Observațiile stau la baza întregii activități de meteorologie. Observațiile de la sol, aerologice, satelitare, RADAR, reprezintă date de intrare pentru rularea diferitelor modele numerice de prognoză și apoi a elaborării prognozelor de scurtă și medie durată, precum și a celor de foarte scurtă durată, cunoscute sub numele de nowcasting. Avertizările meteorologice sunt emise atunci când se înregistrează sau sunt prognozate fenomene meteorologice potențial periculoase. Acestea sunt definite ca fenomene meteorologice care afectează violent zone relativ mari de teren, și cu potențialul de a provoca pierderi de vieți omenești, pagube materiale sau degradarea mediului ambiant.

Completăm seria de articole privind automatizarea prognozei meteorologice pe termen scurt cu acest articol, care introduce utilizarea modelelor numerice în prognoza meteo.

Ediția a III-a a Dicționarului ortografic, ortoepic și morfologic al limbii române sau a DOOM-ului, apărută la începutul anului 2022 a oficializat îmbogățirea limbii române cu 3600 de noi cuvinte. Evident că deschiderea de care a dat dovadă Institutul de Lingvistică ,, Iorgu Iordan- Alexandru Rosetti” al Academiei Române a fost primită de către spiritele conservatoare ca fiind una prea generoasă și rău prevestitoare pentru specificul latin al limbii române, în timp ce alții o consideră ca pe o inevitabilă legitimare a schimbărilor traversate de orice limbă vorbită.

În luna aprilie tema propusă pentru review-ul de care este Back to Office. Vă popunem cinci cărți care să te inspire și să te ajute în această tranziție. Lectură plăcută!

Continuăm seria de articole privind automatizarea prognozei meteorologice pe termen scurt folosind tehnici de învățare automată (eng. Machine Learning). Acest articol este o introducere în utilizarea datelor RADAR în meteorologie, care, împreună cu datele satelitare reprezintă principalele surse de date pentru algoritmii de prognoză automată. Vom continua cu prezentarea unor metode și modele de învățare automată pentru prognoza fenomenelor meteorologice severe pe termen scurt, ce sunt dezvoltate în cadrul proiectului internațional de cercetare WeaMyL, condus de o echipă de la Universitatea Babeș-Bolyai, în parteneriat cu Administrația Națională de Meteorologie și Met Norway.

În luna martie am întrebat pe cele care lucrează în IT care este cartea lor preferată, ce le inspiră. Am primit cinci propuneri prin care să te inspirăm și pe tine. Lectură plăcută!

Celebrarea Zilei Femeii în luna martie a reprezentat un bun pretext pentru a scoate în evidență însemnata contribuție a genului feminin în zona de dezvoltare software locală și de pretutindeni. De aceea, am numit numărul acestei luni Programatoarele și am invitat alături de noi doamne și domnișoare care programează și scriu coduri sau își desfășoară activitatea în domeniile conexe programării, precum comunicare, management sau product management. Cele șase interviuri luate acestora sunt publicate în format video. Vă invităm să urmăriți înregistrările și suntem siguri ca poveștile fiecăreia dintre interlocutoare o să vă inspire. Pentru noi a fost o plăcere să le realizăm și să povestim cu fiecare în parte. Înregistrările video sunt disponibile pe canalul nostru de Youtube.

Două subiecte care sunt atât de diferite pot fi surprinzător de asemănătoare – arta vizuală și designul digital. Cu toate că presupun manipularea de forme, culori, contraste, diferite alte materiale și tehnici pentru a genera imagini, la o analiză mai detaliată este vorba despre procese prin care trec atât designerii cât și artiștii cu scopul de a se apropia cât mai mult de oamenii care interacționează cu munca lor.

Publicat în Numărul 116 Citeşte mai mult

Propunem o serie de articole privind automatizarea prognozei meteorologice pe termen scurt, folosind tehnici de învățare automată (eng. Machine Learning). Seria este deschisă cu o prezentare a datelor satelitare și a datelor provenite de la radarele meteorologice, considerate principalele surse de date pentru algoritmii de prognoză automată. Vom continua cu prezentarea unor metode și modele de învățare automată pentru prognoza fenomenelor meteorologice severe pe termen scurt, ce sunt dezvoltate in cadrul proiectului internațional de cercetare WeaMyL, condus de o echipă de la Universitatea Babeș-Bolyai, în parteneriat cu Administrația Națională de Meteorologie și Met Norway.

Știm cu toții că folosirea cuvintelor englezești în locul celor românești nu mai este doar o practică a celor care lucrează în multinaționale, ci s-a strecurat în limbajul de zi cu zi. E drept că, de cele mai multe ori, avem nevoie de ele pentru a putea îmbrăca cu ele realități și concepte noi pentru care limba noastră nu deține termenii adecvați. Dar, în același timp, mulți dintre noi alegem să preluăm de-a valma englezisme chiar dacă vocabularul actual al limbii române ne pune la dispoziție cuvântul de care avem nevoie. Consecințele ? Le expun mai jos în două exemple- credem- sugestive.