Яковлев акции прогноз. Цена IRKT

Наш анализ показывает, что на неделе 19 января Яковлев будет ограничен диапазоном 26.9728.00 руб. Торги стартуют с 28.00 руб. за 1 акцию. Значение курса акций Яковлев к концу недели достигнет 27.16 руб. за 1шт., изменение составит -2.98%.

Красногорский завод им. С.А. Зверева акции привилегированные прогноз. Цена KZIZP

Наш анализ показывает, что на неделе 19 января Красногорский завод им. С.А. Зверева будет ограничен диапазоном 237.30242.51 руб. Торги стартуют с 237.30 руб. за 1 акцию привилегированную. Значение курса привилегированных акций Красногорский завод им. С.А. Зверева к концу недели достигнет 242.05 руб. за 1шт., изменение составит 2.00%.

Газпром акции прогноз. Цена GAZP

Наш анализ показывает, что на неделе 19 января Газпром будет ограничен диапазоном 122.41128.76 руб. Торги стартуют с 128.76 руб. за 1 акцию. Значение курса акций Газпром к концу недели достигнет 122.41 руб. за 1шт., изменение составит -4.93%.

Сбербанк акции прогноз. Цена SBER

Наш анализ показывает, что на неделе 19 января Сбербанк будет ограничен диапазоном 300.85305.62 руб. Торги стартуют с 305.62 руб. за 1 акцию. Значение курса акций Сбербанк к концу недели достигнет 301.97 руб. за 1шт., изменение составит -1.20%.

XRP крадет внимание у Bitcoin — станет ли она новой королевой крипты? 👑

Никита Бир, глава отдела продуктов в X (да, это их фактическая должность, а не коктейль), раскрыл все карты с помощью графика, который, по сути, является монтажом преображения XRP. С декабря 2025 года XRP был Ким Кардашьян среди каштегов – всегда в центре внимания, всегда в тренде. А в начале января 2026 года? Ох, дорогая, XRP демонстрировал образы, которые соперничали с Bitcoin и Ethereum. Даже в дни, когда другие акции, такие как $iren, $tesla и $gme, пытались украсть шоу, XRP был как бы: «Простите, я все еще здесь, и я принес свой собственный конфетти». 🎊

Мозг под микроскопом: Интерактивная сегментация цитоархитектоники с помощью ИИ

Предложенная схема интерактивной парцелляции цитоархитектоники использует предварительно обученную модель DINOv3-B в качестве замороженного энкодера, объединяя многослойные признаки различных глубин и уточняя декодер с помощью небольшого количества пользовательских пометок, что позволяет осуществлять быструю и интерактивную сегментацию.

Новый метод позволяет быстро и точно выделять различные области мозга на гистологических срезах, используя возможности предварительно обученных моделей компьютерного зрения.