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Beiträge aus dem Was-mit-Medien-Alltag

Infografik der Woche

Diese Woche mit dem Ausbau von Fahrradinfrastruktur

Tracker der Covid-19-Fahrradinfrastrukturmaßnahmen in Europa des ECF
Tracker der Covid-19-Fahrradinfrastrukturmaßnahmen in Europa des ECF • https://datastudio.google.com/u/0/reporting/1ae589b4-e01c-4c27-8336-f683ea516256/page/yMRTB

„COVID-19 hat auch etwas Gutes“ ist ein blöder Satz. Die Pandemie hat jedoch in vielen Städten gezeigt, dass die Mobilität mit dem Rad eine sehr Gesunde sein kann, wenn denn die Infrastruktur stimmt. An vielen Orten wurde deshalb in den letzten Monaten schon viel für eine Verbesserung der Infrastruktur getan und noch mehr angekündigt.

Die European Cyclists Federation (ECF) hat einen Tracker zu Ankündigungen und Umsetzungen erarbeitet, als dessen Zusammenfassung eine Landkarte mit den markierten Projekten gesehen werden kann.

Leider – jedoch nicht unerweartet – klafft im Autoland Deutschland eine große weiße Fläche.

10.08.2020 | Noch keine Kommentare

Infografik der Woche

Diese Woche mit nicht gemachten Hausaufgaben.

ClimateWatch NDC 2020 Tracker
ClimateWatch NDC 2020 Tracker • https://www.climatewatchdata.org/2020-ndc-tracker

Im Rahmen des Pariser Klimaabkommens von 2015 haben sich – Stand Mai 2018 – 176 Staaten auf Klimaziele verständigt. Um diese zu Erreichen gibt es Zeitpläne und „Hausaufgaben“. Die Website ClimateWatch verfolgt diese Bemühungen und liefert Daten und Visualisierungen.

Alle fünf Jahre sollen die beteiligten Länder ihre national climate commitments (NDC) abliefern. Das wäre also jetzt wieder fällig. Die Grafik zeigt den Status der Updates.

Zur Website mit Karte.

11.02.2020 | Noch keine Kommentare

Maschinelles Lernen interaktiv erklärt

A Visual Introduction to Machine Learning (screenshot)
A Visual Introduction to Machine Learning (screenshot) • http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/

„A Visual Introduction to Machine Learning“ nennt sich ein Experiment der Gruppe R2D3, welche mit Hilfe interaktiver Datenvisualisierung Hintergründe statistischer Auswertungen erklären will. Die vorliegende Erläuterung am Beispiel der Unterscheidung von Wohnungen in New York und San Fransisco scheint den ersten Teil einer Serie zu bilden. Weitere Teile sind angekündigt. Via Twitter kann man sich auf dam aktuellen Stand halten: https://twitter.com/r2d3us - Beeindruckend gemacht.

Auf der Suche nach einer korrekten Übersetzung von „machine learning“ stieß ich auf Olivia's Blog mit dem Artikel „Machine Learning (1): Was, was nicht und wann?“, welcher das Thema mit mehr Text erklärt.

29.07.2015 | Noch keine Kommentare