Открытые данные *

Апрель 2024 года ознаменовался особым событием для строительной отрасли: два ведущих производителя CAD (BIM) систем, чьи инструменты используются для создания значительной части документации по строительным проектам, объявили в совместном коммюнике о начале продвижения открытых и совместимых рабочих процессов.

◾️ Но что стоит за этим решением?
◾️ Как сами CAD (BIM) вендоры обрабатывают данные из других CAD (BIM)? 
◾️ Кто первыми открывал проприетарные форматы CAD вендоров?
◾️ Как инструмент LISP, повлиял на создание intelliCAD и альянса OpenDWG?
◾️ Как мировая строительная отрасль зависит от степени открытости форматов данных?◾️ Откуда появились первые открытые альянсы и инициативы в CAD отрасли? 

Эти и многие другие вопросы по теме данных в строительной отрасли мы рассмотрим, опираясь на исторические данные и факты.

В этой статье рассказываю, что побудило меня создать свой API для конвертации валют и получения актуального курса от различных источников. Начиная от анализа потребностей в онлайн-платежах и заканчивая разработкой гибкого и эффективного микросервиса. Демонстрирую вызовы, с которыми столкнулся в процессе разработки, а также описываю функциональности и возможности созданного сервиса. Приглашаю к обсуждению и обмену опытом в этой области.

Давайте поговорим о воздухе в Хабаровске. Сейчас там серьезная проблема: город занесло дымом от лесных пожаров. Но интересно, какая у нас информация о качестве воздуха?

Меня зовут Александр, я активно исследую экономические данные, строю регрессии, ML-модели. Данные использую разные: перекрёстные, панельные, временные.
По специфике своей работы часто пользуюсь ЕМИСС. ЕМИСС — это кладезь социально-экономических данных, но и одновременно платформа, которая может довести до головных болей и дергающегося глаза, а то и двух сразу.

Поставим себе, например, задачу выяснить, как влияет Х на У. Возьмём в качестве объектов наблюдения — регионы РФ. И тут нас будут ждать сюрпризы. Как быстро, не вырывая волосы из головы, получить две колонки данных за последний год по субъектам? Мы, конечно, можем использовать VLOOKUP/XLOOKUP в экселе и всё такое. Но нам встретятся обязательно двойняшки (тройняшки): «г. Москва» и «Город Москва столица Российской Федерации город федерального значения»; «Кемеровская область - Кузбасс» и «Кемеровская область — Кузбасс». Да, мелочи, но неприятно бороться с этими исключениями вручную.

В 2024 году ни одна крупная компания в мире, работающая с CAD (BIM) данными, не получает доступ к данным из CAD (BIM) программ через API или плагины.

Все крупные компании, работающие с форматами CAD (BIM), работают с определенными SDK, а форматы, содержащие данные о строительных проектах становятся взаимозаменяемы.

Мы выложили в публичный доступ гигантский датасет для детекции речи (voice activity detection).

Датасет содержит порядка 150 тысяч часов аудио более чем на 6,000 языках. Количество уникальных ISO-кодов данного датасета не совпадает с фактическим количеством языков, так как близкие языки могут кодироваться одним и тем же кодом.

Данные были размечены для задачи детекции голоса при временной дискретизации примерно в 30 миллисекунд (или 512 семплов при частоте дискретизации 16 килогерц).

Данный датасет распространяется под лицензией CC BY-NC-SA 4.0.

Здравствуйте, на Хабре не много о Викиданных, хочу рассказать об этом бесплатном открытом интересном и полезном сервисе. Веб интерфейс располагается по адресу https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Main_Page.

Я работаю в DataNewton сервисе для скрининга контрагентов. Данные, которые мы предоставляем, берутся из 43-х официальных источников. Чаще всего это базы данных государственных сервисов. И тут есть проблема: такие сервисы любят менять формат массивов, в которых они отдают данные. Например, недавно один из них без предупреждения поле «name» поменял на «firstname», из-за чего могли полететь многие названия компаний. Но мы быстро увидели это в самодельной панели и предотвратили ошибку, которая для нашего сервиса была бы критической.

Как мы построили визуальное отображение ошибок — рассказываем в статье.

С тех пор, как я рассказывал на хабре про мой открытый проект спутниковой интерферометрии PyGMTSAR (Python InSAR библиотека) для обработки и анализа радарных данных спутников Sentinel-1, прошло много времени и сегодня PyGMTSAR представляет собой наиболее мощный инструмент среди всех открытых InSAR. Притом, PyGMTSAR действительно общедоступен, поскольку не требует скачивать огромные данные, устанавливать программное обеспечение и так далее — достаточно просто открыть ссылки на Google Colab в браузере и посмотреть и запустить готовые примеры или адаптировать их для своей территории и области интереса. Предлагаемые Google Colab примеры включают в себя создание отдельных интерферограмм для анализа результатов сейсмических событий (землетрясений) и наводнений, создание рельефа, анализ серий интерферограмм для мониторинга оползней и проседаний грунта. И все эти возможности доступны в один клик онлайн на Google Colab и в Docker контейнерах. Для профессионалов предоставляется полностью программируемая среда для выполнения InSAR задач и интерактивной 3D визуализации, доступная на Google Colab, в Docker контейнерах, на GitHub Action runners, и, конечно, на локальных компьютерах и на облачных хостах.

Порой случается так что несмотря на то что мы в точности повторяем запрос к сайту из своего любимого HTTP клиента в ответ мы получаем ошибку. Но ведь в браузере запрос проходит! В чём же дело? В этой статье мы с этим разберемся!

На сегодняшний день для представления и обмена результатами исследований мы используем методы, которые были разработаны много веков назад. С момента зарождения современной науки (публикации первого научного журнала "Transactions of the Royal Philosophical Society", 1665 г.) мы используем все тот же метод передачи научных знаний – статьи. Немецкая национальная научно-техническая библиотека TIB и исследовательский центр L3S при Университете Лейбница в Ганновере изобретают новый подход к научной коммуникации. Вместо того чтобы представлять исследования в виде статичных PDF файлов, они работают над динамическим графом знаний - Open Research Knowledge Graph, где научные идеи, подходы и методы представлены в структурированном машиночитаемом формате.

Здравствуйте, уважаемые читатели!

В этой статье будет проведен разбор одного практического случая - попытки разместить статью на ресурсе Википедия.
Будет дано подробное описание случая и представлены очень важные комментарии от специалиста в данной области.

Присутствует интрига, кульминация и простая развязка =)

Здравствуйте, уважаемые читатели!

В этой статье будет проведен разбор одного практического случая - попытки разместить статью на ресурсе Википедия.
Будет дано подробное описание случая и представлены очень важные комментарии от специалиста в данной области.

Присутствует интрига, кульминация и простая развязка =)

Сразу извиняюсь за большую стену текста. Но тема сложная и важная, так что по-другому никак. В самом конце поста есть выжимка, содержащая суть публикации в 6 предложениях.

В настоящее время, благодаря передовым обсерваториям, космическим телескопам и миссиям, включающим (но не ограничивающимся) Hubble, Kepler, Gaia, возможности для изучения звезд и их скоплений вышли на новый уровень. Технологии позволяют не только проникнуть в глубины космоса, но и наблюдать реальность с невиданной ранее детализацией. Благодаря им и обнаруживаются "звёзды-родственники" (т.е. звёзды, образовавшиеся из одного облака). Эти объекты обладают схожими характеристиками, включая химический состав, возраст и скорость движения.

Выявление звезд общего происхождения имеет важное значение для наших попыток понять устройство мира на глобальном уровне.

В данной статье представлены возможности, которые открываются перед нами при исследовании звёзд общего происхождения, дан код и доступ к алгоритму, который позволит попробовать себя в роли астрофизика. Приведена информация для интерпретации результатов работы программы и предоставлена ссылка на все необходимые для погружения материалы, включая реальные данные аппарата Gaia (Европейское космическое агентство).

Когда-то давно меня попросили разработать модель динамики полета АСП (авиационного средства поражения) в отечественном ПО, в среде SimInTech, причем разработать не с нуля, а тупо повторив уже созданную ранее модель в Матлабе (с Симулинком), и любезно выложенную в публичный доступ на гитхабе.

Я подумал - почему бы и нет, ведь в Симинтеке есть практически все требуемые блоки, а каких нет, я доработаю по образу и подобию. Без погружения в детали, в конце концов так оно и вышло. Но мне справедливо возразили - а чем докажешь, что твоя модель считает в точности так же, в динамике, как и исходная матлабовская модель?

Судя по вакансиям на hh.ru, у некоторых компаний в русскоязычном сегменте наступила стадия принятия необходимости введения должности «Эксперт НСИ», хотя бы в виде функциональной роли.

Аббревиатурой «НСИ» (нормативно‑справочная информация) в компаниях может обозначаться достаточно широкий спектр источников информации, как структурированной (например таблицы единиц измерения или кодов операций в учётных системах и другие нетранзакционные данные), так и неструктурированной (тексты государственных или отраслевых стандартов, корпоративных организационно‑распорядительных документов и т. д.).

Нормализация и классификация записей справочников НСИ, в том числе справочника Номенклатур — одна из типовых функциональных обязанностей, входящих в описание роли «Эксперт НСИ».

Технически справочник НСИ в учётных системах может представляться в виде набора связанных таблиц в базе данных учётной системы, за содержание которых должен бы назначаться ответственный от бизнеса или группа таковых.

Да, наши дети взрослеют, становятся старше и встает вопрос - кем они будут и какие знания мы им можем передать.

Привет, друзья! Сегодня уже 31 декабря, все кто еще не нарезал салат — готовятся к нарезке. :) А мы, тем временем, хотим показать вам несколько новогодних красивостей от Visiology и немного поговорить о том, почему BI — это не только данные, но также искусство и даже самовыражение!

Сегодня я расскажу про hippotable — удобный инструмент для анализа данных. Мне часто нужно поковыряться в датасете среднего размера (1–100 Мб), чтобы ответить на довольно простые вопросы. Ни один из существующих инструментов (bash, google sheets, jupyter + pandas) не показался мне особо подходящим для такой задачи, и я... решил сделать свой! Хотел поделиться результатом, показать пару интересных JS-инструментов для обработки и отображения данных, и рассказать, как дальше планирую развивать продукт. Запрыгивайте, будет интересно.