Well, not that much of open source, but as an intro looks nice
https://www.youtube.com/@datamongerbonny
https://www.youtube.com/@datamongerbonny
YouTube
open-source geospatial solutions
We organize information on maps in order to see our knowledge in a new way. As a result, maps suggest explanations; and while explanations reassure us, they also inspire us to ask more questions, consider other possibilities. To ask for a map is to say, “Tell…
Chat2Geo: A ChatGPT-Like Web App for Remote-Sensing-Based Geospatial Analysis
https://github.com/ShahabEJ/chat2geo
https://github.com/ShahabEJ/chat2geo
GitHub
GitHub - GeoRetina/chat2geo: Chat2Geo delivers a ChatGPT-like experience tailored for remote-sensing-based geospatial analysis.…
Chat2Geo delivers a ChatGPT-like experience tailored for remote-sensing-based geospatial analysis. Its mission is to democratize geospatial insights at scale by harnessing cutting-edge AI technolog...
Audio
Ты уже послушал подкаст про свою научную статью?
Звучит немного странно, но я вот слушаю прямо сейчас.
Как? Загружаю pdf своей статьи или какого-то научного обзора или даже учебника в систему, задаю примерный фокус и стиль обсуждения, и через несколько минут получаю натуральный подкаст, в котором двое ведущих с интересом обсуждают мою работу.
Послушайте файл, это просто вау! Тут, например, обсуждают нашу статью про наночастицы золота в ситаллах.
Отдельный восторг, что в этот разговор можно включиться и задавать голосом свои вопросы «ведущим», а те будут отвечать.
Кто делает эту магию? Платформа NotebookLM от Google, причем абсолютно бесплатно.
«Аудиопересказ» - это лишь одна из фишек. Главная функция в том, чтобы извлекать нужные данные одновременно из разных источников, сравнивать их между собой и писать тексты на основе данных.
К примеру, можно загрузить несколько файлов статей, позадавать вопросы и попросить сформулировать различия в методах исследования или в полученных результатах. С учебником удобно работать разбирая разные главы: создавать саммари и вопросы для проверки.
Важно, что система выдает ссылки на те части документа, откуда она взяла информацию. То есть нет не только «галлюцинаций», но еще и понятно, какая часть статьи была обработана для ответа.
В общем пока NotebookLM - это самый топ для ученых и преподавателей из всего «ИИ-многообразия», что я видел. (Работает только на компьютере и только с VPN).
Звучит немного странно, но я вот слушаю прямо сейчас.
Как? Загружаю pdf своей статьи или какого-то научного обзора или даже учебника в систему, задаю примерный фокус и стиль обсуждения, и через несколько минут получаю натуральный подкаст, в котором двое ведущих с интересом обсуждают мою работу.
Послушайте файл, это просто вау! Тут, например, обсуждают нашу статью про наночастицы золота в ситаллах.
Отдельный восторг, что в этот разговор можно включиться и задавать голосом свои вопросы «ведущим», а те будут отвечать.
Кто делает эту магию? Платформа NotebookLM от Google, причем абсолютно бесплатно.
«Аудиопересказ» - это лишь одна из фишек. Главная функция в том, чтобы извлекать нужные данные одновременно из разных источников, сравнивать их между собой и писать тексты на основе данных.
К примеру, можно загрузить несколько файлов статей, позадавать вопросы и попросить сформулировать различия в методах исследования или в полученных результатах. С учебником удобно работать разбирая разные главы: создавать саммари и вопросы для проверки.
Важно, что система выдает ссылки на те части документа, откуда она взяла информацию. То есть нет не только «галлюцинаций», но еще и понятно, какая часть статьи была обработана для ответа.
В общем пока NotebookLM - это самый топ для ученых и преподавателей из всего «ИИ-многообразия», что я видел. (Работает только на компьютере и только с VPN).
GeoGosha
Ты уже послушал подкаст про свою научную статью? Звучит немного странно, но я вот слушаю прямо сейчас. Как? Загружаю pdf своей статьи или какого-то научного обзора или даже учебника в систему, задаю примерный фокус и стиль обсуждения, и через несколько…
* взято у https://www.group-telegram.com/shakhgildyan, не знаю почему это не отображается как репост 🫠
https://gladpodcast.podbean.com/e/street-smart/
Speaking about podcasts…..here is fresh one with Geoff Boeing
——
by @kontsevik
Speaking about podcasts…..here is fresh one with Geoff Boeing
——
by @kontsevik
s42949-022-00051-3.pdf
6.7 MB
Старшие коллеги советуют нести пользу в массы
Я тут наконец собрал в голове как будет выглядеть мой диссер, и вот одна из статей которая мне в этом помогла (в приложении к посту).
Я там поиграл с текстовыделителем и что-то покомментил для себя.
Из интересного (я не знал):
- Выделение моноцентричности / полицентричности города через Urban Centrality Index (UCI)
Enjoy!
———
tldr
Равный доступ к сервисам это хорошо.
Связав А и Б можно идти публиковаться в партнерском Nature.
Интересно выделять физический смысл метрик — про это еще будет пост!
——
by @kontsevik
Я тут наконец собрал в голове как будет выглядеть мой диссер, и вот одна из статей которая мне в этом помогла (в приложении к посту).
Я там поиграл с текстовыделителем и что-то покомментил для себя.
Из интересного (я не знал):
- Выделение моноцентричности / полицентричности города через Urban Centrality Index (UCI)
Enjoy!
———
tldr
Равный доступ к сервисам это хорошо.
Связав А и Б можно идти публиковаться в партнерском Nature.
Интересно выделять физический смысл метрик — про это еще будет пост!
——
by @kontsevik
Complexity_2021_Zhao_Spatial_Network_Structures_of_Urban_Agglomeration.pdf
4.5 MB
Продолжение:
Из того, что еще нашел интересного в другой статье
- У китайцев не было данных про миграции между городами, поэтому они…..посмотрели сколько человек в городе А интересуются городом Б :) Оказывается так можно делать (ну, почти).
Говоря про очевидный (но не мне) смысл метрик:
- The larger the network density value, the more
prominent the interactions between cities.
- The greater the network polycentricity, the smaller the development gap between
cities and the more balanced the development between cities.
——
by @kontsevik
Из того, что еще нашел интересного в другой статье
- У китайцев не было данных про миграции между городами, поэтому они…..посмотрели сколько человек в городе А интересуются городом Б :) Оказывается так можно делать (ну, почти).
Говоря про очевидный (но не мне) смысл метрик:
- The larger the network density value, the more
prominent the interactions between cities.
- The greater the network polycentricity, the smaller the development gap between
cities and the more balanced the development between cities.
——
by @kontsevik
https://pythonot.github.io/auto_examples/plot_Intro_OT.html#sphx-glr-auto-examples-plot-intro-ot-py
They solve the Bakery/Cafés problem of transporting croissants from a number of Bakeries to Cafés in a City (in this case Manhattan).
They solve the Bakery/Cafés problem of transporting croissants from a number of Bakeries to Cafés in a City (in this case Manhattan).