Repozytoria w tym profilu dzielą się na trzy wyraźnie różne kategorie: narzędzia inżynierskie (kod zweryfikowany na realnych danych), formalizacje TIMDR (aksjomaty z testowaną implementacją, ale bez walidacji na realnych danych) i modele koncepcyjne (metafory, narzędzie do myślenia nie teorie nauk

Palantir God's Eye View w wersji Open Source, łączący warstwy satelitarne, lotnicze, morskie, cctv i analizę AI i wiele dużo więcej.

Python trzyma mocną pozycję na rynku pracy IT. Na www.BlueLionJob.com przeanalizowaliśmy 6 142 aktywne oferty pracy. Python pojawia się w 1 523 ofertach, co oznacza, że jest wymagany lub mile widziany w 24,8% wszystkich ogłoszeń. Najwięcej ofert z Pythonem znajdziemy w USA 761 z 2 993

Skoro źródła stanowią fundament weryfikowalności Wikipedii, zasadne jest pytanie: które witryny internetowe mają największe znaczenie w strukturze jej odwołań źródłowych? W tym celu przeprowadzono analizę przypisów zamieszczonych w dziesiątkach milionów artykułów wielojęzycznej Wikipedii.

Na podstawie analizy 1,6 miliarda linków między stronami anglojęzycznej Wikipedii zidentyfikowano najczęściej cytowane artykuły. Dynamiczny wykres pokazuje, do których artykułów Wikipedii w języku angielskim prowadzi najwięcej odnośników z innych artykułów.

Nowe badania analizują, w jaki sposób struktura Wikipedii może pomóc automatycznie identyfikować treści związane z fantastyką naukową oraz fantasy. Wyniki pokazują, że choć Wikipedia zawiera ogromne ilości danych możliwych do analizy maszynowej, ich interpretacja nie jest prosta.

Ponad 20 tys. wersów, 30 lat rapu i jedno pytanie: kiedy polski rap mówił najbogatszym językiem? Główne wnioski: a) Polski rap przeszedł wyraźną ewolucję językową b) Najbardziej złożone teksty tworzą artyści stawiający na storytelling c) Prostszy język nie zawsze oznacza niższą jakość artystyczą

Ten film pokazuje rozwój Wikisłownika (Wiktionary) w latach 20022026. To wizualna opowieść o globalnej współpracy i budowaniu wielojęzycznej wiedzy przez społeczności z całego świata.

Spotkanie poprowadził Mateusz Kuczyński, Data Scientist w PwC oraz absolwent UEP. Wykład oparty był na konkretnych danych oraz przykładach. Podczas wydarzenia uczestnicy mieli okazję przekonać się, że współczesna analityka piłkarska to znacznie więcej niż gole, asysty czy posiadanie piłki.