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

Первые буквы самых населенных городов в США

Понравилось сочетание small multiples с распределением. Слово "Largest" можно было бы написать только у первой карты)

🌯 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

Один день в интернете в 2025 году

Кстати, примерно половина мирового объема электронной почты — спам.

https://www.visualcapitalist.com/visualized-daily-internet-activity-in-2025/

«Всратология. Невошедшее» В Европе существует градация по алкогольным поясам - регионам, ассоциирующимся с характерным потреблением определённых алкогольных напитков. Водочный пояс - страны Восточной Европы и Россия - обозначается на картах синим цветом. Пивной пояс - Центральная и Северная Европа - желтый цвет. Винный пояс - Южная Европа - красный цвет. Если смешать синий, желтый и красный цвета, плюс оттенки, получится чёрный. Чёрный пояс объединяет территории проведения посвящений в студенты, вторых дней свадеб и региональных фестивалей короткометражного авторского кино.
#всратология #невошедшее

По данным потребления алкоголя от ВОЗ картина вот такая:

*Границы по состоянию на 2019 год

Astroterm — карта звёздного неба в терминале

Студент Корнеллского университета Далтон Лус представил открытый проект astroterm – карту звёздного неба в терминале. Исходный код программы написан на C и немного на Python и опубликован на GitHub под лицензией MIT.
Особенности:
🔭 выбор любой даты, времени и местоположения для исследования прошлых, настоящих или будущих небесных явлений
📐 просмотр Луны, звёзд и планет с максимальной точностью, которую позволяет графика терминала
🌘 точные фазы Луны в режиме реального времени
🌌 подробные формы созвездий
⚡ лёгкая и быстрая ASCII-графика

>>> ГитХаб проекта
>>> новость на Хабре
>>> гифка с работой программы, которая не влезла на ЛОР из-за размера
 c, python, астрономия, консоль

Читать полностью

#LinuxOrgRu
@linux_potok

Выглядит это вот так:

Анаморфная карта — вид визуализации, в которой размер районов изменён в соответствии с числовыми показателями (например, населением).

В редких случаях такие визуализации оказываются и симпатичными, и наглядными.

Но абсолютное большинство подобных карт — это чистая жуть и издевательство над странами и регионами.

В комментах объявляю конкурс на самый смешной мем из этой картинки 🌚

18 апреля в Высшей школе урбанистики пройдет открытая лекция на тему «Городская картография»

Знакомство с городом начинается с карт. Они помогают нам не только ориентироваться в пространстве, но и узнавать, как устроены и развиваются городские пространства.

Современная картография не ограничивается визуализацией. Она тесно связана с пространственным анализом – мощным инструментом, позволяющим получить ещё больше информации о территории.

Мы поговорим о том, с чего начался городской пространственный анализ и какие данные, инструменты и языки программирования можем использовать сегодня для исследования городов.

— Белла Миронова, приглашенный преподаватель ФГРР, ФКН НИУ ВШЭ, стипендиат Erasmus Mundus Cartography M.Sc, аспирант Института дизайна и урбанистики Университета ИТМО, автор тг-канала GIS AND PEACE

Дата и время: 18 апреля, 19:00
Место: Шухов Лаб (ул. Мясницкая, дом 20, ауд. 111)

Вход свободный по предварительной регистрации.