Daha çox

Bəzi marşrutları hesablamaq üçün şəbəkə analitikindən ən yaxın qurğudan istifadə etməklə başqalarını yox?


ArcGIS 10.2 istifadə edərək şəbəkə analitikindən istifadə edərək bir çox nöqtə arasında müxtəlif məsafələrin hesablanması üzərində işləyirəm. Ən yaxın obyekt seçimindən istifadə edərək 100.000 obyektim və 100.000 hadisəm var və konkret marşrutları hesablamaq istəyirəm: Yer 1-dən Yer 1-ə, Yerdən Yerə 2-ə və s. Məkan 1-dən Yer 3-ə və ya hesablanmağa əhəmiyyət vermirəm. 4 - Mən yalnız müvafiq yerlər arasındakı məsafəni maraqlandırıram.

Analiz Ayarları altındakı "tapmaq imkanları" nı 100.000-ə təyin etdiyim bir həll yolu istifadə etməyi və sonra model başa çatdıqdan sonra əlaqəsiz nəticələrin hamısını silməyi planlaşdırıram. Bu çox daha səmərəli olardı, amma əksinə hesablayacağı 10 milyardın əvəzinə yalnız 100 000-i hesabladığım təqdirdə. Ya ən yaxın qurğu və ya başqa bir Şəbəkə Analisti qabiliyyəti istifadə edərək bunu məhdudlaşdırmanın asan bir yolu varmı? Təşəkkürlər.

Ekran görüntüsü, 100.000-i etməzdən əvvəl etdiyim bir sınaq işində istifadə etməyə çalışdığım (ehtimal) qüsurlu metodumu göstərir - 5 obyektim və 5 yerim olduqda, modeldən beş obyekt tapmasını xahiş edirəm, bu da mənə 25 marşrut verir və sonra bütün əlaqəsiz olanları silirəm.


Bir qatdakı bir nöqtə ilə başqa bir təbəqədəki xüsusi birləşdirilmiş nöqtə arasındakı ən qısa marşrutu istəyirsən. Bura ən yaxın obyekt deyil, ayrıca, ayrı-ayrı marşrut problemləri var. Çözüm bir cüt üçün bir marşrut yaradan, bir fayla atan, növbəti cütə gedib bir marşrut yaradan, yeni marşrutu saxlama sənədinə əlavə edib təkrarlayan təkrarlanan bir model / skript olacaq. Ən yaxın təsis, bir sıra nöqtələri (hadisələri) digər nöqtələrə (obyektlərə) yaxınlığına görə qruplaşdırmaq üçündür - birə bir deyil, bir çoxa münasibət.


Hamiləlik baxımında istifadə edilən ən yaxın səhiyyə müəssisəsi varmı? Mozambik, Hindistan və Pakistanda ana qayğısına öz-özünə bildirilmiş və modelləşdirilmiş coğrafi girişin kəsişmə müqayisəli təhlili

Baxım üçün səyahət müddətinin sağlamlıq xidmətlərinin qəbuluna təsir etdiyi bilinir. Ümumiyyətlə, səhiyyə müəssisələrinə tranzit yolu ilə keçmək üçün daha uzun sürən hamilə qadınlar müəssisələrdə ən az doğuş ehtimalıdır. Modelləşdirilmiş girişin fərqli məkan şəraitində ana qayğısına qalmaq istəyən qadınlarda həssaslığı kifayət qədər proqnozlaşdıracağı aydın deyil.

Məqsədlər

Bu bölmə təhlili (i) Pre-eklampsiya: Mozambik, Hindistan və Pakistan və (ii) üçün İcma Səviyyə Müdaxilələrində ana baxımı axtaran qadınlar tərəfindən CİS mühitində modelləşdirildiyi kimi səyahət müddətlərini öz-özünə bildirilən səyahət vaxtları ilə müqayisə etməyi hədəfləyir. qadınların ən yaxın səhiyyə müəssisəsinə müraciət edəcəyi ehtimalını araşdırmaq.

Metodlar

Sağlamlıq müəssisələrinə (R) təxmini səyahət müddətləri əldə etmək üçün qadınlarla müsahibə aparıldı. Ən yaxın müəssisəyə səyahət müddəti də modelləşdirildi (P) (ən yaxın qurğu aləti (ArcGIS)) və qayğı tələb olunduğu müəssisəyə vaxt (A) (marşrut şəbəkəsi qatı aşkarlayıcı (ArcGIS)). Bland-Altman analizi, modelləşdirilmiş və öz-özünə bildirilən səyahət müddətləri arasındakı fərqlərdəki məkan dəyişməsini müqayisə etdi. Ən yaxın müəssisəyə (P) səyahət vaxtları arasındakı dəyişikliklər, əldə edilmiş faktiki obyektlərə (A) modelləşdirilmiş səyahət müddətləri ilə təhlil edilmişdir. Medianlar üçün qeyd edilmiş transformasiya edilmiş məlumatların müqayisə qrafikləri, qutu sahələri üst-üstə qoyulmuş paylamalarla istifadə edilmişdir.

Nəticələr

Modelləşdirilmiş coğrafi giriş (P) ümumiyyətlə öz-özünə bildirilən girişdən (R) daha aşağıdır, lakin bu əlaqənin coğrafiyası var. Hindistan və Pakistanda potensial giriş (P), öz-özünə bildirilən səyahət vaxtları ilə kifayət qədər müqayisə edildi (R) [P (H0: Orta fərq = 0)] & lt .001, razılaşma hədləri: [- 273.81 56.40] və [- 264.10 94.25]. Mozambikdə, iki giriş ölçüsü arasındakı orta fərqlər 0 [P (H.) İlə əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənirdi0: Orta fərq = 0) = 0.31, razılaşma hədləri: [- 187.26 199.96]].

Nəticə

Modelləşdirmə imkanı populyasiyalardakı potensial zəifliyi uğurla proqnozlaşdırır. Modelləşdirilmiş (P) və öz-özünə bildirilən səyahət vaxtları (R) arasındakı fərqlər qismən qadınların ən yaxın müəssisələrində qayğı istəməmələrinin nəticəsidir. Modelləşdirmə girişinə coğrafi olaraq statik bir obyektivdən baxmaq olmaz. Modelləşdirmə fərziyyələri, ehtimal ki, məkan-müvəqqəti və / və ya sosial-mədəni şəraitlə dəyişdirilir. Erişimin coğrafi təbəqələşməsi, məkan şəraitində fərziyyələrin müxtəlif xarakterini vurğulayan fərqlərdəki nisbi olmayan dəyişiklikləri ortaya qoyur.

Sınaq qeydiyyatı ClinicalTrials.gov, NCT01911494. 30 İyul 2013 tarixində qeydiyyatdan keçib, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01911494


Konsepsiyanı anlamaq üçün sadə bir qrafaya baxaq. Aşağıdakı şəkilə baxın & # 8211

Bu qrafın bir şəhərdəki insanların ümumiyyətlə ziyarət etdiyi yerləri və bu şəhərin bir ziyarətçisinin izlədiyi yolu əks etdirdiyini düşünək. V-i yerlər, E-ni bir yerdən digərinə səyahət yolu kimi nəzərdən keçirək.

Kenar (u, v) kənar (v, u) ilə eynidir & # 8211 Onlar sıralanmamış cütlərdir.

Konkret olaraq & # 8211 Qraflar obyektlər və varlıqlar arasındakı cüt əlaqələri öyrənmək üçün istifadə olunan riyazi quruluşlardır. Diskret Riyaziyyatın bir qoludur və Kompüter Elmləri, Kimya, Dilçilik, Əməliyyat Tədqiqatları, Sosiologiya və s.

Data Science and Analytics sahəsi müxtəlif quruluşları və problemləri modelləşdirmək üçün Qrafiklərdən də istifadə etmişdir. Bir Data Scientist olaraq problemləri səmərəli bir şəkildə həll etməlisiniz və Qrafiklər məlumatların müəyyən bir şəkildə düzəldildiyi hallarda bunun üçün bir mexanizm təmin edir.

  • A Qrafik bir cüt dəstdir. G = (V, E). V zirvələrin çoxluğudur. E bir sıra dəstdir. E, V-dən (sırasız cüt) element cütlərindən ibarətdir
  • A Diaqraf eyni zamanda bir cüt dəstdir. D = (V, A). V zirvələrin çoxluğudur. A yayların çoxluğudur. A, V-dən olan cüt cüt elementlərdən ibarətdir (sifarişli cüt)

Diqraflarda "(u, v)" və "(v, u)" arasında bir fərq var. Ümumiyyətlə kənarlara istiqamət anlayışını göstərmək üçün belə hallarda qövs deyilir.

R və Python-da Qraf nəzəriyyəsi konsepsiyalarından istifadə edərək məlumatları təhlil etmək üçün mövcud paketlər var. Bu yazıda bəzi konsepsiyalara qısa nəzər yetirəcəyik və Networkx Python paketini istifadə edərək bir verilənlər bazasını təhlil edəcəyik.

Yuxarıda göstərilən nümunələrdən aydın olur ki, Data Analytics-də Graphs tətbiqləri çox və genişdir. Bəzi istifadə hallarına nəzər salaq:

  • Marketinq Analitikası & # 8211 Sosial Şəbəkədəki ən təsirli insanları müəyyənləşdirmək üçün qrafiklərdən istifadə edilə bilər. Reklamçılar və Marketoloqlar, mesajlarını bir Sosial Şəbəkədəki ən nüfuzlu insanlar vasitəsilə yönləndirərək marketinq pulu üçün ən böyük partlayışı təxmin edə bilərlər.
  • Bank əməliyyatları & # 8211 Qraflardan saxtakar əməliyyatları azaltmağa kömək edən qeyri-adi nümunələri tapmaq üçün istifadə edilə bilər. Bir-birinə bağlı Bank şəbəkələri üzərindəki pul axınının təhlili ilə Terrorist fəaliyyətin aşkar edildiyi nümunələr var
  • Təchizat Zənciri & # 8211 Qraflar çatdırılma yük maşınlarınız üçün optimal marşrutların müəyyənləşdirilməsində və anbarlar və çatdırılma mərkəzlərinin yerləşmələrinin müəyyənləşdirilməsində kömək edir
  • Pharma & # 8211 Pharma şirkətləri, Graph nəzəriyyəsindən istifadə edərək satıcının marşrutlarını optimallaşdırmaq olar. Bu, maliyyələrin azaldılmasına və satıcı üçün səyahət müddətinin azaldılmasına kömək edir
  • Telekom & # 8211 Telekom şirkətləri adətən maksimum əhatə dairəsini təmin etmək üçün Hüceyrə qüllələrinin miqdarını və yerini anlamaq üçün Qrafiklərdən (Voronoi diaqramları) istifadə edirlər.

2 Cavablar 2

Bu broşura-marşrutlaşdırma maşını ilə olduqca asanlıqla edilə bilər. Yönləndirmə nəzarətini işə saldıqda yalnız yol nöqtələrini latlngArray-a qura bilərsiniz:

Burada göstər: saxla elementi xəritədə göstərməyə imkan vermir və boş createMarker funksiyası marşrutlaşdırma maşınının yaratdığı standart işarələri ləğv edir, əvəzinə heç bir iş görmür (baxmayaraq ki, idarəetməni sildikdə markerlər silinəcək, bu sadəcə onların yanıb-sönməsini təmin edir marşrut tapıldıqda ekranda).

Marşrut üçün bütün istiqamətləri və həndəsələri özündə cəmləşdirən bir IRoute obyektini qaytaracaq seçilmiş marşrut hadisəsini dinləyərək marşrutlaşdırma maşını nəticələrinin bütün təpələrini çıxara bilərsiniz. .Route.coordinatları yeni bir L.polyline obyektinə yerləşdirmək marşrutu ətrafında saxlayacaq, beləliklə yalnız marşrut nəzarətindən qurtula bilərik:

Yuxarıda göstərilən kod bloklarını .l. Budur işdə bunu göstərən bir skripka:

Ayrıca, başqa bir şey üçün marşrutlaşdırma nəzarətindən istifadə etmirsinizsə və onu tamamilə göstərməməsini istəyirsinizsə (marşrut hesablanarkən kiçik bir ağ idarəetmə qutusu görünə bilər), onu sadəcə CSS-də gizlədə bilərsiniz:


Nəticələr və müzakirə

KEGG verilənlər bazasından bir alt analiz edilir. R00002-R01500 girişləri, ümumilikdə 1110 reaksiya seçilir. Onlardan 263-ü üç və ya daha çox reaktivi əhatə edir. Şəbəkə yaratma vasitəsi Genesys, bir və ya iki reaktiv ilə reaksiyalar emal etmək üçün proqramlaşdırılmışdır. Alınan şablonlar Genesys istifadə edilərək sınaqdan keçirildiyi üçün, ikidən çox reaktivlə reaksiyalar analizdən xaric edilərək 847 reaksiya buraxıldı. Təhlil üçün yalnız irəli reaksiyalar nəzərə alınır. Dəqiq reaksiya identifikatorlarına 1.1-ci hissədəki dəstəkləyici məlumatda (Əlavə sənəd 3) rast gəlinir.

Metod hər bir reaksiya üçün aşağıdakı kimi sınaqdan keçirilir. Müvafiq şablon çıxarılır, bundan sonra 25 test reaksiya dəsti yaranır. Bu test reaksiyaları, şablonun çıxarıldığı verilənlər bazası girişi və bu giriş üçün mövcud Xəritəçəkmə istifadə edilərək hazırlanır. Təsadüfi fraqmentlər əlavə olunur və reaktivlərdən və məhsullardan çıxarılır, nəticədə eyni reaktiv mərkəzə sahib fərqli bir reaksiya alınır. Şablon Genesys-də bir şəbəkə yaratmaq üçün istifadə olunur. Düzgün bir şablon yaradılmışsa, test reaksiyasının məhsulları yaradılan şəbəkənin növlərində tapılmalıdır. Bu metod Şematik olaraq Şəkil 13 ilə təmsil olunur. Qeyd etmək lazımdır ki, hesablanmış xəritələrdən istifadə edildikdə, testin dəqiqliyi Xəritəçəkmə dəqiqliyinə əsaslanır. Yanlış eşlemeler yanlış müsbət test nəticələrinə səbəb ola bilər.

Test reaksiyalarının konsepsiyasının təsviri. Verilənlər bazası girişi analiz edilir və təsvir edilmiş alqoritmdən istifadə edərək reaksiya şablonu çıxarılır. İkinci addım, mövcud Xəritəçəkmə əsasında yeni bir "test" reaksiyası meydana gətirir. Yaradılan şablon Genesys vasitəsilə test reaksiyasına tətbiq olunur. Dördüncü addımda, yaradılan məhsullar, addım 2-də qurulduğu kimi, test reaksiyasının gözlənilən məhsulları ilə müqayisə olunur

Analiz edilmiş dəst 238 reaksiya şablonunun çıxarılması ilə nəticələnir. Bütün şablonlara ümumi baxış S-1.2-də tapıla bilər. Ən yaxın qonşu heteroatomları daxil etmək seçimi söndürüldükdə bu 185-ə düşür. Şəkil 14 reaksiyaların müxtəlif şablonlar arasında necə paylandığını göstərir. KEGG alt hissəsindəki reaksiyaların 45% -i, əksəriyyəti hidroliz reaksiyaları kimi təsnif edilə bilən əvəzetmələrdir. Bu, daha az təmsilçi ilə reaksiya şablonlarının daha az əhəmiyyətli olduğunu göstərmir. Retro-sintetik analiz halında məqsəd daha sadə molekullara çatmaqdır. Funksional qrupun əvəzlənməsi bəzi hallarda faydalı ola bilər, lakin mümkün sadələşdirmə miqdarını məhdudlaşdırın. Bu səbəbdən Şəkil 15-də R00008 girişindən çıxarılan şablon kimi karbon-karbon bağ əmələ gəlməsinə imkan verən şablonları daxil etmək lazımdır. Məhdud sayda təmsil edən reaksiyalara malik olan bu şablonlar, əl ilə hazırlandıqda və sadalanarkən, çox güman ki, retro-sintez kontekstində bir verilənlər bazasından şablonların avtomatik çıxarılmasının zəruriliyini göstərən diqqətdən kənarda qalacaq şablonlardır. Şablonların etibarlılığı verilənlər bazasında rast gəlinən hallarla məhdudlaşmır, çünki şablon meyarlarına uyğun gələn hər hansı bir reaktivə tətbiq oluna bilər.

KEGG verilənlər bazasının R00002-R01500 girişlərindən çıxarılan şablon növlərinə ümumi baxış. Mərkəz qrupundan daha uzaq üzüklər getdikcə spesifik reaksiya şablonları

KEGG girişi R00008. Bir karbon-karbon bağ əmələ gətirmə reaksiyasına nümunə

Heç bir hadisə uğursuzluq kimi etiketlənməyib, 28 reaksiya eyni kimi etiketlənib. 28 reaksiya hamısı izomerləşmə idi, burada aşkar olunan yeganə dəyişiklik R-S və ya E-Z stereokimyasında bir dəyişiklikdir. Dəyişiklik aşkar edilərsə və hasilat boyunca saxlanılır. Genesys-də müvafiq bir dəyişiklik olmadığı üçün rəsmiləşdirmə blokunda itir. Nəticədə Genesys üçün reaksiya şablonu heç bir net dəyişiklik göstərməyəcək və buna görə eyni olaraq etiketlənir. Çıxarılan hər bir reaksiya şablonunun Genesys ilə uyğun olduğu aşkar edildi.

RMG kinetika kitabxanasının 820 reaksiya təşkil edən üç alt məlumat bazası, üzvi reaksiyalardakı performansı piroliz və yanma reaksiyaları ilə müqayisə etmək üçün əvvəlki bənddə göstərildiyi kimi metoddan istifadə edərək analiz edilir. Daha əvvəl verilmiş eyni səbəbdən, üç və ya daha çox reaktiv ilə reaksiyalar buraxılmışdır. “C3” və “vinylCPD_H” verilənlər bazaları, siklopentadien pirolizi üçün inkişaf etdirilmiş daha böyük bir şəbəkənin kəsrləridir [45]. “Dooley / methylformate” metilformatın yanması / pirolizi ilə əlaqədar reaksiyalar haqqında məlumat ehtiva edir [46]. Verilər haqqında əlavə məlumat S-2.1-də verilmişdir.

Ümumilikdə 238 reaksiya şablonu çıxarılır ki, bu da reaksiya şablonlarının KEGG verilənlər bazası üçün çıxarıldığı reaksiyalara oxşar nisbətinə cavab verir, lakin RMG [47] tərəfindən pirolizi təsvir etmək üçün istifadə etdiyi 46 reaksiya şablonundan xeyli yüksəkdir. və oksidləşmə reaksiyaları. Şablonlar haqqında ətraflı məlumatı S-2.2-də tapa bilərsiniz. Reaksiya şablonlarının sayında böyük bir fərq olmasına baxmayaraq, çıxarılan reaksiya şablonlarının daha spesifik olduğunu qeyd etmək lazımdır. Məsələn, Şəkil 16-dakı “H_Abstraction” şablonu burada olduğu kimi ‘R’ qruplarını təyin edərkən çox sayda mümkün birləşməni verir. Bu, bir karbon atomundan karbon mərkəzli bir radikal tərəfindən bir karbon atomundan bir hidrogen mərkəzli radikal tərəfindən bir hidrogen ayrılması üçün fərqli reaksiya şablonları ilə nəticələnir ...… Oksigen olduğu zaman bu 9 fərqli reaksiya şablonu ilə nəticələnir. RMG-dəki əksər reaksiya şablonu tərifləri ən azı 2 ‘R’ qrupu ehtiva etdiyindən, reaksiya şablonlarının birdən doqquz nisbətinin ekstrapolyasiyası, RMG-də müəyyənləşdirilmiş reaksiya şablonlarının təxminən 30-u tədqiq edilmiş verilənlər bazasından götürülməsini nəzərdə tutur.

RMG-də H-Abstraksiya reaksiya şablonunun tərifi [47]. R hər hansı bir yan zənciri göstərir

4 reaksiya eynidir. Bu hallarda, reaksiyanın bir hissəsi, CH singlet vəziyyətinin CH üçlü vəziyyətinə çevrilməsini təsvir edir. Hal-hazırda bu məlumatların standartlaşdırılmış molekulyar identifikatorlar vasitəsilə ötürülməsi mümkün deyil, nəticədə iki vəziyyət eyni hesab olunur.

11 reaksiya alqoritm tərəfindən uğursuzluq kimi qeyd edildi. Alqoritmdə iki səhv mənbəyi şəkil 5-də mavi rəngdə olan AAM və şəkil 5-də yaşıl olan reaktiv mərkəzin çıxarılmasıdır. AAM-ın tam bir xəritə yaratmağı bacarmadığı reaksiyalar belə deyildir. daha da təhlil edildi. Bu, 820 reaksiyanın 2-si və ya% 0,25-i ilə bağlıdır. Bu müvəffəqiyyət nisbəti, RDT üçün bildirilənə yaxındır [37], bir az adaptasiya edilmiş RDT-nin üzvi reaksiyalarla yanaşı piroliz reaksiyalarını idarə etmək üçün elastikliyini göstərir. RDT tərəfindən radikalların işlənməsini yaxşılaşdırmaqla yanaşı, ikinci vacib bir uyğunlaşma molekulları ayırd etmək üçün InChIs istifadə edildi. Molekulyar barmaq izlərinin [48] ilk istifadəsi üzvi molekullar üçün yaxşı işləyir, lakin radikallar üçün uğursuz olur. Molekülləri müqayisə etmək üçün sürətli bir metod olduğu halda, bunların tərifi müəyyən bir növ ilə ondan irəli gələn bir radikal arasında fərq qoymağı mümkünsüz edir, məs. metan və metil radikalından ibarətdir. Bu səbəbdən, Şəkil 17-dəki nümunə kimi müəyyən reaksiyaların eyni olduğu təsbit edildi. InChI-nin müəyyən edilə bilmədiyi hallarda barmaq izləri hələ də identifikator kimi istifadə olunur. Doqquz digər hadisə və ya% 1.1 üçün ikinci bir uğursuzluq bildirilir. Bu hallarda nasazlıq Şəkil 5-dəki “mexanizm qəbul edilə bilən” blok tərəfindən verilir. Hamısında, reaktivlərdə radikallar varsa, bu mexanizmdə iştirak etmə meyarlarına cavab verilməyib. Reaksiyaların təhlili göstərir ki, bu bəzi hallarda hesablanan eşlemeler ən azı inandırıcıdır, yəni xalis bazada radikalların iştirak etməməsi mümkündür. Bölmənin əvvəlində təsvir olunan test üsulu, 238 reaksiya şablonunun hamısının düzgün məhsulların meydana gəlməsi ilə nəticələndiyini göstərdi.

RDT-də radikal növlərin səhv yozulması. Reaktivlər və məhsullar ayrıca müqayisə olunur. Barmaq izləri radikalları ayırd edə bilmir, bu səbəbdən ikinci reaktivin birinciyə bərabər olduğu qəbul edilir. Eyni məhsullar üçün də olur

1,5 heksadien və metil butanoat modelinin müqayisəsi

Alqoritmin son sınağı dərc olunmuş reaksiya şəbəkələrinin təhlili və müqayisəsidir. İdeal vəziyyətdə, şəbəkələrin hər biri üçün, şəbəkənin yaradıldığı ilə eyni reaksiya şablonları müəyyən ediləcəkdir. Bir tərəfdən, 8610 reaksiyanı özündə birləşdirən 1,5-heksadienin [49] piroliz və oksidləşməsi üçün reaksiya şəbəkəsi analiz edilir. Digər tərəfdən, 20.220 reaksiya ehtiva edən metil butanoatın [50] piroliz üçün reaksiya şəbəkəsi analiz edilir. Hər iki reaksiya şəbəkəsi S-3.1-də təmin edilmişdir. Hexadiene şəbəkəsinin analizi reaksiya üçün ortalama 5.4 s olan Intel i7-6820HQ 2.7 GHz prosessorda təxminən 13 saat çəkdi. Hesablama vaxtının 95% -dən çoxu AAM-ın yaranmasına sərf olunur, ümumi analiz vaxtı əvvəlcədən təyin edilmiş xəritələrdən istifadə edildiyi təqdirdə reaksiya başına yalnız 0,21 saat və ya 0,1 saniyəyə düşür. Metil butanoat şəbəkəsi üçün bu, müvafiq olaraq 2.8 s və 0.22 s-dir, bu da xəritələrin hesablanmasına daha az vaxt sərf olunduğunu göstərir.

8610 heksadiyen reaksiyalarından 49 reaksiya və ya% 0.6'sına bir AAM təyin edilə bilmədi və ya təyin edilmiş xəritələmə səhv olaraq qiymətləndirildi. Şəbəkədən cəmi 803 reaksiya şablonu çıxarılır. Bunun 296-sı başqa bir reaksiya şablonunun əks hissəsidir. Ters şablon sayının ümumi şablon sayının yarısından bir qədər az olması düzgündür, çünki bəzi reaksiyalar üçün həm irəli, həm də əks yol eyni şablonu izləyir. Metil butanoat şəbəkəsi əhəmiyyətli dərəcədə daha çox reaksiya ehtiva edir, lakin bunlar şablon sayının yarısından çoxunu əhatə edir: 476-sı, bunlardan 215-i "əks" etiketlidir. Çıxarılan şablonların ətraflı icmalına S-3.2-də baxmaq olar. Böyük fərqin səbəblərindən biri aromatik kimyanın heksadien şəbəkəsinə daxil edilməsidir. Aromatik kimyəvi maddənin əhəmiyyətli bir hissəsi yaxşı öyrənilmiş reaksiyalar daxil olan əsas mexanizmlər vasitəsi ilə daxil edilmişdir [51, 52]. Bu reaksiyaların əksəriyyəti molekuldaxili reaksiyalardır və müxtəlif halqa quruluşlarını əhatə edir. Bu üzüklər müxtəlif ölçülü ola bilər və bir neçə bağ növü və ya element ehtiva edir. Hər bir fərqli üzük elementi, ölçüsü və ya istiqraz növü, ayrılmış şablon sayını böyük ölçüdə artıraraq ayrı bir şablon tələb edəcəkdir. Əvvəlki abzasa bənzər şəkildə, Şəkil 18, heksadiyen modeli üçün hər bir reaksiya şablonunu şəbəkədəki neçə reaksiyanın təmsil etdiyinin analizini göstərir. Metil butanoat modeli üçün məlumatlar eyni ümumi reaksiya siniflərindən istifadə edərək, Şəkil 19-da göstərilir. Hər iki vəziyyətdə də reaksiyaların böyük əksəriyyəti 5 əsas sinif və təxminən 16 alt sinif kimi təsnif edilə bilər. Bu alt siniflərin bəzilərində birdən çox şablon var, məsələn “karbon mərkəzli hidrogen abstraksiya” qrupu hidrogenin bir karbon atomu tərəfindən bir karbon, oksigen və ya hidrogen atomundan ayrılmasını təsvir edən şablonları qruplaşdırır. Hər iki halda da, hidrogen abstraktsiyalarını təsvir edən şablonlarda açıq bir üstünlük var. Heksadien şəbəkəsində analiz olunan reaksiyaların% 47-si hidrogen ayrılma reaksiyaları kimi təsnif edilə bilər, metil butanoat şəbəkəsində isə bu% 90-dır. Heksadien şəbəkəsindəki reaksiyaların təxminən 30% -ni və metil butanoat şəbəkəsindəki% 6-nı əhatə edən heksadiyen şəbəkəsindəki digər vacib reaksiya sinifləri hidrogen sürüşmələri, radikal rekombinasiyalar, əlavələr və beta çöküntülərdir. Müvafiq şəbəkələrdə bu şablonlar üçün təmsil olunan reaksiyaların sayı arasında əhəmiyyətli bir fərq müşahidə olunur. Beta çöküntüləri hər iki modeldə kifayət qədər yaxşı təmsil olunmasına baxmayaraq, metil butanoat şəbəkəsində molekul içi hidrogen abstraktsiyalarının, rekombinasiyaların və əlavə reaksiyaların nəzərə çarpacaq dərəcədə bir əksikliyi var. Müvafiq reaksiyalar, Genesys tərəfindən avtomatik olaraq yaradılan model hissəsinə aiddir. Buna görə bunlar əl ilə qurulmuş və məhdudlaşdırılmış şablonların nəticəsidir. Molekulyar hidrogen abstraksiyalarının şablonları çox ciddi məhdudiyyətlərdən istifadə edir. Bundan əlavə, metil butanoat modeli, beş və ya daha az karbon atomu olan növlərə diqqət yetirir və molekulyar daxili hidrogen abstraksiyalarının sayını məhdudlaşdırır. Əlavə və rekombinasiya şablonları reagentlərdə icazə verilən atom sayını məhdudlaşdırır. Bu, hər iki sistemin təbiətini əks etdirir. Daha ağır başlanğıc molekuluna və oksigen çatışmazlığına görə, heksadiyenin pirolizi, adətən vacib zəncir böyüməsi və aromatik maddələrin əmələ gəlməsi ilə nəticələnəcəkdir. Bu, çox sayda əlavə və rekombinasiya reaksiyasının uçotunu nəzərdə tutur. Metil butanoat piroliz, başlanğıc molekulun sistemə oksigen daxil etməsi səbəbindən çox fərqli bir sistemdir. Nəticədə oksidləşmə reaksiyaları daha qısa zəncirlər və CO / CO əmələ gəlməsinə üstünlük verir2, zəncir böyüməsi reaksiyalarının hesabını daha az vacib edir.

Heksadien modelindəki reaksiyaların paylanması. Xarici üzük qrupların əlavə bir xüsusiyyətini yaradır

Metil butanoat modelindəki reaksiyaların paylanması

Şəkil 18-in 16 qrupundakı şablonlar xaricində əksəriyyət çox az sayda təmsil reaksiyasına sahibdir. 16 əsas şablondan birinin əhatə etmədiyi məhdud sayda reaksiya nisbətən unikal şablonları təqib edir ki, bu da müxtəlif şablonlara səbəb olan tanınmış və olduqca spesifik baza mexanizmlərindən istifadə praktikasına uyğundur. Hexadiene mexanizminin avtomatik yaranması üçün kodlaşdırılan cəmi 108 reaksiya şablonu, 16 əsas şablon və daha bənzərsiz bəzi şablonlarla eyni reaksiyaları əhatə edir, lakin qalan qrupdakı 700 şablonu təsvir edə bilmir. Tamamilə avtomatlaşdırılmış reaksiya şəbəkəsi yaratma məqsədi güdülsə, bu, mövcud şəbəkələrdən və ya verilənlər bazalarından şablonların avtomatik çıxarılmasının vacibliyini bir daha göstərir.

Baza mexanizmlərinin kənarda qaldığı heksadiyen modeli üçün ikinci bir analiz aparılır. Bu, yalnız 108 kodlu reaksiya şablonlarına əsaslanan bir şəbəkə ilə nəticələnir. Bu şəbəkədən 97 reaksiya şablonu çıxarılır. Etiraf etmək lazımdır ki, bu kodlanmış reaksiya şablonlarının sayına tam bərabər deyil. Bununla birlikdə, kodlanmış reaksiya şablonlarından bir neçəsi eyni çevrilməni təsvir edir, lakin fərqli məhdudiyyətlər və kinetikalar təyin edilir və nəticədə bunlar ayrıca təyin olunur. Bu nüanslar reaksiya təhlili alqoritmi tərəfindən tutulmur. Kodlanmış reaksiya şablonlarına daha yaxından nəzər saldıqda, yalnız 88 fərqli çevrilmənin özünəməxsus şəkildə təsvir edildiyi öyrənilir. Özünəməxsus olaraq burada, bütün məhdudiyyətləri və əlavə məlumatları aradan qaldırdıqdan sonra eyni olmaq, çevrilmənin yalnız əsas təsvirini qorumaq deməkdir. Qalan fərq reaksiya şablonlarının spesifikliyindəki fərqlərdən yaranır. Məsələn, alqoritm bir karbon atomundan bir karbon radikalının iki növ hidrogen soyutmasını tapır. Birində heç bir heteroatom radikal olmayan karbonla bağlanmır, digərində radikal olmayan karbon ən yaxın qonşu kimi bir oksigenə sahibdir. Kodlanmış reaksiya şablonları və çıxarılan reaksiya şablonları ilə təsvir olunan kimya tədqiqatı, nəticədə eyni kimyanı təsvir etdiklərini öyrənir. Bu, avtomatik olaraq çıxarılan şablonların orijinal istifadəçi tərəfindən nəzərdə tutulmuş eyni kimyanı əhatə etdiyini və alətin etibarlılığını nümayiş etdirdiyini göstərir.


XÜLASƏ VƏ NƏTİCƏLƏR

Tədqiqat açıq şəkildə göstərir ki, əlilliyi olan səyyahlar hər səyahət rejimində bir çox maneələrlə qarşılaşırlar, baxmayaraq ki, dəyərsizləşmə, gəlir, avtomobil sahibliyi və bir sıra sosial-iqtisadi xüsusiyyətlər baxımından yaxşı məlumatlara sahib deyilik. Əlil insanlar əlillərə nisbətən daha az səyahət edir və daha çox hərəkətlilik problemi olduğunu bildirirlər, üstəlik, təxminən 2 milyon amerikalı özlərini evdə qaldıqlarını bildirirlər. Eyni zamanda, bu səyyahların qarşılaşdıqları əngəllər mütləq siyasət mübahisələrində, xüsusilə də ADA modal mandatlarına əsaslanan mübahisələrdə ən çox maraq görən maneələr deyildir. Məsələn, əlillərin üçdə birində ictimai nəqliyyat və ya ADA tərəfindən təyin olunmuş paratransit yoxdur. Bu xidmətlərdən istifadə edə bilən digər üçdə ikisi və # nadir hallarda bunlardan istifadə edir və ümumiyyətlə istifadə etməmələrini əlilliyi ilə günahlandırmırlar. Bundan əlavə, əlillər üçün ən böyük baryerləri yaradan səyahət rejimi, bütün digər rejimlərin uğurlu istifadəsi və fərdi hərəkətliliyi üçün lazım olan bir rejim idi.

Əksinə, əlil olan əksər səyahətçilər səyahətlərinin çox hissəsində bir avtomobildən istifadə etdiklərini, əksəriyyətinin isə həmin avtomobilin sürücüsü olduğunu söylədilər. Bu tapıntı təəccüblü olmaya bilər, çünki (1) ictimai nəqliyyatda gəzə bilməyən və istifadə edə bilməyən bir çox insan sürə bilər və sürə bilər; (2) avtomobil əlil olanlar və digər xalq üçün digər rejimlərdən daha çox rahatlıq və rahatlıq təmin edir. (və əlbəttə ki, əlillər üçün daha çox). Yaşlı insanlar arasında avtomobildən olan asılılıq xüsusilə təəccüblü idi, çünki bu, bir çox (lakin şübhəsiz ki, hamısı deyil) yaşlı sürücülər artdıqca zəifləmələr və / və ya əlillər səbəbiylə yaşlandıqca etibarlı sürməyə davam edə bilməyəcəklər. Bir çox yaşlı insan uzun müddət həyat tərzini qorumaq üçün avtomobildən asılıdır və sürməyi dayandırmaq məcburiyyətində qaldıqda ciddi hərəkət problemi ilə qarşılaşa bilər. Bu səbəbdən bir çox tədqiqat yaşlı sürücülərin sürücülük bacarıqlarını artırmaqla yanaşı sürücülük tapşırığını daha çox idarəolunan etmək üçün siyasət və proqramlar təklif etmişdir (məsələn, nəqliyyat vasitəsi və avtomobil yolu dəyişiklikləri ilə).

Əlillər üç icma əsaslı nəqliyyat mənbəyinə sahibdirlər: ictimai tranzit agentlikləri tərəfindən təqdim olunan, sayca sosial və insan xidmətləri agentliyi təminatçıları, habelə bələdiyyə təşkilatları tərəfindən təmin edilən və özəl sektor tərəfindən təmin edilən əlçatan tranzit və paratransit xidmətləri. Bu xidmət dəstlərinin hər biri az və ya çox dərəcədə qarşılanan mühüm ADA əlçatanlıq mandatları ilə qarşılaşır. Bununla yanaşı, hər bir rejimin əlavə maliyyə tapıla biləcəyi təqdirdə əlil səyyahlar üçün əlavə hərəkətlilik və giriş təmin etmək potensialı da vardır.

Bütün bu rejimlərdə giriş və hərəkətlilik 1990-cı ildə ADA-dan keçdikdən sonra əhəmiyyətli dərəcədə artarkən, hər bir rejimdə ADA uyğunluq problemləri var və əlil səyahətçilər üçün digər maneələr yaradır. Şəhər dəmir yolu sistemlərindəki bütün əsas stansiyalara hələ çatmaq mümkün deyil, açar stansiyalar əksər şəhər dəmir yolu sistemlərindəki bütün stansiyaların yalnız bir hissəsidir. Demək olar ki, bütün avtobuslara giriş mümkündür, lakin istifadəsi üçün əngəllər sürücü təlimi və nəzarət problemləri, həmçinin texniki xidmət problemləri ilə əlaqədardır.

Tamamlayıcı paratransit xidmətləri əvvəllər olduğundan daha çox mandatlarını yerinə yetirməyə yaxındır, lakin xərclər uyğunluqla artdıqca bir çox sistem xidməti minimuma endirdi, gediş haqqını maksimuma qaldırdı və uyğunluğu inkar edə biləcək ciddi sertifikatlaşdırma proseslərini başlatdı. başqaları üçün soyuq təsir yaradaraq həqiqi mənada uyğun insanlar. Bəlkə də daha vacibdir, əlillərin böyük əksəriyyəti müxtəlif səbəblərdən bir-birini tamamlayan paratransit xidmətlərindən istifadə edə bilmirlər. Bu, bu xidmətlərin bu səyyahların hərəkətliliyinin vacib bir hissəsi olduğuna və ya ola biləcəyinə dair yayılmış inancla kəskin şəkildə ziddiyyət təşkil edir. Reallıq budur ki, ictimai nəqliyyatdan istifadə edə bilməyən bir çox əlil də paratransit xidmətlərindən istifadə edə bilməyəcəkdir.

Bir çox bölgə, istifadə edə bilən əlillərə əvəzolunmaz bir həyat xətti təmin edən çoxsaylı icma əsaslı nəqliyyat sistemlərinə ev sahibliyi edir. Bununla birlikdə, bu sistemlərin hamısı əvəzolunmaz bir xidmət təqdim edərkən, bu sistemlərin bir çoxu (şübhəsiz ki, daha böyük) bunu könüllü mənbələrdən istifadə etmələrinə baxmayaraq, ADA paratransit provayderləri tərəfindən ödənilənlərdən daha ucuz olmayan bir xərclə təmin edirlər. Daha da əhəmiyyətlisi, bir çoxları çox az sayda müştəriyə məhdud xidmətlər, əksər hallarda yalnız xüsusi səyahət məqsədləri üçün təqdim edirlər. Üstəlik, bəzi kiçik icma mərkəzli provayderlərin, əlçatan nəqliyyat vasitələrinə ehtiyacı olan səyahətçilərə bərabər səviyyədə xidmət göstərmək üçün öz ADA öhdəliklərinə uyğun gəlmədikləri görünür. Ümumilikdə, araşdırmalar göstərir ki, bu tədarükçülərdən bəzilərinin xərclərini aşağı salmasına və effektivliyini artırmasına kömək etmək üçün yollar tapmalıyıq, getdikcə artan imkansız səyahətçilərin əhalisinin mobillik ehtiyaclarını ödəmək üçün icma əsaslı provayderlərin sayını genişləndirməliyik.

Piyada maneələri ən çox əlil olan səyyahların istinad etdiyi ən çox maneə olduğu üçün piyada şəbəkəsində də ciddi inkişaflar tələb olunur. Bütün dəlillər ADA-nın piyadalar (ümumi yol) sistemlərinə uyğunluğunun aşağı ola biləcəyini göstərir, çünki bu sahədə tətbiq oluna bilən tənzimləmələrdən məhrum olduğumuzdan, bir çox əlilin əlçatan bir avtobus dayanacağına gediş-gəliş marşrutundan məhrum olması. Tədqiqatlar, park, təhlükəsizlik və təhlükəsizlik strategiyalarının daha çox tətbiq olunmasını təşviq edərkən əlçatan və tam işıqlı piyada yollarının inkişaf etdirilməsinə və saxlanılmasına ehtiyac olduğunu göstərir.

Xüsusi nəqliyyat təminatçıları & # x02014, taksi və hava limanı servisləri də daxil olmaqla, # ADA səlahiyyətlərinə də sahibdirlər. Ancaq bəzi dəlillər bu təminatçıların bu mandatları yerinə yetirmək və ya mümkün olan xidmət səviyyələrini təmin etmək üçün məcbur edilməli və ya təşviq edilməli olduğunu göstərir. Operatorlardan ümumiyyətlə əlçatan taksi almaq və istismar etmək tələb olunmasa da, bir çoxları yerli qaydalar və ya yerli subsidiyalar (və ya hər ikisi) səbəbindən bunu edirlər. Lakin əlçatan taksilərin əlil səyyahlara edə biləcəkləri səviyyədə xidmət göstərdikləri aydın deyil.

Nəhayət, bütün dəlillər nəqliyyatın əlil səyyahların tam girişi və hərəkətliliyi üçün zəruri, lakin kifayət olmayan bir şərt olduğunu göstərir. Transportation planners must work in cooperation with both the public and the private sectors and with professionals in a variety of disciplines and service delivery systems (doctors and medical facilities educators and training facilities employment counselors and job search programs and a wide variety of human, medical, and social service agencies and providers) to address the access and mobility needs of a range of travelers with disabilities.


The BlueCoat Unified Agent has been built to provide security on the cloud. The Unified Agent client monitors the Internet Breakout IP being used by the user and switches from Active to Passive mode or vice versa depending on the company policy.

For example a company might have on-premise proxy servers. Therefore when the client uses the laptop inside the company network perimeter, the client falls into passive mode and lets the on-premise proxy servers handle the "washing" of the Internet traffic.

However if the client goes at home, or a hotel or any other place with a public Internet breakout IP which is not defined as a Corporate Internet IP by that company, the client will immediately switch to 'Active' state. That means that the client establishes an encrypted IPSec tunnel towards the nearest BlueCoat ThreatPulse data center and a proxy cloud server does all the security traffic "checking" on the cloud. Companies can sync their on-prem proxies to have the exact policy on the cloud but that is optional.

Additionally, companies that use the Unificed Agent can also define subnets / IP Addresses / URLs which are like an exception for the unified agent and that traffic goes direct to the destination without utilizing the IPSec tunnel (Split Tunnelling). The above environment is also known as Hybrid (utilizes both on-prem and cloud proxies)

Moreover you can have a pure cloud environment. A lot of companies do not have on-premise proxies and they use the Unified Agent both inside and outside the Company Network perimeter.All those are possible setups of the Unified Agent (plus many more of course).

The key advantage of the Unified Agent is that it provides extra security layers. When a client makes a request, it will go to the Cloud Proxy, the proxy will check if the content should be obtained based on the company URL policy (i.e. the company could be blocking porn, etc.). If it is OK, it will obtain the content and AV scan it using AV engines on the cloud from 3rd party vendors like Kaspersky, TrendMicro, Symantec etc. It will also optionally send the obtained data to a sandboxing environment if the file signatures are unknown. If everything is OK, it will deliver the content to the end-point client.

Back to your question, a lot could cause crashing of the actual application. In any case you should check with IT support of your company. You can also check the Windows logs as it will have application logs for the Unified Agent. Also the Unified Agent offers a "tracing" functionality if the crashing happens while you are visiting specific URLs, etc.


Conclusion

The base fare for SEPTA&rsquos City Transit Division is low compared with those in the other major cities in this report. But combined with the fee that the transit agency charges for transfers, which is high compared with those of the other cities, Philadelphians who make longer trips with multiple legs&mdashand, particularly, riders who do not have weekly or monthly passes&mdashmay face relatively expensive fares.

Due to the transfer fee and the higher fares charged on Regional Rail, the cost to reach any destination from various parts of the city is far from uniform. As a result, the fare structure&rsquos impact is felt unevenly depending on where people live and where they are going.

In general, low-income Philadelphians are relatively well-served by SEPTA&rsquos urban rail network, which runs close to where many of them live, and by the fare structure, as long as the goal is to reach central Philadelphia. But Philadelphia&rsquos jobs are dispersed throughout the city and the region, particularly at the low end of the salary scale. As a result, low-income residents traveling to work are disproportionately exposed to higher fares. Not having access to a car can exacerbate this vulnerability, particularly in certain low-income neighborhoods.

As declining ridership spurs transit agencies to re-examine their service, SEPTA, for its part, is reconsidering the design of its bus network while also completing the transition to its new smart card payment technology. In this evolving context, the fare structure is and will continue to be an important consideration in how riders use the system.


2 Related work

In the literature [7, 8], some matching algorithms that are based on geometric analysis methods have been introduced. For example, GPS points are positioned to the nearest road network nodes (point-to-point matching) or the nearest road segments (point-to-curve matching). Alternatively, a GPS trajectory is matched to the nearest continuous road segments (curve-to-curve matching). In addition to pure geometrical analysis, road network analysis is used in some of the algorithms in [7, 8]. After the road network analysis, an algorithm can be divided into two parts, namely, initial matching and subsequent matching. Initial matching determines the road segment to be matched through geometrical analysis, while subsequent matching selects candidate segments according to the previous matching result through both geometrical analysis and road network analysis. Candidate road segments are a set of segments consisting of the previously matched segment and the segments directly connected to it. Once candidate segments are identified, the best segment to be matched can be chosen through geometrical analysis. The test result of [8] shows that there is not much difference in the matching performance between pure geometrical analysis and geometrical analysis plus road network analysis, both with a matching accuracy of 66%-86% and a high mismatch rate at intersections—an important reason for low matching accuracy. The algorithms proposed in the above references are usually used for real-time matching, where the sampling rate of GPS signals is high and the algorithms can immediately address map matching and output the matching results as soon as GPS signals are received. The opposite of realtime matching is non-realtime matching. At this time, the sampling rate is relatively low, and the matching algorithm does not output a matching result for each GPS signal but instead outputs the result after receiving a certain number of signals. In [9], a non-realtime matching algorithm was proposed. This algorithm is different from curve-to-curve matching and functions by using the Fréchet distance to calculate the distance between the vehicle trajectory curve and road curve. However, since the essence of this algorithm is also geometric analysis, it is impossible to completely remove the defects of the geometric analysis method.

Considering the sensitivity of geometrical analysis to the geometric contour, the measurement noise and the sampling rate, many scholars have introduced some nongeometric methods in their studies. In [10, 11], MHT is used to improve the selection process of candidate road segments with a different approach from that in [7, 8]. Instead of assuming that the previous matched road segment is correct, the MHT method bases the current road network analysis on all the previous candidate road segments to establish a new set of candidate segments. MHT is helpful in avoiding continuous mismatches (the kth mismatch leads to the k + 1th one), thus playing a certain role in improving the matching performance at intersections and on parallel roads. In [12], a matching algorithm based on fuzzy logic theory was proposed and divided into initial matching and subsequent matching. This algorithm at first calculates the input values of the navigation system through geometrical analysis and road network topology analysis, then converts the input values into fuzzy memberships, and finally finishes matching by applying the fuzzy rules to fuzzy memberships. The most important aspect in this algorithm is determining the fuzzy memberships and fuzzy rules involving many parameters, whose values are determined by experience and by sample training based on establishing a neural network. One drawback of this algorithm is that the initial matching requires a longer time and will be restarted if the subsequent matching is wrong. In [5], a matching algorithm based on interval analysis and evidence theory was proposed. The approach takes the road network topology and road width into account, models the road width and GPS error through interval analysis, calculates the mass function, combines two types of evidence (one is predictive evidence derived from road network topology analysis the other is observable evidence derived from interval analysis) according to the combination rule of evidence theories, and finally determines the road segment to be matched in light of the combined evidence. The algorithm in [5] shares the same idea as MHT in the road network topology analysis and achieves a matching accuracy approximately 11% higher than that of the geometrical analysis method in [7, 8]. In recent years, the HMM-based matching algorithm has received attention from many researchers [6, 13–21]. This algorithm calculates the observation probability through geometrical analysis and the state transition probability through road network topology analysis and geometrical analysis, and finally chooses the road segment to be matched through the Viterbi algorithm or through its improved version. The strongest point of the algorithm is its insensitivity to abnormal data. In addition, it behaves well at a lower sampling rate. As reported in [6], the matching accuracy can reach approximately 85% during a 50-100 s sampling interval and even as high as 95% at a high sampling rate.

To summarize, geometrical analysis is the basis of any map-matching algorithm. Even in those advanced algorithms that employ nongeometrical analysis, the values derived from geometrical analysis are also important inputs. Road network topology analysis—especially that based on MHT—is a key approach to improve the map matching. At present, both the matching algorithms based on interval analysis and evidence theory and those that are HMM-based are characterized by MHT in the road network topology analysis. Road network accuracy and road width have become two important reference factors in any matching algorithm [3]. The HMM-based algorithm, which is insensitive to measurement noise and sampling rate, is fit for both realtime and non-realtime matching. In terms of non-realtime matching, this algorithm can correct historical errors and is less complicated to calculate than the algorithm based on Fréchet distance. The current studies on the HMM-based algorithm focus mainly on non-realtime matching, featuring a low sampling rate [6, 13–21]. This algorithm can be applied to the server of a dynamic navigation system to monitor vehicle routes or traffic flows. However, the client of a navigation system needs a realtime matching algorithm appropriate for a high sampling rate. Although the HMM-based matching algorithm adapts to this requirement, the matching algorithm cannot improve the accuracy by correcting historical errors unlike the non-realtime matching. For example, at the time k, the matching algorithm yields the wrong result. For the non-realtime matching, this error can be corrected by using the data collected later, and the corrected result can be accepted. However, for the realtime matching, this error, even when corrected, cannot be treated as a correct result. During the realtime matching with a high sampling rate, special attention must be paid to intersection environments that easily cause the mismatch because junction matching is the key constraint on algorithm performance [3]. The algorithm studied in this paper is an HMM-based algorithm that introduces the element of the intersection into the matching result and proposes a key concept—junction decision domain. This concept involves the model of the junction decision domain and the algorithm in that domain. Next, the HMM-based algorithm that is improved in this paper will be introduced.


1 milibar is approximately equal to 30 feet. This calculation is therefore also approximate but is good for airfield elevations to several hundred feet since we round to the nearest millibar.

Divide the airfield altitude in feet by 30 to get the number of millibars above MSL. Add this to the QFE to get QNH or subtract it from QNH to get QFE.

For example, the airfield elevation is 200 feet. Dividing by 30 gives us 6.66r. The QFE is 1023. Add 6.66 to get 1029.66 and round up to 1030 millibars, which is the QNH.

1 inch mercury is approximately equal to 900 feet. This calculation is therefore also approximate but is good for airfield elevations to several hundred feet since we round to the nearest hundredth inches.

Divide the airfield altitude in feet by 900 to get the number of inches above MSL. Add this to the QFE to get QNH or subtract it from QNH to get QFE.

For example, the airfield elevation is 300 feet. Diving by 900 gives us 0.33r. The QFE is 30.12. Add 0.33 to get 30.45 which is the QNH.

If the airfield elevation is below sea level, subtract rather than add and vice versa.

I just read about QNH and QFE so I thought I’d throw this out there to start the discussion. We don’t use QFE in the US but I think my logic is correct.

From the FAA Instrument Procedures Handbook

Barometric Pressure for Local Altimeter Setting (QNH)

A local altimeter setting equivalent to the barometric pressure measured at an airport altimeter datum and corrected to sea level pressure. At the airport altimeter datum, an altimeter set to QNH indicates airport elevation above mean sea level (MSL). Altimeters are set to QNH while operating at and below the transition altitude and below the transition level.

For flights in the vicinity of airports, express the vertical position of aircraft in terms of QNH or QFE at or below the transition altitude and in terms of QNE at or above the transition level. While passing through the transition layer, express vertical position in terms of FLs when ascending and in terms of altitudes when descending.

When an aircraft that receives a clearance as number one to land completes its approach using QFE, express the vertical position of the aircraft in terms of height above the airport elevation during that portion of its flight for which you may use QFE.

note that transition level is when you set the altimeter to a standard value. It varies by country. In the US it is 18,000' and 29.92 inches. Not relevant to this discussion.

In the US we don’t use QFE, but as a comment indicates, you would probably get that from the ATIS. If no ATIS is available, to convert QNH to QFE you would move the altimeter so that you decrease your altitude by the field elevation. Here’s an example:

My field elevation is 212'. If I set the altimeter to QNH it will show 212' as the altitude. To get QFE I need to change the altitude to 0'. In other words whatever altitude is showing on the altimeter, move the knob to make it show 212' less.

Note that when you turn the altimeter knob the altitude goes in the same direction as the pressure setting in the Kollsman window. In the US we use inches of mercury but the movement is the same: As an example, right now the altimeter setting at KSBP is 30.08. The setting at KSBA (62 nm away) is 30.01. If you fly to KSBA you would notice a change in altitude of -70 feet when you get the new altimeter setting from approach control.


Conclusion

This guide will help you get started on GCP and give you a broad perspective of what you can do with it.

By no means will you be an expert after finishing this guide, or any other guide for that matter. The only way to really learn is by practicing.

You are going to learn infinitely more by doing than by reading or watching. I strongly recommend using your free trial and Code Labs if you are serious about learning.

You can visit my blog www.yourdevopsguy.com and follow me on Twitter for more high-quality technical content.

Disclaimer: At the time of publishing this article, I don't work or have ever worked for Google. I wanted to organize and summarize the knowledge I have acquired learned via the Google documentation, YouTube videos, the courses that I have taken and most importantly through hands-on practice using GCP daily on my job.

All of this information is free out there. The figures, numbers, and versions that you see here come from the documentation at the time I am publishing this article. To make sure you are using up-to-date data, please visit the official documentation.

Aerospace Engineer by degree. I have always worked as a software engineer: previously at Amazon, developing Alexa, and currently at eBay. In my articles, I share my learnings in the tech industry.

If you read this far, tweet to the author to show them you care. Tweet a thanks

Learn to code for free. freeCodeCamp's open source curriculum has helped more than 40,000 people get jobs as developers. Get started

freeCodeCamp is a donor-supported tax-exempt 501(c)(3) nonprofit organization (United States Federal Tax Identification Number: 82-0779546)

Our mission: to help people learn to code for free. We accomplish this by creating thousands of videos, articles, and interactive coding lessons - all freely available to the public. We also have thousands of freeCodeCamp study groups around the world.

Donations to freeCodeCamp go toward our education initiatives and help pay for servers, services, and staff.


Videoya baxın: 214 NOMRELI AVTOBUSUN SURUCULERI QAYDALARI BELE POZUR (Oktyabr 2021).