Forwarded from Архитектурные излишества (Pavel G)
С разрешения директора Центра геодемографии и пространственного развития МГУ им. М.В. Ломоносова Александра Панина публикуем некоторые тезисы из его недавнего выступления по теме демографии.
Forwarded from Кафедра картографии и геоинформатики МГУ
3 апреля в 15:00 состоится Семинар №35 кафедры картографии и геоинформатики на тему:
«Геоаналитика мобильных данных»
Наши гости:
Денис Афанасьев — ведущий аналитик данных билайн.Геоаналитика
Ксения Александрийская — старший аналитик данных билайн.Геоаналитика
Артем Каледин — руководитель по анализу данных билайн.Геоаналитика
Денис, Ксения и Артем расскажут об особенностях данных мобильных операторов, проектах билайн.Геоаналитики для внутренних и внешних клиентов компании, а также о летней практике для студентов 3 курса. После семинара состоится мастер-класс по геоаналитике мобильных данных.
Семинар будет проходить в аудитории 1918 и параллельно транслироваться онлайн на платформе Zoom:
https://us02web.zoom.us/j/83746698106?pwd=iflJSJ1qh0k7YFGkV1YbnpIKkaVBBx.1
Приглашаются все желающие!
P.S. Если вы хотите очно посетить семинар, но не являетесь сотрудником или студентом МГУ, необходимо написать @tsamsonov до конца дня 1 апреля для оформления пропуска.
«Геоаналитика мобильных данных»
Наши гости:
Денис Афанасьев — ведущий аналитик данных билайн.Геоаналитика
Ксения Александрийская — старший аналитик данных билайн.Геоаналитика
Артем Каледин — руководитель по анализу данных билайн.Геоаналитика
Денис, Ксения и Артем расскажут об особенностях данных мобильных операторов, проектах билайн.Геоаналитики для внутренних и внешних клиентов компании, а также о летней практике для студентов 3 курса. После семинара состоится мастер-класс по геоаналитике мобильных данных.
Семинар будет проходить в аудитории 1918 и параллельно транслироваться онлайн на платформе Zoom:
https://us02web.zoom.us/j/83746698106?pwd=iflJSJ1qh0k7YFGkV1YbnpIKkaVBBx.1
Приглашаются все желающие!
P.S. Если вы хотите очно посетить семинар, но не являетесь сотрудником или студентом МГУ, необходимо написать @tsamsonov до конца дня 1 апреля для оформления пропуска.
Forwarded from Урбанисты из Вышки (ФГРР ВШЭ)
Открытая лекция «Карта плотности поездок средств индивидуальной мобильности»
Пришла весна, на улицы городов возвращаются велосипеды и электросамокаты, и Высшая школа урбанистики приглашает на открытую лекцию Надежды Кирилиной, руководителя команды Экологии и Безопасности Инновационного центра «Безопасный транспорт»!
Инновационный центр создаёт сервисы, которые помогают принимать взвешенные управленческие решения для повышения качества жизни в столице. Надежда расскажет об экосистеме «ПРОмобильность» — информационно-аналитической системе для визуализации данных о курьерской деятельности, каршеринге, такси и самокатах. Вы узнаете, как Центр обрабатывает более 500 млн телематических данных ежедневно и строит карты плотности поездок СИМ, чтобы оптимизировать городскую мобильность.
Когда: 4 апреля, 19:00
Где: ул. Мясницкая, 20, Шухов Лаб (ауд. 111)
Вход свободный по предварительной регистрации.
Пришла весна, на улицы городов возвращаются велосипеды и электросамокаты, и Высшая школа урбанистики приглашает на открытую лекцию Надежды Кирилиной, руководителя команды Экологии и Безопасности Инновационного центра «Безопасный транспорт»!
Инновационный центр создаёт сервисы, которые помогают принимать взвешенные управленческие решения для повышения качества жизни в столице. Надежда расскажет об экосистеме «ПРОмобильность» — информационно-аналитической системе для визуализации данных о курьерской деятельности, каршеринге, такси и самокатах. Вы узнаете, как Центр обрабатывает более 500 млн телематических данных ежедневно и строит карты плотности поездок СИМ, чтобы оптимизировать городскую мобильность.
Когда: 4 апреля, 19:00
Где: ул. Мясницкая, 20, Шухов Лаб (ауд. 111)
Вход свободный по предварительной регистрации.
В нашем блоге на vc.ru вышел пост про то, как ИИ совершает погодную революцию. К 2030 году погоду в вашем айфоне, очень вероятно, тоже будет определять ИИ!
https://vc.ru/ai/1891366-kak-ii-menyaet-prognozy-pogody
https://vc.ru/ai/1891366-kak-ii-menyaet-prognozy-pogody
vc.ru
Погодная революция: как ИИ меняет прогнозы погоды? — AI на vc.ru
Город на карте AI 31 мар
Forwarded from Вселенная Плюс
Нейросеть для чистых берегов
Нам очень нравится, когда нейросети решают реальные проблемы, а не просто служат для развлечения. Разработчики Школы анализа данных Яндекса и дальневосточного федерального университета при поддержке Yandex B2B Tech создали такую нейросеть для экологических целей. Система анализирует аэрофотоснимки побережий и автоматически картографирует загрязнения — определяя типы мусора, его вес и точные координаты. Первые испытания уже прошли в Южно-Камчатском федеральном заказнике.
Технически это работает так: дрон облетает побережье, делая снимки, а нейросеть обрабатывает эти изображения и классифицирует отходы на шесть категорий: рыболовные сети, железо, резина, пластик, бетон и древесину. Точность распознавания превышает 80% — достаточный показатель для практического применения.
Система формирует детальную карту загрязнения с указанием координат, типов отходов и их приблизительного веса. На основе этих данных можно заранее спланировать всю логистику уборки: сколько потребуется людей, какая техника нужна и сколько займет весь процесс.
В ходе тестирования на Камчатке нейросеть выявила, что основную часть загрязнений составляют пластиковая тара (33-39%) и отходы рыболовства (27-29%). На основе этих данных была организована очистка побережья силами 20 волонтеров с использованием двух самосвалов, квадроциклов и погрузчика. Планирование с помощью ИИ ускорило организацию работ в 4 раза, что позволило оперативно удалить 5 тонн мусора.
Код нейросети опубликован в открытом доступе на опенсорсе, что позволяет любому желающему адаптировать решение для распознавания других типов отходов.
@vselennayaplus
Нам очень нравится, когда нейросети решают реальные проблемы, а не просто служат для развлечения. Разработчики Школы анализа данных Яндекса и дальневосточного федерального университета при поддержке Yandex B2B Tech создали такую нейросеть для экологических целей. Система анализирует аэрофотоснимки побережий и автоматически картографирует загрязнения — определяя типы мусора, его вес и точные координаты. Первые испытания уже прошли в Южно-Камчатском федеральном заказнике.
Технически это работает так: дрон облетает побережье, делая снимки, а нейросеть обрабатывает эти изображения и классифицирует отходы на шесть категорий: рыболовные сети, железо, резина, пластик, бетон и древесину. Точность распознавания превышает 80% — достаточный показатель для практического применения.
Система формирует детальную карту загрязнения с указанием координат, типов отходов и их приблизительного веса. На основе этих данных можно заранее спланировать всю логистику уборки: сколько потребуется людей, какая техника нужна и сколько займет весь процесс.
В ходе тестирования на Камчатке нейросеть выявила, что основную часть загрязнений составляют пластиковая тара (33-39%) и отходы рыболовства (27-29%). На основе этих данных была организована очистка побережья силами 20 волонтеров с использованием двух самосвалов, квадроциклов и погрузчика. Планирование с помощью ИИ ускорило организацию работ в 4 раза, что позволило оперативно удалить 5 тонн мусора.
Код нейросети опубликован в открытом доступе на опенсорсе, что позволяет любому желающему адаптировать решение для распознавания других типов отходов.
@vselennayaplus
Forwarded from CodeCamp
Все весь вечер обсуждали новые тарифы Трампа, но никто не заметил, что США ввели санкции против островов, на которых живут ТОЛЬКО пингвины 😂
Кто сообщит пингвинам плохую новость?
Кто сообщит пингвинам плохую новость?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Okolodesign © Egor Myznik (Egor Myznik)
У метро Нью-Йорка — новая схема. Можно спокойно порассматривать и порассуждать, что изменилось и почему, а можно почитать в New York Post комментарии пассажиров, которые считают, что лучше бы начали чаще убирать мусор или наконец-то починили лифты. Что то мне это напоминает…
#накарте
#накарте
Forwarded from настенька и графики
Первые буквы самых населенных городов в США
Понравилось сочетание small multiples с распределением. Слово "Largest" можно было бы написать только у первой карты)
Понравилось сочетание small multiples с распределением. Слово "Largest" можно было бы написать только у первой карты)
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🌯 Чем ближе к вокзалу, тем хуже кебаб — научный прорыв века
На французском Reddit появилась гипотеза: чем ближе к вокзалу, тем хуже кебаб. Это утверждение потребовало проверки, и один энтузиаст решил разобраться, вооружившись свободным временем и шутливым настроением. Нобелевка и job-офферы, конечно, уже на горизонте!
🔬 Методология:
Для анализа выбрали Париж: гипотеза родом оттуда, вокзалов и кебабных там полно, а пешеходные маршруты идеально подходят для «научных» прогулок.
🔗 Подробности исследования — https://clc.to/dKOPyQ
Библиотека дата-сайентиста #буст
На французском Reddit появилась гипотеза: чем ближе к вокзалу, тем хуже кебаб. Это утверждение потребовало проверки, и один энтузиаст решил разобраться, вооружившись свободным временем и шутливым настроением. Нобелевка и job-офферы, конечно, уже на горизонте!
🔬 Методология:
Для анализа выбрали Париж: гипотеза родом оттуда, вокзалов и кебабных там полно, а пешеходные маршруты идеально подходят для «научных» прогулок.
🔗 Подробности исследования — https://clc.to/dKOPyQ
Библиотека дата-сайентиста #буст