Vairāk

Vai tīkla analītiķis izmanto jaunu tuvāko iespēju noteiktu maršrutu aprēķināšanai, bet citus neizmanto?


Es strādāju pie dažādu attālumu aprēķināšanas starp daudziem punktiem, izmantojot tīkla analītiķi, izmantojot ArcGIS 10.2. Izmantojot jauno tuvākās iespējas iespēju, man ir 100 000 iespēju un 100 000 incidentu, un es vēlos aprēķināt konkrētus maršrutus: 1. vieta līdz 1. vieta, 2. vieta - 2. vieta utt. Man nav svarīgi aprēķināt 1. vietu līdz 3. vietai vai 4 - Man rūp tikai attālums starp attiecīgajām vietām.

Es plānoju izmantot risinājumu, kurā sadaļā “Analīzes iestatījumi” iestatīju “Atrast iespējas” uz 100 000 un pēc tam, kad modelis ir pabeigts, vienkārši izdzēšu visus neatbilstošos rezultātus. Tas būtu daudz efektīvāk, lai gan, ja es varētu aprēķināt tikai 100 000, kas man rūp, nevis 10 miljardus, ko tā aprēķinās citādi. Vai ir kāds vienkāršs veids, kā to ierobežot, izmantojot jaunu tuvāko iespēju vai kādu citu tīkla analītiķa iespēju? Paldies.

Ekrānuzņēmumā ir redzama mana (iespējams) kļūdainā metode, kuru esmu mēģinājis izmantot testa gadījumā, kuru veicu pirms 100 000 darīšanas - kad man ir 5 telpas un 5 vietas, es lūdzu modelim atrast piecas iespējas, kas man dod 25 maršrutus , un tad es izdzēstu visus nebūtiskos.


Jūs vēlaties īsāko maršrutu starp punktu vienā slānī un īpaši pārotu punktu citā slānī. Tas nav tuvākais objekts, tas ir atsevišķas, atsevišķas maršruta problēmas. Risinājums būtu iteratīvs modelis / skripts, kas izveidotu maršrutu pārim, izgāztu to failā, pārietu uz nākamo pāri un izveidotu maršrutu, pievienotu jauno ceļu turēšanas failam un atkārtotu. Tuvākā iespēja ir viena punktu kopuma (starpgadījumu) grupēšana, pamatojoties uz to tuvumu citiem punktu kopumiem - attiecībām viens pret daudziem, nevis viens pret vienu.


Vai tuvākā veselības aprūpes iestāde tiek izmantota grūtniecības aprūpes meklējumos? Šķērsgriezuma salīdzinošā analīze par pašnovērtēto un modelēto ģeogrāfisko piekļuvi mātes aprūpei Mozambikā, Indijā un Pakistānā

Ir zināms, ka ceļojuma laiks uz aprūpi ietekmē veselības pakalpojumu izmantošanu. Parasti grūtnieces, kurām ir nepieciešams ilgāks laiks, lai nokļūtu veselības aprūpes iestādēs, dzemdē iestādēs. Nav skaidrs, vai modelētā piekļuve taisnīgi paredz neaizsargātību sievietēm, kuras meklē mātes aprūpi dažādos telpiskos apstākļos.

Mērķi

Šīs šķērsgriezuma analīzes mērķis bija (i) salīdzināt ceļa un aprūpes laiku, kā tas tika modelēts ĢIS vidē, ar pašu paziņotiem ceļojumu laikiem, ko sievietes meklējušas mātes aprūpi Kopienas līmeņa intervencēs preeklampsijas gadījumā: Mozambika, Indija un Pakistāna, un izpētīt pieņēmumu, ka sievietes meklētu aprūpi tuvākajā veselības iestādē.

Metodes

Sievietes tika intervētas, lai iegūtu aptuveno ceļojuma laiku uz veselības iestādēm (R). Tika modelēts arī ceļojuma laiks līdz tuvākajam objektam (P) (tuvākais objekta rīks (ArcGIS)) un laiks līdz objektam, kurā tika meklēta aprūpe (A) (maršruta tīkla slāņa meklētājs (ArcGIS)). Blanda-Altmana analīze salīdzināja telpiskās atšķirības starp modelētajiem un pašpārbaudītajiem ceļojuma laikiem. Tika analizētas variācijas starp brauciena ilgumu līdz tuvākajam objektam (P) ar modelētiem brauciena laikiem līdz faktiskajam objektam, kuram bija piekļuve (A). Tika izmantoti žurnāla pārveidoti datu salīdzināšanas grafiki mediānām ar lodziņu diagrammām, kas izvietotas sadalījumos.

Rezultāti

Modelētā ģeogrāfiskā piekļuve (P) parasti ir zemāka nekā piekļuve, par kuru ziņots pats (R), taču šīm attiecībām ir ģeogrāfija. Indijā un Pakistānā potenciālā piekļuve (P) salīdzinājumā ar ceļojuma laiku, par kuru ziņots pats (R) [P (H0: Vidējā starpība = 0)] & lt .001, vienošanās robežas: attiecīgi [- 273,81 56,40] un [- 264,10 94,25]. Mozambikā vidējās atšķirības starp abiem piekļuves rādītājiem ievērojami atšķīrās no 0 [P (H0: Vidējā starpība = 0) = 0,31, vienošanās robežas: [- 187,26 199,96]].

Secinājums

Piekļuves modelēšana veiksmīgi paredz potenciālu iedzīvotāju neaizsargātību. Atšķirības starp modelēto (P) un pašreģistrēto ceļojuma laiku (R) daļēji ir saistītas ar to, ka sievietes nemeklē aprūpi tuvākajās iestādēs. Modelēšanas piekļuvi nedrīkst skatīt caur ģeogrāfiski statisku objektīvu. Modelēšanas pieņēmumus, visticamāk, maina laika un / vai sociālkultūras iestatījumi. Piekļuves ģeogrāfiskā stratifikācija atklāj neproporcionālas atšķirību variācijas, uzsverot pieņēmumu dažādību telpiskajos iestatījumos.

Izmēģinājuma reģistrācija ClinicalTrials.gov, NCT01911494. Reģistrēts 2013. gada 30. jūlijā, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01911494


Apskatīsim vienkāršu diagrammu, lai saprastu jēdzienu. Apskatiet attēlu zemāk & # 8211

Apsveriet, ka šī diagramma parāda vietas pilsētā, kuru cilvēki parasti apmeklē, un ceļu, pa kuru gāja šīs pilsētas apmeklētājs. Apskatīsim V kā vietas un E kā ceļu, lai ceļotu no vienas vietas uz otru.

Mala (u, v) ir tāda pati kā mala (v, u) & # 8211. Tie ir nesakārtoti pāri.

Konkrēti & # 8211 Grafiki ir matemātiskas struktūras, ko izmanto, lai pētītu objektu un entītiju pāru attiecības. Tā ir diskrētās matemātikas nozare, un tā ir atradusi vairākus pielietojumus datorzinātnēs, ķīmijā, valodniecībā, operāciju izpētē, socioloģijā utt.

Datu zinātnes un analīzes laukā ir izmantotas arī diagrammas, lai modelētu dažādas struktūras un problēmas. Kā datu zinātniekam jums vajadzētu būt iespējai efektīvi atrisināt problēmas, un diagrammas nodrošina mehānismu, kā to izdarīt gadījumos, kad dati ir sakārtoti noteiktā veidā.

  • A Grafiks ir kopu pāris. G = (V, E). V ir virsotņu kopa. E ir malu kopa. E veido elementu pāri no V (nesakārtots pāris)
  • A DiGrāfs ir arī kopu pāris. D = (V, A). V ir virsotņu kopa. A ir loku kopums. A veido elementu pāri no V (sakārtots pāris)

Digrāfu gadījumā ir atšķirība starp "(u, v)" un "(v, u)". Parasti malas šādos gadījumos sauc par lokiem, lai norādītu virziena jēdzienu.

Ir paketes, kas pastāv R un Python, lai analizētu datus, izmantojot grafiku teorijas jēdzienus. Šajā rakstā mēs īsi aplūkosim dažus jēdzienus un analizēsim datu kopu, izmantojot Networkx Python paketi.

No iepriekš minētajiem piemēriem ir skaidrs, ka Graphs lietojumprogrammas datu analīzē ir daudz un plašas. Apskatīsim dažus lietošanas gadījumus:

  • Mārketinga analīze & # 8211 Grafikus var izmantot, lai noskaidrotu ietekmīgākos cilvēkus sociālajā tīklā. Reklāmdevēji un tirgotāji var novērtēt vislielāko mārketinga sprādzienu, novirzot savu vēstījumu caur ietekmīgākajiem cilvēkiem sociālajā tīklā
  • Bankas darījumi & # 8211 Diagrammas var izmantot, lai atrastu neparastus modeļus, kas palīdz mazināt krāpnieciskus darījumus. Ir bijuši piemēri, kad teroristu darbība ir atklāta, analizējot naudas plūsmu savstarpēji savienotos banku tīklos
  • Piegādes ķēde & # 8211 Diagrammas palīdz noteikt optimālos maršrutus piegādes kravas automašīnām, kā arī noliktavu un piegādes centru atrašanās vietas
  • Pharma & # 8211 Farmācijas uzņēmumi var optimizēt pārdevēja maršrutus, izmantojot grafiku teoriju. Tas palīdz samazināt izmaksas un samazināt pārdevēja ceļa laiku
  • Telecom & # 8211 Telekomunikāciju uzņēmumi parasti izmanto grafikus (Voronoi diagrammas), lai izprastu šūnu torņu daudzumu un atrašanās vietu, lai nodrošinātu maksimālu pārklājumu

2 Atbildes 2

To var diezgan viegli izdarīt, izmantojot brošūru-maršrutēšanas mašīnu. Inicializējot maršrutēšanas vadību, varat vienkārši iestatīt ceļa punktus savam latlngArray:

Šeit parādiet: false neļauj kontrolei parādīt karti, un tukšā funkcija createMarker ignorē noklusējuma marķierus, ko rada maršrutēšanas mašīna, tā vietā neko nedarot (lai gan marķieri tiktu noņemti, kad mēs noņemam vadību, tas tos vienkārši nemirgo ekrānā, kad ir atrasts maršruts).

Varat iegūt visas maršrutēšanas mašīnas rezultātu virsotnes, noklausoties maršruta izvēlēto notikumu, kas atgriezīs objektu IRoute, kurā ir visi maršruta virzieni un ģeometrijas. Novietojot .route.coordinates jaunā objektā L.polyline, maršruts tiks saglabāts apkārt, tāpēc mēs varam vienkārši atbrīvoties no maršrutēšanas vadības:

Ievietojot iepriekš minētos koda blokus savā .success atzvanīšanas funkcijā uzreiz pēc latlngArray aizpildīšanas, jums jānorāda vēlamais maršruts. Lūk, vijole, kas to parāda darbā:

Turklāt, ja maršrutēšanas vadīklu neizmantojat nekam citam un vēlaties, lai tā pilnībā netiktu parādīta (maršruta aprēķināšanas laikā joprojām var parādīties neliela balta vadības lodziņš), varat to vienkārši paslēpt CSS:


Rezultāti un diskusija

Tiek analizēta apakškopa no KEGG datu bāzes. Tiek atlasīti ieraksti R00002 – R01500, kopā sastādot 1110 reakcijas. 263 no tiem ir iesaistīti trīs vai vairāk reaģenti. Tīkla ģenerēšanas rīks Genesys ir ieprogrammēts, lai apstrādātu reakcijas ar vienu vai diviem reaģentiem. Tā kā atvasinātās veidnes tiks pārbaudītas, izmantojot Genesys, reakcijas ar vairāk nekā diviem reaģentiem tiek izslēgtas no analīzes, atstājot 847 reakcijas. Analīzes labad tiek ņemtas vērā tikai reakcijas uz priekšu. Precīzi reakcijas ID ir atrodami papildinformācijā (3. papildu fails) 1.1. Sadaļā.

Katrai reakcijai metodi pārbauda šādi. Atbilstošo veidni ekstrahē, pēc tam tiek izveidots 25 testa reakciju kopums. Šīs testa reakcijas tiek ģenerētas, izmantojot datu bāzes ierakstu, no kura tika izvilkta veidne, un pieejamo kartējumu šim ierakstam. Reaģentiem un produktiem pievieno un izņem nejaušus fragmentus tā, ka galu galā tiek iegūta atšķirīga reakcija, kurai ir tāds pats reaktīvais centrs. Veidne tiek izmantota programmā Genesys, lai izveidotu tīklu. Ja tika izveidota pareiza veidne, testa reakcijas produkti jāatrod ģenerētā tīkla sugās. Šo metodi shematiski attēlo 13. attēls. Jāatzīmē, ka, lietojot aprēķinātos kartējumus, testa precizitāte ir atkarīga no kartēšanas precizitātes. Nepareiza kartēšana var izraisīt kļūdaini pozitīvus testa rezultātus.

Testa reakciju jēdziena ilustrācija. Izmantojot aprakstīto algoritmu, tiek analizēts datu bāzes ieraksts un iegūta reakcijas veidne. Otrais solis ir jaunas “testa” reakcijas ģenerēšana, pamatojoties uz pieejamo kartēšanu. Izveidotais šablons tiek izmantots testa reakcijai, izmantojot Genesys. Ceturtajā posmā radītos produktus salīdzina ar gaidāmajiem testa reakcijas produktiem, kas konstruēti 2. solī

Analizētā kopa ļauj iegūt 238 reakcijas veidnes. Visu veidņu pārskatu var atrast S-1.2. Tas tiek samazināts līdz 185, kad tiek izslēgta iespēja iekļaut tuvāko kaimiņu heteroatomus. 14. attēlā parādīts, kā reakcijas tiek sadalītas pa dažādām veidnēm. 45% reakciju KEGG apakškopā ir aizvietotāji, no kuriem lielāko daļu var klasificēt kā hidrolīzes reakcijas. Tas nenozīmē, ka reakcijas veidnes ar mazāk pārstāvjiem ir mazāk svarīgas. Retrosintētiskas analīzes gadījumā mērķis ir iegūt vienkāršākas molekulas. Funkcionālās grupas aizstāšana dažos gadījumos var būt noderīga, taču ierobežo iespējamo vienkāršošanu. Tāpēc ir jāiekļauj tādas veidnes kā paraugs, kas iegūts no ieraksta R00008 15. attēlā, kas ļauj veidot oglekļa – oglekļa saites. Šīs veidnes ar ierobežotu pārstāvošo reakciju skaitu ir tās, kuras, visticamāk, tiks ignorētas manuālas konstruēšanas un uzskaitīšanas gadījumā, parādot nepieciešamību automātiski sintezēt veidnes no datubāzes retrosintēzes kontekstā. Veidņu derīgums neaprobežojas tikai ar datubāzē sastopamajiem gadījumiem, jo ​​tos var attiecināt uz visiem reaģentiem, kas atbilst veidnes kritērijiem.

Pārskats par veidņu veidiem, kas iegūti no KEGG datubāzes ierakstiem R00002 – R01500. Zvana tālāk no centra grupas arvien specifiskākas reakcijas veidnes

KEGG ieraksts R00008. Oglekļa – oglekļa saites veidošanas reakcijas piemērs

Neviens gadījums netika atzīts par neveiksmi, lai gan 28 reakcijas tika apzīmētas kā identiskas. Visas 28 reakcijas bija izomerizācijas, kurās vienīgās atklātās izmaiņas ir izmaiņas R – S vai E – Z stereoķīmijā. Lai gan izmaiņas tiek atklātas un saglabātas visā ekstrakcijas laikā. Tas tiek zaudēts formalizācijas blokā, jo Genesys nav atbilstošu izmaiņu. Rezultātā Genesys reakcijas šablons netiks mainīts, un tāpēc tas tiek apzīmēts kā identisks. Tika konstatēts, ka katrs ekstrahētais reakcijas šablons ir saderīgs ar Genesys.

Trīs RMG kinētikas bibliotēkas apakšdatu bāzes, kopā 820 reakcijas, tiek analizētas, izmantojot iepriekšējā punktā aprakstīto metodi, lai salīdzinātu organisko reakciju veiktspēju ar pirolīzes un sadegšanas reakciju veiktspēju. Tā paša iemesla dēļ, kas minēts iepriekš, reakcijas ar trim vai vairāk reaģentiem ir izlaistas. Datu bāzes “C3” un “vinylCPD_H” ir lielāka tīkla daļas, kas izveidotas ciklopentadiēna pirolīzei [45]. “Dūlijs / metilformāts” satur informāciju par reakcijām, kas saistītas ar metilformāta sadedzināšanu / pirolīzi [46]. Papildu informācija par datiem sniegta S-2.1.

Kopumā tiek iegūti 238 reakcijas šabloni, kas atbilst līdzīgai reakcijas šablonu attiecībai ar reakcijām, no kurām tie tiek iegūti, kā KEGG datu bāzei, taču tas ir daudz augstāks nekā 46 reakcijas šabloni, kurus RMG izmanto [47], lai aprakstītu pirolīzi un oksidēšanās reakcijas. Detalizētu informāciju par veidnēm var atrast S-2.2. Lai gan reakcijas veidņu skaitā ir lielas atšķirības, jāatzīmē, ka iegūtās reakcijas veidnes ir daudz specifiskākas. Piemēram, veidne “H_Abstraction” 16. attēlā sniedz lielu skaitu iespējamo kombināciju, norādot “R” grupas, kā tas tiek darīts šeit. Tā rezultātā rodas dažādas reakcijas veidnes ūdeņraža iegūšanai no oglekļa atoma ar oglekļa centrētu radikāļu, no oglekļa atoma ar ūdeņradi centrētu radikāļu.… Ja ir arī skābeklis, rodas 9 dažādas reakcijas veidnes. Tā kā lielākajā daļā RMG reakcijas veidņu definīciju ir vismaz 2 ‘R’ grupas, reakcijas veidņu attiecības viens pret deviņi ekstrapolācija nozīmē, ka no izmeklētajām datu bāzēm tiek izgūti aptuveni 30 no RMG definētajiem reakcijas šabloniem.

H-Abstrakcijas reakcijas veidnes definīcija RMG [47]. R apzīmē jebkuru sānu ķēdi

4 reakcijas tika apzīmētas kā identiskas. Šajos gadījumos daļa reakcijas apraksta CH singleta stāvokļa pārveidošanos par CH tripleta stāvokli. Pašlaik šo informāciju nav iespējams pārsūtīt, izmantojot standartizētus molekulāros identifikatorus, kā rezultātā abi stāvokļi tiek uzskatīti par identiskiem.

11 reakcijas algoritms atzīmēja kā neveiksmes. Divi algoritma kļūdu avoti ir AAM, kas 5. attēlā ir iekrāsots zilā krāsā, un reaktīvā centra ekstrakcija, kas 5. attēlā ir zaļa. Reakcijas, kurām AAM neizveido pilnīgu kartēšanu, nav analizēts tālāk. Tas attiecas uz 2 no 820 reakcijām jeb 0,25%. Šis panākumu līmenis ir tuvu tam, kas ziņots par RDT [37], parādot nedaudz pielāgotā RDT elastību, rīkojoties ar pirolīzes reakcijām, kā arī ar organiskām reakcijām. Papildus tam, ka RDT uzlaboja radikāļu apstrādi, otra svarīga adaptācija bija InChI izmantošana, lai nošķirtu molekulas. Sākotnējā molekulāro pirkstu nospiedumu [48] izmantošana labi darbojas organiskām molekulām, bet radikāļiem neizdodas. Lai gan tā ir ātra molekulu salīdzināšanas metode, to definīcija padara neiespējamu atšķirt konkrētu sugu un no tās atvasinātu radikāļu piem. metāns un metilgrupa. Tāpēc noteiktas reakcijas, piemēram, piemērs 17. attēlā, tika identificētas kā identiskas. Pirkstu nospiedumi joprojām tiek izmantoti kā identifikators tajos gadījumos, kad nevar noteikt InChI. Par deviņiem citiem gadījumiem jeb 1,1% tiek ziņots par otru kļūmes veidu. Šajos gadījumos kļūmi izsaka “mehānisms pieņemams” bloks 5. attēlā. Visos no tiem netika izpildīti kritēriji, ka, ja reaģentos ir radikāļi, tiem jāpiedalās mehānismā. Reakciju analīze norāda, ka dažos gadījumos aprēķinātā kartēšana vismaz ir ticama, t.i., iespējams, ka neto bāzes radikāļi nepiedalās. Pārbaudes metode, kas aprakstīta sadaļas sākumā, parādīja, ka visu 238 reakcijas veidņu rezultātā tika izveidoti pareizie produkti.

Radikālu sugu nepareiza interpretācija RDT. Reaģenti un produkti tiek salīdzināti atsevišķi. Pirkstu nospiedumi nespēj atšķirt radikāļus, tāpēc tiek uztverts, ka otrais reaģents ir vienāds ar pirmo. Tas pats notiek ar produktiem

1,5-heksadiēna un metilbutanoāta modeļa salīdzinājums

Pēdējais algoritma tests ir publicēto reakcijas tīklu analīze un salīdzināšana. Ideālā gadījumā katram tīklam tiks identificētas tieši tādas pašas reakcijas veidnes kā tām, no kurām tīkls tika izveidots. No vienas puses, tiek analizēts reakciju tīkls 1,5-heksadiēna [49] pirolīzei un oksidēšanai, kas ietver 8610 reakcijas. No otras puses, tiek analizēts reakcijas tīkls metilbutanoāta [50] pirolīzei, kas ietver 20 220 reakcijas. Abi reakcijas tīkli ir paredzēti S-3.1. Heksadiēna tīkla analīze ilga aptuveni 13 stundas ar Intel i7-6820HQ 2,7 GHz procesoru, kas vidēji ir 5,4 s vienā reakcijā. Vairāk nekā 95% no aprēķina laika tiek iztērēti AAM ģenerēšanai, kopējam analīzes laikam nokrītot tikai līdz 0,21 h vai 0,1 s katrai reakcijai, ja tiek izmantoti iepriekš noteikti kartējumi. Metilbutanoāta tīklam tas ir attiecīgi 2,8 s un 0,22 s, kas norāda, ka kartējumu aprēķināšanai tiek tērēts mazāk laika.

No 8610 heksadiēna reakcijām 49 reakcijām jeb 0,6% nevarēja piešķirt AAM vai noteiktā kartēšana tika uzskatīta par nepareizu. Kopā no tīkla tiek izvilktas 803 reakcijas veidnes. No tiem 296 ir pretēji citai reakcijas veidnei. Pareizi, ja reverso veidņu skaits ir nedaudz mazāks par pusi no visu veidņu skaita, jo dažām reakcijām gan uz priekšu, gan atpakaļgaitā notiek viena un tā pati veidne. Metilbutanoāta tīklā ir ievērojami vairāk reakciju, taču tās aptver nedaudz vairāk nekā puse veidņu skaita: 476, no kurām 215 ir apzīmētas kā “reversās”. Detalizēts iegūto veidņu pārskats ir atrodams S-3.2. Viens no lielās atšķirības iemesliem ir aromātiskās ķīmijas iekļaušana heksadiēna tīklā. Ievērojama aromātiskās ķīmijas daļa ir iekļauta, izmantojot bāzes mehānismus, kas ietver labi izpētītas reakcijas [51, 52]. Daudzas no šīm reakcijām ir intra-molekulāras reakcijas un ietver dažādas gredzenu struktūras. Šie gredzeni var būt dažāda lieluma un satur vairākus saišu veidus vai elementus. Katram atšķirīgajam gredzena elementam, izmēram vai saites veidam būs nepieciešama atsevišķa veidne, kas ievērojami palielinās iegūto veidņu skaitu. Analogiski iepriekšējai rindkopai 18. attēlā parādīta analīze par to, cik daudz tīkla reakciju atspoguļo katru heksadienēna modeļa reakcijas veidni. Dati metilbutanoāta modelim ir parādīti 19. attēlā, izmantojot tās pašas vispārējās reakcijas klases. Abos gadījumos lielāko daļu reakciju var iedalīt 5 galvenajās klasēs un apmēram 16 apakšklasēs. Dažās no šīm apakšklasēm ir vairāk nekā viena veidne, piemēram, grupa “ūdeņraža oglekļa koncentrācija” grupē veidnes, kas apraksta ūdeņraža ieguvi ar oglekļa atomu no oglekļa, skābekļa vai ūdeņraža atoma. Abos gadījumos nepārprotami dominē ūdeņraža ieguves aprakstu veidnes. Heksadiēna tīklā 47% analizēto reakciju var klasificēt kā ūdeņraža ieguves reakcijas, bet metilbutanoāta tīklā tas ir 90%. Citas svarīgas reakcijas klases heksadiēna tīklā, kas aptver aptuveni 30% reakciju heksadiēna tīklā un 6% metilbutanoāta tīklā, ir ūdeņraža nobīdes, radikālas rekombinācijas, pievienojumi un beta izdalīšanās. Būtiska atšķirība tiek novērota starp šo veidņu pārstāvošo reakciju skaitu attiecīgajos tīklos. Lai gan beta izdalīšanās abos modeļos ir diezgan labi pārstāvēta, metilbutanoāta tīklā ir ievērojams trūkums intramolekulāro ūdeņraža abstrakciju, rekombināciju un pievienošanas reakciju attēlojumam. Atbilstošās reakcijas pieder modeļa sadaļai, kuru automātiski ģenerēja Genesys. Tāpēc tie ir manuāli veidotu un ierobežotu veidņu rezultāts. Veidnēs intramolekulārām ūdeņraža abstrahācijām tiek izmantoti ļoti stingri ierobežojumi. Turklāt metilbutanoāta modelis koncentrējas uz sugām, kurās ir pieci vai mazāk oglekļa atomu, ierobežojot iespējamo molekulāro ūdeņraža abstrakciju skaitu. Pievienošanas un rekombinācijas veidnes ierobežo reaģentos atļauto atomu skaitu. Tas atspoguļo abu sistēmu būtību. Smagākas sākuma molekulas un skābekļa trūkuma dēļ heksadiēna pirolīzes rezultātā parasti notiek svarīga ķēdes augšana un aromātisko vielu veidošanās. Tas nozīmē, ka jāņem vērā liels skaits pievienošanās un rekombinācijas reakciju. Metilbutanoāta pirolīze ir ļoti atšķirīga sistēma, jo sākuma molekula ievada sistēmā skābekli. Rezultātā radušās oksidēšanās reakcijas veicina īsāku ķēžu un CO / CO veidošanos2, padarot mazāk svarīgu ķēdes augšanas reakciju ņemšanu vērā.

Reakciju sadalījums heksadiēna modelī. Ārējais gredzens padara grupu papildu specifikāciju

Reakciju sadalījums metilbutanoāta modelī

Izņemot šablonus 18. grupas 16. grupās, lielākajai daļai ir ļoti maz pārstāvošo reakciju. Ierobežotais reakciju skaits, uz kuru neattiecas viena no 16 galvenajām veidnēm, seko salīdzinoši unikālām veidnēm, kas atbilst labi pazīstamu un ļoti specifisku bāzes mehānismu izmantošanas praksei, kas rada visdažādākās veidnes. Kopumā 108 reakcijas veidnes, kas tika kodētas heksadiēna mehānisma automātiskai ģenerēšanai, aptver tādas pašas reakcijas kā 16 galvenās veidnes un dažas no unikālākajām veidnēm, taču pārējā grupā nav aprakstītas aptuveni 700 veidnes. Tas vēlreiz parāda, cik svarīgi ir automātiski iegūt veidnes no esošajiem tīkliem vai datu bāzēm, ja ir paredzēta pilnībā automatizēta reakcijas tīkla ģenerēšana.

Otra analīze tiek veikta heksadiēna modelim, kurā bāzes mehānismi nav iekļauti. Tā rezultātā tiek izveidots tīkls, kura pamatā ir tikai 108 kodētas reakcijas veidnes. No šī tīkla tiek izvilktas 97 reakcijas veidnes. Jāatzīst, ka tas nav precīzi vienāds ar kodēto reakcijas veidņu skaitu. Tomēr vairākas no kodētajām reakcijas veidnēm apraksta to pašu transformāciju, taču tām tiek piešķirti atšķirīgi ierobežojumi un kinētika, kā rezultātā tās tiek definētas atsevišķi. Šīs nianses nav uztvertas reakcijas analīzes algoritmā. Tuvāk aplūkojot kodētās reakcijas veidnes, tiek uzzināts, ka unikāli aprakstītas tikai 88 dažādas transformācijas. Unikāli šeit nozīmē būt identiskam pēc visu ierobežojumu un papildu informācijas noņemšanas, saglabājot tikai transformācijas būtisko aprakstu. Atlikusī atšķirība rodas no atšķirībām reakcijas veidņu specifikā. Piemēram, algoritms atrod divu veidu ūdeņraža abstrakcijas no oglekļa atoma ar oglekļa radikāļu. Vienā no heteroatomiem nav savienojuma ar radikāļu oglekli, bet otrā neradikālajam ogleklim kā tuvākais kaimiņš ir skābeklis. Aprakstītās ķīmijas izpēte, izmantojot kodētās reakcijas veidnes un iegūtās reakcijas veidnes, uzzina, ka galu galā tās apraksta to pašu ķīmiju. Tas parāda, ka automātiski iegūtās veidnes aptver tieši tādu pašu ķīmiju, kādu bija domājis sākotnējais lietotājs, un tas parāda rīka uzticamību.


KOPSAVILKUMS UN SECINĀJUMI

Pētījumi skaidri parāda, ka ceļotāji ar invaliditāti saskaras ar vairākiem šķēršļiem visos ceļojuma veidos, lai gan mums trūkst labu datu pēc traucējumu smaguma pakāpes, ienākumiem, automašīnu īpašumtiesībām un daudzām sociālekonomiskām īpašībām. Cilvēki ar invaliditāti ceļo mazāk un ziņo par vairākām mobilitātes problēmām nekā tie, kuriem nav invaliditātes, turklāt gandrīz 2 miljoni amerikāņu apgalvo, ka ir mājās. Tajā pašā laikā šķēršļi, ar kuriem šie ceļotāji saskaras, ne vienmēr ir tie, kas politikas debatēs ir ieguvuši vislielāko atsaucību, jo īpaši debatēs, kuru centrā ir ADA modālie mandāti. Piemēram, trešdaļai cilvēku ar invaliditāti viņiem nav pieejams sabiedriskais transports vai ADA pilnvarots paratransits. Pārējās divas trešdaļas & # x02014, kam ir piekļuve šiem pakalpojumiem, tos reti izmanto un parasti nevaino to, ka viņi neizmanto savu invaliditāti. Turklāt ceļošanas režīms, kas cilvēkiem ar invaliditāti radīja lielākās barjeras, bija staigāšana, režīms, kas nepieciešams visu pārējo režīmu veiksmīgai izmantošanai, kā arī personīgā mobilitāte.

Turpretī lielākā daļa ceļotāju ar invaliditāti teica, ka lielāko daļu braucienu viņi izmantoja automašīnu, lielākā daļa kā šīs automašīnas vadītājs. Šis atklājums, iespējams, nav pārsteidzošs, jo (1) daudzi cilvēki, kuri nespēj staigāt vai izmantot sabiedrisko transportu, var un arī brauc, un (2) automašīna nodrošina lielākas ērtības un elastību nekā citi režīmi cilvēkiem ar invaliditāti, kā arī sabiedrībai kopumā (un, neapšaubāmi, vairāk cilvēkiem ar invaliditāti). Atkarība no automašīnas bija īpaši pārsteidzoša gados vecāku cilvēku vidū, un tas ir trauksmes cēlonis, ņemot vērā, ka daudzi (bet noteikti ne visi) vecāki autovadītāji nevarēs turpināt droši braukt, novecojot pieaugošo traucējumu un / vai invaliditātes dēļ. Daudzi vecāka gadagājuma cilvēki jau sen ir atkarīgi no automašīnas, lai saglabātu savu dzīvesveidu, un, ja un kad jāpārtrauc braukšana, viņiem var rasties nopietnas mobilitātes problēmas. Šī iemesla dēļ daudzos pētījumos ir ierosinātas politikas un programmas vecāku autovadītāju braukšanas prasmju uzlabošanai, kā arī braukšanas uzdevuma uzlabošanai (piemēram, pārveidojot transportlīdzekli un šoseju).

Cilvēkiem ar invaliditāti ir trīs sabiedriskā transporta avoti: pieejami sabiedriskā transporta aģentūru nodrošinātie tranzīta un paratransitēšanas pakalpojumi, neskaitāmo sociālo un cilvēku apkalpošanas aģentūru, kā arī pašvaldību organizāciju un privātā sektora pakalpojumi. Katram no šiem pakalpojumu komplektiem ir svarīgi ADA pieejamības mandāti, kas tiek izpildīti lielākā vai mazākā mērā. Tomēr katram režīmam ir arī iespēja nodrošināt papildu mobilitāti un piekļuvi ceļotājiem ar invaliditāti, ja var atrast papildu finansējumu.

Kaut arī piekļuve visiem šiem transporta veidiem un to mobilitāte kopš ADA pieņemšanas 1990. gadā ir ievērojami palielinājusies, katram režīmam ir ADA atbilstības problēmas, un tas rada citus šķēršļus ceļotājiem ar invaliditāti. Ne visas pilsētas dzelzceļa sistēmu galvenās stacijas vēl nav pieejamas, pat ja tās bija, galvenās stacijas ir tikai daļa no visām stacijām lielākajā daļā pilsētas dzelzceļu sistēmu. Gandrīz visi autobusi ir pieejami, taču šķēršļus to izmantošanai rada autovadītāju apmācība un uzraudzības problēmas, kā arī tehniskās apkopes jautājumi.

Papildu paratransit pakalpojumi ir tuvāk viņu pilnvaru izpildei, nekā tas bija agrāk, taču, tā kā izmaksas pieauga līdz ar atbilstību, daudzas sistēmas ir samazinājušas pakalpojumu līmeni līdz minimumam, paaugstinājušas cenas līdz maksimālajam līmenim un ieviesušas stingrus sertifikācijas procesus, kas, iespējams, ir lieguši tiesības uz cilvēki patiesi ir piemēroti, vienlaikus radot atdzišanas efektu citiem. Varbūt vēl svarīgāk ir tas, ka lielākā daļa cilvēku ar invaliditāti dažādu iemeslu dēļ nevar izmantot papildu paratransit pakalpojumus. Tas ir krasā pretstatā vispārpieņemtajai pārliecībai, ka šādi pakalpojumi ir vai varētu būt nozīmīga šo ceļotāju mobilitātes sastāvdaļa. Realitāte ir tāda, ka daudzi cilvēki ar invaliditāti, kuri nevar izmantot sabiedrisko transportu, arī nevarēs izmantot paratransita pakalpojumus.

Daudzos reģionos ir pieejamas dažādas sabiedrībā balstītas transporta sistēmas, kas nodrošina neaizstājamu glābiņu ceļotājiem ar invaliditāti, kuri tās var izmantot. Lai gan visas šīs sistēmas sniedz nenovērtējamu pakalpojumu, daudzas (protams, lielākās) no šīm sistēmām to dara par izmaksām, kas nav daudz lētākas nekā ADA paratransitēšanas pakalpojumu sniedzēju iekasētās izmaksas, kaut arī tās izmanto brīvprātīgo resursus. Vēl svarīgāk ir tas, ka daudzi sniedz ierobežotus pakalpojumus ļoti mazam klientu skaitam, bieži vien tikai īpašiem ceļojuma mērķiem. Turklāt daži mazāki kopienas pakalpojumu sniedzēji, šķiet, neatbilst viņu pašu ADA pienākumiem sniegt līdzvērtīgu pakalpojumu līmeni ceļotājiem, kuriem nepieciešami pieejami transportlīdzekļi. Kopumā pētījumi liecina, ka mums ir jāatrod veidi, kā palīdzēt dažiem no šiem pakalpojumu sniedzējiem samazināt savas izmaksas un palielināt to efektivitāti, vienlaikus paplašinot sabiedrībā izvietotu pakalpojumu sniedzēju skaitu, lai apmierinātu pieaugošās grūtībās nonākušu ceļotāju populācijas mobilitātes vajadzības.

Būtiski uzlabojumi gājēju tīklā ir nepieciešami arī tāpēc, ka gājēju barjeras ir šķēršļi, kurus visbiežāk min ceļotāji ar invaliditāti. Visi pierādījumi liecina, ka ADA atbilstība gājēju (publiskā ceļa ceļa) sistēmām var būt zema, jo mums šajā jomā trūkst izpildāmu noteikumu, kā rezultātā daudziem cilvēkiem ar invaliditāti trūkst pieejama maršruta uz pieejamu autobusu pieturu. Pētījumi liecina par nepieciešamību attīstīt un uzturēt pieejamus un pilnībā apgaismotus gājēju celiņus, vienlaikus veicinot lielāku autostāvvietu, drošības un drošības stratēģiju ieviešanu.

Privātajiem transporta pakalpojumu sniedzējiem & # x02014 ieskaitot taksometrus un lidostas vilcienus & # x02014 ir arī ADA mandāti. Daži pierādījumi tomēr liek domāt, ka šie pakalpojumu sniedzēji ir jāpiespiež vai jāmudina tos izpildīt minētās pilnvaras vai nodrošināt pieejamo pakalpojumu līmeni, kāds ir iespējams. Kaut arī operatoriem parasti nav jāpērk un jāpārvalda pieejami taksometri, daudzi to dara vietējo noteikumu vai vietējo subsīdiju (vai abu) dēļ. Tomēr nav skaidrs, vai pieejamie taksometri ceļotājiem ar invaliditāti nodrošina tādu pakalpojumu līmeni, kāds viņiem varētu būt.

Visbeidzot, visi pierādījumi liecina, ka pārvadāšana ir nepieciešams, bet nepietiekams nosacījums ceļotāju ar invaliditāti pilnīgai piekļuvei un mobilitātei. 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.


Secinājums

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.


Secinājums

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.

Atruna: 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.


Skatīties video: OMSI 2 - Chicago Downtown - Overview (Oktobris 2021).