Suite

Utiliser la nouvelle installation la plus proche de l'analyste de réseau pour calculer certains itinéraires mais pas d'autres ?


Je travaille sur le calcul d'une variété de distances entre de nombreux points à l'aide d'un analyste de réseau à l'aide d'ArcGIS 10.2. En utilisant la nouvelle option d'installation la plus proche, j'ai 100 000 installations et 100 000 incidents, et je souhaite calculer des itinéraires spécifiques : Emplacement 1 à Emplacement 1, Emplacement 2 à Emplacement 2, etc. Je me fiche de calculer l'emplacement 1 à l'emplacement 3 ou 4 - Je ne me soucie que de la distance entre les emplacements correspondants.

Je prévois d'utiliser une solution de contournement, dans laquelle je définis les "installations à trouver" sous Paramètres d'analyse sur 100 000, puis je supprime simplement tous les résultats non pertinents une fois le modèle terminé. Ce serait beaucoup plus efficace, cependant, si je pouvais seulement calculer les 100 000 dont je me soucie, au lieu des 10 milliards qu'il calculera autrement. Existe-t-il un moyen simple de restreindre cela, soit en utilisant la nouvelle installation la plus proche, soit en utilisant une autre fonctionnalité Network Analyst ? Merci.

La capture d'écran montre ma méthode (probablement) défectueuse que j'ai essayé d'utiliser dans un cas de test que j'ai fait avant de faire les 100 000 - lorsque j'ai 5 installations et 5 emplacements, je demande au modèle de trouver cinq installations, ce qui me donne 25 routes , puis je supprime tous ceux qui ne sont pas pertinents.


Vous voulez le chemin le plus court entre un point dans une couche et un point spécifiquement apparié dans une autre couche. Ce n'est pas l'installation la plus proche, ce sont des problèmes d'itinéraires séparés et individuels. La solution serait un modèle/script itératif qui créerait une route pour une paire, la viderait dans un fichier, passerait à la paire suivante et créerait une route, ajouterait la nouvelle route au fichier d'attente et répéterait. L'installation la plus proche sert à regrouper un ensemble de points (incidents) en fonction de leur proximité avec un autre ensemble de points (installations) - une relation un-à-plusieurs plutôt qu'un-à-un.


L'établissement de santé le plus proche est-il celui utilisé pour la recherche de soins de grossesse ? Une analyse comparative transversale de l'accès géographique autodéclaré et modélisé aux soins maternels au Mozambique, en Inde et au Pakistan

Il est connu que le temps de déplacement pour se rendre aux soins influe sur l'utilisation des services de santé. En règle générale, les femmes enceintes qui mettent plus de temps à se rendre dans les établissements de santé sont les moins susceptibles d'accoucher dans les établissements. Il n'est pas clair si l'accès modélisé prédit de manière juste la vulnérabilité des femmes cherchant des soins maternels dans différents contextes spatiaux.

Objectifs

Cette analyse transversale visait à (i) comparer les temps de trajet jusqu'aux soins modélisés dans un environnement SIG avec les temps de trajet autodéclarés par les femmes cherchant des soins maternels dans les interventions au niveau communautaire pour la pré-éclampsie : Mozambique, Inde et Pakistan et (ii) enquêter sur l'hypothèse selon laquelle les femmes chercheraient des soins dans l'établissement de santé le plus proche.

Méthodes

Les femmes ont été interrogées pour obtenir une estimation des temps de trajet jusqu'aux établissements de santé (R). Le temps de trajet jusqu'à l'établissement le plus proche a également été modélisé (P) (outil d'établissement le plus proche (ArcGIS)) et le temps jusqu'à l'établissement où les soins ont été recherchés estimé (A) (outil de recherche de couche réseau d'itinéraire (ArcGIS)). L'analyse de Bland–Altman a comparé la variation spatiale des différences entre les temps de déplacement modélisés et autodéclarés. Les variations entre les temps de trajet jusqu'à l'installation la plus proche (P) et les temps de trajet modélisés jusqu'aux installations réellement consultées (A) ont été analysées. Des graphiques de comparaison de données transformées en log pour les médianes, avec des distributions superposées en boîte à moustaches, ont été utilisés.

Résultats

L'accès géographique modélisé (P) est généralement inférieur à l'accès autodéclaré (R), mais il y a une géographie à cette relation. En Inde et au Pakistan, l'accès potentiel (P) est assez comparable aux temps de trajet autodéclarés (R) [P (H0: Différence moyenne = 0)] < 0,001, limites de concordance : [− 273,81 56,40] et [− 264,10 94,25] respectivement. Au Mozambique, les différences moyennes entre les deux mesures d'accès étaient significativement différentes de 0 [P (H0: Différence moyenne = 0) = 0,31, limites de concordance : [− 187,26 199,96]].

Conclusion

La modélisation de l'accès permet de prévoir avec succès la vulnérabilité potentielle des populations. Les différences entre les temps de déplacement modélisés (P) et autodéclarés (R) sont en partie dues au fait que les femmes ne cherchent pas à se faire soigner dans leurs établissements les plus proches. L'accès à la modélisation ne doit pas être considéré à travers une lentille géographiquement statique. Les hypothèses de modélisation sont probablement modifiées par des contextes spatio-temporels et/ou socioculturels. La stratification géographique de l'accès révèle des variations disproportionnées dans les différences, soulignant la nature variée des hypothèses selon les paramètres spatiaux.

Inscription à l'essai ClinicalTrials.gov, NCT01911494. Enregistré le 30 juillet 2013, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01911494


Regardons un graphique simple pour comprendre le concept. Regardez l'image ci-dessous –

Considérez que ce graphique représente les lieux d'une ville que les gens visitent généralement et le chemin suivi par un visiteur de cette ville. Considérons V comme les lieux et E comme le chemin pour voyager d'un endroit à un autre.

L'arête (u,v) est la même que l'arête (v,u) – Ce sont des paires non ordonnées.

Concrètement – Les graphiques sont des structures mathématiques utilisées pour étudier les relations par paires entre des objets et des entités. C'est une branche des mathématiques discrètes et a trouvé de multiples applications en informatique, chimie, linguistique, recherche opérationnelle, sociologie, etc.

Le domaine Data Science and Analytics a également utilisé des graphes pour modéliser diverses structures et problèmes. En tant que Data Scientist, vous devriez être capable de résoudre les problèmes de manière efficace et les graphes fournissent un mécanisme pour le faire dans les cas où les données sont organisées d'une manière spécifique.

  • UNE Graphique est une paire d'ensembles. G = (V,E) . V est l'ensemble des sommets. E est un ensemble d'arêtes. E est constitué de paires d'éléments de V (paire non ordonnée)
  • UNE DiGraph est aussi une paire d'ensembles. D = (V, A) . V est l'ensemble des sommets. A est l'ensemble des arcs. A est constitué de paires d'éléments de V (paire ordonnée)

Dans le cas des digraphes, il y a une distinction entre '(u,v)' et '(v,u)'. Habituellement, les arêtes sont appelées arcs dans de tels cas pour indiquer une notion de direction.

Il existe des packages dans R et Python pour analyser les données à l'aide des concepts de la théorie des graphes. Dans cet article, nous examinerons brièvement certains des concepts et analyserons un ensemble de données à l'aide du package Networkx Python.

D'après les exemples ci-dessus, il est clair que les applications des graphiques dans l'analyse de données sont nombreuses et vastes. Voyons quelques cas d'utilisation :

  • Analyse marketing – Les graphiques peuvent être utilisés pour déterminer les personnes les plus influentes dans un réseau social. Les annonceurs et les spécialistes du marketing peuvent estimer le meilleur rapport qualité-prix en acheminant leur message via les personnes les plus influentes d'un réseau social
  • Opérations bancaires – Les graphiques peuvent être utilisés pour trouver des modèles inhabituels aidant à atténuer les transactions frauduleuses. Il y a eu des exemples où une activité terroriste a été détectée en analysant le flux d'argent à travers des réseaux bancaires interconnectés
  • Chaîne d'approvisionnement – Les graphiques aident à identifier les itinéraires optimaux pour vos camions de livraison et à identifier les emplacements pour les entrepôts et les centres de livraison
  • Pharmacie – Les entreprises pharmaceutiques peuvent optimiser les itinéraires du vendeur en utilisant la théorie des graphes. Cela aide à réduire les coûts et à réduire le temps de déplacement pour le vendeur
  • Télécom – Les entreprises de télécommunications utilisent généralement des graphiques (diagrammes de Voronoï) pour comprendre la quantité et l'emplacement des tours cellulaires afin d'assurer une couverture maximale

2 réponses 2

Cela peut être fait assez facilement avec une machine de routage de dépliants. Vous pouvez simplement définir les waypoints sur votre latlngArray lorsque vous initialisez le contrôle de routage :

Ici, show: false empêche le contrôle de s'afficher sur la carte, et la fonction vide createMarker remplace les marqueurs par défaut créés par la machine de routage, au lieu de ne rien faire (bien que les marqueurs soient supprimés lorsque nous supprimons le contrôle, cela les empêche simplement de clignoter à l'écran lorsqu'un itinéraire est trouvé).

Vous pouvez extraire tous les sommets des résultats de la machine de routage en écoutant l'événement routeselected, qui renverra un objet IRoute contenant toutes les directions et géométries de l'itinéraire. Placer les coordonnées .route.coordinates dans un nouvel objet L.polyline conservera l'itinéraire, nous pouvons donc simplement nous débarrasser du contrôle de routage :

Placer les blocs de code ci-dessus dans votre fonction de rappel .success juste après avoir rempli votre latlngArray devrait vous donner l'itinéraire que vous souhaitez. Voici un violon montrant cela au travail :

De plus, si vous n'utilisez le contrôle de routage pour rien d'autre et que vous souhaitez l'empêcher de s'afficher entièrement (une petite boîte de contrôle blanche peut toujours apparaître pendant le calcul de l'itinéraire), vous pouvez simplement le masquer dans CSS :


Résultats et discussion

Un sous-ensemble de la base de données KEGG est analysé. Les entrées R00002 à R01500 sont sélectionnées, totalisant 1110 réactions. 263 d'entre eux impliquent trois réactifs ou plus. L'outil de génération de réseau Genesys a été programmé pour traiter des réactions avec un ou deux réactifs. Comme les modèles dérivés seront testés à l'aide de Genesys, les réactions avec plus de deux réactifs sont exclues de l'analyse, laissant 847 réactions. Pour les besoins de l'analyse, seules les réactions directes sont considérées. Les identifiants de réaction exacts peuvent être trouvés dans les informations complémentaires (Fichier supplémentaire 3) dans la section 1.1.

La méthode est testée pour chaque réaction comme suit. Le modèle correspondant est extrait, après quoi un ensemble de 25 réactions de test est généré. Ces réactions de test sont générées à l'aide de l'entrée de la base de données à partir de laquelle le modèle a été extrait et du mappage disponible pour cette entrée. Des fragments aléatoires sont ajoutés et retirés des réactifs et des produits de telle sorte qu'à la fin une réaction différente est obtenue qui a le même centre réactif. Le modèle est utilisé dans Genesys pour générer un réseau. Si un modèle correct a été créé, les produits de la réaction de test doivent être trouvés dans les espèces du réseau généré. Cette méthode est représentée schématiquement par la figure 13. Il convient de noter que lorsque des mappages calculés sont utilisés, la précision du test repose sur la précision du mappage. Des mappages incorrects peuvent entraîner des résultats de test faussement positifs.

Illustration du concept de réactions de test. Une entrée de base de données est analysée et un modèle de réaction est extrait à l'aide de l'algorithme décrit. Une deuxième étape consiste à générer une nouvelle réaction « test », basée sur la cartographie disponible. Le modèle généré est appliqué à la réaction de test via Genesys. Dans la quatrième étape, les produits générés sont comparés aux produits attendus de la réaction de test telle que construite à l'étape 2

L'ensemble analysé aboutit à l'extraction de 238 modèles de réaction. Un aperçu de tous les modèles se trouve dans S-1.2. Cela tombe à 185 lorsque l'option d'inclure les hétéroatomes voisins les plus proches est désactivée. La figure 14 montre comment les réactions sont réparties entre les différents modèles. 45% des réactions du sous-ensemble KEGG sont des substitutions dont la plupart peuvent être classées comme des réactions d'hydrolyse. Cela ne signifie pas que les modèles de réaction avec moins de représentants sont moins importants. En cas d'analyse rétro-synthétique, le but est d'arriver à des molécules plus simples. Une substitution d'un groupe fonctionnel peut être utile dans certains cas, mais limite le degré de simplification possible. Par conséquent, il est nécessaire d'inclure des modèles tels que celui extrait de l'entrée R00008 de la figure 15, qui permettent la formation de liaisons carbone-carbone. Ces modèles avec un nombre limité de réactions représentatives sont ceux qui seront le plus souvent négligés en cas de construction et d'énumération manuelle, démontrant la nécessité d'extraire automatiquement des modèles d'une base de données dans le cadre de la rétro-synthèse. La validité des modèles n'est pas limitée aux cas rencontrés dans la base de données, car ils peuvent être appliqués à tout réactif qui correspond aux critères du modèle.

Aperçu des types de modèles extraits des entrées R00002 à R01500 de la base de données KEGG. Anneaux plus éloignés du groupe central modèles de réaction de plus en plus spécifiques

Entrée KEGG R00008. Exemple de réaction de formation de liaison carbone-carbone

Aucun cas n'a été étiqueté comme un échec, bien que 28 réactions aient été étiquetées comme identiques. Les 28 réactions étaient des isomérisations dans lesquelles le seul changement détecté est un changement dans la stéréochimie R–S ou E–Z. Bien que le changement soit détecté et stocké tout au long de l'extraction. Il est perdu dans le bloc de formalisation, car il n'y a pas de changement correspondant dans Genesys. En conséquence, le modèle de réaction pour Genesys ne présentera aucun changement net et est donc étiqueté comme identique. Chaque modèle de réaction extrait s'est avéré compatible avec Genesys.

Trois sous-bases de données de la bibliothèque de cinétique RMG, totalisant 820 réactions, sont analysées selon la méthode décrite au paragraphe précédent pour comparer les performances sur les réactions organiques à celles sur les réactions de pyrolyse et de combustion. Pour la même raison que précédemment, les réactions avec trois réactifs ou plus ont été omises. Les bases de données « C3 » et « vinylCPD_H » sont des fractions d'un réseau plus vaste développé pour la pyrolyse du cyclopentadiène [45]. Le « Dooley/formate de méthyle » contient des informations sur les réactions liées à la combustion/pyrolyse du formate de méthyle [46]. De plus amples informations sur les données sont fournies dans S-2.1.

Au total, 238 modèles de réaction sont extraits, ce qui correspond à un ratio similaire de modèles de réaction aux réactions dont ils sont extraits comme pour la base de données KEGG, mais est bien supérieur aux 46 modèles de réaction utilisés par RMG [47] pour décrire la pyrolyse et réactions d'oxydation. Des informations détaillées sur les modèles peuvent être trouvées dans S-2.2. Bien qu'il existe une grande différence dans le nombre de modèles de réaction, il convient de noter que les modèles de réaction extraits sont beaucoup plus spécifiques. Par exemple, le modèle « H_Abstraction » de la figure 16 donne un grand nombre de combinaisons possibles lors de la spécification des groupes « R » comme c'est le cas ici. Il en résulte différents modèles de réaction pour l'abstraction d'hydrogène d'un atome de carbone par un radical centré sur le carbone, d'un atome de carbone par un radical centré sur l'hydrogène, … Lorsque de l'oxygène est également présent, cela donne 9 modèles de réaction différents. Comme la plupart des définitions de modèles de réaction dans RMG contiennent au moins 2 groupes « R », une extrapolation d'un rapport de un à neuf de modèles de réaction implique qu'environ 30 des modèles de réaction définis dans RMG sont extraits des bases de données étudiées.

Définition du modèle de réaction H-Abstraction dans RMG [47]. R indique toute chaîne latérale

4 réactions ont été marquées comme étant identiques. Dans ces cas, une partie de la réaction décrit la transformation de l'état singulet CH en l'état triplet CH. Pour le moment, il n'est pas possible de transférer ces informations via des identifiants moléculaires standardisés, ce qui fait que les deux états sont considérés comme identiques.

11 réactions ont été qualifiées d'échecs par l'algorithme. Les deux sources d'erreur dans l'algorithme sont l'AAM, qui est coloré en bleu sur la figure 5 et l'extraction du centre réactif, qui est vert sur la figure 5. Les réactions pour lesquelles l'AAM ne parvient pas à générer une cartographie complète, ne sont pas analysé plus loin. C'est le cas pour 2 des 820 réactions, soit 0,25%. Ce taux de réussite est proche de celui rapporté pour le RDT [37], montrant la flexibilité du RDT légèrement adapté pour gérer les réactions de pyrolyse ainsi que les réactions organiques. Outre l'amélioration de la gestion des radicaux par le RDT, une deuxième adaptation importante consistait à utiliser les InChI pour distinguer les molécules. L'utilisation initiale des empreintes moléculaires [48] fonctionne bien pour les molécules organiques, mais échoue pour les radicaux. Tout en étant une méthode rapide pour comparer des molécules, leur définition rend impossible la distinction entre une espèce donnée et un radical qui en dérive, par exemple. méthane et le radical méthyle. Par conséquent, certaines réactions, telles que l'exemple de la figure 17, ont été identifiées comme identiques. Les empreintes digitales sont toujours utilisées comme identifiant dans les cas pour lesquels un InChI ne peut pas être déterminé. Pour neuf autres cas soit 1,1%, un deuxième type d'échec est signalé. Dans ces cas, la défaillance est émise par le bloc « mécanisme acceptable » de la figure 5. Dans tous les cas, le critère selon lequel si des radicaux sont présents dans les réactifs, ils devraient participer au mécanisme, n'a pas été respecté. L'analyse des réactions indique que dans certains de ces cas, les mappages calculés sont au moins plausibles, c'est-à-dire qu'il est possible que sur une base nette, les radicaux ne participent pas. La méthode de test décrite au début de la section a montré que les 238 modèles de réaction ont abouti à la formation des bons produits.

Mauvaise interprétation des espèces radicalaires dans le RDT. Les réactifs et les produits sont comparés séparément. Les empreintes digitales ne peuvent pas distinguer les radicaux, de sorte que le deuxième réactif est perçu comme étant égal au premier. Il en va de même pour les produits

Comparaison d'un modèle de 1,5-hexadiène et d'un modèle de butanoate de méthyle

Un dernier test de l'algorithme est l'analyse et la comparaison des réseaux de réaction publiés. Dans le cas idéal, pour chacun des réseaux, les mêmes modèles de réaction seront identifiés que ceux à partir desquels le réseau a été généré. D'une part, un réseau réactionnel de pyrolyse et d'oxydation du 1,5-hexadiène [49] comprenant 8610 réactions est analysé. D'autre part, un réseau réactionnel de pyrolyse du butanoate de méthyle [50] comprenant 20 220 réactions est analysé. Les deux réseaux de réaction sont fournis dans S-3.1. L'analyse du réseau hexadiène a pris environ 13 h sur un processeur Intel i7-6820HQ 2,7 GHz, soit en moyenne 5,4 s par réaction. Plus de 95 % du temps de calcul est consacré à la génération de l'AAM, le temps d'analyse total tombant à seulement 0,21 h ou 0,1 s par réaction, si des mappages prédéterminés sont utilisés. Pour le réseau butanoate de méthyle, il s'agit respectivement de 2,8 s et 0,22 s, ce qui indique que moins de temps est consacré au calcul des cartographies.

Sur les 8610 réactions d'hexadiène, 49 réactions, soit 0,6%, n'ont pas pu se voir attribuer un AAM ou la cartographie déterminée a été interprétée comme incorrecte. Au total, 803 modèles de réaction sont extraits du réseau. Ceux-ci 296 sont l'inverse d'un autre modèle de réaction. Il est correct que le nombre de modèles inverses soit légèrement inférieur à la moitié du nombre total de modèles, car pour certaines réactions, le chemin aller et le chemin inverse suivent le même modèle. Le réseau de butanoate de méthyle contient beaucoup plus de réactions, mais celles-ci sont couvertes par un peu plus de la moitié du nombre de modèles : 476, dont 215 sont étiquetés « inverses ». Un aperçu détaillé des modèles extraits peut être trouvé dans S-3.2. L'une des raisons de la grande différence est l'inclusion de la chimie des aromatiques dans le réseau hexadiène. Une partie importante de la chimie des aromatiques est incluse via des mécanismes de base, qui incluent des réactions bien étudiées [51, 52]. Beaucoup de ces réactions sont des réactions intramoléculaires et impliquent une variété de structures cycliques. Ces anneaux peuvent être de différentes tailles et contenir plusieurs types ou éléments de liaison. Chaque élément d'anneau, taille ou type de liaison différent exigera un gabarit séparé, augmentant considérablement le nombre de gabarits extraits. Par analogie avec le paragraphe précédent, la figure 18 montre une analyse du nombre de réactions dans le réseau représentant chaque modèle de réaction pour le modèle d'hexadiène. Les données pour le modèle de butanoate de méthyle sont affichées sur la figure 19, en utilisant les mêmes classes de réaction générales. Dans les deux cas, la grande majorité des réactions peut être classée en 5 grandes classes et environ 16 sous-classes. Certaines de ces sous-classes contiennent plus d'un modèle, par exemple le groupe « abstraction d'hydrogène centrée sur le carbone » regroupe les modèles qui décrivent l'abstraction d'hydrogène par un atome de carbone à partir d'un atome de carbone, d'oxygène ou d'hydrogène. Dans les deux cas, il y a une nette dominance des modèles décrivant les prélèvements d'hydrogène. Dans le réseau hexadiène, 47 % des réactions analysées peuvent être classées comme des réactions d'extraction d'hydrogène, tandis que dans le réseau butanoate de méthyle, elles sont de 90 %. D'autres classes de réactions importantes dans le réseau hexadiène, couvrant environ 30 % des réactions dans le réseau hexadiène et 6 % dans le réseau butanoate de méthyle, sont les déplacements d'hydrogène, les recombinaisons radicalaires, les additions et les scissions bêta. Une différence significative est observée entre le nombre de réactions représentatives pour ces modèles dans les réseaux respectifs. Alors que les scissions bêta sont assez bien représentées dans les deux modèles, il y a un manque remarquable de représentation des abstractions intramoléculaires d'hydrogène, des recombinaisons et des réactions d'addition dans le réseau de butanoate de méthyle. Les réactions correspondantes appartiennent à la section du modèle qui a été générée automatiquement par Genesys. Par conséquent, ils sont le résultat de modèles construits et contraints manuellement. Les gabarits pour les prélèvements d'hydrogène intramoléculaire utilisent des contraintes très strictes. De plus, le modèle du butanoate de méthyle se concentre sur les espèces avec cinq atomes de carbone ou moins, limitant le nombre d'abstractions d'hydrogène intramoléculaires possibles. Les modèles d'addition et de recombinaison limitent le nombre d'atomes autorisés dans les réactifs. Cela reflète la nature des deux systèmes. En raison de la molécule de départ plus lourde et du manque d'oxygène, la pyrolyse de l'hexadiène entraînera généralement une croissance importante de la chaîne et la formation d'aromatiques. Ceci implique la prise en compte d'un grand nombre de réactions d'addition et de recombinaison. La pyrolyse du butanoate de méthyle est un système très différent car la molécule de départ introduit de l'oxygène dans le système. Les réactions d'oxydation qui en résultent favorisent la formation de chaînes plus courtes et de CO/CO2, ce qui rend moins important la prise en compte des réactions de croissance en chaîne.

Distribution des réactions dans le modèle hexadiène. La bague extérieure fait une spécification supplémentaire des groupes

Distribution des réactions dans le modèle du butanoate de méthyle

À l'exception des modèles dans les 16 groupes de la figure 18, la majorité a un très faible nombre de réactions représentatives. Le nombre limité de réactions non couvertes par l'un des 16 modèles principaux suit des modèles relativement uniques, ce qui est conforme à la pratique consistant à utiliser des mécanismes de base bien connus et très spécifiques qui donnent lieu à une grande variété de modèles. Le total de 108 modèles de réaction qui ont été codés pour la génération automatique du mécanisme de l'hexadiène couvrent les mêmes réactions que les 16 modèles principaux et certains des modèles les plus uniques, mais ne parviennent pas à décrire environ 700 modèles dans le reste du groupe. Cela démontre à nouveau l'importance d'extraire automatiquement des modèles, soit à partir de réseaux existants ou de bases de données si la génération de réseaux de réaction entièrement automatisée est visée.

Une deuxième analyse est effectuée pour le modèle hexadiène, dans lequel les mécanismes de base sont laissés de côté. Il en résulte un réseau basé uniquement sur les 108 modèles de réaction codés. De ce réseau, 97 modèles de réaction sont extraits. Certes, cela n'égale pas exactement le nombre de modèles de réaction codés. Cependant, plusieurs des modèles de réaction codés décrivent la même transformation, mais se voient attribuer des contraintes et des cinétiques différentes, ce qui fait qu'elles sont définies séparément. Ces nuances ne sont pas capturées par l'algorithme d'analyse de réaction. Un examen plus approfondi des modèles de réaction codés apprend que seules 88 transformations différentes sont décrites de manière unique. Uniquement signifie ici être identique après avoir supprimé toutes les contraintes et informations complémentaires, ne conservant que la description essentielle de la transformation. La différence restante provient de différences dans la spécificité des modèles de réaction. Par exemple, l'algorithme trouve deux types d'abstractions d'hydrogène d'un atome de carbone par un radical de carbone. Dans l'un, aucun hétéroatome n'est lié au carbone non radical, tandis que dans l'autre, le carbone non radical a un oxygène comme voisin le plus proche. L'étude de la chimie décrite par les modèles de réaction codés et les modèles de réaction extraits apprend qu'à la fin, ils décrivent la même chimie. Cela montre que les modèles extraits automatiquement couvrent exactement la même chimie que celle prévue par l'utilisateur d'origine et démontre la fiabilité de l'outil.


RÉSUMÉ ET CONCLUSIONS

La recherche montre clairement que les voyageurs handicapés sont confrontés à de multiples obstacles dans chaque mode de déplacement, bien que nous manquions de données fiables sur la gravité de la déficience, le revenu, la possession d'une automobile et une gamme de caractéristiques socioéconomiques. Les personnes handicapées voyagent moins et signalent plus de problèmes de mobilité que les personnes non handicapées de plus, près de 2 millions d'Américains se déclarent confinés chez eux. Dans le même temps, les obstacles auxquels ces voyageurs sont confrontés ne sont pas nécessairement ceux qui ont le plus gagné du terrain dans les débats politiques, en particulier les débats centrés sur les mandats modaux de l'ADA. Par exemple, un tiers des personnes handicapées n'ont pas de transport en commun ou de transport adapté mandaté par l'ADA à leur disposition. Les deux tiers restants qui ont accès à ces services les utilisent rarement et n'attribuent généralement pas leur non-utilisation à leur handicap. De plus, le mode de déplacement qui a créé les plus grands obstacles pour les personnes handicapées était la marche, un mode nécessaire à l'utilisation réussie de tous les autres modes, ainsi que la mobilité personnelle.

En revanche, la plupart des voyageurs handicapés ont déclaré avoir utilisé une voiture pour la plupart de leurs déplacements, la majorité en tant que conducteur de cette voiture. Ce résultat n'est peut-être pas surprenant, puisque (1) de nombreuses personnes incapables de marcher ou d'utiliser les transports en commun peuvent conduire et le font, et (2) la voiture offre une plus grande commodité et flexibilité que les autres modes pour les personnes handicapées, ainsi que le grand public. (et, sans doute, plus encore pour les personnes handicapées). La dépendance à l'égard de la voiture était particulièrement frappante chez les personnes âgées, ce qui est alarmant, étant donné que de nombreux conducteurs âgés (mais certainement pas tous) seront incapables de continuer à conduire en toute sécurité en vieillissant en raison de l'augmentation des déficiences et/ou des handicaps. De nombreuses personnes âgées dépendent depuis longtemps de la voiture pour maintenir leur mode de vie et peuvent être confrontées à de graves problèmes de mobilité si et quand elles doivent arrêter de conduire. Pour cette raison, de nombreuses études ont suggéré des politiques et des programmes visant à améliorer les compétences de conduite des conducteurs âgés et à rendre la tâche de conduite plus gérable (par le biais de modifications de véhicules et d'autoroutes, par exemple).

Les personnes handicapées ont trois sources de transport communautaire : les services de transport accessible et adapté fournis par les agences de transport en commun, ceux fournis par une myriade de fournisseurs d'agences de services sociaux et humains ainsi que les organismes municipaux, et ceux fournis par le secteur privé. Chacun de ces ensembles de services est confronté à d'importants mandats d'accessibilité de l'ADA, qui sont plus ou moins respectés. Cependant, chaque mode a également le potentiel de fournir une mobilité et un accès supplémentaires aux voyageurs handicapés si un financement supplémentaire peut être trouvé.

Alors que l'accès et la mobilité sur tous ces modes ont considérablement augmenté depuis l'adoption de l'ADA en 1990, chaque mode a des problèmes de conformité à l'ADA et pose d'autres obstacles pour les voyageurs handicapés. Toutes les gares clés des systèmes ferroviaires urbains ne sont pas encore accessibles, même si elles l'étaient, les gares clés ne représentent qu'une fraction de toutes les gares de la plupart des systèmes ferroviaires urbains. Presque tous les bus sont accessibles, mais les obstacles à leur utilisation sont posés par des problèmes de formation et de surveillance des conducteurs, ainsi que par des problèmes d'entretien.

Les services complémentaires de transport adapté sont plus près de remplir leurs mandats que par le passé, mais comme les coûts ont augmenté avec la conformité, de nombreux systèmes ont réduit le service au minimum, augmenté les tarifs au maximum et institué des processus de certification rigoureux qui peuvent avoir refusé l'admissibilité aux personnes véritablement éligibles tout en créant un effet dissuasif sur les autres. Peut-être plus important encore, l'écrasante majorité des personnes handicapées ne peuvent utiliser les services complémentaires de transport adapté pour diverses raisons. Cela contraste fortement avec la croyance répandue selon laquelle ces services sont ou pourraient être une partie importante de la mobilité de ces voyageurs. La réalité est que plusieurs personnes handicapées qui ne peuvent pas utiliser le transport en commun ne pourront pas non plus utiliser les services de transport adapté.

De nombreuses régions abritent une grande variété de systèmes de transport communautaires qui offrent une bouée de sauvetage irremplaçable aux voyageurs handicapés qui peuvent les utiliser. Cependant, bien que ces systèmes fournissent tous un service inestimable, bon nombre (certainement les plus grands) de ces systèmes le font à des coûts pas beaucoup moins chers que ceux facturés par les fournisseurs de transport adapté ADA, même s'ils utilisent des ressources bénévoles. Plus important encore, beaucoup offrent des services limités à un très petit nombre de clients, souvent uniquement à des fins de voyage spécifiques. De plus, certains des plus petits prestataires communautaires ne semblent pas être en conformité avec leurs propres obligations ADA de fournir un niveau de service équivalent aux voyageurs ayant besoin de véhicules accessibles. Dans l'ensemble, les recherches suggèrent que nous devons trouver des moyens d'aider certains de ces prestataires à réduire leurs coûts et à augmenter leur efficacité tout en augmentant le nombre de prestataires communautaires pour répondre aux besoins de mobilité d'une population croissante de voyageurs défavorisés.

Des améliorations significatives du réseau piétonnier sont également nécessaires car les barrières pour piétons sont les barrières les plus fréquemment citées par les voyageurs handicapés. Toutes les preuves suggèrent que la conformité de l'ADA avec les systèmes piétons (droit de passage public) peut être faible car nous manquons de réglementations applicables dans ce domaine, de sorte que de nombreuses personnes handicapées n'ont pas d'itinéraire accessible vers un arrêt de bus accessible. La recherche suggère la nécessité de développer et de maintenir des sentiers piétonniers accessibles et entièrement éclairés tout en promouvant une plus grande application des stratégies de stationnement, de sûreté et de sécurité.

Les fournisseurs de transport privé, y compris les taxis et les navettes aéroport, ont également des mandats ADA. Certaines données suggèrent, cependant, que ces prestataires doivent être forcés ou incités à remplir ces mandats ou à fournir les niveaux de services accessibles qui sont possibles. Alors que les opérateurs ne sont généralement pas tenus d'acheter et d'exploiter des taxis accessibles, beaucoup le font en raison des réglementations locales ou des subventions locales (ou les deux). Cependant, il n'est pas certain que les taxis accessibles offrent aux voyageurs handicapés le niveau de service qu'ils pourraient offrir.

Enfin, toutes les preuves suggèrent que le transport est une condition nécessaire mais pas suffisante pour le plein accès et la mobilité des voyageurs handicapés. Transportation planners must work in cooperation with both the public and the private sectors and with professionals in a variety of disciplines and service delivery systems (doctors and medical facilities educators and training facilities employment counselors and job search programs and a wide variety of human, medical, and social service agencies and providers) to address the access and mobility needs of a range of travelers with disabilities.


The BlueCoat Unified Agent has been built to provide security on the cloud. The Unified Agent client monitors the Internet Breakout IP being used by the user and switches from Active to Passive mode or vice versa depending on the company policy.

For example a company might have on-premise proxy servers. Therefore when the client uses the laptop inside the company network perimeter, the client falls into passive mode and lets the on-premise proxy servers handle the "washing" of the Internet traffic.

However if the client goes at home, or a hotel or any other place with a public Internet breakout IP which is not defined as a Corporate Internet IP by that company, the client will immediately switch to 'Active' state. That means that the client establishes an encrypted IPSec tunnel towards the nearest BlueCoat ThreatPulse data center and a proxy cloud server does all the security traffic "checking" on the cloud. Companies can sync their on-prem proxies to have the exact policy on the cloud but that is optional.

Additionally, companies that use the Unificed Agent can also define subnets / IP Addresses / URLs which are like an exception for the unified agent and that traffic goes direct to the destination without utilizing the IPSec tunnel (Split Tunnelling). The above environment is also known as Hybrid (utilizes both on-prem and cloud proxies)

Moreover you can have a pure cloud environment. A lot of companies do not have on-premise proxies and they use the Unified Agent both inside and outside the Company Network perimeter.All those are possible setups of the Unified Agent (plus many more of course).

The key advantage of the Unified Agent is that it provides extra security layers. When a client makes a request, it will go to the Cloud Proxy, the proxy will check if the content should be obtained based on the company URL policy (i.e. the company could be blocking porn, etc.). If it is OK, it will obtain the content and AV scan it using AV engines on the cloud from 3rd party vendors like Kaspersky, TrendMicro, Symantec etc. It will also optionally send the obtained data to a sandboxing environment if the file signatures are unknown. If everything is OK, it will deliver the content to the end-point client.

Back to your question, a lot could cause crashing of the actual application. In any case you should check with IT support of your company. You can also check the Windows logs as it will have application logs for the Unified Agent. Also the Unified Agent offers a "tracing" functionality if the crashing happens while you are visiting specific URLs, etc.


Conclusion

The base fare for SEPTA&rsquos City Transit Division is low compared with those in the other major cities in this report. But combined with the fee that the transit agency charges for transfers, which is high compared with those of the other cities, Philadelphians who make longer trips with multiple legs&mdashand, particularly, riders who do not have weekly or monthly passes&mdashmay face relatively expensive fares.

Due to the transfer fee and the higher fares charged on Regional Rail, the cost to reach any destination from various parts of the city is far from uniform. As a result, the fare structure&rsquos impact is felt unevenly depending on where people live and where they are going.

In general, low-income Philadelphians are relatively well-served by SEPTA&rsquos urban rail network, which runs close to where many of them live, and by the fare structure, as long as the goal is to reach central Philadelphia. But Philadelphia&rsquos jobs are dispersed throughout the city and the region, particularly at the low end of the salary scale. As a result, low-income residents traveling to work are disproportionately exposed to higher fares. Not having access to a car can exacerbate this vulnerability, particularly in certain low-income neighborhoods.

As declining ridership spurs transit agencies to re-examine their service, SEPTA, for its part, is reconsidering the design of its bus network while also completing the transition to its new smart card payment technology. In this evolving context, the fare structure is and will continue to be an important consideration in how riders use the system.


2 Related work

In the literature [7, 8], some matching algorithms that are based on geometric analysis methods have been introduced. For example, GPS points are positioned to the nearest road network nodes (point-to-point matching) or the nearest road segments (point-to-curve matching). Alternatively, a GPS trajectory is matched to the nearest continuous road segments (curve-to-curve matching). In addition to pure geometrical analysis, road network analysis is used in some of the algorithms in [7, 8]. After the road network analysis, an algorithm can be divided into two parts, namely, initial matching and subsequent matching. Initial matching determines the road segment to be matched through geometrical analysis, while subsequent matching selects candidate segments according to the previous matching result through both geometrical analysis and road network analysis. Candidate road segments are a set of segments consisting of the previously matched segment and the segments directly connected to it. Once candidate segments are identified, the best segment to be matched can be chosen through geometrical analysis. The test result of [8] shows that there is not much difference in the matching performance between pure geometrical analysis and geometrical analysis plus road network analysis, both with a matching accuracy of 66%-86% and a high mismatch rate at intersections—an important reason for low matching accuracy. The algorithms proposed in the above references are usually used for real-time matching, where the sampling rate of GPS signals is high and the algorithms can immediately address map matching and output the matching results as soon as GPS signals are received. The opposite of realtime matching is non-realtime matching. At this time, the sampling rate is relatively low, and the matching algorithm does not output a matching result for each GPS signal but instead outputs the result after receiving a certain number of signals. In [9], a non-realtime matching algorithm was proposed. This algorithm is different from curve-to-curve matching and functions by using the Fréchet distance to calculate the distance between the vehicle trajectory curve and road curve. However, since the essence of this algorithm is also geometric analysis, it is impossible to completely remove the defects of the geometric analysis method.

Considering the sensitivity of geometrical analysis to the geometric contour, the measurement noise and the sampling rate, many scholars have introduced some nongeometric methods in their studies. In [10, 11], MHT is used to improve the selection process of candidate road segments with a different approach from that in [7, 8]. Instead of assuming that the previous matched road segment is correct, the MHT method bases the current road network analysis on all the previous candidate road segments to establish a new set of candidate segments. MHT is helpful in avoiding continuous mismatches (the kth mismatch leads to the k + 1th one), thus playing a certain role in improving the matching performance at intersections and on parallel roads. In [12], a matching algorithm based on fuzzy logic theory was proposed and divided into initial matching and subsequent matching. This algorithm at first calculates the input values of the navigation system through geometrical analysis and road network topology analysis, then converts the input values into fuzzy memberships, and finally finishes matching by applying the fuzzy rules to fuzzy memberships. The most important aspect in this algorithm is determining the fuzzy memberships and fuzzy rules involving many parameters, whose values are determined by experience and by sample training based on establishing a neural network. One drawback of this algorithm is that the initial matching requires a longer time and will be restarted if the subsequent matching is wrong. In [5], a matching algorithm based on interval analysis and evidence theory was proposed. The approach takes the road network topology and road width into account, models the road width and GPS error through interval analysis, calculates the mass function, combines two types of evidence (one is predictive evidence derived from road network topology analysis the other is observable evidence derived from interval analysis) according to the combination rule of evidence theories, and finally determines the road segment to be matched in light of the combined evidence. The algorithm in [5] shares the same idea as MHT in the road network topology analysis and achieves a matching accuracy approximately 11% higher than that of the geometrical analysis method in [7, 8]. In recent years, the HMM-based matching algorithm has received attention from many researchers [6, 13–21]. This algorithm calculates the observation probability through geometrical analysis and the state transition probability through road network topology analysis and geometrical analysis, and finally chooses the road segment to be matched through the Viterbi algorithm or through its improved version. The strongest point of the algorithm is its insensitivity to abnormal data. In addition, it behaves well at a lower sampling rate. As reported in [6], the matching accuracy can reach approximately 85% during a 50-100 s sampling interval and even as high as 95% at a high sampling rate.

To summarize, geometrical analysis is the basis of any map-matching algorithm. Even in those advanced algorithms that employ nongeometrical analysis, the values derived from geometrical analysis are also important inputs. Road network topology analysis—especially that based on MHT—is a key approach to improve the map matching. At present, both the matching algorithms based on interval analysis and evidence theory and those that are HMM-based are characterized by MHT in the road network topology analysis. Road network accuracy and road width have become two important reference factors in any matching algorithm [3]. The HMM-based algorithm, which is insensitive to measurement noise and sampling rate, is fit for both realtime and non-realtime matching. In terms of non-realtime matching, this algorithm can correct historical errors and is less complicated to calculate than the algorithm based on Fréchet distance. The current studies on the HMM-based algorithm focus mainly on non-realtime matching, featuring a low sampling rate [6, 13–21]. This algorithm can be applied to the server of a dynamic navigation system to monitor vehicle routes or traffic flows. However, the client of a navigation system needs a realtime matching algorithm appropriate for a high sampling rate. Although the HMM-based matching algorithm adapts to this requirement, the matching algorithm cannot improve the accuracy by correcting historical errors unlike the non-realtime matching. For example, at the time k, the matching algorithm yields the wrong result. For the non-realtime matching, this error can be corrected by using the data collected later, and the corrected result can be accepted. However, for the realtime matching, this error, even when corrected, cannot be treated as a correct result. During the realtime matching with a high sampling rate, special attention must be paid to intersection environments that easily cause the mismatch because junction matching is the key constraint on algorithm performance [3]. The algorithm studied in this paper is an HMM-based algorithm that introduces the element of the intersection into the matching result and proposes a key concept—junction decision domain. This concept involves the model of the junction decision domain and the algorithm in that domain. Next, the HMM-based algorithm that is improved in this paper will be introduced.


1 milibar is approximately equal to 30 feet. This calculation is therefore also approximate but is good for airfield elevations to several hundred feet since we round to the nearest millibar.

Divide the airfield altitude in feet by 30 to get the number of millibars above MSL. Add this to the QFE to get QNH or subtract it from QNH to get QFE.

For example, the airfield elevation is 200 feet. Dividing by 30 gives us 6.66r. The QFE is 1023. Add 6.66 to get 1029.66 and round up to 1030 millibars, which is the QNH.

1 inch mercury is approximately equal to 900 feet. This calculation is therefore also approximate but is good for airfield elevations to several hundred feet since we round to the nearest hundredth inches.

Divide the airfield altitude in feet by 900 to get the number of inches above MSL. Add this to the QFE to get QNH or subtract it from QNH to get QFE.

For example, the airfield elevation is 300 feet. Diving by 900 gives us 0.33r. The QFE is 30.12. Add 0.33 to get 30.45 which is the QNH.

If the airfield elevation is below sea level, subtract rather than add and vice versa.

I just read about QNH and QFE so I thought I’d throw this out there to start the discussion. We don’t use QFE in the US but I think my logic is correct.

From the FAA Instrument Procedures Handbook

Barometric Pressure for Local Altimeter Setting (QNH)

A local altimeter setting equivalent to the barometric pressure measured at an airport altimeter datum and corrected to sea level pressure. At the airport altimeter datum, an altimeter set to QNH indicates airport elevation above mean sea level (MSL). Altimeters are set to QNH while operating at and below the transition altitude and below the transition level.

For flights in the vicinity of airports, express the vertical position of aircraft in terms of QNH or QFE at or below the transition altitude and in terms of QNE at or above the transition level. While passing through the transition layer, express vertical position in terms of FLs when ascending and in terms of altitudes when descending.

When an aircraft that receives a clearance as number one to land completes its approach using QFE, express the vertical position of the aircraft in terms of height above the airport elevation during that portion of its flight for which you may use QFE.

note that transition level is when you set the altimeter to a standard value. It varies by country. In the US it is 18,000' and 29.92 inches. Not relevant to this discussion.

In the US we don’t use QFE, but as a comment indicates, you would probably get that from the ATIS. If no ATIS is available, to convert QNH to QFE you would move the altimeter so that you decrease your altitude by the field elevation. Here’s an example:

My field elevation is 212'. If I set the altimeter to QNH it will show 212' as the altitude. To get QFE I need to change the altitude to 0'. In other words whatever altitude is showing on the altimeter, move the knob to make it show 212' less.

Note that when you turn the altimeter knob the altitude goes in the same direction as the pressure setting in the Kollsman window. In the US we use inches of mercury but the movement is the same: As an example, right now the altimeter setting at KSBP is 30.08. The setting at KSBA (62 nm away) is 30.01. If you fly to KSBA you would notice a change in altitude of -70 feet when you get the new altimeter setting from approach control.


Conclusion

This guide will help you get started on GCP and give you a broad perspective of what you can do with it.

By no means will you be an expert after finishing this guide, or any other guide for that matter. The only way to really learn is by practicing.

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Avertissement: At the time of publishing this article, I don't work or have ever worked for Google. I wanted to organize and summarize the knowledge I have acquired learned via the Google documentation, YouTube videos, the courses that I have taken and most importantly through hands-on practice using GCP daily on my job.

All of this information is free out there. The figures, numbers, and versions that you see here come from the documentation at the time I am publishing this article. To make sure you are using up-to-date data, please visit the official documentation.

Aerospace Engineer by degree. I have always worked as a software engineer: previously at Amazon, developing Alexa, and currently at eBay. In my articles, I share my learnings in the tech industry.

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