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ArcPad 10.0.2 - Suppression des raccourcis d'ArcPad aujourd'hui


J'ai créé un raccourci qui va au menu ArcPad aujourd'hui, mais maintenant je veux le supprimer. Comment est-que quelqu'un peut faire ça?


Avez-vous vu ce lien concernant la suppression des raccourcis ?

Supprimer le raccourci de l'application Arcpad 10.02


Vous allez soit dans le dossier SortCut Apps, soit dans le dossier du projet lui-même et supprimez simplement le fichier lnk. Vous pouvez également supprimer le .ico si vous le souhaitez.

Pour ajouter/supprimer d'autres éléments sur l'écran ArcPadtoday, vous pouvez modifier le fichier XML, au cas où vous ne voudriez pas que le bouton par défaut d'ArcPad y figure.

Acclamations,

Gareth


Flexibilités d'embauche, de rémunération et de congé en matière de cybersécurité

Alors que la technologie devient de plus en plus sophistiquée et que les menaces à la sécurité de nos données s'intensifient, la demande d'une main-d'œuvre expérimentée et qualifiée pour protéger les réseaux et les systèmes d'information n'a jamais été aussi élevée. Ce mémorandum fournit des informations sur un certain nombre de flexibilités en matière d'embauche, de rémunération et de congé que les agences peuvent utiliser pour pourvoir et retenir des personnes dans des postes de cybersécurité.

Veuillez partager ces informations avec les responsables du recrutement et votre personnel des ressources humaines. Les responsables du recrutement doivent contacter le bureau des ressources humaines de leur agence pour obtenir de plus amples informations sur cette note. Les bureaux des ressources humaines au niveau du siège de l'agence peuvent contacter le bureau OPM Hiring Policy à [email protected] ou (202) 606-0960 pour plus d'informations sur les flexibilités d'embauche ou le bureau OPM Pay and Leave à [email protected] gov ou (202) 606-2858 pour plus d'informations sur les flexibilités de la rémunération et des congés.

cc : Directeurs du Capital Humain, Directeurs Adjoints du Capital Humain

Pouvoirs d'embauche/Flexibilités (actuellement disponibles)

À l'échelle du gouvernement

  • Autorité d'embauche directe à l'échelle du gouvernement pour la gestion des technologies de l'information (sécurité de l'information et cybersécurité), GS-2210-09 à GS-2210-15 5 U.S.C. 3304(a)(3), 5 CFR partie 337 https://www.opm.gov/policy-data-oversight/hiring-information/direct-hire-authority/#url=Governmentwide-Authority
  • À l'échelle du gouvernementAnnexe A Autorité d'embauche des services exceptés de faire des nominations temporaires pour des postes liés aux postes de l'Initiative de prestation de services informatiques plus intelligents. 5 U.S.C. 1302, 3301, 3302 et 5 CFR 213.3102(i)(3) et 302 https://www.chcoc.gov/content/smarter-it-delivery-schedule-hiring-authority
  • Expertset consultants Nominations pour effectuer des travaux d'expert ou de consultant temporaires ou intermittents jusqu'à GS-15, étape 10. 5 U.S.C. 3109 et 5 CFR partie 304
  • Des détails au sein et entre les agences jusqu'à 120 jours. 5 U.S.C. 3341, 5 CFR partie 300 sous-partie C 31 U.S.C. 1535. Voir également 64 Comp. Général 370.
  • Détails du Senior Executive Service (SES)/Affectations temporaires aux gouvernements étatiques/locaux et aux établissements d'enseignement. (Voir les détails de la Loi sur le personnel intergouvernemental (IPA) ci-dessous.)
  • Service des cadres supérieurs (SES) Réaffectation/Transfert/Détail des personnes nommées en carrière et Réintégration des anciennes personnes nommées en carrière SES. 5 CFR 317 sous-parties G et I.
  • Senior Executive Service (SES) Carrière sans concours Nomination SES des diplômés du SES Candidate Development Program (SESCDP) certifiés par le Qualifications Review Board (QRB). 5 CFR 412 sous-partie C.
  • Programmes Pathways pour les étudiants en cybersécurité et les récents diplômés (comprend les programmes de stages, de diplômés récents et de boursiers en gestion présidentielle (PMF))
  • PMF- Piste STEM a été créé pour combler le manque de compétences en STIM et aider à identifier et à former les futurs leaders en STIM pour le gouvernement fédéral. La filière PMF STEM utilise l'autorité d'embauche de l'annexe D du PMF pour nommer les récipiendaires de diplômes supérieurs STEM à des bourses de deux ans pouvant conduire à un emploi fédéral permanent. E.O. 13562, 5 CFR parties 213 et 362 https://www.opm.gov/policy-data-oversight/hiring-authorities/students-recent-graduates/
  • Loi sur le personnel intergouvernemental(IPA) Détails des gouvernements locaux/étatiques et des établissements d'enseignement. 5 U.S.C. 3371-3375 et 5 CFR partie 334 https://www.opm.gov/policy-data-oversight/hiring-authorities/intergovernment-personnel-act/#url=Provisions

Autorités d'embauche spécifiques à l'agence

  • Annexe A Autorité de location de services exceptés pour le DoD et le DHS comprend : les analystes du renseignement, les ingénieurs informaticiens, les informaticiens, les enquêteurs en télécommunications et les enquêteurs criminels. 5 U.S.C. 1302, 3301, 3302, E.O. 10577, tel que modifié, Règle VI, et 5 CFR parties 213 et 302
  • Annexe A Autorité de location de services exceptés pour GSA, OMB et VA pour les experts des services numériques. 5 U.S.C. 1302, 3301, 3302, E.O. 10577, tel que modifié, Règle VI, et 5 CFR parties 213 et 302
  • NSF & DHS' Cyber ​​Corps®: Programme de bourses d'études pour le service (SFS) offre des bourses aux étudiants en cybersécurité en échange de services gouvernementaux après l'obtention de leur diplôme. Depuis 2000, les bourses SFS ont été attribuées à plus de 1 650 étudiants. Chaque année, près de 400 étudiants diplômés dans des programmes universitaires connexes sont disponibles pour répondre aux besoins des agences en matière de cybersécurité.

Autorités d'embauche/Flexibilités (disponibles sur demande et approbation par OPM)

  • Autorité d'embauche directe – Une agence peut soumettre une demande écrite à l'OPM pour une autorité d'embauche directe pour pourvoir des postes pour lesquels elle pense qu'il existe une grave pénurie ou un besoin critique d'embauche. 5 U.S.C. 3304(a) (3), 5 CFR partie 337 https://www.opm.gov/policy-data-oversight/hiring-authorities/direct-hire-authority/templates.pdf
  • Annexe A ou B Autorité d'embauche des services exclus - Une agence peut soumettre une demande écrite à l'OPM pour approuver une autorisation d'embauche de services exceptés pour combler des postes spécifiques lorsqu'il n'est pas pratique d'appliquer les normes de qualifications de service concurrentielles ou qu'il n'est pas pratique d'appliquer le processus concurrentiel habituel. 5 U.S.C. 1302, 3301, 3302 et 5 CFR parties 213 et 302 http://cdn-akamai.6connex.com//357/882//A08-Excepted_Service_Employment_14307560299861471.pdf
  • Senior Executive Service (SES) Durée limitée ou nomination d'urgence limitée. Une agence peut soumettre une demande écrite à l'OPM pour la nomination à durée limitée non compétitive d'un individu pour une durée ne dépassant pas 36 mois à un poste général de SES dont les fonctions expireront à la fin du mandat, ou pour la nomination d'urgence limitée à SES d'un individu pour une durée maximale de 18 mois à un poste général SES établi pour répondre à un besoin urgent, imprévu et de bonne foi. 5 U.S.C. 3132(a) (5) et (6) 5 CFR 317.601.
  • Postes scientifiques et professionnels (ST) attribué par OPM peut être utilisé pour des postes classés au-dessus de GS-15 qui effectuent de la recherche et du développement dans le domaine de l'informatique. 5 U.S.C. 3104, 3325 5 CFR 319
  • Postes de niveau supérieur (SL) alloués par OPM peuvent être utilisés pour des postes classés au-dessus de GS-15 qui exécutent des tâches et des responsabilités en matière de cybersécurité. 5 U.S.C. 5108, 3324 5 CFR 319.

Autres autorités disponibles

  • Boursiers présidentiels de l'innovation (PIF)Programme associe les meilleurs innovateurs du secteur privé, des organisations à but non lucratif et du milieu universitaire avec les meilleurs innovateurs du gouvernement pour collaborer au cours de « tours de service » ciblés de 6 à 12 mois. https://www.whitehouse.gov/camarades de l'innovation

Flexibilités de la rémunération et des congés (actuellement disponibles)

  • Tarifs spéciaux à l'échelle du gouvernement pour les ingénieurs informaticiens de niveau débutant et de développement, les spécialistes en informatique et les spécialistes en gestion des technologies de l'information. Voir la page principale des tarifs spéciaux pour plus d'informations. 5 U.S.C. 5305 et 5 CFR partie 530, sous-partie C.
  • Incitatif au recrutement ou alors Incitatif à la relocalisation jusqu'à 25 pour cent du salaire de base pour les postes difficiles à pourvoir multiplié par le nombre d'années dans l'entente de service (jusqu'à 4 ans). Voir l'index des fiches d'information sur les incitatifs pour plus d'informations. 5 U.S.C. 5753 et 5 CFR partie 575, sous-parties A et B.
  • Incitatif à la rétention pour les employés hautement qualifiés ou les employés remplissant un besoin spécial d'agence qui sont susceptibles de quitter le service fédéral, jusqu'à 25 pour cent du salaire de base pour un individu ou 10 pour cent pour un groupe. Consultez la fiche d'information sur l'Incitatif à la rétention pour plus d'informations. 5 U.S.C. 5754 et 5 CFR partie 575, sous-partie C.
  • Qualifications supérieures etBesoins spéciauxPaiement permet aux agences de fixer le salaire d'un nouvel employé de l'annexe générale (GS) au-dessus de l'échelon 1 (jusqu'à l'échelon 10), en raison des qualifications supérieures de l'employé ou du besoin particulier de l'agence des services du candidat. Consultez la fiche d'information sur l'Autorité d'établissement de la rémunération pour les qualifications supérieures et les besoins spéciaux pour plus d'informations. 5 CFR 531.212.
  • Taux maximum payable permet aux agences de fixer le salaire à un taux GS supérieur à la normale (ne dépassant pas l'échelon 10), en fonction du salaire de l'employé dans un autre emploi fédéral. Consultez la fiche d'information sur la règle du taux maximal payable pour plus d'informations. 5 CFR 531.221-223.
  • Programme fédéral de remboursement des prêts étudiants permet aux agences de rembourser jusqu'à 60 000 $ des prêts étudiants assurés par le gouvernement fédéral d'un candidat ou d'un employé actuel à titre d'incitation au recrutement ou au maintien en poste. Consultez la fiche d'information sur le remboursement du prêt étudiant pour plus d'informations. 5 U.S.C. 5379 et 5 CFR partie 537.
  • Service créditable pour l'accumulation des congés annuels pour l'expérience de travail non fédérale et l'expérience dans le service en uniforme permet aux agences d'accorder des accumulations de congés plus élevées en fonction de l'expérience non fédérale et militaire pour les postes difficiles à pourvoir. Consultez la fiche d'information sur le service créditable pour plus d'informations. 5 CFR 630.205.

Flexibilités de rémunération (disponibles sur demande et approbation par OPM)


ArcPad 10.0.2 - Supprimer les raccourcis d'ArcPad aujourd'hui - Systèmes d'information géographique

Période de licence : 12 décembre – 11 décembre

Les systèmes d'information géographique (SIG) d'ESRI offrent la possibilité de mieux organiser et analyser les données pour la prise de décision. SIG ESRI n'est disponible que pour WindowsPlateformes /NT/Unix.

De nombreuses ressources sont disponibles auprès d'ESRI qui ne sont pas répertoriées. Si vous avez besoin d'un autre logiciel ESRI, soumettez une demande via le portail de service DoIT et indiquez vos autres besoins en logiciels ESRI.

Prix

Admissible à l'achat auprès du DoIT

Clients S&T, UMSL, UMKC, veuillez contacter vos services informatiques locaux.

Comment commander:
Allez sur doitservices.missouri.edu pour demander ESRI. Connectez-vous au portail de services du DoIT avec votre identifiant et votre mot de passe universitaire, sélectionnez Catalogue de services et recherchez ESRI.

Toutes les licences sont valables un an, sur la base de la période de licence indiquée, et doivent être renouvelées chaque année pour la nouvelle période de licence.

C'est la politique de l'Université du Missouri d'honorer les accords de licence de logiciel et d'exiger de tous les utilisateurs qu'ils fassent de même. La Division des technologies de l'information ne contribuera pas sciemment à, ni n'autorisera l'utilisation de son équipement dans le cadre d'une violation de tels accords. Le logiciel ne doit pas être copié pour quelqu'un d'autre ou prêté à quelqu'un d'autre pour qu'il le copie. Les achats départementaux doivent être effectués à l'aide d'un MoCode. Le contrat de licence expire à la fin de l'affiliation de l'utilisateur à l'Université du Missouri.


Non-concordance du type de tampon, attendu 'SIZE_t' mais obtenu 'long long'

J'ai développé 3 modèles ML dans Spyder, ce sont la régression linéaire, la régression polynomiale et la régression forestière aléatoire. Dans sypde r, ils ont tous bien fonctionné. Cependant, lorsque j'ai déployé sur Django pour créer une application Web, Random Forest générait " ValueError: Buffer type mismatch, attendu 'SIZE_t' mais 'long long' ". (J'ai essayé de supprimer randomforest et les deux autres modèles ont bien fonctionné).

Vérifiez ceci d'abord : -

Modèle développé sous Sypder

Code d'implémentation de Django


Histoire

ArcView 8.x, 9.x et 10.0

ArcView 8.x, 9.x et 10.0 font partie de la suite logicielle ArcGIS Desktop. ArcView est le nom de la licence d'entrée de gamme offerte dans ces versions du logiciel, capable d'afficher et de modifier les données SIG contenues dans des fichiers plats ou, via ArcSDE, d'afficher les données contenues dans un système de gestion de base de données relationnelle. Il a été conçu par Esri pour être le chemin de migration logique à partir d'ArcView 3.x. ArcGIS Desktop 10.0 - publié en juin 2010 - représente la dernière version du logiciel ArcGIS où le nom ArcView est présent. La version actuelle d'ArcView vendue par Esri est la 10.1, renommée « ArcGIS for Desktop Basic » [1] .

ArcGIS for Desktop de base

Avec la version 2012 d'ArcGIS 10.1, ArcView a été renommé en ArcGIS for Desktop de base [1] . ArcGIS for Desktop Basic est le niveau de licence d'entrée proposé avec ArcGIS for Desktop. D'autres niveaux de licence de la suite, à savoir ArcGIS for Desktop Standard et ArcGIS for Desktop Advanced, offrent de meilleures fonctionnalités. Tous les composants sont installés sur le système, seuls ceux qui sont sous licence sont rendus fonctionnels. Il est disponible pour les systèmes d'exploitation Microsoft Windows XP, 7 et Vista 32 et 64 bits, ainsi que pour les systèmes d'exploitation Windows Server 2003, 2008 et 2008 R2.

Le logiciel ArcGIS for Desktop Basic est divisé entre ArcMap et ArcCatalog. ArcMap est utilisé pour la composition de cartes et l'analyse géographique. ArcCatalog est utilisé pour la gestion des données géographiques.


Contenu

La cartographie géologique est un processus d'interprétation impliquant plusieurs types d'informations, des données analytiques à l'observation personnelle, toutes synthétisées et enregistrées par le géologue. Les observations géologiques sont traditionnellement enregistrées sur papier, que ce soit sur des fiches standardisées, dans un cahier ou sur une carte. [2]

Au 21e siècle, la technologie informatique et les logiciels deviennent suffisamment portables et puissants pour assumer certaines des tâches les plus banales qu'un géologue doit effectuer sur le terrain, comme se localiser avec précision avec un appareil GPS, afficher plusieurs images (cartes, images satellites , photographie aérienne, etc.), tracer des symboles de direction et de pendage et coder en couleur différentes caractéristiques physiques d'une lithologie ou d'un type de contact (par exemple, discordance) entre les strates rocheuses. De plus, les ordinateurs peuvent désormais effectuer certaines tâches qui étaient difficiles à accomplir sur le terrain, par exemple, l'écriture manuscrite ou la reconnaissance vocale et l'annotation de photographies sur place. [3]

La cartographie numérique a des effets positifs et négatifs sur le processus de cartographie [4] seule une évaluation de son impact sur un projet de cartographie géologique dans son ensemble montre si elle offre un avantage net. Avec l'utilisation d'ordinateurs sur le terrain, l'enregistrement des observations et la gestion des données de base changent radicalement. L'utilisation de la cartographie numérique affecte également le moment où l'analyse des données se produit dans le processus de cartographie, mais n'affecte pas beaucoup le processus lui-même. [5]

Avantages Modifier

  • Les données saisies par un géologue peuvent comporter moins d'erreurs que les données transcrites par un commis à la saisie des données.
  • La saisie des données par les géologues sur le terrain peut prendre moins de temps que la saisie ultérieure des données au bureau, ce qui réduit potentiellement le temps global nécessaire pour terminer un projet.
  • L'étendue spatiale des objets du monde réel et leurs attributs peuvent être entrés directement dans une base de données avec une capacité de système d'information géographique (SIG). Les caractéristiques peuvent être automatiquement codées par couleur et symbolisées en fonction de critères définis.
  • Plusieurs cartes et images (cartes géophysiques, images satellites, orthophotos, etc.) peuvent être facilement transportées et affichées à l'écran.
  • Les géologues peuvent télécharger les fichiers de données des uns et des autres pour le travail sur le terrain du lendemain comme référence. peut démarrer immédiatement après le retour du terrain, puisque la base de données a déjà été remplie.
  • Les données peuvent être contraintes par des dictionnaires et des menus déroulants pour s'assurer que les données sont enregistrées systématiquement et que les données obligatoires ne sont pas oubliées
  • Des outils et des fonctionnalités permettant d'économiser du travail peuvent être fournis sur le terrain, par ex. contours de structure à la volée, et visualisation 3D
  • Les systèmes peuvent être connectés sans fil à d'autres équipements de terrain numériques (tels que des appareils photo numériques et des réseaux de capteurs)

Inconvénients Modifier

  • Les ordinateurs et les articles connexes (piles supplémentaires, stylet, appareils photo, etc.) doivent être transportés sur le terrain.
  • La saisie des données de terrain dans l'ordinateur peut prendre plus de temps que l'écriture physique sur papier, ce qui peut entraîner des programmes de terrain plus longs.
  • Les données saisies par plusieurs géologues peuvent contenir plus d'incohérences que les données saisies par une seule personne, ce qui rend la base de données plus difficile à interroger.
  • Les descriptions écrites transmettent au lecteur des informations détaillées à travers des images qui peuvent ne pas être communiquées par les mêmes données dans un format analysé.
  • Les géologues peuvent être enclins à raccourcir les descriptions textuelles car elles sont difficiles à saisir (par écriture manuscrite ou reconnaissance vocale), ce qui entraîne une perte de données.
  • Il n'y a pas de cartes de terrain ou de notes originales sur papier à archiver. Le papier est un support plus stable que le format numérique. [6]

Certaines universités et éducateurs du secondaire intègrent la cartographie géologique numérique dans le travail en classe. [7] Par exemple, le projet GeoPad [1] décrit la combinaison de la technologie, de l'enseignement de la géologie sur le terrain et de la cartographie géologique dans des programmes tels que le camp de terrain géologique de la Bowling Green State University.[2] À l'Université d'Urbino (Italie) it:Università di Urbino, les techniques de cartographie numérique de terrain sont intégrées dans les cours de sciences de la Terre et de l'environnement depuis 2006 [3] [4]. Le programme MapTeach est conçu pour fournir une cartographie numérique pratique aux élèves des collèges et lycées.[5] Le projet SPLINT [6] au Royaume-Uni utilise le système de cartographie de terrain BGS dans le cadre de son programme d'enseignement

La technologie de cartographie numérique peut être appliquée à la cartographie géologique traditionnelle, à la cartographie de reconnaissance et à l'arpentage des caractéristiques géologiques. Lors des réunions internationales de saisie de données numériques sur le terrain (DFDC), les principales commissions géologiques (par exemple, la British Geological Survey et la Commission géologique du Canada) discutent de la manière d'exploiter et de développer la technologie.[7] De nombreuses autres commissions géologiques et entreprises privées conçoivent également des systèmes pour effectuer une cartographie géologique scientifique et appliquée, par exemple, des sources géothermiques [8] et des sites miniers. [9]

Le coût initial du calcul géologique numérique et de l'équipement de soutien peut être important. De plus, l'équipement et les logiciels doivent être remplacés occasionnellement en raison de dommages, de pertes et d'obsolescence. Les produits qui circulent sur le marché sont rapidement abandonnés à mesure que la technologie et les intérêts des consommateurs évoluent. Un produit qui fonctionne bien pour la cartographie numérique peut ne pas être disponible à l'achat l'année suivante. Cependant, tester plusieurs marques et générations d'équipements et de logiciels est prohibitif. [5]

Fonctionnalités essentielles communes Modifier

Certaines caractéristiques de l'équipement de cartographie numérique sont communes à la fois à la cartographie d'arpentage ou de reconnaissance et à la cartographie globale « traditionnelle ». La capture de données cartographiques de reconnaissance ou d'enquête moins gourmandes en données sur le terrain peut être réalisée par des bases de données et des programmes SIG moins robustes, et du matériel avec une taille d'écran plus petite. [10] [11]

  • Les appareils et les logiciels sont intuitifs à apprendre et faciles à utiliser, comme le définissent généralement les normes militaires (MIL-STD-810) et les indices de protection contre les intrusions
  • L'écran est facile à lire en plein soleil et les jours de ciel gris
  • Des cartes mémoire statiques amovibles peuvent être utilisées pour sauvegarder des données
  • La mémoire embarquée est récupérable
  • Correction différentielle en temps réel et post-traitement pour les emplacements GPS
  • Batterie portable avec au moins 9 heures d'autonomie en utilisation quasi constante
  • Peut changer les piles sur le terrain
  • Les batteries ne doivent pas avoir de « mémoire », comme avec le NiCd
  • Rechargeable par des sources d'énergie non conventionnelles (générateurs, solaire, etc.)
  • Lien sans fil en temps réel vers le GPS ou le GPS intégré
  • Liaison sans fil en temps réel de l'ordinateur à l'appareil photo et à d'autres périphériques

Caractéristiques essentielles pour capturer les observations géologiques traditionnelles Modifier

Le matériel et les logiciels ne sont devenus disponibles que récemment (en 2000) et peuvent satisfaire la plupart des critères nécessaires à la capture numérique de données cartographiques « traditionnelles ».


3 réponses 3

Pour installer un fichier .msi en mode silencieux, vous devriez pouvoir utiliser le commutateur /quiet avec msiexec . Si vous avez besoin de personnaliser quoi que ce soit, vous pouvez définir des valeurs de propriété comme ceci : PROPERTY=Value

Au total : msiexec /i C:PathToFile.msi /quiet PROPERTY=Valeur

Pour voir toutes les options, exécutez simplement msiexec sans aucun paramètre. Cette question est également très similaire à la vôtre.

Vous ne pouvez le faire que si le MSI vous aide :). Par exemple, si une propriété appelée SERVERNAME est définie sur FRED dans une boîte de dialogue, vous pouvez alors dire SERVERNAME=FRED sur la ligne de commande. Cela suppose que InstallExecuteSequence qui effectue le travail d'installation utilise uniquement la valeur FRED. Des problèmes surviennent lorsque la séquence d'interface utilisateur effectue des opérations supplémentaires qui ne se produiront pas en mode silencieux, car la séquence d'interface utilisateur ne s'exécute pas dans une installation silencieuse. Si les boîtes de dialogue de séquence d'interface utilisateur changent SERVERNAME en ajoutant (par exemple) au début et MyShare à la fin et que FREDMyShare est utilisé dans la séquence d'exécution, vous devez savoir définir la ligne de commande sur SERVERNAME="FRED MyShare" car c'est ce à quoi s'attend la séquence d'exécution. Si vous ne connaissez pas toutes les valeurs de propriétés pertinentes potentielles, vous pouvez exécuter l'installation en mode interface utilisateur avec un journal détaillé et les voir. Donc, en l'absence de documentation pour l'installation silencieuse, vous devez faire un peu d'ingénierie inverse.

Si vous souhaitez spécifier les fonctionnalités à installer, utilisez ADDLOCAL=liste de noms de fonctionnalités séparés par des virgules.

La ligne de commande de base pour l'exécution silencieuse est (chemins tronqués) :

Vous pouvez également appliquer une transformation (voir explication ci-dessous) :

  • /QN: s'exécute silencieusement, pas d'interface graphique pendant ou après l'installation
  • /L*V: écrire un fichier journal détaillé avec toutes les informations

MA PROPRIÉTÉ: définissez une propriété sur la ligne de commande. Vous pouvez en définir plusieurs.

La façon dont un fichier MSI est censé être modifié pour une utilisation en entreprise est d'utiliser un fichier de transformation (*.mst).


Série Science AMA : Brian Tomaszewski, chercheur en systèmes d'information géographique (SIG) au Rochester Institute of Technology, ici pour parler de l'utilisation de la cartographie pour aider au lendemain de catastrophes. AMA !

Bonjour à tous, je suis Brian Tomaszewski et je suis chercheur et professeur adjoint intéressé par la façon dont les SIG peuvent aider à la gestion des catastrophes - par exemple, les crises humanitaires résultant d'une guerre ou à la suite d'un ouragan - et je suis l'auteur du manuel Systèmes d'information géographique pour la gestion des catastrophes (en savoir plus sur moi ici). J'ai récemment travaillé au camp de réfugiés de Za Zaatari en Jordanie, qui abrite plus de 80 000 réfugiés de la guerre civile syrienne, dans le cadre d'un projet financé par la National Science Foundation (NSF) pour cartographier les ressources et les infrastructures du camp. J'ai également mené des recherches sur les réfugiés au Rwanda. Les choses se passent si vite à la suite d'une catastrophe qu'il peut y avoir beaucoup de malentendus et d'erreurs et je vise à utiliser la cartographie pour aider à une réponse et à une prise de décision plus efficaces en cas de catastrophe. Posez-moi des questions sur les façons dont la cartographie peut être utilisée pour nous aider à mieux répondre aux catastrophes ou même à les prévenir.

Je serai de retour à 11 h HE (8 h PT, 15 h UTC) pour répondre à vos questions, demandez-moi n'importe quoi !

Edit : Salut tout le monde, Brian Tomaszewski ici, commençons ! Je répondrai aux questions jusqu'à 13h !

Edit: 13h10 -Wow merci beaucoup à tous ceux qui ont participé et pour toutes vos questions perspicaces. Je dois signer maintenant, mais j'ai vraiment apprécié de parler de SIG avec vous tous. J'encourage tout le monde à consulter les ressources et les liens mentionnés aujourd'hui et à s'impliquer davantage dans les communautés SIG et d'intervention en cas de catastrophe. Bon week-end! - Brian T.

Beaucoup de gens n'ont vraiment aucune idée de ce qu'est le SIG ou des avantages qu'il peut apporter à un large éventail de problèmes. Quelle est votre explication simple et rapide du SIG et de ses avantages pour le profane ?

Dans les situations où les heures peuvent être cruciales, comment trouver un équilibre entre obtenir les cartes et les données là où elles sont nécessaires le plus rapidement possible et avoir les informations qu'elles contiennent aussi précises que possible ?

Enfin, quelles technologies actuelles et futures liées aux SIG ont le plus de potentiel pour des avancées majeures dans le domaine de la gestion des catastrophes ?

Bonjour et merci pour votre question. J'ai aimé la réponse de penser au SIG comme un mélange de Photoshop et d'Excel. Cependant, cela suppose que les gens savent ce que sont Photoshop et Excel. Le dicton selon lequel les SIG sont des cartes informatiques, bien que peut-être galvaudé, est toujours d'actualité. Je dois essayer d'utiliser une analogie en disant que la façon dont une machine à écrire était utilisée pour écrire, le SIG est utilisé pour la création de cartes. Cela pourrait même déboucher sur une discussion philosophique sur ce qu'est ou n'est pas exactement le SIG. Par exemple, Google Maps sur votre téléphone est-il un SIG ? Dans un certain sens, il contient de nombreux composants du système d'information qui comprend le SIG et est souvent utilisé comme définition du SIG, ou une combinaison de matériel, de logiciels, de personnes, de données, de connaissances et de réseaux. Dans mon établissement, je suis la seule personne à faire du SIG dans une école d'informatique alors je lance un filet un peu large en décrivant mon domaine et dis qu'il s'agit de google maps sur votre téléphone, du GPS dans votre voiture, ainsi que d'outils spécialisés. Pour le meilleur ou pour le pire, cela semble être efficace et de nombreuses personnes appellent mon domaine simplement « Geo », car c'est ce que Google utilise pour décrire ses services orientés vers l'espace et ce que la plupart des gens connaissent.

Votre deuxième question est très bonne et n'est malheureusement pas très facile à répondre car il s'agit d'un problème récurrent qui peut ne jamais être résolu efficacement. Bien que les catastrophes puissent être généralisées, il peut y avoir d'énormes différences qui peuvent introduire des nuances différentes en termes d'équilibre entre la collecte de données et l'exactitude. La meilleure approche est peut-être une bonne planification qui est en place avant que la catastrophe ne frappe. Par exemple, disposer d'ensembles de données précis et à jour, d'un personnel formé à l'utilisation du logiciel et des données, et qui utilise activement le logiciel et les données avant que la catastrophe ne survienne.

Pour votre dernier commentaire, c'était en fait une question que j'ai posée à de nombreuses personnes interviewées dans mon livre CRC Press. L'un d'eux a été l'occasion d'augmenter les services Web pour un meilleur accès et un meilleur partage des données, grâce au plaidoyer en faveur du SIG dans la gestion des catastrophes et la technologie des drones. En tant qu'universitaire, je suis personnellement intéressé par le développement de jeux sérieux basés sur les SIG pour améliorer les compétences de réflexion spatiale d'un large éventail de personnes pouvant être impliquées dans la gestion des catastrophes, du citoyen ordinaire au décideur de haut niveau en matière de catastrophe (voir : https :/ /www.youtube.com/watch?v=-bG1dfnQT2I) et une technologie portable pour une meilleure interaction avec les informations géographiques.

Merci encore pour votre commentaire et j'espère avoir répondu à vos questions, même partiellement

Quelle est votre explication rapide et facile du SIG

Je dis toujours aux gens que c'est comme Photoshop avec Excel en arrière-plan. Vous avez plusieurs couches d'images vectorielles/raster auxquelles sont attachées des données. Bien sûr, cela va beaucoup plus loin que cela, mais c'est un peu plus informatif que l'ancien, "Je fais des cartes sur des ordinateurs".

Edit : j'en profite pour brancher r/GIS on est des dizaines !

Grande question. J'ai tellement de mal à expliquer le SIG à des personnes extérieures au domaine.

Le SIG est la création de cartes avec des ordinateurs.

Quelle est votre erreur Arcgis préférée ?

Quel programme SIG préférez-vous ?

Il s'agit d'une question un peu vaste, car différents programmes SIG sont appliqués à différentes circonstances. En ce qui concerne la gestion des catastrophes, vous utiliseriez différents programmes SIG pour différentes phases du cycle de gestion des catastrophes. Par exemple, dans la planification des catastrophes, vous pouvez utiliser un outil SIG de bureau comme Esri ArcMap (http://www.esri.com/) ou un outil open source comme QGIS (http://www.qgis.org/en/site/ ) pour la création d'ensembles de données spatiales, l'élaboration de plans d'évacuation et généralement toutes les tâches qui nécessitent un niveau supérieur de capacité d'analyse et de gestion des données.

Lorsqu'une catastrophe se produit et que les activités d'intervention commencent, ce n'est pas le moment d'essayer un nouveau logiciel compliqué qui n'a jamais été utilisé. Ainsi, des outils plus légers peuvent être pertinents pour la collecte de données en temps réel, telles que la plate-forme de collecte de kits de données ouvertes (https://opendatakit.org/), Google Maps sur un téléphone intelligent ou diverses plates-formes SIG Web telles que ArcGIS en ligne et google maps pour partager des informations géographiques avec divers groupes d'intervenants en cas de catastrophe qui peuvent se trouver dans différents endroits et même dans différents fuseaux horaires dans le cas d'une intervention internationale en cas de catastrophe comme cela a été vu récemment au Népal. La récupération et l'atténuation peuvent utiliser une combinaison d'outils SIG de bureau, Web et mobiles. Par exemple, lors d'une récupération, les équipes d'évaluation sur le terrain peuvent utiliser un outil comme ArcPad sur un appareil GPS Juneau Trimble pour la collecte de données détaillées sur l'enlèvement des débris, en envoyant ces informations à une équipe d'analyse de Back Office qui générerait des cartes et des produits d'information pour informer la récupération . L'atténuation, à son tour, pourrait également nécessiter une plus grande puissance analytique du SIG pour développer des modèles de vulnérabilité physique et sociale, ils peuvent être utilisés pour prédire les effets potentiels d'une catastrophe et réduire les risques.

Fondamentalement, lors de l'examen du programme SIG à utiliser, il est important de considérer les tâches qui seront accomplies avec l'outil, le niveau d'engagement et les ressources que la personne ou l'organisation utilisant l'outil est capable d'investir dans l'outil, le type d'ensembles de données disponibles et pertinents pour les tâches et également quels types de données pourraient devoir être créés à l'aide de méthodes telles que la collecte de données GPS ou la numérisation de photos aériennes sont d'autres approches. En termes de coût financier, les outils SIG commerciaux tels que ceux proposés par des entreprises comme Esri peuvent sembler un peu chers mais offrent la fiabilité de la société commerciale qui les prend en charge, ce qui peut être très utile en cas de problème. Des équivalents open source existent pour chaque outil SIG commercial disponible, mais avec l'open source, vient souvent un niveau plus technique que les utilisateurs des programmes doivent connaître afin de les utiliser pleinement pour accomplir des tâches.


Tout le code nécessaire pour reproduire nos résultats expérimentaux est disponible sur https://github.com/suinleelab/cxr_covid (archivé sur https://doi.org/10.5281/zenodo.4623792).

Mossa-Basha, M. et al. Politiques et lignes directrices pour la préparation au COVID-19 : expériences de l'Université de Washington. Radiologie https://doi.org/10.1148/radiol.2020201326 (2020).

Kundu, S., Elhalawani, H., Gichoya, J. W. & Kahn, C. E.Jr Comment l'IA et l'imagerie thoracique pourraient-elles aider à percer les mystères de COVID-19 ? Radiol. Intelligence artificielle 2, 3 (2020).

Ghoshal, B. & Tucker, A. Estimation de l'incertitude et de l'interprétabilité dans l'apprentissage en profondeur pour la détection des coronavirus (COVID-19). Préimpression à https://arxiv.org/pdf/2003.10769.pdf (2020).

Wang, L., Lin, Z. Q. & Wong, A. COVID-Net : une conception de réseau de neurones à convolution profonde sur mesure pour la détection des cas de COVID-19 à partir d'images radiographiques thoraciques. Sci. représentant 10, 19549 (2020).

Hemdan, E. E.-D., Shouman, M. A. & Karar, M. E. COVIDX-Net: un cadre de classificateurs d'apprentissage en profondeur pour diagnostiquer COVID-19 dans les images radiographiques. Préimpression à https://arxiv.org/pdf/2003.11055.pdf (2020).

Ozturk, T. et al. Détection automatisée des cas de COVID-19 à l'aide de réseaux de neurones profonds avec des images radiographiques. Calcul. Biol. Méd. 121, 103792 (2020).

Brunese, L., Mercaldo, F., Reginelli, A. & Santone, A. Apprentissage en profondeur explicable pour la détection des maladies pulmonaires et du coronavirus COVID-19 à partir des rayons X. Calcul. Méthodes Programmes Biomed. 196, 105608 (2020).

Karim, M. et al. DeepCOVIDExplainer : prédictions COVID-19 explicables basées sur des images radiographiques thoraciques. Préimpression à https://arxiv.org/pdf/2004.04582.pdf (2020).

Laghi, A. Mises en garde concernant le diagnostic radiologique de l'infection au COVID-19 entraîné par l'intelligence artificielle. Chiffre de la lancette. Santé 2, e225 (2020).

Geirhos, R. et al. Raccourcis d'apprentissage dans les réseaux de neurones profonds. Nat. Mach. Informer. 2, 665–673 (2020).

Harmon, S.A. et al. Intelligence artificielle pour la détection de la pneumonie COVID-19 sur un scanner thoracique à l'aide d'ensembles de données multinationaux. Nat. Commun. 11, 4080 (2020).

Lakhani, P. & Sundaram, B. Apprentissage profond à la radiographie pulmonaire : classification automatisée de la tuberculose pulmonaire à l'aide de réseaux de neurones convolutifs. Radiologie 284, 574–582 (2017).

Al-Masni, M. A., Kim, D.-H. & Kim, T.-S. Multiple skin lesions diagnostics via integrated deep convolutional networks for segmentation and classification. Comput. Methods Programs Biomed. 190, 105351 (2020).

Huang, G., Liu, Z., Van Der Maaten, L. & Weinberger, K. Q. Densely connected convolutional networks. Dans Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 4700–4708 (IEEE, 2017).

Krizhevsky, A., Sutskever, I. & Hinton, G. E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Dans Proc. 25th International Conference on Neural Information Processing Systems 1097–1105 (ACM, 2012).

Sundararajan, M., Taly, A. & Yan, Q. Axiomatic attribution for deep networks. Dans Proc. 34th International Conference on Machine Learning Vol. 70, 3319–3328 (PMLR, 2017).

Zhu, J.-Y., Park, T., Isola, P. & Efros, A. A. Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Dans Proc. 2017 IEEE International Conference on Computer Vision 2242–2251 (IEEE, 2017).

Singla, S., Pollack, B., Chen, J. & Batmanghelich, K. Explanation by progressive exaggeration. Dans International Conference on Learning Representations (2019).

Erion, G., Janizek, J. D., Sturmfels, P., Lundberg, S. M. & Lee, S.-I. Improving performance of deep learning models with axiomatic attribution priors and expected gradients. Nat. Mach. Intell. https://doi.org/10.1038/s42256-021-00343-w (2021).

Zhang, R. et al. Diagnosis of COVID-19 pneumonia using chest radiography: value of artificial intelligence. Radiology https://doi.org/10.1148/radiol.2020202944 (2020).

Sandler, M., Howard, A., Zhu, M., Zhmoginov, A. & Chen, L.-C. MobileNetV2: inverted residuals and linear bottlenecks. Dans Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 4510–4520 (IEEE, 2018).

Xie, S., Girshick, R., Dollár, P., Tu, Z. & He, K. Aggregated residual transformations for deep neural networks. Dans Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 5987–5995 (IEEE, 2017).

Cohen, J. P., Morrison, P. & Dao, L. COVID-19 image data collection. GitHub https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset

Wang, X. et al. ChestX-ray8: hospital-scale chest X-ray database and benchmarks on weakly-supervised classification and localization of common thorax diseases. Dans Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2097–2106 (IEEE, 2017).

Radiological Society of North America. RSNA pneumonia detection challenge. kaggle https://www.kaggle.com/c/rsna-pneumonia-detection-challenge/data

Wehbe, R. M. et al. DeepCOVID-XR: an artificial intelligence algorithm to detect COVID-19 on chest radiographs trained and tested on a large US clinical dataset. Radiology https://doi.org/10.1148/radiol.2020203511 (2020).

Li, M. D. et al. Automated assessment and tracking of COVID-19 pulmonary disease severity on chest radiographs using convolutional Siamese neural networks. Radiol. Artif. Intell. 2, e200079 (2020).

Murphy, K. et al. COVID-19 on chest radiographs: a multireader evaluation of an artificial intelligence system. Radiology 296, E166–E172 (2020).

Bustos, A., Pertusa, A., Salinas, J.-M. & de la Iglesia-Vayá, M. PadChest: a large chest X-ray image dataset with multi-label annotated reports. Med. Image Anal. 66, 101797 (2020).

Vayá, M. d. l. I. et al. BIMCV COVID-19+: a large annotated dataset of RX and CT images from COVID-19 patients. Preprint at https://arxiv.org/pdf/2006.01174.pdf (2020).

Maguolo, G. & Nanni, L. A critic evaluation of methods for COVID-19 automatic detection from X-ray images. Inform. Fusion 76, 1–7 (2021).

Castro, D. C., Walker, I. & Glocker, B. Causality matters in medical imaging. Nat. Commun. 11, 3673 (2020).

Richens, J. G., Lee, C. M. & Johri, S. Improving the accuracy of medical diagnosis with causal machine learning. Nat. Commun. 11, 3923 (2020).

Janizek, J. D., Erion, G., DeGrave, A. J. & Lee, S.-I. An adversarial approach for the robust classification of pneumonia from chest radiographs. Dans Proc. ACM Conference on Health, Inference and Learning 69–79 (ACM, 2020).

Ganin, Y. et al. Domain-adversarial training of neural networks. J. Mach. Apprendre. Rés. 17, 2096–2030 (2016).

Sagawa, S., Raghunathan, A., Koh, P. W. & Liang, P. An investigation of why overparameterization exacerbates spurious correlations. Dans Proc. 37th International Conference on Machine Learning (ICML) Vol. 119, 8346–8356 (PMLR, 2020).

Bressem, K. K. et al. Comparing different deep learning architectures for classification of chest radiographs. Sci. Rep. 10, 13590 (2020).

Quionero-Candela, J., Sugiyama, M., Schwaighofer, A. & Lawrence, N. D. Dataset Shift in Machine Learning (MIT Press, 2009).

Rajpurkar, P. et al. CheXNet: radiologist-level pneumonia detection on chest X-rays with deep learning. Preprint at https://arxiv.org/pdf/1711.05225.pdf (2017).

Mitani, A. et al. Detection of anaemia from retinal fundus images via deep learning. Nat. Biomed. Ing. 4, 18–27 (2020).

Zech, J. R. et al. Variable generalization performance of a deep learning model to detect pneumonia in chest radiographs: a cross-sectional study. PLoS Med. 15, e1002683 (2018).

Ng, M.-Y. et al. Imaging profile of the COVID-19 infection: radiologic findings and literature review. Radiol. Cardiothorac. Imaging 2, e200034 (2020).

Selvaraju, R. R. et al. Grad-CAM: visual explanations from deep networks via gradient-based localization. Int. J. Comput. Vision 128, 336–359 (2020).

Wong, H. Y. F. et al. Frequency and distribution of chest radiographic findings in COVID-19 positive patients. Radiology https://doi.org/10.1148/radiol.2020201160 (2020).

Gale, W., Oakden-Rayner, L., Carneiro, G., Bradley, A. P. & Palmer, L. J. Detecting hip fractures with radiologist-level performance using deep neural networks. Preprint at https://arxiv.org/pdf/1711.06504.pdf (2017).

Deng, J. et al. ImageNet: a large-scale hierarchical image database. Dans Proc. 2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 248–255 (IEEE, 2009).

Paszke, A. et al. PyTorch: an imperative style, high-performance deep learning library. Dans Advances in Neural Information Processing Systems 32 (eds Wallach, H. et al.) 8024–8035 (Curran Associates, 2019) http://papers.neurips.cc/paper/9015-pytorch-an-imperative-style-high-performance-deep-learning-library.pdf

Cohen, J. P. et al. 2020. COVID-19 image data collection: prospective predictions are the future. GitHub https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset

Sturmfels, P., Lundberg, S. & Lee, S.-I. Visualizing the impact of feature attribution baselines. Distill 5, e22 (2020).

Ribeiro, M. T., Wu, T., Guestrin, C. & Singh, S. Beyond accuracy: behavioral testing of NLP models with checklist. Dans Proc. 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 4902–4912 (Association for Computational Linguistics, 2020) https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.442

North, B. V., Curtis, D. & Sham, P. C. A note on the calculation of empirical P values from Monte Carlo procedures. Un m. J. Human Genet. 71, 439–441 (2002).

Winther, H. et al. COVID-19 image repository. figshare https://doi.org/10.6084/m9.figshare.12275009

Jin, Y.-H. et al. A rapid advice guideline for the diagnosis and treatment of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) infected pneumonia (standard version). Mil. Med. Rés. 7, 4 (2020).


Pollution marine

Marine pollution is a combination of chemicals and trash, most of which comes from land sources and is washed or blown into the ocean. This pollution results in damage to the environment, to the health of all organisms, and to economic structures worldwide.

Biology, Ecology, Earth Science, Oceanography

Water Pollution

Pollutants are dumped into the ocean. This waste affects the daily life of fish and other marine creatures.

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Marine pollution is a growing problem in today&rsquos world. Our ocean is being flooded with two main types of pollution: chemicals and trash.

Chemical contamination, or nutrient pollution, is concerning for health, environmental, and economic reasons. This type of pollution occurs when human activities, notably the use of fertilizer on farms, lead to the runoff of chemicals into waterways that ultimately flow into the ocean. The increased concentration of chemicals, such as nitrogen and phosphorus, in the coastal ocean promotes the growth of algal blooms, which can be toxic to wildlife and harmful to humans. The negative effects on health and the environment caused by algal blooms hurt local fishing and tourism industries.

Marine trash encompasses all manufactured products&mdashmost of them plastic&mdashthat end up in the ocean. Littering, storm winds, and poor waste management all contribute to the accumulation of this debris, 80 percent of which comes from sources on land. Common types of marine debris include various plastic items like shopping bags and beverage bottles, along with cigarette butts, bottle caps, food wrappers, and fishing gear. Plastic waste is particularly problematic as a pollutant because it is so long-lasting. Plastic items can take hundreds of years to decompose.

This trash poses dangers to both humans and animals. Fish become tangled and injured in the debris, and some animals mistake items like plastic bags for food and eat them. Small organisms feed on tiny bits of broken-down plastic, called microplastic, and absorb the chemicals from the plastic into their tissues. Microplastics are less than five millimeters (0.2 inches) in diameter and have been detected in a range of marine species, including plankton and whales. When small organisms that consume microplastics are eaten by larger animals, the toxic chemicals then become part of their tissues. In this way, the microplastic pollution migrates up the food chain, eventually becoming part of the food that humans eat.

Solutions for marine pollution include prevention and cleanup. Disposable and single-use plastic is abundantly used in today&rsquos society, from shopping bags to shipping packaging to plastic bottles. Changing society&rsquos approach to plastic use will be a long and economically challenging process. Cleanup, in contrast, may be impossible for some items. Many types of debris (including some plastics) do not float, so they are lost deep in the ocean. Plastics that do float tend to collect in large &ldquopatches&rdquo in ocean gyres. The Pacific Garbage Patch is one example of such a collection, with plastics and microplastics floating on and below the surface of swirling ocean currents between California and Hawaii in an area of about 1.6 million square kilometers (617,763 square miles), although its size is not fixed. These patches are less like islands of trash and, as the National Oceanic and Atmospheric Administration says, more like flecks of microplastic pepper swirling around an ocean soup. Even some promising solutions are inadequate for combating marine pollution. So-called &ldquobiodegradable&rdquo plastics often break down only at temperatures higher than will ever be reached in the ocean.

Nonetheless, many countries are taking action. According to a 2018 report from the United Nations, more than sixty countries have enacted regulations to limit or ban the use of disposable plastic items.

Pollutants are dumped into the ocean. This waste affects the daily life of fish and other marine creatures.


7 Ways to Trick Your Brain

By some accounts, the human brain is the most complex object in the universe. But it is also surprisingly easy to trick.

Mental shortcuts and shortcomings, which allow us to be tricked, also show us how the brain works, said Jerry Kolber, the head writer and executive producer of "Brain Games," a new show on the National Geographic Channel that debuts today (April 22) at 9 p.m. ET/PT.

Here are some simple games designed to trick your mind and teach you more about what's going on upstairs.

1. Biblical question

Here's a simple question to put your Biblical knowledge to the test. But don't worry, you don't have to go to church or temple every day of the week to get it right: How many of each kind of animal did Moses bring on his ark?

If you answered "two," you're like most people … and you're incorrect. It was Noah who took animals on his craft. [Saint or Spiritual Slacker? Test Your Religious Knowledge]

Most people get this question wrong because the brain is primed by the words "biblical," "ark" and "animals," and goes straight into accessing its Bible-related knowledge to answer, said Jason Silva, the host of the show. This allows the brain to gloss over the fact that Moses is not the right guy.

2. Mary's mother

Mary's mother has four children: April, May, June and …?

If you answered "July," you've been tricked. The correct answer is Mary. Your brain is built to be efficient and looks for patterns in everything, Silva said. Even though the answer is contained in the first two words of the riddle, your brain automatically goes to "July," because that's the next month. This riddle reveals your automatic, or system 1, brain processes at work. This system uses shortcuts in an effort to save the brain energy needed to do other things, like running the body and keeping a person alive.

3. Notice anything weird?

Look at the above photo. Does anything about it appear off to you? If not, look again. And again. As you may or may not notice, the word "you" is repeated. Your brain doesn't notice this because it is unnecessary to comprehend the sentence, Kolber told LiveScience. This glossing-over reveals another automatic process that literally blinds a person to certain unnecessary, extraneous information, Kolber added.

4. Motion-induced blindness

If you focus your eyes on a blinking red dot in the center of a spinning circle, you will notice something strange: the yellow dots disappear. That's because attention is like a spotlight that can only shine on one thing at a time, Silva said. In this case, the eyes (and, ultimately the brain) assume that the dots are part of the background, and thus adapt to the dots' presence and disregard them as unimportant, Kolber said. [Video &ndash See the Dots Disappear]

"Seeing is not believing," Kolber said. "The eye truly can un-see things."

5. Flash lag

The flash lag experiment illustrates this gap between perception and reality (click on the link to play the game). Follow the instructions to the game and click on the spot where you think the dot is at the time of the flash. You will likely think the dot is well ahead of where it actually is.

The experiment shows the "difficulty in accurately detecting the position of an object at the time of another event," according to researcher and author Dean Buonomano. That's due in part to the delay between when something happens and when you fully see and realize the event has happened, Kolber said.

6. School bus

Quick: which way is this bus headed? (The image shows a bus without any markings on its side.) The correct answer is to the left &mdash the entrance on a bus is always on the right side, which must be facing away. Children, with more recent experience on buses, are much better at answering this question than adults. It illustrates how important cues and former experience are in interpreting a sight or situation.

7. Money grab

Here's a simple game that you can play with a friend. Hold out a dollar bill to your companion and have him or her place a pointer finger and thumb a few inches away from the money, ready to grab it. Then drop the bill. The person won't be able to snatch the cash before it falls (your subject isn't allowed to move his or her whole arm, just the fingers).

The reason has to do with time and mental processing speed. Everything you see happens basically one-tenth of a second before it registers in your brain, the amount of time needed to assemble the vast amount of information coming in through the eyes and other senses, and made sense of by the brain, Silva said. Moreover, your eyes can only see in two dimensions 3D vision is a product of the brain, he added. Besides seeing the bill drop, your brain also has to tell your fingers to move to catch the bill. By the time this happens, the bill is already out of reach.

Given all that, it's actually a wonder how quickly our brains can function &mdash but sometimes we overestimate our reaction time, Kolber said.

This knowledge has led Kolber to drive slower and put more distance between him and cars in front of him on the road &mdash many accidents can be avoided by taking these kinds of precautions and giving yourself more time. Indeed, one point of the "Brain Games" show is to apply brain science to everyday life.

"We start with a game, we blow your mind, we explain the science and then talk about how it could be applied to your life," Silva said.


Voir la vidéo: Checking data out to ArcPad 10 (Octobre 2021).