أكثر

كيف يمكنني الحصول على الرسم البياني للملف الشخصي على ArcMap لعرض نقاط محددة؟

كيف يمكنني الحصول على الرسم البياني للملف الشخصي على ArcMap لعرض نقاط محددة؟


لدي حاليًا طبقتان:

1) DEM للتضاريس الحالية 2) مضلع في شكل متجه لحوض احتباس الماء في المستقبل

أحتاج إلى رسم مقاطع عرضية عبر هذا الحوض لقطع وتعبئة العجول في نهاية المطاف. أعرف بالفعل كيفية إنشاء ملف تعريف للتضاريس الحالية بناءً على DEM الخاص بي. ومع ذلك ، لا أعرف كيف يمكنني عرض منحنى الملف الشخصي النطاقات (أو على الأقل نقطتي البداية والنهاية) للحوض على الرسم البياني. هل هناك أي طريقة لدمج بيانات المتجه في ملف تعريف مرسوم لـ DEM؟ أو لجعل منحنى المظهر الجانبي يعرض النقاط المحددة التي تمثل نقطتي البداية والنهاية للحوض؟


إذا فهمت سؤالك بشكل صحيح ، فأنت تحاول معرفة ، في الرسم البياني لملف تعريف DEM الخاص بك ، حيث يبدأ وينتهي حوض الاحتفاظ بالمياه. إليك بعض الأفكار المخترقة:

ماذا لو قمت بتجفيف مضلع حوض احتباس الماء؟ بعد ذلك ، باستخدام نفس "القطع" الذي قمت بإنشاء ملف التعريف الخاص بك من DEM ، قم بإنشاء ملف تعريف للحوض النقطي عن طريق تبديل الطبقة على شريط أدوات التحليل ثلاثي الأبعاد (أفترض أن هذا هو ما تستخدمه ، كما هو موضح في فيديو Youtube الرائع هذا ).

بهذه الطريقة ، يكون لديك رسمان بيانيان للملف الشخصي ، أحدهما من DEM والآخر من الحوض النقطي ، باستثناء أن "الرسم البياني للملف الشخصي" من الحوض النقطي سيكون إلى حد كبير خطًا مستقيمًا - لكن المحاور ستكون هي نفسها في كلا الملفين الرسوم البيانية. قم بتصدير كل من الرسوم البيانية للملف الشخصي وتراكبها.

قد تكون قادرًا على معرفة نطاقات حوضك باستخدام Excel من خلال اللعب بالرسوم البيانية المتراكبة.


كيف يمكنني الحصول على الرسم البياني للملف الشخصي في ArcMap لعرض نقاط محددة؟ - نظم المعلومات الجغرافية

الأسئلة الشائعة حول تقرير ملف تعريف مجتمع COVID

موارد أخرى يمكنني استخدامها لفهم هذه البيانات

يدرج مشروع تتبع COVID هذا كأحد مجموعات البيانات التي يجب الاعتماد عليها عند توقفه عن العمل. يغطي منشور المدونة هذا من مشروع تتبع COVID هذه البيانات وهو ملخص جيد لكيفية ارتباطه بمجموعات البيانات الأخرى للحصول على صورة شاملة.

ما هي هذه البيانات ولماذا إصدار البيانات هذا مهم؟

يتكون "تقرير ملف تعريف المجتمع" من مكونين: ملف PDF وجدول بيانات Excel. كلاهما لمحات عن كيفية تأثير COVID على ولاياتنا ومجتمعاتنا ، وهذا إصدار مهم للبيانات المفتوحة لأن هذه التقارير والبيانات الموجودة فيها يتم تجميعها وإعدادها من قبل حكومتنا الفيدرالية لتوجيه الاستجابة الوطنية.

تحتوي هذه التقارير على عناصر بيانات جديدة ، وبعضها يمكن العثور عليه في ملفات الاستخدام العام (PUF) المتاحة على https://healthdata.gov/ ، ومتتبع بيانات COVID التابع لمركز السيطرة على الأمراض ، ومجموعات البيانات من بوابة HHS Protect.

بينما توجد العديد من لوحات معلومات COVID الخارجية الأخرى التي تكرر بعض البيانات المتاحة في تقرير ملف تعريف المجتمع ، فإن هذا التقرير موثوق به ، وهو أحد أكثر الوسائل شيوعًا لعرض بيانات الوباء بين الموظفين الفيدراليين الذين يتخذون قرارات حاسمة داخل الحكومة الفيدرالية. من وجهة نظر الحكومة الفيدرالية ، فإن تقرير ملف تعريف المجتمع هو "لوحة القيادة التي تقود استراتيجية الاستجابة للوباء".

ماذا يعني إذا كان العمود "أخضر" ، فهل هذا يعني أن COVID آمن في مجتمعي؟

لا يجب تفسير أي خلية "خضراء" في هذا أو الرسم في تقرير البيانات هذا على أنه يعني أن COVID لا يمثل مشكلة في منطقتك ، أو أنه لا ينبغي اتباع توصيات مركز السيطرة على الأمراض بدقة. توصيات CDC الخاصة بـ COVID واضحة وسهلة المتابعة ، وحتى عندما تكون مدينة أو منطقة معينة تعمل بشكل جيد بالنسبة لـ COVID ، فمن الآمن فقط التوقف عن اتباع بروتوكولات COVID عندما يتخذ مركز السيطرة على الأمراض هذا القرار.

ما مدى موثوقية هذه البيانات؟

تعكس هذه البيانات التقارير الأولية التي تم تقديمها إلى قاعدة بيانات HHS Protect وقواعد بيانات COVID-19 المركزية الأخرى. قبل الدخول إلى قاعدة بيانات HHS Protect ، يتم تعديل بيانات الإبلاغ هذه فقط لتصحيح الأخطاء الواضحة. على سبيل المثال ، إذا أبلغت المستشفى عن وجود 10 أسرة متاحة ومجهزة بوحدة العناية المركزة لأشهر ، ثم أبلغت فجأة أن لديها 23456789 سريراً ، تتم إعادة تعيين هذه القيمة إلى 10 ، بناءً على افتراض أن هذه كانت بيانات عرضية خطأ دخول من جانب موظفي المستشفى. عادةً ما تتضمن جهود تصحيح البيانات الاتصال بالمستشفيات / المعامل / الدول / etcs والتأكد من أن إصلاحات البيانات صحيحة في الواقع. وبخلاف تصحيحات البيانات هذه ، فمن غير المحتمل حدوث تعديلات أو فرض رقابة على محتويات البيانات الأساسية. قام مشروع تتبع COVID وغيره من المساهمين في مجموعة البيانات هذه بفحص إصدارات البيانات السابقة من قاعدة بيانات HHS Protect المركزية التي تعد مصدر العديد من هذه التقارير. إصدار البيانات ليس مثاليًا ، والتوقعات بأن البيانات الناتجة ستكون مثالية ليست معقولة. الإجابة الصحيحة على السؤال "هل البيانات موثوقة؟" ليس نعم او لا. كانت البيانات موثوقة بدرجة كافية لاستخدامها في تخطيط الاستجابة الفيدرالية لبعض الوقت وتستمر في التحسن كل يوم. اتساق التقارير مرتفع بما يكفي لإصداره على نطاق واسع للجمهور لعشرات الأغراض. توقع إعادة صياغة البيانات. نظرًا لأن المستشفيات ستقوم بتحديث التقارير السابقة إلى HHS ، ستقوم HHS بتحديث البيانات بنوع من إعادة الصياغة. سيحافظ هذا على الشفافية فيما يتعلق بكيفية التقاط بيانات التقارير للتغييرات بمرور الوقت.

ما هي التحذيرات والتحذيرات الخاصة بالبيانات الموجودة لهذه البيانات؟

هناك العديد من الأماكن التي توثق على وجه التحديد مشكلات البيانات مع "الإصدار" الحالي من التقرير. تتغير هذه التحذيرات بشكل متكرر مع تحسن جودة التقارير يومًا بعد يوم. لقطة البيانات هي "الأيام السبعة الأخيرة ، التي تم تحديثها اليوم" ، وتغطي تحذيرات البيانات مشكلات البيانات التي كانت معروفة خلال تلك الفترة الزمنية.

على وجه الخصوص ، تأتي بيانات الاختبار الواردة في التقرير مع عدد قليل من العلامات النجمية المهمة. يجب التعامل معها بحذر لأغراض الحسابات مثل اختبار إيجابية. على سبيل المثال ، لا تقدم جميع إدارات الصحة بالولاية بيانات مباشرة إلى الحكومة الفيدرالية. ثانيًا ، تحذر HHS من أن اختبار البيانات من فترة السبعة أيام الأخيرة مؤقت وقد لا يمثل مدى جميع الاختبارات في الولاية. الاختبارات السلبية ، على وجه الخصوص ، يمكن أن تستغرق وقتًا أطول للمعالجة من الاختبارات الإيجابية ، مما يؤدي إلى إيجابية اختبار عالية بشكل مصطنع حتى تتم إضافة تلك الاختبارات بأثر رجعي إلى المجاميع. أخيرًا ، في بعض الأحيان ، لن ترسل الدول بيانات الاختبار ، مما يؤدي إلى تقدير أقل من حجم الاختبار في تلك الحالات خلال فترة السبعة أيام الأخيرة. سيؤدي هذا إلى ظهور صفوف معينة من البيانات باللون الرمادي في التقرير. رؤية هذا يعني أن التقارير لم تكن موثوقة بما يكفي لتوليد البيانات التي يمكن اعتبارها موثوقة بالكامل.

نتيجة لذلك ، من الضروري التأكد من مراعاة تحذيرات البيانات هذه قبل الاعتماد على إصدار محدد من تقرير ملف تعريف المجتمع. يمكنك العثور على هذه التحذيرات في:

  • علامة التبويب "ملاحظات المستخدم" في إصدار Excel تحت عنوان "ملاحظات بيانات عالية الوضوح" و "تحذيرات بشأن تفسير البيانات في تقرير ملف تعريف المجتمع"
  • في الصفحة الأخيرة من ملف pdf
  • علامة التبويب "ملاحظات البيانات" في إصدار Excel

من أين تأتي هذه البيانات؟

تأتي البيانات المقدمة في جدول بيانات PDF و Excel من نظام HHS Protect. يقوم النظام بتجميع البيانات التي تم جمعها بواسطة أقسام التشغيل المختلفة ، بما في ذلك CDC و CMS و HRSA وغيرها. وفقًا لموقع HHS Protect الإلكتروني ، يجمع النظام حاليًا 200 مصدر بيانات. هناك العديد من "علامات التبويب" للبيانات داخل جدول بيانات Excel والعديد من صفحات البيانات في تقرير pdf. لكل منها مصادر بيانات مختلفة. قد يكون لبعضهم مصادر بيانات متعددة. في كثير من الحالات ، يتم تضمين توثيق معنى البيانات في الملف.

بشكل عام ، تشكل عمليات التجميع والحسابات على عدد قليل من مصادر البيانات الجزء الأكبر من التقرير:

  • حالات
  • بيانات الحالة المجمعة على مستوى المقاطعة والولاية التي أبلغت عنها الولايات إلى مركز السيطرة على الأمراض
  • الاختبارات
  • إذا أمكن ، يتم استخدام التقارير المقدمة من الإدارات الصحية بالولاية إلى نظام التقارير الإلكترونية للمختبر COVID-19 التابع لمراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها (CELR) لإجمالي الاختبارات على مستوى الولاية والمقاطعة. عندما لا يكون CELR متاحًا ، ستعمل الحكومات بدلاً من ذلك على الحصول على البيانات مباشرةً من المختبرات الأساسية في شركات الاختبارات المعملية والمختبرات داخل المستشفيات وما إلى ذلك. لاستخدامها على مستوى الولاية ، تتطلب HHS أن تتمكن الأقسام من تصنيف اختبارات الأمصال في مجاميعها يمكن استبعادها من التقرير. لاستخدامها على مستوى المقاطعة ، يجب أن تتضمن البيانات المعملية للولاية معلومات حول مقاطعة إقامة المستلم أو موقع مقدم الرعاية الصحية.
  • حيث لا يمكن استخدام بيانات وزارة الصحة ، يبلغ المجتمع عن بيانات الاختبار البديلة المقدمة مباشرة من المختبرات إلى HHS Protect ، والتي تقل عن العدد الإجمالي للاختبارات في المقاطعات أو الولايات.
  • على مستوى المقاطعة ، تعتمد البيانات في ME و MO و OH و OK و PR و WA و WY على خط أنابيب الحكومة الفيدرالية المباشر.
  • على مستوى الولاية ، تأتي البيانات الموجودة في ME و MO و OK و PR و WA من خط الأنابيب هذا.
  • الاستشفاء
    • تأتي هذه البيانات من البيانات التي أبلغت عنها المستشفيات مباشرة إلى الحكومة الفيدرالية أو من خلال الولايات عبر Teletracking أو HHS Protect.

    لم يتم توفير الإصدار الوطني لبيانات الاختبار على مستوى المقاطعة من قبل في أي مجموعة بيانات ، ولم يتم تجميعها بواسطة منظمة خارجية.

    هل يمكننا الحصول على ملفات أولية للبيانات الأساسية؟

    حاليًا ، هناك إصدارات ملفات أولية من البيانات الأساسية المتاحة لأنواع البيانات التالية. يمكن العثور على معظمها في قسم "ملاحظات البيانات" في إصدار Excel من التقرير ، أو الصفحات الأخيرة لإصدار PDF من المستند.

    هناك بعض أجزاء جدول البيانات التي لا تحتوي على بيانات أولية مكافئة. نتوقع أن تصبح هذه متاحة كبيانات أولية على مدار الأسابيع القادمة.

    • تعداد سكان المقاطعة / البيانات الديمغرافية لعام 2019: https://www.census.gov/data/datasets/time-series/demo/popest/2010s-counties-total.html
    • تعداد السكان / البيانات الديموغرافية في الولايات المتحدة لعام 2010 (أو 2020) يصعب تحديده: https://www.census.gov/newsroom/press-releases/2020/2020-island-areas-populations.html
    • السكان / التركيبة السكانية في بورتوريكو 2019 https://www.census.gov/data/datasets/time-series/demo/popest/2010s-detail-puerto-rico.html
    • المجالات الإحصائية الأساسية (CBSAs) ، والأقسام الحضرية ، والمناطق الإحصائية المجمعة (CSAs) من عام 2020: https://www.census.gov/geographies/reference-files/time-series/demo/metro-micro/delineation-files .لغة البرمجة
    • المركز الوطني لإحصاءات التعليم (NCES) نظام بيانات التعليم ما بعد الثانوي المتكامل (IPEDS) لمؤسسات بيانات التعليم العالي: https://nces.ed.gov/ipeds/datacenter/DataFiles.aspx؟goToReportId=7

    بيانات الحالة والوفاة في بورتوريكو من مركز علوم وهندسة النظم (CSSE) في جامعة جونز هوبكنز (JHU) والتي تقوم بتحديد مصادرها من خلال رابط ESRI https://bioseguridad.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html # / d7308c1abb4747e584329adf1215125e

    تم الحصول على الإصدارات السابقة من بيانات الحالة والوفاة من خلال USAfacts.org على وجه التحديد:

    • يتم الحصول على بيانات الاختبار إما من خلال نظام التقارير الإلكترونية للمختبر COVID-19 (CELR) أو مباشرة من المختبرات. لا تتوفر البيانات من CELR نفسها كبيانات أولية ، ولكن تقدم تنفيذ CELR متاح هنا: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/lab/electronic-reporting-map.html
    • تتوفر بيانات الاستشفاء COVID بشكل عام من بوابة HHS Protect العامة هنا: https://protect-public.hhs.gov/pages/covid19-module
    • توجد بيانات وصفية متاحة للمعدل في المستشفيات التي تم الإبلاغ عنها بنجاح في حماية HHS. هذه البيانات متاحة هنا: https://protect-public.hhs.gov/datasets/9f70e309bb324d3f96c49a3ead7be776/data
    • تتوفر أيضًا بيانات سعة مستشفى COVID على مستوى المنشأة ، ويمكنك معرفة المزيد عن الأسئلة الشائعة لهذه البيانات

    ما الذي يتضمنه إصدار إكسل من هذا التقرير؟

    ماذا يوجد في علامة التبويب ملاحظات المستخدم؟

    توفر علامة التبويب "ملاحظات المستخدم" ملخصًا لأهداف تقرير ملف تعريف المجتمع ، بالإضافة إلى المعلومات الفنية لضمان سهولة الاستخدام وتفسير نقاط البيانات الواردة في مستند Excel.

    تعرض علامة التبويب هذه بشكل بارز تاريخ إنشاء التقرير في الأصل.

    ماذا يوجد في علامة التبويب "نظرة عامة"؟

    تعرض علامة التبويب "نظرة عامة" إحصائيات موجزة وطنية عن الحالات والوفيات والاختبار ، جنبًا إلى جنب مع حسابات التغيير بالنسبة المئوية والمقارنات التاريخية. ويشمل أيضًا النسبة المئوية لمناطق FEMA و CBSAs (راجع السؤال عن "ما هو CBSA؟") ، والمقاطعات التي وصلت إلى عتبات معينة للفرد لهذه المقاييس. يتم شرح نظام الترميز اللوني في علامة التبويب Color Thresholds.

    ما هو موجود في علامة التبويب المناطق؟

    تعرض علامة تبويب المناطق ، التي تم تجميعها حسب مناطق FEMA العشر ، بيانات الحالة والوفاة والاختبار والاستشفاء وبيانات منشأة التمريض الماهرة اعتبارًا من الأسبوع الأخير. لكل نقطة من نقاط البيانات ، يحتوي الملف على اختلافات نسبية مطلقة أو نسبية عن الأسبوع السابق.

    ملاحظة: أدخل صورة مناطق FEMA هنا.

    ماذا يوجد في علامة تبويب الولايات؟

    تعرض علامة تبويب الولايات بيانات الحالة والوفاة والاختبار والاستشفاء ومرفق التمريض الماهر المجمعة حسب الولاية. لكل نقطة من نقاط البيانات ، يحتوي الملف على اختلافات نسبية مطلقة أو نسبية عن الأسبوع السابق. يتم أيضًا تعزيز البيانات على مستوى الولاية بمقاييس صحة المنطقة مثل معدل التطعيم التاريخي ضد الإنفلونزا حسب الفئات العمرية (0-4 5-12 13-17 18-64 65+).

    تعرض علامة التبويب CBSAs بيانات الحالة والوفاة والاختبار والاستشفاء ومرفق التمريض الماهر التي تم تجميعها بواسطة منطقة حضرية أو منطقة حضرية صغيرة. لكل نقطة من نقاط البيانات ، يحتوي الملف على اختلافات نسبية مطلقة و / أو نسبية عن الأسبوع السابق. تتضمن أمثلة نقاط البيانات الديموغرافية في علامة التبويب هذه على سبيل المثال لا الحصر حجم السكان ونسبة الالتحاق بالتعليم العالي إلى حجم السكان ومعدل الفقر والتركيبة السكانية للعرق / الإثنية. تعرض علامة التبويب هذه أيضًا عمود "منطقة الاهتمام" المحسوب الذي يحدد "النقاط الفعالة". يمكن العثور على شجرة القرار المستخدمة لإنشاء هذه التعيينات في الصفحة 23 من مستند PDF الخاص بتقرير ملف تعريف المجتمع.

    ماذا يوجد في علامة تبويب المقاطعات؟

    تعرض علامة تبويب المقاطعات بيانات الحالة والوفاة والاختبار والاستشفاء ومرفق التمريض الماهر المجمعة حسب المقاطعة. لكل نقطة من نقاط البيانات ، يحتوي الملف على اختلافات نسبية مطلقة و / أو نسبية عن الأسبوع السابق. تعرض علامة التبويب هذه أيضًا عمود "منطقة الاهتمام" المحسوب الذي يحدد "النقاط الفعالة". مثل علامة التبويب CBSAs ، فإنه يتضمن أيضًا بيانات ديموغرافية حول كل مقاطعة. يضيف عمودين للتنبؤ مستمدين من توقعات مجموعة CDC ، والتي تلخص العديد من التوقعات المقدمة إلى الوكالة.

    ماذا يوجد في علامة التبويب الفئات الأسبوعية؟

    كل أسبوع ، يتم تصنيف كل ولاية في الولايات المتحدة على أساس اختبار الإيجابية. يمكن العثور على تعريف فئات "أحمر / أصفر / أخضر" في "علامات تبويب حد اللون" بالإضافة إلى العناوين الموجودة في الجداول.

    ماذا يوجد في علامة التبويب القمم الوطنية؟

    لكل شهر ، تسرد علامة التبويب هذه اليوم الذي يحتوي على أعلى قيمة لحقل بيانات هام معين. يبدأ هذا الرسم البياني في أبريل (أي بالقرب من فجر البيانات الموثوقة).

    هناك نمط يجب ملاحظته وهو أن "أسوأ يوم" بالنسبة لعمود معين هو نفس يوم الأعمدة الأخرى "أسوأ الأيام" ، ولكن ليس دائمًا.

    بالنسبة للأشياء التي تتحسن بشكل عام بمرور الوقت (مثل معدلات الاختبار ، إلخ) ، فإن أسوأ يوم هو في كثير من الأحيان اليوم الأول من الشهر.

    ماذا يوجد في علامة التبويب التاريخية الوطنية؟

    هذا يتضمن تقدمًا أسبوعيًا (ينتهي يوم الاثنين) للحالات والوفيات والاختبارات. باستخدام هذا الرسم البياني ، من الممكن أن نرى كيف كان الوباء يتطور منذ أن بدأ التقاط البيانات في أسبوع 02/03/2020.

    ماذا يوجد في علامة التبويب ملاحظات البيانات؟

    علامة التبويب هذه عبارة عن علامة تبويب ثابتة تحتوي على بيانات وصفية حول مصادر البيانات الأساسية وملاحظات متعددة. العديد من هذه البيانات عبارة عن عمليات استيراد بيانات ثابتة ولن تتغير من يوم لآخر.

    في هذا القسم ، تعتبر "ملاحظات البيانات الديناميكية" ذات أهمية بالغة لأنها توضح بالتفصيل عدم تقديم بيانات الاختبار من الإدارات الصحية بالولاية - سواء كان ذلك بسبب عدم إشراك إدارة الصحة بالولاية بعد لتقديم البيانات إلى الحكومة الفيدرالية ، أو بسبب الولايات المتواجدة على متن الطائرة لم ترسل مؤخرًا بيانات الاختبار على الإطلاق. من الصعب تفسير بيانات الاختبار بشكل صحيح دون مراعاة هذه العوامل لأنها يمكن أن تؤدي إلى التقليل من عدد الاختبارات التي يتم إجراؤها.

    ماذا يوجد في علامة التبويب Color Thresholds؟

    علامة تبويب حدود اللون هي علامة تبويب ثابتة تشرح كيفية تطبيق الألوان في علامات تبويب أخرى. هذه علامة تبويب البيانات الوصفية وتفاصيل كيفية عمل جدول البيانات ، بدلاً من احتوائها على أي بيانات محددة.

    الغرض من علامة التبويب Color Thresholds موصوف في علامة التبويب Data Notes.

    ما هو مدرج في نسخة pdf من هذا التقرير؟

    تعرض الصفحة الأولى بشكل بارز تاريخ إنشاء الملف ، وتسرد جدول محتويات التقرير ، مدرجًا حسب رقم الصفحة.

    PDF الصفحة 2: السلاسل الزمنية الوطنية الصفحة 3: السلاسل الزمنية الإقليمية

    تُظهر هذه السلاسل الزمنية التقدم الأساسي لوباء COVID-19 بمرور الوقت. البيانات المحددة المعروضة هي:

    • تاريخ الحجم الإجمالي للحالات الجديدة
    • تاريخ إجمالي حجم الوفيات الجديدة
    • تاريخ اختبار النسبة المئوية الإيجابية
    • سجل الحجم الإجمالي لدخول المستشفى (والذي يتضمن الاختراقات لحالات COVID "المؤكدة" و "المشتبه بها".)

    توجد السلاسل الزمنية الإقليمية لتوضيح التأثيرات الإقليمية التي قد تكون مخفية في البيانات الوطنية. لاحظ أن هذه الرسوم البيانية تتحول أيضًا من تحليل الحجم الإجمالي إلى تحليل لكل 100 ألف ، باستثناء مخطط إيجابية اختبار النسبة المئوية ، والذي يبقى حسب الحجم الإجمالي.

    • تاريخ الحالات الجديدة لكل 100 ألف حالة
    • تاريخ الوفيات الجديدة لكل 100 ألف حالة
    • تاريخ النسبة المئوية لإيجابية اختبار الحجم الإجمالي والخطوط الإقليمية لنسبة الاختبار الإيجابية
    • تاريخ الحجم الإجمالي لدخول المستشفى (والذي يتضمن الاختراقات لحالات COVID "المؤكدة" و "المشتبه بها".)

    باستخدام هذا المخطط ، يمكنك رؤية تأثيرات متعددة:

    • تُظهر البيانات الوطنية بوضوح "موجة الصيف" و "موجة الشتاء" للوباء في جميع المقاييس الثلاثة الرئيسية للوباء ، والحالات ، والوفيات ، والقبول.
    • في بداية حالة الجائحة ، كان الإبلاغ عن حالات الاستشفاء أقل موثوقية من الإبلاغ عن الوفيات ، لذلك نرى عددًا أكبر من الوفيات ، نسبيًا ، من الحالات المبلغ عنها أو حالات الدخول إلى المستشفى. بمجرد حساب هذا الشذوذ في الإبلاغ ، من الواضح أن بيانات الحالات والوفيات ودخول المستشفيات تظهر جميعها ثلاث "طفرات" مختلفة من العدوى الوبائية.
    • يجب أن يتم تفسير "النسبة المئوية لإيجابية الاختبار" بحبة ملح. في بداية الجائحة ، كان الاختبار صعبًا ونادرًا. مع توفر المزيد من الاختبارات ، ويمكن إعطاؤها لعدد أكبر من الأشخاص بشكل عام ، مما يؤدي إلى انخفاض النسبة المئوية للإيجابية. الزيادات اللاحقة في النسب المئوية الإيجابية ، حيث أصبحت الاختبارات متاحة على نطاق واسع ، ستستمر في عكس مجموعات البيانات الثلاث الأخرى.
    • باستخدام التسلسل الزمني الإقليمي ، يمكنك أن ترى بوضوح مدى صعوبة إصابة نيويورك وأجزاء أخرى من الشمال الشرقي في بداية الوباء. يمكنك أن ترى أن الجنوب يتكون من مرحلتين ويمكنك أن ترى مدى تأثير الزيادة الحالية على الغرب الأوسط.

    صفحات PDF 4-9 صفحات التحليل الجغرافي

    وهي تمثل العديد من الخرائط الحرارية للبيانات الجغرافية على مستوى المقاطعة ، والتي توضح بيانات محددة على أساس إقليمي دقيق.

    • الصفحة 4: الحالات الجديدة والوفيات في آخر 7 أيام
    • الصفحة 5: حدوث الحالة وما إذا كانت تتحسن مؤخرًا
    • الصفحة 6: معدل الوفيات وما إذا كان يتحسن في الآونة الأخيرة
    • الصفحة 7: اختبر معدل الإيجابية وما إذا كان "يتحسن" مؤخرًا الصفحة 8: مجال الاهتمام
    • الصفحة 9: مجال الاهتمام المستمر

    بالنسبة للصفحات من 4 إلى 6 ، لن نعلق كثيرًا على التحليل لأنها سهلة التفسير نسبيًا وأي أنماط نشير إليها هنا ستكون غير صالحة في غضون أسبوع.

    بالنسبة للصفحة 7 ، هذه حالة أخرى يصعب فيها قياس التحسن هنا بسبب تأثير القاسم. سيؤدي إجراء المزيد من الاختبارات إلى خفض هذه النتيجة ، وهو أمر جيد ، لكن العدد الإجمالي للأشخاص الذين ثبتت إصابتهم بالإيجابية قد يظل سريعًا ... لذلك من الصعب معرفة كيفية تفسير ذلك بالضبط على أساس مستمر.

    تعتمد الصفحات 8-9 على طريقة التحليل الوبائي الموصوفة بعناية في الصفحة 23. بشكل أساسي ، هذه وجهة نظر مدمجة يتم استنباطها من خلال فحص أنماط محددة للغاية في حالات جديدة في منطقة معينة.

    صفحات PDF 10-12 المقاييس التاريخية الوطنية والإقليمية والولائية

    هذا هو التحليل الجدولي "التاريخي" لنسخة pdf من البيانات. يتوفر المزيد من البيانات قليلاً في إصدار Excel من التقرير ، لكن إصدار pdf يتضمن مخططات خط مؤشر مفيدة لكل صف من البيانات ، والتي تصور سريعًا آخر 8 أسابيع من التقدم لصف البيانات هذا.

    صفحات PDF 13-17 مخططات خط مؤشر لتاريخ مستوى الدولة

    هذا استخدام آخر لمفهوم خط المؤشر ، ولكن هذه المرة يتم وضع كل خط اتجاه صغير تقريبًا في مكان تكون فيه ولاية أمريكية على الصفحة. يرتبط كل خط مؤشر موضعيًا بالحالة المقابلة. تسميات الدول صغيرة ، لكن هذا يعطي طريقة سريعة لتلخيص "التاريخ الإقليمي" للمنطقة.

    • الصفحة 13: الاتجاهات في حدوث الحالات خلال الأسابيع الثمانية الماضية
    • الصفحة 14: اتجاه الوفيات لمدة 4 أسابيع وتوقعات الوفيات لمدة 4 أسابيع
    • الصفحة 15: الاتجاهات في النسبة المئوية الإيجابية (يصعب تفسيرها على أنها جيدة / سيئة)
    • الصفحة 16: اتجاهات دخول المستشفى لكل 100 سرير. يحتوي هذا المخطط على سطرين ، لكل من حالات القبول المؤكدة والمشتبه فيها. (أي ما إذا كان معروفًا على وجه اليقين أن المريض الذي تم قبوله كان مصابًا بـ COVID-19 عند الدخول)
    • الصفحة 17: الاتجاهات في استخدام أسرة المرضى الداخليين في المستشفى

    ملاحظة: يتوفر استخدام دقيق لوحدة العناية المركزة (على عكس البيانات العامة لاستخدام السرير) في ملف الاستخدام العام لسعة منشأة COVID-19.

    يجب التأكيد هنا على كلمة "توقع". كما هو الحال في التنبؤ بالطقس ، تصبح التنبؤات أقل موثوقية في المستقبل. هناك سبب وجيه لعدم عودة هذا المخطط "12 أسبوعًا إلى الوراء و 12 أسبوعًا للأمام". الطريقة المستخدمة لإجراء هذا التنبؤ هي "ملاءمة الشكل المكعب" ويتم وصفها بعناية في الصفحة 22.

    صفحات PDF 18-19 لتحليل العمر لإيجابية الاختبار وأيضًا حسب المنطقة.

    توضح هذه البيانات كيف تم اتباع نهج الاختبار. ربما على عكس الحدس ، فإن معدل إيجابية الاختبار في الأشهر الأخيرة أعلى بكثير لدى الأشخاص الذين تتراوح أعمارهم بين 12 و 17 عامًا. بالطبع ، السبب هو أنه إذا خضع شخص للاختبار في هذه الفئة العمرية ، فمن المحتمل أن يكون لديه أعراض شديدة ، نظرًا لأن هذه ليست فئة عمرية معرضة للخطر. لذا فإن هذا يعكس سياسة تختبر الأشخاص الكبار والصغار جدًا بمعدل أكبر.

    صفحات PDF 20-21 حالات بواسطة CBSA في مناطق العبء المرتفع والمتزايد

    هذه صفحة أخرى من إصدار pdf من التقرير ، حيث قد يحتوي إصدار Excel المكافئ على مزيد من المعلومات. لكن هذا الإصدار يحتوي مرة أخرى على خطوط مؤشر توفر معلومات تاريخية إضافية.

    مرة أخرى ، يستخدم مفهوم "العبء" لهذه الصفحات خوارزمية مجالات الاهتمام المستمر (AAOC) الموضحة في الصفحة 23 من ملف pdf.

    من أين تأتي قواسم السكان؟

    معظم القواسم مأخوذة من بيانات التعداد. يمكنك معرفة مجموعات بيانات التعداد المحددة التي تم استخدامها في علامة التبويب ملاحظات البيانات.

    لاحظ أن معظم بيانات التعداد حديثة جدًا ، وبالتالي من المحتمل أن تعكس السكان الحقيقيين ، لكن سكان الإقليم (لغوام ، إلخ) من عام 2010 وكان من الممكن أن يتغير عدد السكان بشكل كبير في ذلك الوقت.

    ما هو CBSA ولماذا يتم اختياره كمستوى تجميع؟

    يرمز CBSA إلى المنطقة الإحصائية الأساسية ويديرها مكتب الإدارة والميزانية الذي يركز على مناطق الدولة المتصلة عبر التنقل. صفحة ويكيبيديا الخاصة بـ CBSA قصيرة ولكنها دقيقة وهي مكان جيد للحصول على التفاصيل. يمكنك العثور على ملصق خريطة قابل للزووم متاح من census.gov

    تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية لـ CBSA على الخطط الإقليمية على مستوى الولاية في أنها تصحح "مشكلة المدن التوأم". على سبيل المثال ، توجد مدن كانساس سيتي وميزوري و [كانساس سيتي ، كانساس] في CBSA 28140

    بشكل عام ، عند التجميع في حقل "المدينة والولاية" للتحليل الجغرافي ، يكون غير فعال ، لأنه يتجاهل حقيقة أن المدن الكبيرة تميل إلى الاندماج مع المدن الكبيرة الأخرى (مثل دالاس / فورت وورث) وغالبًا ما توجد مدن صغيرة جدًا. داخل حدود المدن الكبيرة.

    تتمتع CBSAs بتسلسل هرمي ضمني لـ "Metropolitan Statistical Area (MSA)" ومنطقة Micropolitan Statistical Area (بلدة صغيرة).

    ولكن بالنسبة للتحليل التقريبي ، يكفي أن نقول إن صفًا واحدًا في جدول بيانات Excel "CBSA" يمثل "منطقة واحدة يتنقل فيها الأشخاص بانتظام ، حتى لو تجاوزت حدود الولاية".

    نتيجة لحقيقة أن العديد من صفوف بيانات CBSA تعبر خطوط الحالة ، لا يمكن تجميع البيانات الإقليمية المشفرة CBSA مرة أخرى في تجميعات البيانات على مستوى الدولة.

    لماذا يوجد "تأثير عطلة نهاية الأسبوع" على الحالات والوفيات الجديدة؟

    تحتوي العديد من المخططات ، خاصةً على إصدار pdf من تقرير ملف تعريف المجتمع ، على نمط بيانات يبدو أنه "تأثير عطلة نهاية الأسبوع". هناك نمط أسبوعي للعديد من أنماط بيانات COVID ، لكنه في الواقع انخفاض واضح في عدد الوفيات / الحالات / الاختبار / إلخ يومي الأحد والاثنين. من الصعب رؤية ذلك على الرسوم البيانية في ملف pdf ، لكن من السهل اكتشافه في البيانات الأساسية.

    تمت مناقشة هذا النمط على نطاق واسع في مشروع تتبع COVID ، وتعد مشاركة المدونة Daily COVID-19 Data Is about to Get Weird هي أفضل مكان لبدء قراءة نمط البيانات هذا وفهمه. المقال الآخر المهم الذي يجب قراءته هو هل هناك طريقة صحيحة لرسم خريطة لوفيات COVID-19 بمرور الوقت؟ المنشور الذي يناقش هذه المشكلة وغيرها من المشاكل التي تحدث بسبب حساب الوفيات كما يتم الإبلاغ عنها ، بدلاً من تاريخ الوفاة الفعلي.

    ما هي البيانات المفقودة حاليا من هذا التقرير؟

    هناك مجموعتا بيانات هامتان على الأقل نعتقد أنهما قد يتم تضمينهما في الإصدارات المستقبلية من هذا التقرير:

    • بيانات معدل الإنفلونزا
    • معدلات التطعيم (من الواضح أن خط أنابيب البيانات لهذا لا يزال قيد التطوير)

    قد يتم توفير مجموعات البيانات هذه في تقرير البيانات المركزي هذا أو قد يتم إتاحتها كإصدارات بيانات متميزة.

    في هذا السياق ، فهي تعني "معهد التعليم العالي"

    هل توجد بيانات عن توافر معدات الوقاية الشخصية ومستلزمات الرعاية الحرجة للعاملين في مجال الرعاية الصحية؟

    قد تحتوي بعض الولايات على هذه البيانات على لوحات المعلومات الخاصة بها ، على سبيل المثال (https://mn.gov/covid19/data/response-prep/response-capacity.jsp) ولكن إصدار البيانات هذا لا يتضمنها.

    ما هي "لوحات معلومات COVID" والبيانات الأخرى المتوفرة؟

    هناك العشرات من المواقع التي تسمح بتصفح بيانات COVID. ومع ذلك ، هناك العديد من الموارد الهامة التي تحاول دمج مجموعات البيانات الأولية وتنظيفها من البداية.

    • مشروع تتبع COVID https://covidtracking.com
      • تنزيل البيانات https://covidtracking.com/data/download
      • واجهة برمجة تطبيقات البيانات https://covidtracking.com/data/api
      • تتوفر مصادر البيانات من خلال التنقل لأسفل على أساس كل ولاية على "صفحة البيانات الرئيسية" https://covidtracking.com/data/
      • مصادر البيانات الأساسية https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/blob/master/README.md
      • تنزيل البيانات https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19
      • لوحة القيادة المحلية [https://www.covidactnow.org/]
      • API & amp تنزيل [https://apidocs.covidactnow.org/]

      لاحظ أن لوحات المعلومات هذه تعاونية وتتعاون بشكل متكرر لضمان جمع البيانات ومشاركتها بشكل صحيح. على سبيل المثال ، يستخدم CSSE في JHU مشروع تتبع COVID كمصدر لبيانات الحالات المستردة.

      لماذا تفشل الدول أحيانًا في إرسال بيانات الاختبار الحديثة

      هناك الكثير من الأسباب وهي تتغير بشكل متكرر. في كثير من الأحيان يكون هذا بسبب التحديات التقنية في قلب هذا ويمكن أن يحدث هذا في كل من الولايات والمختبرات.

      هناك جهود لإعطاء المزيد من السياق حول قضايا الإبلاغ عن البيانات التي من المحتمل أن تكون جزءًا من جهود الشفافية المستقبلية.

      ما أنواع الاختبارات التشخيصية التي يتضمنها التقرير؟

      في الوقت الحاضر اختبارات PCR.

      قد يتغير هذا مثل نماذج الاختبار الأخرى (مثل المستضد والمنزل).

      كيف يتم اختيار مواعيد الاختبارات؟

      هناك العديد من الخيارات ونقوم بتشغيل هذه المعلومات.

      في السابق ، كان هذا يديره USAFacts وتم نقل خط أنابيب البيانات هذا مؤخرًا إلى مركز السيطرة على الأمراض. هذه المهمة هي العمل مع إدارات الصحة الحكومية والمحلية للحصول على هذه البيانات.

      ما هو الموعد النهائي "للإبلاغ عن القطع"؟

      تعتمد صورة البيانات دائمًا على البيانات اعتبارًا من يوم التقرير. لكل نوع من البيانات ، يتم اختيار أطر زمنية مختلفة للبيانات مع الأخذ في الاعتبار التأخر في الإبلاغ عن البيانات الأساسية لنوع البيانات المحدد.

      يمكن أن تؤدي هذه العلاقة بين فترة البيانات التي يتم الإبلاغ عنها ولقطة البيانات اليومية إلى نتائج غريبة في أيام معينة. على سبيل المثال ، تُبلغ كاليفورنيا عن بعض البيانات على أساس أسبوعي ، مما قد يؤدي إلى نتائج غريبة عندما يتم إخراج البيانات على أساس يومي ، ولم يتم استلام تقرير كاليفورنيا لتلك الفترة الزمنية بعد. لإبراز بشكل أفضل عندما تكون البيانات مفقودة أو مفقودة جزئيًا ، سيظهر التقرير "رمادية اللون" للصفوف التي لم يتم الإبلاغ عنها بشكل كافٍ.

      يعد الوصول إلى موجز بيانات COVID اليومي تحسنًا كبيرًا في دقة بيانات COVID ، ولكنه يأتي بتكلفة. تتقلب صورة البيانات مع فشل أجزاء مختلفة من خط أنابيب البيانات أو تأخر التجربة.

      ملاحظة: قم بتحديث هذا السؤال لتفصيل الإطار الزمني النموذجي والتأخير لكل نوع من البيانات عند إصدار ملفات بيانات كافية للحصول على صورة صلبة لهذا.

      كيف يتم التعامل مع اختبار الإبلاغ عن الإخفاقات؟

      في المستقبل ، ستتحول صفوف البيانات هذه إلى اللون الرمادي.

      كيف يتم حساب "إيجابية" الاختبار؟

      يمكن القيام بذلك على أساس "لكل اختبار" وعلى أساس "لكل شخص". هناك ارتباط توضيحي ، على ما يبدو. أضف الارتباط هنا !!

      كيف يمكن أن يصل اختبار الإيجابية إلى أكثر من 100 بالمائة؟

      تشير الوثائق إلى أن معدل الإيجابية محدد بنسبة 100 في المائة ، ولكن لماذا قد يكون أكثر من 100 في المائة ، قبل الحد الأقصى. لماذا قد يحدث هذا؟

      متى يتم استخدام نظام CELR؟

      بالنسبة للسياق ، يتم نطق تقارير المختبر الإلكتروني لـ COVID-19 (CELR) مثل "الختم" كما هو الحال في "سد الشقوق" ، أي مثل "الشخص الذي يغطي الشقوق".

      يحدث الانتقال الفيدرالي إلى استخدام CELR في حالة ما عندما تكون الدولة قادرة على عزل اختبارات PCR الخاصة بها عن أنواع الاختبارات التشخيصية الأخرى.

      الدول التي تستخدم CELR

      تم إدراج هذا أيضًا كملاحظة بيانات ذات أولوية عالية على غلاف إصدار Excel من التقرير.

      المستشفيات التي تم تضمينها في إصدار البيانات هذا

      يستثني هذا البيان المستشفيات النفسية وإعادة التأهيل والمستشفيات الدينية غير الطبية. نحن نحقق في ما إذا كانت بيانات مستشفى VA و IHS مضمنة في إصدار البيانات ، لكننا نعتقد حاليًا أن هذه البيانات مضمنة.


      سجل اليوم!

      لا تفوت هذه الفرصة لمعرفة المزيد عن Enterprise Architect

      الجلسة 1

      ملبورن السبت 26 أبريل 08:00 صباحا
      نيويورك الجمعة 25 أبريل 18:00 مساءً
      لوس أنجلوس الجمعة 25 أبريل 15:00 مساءً
      لندن الجمعة 25 أبريل 23:00 مساءً
      أوكلاند السبت 26 أبريل 10:00 ص

      الجلسة الثانية


      تصفية بيانات LiDAR حسب الارتفاع فوق سطح الأرض

      في هذا البرنامج التعليمي ، سنستخدم CloudCompare (الإصدار 2.8 ، cloudcompare.org)

      عادةً ما تأتي السحب النقطية ليدار مع ارتفاعات فوق مستوى سطح البحر (أو بعض المسند الآخر) ، وهو كذلك
      مفيد للغاية. However, we can convert the Z-values into a height above the ground as way to add another layer of data so that we can measure things like average tree heights, examine building heights., or (one thing I do a lot) filter the points to so that we only see points in a specific height range above the ground. This last application is what we'll be covered here and it's really useful to examine river channels below dense vegetation.

      1. In CloudCompare, load your LAS file. Except the defaults for the popup's that come.
      2. If your point cloud has a lot of extraneous data (outside your area of interest), now is a good time to use the "Cross Section" or "Segment" tools to trim down the points to just the area you need. I usually leave a little around the edges.

      • The Range is 2.0 - 2.0
      • Use the Export option to create a new point cloud
      • Select the ground points in the DB Tree sidebar
      • In the "Edit" menu, select Mesh > Delaunay 2.5D (XY Plane)
      • Max edge length can be left at 0
      • Click OK to create the mesh
      • In the DB Tree select both the ground mesh and the segmented point cloud (using Control-Click on Windows to select multiple items)
      • Activate the "Calculate Cloud/Mesh Distance" tool in the toolbar
      • Leave the defaults and click "Compute" (This will take a little time. )
      • In the property sidebar, you can adjust the color ramp, and usually you'll need to adjust the bottom saturation value to zero.
        • Temporary adjustments can be made in the "SF Display Params" section of the Properties sidebar.
          • First thing to do is click on the Parameters tab and uncheck the "show NaN. " option. This will make points outside the range disappear.
          • Back on the "Display Ranges" tab, you can adjust the displayed range using the circle markers on the graph display. You can also enter specific values in the two text boxes at the top.
          • I usually change the saturation values to match the displayed range too. This ensures that your color ramp is maximized for the displayed data.
          • Click on the "Pick rotation Center" tool on the toolbar (Cross hair icon)
          • Click on a point in the middle of the area you want to look at.
          • As you move around you can do this as many times as you need to.

          12 comments:

          Thank you, just what I was looking for

          Lidar is a digital technology that used to measures the distance of a target using laser light. This technology can measures the distance so accurately. Further, the cost of this technology is very affordable. Lidar Calgary, Alberta

          One thing I have noticed about certain sites is that, even though they have tons of content, the site looks great and the headlines are eye catching is that the material is simply filler. It’s downright unreadable. You can forget it 6 seconds after you read it. Not the case with your post though, really enjoyed it reading it and it held my attention all the way through! أبقه مرتفعا.

          رائع! this is Amazing! Do you know your hidden name meaning ? Click here to find your hidden name meaning

          رائع! this is Amazing! Do you know your hidden name meaning ? Click here to find your hidden name meaning

          Lidar is a device used to measure the length and distance accurately. The measurement of lidar is so accurate. if you need the best lidar scanning service then you can visit our site. lidar scanner Calgary, Alberta

          Best Diploma College in Dehradun, Uttarakhand - Tula's Institute provides diploma to the students, Tula's Institute is one of Top diploma College In Dehradun, Uttarakhand, offering Diploma in Engineering.

          Executive Education Programmes IIM
          Second Wind ( Tsw) a niche Executive education from renowned, premier Indian and global institutions offers the best executive education programs for working Professionals

          dimeapp.in is one of the fastest Live cricket score app performing in the arena of Cricket match scores and You can choose any upcoming match of your choice to watch it over and get full insights over Match history.
          dimeapp.in is an Ads free cricket app which makes your cricket viewing experience even more exciting plus Accurate match odds with session updates, Search matches date-wise, team-wise, and series-wise too.
          dimeapp.in is 100% free to download and use an app for viewing All T20, ODI, Domestic and International women/men Test Matches and even IPLs and PSL. You can even watch the World Cup, Asia Cup and upcoming schedules of upcoming matches in this App.
          dimeapp.in is the No.1 rating app on our list. This app is a lifeline for cricket lovers. Not only, it is interactive & convenient-to-use software, but it furthermore wraps all aspects of cricket.
          It will give to the detailed stats, rankings & records, Precise odd-even sessions. Even it also helps to skillfully navigate team/date/year wise matches. It also provides daily articles & alerts on feverish cricket headlines.
          As per reviews and information on the Internet, we will recommend dimeapp.in for a cricket lover to satisfy their craving to know the scores fastest of fast that too with free-subscription & Ads-free.

          As one of the leading online nursing dissertation writing help, we assist the students so that they do not feel stuck in their dissertation. We possess versatile knowledge and expertise in drafting a nursing thesis.


          Other toolbar features

          The SWITRS GIS Tools can be accessed from the toolbar across the top of the map.

          Spatially Select Collisions

          One of the most powerful features of SWITRS GIS Map is the ability to Select Collisions of interest in a region, corridor or intersection. After selecting the collisions, you can review the statistics, create a collision diagram, or download the complete data files to conduct further analyses. There are three different ways to select collisions.

          By Drawing

          The drawing tool allows you to draw a shape around the collisions that you want to select. Choose either the Point, Multi-Points, متعدد الخطوط, Rect, Polygon، أو Free Hand tool. Click your mouse to draw around the collisions and let go to complete your selection.

          By Buffer

          The Select by Buffer tools can give more precise measurements. For example, you may want to select collisions within 25 feet of a corridor (left), or 75 feet of multiple intersections (right).

          1. Enter a buffer distance.
          2. Choose a shape. Hovering over a shape button provides a description (e.g. Point, Multiple Points, Line, etc.).
          3. Follow the on-screen instructions on the map.

          Select by Buffer: Polyline
          25 ft

          Select by Buffer: Multiple Points
          75 ft

          Create Collision Diagram

          Once you have spatially selected a subset of collisions, the Results box will show the option to Create Collision Diagram. This option will open a new browser window that attempts to show all the collisions with appropriate movement and collision type symbols in an interactive Google maps style. The user can then generate a single page diagram summary for printing. For more information on using the collision diagram tool, please refer to the separate help document Collision Diagram Tool User Guide.


          Misuse of scientific images

          Poor use of graphics can highlight trends that don't really exist, or can make real trends disappear. Some have tried to point out errors with the now widely accepted notion of climate change by using misleading graphics. Figure 5, below, is one such graphic that has appeared in print. The point drawn by the creator of this is that the bottom graph, which shows relatively little change in temperature over the past 1,000 years, disputes the top graph used by the Intergovernmental Panel on Climate Change that shows a recent, rapid temperature increase.

          الشكل 5: Poor use of graphical displays can confuse and obscure data.

          At first glance the bottom graph does seem to contradict the top graph. However, looking more closely you realize:

          • The two graphs actually represent completely different datasets. The top graph is a representation of change in annual mean global temperature normalized to a 30-year period, 1960-1990, whereas the bottom graph represents average temperatures in Europe compared to an average over the 20th-century.
          • In addition, the y-axes of the two graphs are displayed on differing scales – the bottom graph has more space between the 0.5° lines.

          Both of these techniques tend to exaggerate the variability in the lower graph. However, the primary reason for the difference in the graphs is not actually shown in the graphs. The author of the graphic created the image on the bottom using different calculations that did not take into account all of the variables that climate scientists used to create the top graph. In other words, the graphs simply do not show the same data.

          These are common techniques used to distort visual forms of data – manipulating axes, changing one of the variables in a comparison, changing calculations without full explanation – that can obscure a true comparison.


          Monitoring method based on GIS for submarine cable fault data

          With the growth and advancement of the times, people have more and more means of obtaining knowledge. In order to further increase the efficiency of information transmission and energy transport, people have started to lay cables on the seabed. The region of the sea is huge. Cable laying wi ll provide people with wider networks of information transmission and space. Various factors are unpredictable when laying submarine cables, making the precise work more complicated. It takes a lot of time and expense to successfully install the submarine cable, so it is important to ensure its safe operation. Combining the construction of submarine cables with geographic information systems may rely on visualization methods to combine geography and seabed map information and provide intuitive data for people to understand the situation of submarine cables. In order to minimize the uncertainty created by the U-boat environment for cable safety, this article incorporates knowledge of geographic information systems and uses electronic maps to detect the conditions of the U-boat in real time, and designs a device that can control U-boat cable accidents and provides cable security assistance.

          هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


          How to start using an API?

          Now we can collect everything that we learned together and create a step-by-step guide on how to use the API.

          1. Get an API key

          An API Key is a unique string of letters and numbers. You will need to add an API key to each request so that the API can identify you. In order to get an API key, you need to somehow register with the API server and enter your identity data. On the example of RapidAPI – you can choose the method of registration that will be convenient for you. This can be a username, email, and password Google, Facebook, or Github account.

          2. Test API Endpoints

          After we receive the API key, we can refer to the API endpoints (according to the rules in the documentation) to check if everything works as we expected. For this, we can use a REST client like Postman. In the case of RapidAPI, our life is much simpler. Immediately after registering with the RapidAPI service, we can go to the section of the API of our interest, subscribe to it, if necessary, then enter the necessary data directly on the API page and see the endpoint’s answer.

          3. Create your first App

          After we checked the endpoints and everything works as we expected, we can start creating the application, including calls to the necessary API. In this matter, RapidAPI can also simplify our lives. On the page of the API we need, we can use the Code Snippet block. We can choose your preferred programming language and immediately get the code that implements the task that we have just tested.

          Code snippets are now available through RapidAPI for such programming languages as:

          • NodeJS
          • بي أتش بي
          • بايثون
          • روبي
          • ج موضوعية
          • جافا
          • and C#

          (cURL & RapidQL snippets available as well).


          Basic concept of display calibration and profiling

          If you have previous experience, skip ahead. If you are new to display calibration, here is a quick outline of the basic concept.

          First, the display behavior is measured and adjusted to meet user-definable target characteristics, like brightness, gamma and white point. This step is generally referred to as معايرة. Calibration is done by adjusting the monitor controls, and the output of the graphics card (via calibration curves, also sometimes called video LUT [7] curves—please don't confuse these with LUT profiles, the differences are explained here) to get as close as possible to the chosen target.
          To meet the user-defined target characteristics, it is generally advisable to get as far as possible by using the monitor controls, and only thereafter by manipulating the output of the video card via calibration curves, which are loaded into the video card gamma table, to get the best results.

          Second, the calibrated displays response is measured and an ICC [5] profile describing it is created.

          Optionally and for convenience purposes, the calibration is stored in the profile, but both still need to be used together to get correct results. This can lead to some ambiguity, because loading the calibration curves from the profile is generally the responsibility of a third party utility or the OS, while applications using the profile to do color transforms usually don't know or care about the calibration (they don't need to). Currently, the only OS that applies calibration curves out-of-the-box is Mac OS X (under Windows 7 or later you can enable it, but it's off by default and doesn't offer the same high precision as the DisplayCAL profile loader)—for other OS's, DisplayCAL takes care of creating an appropriate loader.

          Even non-color-managed applications will benefit from a loaded calibration because it is stored in the graphics card—it is “global”. But the calibration alone will not yield accurate colors—only fully color-managed applications will make use of display profiles and the necessary color transforms.

          Regrettably there are several image viewing and editing applications that only implement half-baked color management by not using the system's display profile (or any display profile at all), but an internal and often unchangeable “default” color space like sRGB, and sending output unaltered to the display after converting to that default colorspace. If the display's actual response is close to sRGB, you might get pleasing (albeit not accurate) results, but on displays which behave differently, for example wide-color-gamut displays, even mundane colors can get a strong tendency towards neon.


          How to Use a Consumer Profile

          Once you have collected relevant information about your current and potential customers, creating consumer profiles that describe specific segments allow you to envision a person interested in your product. This gives you an in-depth understanding of:

          • What will motivate them to find your business.
          • The benefits they are looking for.
          • Where they are most likely to interact with your advertising.
          • The messaging that will best appeal to their needs and wants.

          Once you have a clear picture of the type of customers your business should be targeting, you can create an appropriate marketing strategy. Your ideal customer profile will help you pinpoint the who, where, and how to reach potential consumers interested in what your business has to offer.


          شاهد الفيديو: #10:الترميز بكل انواعه واظهار الدوائر النسبية والاعمدة وغيرها على الخريطة Symbology in ArcGIS