 |
ТТК обеспечил Алтайский госуниверситет доступом в сеть RUNNet
Компания ТТК, один из крупнейших операторов связи в России, организовала цифровой канал доступа для Алтайского государственного университета (АлтГУ).
В рамках договора ТТК-Западная Сибирь, региональное предприятие Компании ТТК, организовал канал доступа пропускной способностью 200 Мбит/с. для подключения АлтГУ к федеральной университетской компьютерной сети RUNNet. Благодаря этой возможности, студенты и преподаватели смогут обмениваться научно-образовательной информацией с более чем 400 университетами и научно-исследовательскими учреждениями на территории всей страны.
«ТТК-Западная Сибирь имеет большой опыт сотрудничества с образовательными учреждениями. Помимо Алтайского государственного университета мы обеспечили каналом доступа в федеральную компьютерную сеть Алтайский государственный педагогический университет и Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова. В современном мире, где практически каждый день совершаются научные открытия важно, чтобы эту информацию своевременно получали все заинтересованные лица, в данном случае учащиеся и преподаватели ВУЗов», - прокомментировал генеральный директор ТТК-Западная Сибирь Александр Соловьев.
«Мы стараемся обеспечить наших студентов всеми необходимыми для обучения современными технологиями. Сеть RUNNet была создана не только для обмена информацией между ВУЗами России, но и всего мира, поэтому для тех, кто заинтересован в получении современного образования – это настоящий кладезь знаний. Мы рады, что доступ к новым возможностям нам помог организовать надежный провайдер», - рассказал ректор АлтГУ Сергей Землюков.
Алтайский государственный университет основан в 1973 году. Дважды входил в число лучших ВУЗов России. На базе университета есть 3 научно-исследовательских института, лаборатории и научные центры. На сегодняшний день в АлтГУ обучается более 16000 студентов. Обучение ведется по 177 программам высшего образования.
Контактное лицо: Елена Лелетко
Компания: ТТК-Западная Сибирь
Добавлен: 20:57, 24.04.2015
Количество просмотров: 722
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия608 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия599 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия677 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |