AI&BigData Lab 2016. Максим Терещенко: #DataForGood - как изменить мир к лучшему с помощью анализа данных.

•

0 likes•352 views

4.6.16 AI&BigData Lab Upcoming events: goo.gl/I2gJ4H О применении Big Data для оптимизации и улучшения эффективности принятия решений в бизнесе говорится уже не мало. Практически каждая крупная корпорация имеет в своем арсенале Big Data платформу. Но в рамках доклада хотелось бы отойти от бизнеса и рассмотреть тему применения AI и Big Data для социальных проектов. Сотни и тысячи аналитиков, Data Scientists, Big Data инженеров объединяются и реализуют проекты, которые меняют жизнь простых людей во всем мире и, особенно, помогают жителям слабо-развитых стран. Здесь идет речь о совсем другом уровне мотивации и командной работы. В рамках доклада, хотелось бы обсудить, что движет этими людьми, какие реальные проекты с какими технологиями были реализованы и как они поменяли жизнь людей.

#DataForGoodHow to change world using data analysis
Maxim Tereschenko
Product Owner, Zoomdata

● 60+ projects
● 7000+ volunteers
● 6 international chapters

Finding problems can be harder than finding solutions1

Communication is more important than technology2

● 17,293,596 text messages
● 100,000 conversations
● 36,000 unique texters
● 500 crisis specialists

How can we measure the value that the texters are getting?

Is there a way to streamline the identification of poor villages—a time-
consuming element of the process—by using data and technology?

Wet Dry Hazy Cloudy
Different Thresholds
Different Conditions

● number of roofs ● proportion metal
village-level metal roof
proportion

~294 000
Reviews
July 1, 2012–March 31, 2013
Text Classification
Program
● Words: "sick," "vomit," "diarrhea," or
"food poisoning"
● > 2 or more persons
● An incubation period ≥10 hours
27 Interviews
893
Reviews
Actions for
3 restaurants

294
000
Reviews
Analyzed
893
Score >= 0.5
293
107
499
consistent with
foodborne illness
468 129 27
394
recent or
potentially recent
illness
(< 4 weeks)
two or more
illness persons
Interviews
accepted
31 339 102
Interviews weren’t
accepted
3
problematic
restaurants

Sharing Data To Learn About Homelessness
Clustering Arts Organizations Help Nepal earthquake victims
Finding Missing Children

Big Data &
Data Analysis
Fundamental
journalistic
materials
News Feed
Lectures and
seminars on
data journalism
Analytical Journalism Center
.org.ua

https://www.linkedin.com/in/maxter
maxim.tereschenko@gmail.com
maxterkiev
maxim.tereschenko
Contact Me

This document discusses challenges related to information overload on the internet. It notes that the amount of available information is growing exponentially each year. It identifies key issues like duplicates, information waste, and time spent searching. It then discusses potential solutions like data mining, natural language processing, semantic analysis, and algorithms like ant colony optimization to help filter content and find the most relevant information more efficiently.

"AI&Big Data для путешественников"_Кузнецов Юрий

GeeksLab Odessa

Tweaking perfomance on high-load projects_Думанский Дмитрий

GeeksLab Odessa

This document discusses optimizing the performance of several high-load projects delivering billions of requests per month. It summarizes the evolution and delivery loads of different projects over time. It then analyzes the technical stacks and architectures used, identifying problems and solutions implemented around areas like querying, data storage, processing, and networking. Key lessons learned are around sharding and resharding data, optimizing I/O, using streaming processing like Storm over batch processing like Hadoop, and working within AWS limits and capabilities.

Моделирование структурными уравнениями_Алексей Гаевский

GeeksLab Odessa

ManetoDB: Key/Value storage, BigData in Open Stack_Сергей Ковалев, Илья Свиридов

GeeksLab Odessa

MagnetoDB is an open source implementation of the Amazon DynamoDB key-value database API for OpenStack. It provides a scalable noSQL database with a schemaless data model and predictable performance. The current version supports basic CRUD operations and data querying. Future work includes adding additional DynamoDB API features and integrating further with OpenStack services. MagnetoDB aims to allow applications using DynamoDB to run on OpenStack.

Всеволод Демкин "Natural language processing на практике"

GeeksLab Odessa

This document provides an overview of natural language processing (NLP) including popular NLP problems, levels of NLP, the role of linguistics, sources of NLP data, tools and algorithms used in NLP, types of models including language models, and considerations for building practical NLP systems. It also describes a practical example of building a language detection system using word language models trained on Wiktionary data and evaluated using Wikipedia test data.

Презентация Ukraine Global Scholars

Misha Lemesh

DataScience Lab, 13 мая 2017 Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых снимков Алексей Кравченко (Senior Data Scientist at Zoral Labs) Мы рассмотрим разнообразие существующих спутниковых данных и способов их применения в сельском и лесном хозяйстве, картографировании земной поверхности. Далее сфокусируемся на задаче геометрической коррекции снимков как первом шаге процесса обработки спутниковых данных, включая геопривязку снимков, регистрацию изображений, субпиксельную идентификацию контрольных точек, совмещение каналов. Также расскажем о некоторых интересных и неожиданных подходах к определению ориентации и jitter спутников и построению маски облачности. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Kappa Architecture: How to implement a real-time streaming data analytics engine Juantomás García (Data Solutions Manager at OpenSistemas, Madrid, Spain) We will have an introduction of what is the kappa architecture vs lambda architecture. We will see how kappa architecture is a good solution to implement solutions in (almost) real time when we need to analyze data in streaming. We will show in a case of real use: how architecture is designed, how pipelines are organized and how data scientists use it. We will review the most used technologies to implement it from apache Kafka + spark using Scala to new tools like apache beam / google dataflow. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский Виктор

GeeksLab Odessa

DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Обзор методов детекции лиц на изображение Юрий Пащенко ( Research Engineer, Ring Labs) В данном докладе мы предлагаем обзор наиболее новых и популярных методов обнаружения лиц, таких как Viola-Jones, Faster-RCNN, MTCCN и прочих. Мы обсудим основные критерии оценки качества алгоритма а также базы, включая FDDB, WIDER, IJB-A. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание пропущенных диагнозов Виктор Сарапин (CEO at V.I.Tech) Как эффективно определять дубликаты на десятках миллионов пациентов, и как определять пропущенные диагнозы и лечебные действия. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Блиц-доклад

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Recent deep learning approaches for speech generation Дмитрий Белевцов (Techlead at IBDI) В последние пол года появилось несколько важных моделей на базе глубоких нейронных сетей, способных успешно синтезировать человеческую речь на уровне отдельных сэмплов. Это позволило обойти многие недостатки классических спектральных подходов. В этом докладе я сделаю небольшой обзор архитектур наиболее популярных сетей, таких как Wavenet и SampleRNN. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Блиц-доклад

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Распределенные вычисления: использование BOINC в Data Science Виталий Кошура (Software Developer at Lohika) BOINC - это открытое программное обеспечение для распределенных вычислений. Данный доклад освещает использование приложения BOINC в различных областях науки, которые связаны с обработкой огромных массивов данных, на примере текущих активных исследовательских проектов. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Блиц-доклад

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Магистерская программа "Data Science" в УКУ Орест Купин(Master's Student at UCU) В этом докладе я расскажу вам о магистерской программе со специализацией в анализе данных в Украинском Католическом Университете. Я расскажу про структуру программы, основные курсы, а также опишу свой опыт как студента УКУ и поговорю об вызовах с которыми мы столкнулись в этом году. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью Apache Spark Степан Пушкарев (GM (Kazan) at Provectus / CTO at Hydrosphere.io) После подготовки данных и обучения моделей на больших данных с использованием Apache Spark встает вопрос о том, как использовать обученные модели в реальных приложениях. Помимо модели важно не забывать про весь пайплайн пре-процессинга данных, который должен попасть в продакшн в том виде, в котором его спроектировал и реализовал дата саентист. Такие решения, как PMML/PFA, основанные на экспорте/импорте модели и алгоритма имеют очевидные недостатки и ограничения. В данном докладе мы предложим альтернативное решение, которое упрощает процесс использования моделей и пайплайнов в реальных боевых приложениях. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоинформатики Дмитрий Новицкий (Старший научный сотрудник в ИПММС НАНУ) Этот доклад посвящен bioVec: применению технологии word2vec в задачах биоинфоматики. Сначала мы напомним как работает Word2vec и аналогичные ему методы Word Embedding. Затем расскажем об особенностях Word2vec в применении к геномным последовательностям-- основному виду данных в биоинформатике. Как обучать bioVec, и применять эту технологию к задачам классификации белков, предсказания их функции и др. В заключении мы продемонстрируем примеры кода для обучения и использования bioVec. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Data Sciences и Big Data в Телекоме Александр Саенко (Software Engineer at SoftServe/CISCO) Александр расскажет о некоторых интересных примерах использования Big Data и Data Science в Телекоме: оптимизация сотовой сети, улучшение клиентского опыта, модели прогнозирования местоположения мобильных устройств, предотвращения оттока абонентов, обнаружение фрода и других. Рассмотрит основные современные подходы к их решению на основе алгоритмов машинного обучения. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Высокопроизводительные вычислительные возможности для систем анализа данных Михаил Федосеев ( Архитектор инфраструктурных решений, LanTec) В докладе мы поговорим о hardware стороне систем анализа данных для случаев построения приватных облаков или локальных высокопроизводительных вычислительных кластеров. Рассмотрим какие технологии и комплексные решения от компании Hewlett Packard Enterprise позволяют ускорить процесс анализа данных. Это не только зарекомендовавшие в своей области лучшие в своем сегменте сервера линейки HPE Apollo, а так же высокоскоростные сетевые коммутаторы HPE, но и дополнительные вспомогательные элементы решения, такие как мощные графические карты NVIDIA и хост-процессоры Xeon Phi. Так же будет рассмотрен стек HPE Core HPC Software Stack, который позволяет администраторам контролировать использование ресурсов системы. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и TensorFlow, Ольга Романюк (Data Scientist at Eleks) В течении последних 8 месяцев мы в Eleks работали над системой отслеживания модных трендов, основанной на глубинной остаточной нейронной сети с тождественным отображением. При тренировке сети мы использовали онлайн увеличение объема данных, а также распараллеливание данных по двум картам GPU. Мы создали эту систему с нуля при помощи TensorFlow. В презентации я расскажу о практической стороне проекта, нюансах реализации и подводных камнях, с которыми мы столкнулись во время работы. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонных разговорах Юрий Гуц (Machine Learning Engineer, DataRobot) Автоматическая аннотация спикеров — интересная задача в обработке мультимедиа-данных. Нам нужно ответить на вопрос "Кто говорит когда?", не зная ничего о количестве и личности спикеров, присутствующих на записи. В этом докладе мы рассмотрим работающие методы для аннотации спикеров на телефонных разговорах. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...

GeeksLab Odessa

From bag of texts to bag of clusters Терпиль Евгений / Павел Худан (Data Scientists / NLP Engineer at YouScan) Мы рассмотрим современные подходы к кластеризации текстов и их визуализации. Начиная от классического K-means на TF-IDF и заканчивая Deep Learning репрезентациями текстов. В качестве практического примера, мы проанализируем набор сообщений из соц. сетей и попробуем найти основные темы обсуждения. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...

GeeksLab Odessa

Графические вероятностные модели для принятия решений в проектном управлении Ольга Татаринцева (Data Scientist at Eleks) Как часто вам приходится принимать решения, используя знания в определенной предметной области? На сколько хороши такие решения? А теперь представьте, что вы собрали знания лучших экспертов в предметной области. Похоже, что ваши решения, основанные на этих знаниях, будут куда более взвешенными, не так ли? Мы будем говорить о системе ProjectHealth, которая была построена на основе опыта лучших экспертов в проектном управлении в компании Eleks. Для реализации поставленной задачи была использована графовая вероятностная модель, а именно байесовская сеть, имплементированная на Python. За время работы над проектом мы прошли шаги от извлечения требований, поиска данных и построения модели с нуля до реализации BI дашборда с возможностью углубиться в детали, доходя до сырых данных. Сейчас ProjectHealth экономит большое количество времени для топ менеджмента и ресурсов компании, так как мониторит состояние бизнеса в малейших деталях ежедневно и делает это как настоящий эксперт. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...

GeeksLab Odessa

DataScienceLab, 13 мая 2017 Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи Байесовской оптимизации Максим Бевза (Research Engineer at Grammarly) Все алгоритмы машинного обучения нуждаются в настройке (тьюнинге). Часто мы используем Grid Search или Randomized Search или нашу интуицию для подбора гиперпараметров. Байесовская оптимизация поможет нам направить Randomized Search в те места, которые наиболее перспективны, так, чтобы тот же (или лучший) результат мы получили за меньшее количество итераций. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот

GeeksLab Odessa

DataScienceLab, 13 мая 2017 Как знать всё о покупателях (или почти всё)? Дарина Перемот (ML Engineer at SynergyOne) Раскроем собственный ответ на вопрос "Чего же хочет покупатель?". Поделимся результатами исследований транзакций и расскажем, есть ли у вас домашний питомец. А так же, продемонстрируем, как машинное обучение уже сейчас помогает узнавать вас ближе. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...

GeeksLab Odessa

JS Lab 2017, 25 марта Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты Владимир Агафонкин (Lead JavaScript Engineer at MapBox) Mapbox GL JS — открытая JS-библиотека для создания современных интерактивных карт на основе WebGL. В разработке более трех лет, она сочетает в себе множество удивительных технологий, сложных алгоритмов и идей для достижения плавной отрисовки тысяч векторных объектов с миллионами точек в реальном времени. В этом докладе вы узнаете, как работает библиотека внутри, и с какими сложностями сталкиваются разработчики современных WebGL-приложений. В докладе: отрисовка шрифтов, триангуляция линий и полигонов, пространственные индексы, определение коллизий, расстановка надписей, кластеризация точек, обрезка фигур, упрощение линий, упаковка спрайтов, компактные бинарные форматы, параллельная обработка данных в браузере, тестирование отрисовки и другие сложности. Все материалы: http://jslab.in.ua/2017

JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js

GeeksLab Odessa

JS Lab2017, 25 марта, Одесса Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js Илья Климов (CEO at Javascript.Ninja) "- Что это? - Микросервис! - И что он делает? - Микропадает". Про микросервисы сейчас не рассуждает только ленивый. Все рассказывают про то, как микросервисы спасают от сложности разработки, снижают время развертывание и повышают общую надежность систем. Этот доклад - про подводные камни, которые ждут оседлавших волну этого хайпа с Node.JS. Мы поговорим про ошибки, которые стоили мне и моей компании бессонных ночей, потерянной прибыли и, временами, веры в могущество микросервисной архитектуры. Все материалы: http://jslab.in.ua/ Организаторы: http://geekslab.org.ua/

WeTestAthens: Postman's AI & Automation Techniques

Postman

Energy Efficient Video Encoding for Cloud and Edge Computing Instances

Alpen-Adria-Universität

Recently uploaded

WeTestAthens: Postman's AI & Automation Techniques

Postman

Energy Efficient Video Encoding for Cloud and Edge Computing Instances

Alpen-Adria-Universität

Salesforce Integration for Bonterra Impact Management (fka Social Solutions A...

Jeffrey Haguewood

Sidekick Solutions uses Bonterra Impact Management (fka Social Solutions Apricot) and automation solutions to integrate data for business workflows. We believe integration and automation are essential to user experience and the promise of efficient work through technology. Automation is the critical ingredient to realizing that full vision. We develop integration products and services for Bonterra Case Management software to support the deployment of automations for a variety of use cases. This video focuses on integration of Salesforce with Bonterra Impact Management. Interested in deploying an integration with Salesforce for Bonterra Impact Management? Contact us at sales@sidekicksolutionsllc.com to discuss next steps.

UI5 Controls simplified - UI5con2024 presentation

Wouter Lemaire

Digital Marketing Trends in 2024 | Guide for Staying Ahead

Wask

https://www.wask.co/ebooks/digital-marketing-trends-in-2024 Feeling lost in the digital marketing whirlwind of 2024? Technology is changing, consumer habits are evolving, and staying ahead of the curve feels like a never-ending pursuit. This e-book is your compass. Dive into actionable insights to handle the complexities of modern marketing. From hyper-personalization to the power of user-generated content, learn how to build long-term relationships with your audience and unlock the secrets to success in the ever-shifting digital landscape.

Unlock the Future of Search with MongoDB Atlas_ Vector Search Unleashed.pdf

Malak Abu Hammad

Discover how MongoDB Atlas and vector search technology can revolutionize your application's search capabilities. This comprehensive presentation covers: * What is Vector Search? * Importance and benefits of vector search * Practical use cases across various industries * Step-by-step implementation guide * Live demos with code snippets * Enhancing LLM capabilities with vector search * Best practices and optimization strategies Perfect for developers, AI enthusiasts, and tech leaders. Learn how to leverage MongoDB Atlas to deliver highly relevant, context-aware search results, transforming your data retrieval process. Stay ahead in tech innovation and maximize the potential of your applications. #MongoDB #VectorSearch #AI #SemanticSearch #TechInnovation #DataScience #LLM #MachineLearning #SearchTechnology

Nordic Marketo Engage User Group_June 13_ 2024.pptx

MichaelKnudsen27

How to use Firebase Data Connect For Flutter

Daiki Mogmet Ito

Choosing The Best AWS Service For Your Website + API.pptx

Brandon Minnick, MBA

Have you ever been confused by the myriad of choices offered by AWS for hosting a website or an API? Lambda, Elastic Beanstalk, Lightsail, Amplify, S3 (and more!) can each host websites + APIs. But which one should we choose? Which one is cheapest? Which one is fastest? Which one will scale to meet our needs? Join me in this session as we dive into each AWS hosting service to determine which one is best for your scenario and explain why!

HCL Notes und Domino Lizenzkostenreduzierung in der Welt von DLAU

panagenda

Webinar Recording: https://www.panagenda.com/webinars/hcl-notes-und-domino-lizenzkostenreduzierung-in-der-welt-von-dlau/ DLAU und die Lizenzen nach dem CCB- und CCX-Modell sind für viele in der HCL-Community seit letztem Jahr ein heißes Thema. Als Notes- oder Domino-Kunde haben Sie vielleicht mit unerwartet hohen Benutzerzahlen und Lizenzgebühren zu kämpfen. Sie fragen sich vielleicht, wie diese neue Art der Lizenzierung funktioniert und welchen Nutzen sie Ihnen bringt. Vor allem wollen Sie sicherlich Ihr Budget einhalten und Kosten sparen, wo immer möglich. Das verstehen wir und wir möchten Ihnen dabei helfen! Wir erklären Ihnen, wie Sie häufige Konfigurationsprobleme lösen können, die dazu führen können, dass mehr Benutzer gezählt werden als nötig, und wie Sie überflüssige oder ungenutzte Konten identifizieren und entfernen können, um Geld zu sparen. Es gibt auch einige Ansätze, die zu unnötigen Ausgaben führen können, z. B. wenn ein Personendokument anstelle eines Mail-Ins für geteilte Mailboxen verwendet wird. Wir zeigen Ihnen solche Fälle und deren Lösungen. Und natürlich erklären wir Ihnen das neue Lizenzmodell. Nehmen Sie an diesem Webinar teil, bei dem HCL-Ambassador Marc Thomas und Gastredner Franz Walder Ihnen diese neue Welt näherbringen. Es vermittelt Ihnen die Tools und das Know-how, um den Überblick zu bewahren. Sie werden in der Lage sein, Ihre Kosten durch eine optimierte Domino-Konfiguration zu reduzieren und auch in Zukunft gering zu halten. Diese Themen werden behandelt - Reduzierung der Lizenzkosten durch Auffinden und Beheben von Fehlkonfigurationen und überflüssigen Konten - Wie funktionieren CCB- und CCX-Lizenzen wirklich? - Verstehen des DLAU-Tools und wie man es am besten nutzt - Tipps für häufige Problembereiche, wie z. B. Team-Postfächer, Funktions-/Testbenutzer usw. - Praxisbeispiele und Best Practices zum sofortigen Umsetzen

How to Get CNIC Information System with Paksim Ga.pptx

danishmna97

Let's Integrate MuleSoft RPA, COMPOSER, APM with AWS IDP along with Slack

shyamraj55

Your One-Stop Shop for Python Success: Top 10 US Python Development Providers

akankshawande

How to Interpret Trends in the Kalyan Rajdhani Mix Chart.pdf

Chart Kalyan

みなさんこんにちはこれ何文字まで入るの？40文字以下不可とか本当に意味わからないけどこれ限界文字数書いてないからマジでやばい文字数いけるんじゃないの？えこ...

名前です男

5th LF Energy Power Grid Model Meet-up Slides

DanBrown980551

5th Power Grid Model Meet-up It is with great pleasure that we extend to you an invitation to the 5th Power Grid Model Meet-up, scheduled for 6th June 2024. This event will adopt a hybrid format, allowing participants to join us either through an online Mircosoft Teams session or in person at TU/e located at Den Dolech 2, Eindhoven, Netherlands. The meet-up will be hosted by Eindhoven University of Technology (TU/e), a research university specializing in engineering science & technology. Power Grid Model The global energy transition is placing new and unprecedented demands on Distribution System Operators (DSOs). Alongside upgrades to grid capacity, processes such as digitization, capacity optimization, and congestion management are becoming vital for delivering reliable services. Power Grid Model is an open source project from Linux Foundation Energy and provides a calculation engine that is increasingly essential for DSOs. It offers a standards-based foundation enabling real-time power systems analysis, simulations of electrical power grids, and sophisticated what-if analysis. In addition, it enables in-depth studies and analysis of the electrical power grid’s behavior and performance. This comprehensive model incorporates essential factors such as power generation capacity, electrical losses, voltage levels, power flows, and system stability. Power Grid Model is currently being applied in a wide variety of use cases, including grid planning, expansion, reliability, and congestion studies. It can also help in analyzing the impact of renewable energy integration, assessing the effects of disturbances or faults, and developing strategies for grid control and optimization. What to expect For the upcoming meetup we are organizing, we have an exciting lineup of activities planned: -Insightful presentations covering two practical applications of the Power Grid Model. -An update on the latest advancements in Power Grid -Model technology during the first and second quarters of 2024. -An interactive brainstorming session to discuss and propose new feature requests. -An opportunity to connect with fellow Power Grid Model enthusiasts and users.

Skybuffer SAM4U tool for SAP license adoption

Tatiana Kojar

Manage and optimize your license adoption and consumption with SAM4U, an SAP free customer software asset management tool. SAM4U, an SAP complimentary software asset management tool for customers, delivers a detailed and well-structured overview of license inventory and usage with a user-friendly interface. We offer a hosted, cost-effective, and performance-optimized SAM4U setup in the Skybuffer Cloud environment. You retain ownership of the system and data, while we manage the ABAP 7.58 infrastructure, ensuring fixed Total Cost of Ownership (TCO) and exceptional services through the SAP Fiori interface.

Webinar: Designing a schema for a Data Warehouse

Federico Razzoli

Are you new to data warehouses (DWH)? Do you need to check whether your data warehouse follows the best practices for a good design? In both cases, this webinar is for you. A data warehouse is a central relational database that contains all measurements about a business or an organisation. This data comes from a variety of heterogeneous data sources, which includes databases of any type that back the applications used by the company, data files exported by some applications, or APIs provided by internal or external services. But designing a data warehouse correctly is a hard task, which requires gathering information about the business processes that need to be analysed in the first place. These processes must be translated into so-called star schemas, which means, denormalised databases where each table represents a dimension or facts. We will discuss these topics: - How to gather information about a business; - Understanding dictionaries and how to identify business entities; - Dimensions and facts; - Setting a table granularity; - Types of facts; - Types of dimensions; - Snowflakes and how to avoid them; - Expanding existing dimensions and facts.

20240607 QFM018 Elixir Reading List May 2024

Matthew Sinclair

AI 101: An Introduction to the Basics and Impact of Artificial Intelligence

IndexBug

Recently uploaded (20)

WeTestAthens: Postman's AI & Automation Techniques

Energy Efficient Video Encoding for Cloud and Edge Computing Instances

Salesforce Integration for Bonterra Impact Management (fka Social Solutions A...

UI5 Controls simplified - UI5con2024 presentation

Digital Marketing Trends in 2024 | Guide for Staying Ahead

Unlock the Future of Search with MongoDB Atlas_ Vector Search Unleashed.pdf

Nordic Marketo Engage User Group_June 13_ 2024.pptx

How to use Firebase Data Connect For Flutter

Choosing The Best AWS Service For Your Website + API.pptx

HCL Notes und Domino Lizenzkostenreduzierung in der Welt von DLAU

How to Get CNIC Information System with Paksim Ga.pptx

Let's Integrate MuleSoft RPA, COMPOSER, APM with AWS IDP along with Slack

Your One-Stop Shop for Python Success: Top 10 US Python Development Providers

How to Interpret Trends in the Kalyan Rajdhani Mix Chart.pdf

5th LF Energy Power Grid Model Meet-up Slides

Skybuffer SAM4U tool for SAP license adoption

Webinar: Designing a schema for a Data Warehouse

20240607 QFM018 Elixir Reading List May 2024

AI 101: An Introduction to the Basics and Impact of Artificial Intelligence

AI&BigData Lab 2016. Максим Терещенко: #DataForGood - как изменить мир к лучшему с помощью анализа данных.

1. #DataForGoodHow to change world using data analysis Maxim Tereschenko Product Owner, Zoomdata

2. Jake Porway

3. ● 60+ projects ● 7000+ volunteers ● 6 international chapters

4. Finding problems can be harder than finding solutions1

5. Communication is more important than technology2

6. We must design for people3

7. ● 17,293,596 text messages ● 100,000 conversations ● 36,000 unique texters ● 500 crisis specialists

8. http://www.crisistextline.org/trends/

9. How can we measure the value that the texters are getting?

10.

11. ● thatched ● metal

12. Is there a way to streamline the identification of poor villages—a time- consuming element of the process—by using data and technology?

13. Wet Dry Hazy Cloudy Different Thresholds Different Conditions

14. ● number of roofs ● proportion metal village-level metal roof proportion

15.

16. ~294 000 Reviews July 1, 2012–March 31, 2013 Text Classification Program ● Words: "sick," "vomit," "diarrhea," or "food poisoning" ● > 2 or more persons ● An incubation period ≥10 hours 27 Interviews 893 Reviews Actions for 3 restaurants

17. 294 000 Reviews Analyzed 893 Score >= 0.5 293 107 499 consistent with foodborne illness 468 129 27 394 recent or potentially recent illness (< 4 weeks) two or more illness persons Interviews accepted 31 339 102 Interviews weren’t accepted 3 problematic restaurants

18. Sharing Data To Learn About Homelessness Clustering Arts Organizations Help Nepal earthquake victims Finding Missing Children

19. Big Data & Data Analysis Fundamental journalistic materials News Feed Lectures and seminars on data journalism Analytical Journalism Center .org.ua

20.

21.

22. Act #2171

23. https://www.linkedin.com/in/maxter maxim.tereschenko@gmail.com maxterkiev maxim.tereschenko Contact Me

AI&BigData Lab 2016. Максим Терещенко: #DataForGood - как изменить мир к лучшему с помощью анализа данных.

Recommended

Recommended

More Related Content

More from GeeksLab Odessa

More from GeeksLab Odessa (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

AI&BigData Lab 2016. Максим Терещенко: #DataForGood - как изменить мир к лучшему с помощью анализа данных.