" /> " />
Mere

Hvorfor er ESRI.ArcGIS.Desktop.AddIns.ComboBox konfigureret med et antal W'er?

Hvorfor er ESRI.ArcGIS.Desktop.AddIns.ComboBox konfigureret med et antal W'er?


Jeg bruger enESRI.ArcGIS.Desktop.AddIns.ComboBox. Jeg konfigurerer størrelsen på kombokassen iconfig.esriaddinxmed følgende xml:

Det fungerer fint, men det forvirrer mig virkelig, at bredden er konfigureret med en flok 'W's.

Kan nogen forklare begrundelsen bag?


Dette er bare formodning, men der foregår sandsynligvis en tekstmålingslogik med variabel bredde bag kulisserne, og tegnet W blev sandsynligvis valgt, fordi det er et af de bredeste tegn, der er tilgængelige i skrifttyper med variabel bredde. Jeg er enig i, at det er lidt useriøst at gøre det på denne måde.


Denne streng repræsenterer den maksimale længde af strengen, som du kan vise på denne kombinationsboks. Det betyder, at hvis den viser "WWW", kan du tilføje emner på maksimalt 3 tegn. Hvis du ellers indtastede buekortet, at strengen var med den maksimale længde og saldo vises som næste element. Dette nævnes også i Add-in _wizard. Se billedet herunder


Som tidligere nævnt definerer dette bredden af ​​rullelisten, som vist her i ESRI-hjælpen. Dette behøver ikke at være et 'W'. Du kan bruge enhver gentaget karakter. Det rejser spørgsmålet om, hvorfor ikke bare bruge en numerisk værdi, hvor tallet svarer til breddeværdien i nogle foruddefinerede enheder.


Introduktion til ArcGIS Velocity

Vi er glade for at kunne annoncere den første udgivelse af ArcGIS Velocity, en real-time og big data behandling og analyse kapacitet af ArcGIS Online. Velocity bruger distribueret cloud -behandling til at skalere opgaver, så du kan indtage, visualisere, analysere, gemme og handle på massive hastigheder og mængder af IoT -sensordata.

Velocity kan bruges på tværs af en række forskellige brancher af GIS -analytikere, driftsofficerer, aktivspecialister, datavidenskabsfolk og andre fagfolk, der arbejder med IoT -data. For eksempel kan en GIS -analytiker, der arbejder for en by eller statens transportafdeling, bruge Velocity til at udnytte data fra tilsluttede biler. Kørselssensorer, der modtager køretøjsdata, kan streame disse observationer til Velocity som et feed, hvilket muliggør visualisering af hastighed, trafik og telematikdata i realtid. Med denne indsigt kan transportafdelingen holde øje med forskellige hændelser og træffe passende foranstaltninger, uanset om man åbner flere baner, opretter omveje eller tildeler vedligeholdelseshold til at rydde snavs.

En aktivforvalter, der arbejder for en forsyningsorganisation, kan bruge Velocity til at få overblik over netværksproblemer, berørte kunder og placering af feltbesætninger. Indtag aflæsning i realtid fra smarte målere og sensorer på dit netværk, herunder indikationer på strømafbrydelser. Udfør realtidsanalyse af streamingdataene for at overvåge strømafbrydelser og sende meddelelser til aktivforvalteren eller feltbesætninger, der arbejder i nærheden for at sikre, at strømmen genoprettes hurtigt. Big data -analyse kan anvendes til at vurdere historiske afbrydelsesdata over tid og rum for at hjælpe dig med bedre at forstå, hvor afbrydelser opstår oftere og hvorfor. Dette kan hjælpe din organisation med at reparere eller udskifte defekt udstyr på forhånd og forhindre fremtidige afbrydelser.

Det er let at komme i gang med Velocity. I Velocity kan du oprette et feed, der giver dig mulighed for at indtage datastrømme i realtid, der kan visualiseres med det samme på et webkort. Ved at vælge mellem de forskellige feeds typer kan du oprette forbindelse til eksterne kilder til observationsdata såsom IoT-platforme, meddelelsesmæglere og tredjeparts API ’s. Du kan også udtrække data fra dine ArcGIS -lag, IoT -cloudtjenesteudbydere såsom Azure IoT og AWS IoT og meddelelsessystemer som Kafka, MQTT og RabbitMQ.

Når dataene strømmer ind i Velocity, kan du derefter designe analyser i realtid, som giver dig mulighed for at udføre behandling og analyse af de enkelte meddelelser, efterhånden som de modtages. Realtidsanalyse bruges ofte til at transformere data, geofencing og detektering af hændelser. Resultaterne af analysen kan gemmes i et nyt eller eksisterende funktionslag, sendes som en e-mail til vigtige interessenter eller skrives til tredjeparts messaging-systemer som Kafka eller RabbitMQ.

Mens analyser i realtid behandler streamingdata, som de er modtaget, giver big data-analyse dig mulighed for at indlæse eksisterende data fra en kilde og udføre batchanalyse og -behandling over plads og tid på de gemte data. Big data -analyse bruges typisk til at opsummere observationer, udføre mønsteranalyse og detektering af hændelser. Big data -analyse kan konfigureres til at køre én gang eller kan planlægges til at køre på et tilbagevendende grundlag.

Når real-time og big data-analyse køres, sendes resultaterne til et output. Et output er et resultat eller en handling, der skal tages som det sidste trin i en real-time eller big data-analyse. Analytics kan udsende data til en række forskellige destinationer, herunder lagring af data til et nyt eller eksisterende funktionslag, afsendelse af data til et strømlag, afsendelse af en e-mail, skrivning til cloud-butikker som Amazon S3 og overførsel til tredjeparts IoT-systemer til aktivering af enheden.

For at få adgang til Velocity skal du bruge en Velocity -licens til dit ArcGIS Online -abonnement, som indeholder nok beregnings- og lagerkapacitet til flere sporing og overvågning af brugssager. Der kræves ingen infrastruktur eller systemkonfiguration, og der er ingen grænse for antallet af brugere. Ethvert medlem af din organisation med en brugertype af Skaber eller højere kan gives adgang til Velocity og straks begynde at oprette feeds, real-time og big data-analyser og output.

Du kan lære mere om Velocity på vores produktside. Besøg Resources -siden for at få adgang til produktvideoer, hurtige lektioner, dokumentation og mere.


Oprettelse af en sammensat adresselokalisering

En sammensat adresselokaler består af to eller flere individuelle adresselokaliseringer og/eller geokodetjenester. Når adresser er geokodet mod den sammensatte adresselokalisering, matches de automatisk med hver enkelt af de individuelle adresselokaliseringer og tjenester. Den sammensatte adresselokator gemmer kun referencer til de deltagende adresselokaliseringer og geokodetjenester, den indeholder ikke de faktiske adresseoplysninger, indekser og data for de enkelte lokalisatorer.

Sammensatte adresselokatorer kan oprettes i ethvert arbejdsområde, f.eks. En geodatabase eller filmappe. Selvom det ikke er påkrævet, at du gemmer den sammensatte adresselokalisering i det samme arbejdsområde som de deltagende adresselokaliseringer, er det en god praksis at gøre, da det er lettere at administrere og distribuere sammensatte adresselokaliseringer.

    eller identificering af eksisterende adresselokaliseringer eller geokodetjenester
  1. ved hjælp af værktøjet Create Composite Address Locator til at angive de deltagende adresselokaliseringer
  2. kortlægning af inputadressefelterne
  3. definition af udvælgelseskriterier (valgfrit)
  4. angivelse af output -sammensat adresselokaliseringsnavn.

For at bygge en sammensat adresselokalisering begynder du med eksisterende adresselokaliseringer. I de indledende faser af opbygningen af ​​din sammensatte adresselokalisering bør du planlægge din søgeproces. For eksempel kan du først søge i en adresselokaler med lokale vejdata, og hvis der ikke vises tilfredsstillende resultater, kan du få adressen søgt af en adresselokaler, der indeholder landsdækkende eller nationale veje. Endelig vil du måske bruge en adressefinder, der vil søge efter en bestemt zone, f.eks. Postnummer eller by.

Når du opbygger en sammensat adresselokalisering, kan du angive, hvilke adresselokatorer der bruges baseret på værdierne for inputadressefelter. Hvis din sammensatte adresselokaler f.eks. Bruger en standardadresselokalisering, der indeholder vejdata for en bestemt by, kan du eventuelt filtrere bort alle adresser, der ikke har det pågældende bynavn. Brug af udvælgelseskriterier vil diskvalificere deltagende adresselokaliseringer, der ikke opfylder kriterierne for en bestemt adresse, så geokodningsprocessen bliver mere effektiv. Hvis der ikke er angivet nogen valgkriterier, vil adresser blive geokodet mod alle de deltagende adresselokaliseringer, når der søges interaktivt efter adressen, f.eks. Fra dialogboksen Find.

Udvælgelseskriterier bruges, når en tabel med adresser er geokodet. De gælder ikke, når de finder adresser i en enkeltlinjes input i ArcMap.

Følgende trin viser, hvordan du opretter en sammensat adresselokalisering:

  1. Åbn dialogboksen Opret sammensat adresselokalisering ved hjælp af en genvejsmenukommando eller et geoprocesseringsværktøj.
    • For at åbne dialogboksen ved hjælp af en kontekstmenukommando skal du højreklikke på en filmappe eller en geodatabase i ArcCatalog eller vinduet ArcMap Catalog, pege på Ny og derefter klikke på Composite Address Locator.
    • For at åbne dialogboksen ved hjælp af et geoprocesseringsværktøj skal du gå til værktøjskassen Geokodning i vinduet Katalog i ArcMap eller ArcCatalog og dobbeltklikke på værktøjet Opret sammensat adresselokalisering.

Dialogboksen Opret sammensat adresselokaler åbnes.

Dialogboksen Adresselokatorer åbnes.

Når en deltageradressefinder tilføjes til dialogboksen, får den automatisk et navn, som vist i kolonnen Navn. I processen med geokodning af en tabel med adresser gemmes navnet på den individuelle adresselokator, som adressen blev geokodet mod, som en attribut i outputfunktionsklassen. Eventuelt kan du klikke på navnet og ændre det. Navnet må ikke indeholde mellemrum eller særlige symboler. Den maksimale længde på navnet er 14 tegn.

Rækkefølgen, hvor adresselokalerne er angivet under Deltagende adresselokaliseringer, bestemmer den rækkefølge, de bruges i geokodningsprocessen. Adresselokatoren øverst på listen bruges først og så videre.

Hver deltagende lokalisator kan angive et andet sæt inputfelter til geokodning. Når du tilføjer de deltagende adresselokaliseringer til dialogboksen, oprettes og tilknyttes inputfelterne automatisk. Felterne og feltindholdet genereres af de deltagende adresselokaliseringer. Hvert af de unikke inputfelter er angivet i sektionen Feltkort, og når det udvides, ser du en liste over alle inputfeltforekomster (underfelter) for hver deltagende adresselokalisering. Disse felter er inputfelterne til den sammensatte adresselokalisering.

Du kan gennemgå felttilknytningerne og beslutte, om du skal ændre indstillingen. Den sammensatte lokaliser opretter inputfelter med nogle standardfeltnavne og egenskaber. Feltnavnene Adresse, by, stat og postnummer, der er vist i følgende illustration, er de navne, der er udfyldt af den første deltagende lokalisator - Atlanta - tilføjet til dialogboksen. Når US_Street_Addr -lokalisatoren tilføjes efterfølgende, udfylder den et nyt unikt felt med navnet ZIPCode. Da feltet ZIPCode faktisk skal være det samme som ZIP, skal underfeltet US_Street_Addr.ZIP kortlægges eller omgrupperes til ZIP -inputfeltet. Det følgende trin diskuterer, hvordan man flytter et deltagende lokaliseringsunderfelt til et andet inputfelt som en del af processen med feltmappninger.

Gennemgå inputfelterne for hver deltagende adresselokaler, og bestem det samlede inputfelt for den sammensatte adresselokalisering. Disse felter vises i dialogboksen Geokode -adresser som inputfelter til den sammensatte adresselokalisering.

Feltkortlægning kan indebære flytning eller omgruppering af et deltagende lokalitetsinputfelt til det relevante inputfelt for den sammensatte lokalisator. For at gøre det skal du vælge underfeltet for den deltagende lokalisator, du vil flytte, og holde venstre museknap nede og trække underfeltet til den relevante feltliste eller bruge pil op eller pil ned knappen for at flytte underfeltet.

Når du er færdig med at kortlægge felterne, skal du markere det felt, du vil slette, og klikke på knappen Slet, hvis du skal slette et felt, der ikke længere bruges .

Den sammensatte lokaliser opretter inputfelter med nogle standardfeltnavne og egenskaber. Hvert felt indeholder et aliasnavn, det vil sige det navn, der skal vises i dialogboksen Geokode -adresser. Du kan ændre egenskaberne for feltet. Højreklik på feltnavnet, og klik på Egenskaber i kontekstmenuen for at åbne dialogboksen Tilføj inputfelt, så du kan redigere egenskaberne.

Hvis du har brug for at oprette et nyt inputfelt til den sammensatte locator, skal du følge trinene nedenfor:

  1. Klik på knappen Tilføj for at åbne dialogboksen Tilføj inputfelt.
  2. Indtast navnet på inputadressefeltet i tekstboksen Navn. Navnet må ikke indeholde mellemrum eller særlige symboler. Den maksimale længde på navnet er 32 tegn.
  3. Rediger tekstfeltet Alias, hvis du vil ændre det navn, der vises i dialogboksen Geokode -adresser. Aliasnavnet kan indeholde mellemrum eller specielle symboler.
  4. Angiv størrelsen (i tegn) på inputfeltet.
  5. Angiv, om inputfeltet er et obligatorisk felt, når en geokodning af en adressetabel skal bruges ved hjælp af afkrydsningsfeltet.
  6. Klik på OK. Dette lukker dialogboksen Tilføj inputfelt og tilføjer feltet til listen over feltnavne.
  7. Når det nye felt er oprettet, kan du trække underfeltet i den deltagende lokalisator til dette nye inputfelt eller bruge pil op eller pil ned knappen for at flytte underfelterne.

Indstilling af valgkriterier er aktiveret, efter at felttilknytninger er gennemført. Kun ét udvælgelseskriterium understøttes for hver deltagende adresselokalisering.

  1. Vælg en deltageradressefinder, som du vil angive valgkriterier for.
  2. Klik på boksen i kolonnen Udvælgelseskriterier ud for den deltagende adressefinder. Klik på knappen Ellipsis for at åbne dialogboksen Specify Locator Selection Criteria.
  3. Definer markeringskriterierne for adresselokatoren ved hjælp af de tilgængelige knapper eller ved at indtaste oplysningerne i tekstfeltet. Hvis en inputadresse ikke opfylder kriterierne, matches adressen ikke med denne adressefinder.
  4. Klik på OK. Gentag denne proces for andre adresselokatorer, som du vil angive udvælgelseskriterier for.

I stedet for at bruge dialogboksen Specific Locator Selection Criteria kan du også skrive udtrykket, f.eks. "City" = 'Atlanta', i tekstfeltet.

For bedste praksis og bedre geokodningsydelse anbefales det, at lokalisatorer gemmes i en filmappe i stedet for en geodatabase.

Den sammensatte adresselokaliser gemmes i det arbejdsområde, du valgte, når processen er færdig, og den tilføjes til kortet, hvis du startede processen fra ArcMap.

Licens:

En sammensat adresselokalisering kan udgives som en geokodetjeneste ved hjælp af ArcGIS for Server. Dette kræver en ArcGIS til Server -licens.

Advarsel:

Når du vælger deltagende adresselokaliseringer, kan du vælge at henvise til en anden sammensat adresselokalisering. Vær dog sikker på, at du ikke sløjfer adresselokalerne. For eksempel hvis sammensat adresselokalisering EN bruger sammensat adresselokalisering B som en deltagende adresselokalisering og sammensat adresselokalisering B bruger sammensat adresselokalisering EN som en deltagende adresselokator oprettes en gentagende loop, og geokodning mislykkes.

Det maksimale antal deltagende adresselokaliseringer i en sammensat lokalisator er 30, men det anbefales ikke at bruge mere end 10, ellers kan geokodning være betydeligt langsommere.


Projektets livscyklus

Projektprocessen begynder med planlægning og strækker sig gennem design på højt plan, detaljeret teknik og til konstruktion. Teamarbejde mellem kontoret og feltstyrkerne er afgørende for en problemfri og omkostningseffektiv proces. Korrekte opbyggede oplysninger fremmer organisationernes salgsindsats og servicekvalificeringspraksis. Alle disse funktioner kan udnytte de samme data og GIS -platform: ArcGIS.

Information spiller en central rolle i hele projektets livscyklus. ArcGIS går ud over kraftfuld kortlægning for at forene de nødvendige data. Et moderne kommunikationsnetværk er komplekst. Pålidelig teknik bygger på detaljerede modeller og arkitekturregler for netværket, der afspejler den virkelige verden. Den er afhængig af den nyeste visualisering og analyse. Disse kommunikerer tekniske afvejninger og beslutninger. Design af netværk, der understøtter både trådløse og faste netværkstjenester, kræver løbende koordinering og klart samarbejde mellem afdelinger og entreprenører.

ArcGIS giver dig mulighed for nemt at se og spore alle designprojekter og deres faser fra planlægning til byggeri. Det værste scenario, der kan ske, er to designs, der forekommer på samme sted, og dubletter gøres, der kunne have været undgået ved hjælp af et GIS -baseret projektsporingsværktøj til nemt at styre og se alle projekterne.


JumpCloud Disaster Recovery and Resiliency Plan

JumpClouds Directory-as-a-Service ® ​​platform er ofte i centrum for en organisations IT-infrastruktur. JumpClouds skybaserede bibliotekstjeneste forbinder brugeridentiteter med de systemer, applikationer og netværk, der skal tilgås.

Som en cloud-baseret service er spørgsmålet om tilgængelighed et vigtigt spørgsmål. JumpCloud stræber efter 100% tilgængelighed. Som med enhver it -service er der naturligvis mulighed for fejl, fejl eller andre problemer, der kan forårsage nedetid. JumpCloud sigter mod at være modstandsdygtig over for ethvert antal netværk, infrastruktur, fysiske eller andre udfordringer.

JumpCloud bruger mange lag af forsvar, overvågning og automatisering for at sikre, at dets infrastruktur er meget tilgængelig. JumpClouds infrastruktur er spredt over flere tilgængelighedszoner og geografiske regioner. Data gemmes også på tværs af flere tilgængelighedszoner og -regioner. Denne arkitektur er fokuseret på at forhindre fejl inden for en region eller zone.

Alle data sikkerhedskopieres periodisk i et krypteret format. Disse krypterede sikkerhedskopier gemmes på flere sikre steder for at sikre tilgængelighed i en katastrofe.

JumpCloud udnytter konfigurationsautomatiseringsværktøjer til at forsyne og administrere sin infrastruktur. I tilfælde af en katastrofe hos vores cloud-tjenesteudbyder kan JumpCloud straks tilvejebringe en ny infrastruktur via vores konfigurationsautomatiseringsværktøj i et ikke-påvirket cloud -udbyder region eller zone. Om nødvendigt gendannes data fra de krypterede backupdata.

En række af vores tjenester har iboende modstandsdygtighed indbygget i deres arkitektur. Vores agentbaserede, native godkendelsesplatform til Windows®, Linux® og Mac® OS X ville ikke blive påvirket af en udbredt afbrydelse af JumpCloud-platformen. Brugere vil fortsat få adgang til deres enheder, som de normalt ville med deres nuværende legitimationsoplysninger.

LDAP og RADIUS tilgængelighed er endnu mere spredt. JumpCloud har opbygget et globalt netværk af 'edge' noder, der fungerer autonomt fra JumpClouds centrale infrastruktur. JumpCloud udnytter flere cloud -tjenesteudbydere med infrastruktur i forskellige geografiske områder. Selvom dette primært er for modstandsdygtighed og maksimal oppetid, tjener det også til at øge effektiviteten af ​​vores platform for vores kunder over hele kloden.

Hvis den centrale JumpCloud -infrastruktur af en eller anden grund skulle opleve et afbrydelse, ville disse systemer fortsat fungere autonomt. Vores kunders systemer og applikationer kan fortsætte med at godkende mod disse kantservere via LDAP og RADIUS som normalt. Evnen til at foretage ændringer af data ville blive afbrudt, mens ledelsesinfrastrukturen blev genoprettet, men eksisterende data ville fortsat være tilgængelige på disse kantservere.

JumpCloud udnytter flere overvågningsløsninger samt overvågningsværktøjer, der er bygget internt. Disse værktøjer er rettet mod at opdage eventuelle problemer med tilgængelighed eller ydeevne så hurtigt som muligt. JumpClouds overvågningsinfrastruktur advarer det relevante personale, som derefter kan undersøge eventuelle problemer og træffe passende foranstaltninger. JumpCloud udnytter også en eskaleringsprotokol i situationer, hvor et problem ikke kan løses eller udgør et væsentligt problem for vores platforms løbende ydeevne.


At identificere en passende konfiguration af enheder, software og infrastrukturer i forbindelse med brugernes krav er afgørende for succesen med at levere IoT -applikationer. Da mulige konfigurationer kan have et stort antal, og ikke alle konfigurationer er gyldige, kan en konfigurationsviden repræsentationsmodel levere færdige konfigurationer baseret på IoT-krav. Ved at kombinere en sådan model inden for rammerne af et givet brugerorienteret scenario er det muligt at automatisere anbefalingen af ​​løsninger til implementering og lang tids udvikling af IoT-applikationer. I forbindelse med Cloud/Edge -teknologier, der i sig selv kan udvise betydelige konfigurationsmuligheder, der også er dynamiske, er der imidlertid behov for en mere samlet tilgang. Vi præsenterer IoT-CANE (Context Aware anbefalingssystem) som en sådan samlet tilgang. IoT-CANE udgør en samlet konceptuel model, der fanger konfiguration, begrænsninger og infrastrukturfunktioner i Cloud/Edge sammen med IoT-enheder. Succesen for IoT-CANE vurderes gennem et slutbruger-casestudie.

Yinhao Li er ph.d. studerende på computerskolen ved Newcastle University, Storbritannien. Hans forskningsinteresser omfatter Cloud Computing, Edge Computing og Internet of Things. Han har tidligere modtaget sin cand.mag. i datalogi fra China University of Geoscience. Kontakt ham på [email  protected]

Awatif Alqahtani har en B.S. og M.S. i datalogi fra King Saud University, Saudi -Arabien. Hun arbejder i øjeblikket mod en ph.d. på School of Computing Science ved Newcastle University, UK. Hendes forskningsinteresser omfatter tingenes internet, big data og serviceniveauaftale. Kontakt hende på [email  protected]

Ellis Solaiman er lektor på School of Computing, Newcastle University. Han modtog tidligere sin ph.d. i computervidenskab også fra Newcastle University, hvor han efterfølgende arbejdede som Research Associate og Teaching Fellow. Hans forskningsinteresser er hovedsageligt inden for områderne pålidelighed og tillid til distribuerede systemer som f.eks. Skyen og tingenes internet. Han er også interesseret i automatiseret overvågning af disse systemer ved hjælp af teknologier som f.eks. Smarte kontrakter. Han er stipendiat ved UK Higher Education Academy (FHEA) siden 2016. Kontakt ham på [email  protected]

Charith Perera er lektor (adjunkt) i computervidenskab ved Cardiff University, Storbritannien. Dr. Perera modtog B.Sc. (Hons) grad i datalogi fra Staffordshire University, Stoke-on-Trent, Storbritannien. i 2009 og Master of Business Administration (MBA) fra University of Wales, Cardiff, UK. i 2012. Han modtog ph.d. grad i datalogi fra The Australian National University, Canberra, Australien. Han afsluttede sin post-doktorgrad ved Newcastle University, UK og Open University, UK. Tidligere var han fra Information Engineering Laboratory, ICT Center, CSIRO, Australien. Hans forskningsinteresser omfatter tingenes internet, Sensing as a Service, infrastruktur og arkitekturer, privatliv og sikkerhed. Dr. Perera er medlem af ACM og IEEE. For flere detaljer: charithperera.net

Prem Prakash Jayaraman er i øjeblikket forsker ved Swinburne University of Technology, Melbourne. Hans forskningsområder omfatter tingenes internet, cloud computing, mobil computing, sensornetværks -middleware og semantisk tingenes internet. Han har forfatter/medforfatter til mere end 50 forskningsartikler i internationale tidsskrifter og konferencer såsom IEEE Trans. om Cloud Computing, IEEE Udvalgte områder inden for kommunikation, Journal of Computational Science, IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing, Future Generation Computing Systems, Springer Computing, ACM Ubiquity Magazine, IEEE Magazine. Han er en af ​​de vigtigste bidragydere til Open Source Internet of Things -projektet Open IoT, der har vundet den prestigefyldte Black Duck Rookie of the Year Award i 2013. Han har modtaget flere priser, herunder hackathon -udfordringer på den fjerde internationale konference om IoT (2014) på ​​MIT medielaboratorium, Cambridge, MA og IoT Week 2014 i London og prisen for bedste papir på HICSS 2016/2017 og IEA/AIE-2010. Tidligere var han postdoktoral forsker ved CSIRO Digital Productivity Flagship, Australien fra 2012 til 2015.

Rajkumar Buyya er stipendiat ved IEEE, professor i datalogi og softwareteknik og direktør for Cloud Computing and Distributed Systems (CLOUDS) Laboratory ved University of Melbourne, Australien. Han fungerer også som den grundlæggende administrerende direktør for Manjrasoft, et spin-off selskab ved universitetet, der kommercialiserer dets innovationer inden for cloud computing. Han fungerede som fremtidig stipendiat i Australian Research Council i løbet af 2012–2016. Han har forfattet over 525 publikationer og syv lærebøger, herunder "Mastering Cloud Computing" udgivet af McGraw Hill, China Machine Press og Morgan Kaufmann for henholdsvis indiske, kinesiske og internationale markeder. Han redigerede også flere bøger, herunder "Cloud Computing: Principles and Paradigms" (Wiley Press, USA, feb 2011). Han er en af ​​de højt citerede forfattere inden for datalogi og software engineering verden over (h-index = 118, g-index = 225, 72.200+ citater). For nylig blev Dr. Buyya anerkendt som "2016 Web of Science Highly Cited Researcher" af Thomson Reuters. Softwareteknologier til net- og cloud-computing udviklet under Dr. Manjrasofts Aneka Cloud -teknologi udviklet under hans ledelse har modtaget "2010 Frost & amp Sullivan New Product Innovation Award". For nylig modtog Dr. Buyya "Bharath Nirman Award" og "Mahatma Gandhi Award" sammen med guldmedaljer for sine fremragende og ekstraordinære præstationer inden for informationsteknologi og tjenester for at fremme større venskab og Indien - Internationalt samarbejde. Han fungerede som den grundlæggende chefredaktør for IEEE-transaktionerne på cloud computing. Han fungerer i øjeblikket som chefredaktør for Journal of Software: Practice and Experience, som blev etableret for over 45 år siden. For yderligere information om Dr. Buyya, besøg venligst hans cyberhome: www.buyya.com

Graham Morgan arbejder inden for distribuerede systemer og oprettede Game Lab ved Newcastle University. Game Lab er et forsknings- og undervisningslaboratorium, der arbejder med videospilindustrien om optimeret ressourceforvaltning, streamet/netværksspilning og grafiske simuleringer i realtid. Medlemmer af laboratoriet arbejder regelmæssigt på mange af de bedst sælgende globale videospil. Ud over kommerciel aktivitet har han ledet forskning inden for et bredt område af distribuerede systememner, herunder udvikling af storskala real-time spilteknologier til cloud-infrastrukturer og anvendt sådant arbejde inden for digital sundhed til slagtilfælde rehabilitering og kognitive terapier. Hans arbejde har vundet bedste papirpriser i førende IEEE- og ACM -konferencer, og han har offentliggjort i førende IEEE- og ACM -tidsskrifter.


Optagelse af et aktivs livsrejse

At indsamle et komplet sporbart sæt oplysninger for et aktiv kræver et informationssystem med unikke muligheder. Et sporbart registreringssystem skal kunne gemme følgende typer oplysninger om et aktiv:

  • Dokumenter
  • Fotos
  • Digitale deskriptorer
  • Beliggenhed
  • Geospatial repræsentation

For at imødekomme behovene i et gassystem skal dette informationssystem også være i stand til at levere disse oplysninger til gasorganisationens personale både på kontoret og i marken. Når du er i feltet, skal disse oplysninger være tilgængelige, uanset om mobilenheden er tilsluttet eller fungerer i en afbrudt tilstand. Det er en temmelig høj rækkefølge af muligheder. Af alle de forskellige former for informationssystemer, der er tilgængelige i dag, er det kun et GIS, der har mulighed for at gemme alle disse komponenter af information, et aktiv indsamler i løbet af sin livsrejse.

I løbet af et aktivs livsrejse vil der også være mange tests og inspektioner. Også disse skal knyttes til aktivet for aktivets livsrejse. Derudover skal disse inspektioner og tests være tilgængelige for medarbejdere både på kontoret og i marken. En feltekatodisk beskyttelsestekniker skal ikke kun vide, hvor et katodisk beskyttelsestestpunkt er placeret, hvilken type det er, og hvem der har fremstillet det, skal teknikeren også have adgang til historikken for inspektioner taget på teststedet.

Det er derfor, gasindustrien i stigende grad ser på deres GIS som grundlaget for deres planer for at implementere et registreringssystem, der opfylder sporbarhedens behov.


John Hopkins University ArcGIS Dashboard.

Johns Hopkins University (JHU) oprettede et dashboard ved hjælp af Esri -teknologi med gennemsigtige datakilder. Det blev straks viralt, hvor antallet af besøgende skød i vejret, da det blev den globale reference for pandemien, mens Esri fortsatte med at hjælpe med støtte.

Instrumentbrættet er opbygget i flere små paneler med vægt på Total bekræftede tilfælde (Totalt bekræftet), Totalt bekræftede dødsfald (Totale dødsfald), Total genoprettede patienter (Total genoprettet), Sager bekræftet af land eller provins, data fra den sidste opdatering. Det har siden udviklet sig til at omfatte den samlede genopretning, grafer på en logaritmisk skala og en anden af ​​den daglige stigning (nye bekræftelser kontra nye genopretninger). Det gør dermed udviklingen og den deraf følgende tilbagegang af nye sager tydeligere.

Dashboardet kommunikerer med andre websteder og websider for at opdatere sine data. Nogle af datakilderne til JHU er: WHO (Verdenssundhedsorganisationen), CDC i USA, CDC i Kina, ECDC (European Center for Disease Prevention and Control), NHC og DXY (et kinesisk websted, der aggregerer situationsrapporter i nær realtid).


En switchs grundlæggende funktion er gennemsigtig bro - til dette behøver den ikke nogen egen MAC -adresse.

Men hvis du skal tale med en switch - dvs. -en administreret switch - så kræver denne switch en adresse, der normalt er en MAC -adresse og en IP -adresse [*]. STP understøttes kun på administrerede switches, og derudover kræves en STP -bro for at have et bro -id, der normalt er identisk med ledelses -MAC -adressen.

[*] En administreret netværksenhed kan bare have en seriel konsol, der ikke kræver nogen adressering. Dette blev dog kun brugt på meget tidlige enheder. I dag har de fleste enheder både in-band-netværksadministration og out-of-band-konsoladgang.

Ja, hvis din switch understøtter spanning-tree-protokol (enten ældre spantræsprotokol, rapid-pvst+ eller MST), vil din switch have en mac-adresse, da spanning-tree-protokol bruger bridgeID til at vælge rodbroen og bridgeID består af bridge-prioritet , en unik mac-adresse og system-id, som grundlæggende er vlan-nummeret.

Hvis en switch også har en administrations -ip -adresse, skal den have en mac -adresse, så ethernet -rammer kan videresendes til den i lag 2.

MAC -adressen, der bruges af spændetræalgoritmen (STA) implementeret i en given switch, tilhører ikke nogen af ​​dens Ethernet -grænseflader. I hvert fald i Cisco -implementeringer er denne MAC -adresse kendt som base MAC eller universal (indbrændt) MAC og dens formål er at identificere selve switchen, ikke nogle af dens Ethernet -grænseflader. Af denne grund udskrives denne MAC -adresse på en etiket på bagsiden af ​​enheden.

Du kan kontrollere en enheds basale MAC ved at udstede vis version kommando:


5 svar 5

Strømmen fra relæåbningen går slet ikke ind i Vcc -skinnen. Den følger stien vist her:

The stored energy is dissipated in the diode drop and the coil resistance of the relay.

In the Zener diode configuration, the stored energy is dissipated in the full Zener voltage of the diode. V*I is a lot higher power, so the current will fall faster and the relay might open a little faster:

MOVs are different than Zeners, but fulfill a similar circuit function: They absorb energy when the voltage exceeds a certain level. They are used for overvoltage protection, not for precision things like voltage regulators.

The rate at which the magnetic field will collapse in a solenoid, electromagnet, or similar device when power is removed will be proportional to the voltage which is allowed to appear across the device. If one operates a 12-volt solenoid or relay with a push button and no flyback protection, releasing the button may cause hundreds or thousands of volts to appear across the coil until the field collapses because of the large voltage on the coil, however, the field would collapse almost instantly.

Adding a simple catch diode will prevent any significant voltage from appearing on the solenoid or relay when it is released. It will also, however, cause the coil to remain magnetized for much longer than it otherwise would. If it would take 5ms for the magnetic field in a relay coil to reach full strength at 12 volts, it will take about 17 times that long, (i.e. 85ms) for it to dissipate through a catch diode. In some situations, that could be a problem. Adding some other circuitry to drop voltage can allow the coil to de-energize much faster.

BTW, if one is switching many 12V relays frequently, I would expect that one could save a fair amount of energy by having the clamp diodes charge a cap and then taking energy from that cap for some other purpose. I'm not sure whether or where that's done, but in something like a pinball machine it would seem like it might be a useful concept.


Se videoen: Urban Planner - Tutorial English version