Информация для Конкурсантов: различия между версиями

Материал из Открытое правительство
Перейти к навигации Перейти к поиску
[досмотренная версия][досмотренная версия]
Строка 2: Строка 2:
  
 
=Творческие задания=
 
=Творческие задания=
 +
==Минкультуры России==
 +
===Искусственный искусствовед===
 +
Сервис помощи сотрудникам музеев в решении задачи выявления авторства и атрибуции основанный на глубоком машинном обучении и массиве данных Государственного каталога Музейного фонда Российской Федерации
 +
 +
'''Постановка проблемы:''' в коллекциях музеев встречаются экспонаты с неполной атрибуцией (не полностью описанные). Примеры:
 +
#. Картины и гравюры неизвестных художников
 +
#. Экспонаты неизвестной датировкой (временем создания)
 +
#. Декоративно-прикладные предметы неопределенного назначения
 +
 +
'''Предположение:'''  анализ изображения с помощью технологии глубокого машинного обучения может выявить признаки характерные для автора.
 +
 +
'''Идея сервиса:''' картина неизвестного художника в одном музее по ряду признаков может быть схожа с идентифицированной картиной в другом музее. Таким образом, если картине неизвестного художника сопоставить картины схожие с ней по ряду параметров - ее атрибуция может быть уточнена: установлено авторство, датировка или иные параметры. Подтверждение искусствоведом правильности обнаружения схожести может быть использовано для дообучения алгоритма.
 +
 +
Наиболее вероятным является применение предложенного алгоритма на примере живописи и графики, однако аналогичный подход может быть проработан и для других коллекций:
 +
#. живопись
 +
#. графика
 +
#. скульптура
 +
#. предметы нумизматики
 +
#. предметы прикладного ис
 +
#. предметы прикладного искусства, быта и этнографии
 +
#. предметы археологии
 +
#. редкие книги
 +
#. оружие
 +
#. фотографии, негативы
 +
#. документы
 +
#. предметы естественнонаучной коллекции
 +
#. предметы минералогической коллекции
 +
#. предметы техники
 +
#. предметы печатной продукции
 +
 +
'''Исходные данные:''' Государственный каталог Музейного фонда Российской Федерации 
 +
* в формате открытых данных opendata.mkrf.ru/zU4zDfw
 +
* публичный портал исходной системы goskatalog.ru
 +
 +
'''Примеры работ неизвестных художников:'''
 +
* http://goskatalog.ru/portal/#/collections?id=9108756
 +
* http://goskatalog.ru/portal/#/collections?id=9108665
 +
* http://goskatalog.ru/portal/#/collections?id=9103608
 +
 +
===Это не картина===
 +
Сервис автоматизированного поиска ошибок классификации предметов музейного фонда по типологии.
 +
 +
Постановка проблемы: каталогизация музейного фонда, это процесс начавшийся около 100 лет назад и содержание музейных баз данных зачастую является электронной копией инвентарных книг музея. Одним из важных атрибутов предмета является его тип:
 +
#. живопись
 +
#. графика
 +
#. скульптура
 +
#. предметы нумизматики
 +
#. предметы прикладного ис
 +
#. предметы прикладного искусства, быта и этнографии
 +
#. предметы археологии
 +
#. редкие книги
 +
#. оружие
 +
#. фотографии, негативы
 +
#. документы
 +
#. предметы естественнонаучной коллекции
 +
#. предметы минералогической коллекции
 +
#. предметы техники
 +
#. предметы печатной продукции
 +
 +
За прошедший период несколько раз менялись принципы отнесения предмета к той или иной типологии, накопились и ошибки вызванные человеческим фактором или расхождениями в методологии классификации предметов.
 +
 +
'''Предположение:'''  анализ изображения с помощью технологии глубокого машинного обучения может выявить признаки характерные для автора.
 +
 +
'''Задача:''' используя методы глубокого машинного обучения и анализа изображений разработать сервис выявления потенциальных ошибок в отнесении предмета к типологии.
 +
 +
'''Исходные данные:''' Государственный каталог Музейного фонда Российской Федерации 
 +
* в формате открытых данных opendata.mkrf.ru/zU4zDfw
 +
* публичный портал исходной системы goskatalog.ru
 +
 +
===Находить похожие изображения===
 +
Постановка проблемы: многие предметы музейного фонда содержат изображения не идентифицированных людей.
 +
 +
'''Задача:'''
 +
* Находить персоны на портретах среди категорий "живопись" и "графика".
 +
* Находить персоны на фотографиях.
 +
* Находить похожие предметы нумизматики: медали, монеты и банкноты.
 +
 +
'''Исходные данные:''' Государственный каталог Музейного фонда Российской Федерации 
 +
* в формате открытых данных opendata.mkrf.ru/zU4zDfw
 +
* публичный портал исходной системы goskatalog.ru
 +
 +
 
==Роспатент: навигатор по патентным поверенным==
 
==Роспатент: навигатор по патентным поверенным==
 
Создание мобильного приложения и/или его функционирующего прототипа на основе набора ОД [http://www.rupto.ru/opendata/7730176088-patpov "Патентные поверенные РФ"], являющегося одним из самых скачиваемых
 
Создание мобильного приложения и/или его функционирующего прототипа на основе набора ОД [http://www.rupto.ru/opendata/7730176088-patpov "Патентные поверенные РФ"], являющегося одним из самых скачиваемых

Версия от 19:00, 10 октября 2017

Ниже представлена информация для участников Конкурса, претендующих на победу (далее - Конкурсанты). Информация структурирована по разделам. Если вы не можете найти нужную информацию - запросите её в он-лайн форме у консультанта.

Творческие задания

Минкультуры России

Искусственный искусствовед

Сервис помощи сотрудникам музеев в решении задачи выявления авторства и атрибуции основанный на глубоком машинном обучении и массиве данных Государственного каталога Музейного фонда Российской Федерации

Постановка проблемы: в коллекциях музеев встречаются экспонаты с неполной атрибуцией (не полностью описанные). Примеры:

  1. . Картины и гравюры неизвестных художников
  2. . Экспонаты неизвестной датировкой (временем создания)
  3. . Декоративно-прикладные предметы неопределенного назначения

Предположение: анализ изображения с помощью технологии глубокого машинного обучения может выявить признаки характерные для автора.

Идея сервиса: картина неизвестного художника в одном музее по ряду признаков может быть схожа с идентифицированной картиной в другом музее. Таким образом, если картине неизвестного художника сопоставить картины схожие с ней по ряду параметров - ее атрибуция может быть уточнена: установлено авторство, датировка или иные параметры. Подтверждение искусствоведом правильности обнаружения схожести может быть использовано для дообучения алгоритма.

Наиболее вероятным является применение предложенного алгоритма на примере живописи и графики, однако аналогичный подход может быть проработан и для других коллекций:

  1. . живопись
  2. . графика
  3. . скульптура
  4. . предметы нумизматики
  5. . предметы прикладного ис
  6. . предметы прикладного искусства, быта и этнографии
  7. . предметы археологии
  8. . редкие книги
  9. . оружие
  10. . фотографии, негативы
  11. . документы
  12. . предметы естественнонаучной коллекции
  13. . предметы минералогической коллекции
  14. . предметы техники
  15. . предметы печатной продукции

Исходные данные: Государственный каталог Музейного фонда Российской Федерации

  • в формате открытых данных opendata.mkrf.ru/zU4zDfw
  • публичный портал исходной системы goskatalog.ru

Примеры работ неизвестных художников:

Это не картина

Сервис автоматизированного поиска ошибок классификации предметов музейного фонда по типологии.

Постановка проблемы: каталогизация музейного фонда, это процесс начавшийся около 100 лет назад и содержание музейных баз данных зачастую является электронной копией инвентарных книг музея. Одним из важных атрибутов предмета является его тип:

  1. . живопись
  2. . графика
  3. . скульптура
  4. . предметы нумизматики
  5. . предметы прикладного ис
  6. . предметы прикладного искусства, быта и этнографии
  7. . предметы археологии
  8. . редкие книги
  9. . оружие
  10. . фотографии, негативы
  11. . документы
  12. . предметы естественнонаучной коллекции
  13. . предметы минералогической коллекции
  14. . предметы техники
  15. . предметы печатной продукции

За прошедший период несколько раз менялись принципы отнесения предмета к той или иной типологии, накопились и ошибки вызванные человеческим фактором или расхождениями в методологии классификации предметов.

Предположение: анализ изображения с помощью технологии глубокого машинного обучения может выявить признаки характерные для автора.

Задача: используя методы глубокого машинного обучения и анализа изображений разработать сервис выявления потенциальных ошибок в отнесении предмета к типологии.

Исходные данные: Государственный каталог Музейного фонда Российской Федерации

  • в формате открытых данных opendata.mkrf.ru/zU4zDfw
  • публичный портал исходной системы goskatalog.ru

Находить похожие изображения

Постановка проблемы: многие предметы музейного фонда содержат изображения не идентифицированных людей.

Задача:

  • Находить персоны на портретах среди категорий "живопись" и "графика".
  • Находить персоны на фотографиях.
  • Находить похожие предметы нумизматики: медали, монеты и банкноты.

Исходные данные: Государственный каталог Музейного фонда Российской Федерации

  • в формате открытых данных opendata.mkrf.ru/zU4zDfw
  • публичный портал исходной системы goskatalog.ru


Роспатент: навигатор по патентным поверенным

Создание мобильного приложения и/или его функционирующего прототипа на основе набора ОД "Патентные поверенные РФ", являющегося одним из самых скачиваемых

Если вы хотите выполнить это творческое задание, то сообщите об этом консультанту в он-лайн форму на этом сайте. Мы свяжем вас с постановщиком задачи, поможем с данными

Росстандарт: навигатор по отзывным кампаниям автопроизводителей

Данные для выполнения задания: "Об отзывных кампаниях автомобильных производителей, в том числе списки VIN-кодов транспортных средств, подпадающих под отзыв".

Создание на основе этого нод сервиса (приложения), который позволяет автовладельцам автомобилей и граждан, плнирующим приобрести автомобиль, проверить присутсвие автомобиля в отзывной кампании по VIN-коду транспортного средства.

Разработка данного сервиса (приложения) могла бы существеннл минимизировать риск использования владельцам опасного транспортного средства. В настоящее время информация по отзывным кампаниям размещается на официальном сайте (http://gost.ru/wps/portal/pages/news/?article_id=7441)

Если вы хотите выполнить это творческое задание, то сообщите об этом консультанту в он-лайн форму на этом сайте. Мы свяжем вас с постановщиком задачи, поможем с данными

ФНС России

Интерактивная карта налоговых органов по субъектам Российской Федерации с поиском адресов налоговых органов и метро Москвы со станциями Московского центрального кольца

Описание: На официальном Интернет - сайте ФНС России в разделе «Контакты и обращения» размещена информация о наименованиях, адресах (физических и юридических) и картах налоговых инспекций в разрезе субъектов Российской Федерации. Данная информация также представлена в сети Интернет в формате открытых данных.

Цель: Представление для широкой аудитории информации в виде интерактивной карты, содержащей наименования, коды, адреса налоговых органов, а также возможностью «прокладывать» маршруты по станциям метро Москвы и Московского центрального кольца.

Задачи:

  • Визуализация данных, заложенных в интерактивной карте.
  • Разработать инструменты автоматического обновления данных интерактивной карте.

Если вы хотите выполнить это творческое задание, то сообщите об этом консультанту в он-лайн форму на этом сайте. Мы свяжем вас с постановщиком задачи, поможем с данными

Налоговый паспорт Российской Федерации

Описание: Налоговые паспорта субъектов Российской Федерации и федеральных округов содержат информацию о поступлении налогов и сборов по уровням бюджетной системы, по видам экономической деятельности, о задолженности, налоговой базе, а также основные показатели социально - экономического развития региона.

Цель: Представление для широкой аудитории данных, содержащихся в налоговых паспортах субъектов Российской Федерации и федеральных округах, в целом по Российской Федерации.

Задачи: Систематизация информации, позволяющей оценить налоговый потенциал и налоговую нагрузку по видам налогов и видам экономической деятельности в целом по Российской Федерации, в формате открытых данных.

Если вы хотите выполнить это творческое задание, то сообщите об этом консультанту в он-лайн форму на этом сайте. Мы свяжем вас с постановщиком задачи, поможем с данными

Мобильное приложение «Налоговый календарь»

Описание: Налоговой календарь используется налогоплательщиками в целях контроля календарных сроков уплаты налогов и сборов, предусмотренных налоговым законодательством Российской Федерации. Электронные версии налогового календаря представлены на главной странице официального сайта ФНС России www.nalog.ru, в базах данных «Гарант», «Консультант +», а также формате открытых данных в сети Интернет.

Цель: Прогнозирование и контроль правильности исчисления и соблюдения сроков уплаты налогов, недопущение нарушения сроков предоставления отчетности, влекущих штрафные санкции, а также побуждение налогоплательщиков к уплате налогов.

Задачи:

  • Разработать мобильное приложение «Налоговый календарь» с возможностью персонифицированных настроек дат и уведомлений.
  • Обновлять мобильное приложение «Налоговый календарь» в режиме реального времени.

Если вы хотите выполнить это творческое задание, то сообщите об этом консультанту в он-лайн форму на этом сайте. Мы свяжем вас с постановщиком задачи, поможем с данными

Росаккредитация: информация о сертификации на основе технологии блокчейн

Разработать на основе технологии блокчейн схему взаимодействия аккредитованных лиц с органами по сертификации.

Суть заключается, в следующем на основе открытых данных, создать цепочку неразрывных транзакций, в которой будет содержаться информация о датах взаимодействия испытательных лабораторий (центров) и органов по сертификации.

Такая система в будущем позволит отслеживать недобросовестные организации и будет являться мерой поощрения для прошедших процедуру аккредитации.

Если вы хотите выполнить это творческое задание, то сообщите об этом консультанту в он-лайн форму на этом сайте. Мы свяжем вас с постановщиком задачи, поможем с данными

Ростуризм: анализ деятельности компаний, страхующих туроператоров

У нас есть два набора данных:

  1. . Общедоступные сведения из Единого федерального реестра туроператоров (ЕФРТ) - http://opendata.russiatourism.ru/opendata/5
  2. . Сведения о деятельности страховых компаний в сфере страхования гражданской ответственности за неисполнение или ненадлежащее исполнение обязательств по договору о реализации туристского продукта в 2016 году (по данным ЦБ) - http://opendata.russiatourism.ru/7708550300-insurancecompanies

Эти два набора интересно объединить для анализа деятельности страховых компаний, в том числе, в разрезе по регионам.

Это сделало бы доступным значимый сегмент информации, связанный с финансовым обеспечением. Финансовое обеспечение является инструментом защиты туриста, но при этом возникают финансовые риски туроператора, связанные с банкротством страховой компании, с которой заключен договор страхования гражданской ответственности туроператора, или приостановкой ее деятельности.

Особенность заключается в том, что в ЕФРТ на данный момент страховые имеют разные названия - к примеру, ООО ""Ромашка"" и Общество с ограниченной ответственностью ""Ромашка"". Для унификации к ним нужно ""привязать"" ИНН.

В принципе, первично это можно сделать вручную, перебрав вариации названий страховых и присвоив им ИНН. Мы такую работу несколько месяцев назад проводили. Можем поделиться файлом в случае необходимости.

Если вы хотите выполнить это творческое задание, то сообщите об этом консультанту в он-лайн форму на этом сайте. Мы свяжем вас с постановщиком задачи, поможем с данными

Казначейство России: в проработке до 15 октября

до 15 октября предоставят, сейчас в проработке.

Минстрой России: в проработке до 17 октября

до 17 октября предоставят, сейчас в проработке.

Росстат: в проработке

Ведутся работы с Российской ассоциацией статистиков, реализующей проект ODIN.Россия, а также с Московским технологическим университетом и прочими организациями.

Часто задаваемые вопросы

Где взять данные?

Сообществом поддерживается список российских открытых данных: https://github.com/infoculture/awesome-opendata-rus

Если вам есть, что добавить, то обязательно предложите свои изменения.

Что нужно сделать, чтобы приступить к выполнению творческого задания?

Сообщите об этом консультанту при помощи он-лайн формы. Мы свяжем вас с владельцем данных и постановщиком задач, чтобы вы могли уточнить все детали.

Можно ли подать заявку после окончания заявочного этапа?

Да, в соответствии с Положением о Конкурсе заявки на участие в Конкурсе принимаются вплоть до начала финального этапа (до 5 декабря 2017 года).

Какие сроки проведения?

01.09.2017 - 22.12.2017

Как добавить участников в мою команду?

Для добавления участников в команду необходимо, чтобы каждый из участников команды при регистрации выбрал пункт «Участие в уже сформированной команде» и выбрал данную команду. Если участник уже зарегистрирован на сайте, то он может выбрать команду на странице «Персональные данные» в личном кабинете. Как только участник зарегистрируется и его анкета будет одобрена модератором, на странице мои команды будет возможность одобрить заявку на вступление в команду от каждого пользователя.