Suntem încântați să anunțăm linia completă pentru conferința de producție strălucitoare din acest an! Conferința include nouă discuții de lungă durată (25 de minute fiecare) și o sesiune de discuții fulger (5 minute pe discuție), le vom acoperi pe cele dintr-un blog separat.
Discuții
Cameron Race – Șeful statisticilor și școlilor de statistici și manager de produse
Shinygovstyle: o armă secretă „strălucitoare” pentru serviciile publice guvernamentale pregătite pentru producție
În Marea Britanie, trebuie să facem site -urile web ale sectorului public accesibile tuturor utilizatorilor. În timp ce există o mulțime de date guvernamentale din Marea Britanie disponibile public printr -o serie de servicii digitale existente, poate fi dificil să se angajeze. Analiștii guvernamentali se îndreaptă din ce în ce mai strălucitoare pentru a -și îmbunătăți diseminarea datelor, ceea ce o face mai implicată pentru utilizatori, dar cu sute de analiști care lucrează în silozuri în întregime, cum pot analiștii să construiască servicii digitale complete într -un mod care să aibă aceeași consecvență, încredere și autoritate ca un domeniu precum Gov.uk?
Charlie Gao – Software Posit, PBC
Progrese în ecosistemul strălucitor
Charlie Gao, inginer software senior al echipei open source a POSIT va examina unele dintre cele mai recente instrumente de înaltă performanță async dezvoltate de Posit pentru a susține r strălucitor în ceea ce privește performanța, scalabilitatea și experiența utilizatorului.
Colin Fay – Thinkr
După {shiny} – aducând r pe mobil cu Webr
Pe măsură ce utilizarea dispozitivelor mobile devine din ce în ce mai centrală pentru modul în care utilizatorii interacționează cu produsele de date, comunitatea R a căutat de mult timp modalități de a aduce aplicații alimentate R în spațiul mobil. Istoric, acest lucru a însemnat adaptarea {Shiny} aplicații pentru ecrane mai mici – fie prin design receptiv, fie prin pachete precum {Shinymobile}. Deși sunt eficiente pentru anumite cazuri de utilizare, aceste abordări sunt fundamental bazate pe web, necesitând un server și o conexiune la internet stabilă și nu au acces la funcțiile dispozitivului nativ.
Această discuție prezintă o nouă cale înainte: Rlinguo, o aplicație mobilă complet nativă construită cu Webr, o versiune de R compilată la WebAssembly. Spre deosebire de soluțiile tradiționale {shiny} bazate pe {rlinguo rulează direct pe dispozitiv, fără un server. Funcționează offline, stochează datele la nivel local și poate folosi API -urile mobile autohtone – impunând limitele a ceea ce este posibil cu R într -un context mobil.
Prin acest studiu de caz, vom explora arhitectura din spatele Rlinguo, o vom contrasta cu modelul {Shiny} și vom discuta ce înseamnă pentru viitorul dezvoltării R. Subiectele vor include:
-
Ce este nevoie pentru a încorpora R într -o aplicație mobilă folosind Webr
-
Completări tehnice și de proiectare între soluții bazate pe web și native
-
Aplicații practice pentru instrumente R offline, integrate de dispozitiv
Indiferent dacă vă construiți cu {Shiny} astăzi sau pur și simplu curios despre următoarea evoluție a R în producție, această sesiune oferă o privire unde poate merge R când trece dincolo de browser.
Gabriela de Lima Marin – Centrul de informații din rețea brazilian
Aducerea datelor de conectivitate împreună: o platformă strălucitoare pentru școlile publice
Acest proiect prezintă o inițiativă de colaborare care vizează îmbunătățirea exactității geolocalizării școlilor publice braziliene printr -o aplicație web interactivă strălucitoare.
Prin integrarea datelor de locație existente din recensământul școlii braziliene cu API -uri de la Google, Microsoft și OpenStreetMap, am stabilit un flux de lucru inovator pentru a atribui coordonate geografice precise școlilor care nu au date precise de locație.
Aplicația Shiny oferă o interfață prietenoasă pentru utilizator, care permite administratorilor școlii și managerilor de educație să verifice și să ajusteze manual locațiile școlii prin hărți interactive. În ultimii doi ani, această abordare a permis geolocalizarea precisă a școlilor nonocate anterior și a îmbunătățit semnificativ exactitatea datelor de geolocalizare ale școlilor.
Datele de geolocalizare colectate și validate prin acest proiect vor fi partajate în mod deschis cu părțile interesate guvernamentale relevante, promovând transparența și susținând luarea deciziilor bazate pe dovezi. Mai mult decât atât, proiectul exemplifică modul în care știința datelor colaborative și tehnologia web inovatoare – în special r strălucitoare – poate fi în mod eficient efectuată în administrația publică, permițând managerilor, părților interesate și comunității să contribuie direct la exactitatea datelor și să influențeze pozitiv rezultatele educaționale în Brazilia.
Jack Anderson – Serviciul Național de Înregistrare a Bolilor, NHS Anglia
Transformarea raportării rezultatelor naționale ale pacientului cu strălucire: terapie anti-cancer la mortalitate de 30 de zile
În iunie 2020, Serviciul Național de Înregistrare a Bolilor a început să raporteze terapia anti-cancer de mortalitate de 30 de zile post-sistemice (SACT), ratele ajustate de amestec (CMAR) la trusturile NHS din Anglia. Această lucrare aplică regresie logistică pentru a raporta ratele de mortalitate ajustate de 30 de zile ajustate la nivel de încredere, care permit comparații între trusturi și cu media națională. Istoric, rezultatele au fost împărtășite ca un caiet de lucru Excel cu un brief însoțitor însoțitor și document de întrebări frecvente și fiecare raport a fost distribuit în mod izolat de versiunile anterioare. Începând cu aprilie 2023, implementarea R Shiny a permis raportarea mortalității de 30 de zile să fie raportată perfect pe un tablou de bord interactiv, accesibil public. Utilizarea pachetelor de complot și DT, parcelele dinamice de pâlnie și tabelele de date sunt adaptate nevoilor utilizatorilor prin intermediul culesului de intrare strălucitor, care subsetează și rezumă în mod reactiv vizualizările datelor bazate pe selecțiile utilizatorilor.
Acest lucru permite utilizatorilor de încredere NHS să-și revizuiască flexibil rezultatele mortalității de 30 de zile față de cele ale altor trusturi, alianța lor mai largă a cancerului și mediile naționale, atât în general, cât și stratificate de demografia cheie a pacienților.
Panoul de bord strălucitor permite, de asemenea, utilizatorilor să vizualizeze rapoartele CMAR curente și anterioare împreună într -un singur loc și include funcționalitatea butonului de descărcare pentru documentare și date de bază. Cu file dedicate pentru date sumare, excluderi de încredere și declarații de răspuns de încredere, Shiny permite explorarea end-to-end a rezultatelor CMAR, ceea ce face mai ușor pentru utilizatori să obțină o perspectivă asupra practicii clinice. Tabloul de bord strălucitor rezultat susține guvernanța clinică în cadrul trusturilor și permite colegilor clinici să înțeleagă mai bine rezultatele pacientului lor în contextul lor mai larg.
Laura Mawer și Marcus Palmer-Datacove, Harrison-Palmer Limited
Utilizarea strălucitoare pentru Python pentru a alimenta previziunea aplicațiilor universitare bazate pe AI
Universitățile se confruntă cu o incertitudine din ce în ce mai mare în recrutarea studenților, ceea ce face ca prognoza exactă să fie critică pentru planificarea strategică și financiară. Athena este un instrument de predicție alimentat cu AI, care folosește strălucitor pentru Python pentru a oferi informații în timp real asupra tendințelor de aplicare. Combinând învățarea automată (modele de pădure aleatoare), analiza tendințelor și planificarea interactivă a scenariilor, Athena permite universităților să testeze strategiile de recrutare, să ajusteze cheltuielile campaniei și să vadă instantaneu impactul proiectat asupra numerelor de aplicații viitoare.
Această discuție va explora modul în care s-a folosit strălucitor pentru Python pentru a dezvolta un instrument de prognoză complet interactiv, fără a necesita o dezvoltare extinsă front-end. Vom discuta de ce a fost ales Shiny for Python, cum se integrează cu o conductă de învățare automată și cum alimentează analiza scenariului în timp real cu tablourile de bord dinamice. În plus, vom demonstra modul în care recomandările generate de AI prin intermediul unei API îmbunătățesc luarea deciziilor, oferind informații acționabile adaptate scenariilor selectate de utilizator.
Participanții vor dobândi cunoștințe practice cu privire la construirea de aplicații interactive bazate pe AI, folosind strălucire pentru Python, implementarea modelelor predictive și proiectarea instrumentelor intuitive de susținere a deciziilor pentru utilizatorii non-tehnici. Sesiunea se va încheia cu o demo live, arătând Athena în acțiune și împărtășind cele mai bune practici pentru implementarea strălucitoare pentru Python în producție. Această discuție este concepută pentru dezvoltatori, oameni de știință de date, ingineri și factori de decizie în vârstă care doresc să utilizeze prognoza alimentate de AI, informații de afaceri și planificare strategică într-o aplicație din lumea reală.
Nic Crane – NC Data Labs
HTMLWIDGETS sunt un sos secret în R – LLM -urile le pot face condimentul perfect?
Htmlwidgets alimentează liniștit unele dintre cele mai convingătoare aplicații strălucitoare de acolo, dar scrierea lor de la zero poate fi în mod minunat și consumatoare de timp. În această discuție, vom da startul lucrurilor luând o listă de ingrediente provenite de audiență și solicitând unui model de limbă mare să bată un HTMLWIDGET proaspăt. Apoi vom face o versiune pe care am pregătit-o mai devreme-de asemenea, generată de model-dar tocată, condimentată și am terminat cu propriile noastre atingeri. Pe parcurs, vom explora modul în care LLM -urile pot ajuta la crearea de HTMLWIDGET -uri care reflectă aroma dvs. de R – de la Tidy Eval la structura de pachete – mai degrabă decât să vă lipiți de un stil de casă bland.
Pentru actualizări și revizii la acest articol, consultați postarea originală
