ProudAnalyzethis

Вернулась к рабочему ритму и поймала себя на мысли: легче всего продолжать, когда оставила себе “ниточку” вчера.
Расскажу про эффект Хемингуэя — маленький приём, который помогает утром быстро войти в поток данных, нормативки и встреч, даже если голова ещё в уютной постели.
Что это за эффект и зачем он нам
Хемингуэй прерывал работу на середине удачной фразы, чтобы на следующее утро сразу «зацепиться» за мысль. Мозг хранит незакрытую задачу почти как напоминание, и возвращаться становится проще. Исследования Стэнфорда (2018) показывают: если оставить ясный “якорь”, время разгона сокращается в среднем на 25 %.
Как я применяю «якорь» в типичном рабочем дне:
🕒 15 минут до конца рабочего дня
— Открываю «дневник решений» в Notion.
— Пишу три строки:
• Что уже сделала: «таблица тарифов выверена до 2023 г.»
• Где остановилась: «осталось сверить с письмом ФАС №…»
• Первый шаг на завтра: «свести разницу в одну сводку, задать вопрос юристам».
— Сохраняю заметку.
🌐 Сохраняю контекст
— Закрываю лишние окна.
— Оставляю открытыми только вкладку с законом и черновик слайдов, чтобы завтра они встретили меня первыми.
🔔 Ставлю напоминание
— В календаре создаю событие «Продолжить: сводка тарифов» (10 мин) на 09:30 следующего утра.
⏱ Результат: раньше на «вспомнить, где я» уходило ~15 мин. Сейчас — 5–7 мин, и я уже в сравнении таблиц или чтении свежих поправок.
Мини эксперимент: повторить за неделю
1. Сегодня вечером оставьте себе три пункта: «что сделала – где остановилась – первый шаг».
2. Делайте так пять рабочих дней подряд.
3. В пятницу замерьте, сколько минут уходит утром, чтобы «въехать» в задачу.
4. Поделитесь наблюдениями — выберу один рассказ, разберём вместе, что сработало лучше всего.
Почему приём удобен именно нам
• Подходит для аналитики . Не нужен код, IDE или Git — достаточно заметок и открытой вкладки.
• Спасает после дня встреч. Даже если совещание затянулось, вы всегда знаете, что было последним действием.
• Легко обучить команду. Достаточно договориться: «в конце дня оставляем три пункта в общем документе» — догонять коллегу станет проще.
Вопрос к вам
Какой маленький «якорь» помогает именно вам вернуться к работе без долгой раскрутки?
1) Чашка кофе ☕ 2) Утренний чек лист ✅ 3)Беготня по офису 📝 4) Свой вариант — поделитесь в комментариях.

Рада снова быть на связи и делиться приёмами, которые делают день спокойнее и продуктивнее.❤️👍

Вернулась с Камчатки и хочу поделиться свежими впечатлениями о Мутновской ГеоЭС — самой крупной геотермальной станции России.
На плато кажется, что земля дышит теплом, а параллельно с паром поднимается вопрос: почему такой «природный» киловатт всё ещё дорог для жителей края?
Ниже — короткий разбор того, что я увидела и какие решения могут помочь.
Показатель Значение
Установленная мощность 50 МВт
Себестоимость электроэнергии на шинах ≈ 3,4 ₽/кВт·ч
Средний тариф для населения Камчатки ≈ 7,4 ₽/кВт·ч

Геотермальный киловатт уже получается вдвое дешевле дизельных ТЭЦ, но по пути к потребителю «обрастает» расходами.
Откуда берётся разница в тарифах?
1. Сложная логистика. 70 км ЛЭП через сейсмоактивные вершины — дорого строить и обслуживать.
2. Перекрестное субсидирование. Старые дизельные станции остаются в балансе, и их затраты распределяются на всех.
3. Недостаточный объём геоэнергии. Мутновская покрывает лишь треть пикового спроса: остальное приходится закрывать более дорогими источниками.

Что может помочь?
• Расширение станции (проект GeoТЭС 2 + 50 МВт).
• Установка бинарных блоков на сбросном теплоносителе (добавит ~5 МВт без бурения новых скважин).
Так же одной из «болей» данного способа получения энергии является кальциевые отложения. В трубах оседают соли кремнезёма и кальция, снижая давление и вызывая внеплановые остановки.
Текущие методы
• Двухступенчатая сепарация + регулярная промывка.
• Реинжекция отработанного конденсата обратно в пласт.

Что можно перенять у коллег?

1. Опыт из Исландии . Извлечение SiO₂ из сбросного рассола и продажа в строй химию Как результат Небольшая опытная установка для извлечения кремнезёма из сбросного рассола может сама себя окупить за счёт продажи полученного сырья.
2. Опыт из Новая Зеландия Введение анти scale реагента прямо в скважину. Подходит для «щелочных» скважин с высоким CaCO₃
3. Опыт из Исландия + НЗ. Двойной (бинарный) контур на низкотемпературном теплоносителе Позволит использовать скважины < 150 °C


Мутновская ГеоЭС уже доказывает, что геотермальная энергия может быть экономичной и стабильной. Чтобы ощутимо снизить тарифы для жителей и бизнеса, нужно:
• нарастить геотермальную долю в энергобалансе;
• минимизировать отложения в трубопроводах современными методами;
• активнее интегрировать тепло и электроэнергию станции в локальную экономику.
Надеюсь вам было интересно читать, о личном наблюдении в период "исследования" дикой природы нашей страны. ❤️

В своей основной работе я занимаюсь проектированием объектов капитального строительства.
Но сейчас — всё внимание на один линейный объект, и он не даётся просто:
Прокладка коммуникаций идёт через сложный участок, и стандартных данных недостаточно.

📍 Чтобы не строить «вслепую», приходится буквально собирать по крупицам картографические и геоданные:
— где возможны карстовые образования?
— где исторические засыпки и снос?
— где зона замедленного дренажа или заваленных оврагов?

А вот что помогает — и может быть полезно вам

1. 🌍 Визуализация рельефа и карстов от энтузиастов
→ почти художественная карта со слоями, где визуально читается топография и провалы
→ идеально, чтобы прикинуть "куда не лезть"

2. 🕳 Геокарта возможных карстов Москвы
→ помогает быстро проверить участок на вероятность "пустот под ногами"

3. 🗺 Старая планировка и ретро-карты (Retromap)
→ можно сверить текущую ситуацию с довоенной и понять, что было засыпано или перенесено

4. 📊 Портал данных Москвы (data.mos.ru)
→ открытые слои с объектами, подземными структурами, застройкой, высотами

К чему это всё?

Если вы работаете с инженерными системами, сетями, реконструкцией в городе — не ограничивайтесь кадастром.
Многое решают старые карты, ретро-фото и визуальные сопоставления.

🧩 Иногда один нестандартный слой экономит недели выездов и уточнений.

💬 А у вас было так, что «одна старая карта» спасла весь проект?


#изыскания #строительство #инженерка #карты #визуализация #ГИС

Сегодня я хочу поделиться своим взглядом на то, какие инструменты для парсинга PDF-файлов можно использовать для работы с научными статьями, и какие из них, на мой взгляд, показывают наилучшие результаты.

Основные инструменты для парсинга PDF академических работ

1. GROBID-GROBID (GeneRation Of BIbliographic Data) — это один из самых популярных инструментов, специально разработанный для извлечения метаданных, библиографических данных, а также структурной информации из академических PDF-документов.

Разработан с учетом специфики научных публикаций, что позволяет извлекать такие элементы, как заголовки, имена авторов, аннотации, библиографические ссылки и многое другое.
Использует современные алгоритмы, что повышает точность извлечения данных даже из сложных документов.
Имеется активное сообщество пользователей, регулярно обновляется и интегрируется с другими научными инструментами.


- Может требовать определенных вычислительных ресурсов для установки и настройки.
- Настройка может быть сложной для пользователей без технического опыта.

2. Science Parse — еще один инструмент, который применяется для извлечения структурированных данных из академических PDF-файлов. Он также ориентирован на извлечение метаданных и текста научных публикаций.

Способен автоматически извлекать основные разделы документа без дополнительной настройки.
Часто работает быстрее в сравнении с некоторыми альтернативами.

- Может уступать GROBID по уровню детализации извлекаемой информации.
- Поддержка и обновления инструмента иногда бывают нерегулярными.

3. CERMINE— это инструмент, основанный на методах машинного обучения, предназначенный для извлечения структурированных данных из PDF-документов, включая научные статьи.


Хорошо работает с различными форматами PDF и способна извлекать широкий спектр информации.
Позволяет модифицировать и адаптировать инструмент под конкретные задачи.

- Может потребовать дополнительных настроек для достижения оптимальной точности.
- Иногда результаты извлечения нуждаются в доработке вручную.

1. Определите свои цели:
Если вам необходимо извлекать глубокие библиографические данные и метаданные для научных исследований, я рекомендую начать с GROBID. Его специализированные модели и активное сообщество делают его лучшим выбором для академических задач.

2. Попробуйте запустить несколько инструментов на одном и том же наборе PDF-документов. Это позволит оценить, какой парсер лучше справляется с вашими документами с точки зрения точности и полноты извлечения данных.

3. Некоторые инструменты требуют более сложной установки и настройки. Если вы работаете в команде или в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, возможно, стоит обратить внимание на те решения, которые проще в интеграции, например, Science Parse.

4. Независимо от выбранного инструмента, важно продумать, как парсер впишется в ваш общий рабочий процесс. Использование таких платформ, как Jupyter Notebooks или интеграция с системами автоматизации ETL, поможет автоматизировать анализ данных и ускорить обработку научной информации.

Выбор PDF-парсера для академических статей зависит от ваших конкретных потребностей: если вам требуется максимально глубокий анализ и извлечение метаданных, я бы советовала обратить внимание на GROBID. Однако, если важна скорость и простота интеграции, стоит рассмотреть Science Parse или CERMINE. Каждый из этих инструментов имеет свои сильные стороны, и правильное решение часто приходит через тестирование и адаптацию под конкретный рабочий процесс.

А какие инструменты вы уже использовали или планируете попробовать для работы с академическими PDF? Делитесь своим опытом и мнениями в комментариях!

Каждый раз, когда вижу обсуждение систем вентиляции, не могу пройти мимо.
Меня по-настоящему увлекают идеи и рассуждения о будущем систем вентиляции. Автоматизация систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха становится всё более актуальной, и недавняя дискуссия на Reddit (🔗 HVAC Automation) поднимает важные вопросы:

🔹 Какие технологии автоматизации HVAC наиболее востребованы?
🔹 Как AI и IoT могут снизить энергопотребление и оптимизировать управление климатом?
🔹 С какими проблемами сталкиваются при интеграции автоматизированных решений?

💡 Ключевые тренды в HVAC-автоматизации:

✅ Умные термостаты: AI-оптимизация температуры и влажности
✅ IoT-сенсоры: Анализ качества воздуха в реальном времени
✅ Цифровые двойники: Моделирование HVAC-систем для предиктивного обслуживания
✅ Автоматизированное управление: Снижение затрат на энергию

Возможности и вызовы интеграции автоматизации:

🔹 Интеграция разнородных систем:
Одна из главных проблем – объединение оборудования от разных производителей. Стандартизация протоколов и открытые API становятся критически важными для создания единой системы управления.

🔹 Кибербезопасность:
С увеличением числа подключённых устройств растёт риск кибератак. Современные системы защиты, регулярное обновление ПО и проведение аудитов безопасности – незаменимые меры для обеспечения безопасности.

🔹 Экономическая целесообразность:
Первоначальные инвестиции в модернизацию могут быть значительными. Однако пилотные проекты в административных зданиях, торговых центрах и кампусах уже демонстрируют окупаемость за счёт снижения затрат на энергию и повышения комфорта.

Что можно предложить и осуществить:

• Разработка унифицированной платформы:

Создание масштабируемой системы, объединяющей умные термостаты, IoT-сенсоры и цифровые двойники для управления HVAC.
Интеграция с облачными сервисами для анализа данных и оптимизации режимов работы.
• Пилотные проекты в крупных зданиях и кампусах:

Проведение пилотных внедрений в административных зданиях, торговых центрах или университетах для демонстрации экономической эффективности и повышения комфорта.
Сбор данных для улучшения алгоритмов AI и оценки экономического эффекта.
• Партнерство с производителями оборудования:

Налаживание сотрудничества с ведущими компаниями для разработки совместимых решений.
Совместное создание стандартов и протоколов обмена данными для повышения интеграционной совместимости.
• Внедрение систем кибербезопасности:

Разработка комплексных мер защиты данных, шифрования и мониторинга для минимизации риска кибератак.
Регулярное проведение аудитов безопасности и обучение персонала.
Таким образом, автоматизация HVAC – это перспективное направление, способное существенно изменить подход к климат-контролю в зданиях. Использование AI, IoT, цифровых двойников и умных датчиков открывает новые возможности для оптимизации энергопотребления и повышения качества жизни. Но для успешной реализации необходимо решать технические, экономические и организационные задачи, что делает это направление идеальным для междисциплинарного сотрудничества между инженерами, IT-специалистами и экспертами по безопасности.

Поделитесь своими мыслями – давайте обсудим, как сделать наши здания умнее и энергоэффективнее!

Во время пандемии, когда многие из нас искали новые способы саморазвития, я открыла для себя удивительную книгу Кирилла Еременко «Работа с данными в любой сфере». Она не только расширила моё понимание того, как данные влияют на нашу жизнь, но и показала, что даже самые сложные проблемы могут быть решены с их помощью. Давайте разберёмся, почему эта книга будет полезна для начинающих аналитиков, уже практикующих инженеров и просто любопытных читателей.

💡 Что такое данные?
Данные — это прошлое, записанное в виде информации (стр. 21). Они повсюду: от социальных сетей до медицинских диагнозов и экологических исследований. Кирилл приводит пример Netflix, который использовал данные о предпочтениях зрителей для создания хита «Карточный домик» (стр. 29). Это доказывает, что анализ данных может привести к невероятным результатам!

🧠 Мыслим как аналитики данных
Одно из самых важных утверждений автора — работа с данными требует правильного мышления (стр. 56). Кирилл сравнивает процесс анализа данных с игрой в шахматы или го: вы должны задавать вопросы, которые помогут вам получить точные ответы. Пример из Ubisoft (стр. 112) демонстрирует, как правильно подготовленные данные могут стать мощным инструментом для бизнеса.

🔍 Сбор и анализ данных: шаг за шагом
Сформулировать вопрос — первый шаг в любом проекте (стр. 87). Например, Меган Патни из Mike’s Hard Lemonade Co использует Tableau для визуализации продаж и оптимизации работы магазинов (стр. 225). Это позволяет ей быстро находить проблемные зоны и предлагать решения. Но помните, что важно не только собрать данные, но и правильно их подготовить (стр. 110), чтобы они были чистыми и надёжными.

🚀 Прогнозирование будущего
Закон Мура подчеркивает стремительное развитие технологий (стр. 33). Это значит, что наши возможности для анализа данных растут вместе с ними. Использование алгоритмов, таких как случайный лес (стр. 142) или k-ближайших соседей (стр. 198), позволяет делать более точные прогнозы. В медицине такие технологии уже используются для диагностики заболеваний (стр. 45).

🎨 Визуализация: делаем сложное простым
Для многих компаний визуализация данных становится необходимостью (стр. 229). Грег Попп из Veros Credit использует её для объяснения моделей кредитного скоринга своим коллегам (стр. 269). Кирилл рекомендует использовать программы вроде Tableau и Power BI для создания наглядных и понятных представлений данных. Это не только помогает другим понять ваши выводы, но и открывает новые горизонты для анализа (стр. 230).

👥 Презентация данных: искусство рассказывания историй
Презентация данных — это финальная стадия процесса, и она крайне важна (стр. 269). Автор подчеркивает, что хороший аналитик должен уметь объяснять свои выводы так, чтобы их поняли все, даже те, кто не знаком с наукой о данных. Рассказывание историй через данные — ключ к успеху (стр. 272). Например, я лично убедилась, как использование тепловых карт помогло мне лучше понять тенденции в продажах и повысить эффективность своей работы.

🌱 Карьерный рост: где искать новые возможности?
Наука о данных открывает перед нами огромные перспективы (стр. 277). Кирилл рассказывает о различных путях развития карьеры, начиная от специалиста по данным до консультанта. Он также предлагает несколько советов для успешного прохождения собеседования, например, готовность к вопросам Ферми (стр. 292): это проверяет вашу способность логически решать задачи без точных данных.

🛠️ Подготовка к новым вызовам
Технологии развиваются стремительно, и нам нужно учиться быстрее (стр. 283). Кирилл рекомендует не бояться пробовать новые подходы и методы. Я полностью согласна: в мире, где данные становятся всё более значимыми, каждый может найти свою нишу и добиться успеха. Главное — не бояться ошибок и постоянно учиться.
Надеюсь, что эти идеи окажутся полезными и для вас. Удачи в анализе данных! 🚀

ChatGPT окончательно проиграл DeepSeek – приложение китайской нейронки стало самым скачиваемым в американском App Store среди бесплатных.
В Reddit так же нашла краткое руководство по использованию
1. Предоставление контекста:
Чем больше контекста вы дадите, тем лучше будет ответ. Убедитесь, что вы предоставляете исчерпывающую информацию о предмете обсуждения. Это поможет избежать двусмысленности и обеспечит точность ответа.

2. Поддержание преемственности памяти:
Добавьте фразу «Ответьте в контексте всего, что мы обсудили» в конце вашего запроса или при необходимости. Это позволит системе учитывать предыдущие сообщения и поддерживать преемственность разговора на протяжении всего чата.

3. Организация важных чатов:
Переименуйте важные чаты заглавными буквами, чтобы их было легче найти позже. Например: «ПРОЕКТ_АНАЛИЗ», «ВОПРОСЫ_ДЛЯ_КОНФЕРЕНЦИИ». Это особенно полезно, если вы работаете над несколькими проектами одновременно.

4. Ограничения по ссылкам:
Deepseek не может открывать ссылки. Если вам нужны конкретные источники или статьи, попросите систему предоставить названия, авторов или ключевые слова для самостоятельного поиска.

5. Источники информации:
Цитаты, которые предоставляет Deepseek, являются поддельными (система генерирует текст самостоятельно), но информация, которую он использует, основана на реальных данных. Однако система не всегда может вспомнить конкретные источники. Чтобы минимизировать это ограничение, попросите его задавать вам вопросы, если что-то непонятно, или указывать области, где требуется дополнительная проверка.

6. Языковые особенности:
Deepseek опирается на источники на языке, который вы использовали для запроса. Например, 90% медицинской литературы находится на английском языке. Если вы хотите использовать эту информацию, добавьте следующую инструкцию в ваш запрос:
«Думайте на английском языке, чтобы использовать английскую литературу, источники и данные, но отвечайте на [вашем языке].»
Это особенно полезно для научных или технических вопросов.

7. Управление длиной чата:
Длина чата ограничивается 39 сообщениями. Если ваш разговор становится слишком длинным, рекомендуется начинать новый чат и копировать ключевые моменты из предыдущего обсуждения, чтобы сохранить контекст.

8. Активное участие в диалоге:
Не бойтесь задавать вопросы! Если что-то непонятно или вы хотите уточнить детали, попросите Deepseek задать вам вопросы для уточнения. Это поможет сделать общение более продуктивным и эффективным.

Пример запроса:
«Каковы последствия глобального потепления для аграрного сектора? Ответьте в контексте всего, что мы обсудили. Думайте на английском языке, чтобы использовать английскую литературу, источники и данные, но отвечайте на русском.»

Если еще не скачали имбу, делаем это здесь, а на Android — здесь. И я вчера весь день тестила, и это действительно впечатляет.