Speeding up CI/CD processes

Проект "OrbiNet" - это уникальная инициатива, в которой участвуют ученики 10-го класса, целью которой является создание ассистента для геосервисов, интегрированного в телеграм-бота. Этот проект позволяет школьникам прикоснуться к передовым технологиям в области космического мониторинга и обработки данных, обучаясь и одновременно внося свой вклад в разработку инновационных решений. В рамках "OrbiNet", студенты исследуют, как с помощью ассистента можно эффективно работать с новейшими методами распознавания образов и потоковой обработкой данных. Они изучают, как данные с различных датчиков - мультиспектральных, гиперспектральных, радарных и лидарных - могут быть систематизированы и обработаны для решения реальных задач, таких как мониторинг окружающей среды и предотвращение природных катастроф. Ученики также занимаются разработкой алгоритмов для предварительной обработки данных на космических аппаратах и изучают, как технологии блокчейна могут быть применены в управлении космическими данными. Особое внимание уделяется возможностям ассистента в прогнозировании и распознавании лесных пожаров, а также в мониторинге землетрясений. Проект "OrbiNet" не только способствует развитию навыков учащихся в области науки и техники, но и позволяет им участвовать в создании реального продукта, который может быть масштабирован и использован для решения глобальных задач в будущем. Это отличный пример того, как обучение и практическая деятельность могут объединяться для достижения впечатляющих результатов в области геосервисов и космических технологий.

Пропажа скота, особенно в крупных пастбищных областях или в удаленных районах, может быть серьезной проблемой для фермеров и владельцев скота. Этот процесс может происходить по разным причинам, включая недостаточное пастбище, кражи, атаки диких животных или даже потерю ориентации животных в незнакомой местности. Однако, вне зависимости от причины, потеря скота приводит к финансовым потерям и может снизить производственную эффективность ферм. Эффективным решением этой проблемы является использование БПЛА с нейроной сетью, которая может опознать на камере потерявшихся животных, после сделать два снимка в двух отрезках времени, скинуть местоположение, фото потерявшегося скота или животных. Благодаря чему можно вычислить направление, скорость миграции и будущее положение.