德国正经历“土豆洪流”——创纪录的收成产生了4000吨过剩土豆。在连续25年高产之后,这种异常的过剩促使了一项独特的倡议:柏林一家报纸和一家非营利组织组织了广泛的免费土豆派发活动。 市民们从众多分发点热情地领取土豆,用麻袋和手推车装满,为未来几个月储备。救济厨房、庇护所、动物园(喂养动物),甚至乌克兰的组织都从中受益。这一活动激发了人们对土豆的重新 appreciation,重现了历史食谱,并突出了其营养价值。 虽然受到许多面临生活成本上涨的人们的欢迎,但此次派发活动也受到了农民的批评,因为他们的市场价格进一步下跌。环保组织也指出,这种过剩是食品行业缺陷的症状,呼应了过去过度生产和价格保证的问题。目前约有3200吨土豆剩余,“土豆派对”仍在继续,在寒冷的冬天为社区精神提供了一时的提升。
## lhrNet:一个源于飞机观察的机器学习项目
比利·摩尔在希思罗机场附近为期一年的实习期间,注意到跑道运营会随着时间变化,影响他办公室的视野。他对手动检查Flightradar24等航班跟踪应用程序以了解当前机场“状态”(起飞/降落配置)感到沮丧,他设想了一个可以直接显示此信息的简单网站。
这促成了lhrNet的创建,该项目利用机器学习来分类希思罗机场的运营状态。摩尔使用OpenSky Network数据创建了一个基于网格的飞机位置“图像”,将问题视为图像分类。一个小型TensorFlow模型,导出为ONNX格式以便在浏览器中进行推理,分析此数据并预测当前的跑道配置。
尽管预算为零,该项目已在[lhr.billyedmoore.com](lhr.billyedmoore.com)成功启动,并以最少的维护可靠运行。虽然lhrNet并未广泛流行,但它提供了一个宝贵的学习经验,结合了数据处理、机器学习、前端开发和压缩技术来解决一个个人问题。该项目的代码可在GitHub上找到。