Новости

Интерактивная экскурсия по ООО «Ставролен»: профориентационная встреча и знакомство с предприятием

31 октября 2023

Интерактивная экскурсия по ООО «Ставролен»: профориентационная встреча и знакомство с предприятием

В НТИ СКФУ состоялась интерактивная экскурсия по предприятию-партнеру ООО «Ставролен».

В НТИ СКФУ была проведена плановая противопожарная тренировка

31 октября 2023

В НТИ СКФУ была проведена плановая противопожарная тренировка

В НТИ СКФУ активно проводятся противопожарные тренировки.

Мастер-класс от совета молодых специалистов АО «Невинномысский Азот»

30 октября 2023

Мастер-класс от совета молодых специалистов АО «Невинномысский Азот»

В НТИ СКФУ состоялся тренинг для знакомства с проектом «Фабрика идей».

Интеллектуальная викторина «Автоматизация в энергетике»

30 октября 2023

Интеллектуальная викторина «Автоматизация в энергетике»

В НТИ СКФУ состоялась интеллектуальная викторина «Автоматизация в энергетике».

Впечатляющие химические опыты: мероприятие «Занимательная химия» в НТИ СКФУ

27 октября 2023

Впечатляющие химические опыты: мероприятие «Занимательная химия» в НТИ СКФУ

В НТИ СКФУ состоялось мероприятие «Занимательная химия».

НТИ СКФУ принял участие в форуме по развитию международного сотрудничества

27 октября 2023

НТИ СКФУ принял участие в форуме по развитию международного сотрудничества

Сотрудники НТИ СКФУ приняли участие в работе Международного форума «Северный Кавказ в фокусе международного сотрудничества России».

Деловая игра «Промышленная безопасность» в НТИ СКФУ: открытия и вдохновение для будущих профессионалов

26 октября 2023

Деловая игра «Промышленная безопасность» в НТИ СКФУ: открытия и вдохновение для будущих профессионалов

В Невинномысском технологическом институте СКФУ в рамках Фестиваля науки «Наука 0+» состоялась деловая игра «Промышленная безопасность».

Ученые НТИ СКФУ решают задачу интеллектуального мониторинга

26 октября 2023

Ученые НТИ СКФУ решают задачу интеллектуального мониторинга

Сотрудники НТИ СКФУ для индустриального партнера разрабатывают технологию мониторинга состояния АСУ ТП на основе машинного обучения.