TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Mathshub: интенсив по математике и Python (aug '22)

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonmathaug22 · Post #22 · 7 сеп.

Дорогие студенты Mathshub! Спасибо за поддержку идеи помогать друг другу❤️ Мы получили уже более 20 заявок от более продвинутых студентов, желающих помочь начинающим с нуля✨ В ближайшее время мы присвоим вам в Discord роль «helpers», которая будет отображаться в вашем профиле. А теперь хотим понять, кому нужна помощь и поддержка хелпера — если вам нужна помощь более продвинутого студента, то, пожалуйста: 1. Зайдите в Discord на наш канал #python-и-математика-интенсив 2. Найдите последний закрепленный пост про набор в мини-группы 3. Оставьте под этим постом реакцию "палец вверх👍🏻" 4. Ожидайте от нас распределения на группы) Идея объединяться в группы не обязательна для всех. Она актуальна только для желающих поддержку от более продвинутых студентов. Если вам не актуально, то можете не обращать внимание на это сообщение😌 Спасибо!

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #urbanalytics

当前筛选 #urbanalytics清除筛选
О городах и данных

@datainthecity · Post #3 · 04.09.2020 г., 19:38

Начну с одного из своих любимых примеров использования городских данных из столицы Шотландии, Эдинбурга. Каждый август там проходит международный фестиваль Edinburgh Festival Fringe, на который приезжают тысячи туристов и, конечно, стандартное расписание транспорта этого относительно небольшого города не справляется с такой нагрузкой. Чтобы подстроить работу автобусов и поездов ( многие туристы ночуют вне Эдинбурга) под спрос, городские власти совместно с департаментом транспорта и университетом Эдинбурга, собирают статистику с учреждений-участников фестиваля о времени проведения их мероприятий и количестве зарегистрировавшихся, и, исходя из этого, определяют в какие часы, какое количество дополнительных рейсов и куда должно быть направлено. Говорят, что регулируют даже светофоры. Система пока не настроена, чтобы работать реал-тайм, поэтому решения принимаются заранее на основе ожидаемых цифр и исторических данных. В целом, это понятный и эффективный пример того, как данные помогают избежать перегруженности транспорта во время массовых мероприятий. Может и нашим властям попробовать вместо того, чтобы закрывать метро, подстраивать работу транспорта под спрос? #urbandata#urbanalytics#scotland#smartcity