EMAX

Speaker
📈📊🤖

[Louback @Iouback]

UTILIDADE PÚBLICA: para quem gosta de dados, estatísticas, e números, ou apenas gosta de Futebol, a FIFA está disponibilizando dados físicos e técnicos de todos os jogos da Copa do Mundo.

link: https://t.co/raLLKYzDsK

[filipe @filicroval]

Acaban de liberar en open source una herramienta que scrapea negocios de Google Maps a escala global.

Saca nombre, dirección, teléfono, web, reseñas, horarios… todo.

Le pasas una búsqueda y te lo exporta directo a CSV.

100% open source.

[Bill The Investor @billtheinvestor]

有人利用 YOLO26 在一个周末内构建了一套实时智能停车系统。该系统能够监控每个车位，实时追踪占用与空闲状态，即使在车辆部分重叠或斜向停放的情况下，也能保持精准的检测。

[Tom Dörr @tom_doerr]

Converts geospatial datasets into GNN-ready graphs

https://t.co/RIOUtJB8St

[Kyle Walker @kyle_e_walker]

It's been an incredible first month for my product Wells Intelligence.

The next month will be even better. Here's what's coming:

- Production data for more states beyond Texas;
- Agent-first API/CLI support;
- New features and performance enhancements from customer feedback.

Check out Wells Intelligence: https://t.co/S9BqtMOSMk

[Kyle Walker @kyle_e_walker]

Exploring the United States Groundwater Well Database (https://t.co/tYmLZU9JN2) with freestiler, @Mapbox's new PMTiles support in the latest release of GL JS.

12.47 million groundwater wells visualized with Mapbox's top-class performance and smooth animations.

Tiling took about one minute with freestiler's Rust-backed @duckdb interface.

Learn more about freestiler: https://t.co/3dM1iSDOdj

[Silvana Zapata Bedoya EPI-SIG-DS @solsilvanazb]

📢 Gran noticia para los desarrolladores geoespaciales: Los datos de Places Insights ahora están disponibles para 36 nuevos países, y Colombia esta, estan la de barrios que a veces es dificil de conseguir a nivel nacional!
Datos compis, datos 🖤🌟🖤

[Dr. Sezen Arslan @sezenalsra]

🐞Literatür taramanız için istatistiki veri ararken internetin dehlizlerinde kaybolmamanız için size bir araçtan bahsetmek istiyorum: Google Dataset Search.
Bu araç ile;
👉İnternet üzerinde binlerce farklı yerde bulunan havuzdan açık erişimli olan veri setlerini saniyeler içerisinde bulabilir;

👉Veri kümesini kimin sağladığı, bu verinin kaç makalede atıflandığı ve verinin güncelliği hakkında bilgi sahibi olabilirsiniz.

Çalışmalarında vakit kazanmak isteyen tez ve makale yazarları mutlaka kaydetsinler. 🔗https://t.co/qdL5G7VZ99

Videoda süreci kısaca özetledim:👇

#akademi #veri #data #araştırma #tez #makale. #googledatasetsearch

[Estación R @estacion_erre]

[TIP de R] 📈 ¿Tenés que modelar múltiples series de tiempo a la vez y termina siendo un caos?

Hoy te queremos compartir {sknifedatar}, un paquete que extiende el ecosistema {modeltime} para ajustar varios modelos sobre varias series de tiempo en un solo flujo de trabajo.

No es un wrapper genérico de forecasting. Está pensado específicamente para el caso donde tenés muchas series (sectores, regiones, productos) y necesitás comparar modelos, elegir el mejor para cada una y proyectar, todo sin salir del tidyverse.

Qué vas a poder hacer con {sknifedatar}:
✔️ Ajustar múltiples modelos sobre múltiples series con modeltime_multifit(), en una sola llamada
✔️ Comparar métricas de performance por serie y por modelo con multieval()
✔️ Seleccionar automáticamente el mejor modelo para cada serie con modeltime_multibestmodel()
✔️ Reajustar y proyectar con modeltime_multirefit() y modeltime_multiforecast()
✔️ Generar tabs automáticos en Rmarkdown/Distill para visualizar resultados por grupo

💡 El problema de escalar el forecasting no es técnico, es organizativo. {sknifedatar} resuelve exactamente eso: te da una estructura para que el flujo no se rompa cuando pasás de una serie a veinte.

✍🏽 Rafael Zambrano | Karina Bartolome

👉🏼 https://t.co/VbiH3HXY9s

[瀬尾研究室（東京科学大学） @SeoLabSciTokyo]

微分可能交通流シミュレータUNsimをOSSリリースしました．総旅行時間を各リンクの課金額で直接微分し，勾配法で最適化などができます
https://t.co/TfU0Af3wrQ

[ksa 🏴‍☠️ @kosa12m]

Best paper I've read so far this month:

All elementary functions (sin, cos, tan, exp, log, powers, roots, hyperbolic functions, π, e, and even basic arithmetic) can be generated from just one binary operator:
eml(x, y) = exp(x) − ln(y)
…plus the constant 1.

[Rosana Ferrero 📈📊🙌 @RosanaFerrero]

Un paper reciente indica que es posible generar todas las funciones elementales a partir de un único operador:
E(x, y) = exp(x) − ln(y)
junto con la constante 1, permite reconstruir aritmética básica, exponenciales, logaritmos e incluso funciones trigonométricas.
Sí, como NAND👇🏻

[Mohammed Ashour @Dr_Ashour93]

طلاب الدكتوراه: محتار أين تنشر ورقتك؟

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[Mohammed Ashour @Dr_Ashour93]

طلاب الدكتوراه: لا تحتَر أين تنشر ورقتك.

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[MappingGIS 🚀🌍 @MappingGIS]

Cómo recoger datos en tiempo real de sensores IoT: ejemplo con aviones https://t.co/wTkyImd24d #Folium #Python #sensoresIoT

[MappingGIS 🚀🌍 @MappingGIS]

📢 WebODM se separa de OpenDroneMap: nueva etapa, mejoras y descarga gratis

https://t.co/NfCvHxWCRa

[Tom Dörr @tom_doerr]

3D data visualization globe for the web

https://t.co/6xyJbh4rIT

[Bastián Olea 🌸 @bastimapache]

Tutorial de R: carga y explora los datos del Censo 2024 sin que tu computador explote gracias al poder de las bases de datos en R! 🔥
https://t.co/dBmZb4FBTl

[Rosana Ferrero 📈📊🙌 @RosanaFerrero]

Evaluar un modelo de regresión es una parte clave del análisis. Un modelo puede parecer “bueno” a simple vista, pero sin una evaluación rigurosa es fácil caer en conclusiones engañosas.
Ahora, para evaluar un modelo necesitas múltiples perspectivas y preguntas distintas👇🧵