main
gman 7 months ago
parent 204435cd8e
commit a1e6680c1f

@ -30,7 +30,7 @@
</div>
<div class="fullpage">
<div class="section gradient-text">
<p>City-modelling - геоинформационная ML система для моделирования городского пространства / цифрового
<p>City-modelling ————— геоинформационная ML система для моделирования городского пространства / цифрового
мастер-планирования.
</p>
<p>Города развиваются стремительнее с каждым днем. Накопленное городом множество данных о перемещении
@ -42,7 +42,7 @@
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/city/interface.jpg" />
<img src="/images/city/interface.jpg" />
<figcaption>Интерфейс системы</figcaption>
</figure>
</div>
@ -55,7 +55,7 @@
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/city/libraries.jpg" />
<img src="/images/city/libraries.jpg" />
<figcaption>Нагрузка на библиотеки и их пешеходная доступность</figcaption>
</figure>
</div>
@ -69,7 +69,7 @@
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/city/clinics.jpg" />
<img src="/images/city/clinics.jpg" />
<figcaption>Нагрузка на взрослые поликлиники и потенциал их размещения</figcaption>
</figure>
</div>
@ -90,7 +90,7 @@
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/city/pools.jpg" />
<img src="/images/city/pools.jpg" />
<figcaption>Перегруженные бассейны и высокий потенциал их размещения в районах Северное и Южное Тушино
</figcaption>
</figure>
@ -107,14 +107,14 @@
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/city/add.jpg" />
<img src="/images/city/add.jpg" />
<figcaption>Добавление нового бассейна
</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/city/update.jpg" />
<img src="/images/city/update.jpg" />
<figcaption>Обновленная ситуация в районе после строительства нового бассейна
</figcaption>
</figure>
@ -125,28 +125,28 @@
нового жилого комплекса на заданное количество квартир.
</p>
<p>Построим несколько крупных ЖК на промышленной территории района Покровское-Стрешнево и оценим как
изменится ситуация со школами и взрослыми поликлиниками объекты района станут перегруженными, а
изменится ситуация со школами объекты района станут перегруженными, а
обеспеченность населения снизится.</p>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/city/sufficiency.jpg" />
<figcaption>Обеспеченность взрослыми поликлиниками и школами (синий высокая обеспеченность, бежевый
<img src="/images/city/sufficiency.jpg" />
<figcaption>Обеспеченность школами (синий высокая обеспеченность, бежевый
низкая) и нагрузка на соответствующие объекты
</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/city/new-house.jpg" />
<img src="/images/city/new-house.jpg" />
<figcaption>Добавление новых ЖК
</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/city/sufficiency-new.jpg" />
<figcaption>Обеспеченность взрослыми поликлиниками и школами (синий высокая обеспеченность, бежевый
<img src="/images/city/sufficiency-new.jpg" />
<figcaption>Обеспеченность школами (синий высокая обеспеченность, бежевый
низкая) и нагрузка на соответствующие объекты после появления новых ЖК
</figcaption>
</figure>
@ -158,7 +158,7 @@
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/city/history.jpg" />
<img src="/images/city/history.jpg" />
<figcaption>История действий пользователя
</figcaption>
</figure>
@ -174,28 +174,28 @@
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/city/hex.jpg" />
<img src="/images/city/hex.jpg" />
<figcaption>Отображение показателей по сотам со стороной 200 м района Раменки
</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/city/square.jpg" />
<img src="/images/city/square.jpg" />
<figcaption>Отображение показателей по квадратам со стороной 500 м района Раменки
</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/city/diagram.jpg" />
<img src="/images/city/diagram.jpg" />
<figcaption>График обеспеченности по всем категориям по району
</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/city/shap.jpg" />
<img src="/images/city/shap.jpg" />
<figcaption>График интерпретации прогноза спроса на взрослые поликлиники
</figcaption>
</figure>

@ -31,19 +31,19 @@
</div>
<div class="fullpage">
<div class="section gradient-text">
<p>Heat emergency геоинформационная ML система для моделирования возникновения аварийных ситуаций на
<p>Heat emergency ————— геоинформационная ML система для моделирования возникновения аварийных ситуаций на
объектах теплоснабжения.
</p>
<p>Каждый день город накапливает данные по произошедшим аварийным ситуациям на объектах теплоснабжения
жилых домах и тепловых пунктах. Огромный массив таких данных в совокупности с данными о характеристиках
объектов теплоснабжения и погодных условиях позволяет создавать новые инструменты управления аварийными
ситуациями. Heat emergency приложение для города, помогающее не только улучшить контроль для
ситуациями. Heat emergency приложение для города, помогающее не только улучшить контроль для
предотвращения возникновения аварийных ситуаций, но и построить оптимальный сценарий реагирования на уже
возникшую аварию.</p>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/emergency/cover.jpg" />
<img src="/images/emergency/cover.jpg" />
<figcaption>Интерфейс системы</figcaption>
</figure>
</div>
@ -57,7 +57,7 @@
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/emergency/import.jpg" />
<img src="/images/emergency/import.jpg" />
<figcaption>Импорт исходных данных</figcaption>
</figure>
</div>
@ -66,7 +66,7 @@
возникновения аварии определенного типа в определенных жилых домах в конкретные даты и фактов отсутствия
аварий. Также формируются множество признаков для модели, среди которых тип стен, год постройки,
этажность, данные по капитальному ремонту разных частей системы водопровода жилых домов и др. (всего
около 50 признаков), погодные условия. При построении модели решается задача бинарной классификации
около 50 признаков), погодные условия. При построении модели решается задача бинарной классификации
модель определяет склонность каждого жилого дома к разным типам аварий (например, течь в трубе в
квартире или подъезде, отсутствие отопления и др.). Результат прогнозной склонности жилых домов
выводится на карту с возможностью использования множества фильтров.
@ -75,18 +75,18 @@
<div class="section">
<p>После попадания в систему показаний счетчиков ОДПУ показания по давлению и температуре воды в трубе на
входе в дом сравниваются с нормативными. При отклонениях от нормативов фиксируется факт аварии на
источнике тепловом пункте. Далее, аналогично с фактами аварий в жилых домах строится ML-модель,
источнике тепловом пункте. Далее, аналогично с фактами аварий в жилых домах строится ML-модель,
определяющая склонность теплового пункта к аварии.
</p>
<p>При прогнозировании мы используем сложные модели, позволяющие интерпретировать склонность к аварийности
понятным для пользователя образом прогноз можно разложить на вклады всех задействованных в модели
понятным для пользователя образом прогноз можно разложить на вклады всех задействованных в модели
факторов и лучше понять, какие именно факторы оказываются наиболее значимыми.</p>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/emergency/shap.jpg" />
<figcaption>Интерпретация прогноза визуализация вклада различных факторов в прогноз склонности жилого
<img src="/images/emergency/shap.jpg" />
<figcaption>Интерпретация прогноза визуализация вклада различных факторов в прогноз склонности жилого
дома к возникновению течи в системе отопления
</figcaption>
</figure>
@ -100,7 +100,7 @@
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/emergency/sim.jpg" />
<img src="/images/emergency/sim.jpg" />
<figcaption>Симуляция аварии на тепловом пункте
</figcaption>
</figure>

@ -22,187 +22,167 @@
</div>
<div id="navigation">
<a id="navigation-link" href="/en/projects.html">Проекты</a>
<a id="navigation-link" href="/en/contacts.html">Контакты</a>
<a id="navigation-link" href="/en/projects.html">Projects</a>
<a id="navigation-link" href="/en/contacts.html">Contacts</a>
<a id="navigation-link" href="/city-modelling.html">РУ</a>
</div>
</div>
</div>
<div class="fullpage">
<div class="section gradient-text">
<p>City-modelling - геоинформационная ML система для моделирования городского пространства / цифрового
мастер-планирования.
</p>
<p>Города развиваются стремительнее с каждым днем. Накопленное городом множество данных о перемещении
населения и посещаемости объектов городской социально-экономической инфраструктуры позволяет создавать
качественно новые модели и переводит процесс управления городом и его развития на новый уровень.</p>
<p>Для реализации новых возможностей в цифровом развитии города Москвы, связанных с накопленными городскими
данными по посещаемости объектов социально-экономической инфраструктуры, мы разработали
геоинформационную ML систему City-modelling.</p>
<p>City-modelling ————— a geoinformation ML system for urban space modeling / digital master planning.</p>
<p>Cities are developing faster every day. The vast amount of data accumulated by the city on population
movement and visitor numbers to urban socio-economic infrastructure facilities makes it possible to
create qualitatively new models and elevate the process of city management and development to a new
level.</p>
<p>To realize new opportunities in the digital development of Moscow, related to the accumulated urban data
on visitor numbers to socio-economic infrastructure facilities, we have developed the geoinformation ML
system City-modelling.</p>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="/images/city/interface.jpg" />
<figcaption>Интерфейс системы</figcaption>
<figcaption>System Interface</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<p>В системе доступно множество слоев с показателями, характеризующими обеспеченность территорий объектами
городской социально-экономической инфраструктуры, такими как школы, бассейны, поликлиники и др. Всего в
системе представлены 13 категорий объектов. </p>
<p>Среди отображаемых показателей: нагрузка на объекты инфраструктуры, обеспеченность населения, суммарная
обеспеченность населения, пешеходная доступность и потенциал размещения.</p>
<p>The system provides access to numerous layers with indicators that characterize the provision of
territories with urban socio-economic infrastructure facilities, such as schools, swimming pools,
clinics, etc. In total, the system presents 13 categories of facilities. </p>
<p>Among the displayed indicators are: load on infrastructure facilities, population provision, total
population provision, pedestrian accessibility, and potential for placement.</p>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="/images/city/libraries.jpg" />
<figcaption>Нагрузка на библиотеки и их пешеходная доступность</figcaption>
<figcaption>Load on libraries and their pedestrian accessibility</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<p>Для расчета спроса населения используются ML-модели, которые строятся на основе реальных ретроспективных
данных по посещаемости объектов и множества данных о городской среде.
</p>
<p>На основе данных по планируемой реновации и вводу нового коммерческого жилья все показатели
рассчитываются на несколько лет вперед для того, чтобы можно было принимать решения с учетом изменений в
будущем.</p>
<p>ML models, built on the basis of real retrospective data on facility visitor numbers and a variety of
urban environment data, are used to calculate population demand. </p>
<p>Based on data for planned renovation and the introduction of new commercial housing, all indicators are
calculated several years in advance so that decisions can be made with future changes in mind.</p>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="/images/city/clinics.jpg" />
<figcaption>Нагрузка на взрослые поликлиники и потенциал их размещения</figcaption>
<figcaption>Load on adult clinics and their placement potential</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<p>Главной особенностью системы является возможность моделирования городского пространства выполнение
симуляций строительства и сноса объектов инфраструктуры или жилых домов и онлайн-пересчет всех
показателей с учетом выполненных действий.
</p>
<p>
Система позволяет за несколько секунд ответить на вопрос «что будет, если?». Изучив существующую
ситуацию по распределению показателей обеспеченности, можно приступать к проведению экспериментов по
изменению городского пространства построить новую школу или МФЦ в районах с низкой обеспеченностью и
посмотреть какая будет нагрузка у новых объектов, на сколько сильно она уменьшится у уже существующих
объектов, на сколько увеличиться обеспеченность населения района и т. д.
</p>
<p>Например, выбрав категорию Бассейны, можно обратить внимание на перегруженность существующих объектов в
районе Северное Тушино и, соответственно, высокий потенциал их размещения в этом районе города.</p>
<p>The main feature of the system is the ability to model urban space by performing simulations of the
construction and demolition of infrastructure facilities or residential buildings and recalculating all
indicators online based on these actions. </p>
<p>The system can answer the question "what if?" in a few seconds. After studying the current situation with
the distribution of provision indicators, you can start experimenting with changing the urban space. You
can build a new school or a multifunctional center in areas with low provision and see what the load on
the new facilities will be, how much the load on existing facilities will decrease, how much the
provision for the local population will increase, and so on. </p>
<p>For example, by selecting the Swimming Pools category, you can see the overload of existing facilities in
the Severnoe Tushino district and, consequently, the high potential for placing new ones in this area of
the city.</p>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="/images/city/pools.jpg" />
<figcaption>Перегруженные бассейны и высокий потенциал их размещения в районах Северное и Южное Тушино
</figcaption>
<figcaption>Overloaded swimming pools and their high potential for placement in the Severnoe and Yuzhnoe
Tushino districts </figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<p>Построим новый крупный бассейн в центре района Северное Тушино, предварительно указав его название и
мощность в течение нескольких секунд показатели обновятся с учетом вновь построенного объекта.
Нагрузка на новый бассейн составит 94%, нагрузка на два перегруженных бассейна нормализуется, а ситуация
в районе, связанная с дефицитом бассейнов, стабилизируется.
</p>
<p>В процессе подобной симуляции сначала происходит обновление данных каждой ячейки и каждой точки бассейна
с учетом изменений, которые внес пользователь, затем применение обученной раннее ML-модели к
обновленной выборке.</p>
<p>Let's build a new large swimming pool in the center of the Severnoe Tushino district, specifying its name
and capacity. Within a few seconds, the indicators will update, taking into account the newly built
facility. The load on the new pool will be 94%, the load on the two overloaded pools will normalize, and
the situation in the district related to the pool deficit will stabilize. </p>
<p>During such a simulation, the data for each cell and each pool point is first updated based on the
changes made by the user. Then, the previously trained ML model is applied to the updated dataset.</p>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="/images/city/add.jpg" />
<figcaption>Добавление нового бассейна
</figcaption>
<figcaption>Adding a new swimming pool </figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="/images/city/update.jpg" />
<figcaption>Обновленная ситуация в районе после строительства нового бассейна
</figcaption>
<figcaption>Updated situation in the district after building a new swimming pool </figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<p>Кроме симуляций строительства и сноса объектов инфраструктуры, в системе также можно выполнять
аналогичные операции с жилыми комплексами например, оценить, как изменится ситуация при строительстве
нового жилого комплекса на заданное количество квартир.
</p>
<p>Построим несколько крупных ЖК на промышленной территории района Покровское-Стрешнево и оценим как
изменится ситуация со школами и взрослыми поликлиниками объекты района станут перегруженными, а
обеспеченность населения снизится.</p>
<p>Besides simulating the construction and demolition of infrastructure facilities, the system also allows
similar operations with residential complexes. For example, you can assess how the situation will change
if a new residential complex with a specified number of apartments is built. </p>
<p>Let's build several large residential complexes on the industrial territory of the Pokrovskoye-Streshnevo
district and evaluate how the situation with schools will change. The facilities in the district will
become overloaded, and the population's provision will decrease.</p>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="/images/city/sufficiency.jpg" />
<figcaption>Обеспеченность взрослыми поликлиниками и школами (синий высокая обеспеченность, бежевый
низкая) и нагрузка на соответствующие объекты
<figcaption>School provision (blue is high, beige is low) and load on corresponding facilities
</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="/images/city/new-house.jpg" />
<figcaption>Добавление новых ЖК
</figcaption>
<figcaption>Adding new residential complexes </figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="/images/city/sufficiency-new.jpg" />
<figcaption>Обеспеченность взрослыми поликлиниками и школами (синий высокая обеспеченность, бежевый
низкая) и нагрузка на соответствующие объекты после появления новых ЖК
</figcaption>
<figcaption>School provision (blue is high, beige is low) and load on corresponding facilities after the
appearance of new residential complexes </figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<p>Все выполненные пользователем симуляции сохраняются в истории, в любой момент их можно отменить и вернуть
состояние системы в предыдущее или первоначальное состояние.
</p>
<p>All simulations performed by the user are saved in a history log. At any time, they can be canceled to
restore the system to a previous or initial state. </p>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="/images/city/history.jpg" />
<figcaption>История действий пользователя
</figcaption>
<figcaption>User action history </figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<p>Система оснащена множеством фильтров, упрощающих поиск объектов инфраструктуры и городских территорий с
нужными характеристиками. С помощью фильтров можно быстро отбирать объекты с определенной нагрузкой и
мощностью, расположенных в определенных районах города, городские территории с определенными значениями
показателей обеспеченности и т. д.
</p>
<p>Также в системе доступен выбор детализации отображения городских территорий от сот с длиной стороны 200
метров до административных районов</p>
<p>The system is equipped with many filters that simplify the search for infrastructure facilities and urban
areas with the desired characteristics. Using filters, you can quickly select facilities with a specific
load and capacity, located in certain areas of the city, or urban areas with specific values for
provision indicators. </p>
<p>The system also allows you to choose the level of detail for displaying urban territories, from hexagonal
cells with a side length of 200 meters to administrative districts</p>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="/images/city/hex.jpg" />
<figcaption>Отображение показателей по сотам со стороной 200 м района Раменки
</figcaption>
<figcaption>Display of indicators by 200m hexagonal cells in the Ramenki district </figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="/images/city/square.jpg" />
<figcaption>Отображение показателей по квадратам со стороной 500 м района Раменки
</figcaption>
<figcaption>Display of indicators by 500m square cells in the Ramenki district </figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="/images/city/diagram.jpg" />
<figcaption>График обеспеченности по всем категориям по району
</figcaption>
<figcaption>Provision diagram for all categories in a district </figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="/images/city/shap.jpg" />
<figcaption>График интерпретации прогноза спроса на взрослые поликлиники
</figcaption>
<figcaption>Graph for interpreting the demand forecast for adult clinics </figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<a href="/en/contacts.html" class="contacts-link">Если вам интересна подобная система, напишите
нам<span class="arrow-diagonal">
<a href="/en/contacts.html" class="contacts-link">Contact us if you are interested in a system like
this<span class="arrow-diagonal">
</span></a>
</div>
</div>

@ -30,14 +30,16 @@
</div>
<div class="fullpage">
<div class="section gradient-text">
<p>Heat Emergency geoinformation ML system devoted to modeling of emergencies at heat supply facilities.
<p>Heat Emergency ————— a geoinformation ML system devoted to modeling of emergencies at heat supply
facilities.
</p>
<p>Every day the city accumulates data on the emergencies that have occurred at heat supply facilities -
residential buildings and heating points. A huge array of such data, combined with data on the
characteristics of heat supply facilities and weather conditions, allows you to create new emergency
management tools.</p>
<p>
HeatEmergency an application for the city that helps not only improve control to prevent emergencies,
HeatEmergency is an application for the city that helps not only improve control to prevent
emergencies,
but also build the best response scenario to an accident that has already occurred
</p>
</div>
@ -48,7 +50,7 @@
</figure>
</div>
<div class="section">
<p>Before using, it is necessary to import all the necessary data into the system locations of residential
<p>Before using, it is necessary to import all the necessary data into the system locations of residential
buildings and infrastructure facilities, communication of heat supply facilities with each other,
emergency situations of different types that have occurred in residential buildings, indicators of
general house metering devices</p>
@ -71,7 +73,7 @@
<p>Besides, many signs are formed for the model, including the type of walls, year of construction, number
of storeys, data on the overhaul of various parts of the water supply system of residential buildings,
etc. (about 50 signs in total), weather conditions.</p>
<p>When building a model, the problem of binary classification is solved - the model determines the
<p>When building a model, the problem of binary classification is solved the model determines the
propensity of each residential building to different types of accidents (for example, leakage in a pipe
in an apartment or entrance, lack of heating, etc.).</p>
<p>The result of the predicted propensity of residential buildings is displayed on the map with the
@ -80,19 +82,19 @@
<div class="section">
<p>After importing indicators of general house metering devices, the metrics on the pressure and water
temperature in the pipe at the entrance to the house are compared with the standard ones. In case of
deviations from the standards, the fact of an accident on a source heating point is registered.
deviations from the standards, the fact of an accident on a source heating point is registered.
Further, similarly to emergencies in residential buildings, an ML model is built, which determines the
propensity of the heating point to an emergency.
</p>
<p>In forecasting, we use complex models that allow us to interpret the propensity for emergencies in a way
that is clear to the user - the forecast can be decomposed into contribution level of all factors
that is clear to the user the forecast can be decomposed into contribution level of all factors
involved in the model and better understand which factors are most significant.</p>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="/images/emergency/shap.jpg" />
<figcaption>Propensity prediction interpretation - visualization of the contribution of various factors
<figcaption>Propensity prediction interpretation visualization of the contribution of various factors
to the prediction of the propensity of a residential building the occurrence of a leak in the
heating system
</figcaption>

@ -30,7 +30,7 @@
</div>
<div class="fullpage">
<div class="section gradient-text">
<p>Postnet geoinformation AutoML system devoted to development and operation monitoring of Moscow
<p>Postnet ————— a geoinformation AutoML system devoted to development and operation monitoring of Moscow
automatic post office chain
</p>
<p>Moscow automatic post office chain is now being developed by Moscow city administration. Automatic post

@ -48,7 +48,7 @@
facilities</div>
</a>
</div>
<!-- <div class="section projects">
<div class="section projects">
<a class="project-container" href="/en/city-modelling.html">
<img src="/images/city/city-cover.jpg" alt="" srcset="">
<div class="project-title">
@ -58,7 +58,7 @@
<div class="project-text">геоинформационная ML система для моделирования городского пространства /
цифрового мастер&#8209;планирования</div>
</a>
</div> -->
</div>
</div>
<script>
new fullpage('.fullpage', { navigation: true });

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 81 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 346 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 255 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 884 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 55 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 100 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 101 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 502 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 69 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 384 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 270 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 870 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 245 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 796 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 120 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 375 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 117 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 435 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 95 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 163 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 96 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 472 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 179 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 349 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 179 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 333 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 76 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 347 KiB

@ -31,9 +31,10 @@
</div>
<div class="fullpage">
<div class="section gradient-text">
<p>Postnet геоинформационная AutoML система для управления и развития сети постаматов Московский постамат
<p>Postnet ————— геоинформационная AutoML система для управления и развития сети постаматов Московский
постамат
</p>
<p>В настоящее время в столице развивается городская сеть постаматов Московский постамат. Постаматы сети
<p>В настоящее время в столице развивается городская сеть постаматов Московский постамат. Постаматы сети
размещают не только в различных объектах инфраструктуры, но и прямо внутри подъездов жилых домов. Сейчас
с помощью постаматов можно получать заказы из интернет-магазинов и маркетплейсов, уже скоро будут
доступны и другие сервисы. Для управления сетью постаматов и ее развития наша команда разработала
@ -41,7 +42,7 @@
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/postnet/cover.jpg" />
<img src="/images/postnet/cover.jpg" />
<figcaption>Интерфейс системы</figcaption>
</figure>
</div>
@ -58,14 +59,14 @@
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/postnet/location.jpg" />
<figcaption>Прогнозное количество заказов в локации на месяц 257</figcaption>
<img src="/images/postnet/location.jpg" />
<figcaption>Прогнозное количество заказов в локации на месяц 257</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<p>При прогнозировании мы используем сложные модели, позволяющие с одной стороны уловить нелинейные
<p>При прогнозировании мы используем сложные модели, позволяющие, с одной стороны, уловить нелинейные
закономерности между величиной количества заказов в постаматах и множеством влияющих на нее факторов, а
с другой интерпретировать эту закономерность понятным для пользователя образом.
с другой интерпретировать эту закономерность понятным для пользователя образом.
</p>
<p>
@ -76,8 +77,8 @@
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/postnet/diagram.jpg" />
<figcaption>Интерпретация прогноза визуализация вклада различных факторов в прогноз количества заказов
<img src="/images/postnet/diagram.jpg" />
<figcaption>Интерпретация прогноза визуализация вклада различных факторов в прогноз количества заказов
</figcaption>
</figure>
</div>
@ -97,7 +98,7 @@
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/postnet/konkovo.jpg" />
<img src="/images/postnet/konkovo.jpg" />
<figcaption>Жилые дома и ритейл района Коньково, имеющие прогноз месячного количества заказов более 200
</figcaption>
</figure>
@ -117,7 +118,7 @@
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/postnet/zones.jpg" />
<img src="/images/postnet/zones.jpg" />
<figcaption>Локации, расположенные на территориях с низкой конкуренцией, но с большим количеством людей
</figcaption>
</figure>

@ -32,7 +32,7 @@
<div class="fullpage">
<div class="section projects">
<a class="project-container" href="postnet.html">
<img src="./images/postnet/cover.jpg" alt="" srcset="">
<img src="/images/postnet/cover.jpg" alt="" srcset="">
<div class="project-title">
<span>Postnet<div class="project-arrow"></div></span>
</div>
@ -40,7 +40,7 @@
Московский постамат</div>
</a>
<a class="project-container" href="emergency.html">
<img src="./images/emergency/cover.jpg" alt="" srcset="">
<img src="/images/emergency/cover.jpg" alt="" srcset="">
<div class="project-title">
<span>Heat emergency<div class="project-arrow">
</div></span>
@ -49,9 +49,9 @@
ситуаций на объектах теплоснабжения</div>
</a>
</div>
<!-- <div class="section projects">
<div class="section projects">
<a class="project-container" href="city-modelling.html">
<img src="./images/city/city-cover.jpg" alt="" srcset="">
<img src="/images/city/city-cover.jpg" alt="" srcset="">
<div class="project-title">
<span>Cit<wbr>y modelling<div class="project-arrow">
</div></span>
@ -59,7 +59,7 @@
<div class="project-text">геоинформационная ML система для моделирования городского пространства /
цифрового мастер&#8209;планирования</div>
</a>
</div> -->
</div>
</div>
<script>
new fullpage('.fullpage', { navigation: true });

Loading…
Cancel
Save