Suite

Créer automatiquement 10 000 ensembles de points aléatoires pour une analyse plus approfondie dans QGIS ?


J'utilise QGIS et j'aimerais savoir si je peux automatiser la génération de plusieurs ensembles de points aléatoires et de distances moyennes ?

J'ai un ensemble de données composé de plus de 600 points de coordonnées pour le gui dans le Grand Londres. J'ai cartographié ces points sur une carte des voies navigables et des corps de Londres, puis j'ai utilisé la fonction de matrice de distance pour mesurer la distance de chaque point de gui à son nœud vectoriel de voies navigables le plus proche, puis j'ai calculé la distance moyenne par rapport à l'eau.

J'ai ensuite généré un ensemble de points aléatoires sur la même zone et répété le même processus en me donnant une distance moyenne de l'eau pour les points aléatoires.

J'aimerais répéter le processus en générant 10 000 ensembles distincts de points aléatoires, effectuer une matrice de distance pour chaque ensemble et calculer sa distance moyenne par rapport à l'eau.

Est-il possible d'automatiser cela dans QGIS ?


Il semble que vous ayez déjà un flux de travail qui offre une solution. Je recommanderais de créer un modèle de traitement de ce flux de travail. Vous pouvez ensuite appeler ce modèle 10 000 fois à l'aide d'une boucle Python.


Le guide définitif de l'analyse de texte

41 minutes de lecture
Découvrez comment fonctionne un logiciel d'analyse de texte et comment vous pouvez l'utiliser pour trouver des informations révolutionnaires dans les données non structurées afin d'amener vos programmes d'expérience client, employé, marque et produit à un autre niveau. Écrit par Rohan Sinha, Senior Principal CX chez Qualtrics.

Les commentaires par SMS sont le plus proche que nous ayons jamais obtenu d'une conversation 1:1 avec chaque client, chaque citoyen et chaque employé. En texte libre, nos clients peuvent nous dire ce qui les intéresse vraiment et pourquoi, sans être contraints par les questions que nous avons décidé de leur poser. C'est là que les clients décident de ce qui est le plus important.

Cependant, intérioriser dix mille commentaires équivaut à peu près à lire un roman et à catégoriser chaque phrase. Il est long, laborieux et difficile de rendre le texte exploitable. Pour comprendre efficacement les commentaires en texte ouvert à grande échelle, vous devez soit adapter les commentaires de votre équipe à la lecture, soit utiliser un outil d'analyse de texte pour faire apparaître les éléments et thèmes de commentaires les plus importants. Voyons ensemble les bases de l'analyse de texte et vous donnons quelques outils utiles à envisager.


Abstrait

Les études de classification des paysages et de régionalisation hydrologique sont de plus en plus utilisées en écohydrologie pour aider à la gestion et à la recherche des ressources aquatiques. Nous présentons une méthodologie de classification des paysages hydrologiques basée sur des variables environnementales spatiales en utilisant des statistiques non paramétriques et une classification d'images hybrides. Notre approche différait des classifications précédentes qui nécessitaient l'utilisation d'un a priori unité spatiale (par exemple un bassin versant) qui entraîne nécessairement la perte de la variabilité connue pour exister au sein de ces unités. L'utilisation d'une approche statistique simple pour identifier un nombre approprié de classes a éliminé le besoin de grandes quantités de post-hoc des tests avec un nombre différent de groupes, ou la sélection et la justification d'un nombre arbitraire. En utilisant le regroupement statistique, nous avons identifié 23 groupes distincts au sein de notre ensemble de données d'entraînement. L'utilisation d'une classification hybride employant des forêts aléatoires a étendu ce regroupement statistique à une zone d'environ 228 000 km 2 du sud-est de l'Australie sans avoir besoin de s'appuyer sur des bassins versants, des unités de paysage ou des sections de cours d'eau. Cette extension a abouti à une régionalisation très précise à la fois à une résolution de 30 m et à 2,5 km, et une classification à 10 km moins précise qui serait plus appropriée pour une utilisation à l'échelle continentale. Une étude de cas plus petite, d'une superficie couvrant 27 000 km 2 , a démontré que la méthode préservait la variabilité intra- et inter-bassin connue pour exister dans l'hydrologie locale, sur la base de recherches antérieures. Une analyse préliminaire liant la régionalisation aux indices de débit est prometteuse, suggérant que la méthode pourrait être utilisée pour prédire le comportement du débit dans les bassins versants non jaugés. Notre travail simplifie donc les cadres de classification actuels qui deviennent de plus en plus populaires en écohydrologie, tout en conservant mieux la variabilité à petite échelle en hydrologie, permettant ainsi de futures tentatives d'expliquer et de visualiser les tendances hydrologiques à grande échelle à l'échelle des bassins versants et des continents.

Citation: Brown SC, Lester RE, Versace VL, Fawcett J, Laurenson L (2014) Régionalisation du paysage hydrologique à l'aide de la classification déductive et des forêts aléatoires. PLoS ONE 9(11) : e112856. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0112856

Éditeur: Rachata Muneepeerakul, Université d'État de l'Arizona, États-Unis d'Amérique

A reçu: 16 juin 2014 Accepté: 16 octobre 2014 Publié : 14 novembre 2014

Droits d'auteur: © 2014 Brown et al. Il s'agit d'un article en libre accès distribué sous les termes de la Creative Commons Attribution License, qui permet une utilisation, une distribution et une reproduction sans restriction sur n'importe quel support, à condition que l'auteur original et la source soient crédités.

Disponibilité des données: Les auteurs confirment que toutes les données sous-jacentes aux résultats sont entièrement disponibles sans restriction. Toutes les données pertinentes se trouvent dans les fichiers papier et d'informations à l'appui.

Le financement: Les auteurs n'ont reçu aucun financement spécifique pour ce travail. Jonathon Fawcett est employé par Sinclair-Knight-Merz. Sinclair-Knight-Merz a fourni un soutien sous forme de salaire à l'auteur JF, mais n'a joué aucun rôle supplémentaire dans la conception de l'étude, la collecte et l'analyse des données, la décision de publier ou la préparation du manuscrit. Le rôle spécifique de cet auteur est articulé dans la section « contributions des auteurs ».

Intérêts concurrents : Jonathon Fawcett est employé par Sinclair-Knight-Merz. Il n'y a pas de brevets, de produits en développement ou de produits commercialisés à déclarer. Cela ne modifie pas l'adhésion des auteurs à toutes les politiques de PLOS ONE sur le partage de données et de matériel.


Automatisation du traitement des nuages ​​de points : la barre monte

En 2000, un scanner laser 3D pouvait collecter environ 1 000 points par seconde avec une précision de position de 6 millimètres. Aujourd'hui, les fabricants proposent des scanners capables de capturer plus d'un million de points par seconde avec une précision de 1 à 2 millimètres. La multiplication par mille de la vitesse de mesure est une avancée technologique qui a créé des opportunités et des défis pour les professionnels de la géospatiale. C'est également une force motrice derrière certaines avancées importantes dans la technologie logicielle.

Parallèlement aux ensembles de données massifs produits par les scanners plus rapides et plus performants d'aujourd'hui, l'industrie géospatiale connaît une demande accrue et des attentes croissantes quant à la manière dont les données sont utilisées. Avec des projets allant de la médecine légale et de la préservation architecturale à l'exploitation minière, la construction et une pléthore d'applications industrielles, les fournisseurs de services de numérisation sont sous pression pour produire des informations exploitables rapidement et avec une grande précision.

Gérer les mégadonnées

En fonctionnant à des débits et des densités de données élevés, la numérisation 3D a permis d'importants gains de productivité sur le terrain. Mais selon de nombreux professionnels de la géospatiale, les gains sur le terrain sont en partie compensés au bureau, où le traitement des données peut prendre du temps.

Par exemple, les techniciens doivent d'abord combiner, ou « enregistrer », plusieurs analyses dans un seul nuage de points. Pour ce faire manuellement, ils doivent sélectionner des cibles ou des points communs dans deux ou plusieurs scans comme base pour fusionner les scans. Le nuage de points résultant contient des données précieuses, mais nécessite souvent un traitement supplémentaire pour produire les informations livrables nécessaires aux utilisateurs en aval. Le travail de création des livrables est souvent effectué manuellement par un technicien et un ordinateur de bureau. C'est un travail minutieux qui peut être lent et fastidieux.

Pour rationaliser le processus, les développeurs de logiciels se concentrent aujourd'hui sur l'augmentation de la productivité du traitement bureautique en automatisant les tâches clés. Cela commence par l'enregistrement du scan.

Enregistrement et classification automatisés

L'enregistrement automatisé est à la base des efforts visant à augmenter la productivité dans le traitement du LiDAR et de l'imagerie géospatiale. Par exemple, l'enregistrement automatisé dans le logiciel Trimble RealWorks peut identifier automatiquement non seulement les cibles de numérisation, mais également les caractéristiques communes entre plusieurs numérisations et les utiliser dans les calculs d'enregistrement. En conséquence, le besoin de numériser des cibles est réduit ou éliminé, ce qui permet de gagner du temps sur le terrain et au bureau, ainsi que les dépenses d'achat et de manipulation des cibles. Libérées de la densité de points élevée requise pour capturer avec précision les cibles, les équipes de terrain peuvent ajuster les densités de numérisation et raccourcir les temps de numérisation.

L'enregistrement automatisé réduit également le besoin d'interaction avec l'opérateur, permettant aux techniciens de bureau d'effectuer d'autres tâches pendant que le logiciel gère le traitement des données. Même avec un logiciel automatisé, le travail de traitement et d'enregistrement d'une journée de données de numérisation peut nécessiter quelques heures de calcul. Mais le traitement est automatique et libère l'opérateur humain pour d'autres tâches. J'ai parlé récemment avec un expert en numérisation qui a décrit son processus de travail sur un projet typique : « À la fin de la journée, je revenais à mon hôtel et je démarrais le logiciel pour enregistrer les numérisations. Quand je reviendrais du dîner, tout serait correctement enregistré. Ensuite, je pourrais utiliser les résultats pour planifier le travail du lendemain.

Une fois l'enregistrement du nuage de points terminé, les routines automatisées peuvent également prendre en charge certaines tâches auparavant reléguées aux techniciens humains. L'étape suivante du traitement consiste généralement à localiser les valeurs aberrantes, les fantômes et les points superflus, ainsi que les points qui constituent des objets d'intérêt. Par exemple, un technicien peut sélectionner manuellement un groupe de points qui définissent un objet, le classer et l'affecter à une couche. Sur un projet de numérisation volumineux ou complexe, le processus peut être répété des centaines de fois.

Grâce à des logiciels informatiques avancés, la classification automatisée devient la nouvelle norme. Les éléments tels que les surfaces au sol, la végétation, les poteaux et les éléments de construction peuvent être automatiquement classés et superposés avec peu d'interaction humaine. De même, le logiciel peut isoler le bruit dans les données et les points inutiles vers des couches qui peuvent être désactivées. Aucune donnée n'est supprimée au cours du processus, la technique masque les points sans les supprimer de l'ensemble de données, une considération importante en médecine légale et dans d'autres applications où la transparence et l'intégrité des données sont fondamentales.

Passer au modèle : modélisation automatisée

Les fabricants de logiciels ont considérablement amélioré l'utilisation des nuages ​​de points directement dans leur logiciel, ce qui facilite l'utilisation native des données pour les applications d'inspection conformes ou de collision. Cependant, pour d'autres applications et, en fin de compte, les utilisateurs des informations, la tâche clé consiste à transformer les informations du nuage de points en un modèle CAO 3D. En plus de classer les plans et les surfaces au sol, les logiciels de modélisation automatisés peuvent créer des entités 3D à utiliser dans les applications de CAO et de conception. Par exemple, les techniciens de bureau peuvent utiliser des outils de modélisation dans le logiciel Trimble EdgeWise™ pour extraire des caractéristiques telles que des tuyaux et des composants structurels (poutres en I en acier) et créer des modèles vectoriels solides 3D basés sur des bibliothèques de géométries et de dimensions de composants standard.

Les outils de modélisation automatisée s'étendent au-delà des logiciels de nuage de points traditionnels. Les techniciens peuvent utiliser l'extension Scan Explorer pour le logiciel SketchUp pour accéder aux nuages ​​de points Trimble RealWorks. Ils peuvent extraire des bords, des murs, des coins et des points et les placer dans SketchUp. Les informations peuvent ensuite être utilisées pour créer des modèles et des conceptions 3D qui se rapportent précisément aux objets numérisés.

Les avantages de la modélisation et de l'identification automatisées sont importants. En scannant une installation industrielle avec des milliers de tuyaux de tailles et d'orientations différentes, l'identification et la modélisation automatiques peuvent faire gagner des centaines d'heures à l'opérateur en termes de temps et d'argent. Une fois la tuyauterie modélisée, les techniciens peuvent puiser dans des bibliothèques d'équipements pré-modélisés (pompes, vannes et raccords) pour créer un modèle 3D complet et détaillé pour la conception, la modélisation des informations du bâtiment (BIM), la construction et la gestion des actifs.

À mesure que l'automatisation logicielle continue d'évoluer, elle peut fournir des fonctionnalités spécialisées. Par exemple, la fonctionnalité de réservoir de stockage dans Trimble RealWorks peut enregistrer et traiter automatiquement les données de numérisation pour modéliser le sol, le toit et les murs (ou « coque ») des réservoirs de stockage de pétrole. Les résultats peuvent être analysés pour déterminer la capacité et l'état du réservoir. Les outils de visualisation aident à révéler des renflements ou des irrégularités dans la coque qui pourraient affecter la capacité ou la sécurité. Lorsqu'il est effectué manuellement, le travail de traitement et d'analyse d'un scan de réservoir pour produire un rapport d'inspection peut prendre jusqu'à une semaine. En utilisant des méthodes de numérisation 3D et de modélisation automatisée, le travail peut souvent être terminé en une journée.

L'automatisation logicielle s'étend également à l'imagerie. Par exemple, les nuages ​​de points numérisés peuvent être complétés par des photographies à plage dynamique élevée (HDR). Un logiciel automatisé peut faire correspondre les photos avec les données numérisées pour produire automatiquement des nuages ​​de points colorisés et des modèles 3D très réalistes. Et la classification automatisée des images aériennes peut extraire des informations sur les structures, la végétation et les surfaces.

Clouds intelligents, logiciels plus intelligents

Comme la plupart des systèmes automatisés, l'objectif de la modélisation automatisée est de réduire le temps que les humains passent sur un processus ou une tâche. Bien que le jugement humain reste un élément essentiel du traitement et de l'analyse des données, les outils automatisés permettent de fournir plus rapidement et plus facilement des services et des livrables de grande valeur. Le temps autrefois consacré à l'enregistrement et à la modélisation peut être mieux utilisé pour l'analyse et pour se concentrer sur les livrables et le contrôle qualité. Les routines de classification peuvent produire des nuages ​​de points « plus intelligents » qui offrent plus d'efficacité. La classification peut être particulièrement utile si un projet nécessite une analyse et une modélisation supplémentaires une fois le travail principal terminé.

Les professionnels de la géospatiale peuvent utiliser la numérisation et l'imagerie pour offrir des gains significatifs de productivité et de flexibilité à leurs clients. À mesure que les logiciels évoluent et que les capacités automatisées se développent, la classification et les modèles 3D deviendront de plus en plus courants.


3’d Place

Auteurs: Janja Avbelj [1,2], Jakub Bieniarz [1], Daniele Cerra [1], Aliaksei Makarau [1], Rupert Müller [1]

Affiliations:
[1] Centre aérospatial allemand (DLR), Centre d'observation de la Terre, Institut de technologie de télédétection, Oberpfaffenhofen, 82234 Wessling, Allemagne.
[2] Technische Universität München, Chaire de technologie de télédétection, Arcisstr. 21, 80333 Munich, Allemagne.

Email du contact: [email protected]

Description de l'algorithme:

Nous avons effectué la classification en utilisant un réseau de neurones à 2 couches. Les caractéristiques d'entrée ont été sélectionnées pour exploiter les informations spectrales, texturales et de hauteur. Nous avons extrait les caractéristiques spectrales par unmixage épars, également en utilisant des caractéristiques dérivées, et les résultats de la projection sur l'espace des caractéristiques couvert par les vecteurs prototypes liés aux échantillons d'apprentissage, avec une étape de régularisation effectuée directement dans l'espace des caractéristiques basée sur la théorie de la synergie. La dimensionnalité de l'espace de fonction décrit a été réduite grâce à la fraction de bruit minimale. Nous avons ensuite sélectionné les caractéristiques de Gabor comme descripteurs de texture et dérivé des informations sur la hauteur au-dessus du sol à partir du LiDAR DSM. Le DSM a d'abord été normalisé en lui soustrayant la hauteur du sol, calculée comme l'ensemble des plus petits maxima locaux dans une analyse à fenêtre glissante. D'autres étapes de prétraitement comprenaient la compensation de la zone ombrée dans l'image et l'analyse statistique des échantillons d'apprentissage. Nous avons réalisé le premier en créant un masque pour la zone affectée et en adaptant une fonction de correction linéaire aux rapports entre des matériaux similaires à l'intérieur et à l'extérieur de l'ombre. Cette dernière consistait en deux étapes : une dérivation de 31 sous-classes homogènes à partir des 15 classes originales (hétérogènes) et un test statistique automatique pour éliminer les valeurs aberrantes pour chacune des 31 sous-classes. De plus, sept bandes bruyantes ont été supprimées de l'ensemble de données. La classification a été dérivée en fusionnant les sorties de deux réseaux de neurones AdaBoosted à 2 couches, qui ont utilisé un filtre de Kalman pour l'étape d'apprentissage. Nous avons affiné les résultats de la classification par filtrage morphologique (deux ouvertures et deux fermetures). Enfin, une régularisation par objets des zones commerciales a été réalisée sur la base des objets aériens détectés à partir du DSM normalisé et des informations spectrales.

Carte de classification:

Précision globale: 93.20

Statistique Kappa: 0.9263


Partitionnement Azure Service Bus

Azure Service Bus utilise un courtier de messages pour gérer les messages envoyés à une file d'attente ou à une rubrique Service Bus. Par défaut, tous les messages envoyés à une file d'attente ou à une rubrique sont traités par le même processus de courtier de messages. Cette architecture peut limiter le débit global de la file d'attente de messages. Cependant, vous pouvez également partitionner une file d'attente ou une rubrique lors de sa création. Pour ce faire, définissez le Activer le partitionnement propriété de la file d'attente ou de la description du sujet à vrai.

Une file d'attente ou une rubrique partitionnée est divisée en plusieurs fragments, chacun étant soutenu par une banque de messages et un courtier de messages distincts. Service Bus est responsable de la création et de la gestion de ces fragments. Lorsqu'une application publie un message dans une file d'attente ou une rubrique partitionnée, Service Bus affecte le message à un fragment pour cette file d'attente ou cette rubrique. Lorsqu'une application reçoit un message d'une file d'attente ou d'un abonnement, Service Bus recherche dans chaque fragment le prochain message disponible, puis le transmet à l'application pour traitement.

Cette structure permet de répartir la charge entre les courtiers de messages et les magasins de messages, augmentant l'évolutivité et améliorant la disponibilité. Si le courtier de messages ou la banque de messages d'un fragment est temporairement indisponible, Service Bus peut récupérer les messages de l'un des fragments disponibles restants.

Service Bus affecte un message à un fragment comme suit :

Si le message appartient à une session, tous les messages avec la même valeur pour le ID de session propriété sont envoyés au même fragment.

Si le message n'appartient pas à une session, mais que l'expéditeur a spécifié une valeur pour le Clé de partition propriété, puis tous les messages avec le même Clé de partition valeur sont envoyées au même fragment.

Si la ID de session et Clé de partition propriétés sont toutes les deux spécifiées, elles doivent alors être définies sur la même valeur ou le message sera rejeté.

Si la ID de session et Clé de partition les propriétés d'un message ne sont pas spécifiées, mais la détection des doublons est activée, le ID du message la propriété sera utilisée. Tous les messages avec le même ID du message sera dirigé vers le même fragment.

Si les messages ne contiennent pas de ID de session, clé de partition, ou alors ID du message propriété, puis Service Bus affecte les messages aux fragments de manière séquentielle. Si un fragment n'est pas disponible, Service Bus passe au suivant. Cela signifie qu'une erreur temporaire dans l'infrastructure de messagerie n'entraîne pas l'échec de l'opération d'envoi de message.

Tenez compte des points suivants lorsque vous décidez si ou comment partitionner une file d'attente de messages ou une rubrique Service Bus :

Les files d'attente et les rubriques Service Bus sont créées dans le cadre d'un espace de noms Service Bus. Service Bus autorise actuellement jusqu'à 100 files d'attente ou rubriques partitionnées par espace de noms.

Chaque espace de noms Service Bus impose des quotas sur les ressources disponibles, tels que le nombre d'abonnements par rubrique, le nombre de demandes d'envoi et de réception simultanées par seconde et le nombre maximal de connexions simultanées pouvant être établies. Ces quotas sont documentés dans les quotas Service Bus. Si vous prévoyez de dépasser ces valeurs, créez des espaces de noms supplémentaires avec leurs propres files d'attente et rubriques, et répartissez le travail sur ces espaces de noms. Par exemple, dans une application globale, créez des espaces de noms distincts dans chaque région et configurez les instances d'application pour utiliser les files d'attente et les rubriques dans l'espace de noms le plus proche.

Les messages envoyés dans le cadre d'une transaction doivent spécifier une clé de partition. Cela peut être un ID de session, Clé de partition, ou alors ID du message biens. Tous les messages envoyés dans le cadre de la même transaction doivent spécifier la même clé de partition car ils doivent être traités par le même processus de courtier de messages. Vous ne pouvez pas envoyer de messages à différentes files d'attente ou sujets au sein d'une même transaction.

Les files d'attente et les sujets partitionnés ne peuvent pas être configurés pour être automatiquement supprimés lorsqu'ils deviennent inactifs.

Les files d'attente et les rubriques partitionnées ne peuvent actuellement pas être utilisées avec le protocole AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) si vous créez des solutions multiplateformes ou hybrides.


Discussion

Notre enquête se concentre sur le développement d'un programme qui peut être appliqué universellement à différents matériaux et substrats 2D. Cette exigence introduit invariablement du temps de calcul par rapport aux autres méthodes de segmentation récentes 22,50 . Le temps de formation, par exemple, rapporté dans la Réf. 50 pour l'ensemble du programme soit environ 31 h. Les temps de calcul pour l'étape d'apprentissage de notre programme dépendent de la composition de l'image. Une image à une seule couche peut prendre environ 10 minutes, mais les images avec des flocons multicouches (plus de grappes) prennent jusqu'à 5 heures. Les résultats de notre programme ici proviennent d'ensembles d'apprentissage d'environ 10 images correspondant à environ 10 h de temps de calcul. Cependant, il s'agit d'un coût de temps d'événement unique car une fois que le catalogue principal est formé pour une combinaison particulière de matériau et de substrat, il peut ensuite être utilisé à plusieurs reprises dans l'étape de test, ce qui est plus efficace.

Le test d'image nécessite environ une minute pour identifier les épaisseurs de couche des nouvelles images. Le temps de calcul est suffisamment court pour les tests car les pixels de l'image sont simplement comparés au catalogue principal. Ce temps permettrait l'identification in-situ des flocons à partir d'images prises par l'inspection humaine d'un substrat. Le temps passé à numériser entre les images peut prendre plusieurs minutes. Le temps peut également être suffisant pour un système de numérisation automatisé tel que celui présenté dans la Réf. 51 . Des améliorations du temps de calcul peuvent être recherchées par une compression d'image supplémentaire ou éventuellement en réduisant l'étape de test à deux dimensions de l'espace RVB tridimensionnel, éventuellement bleu et vert ou rouge, similaire aux algorithmes présentés dans la réf. 23 . Cependant, la dimension de couleur abandonnée devrait être identifiée pour une combinaison particulière de matériau/substrat.

Pour chaque combinaison matériau/substrat étudiée dans cette étude, la précision des pixels a été déterminée en créant une image de vérité terrain et en la comparant, pixel par pixel, avec les images de test (voir Fig. S1 dans les matériaux supplémentaires pour plus de détails). La précision des pixels était légèrement meilleure pour les matériaux sur PDMS, mais dans l'ensemble, le programme atteint une précision moyenne de 95 % pour les matériaux et les substrats étudiés dans cette étude. Cette précision de pixel est comparable à celle obtenue dans des études basées sur des ensembles d'apprentissage beaucoup plus grands. La référence 50 rapporte une précision des pixels de 97 % à partir d'un ensemble d'apprentissage de 917 images. Sur la base de ces résultats, des matrices de confusion normalisées pour chaque combinaison ont été calculées, montrant également la précision de chaque couche. Enfin, nous notons qu'un avantage clair de notre approche est la simplicité de notre programme qui repose sur des techniques de clustering bien connues et éprouvées avec une précision de pixel relativement élevée à partir de petits ensembles d'apprentissage.


Création d'emplois et incitations à la localisation spécifiques à l'entreprise

Les programmes gouvernementaux de développement économique offrent aux entreprises la possibilité de tirer parti des incitations financières pour l'expansion et la délocalisation des entreprises. Cet article examine la capacité de ces incitations à promouvoir l'emploi. En utilisant des données au niveau de l'établissement de l'État du Kansas ainsi que des données d'enquête originales au niveau des entreprises, j'évalue l'efficacité des incitations financières dans la création d'emplois par le biais des entreprises bénéficiaires. Mes conclusions à partir des données au niveau de l'établissement indiquent que les programmes d'incitation n'ont aucun impact discernable sur l'expansion des entreprises, mesurée par la création d'emplois. En outre, les données de l'enquête suggèrent que les bénéficiaires d'incitations recommandent fortement ce programme à d'autres entreprises, mais peu d'entreprises ont en fait augmenté leur emploi au Kansas en raison de ces incitations. De même, très peu d'entreprises auraient quitté l'État si elles n'avaient pas bénéficié de ce programme. Ainsi, les incitations ont peu d'impact sur les décisions de délocalisation ou d'expansion des entreprises.


Prédiction de la trajectoire du navire à l'aide des données historiques du système d'identification automatique

Pour la sûreté et la sécurité maritimes, les navires devraient être en mesure de prévoir les trajectoires des navires à proximité pour éviter les collisions. Cette recherche propose trois nouveaux modèles basés sur la recherche de similarité de trajectoires qui prédisent les trajectoires des navires à court et à long terme. Les premier et second modèles de prédiction sont, respectivement, des modèles basés sur des points et basés sur des trajectoires qui prennent en compte des distances constantes entre les trajectoires cible et échantillon. Le troisième modèle de prédiction est un modèle basé sur la trajectoire qui exploite une approche de mémoire à long terme pour mesurer la distance dynamique entre les trajectoires cible et échantillon. Pour évaluer les performances des modèles proposés, ils sont appliqués à un véritable jeu de données de navires du système d'identification automatique (AIS) dans le détroit de Georgia, aux États-Unis. Les précisions des modèles en termes de distance de Haversine entre les positions prédites et réelles montrent des réductions d'erreurs de prédiction relatives de 40,85 % pour le deuxième modèle par rapport au premier modèle et de 23 % pour le troisième modèle par rapport au deuxième modèle.


DERNIÈRES PENSÉES

La vitesse

Si vous commencez à ajouter un certain nombre de tables de données à des modèles complexes, vous arrêterez rapidement même les machines les plus rapides.

Le meilleur moyen de contourner le problème de vitesse ci-dessus est de configurer un certain nombre de tableaux de données pour l'analyse que vous souhaitez entreprendre. Ensuite, au fur et à mesure que vous exécutez chaque analyse, copiez la zone de données du tableau de données, la zone entre les lignes et les colonnes et collez-la en tant que valeurs sur elle-même. Passez ensuite à la table de données suivante et exécutez-la.

Cela permet de recalculer rapidement les tableaux de données si nécessaire.

Ce processus peut être automatisé via 3 lignes de code VBA pour chaque table de données.

‘Calculer le tableau de données dans F5:H18, à l'aide de la cellule d'entrée de colonne C9
Plage (“F5:H18”).Entrée de la colonne de la table :=Plage (“C9”)

‘Copier la zone de données en tant que valeurs
Plage (“G6:H18”).Copier
Plage(“G6:H18”).PastePâte spéciale :=xlPasteValues

‘Répétez ci-dessus pour chaque tableau de données

‘Désélectionner la plage actuelle
Application.CutCopyMode = False

Contenu de la cellule

Si vous regardez une cellule dans un tableau de données, vous verrez quelque chose comme :

  • : pour une cellule d'entrée de colonne
  • : pour une cellule d'entrée de ligne
  • : pour une cellule d'entrée de ligne et de colonne

Bien qu'elles ressemblent à des formules matricielles, elles ne peuvent pas être définies manuellement.

Ainsi, configurer une table de données et taper =TABLE(,E5) Ctrl-Maj-Entrée, ne produit qu'un message d'erreur.


Voir la vidéo: QGIS Tutorial Part 1a - Las Palamas (Octobre 2021).