יותר

שמירה על שקיפות השכבה במהלך הפעלות עריכה של ArcMap?


אני עורך את המצולעים של קובץ צורה אחד כך שיתאים יותר למצולעים של קובץ עיצוב אחר, ובעצם עוקב אחר האחד על פני השני. הגדרתי את שקיפות השכבה תחת עריכה ל -75%, מה שמאפשר לי לזהות בקלות רבה יותר שגיאות והבדלים בהשוואה לקובץ הצורה האחר והמדויק יותר. הבעיה היא שבעוד שיש לי מצולע שנבחר במהלך הפעלת עריכה, הוא משנה את השקיפות למשהו קרוב יותר ל -20%, מה שהופך את התהליך לקשה הרבה יותר. האם יש דרך לנעול את השקיפות במהלך פגישות בחירה/עריכה?


הדברים הבאים פועלים ב 10.2.1 ובעצם הופכים את הסקיצה לחלולה כפי שהציע איאן. ברגע שאתה מפסיק להיות במצב סקיצה הוא חוזר לשקיפות שבחרת.

בסרגל הכלים של העורך עברו לעורך> אפשרויות ובטל את הסימון השתמש בתכונה מסומנת במהלך העריכה.


סדנאות מעבדת נתונים מוקלטות

להלן הקלטות וידאו וקישורים להורדות זמינות עבור סדנאות נבחרות Data Lab. לחץ על כפתור ההפעלה בסרטון המוטבע כדי להתחיל לצפות. לשאלות או הערות, אנא צור קשר עם [email protected]

מבוא ל- GIS באמצעות ArcMap

מעוניין ללמוד את היסודות של מערכות מידע גיאוגרפיות (GIS) באמצעות ESRI ArcMap? סדנה זו מכסה מושגי היכרות של GIS כולל האופן שבו GIS עובד, מי משתמש ב- GIS וההבדל בין תוכנת GIS. ישנה פעילות מעשית הכוללת הוספה וסימבוליזציה של נתונים, הבנה ותשאול של טבלת התכונות ויצירת מוצר מפה סטטי סופי לפרסום עם כל רכיבי המפה הנדרשים. זמן כולל = 1.5 שעות.

נתוני סדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.

קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.

מבוא ל- GIS באמצעות QGIS

האם זה לא יהיה נהדר אם ArcMap היה פחות יקר, קוד פתוח ורב תכליתי יותר? לעולם אל תפחד, QGIS כאן! QGIS היא תוכנת קוד פתוח בחינם המאפשרת לך ליצור, לערוך, לדמיין, לנתח ולפרסם מידע גיאו-מרחבי בפלטפורמות Windows, Mac ו- Linux. סדנה זו תעסוק במושגי היכרות עם GIS באמצעות QGIS. בסדנת מבוא זו תלמד כיצד לסגנן שכבות, לבצע בחירות, להגדיר את ההקרנה וליצור הרכב מפה סופי ב- QGIS.

נתוני הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים ב- tהקישור שלו.

מבוא למיפוי אתרים באמצעות ArcGIS Online

בימינו היום, מפות נייר סטטיות יכולות להביא אותך רק עד כאן. מפות אינטרנט מקוונות מאפשרות לצופים לעסוק בנתונים מרחביים באופן אינטראקטיבי, מה שמאפשר ניתוח מעמיק וסיפור סיפורים. בסדנת היכרות זו נלמד כיצד להשתמש ב- ArcGIS Online כדי להוסיף שכבות למפה, לעצב את המפה, להגדיר חלונות קופצים כדי להפוך את תכונות המפה שלך לאינפורמטיביות, ולהציג את המפה שלך במראה מוגמר וחוויית משתמש נחמדה לנייד. יישומים או הטמעה באתרים. .

נתוני סדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.

מפות סיפור: לא המצגת הממוצעת שלך

נמאס לך להשתמש רק ב- PowerPoint לביצוע מצגות? מפות סיפורי Esri הן יישומי אינטרנט המאפשרים למחברים לשלב מפות אינטראקטיביות יפות עם טקסט נרטיבי, תמונות מרשימות ומולטימדיה כולל קטעי וידאו. הרשים את הפרופסורים, הבוסים או החברים שלך ביישומי אינטרנט אטרקטיביים וקלים לשימוש תוך כדי החייאת הסיפור שלך לחיים. ניתן להטמיע מפות סיפור בדפי אינטרנט או להתקיים כאפליקציה עצמאית ולהעלות באמת את משחק המצגת שלך!

קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בכתובת הקישור הזה.

מבוא עדין ל- R.

סדנה זו נועדה להתחיל אתכם בשפת התכנות הסטטיסטית R. אנו מספקים סקירה כללית של שפת ה- R יחד עם ממשק RStudio. במהלך ההפעלה, נציג ייבוא ​​נתונים, ביצוע סטטיסטיקות תיאוריות, ויצירת ויזואליזציות פשוטות כדי להכיר את העבודה ב- R. סדנה זו מתאימה למי שלא עבד בעבר עם R/RStudio. לא נדרש ניסיון סטטיסטי קודם כל בפגישה זו.

קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.

קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.

חבק את קובץ ה- do: יסודות STATA

סדנה זו נועדה להכיר את הסטאטה. אנו מספקים סקירה כללית של ממשק ה- Stata והפונקציות הבסיסיות. במהלך ההפעלה, אנו מציגים כמה פקודות סטטיסטיות תיאוריות ופקודות קידוד מחדש שיעזרו לך להכיר את תחביר הסטאטה. סדנה זו מתאימה למי שלא עבד עם סטאטה בעבר או למי שמחפש מפגש רענון.

קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.


קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.

ביטול נעילת נתונים איכותיים באמצעות NVivo

למד לארגן, לקודד ולפרש באופן שיטתי נתונים איכותיים - נתונים שהם מילים, תמונות, טקסטים, וידיאו ועוד באמצעות NVivo.

קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.

קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.

ויזואליזציית נתונים וטאבלו amp

תרשימים, גרפים, מפות ואינפוגרפיקה הם דרך מצוינת לתקשר מחקרים, אך לא כל ההדמיות נוצרות שוות. בסדנה זו נדבר על הדרכים בהן ניתן ליצור ויזואליזציות אמיתיות ויעילות ונבחן סדרה של דוגמאות בכדי לראות כיצד ויזואליזציות יכולות להשתבש נורא. כמו כן, נתחיל לעבוד עם Tableau לביצוע ויזואליזציות אטרקטיביות.

קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.


קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.

גרידת אתרים ו- NLTK

קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.

קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.

מבוא קצר לסטטיסטיקה

קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.

קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.

תכנות בפייתון

קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.

קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.

מדעי הנתונים 101


קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.

סטטיסטיקה ב- R: ניתוח סקר רמה בינונית


קוד הסדנה, שקופיות וחומרים מסופקים בקישור זה.


מעורבות עובדים בזמן הפרעות

שביעות רצון העובדים בארה"ב היא הגבוהה ביותר שהייתה מזה 10 שנים. על פי האגודה לניהול משאבי אנוש (SHRM), "88% מהעובדים בארה"ב דיווחו שהם מרוצים מעבודתם באופן כללי, כאשר 37% דיווחו שהם מרוצים מאוד ו -51% דיווחו שהם מרוצים במידה מסוימת". ישנם גורמים רבים העוסקים במעורבות העובדים, אך אחת הסיבות שהמספרים האלה עשויים להיות כה גבוהים היא הכלכלה המקומית היציבה יחסית. ארגונים הצליחו להציג מחדש הטבות שהופסקו בתקופות כלכליות קשות יותר, ולאפשר הטבות כגון לוחות זמנים גמישים ועבודה מרחוק שאולי לא הייתה זמינה קודם לכן.

כלכלת ארה"ב אמנם נשארה יציבה ברובה, אך מדינות אחרות חוות סערה כלכלית, כך שתרצה להתייחס לעולמות מקיפות יותר של שביעות רצון העובדים שלך. המגוון של כוח העבודה שלך - דור, גיאוגרפי ותרבותי - יכול להפוך את שביעות הרצון לאתגר מורכב יותר מאי פעם.

ארגונים מזועזעים בעת מיזוג, פירוק או ארגון מחדש, וכל אותם גורמים משפיעים על מידת מעורבותם ונאמנותם של עובדיהם. אז איך מודדים ומטפלים במעורבות העובדים בזמן הפרעות?

זיהוי מה שומר על מעורבות גבוהה

קשה לשתף את הצוות שלך אם אינך יודע מה מניע אותם, וזה יכול להשתנות בהתאם לדמוגרפיה של העובדים שלך, לסוג הענף ולגודל הארגון שלך. כלי מחקר ותוכנה המעניקים לך גישה לנתונים ולאמות מידה לגבי מעורבות עובדים יכולים לעזור לך לזהות מה מחייב את העובדים להיות אנשי צוות פעילים ומסורים. על ידי חיבור מידע אודות הארגון שלך, תגלה את מנהלי ההתקנים המרכזיים ואת הפתרונות המומלצים לענות על צרכי הצוות שלך כדי לשמור על מעורבות העובדים בראש סדר העדיפויות שלך.

על פי דלויט, 22 אחוז מאנשי מקצוע בתחום משאבי האנוש אמרו כי לארגונים שלהם יש תוכנית גרועה למדידה ולשיפור מעורבות או ללא תוכנית כלל. כאשר עסק חווה הפרעה מכל סוג שהוא - בין אם מדובר במנכ"ל המתפטר, מכירה או מוצר שנכשל - מערכות חייבות להיות קיימות כדי להמשיך ולזוז. כלי מחקר מאפשרים למנהיגי משאבי אנוש לזהות אילו גורמים משפיעים ביותר על עובדיהם, אך מאבק ההתקשרות אינו מסתיים בכך.

ככל שהזמן עובר, העובדים שלך מזדקנים, צוות חדש עולה למשרד והחברה שלך צומחת, מקטינה או חבילות - כל אלה משפיעים על מעורבות. סקרים עוזרים לעסקים לתת מענה לצרכים ולרצונות הנוכחיים של הצוות שלהם, אך שיטות אלה יעילות בהרבה כאשר הן נמדדות מול מדדים. על ידי שילוב תוכנת מדידת מעורבות עובדים במערכות HCM הקיימות שלך, תוכל להיות מסוגל לנתח באופן מלא יותר את נתוני העובדים ולקבוע מדדים, כגון סולמות פיצויים וניצול הטבות, להנחיית קבלת החלטות עתידיות.

תקשורת בזמן הפרעה

ברגע שאתה יודע מה מניע עובדים, שמור על קווי התקשורת פתוחים כדי למנוע לאבד את האמון שלהם. כאשר משהו משבש את התהליכים שלך - כגון שינויים בתאימות הבריאות המשפיעים על משכורות והטבות של עובדים - תקשורת שומרת על העובדים שלך רגועים ובטוחים בידיעה שאתה מגן על טובתם.

תקשורת מוצלחת כרוכה בשקיפות רבה ככל האפשר בשלב המוקדם ביותר האפשרי. אל תתנו לצוות שלכם לנחש או לתת לשמועות להגביר את הפחדים. בהיותו שקוף ככל האפשר, הארגון שלך שומר על השליטה ומעסיק את העובדים. לאחר הפצת כל המידע, קבע פגישות בקבוצות המשך, סדרת שאלות ותשובות כתובות ותייעד מישהו לשאול שאלות.

דו"ח מכון המחקר של ADP, התפתחות העבודה: האופי המשתנה של מקום העבודה הגלובלי, מצביע על כך שמדיה חברתית תהפוך לשיטת שיתוף הפעולה המועדפת על ארגונים בעתיד. לכן, במקום פשוט לדחוף מידע לעובדים שלך, עודד אותם להתחבר אחד לשני באופן מקוון על ידי מינוף הפלטפורמות הפנימיות הקיימות שלך או הצגת מערכות תקשורת חדשות.

טיפול במעורבות במהלך מכירה

במהלך פירוק, שקול כיצד אתה מציג מידע לעובדים שלך. המעסיקים צריכים להיות מאוד ברורים לגבי מה תכלול חבילת פיצויים.

עבור ארגונים גדולים, לעתים קרובות נדרשת הודעה מוקדמת על פיטורים. יש להציג תיעוד על כל חבילות הפיצויים, הודעות על מבני תשלום קצבאות ותאריכים של משכורות סופיות בחבילה מאורגנת לעובדים שיעזבו את המשרד עקב פירושה. בנוסף, אם הארגון שלך פועל הן בארה"ב והן מחוצה לה, יש לשקול ולתת אחריות מלאה על התקנות והדרישות השונות בכל מדינה. תוכל גם להציע תמריצים לאנשים שנותרו מועסקים במהלך הפסקת עסק, ללא קשר אם הם יעברו לאחר תהליך המכירה או יישארו עובדים פעילים לאחר השלמת המעבר.

העובדים שלך הם ההשקעות היקרות ביותר שלך. על ידי הבנת היתרונות וההטבות שמניעים אותם לעסוק ומתקשרים לשינויים באופן שקוף ובזמן, לא משנה כמה רוחות השינוי נושבות, אתה אמור להיות מסוגל להשאיר את הארגון שלך בכיוון הנכון.


מנהלי התוכנית Epic חולקים טיפים לאופטימיזציה בתקופות משבר

המגיפה אילצה את כל אנשי מקצוע בתחום הבריאות לפעול במהירות ולשנות את תהליכי העבודה, ומנהיגי ה- EHR של בית החולים אינם יוצאי דופן.

כאן, חמישה מנהלים המובילים את תוכניות התיעוד הרפואי האלקטרוני של בתי החולים שלהם חולקים אסטרטגיות מפתח לאופטימיזציה מוצלחת של הפעולות בזמן חירום ודנים כיצד הם שמרו על ההצלחה במהלך המגיפה:

הערת העורך: התגובות נערכו קלות מבחינת הבהירות והאורך.

קים מנדז, EdD, RN, קצין מידע ראשי, NYC בריאות + בתי חולים: מנקודת מבט של טכנולוגיית מידע, אסטרטגיות מפתח שתמכו באופטימיזציה של הפעולות במהלך התגובה החריפה ל- COVID-19 כללו את הדברים הבאים: גישה בזמן אמת לנתונים קליניים ותפעוליים המתפתחים לתמיכה בקבוצות החלטות קריטיות מיוחדות של צוותי משימה IT כדי להיות ב מוכן לקלוט, לתעדף וליישם שינויים מהירים ב- EMR וביישומים אחרים, כמו גם פריסה טכנולוגית ישירה לתמיכה בצרכים קליניים ויעילות ולהעזר תהליכים יעילים ווירטואליים על הסיפון ולספק הכשרה בזמן אמת של צוות משלים זמני להבטיח יכולת תשתית וגמישות. לתמוך באפשרויות טיפוליות וירטואליות מגוברות בטלוויזיה, באשפוז ובאמבולטציה ובדרכים וירטואליות לתקשורת בין מטופל למשפחה ולשמור על תקשורת מקיפה ויוזמת, הן

פנימית וחיצונית, לשמירה על מודעות, שקיפות ואמון מספקים ניטור מתמשך כדי להבטיח שסביבות ה- IT יישארו בטוחות, מאובטחות ואמינות, שומרות על תיאבון לחדשנות ויצירתיות ולומדות מכל ניסיון ויש להן תהליך פעיל לשיפור מתמיד.

היכולת למנף תיעוד רפואי אלקטרוני כלכלי היה בעל תפקיד מרכזי בתגובת COVID-19 שלנו. הודות למערכת מאוחדת זו, שמרנו על חלון בזמן אמת ליכולת מיטת המטופל והיכולת לענות על דרישת העליות בצורה אסטרטגית ומתואמת. החזקת EMR לעסקים גם אפשרה לנו להרחיב במהירות את יכולת המיטה שלנו לטיפול חירום ביותר מ -90 אחוזים, כמו גם להעלות על הסיפון ולחבר אתרי טיפול זמניים ושטחיים זמניים, דבר שמבטל את הצורך באפשרויות השבתה ו/או תיעוד נייר.

אתרי הטיפול והתחום החלופיים קיבלו גישה ל- EMR שלנו באמצעות טכנולוגיית גישה מרחוק מאובטחת באמצעות תשתית שולחן עבודה וירטואלית, המספקת קלות וגמישות בשימוש. פיתחנו קבוצות חדשות של צוותי משימה מיוחדים להגיב במהירות לדרישות קליניות ותפעוליות בעלות עדיפות גבוהה הקשורות ל- COVID-19 תוך שמירה על תקני הליבה וממשל הליבה. בנוסף, עם EMR ארגוני מיושם היטב אפשר להקל על הכניסה והכשרה של למעלה מ -8,000 אנשי צוות משלימים חדשים ותמך בשילוב מכשירים ביו-רפואיים חיוניים לשיפור ניטור המטופלים הריכוזי. הארגון אימץ פונקציונליות ומודולים חדשים ועכשוויים של Epic EMR כדי להגדיל את אפשרויות הטיפול הווירטואלי (למשל Epic MyChart) ולהפחית את מחסומי הטיפול באמצעות Epic Care Everywhere לשאילתות וגישה לרשומות מטופלים ממערכות בריאות אחרות בניו יורק כדי להבטיח חולה בטוח ואיכותי. לְטַפֵּל.

ג'נט תומפסון, מנהלת שירותי יישומי מערכות מידע, Prisma Health (Columbia, S.C.): יישורו של פריזמה בריאות סביב מטרה משותפת והשקעה ביצירה ותחזוקה של צוות מענה חירום לניהול חירום, הכולל את כל המשאבים הדרושים, הוא המפתח להיענות בזמן במקרה חירום ובמיוחד מגיפה בריאותית. חיוני שכל משאבי המפתח יעריכו ויכללו. בסביבות החריפות, הפוסט אקוטיות והאמבולטוריות של היום, השתתפות בטכנולוגיות המידע היא המפתח. השימוש ב- EMR הארגוני שלנו, Epic, אומר שמשאבי [שירותי IT] הם חלק מהצוות כדי לסייע ביישום פונקציות תמיכה בחירום. הכל החל מהקמת מיקומי Drive-Thru ובדיקות קהילתיות, לממשקי מעבדה, בניית מחלקות, שינויים בחיוב ותיעוד לא יכולים לקרות ללא משאבי ITS המתאימים. הכרחי שיש לו ידע קליני בתוך סביבת ה- ITS שמבין את תהליכי העבודה והמינוחים ויכול לנסח את הצרכים למשאבי ה- ITS המתאימים. ITS חייבת להישאר זמינה ולהיענות לצרכים דחופים ומתעוררים שלפעמים אינם מתאימים לתהליכים העסקיים הרגילים שלנו.

המפתחות של Prisma Health להצלחת ITS ולתוכנית Epic שלנו במהלך החודשים האחרונים נחו הן ל- ITS והן לתפעול. קלט ה- ITS שלנו הצליח בגלל החלטת מנהיגות ITS לקבל אדם נקודתי אחד שישתתף בפיקוד האירוע ולתאם ולעקוב אחר כל תגובות ITS הדרושות. במקרה שלנו, בגלל היקף הגיאוגרפיה שלנו, הייתה לנו נקודת הקשר הייחודית הזו בכל אחד משני מרכזי הפיקוד על האירוע שלנו. לכל נציג ITS היה גם ניסיון קליני, מה שמוסיף נדבך נוסף לתגובתנו המוצלחת.

לא נתנו לנו את הפנאי של תכנון הפרויקטים ולוחות הזמנים הרגילים של ITS, אך עדיין שמרנו על העבודה האיכותית שתמיד אנו עושים. דוגמה מושלמת לכך הייתה יישומי הביקור הווירטואלי שלנו. היה לנו ציר זמן וכבר היו לנו טייסים, אבל הצלחנו להפוך אותו תוך ימים, לא חודשים, ולספק את הקשר מרחוק הדרוש לנו להמשך הטיפול בחולה. השתמשנו בפלטפורמת Epic MyChart שלנו לשם כך ואמצעים רבים אחרים לתקשורת והסברה למטופלים.

בובי בירן, MD, קצינת המידע הראשית, עו"ד אורורה בריאות (דאונרס גרוב, אילינוי ומילווקי): אני חושב שהדבר החשוב ביותר היה שלקחנו מנהיגים ממש טובים ונתנו להם אחריות חדשה הקשורה ל- COVID שאולי לא הייתה חלק מעבודות היום שלהם-כמו תכנון נחשולים, בדיקות ניידות וכו '. מנהיגים אלה מסוגלים לזהות במהירות הכל זה צריך להיעשות ולחבר את כל הצוותים השונים כדי להשיג את המטרה. שיתוף פעולה של מנהיגים אלה עם תהליכי תקשורת מצוינים אפשר לארגון לנוע במהירות ובאחדות. היה לנו אתר "מקור האמת" לכל הודעות, מדיניות ותקשורת. התקיימה תקשורת שגרתית, מתאימה וממוקדת לקבוצות שונות בארגון. הקצב היומי שלנו של פגישות קצרות ותכופות עם אחריות ברורה פתר נושאים במהירות רבה והפיץ מידע ביעילות.

הצלחנו לאסוף מקורות נתונים רבים ושונים מהר מאוד על מנת לקבל תמונה של מצב COVID. זה כלל מידע מארבעה EMR שונים, נתוני שרשרת האספקה, נתוני מעבדה ונתוני ניצול ציוד ומיטה על פני 27 בתי חולים ומאות מיקומים אמבולטוריים. לאחר מכן הצלחנו לקחת נתונים אלה וליישם מודלים מנבאים על מנת לאפשר תכנון קיבולת צופה פני עתיד עבור עליות COVID.

היינו באמצע ההטמעה האפית שלנו באילינוי כשנגיף הקורונה הגיע, ולכן עיכבנו את הופעת החיות המתוכננת ביוני, שנקבעה כעת לאוקטובר. ניסיון הניהול באמצעות COVID על מספר EMR חיזק את המחויבות שלנו לרישום המטופל היחיד. השתמשנו בכלי Epic בכבדות: להתראה על מטופלים בסיכון, על הקלות בהזמנת בדיקות וטיפול ועל ניתוח נתונים ואגרגציות. השתמשנו במיוחד בכמה מכלי חקר הנתונים הקדמיים של Epic כמו Slicer-Dicer כדי לזהות מגמות ודפוסים מוקדמים. סוג זה של "בקצות אצבעותיך" חיפוש נתונים היה לא יסולא בפז מכיוון שפעילות הנגיף התפתחה במהירות.

שרי בוקסטון, BSN, RN, מנהלת שירותי כירורגיה ראשיים ומנהלת התכנית Epic, אורלנדו (פלורידה) בריאות: לצורך יישום Epic שלנו, החשיבות של המשך זרימת העבודה שלנו הייתה חיונית כדי להישאר במסלול עם ציר הזמן שלנו. היינו בתחילת שלב הבדיקות המשולבות כשהמגיפה החלה. זה היה מאתגר במיוחד מכיוון שכל הצוות נאלץ לעבור לעבוד כמעט מהבית, כולל צוותי הבדיקה. הדבר נעשה בצורה חדשנית ושינוי, כאשר חברי הצוות הסתובבו ממתודולוגיות ותהליכי בדיקה משולבים באתר, באופן אישי, תוך שיתוף פעולה אישי לעבודה וירטואלית ולא לפספס פעימה. ולמעשה, אימוץ הצוותים של המתודולוגיה והכלים הווירטואליים שיפר את הפרודוקטיביות ותוצאות הבדיקות. זה הפתיע את כולם לטובה, כולל שותפינו המנוסים של Epic ו- Accenture.

בנוסף ליישום תוכניות הבדיקות הווירטואליות, הסתובבנו גם בעיצוב מחדש של תוכנית הדרכה נרחבת שהייתה בשלבי פיתוח אחרונים להכשרת יותר מ -30,000 חברי צוות ורופאים. זה כעת מוצק כדי לספק דגם היברידי לאימון מתכנן שידור חי שיתחיל מאוחר יותר השנה. השימוש ביכולות האימון וגם בציר הבדיקות הוא השימוש ביכולות Microsoft Teams. התאמנו במהירות וייעלנו את השימוש בכלי זה שאפשר לנו לשמור על קשר עם פעולות ולשתף פעולה עם חברים אחרים בצוותי ההטמעה שלנו ברחבי אורלנדו בריאות, אפי ואקסנטור לפי הצורך בתקופות מאתגרות אלה.

דארבי דניס, RN, סגן נשיא למערכות קליניות ואינפורמטיקה, מתודיסט יוסטון: אסטרטגיות המפתח שלנו במהלך הגל הראשון של המגיפה התמקדו בבטיחות המטופל והצוות. הגדלנו פתרונות וירטואליים לחולים ולרופאים וסיפקנו כלים ניידים לצוות קריטי. זה עזר לנו להתמקד בגישות הטובות ביותר לייעול הטיפול.

פרסנו במהירות שיפורים לתמיכה ביעילות זרימת העבודה של רופאים שגם שמרו עליהם. לדוגמה, עברנו מכ- 100 ביקורי וידאו בחודש ל -10,000 ביקורי וידאו בשבוע באמצעות MyChart. הצורך בפגישות וירטואליות עם מטופלים עזר באימוץ מהיר והגן הן על המטופלים והן על הצוות שלנו. כמו כן הרחבנו את יכולות הווידיאו באמצעות עיגול וירטואלי באשפוז לרופאים, מה שמצמצם את החשיפה ל- COVID. יוזמת היחידה לטיפול נמרץ וירטואלי שלנו הואצה והורחבה, ומאפשרת ניטור מרחוק של המטופלים החולים ביותר שלנו.

הצלחנו לייעל את כלי התיעוד הקליני בתוך Epic כדי לסייע לרופאים לתעד במהירות הערכות וטיפול. כמו כן עדכנו את Epic כדי להקל על הרופאים שלנו למצוא מידע קריטי על חולי COVID וחולי שאינם COVID. האחיות וה- IT שיתפו פעולה ביצירת כלים לתיעוד אסונות, אשר ייעלו את לכידת מידע מפתח על COVID וסיפקו מסגרת לאופטימיזציה של תיעוד יומי לאחר המגיפה. ערכות הזמנות אפיות שונו במהירות כדי לענות על הצרכים הייחודיים ל- COVID, וערכות הזמנות חדשות שלא היו קיימות לפני COVID נפרסו במהירות.

כמו כן הסלמנו והרחיבנו את הפצת הכלים הניידים ברחבי המערכת שלנו. יצרנו מודלים הדרכה ותמיכה וירטואליים, אשר ייעלו את ההשקה בכל שמונת הקמפוסים תוך צמצום החשיפה לצוות ה- IT. זירזנו את השקת Epic Rover. הפעלנו את תכונת הצ'אט המאובטח בתוך Epic כדי שהרופאים והרופאים שלנו יוכלו לתקשר טוב יותר זה עם זה. כעת אנו חולקים יותר מ -30,000 צ'אטים בשבוע.

בנוסף, הרחבנו את דיווחי Epic והצעות ה- BI שלנו על ידי יצירה ופריסה מהירה של מרכזי מחוונים למנהלים ולרופאים כדי לתמוך בקבלת החלטות ולעקוב אחר חולי ה- COVID שלנו ביעילות רבה יותר. זה כלל פונקציונליות לאוטומציה של מצב ההדבקה כאשר הוראות בדיקות ה- COVID מסומנות. בעלי התוצאות החיוביות מסומנים באופן אוטומטי. עשינו יישום מהיר של כמה תכונות מודול בקרת זיהום כולל תכונות מעקב אחר מגע. זה מספק סיכומים של מטופלים, רופאים וצוותים אחרים שבאו במגע עם מטופל או מטפל נגוע כדי לזהות במהירות את אלו שנחשפו.

שיעורי אימון חדשים לעובדים הוסבו במהירות לאירועי למידה וירטואליים. בנוסף, נוצר אימון צף מהיר כדי לחנך במהירות צף למשימות חדשות.


הישג משמעותי

מחוז פיירפקס תוכנית אבטחת הדוא"ל של הדור הבא של פיירפקס

כממשלת מחוז המשרתת כ -1.5 מיליון אזרחים, מוטלת עלינו האחריות הגדולה ביותר להגן על רווחת האזרחים, העובדים והמנהלים בכל הנוגע לנתונים שלהם. פיירפקס היא גם ביתם של כמה חברות Fortune 500 וקבלני ממשלה גדולים. אנו מגנים על נתוני עסקים, אזרחים ועובדים בנוגע למיסים, מידע אישי רגיש, אישורי עסקים, קרקעות, תשתיות קריטיות, שירותי בריאות ואנוש ובטיחות הציבור. תוכנית אבטחת הדוא"ל של מחוז פיירפקס היא חלק מהתוכנית המרכזית לאבטחת סייבר. דוא"ל הוא וקטור האיום מספר אחת המשמש את פושעי הסייבר. מרבית תקריות האבטחה מקורן בדיוג חנית, תוכנות זדוניות, תוכנת כופר וספאם המבוצעות על ידי קהילת המשתמשים. הונאת דוא"ל, מגמות הונאת זהות, פשרות דוא"ל עסקי (BEC) גם הן בעלות עלייה. מחוז פיירפקס יישמה תוכנית מצליחה תוך ניצול פתרונות ושיטות אבטחה אוטומטיות לדוא"ל.

מחוז מונטגומרי לוח מחוונים לאבטחת Power BI

מחוז מונטגומרי, מרילנד, המחלקה לשירותי הטכנולוגיה (DTS) יישמה פתרון מודיעין עסקי (BI) לשיפור המודעות הביטחונית בכל מחלקות המחוזות, כדי לאפשר למחלקות להגיב מהר יותר לפגיעות קריטיות של המערכת, ולתת מענה יעיל יותר לצפיפות של פגיעות בדרגת חומרה גבוהה הדורשות תיקון.

המטרות המיושמות של תוכנית זו כוללות:

  • צמצום פגיעות אבטחת שרת הארגונים ב- Enterprise ביותר מ -50% בשנה אחת
  • איחד מידע רלוונטי ממקורות נתונים מרובים ללוח מחוונים יחיד
  • ייצור אוטומטי של לוח המחוונים של אבטחת BI עם מידע עקבי וניתן לפעולה לכל מחלקות המחוזות
  • חלוקת עבודה שבועית אוטומטית לצוות שרת DTS

מערכת נשימה

מערכת הנשימה מורכבת מסדרה של איברים חלל האף, הלוע, הגרון, קנה הנשימה, הסימפונות, הסימפונות והריאות (alveoli). חלל האף והלוע נקראים יחד מערכת הנשימה העליונה, ואילו שאר האיברים מהווים את מערכת הנשימה התחתונה.

תרשים מערכת הנשימה.

איברי מערכת הנשימה, למעט האלוואולי, מתפקדים להוביל אוויר לריאות בעזרת שרירי הנשימה (בעיקר הסרעפת והשרירים הבין -צלעיים).

ברגע שאוויר נמצא בריאות הוא נכנס לאלוואולי (אתר חילופי הגזים) ומתקשר עם הדם המועבר על ידי מחזור הדם הריאתי. כאן מסירים פחמן דו חמצני מהדם וחוזר אליו חמצן. לפיכך תפקיד מערכת הנשימה העיקרית הוא הכנסת חמצן לגוף והוצאת פחמן דו חמצני.

חיזק את הידע שלך על מערכת הנשימה בעזרת תוכן זה שהכנו עבורך.


סיכום

בפוסט זה דנו בשלבים המתוארים בארכיטקטורת הפניה לבניית נהיגה אוטונומית ו- ADAS Data על AWS. אנו מקווים שמצאתם את זה מעניין ומועיל ומזמינים את הערותיכם על הארכיטקטורה.

כמו כן, עיין בגיליון הרכב של המגזין החודשי AWS אדריכלות.

Field Notes מספקת הדרכה טכנית מעשית של אדריכלים, יועצים ומנהלי חשבונות טכניים של AWS Solutions, בהתבסס על ניסיונם בתחום פתרון בעיות עסקיות בעולם האמיתי ללקוחות.

ג'ונג'י טאנג

ג'ונג'י הוא יועץ ראשי ב- AWS Professional Services. כמוביל טכני עולמי, הוא עומד בראש קהילת נתונים גדולים של יועצי שירותים מקצועיים של AWS כדי לפתח אסטרטגיות נתונים ולבנות מומחיות מצטברת בניתוח נתונים על פני אנכיים.

דין פיליפס

דין הוא המוביל הטכני בעולם לרכב בשירותי האינטרנט של אמזון. כמנהל טכני ואסטרטג, דין מוביל קהילה של אדריכלי פתרונות רכב המיישמים בינה מלאכותית, למידת מכונות וטכנולוגיות אינטרנט של דברים לבניית ניידות מחוברת, רכב אוטונומי ופתרונות חכמים חכמים עם לקוחותיהם.


91120 GIS וחישה מרחוק

אַזהָרָה: המידע בדף זה מהווה אינדיקציה. מתווה הנושא לפגישה מסוימת, מיקום ואופן ההצעה הוא המקור הסמכותי לכל המידע על הנושא לאותה הצעה. סביר להניח שהטקסטים הנדרשים, הטקסטים המומלצים והפניות בפרט ישתנו. לסטודנטים יינתן מתווה נושא לאחר שנרשמו לנושא.

מידע על מדריך הנושא עד 2021 זמין בארכיון.

UTS: מדע: מדעי החיים
נקודות זיכוי: 6 עותקים
סוג התוצאה: ציון וציונים

דרישות: 72 נקודות זכות של לימודים שהושלמו ב- spk (ים): C09072 תואר ראשון בהנדסה (הצטיינות) תואר ראשון במדעים או 72 נקודות זכות של לימודים שהושלמו ב- spk: C09073 תואר ראשון בהנדסה (הצטיינות) תואר ראשון במדעים תעודה מקצועית הנדסה מקצועית או 72 נקודות זכות של לימודי הושלמה ב- spk (ים): C10073 תואר ראשון בהנדסה תואר ראשון במדעים או 72 נקודות זכות של לימודי spc (ים): C10074 תואר ראשון בהנדסה תואר ראשון בהנדסת תעודה או 72 אשראי נקודות לימודים שהושלמו ב- spk (ים): C10126 תואר ראשון במדעים תואר ראשון במשפטים או 72 נקודות זכות של לימודים שהסתיימו ב- spk (ים): C10162 תואר ראשון במדעי עסקים או 72 נקודות זכות של לימודים שהסתיימו ב- spk (s): C10223 תואר ראשון בביולוגיה סביבתית או 72 נקודות זכות של לימודים שהושלמו ב- spk (ים): C10227 תואר ראשון בזיהוי פלילי סביבתי או 72 נקודות זכות של לימודים שהושלמו ב- spk (s): C10228 תואר ראשון בביולוגיה ימית או 72 נקודות זכות של השלמות לימודי spk (ים): C10242 תואר ראשון במדעים או 72 נקודות זכות של לימודים שהושלמו ב- spk: C10243 תואר ראשון במדעים תואר ראשון בלימודי בינלאומיים או 72 נקודות זכות של לימודים במחקר ב- spk (s): C10330 תואר ראשון במדעים תואר ראשון במודיעין יצירתי וחדשנות או 72 נקודות זכות של לימודי תואר ראשון במדעי הספרות: C10347 תואר ראשון במדעים מתקדמים או 72 נקודות זכות של לימודי תואר ראשון במדעים: C09085 תואר ראשון במדעים במשפטים (הצטיינות) או 72 נקודות זכות נקודות לימוד שהושלמו ב- spk (ים): C10399 תואר ראשון במדעים תואר ראשון בקיימות וסביבה או 72 נקודות זכות של לימודי spk (s): C10422 תואר ראשון במדעים בוגר שפות ותרבויות
דרישות אלה עשויות שלא לחול על סטודנטים בקורסים מסוימים. ראה תנאי גישה.

נושא זה חייב להיעשות בשנה האחרונה של קורס במסגרת בית הספר למדעי החיים או שהתלמידים חייבים להשיג לפחות 72 נקודות זכות של לימודי תואר ראשון שהושלמו.

היכרות בסיסית עם מושגים מתמטיים וסטטיסטיקה

תיאור

הבנת הנוף החדש של המדע שבו חוקרים ומנהלים סביבתיים וטבעיים עובדים עם טכנולוגיות גיאו -מרחביות היא יסוד לכל קריירה במדעי הסביבה. יותר ויותר מעסיקים של מדעני סביבה מחפשים עובדים בעלי כישורים גיאו -מרחביים החיוניים לניהול בר קיימא של מים, אנרגיה, זיהום, יערות, שטחים, אוקיינוסים והערכות של השפעות אנושיות על הסביבה.

נושא זה מספק לסטודנטים הבנה בסיסית בכלים וטכנולוגיות גיאו -מרחביות ויישומיהם במדעי הסביבה וניהול משאבים. מערכות מידע גיאוגרפיות (GIS), חישה מרחוק ועיבוד תמונות דיגיטאלי משמשות ומיושמות על אפיון נופים אקולוגיים, מערכות מים, מגוון ביולוגי, אירועי הפרעה ובריאות סביבתית. In the GIS stream, students learn one of the most widely used GIS software packages, ArcGIS, in industry and science. In the remote sensing stream, students learn the basic physical principles of satellite earth observation systems and process digital satellite images for environmental monitoring applications. Experience on how to input data obtained by remote sensing (as well as other sources) into a GIS is also gained. Students apply their geospatial knowledge in solving hypothetical and real natural resource and environmental management problems in Australia and internationally.

Subject learning objectives (SLOs)

Upon successful completion of this subject students should be able to:

Course intended learning outcomes (CILOs)

This subject also contributes specifically to the development of following course intended learning outcomes:

  • Apply: Illustrate the fundamental principles of biodiversity, ecosystem function, and the evolution of life on Earth. (1.1)
  • Apply: Demonstrate the application of research methods to design appropriate ecological field and laboratory studies to test scientific questions. (2.1)
  • Analyse: Investigate and critically evaluate scientific evidence and literature. (2.2)
  • Apply: Demonstrate proficient time management, personal organization, teamwork skills, data collection, laboratory skills, data handling, quantitative modelling, and computer literacy skills. (3.1)
  • Analyse: Select and use mathematical and statistical approaches to problem-solving and ethical decision-making for biological, ecological, and conservation purposes. (3.2)
  • Apply: Demonstrate the ability to reflect and make effective judgments about one's own work as a professional environmental scientist. (4.1)
  • Analyse: Evaluate and use appropriate technological and scientific skills to investigate ecological issues and use initiative to adapt to new situations. (4.2)
  • Analyse: Examine and articulate the role of environmental science within local, regional, and global settings. (5.2)
  • Synthesise: Use evidence-based approaches to actively engage with communities on complex issues around environmental science matching the structure and level of communication to the target audience. (5.3)

Contribution to the development of graduate attributes

This subject primarily addresses the following graduate attributes that the Faculty of Science at UTS aims to develop in students during their course.

1. Disciplinary knowledge

In this subject you will gain an understanding of geospatial sciences and analyses as applied to the characterisation of ecological systems and environmental phenomena in space and time. This will be achieved using geovisualisation techniques, mathematical and statistical descriptions, and geospatial tools (GIS, GPS, remote sensing, imaging sensors, and use of land cover, land use and socio-ecologic maps). You will learn about these topics and knowledge in the foundation lectures, readings, and practical assignments. Learning of these topics will be assessed through lecture assignments and practical-based quizzes.

2. Research, Inquiry and Critical Thinking

This subject will enable you to better understand the rapidly evolving field of geospatial technologies, and prepare you to draw connections across broad fields of knowledge and relate this knowledge to complex real-world situations. In this subject, you will be tasked to formulate questions, search appropriate GIS models, data and data visualisation tools, imaging sensors, and perform problem solving analyses in the context of geospatial science. An understanding of the scientific method of knowledge acquisition and appreciation of problems and benefits of using GIS and remote sensing to address and solve environmental problems will be obtained by critical examination of case studies and complex environmental questions. The process of formulating and successfully testing a scientific hypothesis is learned through the practice of guided practical exercises of increasing complexity. This aspect of the subject will be assessed through written mid-semester and final scientific reports.

3. Professional, Ethical and Social Responsibility

In this subject you will acquire a broad range of skills in the geospatial sciences, including computer skills in the use of GIS and image processing of remote sensing data. You will also be able to query and analyse geospatial data while developing computing, quantitative and graphical literacy skills. These skills will be assessed through the computer-based quizzes and lecture-based assignments as well as in the final written scientific report. Your training in manipulating geospatial datasets will provide you with an improved understanding of the vast array of environmental geospatial applications from evaluating environmental change, mitigating natural disasters, to investigation of the sustainability of land and freshwater resource practices. The ability to communicate complex geospatial information and findings through visual graphics to a lay audience will be assessed through the assignments and scientific written reports. You should be prepared to spend a significant amount of time for this subject as practising these skills is the only way to learn them. To become proficient in geospatial skills (GIS, remote sensing) is to actually often requires much &ldquotrial and error&rdquo work, which requires a high level of investment in time.

4. Reflection, Innovation, Creativity

In this subject you will be asked to reflect, integrate and synthesise newly acquired skills and knowledge, from both the labs and lectures, into your Final Scientific Report and to a lesser extent in some of your practical/lecture assignments. You will be asked how geospatial tools and knowledge can be applied to contemporary environmental problems and current news events. In the computer labs, you will be asked how the newly learnt skills can be extended, beyond the computer exercise, and applied to more complex and real-life environmental issues. The ability to reflect, synthesise and creatively propose geospatial solutions to the environment will be assessed in through the scientific written reports and practical assignments.

5. Communication

Good written communication is fundamental to any scientific career. Written skills are assessed with a project outline and proposal submitted as a mid-semester report (with instructor feedback provided) and one final scientific report. You will be assessed on your written skills and ability to scientifically describe, visually and graphically convey, interpret, synthesize, and discuss your geospatial layers of information and research results. This is assessed through the scientific written reports.

Teaching and learning strategies

This 6-credit point subject is offered as a set of lectures, self-directed pre-work computer activities, in-class discussions based on case studies, and computer practicals. These are supplemented with a recommended textbook and online reference reading materials, along with your own independent reading. As GIS is a computationally-intensive field, the computer work is the core learning component of this subject.

Each week, a short lecture or video (provided on Canvas) will provide you with theoretical background and case-study applications of the week&rsquos computer exercises. Watching and reflecting on the lecture and video material is essential preparation for each week&rsquos computer class, and will help you to understand the practical context of the exercises.

The computer classes are run in small class groups with an instructor who has practical expertise in GIS research. Full instructions and assistance are provided, and during the computer classes students will have opportunities to collaborate on some exercises to master the GIS software and analyses. These practicals enable you to be active in your learning as you practice using one of the leading GIS software packages commercially available to scientists, industry and government organisations. Completion of the exercises is assessed, and real-time feedback is available during the classes. Additionally, you are strongly encouraged to use the computer labs as often as possible outside of class time for independent or collaborative learning to go over the exercises and repeat procedures until you are confident that you can navigate the software, produce maps and analyse data without the support of the instructions in the hand-outs.

The major project for this subject will be completed outside of formal class time: developing your GIS skills with the group of 4&ndash5 students with whom you will complete your project is recommended.The collaborative research project is a key learning component of 91120. You will work closely with a small group of your peers to develop a workplace-realistic geospatial research proposal, including hypothesis formulation, locating data sets and determining appropriate analyses, with the option of running the analysis to produce a useable geospatial output product. You will work on the research project predominantly outside of class time, and may seek regular feedback, advice and assistance during the weekly computer classes and by email correspondence with the laboratory demonstrators.

You will find lecture hand-outs, data sets and detailed instructions for the computer practicals and additional material in Canvas and ESRI e-training. You are encouraged to ask questions and to contribute to class discussions during the practical classes and face-to-face lectures (if applicable). You are strongly encouraged to form study groups, to collaborate in finding information and answers to questions, and to maintain regular contact with the Subject Coordinator using email and Canvas resources.

Feedback on your work is offered throughout 91120, including face-to-face every week for the computer exercises (which start from the first week of semester, ensuring that you receive feedback early on in your GIS learning process), after the class software tests, and in written form for the major project.

Content (topics)

In this subject you will learn about basic concepts of geographical information systems (GIS), remote sensing, and image processing, including definitions, applications and software. The subject starts with basic fundamental geospatial principles under both GIS and remote sensing streams. Topics include spatial data analyses, logical construction of databases, topology, georeferencing, GIS spatial models, pattern recognition, physical principles of remote sensing, thermal, radar, lidar, optics, and digital image processing.

הערכה

Assessment task 1: Computer lab exercises/ quizzes

This assessment task contributes to the development of the following graduate attributes:

2. Research, Inquiry and Critical Thinking

3. Professional, Ethical and Social Responsibility

This assessment task addresses subject learning objective(s):

This assessment task contributes to the development of course intended learning outcome(s):

Correctness of answers Computer-skills acquired Soundness of interpretations and conclusions Accuracy of calculations, plots, and other presentation (this test is based on ArcGIS software).

Assessment task 2: Lecture Assignments

This assessment task contributes to the development of the following graduate attributes:

2. Research, Inquiry and Critical Thinking

3. Professional, Ethical and Social Responsibility

4. Reflection, Innovation, Creativity

This assessment task addresses subject learning objective(s):

This assessment task contributes to the development of course intended learning outcome(s):

Clarity of answers (English, spelling) Correctness of information reported Accuracy of calculations, maps, plots, and other graphics. Ability to ask and formulate questions appropriate to spatial data. Most exercises include a short discussion, where you will reflect on the assignment objectives, the nature of spatial data in a GIS and remote sensing context, and its benefits and usefulness to environmental problems and society.

Assessment task 3: Written Scientific Final Report

This assessment task contributes to the development of the following graduate attributes:

2. Research, Inquiry and Critical Thinking

3. Professional, Ethical and Social Responsibility

4. Reflection, Innovation, Creativity

This assessment task addresses subject learning objective(s):

This assessment task contributes to the development of course intended learning outcome(s):

The Scientific report is assessed at 60% for group effort and 40% based on individual contributions (as identified by the group, submitted as an individual written reflection along with the report).

The overall assessment is based on:

- Framing of geospatial data questions

- Incorporation of feedback provided in task 2 practical assignments

- appropriate use of data to answer questions and problem solve

- appropriateness of the analytical methods to answer the question

- accuracy of data and maps processed

- how well the results were interpreted and discussion associated in context of the questions posed and literature findings

- a demonstrated understanding of context and the ability to apply different tools to a given problem

- a demonstrated understanding of how GIS and remote sensing tools address the needs of society in context of the chosen topic

- organisation and clarity (English and spelling)

- adherence to guidelines and outline protocol (assessment rubric provided to students, along with exemplar reports).

Minimum requirements

As a minimum requirement to pass this subject, students must complete and submit ALL assessment tasks, obtain a mark equivalent to 40% of the maximum mark possible for the project reports, and achieve a total of no less than 50% for the subject.

As a practice-based subject, attendance at all practicals is a requirement. Practical attendance is assessed through submission of activity questions after each practical.

Required texts

  • Kennedy, M., 2006, Introducing Geographic Information Systems with ArcGIS: featuring GIS software from Environmental Systems Research Institute, Hoboken, J. Wiley, N.J.
  • Longley, P. 2005, Geographical information systems and science, 2nd edn, Wiley, Chichester.
  • Bolstad, P. 2012, GIS Fundamentals: A First Text on Geographic Information Systems, 4th edn, Eider Press, White Bear Lake, Minn.
  • Chuvieco, E. & Huete, A. 2010, Fundamentals of satellite remote sensing, CRC Press, Boca Raton.
  • Jensen, J. R. 2000, Remote sensing of the environment: an earth resource perspective, Upper Saddle River, Prentice Hall, N.J., London, Prentice-Hall International.
  • Short, N.M. 1999, Remote Sensing Tutorial, <http://www.fas.org/irp/imint/docs/rst/index.html> Availability - free from the web.

Earth Observation Textbooks (Volumes 1,2, 3), <https://www.eoa.org.au/earth-observation-textbooks> Availability - free from the web.

Recommended texts

  • Fazal, S. 2008, GIS basics,New Age International (P) Ltd., Publishers, New Delhi.
  • Map Projections: A Working Manual, 1987, Snyder, John P., USGS Professional Paper: 1395, <http://pubs.er.usgs.gov/publication/pp1395>
  • Geospatial Analysis - A comprehensive guide, http://www.spatialanalysisonline.com/
  • ArcGIS Online Tutorial http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help../index.html#/ArcGIS_tutorials/00v20000000t000000/
  • Hershey, Pa. 2013, Geographic information systems concepts, methodologies, tools, and applications, : IGI Global (701 E. Chocolate Avenue, Hershey, Pennsylvania, 17033, USA), ISBN 9781466620391 (ebook)
  • Konecny, G. 2003, Geoinformation remote sensing, photogrammetry and geographic information systems, Taylor & Francis, London, New York, ISBN 0585448035 (electronic bk.)
  • Van Sickle, J. 2004, Basic GIS coordinates, CRC Press, Boca Raton, Fla., ISBN 9780203491485 (e-book : PDF)
  • Kennedy, M. 2002, Global Positioning System and GIS an Introduction, CRC Press, London, ISBN 0203301064 (electronic bk.), 9780203301067 (electronic bk.)
  • An introduction to GIS applications, [London] : Teachers TV/UK Department of Education, 2010

הפניות

As provided on Canvas when appropriate.

משאבים אחרים

Computer ArcGIS self-training modules, known as ESRI Training, are provided through ESRI registration. Information and practice data available on Canvas and within ESRI Training.


Development of the Rangeland Production Monitoring Service could improve rangeland management

Matt Reeves recently conducted a podcast with Dr. Tip Hudson, author of the podcast series “The Art of The Range,” in partnership with Washington State University. In this podcast, Matt discusses the RPMS and other tools that will be useful for managers and producers alike.

Rangeland managers and livestock producers need timely and consistent tools that produce information to inform grazing strategies, risk management, and allotment management plans. In addition, National Forests are now in various stages of forest plan revisions which require assessments of current rangeland conditions and past vegetation performance in a clear, unbiased manner. On the ground monitoring is extremely expensive and difficult to employ consistently due to limited resources, limited trained staff, and shifting priorities. In response to this need, Matt Reeves, a Research Ecologist with the Rocky Mountain Research Station, worked in partnership with private industry to develop a new data service freely available to all stakeholders and managers.

גִישָׁה

The Rangeland Production Monitoring Service (RPMS) consists of two components. First, it includes a retrospective dataset with the objective of mapping and quantifying annual vegetation production of all 662 million acres of U.S. rangelands from 1984 to present. To create this dataset, we leveraged the Thematic Mapper data suite warehoused on the Google Earth Engine and generated Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The NDVI of an area shows the density of vegetation growing there, and is useful in determining the impact of drought or other events that may reduce or increase vegetation yield. These data were originally offered at a 30 meter spatial resolution (meaning that one pixel represented 30 meters), but to reduce processing constraints and file size (to greatly enhance download capability), the final product was re-sampled to 250 meters.

These data were converted to show annual production by processing them through the Rangeland Vegetation Simulator (RVS). The RVS is a simulation system that enables quantification of total annual production, standing carbon in shrubs, stems per acre, carbon and biomass in shrubs, 1, 10, 100, 1000 hour timelag fuels (timelag fuels, or dead fuel, are a way of classifying vegetation components by diameter), and species assemblages response to fire and herbivory. This new simulation program was used to calibrate the NDVI to annual production.

This unprecedented time series enables users of this service to quantify trends in vegetation production through time, evaluate inter-annual variability, and quantify recovery from drought and wildfire. Obtaining this type of information has long been the target of many producers and managers, so development of this innovative service is timely. It will aid efforts aimed at increasing resiliency and creating better grazing management strategies, which can improve economic and ecological resiliency alike.

The second component of the RPMS is a forage projection system that utilizes machine learning to process near real time climate and remote sensing data to estimate the magnitude and timing of annual production across all rangelands in the Northern Region of the USDA, US Forest Service (Region 1). This automated projection system operates between March and July of the growing season and is updated every 2 weeks. This timeframe allows for a new estimate of the total annual yield to be made in concert with an estimate of the timing of the peak of the growing season. To ensure full disclosure and transparency, we also offer a 95% prediction Interval about the estimate. These data are complementary to the GrassCast offered at: http://grasscast.agsci.colostate.edu/.

Product Overview

There are two main products from this project:

The first is a retrospective dataset from 1984 to 2019 and beyond (updated annually). The dataset includes data for the period from 1984 to present day, which enables estimates of production such as:

  • Trend of production through time
  • Minimum and maximum production values
  • Inter-annual variability (coefficient of variability)
  • Year of minimum (usually the driest year)

The second product is a forage and fuel projection system (near real time) that operates during the growing season. The projections are made each week and rely on daily precipitation data, drought information, and weekly remotely sensed data. There are 10 inter-related products (and 2 coming in the near future including standing dead material and surface Fire Behavior Fuel Model) now available for use and evaluation every week in the growing season including:

  • Forage and fuel yield estimate
  • Lower bound on forage and fuel estimate (Forage yield estimate – 95% prediction interval)
  • Upper bound on forage and fuel estimate (Forage yield estimate + 95% prediction interval)
  • Forage and fuel yield compared with long term average
  • Yield of annual herbaceous species
  • Yield of annual herbaceous species compared with the long term average
  • Peak of growing season estimate (Julian Day of year of peak)
  • Lower bound on peak of growing season (Peak estimate – 95% prediction interval)
  • Upper bound on peak of growing season (Peak estimate + 95% prediction interval)
  • Peak of growing season estimate compared with long term average

Each week, new projections are available through this portal hosted by the US Forest Service and this contains the calibrated projections currently available. Click here to download the latest projections.

Examples of Use

The RPMS uses data ranging from 1984 to present, which enables rangeland managers and producers to make estimates of annual rangeland production. There are many uses of these data for addressing wildlife habitat concerns, enterprise management, insurance underwriting, restoration planning, and allotment management planning, among other uses. For the in season production projections, fire planners and modelers can use this data to create information about expected fire behavior and what regions of the country are likely to need greater resources. Here, we provide three concrete examples of ways to use the RPMS retrospective data:

Example 1: Evaluating production trends across all USFS grazing allotments

In this example, four metrics have been produced from the RPMS across all grazing allotments in the western U.S.. The upper left shows inter-annual variability in vegetation production (as a percent of the 34 year mean). The upper right shows correlation through time. The lower left shows average production values (lbs ac -1 ) of vegetation on those areas. The lower right shows the least productive (usually the driest) year on record. As can be seen, one can create a strong understanding of conditions that are unfolding across all allotments in a matter of minutes using the RPMS, which is important information for improving allotment management strategies.

Example 2: Evaluating production on BLM lands: Identifying notable trends

In this example, by calculating trend, variability, least productive year and average production, we were able to quickly identify important trends unfolding across the extent of BLM rangelands. In this case, we can see the Cuate Canyon allotment has been losing production since 1984, with an estimated lower end of about 450 pounds per acre. As can be seen, climate variability can strongly impact the vegetation amount in an area.

Example 3: Quantifying impacts of drought in 2017 while characterizing range of variability and production trends on Ecological Sites of private ranchlands in Northern Arizona

In this final example, the RPMS was used to update Ecological Site information for a ranch in Northern Arizona. Again, with just a glance, the RPMS enables determination of which sites are undergoing the greatest amount of change. In addition, since the RPMS covers all 662 million acres of rangelands, it can also be used to compare between years, helping us to understand just how deep the drought impacts have been for a given region. For example, see the significant declines in eastern Montana in 2017. This was a very difficult time for producers and mangers throughout the regions where annual production fell between 40 to 97 percent compared with the 34 year average.

With data ranging from 1984 to present day, the RPMS has enabled estimates of annual rangeland production. These unique systems can be used by managers and producers as in the examples above, or for other purposes, including:


What is life like in this scenario?

Life in the lifelogging scenario has the potential to be simultaneously empowering and demoralizing, in the sense that the older generations may have some difficulty adjusting and a nostalgia for simpler, earlier times.

For lifelogging adopters, retention of past experiences will become functionally perfect, but recall and analysis of those experiences will only be as good as the web-based indexing and search software, which will constantly improve itself over the lifespan of the user. Even with minimal analytical capabilities, such systems would be of great value to experimental youth, to technology-inclined elderly (expect early uptake in Japan), to business people, to civil servants, and many others.

A perfect memory isn't necessarily an ideal, at least by current social standards. Human relationships are aided by the consensual misremembering of slights, allowing the sting of insults and personal offenses to fade over time. With easy access to records of past wrongs, &ldquoI forgot,&rdquo will be much less frequent, and some will find it impossible to "let bygones be bygones." On the positive side, new social accuracy will provide opportunities for individuals to more frequently admit their mistakes, and after some ego adjustment, help them be more tolerant and open to a change of mind and behavior. We see such learning on some (not all) blogs today, which are accurate text-based lifelogs of past arguments in social space.

David Brin makes this point well in ה Transparent Society, 1999, an introduction to the social changes we can expect in tomorrow&rsquos highly virtualized and publicly transparent society. Individuals in a democracy ultimately become nicer when their actions are available to social and self-observation, though not without a struggle. Behavior change is never an easy process.

Add network capability to this technology and life gets especially interesting. Unlike virtual worlds, lifelogging won&rsquot allow you to walk in another person's shoes, but it does allow you to look at the world through another person's eyes. Or multiple people's eyes: memories tagged for a particular time and place can call up similar recordings from others at the scene, giving an individual access to multiple perspectives on an event.

Potential applications of such capacity are legion: more accuracy in law enforcement, better education, training, counseling, self and social awareness, conflict resolution, etc. It is also a powerful example of sousveillance ("watching from below") to balance the surveillance (&ldquowatching from above&rdquo) ability of the modern state. Today, the WITNESS project's online portal offers global human rights activists a place to send images and video documenting abuses by powerful actors lifelogging technologies would make that possible for everyone.


Witness.org: Lifelogging circa 2007

Systems advanced enough to recognize objects, symbols and individual faces, visual AI tasks that many experts expect to be accurate enough for general use in ten to twenty years, will offer powerful new abilities not just to society but also to individuals. At a minimum, the software would be able to call up earlier interactions for quick review, or at the very least a name and context. If systems can be readily networked, the lifelogging gear could call up references from trusted friends and relatives, giving any one person access to the collective social memory of her personal network.

This has obvious implications for reputation networks. Inevitably, once it's possible to access networked memory references about someone or something, users will wish to share their opinions about their own experiences with the subject. As long as the reputation network focuses on products and services, the group ratings will differ little from today's collaborative product recommendation systems. As the network begins to apply to other people in noncommercial dimensions, however, questions will arise about liability for spreading harmful misinformation. New legal frameworks will likely ensue.

A leading technological trend over this time period will be the increasing ability of lifelogging systems to make meaningful connections between disparate "memories," both individual and collective. In its fullest expression, such technology may become not simply a backup memory, but a backup sub-conscious, offering powerful cognitive augmentation and advice by past example. Viewed from the biggest picture, when coupled with ongoing work on the development of artificial general intelligence, lifelogging becomes one of several valuable pathways to a greater integration of human and machine &ldquominds.&rdquo

We should conclude our final scenario with a major observation: the technologies in three of our four scenarios, mirror worlds, augmented reality, and lifelogging, will all strongly increase public transparency&mdashand with user consent, private transparency as well&mdashin coming years.

How far might we take this transparency trend? Will we come to regard the present, an era where people can go out in public without biometrics or electronic signatures that uniquely identify them to the network as a &ldquoWild West&rdquo of crime and lawlessness? The far future is hard to visualize, but we can imagine many socially attractive near- and longer-term transparency steps along the way.

Networked localizable weapons: A future lifelog development?

How likely is it, for example, that once they are sufficiently inexpensive and miniaturized, we will see laws mandating networks and lifelogs (eg., GPS-on-a-chip, feeding into a gun&rsquos &ldquoflight recorder&rdquo) to be installed on all our new small arms, weapons, explosives, and other mass lethal technologies (Inputs 8Aj)? Would societies that pioneer such networked and localizable weapons (NLWs) find they turn offensive technologies into defensive social assets, and are NLWs a particularly high-probability future for liberal democracies?


צפו בסרטון: Change Projection - Coordinate System in ArcMap (אוֹקְטוֹבֶּר 2021).