TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #482 · 2.08

Я участвую в конкурсе разработчиков «Код Петербурга», проводимом совместно VK и городом. По условиям нужно сделать или VK-приложение или чат-бота для VK/Маруси с какой-то важной для жителя или гостя города функцией, и с использованием одного из предоставленных внешних API. Я попробовал воплотить свои давние мысли по семантическому поиску по текстам, в чем мне помог @wooferclaw. Что-то подобное мы пытались соорудить на хакатоне в Салехарде, но сейчас я пошёл дальше. Бот для Маруси, который ищет мероприятия в Петербурге с сайта KudaGo. При этом к боту подключён морфологический словарь и тезаурус, который умеет определять домены и ассоциативные связи между словами. Работает вроде неплохо. Во-первых, довольно точно ищет по прямым связям. Например, хорошо понимает, что слова «научный» и «наука» одинаковые, хотя в словаре словоформ они разные. Во-вторых, умеет находить связи по области: допустим, если попросить что-то про пришельцев, предлагает экспозицию о внеземных цивилизациях, хотя ни в описании, ни в ключевых словах этой экспозиции нет слова «пришелец» однокоренных с ним. Но этот поиск приводит и к забавным последствиям, которые лично я не считаю недостатком, а скорее щепоткой соли в работе алгоритма. Так, при запросе о пришельцах может выдать выставку о коммунальных квартирах (что действительно близко по смыслу, но человеку, который ищет пришельцев, скорее всего нужно не это). А ещё на слово «крокодилы» предлагает экскурсию по рекам и каналам, мне очень нравится :) Потестить можно, открыв Марусю (в приложении ВК или в отдельном) и сказав «Запусти навык Куда Пойти в Петербурге». А результаты конкурса будут в октябре. Там ещё второй этап, на него тоже что-нибудь подам. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #shippingtech

当前筛选 #shippingtech清除筛选

🚢ИИ в судоходстве: инструмент эффективности или новый перегруз экипажей? Развитие искусственного интеллекта ИИ(AI) в морской отрасли всё чаще рассматривается как следующий этап цифровизации флота, однако ключевой вопрос заключается не в технологии, а в её практическом применении. За последние 30 лет внедрение спутниковой связи, датчиков и цифровых систем уже обеспечило высокий уровень обмена данными между судном и берегом. Тем не менее, во многих случаях технологии лишь накладывались на существующие процессы, увеличивая нагрузку на экипажи вместо её снижения. Современный этап внедрения AI демонстрирует схожую проблему: с одной стороны — ожидания полной автоматизации, с другой — риски неправильного, неэтичного или неэффективного применения. Практическая ценность AI в судоходстве заключается не в замене человека, а в повышении безопасности операций, автоматизации рутинных задач, улучшении навигационной поддержки и анализа данных, а также снижении операционной нагрузки на экипаж. Ключевой фактор успеха — интеграция AI как инструмента, а не как дополнительного слоя технологий. В противном случае цифровизация продолжит увеличивать сложность эксплуатации вместо повышения эффективности. Отраслевые эксперты подчеркивают, что будущее AI в судоходстве будет определяться не разработчиками технологий, а операторами флота, которые решат — станет ли AI инструментом повышения эффективности или источником дополнительной нагрузки. 📌 Морская цифровизация активно развивается с начала 1990-х годов с внедрения спутниковой связи и систем мониторинга судов. Сегодня ключевыми драйверами являются автоматизация, большие данные и AI, которые формируют новую модель управления флотом. Основные решения разрабатываются технологическими компаниями и интеграторами, однако конечное применение и контроль остаются за судоходными операторами и судовладельцами. #AI#ShippingTech#Digitalization#Maritime#FleetManagement