Правила столото: Подробные правила игры в лотерею «Русское лото». Как играть, проверить билет и получить выигрыш в лотерею «Русское лото» онлайн. Более детальную информацию читайте на сайте!

Лотерея Рокет Бинго от Столото

Рокет Бинго — это одна из популярных лотерей от организатора Столото, которая завоевала сердца многих игроков в России. В этой статье мы рассмотрим историю лотереи, её правила, достоинства и недостатки, а также узнаем, как купить билет и проверить результаты.

Содержание

1. История тиража
2. Правила достоинства и недостатки лото
3. Как купить билет
4. Узнать результаты
5. Отзывы игроков
6. Вопрос-ответ
7. Заключение

История тиража

Эта российская лотерея появилась в ассортименте Столото в 2020 году. Игра стала популярной благодаря своей простоте и возможности выиграть крупные призы. Рокет Бинго быстро завоевала свою аудиторию, а также стала одним из любимых развлечений для многих россиян.

Больше совпадений — больше денег. Важным преимуществом тиража является простота и доступность для всех участников, а также возможность выиграть крупные призы.

Однако, как и у любой лотереи, здесь есть и недостатки. В частности, вероятность выигрыша невелика, и многие игроки могут разочароваться, если не получат ожидаемого результата.

Узнать правила подробнее

Как купить билет

Билеты можно купить на официальном сайте Столото или в специализированных продажных точках. Чтобы приобрести билет онлайн, необходимо зарегистрироваться на сайте, выбрать лото, заполнить карточку и оплатить покупку.

Купить билет онлайн

Узнать результаты

Результаты тиража обычно публикуются на официальном сайте Столото. Для проверки выигрыша достаточно ввести номер своего билета в специальном окне на сайте и нажать кнопку «Проверить билет». Также вы можете смотреть розыгрыш онлайн.

Проверить билет по номеру

Перейти в архив тиражей

Отзывы игроков

Отзывы игроков о лото в основном положительные. Многие игроки отмечают простоту и увлекательность игры, а также то, что она доступна для широкой аудитории. Конечно, существуют и те, кто не смогли выиграть крупные призы и разочаровались в лотерее. Однако, в целом, Рокет Бинго имеет хорошую репутацию среди игроков.

Приведем несколько реальных отзывов:

Валерий

Я уже несколько раз участвовал в тиражах, и мне нравится, что правила игры простые и понятные. Один раз выиграл неплохую сумму, так что буду продолжать пробовать свою удачу и смотреть как проходит тираж онлайн!

Мне очень понравилось играть. Хотя я пока не выиграла крупных призов, но азарт и возможность выиграть крупный приз – это здорово!

Алексей

Участвую в Рокет Бинго с момента его запуска. Уже несколько раз выигрывал небольшие деньги. Это приятно поднимает настроение. В целом, лотерея достаточно интересная и увлекательная.

Я участвовала в розыгрыше несколько раз, но крупных выигрышей не было. Впрочем, игра простая и веселая, поэтому буду продолжать пробовать.

Дмитрий

Отличная лотерея для тех, кто хочет получить заряд адреналина и испытать свою удачу. Хоть я и не выиграл пока больших сумм, но зато получил массу положительных эмоций!

Мне не очень везет в лото, но Рокет Бинго мне понравилась своей простотой и доступностью. Буду продолжать участвовать и надеяться на удачу.

Виктор

Попробовал сыграть, и мне повезло сразу выиграть неплохую сумму! Теперь буду играть чаще, надеюсь, удача будет на моей стороне.

Рокет Бинго – увлекательная и простая игра, которая подарила мне много положительных эмоций. Хоть я и не выиграла больших сумм, но атмосфера азарта и надежды на удачу – это бесценно.

Я уже не раз участвовал в розыгрыше и даже выигрывал небольшие суммы. В целом, игра простая и довольно интересная, так что буду продолжать участвовать.

Ксения

Рокет Бинго позволяет мне на мгновение почувствовать себя в мире азарта и удачи. Хотя я пока не выиграла крупных призов, но радость от участия в игре и возможность победить стоят того, чтобы попробовать. Правила простые, и это отличная возможность скоротать время и взбодриться!

Купить билет онлайн

Вопрос-ответ

Какая минимальная сумма выигрыша в розыгрыше?

Сколько стоит билет на Рокет Бинго?

Как часто проводятся розыгрыши?

Можно ли участвовать, если я не проживаю в России?

Заключение

Рокет Бинго – это интересная и простая игра, которая позволяет игрокам испытать свою удачу и побороться за крупные призы. Хотя вероятность выигрыша не так высока, многие игроки продолжают участвовать в ней ради удовольствия и азарта. Если вы хотите попробовать себя в лото, то РокетБинго – отличный выбор для начала.

Результаты «Большое Спортлото». Тираж № 907 (четверг, 13 июля 2023 г. в 09:30)

Внимание! Для использования Премиум доступа вам необходимо пройти регистрацию.

Уведомления на телефон Зарегистрируйся 👆 и получай уведомления о выигрыше на телефон

Получи полный доступ к архиву

⚡️

Поделиться

Предыдущий тираж

Архив тиражей

В тираже № 907 лотереи «Большое Спортлото», который состоялся 13 июля 2023 г. в 09:30, в поле № 1 выпали числа: 22, 43, 48, 24, 40, в поле № 2 числа: 10, 2.

Уведомления на телефон Зарегистрируйся 👆 и получай уведомления о выигрыше на телефон

Лотерея	«Большое Спортлото»
Номер тиража	907
Дата и время тиража	000Z» data-v-4016c192=»»>четверг, 13 июля 2023 г. в 09:30
Выпавшие числа	✔ 2243482440 + 102 177/12
Сумма шаров из поля № 1	177 / Нечётная
Наибольший выпавший номер в поле № 1	48 / Чётный
Наименьший выпавший номер в поле № 1	22 / Чётный
Разность наибольшего и наименьшего номеров в поле № 1	26
Количество чётных номеров в поле № 1	4
Количество нечётных номеров в поле № 1	1
Чётных номеров в поле № 1 больше, чем нечётных	Да
Шары из поля № 2	10 / Чётный
Сумма шаров в поле № 2	12 / Чётная
Наибольший выпавший номер в поле № 2	10 / Чётный
Наименьший выпавший номер в поле № 2	2 / Чётный
Разность наибольшего и наименьшего номеров в поле № 2	8
Количество чётных номеров в поле № 2	2
Количество нечётных номеров в поле № 2	0
Чётных номеров в поле № 2 больше, чем нечётных	Да

Проверить билет по номеру билета

📺 Видео 907 тиража «Большое Спортлото» в

000Z» data-v-4016c192=»»>четверг, 13 июля 2023 г. в 09:30

Таблица 907 тиража

Категория	Угадано чисел	Сумма приза, ₽	Количество победителей	Общая сумма призовых, ₽
1	5 + 2	0	0	0
2	5 + 1	0	0	0
3	5 + 0	0	0	0
4	4 + 2	0	0	0
5	4 + 1	0	0	0
6	4 + 0	7 000	2	14 000
7	3 + 2	4 000	1	4 000
8	2 + 2	1 000	20	20 000
9	3 + 1	1 000	26	26 000
10	3 + 0	500	36	18 000
11	1 + 2	200	123	24 600
12	2 + 1	150	323	48 450
13	2 + 0	100	625	62 500
14	1 + 1	50	2 233	111 650

Посмотреть на вероятности выиграть приз

Итоги розыгрыша

Число билетов, принявших участие в розыгрыше	15 633
Число комбинаций	19 453
Сумма, выплаченная по итогам розыгрыша	329 200

Посмотреть на вероятности выиграть приз

Предыдущий тираж

Архив тиражей

HTTPS Everywhere Atlas

Также может быть затронут встроенный контент, загруженный со сторонних доменов (например, YouTube, Google Analytics, рекламных сетей или CDN). Вы можете проверить это, загрузив соответствующую веб-страницу в браузере с установленным HTTPS Everywhere и вытащив меню правил HTTPS Everywhere. Это покажет список правил HTTPS Everywhere, которые применялись при загрузке страницы, включая правила, которые могли повлиять на встроенный контент из других доменов.

Стабильная (еще не выпущенная) ветка содержит следующее правило, включенное по умолчанию:

 
<целевой хост="agent.stoloto.ru"/>
<целевой хост="expejg.stoloto. http:" до="https:"/>
 

stoloto.ru.xml Сообщить об ошибке

Разработчики HTTPS Everywhere приветствуют исправления и обновления правил. Пожалуйста, смотрите наш информация о разработчике и документация формат набора правил. Если вы сообщаете об ошибке в системе отслеживания ошибок Trac проекта Tor, вы можете использовать общее имя пользователя и пароль шифропанков / writecode ; пожалуйста убедитесь что ошибка помечена как относящаяся к HTTPS Everywhere.

Информация актуальна на:

текущий выпуск 79252541 2021-07-13 13:19:11 -0700;
следующий выпуск 17d61a00 25.05.2022 04:06:39 +0000;

Системы прогнозирования спроса для Столото

Компания «Синимекс» разработала и внедрила в эксплуатацию систему, повышающую эффективность распространения лотерейных билетов для «Столото», ведущего российского дистрибьютора государственных лотерей. На основе собственных моделей машинного обучения система позволяет прогнозировать количество билетов, распространяемых через один из крупнейших розничных каналов – отделения Почты России.

О роли технологий машинного обучения в современном бизнесе и перспективах систем прогнозирования спроса мы поговорили с Романом Роменским, директором по продажам «Столото», Кириллом Дубовиковым, директором по технологиям Cinimex Data Lab, и Максимом Жаровым, менеджером по работе с ключевыми клиентами Cinimex. .

R&L : Какая система может повысить эффективность распространения лотерейных билетов? Как работал этот бизнес-процесс до внедрения решения Ciimex?

Р. Роменский : Сегодня лотереи под брендом «Столото» распространяются во всех 85 регионах России через более 91 000 точек продаж, в том числе около 30 000 отделений Почты России. Расчет оптимального количества билетов для отправки в определенные почтовые отделения всегда был для нас сложной задачей. Мы одинаково разочаровывались, когда не хватало билетов, потому что наши клиенты были недовольны, и когда много билетов оставалось непроданным, потому что и для нас, и для Почты России это означало дополнительные расходы на учет, утилизацию и т.д.

Вместе с «Синимекс» мы анализировали продажи за последние три года, акцентируя внимание на важных событиях — праздничных розыгрышах, приуроченных к юбилею «Столото» и т. д.

Мы обнаружили, что почти в каждом почтовом отделении есть свои шаблоны. Популярным местом является сельская почта, где продаются товары первой необходимости, и продажи лотерейных билетов там очень высоки. В то время как городской офис, в основном ориентированный на доставку посылок, имеет тенденцию продавать ограниченное количество билетов. В этих условиях практически невозможно спрогнозировать спрос вручную. На данный момент мы точно знаем, что пролонгированные и праздничные розыгрыши, особенно новогодние, продаются лучше всего. Именно в таких ситуациях точность прогноза важна как никогда: лучше перестраховаться, чем оставить клиентов без желаемых билетов, иначе и почта, и мы потеряем деньги.

Это показывает, почему технологии машинного обучения так ценны — они позволяют проводить расширенный анализ ретроспективных данных и их правильную интерпретацию для целей прогнозирования спроса. Ведь мы начинаем отправлять билеты за несколько месяцев до даты проведения лотереи, поэтому нам нужно успеть обеспечить все почтовые отделения во всех регионах России.

R&L : Какие данные используются для расчетов?

Р. Роменского : Просто данные о продажах за сопоставимые периоды.

R&L : Насколько сейчас точен прогноз? У вас есть потребность в складировании?

Р. Роменский : Конечно, всегда есть вероятность форс-мажора, например, если крупная корпорация решит купить для своих сотрудников огромное количество билетов на почте. Все может случиться. Пока такие экстремальные сценарии системой не учитываются, но в будущем они также будут учитываться при расчетах.

R&L : Почему вы выбрали Ciimex для реализации решения?

Р. Роменски : Это просто – решение Cinimex, похоже, максимально соответствовало нашим ожиданиям и потребностям.

R&L : Не слишком ли рано оценивать эффективность новых решений? Уменьшились ли какие-либо затраты после того, как он был введен в эксплуатацию?

Р. Роменский : Еще рано, конечно, но в долгосрочной перспективе мы ожидаем, что объем выбрасываемых билетов уменьшится как минимум на 10%, а билеты на розыгрыш следующего дня можно будет приобрести по адресу любой офис в первой половине субботы.

R&L : Как вы оцениваете удобство использования и простоту интеграции предлагаемого решения?

Р. Роменский : Такое сложное решение, интегрированное в огромную сеть, не может быть простым по определению. Тем не менее, интеграция была завершена в разумные сроки, и продукт стал доступен для использования в заявленные сроки.

R&L : Каковы были этапы проекта для компаний?

М . Жаров : Проект стартовал год назад. На первом этапе мы собрали данные для подтверждения гипотезы, а затем провели пилотный проект, где подтвердили определенную актуальность данных для распределения конкретных билетов по точкам продаж с учетом всех ограничений (включая логистику) . Определено, сколько билетов должно быть в пачке в зависимости от розыгрыша, сезонности и других факторов. На следующем этапе мы запустили полноценный проект, который с декабря реализовывался через внутренние пилоты в торговых точках. На принятие решения это пока не влияло – предоставленная информация имела рекомендательный характер. Окончательное решение было принято на основе машинной аналитики и экспертной оценки человека. Убедившись, что решение работает корректно и не оказывает негативного влияния на существующие бизнес-процессы, мы дали добро на его полномасштабное внедрение.

R&L : Расскажите нам, что скрывается за решением.

К . Дубовиков : Под капотом решения находится система машинного обучения, которая рассчитывает и оценивает сотни факторов на основе исторических данных. История продаж и маркетинговая информация, предоставленная нашим клиентом, используются в качестве исходных данных. Процесс обучения модели является непрерывным, и система позволяет нам обучать новые модели по запросу в нашем пользовательском интерфейсе.

Спрос на билеты разбивается по каждому отделению Почты России с учетом географической информации, закодированной в обучающей выборке наших моделей. Под специализированными библиотеками машинного обучения мы подразумеваем наш инструмент прогнозирования временных рядов, который был разработан в рамках этого проекта. Мы внедрили гибкую систему, использующую ряд методов прогнозирования, которых нет в популярных пакетах с открытым исходным кодом, используемых для прогнозирования временных рядов. В частности, мы внедрили конкретные решения для оценки качества моделей в условиях большого количества точек продаж и инструменты иерархического моделирования, адаптированные к потребностям клиентов. Система также позволяет комбинировать разные модели в зависимости от того, какая из них лучше работает с каждой конкретной торговой точкой.

R&L : Как выглядит интерфейс этого решения? Насколько он удобен и интуитивно понятен? На чем основан?

К . Дубовиков : Наш пользовательский интерфейс разделен на 2 части: интерфейс администратора, который позволяет запускать прогнозные расчеты и контролировать их выполнение. Это веб-приложение, интегрированное с системами заказчика. А во-вторых, есть интерфейс аналитики, который реализован в виде BI Dashboard. Эта часть системы позволяет быстро анализировать прогнозы и продажи как для всей компании, так и для отдельных точек продаж.

При разработке интерфейсов для систем, управляемых данными, мы стремимся обеспечить эргономичную, удобную и ценную визуализацию данных, опираясь на то, что на самом деле требуется пользователям этой информации.

R&L : Каковы наиболее перспективные приложения для машинного обучения? Какие возможности эта технология предлагает клиентам?

М . Жаров : Наиболее удачным сценарием с точки зрения дальнейшего масштабирования является прогнозирование спроса и оптимизация логистического снабжения – то есть определение необходимого объема продукции для изготовления, закупки, отгрузки в конкретные точки, а также установление цены на продукт, сезонные факторы, маркетинговые кампании и т. д. Решение Столото было основано более или менее на этом типе сценария, который включает более сотни различных параметров, которые существенно влияют на процесс принятия решений. Численный анализ данных представляет собой первый слой задач, которые можно решить с помощью технологий машинного обучения.

Вторая область их применения — мониторинг безопасности на производстве и складе, а также контроль уровня запасов в точках продаж с использованием компьютерного зрения и видеоаналитики.

Третье важное применение связано с износом конвейерного оборудования. Перенастройка такого оборудования очень трудоемка.

R&L : Почему Cinimex делает ставку на индивидуальные, а не на комплексные решения, дает ли такой подход какие-либо преимущества клиенту?

М . Жаров : С точки зрения масштабирования чаще всего выигрывают кастомные решения. Когда речь идет о машинном обучении, готовые решения нуждаются хотя бы в некоторой кастомизации, потому что каждый клиент имеет уникальную позицию на рынке, уникальные данные, уникальный бизнес-профиль и т. д. Если бы готовые решения могли удовлетворить всех клиентов, на рынке будет только один продавец. Но даже при незначительных различиях в задачах и требованиях к конечному результату у любых двух компаний будут совершенно разные модели машинного обучения, требующие разного подхода к реализации.

Пакетные решения имеют преимущество — в краткосрочной перспективе они дешевы. В долгосрочной перспективе это преимущество нивелируется необходимостью внешней техподдержки, к тому же рано или поздно все равно потребуется какая-то кастомизация — и тогда придется обращаться за помощью к вендору.

R&L : Может ли пользовательское решение использоваться другой компанией?

М . Жаров : Код отдаем заказчику в качестве нематериального актива по окончании договора вместе с документацией по использованию самой системы и всех алгоритмов. На этом этапе заказчик должен решить, хочет ли он работать с кодом самостоятельно или хочет, чтобы мы занимались техподдержкой.

Мы не используем нестандартные решения в проектах для другого заказчика. Мы можем создавать библиотеки машинного обучения и повышать точность прогнозов с меньшими усилиями. В этом случае перенос готового продукта просто невозможен, потому что каждый новый проект требует новой архитектуры, построенной с нуля. Каждое развертывание — это, по сути, масштабный консалтинговый проект, который никогда не может быть копипастом готового решения.

Справа и слева : Какие услуги по дальнейшему сопровождению решения Ciнимекс предлагает заказчику после запуска системы?

М . Жаров : Предлагаем два варианта. Если заказчик достаточно компетентен для обслуживания системы, он берет техническую поддержку в свои руки. Но, как правило, компании предпочитают отдавать эту задачу нам — это проще и выгоднее экономически с точки зрения затрат на дополнительное обучение и прочих внутренних трудозатрат.

Есть несколько сценариев техподдержки – круглосуточная поддержка или поддержка в рабочее время; также у нас есть вариант, ориентированный на решение административных вопросов, и еще один предусматривает привлечение специалистов по данным или инженеров, если заказчику потребуется внести небольшие коррективы. Мы гарантируем, что наша модель остается стабильной, несмотря на любые модификации и дополнения.

R&L : Какие еще решения предлагает ваша компания для розничной торговли и других отраслей?

М . Жаров : У нас есть хороший опыт в прогнозировании спроса и оптимизации логистики, а также в поставке решений для финансовой индустрии (строительные автобусы, высоконагруженные системы, инфраструктура, микросервисы, скоринговые решения и т.д.). Кроме того, мы активно работаем с промышленными компаниями по внедрению технологий компьютерного зрения, в том числе. Наша специализация — сложные проекты, такие как распознавание промышленных товаров на складах для контроля их загрузки.

Иногда мы также сталкиваемся с инфраструктурными задачами, такими как систематизация данных и инженерия данных. Даже если у клиента есть потребность в классификации данных, у него может не быть единого словаря внутри компании или он распределен по нескольким источникам, что затрудняет сравнение.

R&L : Каковы перспективы этой технологии?

М . Жаров : Если сравнить текущую ситуацию и рынок трехлетней давности, то мы видим, что компании действительно активизировали свою игру в плане качества и обогащения данных. Раньше автоматизация и машинное обучение воспринимались как научно-исследовательская работа будущего, когда придет время. Но сегодня в компаниях уже накоплен определенный объем информации, которую можно анализировать, либо они настроены на формирование запаса данных, которые потом будут использоваться для разных задач.

На данный момент машинное обучение преодолевает шумиху вокруг него и становится стандартным решением для любого бизнеса, стремящегося к процветанию. Со временем эту технологию оценят не только в крупном бизнесе, но и в секторе малого и среднего бизнеса.

Нам очень повезло с заказчиком — этот проект был реализован в очень короткие сроки, потому что мы смогли построить большое количество гипотез из доступных данных, и всякий раз, когда мы обнаруживали какую-либо проблему, обратная связь от заказчика поступала незамедлительно. Это очень помогало при работе над скриптами, было ощущение, что это не проект по машинному обучению, а обычный ИТ-проект, где все прекрасно понимают конечную цель и результаты.

R&L : Как вы видите роль технологий в современном бизнесе в целом?

М . Жаров : Что делает технологии машинного обучения такими ценными? Прежде всего, они гарантируют непредвзятую оценку ситуации на рынке и в компании. Большинство алгоритмов используют своего рода сценарный анализ — когда одна и та же ситуация прогоняется через тысячи вероятностей, и в конце концов делается выбор в пользу сценария, который лучше всего соответствует набору бизнес-правил и ограничений, установленных разработчиком. компания. Результаты могут быть учтены при планировании более сложных целей, таких как дифференциация от конкурентов, планирование маркетинговых кампаний, поиск новых точек роста, диверсификация портфеля и т. д.

R&L : Как вы оцениваете роль технологий в бизнесе Столото?

Р.