Что будете делать на этой неделе? Мы будем держаться подальше от сладкого, почтим минутой молчания Windows XP и Windows 7 и откроем 1 из 40 млн статей на Википедии, чтобы проверить, сколько проданных копий у Гарри Поттера.

Сохраняйте список из подборки в личном календаре. Файл для интеграции прикрепили к посту. Для смартфонов на Android используйте «Calendar Import - Export (ics)».

​Быстрые новости за новогодние праздники 🏃‍♂️🎄
Подборка событий на ИТ-рынке России и мира

1. В продажу поступил одноплатный ПК Hackboard 2 с x86-процессором за $99.
x86 позволяет увеличить степень совместимости одноплатника с другими системами.
— Узнать больше: https://slc.tl/oBr6c

2. Open-source ПК Dragonbox Pyra начали отгружать покупателям после четырех лет разработки.
Устройство разрабатывалось в качестве легко модифицируемой открытой платформы. Поставляется гаджет с Debian Linux, но поддерживаются и другие ОС.
— Узнать больше: https://slc.tl/Op4tQ

3. У TSMC и Samsung возникли серьезные проблемы с производством 3-нм чипов.
В конце декабря Apple разместила первый заказ на чипы, выполненные по 3-нм техпроцессу. Эти чипы компания использует в новых устройствах, которые должны выйти в 2022 году.
— Узнать больше: https://slc.tl/QuiMn

4. Команда pi-top выпустила конструктор роботов для детей и взрослых на основе Raspberry Pi.
Проект чем-то напоминает Lego Mindstorms, но его более профессиональную версию. С помощью pi-top [4] создавать можно практически все — от вездеходов до мультикоптеров.
— Узнать больше: https://slc.tl/oLf3e

5. Китай продолжает разработку процессоров.
Новый процессор — 8-ядерный ARM-чип D2000 для мощных систем. Компания Phytium будет использовать его для создания нового суперкомпьютера.
— Узнать больше: https://slc.tl/1pQSb

6. Илон Маск продаст все свое имущество и потратит около $188 млрд для колонизации Марса.
— Узнать больше: https://slc.tl/PxG9E

7. Вышел дистрибутив Linux Mint 20.1.
Особенность новинки — полная совместимость с Ubuntu, но разный подход к организации интерфейса пользователя и подбора используемых по умолчанию приложений.
— Узнать больше: https://slc.tl/mXlDB

Как алгоритмы Spotify так точно формируют персональные подборки и анализируют музыкальные вкусы, а Netflix без проблем предсказывает успех своих будущих фильмов? Все дело в искусственном интеллекте, а именно машинном и глубинном обучении.

Мы объединились с @postnauka, чтобы написать подробный гайд — с примерами, сравнительной таблицей и в карточках. Все как вы любите.