Обучение студентов разработке ГИС-приложения
DOI:
https://doi.org/10.25726/w0687-1762-2053-oКлючевые слова:
пользовательский интерфейс, SwiftUI, MapKit, ГИС, пространственное представлениеАннотация
Мобильные ГИС-приложения становятся все более сложными, как решаемые с их помощью задачи. Обычное ГИС-приложение должно включать такие элементы, как искусственный интеллект, распознавание образов или машинное обучение, реляционные или нереляционные базы данных, пространственное представление и рассуждения. Такие компании, как Google и Apple, разрабатывают новые технологии, связанные с разработкой мобильных приложений. Например, Apple представила в 2019 году на WWDC2019 и WWDC2020 новую технологию под названием SwiftUI, которая направлена на сложности разработки мобильного приложения и позволяющая интегрировать такие технологии, как Mapkit, для представления пространственной информации. В данной работе представлены исследования преимуществ использования SwiftUI для интеграции Mapkit в качестве основы пространственного представления для облегчения разработки мобильных ГИС-приложений. Информационные технологии имеют большое разнообразие применений в различных областях науки. Например, искусственный интеллект и машинное обучение - это технологии, которые начинают широко использоваться в мобильных приложениях. Целью данной работы является исследования способов разработки мобильных приложений, которые могут выполнять представление и вычисления информации в соответствии с требованиями.
Библиографические ссылки
Зарипова Г., Рузиева К. Использование интерактивных методов в процессе обучения студентов компьютерным технологиям // Проблемы педагогики. 2018. № 7 (39). С. 5-8.
Ильин М.С., Тарасов В.С. Анализ средств по ускорению вычислений для устройств на платформе android // Сборник студенческих научных работ факультета компьютерных наук ВГУ. 2017. С. 123-130.
Исмоилова М.Н., Имомова Ш.М. Интерполяция функции // Вестник науки и образования. 2020. № 3(81). Часть 3. С. 5.
Парыгин Д.С. Применение рекомендательных технологий в системах с пространственной информацией // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2019. №1. С. 96-109.
Пономарев А.В. Решение задач линейного программирования с использованием GNU Octave, GLPK и Python. https://cais. iias. spb. su/ponomarev/LP_tutorial.pdf
Сербин Д.В., Петров А.А. Машинное обучение в мобильной разработке // Цифровизация экономики: направления, методы, инструменты. 2020. С. 64-66.
Шадрина Н.И., Берман Н.Д., Решение задач оптимизации в Microsoft Excel 2010: учеб. пособие. Хабаровск: Изд-во Тихоокеан. гос. ун-та, 2016. 101с.
Alpaydin E. Machine learning. MIT Press, 2021.
Apple WWDC 2020. https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2020/10031.
Dix, A.: Human–computer interaction, foundations and new paradigms. J. Vis. Lang. Comput. 42, 122–134 (2017)
Heer, J., Bostock, M.: Declarative language design for interactive visualization. IEEE Trans. Visual Comput. Graphics 16(6), 1149–1156 (2010)
Inie, N., Dalsgaard, P.: How interaction designers use tools to manage ideas. ACM Trans. Comput.-Hum. Interact. (TOCHI) 27(2), 1–26 (2020)
Mcgill, M., Kehoe, A., Freeman, E., Brewster, S.: Expanding the bounds of seated virtual workspaces. ACM Trans. Comput.-Hum. Interact. (TOCHI) 27(3), 1–40 (2020)
Microsoft 2020. Xamarin.Forms .NET. https://dotnet.microsoft.com/apps/xamarin/xamarinforms.
Tanenbaum, A., Wetheall, D.: Computer Networks. Pearson (2013)
