Prezentare 1 : Înveți Microsoft Agent Framework prin evoluția iterativă a lui Robby
Prezentator : Daniel Costea , https://www.linkedin.com/in/danielcostea/
Descriere : Daniel prezintă un caz practic de utilizare a Microsoft Agent Framework, urmărind evoluția lui Robby de la un chatbot simplu la o echipă de agenți complet echipați
Prezentare 2: Unde locuiesc românii? O hartă care răspunde la întrebări, cu baza de date în browser. Vedeti https://github.com/geospatialorg/unde-locuiesc-romanii/
Prezentator : Vasile Craciunescu ,https://www.linkedin.com/in/vasilecraciunescu/
Descriere :
Aproape tot ce ne înconjoară are o dimensiune geospațială: unde locuim, ce climă avem, la ce distanță e cel mai apropiat spital, ce zone sunt expuse la inundații. Iar între toate aceste lucruri există relații care se pot reprezenta cel mai bine și mai intuitiv pe o hartă, un limbaj vizual care transmite mesaje interpretabile de oricine, indiferent de pregătire.
Până de curând, astfel de analize le puteau face doar experții, cu soluții software specializate, scumpe și complexe. Democratizarea lor a avut nevoie de mai multe schimbări care s-au aliniat abia recent. Prima: accesul deschis la date de calitate și de rezoluție înaltă. În ultimii ani asistăm și în România la o schimbare de paradigmă iar tot mai multe seturi de date sunt deschise. De exemplu, în cazul nostru: gridul de populație INS/EUROSTAT (recensământul 2021), clima gridată de la ANM, prognozele ECMWF și Copernicus/CAMS, hazardul la inundații de la Apele Române, plus straturi din OpenStreetMap, plus multe altele.
Pasul care face posibilă o astfel de aplicație web, cu minime dependințe server-side, este explozia formatelor cloud-native: Zarr, Parquet/GeoParquet, COG, PmTiles - mână în mână cu software open source și standarde deschise: MapLibre, DuckDB, STAC și altele.
"Unde locuiesc românii?" pune toate astea la lucru. Un pipeline ETL în Python reduce fiecare sursă (relief, climă, hidrografie, hazard, acces la servicii, etc.) la valori per celulă pe o grilă statistică de 1×1 km (~240.000 de celule locuite). Rezultatul: câteva fișiere GeoParquet servite static. În browser, DuckDB compilat în WebAssembly interoghează direct aceste fișiere prin HTTP range requests și devine sursa canonică a cifrelor. Practic, baza de date rulează la client, iar serverul e doar un depozit de fișiere. MapLibre "desenează" răspunsurile ca densitate de populație pe scară logaritmică; uPlot afișează serii climatice; interfața se generează dintr-un registru de variabile, deci un parametru nou înseamnă doar o coloană în plus.
Voi arăta arhitectura end-to-end, compromisurile (inclusiv de ce cifrele sunt onest prezentate ca ordine de mărime, nu numărători exacte, din cauza rezoluției de 1 km), avertizările meteo în timp aproape real și rutarea cu pgRouting — și deploy-ul CI/CD, cu produsele de date versionate direct în repository.
Google Meet link :
https://meet.google.com/cmm-fqmk-jye
![{ADCES] Discutii si Networking](https://secure.meetupstatic.com/photos/event/a/f/0/7/highres_528464807.jpeg)
