. Hoang, Evan Herbst

  • Информатика

    ACL

  • 2007

  Мы описываем набор инструментов с открытым исходным кодом для статистического машинного перевода, чьи новые вклады заключаются в (а) поддержке лингвистически мотивированных факторов, (б) декодировании сети путаницы и (в) …

  Декодирование минимального байесовского риска для статистического машинного перевода

  • Шанкар Кумар, У. Бирн

  • Информатика

    NAACL

  • 2004

  Результаты показывают, что декодирование MBR можно использовать для настройки статистической производительности машинного перевода для определенных функций потерь и иерархии функций потерь, которые включают различные уровни лингвистической информации из строк слов, выравнивание слов из системы машинного перевода и синтаксическая структура из деревьев разбора предложений исходного и целевого языков.

  Оценка модели масштабируемого модифицированного языка Кнезера-Нея

  • Kenneth Heafield, Ivan Pouzyrevsky, J. Clark, Philipp Koehn

  • Информатика

    ACL

  • 2013

  Мы представляем эффективный алгоритм для оценки больших модифицированных моделей Кнезера-Нея, включая интерполяцию. Потоковая передача и сортировка позволяют алгоритму масштабироваться до гораздо более крупных моделей с использованием фиксированного…

  Фразовое сглаживание для статистического машинного перевода

  • Джордж Ф. Фостер, Р. Кун, Ховард Джонсон

  • Информатика

    EMNLP

    90 108
  • 2006

  Показано, что любой тип сглаживания является лучшей идеей, чем часто используемые оценки относительной частоты, и лучшие методы сглаживания дают постоянный выигрыш примерно в 1% (абсолютный) в соответствии с метрикой BLEU.

  Быстрый морфологический алгоритм с угадыванием неизвестного слова по словарю для поисковой системы

  • Илья Сегалович

  • Информатика

    МЛМТА

  • 20 03

  Описан простой, но практичный алгоритм морфологического анализа и синтеза, использующий ограниченный словарь для получения морфологии широкого лексического охвата, реализованный для русского, польского и английского языков.