Рубрика «Блог компании Wolfram Research» - 5

С момента создания сервиса Wolfram|Alpha, Википедия занимала особое место на пути его развития. Мы обычно используем её не как первичный источник данных, но скорее в качестве важнейшего ресурса для улучшения распознавания естественного языка. В частности, для добычи данных о том, как люди описывают те или иные вещи в разговорном/официальном стиле.

В течение многих лет мы разрабатывали различные инструменты для анализа и извлечения информации из Википедии, однако теперь мы добавляем «сервис интеграции» с Википедией, который будет доступен в новой версии языка Wolfram Language (системе Mathematica 10.1, выходящей уже совсем скоро). Теперь встраивать контент из Википедии в рабочие процессы внутри Wolfram Language стало значительно проще.

Конечно, вы можете просто взять текст из статьи в Википедии и передать его новым функциям Wolfram Language для обработки текста и визуализации:

Новое в Wolfram Language: функция WikipediaData для интеграции с Википедией и обработки её данных - 1

Новое в Wolfram Language: функция WikipediaData для интеграции с Википедией и обработки её данных - 2
Читать полностью »

Несколько лет назад мы создали сайт, посвященный хронологии возникновения и развития различных систематизированных данных и вычисляемых знаний, которые вы можете посмотреть онлайн. Я написал код, который размещает события вдоль временной шкалы, а затем наши дизайнеры провели серьёзную работу касательно дизайна получаемого материала (шрифты, заголовки, цвета и тому подобное) и довели качество до коммерческого уровня.

Новое в Wolfram Language: функция TimelinePlot для создания временной шкалы - 1

В общем, в прошлом году мы добавили функцию NumberLinePlot в Wolfram Language для визуализации точек, областей и неравенств. Как только пользователи начали работать с NumberLinePlot, мы начали получать просьбы о введении подобной функции, но с датами и временем, поэтому мы решили, что пришло время для TimelinePlot.
Читать полностью »

Недавно Стивен Вольфрам анонсировал сервис Wolfram Data Drop, который является отличным инструментом для загрузки любых типов данных с любого устройства. Я покажу как можно использовать Wolfram Data Drop с самодельной метеостанцией, для создания которой нам понадобятся лишь простое железо и несколько строчек кода. Эта метеостанция будет производить измерения температуры каждую секунду, и каждую минуту производить выгрузку среднего за эту минуту значения в Wolfram Data Drop. Таким образом, будет получаться 60 точек на графике температура– время каждый час, 1440 точек в сутки. Используя эти данные и Wolfram Programming Cloud, можно изучать изменения температуры с течением времени. К примеру, можно выяснить, сколько раз за день температура достигала определённых минимальных и максимальных значений, когда температура изменялась наиболее быстро. С помощью этих данных можно даже составлять прогнозы. Быть может, у кого-то даже получится сделать более точные предсказания, чем у местной метеостанции!

Build-Your-Own-Weather-Station-in-a-Snap-with-the-Wolfram-Cloud_1.png
Читать полностью »

Перевод поста Стивена Вольфрама (Stephen Wolfram) "The Wolfram Data Drop Is Live!". Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко за помощь в переводе.

Куда должны идти данные из интернета вещей? У нас есть отличная технология в Wolfram Language для интерпретации, визуализации, анализа запросов и прочих интересных вещей. Но вопрос в том, как должны все эти данные из подключённых к сети устройств и всех остальных источников попасть туда, где с ними можно делать всё вышеперечисленное? Сегодня мы запускаем то, что, на мой взгляд, является отличным решением данной проблемы: Wolfram Data Drop.

Wolfram Data Drop

Когда я впервые начал размышлять о Data Drop, я рассматривал его в основном как удобное средство перемещения различных данных. Но теперь, когда Data Drop создан, я понимаю что это гораздо больше, чем просто сервис для перемещения данных. В действительности, это важный этап в нашем непрекращающимся пути по интеграции вычислений и реального мира.

Так что же такое Wolfram Data Drop? На функциональном уровне это универсальный агрегатор данных, предназначенный для получения и организации данных, получаемых с различных сенсоров, устройств, программ, людей или чего бы ты ни было. При том данные хранятся в облаке таким образом, что могут быть использованы для вычисления и обработки так, как будто они хранятся на самом устройстве (бесшовная интеграция вычислений и данных).
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js