Daugiau

Sujungti linijas, kuriose „ArcGIS Desktop“ yra taškų funkcijų klasė?

Sujungti linijas, kuriose „ArcGIS Desktop“ yra taškų funkcijų klasė?


Turiu polilinijos funkcijų klasę ir taškų funkcijų klasę. Dvi eilutės iš polilinijos požymių klasės susijungia (dažniausiai jos yra užfiksuotos), kai taškų požymių klasėje yra taškas. Kai dvi eilutės susilieja tokiu būdu, man reikia sujungti šias dvi eilutes. Kadangi mano turimų duomenų kiekis yra gana didžiulis, man įdomu, ar yra modelis ar „python“ scenarijus, padedantys man tai padaryti daug greičiau nei rankiniu būdu.


Išbandyti šį:

  1. Suteikite visiems taškų elementams unikalų ID
  2. Naudokite erdvinį sujungimą, kad sujungtumėte taškines funkcijas su polilinijos ypatybėmis, naudodami šiuos parametrus: Tikslinės savybės: [Daugiabriaunių funkcijų klasė], Prisijungimo funkcijos: [Taškų funkcijų klasė], Prisijungimo operacija: ONE_TO_MANY. Jei kai kurie eilučių segmentai, kuriuos reikia sujungti, iš tikrųjų neliečia taško, naudokite atitikties parinktį: GALIMIAI
  3. Naudokite įrankį „Ištirpinti“, kad ištirptumėte 2 veiksme sukurtos polilinijos funkcijų klasės, turinčios tą patį ID, funkcijas į kelių dalių funkcijas. Vykdydami šį įrankį naudokite lauką, kuriame yra unikalus taškų funkcijų klasės ID, kaip ištirpimo lauką.

Atminkite, kad jei tarp linijų segmentų yra nedideli tarpai, galų gale tarpai vis tiek bus fiziškai, tačiau linijos segmentai vis tiek bus tos pačios daugiafunkcinės funkcijos dalis.


Daugiarūšis santykinės erdvinės prieigos vertinimo metodas, skirtas įvertinti erdvinį prieinamumą pirminės sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams

Dviejų pakopų plūduriuojančios baseino (2SFCA) metodai, kuriuose atsižvelgiama į kelias transporto rūšis, suteikia realistiškesnį prieinamumą nei vieno režimo metodai. Tačiau impedanso koeficiento naudojimas impedanso funkcijoje (pvz., Gauso funkcijoje) sukelia 2SFCA rezultatų neapibrėžtumą. Šiame dokumente siūloma patobulinti daugiarūšius 2SFCA metodus, įtraukiant erdvinės prieigos koeficiento (SPAR) koncepciją erdvinės prieigos matavimui. SPAR yra tam tikros vietos prieigos balo santykis su visų tyrimo srities prieigos balų vidurkiu. Buvo atliktas empirinis erdvinės prieigos prie pirminės sveikatos priežiūros gydytojų (PCP) tyrimas Albukerkės mieste, NM, JAV, siekiant įvertinti SPAR efektyvumą sprendžiant neapibrėžtumą, atsiradusį pasirinkus impedanso koeficientą klasikinėje Gauso varža. Mes naudojome „ESRI StreetMap Premium“ ir „General Transit Specification Feed“ (GTFS) duomenis, kad apskaičiuotume kelionės laiką iki PCP automobiliu ir autobusu. Pirmiausia sukūrėme du erdvinės prieigos balus - atitinkamai naudodamiesi skirtingais automobilių ir autobusų baseinų dydžiais - kiekvienai reikliajai gyventojų vietai: prieinamumo balas automobilių vairuotojams ir prieinamumo balas autobusų vairuotojams. Tada mes apskaičiavome tris atitinkamus aukščiau nurodytų balų erdvinės prieigos koeficientus kiekvienai populiacijos vietai. Jautrumo analizės rezultatai rodo, kad erdvinės prieigos balai labai skiriasi, kai naudojami skirtingi varžos koeficientai (p & lt 0,05), o SPAR išlieka stabilus (p = 1). Šio dokumento rezultatai rodo, kad erdvinės prieigos santykis gali žymiai sumažinti su impedanso koeficientu susijusius neapibrėžtumus daugiarūšio 2SFCA metoduose.


Sąskaitų faktūrų įvedimo apžvalga

Galite įvesti ir importuoti sąskaitas faktūras į mokėtinas sumas įvairiais būdais:

Neautomatinis sąskaitos faktūros įvedimas

Paprastai tiekėjo sąskaitas įvedate „Invoice Workbench“ arba „Quick Invoices“ lange. Įvesdami šias sąskaitas faktūras galite suderinti su pirkimo užsakymais. Informacijos apie šių langų skirtumus rasite kitame skyriuje „Sąskaitų faktūrų įvedimo skirtumai greitųjų sąskaitų lange“ ir „Sąskaitų faktūrų lentelė“.

Sąskaitų faktūrų darbo stalas: (Sąskaitų faktūrų paketų langas, Sąskaitų faktūrų langas, Paskirstymų langas ir susiję langai). Naudojamas bet kuriai sąskaitai faktūrai įvesti tiesiogiai į mokėtinų sumų sistemą. Naudokite tai vietoj greitųjų sąskaitų faktūrų, kai įvedate sudėtingas sąskaitas faktūras arba sąskaitas faktūras, kurioms reikalingas patvirtinimas internetu ir įsipareigojimų neįvykdymas. Taip pat naudojamas įvedant sąskaitą faktūrą, kurią reikia nedelsiant imtis, pvz., Sumokėti. Žr .: Pagrindinių sąskaitų faktūrų įvedimas į sąskaitų faktūrų darbo stalą ir sąskaitų faktūrų paketų įvedimas.

Greitųjų sąskaitų faktūrų langas: Naudojamas greitam, didelės apimties sąskaitų faktūrų įvedimui sąskaitoms faktūroms, kurioms nereikia didelio patvirtinimo ir numatytųjų nustatymų. Įvedę juos importuojate į mokėtinų sumų sistemą. Patvirtinimas ir numatytasis nustatymas įvyksta importuojant. Žr .: Sąskaitų faktūrų įrašų įvedimas greitųjų sąskaitų lange.

Šios funkcijos pabrėžia skirtumus tarp sąskaitų faktūrų darbastalio ir greitųjų sąskaitų faktūrų:

Įveskite išankstinio apmokėjimo tipo sąskaitas faktūras

Įveskite debeto pažymos tipo sąskaitas faktūras

Suderinkite kredito pažymas su sąskaitomis faktūromis

Apskaičiuokite mokesčius pagal sąskaitas faktūras

Internetiniai rezultatai matomi tik sąskaitos faktūros darbo vietoje Nors importuojant įvyksta šie dalykai, sąskaitos faktūros darbo vietoje galite matyti šių rezultatų rezultatus internete:

Mokesčių linijos ir paskirstymas

Automatinis nuoseklus kuponų numeravimas

Užduotys, atliekamos įvedant sąskaitą faktūrą tik sąskaitos faktūros darbastalyje Nors importavę greitąsias sąskaitas faktūras galite atlikti toliau nurodytas užduotis, naudokite sąskaitų faktūrų darbo stalą, jei norite atlikti kurią nors iš šių užduočių sąskaitos įvedimo metu:

Taikyti sulaikymus atskiroms sąskaitoms faktūroms

Taikyti sulaikymus suplanuotiems mokėjimams

Nepaisyti numatytojo tiekėjo mokėjimo prioriteto

Automatinis sąskaitų faktūrų sudarymas

Galite nustatyti, kad sistema automatiškai sukurtų periodines sąskaitas faktūras, pavyzdžiui, nuomos sąskaitas faktūras:

RTS sąskaitos faktūros. Jei „Oracle Purchasing“ naudojate funkciją „Grįžti į tiekėją“, sistema sukuria šias debeto pažymas tiesiogiai skiltyje „Mokėtinos sumos“.

Retrospektyvios kainų koregavimo sąskaitos faktūros. Jei „Oracle Purchasing“ vartotojai naudoja funkciją Retrospektyvus pirkimo užsakymų kainodaros nustatymas, sistema automatiškai sukuria koregavimo ir pirkimo kainos koregavimo sąskaitas faktūras.

Sąskaitų faktūrų importavimas

Galite importuoti sąskaitas faktūras arba sąskaitų faktūrų informaciją, kad sukurtumėte sąskaitas faktūras „Mokėtinos sumos“. Žr .: Išlaidų ataskaitų eksporto programa ir mokėtinos sumos Atviros sąsajos importo programa.

„Oracle“ interneto išlaidų ataskaitos: Išlaidų ataskaitos, kurias jūsų darbuotojai įveda naudodami žiniatinklio naršyklę.

Mokėtinų išlaidų ataskaitos: Išlaidų ataskaitos, kurias Mokėjimų skyriaus departamentas įvedė Mokėtinų išlaidų ataskaitų lange. Žr .: Išlaidų ataskaitos ir kredito kortelės, „Oracle“ mokėtinų sumų įgyvendinimo vadovas.

Kredito kortelės sąskaitos faktūros: Sąskaitos už darbuotojo kredito kortelės išlaidas. Kredito kortelių bendrovė siunčia jums šias sąskaitas faktūras. Žr .: Pirkimo kortelės integravimas.

EDI sąskaitos faktūros. Elektroninės sąskaitos faktūros perkeltos iš „Oracle e-Commerce Gateway“. Žr. „EDI Invound Inbound“ programos vykdymas, „Oracle e-Commerce Gateway“ vartotojo vadovas.

XML sąskaitos faktūros. Elektroninės sąskaitos faktūros perkeltos iš „Oracle XML Gateway“. Žr. XML sąskaitos faktūros, „Oracle“ mokėtinų sumų įgyvendinimo vadovas.

Sąskaitos iš išorinių sistemų. Sąskaitos faktūros, pvz., Sąskaitos faktūros iš senų sistemų, įkeliamos naudojant SQL*Loader. Žr .: „SQL*Loader“ naudojimas mokėtinų sumų atvirų sąsajų lentelėms užpildyti, „Oracle“ mokėtinų sumų įgyvendinimo vadovas.

„Oracle Property Manager“ sąskaitos faktūros: Nuomos sąskaitos faktūros perkeltos iš „Oracle Property Manager“. Žr. „Oracle Property Manager“ integracija.

„Oracle Assets“ nuomos mokėjimai: Lizingo mokėjimai perkelti iš „Oracle Assets“. Žr .: Turto integravimas.

Trečiųjų šalių mokėjimų palaikymas

Finansinis atsiskaitymas yra vienas iš pagrindinių verslo proceso komponentų. Tai paskutinis verslo sandorio užbaigimo žingsnis. Cikle „Pirkimas mokėti“ tiekėjai siunčia sąskaitas faktūras klientams, pristačius prekes ar suteikus paslaugas. Gavęs sąskaitas faktūras, kliento mokėtinų sumų skyrius patvirtina sąskaitas faktūras ir patvirtina jas apmokėti.

Atsiskaitymo metu tiekėjams atlikti mokėjimai paprastai priklauso nuo susitarimo, sudaryto tarp klientų ir tiekėjų dėl verslo sandorių vykdymo. Mokėjimai paprastai atliekami pirminiam tiekėjui, teikiančiam prekes ar paslaugas, tačiau gali būti numatytos specialios priemonės, pagal kurias tiekėjai gali nurodyti kitą šalį, už kurią turi būti sumokėta jų vardu. Kitų šalių tiekėjų vardu atlikti mokėjimai vadinami trečiųjų šalių mokėjimais.

Trečiųjų šalių mokėjimai padeda versle dalyvaujančioms šalims įskaityti savo įsipareigojimus jų nemokant. Tai sumažina tiesioginių lėšų judėjimą ir sandoriai yra lengvai atsiskaityti.

Kai klientai atlieka mokėjimus iš savo mokėtinų sumų sistemos, gali būti, kad tiekėjas nurodys atlikti mokėjimą kitai šaliai, tai yra trečiajai šaliai. Tokiu atveju pinigai pervedami trečiajai šaliai. Visais teisiniais tikslais, įskaitant 1099, jis laikomas mokėjimu pradiniam tiekėjui.

Mokėtinų sumų skyrius tvarko tiekėjo informaciją. Trečiųjų šalių mokėjimo santykių užmezgimas yra tiekėjo priežiūros veiklos dalis.

Mokėtinų sumų darbuotojas sąskaitų įvedimo metu taip pat gali turėti informacijos apie trečiąją šalį. Mokėtinų sumų darbuotojas gali turėti teisę nepaisyti trečiosios šalies įsipareigojimų neįvykdymo sąskaitos faktūros įrašymo metu.

Mokėjimų tarnautojas apdoroja mokėjimą už sąskaitas faktūras, kurias reikia sumokėti. Paprastai mokėjimų tarnautojas žino trečiųjų šalių tiekėjus, kuriems mokėjimai gali būti pervesti tiekėjo vardu. Mokėjimų skyrius turi teisę nepaisyti faktinės šalies, kuriai mokėjimas gali būti atliktas mokėjimų metu.

Ši funkcija leidžia atlikti šiuos veiksmus:

Užmegzkite trečiųjų šalių santykius

Numatytoji trečiosios šalies tiekėjo informacija kuriant sąskaitą faktūrą ir apdorojant mokėjimus

Nepaisyti trečiosios šalies tiekėjo informacijos sąskaitose faktūrose ir mokėjimuose

Numatytasis pervedimas į banko sąskaitą trečiosios šalies tiekėjui sąskaitose faktūrose ir mokėjimuose

Apdorodami mokėjimus trečiajai šaliai tiekėjui:

Naudojamas trečiosios šalies tiekėjo adresas, kai atspausdinamas mokėjimo proceso tipas

Lėšų pervedimui naudoja trečiosios šalies tiekėjo banko ir banko sąskaitos informaciją, kai mokėjimo procesas yra elektroninis

Susijusios temos


Sujungti linijas, kuriose „ArcGIS Desktop“ yra taškų funkcijų klasė? - Geografinės informacijos sistemos

Manau, kad šis pirmasis mano įrašas šiuose forumuose iš tikrųjų gali sukelti nedidelę sukrėtimo bangą per OSM bendruomenę, kuri kurį laiką gali atsiliepti. (bet aš galiu tai labai pervertinti )

Pastarąjį pusmetį uoliai dirbau prie „ArcGIS“ „OSM Renderer“. Manau, kad dabar rezultatai yra tokie geri, kad jie pagaliau pristatomi pasauliui.

*** Atminkite, kad tai yra ankstyvas pranešimas, tikroji įrankių dėžė,*kol kas*neprieinama internete. *** Taip pat žiūrėkite žemiau.

„ArcGIS“ OSM atvaizdavimo priemonė priklauso nuo „ESRI 's ArcGIS for Desktop“, o ypač „ESRI 's Open Source“ „OpenStreetMap“ „ArcGIS“ redaktoriaus, kuris priglobtas „GitHub“ (https://github.com/Esri/arcgis-osm-editor). Jis išplečia ESRI 's redaktorių su galimybe sukurti „Topografinius“ stiliaus „OpenStreetMap“ duomenų žemėlapius ir juos išvesti naudojant standartines „ArcGIS for Desktop“ parinktis į PDF kaip 100% vektorinį išvestį aukštos kokybės profesionaliam ofsetiniam spausdinimui arba tiesiog jūsų malonumui. savo stalinis spalvotas rašalinis spausdintuvas. Nors „Topografinio“ stiliaus žemėlapio, pagrįsto „OpenStreetMap“ duomenimis, idėja gali atrodyti pasibjaurėtina tiems, kurie gyvena šalyse, kuriose beveik nieko nėra suplanuota be kelių, daugelyje pasaulio šalių, ypač Europoje ir netoli didžiųjų miestų ir viso pasaulio miestų, pateikite daugiau nei pakankamai „turinio“, kad sukurtumėte įtikinamą „topografinį“ žemėlapį.

Atkreipkite dėmesį, kad šį atvaizdavimo įrenginį * kuriu nuo nulio * kaip asmeninį projektą laisvalaikiu, tačiau tai nėra & quota popietės arbatos projektas - toli gražu ne! Visiems, kurie kada nors bandė tai padaryti (ir manau, kad jų nėra tiek daug), jūs žinote, kaip tai gali būti sunku, ir daugybė problemų, kurias reikia spręsti svarstant „OpenStreetMap“ atvirų duomenų modelį. Dėkoju tiems iš jūsų, kurie dalyvavo ir dalyvauja kuriant numatytąjį „OpenStreetMap“ „OpenStreetMap“ atvaizdavimą „CartoCSS“ / „Mapnik“, nepaisant kartais apgailestaujančių, bet suprantamų problemų, kai susipažinote su techninėmis savybėmis, vis tiek manau, kad tai fenomenalus darbas! Kartais sunku susidoroti su OSM duomenų modelio ypatybėmis, kai atvaizduojama, ir „užgriozdinti“ žemėlapį tam tikroje pateikimo skalėje arba neleisti etiketėms pasirodyti keturis ar daugiau kartų, nes funkcijos gali būti rodomos keliuose „sluoksniuose“, kuriuos verta žymėti (istorinis, žemės naudojimo ir kt.). Todėl, norėdamas sukurti šį atvaizdavimą, perskaičiau daugybę „Wikipedia“ puslapių, kad suprasčiau „OpenStreetMap“ duomenų modelį ir sąmoningai priimčiau sprendimus, kaip išspręsti atvaizdavimo problemas. Be to, aš turėjau daug ekskursijų į „OpenStreetMap“ svetainę, „Tag Info“ ir „Overpass Turbo“ (beje, tai yra neįtikėtinai galingi įrankiai.), Kad galėčiau palyginti savo atvaizdavimo rezultatus su „Mapnik“ / „CartoCSS“ rezultatais ir informacija apie žymų naudojimą bei koreguoti atvaizdavimo taisykles remiantis stebėjimais ir neatitikimais.

„OSM Renderer“ įdiegta kaip „ModelBuilder“ / „Python“ įrankių rinkinys. Tai priklauso nuo aukščiau paminėto ESRI įrankių rinkinio, skirto preliminariam duomenų paruošimui ir atributų išgavimui iš *.OSM failų bei ESRI geografinės duomenų bazės sukūrimui, tačiau tai patobulina OSM atvaizdavimo taisyklės ir automatinis duomenų apdorojimas, kad būtų sukurtas topografinio stiliaus žemėlapis. Jame plačiai naudojamos SQL apibrėžimo užklausos, simbolių lygio piešimas ir (Maplex) žymėjimo parinktys, įskaitant etikečių išraiškas. „ArcGIS“ kartografinio stiliaus OSM atvaizdavimas yra pagrįstas „CartoCSS“ / „Mapnik“ atvaizdavimu, tačiau yra keletas esminių pakeitimų. Vis dėlto aš labai rimtai bandžiau laikytis numatytojo „OpenStreetMap“ svetainės atvaizdavimo, nes viskas turėtų atrodyti gana pažįstama jums visiems. Nenaudojami žiniatinklio komponentai ar anksčiau sukurti stiliaus lapai (aš „nukopijavau“ OSM standartines spalvas rankiniu būdu, naudodamas RGB reikšmes), todėl tai yra grynas darbalaukio sprendimas, kuriam nereikia jokių „ArcGIS“ serverio komponentams. Apdoroti duomenys saugomi kaip funkcijų klasės ESRI failų geografinėje duomenų bazėje arba įmonės geografinėje duomenų bazėje („PostGIS“, „Oracle“, SQL Server ir kt.). Tačiau man vis tiek reikia išbandyti pastarąją parinktį, nors nematau priežasties, kodėl ji neturėtų veikti, išskyrus galbūt „IO performance“ buteliuko kaklelį.

Išsamiai, o tai labai svarbu, „užsakovas“ nagrinėja sunkiausias OSM atvaizdavimo dalis, tai yra, pavyzdžiui, tinkamą kelių ir geležinkelių vaizdą atsižvelgiant į tai, kas eina žemiau arba virš kitų kelių ar geležinkelių (viadukų, tiltų, tuneliai). Kitas tokių atvaizdavimo pavyzdžių yra tas, kad jis filtruos visus požeminius pastatus ir stotis pagal OSM "lygio", "sluoksnio" arba "vietos" raktą, rodomas tik virš žemės.

Aš praleidžiu daugybę, iš tikrųjų nepaprastų valandų, viską derindamas. Nepaisant to, kaip ir atliekant bet kokį duomenų šaltinio, pvz., „OpenStreetMap“, atvaizdavimą ar bet kokią geografinę duomenų bazę, galų gale turi būti sudarytos pagrindinės dalys. Tiesiog neįmanoma visko perteikti, ir tai nėra pageidautina, o dėl pateiktų problemų, ypač kontūrinių pastatų išvaizdos, iš tikrųjų yra dėl pažįstamos „quottag-on-relationship“ ir „quottag-on-way“ problemos. Vis dėlto tai yra didelis būdas parodyti pagrindinį OSM duomenų bazėje esančių turtingų duomenų pasirinkimą.

Kadangi mano pagrindinis tikslas buvo sukurti atvaizdavimą, tinkantį kurti žemėlapius su topografiniu stiliumi „atrodyti ir jaustis“ pagrindine masteliu maždaug 1: 10 000 (išplėsti-iki maždaug 1: 50 000), tinkantį navigacijai „lauke“ kaip turizmo bazinis žemėlapis, aš specialiai nusprendžiau nepadaryti jokių objektų nepastoviems ar daugybei, kad būtų sukurtas protingas žemėlapis šiose skalėse. Pvz. nors tikroji pastato mažmeninės prekybos funkcija gali būti saugiai pavaizduota „statiniame“ topografiniame žemėlapyje, nes pastatai paprastai išlaiko tokį vaidmenį ilgą laiką / dešimtmečius, aš konkrečiai susilaikiau nuo bandymų pavaizduoti konkrečias parduotuvių rūšis (pvz., prekybos centrus, drabužius, bakalėjos parduotuves) arba parduotuvių pavadinimus žemėlapyje. Jų yra tiesiog daug, o vidutiniame mieste jie ateina ir išeina dešimtimis. Taip pat niekada nematote jų dėl panašių priežasčių oficialiuose topografiniuose žemėlapiuose, kurių tikslas yra skaityti tinkamas žemėlapis, tinkantis naršyti, o tai taip pat yra mano „OSM Renderer for ArcGIS“ tikslas.

Atvaizduotojas nėra visapusiškas „daugybės mastelių“ atvaizdavimas, kaip numatytasis „OpenStreetMap“ svetainės atvaizdavimas, aš specialiai sukūriau tam tikro masto diapazono spausdinimo įrankius (nors būsima žiniatinklio paslauga, pagrįsta visa tai, nėra fantomas ). Tačiau Romos (1: 10000), Sankt Peterburgo (1: 25000) ir Interlakeno (1: 50000) žemėlapiai iš tikrųjų rodo, kad su tam tikrais įspėjimais, pvz. persidengiančios ir ne visada taip gražiai perteiktos geležinkelio / greitkelių linijos, atvaizdavimas gali tarnauti labiausiai pageidaujamoms ir naudojamoms & quotopographic & quot; Įgyvendinau kai kurias ribotas priemones, pvz. kad tai palengvintumėte, nustatydami kelių „ArcMap“ funkcijų sluoksnių ar etikečių rodymo mastelius.

Stilius, kaip minėta anksčiau, yra laisvai pagrįstas „CartoCSS / Mapnik“, tačiau aš drąsiai įtraukiau kai kuriuos patobulinimus ar pakeitimus, palyginti su pagrindiniu „OpenStreetMap“ atvaizdavimu. Kai kurios „ArcGIS“ OSM atvaizdavimo funkcijos, į kurias galite atkreipti dėmesį pradėję tyrinėti žemėlapius, kuriuos įtraukiau į šį įrašą:

- Daugiau skirtumų pastatų tipuose. Pastatai, turintys mažmeninės prekybos funkciją, biurai, pramonė, sandėliai, garažai, pašiūrės, šiltnamiai / šiltnamiai ir kt., Dabar visi turi specifinį atvaizdavimą, leidžiantį, pavyzdžiui, & quotspot & quot; pagrindinę & quot; Kalverstraat & quot Sankt Peterburge, prie miesto kvartalų.
- Ypatingas dėmesys skiriamas daugeliui istorinių ir su turizmu susijusių savybių. Tokie dalykai, kaip atrakcionai, muziejai, pilys ir rūmai, dabar pasirodo žemėlapyje, nes naudojama atskira spalva (lašiša-tamsiai raudona-atrakcionams, violetinė-istorinei). Ypač tai žr. „Roma“ ir „Paryžius“ žemėlapiuose.
- Daugelio & quotski & quot; & quothike & quot Žiūrėkite & quot; Interlaken & quot; žemėlapį.
- Daugiau skirtumų geležinkelių tipuose. Šonai, atramos ir kiemai pavaizduoti skirtingai nuo pagrindinių linijų, o metro ir lengvasis geležinkelis taip pat pasižymi specifine simbolika, palyginti su pagrindine linija.
- Parama daugeliui patvirtintos naujos „Power“ schemos funkcijų, žr. „Roterdamo uosto žiočių“ žemėlapį ir ten esančią E.ON elektrinę, kuri kai kurias iš jų įgyvendina savo OSM žymėjime. Aš vis dar dirbu su kai kuriais aspektais.
- Galimas apreiškimas, o gal pirmasis pasaulis ?, yra išsami visų OSM atvaizdavimo sistemos teikiamų funkcijų legenda. Tai neabejotinai atskleidžia OSM duomenų modelio sudėtingumą ir kodėl tokie naudotojų klausimai kaip „Kodėl„ Mapnik “neatskleidžia X/Y?!/Kodėl nematau šios naujos žymos X/Y, kurią įvedžiau savo OSM redaktoriuje www.openstreetmap.org?", nėra taip paprasta atsakyti.

Tai tik žvilgsnis į mano atliktą darbą, pradėkite tyrinėti žemėlapius ir praneškite man, ką manote! Rekomenduoju „Adobe Reader“ priartinti 125%. Tai leis jums įvertinti pateiktą detalę ir šiek tiek apžvelgti. Atvaizduotojas pažodžiui pateikia šimtus skirtingų funkcijų. Tačiau viena pastaba: nors jūs manote, kad keliai rodomi & quotthin, jei esate įpratę atvaizduoti tik „OpenStreetMap“ žiniatinklio žemėlapius, jie iš tikrųjų yra arti realaus pasaulio pločio (neatsižvelgiant į „bulvaro“ tipo miesto kelius, tokius kaip Paryžius, arba šešias greitkelius, juosiančius miestus) ), kaip ir tikruose 1: 10 000 mastelio topografiniuose žemėlapiuose, ir jie atrodys gerai ir paprastai spausdintame žemėlapyje. Čia įtraukiau abi ekrano kopijas, kad „sužadintume apetitą“, ir tiesioginę nuorodą į vieną PDF, o kitus žemėlapius ZIP rinkmenose, kad būtų lengviau ir patikimiau atsisiųsti. Jie apima daugybę gerai žinomų miestų ir vietovių visame pasaulyje ir yra tikrasis, tiesioginis mano įrankių rinkinio rezultatas (na, atvaizdavimo dalis, o ne žemėlapio išdėstymas su legendomis ir panašiai). „Interlaken“ žemėlapis yra ypatingas atvejis, tačiau jis buvo patobulintas pridėjus ASTER palydovo GDEM V2 kontūrus, kuriuos sukūriau iš neapdorotų rastrinių duomenų, kuriuos galima atsisiųsti iš NASA, panašiai kaip „OpenCycleMap“.

Kai kurie iš jūsų gali apgailestauti, kad to nesukūriau atvirojo kodo QGIS, bet nors neseniai pradėjau tyrinėti QGIS ir man labai patiko tai, ką mačiau, faktas išlieka, kad turiu daug daugiau patirties nei „ArcGIS“ nei „QGIS“. Palieku kitam sugalvoti QGIS atitikmenį. Be to, mano įrankis sutelkia dėmesį į tikrąjį „OpenStreetMap“ duomenų pateikimo aspektą „ArcGIS“ ir palieka sunkų darbą apdorojant ir sukuriant bazines daugiakampio / daugiasluoksnio / taško „ArcGIS“ funkcijų klases iš „OpenStreetMap“ duomenų, prie jau esamų įrankių, kuriuos ESRI teikia bendruomenei . Mano atvaizduotojas priima tai kaip įvestį.

Galiausiai, manau, kai pamatysite rezultatus, jums patiks, kad ir kokie būtų jūsų asmeniniai pasirinkimai ir „OpenStreetMap“ duomenų bei susijusios redagavimo ir žiniatinklio taikomosios programinės įrangos naudojimas (bent jau aš tikiuosi). ).

Taip, galite atsispausdinti šiuos žemėlapius, tai yra * jūsų * (ar turėčiau pasakyti & quotour & quot?) Duomenys. Prašau * neprašyti (!) * Prašyti, kad pateikčiau jūsų miestą, miestelį ar vietovę. Aš pats negaliu suteikti tokios paslaugos.

Šiuo metu tiesiogiai bendrauju su „ESRI Redlands“, norėdamas sužinoti, ką galime padaryti, kad visa tai būtų prieinama visai OSM bendruomenei, ir galbūt pasinaudosime bendradarbiavimo plėtra, kad užbaigtume šį asmeninį projektą ir optimizuotume reikiamą duomenų apdorojimą bei šių įrankių rinkinių integravimą. Tačiau šie kontaktai vis dar yra priešlaikiniame etape, todėl atlaikykite, tai užtruks šiek tiek laiko.

Tačiau, kad ir kas nutiktų, manau, kad yra vieta ir & quottopographic & quot atvaizdavimui, kaip mano, ir CartoCSS / Mapnik atvaizdavimui. Kai numatytasis „OpenStreetMap“ atvaizdavimas pasižymi daugialypiu ekranu ir objektų bei etikečių rodymu iki smulkiausių detalių, mano žemėlapio atvaizduotojui pateikiamas „tikresnis“ atvaizdavimas, atsižvelgiant į realaus pasaulio dydį ir objektų mastą, kaip tikimasi iš topografinių žemėlapių.

Galiausiai: turėkite kantrybės. Nepaisant dabartinių rezultatų, prireiks nemažai laiko, kol tai bus galutinai „išleista“. Vis dar yra didelis „DO“ sąrašas ir reikia parašyti dokumentus. Tai tikrai nėra skubėjimas, aš nenoriu išleisti kažko pusiau paruošto ar reikšmingo „pakraščio“, taip pat negalėčiau to padaryti per naktį.

Prašome paskelbti visus komentarus ir klausimus čia forumuose!

Tikiuosi, kad jums patiks tyrinėti šiuos žemėlapius taip pat, kaip ir man, buvo tikras malonumas ir jaudulys matyti, kaip iš anksčiau neištirtų vietovių žemėlapiai atvaizduojami iš atsisiųstų duomenų, ir ekrane rodomi visa šlovė PDF formatu. Atminkite, kad PDF failai yra dideli, nuo 6 iki 20 MB, apsvarstykite tai prieš atsisiųsdami, jei turite labai ribotą interneto ryšį. Jie yra viso dydžio A0 (!) Maketų, todėl nepaprastai gausu topografinių detalių.

Marco Boeringa
Olandija

*** ĮSPĖJIMAS - „Adobe Reader“ - ĮSPĖJIMAS ***
„Adobe Reader“, reikalinga norint peržiūrėti šiuos PDF failus, turi galimybę „patobulinti“ plonas linijas. Dėl šios parinkties ypač geležinkelio tuneliai, bet ir kiti plonos linijos objektai, esantys žemiau esančiuose žemėlapiuose, ekrane bus rodomi labai negražiai ir atrodo per daug. Deja, „Adobe“ nustatė, kad ši bloga „plonų linijų stiprinimo“ parinktis yra numatytoji. Primygtinai rekomenduoju jį išjungti prieš peržiūrint šiuos žemėlapius. Parinktį rasite žemiau Redaguoti / Nuostatos / Puslapio rodymas ir nei po Atvaizdavimas / patobulinkite plonas linijas. Prieš peržiūrėdami žemėlapius, išjunkite šią parinktį.

Taip pat labai raginu jus parsisiųsti žemėlapius vietoje, kad būtų užtikrinta geriausia žiūrėjimo patirtis tiek dėl našumo, tiek dėl kokybės. Nors romų žemėlapį galima peržiūrėti tiesiogiai jūsų naršyklės „Adobe Reader“ naudojant toliau pateiktą nuorodą, jo ekranas nukentės, nes papildinys skirtingai (ir dar blogiau) tvarko dalykus, palyginti su žiūrinčiu neprisijungus.
************************


„ArcGIS“ naujienos ir renginiai

KENYATTA UNIVERSITY GISDAY 2018 - MAPPIEST vieta ant žemės.

Kenyatta universiteto GIS klubas (KUGISC), remiamas Kenyatta universiteto, Aplinkos studijų mokyklos, Aplinkos planavimo ir valdymo departamento bei Gebėjimų ugdymo ir konsultavimo paslaugų direktorato ir bendradarbiaujant su Rytų Afrikos Esri regioniniu išteklių žemėlapių centru „Development“ (RCMRD) ir „Oakar Services“ 2018 m. Lapkričio 14 d., Trečiadienį, surengs „GISDay 2018“ šventes. Prieš GISDay vyks dvi dienos seminarai ir mokymai.

Šių metų GISDay tema yra „PASAULINIO PASAULINIO PASAULINĖ GIS“ ir Kenyatta universiteto ralio kvietimas „MAPPIEST vieta ant žemės“

„GISDay“ tikslas yra sukurti platformą, skirtą bendrauti ir dalytis geografinėmis erdvės žiniomis ir patirtimi su plačiąja visuomene, geografinėmis erdvės institucijomis ir suinteresuotosiomis šalimis bei Universiteto bendruomenėje. Tikslinės grupės apima visuomenę, vyriausybės departamentus ir agentūras, apskričių vyriausybes, šalies ir regiono studentus, organizacijas, įmones ir pramonės šakas.

Visi kviečiami prisijungti prie Kenyatta universiteto geografinių erdvių žinių naudotojų ir tyrėjų bendruomenės. Ateikite ir pažiūrėkite, kaip tai padaryti. Ar žinojote, kad galite sukurti savo žemėlapius? Ar žinojote, kad galite naudoti savo mobilųjį telefoną kaip GPS duomenų rinkėją? Ar žinote, kas yra istorijos žemėlapiai ir kaip juos sukurti bei naudoti? O kaip išgauti didelės skiriamosios gebos vaizdus iš „Google“ žemės? Pasirinkite seminarą, kuriame norite dalyvauti REGISTRACIJA Į TOKIAUSIUS RENGINIUS ATSK.

2018-12-11 - 1 seminaras: „Survey 123 Collector“ (50 pak.)

2018-12-11 - 2 seminaras: atviro kodo GIS (50 pak.)

2018-11-13 - 3 seminaras: „Hexagon Smart App“ (50 pak.)

2018-11-13 - 4 seminaras: „ArcGIS Pro“ ir internetinis (50 pak.)

Ateikite ir pamatykite studentų projektų pristatymus SZ-40 EPM studijoje 844 komplekse 2018 m. Lapkričio 12 ir 13 d.

GIS diena bus švenčiama 2018 m. Lapkričio 14 d., Trečiadienį. Kenyatta universitetas kviečia jus prisijungti prie mūsų viešų paskaitų ir pristatymų bei plakatų parodų apie GIS ir nuotolinį stebėjimą dienos.

Kenyatta universitetas yra pirmoji Rytų Afrikoje, gavusi ir įgyvendinusi „Esri 100 Africa University“ svetainės licenciją, pavadintą GIS informacine sąskaita Rytų Afrikoje, gavusi „Esri Special Achievement in GIS Award“ apdovanojimą (SAG apdovanojimas - 2015 m.). nominuotas vienam iš „Esri 2018“ jaunųjų mokslininkų apdovanojimo ir personalo, vardu Esri GIS ambasadorius Afrikoje.

KU sėkmingai organizavo ir vedė ankstesnes GIS dienas, išorės instruktorių mokymus ir aktyviai dalyvavo Tarptautinėje plėtros išteklių žemėlapių centro (RCMRD) tarptautinėje konferencijoje - RIC 2017 ir 2018 m.

Kenyatta universiteto GIS klubą (KUGISC), kuriam 2018 m. Priklausys 250 narių, subūrė KU studentai. Klubas siekia suteikti savo nariams erdvinių žinių, įgūdžių ir patirties. Jie skirti studentams tobulinti savo erdvinių žinių taikymą atliekant tyrimus ir sprendžiant pasaulines problemas. Klubas inicijavo įvairias veiklas, kurių metu studentai bendrauja ir jautrina vieni kitus, dalindamiesi geografinėmis erdvės žiniomis ir patirtimi. Daug pastangų, tinklų kūrimo ir buvimo geoerdvinėje srityje KUGISC buvo apdovanotas ir pripažintas tarp geriausių „YouthMappers Global Network“.

Socialinė žiniasklaida
„Facebook“ - Kenyatta universiteto GIS klubas.
„Twitter“ - @KUGIS_Club
„YouTube“ - Kenijos universiteto GIS klubas
Paštas - šis el. Pašto adresas yra apsaugotas nuo šiukšlų. Norėdami peržiūrėti, turite įjungti „JavaScript“.

Kenyatta universitetas: Geospatinių žinių švyturys Afrikoje į pietus nuo Sacharos. Prof. Simonas Onywere'as iš KU spindi GIS žibintuvėliu

Kenyatta universitetas dabar yra regioninė ir į pietus nuo Sacharos esanti Afrikos švietimo svetainių licencija ESRI referencinė sąskaita, kurioje pateikiama reali situacijos analizė, kaip sėkmingai įgyvendinti svetainės licenciją. Dabar universitetas yra žemyninis švyturys, kurio GIS šviesa sklinda toli. Dabar vis daugiau universitetų kreipiasi į Esri Rytų Afriką norėdami, kad jie padarytų jiems tai, ką jie padarė KU.

Simonas Onywere'is iš Aplinkos planavimo ir valdymo katedros yra ESU svetainių licencijų administratorius KU. Už vaidmenį supažindinant universiteto bendruomenę su svetainės licencija ir matomumu, kurį tai suteikė Kenyatta universitetui, jis buvo karūnuotas 2014 m. ESRI GIS čempionu Rytų Afrikos regione ir Afrikoje į pietus nuo Sacharos. Jis ir jo nedidelė GIS techninės pagalbos ir mokymo komandos komanda dabar gauna kitų universitetų kvietimus vadovauti GIS, Esri 100 Afrikos universitetų programai ir „ArcGIS“ švietimo svetainių licencijų įgyvendinimui. Afrikos universitetai, dabar ieškantys paramos ESRI 100 Afrikos universitetų programai, skolinasi iš Kenyatta universiteto patirties įgyvendinimo procese.

KU GIS komanda iš kairės: prof. Simon Onywere, Solomon Mwenda, Elizabeth Maende ir Anthony Gakobo

2015 m. Pasaulinė GIS diena

Pasaulinė GIS diena yra visos savaitės geografijos savaitės kulminacija, skirta atkreipti žmonių dėmesį į geografijos svarbą ir didinti informuotumą apie geografinės informacijos naudojimą, rengiamą kasmet visame pasaulyje. Ji švenčiama kas trečią lapkričio savaitę kiekvienais metais ir ji suburia GIS specialistus, kad pademonstruotų, ką erdvinės technologijos gali padaryti, kad išspręstų pasaulines problemas. 2015 m. GIS dienos tema buvo „Atrasti pasaulį per GIS“, o Kenyatta universitetas, gavęs programą „Esri 100 African Universities“, prisijungė prie kitų pasaulio GIS vartotojų minėti šią dieną.

GIS diena Kenyatta universitete šiemet įvyko 2015 m. Lapkričio 18 d., Nuo 8.00 iki 16.30 val. KU-BSSC 014 kambaryje pagrindiniame universiteto miestelyje. Į renginį atvyko apie 300 dalyvių, tarp jų Kenyatta universiteto studentai, Kenyatta universiteto fakulteto atstovai, JKUAT studentai, Esri atstovai, RCMRD ir Oakaro tarnybų atstovai bei studentai iš Nairobio universiteto. Renginys prasidėjo 8.00 val., Registruojant dalyvius. . Skaityti visą ataskaitą

Registratorius akademikas dr. Stephenas N. Nyaga šalia profesoriaus Onywere'o ir dalyviai daro bendrą nuotrauką

2014 m. Lapkritį profesorius Onywere vadovavo 8 Kenyatta universiteto dalyvių delegacijai į 2 -ąją Esri Rytų Afrikos GIS švietimo naudotojų konferenciją, vykusią Dar Es Salaam universitete, kurioje komanda pademonstravo, kaip Kenijos universiteto, turinčio licenciją „Esri ArcGIS“, mokymas erdvinės žinios dėstant ir tiriant. Į konferenciją susirinko 21 universitetas ir geografinės erdvės vartotojai iš Rytų Afrikos regiono. KU GIS komanda taip pat surengė labai sėkmingą GIS dieną, kuri švenčiama kiekvienų metų lapkričio 3 -osios savaitės trečiadienį. 2014 m. GIS dienos tema buvo „Atrasti pasaulį per GIS“. KU GIS komanda taip pat surengė nemažai mokomųjų seminarų KU. 2013 m. KU surengė pirmąją Esri Rytų Afrikos GIS švietimo naudotojų konferenciją.

Vertingos įžvalgos, kurias universitetas pateikė apie švietimo svetainės licencijos įgyvendinimą, yra šios:

  • Svarbus nušvitusio vidaus GIS čempiono vaidmuo, kuris siūlo savo laiką, atsidavimą ir įsipareigojimą, padėdamas kitiems universiteto nariams įsivaizduoti GIS naudą ir galimybes bei pradėti judėti į priekį.
  • Viso universiteto pajėgumų stiprinimo paramos poreikis, kad būtų galima greičiau priimti GIS ir naudotis visose mokyklose naudojamomis licencijomis.
  • Turėtų būti teikiama aukščiausio lygio universiteto vadovų ir ypač prorektoriaus parama. Priešingu atveju universitete nebus įmanoma įdiegti GIS įmonės lygiu.
  • IRT direktoratas yra neįkainojamas sraigtasparnis, nes direktoratas teikia visą IRT infrastruktūrą ir techninę paramą sėkmingam svetainės licencijos įgyvendinimui.

GIS ir nuotolinio stebėjimo mokymai užmirštų atogrąžų ligų (NTD) kartografavimui 2014 m. Gruodžio 15–18 d., Kenyatta universitetas, BSCC


NTD Mapping mokymo dalyviai

2014 m. Gruodžio 15–18 d. Kenyatta universitetas, remiamas apleistų vektorinių ir zoonozinių ligų tyrimų kompetencijos bendruomenės (CERNvec), surengė mokymus „GIS ir nuotolinis stebėjimas, siekiant nustatyti apleistas atogrąžų ligas (NTD)“. rėmė ICIPE/CERNvec projektas ir dalyvavo CERNVRC partneriai Kenyatta universitete, Jomo Kenyatta žemės ūkio ir technologijų universitete (JKUAT), Sveikatos apsaugos ministerija (DDRS ir NTD programa) ir Kenijos medicinos tyrimų institutas (KEMRI).

Mokyklų duomenų rinkimas ir registravimas naudojant GPS

„CERNvec“ yra platforma, suburianti mokslininkus, mokslininkus, studentus ir kitus sveikatos mokslų praktikus, kad galėtų pasidalyti idėjomis ir informacija konkrečiai apie apleistas atogrąžų ligas (NTD) Afrikoje. Pagrindinis mokymų tikslas buvo susieti dalyvį su GIS programa, siekiant nustatyti žemėlapius, naudojant turimą „ArcGIS“ įrankį. Mokymai buvo skirti „praktiniam“ mokymui naudojant „ArcGIS 10.1“, prieinamą pagal KU_GIS ESRI universitete esančią licenciją, GIS duomenų išgavimui, vizualizacijai ir analizei. lauko duomenų GIS. Skaityti daugiau

8 dalyviai iš Kenyatta universiteto dalyvauja 2 -ojoje Esri Rytų Afrikos švietimo GIS vartotojų konferencijoje, 2014 m. Lapkričio 20–21 d., Dar es Salaam universitete

Esri-EA GIS švietimo vartotojų konferencijos dalyvis priešais Dar es Salaamo Nkrumah Hall universitetą

Antroji 2014 m. Esri Rytų Afrikos GIS švietimo vartotojų konferencija įvyko Dar es Salaam universitete Tanzanijoje, kur Kenyatta universitetą atstovavo 8 dalyviai. Pagrindinis „Education User Conference“ tikslas buvo parodyti, kaip „Esri ArcGIS“ licencijuoti švietimo vartotojai gali naudotis „Esri“ produktais, perteikdami erdvines žinias savo aukštojo mokslo institucijoje, žr. „Antrosios Esri Rytų Afrikos švietimo GIS vartotojų konferencijos darbotvarkė“. Į konferenciją susirinko 21 universitetas ir geografinės erdvės vartotojai iš Rytų Afrikos regiono. Tai, be kita ko, apima: Kenyatta universitetą, Dedan Kimathi technologijos universitetą, Ardhi universitetą, Bagamoyo universitetą, Dar es Salaam universitetą, Makerere universitetą, Pietų ir Rytų Afrikos mineralų centrą ir Pasaulio viziją. Institucijos pristatė pranešimus apie tai, kaip jos galėjo naudotis „Esri ArGIS“ produktais ir kitomis priemonėmis, kad galėtų perteikti erdvines žinias mokydamos ir tyrinėdamos arba savo darbo aplinkoje. Kenyatta universitetas, vienas iš programos „Esri 100 African University“ naudos gavėjų, turėjo daugiausiai dalyvių už Dar es Salaam universiteto ribų. KU vedėjai galėjo pademonstruoti, kaip per pastaruosius šešis mėnesius jie naudojo „ArcGIS“ įrankius mokymuose ir tyrimuose. Esri Pagrindinis pranešėjas, ypač iš Esri, padėkojo Kenyatta universiteto aukščiausiajai vadovybei už atsidavimą ir paramą geoerdvinėms žinioms. Universitetai, dabar ieškantys paramos ESRI 100 Afrikos universitetų programai, skolinasi iš Kenyatta universiteto patirties įgyvendinimo procese.

Pirmasis KU pristatymas buvo Anthony Gakobo Macharia tema „Universiteto teritorijoje veikiančios GIS licencijos įtaka mokymui ir tyrimams Kenyatta universitete“. Ponas Gakobo vedė dalyvį į procesą, kurį KU priėmė mokydamas apie GIS koncepcijas ir programas, naudodamas „ArcGIS Tools“. Antrasis Kenyatta universiteto pranešimas buvo skirtas „GIS taikymas ligoninių valdymui, pacientų priežiūrai ir pacientų srautų sistemoms“, kurį pateikė Mugambi Kelvin Mwenda, Aplinkos studijų mokyklos Aplinkos ir bendruomenės plėtros katedros 4 kurso studentas. Kelvinas buvo apmokytas naudoti „ArcGIS“ ir pateikė pasiūlymą savo galutiniam tyrimų projektui naudoti „ArcGIS“ miestelio redagavimą ligoninės valdymui.

Trečiasis KU pristatymas ir pasirinktas tos dienos pristatymas buvo prof. Onywere'o „Campus Mapping using GIS to Informed Decision on Campus“. Profesorius Onywere'as supažindino dalyvius su įvairių KU miestelio objektų, kuriuos GIS praktikantai suplanavo jų taikymo etapuose, kartografavimo procesu ir konsoliduotais duomenimis bei žemėlapių produktu, kuris dabar yra miestelio žemėlapių sudarymo pagrindas. Kiti Kenyatta universiteto pranešimai buvo 4 Esther Kagure, Nancy Wachiuri, Caroline Akoth ir Simon Onywere plakatai.


Kelvinas iš KU gauna dr. Chauda ESRI dovaną

Carol ir Nancy iš KU su daktaru Gouldu

Michaelas Gouldas pagyrė profesorių Onywere'ą, GIS taškų asmenį, už jo aistrą GIS ir vadovavimą ESRI ArcGIS Enterprise licencijų įgyvendinimo procesui. Jis buvo pripažintas Esri ir 2014 m. Buvo karūnuotas kaip geografinės erdvės čempionas Rytų Afrikoje ir buvo apsirengęs Esri maroon Polo marškinėliais, simbolizuojančiais lyderystę GIS arenoje. Kenyatta universiteto vadovybė taip pat buvo įvertinta už paramą programai. Antrąją konferencijos dieną prof.„Onywere“ žingsnis po žingsnio paaiškino „Esri GIS“ pedagogus, kaip KU įgyvendino Esri 100 Afrikos universitetų licenciją mokymo ir mokslinių tyrimų srityje, pristatydama temą „Kenyatta University Experience with Esri Site License“. Jis pabrėžė, kad reikia nuo pat pradžių įtraukti aukščiausią universiteto vadovybę, kad būtų užtikrintas skaidrumas ir finansinė parama, ir IRT skyrių, kuris palaiko infrastruktūrą, kurioje veikia ir veikia programinė įranga. Skaitykite visą ataskaitą

2014 m. Lapkričio 18 d. Kenyatta universiteto GIS diena

Tema: Pasaulio atradimas per GIS.
Paskaitų ciklas vyko KU-BSSC KAMBARIS 014

Lapkričio 18 d., Antradienį, o ne 2014 m. Lapkričio 19 d., Kenyatta universitetas pažymėjo „Esri GIS DAY“ šventes, kad KU-GIS komanda galėtų keliauti į Dar es Salaamą, kad galėtų dalyvauti „Esri GIS Education Users“ konferencijoje. GIS DAY yra pasaulinis renginys, vykstantis kasmet trečiąjį lapkričio trečiadienį. Jame susirenka žmonės, naudojantys GIS ir susijusias erdvines žinias, kad išspręstų pasaulines problemas ir padarytų žemę geresne vieta gyventi. 2014 m. GIS DIENOS tema buvo „Pasaulio atradimas per GIS“ ir „Kenyatta“ universitetas, gavęs programą „Esri 100 African Universities“, prisijungė prie kitų GIS vartotojų visame pasaulyje, stilingai paminėdami dieną.


Registracija per KU GIS DIENĄ

Kai kurių KU dalyvių grupinė nuotrauka


Dalyviai noriai sekė GIS DAY paskaitą

Dr. Kinyanjui iš DRSRS skaitė paskaitą

GIS DIENA taip pat buvo pažymėta GIS taikymo žemėlapio istorijomis ir GIS dienos vaizdo pristatymais, parodomis ir studentų bei darbuotojų plakatais, kurių pabaigoje buvo apdovanoti 5 geriausi studentų plakatai ir baigiama ceremonija


Studentai pozuoja prieš GIS dienos žemėlapio plakatus

Vienas geriausių GIS studentų gavo apdovanojimą

Diena baigta didžiuliu dėkingumu visiems, padėjusiems surengti GIS DIENĄ ir padaryti dieną sėkminga. Pakviesti kviestiniai pranešėjai ir kai kurie studentai buvo pakviesti vėlyviems pietums, padedant kanclerio pavaduotojui. Tai suformavo dar vieną mini bendravimo sesiją, kol svečias išsiskirstė savo malonumui. Kadangi nebuvo kitų reikalų, KU_GIS komanda atsegė žemėlapius ir pradėjo ruoštis keliauti į „Esri-Education Users“ konferenciją Dar-es-Salaam kitą dieną.

KU_GIS komanda: iš kairės prof. Simon Onywere, Elizabeth Maende, Solomon Mwenda ir Anthony Gakobo. Perskaitykite visą ataskaitą.

2014 m. Spalio 21 d. KU GIS komanda pristatys prorektorių.

2014 m. Spalio 21 d. KU-GIS komanda mandagumo skambučiu kreipėsi į vicekanclerį ir pristatė komandos pažangą, padarytą pasiekiant „ArcGIS“ įrankius per ESRI 100 Afrikos universitetų programą, skirtą KU bendruomenei. Susitikimo metu dalyvavo:

1. Vicekancleris, prof. Olive Mugenda, ESRI ArcGIS licencijos savininkas
2. Prof. Simon Onywere, KU-GIS komandos vadovas.
3. John Njenga, Esri EA mokymo vadovas
4. Anthony Gakobo, KU GIS treneris ir ICIPE/CERNVEC stažuotojas.
5. Solomonas Mwenda, GIS treneris ir ICIPE/CERNVEC stažuotojas
6. Peteris Mwirigi, GIS mokymo administratorius.

Vicekancleriui buvo pateiktas Kenyatta universiteto žemėlapis, parengtas pagal mokymo programą

KU_GIS komanda su VC savo kabinete (iš kairės, Gakobo, Onywere, vicekancleris, Njenga, Mwenda ir Mwirigi). Skaityti daugiau

GIS diena | 2014 m. Lapkričio 19 d. | Atraskite pasaulį per GIS

Lapkričio 19 d. Mes, Kenyatta Fratenity, prisijungiame prie pasaulinės GIS dienos minėjimo, kasmetinio sveikinimo geoerdvinėms technologijoms ir jų galios pakeisti ir pagerinti mūsų gyvenimą. Dalyvaukite šventėje, surengdami, palaikydami ar dalyvaudami GIS dienos renginyje.

Esri Rytų Afrikos švietimo vartotojų konferencija | 2014 m. Lapkričio 20–21 d. | Dar es Salaamo universitetas, Tanzanija

GIS švietime vis labiau atlieka pagrindinį vaidmenį suprantant, formuojant ir modeliuojant mūsų pasaulį. Naudojant mokymo, mokslinių tyrimų ir administracines programas švietimo srityje, erdvinių santykių poveikio supratimas atveria duris į realias GIS taikymo sritis.
Per Esri Rytų Afrikos švietimo vartotojų konferenciją švietimo bendruomenė sutelkia savo tvirtą entuziazmą dalytis, prisijungti ir išmokti naujų būdų, kaip taikyti GIS įvairiose jų taikymo srityse.
Šių metų tema „GIS visiems“ pripažįsta, kad bėgant metams GIS švietimo bendruomenėje išplėtė ir išplėtė. GIS dabar naudojama telekomunikacijų, logistikos, viešojo administravimo, projektų stebėsenos ir vertinimo, IRT, verslo ir kitų naujų sričių mokymui.
Šių metų konferencijos tikslai

  • Aptarkite universiteto GIS požiūrį į universitetą mokymo, mokslinių tyrimų ir administravimo srityse
  • Pripažinkite ir pademonstruokite bendruomenių GIS sėkmės istorijas
  • Parodykite naujausias „ArcGIS“ platformos funkcijas ir susijusias geografines erdvines technologijas

Esri Rytų Afrikos vartotojų konferencija | 2014 m. Lapkričio 20–21 d. | Dar es Salaamo universitetas, Tanzanija

Beveik dešimtmetį „Esri Rytų Afrikos vartotojų konferencija“ kartu pirko vartotojus visoje Rytų Afrikoje, norėdami sužinoti apie naujausias geoerdvines technologijas, pasidalyti savo patirtimi, užmegzti ryšius ir užmegzti ryšius su pramonės kolegomis ir „Esri EA“ darbuotojais.

Ši unikali konferencija, pirmą kartą surengta Nairobyje 2006 m., Kampala, Adis Abeba, Zanzibaras, Naivasha ir Jinja. Šiais metais pakrantės miestas Mombasa bus Esri Rytų Afrikos vartotojų konferencijos namai.

Ši vieta įkvėpė 2014 m. Konferencijos temą „GeoTechnology pajūrio porcijos“ ir yra tinkama vieta „Esri“ programinės įrangos vartotojams iš visos Rytų Afrikos ir už jos ribų, kad galėtų suartėti ir įsitraukti.


Žemėlapiai ir GIS

Įvadas į ArcGIS

2010 m. Ruduo - 2016 m. Pavasaris
Vaizdo įrašas · Vadovas · Pavyzdiniai duomenys

Ar norite sužinoti, kaip geografinės informacijos (GIS) programinė įranga gali padėti jūsų tyrimams? Šioje klasėje bus apžvelgta, kaip „ArcGIS“ programinė įranga gali padėti analizuoti ar vizualizuoti skaitmeninius duomenis, turinčius vietovės komponentą, taip pat aptarti pradinius duomenų gavimo taškus. Pavyzdžiai bus skirti socialinių mokslų duomenims, tačiau dalyviai raginami užduoti klausimus apie savo poreikius ir vėliau bus kviečiami susitikti vienas prieš vieną, kad gautų tikslesnį mokymą.

Istorinė GIS

2012 m. Ruduo - 2016 m. Pavasaris
Vadovas · Pavyzdiniai duomenys

Ši klasė parodys keletą būdų, kaip „ArcGIS“ gali būti naudojama istorinių erdvinių duomenų analizei ir vizualizacijai. Aptartos šios temos: GIS sluoksnių šaltiniai, atspindintys praeitį, georeferencija į nuskaitytą istorinį žemėlapį, naujų sluoksnių kūrimas nuo nulio, remiantis žinomomis funkcijų vietomis, esamų GIS sluoksnių redagavimas, siekiant atspindėti buvusias funkcijas, ir nuskaityto žemėlapio vektorizavimas, siekiant sukurti redaguojamas funkcijas.

Įvadas į QGIS

2016 metų pavasaris
Vadovas

Ieškote atviro kodo parinkties GIS? QGIS yra nemokama ir tai yra viena alternatyva ArcGIS naudojimui. Šiame seminare mes parodysime, kaip importuoti ir analizuoti QGIS duomenis, ir aptarsime QGIS naudojimo pranašumus prieš kitą GIS programinę įrangą.

ArcGIS internete

2014 metų pavasaris
Vadovas

„ArcGIS Online“ (AGOL) yra „ArcGIS“ kliento papildinys, leidžiantis grupės nariams saugoti ir dalintis erdviniais duomenimis internete ir kurį galima naudoti savarankiškai arba kartu su klientu. Mes aptarsime AGOL organizacijos paskyros aspektus, turinio pridėjimą ir prieigą, žemėlapių ir funkcijų paslaugų kūrimą, interneto žemėlapių ir pristatymų kūrimą ir bendrinimą, žiniatinklio programų publikavimą ir analizės įrankių naudojimą.

Žemėlapių sudarymas naudojant R.

2017 m. Ruduo - Pateikti
Vaizdo įrašas · Vadovas · Skaidres

R tapo populiari ir atkuriama erdvinės ir statistinės analizės palaikymo galimybė. Šis praktinis seminaras parodys, kaip nubraižyti x/y koordinates, kaip generuoti teminius choropletus su JAV surašymu ir kitais federaliniais duomenimis, importuoti, peržiūrėti ir kurti figūrinius failus bei sukurti lankstinukų žemėlapius, kuriuos galima peržiūrėti žiniatinklyje.

Žiniatinklio GIS programos

2012 m. Ruduo - 2013 m. Ruduo
Vadovas · Pavyzdiniai duomenys

Palyginkite ir kontrastuokite kelis produktus, skirtus geografinei erdvinei vizualizacijai (pvz., Žemėlapį, kurį norite įdėti į tinklaraštį ar „PowerPoint“ arba plakato sesiją), o kai kuriais atvejais - GIS duomenų analizei. (1) „ArcGIS Online“: „ArcGIS“ kliento papildinys, leidžiantis grupės nariams saugoti ir dalintis erdviniais duomenimis internete ir kurį galima naudoti savarankiškai arba kartu su klientu (2) „GeoCommons“: ir erdvinių duomenų saugykla. kaip analizės ir vizualizavimo priemonė (3) „Google“ žemė: akcentuojamos jos ypatybės, labiausiai pritaikomos akademinėje aplinkoje. Peržiūrėkite kitos sesijos tvarkaraštį „Google Fusion Tables“.

„Google Fusion Tables“

2011 m. Ruduo - 2014 m. Pavasaris
Skaidres

Įvadas į „Google Fusion Tables“ funkcijas, įskaitant duomenų rinkinių sujungimą, duomenų filtravimą ir kaupimą bei duomenų vizualizavimą kuriant internetinius žemėlapius ir diagramas. Tam tikroms užduotims jis gali būti alternatyva statistinei programinei įrangai, pvz., „Stata“ arba GIS programinei įrangai, pvz., „ArcGIS“, naudoti.


3 atsakymai 3

Daugelis kintamųjų pavadinimų neturi prasmės ir yra nenuoseklūs. Žemiau aptariu kai kuriuos iš jų, bet, pavyzdžiui, spausdinimas nėra geras pasirinkimas pasiūlymų sąrašui, nors ir ketinate juos spausdinti. Vietoj to, pasiūlymai aiškiai nurodo, kas yra sąraše.

Išmokite naudoti „JavaDoc“ dokumentuoti viešąsias klases ir metodus. Skaityti yra ne tik maloniau nei vieno linijos lazdelėmis, bet ir anksti išsiugdžius šį įprotį bus parodytas jūsų tikslas tapti profesionaliu inžinieriumi (jei taip yra).

Jūs labai stengiatės sulaužyti metodus ir atskirti rūpesčius, bet aš žengčiau žingsnį toliau. Alternatyvios rašybos metodai neturėtų būti atsakingi už žodyno tikrinimą. Vietoj to sujunkite visas rašybos klaidas į vieną sąrašą ir ieškokite žodyno vienoje vietoje. Tai taip pat leidžia pašalinti dublikatus ir išvengti švaistomų paieškų.

Taip pat norėčiau visiškai atskirti visą produkciją, galbūt į naują vartotojo sąsajos klasę, kad būtų galima pakartotinai naudoti. Čia jums sekėsi gana gerai, tačiau „printSuggestions“ turėtų gauti pasiūlymų sąrašą, o ne skambinti pačiam „makeSuggestions“.

Jei žodynas įdiegė sąsają „Set“, galite naudoti integruotą sankirtos metodą, kad atliktumėte paieškas už jus.

input.equals ("") geriau išreiškiamas kaip input.isEmpty (). Galbūt norėsite apkarpyti įvestį, kad pašalintumėte priekinius/galinius tarpus: input = scan.nextLine (). Trim ()

Tai taikoma panašiai kaip „ArrayList“: print.isEmpty () vietoj print.size () == 0.

„pringSuggestions“ be reikalo sukuria „StringBuilder“, kai nėra pasiūlymų.

Kurdami pasiūlymus naudojate du skirtingus eilučių sujungimo metodus: numanomą „StringBuilder“ ir „String.concat“. Abu yra tinkami skirtingomis aplinkybėmis (nors prisipažinsiu, kad pastarosios niekada nenaudojau), tačiau būtinai sujunkite visus sujungimus į vieną teiginį. Skirstant juos į teiginius, kiekvienam teiginiui naudojamas naujas kūrėjas. „charsSwapped“ yra ypač didelis, nes kiekvienam pasiūlymui reikia trijų, o ne vieno.

Paverskite M konstanta. Šiuo metu inicijuojate lauką iki 1319 ir tada jį priskiriate sau konstruktoriuje. Galbūt BUCKET_COUNT yra geresnis vardas.

Arba pridėkite konstruktorių, kuris vertę priima kaip parametrą. Kol mes tai darome, kaip apie kibirus vietoj labai bendro pavadinimų masyvo? Retai yra gera idėja įvardyti primityvų kintamąjį remiantis tik jo tipu.

Abu jie gali būti statiški, nes jie neprieina išorinių klasių narių.

„Bucket“ jums tikrai nereikia ir galbūt norėsite perrašyti kodą, kad jį pašalintumėte, kad pamatytumėte skirtumą. Tai nėra didelis patobulinimas, tačiau gali supaprastinti kodą.

Kaip ir žodyno atveju, pridėjimas ir turinys turi daugiau prasmės nei įdėti ir gauti.

Būkite nuoseklūs pavadindami įvairius metodus. „Bucket“ sistemoje „get take in“, o raktas „take take“, bet „in“ ir „key“ reiškia tuos pačius dalykus ir turėtų naudoti tą patį pavadinimą: key. Be to, laikykitės curr, kad išvengtumėte painiavos su „Node.next“.

„@Czippers“ prikalė šį tą: „get and put“ turėtų naudoti tą pačią kilpinę konstrukciją, nes jie abu eina pagal sąrašą ir galbūt tam tikru momentu sustoja.


Sujungti linijas, kuriose „ArcGIS Desktop“ yra taškų funkcijų klasė? - Geografinės informacijos sistemos

Šią informacinę revoliuciją skatina padidėjusi paklausa, kompiuterinių technologijų patobulinimas ir augantis supratimas, kaip žmonės ieško ir naudoja informaciją. Kadangi ne informacijos specialistai tapo dominuojančiais informacijos vartotojais, jie pradėjo reikalauti sistemų, galinčių surasti ir manipuliuoti informacija be slaptų komandinių kalbų ir kitų tradicinių kunigystės apeigų. Skirtingai nuo informacijos tarpininkų, kurių pagrindinė funkcija yra paieška, žinių darbuotojai naudoja paiešką kaip priemonę tikslui pasiekti. Ši vis sudėtingesnė informacijos galutinių vartotojų grupė turi greitai rasti reikiamą informaciją, ją išanalizuoti, sujungti į ataskaitas, apibendrinti ją aukštesnei vadovybei arba naudoti ją priimant sprendimus. Jiems reikia integruotų, protingų informacijos priemonių rinkinio, kad būtų galima suprasti šiandienos nenutrūkstamą informacijos bombardavimą.

Greitesni, didesni, pigesni staliniai kompiuteriai gali paleisti naujai sukurtus informacijos tvarkymo įrankius. Naujienų informacinės sistemos bus sukurtos remiantis kalbos ir prasmės lingvistinės analizės pagrindu. Prie to pridedame vis didėjantį pažinimo procesų supratimą. Tyrimai, kaip žmonės mąsto, kartu su stebėjimais, kaip jie sąveikauja su kompiuterinėmis sistemomis, sukuria naują žmogaus ir kompiuterio sąveikos discipliną. Naujos sistemos daug naudos iš šios srities, taip pat iš kognityvinės psichologijos, grafinio dizaino, lingvistikos, informatikos ir bibliotekų mokslo, kiekviena sistema turi savo unikalią perspektyvą, kaip efektyviai organizuoti, rasti ir naudoti informaciją.

Augantis įmonių intranetas padidina paklausą. Įmonės nori investuoti į aukščiausios klasės, kruopščiai sukurtas sistemas. Verslo ciklai trumpėja, o spaudžiami darbuotojai praleidžia per daug laiko bandydami tvarkyti per daug informacijos. Žinios išeina pro duris, kai darbuotojai išeina į naujas darbo vietas kitose įmonėse. Intranetas stengiasi išsaugoti šią informaciją ir padaryti ją prieinamą visai įmonei ir taps interaktyviu darbo su kolegomis ir informacija vienu sklandžiu procesu vieta.

Šiandienos dokumentų paieškos sistemos sujungia visą reikiamą informaciją į vieną procesą. Naujos informacijos priemonės skirs šiuos skirtingus poreikius į kategorijas ir suteiks konkrečias priemones kiekvienam poreikiui.

  • Plačios temos paieškos - žvejybos ekspedicijos ieškančiajai nepažįstama tema. Iš pradžių sunku nustatyti tinkamą terminiją.
  • Siaura, aiškiai apibrėžta tema ieško žinomos temos su žinomais terminais.
  • Lyginamosios informacijos paieška-kuri įmonė yra didžiausia, pajamos viršija X USD arba daugiau nei 100 darbuotojų?
  • Žinomas elementas, ieškantis konkretaus pavadinimo, autoriaus ar publikacijos.
  • Nuolatinis objekto stebėjimas.
  • Naujų tendencijų modelių atitikimas: atitikties paieška pagal įvykio aprašymą ar konkurento ar kito subjekto profilį.
  • Faktas ar statistinė vieta - kas, kas, kur, kada, kaip?
  • Chronologinė įvykių ar veiksmų rekonstrukcija

Paieškos procesas
Kaip mes ieškome ir naudojame informaciją? Ar galutiniai vartotojai skiriasi nuo informacijos tarpininkų, ir jei taip, kodėl? Ar galime atskirti paieškos tipus ir sukurti specializuotas priemones, kad pagerintume informacijos paiešką ir naudojimą? Kurdami naujos kartos informacines sistemas, turime atsakyti į šiuos ir kitus klausimus.

Paieška nėra linijinė. Mes žinome, kad žmonės, ieškodami informacijos, įsitraukia į kartotinį arba apykaitinį procesą (žr figūra 1 61 puslapyje).

Pastaruosius 5 metus išbandęs tiek galutinių vartotojų, tiek informacijos specialistų paieškos elgseną, tikiu būdingais skirtumais tarp abiejų grupių paieškos. Tai nenuostabu, tačiau tai mažai susiję su informacijos profesionalo ar galutinio vartotojo įgūdžiais ar mokymu. Šios grupės veikiau skiriasi savo pagrindine paieškos motyvacija. Galutiniai vartotojai žino, kodėl jie ieško, net jei jie gerai neišsako savo informacijos poreikių. Sėkmę apibrėžia atsakymas į jų informacijos poreikius. Jie tai sužinos, kai pamatys. Todėl jie greičiausiai įves labai plačią užklausą ir tada naršys. Tiesą sakant, pasirinkę, jie į paieškos ciklą pateks pirmiausia naršydami, o tada patikslindami naršymą naudodami užklausą. Tai paaiškina katalogų svetainių, tokių kaip „Yahoo!“, Populiarumą.

Priešingai, tarpininkas turi atitikti tik galutinio vartotojo klausimą. Sėkmę lemia geriausias įmanomas atitikmuo. Todėl tarpininkai orientuojasi į tikslumą. Jų užklausos dažniausiai būna siauresnės ir jos ieškos prieš naršydami. Plati užklausa informacijos specialistui yra neprofesionali, apleista. Kai kritikuojame galutinius vartotojus dėl jų meniškumo paieškų, dažnai klystame. Jiems reikia plačiai naršyti ir naršyti (žr 2 pav 67 puslapyje).

Dauguma šiandieninių dokumentų paieškos sistemų suderina užklausas su dokumentais. Šios sistemos yra skirtos informacijos paieškos procesui, esančiam punktyrinėmis linijomis. Nors galime skųstis rezultatais, iš tikrųjų sistemos atlieka gana gerą darbą, kad atitiktų faktinę gautą užklausą. Tačiau sistemos ignoruoja du išorinius proceso galus ir nesuteikia jokios pagalbos išversdami informacijos poreikius į klausimus, o paskui į priimtinas užklausas. Sistemos mažai padeda vartotojui suprasti ir analizuoti, ką sistema grąžina. Taigi, nors vartotojas iš tikrųjų gauna keletą gerų atitikčių savo užklausai, užklausa retai atspindi už jos esantį informacijos poreikį.

Tačiau, jei informacijos poreikis nėra tiksliai parodytas, grąžinti rezultatai geriausiu atveju susikerta su tuo poreikiu. Šiuolaikinės informacinės sistemos reikalauja, kad ieškotojas išgautų terminus, kurie turi didžiausią galimybę pateikti klausimą, tuo pačiu pašalindami pašalinius ar nesusijusius dokumentus. Paprastai šią dilemą išsprendžiame naudodamiesi daiktavardžių ar frazių sąrašais, atspindinčiais klausimo sąvokas. Formuodami užklausą pašaliname tikrąją klausimo prasmę, nes pašaliname kontekstą.

  • Padėkite vartotojui suformuluoti užklausą.
  • Raskite atsakymus, o ne tik dokumentus.
  • Numatykite vartotojų poreikius.
  • Gaukite duomenis bet kokiu formatu, iš kelių šaltinių ir tiekėjų, ir sujunkite duomenis į vieną, pašalintą rinkinį.
  • Pateikite analizės ir ataskaitų teikimo įrankius, kad galėtumėte valdyti gautus duomenis.
  • Pateikite atsakymus lengvai virškinamais vaizdiniais formatais.
  • Raskite duomenų modelius, kurie padėtų priimti sprendimus.
  • Vidiniai dokumentai ir duomenų bazės įvairiais formatais
  • Komiteto pranešimai
  • Žmonių ir įgūdžių katalogai
  • Išoriniai šaltiniai
  • Įrankiai, skirti manipuliuoti informacija ir išgauti naujų žinių

Jei priimsite savo informacinę sistemą kaip visumą, kiekvieną naują technologiją įgyvendinsite kaip plytą visame pastate. Galite įdiegti kiekvieną technologiją atskirai, tačiau galiausiai šių technologijų integravimas sukurs žinių valdymo sistemą ir netgi sprendimų palaikymo sistemą. Jei neturite šios vizijos, galite gauti tiek keisto dydžio plytų, kad turėsite pradėti viską nuo nulio.

Jūsų sukurta sistema turėtų prisitaikyti prie vartotojų poreikių ir integruoti informaciją bet kokiu formatu. Ji turi atskleisti informacijos modelius ir tendencijas, nes modeliai ir tendencijos paprastai yra reikšmingesni nei atskiri faktai ar grynuoliai. Ir, svarbiausia, jis turi pateikti atsakymus į klausimus.

1. Nustatykite bakterijas, kurios tampa atsparios vaistams.

2. Nustatykite Bermudų reklamos kampanijas, kurios reklamuoja salą kaip turistų traukos objektą.

3. Pateikite straipsnių ir atvejų tyrimų apie įmonių požiūrį į ryšius su žiniasklaida, įskaitant geriausią požiūrį į žiniasklaidą ir ryšių su žiniasklaida tendencijas.

4. Pateikite informaciją apie „pasirengimą problemoms“ (t. Y. Priežastis, kodėl įmonės turėtų būti pasirengusios valdyti krizę ar problemą iš anksto ir kaip įmonės gali efektyviai valdyti krizę ar problemą).

5. Pateikite informaciją apie minties rekolekcijas/seminarus/vadovų susitikimus, generalinio direktoriaus rekolekcijas ir klientų pramogų/įvertinimo renginius.

6. Nustatykite knygas ar straipsnius, kuriuose aptariama, kaip meno kūriniai per amžius reprezentuoja burnos higieną ir odontologiją (pavyzdžiui, ar yra priežastis, kodėl „Mona Lisa“ nesišypso ?!).

7. Nustatykite naujus konkurentus X pramonėje.

8. Kur turėčiau eiti atostogauti sausio mėnesį, jei nenoriu išleisti daugiau nei 600 USD vienam asmeniui ir man nepatinka minios? Norėčiau nuvykti į šiltą vietą su gražiu kraštovaizdžiu, kažkur netoli vandenyno.

9. Kiek valdiklių pagamins Zambija per ateinančius 5 metus? Noriu tik numerio kiekvieniems metams, o ne krūvos dokumentų. Beje, man to reikia per pusvalandį.

10. Turiu neatsilikti nuo naujų informacinių technologijų atsiradimo. (Tai reiškia, kad turiu nustatyti naujus terminus ir atsisakyti pasenusių.)

Fondas
Bet kokia paieškos sistema turi atskirti vieną dokumentą nuo kito. Sistema remiasi rodikliais, kurie nustato, apie ką yra dokumentas. Ji taip pat bando atskirti dokumentus, daugiausia apie temą, ir tuos, kurie yra tik apie temą. Unikalūs terminai ar frazės dažnai yra geri diskriminatoriai. Tačiau kai kuriose srityse, pavyzdžiui, versle, sunku rasti unikalių terminų, kuriuose vartojami labai įprasti žodžiai, kurie reiškia kažką gana tikslaus. Pavyzdinės užklausos „Smirdžiai“ siūlo gerus šios problemos pavyzdžius.

Norėdami geriausiai nustatyti dokumento prasmę, paklauskite dalyko eksperto. Indeksuotojai tai daro pragyvenimui. Tačiau nors ekspertai gali susitarti dėl plačių temų, jie gali skirtis, kokias sąlygas priskirti konkrečiam dokumentui. Kai kurie indeksatorių nuoseklumo tyrimai parodė, kad indeksuotojai tą patį terminą tam pačiam dokumentui priskiria tik 50 procentų laiko. Indeksatoriai klasifikuoja dokumentus į teisingą bendrąją temą, net jei jie neskiria tiksliai to paties termino. Jie nepateikia finansų institucijų aplinkos mokslui.

Kodėl tada nesilaikome žmonių klasifikatorių, kad nustatytume, kas yra dokumentas? Yra keletas priežasčių. Pirma, tas 50 procentų nuoseklumo rodiklis yra gana nerimą keliantis, jei ieškotojai naudoja žodyną, kad padėtų formuluoti užklausą. Nustačius netinkamą terminą, iš gauto rinkinio gali būti pašalintas labai svarbus dokumentas. Antra, žmonių indeksavimas yra lėtas, todėl laikas, kurį reikia padaryti, kad kažkas būtų prieinamas internete, prideda savaičių, net mėnesių. Kadangi leidyba realiuoju laiku tampa įprasta praktika, mums reikia kitų patikimų priemonių atskirti aktualias nuo nesvarbios. Trečia, informacijos kiekis yra per didelis, kad visa tai būtų galima klasifikuoti rankiniu būdu.

Atsižvelgdami į tai, kad turime rasti automatinę priemonę, pagal kurią galime pasirinkti geriausius dokumentus užklausai, kaip mes galime išmokyti kompiuterį atpažinti gerą atitikimą?

Statistika ir tikimybė
Nepaisant to, kad ieškotojai kalba apie žodžius, terminus, komandas ir kitus kalbinius reiškinius, kompiuteriai iš tikrųjų supranta tik skaičius. Kiekvienas ASCII simbolis, kiekviena abėcėlės raidė turi būti išverstas į skaičių ir nulių seką, kad kompiuteris galėtų jį sutraiškyti. Būklės komandos veikia greitai, nes yra matematiškai pagrįstos. Viena iš internetinės paieškos ironijos yra ta, kad jos specialistai laiko save žodžiais, o ne „žmonėmis“. Vis dėlto jie su logika tvarko Būlio logiką.

Tokių žmonių kaip Gerardas Saltonas genijus pripažino, kad tekste yra nuspėjamų modelių. Šiuos modelius galima apibūdinti matematiškai, kad kompiuteriai galėtų juos aptikti ir tada atlikti statistines bei matematines operacijas. Pavyzdžiui, atrodo akivaizdu, kad kuo daugiau dokumento yra „apie“ temą, tuo dažniau tekste bus žodžių, susijusių su ta tema. Ir atvirkščiai, šie terminai neturėtų būti labai dažnai pateikiami dokumentuose, kurie nėra susiję su šia tema. Tai yra elementari idėja, susijusi su reitingų reitingu paieškos sistemose.

Tam tikrų terminų grupės dar geriau parodo, kad dokumentas yra tam tikra tema. Kartu atsirandančių terminų išvaizda tiksliau lems, kada tema yra pagrindinė dokumento dalis. Tai nereikalauja, kad mes suprastume žodžių prasmę, o tik tai, kaip žodžiai rodomi tekste.

Nereikia nė sakyti, kad šį principą galėtume pagražinti sakydami, kad žodžiai pavadinime yra svarbesni už žodžius dokumento tekste. Galėtume pridurti, kad kuo arčiau temai svarbių žodžių, tuo didesnė tikimybė, kad dokumentas yra apie tai, ko ieškome. Arba, jei žodžiai pateikiami pagrindinėje pastraipoje, jie yra svarbesni dalyko rodikliai, nei esantys penktoje pastraipoje. Tai daro kvalifikuoti ieškotojai, kurdami paiešką. Tai nėra magija.

Jei galime apibūdinti šiuos modelius, galime užprogramuoti kompiuterį, kad juos surastume. Pirmoji matematinė operacija, kurią atlieka paieškos sistemos, yra skaičiuoti - tai kompiuteriai atlieka labai gerai ir labai greitai. Kompiuteriai suskaičiuoja, kiek kartų terminas ar terminai pasirodo dokumente, tada priskiria šiam skaičiui reikšmę arba skaičių, kad atskirtų vieną dokumentą nuo kito. Apskaičiuojant svorį paprastai atsižvelgiama į tai, kaip retas terminas yra visoje duomenų bazėje - kiek kartų jis pateikiamas kiekviename kolekcijos dokumente. Reti terminai dažnai yra geri diskriminatoriai ir gauna didesnį svorį.

Paieškos varikliai taip pat gali sutrumpinti terminus, įtraukdami daugiskaitos ir vienaskaitos formas. Pavadinime arba pagrindinėje pastraipoje esantiems terminams dažnai suteikiamas papildomas svoris, kaip ir dokumentams, kuriuose tame pačiame sakinyje arba toje pačioje pastraipoje yra keli užklausos terminai. Dauguma paieškos sistemų taip pat „normalizuoja“ rezultatus, atsižvelgdamos į dokumentų ilgio skirtumus, nes ilgesniuose dokumentuose tikriausiai bus daugiau terminų. Kai paieškos sistema suderina jūsų užklausos terminus su dokumentais, ji sumuoja kiekvieno dokumente rodomo užklausos termino svorius ir priskiria to dokumento balą. Tada jis lygina visus balus ir pirmiausia pateikia aukščiausius. Trumpai tariant, tai yra svarbos reitingas.

Statistika ir modeliai patenka į pažangias paieškos sistemas daugelyje kitų aplinkybių. Pavyzdžiui, norėdama nustatyti, ar dokumentas atitinka užklausą, sistema turi apskaičiuoti dokumento panašumą į užklausą. Žmogaus protas tai daro neištardamas algoritmo. Kompiuteriai turi išversti ir užklausą, ir dokumentą į tam tikrą vaizdą. Apie šią užduotį ekspertai parašė ištisas knygas.

Vienas iš būdų yra ir užklausą, ir dokumentą išversti į „vektorių“ - liniją, kuri nuo įsivaizduojamos erdvės centro nukrypsta tam tikru kampu. Pagalvokite apie šią erdvę, kad jos centre būtų rodyklė, o kiekvienas atskiras ženklas būtų šiek tiek kitokia. Visi dokumente esantys žodžiai nurodo konkrečias šio įsivaizduojamo kraštovaizdžio kryptis. Dokumentai, kuriuose yra panašių žodžių, bus nukreipti ta pačia bendra kryptimi, kuo panašesni tie dokumento terminai, tuo arčiau jų kampai. Mes galime išmatuoti šiuos kampus, kad gautume tam tikrą panašumą. Šis „vektorių erdvės modelis“ gali padėti apskaičiuoti atitikimo reitingą, tačiau taip pat gali nustatyti panašių dokumentų grupes ar grupes. Tai yra daugelio žvaigždžių žemėlapių ar įsivaizduojamų kraštovaizdžio vizualizacijų, naudojamų duomenų bazės turiniui ar gautam dokumentų rinkiniui, pagrindas.

Šie statistiniai metodai daugeliu atvejų veikia stebėtinai gerai. Tačiau šie metodai netinka kiekvienai užklausai. Toks yra statistinių metodų pobūdis. Kai taikome taisyklės išimtį, klaidos gali būti akivaizdžios, skirtingai nei žmogaus klaidos. Pavyzdžiui, kai užklausoje yra ir labai svarbi sąvoka, išreikšta itin įprastu terminu, ir labai maža sąvoka, išreikšta retu terminu, retas terminas gali iškreipti aktualumo reitingą, nes jis turi didesnį svorį nei įprastas terminas.

Taip pat atminkite, kad statistinės sistemos nesupranta užklausos, bet veikia pagal skaičius. Daugelis to paties žodžio reikšmių vengia šios technologijos. Jei žodis yra „bankas“, finansų įstaigos gali būti priskiriamos aplinkos mokslui. žemas. Vadinasi, paieškos sistemos atrodo labai kvailai darant klaidas, kurių bet kuris žmogus, turintis pusę smegenų, niekada nepadarytų. Tai galėtų paaiškinti, kodėl paieškos sistemos turi tokią blogą reputaciją tarp profesionalių ieškotojų, jų klaidos yra nepagrįstos. Taip yra todėl, kad gaunamų terminų reikšmė nėra statistinio apdorojimo lygties dalis.

Apdorojimas natūralia kalba
Norint sukurti pažangiausią informacinę sistemą, iš kiekvieno dokumento reikia išgauti kuo daugiau prasmės. Vien žodžių ar net žodžių ir frazių sąrašo nepakanka. Turi būti išsaugotas kontekstas ir prasmė. Tik sistema, gebanti atskirti prasmę, gali grąžinti straipsnius apie teroristus, o ne regbio rungtynes, kai jų prašoma išpuolių, susirėmimų ir mūšių Ruandoje. Prasme pagrįsta sistema taip pat žinos, kaip grąžinti prognozes apie ateities, o ne praeities valdiklių gamybą Zambijoje, atsakant į mūsų „Smirdžių“ sąrašo 9 klausimą.

Norėdami sukurti pažangią informacinę sistemą, pirmiausia turite sukurti žinių bazę. Šioje bazėje bus visi sistemos dokumentai ir jų žodžiai, bet taip pat pridėta informacija, skirta prasmei išspręsti ir dviprasmybėms išspręsti. Gera natūraliomis kalbomis pagrįsta sistema yra šios sistemos pagrindas, nes ji kruopščiai analizuoja sakinius, ištraukia prasmę iš konteksto ir yra pakankamai protinga, kad suprastų, jog jei metai yra 1999, Hilary Rodham Clinton ir pirmoji ponia yra tas pats asmuo . Reikalingas dokumentų apdorojimo įrankis, galintis išgauti ir išsaugoti daugybę reikšmių sluoksnių, taip pat automatiškai suskirstyti dokumentus į kategorijas ir nustatyti visus vardų variantus. Kiekvienas reikšmės vienetas taip pat gali turėti laiko žymę, susijusią su turiniu, o ne su data, kurią kažkas įtraukė dokumentą į duomenų bazę. Nustatę atitinkamas datas, vėlesni įrankiai gali automatiškai išgauti įvykių chronologiją. Chronologinė informacija taip pat leidžia sistemai atskirti pirmąsias ponias Barbarą Bush ir Hilary Clinton, atsižvelgiant į klausimo laiką ir kontekstą. Informaciją žinių bazėje taip pat turėtų būti galima gauti kaip atskirus vienetus, pvz., Vieną sakinį ar pastraipą, jei norime, kad ji pateiktų tiesioginius atsakymus į klausimus.

Pabrėžiu šį žinių bazės kūrimo žingsnį, nes dauguma organizacijų noriai neinvestuos pinigų, laiko ir pastangų, reikalingų žinių bazei sukurti per kelis metus. Bet kuri būsima pažangios informacijos priemonė bus pagrįsta šios žinių bazės turiniu. Todėl išgavus kuo daugiau žinių, ateityje turėtų būti lankstiau priimti naujas technologijas. Dabar negalime žinoti, kokias priemones, kokius formatus, tyrimus ir rinką pateiks per ateinančius 5-10 metų. Suderinamumas visada bus problema. Tačiau neapdorotos žinios nesikeičia. Kuo daugiau rankenėlių sukuriate, kad gautumėte informacijos dalį, tuo didesnė tikimybė, kad prireikus galėsite ją gauti. Tai tas pats principas, kuris pataria skaitmeninti didelės skiriamosios gebos skenuojant kolekcijas: Sukurkite pamatą protingai ir turtingai, nes niekada negalėsite pradėti iš naujo.

Kurdami pažangias informacines sistemas, reikalausime, kad sistemos suprastų tekstą taip, kaip mes. Natūralios kalbos (NLP) apdorotos sistemos yra vienintelės, kurios šiuo metu atsako į šį aprašymą. Nors NLP sistemos atitinka terminus, kaip ir „Boolean“, ir statistinės paieškos sistemos, sistemos taip pat išgauna prasmę iš sintaksės, integruotos leksikos, konteksto ir net paties teksto struktūros. Tai daro žmonės, norėdami išsiaiškinti, ką reiškia dokumentas.

Daugelis žmonių mano, kad statistinės ir NLP sistemos taip pat neveiks bibliografinėse duomenų bazėse, nes jų stiprybė yra viso teksto paieška. Tiesa, šios sistemos nėra skirtos gerai dirbti su dokumentų įrašais, kuriuose nėra esminio teksto. Todėl sakoma, kad bibliografiniai įrašai, tokie kaip tipiškame bibliotekos kataloge, nėra tinkami kandidatai į šias pažangias paieškos sistemas. Tačiau man pasirodė, kad šios sistemos yra tokios pat veiksmingos kaip „Boolean“ sistemos ieškant bibliografinių duomenų bazių, nes dauguma jų, jei reikia, gali numatyti nesušvelnintą Būlo užklausą. Papildoma nauda yra tai, kad sistemų galimybė sušvelninti užklausos griežtumą reiškia, kad atsitiktinės spausdinimo klaidos bus ignoruojamos atitinkamuose įrašuose, kuriuos „Boolean“ sistema pašalintų iš rezultatų.

Protingi agentai
Įsivaizduokite informacinę sistemą, kuri sužinojo, ko siekėte, ir pradėjo numatyti, ką norėtumėte pamatyti. Nors tai gali skambėti kaip „Žvaigždžių karai“, iš tikrųjų ši galimybė šiandien egzistuoja embrionine forma. Sąveika su šiandieninėmis sistemomis nustatoma laiku. Ieškotojas turi pakeisti užklausą, norėdamas rasti dar neatsiimtus dokumentus ir rankiniu būdu pridėti naujų indeksavimo terminų. Mums reikia sistemų, kurios prisitaikytų ir prie besikeičiančių vartotojo interesų, ir prie kiekvienai temai apibūdinti naudojamų terminų pokyčių. Mašinų mokymosi metodai gali padaryti informacinę sistemą dinamišką.

Pvz., Tarkime, kad prieš 3 metus nustatėte įspėjimą dėl informacijos gavimo. Jei nepakeitėte savo įspėjimo profilio, praleisite visus straipsnius apie duomenų gavybą, žinių valdymą ar automatinę santrauką. Pažangi agentų sistema galėtų aptikti šių naujų terminų atsiradimą. Sistema rastų užuominų apie tai, kad duomenų gavyba atrodo kaip kartu atsirandantis terminas su informacijos paieška. Arba agentų sistema gali pastebėti, kad skaitėte straipsnius apie duomenų gavybą, ir paklausti, ar norite pridėti šį terminą prie savo profilio. Jis gali būti užprogramuotas sekti naujas interneto nuorodas iš jus dominančių svetainių arba gali periodiškai vykdyti atnaujintą užklausą visuose žiniatinklio paieškos varikliuose ir tada sekti šias nuorodas. Tai yra nepaprastai svarbu pasaulyje, kuriame 1997 m. „Reuters“ apklausa parodė, kad dauguma profesionalų daugiau laiko praleido ieškodami informacijos nei naudodamiesi ja.

Pažangūs agentai yra programinė įranga, kuri naudoja mašininį mokymąsi. Agentai neturi įgimto intelekto. Nors agentai gali veikti situacijose, kuriose yra tam tikrų modelių ar taisyklių, agentai negali dirbti visiško chaoso ar atsitiktinai. Šiuos modelius ar taisykles, kuriais jie remiasi, gali aprašyti žmonės arba sukurti pati agentų sistema. Agentų sistema sukuria taisykles iš reprezentatyvių duomenų rinkinių ir užklausų - mokymo rinkinio. Treniruočių laikotarpiu sistemos agentai „išmoksta“ geriausių atitikčių, išbandydami įvairias atitiktis ir gaudami pataisymus iš žmonių. Galų gale agentai sukuria pavyzdį, kas yra „geras atitikimas“

Agentų sistemos yra autonominės, kitaip tariant, jos gali inicijuoti veiksmus pagal kruopščiai apibrėžtas taisykles. Jie taip pat yra pritaikomi, gali bendrauti su kitais agentais ir su vartotoju. Agentai gali būti mobilūs, keliaujantys internetu ar kitais tinklais, kad galėtų atlikti įvairias užduotis, pavyzdžiui, rasti ar pristatyti informaciją, užsisakyti knygas ar stebėti įvykius. Svarbiausia, kad agentai gali pakeisti savo elgesį, kad atitiktų naują situaciją. Jie mokosi ir keičiasi.

Šiandien egzistuoja kai kurios agentų sistemos. Žr. „Botspot“ [http://www.botspot.com] platus tokių sistemų sąrašas ir aprašymas. „Microsoft Office“ paketo agentai yra tik pradžia. Jie nėra pritaikomi ir laikosi nustatytų taisyklių. Šie agentai siūlo užuominas, imasi ir kartais atsako į klausimus apie programinės įrangos funkcijas ir yra šiek tiek linksmi. Galų gale galime tikėtis, kad agentų sistemos prisitaikys prie mūsų pageidavimų dėl formatų ar kitų pasikartojančių veiksmų, kurių imamės, pvz., Atidarome programas pagal tam tikrus užsakymus arba tikriname el. Paštą tam tikru paros metu.

Galų gale agentai vaidins svarbų vaidmenį kuriant sprendimų palaikymo sistemas. Šios sistemos naudos žinių bazę, kad surastų ir palygintų ankstesnes situacijas, kurios gali būti taikomos dabartinėms problemoms, siūlydamos alternatyvius sprendimus ir galbūt kurdamos kiekvienos alternatyvos scenarijus.

Šios trys disciplinos - statistika, natūralios kalbos supratimas ir protingi agentai - sudaro pagrindą suprasti ir naudoti ateities informacines priemones. Nors bus galima naudoti šias priemones ir niekada nesuprasti jų vidinio veikimo, tie, kurie gilinasi į paviršines taisykles, jas naudos efektyviausiai. Matomos anomalijos ir klaidos taip pat taps mažiau mįslingos.

NLP pagrįstos technologijos
Nagrinėdami prasmę, o ne tik suderindami žodžių eilutes, NLP sistemos gali protingai išspręsti daugelį paieškos problemų. Tai apima sąvokų identifikavimą, net jei tai pačiai idėjai apibūdinti naudojami skirtingi terminai. NLP sistemos turėtų identifikuoti bet kokios formos žmonių, vietų ar daiktų vardus. Sistemos taip pat galėtų apimti kalbos apdorojimą, dokumentų apibendrinimą ir net dokumentų grupes, automatiškai indeksuoti ir klasifikuoti dokumentus. Kiekvienas iš šių aspektų yra atskira tyrimų sritis, kuriant priemones arba kai kuriais atvejais jau esančias rinkoje.

Sąvokos gavimas ir kartografavimas
Sąvokų kartografavimas yra raktas į daugelį naujų horizonto technologijų. Kalba suteikia daug alternatyvų, kaip išreikšti idėją. Yra ne tik tiesioginiai sinonimai, bet ir metaforos, palyginimai ir kiti literatūriniai prietaisai.Šie prietaisai džiugina skaitytoją, tačiau suklaidina kompiuterį. Mums reikia sistemų, kurios galėtų naudoti visus tuos kalbos lygius, kad teisingai interpretuotų prasmę ir susietų panašias idėjos išraiškas su ta pačia sąvoka.

  • Ieškokite įvairiose disciplinose, naudodami skirtingus žodynus, kad išsakytumėte tą pačią idėją.
  • Ieškokite tos pačios temos įvairiomis kalbomis.
  • Nustatykite ir gaukite visus vardo ar vietos variantus, nesvarbu, kaip klausimas suformuluotas.
  • Medžiagos automatiškai indeksuojamos.

Žodyno kartografavimas, viena iš šios technikos formų, leidžia MEDLINE MESH terminus naudojančiam ieškotojui protingai ieškoti CINAHL, kitoje medicinos duomenų bazėje, kurioje valdomas skirtingas tezauras. Taigi, idėja „medis“ turi keletą terminų, kaip parodyta žemiau 3 pav.
Tai jau sukurta technologija, įvairaus sudėtingumo. Jis naudojamas šiose srityse.

Mašininis ir automatinis indeksavimas
Mašininis arba automatinis indeksavimas (MAI) randa pagrindines teksto sąvokas, priskiria jas vidiniam tezaurui ar kontroliuojamam žodynui ir automatiškai taiko indeksavimo terminus. Jis taip pat gali išgauti svarbius pavadinimus, paaiškinti žodžius ir nustatyti naują terminiją, kurią indeksuotojai gali pridėti prie sistemos. MAI siūlo kandidatams terminus indeksuotojams patvirtinti. Automatinis indeksavimas šiuos terminus taiko be žmogaus įsikišimo.

Mašininis indeksavimas egzistuoja jau seniai. Dauguma tokių sistemų yra pagrįstos taisyklėmis ir priskiria terminus, pagrįstus taisyklėmis, pvz., „Naudokitės automobiliu“, kaip indeksavimo terminą, kai dokumentas yra susijęs su automobiliais, kaip tai daro profesionalūs žmonių indeksuotojai. „Data Harmony/Access Innovations“ yra gerai žinoma dėl savo taisyklėmis pagrįstų mašininio indeksavimo sistemų. „Northern Light“ naudoja žmonių indeksavimo priemonių sukurtas taisykles, kad automatiškai priskirtų plačius terminus visiems savo pasirinktinių aplankų dokumentams. Autonomija naudoja mašininį mokymąsi, kad automatiškai suskirstytų medžiagas į kategorijas, o „Semio“ automatiškai sukuria taksonomijas ar hierarchijas. Tokios sistemos kaip DR-LINK, sukurtos daktarės Elizabeth Liddy Sirakūzų universitete, priskiria temų kodus, kad būtų galima paaiškinti žodžius. Kai kurios MAI sistemos veikia iki 80 procentų tikslumu, o tai palyginama su rankiniu indeksavimu.

Kai kurie eksperimentiniai metodai naudoja tikimybę ir statistiką medžiagoms suskirstyti. „Muscat“, dabar priklausantis „Dialog“, yra geras šio požiūrio pavyzdys. Kiti eksperimentuoja su neuroniniais tinklais automatinei klasifikacijai.

MAI sistemos taip pat gali išskirti svarbius vardus iš teksto ar „išaiškinti“ terminus. Apsvarstykite terminą „bankas“. Tai gali būti vieta pinigams laikyti, upės pusė, lėktuvo sukimas ar greitkelio ar geležinkelio kreivės nuolydis. Vis dažniau žiniatinklis ir kitos paieškos sistemos naudoja automatinį indeksavimą, norėdami išsiaiškinti arba sukurti plačias naršymo kategorijas.

MAI gali pagreitinti indeksavimo ir abstrakcijos procesą, reikalingą duomenų bazėms parengti. Tai ypač padeda atlikti tokias didelės apimties užduotis kaip metaduomenų terminų priskyrimas žiniatinklio dokumentams.

Automatinis apibendrinimas
Ne taip seniai niekas negalėjo rasti informacijos. Dabar jo yra per daug. Bet koks įrankis, kuris greitai priartina mus prie svarbiausių dalykų, yra vertingas. Greitos, automatiškai sukurtos santraukos turi šį potencialą. Yra dviejų tipų automatinis apibendrinimas. Pirmasis apibendrina ištisus dokumentus, ištraukdamas svarbius sakinius arba perrašydamas ir sutrumpindamas originalų tekstą. Dauguma šiuo metu kuriamų apibendrinimo įrankių išskiria pagrindines ištraukas ar teminius sakinius, o ne perrašo dokumentą. Perfrazavimas yra daug sunkesnė užduotis.

Antrasis procesas apibendrina kelis dokumentus. Kelių dokumentų apibendrinimas yra sunkesnis, bet potencialiai vertingesnis. Tai padidins įspėjimo paslaugų vertę, sutelkdama gautą informaciją į mažesnes, lengviau valdomas ataskaitas. Kelių dokumentų santrauka leis užimtiems klientams pateikti labai trumpą naujų įvykių apžvalgą. Mes galime tikėtis, kad kai kurie įrankiai tai padarys per ateinančius 2–4 metus.

Kelių kalbų paieška
Mokslininkų bendruomenės dabar apima visą pasaulį. Mokslininkai turi žinoti, kas vyksta jų srityse, nesvarbu, kokia šaltinio kalba, pvz., Įmonės, apimančios pasaulinę apimtį ir interesus. Kuriami du požiūriai. Pirmasis verčia tekstą iš vienos kalbos į kitą. Antrasis tos pačios kalbos žodžius susieja su viena koduota sąvoka, kaip ir sąvokų atvaizdavimas. Netgi grubus suformulavimas ar prastas vertimas yra tinkami norint gauti įvairias kalbas. Jį taip pat galime naudoti norėdami gauti dokumentus užsienio kalba, net jei negalime to puikiai išversti. Sąvokos atvaizdavimo ir automatinio apibendrinimo derinys gali suteikti apytikslį blizgesį ar straipsnio apžvalgą, kad tyrėjas galėtų nuspręsti, ar skaityti visą dokumentą.

Subjekto ištraukimas
Subjektai yra žmonių, vietų ar daiktų pavadinimai. Kaip visi žinome, subjektus dažnai sunku rasti dokumentų rinkinyje, nes daugelis variantų gali reikšti tą patį asmenį. Pavyzdžiui, „AT & ampT“ taip pat gali būti randami kaip „AT“ ir „T“, arba „AT & ampT“. „Marcia Bates“ gali būti rodoma kaip „Batesas, M“ arba „Batesas, Marcia“, bet neturėtų būti painiojama su „Mary Ellen“. Batesas. Prezidentas Clintonas kažkada buvo gubernatorius Clintonas ir vis dar yra Billas
Clinton ir William Jefferson Clinton, jau nekalbant apie „prezidentą“

Naujesnės informacinės sistemos sukuria vardų variantų sąrašus, kad visos vardų formos susietų tą pačią sąvoką ir gautų visus įrašus, nesvarbu, kuris terminas pateikiamas užklausoje. Šiose sistemose taip pat gali būti integruotos leksikos su specialiais terminais ir geografiniais pavadinimais, pvz., Įtraukiant Prancūziją, kai ieškotojas prašo Europos. Sistemos administratoriai turėtų turėti prieigą prie leksikos, kad galėtų pridėti vidinį tezaurą ir žodyną. Jie taip pat turėtų pridėti naujų pavadinimų ar terminų, kai jie atsiranda naujoje medžiagoje. „NetOwl“ yra vienas iš produktų, išskiriančių objektus, pavyzdys. Dešimtmečius „LEXIS-NEXIS“ naudojo pavadinimų variantus, kad pagerintų paiešką, tačiau automatizuotas ištraukimas ir saugojimas suteikia šiai politikai daug daugiau galios.

  • ISA santykiai apibrėžia, kas ir kas yra subjektas: „Gil Shahan yra puikus smuikininkas.“
  • AGENTOF santykiai apibūdina, kas ar kas sukėlė įvykį arba turėjo priežastinį ryšį: „Padidėjęs ozonas pietiniame pusrutulyje sukelia rimtus saulės nudegimus.“

Kaip matėme, žodžių savaime dažnai nepakanka prasmei nustatyti. Jei galima išsaugoti kiekvieno sakinio kontekstą, sintaksę ir nedviprasmišką prasmę kaip vienetą, galima sukurti gerą atsakymo į klausimus sistemą. Tokie įrankiai gali atsakyti į tokius klausimus: „Kas atleido„ Consolidated Widget Company “prezidentą?

Chronologiniai ir skaitiniai ištraukos
Jei sistema gali nustatyti, kada ir koks įvykis įvyko, ar kokio dydžio daiktas yra lyginamas su kažkuo kitu, tada ji gali atsakyti į tokius klausimus: „Kada„ Netscape “nusipirko AOL?“ Arba „Raskite visas valdiklius gaminančias įmones, kurios gamina daugiau daugiau nei 5 milijonai valdiklių per metus. Šią informaciją iš turinio gavusi sistema taip pat gali sudaryti įvykių chronologiją. Tai gali neatrodyti žemės drebėjimas, nes galima surasti asmens biografiją, o ne ją susikurti, bet įsivaizduokite galimybes, jei sistema galėtų atkurti konkurento vystymąsi, o paskui naudoti tą modelį naujoms konkurentų naujienoms stebėti, kol dar nenustatėte juos.

Teksto kasyba
Teksto gavybos technologijos skiriasi nuo paieškos, nes duomenų bazėje jie randa faktų ir modelių. Kitaip tariant, teksto gavyba apžvelgia visą duomenų bazę, o ne tik vieną dokumentą, o tada išgauna informaciją iš visų susijusių dokumentų, kad būtų atskleisti modeliai laikui bėgant ar temoje. Šios technologijos atlieka tam tikrą duomenų bazės teksto analizę ir pateikia vartotojui modelius, chronologijas ar santykius.

Bibliotekininkai beveik netiesiogiai atlieka duomenų gavybą, informacija suskirstyta į modelius, grupes, grupes ir hierarchijas. Nors mums tai gali atrodyti antra prigimtis, iš tikrųjų tai yra retas talentas. Kaip programinė įranga gali atlikti tą patį? Na, tai negali būti su jokiu intelektu. Tačiau atminkite, kad kalbą sudaro modeliai, todėl šis faktas leidžia mums sukurti naujus, bet vis tiek suprantamus sakinius. Jei nustatote užuominas, kurios, pavyzdžiui, jums sako, kad kažkas yra spėjimas, programinė įranga gali vadovautis tomis pačiomis taisyklėmis, kad surastų prognozes, pvz., Naudodama tokias sąvokas kaip „iki kitų metų“, 2010 m. apie žinių bazės, kuria ji veikia, kokybę. Jei santykiai, sąvokos, chronologinė informacija ir objektai jau buvo išgauti, teksto kasybos procesas gali pasinaudoti šia informacija ir ieškoti jos modelių.

Klausimų-atsakymų sistemos
Dažnai pamirštame informacijos paieškos tikslą, kuris paprastai yra atsakymas į klausimus, o ne tik dokumentų paėmimas. Atsakymų į klausimus sistemos ieško dokumentuose ar žinių bazėje, kad rastų atsakymus. Pvz., Jei užduosite atsakymų į klausimus sistemą: „Kada buvo pasirašytas„ Wye River “susitarimas?“, Gausite 1998 m. Spalio mėn. Atsakymą, o ne dokumentų apie Wye River susitarimą sąrašą, kuriame gali būti arba nėra atsakymas. Klausimų atsakymo sistemos randa geriausiai atitinkančius atsakymus iš atitinkamų dokumentų. Jei vartotojams reikia daugiau informacijos, jie gali pateikti nuorodą į šaltinio dokumentus.

Filtravimas, stebėjimas arba įspėjimas
Skirtumas tarp filtravimo ir ad-hoc paieškos yra tas, kad paieškoje paieška gali keistis, tačiau duomenų bazė išlieka ta pati, o filtruojant paieška išlieka ta pati, tačiau keičiasi duomenys, su kuriais atitinka paieška. Filtravimas tik ieško naujų įdomių dokumentų. Norėdami nustatyti filtrą, vartotojas sukuria profilį arba nuolatinę užklausą, kuri prieštarauja naujiems duomenų bazės papildymams. Nuolatinės užklausos kūrimo menas slypi kuriant pakankamai plačią užklausą, kad būtų išvengta svarbių įvykių praleidimo, tačiau ji yra pakankamai siaura, kad vartotojas nebūtų užliejamas per daug informacijos.

Filtravimas ar įspėjimas, kaip ir bet kuri kita paieškos technologija, priklauso nuo naudojamos paieškos sistemos kokybės. Paieškos variklis, galintis tinkamai sutelkti paiešką, pageidautina naudojant tam tikrą aiškinimą ir sąvokos išskyrimą, greičiausiai sulauks susijusių temų.

Viena iš pagrindinių problemų, susijusių su nuolatine, tęstine užklausa ar stebėjimo paslauga, yra ta, kad laikui bėgant bet kurios srities terminija keičiasi. Taigi atsižvelkite į vartotojo interesus. Tačiau dauguma šiandieninių įspėjimo paslaugų yra statinės. Tie, kurie naudojasi profiliais, privalo juos reguliariai atnaujinti. Pavyzdžiui, mano 3 metų perspėjimas dėl informacijos gavimo šiais laikais labai mažai domina. Vietoj to turiu pridėti paieškos variklius, duomenų gavybą, teksto gavybą, filtravimą ir nukreipimą, natūralios kalbos apdorojimą, žinių valdymą ir daugybę kitų naujų terminų. Naujos sistemos, apimančios tam tikrą mašininį mokymąsi ar išmaniuosius agentus, yra gyvybiškai svarbios, kad būtų galima nuolat stebėti temas. Filtravimo įrankiai, apimantys mašininį mokymąsi, gali aptikti naujų terminų ir pasiūlyti juos įtraukti į nuolatinę užklausą. Jie taip pat gali pastebėti vartotojo interesų pokyčius ir pritaikyti užklausą, kad atitiktų šias naujas temas.

Keisti stebėjimą
Pokyčių stebėjimas yra specializuotas filtravimo tipas. Jis stebi nustatytus dokumentus ar svetaines ir nustato, kada jose įvyko pakeitimų. Ši technika tapo esmine konkurencinio žvalgybos ar įvykių stebėjimo dalimi. Jei konkurento svetainė lieka nepakitusi, sistema į ją nekreipia dėmesio, tačiau, jei įvyksta esminių pakeitimų ir papildymų, ji pakelia raudoną vėliavą. Panašiai oficialios agentūros, atsakingos už vyriausybės dokumentų rinkimą ir archyvavimą, turi žinoti, kada pasirodys naujas formos, dokumento ar įstatymo pakeitimas.

Viena bendrovė, kuri stebi tinklalapių pokyčius, yra „Ingenius Technologies“ [http://www.ingetech.com]. Jų „JavElink“ stebi kliento pateiktų URL sąrašą ir praneša tik apie pakeitimus. Vaizdinis ekranas leidžia lengvai pastebėti, kas pasikeitė (žr 4 pav). „Ingenius“ taip pat naudoja šią technologiją kurdama įspėjimus el. Paštu [„NetBrief“, http://www.netbrief.com], kuriuose yra tik pakeistas svetainės tekstas. „Ingenius“ svetainėje pateikiami keli nemokami įspėjimai populiariomis temomis.

Naujas „NetBrief“ plėtinys kasdien siunčia el. Laišką su URL ir trumpomis ištraukomis, atitinkančiomis kliento raktinius žodžius. Kiekvieną dieną „InGenius“ apžvelgia 100 internetinių dienraščių, taip pat dešimtis verslo ir techninių leidinių. Klientai gali pridėti naujų svetainių ar paieškos sistemų, kaip nori. Jie taip pat gali konkrečiai įtraukti arba neįtraukti tam tikrų šaltinių ar temų.

Vizualizacija
Žmogaus akis vizualinius vaizdus supranta daug greičiau, nei gali skaityti tekstą. Kaip sako sena patarlė: „Viena nuotrauka verta tūkstančio žodžių.“ Palyginkite, kaip paprasta ir greita atpažinti žmonių, sėdinčių po iškylą po medžiu, paveikslą su tos pačios scenos aprašymu. Siekdami padėti žmonėms interpretuoti didelius duomenų ar dokumentų rinkinius, daugelis tyrinėtojų kuria vizualius teksto atitikmenis, kad vartotojai galėtų trumpai suvirškinti informaciją.

Vizualizacija padeda susidoroti su informacijos pertekliumi. Įsivaizduokite, kad galite pateikti vieno puslapio vizualinę savaitės įvykių apžvalgą įmonės vadovui, o ne penkių puslapių santrauką. Vaizdinės informacijos sistemos taip pat yra gyvybiškai svarbios krizių valdymui, oro eismo valdymui ir kitoms situacijoms, kai žmonės turi nedelsdami reaguoti į daug informacijos.

Veiksmingą vaizdinį vaizdavimą riboja kompiuterio ekrano apribojimai. Yra tik tiek informacijos, kurią galima efektyviai rodyti standartiniame 14 arba 15 colių monitoriuje. Gražios sąsajos pavyzdį rasite „Phrasier“ sąsajos aprašyme [http://www.cs.waikato.ac.nz/

stevej/Tyrimai/Phrasier], novatoriška sistema, skirta naršyti pagal frazes. Šio produkto ekrano dizainas yra per didelis, kad tilptų į standartinį ekraną, tačiau jame yra visi elementai, kuriuos vartotojas norėtų turėti, kad galėtų gerai bendrauti su informacine sistema. Jame pateikiami dokumentai, susijusios sąvokos ir pagrindinės frazės vienoje vietoje. 5 pav rodo ekrano dalį.

Dauguma šiandien matomų vaizdinių informacijos pristatymų yra eksperimentiniai. Mes tikrai nežinome, kaip žmonės su jais bendrauja. Kognityviniams psichologams, internetiniams ekspertams ir kompiuterių mokslininkams reikia daugiau nei anekdotinės informacijos, kurią gauname atlikdami tinkamumo naudoti testus, kad nustatytume gero dizaino gaires. Mes žinome, kad žmonės turi daug skirtingų pažinimo stilių ir kad norint efektyviai bendrauti su kompiuteriais jiems reikia įrankių ir sąsajų, atitinkančių jų mąstymą. Didžiausias iššūkis bus atrasti, kaip veikia protas, ir tada, remiantis šiomis žiniomis, sukurti įrankius.

Kai kurias sąvokas gana paprasta vizualizuoti. Juostinės diagramos ar net skirtingo dydžio kvadratai gali greitai parodyti lyginamuosius dydžius, sumas ar skaičius. Laiko juostos gali rodyti nuo laiko priklausančius įvykius. Objektų artumas gali rodyti artimus santykius. Skritulinės diagramos rodo, kaip dalys sudaro visumą. Kai pereiname nuo šių bendrų sąvokų prie santykių tarp žmonių ir vietų vaizdavimo laikui bėgant, turime išrasti naują vaizdą.

Vizualizacija yra ant informacijos, gautos iš sistemos. Nors sąsaja nustato, kaip informacija rodoma, tai, kas rodoma, priklauso nuo išgautų duomenų. Taigi aktualumo reitingai lengvai rodomi kaip juostinės diagramos. Informacijos apie temą kiekis gali būti rodomas kaip įvairių dydžių spalvotų dėžių rinkinys.

Vektorių erdvės modelis, kurį mes aptarėme anksčiau, yra daugumos dalyko turinio vizualizacijų dalis. Jis gali sukurti žvaigždžių diagramas, rodančias dokumentų grupes arba įsivaizduojamus kraštovaizdžio žemėlapius iš „Cartia“]. Pažvelkite į šią „Cartia“ paieškos rezultatų rinkinio vizualizaciją 6 pav. Aukščiausios smailės reiškia dalykus, turinčius daugiausiai dokumentų. Kalvų artumas rodo artumą.

Žmogaus kompiuterio sąveikos laboratorijos naršyklė [HCIL, http://www.cs.umd.edu/hcil/ndl/ndldemo/draft11/daveloc4.html] Merilando universitete trumpai apžvelgiamos Kongreso bibliotekos kolekcijos. Kai perkeliate pelę virš kiekvienos laiko juostos, ji tampa mėlyna, taip pat ir kolekcijų, kuriose yra informacijos apie tą laikotarpį, tipai.

Užklausų formulavimas yra viena silpniausių informacijos proceso vietų. Keletas kompanijų ir tyrimų grupių sukūrė vaizdines pagalbines priemones formuluojant užklausas, tačiau man vis dar patinka DR-LINK teksto galios paieškos ekranas, sukurtas daktaro Liddy Sirakūzų universitete, kuriame rodoma, kaip kompiuteris interpretuoja jūsų paiešką, ir pateikiama galimybė jį pakeisti (žr 7 pav).

„Spotfire“ (žr 8 pav) ir naujausia „Dotfire“ forma yra dinaminiai užklausų įrankiai. Šie įrankiai pateikia kategorijų rinkinį, kuris padeda susiaurinti paiešką. Galite valdyti kiekvieną kategoriją naudodami slankiklį. Merilando universiteto HCIL juos abu sukūrė [http://www.cs.umd.edu/hcil]. Dotfire [http://www.cs.umd.edu/hcil/west-legal/dotfire.gif] yra naujas Westlaw teismų praktikos tyrinėtojas. [Norėdami gauti daugiau informacijos, skaitykite Beno Shneidermano, Davido Feldmano ir Anne Rose techninį dokumentą „Skaitmeninių bibliotekų paieškos rezultatų vizualizavimas kategorinėmis ir hierarchinėmis ašimis“, CS-TR-3992, UMIACS-TR-99-12, 1999 m. Vasario mėn. ftp://ftp.cs.umd.edu/pub/
hcil/Reports-Abstracts-Bibliography/99-03html/99-03.html
.]

9 pav aukščiau parodyta hiperbolinė naršyklė iš „Xerox PARC“, sukurta siekiant padėti žmonėms vizualiai ištirti duomenų bazės turinį. Jį galite rasti „InXight“ duomenų bazėje [http://www.inxight.com].

Gary Marchionini ir jo studentai Šiaurės Karolinos universiteto sąveikos dizaino laboratorijoje tiria įvairių tipų išteklių, pvz., Statistikos ar vaizdo failų, sąsajų dizaino efektyvumą. Interaktyvi statistinių santykių naršyklė yra prototipas, sukurtas Darbo statistikos biurui. Viename ekrane rodomi duomenų bazės objektai, ataskaitų skaičius ir formatų tipai, taip pat regionai ir datos. Taip pat rodomos susijusios svetainės. Tai paprasta, bet veiksminga. [Matyti http://ils.unc.edu/idl/ kitiems šios grupės tyrimams.]

„Perspecta“ sąsaja viename ekrane parodo vartotojui, kokių parametrų jie gali ieškoti. Šioje ekrano kopijoje taip pat rodomi paieškos rezultatai, atlikti jų kelionių informacijos duomenų bazėje. Kiekviename langelyje vartotojui trumpai parodomas ekskursijų, esančių kiekvienoje kategorijoje, skaičius, nurodytas per nurodytą laikotarpį. Pavyzdžiui, per tam tikrą laiką siūlomos 87 ekskursijos baidarėmis.Sugrupuodama rezultatus į loginius paketus, ši programinė įranga leidžia vartotojui suprasti paieškos rezultatus, prieš pradedant ieškoti faktinių įvykių.

Turėdami įrankius, kurie gali pateikti kelis tų pačių duomenų rodinius, galite atrasti modelius.

„Northern Light“ pasirinktiniai aplankai suteikia greitą vaizdinę paieškos rezultatų apžvalgą. Dėl kruopštaus turinio suskirstymo į kategorijas „Northern Light“ paieška yra plati ir gerai sufokusuota. „Northern Light“ taip pat ieško „Yahoo! katalogų puslapius. Yahoo! turi puikių išteklių, bet man labiau patinka ieškoti, o ne pradėti naršyti. Šiaurinė šviesa suteikia man geriausią iš abiejų būdų.

  • Fonetinis yra tikrasis garsas, skleidžiamas, kai tariame žodžius. Tai netinka rašytiniam tekstui, tačiau jis perteikia labai svarbius kalbos prasmės atspalvius.
  • Morfologinis yra mažiausias kalbos vienetas, perteikiantis prasmę. Tai apima daugiskaitos ir vienaskaitos formas, taip pat kitus priešdėlius ir priesagas, pvz., Išankstinį arba priešingą.
  • Sintaksė yra kiekvieno žodžio vaidmuo sakinyje. Daugelis šiuolaikinių paieškos sistemų gali išanalizuoti sakinį, kaip mes išmokome pradinėje mokykloje, kad išsirinktų dalykus, veiksmažodžius, objektus ir frazes. Tai leidžia varikliams atskirti „Bill“ pasirinktą „Al“ ir „Al“ pasirinktą „Bill“.
  • Semantinė yra žodyno žodžio reikšmė, taip pat žodžio reikšmė, kurią suteikia jo kontekstas tekste. Šis lygis padeda mums atskirti „baseino“ reikšmių skirtumą „pažaiskime baseiną“ ir „plaukime baseine“. Tai leidžia sistemai pašalinti klaidingus lašus. NLP sistema niekada neturėtų suteikti jums finansinių institucijų, jei prašote upių krantų erozijos, net ir konsoliduoto Moose upės kranto.
  • Diskusija yra viso dokumento struktūra. Daugelis dokumentų turi nuspėjamą struktūrą, pavyzdžiui, techninės ataskaitos su pavadinimais, santraukomis, įžangomis, metodikos skyriais, paaiškinimais ir išvadomis. Jei sakinys įdėtas į šią struktūrą, tai daro įtaką jo reikšmei ir svarbai.
  • Pragmatinis yra realaus pasaulio pažinimas. Pavyzdžiui, kai sakome Europą, žinome, kad šis geografinis regionas apima Prancūziją, net jei dokumente šis faktas niekada nėra aiškiai nurodytas. Tokias žinias galima pridėti prie naujų informacinių sistemų, kad sistemos suprastų, jog kongresmenas Schumeris ir senatorius Schumer yra tas pats asmuo.

Duomenų analizės ir sąveikos įrankiai
Informacijos paieška ir naudojimas turėtų būti aktyvus procesas. Turime perskaityti tai, ką randame, bet taip pat turime sujungti šaltinius, atskirti juos, atskirti duomenis į kategorijas, rūšiuoti duomenis, ieškoti modelių ir nusiųsti informaciją kolegoms ir klientams.

Puffin paieška [http://www.puffinware.com] kviečia tokią sąveiką. Vienu metu ji ieško iki aštuonių žiniatinklio paieškos variklių ir grąžina rezultatus į darbalaukį. Tai išsaugo paieškos rezultatus, sukurdama visų terminų, kurie rodomi dviem ar daugiau citatų, sąrašą. Tada galite rūšiuoti, grupuoti ir iš naujo surūšiuoti rezultatus, naudodami bet kurį lentelės langelį kaip palyginimo pagrindą. Pasirinkite pavadinimą ir jis reitinguos visus kitus hitus pagal jų panašumą į tą pavadinimą. Arba pasirinkite kelis raktinius žodžius ir reitinguokite visus 1200 įvykių pagal pasirinktus terminus. Galite rūšiuoti pagal paieškos variklį arba URL. Puffinas automatiškai formuoja grupes, remdamasis dokumentų grupės panašumu, naudodamas panašią metodą kaip vektorinis erdvės modelis. Taip pat galite automatiškai atnaujinti paiešką, kai ją naudojate kaip filtravimo įrankį.

  • „Netbook“ leidžia vartotojams užfiksuoti vaizdus iš skaitmeninių kolekcijų, saugoti ir peržiūrėti juos asmeniniame vartotojo tinklalapio puslapyje. Galima tvarkyti vaizdų miniatiūras, leidžiančias vartotojams sukurti valdomą kolekciją.
  • Anotatorius leidžia vartotojams komentuoti ar skaityti komentarus prie vaizdų, paimtų iš internetinės kolekcijos ar „Netbook“. Pvz., Mokinių klasė gali peržiūrėti instruktoriaus pateiktus paveikslėlio komentarus arba sukurti savo komentarus, matomus jų klasės draugams.
  • Autorystė padeda vartotojams manipuliuoti, organizuoti ir rodyti tyrimus ir duomenis naudojant hierarchines ir hipermedijos nuorodas. Studentai gali peržiūrėti kitų darbus ir tvarkyti bei kurti savo nuorodas.
  • Artview paverčia internetines vaizdų kolekcijas iš muziejų ir kitų svetainių į bendradarbiavimo mokymosi erdves. Tuo pačiu metu, bet iš skirtingų vietų, vartotojai gali peržiūrėti vaizdą ir bendrauti tarpusavyje naudodami bendrinamą teksto langą.

Kelių šaltinių paieška vienu metu
Ieškoti įvairių rūšių informacijos rinkinių yra vienas didžiausių iššūkių, su kuriais susiduria skaitmeninės bibliotekos ir intraneto kūrėjai. Kolekcijos gali apimti tekstą, vaizdus ar statistiką. Teksto rinkmenose gali būti bibliografinių įrašų, santraukų ar viso teksto. Vaizdų kolekcijos paieškos sistemoms gali pasiūlyti tik tekstą, rodomą kaip antraštės. Kai išeiname iš kontroliuojamų, integruotų tos pačios rūšies medžiagų kolekcijų, susiduriame su keliomis kliūtimis. Tai apima žodyno skirtumus, medžiagų tipų skirtumus ir atitikimo vertinimo algoritmų skirtumus.

Žodyno skirtumai yra pažįstama problema kiekvienam patyrusiam ieškotojui. Kiekviena kolekcija ar šaltinis gali naudoti skirtingus terminus tai pačiai idėjai išreikšti. Mes, profesionalūs ieškotojai, tradiciškai sprendžiame šią problemą naudodamiesi kiekvienu mūsų sugalvotu sinonimu. Taigi, norėdami užbaigti gerą užklausą, galime pasirinkti ir siurblius, ir sparnuotes, arba teatrą ir teatrą. NLP sistemose sąvokų atitikimas mums gali atlikti kai kuriuos darbus. Tačiau pritaikyti intranetai gali norėti sukurti vidinę leksiką, pagal kurią siurbliai ir darbaračiai būtų automatiškai susieti su ta pačia koncepcija. Tai gera koncepcijos stebėjimo ir automatinio indeksavimo programa.

Paieška įvairiose medžiagose yra sudėtingesnė problema, kaip tai gali pasakyti ieškantieji, dirbantys su „Dialog OneSearches“. Pavyzdžiui, kiekvieno žodžio svarba bibliografiniame įraše tikriausiai yra nepaprastai didelis, palyginti su tuo pačiu terminu, esančiu viso teksto 10 puslapių dokumente. Galima įsivaizduoti, kad kiekvieną kartą, kai ji prideda naujos rūšies kolekciją, bandoma patobulinti paieškos sistemą.

Paieška keliose sistemose dar labiau apsunkina reikalus. Dauguma paieškos sistemų apskaičiuoja dokumento tinkamumą, skaičiuodami kiekvieno užklausos termino įvykių skaičių kiekviename dokumente. Kuo daugiau įvykių, tuo dokumentas aktualesnis. Tai gerai veikia, kai dokumentai yra maždaug vienodo ilgio ir to paties tipo. Kai sujungsime šias medžiagas vienoje paieškoje, rezultatai bus iškreipti pagal teksto ilgį.

Jei bandome ieškoti įvairiose paieškos sistemose, kaip tai daro žiniatinklio metastašymo varikliai, pastebime, kad kiekviena iš jų vertina skirtingumą. Be to, kadangi kiekviena sistema apskaičiuoja dokumento atitikimą užklausai iš dalies, sužinodama, kaip retai šis terminas pasitaiko visoje duomenų bazėje, o kiekvienoje kolekcijoje yra skirtingos medžiagos, mažai tikėtina, kad tai, kas labai svarbu vienoje kolekcijoje panašiai reitinguos ir kitą. Duomenų sintezė yra metodų rinkinys, skirtas nustatyti bendrą pagrindą, kad būtų galima įvertinti svarbą. Duomenų suliejimo apdorojimo trūkumas paaiškina, kodėl paieška įvairiuose failuose Dialog'e arba metinis paieška internete neveikia tinkamumo reitingų sistemose.

Štai pavyzdys. Tarkime, kad nusprendžiame ieškoti kelių gerų straipsnių apie aukšto kraujospūdžio priežastis. Mes pasirenkame du žiniatinklio paieškos variklius. Tačiau mes nežinome, kad 1 paieškos variklis apima visas pagrindines medicininės informacijos svetaines, o 2 paieškos variklis - sportas. Paieškos sistema 1 randa 250 000 straipsnių apie aukštą kraujospūdį. Tai juos reitinguoja. „Search Engine 2“ randa 10 straipsnių ir juose yra tik minimali informacija šia tema. Prisiminkite mūsų svėrimo algoritmą. Jei aukštas kraujospūdis duomenų bazėje pasirodo retai, jis įgyja didelį svorį. Taigi „Search Engine 2“ visus šiuos dokumentus reitinguoja 98 proc. Kadangi aukštas kraujospūdis 1 paieškos sistemoje yra įprastas terminas, jis sveria mažiau. Jei mūsų „metasearch“ variklis užims 10 geriausiųjų, mes pamatysime visus 10 „Search Engine 2“ dokumentų, kol dar nepasieksime dokumentų iš 1 paieškos sistemos. Tačiau 1 paieškos variklio rezultatai, gauti iš medicinos šaltinių, gali būti labai pranašesnis.

Duomenų sintezė bando sujungti kelių paieškos sistemų rezultatus. Viena technika iš kiekvieno paima po vieną dokumentą taikant apvalų metodą. Kitas sukuria virtualią kolekciją, kuri sujungia visus dokumentus, esančius visose duomenų bazėse. Tada svoriai priskiriami pagal šią bendrą kolekciją.

Antrasis metodas duoda geresnių rezultatų, tačiau skaičiavimo požiūriu yra brangesnis.

Įrodymų derinys
Įrodymų derinys pagerina surinkimą iš tos pačios kolekcijos, naudojant skirtingus paieškos metodus. Artimiausiais metais tai bus karšta tema, nes skaičiavimo galia dar labiau didėja. Bet kokia paieškos technika yra klaidinga ir praleidžia kai kuriuos svarbius dokumentus, galbūt dėl ​​prastos užklausos, dėl skirtingos terminijos ar net dėl ​​rašybos klaidų, kurias sukelia optinės simbolių atpažinimo programos. Ieškotojai taip pat gali praleisti svarbius dokumentus, jei dokumentai nepatenka į 30 ar 50 ištirtų dokumentų. Tam tikri reitingavimo algoritmai neabejotinai geriau atlieka vieno ar kito tipo dokumentus. Kai kurie gali koreguoti žodžio padėtį ar užklausos terminų artumą. Kiti yra daliniai ar ilgi dokumentai arba trumpi arba linkę teikti pirmenybę terminų dažnumui, o ne terminų retumui duomenų bazėje. Kai kurie gali pabrėžti metaduomenis, kiti visiškai ignoruoja kontroliuojamo žodyno terminus. Tai visi pagrįsti dizaino pasirinkimai, kurie gali atitikti tam tikrą kolekcijos tipą. Nors ieškotojai ne visada gali suprasti, kodėl vienas paieškos variklis praleidžia tam tikrus dokumentus, kuriuos kitas gauna, mes žinome, kad taip atsitinka. Paieškos algoritmų skirtumai gali būti vienas paaiškinimas.

Įrodymų derinys gali būti susijęs su tos pačios kolekcijos paieška skirtingose ​​paieškos sistemose ir rezultatų derinimu arba gali būti susijęs su skirtingų šaltinių naudojimu renkant informaciją apie dokumentus. Pvz., Naujienų laidų rinkinyje gali būti ieškoma iš kalbos atpažinimo programinės įrangos sukurto kalbos teksto. Uždarytos transliacijos būtų kitas šaltinis, taip pat ir patys vaizdo įrašų vaizdai naudojant vaizdo atpažinimo programinę įrangą. Kiekvienas iš šių šaltinių pats savaime nėra patikimas šaltinis nė viename iš jų nėra pakankamai tikslios informacijos apie dokumento dalyką Informedia [http://www.informedia.cs.cmu.edu/], vienas iš pirmųjų nacionalinių skaitmeninių bibliotekų projektų, yra geras šios technikos pavyzdys.

Kalbėjimo sąsajų kalbos atpažinimas
Nors mums tapo pakankamai patogu bendrauti su kompiuteriu klaviatūra ir pele, tai nėra natūralu. Mūsų sąveika tai parodo. Kas užduotų žodinį klausimą vienu žodžiu? Tačiau didžioji dauguma užklausų žiniatinklio paieškos varikliuose yra pavieniai žodžiai. Ir ar tikrai pasirinktume įvesti užklausą su skliausteliais ir sutrumpinimo simboliais, atsižvelgiant į paprastesnę alternatyvą? Kalbama sąveika yra įprastesnis režimas, o balso sąsaja arba VUI (balso vartotojo sąsaja) gali išspręsti kai kurias įvesties problemas, su kuriomis susiduria dizaineriai raštu ar grafika.

Yra dvi skirtingos balso atpažinimo pusės: įvestis ir išvestis. Kalbos atpažinimas gali pereiti iš teksto į kalbą arba iš kalbos į tekstą (kalbos sintezė). Kad būtų sukurtos geros VUI, turi būti sukurta ir kalbos atpažinimo, ir kalbos generavimo programinė įranga. Lengviausias iš jų yra kalbos generavimas. Žmonės jau gali suprasti kompiuterio sukurtą kalbą, nes jie jau žino, kaip prisitaikyti prie nedidelių tarimo ar intonacijos skirtumų, jei tik klausosi tikrų žmonių kalbėjimo. Tokios kompanijos kaip „Cogentex“ jau sukūrė technologijas, kurios generuoja kalbą iš duomenų ir šablono. Monrealio orų prognozė naudoja šį produktą.

Balso atpažinimas yra sudėtingesnis pasiūlymas. Natūralios kalbos apdorojimas leidžia mums tapti balso atpažinimo sistemų dalimi, tačiau kai kurie kalbos lygiai, svarbūs kalbant, kelia problemų raštu. Žodžių tarimo būdas turi daug daugiau variantų, nei manome. Pvz., Katės „c“ skiriasi nuo „c“ in „score“. Intonacijos modeliai perteikia dainuojamos dainos prasmę. Pavyzdžiui, deklaratyvus sakinys, palyginti su klausimu, išsiskiria tik iš pastabų, kad balsas naudoja kritimą, o ne kylantį linksnį. Balso atpažinimas taip pat kliudo regioniniams tarimo skirtumams, taip pat ieškant ribų tarp žodžių. Mes įtraukiame vieną žodį į kitą ir tikimės, kad mūsų klausytojai padarys atkirtį tarp kiekvieno. Kompiuteriai negali taip lengvai valdyti. Pabandykite pasakyti: „Kas mane sustabdo?“ Normaliu tonu, kad suprastumėte, ką turiu omenyje. Gotcha!

Nepaisant to, pradėjo atsirasti balso sąsajos. „MyTalk“ [http://www.mytalk.com] iš „General Magic“ atsiųs jūsų el. laišką ir perskaitys jį telefonu. Ji naudoja kalbos generavimo programinę įrangą ir protingus agentus, kad skaitytų tik tai, ko norite. Galite bendrauti naudodami kelis šimtus komandų ir, jei pamiršite, ko klausti, tai suteiks jums pasirinkimą.

Atrodo, kad „Microsoft“ su savo SAPI standartu (kalbos taikomųjų programų programavimo sąsaja) „Persona Project“ ir susijusiomis kalbos atpažinimo tyrimų grupėmis kuria „Microsoft Bob“ įpėdinį, kuris gali interpretuoti nepertraukiamą kalbą ir tada generuoti atsakymą. „Microsoft“ naudoja NLP ir gali pritaikyti šią programinę įrangą informacijos paieškai. Kiti pagrindiniai žaidėjai yra „Lernout“ ir „Hauspie“, „Dragon Software“, IBM, „Nuance“, „Motorola“, „Unisys“, „Dialogic“ ir „AT & ampT“.

Dauguma NLP ir kalbos atpažinimo tyrimų yra skirti suprasti žodžių ribas ir teisingai atpažinti fonemas įvairiuose garsiakalbiuose ir kirčiuose. Tai yra nereikšminga užduotis. Vienas iš sprendimų yra apmokyti sistemą mažoje srityje, pavyzdžiui, atsakyti į klientų aptarnavimo klausimus vienai konkrečiai įmonei. Kitas dalykas yra išmokyti programą atpažinti tik vieno vartotojo balsą. Pastaroji programa yra reikalinga tiems, kurie negali skaityti ekrano ar rašyti. Tiesą sakant, žurnalistai, turintys riešo kanalo sindromą, sudaro vis didesnę VUI vartotojų grupę.

Kai išspręsime įprastos kalbos sąveikos kaip kompiuterio sąsajos nustatymo problemą, pasikeis visas mūsų darbo su kompiuteriais būdas. Mes paprašysime automobilio kelio ir paprašysime, kad jis nurodytų, kur pasukti toliau, kai jis nubrėžė mūsų maršrutą. Tiesą sakant, tai yra dabar. Mes liepsime savo agentui skaityti mums visas naujienas su internetu susijusiomis temomis, kol gaminsime kavą. Ji paklaus mūsų, ar norime pirmiausia išgirsti skubią savo viršininko žinutę. Mes paprašysime, kad mėnesio ataskaita būtų sugeneruota iš mūsų statistikos ir pateikta kaip „PowerPoint“ pristatymas kartu su skritulinėmis diagramomis, nepamirštant, kaip importuoti diagramą ir pakeisti jos dydį.

Jau beveik 2001. Ar HAL gali būti toli?

  • Tyrinėkite vartotojus ir jų poreikius.
  • Suprojektuokite išvestį ir tada prieigos sistemą.
  • Sukurkite įvestį, kad sukurtumėte reikiamą išvestį.

Mokslininkai informacijos ieško kitaip nei rinkodaros žmonės ar vadovai. Tai nenuostabu, nes jie visi turi skirtingus informacijos poreikius. Mokslininkai nori išsamios informacijos. Rinkodaros žmonės gali norėti faktų, statistikos ar neatsilikti nuo konkurencijos. Vadovai gali norėti greitų apžvalgų ir santraukų, kurios jiems suteiks daug informacijos aukštu lygiu kapsulės pavidalu. Ar jūsų vartotojai nori visko, kas susiję su tema (didelis prisiminimas), ar tik kelių geriausių grynuolių (didelio tikslumo)? Kaip jie naudos informaciją? Ar jiems reikia 24 val., 7 dienas per savaitę iš atokių vietų? Kaip turėtų atrodyti sistemos išvestis?

Pirmiausia išsiaiškinkite, ko jūsų vartotojams reikia, ko jie nori ir kaip jie naudos šią informaciją. Tada suprojektuokite prieigos sistemą, kuri atitiktų jų mąstymą ir darbą. Pavyzdžiui, niekada neradome vartotojų, galinčių atskirti „temų antraštes“ ir „raktinius žodžius“. Nesitikėkite, kad jie išmoks. Tiesiog sukurkite sistemą, kuriai nereikia per daug žinių, nesusijusių su jų kasdieniais darbais.

Sukurkite prieigos modelius - temą, autorių, laukus -, kurie jūsų organizacijai yra prasmingi, net jei tai prieštarauja bibliotekos ortodoksijai. Jei turite tik informatikos medžiagą, nesitikėkite, kad Kongreso bibliotekos klasifikacija bus naudinga. Pagalvokite, kodėl buvo išrastos klasifikavimo schemos, tada naudokite tai, kas gali padėti atskirti medžiagas.

Galiausiai suprojektuokite sistemą taip, kad ji suteiktų tai, ką jau nurodėte. Nekalbėkite apie svarbias savybes. Ir neleiskite įmantrių varpų ir švilpukų, kurie suklaidins vartotojus įsiskverbti. Būkite paprasti. Įsitikinkite, kad juo lengva naršyti. Išbandykite ir pakartokite.

Aš nebūtinai esu visų automatinių dalykų gerbėjas. Geriausios sistemos suteikia vartotojams galimybę kištis, pridėti informacijos, keisti nurodymus ir atlikti pataisymus. Šios sistemos sudaro partnerystę su vartotoju. Kurdami informacinę sistemą, įtraukite vartotoją į projektą. Geriausiu iš visų galimų sistemų kūrėjai stebėtų, kaip žmonės naudoja informaciją darbo vietoje, ir tada sukurtų sistemą, kuri atitiktų įprastą darbo eigą.

Išvada
Visos šios technologijos sudaro vientisą informacinių įrankių rinkinį, kuris suras informaciją, ją sutvarkys, nuolat atnaujins, ieškos modelių ir pristatys vaizdines apžvalgas, kad būtų galima greičiau suprasti. Kitaip tariant, atsakiklis. Ką tik aprašyti įrankiai leis mums lengviau suprasti didelius ir sudėtingus informacijos rinkinius. Šios priemonės leidžia greitai suprasti, pridedant naują analizės aspektą ir netgi smagu dirbti su informacija. Jie suteiks žinių darbuotojams galimybę išnagrinėti, manipuliuoti ir suprasti informaciją, kurią mes gauname jiems. Naudodamiesi šiomis priemonėmis, galime pereiti prie abstrakcijos lygio iki analizės, vertinimo ir planavimo. Tai mūsų profesijai suteiks įdomų, iššūkių kupiną, pažadėtą ​​vaidmenį.

Kad galėtume dalyvauti kuriant naujos kartos informacinę sistemą, turime būti pasirengę mąstyti daug, retkarčiais atsitraukdami nuo terminų ir rinkdami pavienius faktus bei statistiką. Turime suvokti ir išsiaiškinti informacijos vietą organizacijoje. Tai vaidmuo praktiniams vizionieriams.

Mūsų laimei, būtent tokie esame.

Smith Widgets, Inc., 1999 m. Spalio 5 d. 10.00 val

Bosas: Labas rytas, Dennis. Šiandien turime atnaujinti savo konkurencinės žvalgybos ataskaitą.Norėčiau sužinoti visus naujus produktus, kuriuos per pastaruosius 6 mėnesius išleido mūsų konkurentai, taip pat visus jų planus dėl naujų produktų.
Dennisas: Gerai. Kada tau to reikia? Prezidentas ką tik man paskambino ir nori, kad valdybos posėdis iki vidurdienio būtų skaičiai.
Bosas: Na, aš irgi to labai norėjau iki pietų. Jis taip pat skirtas rytojaus valdybos posėdžiui. Pažiūrėkite, ką galite padaryti.
Dennisas: Aš padarysiu viską. Kokios informacijos jums labiausiai reikia? Pirmiausia dirbsiu prie to.
Bosas: Na, man tikrai reikia naujų produktų sąrašo ir jų pardavimo rodiklių, išvardytų pagal įmones, o tada noriu tendencijų ir prognozių suvestinės pramonei santraukos, tik kulkų taškų.
Dennisas: Manau, kad galiu jums pateikti produktų sąrašą, nes mes jau žinome įmonių pavadinimus ir saugoju jų svetainių pakeitimų bylą. Bent jau turime naujų produktų pranešimus. Vis dėlto užtruks šiek tiek laiko, kol peržiūrėsiu dokumentus, gautus iš internetinės paieškos, todėl nesu tikras, ar galiu iš karto gauti kitą informaciją. Aš padarysiu viską.
Bosas: Man jų labai reikia skubėti, kad galėtume priversti grafikos žmones juos paversti skaidrių instruktažu.
Dennisas: Kada bus valdybos posėdis?
Bosas: Rytoj 1 val.
Dennisas: Tikriausiai šį vakarą galiu jums pateikti taškų ir rytoj ryte pateikti grafiką.
Bosas: Na, jei tai geriausia, ką galite padaryti, manau, turėsime su tuo susitaikyti, bet šį vakarą norėjau peržiūrėti užrašus.
Dennisas: Pažiūrėsiu, ar šiandien galėsiu jums pateikti preliminarius rezultatus iki 5, o po to sukursiu santrauką ir tikslus. Pardavimų duomenis galime pateikti grafikai, kai tik juos gausiu. Jie yra lengvesnė dalis.
Bosas: Gerai. Tiesiog praneškite man, kai tik ką nors turėsite.
Dennisas: Gerai. (Bosas išeina, Dennis renka žmonos biurą). Sveiki. Spėk? Tai vėl ketvirtinis panikos laikas. Jis nori ataskaitos iki šio vakaro. Ar galite paskambinti „Groves“ ir paklausti, ar galime pertvarkyti tą vakarienę? Ne, aš nežinau gero skyrybų advokato skaičiaus, ir aš turėsiu pakankamai ilgą dieną be jokio sarkazmo. Tu žinai - aš tave myliu. Aišku, mieloji, iki pasimatymo.
Dennis (susimąstęs): Dabar kur aš išsaugojau tą CI paieškos strategiją? Gerai, čia yra dialogas, čia yra NEXIS, čia yra Dow Jones. Aš taip pat geriau atnaujinčiau žiniatinklio filtrą ir peržiūrėčiau tuos dokumentus savo valdiklių CI pašto dėžutėje. Čia pateikiamos strategijos. Dialogas, failas 16: ss (Jonesas ar Franklinas arba Tomas arba automatizuotas) (w) Valdiklis? ir (ec = 65? arba ec = 33?)
Paieška 2: ss pc = ir (ec = 1? Arba ec = 6?) Ir (prognozuoti? Ar projektuoti, ar prognozuoti, ar ateityje, ar prognozuoti? Arba tendencija ar perspektyvos ar metai () (200? Arba 201?) (Tą dieną 2:30)

Dennisas (skambinantis viršininkas): Sveiki, aš turiu jūsų trijų konkurentų produkto informaciją ir pardavimo duomenis. Ar man juos atsiųsti elektroniniu būdu? Internetinėje paieškoje buvo 467 dokumentai, ir aš juos nuskaitysiu kuo greičiau, kad gaučiau jums reikalingą informaciją. Aš naudoju „PuffinSearch“, kad sujungčiau ir atitiktų reitingą paieškoms, kurias atlikau „Dialog“, „NEXIS“ ir „Dow Jones“. Ar tau gerai, jei pradėsiu nuo 150 geriausių?
Bosas: Taip, bet pabandykite nuskaityti ir likusią dalį. Tikrai patekome į bėdą, kai paskutinį kartą praleidome tą naują įmonę - automatinius valdiklius. Manau, kad jie yra nereikšmingi, bet nėra skaudu pamatyti, ką jie daro.
Dennisas: Aš padarysiu viską, bet paskutinis traukinys išvyksta 9:30, ir aš turiu jį sugauti.
Bosas: Na, duok man tai, ką turi iki 9 val.

REZULTATAS: Dennisas turėjo mesti, praleidęs pietus ir vakarienę, 322 dokumente, kad galėtų laiku parašyti suvestines ir kulkas. Dokumentas 463 parodė, kad automatiniai valdikliai pasamdė tinklo prietaisų ekspertą iš „Sun Microsystems“. „Smith Widgets“ išpirko „Automated Widgets“ 2003 m. „Boss“ išėjo į pensiją. Dennisas padėjo sukurti visos įmonės informacinę sistemą, kurdamas sąveikos šablonus ir automatinio indeksavimo kategorijas.

Automatizuotų valdiklių kompanija, 2009 m. Spalio 5 d. 10.00 val

Bosas: Labas rytas, Alvinai. Šiandien turime atnaujinti savo konkurencinės žvalgybos ataskaitą. Norėčiau sužinoti visus naujus produktus, kuriuos per pastaruosius 6 mėnesius išleido mūsų konkurentai, ir visus jų planus dėl naujų produktų.
Alvinas, kompiuteris: Gerai, viršininke. Ar norite produktų iš savo konkurentų, jei jie yra kitoje produktų kategorijoje nei automatiniai valdikliai?
Bosas: Taip.
Alvinas: Kada šito nori? Kokiu formatu?
Bosas: Šiandien man to reikia iki pietų. Pateikite man produktų sąrašus, suskirstytus pagal įmonės pavadinimą. Tada norėčiau apibendrinti pramonės tendencijas. Tiesiog apibendrinkite ir pateikite keletą taškų, tačiau išsaugokite informaciją. Galbūt norėčiau daugiau informacijos apie kai kuriuos svarbiausius santraukos punktus. Mes tikrai nerimaujame dėl MS valdiklių, todėl duokite man viską, ką galite juose rasti. Noriu pastarojo meto samdinių ir atleidimų bei bet kurio pramonės analitiko ataskaitų.
Alvinas: Ar norite, kad pardavimo duomenys būtų tokie, kaip paskutinėje ataskaitoje?
Bosas: O taip. Noriu kiekvieno pardavimo duomenų. Palyginkite juos su skaičiais, kuriuos turėjome prieš 6 mėnesius. Tiesiog ištraukite seną diagramą iš paskutinės ataskaitos ir pridėkite stulpelį naujiems produktams, o kitą - pardavimams. Be to, duokite man bet kokios bendros kiekvienos įmonės pardavimų augimo ar sumažėjimo. Nepamirškite jų ankstesnių produktų.
Alvinas: Dar kas nors?
Bosas: Taip, gavę man sąrašus ir taškus, atnaujinkite tą konkurencinės žvalgybos ataskaitą, kurią parengėme prieš 6 mėnesius.
Alvinas: Tas pats formatas?
Bosas: Taip, bet padidinkite diagramų dydį. Taip pat išskleiskite pagrindinius dalykus ir įdėkite juos bei diagramas į skaidrių pristatymą. Duok man atskirą skaidrę MS valdikliuose. Noriu to iki 13 val.
Alvinas: Dar kas nors?
Bosas: Ne, tai tiek.
Alvinas: Gerai. Rasiu automatizuotų valdiklių konkurentų ir jų naujų produktų sąrašus su pardavimo duomenimis ir sudarysiu kiekvienos įmonės sąrašą. Tada rasiu tendencijas ir prognozes. Išskiriu pagrindinius dalykus, kurie yra dviejuose ar daugiau straipsnių arba yra paminėti kelis kartus viename straipsnyje. Šiuos sąrašus ir taškus iki vidurdienio pristatysiu į jūsų pašto dėžutę.
Nuo 2009 m. Kovo 31 d. Atnaujinsiu KI ataskaitą ir skaidrių pristatymui naudosiu naujus pagrindinius dalykus ir diagramas. Tai gali būti paruošta iki 13 val., Bet iki to laiko negalima atspausdinti. Rinkodaros skyriuje spalvotas spausdintuvas rezervuotas visą popietę. Ar galite peržiūrėti skaidres internete, ar turėčiau pranešti spausdintuvui, kad jūsų darbas yra prioritetas? Galime spausdinti po 16 val.
Bosas: Peržiūrėsiu internete. Padarykite spausdinimo šriftą pakankamai didelį, kad galėtumėte jį perskaityti.
Alvinas: 14 taškų tipo šriftas?
Bosas: Gerai.

(11:30. Bosas įeina į kambarį)

Bosas: Alvinai, ar ataskaita paruošta?
Alvinas: Tai paruošta, šefas. Spausdinta kopija yra jūsų gautuosiuose. Kopijavimas internete yra aukšto prioriteto informacijos laukelyje, pažymėtame konkurencingu žvalgybos informacija. Ar norite, kad aš jums tai perskaityčiau, ar norite peržiūrėti?
Bosas: Perskaitykite man naujus produktus ir pagrindinius punktus. Taip pat viskas, ką radote, neatitinka kategorijos
Alvinas: Naujoje produktų kategorijoje

Franklino valdikliai Programuojamas šaldytuvo/viryklės modulis
MS valdikliai Programuojamas vonios modulis
„Widgetech“ Programuojamas dujinis grilis
Programuojama netvarkos slėptuvė

Žmonių kategorijoje Andrew Wyatt rugsėjo mėnesį skaitė pranešimą „Futuretech“ konferencijoje. Aš tai apibendrinau tau. Jūs susitikote su juo WIA konferencijoje praėjusį pavasarį, o aš turiu raštelį, kad liepčiau susisiekti su juo spalio mėnesį. Jo telefono numeris yra 577-304-8976. Jo el. Paštas [email protected] Aš taip pat turiu jo gatvės adresą.
Nemalonių staigmenų kategorijoje neprašėte stebėti „Solutions.com“. Tai nauja įmonė, atitinkanti jūsų konkurencinį profilį. Jie sukūrė „ateinančios įmonės“ nuotolinio valdymo modulį, kuris slepia netvarką, inventorizuoja šaldytuvą, užsisako maisto produktų, valo namus, įjungia orkaitę ir keičia lapus.
„MS Widgets“ ataskaitoje jų pajamos išaugo 23 proc. Jie ką tik įsigijo valdiklius integruojančią įmonę.
Ar norite dar ko nors?
Bosas: Taip! Pateikite man viską, ką galite, valdiklių integravimo įmonėse. Noriu sąrašo tų, kurie turi tikrus produktus ir kokie jie yra. Taip pat kiekvieno iš jų pardavimai ir prognozės.
Pridėkite Solutions.com prie mūsų stebėjimo sąrašo.
Alvinas: Gerai, viršininke.

Naujos eros aušra gali būti jaudinanti ar nerimą kelianti. Šiuo metu mūsų informacijos pyrage yra tiek daug pirštų, kad galime jaustis perpildyti ir, galbūt, grasinti. Kompiuterių mokslininkai, psichologai, grafikos dizaineriai, lingvistai ir interneto verslas patys išskaptuoja kūrinius.

Ką mes, informacijos profesionalai, galime pasiūlyti? Pirma, mes turime unikalią požiūrį į pačią informaciją. Mes suprantame, kaip užduoti teisingus klausimus, kad surastume tai, ko mums reikia. Mes suprantame kolekcijų pusiausvyrą, gerus šaltinius ir tai, kaip suskirstyti medžiagas į kategorijas, kad žmonės galėtų jas rasti. Tai neįkainojama. Mes taip pat turime tai, ko kitiems gali trūkti - mes naudojame informacines sistemas. Informacijos ieškojome dešimtmečius. Turime praktinės patirties. Jei galime sušvelninti patirtį lanksčiai išbandyti ką nors naujo, galime tapti kūrėjų komandos dalimi, kuri yra labiausiai įtvirtinta realybėje.

Susan Feldman yra „Datasearch“ ir informacinių produktų tinkamumo naudoti bandymų bendrovės „Datasearch Labs“ prezidentė. Ji dažnai rašo apie naujas informacines technologijas, testuoja, vertina ir rekomenduoja produktus klientams. Jos el. Pašto adresas yra [email protected].

Susan Feldman, autorių teisės. Publikacijos teisės ir teisės perspausdinti šį straipsnį bei diagramas yra priskirtos „Information Today, Inc.“. Autorius pasilieka teisę platinti kopijas švietimo tikslais, paskelbti straipsnį WWW, kai jis nebus laisvai prieinamas, naudoti teksto dalis ir iliustracijas kitais tikslais arba įtraukti straipsnį į būsimas kolekcijas.


Paruošta parduoti.

„SalesMakers“ komanda daro mūsų verslą maksimaliai padidinti jūsų. Prisijunkite prie judrios, kolektyvinės nacionalinės darbo jėgos, kuri taiko naujausias technologijas, geriausią komunikacijos praktiką ir tiesiogiai dalyvauja valdyme, nukreipta į pajamų gavimą ir paslaugų pardavimą-visur, kur veikia „SalesMakers“.

PardavimaiMobilizatoriai

Pardavimų komanda, kuri yra pasirengusi nuo pat pradžių.

„SalesMakers“ sukuria dinamišką, skatinamą pardavimo komandą, naudodama pažangias vaizdo įrašų technologijas, pradedant tiesioginiais pokalbiais ir tiesioginiais mokymais studijoje, baigiant mokymu parduotuvėje visoje jūsų teritorijoje.

Taikydama pažangias vaizdo įrašų technologijas ir įdarbindama geriausią praktiką, mūsų ekspertų žmogiškųjų išteklių komanda rengia tiesioginius pokalbius tiesiogiai, o dinamiški pardavimų instruktoriai veda išsamius pardavimo mokymus studijoje, kad jūsų komanda žinotų jūsų prekės ženklą, produktus ir klientą-bet kada anksčiau žengdamas į pardavimo aukštą. Be to, mūsų konkurencinė kultūra ir skatinimo programa skatina kiekvieną pardavėją siekti jūsų tikslų ir pasiekti esminių rezultatų.

Pardavimų motyvatoriai

Ryžtingas, motyvuotas, judrus ir informuotas.

Naudodami „SalesMakers“, jūsų pardavimai veikia realiuoju laiku. Asmenys bendrauja su bendraamžiais ir vadovais per socialinės žiniasklaidos grupes, GPS sekimą, „parodyk man“ registraciją ir dar daugiau, kad išspręstų iššūkius ir stebėtų laimėjimus-kaip jie atsitinka, bet kada ir kur jie yra.

„SalesMakers“ vadovybė tiesiogiai dalyvauja skatinant optimalius pardavimų pajėgumus iki parduotuvės lygio. Mūsų pardavimo pajėgos išlieka protingos ir orientuotos į lazerį per momentinius tarpusavio problemų sprendimo ir valdymo ryšius, tiesioginius mokymo ir palaikymo išteklius bei greitą reagavimą į realiojo laiko pardavimo statistiką. „SalesMakers“ visą laiką užtikrina klientų skaidrumą, kad užtikrintų jūsų sėkmę realiuoju laiku.

„SalesMovers“

Pasiekite savo pardavimo metriką. Uždirbkite tų paskatų.

Pasiekite naujausias ataskaitas po ranka naudodami išmanųjį telefoną, planšetinį kompiuterį ir stalinį kompiuterį, kad galėtumėte greitai reaguoti vikriai, greitai ir sumaniai.

Viskas be įprasto administravimo vargo. Pasinaudodami visapusišku „SalesMakers“ verslo žvalgybos įrankių ir analizės konsorciumu, galite judėti tokiu greičiu. Stebėkite veiklos atitiktį, matuokite pardavimus, analizuokite veiklą ir semkitės programų įžvalgų-visa tai realiuoju laiku-kad pagerintumėte ir optimizuotumėte našumą. Turėdami neprilygstamą „SalesMakers“ vykdomosios komandos kompetenciją, jūs semiatės įžvalgų ir padarinių, kad padidintumėte grąžą.


Paprastos slaptažodžiu užšifruotos šifravimo paslaugos

Russellas W. F. Lai ir Christophas Eggeris, Friedricho-Aleksandro universitetas, Erlangenas-Niurnbergas Manuelis Reinertas, Saro krašto universitetas Shermanas S. M. Chow, Honkongo Kinijos universitetas Matteo Maffei, Vienos technologijos universitetas Dominique Schröder, Friedricho-Aleksandro universitetas, Erlangenas-Niurnbergas

Slaptažodžiai ir prieigos kontrolė išlieka populiarus pasirinkimas, siekiant apsaugoti neskelbtinus duomenis, saugomus internete, nepaisant jų gerai žinomo pažeidžiamumo dėl žiaurios jėgos išpuolių. Natūralus sprendimas yra naudoti šifravimą. Nors standartinė šifravimo naudojimo praktika šiek tiek palengvina problemą, naudingumui dažnai reikia iššifruoti, o iššifravimo rakto laikymas pasiekiamoje vietoje yra akivaizdžiai pavojingas. Norėdami išspręsti šią, atrodo, neišvengiamą duomenų saugumo problemą, siūlome šifruoti slaptažodžiu (PHE). Pasinaudodamas išoriniu šifravimo serveriu, paslaugų teikėjas gali atkurti PHE užšifruotus vartotojo duomenis tik tada, kai galutinis vartotojas įvedė teisingą slaptažodį. PHE paveldi slaptažodžio užgrūdinimo saugumo ypatybes („Usenix Security ’15“), papildydama vartotojo duomenų apsaugą. Visų pirma, šifravimo serveris nesimoko jokios informacijos apie jokius vartotojo duomenis. Dar svarbiau, kad tiek šifravimo serveris, tiek paslaugų teikėjas gali pasukti savo slaptus raktus - tai aktyvus saugumo mechanizmas, įpareigotas mokėjimo kortelių pramonės duomenų saugumo standarto (PCI DSS). Mes kuriame labai paprastą slaptažodžiu užšifruotą šifravimo schemą. Palyginti su naujausia slaptažodžių grūdinimo schema („Usenix Security ’17“), mūsų schema naudoja tik minimalias skaičiaus teorines operacijas, todėl yra 30–50% efektyvesnė. Iš tiesų, mūsų platus eksperimentinis įvertinimas rodo, kad mūsų schema gali apdoroti daugiau nei 525 šifravimo ir (sėkmingų) iššifravimo užklausų per sekundę per branduolį, o tai rodo, kad ji yra lengva ir lengvai diegiama didelio masto sistemose. Kalbant apie saugumą, mūsų schema taip pat pasiekia stipresnę patikimumo savybę, dėl kurios mažiau pasitikima geru šifravimo serverio elgesiu.