04.10.2021
221.018.3fdb

Программный интерфейс приложения kepler.gl для добавления и редактирования географических объектов на карте

Вид РИД

Программа для ЭВМ

Хеш-код депонирования: 9c888618af51eabd55ccfa509e38e0ec685c3ae6fa9e70908ad63b418b405bc3
Юридическая информация Свернуть Развернуть
Описание Свернуть Развернуть
Описание произведения: В основе программы для автоматического отображения и редактирования географических данных в локальном приложении kepler.gl лежит сбор полученных данных, их предобработка и отображение с помощью kepler.gl. Назначение РИД: отображение и редактирование географических данных в локальном приложении kepler.gl с помощью простого программного интерфейса.
Язык программирования, с использованием которого создана программа для ЭВМ (База данных)
Python
Вид и версия операционной системы, для функционирования под управлением которой предназначена программа для ЭВМ (База данных)
MacOs, Windows, Linux
Объем программы для ЭВМ (Базы данных) в машиночитаемой форме в единицах, кратных числу байт
репозиторий: 5,8 МБ
Ключевые слова: Серверное приложение, kepler.gl
Реферат Свернуть Развернуть
Программа для автоматического отображения и редактирования географических данных в локальном приложении kepler.gl включает в себя три основных метода: добавление одной точки в слой, добавление целого слоя с его настройкой и отображение карт высот заданной площади. Получение данных от пользователей происходит с помощью запросов, описанных в документации. Для конечных пользователей программа представляет собой контейнер, после установки которого можно сразу отображать данные без дополнительных действий по настройке окружения. Программное обеспечение универсально и подходит для отображения различных объектов. Наборы примеров целевой направленности могут быть предоставлены заказчиком. Базовый функционал заключается в: 1) Настройке и добавлении слоев; 2) Добавлении дополнительных данных; 3) Отображении карт высот на площади, заданной граничными координатами. Вышеуказанный функционал предусматривает возможность доработки в соответствии с техзаданием конкретных заказчиков. Сведения об охраняемых результатах интеллектуальной деятельности, использованных при создании: Вид и наименование использованного РИДа: Flask Основание возникновения прав: BSD License Источник: https://flask.palletsprojects.com/en/2.0.x/ Описание использования: API Доля использования: 0.7 Вид и наименование использованного РИДа: Elevation Основание возникновения прав: Apache License 2.0 Источник: http://elevation.bopen.eu/en/stable/ Описание использования: Получение высот Доля использования: 0.1 Вид и наименование использованного РИДа: GeoPandas Основание возникновения прав: BSD License Источник: https://geopandas.org/ Описание использования: Предобработка полученных данных Доля использования: 0.1 Составные части, модули РИД: 1. Взаимодействие между платформой пользователем и приложением. API для получения данных для отображения; 2. Обработка полученных данных. Формирование слоев в конечном приложении для пользователя. Аналоги/конкурентные РИД: полный аналог разрабатываемой системы отсутствует. Конкурентные решения: keplergl_cli, vis.GL, QGIS и подобные им. Отличия от аналогов: на текущем этапе разработки - готовый инструмент для использования, автоматического формирования данных по заданным координатам. Код продукции в соответствии с Общероссийским классификатором продукции по видам экономической деятельности: 58.29.21.000 Классы программного обеспечения, которым соответствует программное обеспечение: 02.05; 04.16; 04.01
Оригинал произведения Свернуть Развернуть
Содержательная часть РИД:
Источник поступления информации: Портал edrid.ru

Показаны записи 1-7 из 7.
30.06.2021
№221.018.3f83

Водныйинстабот: искусственный интеллект интерактивного выделения морских объектов в социальных сетях

Полученное программное решение представляет собой автоматизированного инстаграм-бота. Через определенное количество времени программа проверяет наличие новых публикаций по заданному хэштегу. При публикации поста с хэштегом #biogeohub пользователю необходимо указать один из поддерживаемых...
30.06.2021
№221.018.3f84

Интеллектуальная база знаний морских объектов для few-shot-learning и обученные на их базе веса модели искусственной нейронной сети

База знаний содержит 60 классов объектов, такие как: • краб • скумбрия • барракуда • удильщик • осьминог • мидии • рыба-клоун • хирург • крылатка • дракон • звезда • еж • угорь • голубой дракон • окунь • камбала • медуза • креветка • ангел • большерот • медуза • групер •...
30.06.2021
№221.018.3f85

Интеллектуальная база знаний морских объектов для few-shot-learning и обученные на их базе веса модели искусственной нейронной сети

База знаний содержит 60 классов объектов, такие как: • краб • скумбрия • барракуда • удильщик • осьминог • мидии • рыба-клоун • хирург • крылатка • дракон • звезда • еж • угорь • голубой дракон • окунь • камбала • медуза • креветка • ангел • большерот • медуза • групер •...
01.10.2021
№221.018.3fd7

Решение многопараметрической задачи нелинейной оптимизации для архитектуры сети vision transformers, обученной с помощью метода dino

В основе решения многопараметрической задачи нелинейной оптимизации для архитектуры нейронной сети Vision Transformers, с применением метода DINO, лежит обучение нейросетевой модели в течение 82 эпох на специализированном датасете, собранном самостоятельно. Назначение РИД: построение карт...
04.10.2021
№221.018.3fdc

Программа для автоматического агрегирования данных узкой направленности с платформы «instagram» с помощью взаимодействия с пользователями

В основе программы для автоматического агрегирования данных узкой направленности платформы «Instagram» с помощью взаимодействия с пользователями лежит сбор открытых данных о публикациях, их предобработка с помощью технологий нейронных сетей, публикация ответного сообщения с полученными...
23.03.2022
№222.018.4085

Дизайн логотипа mustovo

Логотип состоит из комбинированного изображения, состоящего из надписи MUSTOVO синим цветом (RGB 20-68-110) на белом фоне и графического элемента слева от надписи, выполненного из чередующихся квадратов и кругов оранжевого цвета (RGB 255-108-0), расположенных по кругу.
Тип: Произведение искусства
23.03.2022
№222.018.4086

Товарный знак mustovo

Обозначение товарного знака состоит из комбинированного изображения, состоящего из надписи MUSTOVO синим цветом (RGB 20-68-110) на белом фоне и графического элемента слева от надписи, выполненного из чередующихся квадратов и кругов оранжевого цвета (RGB 255-108-0), расположенных по кругу.
Тип: Патент
Номер охранного документа: 584692
Дата охранного документа: 23.08.2016
Показаны записи 1-5 из 5.
30.06.2021
№221.018.3f83

Водныйинстабот: искусственный интеллект интерактивного выделения морских объектов в социальных сетях

Полученное программное решение представляет собой автоматизированного инстаграм-бота. Через определенное количество времени программа проверяет наличие новых публикаций по заданному хэштегу. При публикации поста с хэштегом #biogeohub пользователю необходимо указать один из поддерживаемых...
30.06.2021
№221.018.3f84

Интеллектуальная база знаний морских объектов для few-shot-learning и обученные на их базе веса модели искусственной нейронной сети

База знаний содержит 60 классов объектов, такие как: • краб • скумбрия • барракуда • удильщик • осьминог • мидии • рыба-клоун • хирург • крылатка • дракон • звезда • еж • угорь • голубой дракон • окунь • камбала • медуза • креветка • ангел • большерот • медуза • групер •...
30.06.2021
№221.018.3f85

Интеллектуальная база знаний морских объектов для few-shot-learning и обученные на их базе веса модели искусственной нейронной сети

База знаний содержит 60 классов объектов, такие как: • краб • скумбрия • барракуда • удильщик • осьминог • мидии • рыба-клоун • хирург • крылатка • дракон • звезда • еж • угорь • голубой дракон • окунь • камбала • медуза • креветка • ангел • большерот • медуза • групер •...
01.10.2021
№221.018.3fd7

Решение многопараметрической задачи нелинейной оптимизации для архитектуры сети vision transformers, обученной с помощью метода dino

В основе решения многопараметрической задачи нелинейной оптимизации для архитектуры нейронной сети Vision Transformers, с применением метода DINO, лежит обучение нейросетевой модели в течение 82 эпох на специализированном датасете, собранном самостоятельно. Назначение РИД: построение карт...
04.10.2021
№221.018.3fdc

Программа для автоматического агрегирования данных узкой направленности с платформы «instagram» с помощью взаимодействия с пользователями

В основе программы для автоматического агрегирования данных узкой направленности платформы «Instagram» с помощью взаимодействия с пользователями лежит сбор открытых данных о публикациях, их предобработка с помощью технологий нейронных сетей, публикация ответного сообщения с полученными...

Похожие РИД в системе