Active projects and challenges as of 08.09.2024 02:40.
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08
Amtsblatt Uri durchsuchbar machen
Einen grossen historischen Fundus zugänglich machen
Das Ziel ist, das Amtsblatt besser zu durchsuchen. Um dies zu bewerkstelligen ist es notwendig, strukturierte Daten aus de Amtsblatt zu extrahieren. So soll es für Urner Bürger möglich werden, gezielt kategorisch Eingegrenzt Suchabfragen abzusetzen.
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ChatGPT schwätzt Mundart
In dieser Challenge wollen wir ChatGPT eine lokale Stimme verleihen
SwissGPT ist ein Projekt der Data Hackdays Uri 2023. Ziel ist es ChatGPT Schweizerdeutsch beizubringen. Es wurden vier Versionen erstellt. Eine Blazor Applikation, eine Browser Applikation, eine Python Applikation und eine Flask Applikation.
📎 ChatGPT schwätzt Mundart.pdf
📎 Challengebeschreibung.pdf (Challenge #15)
SwissGPT
Info
SwissGPT ist ein Projekt der Data Hackdays Uri 2023. Ziel ist es ChatGPT Schweizerdeutsch beizubringen. Es wurden vier Versionen erstellt. Eine Blazor Applikation, eine Browser Applikation, eine Python Applikation und eine Flask Applikation. Das Projekt läuft mithilfe des Microsoft Azure Speech Service und des OpenAI ChatGPT Service.
Getting Started
Documentation Resources
Contributors
- Data Hackdays Uri 2023
Generation «Net-Zero» und Bedarf Alterswohnungen
Generationenwechsel als Chance für die energetische Sanierung von Wohngebäuden nutzen
Contact: Sturm, Ulrike, Hochschule Luzern – Smart Region Lab, ulrike.sturm at hslu.ch
Unser cooles Team
Peter Janes, Marc Fritschi, Philipp Meschenmoser, Ulrike Sturm, Marco Roeleven, Manuel Meyer
Unser Projekt
«Problem Statement» - Gebäude werden nicht schnell genug saniert, um CO2-Ziele zu erreichen.
📎 Energie Challenge PDF (Challenge #18)
https://hack.digital-cluster-uri.ch/project/5
Ziele
- Erkennung von Renovations-Kandidaten - Gebäude, Personen (Annahme - beim Wechsel von Bewohnern)
- Angebote für Wohnen in der zweiten Lebenshälfte > Erkennung von Wechsel-Kandidaten (Personen)
- Motivation für private Eigner zu Renovationen (Gebäude, EFH)
Welche Daten braucht es?
Intensive Hacking-Analyse...
...und die Ergebnisse
Welche Datenquellen verwenden wir?
- Bauperiode - Eidgenössisches Gebäude- und Wohnungsregister (GWR)
- Heizquelle - GWR
- Alter der Bewohner - synthetische Daten
Herausforderung Alter der Bewohner - echte Daten sind sensitive Personendaten und dürfen nicht verwendet werden. Für die Demonstration des Prinzips werden synthetische Daten generiert, welche der statistischen Verteilung entsprechen. Eine Gemeinde wird für die Analysen ihre echten Daten verwenden.
Planung der Auswertungen
Bauperioden
Altersverteilung
Altdorf
Legende
Anzahl in Klammern
- Fossile Heizquelle, interessante Bauperiode und Bewohner:in in gefragtem Alter: Rot (384)
- Fossile Heizquelle und interessante Bauperiode: Orange (753)
- Andere: Blau (4467)
Quartier
Folge-Auswertungen
Sanierungsrechner
Kandidat Friesenweg
Energieberechnung Einfamilienhaus
Heizungsersatz
Analyse einzelner Gebäude
Altersgeeignete Standorte
Beispiel Stans Fliegersiedlung
Fliegersiedlung Originalzustand
Häuser aus den 40er Jahren für Mitarbeiter der Pilatuswerke.
Fliegersiedlung Überbauung neu
Neue Überbauung als Win-Win Kompromiss - ein Teil der Häuser bleibt erhalten, die Ausnutzung wird auf die neue Überbauung übernommen.
Kriterien an Infrastrukturen
- Hausarzt
- Apotheken
- Detailhandel täglicher Bedarf
- Detailhandel erweitert
- Betreuung
- Restaurants
Karte mit Infrastrukturen
Die Analyse der oben genannten Infrastrukturen ergibt neben dem Dorfkern ein Cluster beim Bahnhof.
(Update 20.5.23)
Legende
- Fossile Heizquelle, interessante Bauperiode und Bewohner:in in gefragtem Alter: Rot
- Fossile Heizquelle und interessante Bauperiode: Orange
- Andere: Blau
- Infrastruktur: Schwarz
Kandidat Gewerbezone Bahnhof
Ablage
Google Drive Ablage
Ergänzende Informationen
Energy Data Hackdays 2019
Design Sprint «Plan E»
Intelligentes Parkleitsystem
Mit Computer Vision soll die Parkplatzkapazität auf dem Lehnplatz eruiert werden.
SmartSpace
SmartSpace ist ein Programm welches über Computer Vision Parkplätze analysieren und auswerten kann. Dabei können mehrere Kameras verwendet werden und die Daten über eine REST-API freigegeben.
Benutzeranleitung
Parkplätze erfassen
Um Parkplätze zu erfassen kann das Script parkingSpacePicker.py
gestartet werden. Hierbei muss der Name der Datei, welche die Parkplätze speichert, und das Bild, welches als Vorlage dient, angegeben werden.
Anschliessend können mit Linksklick viereckige Polygone erstellt und mit einem Rechtsklick ein bestehendes Polygon entfernt werden.
Um die Konfiguration abzuspeichern und die Applikation zu beenden, kann die Escape-Taste betätigt werden.
Parkplatzanalyse starten
Um die Parkplatzanalyse zu starten, kann das Script main.py
gestartet werden. Die analysierten Werte werden fortlaufend in die .json-Datei geschrieben.
Kameras konfigurieren
Um mehrere Kameras zu verwenden kann in der Datei main.py
dies entsprechend angepasst werden. Dabei muss eine Videoquelle, eine Parkplatz-Datendatei und eine Id angegeben werden.
@github sry for the german language :()
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09
OGD @ Uri
Konzept, Anleitung und Tools für Beschleunigung von Open Government Data in Uri
📎 Challengebeschreibung (PDF)
Das Brainstorming haben wir mit Miro gemacht: https://miro.com/app/board/uXjVMXD0oLY=/
Alle weiteren Dokumente haben wir hier abgelegt: https://cloud.digital-cluster-uri.ch/s/S2ikbSj9DKK3MzA
10
Open Gastronomie
Gastronomie Guide Zentralschweiz als Open Data
📎 Challengebeschreibung (PDF)
![](https://sos-ch-dk-2.exo.io/hyperion.mint-system.com//35/48NNEZLJ6IEI2V0H4EU4W4BN/CoverImage.jpg)
Prognose und Verfügbarkeiten Seilbahnen
Prognose und Verfügbarkeiten für Seilbahnen und die AutoAG Uri
📎 Details Paper (PDF)
📎 Challengebeschreibung (PDF)
Pitch
Der Kanton Uri ist bekannt für sein dichtes Netz an Seilbahnen, das Individualtouristen in die wunderschöne alpine Landschaft bringt. Allerdings kann es schwierig sein, die Anzahl der Passagiere und die Auslastung der Bahnen vorherzusagen, was zu Problemen bei der Planung und Betrieb führen kann. Hier kommt das Prognosetool ins Spiel: Es nutzt fortschrittliche Analysemethoden, um die Anzahl der erwarteten Passagiere und die Auslastung der Bahnen zuverlässig vorherzusagen. Auf diese Weise können Betreiber und Planer von Seilbahnen im Kanton Uri ihre Ressourcen besser verwalten und ihre Gäste mit einer optimalen Erfahrung in einer der schönsten alpinen Regionen der Welt verwöhnen.
Da für diese Challenge keine Daten vorlagen, wurde ein Konzept erarbeitet, wie eine künftige Datenerhebung bei Seilbahnen umgesetzt werden könnte.
(Challenge #23)
11
Terminplattform Uri
Wir schaffen eine einzige Terminplattform für den ganzen Kanton Uri
📎 Data Hackdays Uri Challenge Terminkalender (1).pdf Kickoff Presentation.
Results of the first round (what we do and what we feel...)
📎 Final presentation Final Presentation (April 1, 2023, 15 h) (PDF)
📎 Challengebeschreibung (PDF)
![](https://sos-ch-dk-2.exo.io/hyperion.mint-system.com//16/PUMPW5BUE7SEV96VKIHM333T/logo.jpg)
06
TouriTempo - touristische Bewegungsmuster
Zeitliche Muster in touristischen Bewegungsdaten
📎 Challengebeschreibung (PDF)
![](https://www.kmsu.ch/wp-content/uploads/2019/07/DSC02522_Klein-1.jpg)
Übertrittsquote ans Kollegi
Challenge aus der Kantonale Mittelschule Uri
📎 MaturandenGemeindeV3_fertig (ODS)
📎 2.2 Übertritte ans Gymnasium ab 2005.ods (ODS)
📎 MaturandenGemeindeSchule (ODS)
📎 Challengebeschreib (PDF) (Challenge #17)
Verkehrsmonitoring und Lärmbelastung
Anhand der Verkehrszählungen sollen Hotspots aufgezeigt werden und Beruhigungen sollen aufgezeigt werden.
Metadatenbeschrieb 📎 Formatbeschreibung INT 2_2020.10.23.pdf
Daten der Verkehrszählungen (sisag.ch)
Massnahmen des Kantons Uri für die Ostertage (ur.ch)
Daten von der Nationalstrasse (arcgis.com)
Messstandorte Kantonsstrassen (XLS geo.ur.ch)
📎 Challengebeschrieb (PDF) (Challenge #02)
Link zum GitHub: https://github.com/egglia/uri_verkehr
uri_verkehr
Data Hackdays Uri 2023 organisiert vom Digital Cluster Uri. Verkehrsmonitoring und Lärmbelastung Anhand der Verkehrszählungen sollen Hotspots aufgezeigt werden und Beruhigungen sollen aufgezeigt werden.
Datenaufbereitung
Ziel: Generieren ein Dataframe pro Messstelle, welches folgende Attribute beinhaltet:
Tag | Niedrigste Anzahl FZ | Maximale Anzahl FZ | Mittelwert pro Stunde | Total Anzahl FZ |
---|---|---|---|---|
12.03.2022 | 44 | 1023 | 2343 | 234234 |