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題目： Geographic Information Systems and Science

簡介：

地理信息科學(GISc)已經確立了自己作為一個協作的信息處理方案并且越來越受歡迎。然而，這種跨學科和/或跨學科系統仍然有些被誤解。本書討論了一些GISc領域的學生、研究人員和普通用戶。章節集中在GIS的重要方面，牢記GIS的處理能力以及得到每個解決方案所涉及的數學和公式。這本書有一個導言和八個主要章節，分為五個部分。第一部分是比較普遍的關注GISc及其與GIS和地理的關系,第二部分是關于位置分析和建模,第三部分是遙感數據分析,第四部分是大數據和增強現實,最后,第五部分是查看志愿理信息。

章節：

• 第一章：導論:地理信息系統與科學
• 第二章：利用人口老齡化專業化系數對養老機構選址進行評價
• 第三章：基于機器學習的城市生命線系統彈性評估方法
• 第四章：利用風險評估的地理信息系統研究土壤液化對土地的開發
• 第五章：利用遙感和地理信息系統對環境進行建模
• 第六章：用于紅樹林測繪和監測的地理信息系統和遙感
• 第七章：GIS和大數據可視化
• 第八章：谷歌為土方施工規劃增土
• 第九章：志愿地理信息系統及其在服務業就業方面的貢獻

作者簡介：

Jorge Rocha，地理學家，1970年出生于里斯本。他持有地理信息系統碩士學位(2003年)和區域管理碩士學位(2013年)，并持有地理信息科學博士學位(2012年)。目前，他是地理和空間規劃研究所的助理教授，也是里斯本大學地理研究中心的建模、城市和區域規劃以及環境危害和風險評估和管理研究小組的成員。他的專長領域是地理模擬和地理計算，包括人工神經網絡、圖論、細胞自動機和多智能體系統。Jorge的工作非常多樣化，主要集中在城市形態、遙感、流行病學、健康地理、智慧城市和大數據(地理營銷和旅游)等領域。

Patricia Abrantes是波爾圖大學地理學系的助理教授，她在地理信息系統與空間規劃課程中講授空間分析和統計。她是地理和空間規劃研究中心的研究員。2007年，她在里斯本諾娃大學和巴黎第四大學(索邦)完成地理博士學位，專攻空間規劃。從那以后，她先后在法國農業研究所、波爾多第三大學和里斯本大學地理和空間規劃研究所工作。她的研究興趣包括土地利用與城市農業、農業生態系統服務、空間分析、地理信息系統(GIS)和使用模擬和場景構建的參與式GIS。

報告主題：How to deploy large-scale distributed data analytics and machine learning on containers (sponsored by HPE)

報告摘要：

數據量和復雜性每天都在增加，因此，公司必須了解其業務需求才能保持競爭優勢。得益于AI，機器學習和深度學習（DL）項目（例如Apache Spark，H2O，TensorFlow和Horovod），這些組織不再需要鎖定特定的供應商技術或專有解決方案來維持這種競爭優勢。這些功能豐富的深度學習應用程序可直接從開源社區獲得，其中包含針對特定用例量身定制的許多不同算法和選項。 企業面臨的最大挑戰之一是如何以一種簡單且一致的方式部署這些開源工具（請記住，其中一些工具具有操作系統內核和軟件組件）。例如，TensorFlow可以利用NVIDIA GPU資源，但是在GPU上運行TensorFlow要求用戶在主機上設置NVIDIA CUDA庫，并安裝和配置TensorFlow應用程序以利用GPU計算工具。設備驅動程序，庫和軟件版本的組合可能令人望而生畏，并可能對許多用戶造成失敗。 此外，由于GPU是一種高級資源，因此組織希望最大限度地利用它們。使用這些資源的群集需要按需配置，并在計算完成后立即釋放。 Docker容器是啟用這種即時集群置備和取消置備的理想選擇。它們還確保可重復且一致的部署。 Thomas Phelan演示了如何在安全的多租戶環境中使用Docker容器上的GPU硬件加速功能來部署AI，ML和DL應用程序，包括Spark，TensorFlow和Horovod。在Docker容器中使用基于GPU的服務確實需要仔細考慮，因此他還將探索一些最佳實踐。

嘉賓簡介

Thomas Phelan是BlueData的聯合創始人兼首席架構師。 此前，Silicon Graphics原始團隊的成員設計并實現了XFS，這是第一個商業上可用的64位文件系統。 他是VMware的一名早期員工，一名高級工程師和ESX存儲體系結構團隊的關鍵成員，他在其中設計和開發了ESX存儲I / O負載平衡子系統和模塊化可插拔存儲體系結構，并領導了許多關鍵團隊 存儲計劃，例如云存儲網關和vFlash。

報告主題：Building and deploying AI applications and systems at scale

報告摘要：Ben Lorica和Roger Chen回顧了當今公司如何構建AI應用程序。

邀請嘉賓：

Ben Lorica，是O'Reilly的首席數據科學家。Ben在各種環境中應用了商業智能，數據挖掘，機器學習和統計分析，包括直接營銷，消費者和市場研究，定向廣告，文本挖掘和金融工程。他的背景包括在一家投資管理公司，互聯網初創公司和金融服務公司任職。

羅杰·陳（Roger Chen），是Computable 聯合創始人兼首席執行官，還是O'Reilly人工智能會議的計劃主席。在此之前，他是O'Reilly AlphaTech Ventures（OATV）的負責人，在那里他投資于早期創業公司并與之合作，主要從事數據，機器學習和機器人技術領域。羅杰（Roger）具有深厚的動手技術歷史。在初創公司和風險投資之前，他是Oracle，EMC和Vicor 的工程師。他還開發了新型納米和量子光學技術為加州大學伯克利分校的博士研究員。羅杰擁有波士頓大學的學士學位和加州大學伯克利分校博士學位，無論是在電氣工程。

報告主題：Start your engines: Real-time AI for entity resolution

報告摘要： 實體解析（確定“誰是誰”和“誰與誰相關”）對于幾乎每個行業都至關重要，包括銀行，保險，醫療保健，市場營銷，電信，社會服務等。杰夫·喬納斯（Jeff Jonas）詳細介紹了如何使用為通用實體解析而創建的專用實時AI，以獲取新見解并更快地做出更好的決策。

邀請嘉賓：Jeff Jonas是Senzing 的創始人兼首席執行官，是一位備受贊譽的數據科學家，也是實體解析系統的主要創造者。他創立了Senzing，其目標是使實體解析技術適用于世界各地的所有人。在過去的三十多年中，他一直處于為公司和政府解決復雜的大數據問題的最前沿。他是一個三次創業者和出售他的最后公司IBM在2005年之前，他是一個IBM研究員和上下文計算的首席科學家在IBM，在那里他領導的團隊專注于為實體解析技術打造新一代AI。