В этой статье описаны результаты тестирования производительности Python 3.12 по сравнению с Python 3.11. Всего был проведен 91 различный тест производительности на компьютерах с процессорами AMD Ryzen 7000-й серии и процессорами Intel Core 13-го поколения для настольных ПК, ноутбуков или мини-ПК.
Польскоязычное сообщество Википедии с энтузиазмом отпраздновало 22-летие сайта, взяв на себя необычайную задачу — побив рекорд Гиннеса по самому продолжительному совместному редактированию Википедии в мире. Амбициозная цель была достигнута 26-30 сентября 2023 года — непрерывное редактирование Википедии в течение 100 часов.
В этой статье описаны результаты тестирования производительности Python 3.11 по сравнению с Python 3.10. Всего было проведено 87 различных тестов производительности на компьютерах с процессорами AMD Ryzen 7000-й серии и процессорами Intel Core 13-го поколения для настольных ПК, ноутбуков или мини-ПК.
Начало учебного года в США совпало с семинаром в Университете Тафтса по автоматизации процесса оценки качества статей Википедии и ее информационных источников в различных языковых версиях. Мероприятие состоялось 7 сентября 2023 года в Центре Джойс Каммингс (JCC). Это первый дискуссионный семинар (коллоквиум) в Университете Тафтса в 2023/2024 учебном году.
В этой статье описаны результаты тестирования производительности Python 3.10 по сравнению с Python 3.9. Всего было проведено 88 различных тестов производительности на компьютерах с процессорами AMD Ryzen 7000-й серии и процессорами Intel Core 13-го поколения для настольных ПК, ноутбуков или мини-ПК.
В этой статье описаны результаты тестирования производительности Python 3.9 по сравнению с Python 3.8. Всего было проведено 89 различных тестов производительности на компьютерах с процессорами AMD Ryzen 7000-й серии и процессорами Intel Core 13-го поколения для настольных ПК, ноутбуков или мини-ПК. Все тесты проводились на компьютерах с Windows 11 с использованием библиотеки pyperformance 1.0.9 в ...
18-19 апреля прошла Первая Познаньская конференция «Библиометрический анализ открытой науки». В ходе конференции была сделана презентация об использовании научных публикаций и других актуальных источников информации в статьях Википедии в различных языковых версиях. Научные исследования были сосредоточены на анализе больших данных, что позволило понять, как разные языковые версии Википедии оценивают достоверность источников информации.
Проект OpenFact проводится командой Кафедры Информационных Систем Государственного Экономического Университета в Познани в сотрудничестве с технологическими и предметными партнерами, среди которых: Google, Facebook, Bright Data, Гарвардский университет, а также ведущие фактчекинговые организации Польши.
На сайте издательства Elsevier опубликована исследовательская работа по автоматическому выявлению важных источников информации по конкретным темам в многоязычной Википедии на основе анализа более 230 миллионов примечаний (сносок). В рамках данного исследования были представлены различные модели автоматической оценки источников информации, которые учитывают частоту встречаемости исследуемых источников, популярность контента у редакторов и читателей Википедии.
Перед началом рождественских и новогодних каникул «Гвяздор 2.0» посетил Государственный Экономический Университет в Познани и передал пожелания на разных языках. Один из таких рождественских визитов Гвяздора был зафиксирован во время занятий студенческой научной группы «Наука о данных» (Data Science). В рамках этой короткой речи он прочитал стихи на 18 языках.