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.

🖇️ Challengebeschreibung PDF

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)

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

1. Erkennung von Renovations-Kandidaten - Gebäude, Personen (Annahme - beim Wechsel von Bewohnern)
2. Angebote für Wohnen in der zweiten Lebenshälfte > Erkennung von Wechsel-Kandidaten (Personen)
3. 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

Interaktiver CO-Rechner

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

1. Hausarzt
2. Apotheken
3. Detailhandel täglicher Bedarf
4. Detailhandel erweitert
5. Betreuung
6. 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

Challenge «Gebäudepass Cloud»

Design Sprint «Plan E»

Kurzvideo

https://www.youtube.com/watch?v=8EMWWJHsVfI&t=33

📎 Challenge #03 PDF

Fotos vom Oberlehn https://cloud.sisag.ch/index.php/s/Ep3aLm59nnYSASE

📎 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

📎 Challengebeschreibung (PDF)

📎 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)

📎 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)

📎 Challengebeschreibung (PDF)

📎 MaturandenGemeindeV3_fertig (ODS)

📎 2.2 Übertritte ans Gymnasium ab 2005.ods (ODS)

📎 MaturandenGemeindeSchule (ODS)

📎 Challengebeschreib (PDF) (Challenge #17)

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