<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	 xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" >

<channel>
	<title>Наука за данни &#8211; Изкуство на живота и науката</title>
	<atom:link href="https://www.lifescienceart.com/bg/tag/data-science/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://www.lifescienceart.com/bg</link>
	<description>Изкуство на живота, наука за креативността</description>
	<lastBuildDate>Fri, 25 Feb 2022 23:10:25 +0000</lastBuildDate>
	<language>bg-BG</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=7.1</generator>

<image>
	<url>https://i3.wp.com/www.lifescienceart.com/app/uploads/android-chrome-512x512-1.png</url>
	<title>Наука за данни &#8211; Изкуство на живота и науката</title>
	<link>https://www.lifescienceart.com/bg</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>Борба с незаконния риболов с големи данни: Разкриване на скрити дейности в открито море</title>
		<link>https://www.lifescienceart.com/bg/science/marine-science/combating-illegal-fishing-with-big-data-technology/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Роза]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 25 Feb 2022 23:10:25 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Морски науки]]></category>
		<category><![CDATA[Големи данни]]></category>
		<category><![CDATA[Морска защита]]></category>
		<category><![CDATA[Наука за данни]]></category>
		<category><![CDATA[Незаконен риболов]]></category>
		<category><![CDATA[Сателитна технология]]></category>
		<category><![CDATA[Устойчивост]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.lifescienceart.com/bg/?p=516</guid>

					<description><![CDATA[Борба с незаконния риболов с помощта на технологията за големи данни Разкриване на скрити дейности в открито море Незаконният риболов е сериозен проблем, който заплашва здравето на нашите океани и&#8230;]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<h2 class="wp-block-heading">Борба с незаконния риболов с помощта на технологията за големи данни</h2>

<h2 class="wp-block-heading">Разкриване на скрити дейности в открито море</h2>

<p class="wp-block-paragraph">Незаконният риболов е сериозен проблем, който заплашва здравето на нашите океани и подкопава поминъка на честните рибари. За да се бори с този проблем, Global Fishing Watch използва силата на големите данни и сателитната технология, за да хвърли светлина върху подозрителната активност на корабите в открито море.</p>

<h2 class="wp-block-heading">Използване на спътници за наблюдение на подозрителна дейност</h2>

<p class="wp-block-paragraph">Global Fishing Watch събира и анализира милиарди спътникови сигнали, излъчвани от кораби. Тези сигнали предоставят ценна информация за движението, скоростта и местоположението на корабите. Използвайки изкуствен интелект и алгоритми за машинно обучение, Global Fishing Watch може да идентифицира модели и аномалии, които могат да показват незаконни дейности по риболов.</p>

<h2 class="wp-block-heading">Проследяване на претоварването: основен път за незаконна риба</h2>

<p class="wp-block-paragraph">Една от ключовите цели на усилията за наблюдение на Global Fishing Watch е претоварването, практиката на прехвърляне на риба от един кораб на друг в морето. Претоварването може да се използва за изпиране на незаконно уловена риба в законната верига на доставки, което прави трудно проследяването и предотвратяването на такива дейности.</p>

<p class="wp-block-paragraph">Анализът на сателитни данни на Global Fishing Watch идентифицира над 90 000 потенциални срещи за претоварване в международни води, далеч извън обхвата на юрисдикцията на която и да е държава. Тези срещи включват хладилни товарни кораби (известни като рифери) и риболовни кораби, опериращи в непосредствена близост или срещащи се по подозрителни модели.</p>

<h2 class="wp-block-heading">Разкриване на използването на „удобни флагове“</h2>

<p class="wp-block-paragraph">Друга тактика, използвана от операторите на незаконен риболов, е използването на „удобни флагове“. Тези кораби са регистрирани в страни с небрежни разпоредби, което им позволява да избегнат по-строг контрол и мерки за отчетност в техните страни на произход.</p>

<p class="wp-block-paragraph">Данните на Global Fishing Watch разкриват, че близо половината от проследените рифери са плавали под удобни флагове, което показва, че истинската собственост и произход на тези кораби може да са неясна. Това затруднява прилагането на разпоредбите и подвеждането под отговорност на тези, които са отговорни за незаконния риболов.</p>

<h2 class="wp-block-heading">Овластяване на заинтересованите страни да предприемат действия</h2>

<p class="wp-block-paragraph">Данните на Global Fishing Watch са свободно достъпни за трети страни, включително регионални организации за управление на рибарството, изследователи и дори обикновени граждани. Предоставяйки достъп до тази информация, Global Fishing Watch дава възможност на други да предприемат действия срещу незаконния риболов и да подобрят прозрачността и отчетността на веригата за доставки на морски дарове.</p>

<h2 class="wp-block-heading">Намаляване на продажбата и консумацията на незаконно уловена риба</h2>

<p class="wp-block-paragraph">Крайната цел на усилията на Global Fishing Watch е да се намали продажбата и консумацията на незаконно уловена риба. Хвърляйки светлина върху скритите дейности в открито море, Global Fishing Watch има за цел да направи по-трудно за незаконните оператори да печелят от дейностите си.</p>

<h2 class="wp-block-heading">Подобряване на отчетността и устойчивостта</h2>

<p class="wp-block-paragraph">Данните на Global Fishing Watch помагат за подобряване на отчетността в индустрията за морски дарове. Проследявайки претоварването и идентифицирайки кораби, използващи удобни флагове, Global Fishing Watch предоставя ценна информация на регулаторните органи и правоприлагащите агенции.</p>

<p class="wp-block-paragraph">Тази информация може да се използва, за да се потърси отговорност от тези, които са отговорни за незаконния риболов, да се възпрат бъдещи нарушения и да се насърчават по-устойчиви практики за риболов.</p>

<h2 class="wp-block-heading">Заключение:</h2>

<p class="wp-block-paragraph">Иновативното използване на големи данни и сателитна технология от Global Fishing Watch трансформира борбата с незаконния риболов. Осигурявайки прозрачност и отчетност в открито море, Global Fishing Watch дава възможност на заинтересованите страни да предприемат действия и да защитават здравето на нашите океани за бъдещите поколения.</p>]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Клара Дан фон Нойман: Скритата фигура зад съвременните метеорологични прогнози</title>
		<link>https://www.lifescienceart.com/bg/science/meteorology/klara-dan-von-neumann-hidden-figure-weather-prediction/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Роза]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 21 Sep 2020 02:24:49 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Метеорология]]></category>
		<category><![CDATA[Weather Prediction]]></category>
		<category><![CDATA[Големи данни]]></category>
		<category><![CDATA[Жени в областта на науката, технологиите, инженерството и математиката]]></category>
		<category><![CDATA[Изкуствен интелект]]></category>
		<category><![CDATA[Клара Дан фон Нойман]]></category>
		<category><![CDATA[Компютърни науки]]></category>
		<category><![CDATA[Машинно обучение]]></category>
		<category><![CDATA[Наука за данни]]></category>
		<category><![CDATA[Облачни изчисления]]></category>
		<category><![CDATA[Скритите фигури]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.lifescienceart.com/bg/?p=3307</guid>

					<description><![CDATA[Клара Дан фон Нойман: Скритата фигура зад модерните метеорологични прогнози Ранен живот и образование Клара Дан фон Нойман е родена през 1911 г. в богато еврейско семейство в Будапеща, Унгария.&#8230;]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<h2 class="wp-block-heading">Клара Дан фон Нойман: Скритата фигура зад модерните метеорологични прогнози</h2>

<h2 class="wp-block-heading">Ранен живот и образование</h2>

<p class="wp-block-paragraph">Клара Дан фон Нойман е родена през 1911 г. в богато еврейско семейство в Будапеща, Унгария. Въпреки че няма формално математическо образование след средното училище, тя развива жив интерес към числата и решаването на проблеми.</p>

<h2 class="wp-block-heading">Сътрудничество с Джон фон Нойман</h2>

<p class="wp-block-paragraph">През 1937 г. Клара се омъжва за известния математик Джон фон Нойман. След като се преместват в Съединените щати, тя започва да работи с него по различни проекти, включително Проекта Манхатън. Чрез работата си с фон Нойман Клара става опитен в математическото кодиране и тънкостите на компютърното програмиране.</p>

<h2 class="wp-block-heading">Трансформиране на ENIAC</h2>

<p class="wp-block-paragraph">В края на 40-те години на миналия век Клара и Ник Метрополис си сътрудничат по план за трансформиране на ENIAC от твърдо окабелена машина в един от първите компютри със съхранявана програма. Тази иновация позволява на ENIAC да съхранява огромен репертоар от команди в паметта си, което го прави много по-гъвкав и способен да изпълнява сложни задачи.</p>

<h2 class="wp-block-heading">Приноси към прогнозирането на времето</h2>

<p class="wp-block-paragraph">Джон фон Нойман разпознава потенциала на ENIAC със съхранявана програма за прогнозиране на времето. Заедно с екип от метеоролози начело с Джул Чарни те провеждат новаторски експеримент през 1950 г., за да създадат първите числени прогнози за времето. Експертизата на Клара в кодирането и нейното дълбоко разбиране на възможностите на ENIAC са от решаващо значение за успеха на този експеримент.</p>

<h2 class="wp-block-heading">Експериментът ENIAC</h2>

<p class="wp-block-paragraph">Експериментът ENIAC включва извършване на сложни математически изчисления на ENIAC за симулиране на метеорологични модели. Екипът работи неуморно повече от месец, преодолявайки множество технически предизвикателства и неуспехи. Въпреки рудиментарните възможности на ENIAC, те успяват да създадат шест ретроспективни прогнози за времето, които демонстрират осъществимостта на численото прогнозиране на времето.</p>

<h2 class="wp-block-heading">Наследство и въздействие</h2>

<p class="wp-block-paragraph">Приносите на Клара Дан фон Нойман в областта на прогнозирането на времето са пренебрегвани до голяма степен в продължение на много години. Въпреки това нейната роля в превръщането на ENIAC в компютър със съхранявана програма и работата й по метеорологичния експеримент през 1950 г. поставят основите на съвременната прогноза за времето. Днес нейното наследство служи като напомняне за решаващата роля, която жените са играли в научните постижения, въпреки че са изправени пред социални бариери и предразсъдъци.</p>

<h2 class="wp-block-heading">Ролята на жените в STEM</h2>

<p class="wp-block-paragraph">Историята на Клара Дан фон Нойман подчертава историческата недостатъчна представителност на жените в областта на науката, технологиите, инженерството и математиката (STEM). Докато жените дават значителен принос в ранните дни на компютрите, техният брой намалява през последните десетилетия. Преодоляването на тази полова разлика е от съществено значение за насърчаването на по-приобщаваща и иновативна работна сила в STEM.</p>

<h2 class="wp-block-heading">Бъдещето на прогнозирането на времето</h2>

<p class="wp-block-paragraph">Съвременната прогноза за времето разчита в голяма степен на усъвършенствани изчислителни модели и техники за изкуствен интелект. Използването на тези технологии значително подобри точността и навременността на прогнозите за времето, спасявайки животи и защитавайки имуществото. Тъй като изчислителната мощност продължава да нараства, можем да очакваме още по-сложни и надеждни възможности за прогнозиране на времето в бъдеще.</p>

<h2 class="wp-block-heading">Заключение</h2>

<p class="wp-block-paragraph">Приносите на Клара Дан фон Нойман към развитието на численото прогнозиране на времето и ролята й на новаторска жена в компютърните науки служат като вдъхновение за бъдещите учени и инженери. Признавайки и чествайки скритите фигури зад научните постижения, можем да създадем по-справедливо и равноправно общество, в което всеки има възможност да достигне пълния си потенциал.</p>]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
