Компании

Canonical

Выручка
не знаем
рассказать
Сотрудников
не знаем
рассказать
В рейтингах
ни одного
для части отраслей это норма
Роликов в мониторинге
нет
наш мониторинг

Кто это

За последний год у компании 16 поводов со ссылкой на источник. Чего мы про компанию не знаем: Чем занимается компания, История.

за фразой источник наш вывод чего не знаем
поправить

Правка уйдёт редактору и появится на сайте после ближайшей сборки. Если почта на домене компании — пометим «со слов компании». Оценки людей не принимаем: правила.

Поводы для звонка

Запуск
3 нед. назад
Запуск продукта/кампании — нужна поддержка на входе
Canonical создаст транслятор кода с C на Rust
Canonical, разработчик Ubuntu Linux, профинансирует создание автоматического транслятора программного кода с C на Rust. Rust устраняет главный недостаток C — утечки памяти из-за ручного управления ею. Почти все популярные операционные системы (Linux, Windows, macOS) написаны на C, но их код всё чаще переводят на Rust, обычно вручную. Инструмент Canonical ускорит этот процесс миграции.
источник: источник, 21 августа 2026
Новость
сегодня
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Block-Norm Geometries for Online Mirror Descent with Sparse Losses
arXiv:2602.13177v2 Announce Type: replace-cross Abstract: The performance of online mirror descent depends critically on the geometry induced by its mirror map, yet standard algorithms largely rely on two canonical choices: Euclidean and entropic geometry. We show that these…
источник: arXiv cs.LG, 14 сентября 2026
Новость
сегодня
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Prism-SQA: An Interpretable and Adaptable Neural Framework for Surface Electromyography Quality Assessment
arXiv:2609.12724v1 Announce Type: cross Abstract: sEMG is vulnerable to various contaminants that distort signal morphology and spectral content. Accurate signal quality assessment (SQA) is essential for identifying such degradation and ensuring reliable clinical analyses and…
источник: arXiv cs.LG, 14 сентября 2026
Новость
сегодня
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Information-Induced Training Geometry: Exact Reduction, Canonical Completion, and Structured Expressivity
arXiv:2609.12991v1 Announce Type: new Abstract: Training data constrains optimizer geometry through the covectors visible to a declared information channel. We study how such partial information determines a full positive cometric relative to a reference and which degrees of…
источник: arXiv cs.LG, 14 сентября 2026
Новость
сегодня
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
QuantumQUBO Agent: Automating Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) Formulation Generation from Natural Language
arXiv:2609.10629v2 Announce Type: replace Abstract: Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) is a central formulation for combinatorial optimization and has gained increasing attention due to its compatibility with quantum, hybrid quantum-classical, and…
источник: arXiv cs.AI, 14 сентября 2026
Новость
сегодня
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
TREAT: Evaluating Access to Formal Knowledge across Equivalent Mathematical Representations
arXiv:2608.07540v2 Announce Type: replace Abstract: AI systems increasingly operate between flexible input representations and formal objects used by downstream tools. A key challenge is recognizing when an unfamiliar formulation denotes a known formal object. We study this…
источник: arXiv cs.AI, 14 сентября 2026
Новость
сегодня
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Groupoid-Based Internal State Representations for Reinforcement Learning with Local Symmetries
arXiv:2609.13035v1 Announce Type: cross Abstract: Symmetries play a central role in reducing the complexity of reinforcement learning problems, yet most existing approaches rely on fixed group actions or predefined state abstractions. Classical reinforcement learning algorithms…
источник: arXiv cs.AI, 14 сентября 2026
Новость
сегодня
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
The Anatomy and Boundary of Adaptation under Temporal Tabular Shift
arXiv:2609.12136v1 Announce Type: cross Abstract: Prequential adaptation of frozen tabular foundation models under temporal drift, with each label revealed only after prediction, helps some deployments and harms others, yet current practice does not predict which. We study the…
источник: arXiv cs.AI, 14 сентября 2026
Новость
сегодня
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
SoulAuth: An Actor-native Identity Architecture and Rust Reference Implementation for Humans and Long-lived AI Actors
arXiv:2609.11258v1 Announce Type: cross Abstract: As AI systems move from transient model invocations toward long-lived actors that persist across credentials, clients, sessions, and runtime instances, identity infrastructure must answer a basic question: where should the…
источник: arXiv cs.AI, 14 сентября 2026
Новость
2 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Learn the Solid, Not the File: Canonical Inputs for Neural Networks on CAD Boundary Representations
arXiv:2609.11573v1 Announce Type: cross Abstract: Boundary representation (B-rep) is the standard format used by modern CAD systems for parametric 3D models. It turns out, the exact same solid can be represented by different B-reps: for example, two engineers using different…
источник: arXiv cs.AI, 12 сентября 2026
Новость
2 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
MOSAIC: Query-Aware Exploration Policy Adaptation for GraphRAG
arXiv:2609.11065v1 Announce Type: new Abstract: Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) can connect evidence distributed across a corpus graph, but most systems use largely shared exploration procedures across queries. This creates a structural mismatch: direct facts…
источник: arXiv cs.AI, 12 сентября 2026
Новость
1 нед. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Статья "Equation Recast for Canonical Operator Learning Across Parametric PDEs" предлагает метод переформулировки параме
Статья "Equation Recast for Canonical Operator Learning Across Parametric PDEs" предлагает метод переформулировки параметрического обучения операторов в обучение одного канонического оператора, позволяя zero-shot прогнозирование в новых режимах параметров с использованием…
источник: arXiv cs.LG, 4 сентября 2026
Новость
2 нед. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Статья 'When the Canonical Completion Is Wrong: Formalizing and Measuring the Jump in Large Language Models' на arXiv.
Статья 'When the Canonical Completion Is Wrong: Formalizing and Measuring the Jump in Large Language Models' на arXiv.
источник: arXiv cs.CL, 28 августа 2026
Новость
3 нед. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Canonical профинансирует создание автоматического транслятора с C на Rust.
Canonical профинансирует создание автоматического транслятора с C на Rust.
источник: CNews, 21 августа 2026
Новость
3 нед. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Представлен первый детерминированный алгоритм точного вычисления локальных Real Log Canonical Thresholds (RLCT) для двум
Представлен первый детерминированный алгоритм точного вычисления локальных Real Log Canonical Thresholds (RLCT) для двумерных сингулярных моделей, чья KL-дивергенция контактно эквивалентна полиному; алгоритм применим к полиномиальным нейросетям и превосходит сэмплинг по…
источник: arXiv cs.LG, 21 августа 2026
Новость
3 нед. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Статья Learning Canonical Register Automata over Ordered Data Domains (обучение канонических регистровых автоматов над у
Статья Learning Canonical Register Automata over Ordered Data Domains (обучение канонических регистровых автоматов над упорядоченными доменами данных) об активном обучении детерминированных регистровых автоматов.
источник: arXiv cs.LG, 20 августа 2026
поправить

Правка уйдёт редактору и появится на сайте после ближайшей сборки. Если почта на домене компании — пометим «со слов компании». Оценки людей не принимаем: правила.

Деньги

Отчётности за юрлицом этой карточки не нашли. Так бывает у совсем новых компаний, у ИП и когда к карточке ещё не привязан ИНН.

поправить

Правка уйдёт редактору и появится на сайте после ближайшей сборки. Если почта на домене компании — пометим «со слов компании». Оценки людей не принимаем: правила.

Реквизиты

Реквизитов, кроме ИНН, у нас нетКомпания не проходила сверку с государственным реестром.
поправить или дополнить

Правка уйдёт редактору и появится на сайте после ближайшей сборки. Если почта на домене компании — пометим «со слов компании». Оценки людей не принимаем: правила.

Юрлица, владельцы и руководство

Юрлиц у компании мы не знаем Ни одного ИНН к карточке не привязано.
поправить

Правка уйдёт редактору и появится на сайте после ближайшей сборки. Если почта на домене компании — пометим «со слов компании». Оценки людей не принимаем: правила.

Руководство

Руководство неизвестно В открытых публикациях, которые мы разобрали, назначений по этой компании не было.
поправить

Правка уйдёт редактору и появится на сайте после ближайшей сборки. Если почта на домене компании — пометим «со слов компании». Оценки людей не принимаем: правила.

Рейтинги и награды

Ни одного участия в рейтингах Для части отраслей это норма, а не пробел в данных: маркетплейсы и застройщики в отраслевых рейтингах почти не участвуют.
поправить

Правка уйдёт редактору и появится на сайте после ближайшей сборки. Если почта на домене компании — пометим «со слов компании». Оценки людей не принимаем: правила.

Хроника

Новость
сегодня
SoulAuth: An Actor-native Identity Architecture and Rust Reference Implementation for Humans and Long-lived AI Actors
arXiv:2609.11258v1 Announce Type: cross Abstract: As AI systems move from transient model invocations toward long-lived actors that persist across credentials, clients, sessions, and runtime instances, identity infrastructure must answer a basic question: where should the…
источник: arXiv cs.AI, 14 сентября 2026
Новость
сегодня
The Anatomy and Boundary of Adaptation under Temporal Tabular Shift
arXiv:2609.12136v1 Announce Type: cross Abstract: Prequential adaptation of frozen tabular foundation models under temporal drift, with each label revealed only after prediction, helps some deployments and harms others, yet current practice does not predict which. We study the…
источник: arXiv cs.AI, 14 сентября 2026
Новость
сегодня
Groupoid-Based Internal State Representations for Reinforcement Learning with Local Symmetries
arXiv:2609.13035v1 Announce Type: cross Abstract: Symmetries play a central role in reducing the complexity of reinforcement learning problems, yet most existing approaches rely on fixed group actions or predefined state abstractions. Classical reinforcement learning algorithms…
источник: arXiv cs.AI, 14 сентября 2026
Новость
сегодня
TREAT: Evaluating Access to Formal Knowledge across Equivalent Mathematical Representations
arXiv:2608.07540v2 Announce Type: replace Abstract: AI systems increasingly operate between flexible input representations and formal objects used by downstream tools. A key challenge is recognizing when an unfamiliar formulation denotes a known formal object. We study this…
источник: arXiv cs.AI, 14 сентября 2026
Новость
сегодня
QuantumQUBO Agent: Automating Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) Formulation Generation from Natural Language
arXiv:2609.10629v2 Announce Type: replace Abstract: Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) is a central formulation for combinatorial optimization and has gained increasing attention due to its compatibility with quantum, hybrid quantum-classical, and…
источник: arXiv cs.AI, 14 сентября 2026
Новость
сегодня
Information-Induced Training Geometry: Exact Reduction, Canonical Completion, and Structured Expressivity
arXiv:2609.12991v1 Announce Type: new Abstract: Training data constrains optimizer geometry through the covectors visible to a declared information channel. We study how such partial information determines a full positive cometric relative to a reference and which degrees of…
источник: arXiv cs.LG, 14 сентября 2026
Новость
сегодня
Prism-SQA: An Interpretable and Adaptable Neural Framework for Surface Electromyography Quality Assessment
arXiv:2609.12724v1 Announce Type: cross Abstract: sEMG is vulnerable to various contaminants that distort signal morphology and spectral content. Accurate signal quality assessment (SQA) is essential for identifying such degradation and ensuring reliable clinical analyses and…
источник: arXiv cs.LG, 14 сентября 2026
Новость
сегодня
Block-Norm Geometries for Online Mirror Descent with Sparse Losses
arXiv:2602.13177v2 Announce Type: replace-cross Abstract: The performance of online mirror descent depends critically on the geometry induced by its mirror map, yet standard algorithms largely rely on two canonical choices: Euclidean and entropic geometry. We show that these…
источник: arXiv cs.LG, 14 сентября 2026
Новость
2 дн. назад
MOSAIC: Query-Aware Exploration Policy Adaptation for GraphRAG
arXiv:2609.11065v1 Announce Type: new Abstract: Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) can connect evidence distributed across a corpus graph, but most systems use largely shared exploration procedures across queries. This creates a structural mismatch: direct facts…
источник: arXiv cs.AI, 12 сентября 2026
Новость
2 дн. назад
Learn the Solid, Not the File: Canonical Inputs for Neural Networks on CAD Boundary Representations
arXiv:2609.11573v1 Announce Type: cross Abstract: Boundary representation (B-rep) is the standard format used by modern CAD systems for parametric 3D models. It turns out, the exact same solid can be represented by different B-reps: for example, two engineers using different…
источник: arXiv cs.AI, 12 сентября 2026
Новость
1 нед. назад
Статья "Equation Recast for Canonical Operator Learning Across Parametric PDEs" предлагает метод переформулировки параме
Статья "Equation Recast for Canonical Operator Learning Across Parametric PDEs" предлагает метод переформулировки параметрического обучения операторов в обучение одного канонического оператора, позволяя zero-shot прогнозирование в новых режимах параметров с использованием…
источник: arXiv cs.LG, 4 сентября 2026
Новость
2 нед. назад
Статья 'When the Canonical Completion Is Wrong: Formalizing and Measuring the Jump in Large Language Models' на arXiv.
Статья 'When the Canonical Completion Is Wrong: Formalizing and Measuring the Jump in Large Language Models' на arXiv.
источник: arXiv cs.CL, 28 августа 2026
Новость
3 нед. назад
Представлен первый детерминированный алгоритм точного вычисления локальных Real Log Canonical Thresholds (RLCT) для двум
Представлен первый детерминированный алгоритм точного вычисления локальных Real Log Canonical Thresholds (RLCT) для двумерных сингулярных моделей, чья KL-дивергенция контактно эквивалентна полиному; алгоритм применим к полиномиальным нейросетям и превосходит сэмплинг по…
источник: arXiv cs.LG, 21 августа 2026
Новость
3 нед. назад
Canonical профинансирует создание автоматического транслятора с C на Rust.
Canonical профинансирует создание автоматического транслятора с C на Rust.
источник: CNews, 21 августа 2026
Запуск
3 нед. назад
Canonical создаст транслятор кода с C на Rust
Canonical, разработчик Ubuntu Linux, профинансирует создание автоматического транслятора программного кода с C на Rust. Rust устраняет главный недостаток C — утечки памяти из-за ручного управления ею. Почти все популярные операционные системы (Linux, Windows, macOS) написаны на C, но их код всё чаще переводят на Rust, обычно вручную. Инструмент Canonical ускорит этот процесс миграции.
источник: источник, 21 августа 2026
Новость
3 нед. назад
Статья Learning Canonical Register Automata over Ordered Data Domains (обучение канонических регистровых автоматов над у
Статья Learning Canonical Register Automata over Ordered Data Domains (обучение канонических регистровых автоматов над упорядоченными доменами данных) об активном обучении детерминированных регистровых автоматов.
источник: arXiv cs.LG, 20 августа 2026

Чего мы про компанию не знаем

Этих разделов нет ни у одной компании в справочнике: таких источников у нас пока нет вовсе. Знаете — расскажите, и на странице появится то, что вы написали, а не наш пересказ.

Чем занимается компания
поправить или дополнить

Правка уйдёт редактору и появится на сайте после ближайшей сборки. Если почта на домене компании — пометим «со слов компании». Оценки людей не принимаем: правила.

История
поправить или дополнить

Правка уйдёт редактору и появится на сайте после ближайшей сборки. Если почта на домене компании — пометим «со слов компании». Оценки людей не принимаем: правила.