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Comment construire un réseau GRASS avec des identifiants de nœud à partir du jeu de données de ligne ?

Comment construire un réseau GRASS avec des identifiants de nœud à partir du jeu de données de ligne ?


J'ai un ensemble de données de liens de réseau routier (géométries de ligne). Chaque lien réseau a un identifiant de lien, un identifiant de nœud de début et un attribut d'identifiant de nœud de fin. Je veux utiliser ce réseau dans GRASS, donc après avoir importé les lignes, je veux créer les nœuds du réseau. Le nœud v.net devrait créer les nœuds, mais comme le disent les documents, "les nœuds créés et stockés dans la couche de données 2 n'auront aucune information d'attribut associée".

Ma question est donc la suivante : comment obtenir les informations d'identification du nœud à partir des liens vers les nœuds ?

Saisir:

identifiant de ligne de couche de ligne | de l'identifiant du nœud | vers l'ID de nœud 123 | 901 | 902 124 | 902 | 903 125 | 902 | 1102

Résultat:

ID de nœud de couche de nœud 901 902 903 1102

Comment créer (rapidement) un jeu de données d'images d'apprentissage en profondeur

Afin de créer notre ensemble de données d'images d'apprentissage en profondeur, nous allons utiliser l'API de recherche d'images Bing de Microsoft, qui fait partie des services cognitifs de Microsoft utilisés pour amener l'IA à la vision, à la parole, au texte et plus encore aux applications et logiciels.

Dans un article de blog précédent, vous vous souviendrez que j'ai montré comment vous pouvez gratter Google Images pour créer votre propre ensemble de données — le problème ici est qu'il s'agit d'un processus manuel fastidieux.

Au lieu de cela, je cherchais une solution qui me permettrait de par programmation télécharger des images via une requête.

je n'a pas vouloir ouvrir mon navigateur ou utiliser des extensions de navigateur pour télécharger les fichiers image de ma recherche.

Il y a de nombreuses années, Google a déprécié sa propre API de recherche d'images (c'est la raison pour laquelle nous devons gratter Google Images en premier lieu).

Il y a quelques mois, j'ai décidé d'essayer l'API de recherche d'images Bing de Microsoft. J'étais incroyablement content.

Les résultats étaient pertinents et l'API était facile à consommer.

Il comprend également un essai gratuit de 30 jours, après quoi l'API semble à un prix raisonnable (je n'ai pas encore converti en client payant mais je vais probablement donner l'expérience agréable).

Dans le reste de l'article de blog d'aujourd'hui, je montrerai comment nous pouvons tirer parti de l'API Bing Image Search pour créer rapidement un ensemble de données d'images adapté à l'apprentissage en profondeur.

Création de votre compte Cognitive Services

Dans cette section, je vais vous expliquer comment obtenir votre compte (gratuit) Bing Image Search API.

Le processus d'enregistrement réel est simple, cependant, trouver la page réelle qui lance le processus d'enregistrement est un peu déroutant — c'est ma principale critique du service.

Pour commencer, rendez-vous sur la page de l'API de recherche d'images Bing :

Figure 1: Nous pouvons utiliser l'API Microsoft Bing Search pour télécharger des images pour un ensemble de données d'apprentissage en profondeur.

Comme nous pouvons le voir sur la capture d'écran, l'essai comprend toutes les API de recherche de Bing avec un total de 3 000 transactions par mois. Cela sera plus que suffisant pour jouer et créer notre premier ensemble de données d'apprentissage en profondeur basé sur des images.

Pour vous inscrire à l'API de recherche d'images Bing, cliquez sur le bouton « Obtenir la clé API » bouton.

À partir de là, vous pourrez vous inscrire en vous connectant avec votre compte Microsoft, Facebook, LinkedIn ou GitHub (j'ai choisi GitHub pour plus de simplicité).

Une fois le processus d'inscription terminé, vous vous retrouverez sur la page Vos APIs qui devrait ressembler à mon navigateur ci-dessous :

Figure 2: Les points de terminaison de l'API Microsoft Bing ainsi que mes clés API dont j'ai besoin pour utiliser l'API.

Ici, vous pouvez voir ma liste de points de terminaison de recherche Bing, y compris mes deux clés API (estompées pour des raisons évidentes).

Notez votre clé API car vous en aurez besoin dans la section suivante.

Construire un jeu de données d'apprentissage en profondeur avec Python

Maintenant que nous nous sommes inscrits à l'API de recherche d'images Bing, nous sommes prêts à créer notre ensemble de données d'apprentissage en profondeur.

Lire la doc

Avant de continuer, je vous recommande d'ouvrir les deux pages de documentation de l'API Bing Image Search suivantes dans votre navigateur :

Vous devez vous référer à ces deux pages si vous avez des questions sur (1) le fonctionnement de l'API ou (2) la manière dont nous consommons l'API après avoir effectué une demande de recherche.

Installer le package de requêtes

Si vous n'avez pas encore de requêtes installées sur votre système, vous pouvez l'installer via :

Le package de requêtes nous permet de faire des requêtes HTTP très facilement et de ne pas nous enliser dans la lutte avec Python pour gérer les requêtes avec élégance.

De plus, si vous utilisez des environnements virtuels Python, assurez-vous d'utiliser la commande workon pour accéder à l'environnement avant d'installer les requêtes :

Créez votre script Python pour télécharger des images

Allons-y et commençons à coder.

Ouvrez un nouveau fichier, nommez-le search_bing_api.py et insérez le code suivant :

Lignes 2-6 gérer l'importation des packages nécessaires à ce script. Vous aurez besoin d'OpenCV et des requêtes installées dans votre environnement virtuel. Pour configurer OpenCV sur votre système, suivez simplement le guide correspondant à votre système ici.

Ensuite, nous analysons deux arguments de ligne de commande :

  • --query : la requête de recherche d'images que vous utilisez, qui peut être n'importe quoi comme “pikachu”, “Père Noël” ou alors “parc jurassique”.
  • --output : Le répertoire de sortie de vos images. Ma préférence personnelle (pour des raisons d'organisation et de santé mentale) est de séparer vos images en sous-répertoires de classe séparés, assurez-vous donc de spécifier le bon dossier dans lequel vous souhaitez que vos images aillent (indiqué ci-dessous dans le “Téléchargement d'images pour l'entraînement d'un réseau de neurones profond” section).

Toi pas besoin de modifier les arguments de la ligne de commande section de ce script (Lignes 9-14). Ce sont des entrées que vous donnez au script lors de l'exécution. Pour apprendre à utiliser correctement les arguments de ligne de commande, consultez mon récent article de blog.

À partir de là, configurons quelques variables globales :

La seule partie de ce script qui tu dois modifier est l'API_KEY . Vous pouvez récupérer une clé API en vous connectant à Microsoft Cognitive Services et en sélectionnant le service que vous souhaitez utiliser (comme indiqué ci-dessus où vous devez cliquer sur le “Obtenir la clé API” bouton). À partir de là, collez simplement la clé API entre les guillemets de cette variable.

Vous pouvez également modifier MAX_RESULTS et GROUP_SIZE pour votre recherche. Ici, je limite mes résultats aux 250 premières images et renvoie le nombre maximum d'images par requête par l'API Bing (50 images au total).

Vous pouvez considérer le paramètre GROUP_SIZE comme le nombre de résultats de recherche à renvoyer “par page”. Par conséquent, si nous voulons un total de 250 images, il nous faudrait parcourir 5 “pages” avec 50 images “par page”.

Lors de la formation d'un réseau de neurones convolutifs, j'aimerais en principe avoir

1 000 images par classe mais ce n'est qu'un exemple. N'hésitez pas à télécharger autant d'images que vous le souhaitez, soyez juste conscient :

  1. Que toutes les images que vous téléchargez doivent toujours être pertinentes pour la requête.
  2. Vous ne vous heurtez pas aux limites du niveau API gratuit de Bing (sinon, vous devrez commencer à payer pour le service).

À partir de là, assurons-nous que nous sommes prêts à tout gérer (modifier : plus) des exceptions possibles qui peuvent survenir lors de la tentative de récupération d'une image en faisant d'abord une liste des exceptions que nous pouvons rencontrer :

Lorsque vous travaillez avec des requêtes réseau, un certain nombre d'exceptions peuvent être levées, nous les répertorions donc sur Lignes 30-32. Nous essaierons de les attraper et de les gérer gracieusement plus tard.

À partir de là, initialisons nos paramètres de recherche et effectuons la recherche :

Sur Lignes 36-38, nous initialisons les paramètres de recherche. Assurez-vous de consulter la documentation de l'API si nécessaire.

De là, nous effectuons la recherche (Lignes 42-43) et récupérez les résultats au format JSON (Ligne 47).

Nous calculons et imprimons le nombre estimé de résultats au terminal suivant (Lignes 48-50).

Nous garderons un compteur des images téléchargées au fur et à mesure, donc j'initialise le total sur Ligne 53.

Il est maintenant temps de parcourir les résultats en morceaux GROUP_SIZE :

Ici, nous parcourons le nombre estimé de résultats dans les lots GROUP_SIZE car c'est ce que permet l'API (Ligne 56).

L'offset actuel est passé en paramètre lorsque nous appelons request.get pour récupérer le blob JSON (Ligne 62).

À partir de là, essayons d'enregistrer les images dans le lot actuel :

Ici, nous allons parcourir le lot actuel d'images et tenter de télécharger chaque image individuelle dans notre dossier de sortie.

Nous établissons un bloc try-catch afin de pouvoir intercepter les EXCEPTIONS possibles que nous avons définies plus tôt dans le script. Si nous rencontrons une exception, nous sauterons cette image particulière et avancerons (Ligne 71 et Lignes 88-93).

À l'intérieur du bloc try, nous essayons de récupérer l'image par URL (Ligne 74), et construisez un chemin + nom de fichier pour celui-ci (Lignes 77-79).

Nous essayons ensuite d'ouvrir et d'écrire le fichier sur le disque (Lignes 82-84). Il convient de noter ici que nous créons un objet fichier binaire désigné par le b dans "wb" . Nous accédons aux données binaires via r.content .

Ensuite, voyons si l'image peut réellement être chargée par OpenCV, ce qui impliquerait (1) que le fichier image a été téléchargé avec succès et (2) que le chemin de l'image est valide :

Dans ce bloc, nous chargeons le fichier image sur Ligne 96.

Tant que les données d'image ne sont pas None , nous mettons à jour notre compteur total et revenons en haut.

Sinon, nous appelons os.remove pour supprimer l'image invalide et nous continuons vers le haut de la boucle sans mettre à jour notre compteur. L'instruction if sur Ligne 100 pourrait se déclencher en raison d'erreurs de réseau lors du téléchargement du fichier, de l'absence des bibliothèques d'E/S d'image appropriées, etc. Si vous souhaitez en savoir plus sur les erreurs NoneType dans OpenCV et Python, reportez-vous à cet article de blog.

Télécharger des images pour entraîner un réseau de neurones profonds

Figure 3: L'API de recherche d'images Bing est si facile à utiliser que je l'aime autant que j'aime Pikachu !

Maintenant que nous avons codé notre script, téléchargeons des images pour notre ensemble de données d'apprentissage en profondeur à l'aide de l'API de recherche d'images de Bing.

Assurez-vous d'utiliser le "Téléchargements" section de ce guide pour télécharger le code et l'exemple de structure de répertoire.

Dans mon cas, je crée un répertoire de jeu de données :

Toutes les images téléchargées seront stockées dans le jeu de données. À partir de là, exécutez les commandes suivantes pour créer un sous-répertoire et lancez la recherche de “charmander” :

Comme je l'ai mentionné dans l'introduction de cet article, nous téléchargeons des images de Pokemon à utiliser lors de la construction d'un Pokedex (un appareil spécial pour reconnaître Pokemon en temps réel).

Dans la commande ci-dessus, je télécharge des images de Charmander, un Pokémon populaire. La plupart des 250 images seront téléchargées avec succès, mais comme indiqué dans la sortie ci-dessus, il y en aura quelques-unes qui ne pourront pas être ouvertes par OpenCV et seront supprimées.

Nous pouvons compter le nombre total d'images téléchargées par requête en utilisant un peu de magie de recherche (merci à Glenn Jackman sur StackOverflow pour ce super hack de commande) :

Ici, nous pouvons voir que nous avons environ 230-245 images par classe. Idéalement, j'aimerais avoir

1 000 images par classe, mais par souci de simplicité dans cet exemple et de surcharge du réseau (pour les utilisateurs sans connexion Internet rapide/stable), je n'en ai téléchargé que 250.

Noter: Si vous utilisez souvent cette commande de recherche moche, cela vaudrait la peine de créer un alias dans votre

Élaguer notre ensemble de données d'images d'apprentissage en profondeur

Cependant, toutes les images que nous avons téléchargées ne seront pas pertinentes pour la requête, la plupart le seront, mais pas toutes.

Malheureusement, il s'agit de l'étape d'intervention manuelle où vous devez parcourir vos répertoires et élaguer les images non pertinentes.

Sur macOS, c'est en fait un processus assez rapide.

Mon flux de travail consiste à ouvrir le Finder, puis à parcourir toutes les images dans la vue « Cover Flow » :

Figure 4 : J'utilise la vue macOS “Cover Flow” afin de parcourir rapidement les images et de filtrer celles que je ne veux pas dans mon ensemble de données d'apprentissage en profondeur.

Si une image n'est pas pertinente, je peux la déplacer dans la corbeille via cmd + supprimer sur mon clavier. Des raccourcis et des outils similaires existent également sur d'autres systèmes d'exploitation.

Après avoir élagué les images non pertinentes, effectuons un autre comptage d'images :

Comme vous pouvez le voir, je n'ai eu qu'à supprimer une poignée d'images par classe — l'API de recherche d'images Bing a très bien fonctionné !

Noter: Vous devriez également envisager de supprimer les images en double. Je n'ai pas franchi cette étape car il n'y avait pas trop de doublons (à l'exception de la classe "Squirtle", je ne sais pas pourquoi il y avait tant de doublons là-bas), mais si vous souhaitez en savoir plus sur la façon de trouver des doublons , voir cet article de blog sur le hachage d'images.

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Un modèle de prédiction de position de chaîne de Markov basé sur une correction multidimensionnelle

La prédiction de l'emplacement de l'utilisateur dans les réseaux sociaux basés sur l'emplacement peut bien prédire la densité de circulation des personnes en termes de transport intelligent, ce qui peut effectuer les ajustements correspondants dans le temps pour fluidifier la circulation, réduire la consommation de carburant, réduire les émissions de gaz à effet de serre et aider à construire un cycle vert système de transport vert à faible émission de carbone. Cet article propose un modèle de prédiction de position de chaîne de Markov basé sur la correction multidimensionnelle (MDC-MCM). Tout d'abord, extrayez les informations correspondantes de la séquence de position d'enregistrement historique de l'utilisateur en tant que carte de conversion position-position. Deuxièmement, l'influence de la période d'enregistrement, de la distance spatiale et d'autres facteurs sur la prédiction de position est pondérée linéairement et fusionnée avec la prédiction de position du m-ordonner la chaîne de Markov pour construire MDC-MCM. Enfin, nous effectuons une évaluation complète des performances du MDC-MCM à l'aide de l'ensemble de données collectées auprès de Brightkite. Les résultats expérimentaux montrent que par rapport à d'autres technologies avancées de prédiction de localisation, le MDC-MCM obtient de meilleurs résultats de prédiction de localisation.

1. Introduction

Avec le développement de l'économie industrielle mondiale, l'augmentation rapide de la population, la production et les modes de vie effrénés, le climat mondial est confronté à des problèmes plus graves. Les émissions de gaz à effet de serre augmentent et la couche d'ozone de la Terre souffre de crises sans précédent. Des changements climatiques catastrophiques sont apparus à plusieurs reprises dans le monde, mettant gravement en danger le cadre de vie et la santé et la sécurité des êtres humains. Le réseau de communication et le système de positionnement sont combinés pour former un nouveau type de réseau social, le réseau social géolocalisé [1]. Dans un réseau social basé sur la localisation, les gens peuvent partager leur emplacement et leurs informations de localisation à tout moment via des appareils de communication, également appelés connexion. Ces données peuvent être utilisées pour la prédiction de l'emplacement de l'utilisateur, la prédiction des relations d'amis et les modèles de comportement personnel [2–4]. La prédiction de l'emplacement de l'utilisateur est d'une grande utilité dans le transport intelligent. Il peut prédire la densité des flux de personnes et effectuer les ajustements correspondants dans le temps pour rendre la circulation fluide [5], réduire la consommation de carburant, réduire les émissions de gaz à effet de serre et aider à construire un système de transport vert à faible émission de carbone. En outre, il joue également un rôle important dans les villes intelligentes et la recherche en communication épidémiologique.

Actuellement, de nombreuses méthodes de prédiction de position ont vu le jour. Parmi eux, Yuan et al. [6] ont exploré l'influence du temps et de l'espace sur la prédiction de localisation dans les réseaux sociaux basés sur la localisation. Ye et al. [7] ont utilisé la distribution de la loi de puissance pour modéliser les facteurs spatiaux et ont combiné les préférences des utilisateurs et les relations d'amis pour prédire l'emplacement. Cheng et al. [8] ont utilisé une chaîne de Markov de premier ordre basée sur l'influence de l'emplacement le plus récemment visité sur l'emplacement suivant et ont intégré la méthode de décomposition matricielle pour prédire l'emplacement. Sur la base de l'influence d'ordre supérieur de mchaîne de Markov pondérée par ordre, Zhang et Chow [9] ont combiné le temps et l'espace avec la relation d'ami et les facteurs de popularité pour la prédiction de l'emplacement.

Dans cet article, nous adoptons le m-ordonner la chaîne de Markov [10], puis considérer la période d'enregistrement, la distance spatiale, la relation d'amis et la popularité des points d'enregistrement et proposer un modèle de prédiction de la position de la chaîne de Markov basé sur la correction multidimensionnelle (MDC-MCM), qui réalise la prédiction de position pour les LBSN.

En résumé, notre contribution à ce travail de recherche comporte trois aspects. Premièrement, nous relions la prédiction de localisation des utilisateurs dans les réseaux sociaux basés sur la localisation avec le transport intelligent pour aider à construire un système de transport vert, circulaire et à faible émission de carbone. Deuxièmement, le modèle de prédiction de la position de la chaîne de Markov basé sur la correction multidimensionnelle (MDC-MCM) prend en compte de manière exhaustive la période d'enregistrement, la distance spatiale, la relation d'amitié et la popularité des points d'enregistrement. Les dimensions considérées sont plus complètes. Enfin, nous avons évalué la méthode de prédiction de localisation proposée sur l'ensemble de données Brightkite. Les résultats expérimentaux montrent que notre méthode de prédiction de localisation proposée a de meilleures performances de prédiction par rapport aux autres méthodes.

Le reste du papier est organisé comme suit. La section 2 décrit en détail le modèle de prédiction de la position de la chaîne de Markov basé sur la correction multidimensionnelle. Dans la troisième section, nous expérimenterons le modèle proposé dans l'ensemble de données Brightkite pour obtenir les résultats et discuter plus avant. Enfin, dans la quatrième section, la conclusion est tirée et les futures modalités de travail sont décrites.

2. MDC-MCM

2.1. Diagramme LLTG

Chiffre [11]. Une structure de données composée d'un ensemble de sommets et d'un ensemble de relations entre les sommets définis comme Graph = (V, E).

Degré de sortie [11]. Le nombre d'arêtes associées à un sommet est appelé degré. Dans un graphe orienté, un sommet est la fin de l'arc et le nombre d'arcs à partir du sommet.

Graphique de transition d'emplacement à emplacement (graphique LLTG, graphique de transition d'emplacement à emplacement). Celui-ci contient une série de sommets L et bords


Contenu

L'applicabilité de la théorie des graphes aux phénomènes géographiques a été reconnue comme une date précoce. En fait, bon nombre des premiers problèmes et théories entrepris par les théoriciens des graphes ont été inspirés par des situations géographiques, comme le problème des sept ponts de Königsberg, qui était l'un des fondements originaux de la théorie des graphes lorsqu'il a été résolu par Leonhard Euler en 1736. [ 2]

Dans les années 1970, la connexion a été rétablie par les premiers développeurs de systèmes d'information géographique, qui l'ont utilisée dans les structures de données topologiques des polygones (ce qui n'est pas pertinent ici), et l'analyse des réseaux de transport. Les premiers travaux, tels que Tinkler (1977), se sont concentrés principalement sur des réseaux schématiques simples, probablement en raison du manque de volumes importants de données linéaires et de la complexité de calcul de nombreux algorithmes. [3] La mise en œuvre complète des algorithmes d'analyse de réseau dans les logiciels SIG n'est apparue que dans les années 1990, [4] [5] mais des outils plutôt avancés sont généralement disponibles aujourd'hui.

L'analyse du réseau nécessite des données détaillées représentant les éléments du réseau et ses propriétés. [6] Le cœur d'un jeu de données de réseau est une couche vectorielle de polylignes représentant les chemins de déplacement, soit des itinéraires géographiques précis, soit des diagrammes schématiques, appelés bords. De plus, il faut des informations sur la topologie du réseau, représentant les connexions entre les lignes, permettant ainsi de modéliser le transport d'une ligne à l'autre. Généralement, ces points de connexion, ou nœuds, sont inclus en tant qu'ensemble de données supplémentaire. [7]

Les arêtes et les nœuds se voient attribuer des propriétés liées au mouvement ou au flux :

  • Capacité, les mesures de toute limitation du volume de débit autorisé, comme le nombre de voies sur une route, la bande passante des télécommunications ou le diamètre des canalisations.
  • Impédance, mesures de toute résistance à l'écoulement ou à la vitesse d'écoulement, telle qu'une limitation de vitesse ou un sens de virage interdit à une intersection de rue
  • Coût accumulés par les déplacements individuels le long du bord ou à travers le nœud, le temps couramment écoulé, conformément au principe de friction de la distance. Par exemple, un nœud dans un réseau routier peut nécessiter un laps de temps différent pour effectuer un virage à gauche ou à droite particulier. Ces coûts peuvent varier dans le temps, comme le modèle de temps de déplacement le long d'une rue urbaine en fonction des cycles diurnes du volume de trafic.
  • Débit, mesures du mouvement réel en cours. Il peut s'agir de mesures codées dans le temps spécifiques collectées à l'aide de réseaux de capteurs tels que des compteurs de trafic, ou de tendances générales sur une période de temps, telles que le trafic quotidien moyen annuel (AADT).

Un large éventail de méthodes, d'algorithmes et de techniques ont été développés pour résoudre les problèmes et les tâches liés au flux de réseau. Certains d'entre eux sont communs à tous les types de réseaux de transport, tandis que d'autres sont spécifiques à des domaines d'application particuliers. [8] Beaucoup de ces algorithmes sont implémentés dans des logiciels SIG commerciaux et open source, tels que GRASS GIS et l'extension Network Analyst d'Esri ArcGIS.

Routage optimal Modifier

L'une des tâches les plus simples et les plus courantes dans un réseau est de trouver l'itinéraire optimal reliant deux points le long du réseau, avec optimale défini comme la minimisation d'une certaine forme de coût, comme la distance, la dépense énergétique ou le temps. [9] Un exemple courant est la recherche d'itinéraires dans un réseau routier, une caractéristique de presque toutes les applications Web de cartographie des rues telles que Google Maps. La méthode la plus populaire pour résoudre cette tâche, implémentée dans la plupart des logiciels de SIG et de cartographie, est l'algorithme de Dijkstra. [dix]

En plus du routage de base point à point, problèmes de routage composite sont également fréquents. Le problème du vendeur itinérant demande la commande et l'itinéraire optimaux (moins de distance/coût) pour atteindre un certain nombre de destinations. [11] Le problème de routage des véhicules est une généralisation de cela, permettant à plusieurs itinéraires simultanés d'atteindre les destinations. L'inspection d'itinéraire ou le problème du « facteur chinois » demande le chemin optimal (la moindre distance/coût) qui traverse chaque bord. Une application courante est le routage des camions à ordures. Cela s'avère être un problème beaucoup plus simple à résoudre, avec des algorithmes en temps polynomial.

Analyse de localisation Modifier

Cette classe de problèmes vise à trouver l'emplacement optimal pour une ou plusieurs installations le long du réseau, avec optimale défini comme la minimisation du coût global ou moyen du déplacement vers (ou depuis) ​​un autre ensemble de points du réseau. Un exemple courant consiste à déterminer l'emplacement d'un entrepôt pour minimiser les frais d'expédition vers un ensemble de points de vente au détail, ou l'emplacement d'un point de vente au détail pour minimiser le temps de trajet depuis les résidences de ses clients potentiels. Dans un espace non contraint (coordonnées cartésiennes), il s'agit d'un problème NP-difficile nécessitant des solutions heuristiques telles que l'algorithme de Lloyd, mais dans un espace réseau, il peut être résolu de manière déterministe. [12]

Des applications particulières ajoutent souvent des contraintes supplémentaires au problème, telles que l'emplacement d'installations préexistantes ou concurrentes, les capacités des installations ou le coût maximum.

Zones de service Modifier

Une zone de service de réseau est analogue à une zone tampon dans un espace non contraint, une représentation de la zone qui peut être atteinte à partir d'un point (généralement une installation de service) en moins d'une distance spécifiée ou d'un autre coût cumulé. [13] Par exemple, la zone de service préférée d'une caserne de pompiers serait l'ensemble de segments de rue qu'elle peut atteindre en peu de temps. Lorsqu'il y a plusieurs installations, chaque arête serait affectée à l'installation la plus proche, produisant un résultat analogue à un diagramme de Voronoi. [14]

Analyse des défauts Modifier

Une application courante dans les réseaux de service public est l'identification d'emplacements possibles de défauts ou de ruptures dans le réseau (qui est souvent enterré ou autrement difficile à observer directement), déduit de rapports qui peuvent être facilement localisés, tels que les plaintes des clients.

Ingénierie des transports Modifier

Le trafic a été largement étudié à l'aide de méthodes de physique statistique. [15] [16] [17] Récemment, un véritable réseau de transport de Pékin a été étudié en utilisant une approche de réseau et une théorie de la percolation. La recherche a montré que l'on peut caractériser la qualité du trafic global dans une ville à chaque moment de la journée en utilisant le seuil de percolation, voir Fig. 1. Dans des articles récents, la théorie de la percolation a été appliquée pour étudier la congestion du trafic dans une ville. La qualité du trafic global dans une ville à un instant donné est par un seul paramètre, le seuil critique de percolation. Le seuil critique représente la vitesse en dessous de laquelle on peut se déplacer dans une grande partie du réseau urbain. La méthode est capable d'identifier les goulots d'étranglement du trafic répétitif. [18] Les exposants critiques caractérisant la distribution de la taille des clusters d'un bon trafic sont similaires à ceux de la théorie de la percolation. [19] Il est également constaté que pendant les heures de pointe, le réseau de circulation peut avoir plusieurs états métastables de différentes tailles de réseau et l'alternance entre ces états. [20]

Une étude empirique concernant la distribution de la taille des embouteillages a été réalisée récemment par Zhang et al. [21] Ils ont trouvé une loi de puissance universelle approximative pour la distribution des tailles de confiture.

Une méthode pour identifier des groupes fonctionnels de rues spatio-temporelles qui représentent un flux de circulation fluide dans une ville a été développée par Serok et al. [22] G. Li et al. [23] ont développé une méthode pour concevoir un réseau de transport optimal à deux couches dans une ville.

Modèles de flux de trafic Modifier

Yohei Shida et al. [24]


Des réseaux véhiculaires aux clouds véhiculaires dans les villes intelligentes

M. Soyturk, . J. Matthews , dans Smart Cities and Homes , 2016

2.2 Applications VANET

Les applications VANET sont classées de diverses manières dans la littérature. Willke et al. [31] définissent quatre types d'applications selon le but de l'application : (1) les services d'information générale, (2) les services d'information sur la sécurité des véhicules, (3) la commande de mouvement individuelle et (4) la commande de mouvement de groupe. Karagiannis et al. [32] classent les applications en trois catégories : (1) les applications de sécurité routière active, (2) les applications d'efficacité et de gestion du trafic et (3) les applications d'infodivertissement. Une classification a été définie dans la Réf. [33] comme le montre la figure 8.4 . Dans Réf. [33] , les applications dans les VANET sont généralement classées comme applications de sécurité ou non de sécurité. Les applications de sécurité sont subdivisées en applications de sensibilisation à la situation et applications de messagerie de sécurité. Les applications non liées à la sécurité comprennent les applications de confort de conduite, d'amélioration du processus de conduite et les systèmes d'information sur le trafic, qui ne présentent aucune exigence de sécurité ou vitale.

Graphique 8.4. Classification des applications VANET [33]


Tout ce que vous devez savoir sur les diagrammes de réseau : des symboles de diagramme de réseau aux meilleures pratiques

Nous préférons tous les graphiques, les images ou tout autre type de représentation visuelle au texte brut.

Le texte brut n'est pas amusant et ne peut pas retenir notre attention pendant une longue période de temps. Parfois, c'est aussi difficile à comprendre. Il est donc évident qu'il est avantageux d'utiliser des diagrammes pour présenter des relations ou des structures complexes.

Et, l'un d'eux est un schéma de réseau.

Cela aide non seulement tous les membres de l'équipe à comprendre les structures, les réseaux et les processus, mais il est également utile dans la gestion de projet, la maintenance des structures de réseau, le débogage, etc.

Les diagrammes de réseau illustrent le fonctionnement d'un réseau. Ce guide de diagramme de réseau vous apprendra tout ce que vous devez savoir, de ce qu'est un diagramme de réseau à ses symboles et comment le créer.

Creately propose des outils simples pour dessiner des diagrammes de réseau ou on peut simplement sélectionner un modèle existant.

    • Que sont les diagrammes de réseau ?
      • Quels sont les symboles utilisés ?
        • Conditions universellement acceptées
          • A quoi sert un schéma de réseau ?
            • Types de schéma de réseau
              • Comment dessiner des diagrammes de réseau?
                • Modèles de diagramme de réseau
                  • Erreurs courantes à éviter
                  • Meilleures pratiques pour dessiner un diagramme de réseau

                  Que sont les diagrammes de réseau ?

                  Comme son nom l'indique, il s'agit d'une représentation visuelle d'un cluster ou d'une petite structure de périphériques réseau. Il montre non seulement les composants de ce réseau, mais aussi comment ils sont interconnectés.

                  Alors que les diagrammes de réseau étaient initialement utilisés pour représenter les appareils, ils sont désormais largement utilisés pour la gestion de projet.

                  Les diagrammes de réseau peuvent être de deux types

                  Physique: Ce type de diagramme de réseau présente la relation physique réelle entre les appareils/composants qui composent le réseau.

                  Logique: Ce type de diagramme montre comment les appareils communiquent entre eux et comment les informations circulent sur le réseau. Il est principalement utilisé pour décrire les sous-réseaux, les périphériques réseau et les protocoles de routage.

                  Quels sont les symboles du diagramme de réseau utilisés ?

                  Ce sont les symboles couramment utilisés dans un schéma de réseau. Cependant, il existe de nombreux autres symboles qui peuvent rendre votre schéma de réseau précis et clair.

                  Une fois que vous avez sélectionné un modèle de diagramme de réseau, Creately charge automatiquement les symboles pertinents pour vous ainsi que les noms en dessous pour le rendre simple et rapide.

                  Vous trouverez ci-dessous la capture d'écran du tableau de bord Creately et les symboles sont marqués d'un cercle rouge pour référence. Tout ce que vous avez à faire est de glisser-déposer le symbole et de créer votre propre diagramme de réseau.

                  Conditions universellement acceptées

                  Il y a quelques définitions utilisées dans les diagrammes de réseau que vous devez connaître.

                  Activité : C'est une opération qui est généralement représentée par une flèche (pour montrer les directions principalement) avec une fin ainsi qu'un point de départ.

                  Activité précédente doit être terminé avant le début d'une autre activité.

                  Activité successeur ne peut pas être lancé tant que les activités avant qu'elles ne soient terminées. Cette activité successeur devrait être en succession immédiate.

                  Activité simultanée doit être démarré en même temps.

                  Activité factice n'utilise aucune ressource mais représente la dépendance.

                  Un événement est représenté par un cercle (également appelé nœud ) et indique l'achèvement d'une ou plusieurs activités et le démarrage de nouvelles. Les événements peuvent être classés en trois types :

                  Fusionner l'événement est l'endroit où une ou plusieurs activités se connectent à l'événement et fusionnent.

                  Événement en rafale est l'endroit où une ou plusieurs activités quittent un événement.

                  Événement de fusion et d'éclatement is where one or more activity merges and bursts simultaneously.

                  Sequencing refers to the precedence of relationships between devices or activities. The following questions can help you figure out

                  • What job will follow or precede?
                  • What jobs can run (or will run) concurrently?
                  • What controls the start and finish?

                  What are the Uses of Network Diagrams?

                  You can use network diagrams for multiple activities including

                  • Structuring home or office network
                  • Understanding and troubleshooting any bugs or errors
                  • Upgrade or update an existing network.
                  • Documentation for onboarding, communication, planning etc
                  • Tracking components, devices or jobs
                  • Depict process and step to be taken while implementing a project

                  Types of Network Diagrams

                  Bus topology

                  These are easiest to configure and will require lesser cable length than any other topology. The computers or network are connected to a single line (with two endpoints) or a backbone. Hence, it is also popularly known as line topology.

                  While most of the bus topology would be linear, there is yet another form of bus network which is called “Distributed bus”. This network topology connects different nodes to a common transmission point and this point has two or more endpoint for adding further branches.

                  Bus topology is generally used when you have a small network and requires, connecting devices in a linear fashion. However, if the bus (or the line) breaks down or has a bug, it is difficult to identify the problem and troubleshoot.

                  As the name suggests, the network is in the form of a ring. Each device/node connects with exactly two others until it becomes a circle. Information is sent from node to node (in a circular fashion) until it reaches its destination.

                  It is easy to add or remove a node from ring topology unlike in bus topology. However, if any of the cables break or nodes fail then the entire network fails.

                  Each node is separately and individually connected to a hub, thereby forming a star. All the information passes through the hub before it is sent to the destination.

                  While star topology takes up a lot more cable length than other, failure of any node will not affect the network. Not only this, each node can be taken down easily in case of any breakage or failure. However, if the hub fails the network will be stalled.

                  In this type of network diagram, each node relays data for the network. It can be of two types: Full Mesh and Partially connected mesh.

                  While each node is connected to one another in full mesh nodes are connected to each other based on their interaction patterns in a partially connected mesh.

                  It is a combination of bus and star topology.

                  How to Draw a Network Diagram

                  It is best that you start mapping out the diagram with a paper and a pen. Once you have, you can go to any diagramming tool (like Creately) designed for this purpose.

                  As mentioned earlier, all you need to do is to drag and drop symbols, lines, shapes etc. to depict connections. You can also select one of the thousand templates we have on Creately to save time and effort.

                  Choose the network topology: Depending on your end goal, the topology would differ. Network diagrams for a personal home network are much simpler (and, mostly linear) as compared to a rack network or VLAN network for office.

                  Once you have all the details of the connections, devices etc. you want to, you can begin with the diagramming tool.

                  With Creately, you can use one of the multiple network diagram templates available.

                  Once you select a diagram template

                  • Add relevant equipment (by inserting symbols): As shown above, Creately loads the relevant shapes, tools, arrows etc. You can begin by inserting computers, servers, routers, firewalls etc on the page.
                  • Label the symbols/devices: Add components names for clarity for anyone who wants to refer it. If you do not want to add the names (because it will look cluttered, perhaps), you can number them and have an attachment along which describes each element.
                  • Draw Connecting Lines: Use lines and directional arrows to depict how each component is connected. Please see the best practices section to understand how lines and arrows should be drawn.

                  Network Diagram Templates

                  VLAN Network Diagram Template

                  Basic Network Diagram Template

                  Common Network Diagram Errors

                  As the name suggests, it is a situation wherein you end up making an endless loop in the network diagram

                  It is a situation where an event is disconnected from other activity. While an activity is merging into the event there is no activity which is starting or emerging from that event. Hence, that event is detached from the network.

                  It does not exist and is imaginary. It is used in the network diagram (usually represented by a dotted arrow) to show dependency or connectivity between two or more activities.

                  For example, A and B are concurrent. C is dependent on A D is dependent on A and B. This relationship is shown with the help of the dotted arrow.

                  Network Diagram Best Practices

                  As is the case with other diagrams, network diagrams have a few universally accepted symbols. There are some other things you would like to do to make it more appealing perhaps.

                  However, if you are planning to use the diagram for official purposes, presentation or display etc then it is always better to go with standard symbols.

                  But, don’t be upset. You can always use the symbols you want to but ensure that you give out information in a manner which is easy to understand and find.

                  • Avoid using arrows that cross each other
                  • Use straight arrows
                  • Do not represent time with the length of arrows
                  • Always use arrows left to right.
                  • Use minimal dummies (use it for your draft if need be)
                  • The network should have only one entry point known as start event and one point of emergence which is known as the end event.

                  What’s Your Feedback on this Network Diagram Guide?

                  I hope this post (rather, guide!) will help you create awesome network diagrams. They are brilliant if you want to show complicated networks or processes in a simpler manner.

                  If you have any questions about drawing network diagrams or any suggestions to improve this guide, go ahead and leave a comment.

                  A propos de l'auteur

                  Chhavi Agarwal is a freelance tech and marketing writer/blogger and co-founder at Content Writer Guru. She works closely with B2C/B2B companies and aide grow their online presence through content creation. When she is not writing (her first love!), she is traveling across India with all her crazy gadgets and fedora, documenting her experiences on Madame. Daaku Studio (a travel blog). You can connect with her on LinkedIn


                  Abstrait

                  Network analysis finds natural applications in geospatial information systems for a range of applications, notably for thermal grids, which are important for decarbonising thermal energy supply. These analyses are required to operate over a large range of geographic scales. This is a challenge for existing approaches, which face computational scaling challenges with the large datasets now available, such as building and road network data for an entire country.

                  This work presents a system for geospatial modelling of thermal networks including their routing through the existing road network and calculation of flows through the network. This is in contrast to previous thermal network analysis work which could only work with simplified aggregated data. •

                  We apply multi-level spatial clustering which enables parallelisation of work sets.

                  We develop algorithms and data processing pipelines for calculating network routing.

                  We use cluster-level caching to enable rapid evaluation of model variants.


                  Sécurité

                  Computer network security protects the integrity of information contained by a network and controls who access that information. Network security policies balance the need to provide service to users with the need to control access to information.

                  There are many entry points to a network. These entry points include the hardware and software that comprise the network itself as well as the devices used to access the network, like computers, smartphones, and tablets. Because of these entry points, network security requires using several defense methods. Defenses may include firewalls—devices that monitor network traffic and prevent access to parts of the network based on security rules.

                  Processes for authenticating users with user IDs and passwords provide another layer of security. Security includes isolating network data so that proprietary or personal information is harder to access than less critical information. Other network security measures include ensuring hardware and software updates and patches are performed regularly, educating network users about their role in security processes, and staying aware of external threats executed by hackers and other malicious actors. Network threats constantly evolve, which makes network security a never-ending process.

                  The use of public cloud also requires updates to security procedures to ensure continued safety and access. A secure cloud demands a secure underlying network.

                  Read about the top five considerations (PDF, 298 KB) for securing the public cloud.


                  2 réponses 2

                  You can also do this with the dplyr package. The dplyr package has the functions group_by to group your data by one or more variables and summarise to do some aggregation function. The dplyr package also supports the 'pipe' notation %>% . This notation means the output of the previous function is the first argument of the next function. Here is what it might look like for one of your variables. The dplyr package is also nice in that its function do not require column names to be quoted or in character vectors.