 |
МегаФон увеличил покрытие на региональной трассе в Удмуртии
Инженеры оператора установили телеком-оборудование, которое работает в нескольких частотных диапазонах. Это позволяет увеличить радиус действия сигнала, что важно для покрытия автомобильных дорог, а также предоставить пользователям доступ в интернет. Технические работы проведены с учетом специфики местности, чтобы обеспечить надежное покрытие в населенных пунктах и на прилегающих участках трассы.
«Запуск связи в сёлах и деревнях Удмуртии повышает уровень комфорта для местного населения. Наличие надежного сигнала связи позволяет людям решать бытовые задачи, быть на связи с родными, получать доступ к актуальному контенту и сервисам. Теперь такие возможности появились у жителей сёл Мазунио и Тарасово, где в общей сложности проживает около двух тысяч человек», — рассказал директор МегаФона в Удмуртии Александр Соловьев.
Развитие телеком-инфраструктуры в Удмуртии способствует тому, что даже небольшие населённые пункты становятся частью единого информационного пространства. Обеспечивая надежный сигнал сети, оператор создает условия для комфортного общения и использования цифровых возможностей для всех категорий пользователей.
С начала года МегаФон также запустил новые базовые станции в Балезинском, Увинском и Якшур-Бодьинском районах республики.
МегаФон - российская телекоммуникационная компания, предоставляющая услуги мобильной и фиксированной связи, широкополосного доступа в интернет, цифрового телевидения, а также OTT-видеоконтента, инновационных цифровых продуктов и сервисов. МегаФон – оператор №1 в стране по скорости мобильного интернета, покрытию сети и качеству голосовой связи, что подтверждают исследования ряда независимых российских компаний (ООО «ДМТЕЛ-Сервис», ООО «Виго», ООО «МегаБитус»). Оператор развивает объединенную с Yota федеральную розничную сеть, услугами компании пользуются более 79 млн клиентов.
Информация и комментарии МегаФона: Марина Дегтярева +7 922 22 14401 marina.s.degtyareva@megafon.ru
Контактное лицо: Anna Aleksina
Компания: МегаФон
Добавлен: 23:04, 30.06.2026
Количество просмотров: 531
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия602 |
| «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, Россия593 |
| 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, Россия671 |
| 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. |
|
 |