Mais

É possível exibir o comprimento de cada segmento com o controle de medida Openlayers?


Estou tentando fazer uma ferramenta de medida OpenLayers que exibe o comprimento de cada segmento no topo de cada segmento e o comprimento total da medição, conforme mostrado abaixo:

Usei este exemplo http://openlayers.org/dev/examples/measure.html. Posso ver no exemplo que a geometria criada é uma grande LineString.

Portanto, meu pensamento geral era obter o controle de medida para criar um novo segmento de linha (LineString) para cada clique do usuário, exceto o primeiro, em seguida, adicionar um atributo com o comprimento do segmento e exibi-lo com o parâmetro label no estilo.

Mas não sei se isso entrará em conflito com o design atual do controle de medida ou se esta é a abordagem correta para o meu problema.

Todos os comentários ou orientações serão apreciados.


Suas sugestões parecem boas. Além disso, todo objeto de geometria tem uma função distanceTo () que pode ser usada como:

geometry.distanceTo (anothergeometry)

EDITAR:

Depois de mais reflexão e teste do exemplo, acho que seria mais fácil adicionar uma nova camada para fins de rotulagem. Possivelmente uma camada de apenas pontos que você definiria para labelXOffset e labelYOffset para metade da distância entre cada ponto em sua linha de medição. Mas não acho que você será capaz de girar os rótulos.

Veja como é essa ferramenta de medição, é provavelmente a melhor que você poderá fazer: http://chamaps.com/watervliet/

Veja como ele faz isso: http://chamaps.com/watervliet/js/map.js

var lineStyle = new OpenLayers.Style (); lineStyle.addRules ([new OpenLayers.Rule ({symbolizer: linemeasureStyles})]); var linemeasureStyleMap = new OpenLayers.StyleMap ({"default": lineStyle}); var length = new OpenLayers.Control.Measure (OpenLayers.Handler.Path, {displaySystem: "english", geodesic: true, persist: true, handlerOptions: {layerOptions: {styleMap: linemeasureStyleMap}}, textNodes: null, callbacks: { criar: function () {this.textNodes = []; layerRuler.removeFeatures (layerRuler.features); mouseMovements = 0;}, modificar: função (ponto, linha) {if (mouseMovements ++ <5) {return;} var len = line.geometry.components.length; var from = line.geometry.components [len - 2]; var to = line.geometry.components [len - 1]; var ls = new OpenLayers.Geometry.LineString ([de, para ]); var dist = this.getBestLength (ls); if (! dist [0]) {return;} var total = this.getBestLength (line.geometry); var label = dist [0] .toFixed (2) + "" + dist [1]; var textNode = this.textNodes [len - 2] || null; if (textNode &&! textNode.layer) {this.textNodes.pop (); textNode = null;} if (! textNode ) {var c = ls.getCentroid (); textNode = new OpenLayers.Feature.Vector (new OpenLayers.Geometry.Point (cx , c.y), {}, {label: ", fontColor:" # FF0000 ", fontSize:" 14px ", fontFamily:" Arial ", fontWeight:" bold ", labelAlign:" cm "}); this.textNodes.push (textNode); layerRuler.addFeatures ([textNode]); } textNode.geometry.x = (de.x + a.x) / 2; textNode.geometry.y = (de.y + para.y) / 2; textNode.style.label = label; textNode.layer.drawFeature (textNode); this.events.triggerEvent ("Measynamic", {measure: dist [0], total: total [0], units: dist [1], order: 1, geometry: ls}); }}});

tive o mesmo problema e não encontrei nenhuma ferramenta que me desse a solução, então o que fiz foi pegar o LineString (que não é ocaracterística, mas a geometria do recurso =>feature.geometry), obtenha seus vértices e armazene-os em uma matriz (pontos)

função onFeatureSelectLineString (event) {var feature = event.feature; var points = feature.geometry.getVertices ();

Eu, então, armazeno todos os dados do segmento que considero relevantes (distância, velocidade, horários de início / término [o meu é um aplicativo de rastreamento]) em uma matriz bidimensionalsegmentdataArray [segmentCount] [attribute]ou, se você quiser apenas distância,segmentdataArray [segmentCount]. dependendo do número de pontos totais pode ou não ser necessário salvar os dados no array (poucos pontos, não há necessidade de se preocupar, um pequeno overhead não será um problema sério).

var segmentdataArray = novo Array (points.length-1); for (var i = 0; i <(points.length); i ++) {// ignorar o primeiro ponto segmentdataArray [i-1] = ponto [i-1] .distanceTo (ponto [i-1]); // começa em segmentdataArray [0]}

então, agora que temos nossos dados, precisamos saber em qual segmento o usuário clicou. infelizmente, não encontrei nenhum método, função ou propriedade nativa que forneça esta informação (por favor, corrija-me se eu estiver errado).

minha abordagem foi armazenar a posição atual do mouse em variáveis ​​"globais" (declaradas forafunção init (), disponível para todas as funções javascript nesse script).

var mouseLat, mouseLon;

uma vez dentro doonFeatureSelect ()função, eu crio um ponto de lat + lon global (posição do mouse no clique, que está perto de, mas não necessariamente na LineString) e calculo odistanceToa geometria LineString

var clickPoint = new OpenLayers.Geometry.Point (mouseLon, mouseLat); // menor distância do ponto clicado até a geometria LineString var distance = feature.geometry.distanceTo (clickPoint);

eu, então, crio uma LineString de 4 lados "quadrada" *lineStringTempao redor do mouse, clique e cruze (splitWIth) o originalfeature.geometry(LineString). o resultado de uma divisão é uma matriz nula (se as geometrias não se tocarem) ou uma matriz com pelo menos 2 geometrias, mas geralmente 3 cadeias de linha, já que minha caixa divide a LineString original em 2 cadeias de linha grandes e uma muito pequena que está "dentro" meu quadrado.

var splitFeatures = feature.geometry.splitWith (lineStringTemp);

se sua caixa for muito grande, você terá mais de 3 segmentos, um é criado para cada ponto adicional onde as duas geometrias se cruzam. você pode ou não investir tempo na verificação dos resultados (dividir novamente com uma caixa menor se obtiver mais de 4 geometrias como resultado de uma divisão).

para 99% dos casos, um quadrado ao redor do ponto de clique do mouse com lados 1,42 vezes ("vá brincar com seus triângulos, euclídeo") a menor distância entre o clique do mouse e a sequência de linha fará o truque muito bem. o único problema é que você precisa converter a distância em graus para poder criar este quadrado.

as latitudes são paralelas e a distância entre cada grau é sempre 111,2 km. quanto à longitude, 1 grau de longitude pode representar mais de 9000 km no equador, em oposição a alguns centímetros quando se está "em" qualquer um dos pólos (norte ou sul).

// distância entre graus Lat = 111,2km (constantes - lats são paralelos entre si) var latDegreeKm = 111,2; // distância entre os graus Lon variam (muito menor perto dos pólos) var pointTemp = new OpenLayers.Geometry.Point ((mouseLon + 1), mouseLat); var lonDegreeKm = pointTemp.distanceTo (clickPoint); // 1,42: 1 = relação aproximada entre pernas / hipotenusa no retângulo isósceles (90-45-45) triângulo var degreesLat = 1,42 * distance / latDegreeKm; var degreesLon = 1,42 * distance / lonDegreeKm; var lineStringTemp = new OpenLayers.Geometry.LineString ([new OpenLayers.Geometry.Point ((mouseLon + lonDegreeKm), (mouseLat + degreesLat)), new OpenLayers.Geometry.Point ((mouseLon-lonDegreeKm), (mouseLat + degreesLat)) , novo OpenLayers.Geometry.Point ((mouseLon-lonDegreeKm), (mouseLat-degreesLat)), novo OpenLayers.Geometry.Point ((mouseLon + lonDegreeKm), (mouseLat-degreesLat))]);

eu, então, pego a primeira cadeia de linha dividida (splitFeatures [0]) e conte seus pontos. agora eu sei onde a divisão ocorreu (pointsTemp.length - 2é o ponteiro parasegmentdataArray [], se você estiver usando, neste exemplo eu não estou)

var splitFeatures = feature.geometry.splitWith (lineStringTemp); if (splitFeatures) {var attribute = {name: "FirstSegment", digite: "LineString"}; var pointsTemp = splitFeatures [0] .getVertices (); var pointsTempCount = pointsTemp.length; var lineStringSegment = new OpenLayers.Geometry.LineString ([points [pointsTempCount-2], points [pointsTempCount-1]]); var lineStringSegmentLength = lineStringSegment.getLength (); var featureTemp = new OpenLayers.Feature.Vector (lineStringSegment, atributos); // var featureTemp = new OpenLayers.Feature.Vector (splitFeatures [0], atributos); // alterna divisões de linha e mostra a primeira parte layerTemp.addFeatures (featureTemp); content + = " n  n Comprimento do segmento:" + lineStringSegmentLength + " n splitFeatures count:" + splitFeatures.length + " n  n featureTemp.geometry:" + featureTemp.geometry + " n  n feature.geometry:" + feature.geometry; popup = new OpenLayers.Popup.FramedCloud ("chicken", featureTemp.geometry.getBounds (). getCenterLonLat (), new OpenLayers.Size (100,100), content, null, true, onFeatureUnselect); popup.setBackgroundColor ('white'); featureTemp.popup = popup; map.addPopup (popup); } else {alert ("no SPLIT OCCURED"); }

atenção, se você começar a dividir e exibir linhas, obterá uma matriz preenchida com geometrias que devem ser convertidas em feições, antes de serem colocadas em uma camada e exibidas no mapa como visto acima em:

var featureTemp = new OpenLayers.Feature.Vector (splitFeatures [0], atributos); layerTemp.addFeatures (featureTemp);

nota 2 self: veja o código zMapaAlunosCaminho06a.php


Influência do tempo rápido e das mensagens de um sistema de navegação por áudio no comportamento do motorista em uma via expressa urbana com cinco saídas

Conduza um experimento de simulador de direção para investigar o tempo do prompt de navegação, mensagens de prompt de navegação sobre o comportamento de direção em uma via expressa urbana com cinco saídas.

O estado psicológico do motorista e a operação do veículo foram afetados pelo tempo e pelas mensagens imediatas.

Existia um efeito de interação entre o tempo imediato e as mensagens imediatas do sistema, e esse efeito ajustou o efeito no estado psicológico do motorista e na operação do veículo.

As descobertas baseadas no simulador de direção estabelecem uma base para o desenvolvimento de diretrizes de transmissão de navegação de áudio padrão.


A arquitetura baseada em mensagens de ALE compreende três camadas:

Camada de aplicação. Essa camada fornece ao ALE uma interface com o R / 3 para originar ou receber mensagens contendo dados de ou para sistemas externos (ou outros R / 3).

Camada de distribuição. A camada de distribuição filtra e converte mensagens contendo dados com base em conjuntos de regras predefinidos ou personalizados. Essas conversões podem ocorrer para garantir a compatibilidade entre diferentes releases de R / 3 e R / 2.

Camada de comunicações. As comunicações ALE são realizadas de forma síncrona e assíncrona. As transmissões de mensagens síncronas são normalmente usadas para a leitura direta de dados de controle, enquanto as transmissões de mensagens assíncronas são usadas para transmitir ou receber dados de aplicativos. Também é possível obter uma troca pseudo-em tempo real de dados do aplicativo usando chamadas de função remota transacional (tRFC), que detalharei posteriormente nesta série de artigos.

Os cenários ALE se enquadram em três categorias: dados mestre, dados transacionais e distribuição de dados de controle. Embora os princípios básicos sejam os mesmos para as diferentes categorias, há diferenças em suas funções e configurações. A SAP oferece mais de 200 cenários ALE e, por extensão, existem aproximadamente 200 áreas de aplicação que podem alavancar a tecnologia ALE para distribuição ou comunicação de dados. Um subconjunto desses cenários é suportado pelo R / 3 para Electronic Data Interchange (EDI).


Mexendo com o curral

Horário local

A diretiva de configuração localtime é usada para configurar o Barnyard para renderizar todos os carimbos de data / hora de eventos usando o fuso horário local. Ele é especificado no arquivo de configuração com a seguinte sintaxe:

Por padrão, o Barnyard renderiza todos os carimbos de data / hora usando o Tempo Universal Coordenado (UTC). UTC foi selecionado como padrão para facilitar a correlação de eventos que ocorreram em diferentes localizações geográficas. Além disso, o uso do UTC elimina um problema que ocorre duas vezes por ano para aqueles de nós que usam o horário de verão. Se registrarmos a data e hora de todos os eventos usando o fuso horário local, duas vezes por ano teremos informações incorretas sobre o tempo e a sequência dos eventos. Na primavera, dois eventos que podem ter ocorrido com apenas alguns minutos de intervalo podem parecer separados por mais de uma hora. No outono, alguns eventos podem parecer ter ocorrido antes de outros eventos, quando na realidade eles aconteceram mais tarde. Embora isso possa parecer um problema menor, torna-se extremamente importante ao investigar um incidente que ocorreu em um desses momentos.


Afiliações

Universidade de Auckland, 38 Princes Street, Auckland, 1010, Nova Zelândia

Ben Halstead, Yun Sing Koh e Patricia Riddle

Universidade de Tecnologia de Auckland, Auckland, Nova Zelândia

Universidade de Tecnologia de Eindhoven, Eindhoven, Holanda

LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris, Paris, França

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Autor correspondente


Conjuntos de valores

Conjuntos de valores para gráficos de contas

Um conjunto de valores é uma coleção de valores de contas associados a um segmento de uma instância de estrutura de plano de contas. Ao criar conjuntos de valores, considere as seguintes escolhas críticas:

Designação de Módulo

A designação do módulo é usada para marcar conjuntos de valores e define os conjuntos de valores separados durante atualizações e outros processos. Ao criar conjuntos de valores para um plano de contas, o módulo pode ser especificado como Razão para identificar distintamente seu uso pretendido em um flexfield contábil, basicamente um plano de contas.

Tipo de Validação

Atribua um dos seguintes tipos de validação aos conjuntos de valores do plano de contas:

Independente: Os valores são selecionados independentemente ao preencher os segmentos em uma combinação de contas.

Tabela: Os valores são armazenados em uma tabela externa para facilitar a manutenção e o compartilhamento dos dados de referência.

Atribuições de formato

Os conjuntos de valores para plano de contas devem usar o tipo de caractere de dados de valor. O Subtipo de valor é definido como Texto. Essas duas configurações suportam valores que são números e caracteres, que são típicos em valores. Defina o comprimento máximo do valor definido para corresponder ao comprimento do segmento do plano de contas ao qual está atribuído. As melhores práticas recomendam restringir os valores apenas para maiúsculas ou valores numéricos que são preenchidos com zero por padrão.

Regras de Segurança

Se as regras de segurança de dados flexfield devem ser aplicadas ao segmento do plano de contas associado ao conjunto de valores, a opção Habilitar Segurança para o conjunto de valores atribuído deve ser selecionada. Além disso, atribua um nome de recurso de segurança de dados para permitir a criação de um objeto de segurança de dados automaticamente para o conjunto de valores. O objeto de segurança de dados é usado na definição de regras de segurança de dados flexfield.

Definição de Valor

Uma vez que essas características básicas são definidas para o conjunto de valores, os valores podem ser adicionados ao conjunto na página Gerenciar Valores.

Insira o valor e a descrição. Defina o valor de acordo com o comprimento e tipo do conjunto de valores.

Indique se o valor está ativado e especifique as datas de início e término.

Atribua os seguintes atributos: Resumo, Permitir lançamento, Permitir orçamento.

Se o conjunto de valores for usado com um segmento de conta natural, você deve definir o atributo Tipo de conta. Selecione uma das seguintes opções: Ativo, Passivo, Patrimônio do proprietário, Receita ou Despesa.

Outros atributos que você pode definir são Conta de Controle de Terceiros, Reconciliar e Categoria Financeira, que é usado com os relatórios do Oracle Transactional Business Intelligence.

O atributo Conta de Controle de Terceiros permite que você mantenha saldos detalhados por terceiros para uma combinação de contas. As informações válidas de terceiros devem ser associadas à linha do diário se a conta for uma conta de controle de terceiros. O Razão evita que os lançamentos contábeis manuais sejam lançados em contas de controle de terceiros. Isso garante que as linhas do diário lançadas para contas de controle, como a conta de responsabilidade do fornecedor e a conta de contas a receber do cliente, sejam associadas a informações de terceiros válidas nos respectivos livros auxiliares.

Você pode selecionar uma das seguintes opções:

Conta de controle do cliente: as informações do cliente são necessárias quando tais contas são usadas em transações de subconta ou diários de subconta.

Conta de controle do fornecedor: as informações do fornecedor são necessárias quando tais contas são usadas em transações de subconta ou diários de subconta.

Conta de controle de terceiros: as informações de terceiros são necessárias quando tais contas são usadas em transações de subconta ou diários de subconta.

Restringir diários contábeis manuais: as informações de terceiros não são exigidas quando tais contas são usadas em transações de subconta ou diários de subconta.

Não: não é uma conta de controle.

O Razão evita lançamentos contábeis manuais em todas as contas cujo atributo Conta de controle de terceiros esteja definido com um valor diferente de Não.

Crie um conjunto de valores para o seu plano de contas

Crie seus conjuntos de valores antes de criar seu plano de contas. Um conjunto de valores pode ser compartilhado por diferentes planos de contas ou entre diferentes segmentos do mesmo plano de contas.

Cenário

Você está criando um conjunto de valores de empresa para ser usado em seu plano de contas para sua empresa, Vision Corporation. Siga esses passos:

Na área de trabalho de Configuração e Manutenção, vá para o seguinte:

Área Funcional: Estruturas de Relatórios Financeiros

Tarefa: Gerenciar conjuntos de valores de plano de contas

Clique no ícone Criar na seção Resultados da Pesquisa.

Na página Criar Conjunto de Valores, insira um código de conjunto de valores exclusivo, Vision Corporation, e uma descrição opcional, Valores da empresa para Vision Corporation

Selecione Razão na lista no campo Módulo.

Selecione Independent como o tipo de validação.

Selecione o caractere para o tipo de dados de validação.

Considerações para Habilitar Segmentos Flexfield Chave para Business Intelligence

Um flexfield chave registrado no banco de dados como habilitado para Oracle Business Intelligence (BI) inclui uma configuração BI habilitado para cada uma de suas instâncias de segmento. Quando uma instância de segmento é habilitada para BI, ela está disponível para uso no Oracle Business Intelligence.

Os seguintes aspectos são importantes para a compreensão dos principais segmentos flexfield habilitados para BI.

Achatando componentes de negócios para usar segmentos habilitados para BI no Oracle BI

Equalizando segmentos para evitar duplicação e complexidade no componente achatado

Atributos de mapeamento de componentes de negócios achatados para objetos lógicos no Oracle BI

Gerenciar os rótulos que mapeiam segmentos para objetos lógicos no Oracle BI

Depois de implementar um flexfield habilitado para business intelligence, use o processo Importar Oracle Fusion Data Extensions para Transactional Business Intelligence para importar as alterações do flexfield para o repositório do Oracle Business Intelligence. Os usuários podem fazer uso dos atributos recém-gerados em aplicativos de inteligência de negócios. Para obter informações adicionais sobre objetos lógicos e importação, consulte o Guia do Administrador do Oracle Transactional Business Intelligence.

Achatamento

Quando você implanta um flexfield chave habilitado para business intelligence, o processo de implantação gera um conjunto adicional de componentes de negócios achatados para uso em business intelligence. Os componentes de negócios nivelados incluem atributos apenas para instâncias de segmento habilitadas para inteligência de negócios.

Se você atribuiu um rótulo a um segmento, os componentes nivelados incluem um único atributo que representa todas as instâncias do segmento com aquele rótulo. Se você não atribuiu um rótulo, os componentes nivelados incluem um atributo discreto para cada instância de segmento habilitado para BI em cada estrutura.

Mapeamento para objetos lógicos em Business Intelligence

Você pode simplificar os relatórios representando segmentos semelhantes como um único objeto lógico no Business Intelligence. Se você atribuir um rótulo a segmentos que têm o mesmo propósito em estruturas diferentes, poderá consolidar os segmentos em um único atributo. Isso evita a duplicação e a carga de trabalho extra e a complexidade que resultam do processo de nivelamento. Por exemplo, uma organização pode ter mais de uma definição de seu principal flexfield contábil para oferecer suporte a diferentes requisitos de relatórios contábeis. Uma estrutura US Accounting Flexfield pode ter um segmento denominado Subaccount para rastrear as despesas do projeto. O mesmo tipo de informação pode ser rastreado em uma estrutura flexfield de contabilidade do Reino Unido com um segmento denominado Projeto. Equalize esses dois segmentos para criar uma única lista de valores para relatórios.

Os segmentos não rotulados não são equalizados nos valores de contexto, portanto, os componentes nivelados incluem um atributo separado para cada segmento de cada estrutura. Pode não ser possível equalizar segmentos rotulados de forma semelhante se eles tiverem tipos de dados ou tipos de conjunto de valores incompatíveis.

Atribua um rótulo a um segmento para mapear o atributo correspondente nos componentes nivelados para um objeto lógico no Oracle Business Intelligence. O uso de rótulos para mapear segmentos para objetos lógicos de BI minimiza as etapas de importação do flexfield para o Oracle Business Intelligence. Atribuir um rótulo a um segmento serve para equalizar o atributo entre as estruturas, bem como mapear o atributo equalizado para inteligência de negócios.

Gerenciando etiquetas

Você pode atribuir um rótulo predefinido (se disponível) aos segmentos ou criar rótulos para atribuição, conforme necessário. Especifique um código, nome e descrição para identificar cada rótulo. No campo Nome do objeto BI, insira o nome do objeto lógico no Oracle Business Intelligence para o qual o rótulo do segmento deve ser mapeado durante a importação. Especificar o objeto lógico de BI minimiza as etapas de importação do flexfield para o Oracle Business Intelligence e ajuda a equalizar segmentos sensíveis ao contexto nas estruturas.

Se nenhum rótulo for atribuído a um segmento habilitado para BI, ou o Nome do Objeto BI no rótulo atribuído não existir na inteligência de negócios, você deve mapear manualmente o segmento para o objeto lógico necessário ao importar para o Oracle Business Intelligence. Além disso, os segmentos sem rótulos não podem ser equalizados nas estruturas. Os componentes nivelados incluem um atributo separado para cada segmento não rotulado em cada estrutura.

Importando para Oracle Business Intelligence Repository

Depois de implantar um flexfield habilitado para business intelligence, importe as alterações do flexfield para o repositório do Oracle Business Intelligence para usar os componentes de negócios recém-nivelados em business intelligence. Em seguida, propague as alterações do objeto flexfield. Ao importar os metadados para o repositório do Oracle Business Intelligence, você deve fazer isso como o usuário FUSION_APPS_BI_APPID.

Para importar alterações flexfield para o repositório do Oracle Business Intelligence nas implementações do Oracle Cloud, execute o processo Importar extensões de dados do Oracle Fusion para Business Intelligence Transacional Para obter informações adicionais sobre importação, consulte o Oracle Transactional Business Intelligence Administrator's Guide.

Configure o gráfico de segmentos de contas para Business Intelligence

Para mapear o flexfield de contabilidade do Oracle General Ledger no arquivo de repositório (RPD) do Oracle Fusion Transaction Business Intelligence (BI) para o Oracle Fusion Financials, preencha os valores na interface de usuário Gerenciar Flexfields Chave. Esses valores habilitam os segmentos do plano de contas para o Oracle Fusion Transactional BI. Os valores também fornecem o mapeamento com nomes de Objetos de BI que são usados ​​como dimensões para cada um dos segmentos do plano de contas.

Siga estas etapas para selecionar a opção BI habilitado para todos os segmentos do plano de contas que você pretende mapear no RPD.

Na área de trabalho de Configuração e Manutenção, use o seguinte:

Área Funcional: Estruturas de Relatórios Financeiros

Tarefa: Gerenciar estruturas de plano de contas

Digite GL # no campo Key Flexfield Code.

Clique em Gerenciar instâncias da estrutura.

Clique no plano de contas específico e clique no ícone Editar.

Clique no segmento específico e clique no ícone Editar.

Selecione a opção habilitada para BI.

Clique em Salvar. Isso deve ser feito para todos os segmentos em cada instância da estrutura do plano de contas que você pretende mapear no RPD.

Siga estas etapas para especificar um nome de objeto de BI para cada rótulo de segmento. Este nome é o nome da tabela lógica no RPD que é usado como a dimensão para o segmento correspondente.

Na área de trabalho de Configuração e Manutenção, use o seguinte:

Área Funcional: Estruturas de Relatórios Financeiros

Tarefa: Gerenciar estruturas de plano de contas

Digite GL # no campo Key Flexfield Code.

Selecione o menu Ações e clique em Gerenciar rótulos de segmento.

Preencha o campo Nome do objeto BI para todos os rótulos de segmento que devem ser mapeados no RPD. Preencha os campos, conforme mostrado nesta tabela.

Dim - segmento de conta natural

Implante o flexfield usando o botão Deploy Flexfield na página Manage Key Flexfields. Para obter mais informações sobre o uso de flexfields chave e descritivos no Oracle Fusion Transactional BI, consulte o Guia do Administrador do Oracle Fusion Transactional Business Intelligence.

Perguntas frequentes para conjuntos de valores

O que acontece se você usar saldos médios e criar um valor de segmento?

O novo valor do segmento é adicionado ao cubo de saldos padrão e ao cubo de saldos diários médios.


4 DISCUSSÕES E CONCLUSÕES

Fizemos uso de várias abordagens gráficas e avaliamos suas características para problemas de subgrupos. Também tentamos melhorar alguns métodos de correção de falhas ou adaptação de gráficos para a configuração de análise de subgrupo.

É importante observar que as abordagens gráficas consideradas são apenas descritivas e não se ajustam ao potencial viés de seleção de estimativas pontuais, erros inflacionados de tipo 1 devido a testes múltiplos ou probabilidades de cobertura simultânea reduzidas de intervalos de confiança. Essas consequências de testes múltiplos e estimativa seletiva podem se tornar substanciais à medida que o número de subgrupos considerados aumenta. Em ambientes exploratórios onde a definição e seleção de subgrupos são post-hoc e podem ser baseadas em dados, as taxas de erro frequentista ou probabilidades de cobertura não podem ser controladas de qualquer maneira. Em contraste, se os subgrupos a serem considerados são predefinidos (ou selecionados independentemente dos dados de resultados), há uma ampla gama de abordagens estatísticas disponíveis para explicar a multiplicidade associada. 3, 47 A maioria das abordagens gráficas consideradas pode ser usada para mostrar efeitos de tratamento ajustados à multiplicidade e medidas de incerteza. Pode-se, por exemplo, usar intervalos de confiança simultâneos com base na correção de Bonferroni, intervalos de confiança pós-seleção, 46 ​​estimativas de efeitos de tratamento após a média do modelo, 48 estimativas ajustadas de viés, 21 e assim por diante. Gráficos comparativos mostrando as estimativas ajustadas e não ajustadas também podem fornecer informações valiosas.

Neste artigo, fornecemos ferramentas para visualizar informações essenciais sobre subgrupos, como estimativas de tamanho de efeito e tamanhos de amostra de subgrupo. As abordagens consideradas são apenas descritivas e servem como ferramentas exploratórias para geração de hipóteses para investigações futuras.

A escolha do método de visualização depende: do tipo de biomarcadores que definem os subgrupos, o tipo de variável de resultado, os tamanhos da amostra e o objetivo da análise do subgrupo. Por exemplo, vimos que os gráficos de contorno e STEPP são adequados apenas para covariáveis ​​contínuas, enquanto os outros gráficos permitem o uso de covariáveis ​​binárias ou categóricas. Por outro lado, os gráficos de Galbraith podem ser particularmente adequados para o caso de um grande número de subgrupos e os gráficos de floresta podem mostrar não apenas as estimativas do efeito do tratamento, mas também a resposta média em cada braço de tratamento. Como alguns gráficos não exibem todas as informações, a combinação de vários gráficos pode ser vantajosa.

Neste trabalho, focamos em exibições gráficas não interativas. Reconhecemos a utilidade de adicionar interatividade que pode melhorar a flexibilidade dos gráficos estudados. Por exemplo, existem trabalhos em gráficos de mosaico interativos 49 que permitem a fácil inclusão de muitas covariáveis ​​que definem subgrupos evitando o problema de rotulagem sobreposta. Os gráficos UpSet interativos permitem a inclusão / exclusão de covariáveis, ordenando-as de acordo com diferentes características e exibindo variáveis ​​adicionais, o que torna este gráfico uma ferramenta de análise poderosa (https://caleydo.org/tools/upset/). Os gráficos de Galbraith podem se beneficiar da interatividade ao usar um grande número de covariáveis, ao passar o mouse sobre os pontos para exibir os rótulos correspondentes e os tamanhos de efeito do subgrupo. O pacote de subtela recentemente publicado 50, 51 permite a análise de milhares de subgrupos usando um gráfico de dispersão e permitindo que o usuário exiba informações adicionais graças a ferramentas interativas como o pacote Shiny R. 52 As abordagens interativas existentes podem ser adaptadas para análise de subgrupo ou a interatividade pode ser adicionada aos gráficos apresentados neste artigo.

Finalmente, o conjunto de dados que usamos para ilustração continha informações sobre as causas de morte. No entanto, o desfecho considerado na análise neste artigo foi a morte por todas as causas combinadas. Além disso, embora quatro opções de tratamento tenham sido usadas para tratar os pacientes, nós as combinamos em duas categorias. Essas adaptações nos permitiram enquadrar a análise na situação típica em que um tratamento experimental é comparado a um controle. As modificações nos gráficos considerados podem ser exploradas para permitir a comparação de vários tratamentos ou vários pontos finais. Novamente, a interatividade pode ajudar nessas situações para explorar e compreender os dados.


Métodos in situ e remotos para caracterização de recursos

Simon P. Neill, M. Reza Hashemi, em Fundamentals of Ocean Renewable Energy, 2018

7.3.1 Radar X-Band

Os radares de banda X são instalados na maioria dos grandes navios de pesquisa e em muitas instalações offshore. Seu uso original é para controle de tráfego e navegação de navios. No entanto, com a adição de alguns componentes de hardware e software, os radares de banda X podem ser usados ​​para medir ondas e correntes (por exemplo, [22]). A banda X é um segmento da região de rádio de micro-ondas do espectro eletromagnético, dentro da faixa de frequência de 8–12 GHz.

As imagens produzidas por radares marinhos detectam não apenas alvos rígidos, como navios e litorais, mas também reflexos da superfície do mar, conhecidos como 'interferência do mar' [23]. Dada uma velocidade do vento de mais de aproximadamente 3 m / s, o retroespalhamento da superfície do mar torna-se visível em imagens de radar [24]. Tais reflexos de ondas são principalmente devido à ressonância entre as ondas de radar e os recursos na superfície da água (Bragg Scatter) [15]. Como o comprimento da onda do radar está na faixa de centímetros, apenas ondas de água muito curtas refletem as ondas do radar. No entanto, o sinal de base (as ondas muito curtas) é modulado por ondas mais longas. Para fins de navegação, essa interferência do mar é tratada como um incômodo e é descartada, mas contém informações valiosas sobre o estado real do mar. Com o software apropriado, é possível analisar este sinal para obter informações sobre a altura da onda, comprimento da onda, período da onda e correntes de superfície. Os sistemas de radar de banda X varrem a superfície do oceano em tempo real em alta resolução temporal (1–2 s) e espacial (5–10 m). Uma área de superfície do mar de vários quilômetros quadrados pode, portanto, ser monitorada continuamente. X-band radar systems can be installed on moving vessels or on fixed platforms offshore or at coastal sites.

The main limitations of X-band radar are the limited range, and the requirement for sufficient sea clutter (and associated significant wave height) to allow imaging of the waves. Due to the limited range of X-band radar, a fixed platform would have to be installed reasonably close to the area of interest, or the system would have to be mounted on a vessel. The need to install a fixed offshore platform would sacrifice some of the inherent advantages of X-band radar as a remote-sensing technique, such as easy installation and onshore maintenance, and would represent considerably increased cost. X-band radar systems are also sensitive to interference from rainfall, and indeed this radar frequency is used by weather radars to monitor rainfall.


Pedestrian network repair with spatial optimization models and geocrowdsourced data

Pedestrian infrastructure is an essential part of the urban fabric. Typically, it is carefully planned and maintained by governments and local experts, who recognize the benefits to health, well-being, and even economics associated with a walkable environment. Pedestrian walkway characteristics, including running slope, cross slope, curb cuts, cross walks, sidewalk widths, and signalization are a part of the comprehensive design elements used by most municipalities. However, barriers or obstacles, including temporary obstructions, construction detours, and surface irregularities make this infrastructure difficult for individuals with a mobility impairment or vision impairment to use. Crowdsourcing can assist these individuals by providing information about transient and permanent navigation obstacles, through an accessibility mapping system. Accessibility mapping systems, several examples of which are discussed in this paper, provide routing functions to make navigation easier for individuals with a mobility impairment or vision impairment. A geocrowdsourced accessibility system can also identify deficiencies in a pedestrian network dynamically, and can provision routing and obstacle avoidance functions in real-time, with data about transient events provided by the public. This paper is based upon previous geocrowdsourced data quality studies, and presents a modeling methodology to identify high-value routing corridors in a dynamic geocrowdsourced accessibility system. The corridor measurement can help civic employees from city public works and transportation departments prioritize maintenance of a pedestrian infrastructure, including the rectification of obstacles identified through crowdsourcing. In this paper, we augment geocrowdsourcing data quality metrics with input from subject matter experts trained in orientation and mobility services, and discuss the accessibility elements that could directly influence the usability of the pedestrian infrastructure. We also present a cost optimization model to measure the value of a pedestrian network segment. Lastly, this paper analyzes how the value of a network segment in a geocrowdsourced accessibility system changes with network conditions and how this relates to prioritization of maintenance tasks through optimization criteria.

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Real-time Monitoring of Subsea Gas Pipelines, Offshore Platforms, and Ship Inspection Scores Using an Automatic Identification System

The aim of this research is to develop an algorithm and application that can perform real-time monitoring of the safety operation of offshore platforms and subsea gas pipelines as well as determine the need for ship inspection using data obtained from automatic identification system (AIS). The research also focuses on the integration of shipping database, AIS data, and others to develop a prototype for designing a real-time monitoring system of offshore platforms and pipelines. A simple concept is used in the development of this prototype, which is achieved by using an overlaying map that outlines the coordinates of the offshore platform and subsea gas pipeline with the ship’s coordinates (longitude/latitude) as detected by AIS. Using such information, we can then build an early warning system (EWS) relayed through short message service (SMS), email, or other means when the ship enters the restricted and exclusion zone of platforms and pipelines. The ship inspection system is developed by combining several attributes. Then, decision analysis software is employed to prioritize the vessel’s four attributes, including ship age, ship type, classification, and flag state. Results show that the EWS can increase the safety level of offshore platforms and pipelines, as well as the efficient use of patrol boats in monitoring the safety of the facilities. Meanwhile, ship inspection enables the port to prioritize the ship to be inspected in accordance with the priority ranking inspection score.


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