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Wie kann ich das Profildiagramm in ArcMap dazu bringen, bestimmte Punkte anzuzeigen?

Wie kann ich das Profildiagramm in ArcMap dazu bringen, bestimmte Punkte anzuzeigen?


Aktuell habe ich 2 Schichten:

1) DEM des bestehenden Geländes 2) Polygon im Vektorformat des zukünftigen Wasserrückhaltebeckens

Ich muss Querschnitte durch dieses Becken ziehen, um eventuelle Schnitt- und Füllberechnungen zu erhalten. Ich weiß bereits, wie man ein Profil des bestehenden Geländes basierend auf meinem DEM erstellt. Ich weiß jedoch nicht, wie ich die Profilkurve die Ausdehnung (oder zumindest Start- und Endpunkte) des Beckens im Diagramm anzeigen kann. Gibt es eine Möglichkeit, Vektordaten in ein von einem DEM gezeichnetes Profil zu integrieren? Oder soll die Profilkurve die spezifischen Punkte anzeigen, die die Start- und Endpunkte des Beckens sind?


Wenn ich Ihre Frage richtig verstehe, versuchen Sie in Ihrem DEM-Profildiagramm zu wissen, wo das Wasserrückhaltebecken beginnt und endet. Hier ist eine kleine zusammengehackte Idee:

Was wäre, wenn Sie das Polygon Ihres Wasserrückhaltebeckens raserisiert hätten? Erstellen Sie dann mit dem gleichen "Schnitt", den Sie Ihr Profil aus dem DEM generiert haben, ein Profil für das gerasterte Becken, indem Sie den Layer in der 3D Analyst-Symbolleiste wechseln (ich nehme an, dass Sie das verwenden, wie in diesem raffinierten Youtube-Video gezeigt ).

Auf diese Weise haben Sie im Wesentlichen zwei Profildiagramme, eines aus dem DEM und eines aus dem gerasterten Becken, außer dass "Profildiagramm" aus dem gerasterten Becken so ziemlich eine gerade Linie wäre - aber die Achsen sind in beiden Profilen gleich Grafiken. Exportieren Sie beide Profildiagramme und überlagern Sie sie.

Möglicherweise können Sie Ihre Beckenausdehnungen mit Excel berechnen, indem Sie mit den überlagerten Diagrammen spielen.


Wie kann ich das Profildiagramm in ArcMap dazu bringen, bestimmte Punkte anzuzeigen? - Geografisches Informationssystem

Häufig gestellte Fragen zum COVID-Community-Profilbericht

Andere Ressourcen, die ich verwenden kann, um diese Daten zu verstehen

Das COVID-Tracking-Projekt listet dies als einen der Datensätze auf, auf die man sich verlassen kann, wenn der Betrieb eingestellt wird. Dieser Blogbeitrag des COVID-Tracking-Projekts behandelt diese Daten und ist eine gute Zusammenfassung, wie sie mit anderen Datensätzen verknüpft sind, um ein umfassendes Bild zu erhalten.

Was sind diese Daten und warum ist diese Datenfreigabe wichtig?

Der „Community Profile Report“ besteht aus zwei Komponenten: einer PDF- und einer Excel-Tabelle. Beides sind Momentaufnahmen der Auswirkungen von COVID auf unsere Bundesstaaten und Gemeinden. Dies ist eine kritische Open-Data-Veröffentlichung, da diese Berichte und die darin enthaltenen Daten von unserer Bundesregierung aggregiert und aufbereitet werden, um die nationale Reaktion zu leiten.

Diese Berichte enthalten neue Datenelemente, von denen einige in Public Use Files (PUF) zu finden sind, die auf https://healthdata.gov/, dem COVID Data Tracker der CDC und den Datensätzen des HHS Protect-Portals verfügbar sind.

Während viele andere externe COVID-Dashboards existieren, die einige der im Community-Profilbericht verfügbaren Daten replizieren, ist dieser Bericht maßgeblich und eines der beliebtesten Mittel zur Anzeige der Pandemiedaten bei den Bundesangestellten, die kritische Entscheidungen innerhalb der Bundesregierung treffen. Aus Sicht der Bundesregierung ist der Community Profile Report das „Dashboard, das die Pandemie-Reaktionsstrategie vorantreibt“.

Was bedeutet es, wenn eine Spalte „grün“ ist, bedeutet dies, dass COVID in meiner Gemeinde sicher ist?

Keine „grüne“ Zelle in diesem oder einer Grafik in diesem Datenbericht sollte so interpretiert werden, dass COVID in Ihrer Region kein Problem darstellt oder dass die CDC-Empfehlungen nicht strikt befolgt werden sollten. Die CDC-Empfehlungen für COVID sind klar und leicht zu befolgen, und selbst wenn eine bestimmte Stadt oder Region für COVID gut abschneidet, ist es nur sicher, die COVID-Protokolle nicht mehr zu befolgen, wenn die CDC diese Entscheidung trifft.

Wie zuverlässig sind diese Daten?

Diese Daten spiegeln die Rohberichte wider, die der HHS Protect-Datenbank und anderen zentralen COVID-19-Datenbanken bereitgestellt wurden. Vor der Eingabe in die HHS Protect-Datenbank werden diese Berichtsdaten nur modifiziert, um offensichtliche Fehler zu korrigieren. Wenn ein Krankenhaus beispielsweise seit Monaten meldet, dass es 10 verfügbare und besetzte Intensivbetten hat und dann plötzlich 23456789 Betten meldet, wird dieser Wert auf 10 zurückgesetzt, basierend auf der Annahme, dass es sich um versehentliche Daten handelte Eingabefehler des Krankenhauspersonals. Datenkorrekturmaßnahmen umfassen in der Regel die Kontaktaufnahme mit den meldenden Krankenhäusern/Labors/Bundesstaaten/usw. und die Sicherstellung, dass die Datenkorrekturen tatsächlich korrekt sind. Über diese Datenkorrekturen hinaus ist es unwahrscheinlich, dass Änderungen oder Zensuren des Inhalts der zugrunde liegenden Daten stattgefunden haben. Das COVID-Tracking-Projekt und andere Mitwirkende an diesem Datensatz haben frühere Datenfreigaben aus der zentralen HHS Protect-Datenbank untersucht, die die Quelle für viele dieser Berichte ist. Die Datenfreigabe ist nicht perfekt und die Erwartungen, dass die resultierenden Daten perfekt sein werden, sind nicht angemessen. Die richtige Antwort auf die Frage „Sind die Daten zuverlässig?“ ist nicht ja oder nein. Die Daten sind seit einiger Zeit zuverlässig genug, um für die Einsatzplanung des Bundes verwendet zu werden, und werden jeden Tag weiter verbessert. Die Berichtskonsistenz ist hoch genug für eine breite Veröffentlichung an die Öffentlichkeit für Dutzende von Zwecken. Erwarten Sie Daten-Restatements. Da Krankenhäuser frühere Meldungen an HHS aktualisieren, wird HHS die Daten mit einer Art Neudarstellung aktualisieren. Dadurch wird die Transparenz darüber gewahrt, wie sich die Berichtsdatenerfassung im Laufe der Zeit verändert.

Welche spezifischen Datenwarnungen und Vorbehalte gibt es für diese Daten?

Es gibt mehrere Stellen, die Datenprobleme mit der aktuellen „Ausgabe“ des Berichts speziell dokumentieren. Diese Warnungen ändern sich häufig, da sich die Berichtsqualität von Tag zu Tag verbessert. Der Daten-Snapshot ist die „letzten sieben Tage, heute aktualisiert“, und die Datenwarnungen decken Datenprobleme ab, die in diesem Zeitraum bekannt waren.

Insbesondere die Testdaten im Bericht sind mit einigen wichtigen Sternchen versehen. Bei Berechnungen wie der Testpositivität sollte es mit Vorsicht angegangen werden. Zum einen melden nicht alle Gesundheitsämter der Länder Daten direkt an die Bundesregierung. Zweitens warnt der HHS, dass die Testdaten aus dem letzten siebentägigen Zeitraum vorläufig sind und möglicherweise nicht den Umfang aller Tests im Bundesstaat widerspiegeln. Insbesondere negative Tests können länger dauern als positive Tests, was zu einer künstlich hohen Testpositivität führt, bis diese Tests rückwirkend zu den Gesamtwerten hinzugefügt werden. Schließlich übermitteln Bundesstaaten manchmal keine Testdaten, was zu potenziell großen Unterschätzungen des Testvolumens in diesen Bundesstaaten während der letzten 7 Tage führt. Dadurch werden bestimmte Datenzeilen im Bericht ausgegraut. Dies bedeutet, dass die Berichterstattung nicht zuverlässig genug war, um Daten zu generieren, die als vollständig zuverlässig angesehen werden können.

Daher ist es wichtig sicherzustellen, dass diese Datenwarnungen berücksichtigt werden, bevor Sie sich auf eine bestimmte Ausgabe des Community-Profilberichts verlassen. Sie finden diese Warnungen auf:

  • Die Registerkarte „Benutzernotizen“ der Excel-Version unter der Überschrift „Hinweise zu Daten mit hoher Sichtbarkeit“ und „Vorbehalte bei der Interpretation der Daten im Community-Profilbericht“
  • Auf der letzten Seite des pdf
  • Die Registerkarte „Datennotizen“ der Excel-Version

Woher kommen diese Daten?

Die in der PDF- und Excel-Tabelle dargestellten Daten stammen aus dem HHS Protect-System. Das System aggregiert Daten, die von den verschiedenen Unternehmensbereichen gesammelt wurden, darunter CDC, CMS, HRSA und andere. Laut der Website von HHS Protect bündelt das System derzeit 200 Datenquellen. Es gibt viele „Registerkarten“ mit Daten in der Excel-Tabelle und viele Datenseiten im PDF-Bericht. Jeder von ihnen hat unterschiedliche Datenquellen. Einige von ihnen haben möglicherweise mehrere Datenquellen. In vielen Fällen ist eine Dokumentation zur Bedeutung von Daten in der Datei enthalten.

Im Allgemeinen bilden Aggregationen und Berechnungen zu einigen wenigen Datenquellen den Großteil des Berichts:

  • Fälle
  • Aggregierte Falldaten auf Kreis- und Bundesstaatsebene, die von den Bundesstaaten an die CDC gemeldet wurden
  • Tests
  • Wenn möglich, werden Berichte, die von staatlichen Gesundheitsbehörden an das COVID-19 Electronic Laboratory Reporting System (CELR) der CDC übermittelt werden, für Gesamttests sowohl auf Bundesstaats- als auch auf Bezirksebene verwendet. Wenn CELR nicht verfügbar ist, beziehen die Regierungen stattdessen Daten direkt von den zugrunde liegenden Labors von Labortestunternehmen, Labors in Krankenhäusern usw. Um auf Landesebene verwendet zu werden, verlangt HHS, dass die Abteilungen Serologietests in ihrer Gesamtzahl aufschlüsseln können, damit sie kann aus dem Bericht ausgeschlossen werden. Um auf Kreisebene verwendet zu werden, müssen die Labordaten des Staates Informationen über den Wohnsitz des Empfängers oder den Standort des Gesundheitsdienstleisters enthalten.
  • Wenn Daten des Gesundheitsministeriums nicht verwendet werden können, meldet die Gemeinschaft Ersatztestdaten, die direkt von den Labors an HHS Protect übermittelt werden, was die Gesamtzahl der Tests in Landkreisen oder Bundesstaaten unterschreitet.
  • Auf Kreisebene stützen sich die Daten in ME, MO, OH, OK, PR, WA, WY auf die Pipeline direkt an die Bundesregierung.
  • Auf der Zustandsebene kommen die Daten in ME, MO, OK, PR, WA aus dieser Pipeline.
  • Krankenhausaufenthalte
    • Diese Daten stammen aus Daten, die von Krankenhäusern direkt an den Bund oder über Länder über Teletracking oder HHS Protect gemeldet werden.

    Die nationale Veröffentlichung von Testdaten auf Bezirksebene wurde noch nie zuvor in einem Datensatz zur Verfügung gestellt oder von einer externen Organisation zusammengestellt.

    Können wir Rohdateien für die zugrunde liegenden Daten abrufen?

    Derzeit sind für die folgenden Datentypen Rohdateiversionen der zugrunde liegenden Daten verfügbar. Die meisten davon finden Sie im Abschnitt „Datennotizen“ der Excel-Version des Berichts oder auf den letzten Seiten der PDF-Version des Dokuments.

    Es gibt einige Teile der Kalkulationstabelle, die kein Äquivalent zu Rohdaten haben. Wir erwarten, dass diese im Laufe der nächsten Wochen als Rohdaten zur Verfügung stehen.

    • Volkszählung 2019: https://www.census.gov/data/datasets/time-series/demo/popest/2010s-counties-total.html
    • US-Territorium Bevölkerung/demografische Daten Volkszählung 2010 (oder 2020) schwer zu sagen: https://www.census.gov/newsroom/press-releases/2020/2020-island-areas-populations.html
    • Puerto Rico Bevölkerung/Demografie 2019 https://www.census.gov/data/datasets/time-series/demo/popest/2010s-detail-puerto-rico.html
    • Kernbasierte statistische Gebiete (CBSAs), metropolitan divisions und kombinierte statistische Gebiete (CSAs) ab 2020: https://www.census.gov/geographies/reference-files/time-series/demo/metro-micro/delineation-files .html
    • Nationales Zentrum für Bildungsstatistik (NCES) Integriertes postsekundäres Bildungsdatensystem (IPEDS) für Hochschulen Daten: https://nces.ed.gov/ipeds/datacenter/DataFiles.aspx?goToReportId=7

    Fall- und Todesdaten aus Puerto Rico vom Center for Systems Science and Engineering (CSSE) der Johns Hopkins University (JHU), das sie über diesen ESRI-Link https://bioseguridad.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html bezieht #/d7308c1abb4747e584329adf1215125e

    Frühere Versionen der Fall- und Todesdaten wurden von USAfacts.org bezogen.

    • Die Testdaten werden entweder über das COVID-19 Electronic Laboratory Reporting (CELR)-System oder direkt aus Labors bezogen. Daten von CELR selbst sind nicht als Rohdaten verfügbar, aber der Fortschritt der CELR-Implementierung ist hier verfügbar: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/lab/electronic-reporting-map.html
    • Im Allgemeinen sind Daten zu COVID-Krankenhausaufenthalten im öffentlichen HHS Protect-Portal hier verfügbar: https://protect-public.hhs.gov/pages/covid19-module
    • Es sind Metadaten für die Rate verfügbar, in der Krankenhäuser erfolgreich in HHS Protect gemeldet werden. Diese Daten sind hier verfügbar: https://protect-public.hhs.gov/datasets/9f70e309bb324d3f96c49a3ead7be776/data
    • Es sind auch Daten zur COVID-Kapazität auf Krankenhausebene verfügbar. Weitere Informationen finden Sie in den häufig gestellten Fragen zu diesen Daten

    Was ist in der Excel-Ausgabe dieses Berichts enthalten?

    Was befindet sich auf der Registerkarte Benutzerhinweise?

    Die Registerkarte Benutzerhinweise bietet eine Zusammenfassung der Ziele des Community-Profilberichts sowie technische Informationen, um die Benutzerfreundlichkeit und Interpretation der im Excel-Dokument bereitgestellten Datenpunkte zu gewährleisten.

    Auf dieser Registerkarte wird deutlich das Datum angezeigt, an dem der Bericht ursprünglich erstellt wurde.

    Was befindet sich auf der Registerkarte Übersicht?

    Auf der Registerkarte Übersicht werden nationale zusammenfassende Statistiken zu Fällen, Todesfällen und Tests sowie Berechnungen der prozentualen Änderung und historische Vergleiche angezeigt. Es enthält auch den Prozentsatz der FEMA-Regionen, CBSAs (siehe die Frage zu „Was ist eine CBSA?“) und Landkreise, die bestimmte Pro-Kopf-Grenzwerte für diese Metriken erreicht haben. Das Farbcodierungsschema wird auf der Registerkarte Farbschwellen erklärt.

    Was befindet sich auf der Registerkarte Regionen?

    Die Registerkarte "Regionen", aggregiert nach den 10 FEMA-Regionen, enthält Daten zu Fällen, Todesfällen, Tests, Krankenhauseinweisungen und qualifizierten Pflegeeinrichtungen der letzten Woche. Für jeden der Datenpunkte enthält die Datei absolute und/oder relative prozentuale Unterschiede zur Vorwoche.

    Hinweis: Fügen Sie hier das Bild der FEMA-Regionen ein.

    Was befindet sich auf der Registerkarte Staaten?

    Auf der Registerkarte Staaten werden Daten zu Fällen, Todesfällen, Tests, Krankenhausaufenthalten und qualifizierten Pflegeeinrichtungen nach Bundesstaat aggregiert angezeigt. Für jeden der Datenpunkte enthält die Datei absolute und/oder relative prozentuale Unterschiede zur Vorwoche. Die Daten auf Landesebene werden auch durch Area Health Metrics wie die historische Grippeimpfungsrate nach Altersgruppen (0-4 5-12 13-17 18-64 65+) ergänzt.

    Auf der Registerkarte CBSAs werden Daten zu Fällen, Todesfällen, Tests, Krankenhausaufenthalten und qualifizierten Pflegeeinrichtungen angezeigt, die nach lokalen Metropolen oder Mikroregionen aggregiert sind. Für jeden der Datenpunkte enthält die Datei absolute und/oder relative prozentuale Unterschiede zur Vorwoche. Beispiele für demografische Datenpunkte in diesem Tab sind unter anderem die Bevölkerungsgröße, der Anteil der Hochschulbesucher an der Bevölkerungsgröße, die Armutsquote und die demografische Herkunft/ethnische Zugehörigkeit. Auf dieser Registerkarte wird auch eine berechnete Spalte "Area of ​​Concern" angezeigt, die "Hotspots" identifiziert. Den Entscheidungsbaum zur Generierung dieser Bezeichnungen finden Sie auf Seite 23 des PDF-Dokuments „Community Profile Report“.

    Was steht auf der Registerkarte Landkreise?

    Auf der Registerkarte Landkreise werden Daten zu Fällen, Todesfällen, Tests, Krankenhausaufenthalten und qualifizierten Pflegeeinrichtungen nach Landkreis aggregiert angezeigt. Für jeden der Datenpunkte enthält die Datei absolute und/oder relative prozentuale Unterschiede zur Vorwoche. Auf dieser Registerkarte wird auch eine berechnete Spalte "Area of ​​Concern" angezeigt, die "Hotspots" identifiziert. Wie die Registerkarte CBSAs enthält sie auch demografische Daten zu jedem Landkreis. Es fügt zwei Prognosespalten aus der CDC Ensemble Forecast hinzu, die die vielen an die Agentur übermittelten Prognosen zusammenfasst.

    Was befindet sich auf der Registerkarte Wöchentliche Kategorien?

    Jede Woche wird jeder Bundesstaat in den USA auf Positivität bewertet. Die Definition der Kategorien „Rot/Gelb/Grün“ finden Sie in den „Farbschwellen-Tabs“ sowie Überschriften in den Tabellen.

    Was ist in der Registerkarte National Peaks?

    Für jeden Monat listet diese Registerkarte den Tag auf, der den höchsten Wert für ein bestimmtes kritisches Datenfeld hatte. Dieses Diagramm beginnt im April (d. h. kurz vor Beginn zuverlässiger Daten).

    Ein zu beachtendes Muster ist, dass der „schlechteste Tag“ für eine bestimmte Spalte derselbe Tag ist wie die „schlimmsten Tage“ anderer Spalten, jedoch nicht immer.

    Bei Dingen, die sich im Allgemeinen im Laufe der Zeit verbessern (z. B. Testraten usw.), ist der schlechteste Tag häufig der erste Tag des Monats.

    Was ist in der Registerkarte National Historic?

    Dies hat eine wöchentliche Progression (Ende montags) der Fälle, Todesfälle und Tests. Anhand dieser Grafik lässt sich ablesen, wie sich die Pandemie seit Beginn der Datenerfassung in der Woche vom 02.03.2020 entwickelt hat.

    Was befindet sich auf der Registerkarte Datennotizen?

    Diese Registerkarte ist eine statische Registerkarte, die Metadaten zu den zugrunde liegenden Datenquellen und mehrere Notizen enthält. Viele davon sind statische Datenimporte und ändern sich nicht von Tag zu Tag.

    In diesem Abschnitt sind die „Dynamischen Datennotizen“ von entscheidender Bedeutung, da sie detailliert angeben, wann Testdaten nicht von den staatlichen Gesundheitsbehörden bereitgestellt wurden – sei es, weil das Gesundheitsamt des Landes noch nicht an Bord gegangen ist, um Daten an die Bundesregierung zu übermitteln, oder weil Bundesstaaten an Bord sind haben in letzter Zeit überhaupt keine Testdaten eingereicht. Es ist schwierig, Testdaten ohne Berücksichtigung dieser Faktoren richtig zu interpretieren, da sie zu einer Unterschätzung der Anzahl der durchgeführten Tests führen können.

    Was befindet sich auf der Registerkarte Farbschwellen?

    Die Registerkarte Farbschwellenwerte ist eine statische Registerkarte, die erläutert, wie Farben in anderen Registerkarten angewendet werden. Dies ist eine Registerkarte mit Metadaten, auf der die Funktionsweise der Tabellenkalkulation detailliert beschrieben wird, anstatt spezifische Daten zu enthalten.

    Der Zweck der Registerkarte Farbschwellen wird auf der Registerkarte Datennotizen beschrieben.

    Was ist in der PDF-Ausgabe dieses Berichts enthalten?

    Die erste Seite zeigt gut sichtbar das Datum der Dateierstellung und listet das Inhaltsverzeichnis des Berichts nach Seitenzahlen auf.

    PDF Seite 2: Nationale Zeitreihen Seite 3: Regionale Zeitreihen

    Diese Zeitreihen zeigen den Kernverlauf der COVID-19-Pandemie im Zeitverlauf. Die angezeigten spezifischen Daten sind:

    • Geschichte des Gesamtvolumens neuer Fälle
    • Geschichte der neuen Todesfälle Gesamtvolumen
    • Geschichte der prozentualen Testpositivität
    • Geschichte des Gesamtvolumens der Krankenhauseinweisungen (einschließlich Ausbrüchen für „bestätigte“ und „vermutete“ COVID-Fälle.)

    Die regionalen Zeitreihen dienen dazu, regionale Auswirkungen aufzuzeigen, die andernfalls in nationalen Daten verborgen sein könnten. Beachten Sie, dass diese Diagramme auch von der Gesamtvolumenanalyse zur 100k-Analyse wechseln, mit Ausnahme der prozentualen Testpositivitätstabelle, die nach Gesamtvolumen verbleibt.

    • Historie der neuen Fälle pro 100.000 Fälle
    • Geschichte der neuen Todesfälle pro 100.000 Fälle
    • Historie des prozentualen Testpositiv-Gesamtvolumens und regionale Linien für den positiven Testprozentsatz
    • Geschichte des Gesamtvolumens der Krankenhauseinweisungen (einschließlich Ausbrüchen für „bestätigte“ und „vermutete“ COVID-Fälle.)

    Anhand dieses Diagramms können Sie mehrere Effekte sehen:

    • Die nationalen Daten zeigen deutlich die „Sommerwelle“ und die „Winterwelle“ der Pandemie bei allen drei großen Maßnahmen der Pandemie, Fälle, Todesfälle und Aufnahmen.
    • Zu Beginn der Pandemie war die Meldung von Fällen und Krankenhausaufenthalten weniger zuverlässig als die Meldung von Todesfällen, daher sehen wir relativ gesehen viel mehr Todesfälle als gemeldete Fälle oder Krankenhauseinweisungen. Sobald diese Meldeanomalie berücksichtigt ist, ist klar, dass die Daten zu Fällen, Todesfällen und Krankenhauseinweisungen alle drei verschiedene „Anstiege“ der Pandemieinfektion zeigen.
    • Die Interpretation der „prozentualen Testpositivität“ muss mit Vorsicht erfolgen. Zu Beginn der Pandemie waren Tests schwierig und selten. Da mehr Tests verfügbar wurden und insgesamt mehr Menschen gegeben werden könnten, sinkt der Prozentsatz, der positiv zurückkehrt. Spätere Erhöhungen der positiven Prozentsätze, da Tests allgemein verfügbar wurden, werden weiterhin die anderen 3 Datensätze widerspiegeln.
    • Anhand der regionalen Zeitreihen kann man deutlich erkennen, wie viel härter NY und andere Teile des Nordostens zu Beginn der Pandemie getroffen wurden. Sie können sehen, dass der Süden zwei Phasen hat, und Sie können sehen, wie viel mehr der aktuelle Anstieg den Mittleren Westen beeinflusst.

    PDF-Seiten 4-9 Geoanalyse-Seiten

    Diese stellen mehrere geographische Daten-Heatmaps auf Kreisebene dar, die spezifische Daten auf regionaler Ebene detailliert darstellen.

    • Seite 4: Neue Fälle und Todesfälle in den letzten 7 Tagen
    • Seite 5: Fallhäufigkeit und ob sie sich in letzter Zeit verbessert
    • Seite 6: Sterblichkeitsrate und ob sie sich in letzter Zeit verbessert
    • Seite 7: Positivitätsrate testen und ob sie sich in letzter Zeit „verbessert“ Seite 8: Das Kontinuum im Bereich des Problems
    • Seite 9 : Der Bereich Kontinuum

    Auf den Seiten 4-6 werden wir nicht viel zur Analyse kommentieren, da diese relativ einfach zu interpretieren sind und alle Muster, auf die wir hier hinweisen, innerhalb einer Woche ungültig werden.

    Für Seite 7 ist dies ein weiterer Fall, bei dem es aufgrund eines Nennereffekts schwieriger ist, hier eine Verbesserung zu messen. Weitere Tests werden diese Punktzahl senken, was gut ist, aber die Gesamtzahl der positiv getesteten Personen könnte immer noch in die Höhe schnellen ... daher ist es nur schwer zu wissen, wie dies auf Dauer zu interpretieren ist.

    Die Seiten 8-9 hängen von einer epidemiologischen Analysemethode ab, die auf Seite 23 sorgfältig beschrieben wird. Im Wesentlichen handelt es sich um eine verschmolzene Sichtweise, die durch die Untersuchung sehr spezifischer Muster in neuen Fällen in einer bestimmten Region informiert wird.

    PDF-Seiten 10-12 Nationale, regionale und staatliche historische Metriken

    Dies ist die „historische“ tabellarische Analyse für die pdf-Version der Daten. In der Excel-Ausgabe des Berichts sind etwas mehr Daten verfügbar, aber die PDF-Version enthält hilfreiche Sparkline-Diagramme für jede Datenzeile, die schnell die letzten 8 Wochen des Fortschritts für diese Datenzeile visualisieren.

    PDF-Seiten 13-17 Sparkline-Diagramme auf Bundesstaatsebene

    Dies ist eine weitere Anwendung des Sparkline-Konzepts, aber diesmal wird jede winzige Trendlinie grob dort positioniert, wo ein US-Bundesstaat auf der Seite stehen würde. Jede Sparkline ist dem entsprechenden Zustand positionsbezogen zugeordnet. Die Bezeichnungen für die Bundesländer sind klein, aber so lässt sich die „Regionalgeschichte“ der Region schnell zusammenfassen.

    • Seite 13: Trends der Fallinzidenz in den letzten 8 Wochen
    • Seite 14: 4-Wochen-Sterblichkeitstrend und 4-Wochen-Sterblichkeitsprognosen
    • Seite 15: Trends in Prozent Positivität (wiederum schwer als gut/schlecht zu interpretieren)
    • Seite 16: Entwicklung der Krankenhauseinweisungen pro 100 Betten. Diese Tabelle hat zwei Linien, sowohl für bestätigte als auch für vermutete Aufnahmen. (d. h. ob mit Sicherheit bekannt ist, dass ein aufgenommener Patient bei Aufnahme COVID-19 hatte)
    • Seite 17: Trends in der stationären Bettennutzung im Krankenhaus

    Hinweis: Die genaue Auslastung der Intensivstation (im Gegensatz zu allgemeinen Daten zur Bettenauslastung) ist in der Datei zur öffentlichen Nutzung der COVID-19-Einrichtungskapazität verfügbar.

    Hervorzuheben ist hier das Wort „Prognose“. Wie bei der Vorhersage des Wetters werden Vorhersagen in der Zukunft immer weniger zuverlässig. Es gibt einen guten Grund, warum dieses Diagramm nicht „12 Wochen zurück und 12 Wochen vor“ geht. Die Methode zur Durchführung dieser Vorhersage ist ein „cubic spline fit“ und wird auf Seite 22 sorgfältig beschrieben.

    PDF Seiten 18-19 Altersanalyse für Test-Positivität und auch nach Region.

    Diese Daten zeigen, wie der Testansatz verfolgt wurde. Vielleicht entgegen der Intuitivität ist die Testpositivrate in den letzten Monaten bei 12-17-Jährigen viel höher. Der Grund dafür ist natürlich, dass jemand, der den Test in dieser Altersgruppe erhält, wahrscheinlich schwere Symptome hat, da es sich nicht um eine Risiko-Altersgruppe handelt. Dies spiegelt also eine Politik wider, die Menschen, die sehr alt und sehr jung sind, stärker testet.

    PDF-Seiten 20-21 Fälle von CBSA in Regionen mit hoher und steigender Belastung

    Dies ist eine weitere Seite der PDF-Ausgabe des Berichts, auf der die entsprechende Excel-Version möglicherweise weitere Informationen enthält. Aber auch diese Version hat Sparklines, die zusätzliche historische Informationen liefern.

    Auch hier verwendet das „Last“-Konzept für diese Seiten den auf Seite 23 des PDFs beschriebenen Algorithmus der Areas of Concern Continuum (AAOC).

    Woher kommen die Nenner der Bevölkerung?

    Die meisten Nenner stammen aus Volkszählungsdaten. Welche spezifischen Zensus-Datensätze verwendet wurden, erfahren Sie auf der Registerkarte Datennotizen.

    Beachten Sie, dass die meisten Volkszählungsdaten sehr aktuell sind und daher wahrscheinlich die tatsächliche Bevölkerung widerspiegeln, aber die Gebietsbevölkerungen (für Guam usw.) stammen aus dem Jahr 2010 und die Bevölkerung könnte sich in dieser Zeit erheblich verändert haben.

    Was ist eine CBSA und warum wird diese als Aggregationsebene gewählt?

    CBSA steht für Core-based Statistical Area und wird vom Office of Management and Budget verwaltet, das sich auf Regionen des Landes konzentriert, die durch Pendeln verbunden sind. Die Wikipedia-Seite für CBSA ist kurz, aber genau und ein guter Ort, um Details zu erfahren. Ein zoombares Kartenposter finden Sie auf census.gov

    Einer der Hauptvorteile von CBSA gegenüber regionalen Aggregaten auf Landesebene besteht darin, dass es das „Twin-Städte-Problem“ korrigiert. Kansas City, Missouri und [Kansas City, Kansas] sind zum Beispiel in CBSA 28140

    Im Allgemeinen ist die Aggregation auf dem Feld „Stadt und Bundesstaat“ für die Geoanalyse ineffektiv, da die Tatsache ignoriert wird, dass Großstädte dazu neigen, sich mit anderen Großstädten (zB Dallas/Ft Worth) zu vermischen und es häufig sehr kleine Städte gibt innerhalb der Grenzen von Großstädten.

    CBSAs haben eine implizite Hierarchie von „ Metropolitan Statistical Area (MSA)“ und einem Micropolitan Statistical Area (einer kleinen Stadt).

    Für eine grobe Analyse reicht es jedoch aus zu sagen, dass eine Zeile in einer „CBSA“-Excel-Tabelle „ein Gebiet darstellt, in dem Menschen regelmäßig pendeln, auch wenn es Staatsgrenzen überschreitet“.

    Aufgrund der Tatsache, dass viele CBSA-Datenzeilen bundesstaatliche Grenzen überschreiten, ist es nicht möglich, CBSA-codierte regionale Daten wieder in Datenaggregationen auf Bundesstaatsebene zu aggregieren.

    Warum gibt es einen „Wochenendeffekt“ bei Neuerkrankungen und Todesfällen?

    Viele der Diagramme, insbesondere die PDF-Version des Community Profile Reports, weisen ein Datenmuster auf, das eindeutig ein „Wochenendeffekt“ zu sein scheint. Viele der COVID-Datenmuster weisen ein wöchentliches Muster auf, aber es ist tatsächlich ein deutlicher Rückgang der Zahl der Todesfälle/Fälle/Tests/usw. am Sonntag und Montag. Dies ist in den Diagrammen im PDF schwer zu erkennen, aber in den zugrunde liegenden Daten leicht zu erkennen.

    Dieses Muster wurde im COVID-Tracking-Projekt ausführlich diskutiert und der Blog-Beitrag Daily COVID-19 Data Is About to Get Weird ist der beste Ort, um dieses Datenmuster zu lesen und zu verstehen. Der andere wichtige Artikel, den Sie lesen sollten, ist der Artikel Gibt es einen richtigen Weg, die COVID-19-Todesfälle im Laufe der Zeit aufzuzeichnen? Post, in dem dieses und andere Probleme diskutiert werden, die durch die Zählung der Todesfälle bei der Meldung und nicht nach dem Datum des tatsächlichen Todes auftreten.

    Welche Daten fehlen derzeit in diesem Bericht?

    Es gibt mindestens zwei kritische Datensätze, von denen wir glauben, dass sie in zukünftigen Versionen dieses Berichts enthalten sein könnten:

    • Daten zur Influenza (Grippe)-Rate
    • Impfquoten (die Datenpipeline dafür befindet sich natürlich noch im Aufbau)

    Diese Datensätze können in diesem zentralisierten Datenbericht oder als gesonderte Datenfreigabe zur Verfügung gestellt werden.

    In diesem Zusammenhang steht es für „Institute of Higher Education“

    Gibt es Daten zur Verfügbarkeit von PSA und Intensivpflegebedarf für medizinisches Personal?

    Einige Staaten haben diese Daten beispielsweise auf ihren Dashboards (https://mn.gov/covid19/data/response-prep/response-capacity.jsp), aber diese Datenfreigabe enthält sie nicht.

    Welche anderen „COVID-Dashboards“ und Daten sind verfügbar?

    Es gibt Dutzende von Websites, die das Durchsuchen von COVID-Daten ermöglichen. Es gibt jedoch mehrere kritische Ressourcen, die versuchen, Rohdatensätze von Grund auf zu kombinieren und zu bereinigen.

    • Das COVID-Tracking-Projekt https://covidtracking.com
      • Datendownload https://covidtracking.com/data/download
      • Daten-API https://covidtracking.com/data/api
      • Datenquellen sind verfügbar, indem Sie auf der „Hauptdatenseite“ https://covidtracking.com/data/ nach Bundesstaat aufschlüsseln.
      • Zugrundeliegende Datenquellen https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/blob/master/README.md
      • Datendownload https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19
      • Lokales Dashboard [https://www.covidactnow.org/]
      • API und Download [https://apidocs.covidactnow.org/]

      Beachten Sie, dass diese Dashboards kollaborativ sind und häufig zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Daten ordnungsgemäß erfasst und freigegeben werden. Als Beispiel verwendet das CSSE an der JHU das COVID-Tracking-Projekt als Quelle für seine wiederhergestellten Falldaten.

      Warum übermitteln Staaten manchmal keine aktuellen Testdaten?

      Es gibt viele Gründe und sie ändern sich häufig. Dies liegt oft an technischen Herausforderungen, die im Mittelpunkt stehen, und dies kann sowohl in Staaten als auch in Labors auftreten.

      Es gibt Bemühungen, mehr Kontext zu Fragen der Datenberichterstattung zu geben, die wahrscheinlich Teil der zukünftigen Transparenzbemühungen sein werden.

      Welche Arten von diagnostischen Tests sind im Bericht enthalten?

      Vorerst PCR-Tests.

      Wie andere Testparadigmen (d. h. Antigen und zu Hause) kann sich dies ändern.

      Wie werden die Prüfungstermine ausgewählt?

      Es gibt mehrere Optionen und wir führen diese Informationen aus.

      Zuvor wurde dies von USAFacts verwaltet und diese Datenpipeline wurde kürzlich an die CDC übertragen. Diese Aufgabe besteht darin, mit staatlichen und lokalen Gesundheitsbehörden zusammenzuarbeiten, um diese Daten zu beschaffen.

      Was ist die Frist für den „Meldeschluss“?

      Das Datenbild basiert immer auf den Daten zum Tag der Meldung. Für jeden Datentyp werden unterschiedliche Datenzeitrahmen unter Berücksichtigung der zugrunde liegenden Datenberichtsverzögerungen für den spezifischen Datentyp ausgewählt.

      Diese Beziehung zwischen dem gemeldeten Datenzeitraum und dem täglichen Daten-Snapshot kann an bestimmten Tagen zu seltsamen Ergebnissen führen. Kalifornien meldet beispielsweise einige Daten wöchentlich, was bei täglicher Datenausgabe zu seltsamen Ergebnissen führen kann und der Kalifornien-Bericht für diesen Zeitraum noch nicht eingegangen ist. Um besser hervorzuheben, wenn Daten fehlen oder teilweise fehlen, werden Zeilen, die nicht ausreichend gemeldet wurden, im Bericht ausgegraut.

      Der Zugriff auf einen täglichen COVID-Daten-Feed stellt eine enorme Verbesserung der Granularität der COVID-Daten dar, ist jedoch mit Kosten verbunden. Das Datenbild schwankt, wenn verschiedene Teile der Datenpipeline ausfallen oder eine Verzögerung erfahren.

      Hinweis: Aktualisieren Sie diese Frage, um das typische Zeitfenster und die Verzögerung für jeden Datentyp detailliert darzustellen, wenn genügend Datendateien veröffentlicht wurden, um ein solides Bild davon zu erhalten.

      Wie wird mit Testberichtsfehlern umgegangen?

      In Zukunft werden diese Datenzeilen ausgegraut.

      Wie wird die Test-„Positivität“ berechnet?

      Dies kann „pro Test“ und „pro Person“ erfolgen. Es gibt anscheinend einen klärenden Link. Link hier hinzufügen!!

      Wie kann die Testpositivität mehr als 100 Prozent erreichen?

      In der Dokumentation wird darauf hingewiesen, dass die Positivitätsrate auf 100 Prozent begrenzt ist, aber warum sollte sie vor der Obergrenze mehr als 100 Prozent betragen. Warum kann das passieren?

      Wann wird das CELR-System verwendet?

      Zum Kontext wird das COVID-19 Electronic Laboratory Reporting (CELR) wie „Versiegeln“ wie in „Versiegeln von Rissen“ ausgesprochen, d. h. wie eine „Person, die Risse abdeckt“.

      Der Übergang des Bundes zur Verwendung von CELR für einen Staat erfolgt, wenn ein Staat in der Lage ist, seine PCR-Tests von anderen Arten diagnostischer Tests zu isolieren.

      Welche Staaten verwenden CELR

      Dies ist auch als Datennotiz mit hoher Priorität auf dem Deckblatt der Excel-Version des Berichts aufgeführt.

      Welche Krankenhäuser sind in dieser Datenfreigabe enthalten

      Diese Pressemitteilung schließt psychiatrische, Rehabilitations- und religiöse nichtmedizinische Krankenhäuser aus. Wir untersuchen, ob VA- und IHS-Krankenhausdaten in der Datenfreigabe enthalten sind, gehen jedoch derzeit davon aus, dass diese Daten enthalten sind.


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      Session 1

      Melbourne Sa, 26. April 08:00 Uhr
      New York Fr 25. April 18:00 Uhr
      Los Angeles Fr 25. April 15:00 Uhr
      London Fr 25. April 23:00 Uhr
      Auckland Sa, 26. April 10:00 Uhr

      Sitzung 2


      Filtern von LiDAR-Daten nach Höhe über dem Boden

      Für dieses Tutorial verwenden wir CloudCompare (Version 2.8, cloudcompare.org)

      Lidar-Punktwolken haben normalerweise eine Höhe über dem Meeresspiegel (oder einem anderen Datum), d. h
      extrem nützlich. However, we can convert the Z-values into a height above the ground as way to add another layer of data so that we can measure things like average tree heights, examine building heights., or (one thing I do a lot) filter the points to so that we only see points in a specific height range above the ground. This last application is what we'll be covered here and it's really useful to examine river channels below dense vegetation.

      1. In CloudCompare, load your LAS file. Except the defaults for the popup's that come.
      2. If your point cloud has a lot of extraneous data (outside your area of interest), now is a good time to use the "Cross Section" or "Segment" tools to trim down the points to just the area you need. I usually leave a little around the edges.

      • The Range is 2.0 - 2.0
      • Use the Export option to create a new point cloud
      • Select the ground points in the DB Tree sidebar
      • In the "Edit" menu, select Mesh > Delaunay 2.5D (XY Plane)
      • Max edge length can be left at 0
      • Click OK to create the mesh
      • In the DB Tree select both the ground mesh and the segmented point cloud (using Control-Click on Windows to select multiple items)
      • Activate the "Calculate Cloud/Mesh Distance" tool in the toolbar
      • Leave the defaults and click "Compute" (This will take a little time. )
      • In the property sidebar, you can adjust the color ramp, and usually you'll need to adjust the bottom saturation value to zero.
        • Temporary adjustments can be made in the "SF Display Params" section of the Properties sidebar.
          • First thing to do is click on the Parameters tab and uncheck the "show NaN. " option. This will make points outside the range disappear.
          • Back on the "Display Ranges" tab, you can adjust the displayed range using the circle markers on the graph display. You can also enter specific values in the two text boxes at the top.
          • I usually change the saturation values to match the displayed range too. This ensures that your color ramp is maximized for the displayed data.
          • Click on the "Pick rotation Center" tool on the toolbar (Cross hair icon)
          • Click on a point in the middle of the area you want to look at.
          • As you move around you can do this as many times as you need to.

          12 comments:

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          Other toolbar features

          The SWITRS GIS Tools can be accessed from the toolbar across the top of the map.

          Spatially Select Collisions

          One of the most powerful features of SWITRS GIS Map is the ability to Select Collisions of interest in a region, corridor or intersection. After selecting the collisions, you can review the statistics, create a collision diagram, or download the complete data files to conduct further analyses. There are three different ways to select collisions.

          By Drawing

          The drawing tool allows you to draw a shape around the collisions that you want to select. Choose either the Punkt, Multi-Points, Polylinie, Rect, Polygon, oder Free Hand tool. Click your mouse to draw around the collisions and let go to complete your selection.

          By Buffer

          The Select by Buffer tools can give more precise measurements. For example, you may want to select collisions within 25 feet of a corridor (left), or 75 feet of multiple intersections (right).

          1. Enter a buffer distance.
          2. Choose a shape. Hovering over a shape button provides a description (e.g. Point, Multiple Points, Line, etc.).
          3. Follow the on-screen instructions on the map.

          Select by Buffer: Polyline
          25 ft

          Select by Buffer: Multiple Points
          75 ft

          Create Collision Diagram

          Once you have spatially selected a subset of collisions, the Results box will show the option to Create Collision Diagram. This option will open a new browser window that attempts to show all the collisions with appropriate movement and collision type symbols in an interactive Google maps style. The user can then generate a single page diagram summary for printing. For more information on using the collision diagram tool, please refer to the separate help document Collision Diagram Tool User Guide.


          Misuse of scientific images

          Poor use of graphics can highlight trends that don't really exist, or can make real trends disappear. Some have tried to point out errors with the now widely accepted notion of climate change by using misleading graphics. Figure 5, below, is one such graphic that has appeared in print. The point drawn by the creator of this is that the bottom graph, which shows relatively little change in temperature over the past 1,000 years, disputes the top graph used by the Intergovernmental Panel on Climate Change that shows a recent, rapid temperature increase.

          Abbildung 5: Poor use of graphical displays can confuse and obscure data.

          At first glance the bottom graph does seem to contradict the top graph. However, looking more closely you realize:

          • The two graphs actually represent completely different datasets. The top graph is a representation of change in annual mean global temperature normalized to a 30-year period, 1960-1990, whereas the bottom graph represents average temperatures in Europe compared to an average over the 20th-century.
          • In addition, the y-axes of the two graphs are displayed on differing scales – the bottom graph has more space between the 0.5° lines.

          Both of these techniques tend to exaggerate the variability in the lower graph. However, the primary reason for the difference in the graphs is not actually shown in the graphs. The author of the graphic created the image on the bottom using different calculations that did not take into account all of the variables that climate scientists used to create the top graph. In other words, the graphs simply do not show the same data.

          These are common techniques used to distort visual forms of data – manipulating axes, changing one of the variables in a comparison, changing calculations without full explanation – that can obscure a true comparison.


          Monitoring method based on GIS for submarine cable fault data

          With the growth and advancement of the times, people have more and more means of obtaining knowledge. In order to further increase the efficiency of information transmission and energy transport, people have started to lay cables on the seabed. The region of the sea is huge. Cable laying wi ll provide people with wider networks of information transmission and space. Various factors are unpredictable when laying submarine cables, making the precise work more complicated. It takes a lot of time and expense to successfully install the submarine cable, so it is important to ensure its safe operation. Combining the construction of submarine cables with geographic information systems may rely on visualization methods to combine geography and seabed map information and provide intuitive data for people to understand the situation of submarine cables. In order to minimize the uncertainty created by the U-boat environment for cable safety, this article incorporates knowledge of geographic information systems and uses electronic maps to detect the conditions of the U-boat in real time, and designs a device that can control U-boat cable accidents and provides cable security assistance.

          Dies ist eine Vorschau der Abonnementinhalte, auf die Sie über Ihre Institution zugreifen können.


          How to start using an API?

          Now we can collect everything that we learned together and create a step-by-step guide on how to use the API.

          1. Get an API key

          An API Key is a unique string of letters and numbers. You will need to add an API key to each request so that the API can identify you. In order to get an API key, you need to somehow register with the API server and enter your identity data. On the example of RapidAPI – you can choose the method of registration that will be convenient for you. This can be a username, email, and password Google, Facebook, or Github account.

          2. Test API Endpoints

          After we receive the API key, we can refer to the API endpoints (according to the rules in the documentation) to check if everything works as we expected. For this, we can use a REST client like Postman. In the case of RapidAPI, our life is much simpler. Immediately after registering with the RapidAPI service, we can go to the section of the API of our interest, subscribe to it, if necessary, then enter the necessary data directly on the API page and see the endpoint’s answer.

          3. Create your first App

          After we checked the endpoints and everything works as we expected, we can start creating the application, including calls to the necessary API. In this matter, RapidAPI can also simplify our lives. On the page of the API we need, we can use the Code Snippet block. We can choose your preferred programming language and immediately get the code that implements the task that we have just tested.

          Code snippets are now available through RapidAPI for such programming languages as:

          • KnotenJS
          • PHP
          • Python
          • Rubin
          • Ziel c
          • Java
          • and C#

          (cURL & RapidQL snippets available as well).


          Basic concept of display calibration and profiling

          If you have previous experience, skip ahead. If you are new to display calibration, here is a quick outline of the basic concept.

          First, the display behavior is measured and adjusted to meet user-definable target characteristics, like brightness, gamma and white point. This step is generally referred to as Kalibrierung. Calibration is done by adjusting the monitor controls, and the output of the graphics card (via calibration curves, also sometimes called video LUT [7] curves—please don't confuse these with LUT profiles, the differences are explained here) to get as close as possible to the chosen target.
          To meet the user-defined target characteristics, it is generally advisable to get as far as possible by using the monitor controls, and only thereafter by manipulating the output of the video card via calibration curves, which are loaded into the video card gamma table, to get the best results.

          Second, the calibrated displays response is measured and an ICC [5] profile describing it is created.

          Optionally and for convenience purposes, the calibration is stored in the profile, but both still need to be used together to get correct results. This can lead to some ambiguity, because loading the calibration curves from the profile is generally the responsibility of a third party utility or the OS, while applications using the profile to do color transforms usually don't know or care about the calibration (they don't need to). Currently, the only OS that applies calibration curves out-of-the-box is Mac OS X (under Windows 7 or later you can enable it, but it's off by default and doesn't offer the same high precision as the DisplayCAL profile loader)—for other OS's, DisplayCAL takes care of creating an appropriate loader.

          Even non-color-managed applications will benefit from a loaded calibration because it is stored in the graphics card—it is “global”. But the calibration alone will not yield accurate colors—only fully color-managed applications will make use of display profiles and the necessary color transforms.

          Regrettably there are several image viewing and editing applications that only implement half-baked color management by not using the system's display profile (or any display profile at all), but an internal and often unchangeable “default” color space like sRGB, and sending output unaltered to the display after converting to that default colorspace. If the display's actual response is close to sRGB, you might get pleasing (albeit not accurate) results, but on displays which behave differently, for example wide-color-gamut displays, even mundane colors can get a strong tendency towards neon.


          How to Use a Consumer Profile

          Once you have collected relevant information about your current and potential customers, creating consumer profiles that describe specific segments allow you to envision a person interested in your product. This gives you an in-depth understanding of:

          • What will motivate them to find your business.
          • The benefits they are looking for.
          • Where they are most likely to interact with your advertising.
          • The messaging that will best appeal to their needs and wants.

          Once you have a clear picture of the type of customers your business should be targeting, you can create an appropriate marketing strategy. Your ideal customer profile will help you pinpoint the who, where, and how to reach potential consumers interested in what your business has to offer.