Эффектный шаблон, который подойдет на любую бизнес тематику. Красивый, многофункциональный и презентабельный шаблон отлично подойдет для самых различных сайтов!

Мы уже рассказывали о сотрудничестве Яндекса с Европейским центром ядерных исследований (ЦЕРН) и о том, как технологии обработки больших объёмов информации используются в науке. Сегодня Яндекс и ЦЕРН приглашают специалистов по анализу данных поучаствовать в конкурсе Flavour of Physics. Участникам конкурса предлагается написать алгоритм, способный обработать огромный массив данных — информацию о событиях эксперимента LHCb, который проводится на Большом адронном коллайдере (БАК). Это может помочь сделать новые открытия.

Одной из задач эксперимента LHCb является поиск явлений, которые не вписываются в Стандартную модель — современный свод представлений об элементарных частицах и их взаимодействиях. Пример такого явления — распад частицы под названием тау-лептон на три другие частицы: два мюона и один антимюон.

По Стандартной модели вероятность такого распада (его ещё называют распадом с нарушением лептонного аромата) ничтожно мала и составляет менее 10^-40. Однако другие теоретические модели допускают, что распад всё-таки происходит чаще — возможно, настолько чаще, что его можно заметить среди других событий, регистрируемых на БАК. Задача учёных — попробовать поймать распад среди миллиардов других распадов, которые каждую секунду происходят в кольце коллайдера.

Визуализация данных события, зарегистрированного детектором эксперимента LHCb. Изображение LHCb/CERN.

Здесь физикам могут помочь специалисты по обработке данных. Участникам конкурса Flavour of Physics предлагается написать алгоритм, который мог бы разделить все события эксперимента LHCb на «сигнал» (распад тау-лептона на три мюона) и «фон» (всё остальное). Для создания классификатора — программы, которая разделяет события — ЦЕРН предоставит участникам конкурса реальные данные, собранные в ходе эксперимента LHCb, и результаты моделирования распада (они позволят выявить закономерности в признаках события).

Конкурс алгоритмов будет проходить на ресурсе Kaggle.com. Это интернет-платформа для проведения состязаний по машинному обучению и анализу данных. Победители будут выбраны автоматически — с помощью метрики сравнения алгоритмов, которую совместно разработали ЦЕРН (LHCb), Школа анализа данных Яндекса и Yandex Data Factory — подразделение Яндекса по работе с большими данными. Конкурс Flavour of Physics стартовал 20 июля, а заявки на участие в нём можно подавать до 12 октября 2015 года.

Победитель, предложивший лучший алгоритм, получит приз в 7000 долларов. Призы за второе и третье место составят 5000 долларов и 3000 долларов соответственно. Другие участники, показавшие самые полезные с точки зрения физиков результаты,  смогут претендовать на специальную премию в размере 2000 долларов от компании Intel, а кроме того, получат приглашение на семинар в Цюрихе. Там они вместе с учёными, работающими на Большом адронном коллайдере, обсудят итоги конкурса и то, как их можно использовать для обнаружения редких распадов.

Яндекс.Деньги кардинально меняют внешний вид кошелька — страницы для авторизованных пользователей. Новый интерфейс будет включаться постепенно, но посмотреть на него можно уже сейчас по прямой ссылке.


Последний раз дизайн Яндекс.Денег менялся несколько лет назад. Он был рассчитан на электронный кошелёк, а к 2014 году Яндекс.Деньги превратились в большой и сложный сервис для платежей — и в интернете, и в офлайне. Стало понятно, что необходимо менять и внешний вид. Команда сервиса провела юзабилити-исследование, проанализировала статистику, чтобы выяснить, какие процессы необходимо перестроить. Первые результаты этой работы теперь можно увидеть на сервисе.

Одним из основных результатов переработки интерфейса стало представление кошелька в виде «платёжного таймлайна», где все платежи упорядочены в хронологической последовательности. Кроме того, на сервисе изменилась навигация, процедура регистрации стала проще, а для неавторизованных пользователей была создана специальная страница, демонстрирующая возможности Яндекс.Денег.

Подробнее об этом и о других изменениях на Яндекс.Деньгах читайте в рассказе главного дизайнера интерфейсов сервиса Дарьи Калинининой на Хабрахабре.

На странице исследования «Как пользователи готовятся к свадьбе в интернете» смотрите также интерактивную картинку — она поможет выбрать свадебный стиль и цвет. Скажем, «золотой бохо» или «изумрудный шебби шик».

Несколько лет назад найти в Москве машину было не так просто. Все, наверное, помнят, как обзванивали таксопарки и голосовали на обочине. Когда в 2011 году мы запустили Яндекс.Такси, ситуация быстро изменилась. Мы объединили службы такси и стали отдавать заказы тем водителям, которые находятся ближе к клиенту. Среднее время подачи машин сразу сократилось до 15 минут. Мы продолжали подключать новые таксопарки, и сейчас машина приезжает уже за 4-5 минут.

В погоне за скоростью важно было сохранить качество услуг. Быстро подать такси недостаточно. Люди ещё хотят, чтобы к ним приехала чистая красивая машина с дружелюбным водителем. В какой-то момент мы стали получать жалобы на качество обслуживания — например, грязные машины или незнание водителем Москвы. Конечно, таксопарки, с которыми мы работаем, сами следят за качеством услуг, но стандарты у всех разные. Поэтому мы создали свою систему контроля качества. Она включает оценку работы водителей и проверку состояния машин.

Оценка работы водителя
Впечатление от поездки во многом зависит от водителя. Надо сказать, что с Яндекс.Такси в принципе не работают люди с улицы: мы сотрудничаем только с таксистами, которые получили в Департаменте транспорта разрешение на работу. Однако работают все по-разному. Поэтому в первую очередь мы отдаём заказы водителям, у которых высокий рейтинг в нашей системе. Сейчас львиную долю заказов (86%) получают лучшие водители — с рейтингом 4,9 и 5 баллов. Рейтинг определяется на основе трёх составляющих: оценок пользователей, статистики опозданий и результатов экзамена.

Экзамены мы ввели летом прошлого года и за это время успели проверить 15 тысяч водителей. Мы не сразу нашли формат, который бы устраивал и нас, и водителей. Сначала экзамены проходили в устной форме: водители должны были отвечать на вопросы консультантов, которые сами никогда не работали в такси. Многих водителей это возмущало, поэтому мы отказались от устного экзамена: сейчас он проходит в электронном виде. Испытание состоит из теста на знание города, проверки владения русским языком и психологического тестирования.

Тест по русскому языку можно пройти прямо в машине — с помощью Яндекс.Таксометра (это специальная программа для водителей). В частности, человеку предлагается прочитать вслух небольшое стихотворение и описать картинку, после чего запись речи автоматически проверяется с помощью технологии SpeechKit и вручную. Чтобы пройти психологическое тестирование и ответить на вопросы на знание Москвы, водители приезжают в экзаменационный центр. Мы используем два классических психологических теста: методику Т. Лири и тест на уровень субъективного контроля. Они помогают понять, как человек общается с людьми и готов ли он брать на себя ответственность за происходящее. Водителям могут встретиться, например, такие вопросы:


По итогам всех разделов экзамена водитель получает общую оценку. «Отлично» и «Хорошо» повышают рейтинг, оценка «Нормально» никак на него не влияет, а «Удовлетворительно» и «Неудовлетворительно» — понижают рейтинг. Из тех водителей, которые сдали экзамен, половина получили оценку «Нормально», 32% — «Отлично» и «Хорошо». Более тысячи водителей пришли на пересдачу, чтобы улучшить свой результат. Записаться на экзамен они могут прямо в своём таксопарке.

Проверка машин
Состояние машин мы проверяем и при подключении к сервису, и в процессе работы. С осени прошлого года на улицах Москвы круглосуточно работает служба контроля. Задача контролёра — сделать заказ через Яндекс.Такси и проверить прибывшую на место машину. Он проверяет наличие у водителя необходимых документов и состояние автомобиля. Машина должна быть не битая, чистая, иметь ремни безопасности. Вот как выглядит наша служба контроля:
За месяц проверку на дорогах проходит более 8 тысяч машин. Конечно, это далеко не все. Поэтому у нас есть также фотоконтроль. Каждый водитель раз в три дня перед выходом на линию фотографирует машину снаружи и внутри и через Яндекс.Таксометр отправляет снимки нашей службе контроля качества. Если проверка показывает, что с машиной что-то не то, мы отключаем её от сервиса до устранения проблем. В мае этого года по результатам контроля на дорогах и по фотографиям пришлось отключить около 750 автомобилей.

Также мы столкнулись с тем, что не все службы такси одинаково определяют класс машины. Например, один таксопарк мог использовать в бизнес-классе новые мерседесы, а другой — шестилетние ауди. Поэтому мы ввели общие требования к классу машин — с указанием марок автомобилей, их возраста и рыночной цены (её автоматически определяет Яндекс.Авто). На тот момент нашим требованиям не отвечали около 15% машин.

Сейчас система контроля качества работает в Москве, постепенно мы внедряем её в Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и других городах. Это нужно, чтобы пассажирам было приятно пользоваться нашим сервисом. Конечно, нам ещё есть над чем работать. Например, сейчас мы думаем о создании собственного контакт-центра, чтобы пользователи могли звонить нам напрямую, если во время поездки что-то пошло не так.
 

Команда Яндекс.Такси