#omnicast — Public Fediverse posts

VMS Genetec: videoinvestigazione avanzata: La domanda per il Security Manager oggi non e’ se accadra’ un incidente, ma quanto velocemente il sistema sara’ in grado di fornire le risposte necessarie. Per far fronte...
#VMS #Genetec #videosorveglianza #Omnicast #SecurityCenter http://dlvr.it/TSClGV

VMS Genetec: videoinvestigazione avanzata: La domanda per il Security Manager oggi non e’ se accadra’ un incidente, ma quanto velocemente il sistema sara’ in grado di fornire le risposte necessarie. Per far fronte...
#VMS #Genetec #videosorveglianza #Omnicast #SecurityCenter http://dlvr.it/TSClGV

Schneider Electric modernizza e unifica la videosorveglianza con Genetec Security Center: Gestire la sicurezza fisica di un’organizzazione globale con sedi eterogenee richiede soluzioni flessibili e scalabili. E’ da questa esigenza che nasce...
#SchneiderElectric #GenetecSecurityCenter #videosorveglianza #tvcc #Omnicast http://dlvr.it/TQRmK7

Schneider Electric modernizza e unifica la videosorveglianza con Genetec Security Center: Gestire la sicurezza fisica di un’organizzazione globale con sedi eterogenee richiede soluzioni flessibili e scalabili. E’ da questa esigenza che nasce...
#SchneiderElectric #GenetecSecurityCenter #videosorveglianza #tvcc #Omnicast http://dlvr.it/TQRmK7

Встречаем OmniCast — технологию, которая повысит точность прогноза температуры с помощью пользовательских метеостанций

Точность прогноза погоды зависит от многих факторов — в том числе от данных, на основе которых и проводятся вычисления. Поэтому мы постоянно добавляем новые источники информации, которые используем в Яндекс Погоде. Три года назад мы представили технологию Метеум 2.0, которая учитывала не только профессиональные метеостанции, но и подсказки пользователей наших приложений. С помощью «зонтиков» нам удалось повысить качество прогноза осадков в районах с низкой плотностью размещения метеостанций и радаров. Сегодня мы запускаем OmniCast — новую технологию в составе Метеума. Она повысит точность прогноза температуры с помощью пользовательских метеостанций, подключить которые может любой желающий по API . Благодаря новым источникам данных сервис стал в 36 раз чаще получать данные о температуре. В районах с плотным покрытием такими станциями Яндекс Погода сможет прогнозировать температуру с точностью до квартала. Если раньше мы прогнозировали температуру для ячеек с минимальным размером 2х2 километра, то теперь разрешение повысили в 16 раз — до 500х500 метров. Но одних данных недостаточно, чтобы построить более детализированный прогноз. Поэтому в этой статье мы расскажем о том, как при помощи фильтра Калмана и комбинации двунаправленной и однонаправленной LSTM-нейросетей нам удалось улучшить качество прогноза температуры.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/834124/

#яндекспогода #meteum #машинное_обучение #команда_яндекспогоды #прогноз_погоды #метеум #omnicast

Встречаем OmniCast — технологию, которая повысит точность прогноза температуры с помощью пользовательских метеостанций

Точность прогноза погоды зависит от многих факторов — в том числе от данных, на основе которых и проводятся вычисления. Поэтому мы постоянно добавляем новые источники информации, которые используем в Яндекс Погоде. Три года назад мы представили технологию Метеум 2.0, которая учитывала не только профессиональные метеостанции, но и подсказки пользователей наших приложений. С помощью «зонтиков» нам удалось повысить качество прогноза осадков в районах с низкой плотностью размещения метеостанций и радаров. Сегодня мы запускаем OmniCast — новую технологию в составе Метеума. Она повысит точность прогноза температуры с помощью пользовательских метеостанций, подключить которые может любой желающий по API . Благодаря новым источникам данных сервис стал в 36 раз чаще получать данные о температуре. В районах с плотным покрытием такими станциями Яндекс Погода сможет прогнозировать температуру с точностью до квартала. Если раньше мы прогнозировали температуру для ячеек с минимальным размером 2х2 километра, то теперь разрешение повысили в 16 раз — до 500х500 метров. Но одних данных недостаточно, чтобы построить более детализированный прогноз. Поэтому в этой статье мы расскажем о том, как при помощи фильтра Калмана и комбинации двунаправленной и однонаправленной LSTM-нейросетей нам удалось улучшить качество прогноза температуры.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/834124/

#яндекспогода #meteum #машинное_обучение #команда_яндекспогоды #прогноз_погоды #метеум #omnicast

Встречаем OmniCast — технологию, которая повысит точность прогноза температуры с помощью пользовательских метеостанций

Точность прогноза погоды зависит от многих факторов — в том числе от данных, на основе которых и проводятся вычисления. Поэтому мы постоянно добавляем новые источники информации, которые используем в Яндекс Погоде. Три года назад мы представили технологию Метеум 2.0, которая учитывала не только профессиональные метеостанции, но и подсказки пользователей наших приложений. С помощью «зонтиков» нам удалось повысить качество прогноза осадков в районах с низкой плотностью размещения метеостанций и радаров. Сегодня мы запускаем OmniCast — новую технологию в составе Метеума. Она повысит точность прогноза температуры с помощью пользовательских метеостанций, подключить которые может любой желающий по API . Благодаря новым источникам данных сервис стал в 36 раз чаще получать данные о температуре. В районах с плотным покрытием такими станциями Яндекс Погода сможет прогнозировать температуру с точностью до квартала. Если раньше мы прогнозировали температуру для ячеек с минимальным размером 2х2 километра, то теперь разрешение повысили в 16 раз — до 500х500 метров. Но одних данных недостаточно, чтобы построить более детализированный прогноз. Поэтому в этой статье мы расскажем о том, как при помощи фильтра Калмана и комбинации двунаправленной и однонаправленной LSTM-нейросетей нам удалось улучшить качество прогноза температуры.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/834124/

#яндекспогода #meteum #машинное_обучение #команда_яндекспогоды #прогноз_погоды #метеум #omnicast