Mehr

ArcPad 10.0.2 - Entfernen von Verknüpfungen aus ArcPad heute

ArcPad 10.0.2 - Entfernen von Verknüpfungen aus ArcPad heute


Ich habe eine Verknüpfung erstellt, die zum ArcPad-Heute-Menü führt, aber jetzt möchte ich sie entfernen. Wie macht man das?


Haben Sie diesen Link zum Entfernen von Verknüpfungen gesehen?

Entfernen Sie die Arcpad-App-Verknüpfung 10.02


Sie gehen entweder in den SortCut Apps-Ordner oder in den Projektordner selbst und löschen einfach die lnk-Datei. Sie können die .ico-Datei auch löschen, wenn Sie möchten.

Um andere Elemente auf dem ArcPadtoday-Bildschirm hinzuzufügen/zu entfernen, können Sie die XML-Datei bearbeiten, falls Sie die ArcPad-Standardschaltfläche nicht darauf verwenden möchten.

Beifall,

Gareth


Flexibilität bei Einstellung, Bezahlung und Urlaub für Cybersicherheit

Da die Technologie immer ausgefeilter wird und die Bedrohungen für unsere Datensicherheit zunehmen, war der Bedarf an erfahrenen und qualifizierten Mitarbeitern zum Schutz von Netzwerken und Informationssystemen noch nie so hoch. Dieses Memorandum enthält Informationen zu einer Reihe von Einstellungs-, Gehalts- und Freistellungsflexibilitäten, die Agenturen nutzen können, um Personen in Cybersicherheitspositionen zu besetzen und zu halten.

Bitte geben Sie diese Informationen an die Einstellungsleiter und Ihre Personalabteilung weiter. Einstellungsmanager sollten sich für weitere Informationen zu diesem Memo an die Personalabteilung ihrer Agentur wenden. Die Personalabteilungen der Agenturzentrale können sich an das OPM Hiring Policy Office unter [email protected] oder (202) 606-0960 wenden, um weitere Informationen zu den Einstellungsflexibilitäten oder das OPM Pay and Leave Office unter [email protected] zu erhalten. gov oder (202) 606-2858 für weitere Informationen zu den Entgelt- und Urlaubsflexibilitäten.

cc: Chief Human Capital Officers, Stellvertretende Chief Human Capital Officers

Einstellungsbehörden/Flexibilitäten (derzeit verfügbar)

Regierungsweit

  • Regierungsweite Direkteinstellungsbehörde für Informationstechnologiemanagement (Informationssicherheit und Cybersicherheit), GS-2210-09 bis GS-2210-15 5 U.S.C. 3304(a)(3), 5 CFR Teil 337 https://www.opm.gov/policy-data-oversight/hiring-information/direct-hire-authority/#url=Governmentwide-Authority
  • RegierungsweitPlanen Sie eine ausgenommene Diensteinstellungsbehörde um vorübergehende Ernennungen für Positionen im Zusammenhang mit den Positionen der Smarter IT Delivery Initiative zu vereinbaren. 5 USC 1302, 3301, 3302 und 5 CFR 213.3102(i)(3) und 302 https://www.chcoc.gov/content/smarter-it-delivery-schedule-hiring-authority
  • Expertenund Beratertermine zur Durchführung von temporären oder intermittierenden Experten- oder Beratertätigkeiten bis GS-15, Schritt 10. 5 U.S.C. 3109 und 5 CFR Teil 304
  • Einzelheiten innerhalb und zwischen Agenturen für bis zu 120 Tage. 5 USC 3341, 5 CFR Teil 300 Unterabschnitt C 31 U.S.C. 1535. Siehe auch 64 Komp. Gen. 370.
  • Details zum Senior Executive Service (SES)/Befristete Einsätze staatliche/kommunale Regierungen und Bildungseinrichtungen. (Siehe Details zum zwischenstaatlichen Personalgesetz (IPA) unten.)
  • Neuzuweisung/Versetzung/Detail des Senior Executive Service (SES) von Berufseinsteigern und Wiedereinstellung ehemaliger Berufsangehöriger von SES. 5 CFR 317 Unterabschnitte G und I.
  • Senior Executive Service (SES) Nicht wettbewerbsfähige Karriere SES-Ernennung von Qualifications Review Board (QRB) zertifizierten Absolventen des SES Candidate Development Program (SESCDP). 5 CFR 412 Unterabschnitt C.
  • Pathways-Programme für Studenten und Absolventen der Cybersicherheit recent (beinhaltet Praktikum, Recent Graduates und Presidential Management Fellows (PMF) Programme)
  • PMF- STEM-Track wurde geschaffen, um die MINT-Kompetenzlücke zu schließen und zukünftige MINT-Führungskräfte für die Bundesregierung zu identifizieren und auszubilden. Der PMF STEM-Track verwendet die PMF Schedule D Hiring Authority, um STEM-Stipendiaten mit fortgeschrittenen Abschlüssen zu zweijährigen Stipendien zu ernennen, die zu einer unbefristeten Bundesanstellung führen können. E. O. 13562, 5 CFR part 213 und 362 https://www.opm.gov/policy-data-oversight/hiring-authorities/students-recent-graduates/
  • Zwischenstaatliches Personalgesetz(IPA)-Details von Kommunen/Ländern und Bildungseinrichtungen. 5 USC 3371-3375 und 5 CFR Teil 334 https://www.opm.gov/policy-data-oversight/hiring-authorities/intergovernment-personnel-act/#url=Provisions

Agenturspezifische Einstellungsbehörden

  • Planen Sie eine ausgenommene Service-Einstellungsbehörde für DoD und DHS umfasst: Geheimdienstanalysten, Computeringenieure, Informatiker, Telekommunikationsermittler und Kriminalbeamte. 5 USC 1302, 3301, 3302, E.O. 10577, in der geänderten Fassung, Regel VI und 5 CFR Teil 213 und 302
  • Planen Sie eine freigestellte Service-Einstellungsbehörde für GSA, OMB und VA für Experten für digitale Dienste. 5 USC 1302, 3301, 3302, E.O. 10577, in der geänderten Fassung, Regel VI und 5 CFR Teil 213 und 302
  • Cyber ​​Corps® von NSF und DHS: Stipendienprogramm für Service (SFS) bietet Stipendien für Studenten der Cybersicherheit im Austausch für Regierungsdienste nach dem Abschluss. Seit 2000 wurden SFS-Stipendien an mehr als 1.650 Studierende vergeben. Jedes Jahr stehen fast 400 Absolventen in verwandten akademischen Programmen zur Verfügung, um die Cybersicherheitsanforderungen der Behörden zu erfüllen.

Einstellungsbehörden/Flexibilitäten (verfügbar auf Anfrage und Genehmigung durch OPM)

  • Direkteinstellungsbehörde – Eine Agentur kann bei OPM einen schriftlichen Antrag auf eine Direkteinstellungsbehörde stellen, um Stellen zu besetzen, für die ihrer Meinung nach ein schwerwiegender Mangel oder ein kritischer Einstellungsbedarf besteht. 5 USC 3304(a) (3), 5 CFR Teil 337 https://www.opm.gov/policy-data-oversight/hiring-authorities/direct-hire-authority/templates.pdf
  • Schedule A oder B Ausgenommen Service Hiring Authority - Eine Agentur kann bei OPM einen schriftlichen Antrag stellen, um eine freigestellte Diensteinstellungsbehörde zur Besetzung bestimmter Positionen zu genehmigen, wenn die Anwendung der wettbewerbsorientierten Dienstleistungsqualifikationsstandards oder das übliche wettbewerbliche Verfahren nicht praktikabel ist. 5 USC 1302, 3301, 3302 und 5 CFR Teil 213 und 302 http://cdn-akamai.6connex.com//357/882//A08-Excepted_Service_Employment_14307560299861471.pdf
  • Senior Executive Service (SES) Befristet oder Begrenzter Notfalltermin Emergency. Eine Agentur kann bei OPM einen schriftlichen Antrag auf eine nicht wettbewerbsorientierte SES-Befristung für die Ernennung einer Person für eine Dauer von höchstens 36 Monaten auf eine allgemeine SES-Position, deren Aufgaben am Ende der Amtszeit auslaufen, oder auf eine befristete Ernennung eines SES-Mitarbeiters in Notfällen einreichen Person, die 18 Monate nicht überschreiten darf, bis zu einer allgemeinen Position des SES, die eingerichtet wurde, um einen echten, unvorhergesehenen, dringenden Bedarf zu decken. 5 USC 3132(a) (5) und (6) 5 CFR 317.601.
  • Wissenschaftliche und professionelle (ST) Positionen Die von OPM zugeteilten Stellen können für Stellen verwendet werden, die über GS-15 eingestuft sind und die Forschung und Entwicklung im Bereich der Informatik betreiben. 5 USC 3104, 3325 5 CFR 319
  • Senior Level (SL) Positionen Die von OPM zugewiesenen Positionen können für über GS-15 eingestufte Positionen verwendet werden, die Cybersicherheitsaufgaben und -verantwortungen wahrnehmen. 5 USC 5108, 3324 5 CFR 319.

Andere verfügbare Behörden

  • Presidential Innovation Fellows (PIF)Programm bringt Top-Innovatoren aus dem Privatsektor, gemeinnützigen Organisationen und der Wissenschaft mit Top-Innovatoren aus der Regierung zusammen, um während fokussierter 6-12-monatiger „Pflichttouren“ zusammenzuarbeiten. https://www.whitehouse.gov/Innovationskollegen

Zahlungs- und Urlaubsflexibilität (derzeit verfügbar)

  • Regierungsweite Sonderpreise für Computeringenieure, Informatikspezialisten und IT-Management-Spezialisten der Einstiegs- und Entwicklungsstufe. Weitere Informationen finden Sie auf der Hauptseite der Sonderpreise. 5 USC 5305 und 5 CFR Teil 530, Unterabschnitt C.
  • Rekrutierungsanreiz oder Umzugsanreiz bis zu 25 Prozent des Grundgehalts bei schwer zu besetzenden Stellen multipliziert mit der Anzahl der Jahre im Dienstvertrag (bis zu 4 Jahre). Weitere Informationen finden Sie im Incentives-Factsheet-Index. 5 USC 5753 und 5 CFR Teil 575, Unterteile A und B.
  • Anreiz zur Bindung für hochqualifizierte Mitarbeiter oder Beschäftigte in Sonderdiensten, die voraussichtlich aus dem Bundesdienst ausscheiden, bis zu 25 Prozent des Grundgehalts für eine Einzelperson oder 10 Prozent für eine Gruppe. Weitere Informationen finden Sie im Factsheet Retention Incentive. 5 USC 5754 und 5 CFR Teil 575, Unterabschnitt C.
  • Überlegene Qualifikationen undBesondere BedürfnisseZahlungseinstellung ermöglicht es Agenturen, aufgrund der überlegenen Qualifikation des Mitarbeiters oder des besonderen Bedarfs der Agentur an den Dienstleistungen des Kandidaten eine neue Gehaltsliste (GS) für Mitarbeiter über Stufe 1 (bis Stufe 10) festzulegen. Weitere Informationen finden Sie im Factsheet Superior Qualifications and Special Needs Pay-Setting Authority. 5 CFR 531.212.
  • Zu zahlender Höchstsatz ermöglicht es Agenturen, einen höheren als den normalen GS-Satz festzulegen (der Schritt 10 nicht überschreiten darf), basierend auf dem Gehalt des Arbeitnehmers in einem anderen Bundesarbeitsplatz. Weitere Informationen finden Sie im Factsheet Regel zum Höchstbetrag. 5 CFR 531.221-223.
  • Rückzahlungsprogramm für Studentendarlehen des Bundes ermöglicht es Agenturen, bis zu 60.000 US-Dollar der staatlich versicherten Studentendarlehen eines Kandidaten oder aktuellen Mitarbeiters als Anwerbungs- oder Bindungsanreiz zurückzuzahlen. Weitere Informationen finden Sie im Merkblatt Rückzahlung des Studienkredits. 5 USC 5379 und 5 CFR Teil 537.
  • Anrechenbare Leistung für die Anrechnung von Jahresurlaub für nicht-bundesstaatliche Berufserfahrung und Erfahrung im uniformierten Dienst ermöglicht es Agenturen, für schwer zu besetzende Stellen höhere Urlaubsabgrenzungen zu gewähren, die auf nicht-bundesstaatlicher und militärischer Erfahrung beruhen. Weitere Informationen finden Sie im Factsheet Creditable Service. 5 CFR 630.205.

Zahlungsflexibilität (verfügbar auf Anfrage und Genehmigung durch OPM)


ArcPad 10.0.2 - Entfernen von Verknüpfungen aus ArcPad heute - Geographische Informationssysteme

Lizenzdauer: 12. Dez. – Dez. 11

Die geografischen Informationssysteme (GIS) von ESRI bieten die Möglichkeit, Daten für die Entscheidungsfindung besser zu organisieren und zu analysieren. ESRI GIS ist nur für Windows verfügbar/NT/Unix-Plattformen.

Viele Ressourcen sind von ESRI verfügbar, die nicht aufgeführt sind. Wenn Sie eine andere ESRI-Software benötigen, senden Sie eine Anfrage über das DoIT-Serviceportal und geben Sie Ihren anderen ESRI-Softwarebedarf an.

Preisgestaltung

Berechtigt zum Kauf bei DoIT

S&T-, UMSL-, UMKC-Kunden wenden sich bitte an Ihre lokalen IT-Abteilungen.

Wie man bestellt:
Gehen Sie zu doitservices.missouri.edu, um eine Anfrage zu stellen ESRI. Melden Sie sich mit Ihrer Uni-Benutzerkennung und Ihrem Passwort im DoIT-Serviceportal an, wählen Sie Servicekatalog und suchen Sie nach ESRI.

Alle Lizenzen gelten für ein Jahr, basierend auf dem angegebenen Lizenzzeitraum und müssen jährlich für den neuen Lizenzzeitraum verlängert werden.

Es ist die Politik der University of Missouri, Softwarelizenzvereinbarungen einzuhalten und von allen Benutzern dies zu verlangen. Die Abteilung für Informationstechnologie wird nicht wissentlich bei der Verletzung solcher Vereinbarungen helfen oder die Verwendung ihrer Geräte gestatten. Die Software darf nicht für Dritte kopiert oder an Dritte zum Kopieren ausgeliehen werden. Abteilungskäufe müssen mit einem MoCode getätigt werden. Die Lizenzvereinbarung erlischt mit der Beendigung der Verbindung des Benutzers mit der University of Missouri.


Puffer-dtype-Nichtübereinstimmung, erwartet 'SIZE_t', aber 'long long'

Ich habe 3 ML-Modelle in Spyder entwickelt, das sind Lineare Regression, Polynomial Regression und Random Forest Regression. In sypde r funktionierten alle gut. Als ich jedoch auf Django zum Erstellen einer Web-App bereitgestellt habe, hat Random Forest " ValueError: Buffer type mismatch, erwartete 'SIZE_t', aber erhalten 'long long' ". (Ich habe versucht, Randomforest zu entfernen und die anderen beiden Modelle haben gut funktioniert).

Schau dir das zuerst an:-

In Spyder entwickeltes Modell

Django-Implementierungscode


Geschichte

ArcView 8.x, 9.x und 10.0

ArcView 8.x, 9.x und 10.0 sind Teil der ArcGIS Desktop-Softwaresuite. ArcView ist der Name der Einstiegslizenz, die in diesen Versionen der Software angeboten wird und die in der Lage ist, in Flatfiles gespeicherte GIS-Daten anzuzeigen und zu bearbeiten oder über ArcSDE Daten anzuzeigen, die in einem relationalen Datenbankverwaltungssystem gespeichert sind. Es war von Esri als logischer Migrationspfad von ArcView 3.x vorgesehen. ArcGIS Desktop 10.0 – veröffentlicht im Juni 2010 – stellt die letzte Version der ArcGIS-Software dar, in der der Name ArcView vorhanden ist. Die aktuelle Version von ArcView, die von Esri verkauft wird, ist 10.1, umbenannt in "ArcGIS for Desktop Basic" [1] .

ArcGIS for Desktop Basic

Mit der Version 2012 von ArcGIS 10.1 wurde ArcView umbenannt in ArcGIS for Desktop Basic [1] . ArcGIS for Desktop Basic ist die Einstiegslizenz für ArcGIS for Desktop. Andere Lizenzierungsstufen in der Suite, nämlich ArcGIS for Desktop Standard und ArcGIS for Desktop Advanced, verfügen über eine größere Funktionalität. Alle Komponenten werden auf dem System installiert, wobei nur die lizenzierten funktionsfähig gemacht werden. Es ist für die 32- und 64-Bit-Betriebssysteme Microsoft Windows XP, 7 und Vista sowie die Betriebssysteme Windows Server 2003, 2008 und 2008 R2 verfügbar.

Die ArcGIS for Desktop Basic-Software ist in ArcMap und ArcCatalog aufgeteilt. ArcMap wird für die Kartenkomposition und geografische Analyse verwendet. ArcCatalog wird für das geografische Datenmanagement verwendet.


Inhalt

Die geologische Kartierung ist ein interpretativer Prozess, der mehrere Arten von Informationen umfasst, von analytischen Daten bis hin zu persönlichen Beobachtungen, die alle vom Geologen synthetisiert und aufgezeichnet werden. Geologische Beobachtungen werden traditionell auf Papier festgehalten, sei es auf standardisierten Notizkarten, in einem Notizbuch oder auf einer Karte. [2]

Im 21. Jahrhundert werden Computertechnologie und Software portabel und leistungsfähig genug, um einige der alltäglicheren Aufgaben zu übernehmen, die ein Geologe vor Ort ausführen muss, wie z. B. die genaue Lokalisierung mit einem GPS-Gerät, die Anzeige mehrerer Bilder (Karten, Satellitenbilder) , Luftaufnahmen usw.), Zeichnen von Streich- und Neigungssymbolen und Farbcodieren verschiedener physikalischer Eigenschaften einer Lithologie oder eines Kontakttyps (z. B. Diskordanz) zwischen Gesteinsschichten. Darüber hinaus können Computer jetzt einige Aufgaben ausführen, die im Feld schwierig zu bewerkstelligen waren, beispielsweise die Handschrift- oder Spracherkennung und das Kommentieren von Fotos vor Ort. [3]

Die digitale Kartierung hat positive und negative Auswirkungen auf den Kartierungsprozess [4] erst eine Bewertung ihrer Auswirkungen auf ein geologisches Kartierungsprojekt insgesamt zeigt, ob sie einen Nettonutzen bringt. Mit dem Einsatz von Computern im Feld ändert sich die Aufzeichnung von Beobachtungen und die grundlegende Datenverwaltung dramatisch. Der Einsatz der digitalen Kartierung wirkt sich auch auf die Datenanalyse im Kartierungsprozess aus, hat jedoch keinen großen Einfluss auf den Prozess selbst. [5]

Vorteile Bearbeiten

  • Von einem Geologen eingegebene Daten können weniger Fehler aufweisen als Daten, die von einem Dateneingabesachbearbeiter transkribiert wurden.
  • Die Dateneingabe durch Geologen vor Ort kann insgesamt weniger Zeit in Anspruch nehmen als die anschließende Dateneingabe im Büro, wodurch sich möglicherweise die Gesamtzeit für den Abschluss eines Projekts verringert.
  • Die räumliche Ausdehnung von Objekten der realen Welt und deren Attribute können direkt in eine Datenbank mit Geoinformationssystem (GIS)-Fähigkeit eingegeben werden. Merkmale können anhand festgelegter Kriterien automatisch farbkodiert und symbolisiert werden.
  • Mehrere Karten und Bilder (geophysikalische Karten, Satellitenbilder, Orthofotos usw.) können problemlos mitgeführt und auf dem Bildschirm angezeigt werden.
  • Geologen können ihre Datendateien für die Feldarbeit am nächsten Tag als Referenz hochladen. kann unmittelbar nach der Rückkehr aus dem Feld starten, da die Datenbank bereits gefüllt ist.
  • Daten können durch Wörterbücher und Dropdown-Menüs eingeschränkt werden, um sicherzustellen, dass Daten systematisch erfasst werden und obligatorische Daten nicht vergessen werden
  • Arbeitssparende Werkzeuge und Funktionalitäten können im Feld bereitgestellt werden, z.B. Strukturkonturen im laufenden Betrieb und 3D-Visualisierung
  • Systeme können drahtlos mit anderen digitalen Feldgeräten (wie Digitalkameras und Sensornetzen) verbunden werden

Nachteile Bearbeiten

  • Computer und zugehörige Gegenstände (zusätzliche Batterien, Eingabestift, Kameras usw.) müssen im Feld mitgeführt werden.
  • Die Eingabe von Felddaten in den Computer kann länger dauern als das physische Schreiben auf Papier, was möglicherweise zu längeren Feldprogrammen führt.
  • Daten, die von mehreren Geologen eingegeben wurden, können mehr Inkonsistenzen enthalten als Daten, die von einer Person eingegeben wurden, was die Abfrage der Datenbank erschwert.
  • Schriftliche Beschreibungen vermitteln dem Leser detaillierte Informationen durch Bilder, die möglicherweise nicht durch dieselben Daten im geparsten Format vermittelt werden.
  • Geologen neigen möglicherweise dazu, Textbeschreibungen zu kürzen, da sie schwer einzugeben sind (entweder durch Handschrift oder Spracherkennung), was zu Datenverlusten führt.
  • Es gibt keine originalen, gedruckten Feldkarten oder Notizen zum Archivieren. Papier ist ein stabileres Medium als das digitale Format. [6]

Einige Universitäten und Sekundarschulen integrieren digitale geologische Kartierungen in den Unterricht. [7] Zum Beispiel beschreibt das GeoPad-Projekt [1] die Kombination von Technologie, Lehren von Feldgeologie und geologischer Kartierung in Programmen wie dem Geologie-Feldcamp der Bowling Green State University.[2] An der Universität Urbino (Italien) it:Università di Urbino sind seit 2006 Field Digital Mapping Techniques in Geo- und Umweltwissenschaften integriert [3] [4]. Das MapTeach-Programm wurde entwickelt, um Schülern der Mittel- und Oberstufe eine praktische digitale Kartierung zu ermöglichen.[5] Das Projekt SPLINT [6] in Großbritannien verwendet das BGS-Feldkartierungssystem als Teil seines Lehrplans

Die digitale Kartierungstechnologie kann auf die traditionelle geologische Kartierung, Erkundungskartierung und Vermessung geologischer Merkmale angewendet werden. Auf internationalen Konferenzen zur digitalen Felddatenerfassung (DFDC) diskutieren große geologische Untersuchungen (z. B. British Geological Survey und Geological Survey of Canada) über die Nutzung und Entwicklung der Technologie.[7] Viele andere geologische Gutachten und private Unternehmen entwickeln ebenfalls Systeme zur Durchführung wissenschaftlicher und angewandter geologischer Kartierungen beispielsweise von geothermischen Quellen [8] und Minenstandorten. [9]

Die anfänglichen Kosten für digitales geologisches Computing und unterstützende Ausrüstung können erheblich sein. Darüber hinaus müssen Geräte und Software gelegentlich aufgrund von Beschädigung, Verlust und Überalterung ersetzt werden. Produkte, die sich auf dem Markt bewegen, werden schnell eingestellt, wenn sich Technologie und Verbraucherinteressen entwickeln. Ein Produkt, das für die digitale Kartierung gut funktioniert, ist möglicherweise im folgenden Jahr nicht mehr erhältlich, jedoch ist das Testen mehrerer Marken und Generationen von Geräten und Software unerschwinglich. [5]

Gemeinsame wesentliche Funktionen Bearbeiten

Einige Merkmale der digitalen Kartierungsausrüstung sind sowohl der Vermessungs- oder Aufklärungskartierung als auch der „traditionellen“ umfassenden Kartierung gemeinsam. Die Erfassung weniger datenintensiver Aufklärungskartierungen oder Vermessungsdaten im Feld kann durch weniger robuste Datenbanken und GIS-Programme und Hardware mit einer kleineren Bildschirmgröße erreicht werden. [10] [11]

  • Geräte und Software sind intuitiv zu erlernen und einfach zu bedienen, wie in der Regel durch Militärstandards (MIL-STD-810) und Eindringschutzklassen definiert
  • Der Bildschirm ist bei hellem Sonnenlicht und an Tagen mit grauem Himmel gut ablesbar
  • Zur Datensicherung können entfernbare statische Speicherkarten verwendet werden
  • Speicher an Bord ist wiederherstellbar
  • Echtzeit- und Post-Processing-Differentialkorrektur für GPS-Standorte
  • Tragbarer Akku mit mindestens 9 Stunden Lebensdauer bei nahezu konstanter Nutzung
  • Kann Batterien im Feld wechseln
  • Akkus sollten kein „Gedächtnis“ haben, wie bei NiCd
  • Aufladbar durch unkonventionelle Stromquellen (Generatoren, Solar, etc.)
  • Drahtlose Echtzeitverbindung zu GPS oder integriertem GPS
  • Drahtlose Echtzeitverbindung vom Computer zur Kamera und anderen Peripheriegeräten

Funktionen, die für die Erfassung traditioneller geologischer Beobachtungen unerlässlich sind Bearbeiten

Erst vor kurzem (im Jahr 2000) wurde Hard- und Software verfügbar, die die meisten Kriterien erfüllen kann, die für die digitale Erfassung "herkömmlicher" Kartierungsdaten erforderlich sind.


3 Antworten 3

Um eine .msi-Datei im Hintergrund zu installieren, sollten Sie den Schalter /quiet mit msiexec verwenden können. Wenn Sie etwas anpassen müssen, können Sie Eigenschaftswerte wie folgt festlegen: PROPERTY=Value

Insgesamt: msiexec /i C:PathToFile.msi /quiet PROPERTY=Value

Um alle Optionen anzuzeigen, führen Sie einfach msiexec ohne Parameter aus. Auch diese Frage ist deiner sehr ähnlich.

Sie können dies nur tun, wenn das MSI Ihnen hilft :). Wenn beispielsweise eine Eigenschaft namens SERVERNAME in einem Dialogfeld auf FRED gesetzt ist, können Sie in der Befehlszeile SERVERNAME=FRED sagen. Dies setzt voraus, dass die InstallExecuteSequence, die die Arbeit der Installation erledigt, nur den Wert FRED verwendet. Probleme treten auf, wenn die UI-Sequenz zusätzliche Dinge ausführt, die im unbeaufsichtigten Modus nicht passieren, da die UI-Sequenz nicht in einer unbeaufsichtigten Installation ausgeführt wird. Wenn die UI-Sequenzdialoge SERVERNAME ändern, indem (zum Beispiel) vorne und MyShare am Ende hinzugefügt wird und FREDMyShare in der Ausführungssequenz verwendet wird, müssen Sie die Befehlszeile auf SERVERNAME="FRED setzen. MyShare", weil dies die Ausführungssequenz erwartet. Wenn Sie nicht alle potenziell relevanten Eigenschaftswerte kennen, können Sie die Installation im UI-Modus mit einem ausführlichen Protokoll ausführen und diese anzeigen. Wenn keine Dokumentation für die stille Installation vorhanden ist, müssen Sie sie ein wenig zurückentwickeln.

Wenn Sie angeben möchten, welche Funktionen installiert werden sollen, verwenden Sie ADDLOCAL=Kommagetrennte Liste von Funktionsnamen.

Die grundlegende Befehlszeile für die geräuschlose Ausführung ist (Pfade abgeschnitten):

Sie können auch eine Transformation anwenden (siehe Erklärung unten):

  • /QN: geräuschlos laufen, keine GUI während oder nach der Installation
  • /L*V: Schreiben Sie eine ausführliche Protokolldatei mit allen Informationen

MEIN EIGENTUM: Legen Sie eine Eigenschaft in der Befehlszeile fest. Sie können mehrere einstellen.

Die Art und Weise, wie eine MSI-Datei für die Verwendung in Unternehmen geändert werden soll, ist die Verwendung von a Datei transformieren (*.mst).


Science AMA-Serie: Brian Tomaszewski, Forscher für geografische Informationssysteme (GIS) am Rochester Institute of Technology, möchte hier über den Einsatz von Kartierungen zur Unterstützung nach Katastrophen sprechen. AMA!

Hallo zusammen, ich bin Brian Tomaszewski und ein Forscher und Assistenzprofessor, der daran interessiert ist, wie GIS beim Katastrophenmanagement helfen kann – zum Beispiel bei humanitären Krisen infolge von Kriegen oder nach einem Hurrikan – und ich bin der Autor der Lehrbuch Geographische Informationssysteme für das Katastrophenmanagement (hier erfahren Sie mehr über mich). Ich habe vor kurzem im Zaɺtari Refugee Camp in Jordanien gearbeitet, in dem mehr als 80.000 Flüchtlinge des syrischen Bürgerkriegs leben, als Teil eines von der National Science Foundation (NSF) finanzierten Projekts, um Ressourcen und Infrastruktur des Lagers zu kartieren. Ich habe auch Flüchtlingsforschung in Ruanda betrieben. Nach einer Katastrophe passieren die Dinge so schnell, dass es zu vielen Missverständnissen und Fehlern kommen kann, und ich möchte Kartierungen verwenden, um bei einer effektiveren Katastrophenreaktion und Entscheidungsfindung zu helfen. Fragen Sie mich nach Möglichkeiten, wie Kartierungen uns helfen können, besser auf Katastrophen zu reagieren oder sie sogar zu verhindern.

Ich werde um 11 Uhr ET (8 Uhr PT, 15 Uhr UTC) zurück sein, um Ihre Fragen zu beantworten, fragen Sie mich alles!

Edit: Hallo zusammen, Brian Tomaszewski hier, lasst uns beginnen! Ich beantworte Fragen bis 13 Uhr!

Edit: 13:10 Uhr - Wow, vielen Dank an alle, die teilgenommen haben und für all Ihre aufschlussreichen Fragen. Ich muss mich jetzt abmelden, aber es hat mir wirklich Spaß gemacht, mit Ihnen allen über GIS zu sprechen. Ich ermutige jeden, sich die heute erwähnten Ressourcen und Links anzusehen und sich stärker in den GIS- und Katastrophenschutzgemeinschaften zu engagieren. Ein schönes Wochenende! - Brian T.

Viele Leute haben wirklich keine Ahnung, was GIS ist oder welche Vorteile es für eine Vielzahl von Problemen bringen kann. Was ist Ihre schnelle und einfache Erklärung von GIS und seinen Vorteilen für den Laien?

Wie können Sie in Situationen, in denen Stunden entscheidend sein können, ein Gleichgewicht zwischen der schnellen Bereitstellung von Karten und Daten und der größtmöglichen Genauigkeit der Informationen finden, die sie benötigen?

Schließlich, welche aktuellen und zukünftigen GIS-bezogenen Technologien bergen das größte Potenzial für bedeutende Fortschritte im Bereich des Katastrophenmanagements?

Hallo und danke für deine Frage. Ich mochte die Reaktion, GIS als eine Mischung aus Photoshop und Excel zu denken. Dies setzt jedoch voraus, dass die Leute wissen, was Photoshop und Excel sind. Das Sprichwort, dass GIS Karten in Computern sind, ist, obwohl vielleicht überstrapaziert, immer noch wirksam. Ich muss versuchen, eine Analogie zu verwenden, um zu sagen, dass GIS für die Kartenerstellung verwendet wird, wie eine Schreibmaschine zum Schreiben verwendet wurde. Dies könnte sogar zu einer philosophischen Diskussion darüber führen, was genau GIS ist oder nicht. Ist beispielsweise Google Maps auf Ihrem Telefon ein GIS? In gewisser Weise enthält es viele der Komponenten des Informationssystems, das GIS umfasst, und wird oft als Definition von GIS oder als Kombination aus Hardware, Software, Personen, Daten, Wissen und Netzwerken verwendet. In meiner Institution bin ich die einzige Person, die GIS in einer Computerhochschule betreibt, also werfe ich ein etwas weites Netz aus, wenn ich mein Gebiet beschreibe und sage, dass es Google Maps auf Ihrem Telefon, das GPS in Ihrem Auto sowie spezielle Tools sind. Im Guten wie im Schlechten scheint das effektiv zu sein und viele Leute bezeichnen mein Fachgebiet einfach als "Geo", da Google damit ihre raumbezogenen Dienste beschreibt und mit denen die meisten Menschen vertraut sind.

Ihre zweite Frage ist sehr gut und leider nicht leicht zu beantworten, da es sich um ein wiederkehrendes Problem handelt, das möglicherweise nie effektiv gelöst werden kann. Obwohl Katastrophen verallgemeinert werden können, kann es große Unterschiede geben, die unterschiedliche Nuancen in Bezug auf die Ausgewogenheit von Datenerfassung und Genauigkeit mit sich bringen können. Der vielleicht beste Ansatz ist eine gute Planung, die bereits vor der Katastrophe vorhanden ist. Zum Beispiel genaue und aktuelle Datensätze, Mitarbeiter, die im Umgang mit der Software und den Daten geschult sind und die Software und Daten aktiv nutzen, bevor die Datenkatastrophe eintritt.

Für Ihren abschließenden Kommentar, dies war tatsächlich eine Frage, die ich vielen Interviewpartnern in meinem CRC-Pressebuch gestellt habe. Die Ergebnisse von allen waren die Zunahme von Webdiensten für besseren Datenzugriff und -austausch durch die Befürwortung von GIS im Katastrophenmanagement und der Drohnentechnologie. Als Akademiker bin ich persönlich daran interessiert, ernsthafte GIS-basierte Spiele zu entwickeln, um die räumlichen Denkfähigkeiten einer Vielzahl von Menschen zu verbessern, die am Katastrophenmanagement beteiligt sein können, vom einfachen Bürger bis zum hochrangigen Katastrophenentscheider (siehe: https:/ /www.youtube.com/watch?v=-bG1dfnQT2I) und Wearable-Technologie für eine bessere Interaktion mit geografischen Informationen.

Nochmals vielen Dank für Ihren Kommentar und ich hoffe, ich habe Ihre Fragen beantwortet, wenn auch teilweise

Was ist Ihre schnelle und einfache Erklärung von GIS?

Ich sage den Leuten immer nur, dass es wie Photoshop mit Excel im Hintergrund ist. Sie haben mehrere Ebenen von Vektor-/Rasterbildern mit angehängten Daten. Natürlich geht es viel tiefer, aber es ist ein wenig informativer als das alte "Ich erstelle Karten auf Computern".

Bearbeiten: Ich würde diese Gelegenheit gerne nutzen, um r/GIS anzuschließen, wir sind Dutzende von uns!

Tolle Frage. Es fällt mir so schwer, Leuten außerhalb des Feldes GIS zu erklären.

GIS ist die Kartenerstellung mit Computern.

Was ist Ihr liebster Arcgis-Fehler?

Welches GIS-Programm bevorzugen Sie?

Dies ist eine etwas umfassende Frage, da unterschiedliche GIS-Programme auf unterschiedliche Umstände angewendet werden. Zum Thema Katastrophenmanagement würden Sie unterschiedliche GIS-Programme für verschiedene Phasen des Katastrophenmanagementzyklus verwenden. Bei der Katastrophenplanung können Sie beispielsweise ein Desktop-GIS-Tool wie Esri ArcMap (http://www.esri.com/) oder ein Open-Source-Tool wie QGIS (http://www.qgis.org/en/site/) verwenden. ) für den Aufbau von Geodatensätzen, die Entwicklung von Evakuierungsplänen und allgemein für alle Aufgaben, die ein höheres Maß an Analysefähigkeit und Datenmanagement erfordern.

Wenn es dann zu einer Katastrophe kommt und Reaktionsaktivitäten beginnen, ist dies nicht der richtige Zeitpunkt, um eine komplizierte neue Software auszuprobieren, die noch nie verwendet wurde. Daher können leichtere Tools für die Echtzeit-Datenerfassung relevant sein, wie die Open Data Kit Collect-Plattform (https://opendatakit.org/), Google Maps auf einem Smartphone oder verschiedene Web-GIS-Plattformen wie ArcGIS Online und Google Maps zum Austausch von geografischen Informationen mit verschiedenen Gruppen von Katastrophenhelfern, die sich im Fall einer internationalen Katastrophenhilfe, wie kürzlich in Nepal, an verschiedenen Orten und sogar in verschiedenen Zeitzonen befinden können. Wiederherstellung und Risikominderung können eine Mischung aus Desktop-, Web- und mobilen GIS-Tools verwenden. Während einer Bergung können Feldbewertungsteams beispielsweise ein Tool wie ArcPad auf einem Juneau Trimble GPS-Gerät zur detaillierten Datenerfassung zur Trümmerbeseitigung verwenden und diese Informationen an ein Back-Office-Analyseteam senden, das Karten und Informationsprodukte generiert, um die Bergung zu informieren . Die Eindämmung wiederum erfordert möglicherweise auch mehr analytische Leistung von GIS für die Entwicklung von Modellen für physische und soziale Vulnerabilität, mit denen potenzielle Auswirkungen einer Katastrophe vorhergesagt und Risiken verringert werden können.

Grundsätzlich ist es bei der Überlegung, welches GIS-Programm zu verwenden ist, wichtig, die Aufgaben zu berücksichtigen, die mit dem Tool ausgeführt werden, den Grad des Engagements und die Ressourcen, die die Person oder Organisation, die das Tool verwendet, für Investitionen in das Tool, den Typ der verfügbaren und aufgabenrelevanten Datensätze und auch welche Arten von Daten mit Methoden wie der GPS-Datenerhebung oder der Digitalisierung von Luftbildern ggf. erstellt werden müssen, sind weitere Ansätze. In Bezug auf die finanziellen Kosten erscheinen kommerzielle GIS-Tools, wie sie von Unternehmen wie Esri angeboten werden, vielleicht etwas teuer, bieten aber die Zuverlässigkeit des kommerziellen Unternehmens, das sie unterstützt, was bei Problemen sehr nützlich sein kann. Open-Source-Äquivalente gibt es für jedes kommerzielle GIS-Tool, das verfügbar ist, aber mit Open Source kommt oft eine technische Ebene hinzu, die Benutzer der Programme kennen müssen, um sie zur Erledigung von Aufgaben vollständig nutzen zu können.


Den gesamten Code, der zur Reproduktion unserer experimentellen Ergebnisse erforderlich ist, finden Sie unter https://github.com/suinleelab/cxr_covid (archiviert unter https://doi.org/10.5281/zenodo.4623792).

Mossa-Basha, M. et al. Richtlinien und Leitlinien für die Vorbereitung auf COVID-19: Erfahrungen der University of Washington. Radiologie https://doi.org/10.1148/radiol.2020201326 (2020).

Kundu, S., Elhalawani, H., Gichoya, J. W. & Kahn, C. E. Jr. Wie könnten KI und Thoraxbildgebung dazu beitragen, die Geheimnisse von COVID-19 zu lüften? Radiol. Künstliche Intelligenz 2, 3 (2020).

Ghoshal, B. & Tucker, A. Schätzung der Unsicherheit und Interpretierbarkeit beim Deep Learning zur Erkennung von Coronaviren (COVID-19). Vorabdruck unter https://arxiv.org/pdf/2003.10769.pdf (2020).

Wang, L., Lin, Z. Q. & Wong, A. COVID-Net: ein maßgeschneidertes neuronales Tiefenfaltungsnetzwerk-Design zur Erkennung von COVID-19-Fällen aus Thorax-Röntgenbildern. Wissenschaft Repräsentant 10, 19549 (2020).

Hemdan, E. E.-D., Shouman, M. A. & Karar, M. E. COVIDX-Net: ein Framework von Deep-Learning-Klassifikatoren zur Diagnose von COVID-19 in Röntgenbildern. Vorabdruck unter https://arxiv.org/pdf/2003.11055.pdf (2020).

Öztürk, T. et al. Automatisierte Erkennung von COVID-19-Fällen mithilfe von tiefen neuronalen Netzen mit Röntgenbildern. Berechnen. Biol. Med. 121, 103792 (2020).

Brunese, L., Mercaldo, F., Reginelli, A. & Santone, A. Erklärbares Deep Learning zur Erkennung von Lungenerkrankungen und Coronavirus COVID-19 durch Röntgenstrahlen. Berechnen. Methoden Programme Biomed. 196, 105608 (2020).

Karim, M. et al. DeepCOVIDExplainer: Erklärbare COVID-19-Vorhersagen basierend auf Röntgenaufnahmen des Brustkorbs. Vorabdruck unter https://arxiv.org/pdf/2004.04582.pdf (2020).

Laghi, A. Warnhinweise zur radiologischen Diagnose einer COVID-19-Infektion durch künstliche Intelligenz. Lanzettenziffer. Gesundheit 2, e225 (2020).

Geirhos, R. et al. Shortcut-Lernen in tiefen neuronalen Netzen. Nat. Mach. Intellekt. 2, 665–673 (2020).

Harmon, S.A. et al. Künstliche Intelligenz zur Erkennung von COVID-19-Pneumonie im Thorax-CT unter Verwendung multinationaler Datensätze. Nat. Komm. 11, 4080 (2020).

Lakhani, P. &. Sundaram, B. Deep Learning bei der Thoraxradiographie: automatisierte Klassifizierung der Lungentuberkulose unter Verwendung von Convolutional Neural Networks. Radiologie 284, 574–582 (2017).

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


Marine Pollution

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

Biology, Ecology, Earth Science, Oceanography

Water Pollution

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

This lists the logos of programs or partners of NG Education which have provided or contributed the content on this page. Powered by

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

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

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

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

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

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

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


7 Ways to Trick Your Brain

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

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

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

1. Biblical question

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

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

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

2. Mary's mother

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

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

3. Notice anything weird?

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

4. Motion-induced blindness

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

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

5. Flash lag

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

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

6. School bus

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

7. Money grab

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

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

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

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

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


Schau das Video: Data Transfer Utility: Transferring files