יותר

האם ניתן לקבל שמות שכבות דינמיים בפרויקט QGIS?

האם ניתן לקבל שמות שכבות דינמיים בפרויקט QGIS?


יש לי פרויקט QGIS עם שכבות, מבוסס על שאילתות SQL של ​​PostGIS המשתמשות בתאריך הנוכחי. מכיוון שהנתונים במסד הנתונים משתנים, שאילתות אלה מחזירות נתונים שונים בכל יום חדש.

האם ניתן לשנות באופן דינמי את שם השכבה בחלונית עץ השכבה, כך שהיא מייצגת את התאריך הנוכחי? (כלומר שם שכבה כמותנועה בתאריך 24.01.2015, שמשתנה כל יום חדש). את הנתונים עבור הכיתוב יש לקחת ממאפיין של כל תכונה בשכבה - לכולם ערך זהה לשדהתאריך_תעבורה.


אם הבנתי נכון, התשובה חיובית, QGIS תומך בשמות שכבות דינמיים.

יהיה עליך לכתוב מאקרו של פייתון שיופעל בכל פעם שפותחים את הפרויקט. זו תהיה זרימת העבודה:

  1. לך לQGIS-> פרויקט-> נכסי פרויקטולהחליףפרוייקט פתוח()עם קוד הפייתון הבא:

    def openProject (): ייבוא ​​מחדש, qgis iface = qgis.utils.iface שכבות = iface.mapCanvas (). שכבות () עבור lyr בשכבות: # קבל תאריך משכבה it = lyr.getFeatures () feat = הבא (it) idx = lyr.fieldNameIndex ('traffic_da') currDate = feat.attributes () [idx] # הגדר שם שכבה חדש = lyr.name () אם re.search ('on  d {2,2}.  d { 2,2}.  D {4,4} $ ', name): name = name [: - 14] name = name + "on" + currDate lyr.setLayerName (name)

    הערה 1: בדקתי את זה על קובצי צורה, כך שהשדה ממנו אני לוקח הואתנועה_דהמכיוון ש- Shapefiles אינם תומכים בעוד אותיות בשמות שדות. התאם את זה בקוד כדי לעבוד על השכבות שלך.

    הערה 2: תלוי בתצורת הפרויקט שלך, עליך להוסיף קוד אימות כדי לפעול רק על השכבות הרצויות. לדוגמה, אם אתה מפעיל את הקוד בשכבות רסטר, שגיאות יופיעו בוודאות. אם אתה זקוק לעזרה בנושא זה, פתח שאלה חדשה, אני יכול לעזור לך.

  2. הקפד להפעיל פקודות מאקרו בפרויקט שלך, בדרך זו:הגדרות-> אפשרויות-> כללי-> אפשר פקודות מאקרו: תמיד

  3. טען את השכבות שלך לפרויקט.

  4. שמור את הפרויקט שלך.

בכל פעם שאתה פותח את הפרויקט שלך מנקודה זו, שמות השכבות שלך יהיו דינמיים, התאריך יילקח מהשדהתאריך תנועהבטבלת התכונות של כל שכבה.

לאחר הפעם הראשונה שפתחתי את הפרויקט, כך נוצרו באופן דינמי שמות השכבות שלי:

אני חושב שזה יכול לעזור לך להתחיל. תגיד לי אם אתה נתקל בצרות לא ברורות.


הוסף מפה דינמית לשקופית PowerPoint

מפות ArcGIS for Office מספקות חוויה מעודכנת לחלוטין לשיפור מצגות ה- PowerPoint שלך באמצעות מפות אינטראקטיביות ודינמיות על ידי הפיכתם לחיפוש אחר תוכן לפשוט ומהיר יותר. הוסף מפות ישירות ל- PowerPoint באמצעות תוכן מארגון ArcGIS שלך, או ערוך שקופיות מפות קיימות. הכנס את המפה לשקופית ומצב אותה כרצונך - בפני עצמה או בשילוב עם מאפייני PowerPoint סטנדרטיים אחרים כגון תרשימים, תמונות וטקסט. במצב הצגת שקופיות, בטל את נעילת המפה והיא הופכת לאינטראקטיבית לחלוטין - אתה יכול להגדיל את התצוגה ולהסתובב על פני המפה ולבחור תכונות להצגת מידע מפורט.

מפות דינמיות רק במצב שקופיות. לחץ על נעילת מפה במפה במהלך המצגת שלך כדי להפעיל אותה.


מושג כללי¶

כל רשת בעולם האמיתי יכולה להיות מיוצגת כמערכת של נתונים וקטוריים, שניתן לייצג את עצמה ב- GDAL כ- GDALDataset. ב- GNM נתונים אלה מורכבים משני חלקים. הטופולוגיה של הרשת (גרף), המטא-נתונים של הרשת (שם / תיאור), מערך של מזהי תכונות מיוחדות וכו 'שייכים ל"חלק הרשת ", ואילו המשותף לשכבות, תכונות, גיאומטריות של GDAL שייכים ל"חלק המרחב / תכונה". על מנת לעבוד עם מערכי הנתונים בפורמטים שונים תוכננו הכיתות הבאות ב- GNM.

רֶשֶׁת¶

GNMNetwork מייצג רשת מופשטת. נתוני הרשת ונתוני המרחב / התכונה במערך נתונים בפורמט כלשהו למעשה אינם ניתנים להפרדה (רק שכבות / שדות / תגים נוספים), בעוד שהיישום הקונקרטי של GNMNetwork "יודע" אילו נתונים מכל מערך הנתונים מתייחסים ל"חלק רשת. ומסוגל להפעיל אותו. GNMNetwork מאפשר למשתמש את הדברים הבאים:

-הגדרת / ביטול חיבורים. שיטות כלליות אלה לבניית הטופולוגיה של הרשת (באופן אוטומטי וידני) מקבלות את המזהים של התכונות המחוברות בצורה נפוצה, בעוד שהיישום הקונקרטי יודע היכן וכיצד לאחסן ולבנות את החיבורים הטופולוגיים-קריאה. השיטות הגנריות מחזירות את החיבורים בדרך המקובלת -הוספה / הסרת שכבות / תכונות. כאשר מתווספים התכונה או השכבה לרשת ניתן להתחיל בפעולות מסוימות (משקל משתנה בגרף, שינויים במפל בתכונות המחוברות). GNMNetwork בטון מתאר כיצד זה נעשה. -הגדרת ההיגיון העסקי של הרשת או התנהגותה. זה יכול לבוא לידי ביטוי בכללי רשת או באילוצים / מגבלות. צפוי כי ניתן להגדיר כל כלל ממחרוזת וכל GNMNetwork קונקרטי יהפוך אותו למראה הפנימי.

פוּרמָט¶

GNMNetwork יורש את GDALDataset ונראה כמו OGRDatasource עם פונקציונליות נוספת. יש קבוצה של מנהלי התקנים של GDAL לרשתות. יישום הרשת הגנרית ב- GDAL מספק פונקציונליות נוספת כמו חוקים, קצוות וירטואליים. כמו כן, בעת עריכת התכונה הרשת שולטת בכללי הרשת ובספציפיים אחרים, והיא יכולה לשלול שמירת עריכות. מנהלי ההתקנים האחרים ברשת (pgRouting, OSRM, GraphHopper וכו ') צריכים לספק את הפונקציונליות הבסיסית דרך הכיתה GNMNetwork.


האם ניתן לקבל שמות שכבות דינמיים בפרויקט QGIS? - מערכות מידע גיאוגרפיות

עולם ה- GIS והנתונים המרחבים גדל בקפיצות. תוכנה מהירה וחזקה יותר, הפשוטה יותר מתמיד, גורמת למשתמשים לעשות דברים אדירים עם טכנולוגיית GIS ברחבי העולם. האינטרנט, מערכות מבוזרות ורשתות GIS אחרות מחברות בין עולם המשתמשים ההולך וגדל, והן מספקות אמצעי טוב יותר להנגשת נתונים ברחבי העולם. וככל שקהילת ה- GIS מתרחבת, השאלה היא: איך אנשים יכולים לשוטט במאגרים העצומים של נתונים מרחביים כדי לקבל את המידע החשוב להם? לעומת זאת, כיצד יצרני נתונים יכולים להעלות באופן יעיל את מערכי הנתונים שלהם לאנשים הזקוקים להם ביותר?

שאלות כמו אלה היו הכוח המניע מאחורי פתרון חדשני להפצת נתונים, אשר עורר סערה רבה בקהילות ה- GIS ובטכנולוגיות המידע (IT): Mapdex (www.mapdex.org).

Mapdex הוא פורטל מסד נתונים נרחב לחיפוש לפי שכבות מרחביות, שדות ושמות שירותי מפות. הפרויקט מתפתח כל העת, ומספק למשתמשים גישה למספר גדול וגדל של שירותי מפות. עבור קהילת ה- GIS, מדובר במומחי ברכה אדירים בענפים רבים שיכולים לאתר ולהשתמש בנתונים שכבר נוצרו. הם יכולים גם ללמוד על מקורם, תאריך היצירה, קנה המידה ומספר עצום של משתני מטא נתונים.

"גיליתי שיש הרבה נתוני GIS זמינים לציבור הרחב ולמשתמשי ה- GIS דרך שרתי מפות האינטרנט, אך גיליתי שמשתמשים לא ימצאו את המידע הזה בקלות באמצעות מנועי חיפוש מסורתיים", אומר ג'רמי ברטלי, עוזר רכז ה- GIS וגיאואינפורמטיקה. ראש פרויקט המחקר הגיאולוגי של קנזס באוניברסיטת קנזס. "הציבור היה זקוק לדרך לחפש את הנתונים בפועל מאחורי המפות האינטראקטיביות, וזה היה התנופה שמאחורי Mapdex."

Mapdex מספקת אינדקס של שירותי ArcIMS הזמינים לציבור הכוללים כ- 1,715 שרתים, המשרתים כ- 30,000 שירותי מפות ומכילים כ- 475,000 שכבות GIS. הוא מאגד רשת שונה של שירותי GIS, שניתן לחפש ממיקום אחד, שקהילת ה- GIS יכולה להקיש עליה באמצעות מספר חיפושים של מילות מפתח ולחיצות עכבר.


משתמש חיפש את כל השכבות עם "תמונה או אוויר או אורטו או doqq" בשם השכבה באזור הגיאוגרפי של לורנס ובסביבתה. קנזס.

"נקודה עצירה גיאו-מרחבית ו מפה לאומית הם שירותים מצוינים, אך אלה אתרי החיפוש היחידים שיש להם מטא נתונים מלאים, שמשמיטים שרתים ושירותים רבים ", מסביר ברטלי." רציתי להרחיב את החיפוש המסורתי ביעילות למגוון רחב עוד יותר של נתוני GIS. כשאני מגלה שרת מפות ציבורי, המידע על אותו שרת ושירותי המפה המשויכים אליו יאוחסן במבנה ה- XML ​​המקורי שלו במאגר ה- XMLDB של Oracle9i. מאגר מידע זה הוא מאגר המידע של Mapdex. אני חושב שזה משאב נהדר עבור קהילת ה- GIS, במיוחד מכיוון שזה הופך להיות נפוץ אצל מומחי GIS שמבלים יותר זמן בחיפוש נתונים מאשר ביצירתם. "

פורטל האינטרנט של Mapdex

במהלך פיתוח פורטל אינטרנט לעבודות הפרויקט הנוכחי והעתיד של סקר גיאולוגי בקנזס, בארטלי גילה שיטה להרחבה ולשכלול חיפושי רשת כך שתכלול מספר עצום של נתוני GIS ושירותי רשת זמינים לציבור. שימוש ב- Google ו- Yahoo! בממשקי API לחיפוש, הוא חיפש בתכנות אחר מילות מפתח אפשריות של שרת מפות, כגון "מיפוי", "מפה אינטראקטיבית", "פאן", "זום" ו- "GIS", וחיפש מאגרי מידע אפשריים עם אוצרות נתונים נגישים לציבור. בכל פעם שגילה אתר אינטרנט עם נתוני GIS זמינים, הוא כלל אותו במסד הנתונים של Mapdex. לאחר מכן בירר על כל אחד מאתרי שרת המפות האפשריים כדי לקבוע אם הם מפרסמים שירותי מפות ציבוריים.

לאחר שמירת המידע, Mapdex משתמשת ב- ArcIMS 9 כדי לשחזר את תיאום המעטפה של כל שכבה להקרנה גיאוגרפית. זה מאפשר למשתמשים לחפש נתונים באופן מרחבי. נכון לעכשיו, רק 30 אחוז משירותי המפה הגדירו השלכה תקפה. ניתן לחפש במרחבים רק באתרים עם הקרנה מוגדרת.


אתר Mapdex. משתמשים יכולים לחפש לפי שרת, שירות, שכבה, עמודה או גיאוגרפיה.

Mapdex פותחה באמצעות טכנולוגיות ArcIMS ו- WMS 1.1.1 מבוססות סטנדרטים. Mapdex פועלת באמצעות ArcIMS 9 בשרת Windows 2000 עם Apache 2.x ו- Tomcat 4.x.

"השימוש הרחב ב- ArcIMS אפשר לנו לבנות את פורטל Mapdex", אומר ברטלי. "הצלחנו למנף את קהילת המשתמשים הגדולה של תוכנת ArcIMS כדי לספק גישה לכל אחד ממערכי הנתונים של המשתתף, כמו גם לערכות נתונים לאומיות גדולות, כגון מודלים אורתופוגרפיים בקנה מידה ארצי, לוויני וגובה דיגיטלי, שלא ניתן היה להגיש באמצעות אחת , ארכיטקטורה מרכזית. בחנות ה- GIS שלנו, ArcIMS הוא הפתרון הנבחר למסירת מפות, נתונים ושירותים דינמיים דרך האינטרנט. הוא מספק מסגרת ניתנת להרחבה לפרסום נתוני ה- GIS שלנו ושילובם עם ארגוני השותפים האחרים שלנו.

משתמשים יכולים למצוא בקשות לפי שרת, שירות, הקרנה, שמות שכבות וגיאוגרפיה. כאשר משתמשים מחפשים לפי גיאוגרפיה, Mapdex משתמשת בשירותים הציבוריים ArcWeb של Esri כדי לקודד כתובות מיקום ושמות מקומות.

בארטלי וצוותו פיתחו צופה מקדימה פשוט עבור Mapdex המאפשר חיפוש קל ומיפוי מהיר של נתונים מרחביים. בנוסף, משתמשים יכולים להיכנס ל- ArcGIS ולהוסיף את השרת הרלוונטי לפרויקט ArcGIS שלהם. נכון לעכשיו בפיתוח, צופה מפות מתקדם יאפשר בקרוב למשתמשים לכסות מפות שונות על גבי מסך אחד ולבצע קרטוגרפיה מתקדמת יותר. זה יספק מידה עשירה יותר של פונקציונליות למי שזקוק לחיפושים מהירים ופונקציונליות מיפוי מהירה ומדויקת בזמן אמת כמעט.


גיליונות סגנון נכתבו כדי להציג בצורה גרפית את הפלט מבקשות getclientservices.

לדוגמא, חירום יוכלו לאתר ולשלב מספר עצום של שרתי מפות במיקומים נפרדים וניתן להרכיב נתונים אורתופוטיים, נתוני מנות ונתוני תשתית כדי לספק תמונת הפעלה משותפת של מפקדי חירום הנכנסים למקום אסון וזקוקים קבלת החלטות טקטיות מהירות.

"Mapdex תתפתח ברציפות ותציע יותר שירותים ונתונים ככל שהם יתחברו לרשת," אומר ברטלי. "זו דרך מהירה וקלה למצוא אתרי GIS אינטראקטיביים שבהם ארגונים מנגישים את הנתונים שלהם לציבור. ככל שיותר נתונים נכנסים לרשת, כך אנשים יכולים לאתר אותם בקלות רבה יותר וככל ש- GIS יכול לחולל שינוי בכל צורות החיים, ואז עוד ועוד נתונים יהיו זמינים ונגישים. וככל שרשת ה- GIS תגדל, נמשיך לשכלל את יכולותיה של Mapdex. "


הכינו מפות משלכם בעזרת תוכנות GIS בחינם

ניתן להכין מפות GIS מבלי להשקיע בתוכנות GIS מסחריות יקרות. הורד תוכנת GIS בחינם והוסף את גיליונות ה- GIS החינמיים שלנו ליצירת מפות GIS משלך ופרויקטים למיפוי.

פייתון היא שפת תכנות דינמית חזקה להפליא המשמשת במגוון רחב של תחומי יישומים.

ספריית קרטוגרפיה של פייתון (PCL) - פייתון הופכת במהירות לשפת הבחירה לתכנות GIS. בחזית התנועה היו קשירות AVPython, OpenEV ו- Python עבור GDAL ו- OGR. על עקביהם, ESRI מפיצה כעת את פייתון עם Arc 9 וספקים מסחריים אחרים הולכים בעקבותיהם.

QGIS היא מערכת מידע גיאוגרפית קוד פתוח ידידותי למשתמש (GIS) הפועלת על לינוקס, יוניקס, מק OSX ו- Windows. QGIS תומך בפורמטים וקטוריים, רסטר ומסדי נתונים. QGIS מורשה תחת הרישיון הציבורי הכללי של GNU. QGIS מאפשר לך לגלוש וליצור נתוני מפות במחשב שלך. הוא תומך בפורמטים רבים של נתונים מרחביים נפוצים (למשל ESRI ShapeFile, geotiff). QGIS תומך בתוספים לעשות דברים כמו להציג רצועות מה- GPS שלך. QGIS היא תוכנת קוד פתוח והיא ללא עלות.

SAGA - מערכת לניתוחים גיאו-מדעיים אוטומטיים - היא תוכנת GIS היברידית. המטרה הראשונה של SAGA היא לתת למדענים (גיאולוגיים) פלטפורמה יעילה אך קלה ללימוד ליישום שיטות מדעיות גיאוגרפיות, אשר מושגת על ידי ממשק היישום הייחודי של SAGA (API).

SaTScan היא תוכנה חינמית המנתחת נתונים מרחביים, זמניים ומרחב זמן באמצעות הסטטיסטיקה של סריקה מרחבית, זמנית או מרחב-זמן. הוא נועד לכל אחת מהיעדים הבאים הקשורים זה בזה.

sdts2d הוא מתרגם עבור קבצי SDTS DEM התוכנית sdts2dem מתרגמת קבצי DEM של USGS מתבנית SDTS לפורמט "מקורי". זה נחלת הכלל ועשוי להיות מופץ מחדש באופן חופשי.

SharpMap הוא מעבד מפות פשוט לשימוש, המעביר נתוני GIS לשימוש ביישומי אינטרנט ושולחן עבודה. המנוע כתוב ב- C # ומבוסס על מסגרת .NET 2.0.

SPRING היא מערכת עיבוד תמונה GIS משוכללת וחישה מרחוק עם מודל נתונים מונחה עצמים המספק אינטגרציה של ייצוגי נתוני רסטר וקטור בסביבה אחת.

StatPlanet - תוכנה מדהימה ליצירת מפות וגרפים אינטראקטיביים לאתרי אינטרנט.

TatukGIS Viewer: תצוגת GIS ויישומי מיפוי חינמיים התומכים ברוב הפורמטים של שכבות וקטור, תמונה, רשת ו- SQL של ​​GIS, 3,0000 מערכות קואורדינטות שהוגדרו מראש עם הזרקה מחדש של שכבות מפה, בקרת נכסים חזותית מקיפה, אגדה שליטה, בקנה מידה, לוח צפייה בנתונים, ועוד הרבה יותר!

תובאן הוא צופה אינטראקטיבי בנתונים גיאוגרפיים. המאפיינים העיקריים הם ה- GUI החוצה-פלטפורמה, הרחבה וגמישות להפקת יישומי GIS בודדים. Thuban מיושם עם wxPython המאפשר לממשק המשתמש שלה להשתלב עם שולחן העבודה בפלטפורמות שונות.

לא מצאת את מה שאתה מחפש? אנו מקוונים מאז 1996 ויצרנו 1000 עמודים. חפש למטה ותוכל למצוא בדיוק את מה שאתה מחפש.

מייקל ר 'מייזר
חקר נתונים ומומחה GIS

MapCruzin.com היא חברה עצמאית המתמחה בפיתוח פרויקטים של GIS ובמחקר נתונים. יצרנו את המפות הראשונות של מתקני כימיקלים רעילים אינטראקטיביים בארה"ב באינטרנט בשנת 1996 ומאז אנו מקוונים. למידע נוסף עלינו ועל השירותים שלנו.

יש לך פרויקט בראש אם יש לך נתונים, פרויקטים של GIS או צרכים מותאמים אישית לטופס צור קשר עם מייק.

מצא: מפות, קובצי עיצוב, תוכנת GIS ועוד

בלוג MapCruzin לעדכונים, שאלות ותשובות
עדכוני הבלוג


לוגיקה עסקית לעומת לוגיקה של צפייה?

העורף שלך לעולם לא אמור לקבל חפצים עסקיים, מכיוון שאתה עושה הפרדת שכבות נכונה (בצל, משושה,.). ה- Frontend שלך עובד עם דגמי תצוגה או DTO, שאינם אובייקטים עסקיים.
על פי הגדרה זו, כל היגיון הפועל על מודלים אלה או DTOs אינו הגיון עסקי צפה בהיגיון.

כפי שקבענו קודם, מה שמפתח backend יכול להתייחס ל & quotview לוגיקה & quot, dev front front יכול להתייחס אליו כ & quot; לוגיקה עסקית & quot, מכיוון שה frontend הוא העסק של אותו מפתח. זה עניין של היקף סובייקטיבי על סמך מי שאתה שואל.

בהתבסס על שאלתך, נראה שמבחינה נפשית לא ממש הפרדת את השכבות שלך כפי שהקוד שלך כבר הפריד ביניהן. אתה עדיין חושב על דגמי התצוגה / DTO שלך כאובייקטים עסקיים, מה שהם לא.

אתה לא יכול לצפות באופן סביר שהחזית לא תעשה ממש היגיון. אחרת, מה הטעם ב- JS / TS או בכל מסגרת חזיתית?

אני חושב שדיון זה נקלע למה הכוונה במונח, & quot; לוגיקה עסקית & quot

האנלוגיה שאני אוהב היא זו: & quot; אתה יכול לדון ב"היגיון עסקי "עם איש עסקים, ולא מתייחס כלל למחשב דיגיטלי. & Quot אתה יכול ליישם & היגיון עסקי & quot באמצעות נייר וכרטיסי תיוק, כמו פעם בעבר לִפנֵי. תוכנת מחשב ברמות שונות מכשירים כי & quot; לוגיקה עסקית & quot; אך המשתמשים המשתמשים במערכת לביצוע עבודתם עוקבים אחר & quot; היגיון & quot & quot; עסק גם בפעילות האנושית שלהם.

הבלבול שלך נובע ממצב גרוע של השפה וההגדרות בענף. הנה, אני אפרק את זה בשבילך, ואז אחיל על הדוגמה שלך.

מה ההיגיון העסקי

כדי לענות על שאלתך, ראשית יש לברר את השפה והרעיונות. ההיגיון העסקי הוא למעשה די מופשט ורחב. ברור יותר לנמק לגבי & quotSystem & quot לוגיקה, שבעצמה ניתן לפרק לרעיונות קונקרטיים:

  • לוגיקה תהליכית סמכותית - שינוי מצב הנתונים (בואו נדמיין פשוט בסיס נתונים יחיד) ואכיפת כללים (למשל אימות). זה נדרש מינימלי, אתה לא יכול להסתמך רק על ממשק המשתמש.
  • מגבלות גישה סמכותיות לנתונים - מי יכול לגשת למה.
  • לוגיקה מנחה ממשק משתמש - לתפוס טעויות משתמש תוך כדי התרחשותן. (למשל, אימות ממשק משתמש)
  • לוגיקת גישה של ממשק משתמש - ממשק המשתמש עשוי להסתיר חלק ממשק המשתמש בהתאם לתפקיד המשתמש.
  • לוגיקה התנהגותית של ממשק משתמש - הדרכת המשתמש באמצעות נתונים. אנימציות. קוסמים וצעדים.

Backend / שרת הוא סוכן סמכותי שיכול לאכוף כללים, מכיוון ששם הקוד מבודד משינוי מהמשתמש. אם אתה מסתמך רק על ממשק המשתמש, אפשר להשתמש ב- API בצורה לא חוקית. ה- backend הוא המערכת. ממשק המשתמש הוא השלט הרחוק עבור המשתמש. אם אתה יכול לשכפל היגיון בממשק המשתמש, אז זה הופך ליעיל יותר עבור המשתמש - שלט רחוק חכם.

מוחל על הדוגמה שלך

הבעיה שיש לי היא שזה די קשה לי לדמיין בפועל. ממשק המשתמש יישם ככל הנראה עיבוד מותנה, וחלק ניכר מהעיבוד המותנה הוא כלל עסקי בפני עצמו.

זה פשוט לוגיקה של ממשק משתמש.ממשק המשתמש לא יכול לאכוף זאת, רק backend (שהוא סוכן סמכותי) יכול לאכוף את כללי הגישה באופן סמכותי.

דמיין מערכת עגלות קניות. מכל סיבה שהיא [החנות] מחליטה שהם לא רוצים שיוסיפו קודי פרומו לסל ריק (זו אולי לא דוגמה מצוינת אלא רצו איתי). בתצוגה המותנית שלך בממשק המשתמש תצטרך לבדוק אם פריטים.ספירה == 0 - ובום, הרגע יישמת כללי לוגיקה עסקית בממשק המשתמש.

או שמא יהיה לך כלל זה ב- DTO שלך עם מאפיין שנקרא CanUserInputPromoCode? גם אז ה- DTO אינו חלק מההיגיון בתחום, נכון?

בואו נגיד & quotBackend & quot. זהו לוגיקה תהליכית סמכותית. מנקודת מבט של אכיפה, זה לא משנה איך אתה מבנה את זה בתמיכה האחורית, כל עוד זה נמצא בחלק האחורי איפשהו, מאובטח וניתן לשינוי רק על ידי ספק החנות.

עדכון: זה מקבל לא מעט תשומת לב. מקרה שימוש טוב יותר לגבי קוד הקידום יהיה שמשתמשים לא יכולים להזין קודי פרומו אלא אם ערך הסל עולה על 50 דולר. זה קצת יותר ברור במקום שזה רק נושא ממשק משתמש.

התשובות לעיל נשארות זהות.

לסיכום: המידע על & quotquotchitectures & quot אינו עוזר אלא אם כן אתה מבין את העקרונות היסודיים של אופן השימוש בהיגיון המערכת באכיפת כללים עסקיים. השאר הוא קבלת החלטות עיצוביות ברמה נמוכה יותר.

אינך יכול להפריד באופן מלא בין ממשק המשתמש וההיגיון העסקי.

במקרים רבים, ה- BL שלך קיים בעיקר כדי לתמוך בממשק המשתמש. הפיכת BL לממשק משתמש ממש לאגנוסטי פירושה יישום של הרבה נתיבי קוד שלעולם לא נלקחים. קוד מת זה רע.

לעומת זאת, BL שאינו מודע לצרכי ממשק משתמש ספציפיים יגרום ליישום מחדש של התנהגויות שלא יחשפו. קוד כפול אינו תקין. אינטימיות בלתי הולמת גרועה יותר.

ניתוק ניתוק הוא על מנת לוודא שהממשק בין BL ו- UI שפוי ומעוצב באופן המאפשר שינוי ובדיקה של אחד בלי השני (באופן אידיאלי), או (באופן מעשי) עם מודעות מוגבלת כלפי האחר. מכיוון שהפרדת החששות מפחיתה את המורכבות, והמורכבות מבלבלת אנשים, מה שמוביל לבאגים.

  • BL אינו תלוי בשום קוד ממשק משתמש, ספריות או מצב משותף
  • תקינות מיושמת תמיד בשכבת BL
  • התנהגויות עסקיות הנדרשות על ידי ממשק המשתמש נחשפות כ- API על ידי שכבת BL

בדוגמא שלך, אם הכלל הוא: לא ניתן להוסיף & quotpromo קודים לעגלה ריקה & quot, ואתה רוצה שממשק המשתמש שלך יסתיר את האלמנט הזה אם העגלה ריקה, היית:

  • יש BL API כמו canEnterPromoCode (), מיושם עם cart.isEmpty (), עם בדיקות ועבודות
  • בקש ממשק המשתמש להציג את קלט קוד הקידום המבוסס על canEnterPromoCode ()

. מכיוון שממשק המשתמש לא צריך לדעת באילו תנאים קודי פרומו מותרים, רק אם לספק קלט או לא. ולאפשרויות אחרות יש בעיות משלהן ברגע שאתה רוצה משהו כמו BL.addPromoCode (...): אתה רוצה שהשיטה הזו תיכשל אם העגלה ריקה, אבל אתה לא יכול לעשות את זה בלי שיחת BL- & gtUI או שכפול קוד .

עדכן [לתרחיש לדוגמה]: [המשתמשים] לא יכולים להזין קודי פרומו אלא אם ערך הסל עולה על $ 50.

מקרה הדוגמה שלך בהחלט כשיר כעסק הִגָיוֹן (אחרון מאז הדוגמה המובהרת), אולם זה לא בהכרח מרמז שהקוד המותנה של ממשק המשתמש שלך רלוונטי לעסק. תהליך.

בִּטָחוֹן

הקוד שלך (items.Count == 0) עצמו מועבר ללקוח ומבוצע לאחר מכן במכונה של הלקוח, כלומר ב- סביבה בלתי מבוקרת לחלוטין. לא משנה עד כמה זה יכול להיות כתוב 1, יחידה, אינטגרציה ו- e2e, זה טיבו של env זמן הריצה שאפשר לטפל בו כרצונו.

זו הסיבה שהיא לא יכולה לקבל החלטות חשובות. אֵיִ פַּעַם.
זה לא ה- Javascript, זה לא המהנדסים, אלא סביבת הביצוע.

ההערכה המכריעה של התקיימות התנאי לקידום מכירות צריך לִקְרוֹת בצד השרת במהלך שלב הקופה של תהליך המכירה.

ניתוק

הניסיון ממש & quot; להתנתק & quot; ממשק משתמש מתהליך בצד השרת, שניהם נועדו לדגם אותו תהליך בעולם האמיתי (מכירה), צרכה - מניסיוני המוגבל - תמיד כמויות אדירות של משאבים שהיו יכולים להיות מוקצים בצורה הרבה יותר הגיונית. הייתי פעם עד למוות עצוב, איטי וכואב במרחבי המדבר של שכבות ההפשטה, התכווצות חסרת תועלת וכלליות שקרית. זה לא היה כיף להיות חלק בכלל.

כפילויות

מלבד האבטחה, משלוח הקוד שלך לייצור כפי שהוצע יוביל ל- רגרסיה בכושר התחזוקה הכללי של התוכנה.

בדוגמה שלך, הפרדיקט שחייב להיות נכון כדי שקוד פרומו יהיה תקף הוא סך המכירה נטו העולה על הסף של 50 $. תנאי קל מספיק לבדוק.

  • מה אם ההנהלה תחליט לשנות את ערך הסף?
  • מה אם הפרדיקט מורחב שוב ושוב לאורך זמן בתנאים נוספים?
    (הלקוח חייב להיות רשום לתקופה n, ההוצאה השנתית הכוללת של הלקוח חייבת להיות מעל מ ', למשל)
  • מה אם נקבע הסף שיהפוך לערך נגזר מסוגים שונים?
    (נניח, 50 דולר ביום גשום, 10 דולר כשיש שמש ו 200 דולר בשבוע שלפני החג)

או שמא יהיה לך כלל זה ב- DTO שלך עם מאפיין שנקרא CanUserInputPromoCode? גם אז ה- DTO אינו חלק מההיגיון בתחום, נכון?

לא. זה לא יהיה הרבה יותר טוב. (אם כי טוב יותר.)

ה תנאי פרדיקט בקוד ממשק המשתמש צריכים להיות נוצר באופן סטטי בזמן הבנייה מקוד המקור האחורי ישירות או מקובץ תצורה משותף, נשלט על ידי גרסה.

Iff הדרישות אי פעם נהיות כל כך דינמיות שהפרדיקט חייב להיות משתנה בזמן הריצה, לאחר מכן יישום הלקוח צריך להביא את התנאים האחרונים לפי הצורך מנקודת קצה ייעודית לצד השרת (או ממפתר שאילתות ייעודי בצד השרת, לילדים המגניבים במחנה GraphQL).

תרחיש פיקטיבי, אך מציאותי

מבחינת ריבוד בסיס הקוד והתלות ההדדית היום יומית בין עבודתם של מהנדסי ממשק המשתמש, מהנדסי backend וצוות ה- DevOps שלך, קדימה, התנתק משם.

באופן כללי, אני די גמיש גם בנושא בחירת שפה / מחסנית.
למרות זאת, כמה שפה (-משפחה) התומכת ב- Generics (Java, C #, Typescript), באופן אידיאלי פולימורפיזם זמן הידור (Rust, C ++) לצד השרת הוא לֹא יְסוּלֵא בְּפָּז.

שוב, הכפיל כפול, אוטומט, מופשט.

אני רוצה שייווצר חלק משמעותי מקוד זמן הריצה שלי. אני גם לא רוצה לראות פקודות מאקרו או שפת תבניות (שפם, כידון, פליטה וכו ') בבסיס הקוד שלי. יש ליצור קומפילציה של קוד שנוצר, נבדק סוג, נבדק - הוא ראוי לכל הטוב ההנדסי הרגיל ששאר בסיס הקוד שלך (אני מקווה) נהנה ממנו.

נניח שחלק מהצוות מיישם סוג חדש של תגובת HTTP שמעולם לא השתמשה בתוכנה עד כה. הם מוסיפים את HttpStatusImATeaPot = 418 למחלקה HttpStatusCode <> בספריית השירות HTTP של backend ומשתמשים בה בנקודת קצה.
במהלך הבנייה יש להוסיף את אותו מפתח / ערך באופן אוטומטי לאנומר שנוצר עם אותו שם. בשלב זה, מבנה הפיתוח של ממשק המשתמש צריך להוציא אזהרה בבדיקה ממצה כי חסר ערך enum מהצהרת מתג אצל מטפל התגובה של הלקוח http. בניית CI אמורה להיכשל עם שגיאה. פריסה רציפה צריכה לכלול את המיזוג עד שממשק המשתמש יתעד.

במקרה של תצורה שגויה של אוסף (למשל) ובנייה שהצליחה שלא צריכה להיות, בדיקת סוף 2-סוף לפני הפריסה אמורה לאמת את תגובות ה- HTTP של קוד זמן הריצה.

זו גם לא דרישה חד פעמית. אני רוצה שזה יהיה זמין לצוות ממשק המשתמש מכל סיבה & ltInsertFancyBusinessProcessName & gt (דחייה | הצלחה). על כל שגיאה או חריגה המשנה מסווגת המיועדת ללקוח.

- & gt איך אתה הולך & quot לקשר את זה & quot?
- & gt הנחת היסוד כולה פגומה, אני מאמין.

נ.ב. אני לא תומך בשיתוף כמות משמעותית של סמלי זמן ריצה / שמות סמלים. ערכים מילוליים ו סוגים למרות זאת? כן בבקשה!

סיכום

למשל מבחני אינטגרציה ומקצה לקצה לֹא צימוד הדוק (מיותר). נהפוך הוא, אלה תנאי מוקדם להצלחה ארוכת טווח של פרויקט.

לאחר יסוד משותף (ערכים סטטיים משותפים, תלוי בשפות המעורבות בקוד הספריה המשותפת) בין שכבות הוא לֹא צימוד הדוק בכלל.
זו פשוט אדריכלות שפויה.

אם ממשק המשתמש ו- Backend הם כל כך מקצועיים ומנותקים & quot; כי מהנדסי ממשק המשתמש משכפלים ידנית מילוליות בעלות משמעות סמנטית, שכבר קיימת בקצה השני של ממשק API, אז משהו הולך לכיוון שגוי לחלוטין.
אם הם & מנותקים לחלוטין מ- API שהם חייבים לשמור על קוד המתאם שלהם בעבורם, מי מרוויח בדיוק?


יערות גשם

יער גשם הוא אזור של עצים גבוהים וכמות גשמים גבוהה.

ביולוגיה, אקולוגיה, גיאוגרפיה

תצלום מאת סטיב וינטר, נשיונל ג'יאוגרפיק

להסתגל לסביבה חדשה או למצב חדש.

שיטות חקלאיות מודרניות הכוללות שיטות מכניות, כימיות, הנדסיות וטכנולוגיות. נקרא גם חקלאות תעשייתית.

האמנות והמדע של עיבוד אדמות לגידול יבולים (חקלאות) או גידול בעלי חיים (חווה).

תנועה טבעית או מלאכותית של אוויר בסביבה סגורה. נקרא גם אוורור.

הרבה או יותר ממספיק.

אדמה המשמשת לייצור יבולים או לגידול בעלי חיים או המסוגלים לייצר אותם.

דלקת במפרק לעיתים קרובות גורמת לכאב ונוקשות.

להעריך או לקבוע את כמות.

מחלה המקשה על הנשימה.

שכבות של גזים המקיפים כוכב לכת או גוף שמימי אחר.

סלידה או דחייה חזקים.

טבילה או שקע במשטח האדמה או בקרקעית האוקיאנוס.

לסתות קשות, בולטות של ציפור.

את כל הסוגים השונים של אורגניזמים חיים באזור נתון.

מדען שחוקר אורגניזמים חיים.

אורגניזמים חיים, והאנרגיה הכלולה בתוכם.

קו טבעי או מלאכותי המפריד בין שתי חלקות אדמה.

קו המפריד בין אזורים גיאוגרפיים.

גידול צפוף של שיחים, שיחים ועצים קטנים.

מכירת סחורות ושירותים, או מקום בו מכירות כאלה מתקיימות.

טקטיקה שאורגניזמים משתמשים בה כדי להסוות את המראה שלהם, בדרך כלל כדי להשתלב בסביבתם.

צמיחה של תאים חריגים בגוף.

אחת השכבות העליונות של יער, שנוצרה על ידי עלים עבים של עצים גבוהים מאוד.

תרכובת פחמן (כמו פחמן דו חמצני) המשתחררת לאטמוספירה, לרוב באמצעות פעילות אנושית כמו שריפת דלקים מאובנים כמו פחם או גז.

חבר במדינה, מדינה או עיר שחולק אחריות על האזור ומרוויח מלהיות חבר.

כל תנאי מזג האוויר עבור מיקום נתון לאורך תקופה מסוימת.

קצה קרקע לאורך הים או גוף מים גדול אחר.

מדד את כמות החומר או הקבצה במקום ספציפי.

ניהול משאב טבע למניעת ניצול, הרס או הזנחה.

אדם המשתמש במוצר או בשירות.

אחת משבע מסות היבשה העיקריות על כדור הארץ.

לשנות מדבר אחד למשנהו.

רמת שימור בין "בסכנת הכחדה" לבין "נכחד בטבע".

סדר זוחלים שכולל תנינים, תנינים, קיימנים וגאריאלים.

התנהגות נלמדת של אנשים, כולל שפות, מערכות אמונה, מבנים חברתיים, מוסדות וסחורות חומריות.

מבנה שנבנה על פני נהר או נתיב מים אחר כדי לשלוט בזרימת המים.

סוג הצמח שמשיל את העלים שלו פעם בשנה.

אורגניזם המפרק חומרים אורגניים מתים המכונה לעתים גם גורמי מזיק

הרס או סילוק יערות וסביבתם.

כדי להוריד את האיכות של משהו.

בעלי חלקים או מולקולות שארוזים זה בזה.

בנייה או הכנה של קרקעות לדיור, לתעשייה או לחקלאות.

מזונות הנאכלים על ידי קבוצה ספציפית של אנשים או אורגניזמים אחרים.

התפשטות של משהו לאזור חדש.

מגוון או בעל סוגים רבים ושונים.

גללים של בעלי חיים מסוימים, בדרך כלל בצורת גלולה.

תקופה של משקעים מופחתים מאוד.

זמן השנה עם מעט משקעים.

קהילה ואינטראקציות של דברים חיים ולא חיים באזור.

מעשה ותעשייה של נסיעה להנאה בדאגה להשפעה מינימלית על הסביבה.

מסוגל לאכול ולעכל.

יכולת לבצע משימה.

שכבה עליונה של יער, בה אור השמש נמצא בשפע ועצים מתנשאים על גזעים דקים.

לסגור או להגביל לחלוטין.

לעורר או לתמוך באדם או ברעיון.

להסגיר נכסים או זכויות של אחר או להיכנס אליו.

יליד מרחב גיאוגרפי ספציפי.

להכריח או לאלץ דרך פעולה.

לפתות, או להוביל עם תקווה ורצון.

תנאים המקיפים אורגניזם או קהילה ומשפיעים עליהם.

תהליך שבו מים נוזליים הופכים לאדי מים.

אובדן מים מאדמת כדור הארץ על ידי אידוי לאטמוספירה וזרימת צמחים.

עץ שלא מאבד את העלים שלו.

שטח המשמש לחקלאות.

בעלי חיים הקשורים לאזור או לתקופת זמן.

צמחים הקשורים לאזור או לתקופת זמן.

עלים של צמח, או עלים וענפים של עץ או שיח.

צמחים שגדלו ונקטפו למאכל אדם.

לחפש אוכל או צרכים אחרים.

מערכת אקולוגית מלאה בעצים ומברשת.

שכבה צמודת קרקע של יער.

ניהול, עיבוד וקציר עצים וצמחייה אחרת ביערות.

עדין או נשבר בקלות.

שקשור לבית גידול או מערכת אקולוגית של אגם, נהר או מעיין.

לתת כסף לתוכנית או לפרויקט.

(יחיד: פטרייה) אורגניזמים ששורדים על ידי פירוק וספיגת חומרים מזינים בחומר אורגני כגון אדמה או אורגניזמים מתים.

חיות בר שנצודו למאכל.

מערכת או סדר של אומה, מדינה או יחידה פוליטית אחרת.

גז באטמוספירה, כמו פחמן דו חמצני, מתאן, אדי מים ואוזון, הסופג את חום השמש המשתקף על ידי פני כדור הארץ ומחמם את האטמוספירה.

סביבה שבה אורגניזם חי לאורך כל השנה או לפרקי זמן קצרים יותר.

איסוף ואיסוף הגידולים, כולל צמחים ובעלי חיים כאחד.

אורגניזם שאוכל בעיקר צמחים ומפיקים אחרים.

משמעותי או חשוב להיסטוריה.

המכיל כמות גדולה של אדי מים.

אדם שמקבל אוכל על ידי שימוש בשילוב של ציד, דיג, וזליית מזון.

קצב ההפקה, ההעברה או השימוש באנרגיה הידרואלקטרית, הנמדדת לעיתים בק"ג או במ"ס.

הצעה או עידוד להשלמת משימה.

שקשור למפעלים או לייצור מכני.

מבנים ומתקנים הדרושים לתפקודה של חברה, כגון כבישים.

צעד ראשון או מעבר בתוכנית.

הזחה קטנה בקו החוף.

חומר כימי המשמש להרוג חרקים.

חומר המשמש לחימום אובייקט.

שני אנשים או יותר קהילות הנשענות זו על זו לצורך הישרדות.

שקשור לממשלות לאומיות של יותר ממדינה אחת.

לתרום זמן או כסף.

ללמוד או לבחון על מנת ללמוד סדרת עובדות.

מערכת אקולוגית טרופית מלאה בעצים ומברשת.

דפוס מורכב ומשתנה כל הזמן של צורות וצבעים.

אורגניזם שיש לו השפעה רבה על אופן הפעולה של המערכת האקולוגית שלו.

אתר בו אשפה מרובדת בלכלוך ובחומר סופג אחר כדי למנוע זיהום של האדמה או המים שמסביב.

מרחק מצפון או מדרום לקו המשווה, נמדד במעלות.

בעלי חיים שגודלו למכירה ולרווח.

התעשייה עוסקת בכריתת עצים והעברת העץ למנסרות.

רווחי או מרוויח כסף.

איבר בחיה הדרוש לנשימה.

תוכי ארוך זנב יליד אמריקה.

מחלה זיהומית הנגרמת על ידי טפיל המובל על ידי יתושים.

בעל חיים עם שיער שמוליד צאצאים חיים. יונקות נקבות מייצרות חלב כדי להאכיל את צאצאיהן.

שקשור לאוקיאנוס.

יונק הנושא את צעדיו בשקית על גופה של האם.

שקשור לטיפול מרפא (תרופה).

אזור המחבר בין בתי גידול לחיות בר המופרעים והופרעו על ידי פעילות אנושית. נקרא גם מסדרון ירוק.

תהליך הפקת עפרות מכדור הארץ.

מסך המשמש להצגת פלט הווידיאו של מכשיר אלקטרוני.

יחידה פוליטית העשויה מאנשים שחולקים שטח משותף.

חומר שבני אדם לוקחים מהסביבה הטבעית כדי לשרוד, לספק את צרכיהם או לסחור עם אחרים.

חומר צמחי מתוק המושך אליו מאביקים.

שקשור לאורח חיים חסר יישוב קבע.

עסק שמשתמש בכמויות עודפות כדי להשיג את יעדיו, ולא להרוויח כסף.

חומר שאורגניזם זקוק לו לצורך אנרגיה, צמיחה וחיים.

דלק מאובנים שנוצר משרידי צמחים ימיים ובעלי חיים. ידוע גם בשם נפט או נפט גולמי.

אוסף של עצים ושיחים שלא נבצרו לעץ או לשימושים אחרים מזה כ- 200 שנה, אם כי ההגדרות שונות. נקרא גם יער קדום, יער ראשוני, יער ראשוני או חורש קדום.

מורכב מחומר חי או חי פעם.

חי או דבר חי פעם.

סמים או קשורים לסמים ותרופות.

צמח בעל עלים גדולים ושטוחים שמקורם באמריקה.

תהליך שבו צמחים הופכים מים, אור שמש ופחמן דו חמצני למים, חמצן וסוכרים פשוטים.

אדם שהוא בין הראשונים שעושים משהו.

חומר כימי שניתן לעצב בקלות כאשר מחממים אותו לטמפרטורה גבוהה.

זיהום שבו הריאות מתמלאות בנוזל.

בעל חיים, חפץ או כוח כגון רוח המעבירה אבקה מצמח אחד למשנהו, ומאפשרת לזרעים להתפתח.

סוג פלסטיק המשמש כקצף (לאריזה), סיבים (לבגדים), בטנה קשה (לציפויים) או חומר גמיש (בדומה לגומי).

כל הצורות בהן מים נופלים לכדור הארץ מהאטמוספרה.

בעל חיים שצוד בעלי חיים אחרים למאכל.

בעל חיים שנצוד ואוכל על ידי בעלי חיים אחרים.

סוג של יונק, כולל בני אדם, קופי אדם וקופים.

שירותים המגנים על בריאות האזור, במיוחד תברואה, חיסון ובטיחות סביבתית.

סיבי עץ לחים מהם עשוי נייר.

כמות המשקעים שנופלת באזור מסוים בזמן מסוים.

שטח של עצים גבוהים, בעיקר ירוקי עד וכמות גשמים גבוהה.

חסרת מעצורים או רחבה.

תרגול של גידול בעלי חיים לשימוש אנושי, כגון מזון או ביגוד.

עוף דורס, או ציפור טורפת.

לקבוע ולנהל מערך כללים לפעילות.

תצפיות מדעיות וחקירה בנושא, בדרך כלל לפי השיטה המדעית: תצפית, השערה, חיזוי, ניסויים, ניתוח ומסקנה.

סדר היונקים המאופיין לעיתים קרובות בשיניים ארוכות לכרסום ולכישוש.

לרוץ במהירות ובשובבות ממקום אחד למשנהו.

להשמיע בכי מחוספס וגבוה.

חותמת רשמית או רשמית, סמל או סימן אחר.

אצות ימיות. אצות יכולות להיות מורכבות מאצות חומות, ירוקות או אדומות, וכן מ"אצות כחולות-ירוקות ", שהן למעשה חיידקים.

קטע או חלק ממשהו.

חלק מצמח שממנו צומח צמח חדש.

סוג חקלאות בו מפנים, נחתכים ונקצרים שדה או חלקה עד למיצוי פוריותם. נקרא גם סלאש-ברן, מילפה וסוויד.

שקשור לצליל נוקב ונוקב.

סוג צמח, קטן יותר מעץ אך בעל ענפים עציים.

לנוע בצורה חשאית או חשאית.

שיטת חקלאות בה מפנים ונשרפים עצים ושיחים כדי ליצור אדמות חקלאיות.

להחליק לאורך משטח, מצד לצד.

השכבה העליונה של פני האדמה שבה הצמחים יכולים לצמוח.

אור וחום מהשמש.

מפוזרים ומעטים במספר.

לעגון או להפוך לחזק ואמין.

סוג של תרכובת אורגנית שלעתים קרובות חשובה לתפקודו של אורגניזם.

סוג חקלאות בו חקלאים מגדלים יבולים או מגדלים בעלי חיים לצריכה אישית, ולא למכירה.

בנייה, צמיחה וצריכה אנושית הניתנים לשמירה תוך פגיעה מינימלית בסביבה הטבעית.

אדמה רוויה לצמיתות במים ולעתים מכוסה בה.

אזורים מיוערים באזורי אקלים קרירים ומתונים שמקבלים כמויות גשמים גבוהות.

מידת חום או קור שנמדדת על ידי מדחום בקנה מידה מספרי.

שקשור לכדור הארץ או ליבשה.

בד או בד ארוג אחר.

מכשיר המשמש לקביעת ושמירה על טמפרטורה.

אורגניזם שעלול להסתכן בקרוב.

להתפתח ולהצליח.

עלייה ונפילה של מי האוקיאנוס, הנגרמת על ידי משיכת הכבידה של הירח והשמש.

עץ בצורה לא גמורה, עצים או בולי עץ.

מינים בראש שרשרת המזון, ללא טורפים משלה. נקרא גם טורף אלפא או טורף איפקס.

ציפור גידולית גדולה ילידת דרום אמריקה.

קנייה, מכירה או החלפה של סחורות ושירותים.

היסטורי או הוקם על ידי מנהג.

אידוי מים מצמחים.

זרם שמזין, או זורם, לזרם גדול יותר.

הקיים באזורים הטרופיים, קווי הרוחב בין טרופי הסרטן בצפון לטרופי גדי בדרום.

קיבוץ של עצים ירוקים-עד גבוהים, בדרך כלל קרוב לקו המשווה, שזורם יותר מ -203 ס"מ (80 אינץ ') גשם בשנה.

אזור שנמצא בדרך כלל בין טרופי הסרטן (23 1/2 מעלות צפונית לקו המשווה) לבין טרופית הגדי (23 1/2 מעלות דרומית לקו המשווה).

חלק עבה של גזע תת קרקעי של צמח, כמו תפוח אדמה.

מערכת אקולוגית בין החופה לרצפת היער.

שקשור לחיי העיר.

כל חיי הצומח של מקום מסוים.

לומר, לשיר, או להרעיש קול אחר.

רמת שימור בין "כמעט מאוימת" ל"סכנת הכחדה ". הפגיע הוא הנמוך מבין הקטגוריות ה"מאוימות ".

חומר שנעשה בו שימוש ונזרק.

תנועה של מים בין האטמוספירה, היבשה והאוקיאנוס.

תנועת אוויר (מאזור לחץ גבוה לאזור לחץ נמוך) הנגרמת על ידי חימום לא אחיד של כדור הארץ על ידי השמש.

מערכת חלוקת אזורים בתוך ערים, עיירות וכפרים למטרות ייעוד ספציפיות של קרקעות באמצעות חוקים מקומיים.

זיכויים בתקשורת

האודיו, האיורים, התמונות והסרטונים נזקפים לזכות מתחת לנכס המדיה, למעט תמונות תדמית, המקשרות בדרך כלל לדף אחר המכיל את הזיכוי לתקשורת. בעל הזכויות לתקשורת הוא האדם או הקבוצה שזוכה.

סוֹפֵר

הת'ר ג'ונסון, אוניברסיטת ונדרבילט

עוֹרֵך

קריל-סו, החברה הלאומית לג'יאוגרפיק

יַצרָן

קריל-סו, החברה הלאומית לג'יאוגרפיק

עודכן לאחרונה

למידע על הרשאות משתמש אנא קרא את תנאי השירות שלנו. אם יש לך שאלות כיצד לצטט משהו באתר שלנו בפרויקט או במצגת הכיתה שלך, אנא פנה למורה שלך. הם ידעו הכי טוב את הפורמט המועדף. כשתגיע אליהם, תזדקק לכותרת העמוד, לכתובת האתר ולתאריך בו נכנסת למשאב.

כְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת

אם ניתן להוריד נכס מדיה, כפתור הורדה מופיע בפינת צופה המדיה. אם לא מופיע לחצן, אינך יכול להוריד או לשמור את המדיה.

ניתן להדפיס טקסט בעמוד זה וניתן להשתמש בו בהתאם לתנאי השירות שלנו.

אינטראקציות

ניתן לשחק בכל אינטראקטיב בדף זה רק בזמן שאתה מבקר באתר שלנו. אינך יכול להוריד אינטראקטיביות.

פנדר

משאבים חינוכיים לפרויקט זה במימון קרן גורדון ובטי מור ותכנית BIO בבנק הפיתוח האמריקני.

משאבים קשורים

אַקלִים

אקלים מתאר את תנאי מזג האוויר הממוצעים של מקום מסוים במשך 30 שנה. לכל המקומות עלי אדמות יש אקלים משלהם. חלק מהאקלים הם בקנה מידה קטן, כמו האקלים של אזור מקומי או המיקרו אקלים בתוך מערכת אקולוגית, וחלקם גדולים בהרבה, כמו אקלים של יבשות שלמות, או האוקיאנוסים בעולם. שונה מאירועי מזג האוויר, שהם תופעה קצרת טווח וזמנית, האקלים בדרך כלל יציב וצפוי, ומעצב כיצד אורגניזמים ותרבויות אנושיות מתפתחים ומסתגלים בכל אזור נתון. עם זאת, האקלים אינו תמיד קבוע, ויכול להשתנות בצורה דרסטית עקב פעילות אנושית. חקור את האקלים העולמי וכיצד הם משפיעים על אזורים מקומיים ועל כדור הארץ באמצעות אוסף משאבים זה.

מערכת אקולוגית של מים מתוקים

מים מתוקים הם משאב יקר על פני כדור הארץ. זהו גם ביתם של מיני דגים, צמחים וסרטנים מגוונים. בתי הגידול שמספקות מערכות אקולוגיות במים מתוקים מורכבים מאגמים, נהרות, בריכות, שטחי מים, נחלים ומעיינות. השתמש במשאבים אלה בכיתה כדי לעזור לתלמידים לחקור וללמוד על מקומות אלה.

זרימת אנרגיה דרך מערכת אקולוגית

רמות טרופיות מספקות מבנה להבנת שרשראות המזון וכיצד האנרגיה זורמת דרך מערכת אקולוגית. בבסיס הפירמידה נמצאים המפיקים, המשתמשים בפוטוסינתזה או כימוסינתזה להכנת אוכל בעצמם. עשבי תיבול או צרכנים ראשוניים, מהווים את הרמה השנייה. צרכנים משניים ושלישוניים, אוכלי כל וטורפים, עוקבים אחר החלקים הבאים של הפירמידה. בכל מדרגה במעלה שרשרת המזון, רק 10 אחוז מהאנרגיה מועברת לשלב הבא, בעוד שכ -90 אחוז מהאנרגיה הולכת לאיבוד כחום. למדו את תלמידיכם כיצד אנרגיה מועברת באמצעות מערכת אקולוגית עם משאבים אלה.

ביומס

ביום הוא אזור המסווג לפי המינים החיים באותו מקום. טווח הטמפרטורות, סוג הקרקע וכמות האור והמים ייחודיים למקום מסוים ויוצרים את הנישות למינים ספציפיים המאפשרים למדענים להגדיר את הביום. עם זאת, מדענים חלוקים בכמה ביומיות קיימות. חלקם סופרים שש (יער, עשב, מים מתוקים, ימיים, מדבר וטונדרה), אחרים שמונה (מפרידים בין שני סוגי יערות ומוסיפים סוואנה טרופית), ואחרים ספציפיים יותר וסופרים עד 11 ביומים. השתמש במשאבים אלה כדי ללמד תלמידי חטיבות ביניים על ביומיות ברחבי העולם.

גורמים ביוטיים

גורם ביוטי הוא אורגניזם חי המעצב את סביבתו. במערכת אקולוגית של מים מתוקים, דוגמאות עשויות לכלול צמחי מים, דגים, דו-חיים ואצות. גורמים ביוטיים ואביוטים פועלים יחד ליצירת מערכת אקולוגית ייחודית. למידע נוסף על גורמים ביוטיים באמצעות אוסף משאבים אצור זה.

ציידים לקטים

תרבויות ציידים לקטים אוכלים מזון או צדים מסביבתם. לעיתים קרובות נודדים, זו הייתה דרך החיים היחידה של בני האדם עד לפני כ 12,000 שנה, כאשר מחקרים ארכיאולוגיים מראים עדויות על הופעתה של החקלאות. אורחות החיים האנושיים החלו להשתנות כשקבוצות הקימו יישובי קבע וטיפלו יבולים. יש עדיין כמה עמים של ציידים ולקטים כיום. חקור את אורח חייהם של ציידים לקטים בכיתה שלך בעזרת משאבים אלה.

חלוקת משאבי טבע

לאזורים שונים יש גישה למקורות טבע שונים המתחדשים או שאינם מתחדשים, כגון מים מתוקים, דלקים מאובנים, אדמה פורייה או עצים, בהתבסס על מיקומם הגיאוגרפי ותהליכי הגיאולוגיה בעברם. הגישה, או היעדרה, תורמת למקום ופיתוח כלכלי, יחסים פוליטיים ותרבות. לדוגמא, אזור המישורים הגדולים בארצות הברית ידוע בשפע האדמה הפורייה שלו. כתוצאה מכך, הענף העיקרי שלה הוא חקלאות. תירס, פולי סויה וחיטה מיוצאים ברחבי העולם מאזור זה ומשמשים את הכלכלה העיקרית. בצד השני של הספקטרום, האזור הדרום-מערבי המדברי של ארצות הברית תלוי בתעלות פרויקט מרכז אריזונה להובלת מים מנהר קולורדו על מנת לתמוך בחקלאות ובאזורים עירוניים. הזכות של אריזונה ורסקוס להשתמש במים מנהר זה נובעת מ- Colorado Compact, הסכם שהוקם בשנת 1922. השתמש בחומרים אלה כדי לחקור את האופי המקושר בין המקורות ואת תפוצתם.

בתי גידול ומיקרו-בתי גידול

בית גידול הוא סביבה בה אורגניזם חי לאורך כל השנה או לפרקי זמן קצרים יותר כדי למצוא בן זוג. בית הגידול מכיל את כל מה שחיה צריכה לשרוד כמו אוכל ומקלט. בית מיקרו-בית הוא אזור קטן השונה איכשהו מהבית הגידול שמסביב. תנאיו הייחודיים עשויים להיות ביתם של מינים ייחודיים שאולי לא נמצאים באזור הגדול יותר. לרוע המזל, בתי גידול מסוימים מאוימים על ידי זיהום, מזג אוויר קיצוני או כריתת יערות. זה מסכן רבים מהמינים החיים שם בסכנה וגורם לאוכלוסיות רבות לדעוך. חקור סוגים שונים של בתי גידול ומיקרו-בתי-חיים באמצעות אוסף זה של משאבי כיתה.

מערכת אקולוגית יבשתית

מערכת אקולוגית יבשתית היא קהילה של אורגניזמים יבשתיים ויחסי גומלין של רכיבים ביוטיים ואביוטיים באזור נתון. דוגמאות למערכות אקולוגיות יבשות כוללות את הטונדרה, הטייגות, היערות הנשירים הממוזגים, יערות הגשם הטרופיים, שטחי העשב והמדבריות. סוג המערכת האקולוגית הארצית שנמצאת במקום מסוים תלוי בטווח הטמפרטורות, בכמות המשקעים הממוצעת שהתקבלה, בסוג הקרקע ובכמות האור שהוא מקבל. השתמש במשאבים אלה כדי לעורר את סקרנות התלמידים במערכות אקולוגיות ארציות ולגלות כיצד גורמים אביוטיים וביוטיים שונים קובעים את הצמחים ובעלי החיים שנמצאים במקום מסוים.

יערות גשם 101

ביערות הגשם חיים יותר ממחצית ממיני הצמחים ובעלי החיים בעולם. למד על יערות גשם טרופיים וממוזגים, כיצד הם תורמים למערכת האקולוגית העולמית, ומאמצי השימור להגנה על ביומים אלה.

הגנה על המגוון הביולוגי ביערות הגשם באמזונס

סטודנטים חוקרים את המגוון הביולוגי ביערות הגשם של אמזון באמצעות MapMaker Interactive ומשאבים מקוונים אחרים. ואז בונים התלמידים טיעון להגנה על המגוון הביולוגי ביערות הגשם באמזונס.

השגת מידע מתמונות

השתמש בתמונות לוויין ואוויר כדי ללמוד עוד על הגודל, הצמיחה והיערות של יער הגשם Rond & ocircnia.

משאבים קשורים

אַקלִים

אקלים מתאר את תנאי מזג האוויר הממוצעים של מקום מסוים במשך 30 שנה. לכל המקומות עלי אדמות יש אקלים משלהם. חלק מהאקלים הם בקנה מידה קטן, כמו האקלים של אזור מקומי או המיקרו אקלים בתוך מערכת אקולוגית, וחלקם גדולים בהרבה, כמו אקלים של יבשות שלמות, או האוקיאנוסים בעולם. שונה מאירועי מזג האוויר, שהם תופעה קצרת טווח וזמנית, האקלים בדרך כלל יציב וצפוי, ומעצב כיצד אורגניזמים ותרבויות אנושיות מתפתחים ומסתגלים בכל אזור נתון. עם זאת, האקלים אינו תמיד קבוע, ויכול להשתנות בצורה דרסטית עקב פעילות אנושית. חקור את האקלים העולמי וכיצד הם משפיעים על אזורים מקומיים ועל כדור הארץ באמצעות אוסף משאבים זה.

מערכת אקולוגית של מים מתוקים

מים מתוקים הם משאב יקר על פני כדור הארץ. זהו גם ביתם של מיני דגים, צמחים וסרטנים מגוונים. בתי הגידול שמספקות מערכות אקולוגיות במים מתוקים מורכבים מאגמים, נהרות, בריכות, שטחי מים, נחלים ומעיינות. השתמש במשאבים אלה בכיתה כדי לעזור לתלמידים לחקור וללמוד על מקומות אלה.

זרימת אנרגיה דרך מערכת אקולוגית

רמות טרופיות מספקות מבנה להבנת שרשראות המזון וכיצד האנרגיה זורמת דרך מערכת אקולוגית. בבסיס הפירמידה נמצאים המפיקים, המשתמשים בפוטוסינתזה או כימוסינתזה להכנת אוכל בעצמם. עשבי תיבול או צרכנים ראשוניים, מהווים את הרמה השנייה. צרכנים משניים ושלישוניים, אוכלי כל וטורפים, עוקבים אחר החלקים הבאים של הפירמידה. בכל מדרגה במעלה שרשרת המזון, רק 10 אחוז מהאנרגיה מועברת לשלב הבא, בעוד שכ -90 אחוז מהאנרגיה הולכת לאיבוד כחום. למדו את תלמידיכם כיצד אנרגיה מועברת באמצעות מערכת אקולוגית עם משאבים אלה.

ביומס

ביום הוא אזור המסווג לפי המינים החיים באותו מקום. טווח הטמפרטורות, סוג הקרקע וכמות האור והמים ייחודיים למקום מסוים ויוצרים את הנישות למינים ספציפיים המאפשרים למדענים להגדיר את הביום. עם זאת, מדענים חלוקים בכמה ביומיות קיימות. חלקם סופרים שש (יער, עשב, מים מתוקים, ימיים, מדבר וטונדרה), אחרים שמונה (מפרידים בין שני סוגי יערות ומוסיפים סוואנה טרופית), ואחרים ספציפיים יותר וסופרים עד 11 ביומים. השתמש במשאבים אלה כדי ללמד תלמידי חטיבות ביניים על ביומיות ברחבי העולם.

גורמים ביוטיים

גורם ביוטי הוא אורגניזם חי המעצב את סביבתו. במערכת אקולוגית של מים מתוקים, דוגמאות עשויות לכלול צמחי מים, דגים, דו-חיים ואצות. גורמים ביוטיים ואביוטים פועלים יחד ליצירת מערכת אקולוגית ייחודית. למידע נוסף על גורמים ביוטיים באמצעות אוסף משאבים אצור זה.

ציידים לקטים

תרבויות ציידים לקטים אוכלים מזון או צדים מסביבתם. לעיתים קרובות נודדים, זו הייתה דרך החיים היחידה של בני האדם עד לפני כ 12,000 שנה, כאשר מחקרים ארכיאולוגיים מראים עדויות על הופעתה של החקלאות. אורחות החיים האנושיים החלו להשתנות כשקבוצות הקימו יישובי קבע וטיפלו יבולים. יש עדיין כמה עמים של ציידים ולקטים כיום. חקור את אורח חייהם של ציידים לקטים בכיתה שלך בעזרת משאבים אלה.

חלוקת משאבי טבע

לאזורים שונים יש גישה למקורות טבע שונים המתחדשים או שאינם מתחדשים, כגון מים מתוקים, דלקים מאובנים, אדמה פורייה או עצים, בהתבסס על מיקומם הגיאוגרפי ותהליכי הגיאולוגיה בעברם. הגישה, או היעדרה, תורמת למקום ופיתוח כלכלי, יחסים פוליטיים ותרבות. לדוגמא, אזור המישורים הגדולים בארצות הברית ידוע בשפע האדמה הפורייה שלו. כתוצאה מכך, הענף העיקרי שלה הוא חקלאות. תירס, פולי סויה וחיטה מיוצאים ברחבי העולם מאזור זה ומשמשים את הכלכלה העיקרית. בצד השני של הספקטרום, האזור הדרום-מערבי המדברי של ארצות הברית תלוי בתעלות פרויקט מרכז אריזונה להובלת מים מנהר קולורדו על מנת לתמוך בחקלאות ובאזורים עירוניים. הזכות של אריזונה ורסקוס להשתמש במים מנהר זה נובעת מ- Colorado Compact, הסכם שהוקם בשנת 1922. השתמש בחומרים אלה כדי לחקור את האופי המקושר בין המקורות ואת תפוצתם.

בתי גידול ומיקרו-בתי גידול

בית גידול הוא סביבה בה אורגניזם חי לאורך כל השנה או לפרקי זמן קצרים יותר כדי למצוא בן זוג. בית הגידול מכיל את כל מה שחיה צריכה לשרוד כמו אוכל ומקלט. בית מיקרו-בית הוא אזור קטן השונה איכשהו מהבית הגידול שמסביב. תנאיו הייחודיים עשויים להיות ביתם של מינים ייחודיים שאולי לא נמצאים באזור הגדול יותר. לרוע המזל, בתי גידול מסוימים מאוימים על ידי זיהום, מזג אוויר קיצוני או כריתת יערות. זה מסכן רבים מהמינים החיים שם בסכנה וגורם לאוכלוסיות רבות לדעוך. חקור סוגים שונים של בתי גידול ומיקרו-בתי-חיים באמצעות אוסף זה של משאבי כיתה.

מערכת אקולוגית יבשתית

מערכת אקולוגית יבשתית היא קהילה של אורגניזמים יבשתיים ויחסי גומלין של רכיבים ביוטיים ואביוטיים באזור נתון. דוגמאות למערכות אקולוגיות יבשות כוללות את הטונדרה, הטייגות, היערות הנשירים הממוזגים, יערות הגשם הטרופיים, שטחי העשב והמדבריות. סוג המערכת האקולוגית הארצית שנמצאת במקום מסוים תלוי בטווח הטמפרטורות, בכמות המשקעים הממוצעת שהתקבלה, בסוג הקרקע ובכמות האור שהוא מקבל. השתמש במשאבים אלה כדי לעורר את סקרנות התלמידים במערכות אקולוגיות ארציות ולגלות כיצד גורמים אביוטיים וביוטיים שונים קובעים את הצמחים ובעלי החיים שנמצאים במקום מסוים.

יערות גשם 101

ביערות הגשם חיים יותר ממחצית ממיני הצמחים ובעלי החיים בעולם. למד על יערות גשם טרופיים וממוזגים, כיצד הם תורמים למערכת האקולוגית העולמית, ומאמצי השימור להגנה על ביומים אלה.

הגנה על המגוון הביולוגי ביערות הגשם באמזונס

סטודנטים חוקרים את המגוון הביולוגי ביערות הגשם של אמזון באמצעות MapMaker Interactive ומשאבים מקוונים אחרים. ואז בונים התלמידים טיעון להגנה על המגוון הביולוגי ביערות הגשם באמזונס.

השגת מידע מתמונות

השתמש בתמונות לוויין ואוויר כדי ללמוד עוד על הגודל, הצמיחה והיערות של יער הגשם Rond & ocircnia.


ברמה גבוהה אנו מתכננים לבצע רמה של נורמליזציה של נתונים עם זאת, אנו נשמור על גרסה של הנתונים הגולמיים שתרמו לצורך ניתוח עתידי. ננתח את התפלגות ה- CWE של מערכי הנתונים וייתכן שסיווג מחדש כמה CWE כדי לאחד אותם לדליים גדולים יותר. אנו נתעד בקפידה את כל פעולות הנורמליזציה שנעשו כדי שיהיה ברור מה נעשה.

אנו מתכננים לחשב את הסבירות בהתאם למודל שפיתחנו בשנת 2017 כדי לקבוע את שיעור ההיארעות במקום התדירות כדי לדרג את הסבירות שאפליקציה נתונה עשויה להכיל לפחות מופע אחד של CWE. המשמעות היא שאנחנו לא מחפשים את קצב התדירות (מספר הממצאים) באפליקציה, אלא אנו מחפשים את מספר היישומים שהיו להם אחד או יותר מקרים של CWE. אנו יכולים לחשב את שיעור ההיארעות בהתבסס על סך היישומים שנבדקו במערך הנתונים בהשוואה לכמה יישומים שנמצא כל CWE.

בנוסף, נפתח ציוני בסיס CWSS עבור 20-30 CWEs הראשונים ונכלול השפעה פוטנציאלית לשקלול 10 הראשונים.

כמו כן, ברצוני לבחון תובנות נוספות שניתן להפיק ממערך הנתונים שתרם בכדי לראות מה עוד ניתן ללמוד שיכול להועיל לקהילות האבטחה והפיתוח.


DDDAS: מערכות יישומים מונעות נתונים דינמיות

המכונים הלאומיים לבריאות
המכון הלאומי למדעי הרפואה הכלליים
הספרייה הלאומית לרפואה

המינהל הלאומי לאוקיינוסים ואטמוספירה

מועד אחרון להצעה (אמור להגיע עד השעה 17:00 לפי השעה המקומית של המגיש):

סיכום דרישות התוכנית

מידע כללי

DDDAS: מערכות יישומים מונעות נתונים דינמיות

יישומים / סימולציות המותאמות לטכנולוגיית מידע של מערכות במדע והנדסה הפכו חיוניים להתקדמות בתחומים אלה כמו תיאוריה ומדידה. שליש הגישות הזה משמש מדענים ומהנדסים לניתוח המאפיינים ולחיזוי התנהגותן של מערכות מורכבות והיישומים המייצגים אותן. עם זאת, ניתוח וניבוי מדויק ומקיף של התנהגות מערכות מורכבות לאורך זמן הוא קשה. עם גישות סימולציה ומדידה מסורתיות, אפילו מודלים חישוביים משוכללים של מערכות כאלה מייצרים יישומים וסימולציות השונים ממה שהם מצליחים לחזות התנהגויות אמיתיות של המערכת.

שידול זה מתמקד במפורש במערכות יישומים מונעות נתונים דינמיות (DDDAS), מושג מבטיח שבו היבטים חישוביים וניסיוניים של יישום מחשוב משולבים באופן דינמי, ויוצרים יכולות חדשות במגוון רחב של תחומי יישום מדעיים והנדסיים. היבטים חישוביים של DDDAS עשויים להתממש במערך מגוון של פלטפורמות מחשב, כולל רשתות חישוביות, מחשבי-על של מנהיגות, אשכולות אמצע טווח, סביבות מחשוב בעלות תפוקה גבוהה, תחנות עבודה מתקדמות ורשתות חיישנים. כתוצאה מכך, פרויקטים במימון DDDAS צפויים לתרום משמעותית להתקדמות מחקרית בתחום מדעי המחשוב והנדסה, מחשוב מתקדמים, שיטות מדידה ותשתית סייבר.

DDDAS הוא פרדיגמה לפיה יישומים / סימולציות ומדידות הופכים למערכת בקרת משוב סימביוטית. DDDAS כרוך ביכולת לשלב באופן דינמי נתונים נוספים ביישום ביצוע, ולהפך, היכולת של יישום לנווט באופן דינמי את תהליך המדידה. יכולות כאלה מבטיחות ניתוח וחיזוי מדויקים יותר, בקרות מדויקות יותר ותוצאות אמינות יותר. היכולת של יישום / סימולציה לשלוט ולהנחות את תהליך המדידה ולקבוע מתי, היכן וכיצד עדיף לאסוף נתונים נוספים, יש בה פוטנציאל לאפשר מתודולוגיות מדידה יעילות יותר. יתר על כן, שילוב של תשומות דינמיות ביישום ביצוע מצביע על שיטות מערכת חדשות ומסייע ביצירת מערכות תוכנת יישומים שיכולות לתאר בצורה מדויקת יותר מערכות מורכבות בעולם האמיתי. זה מאפשר פיתוח של יישומים שמתאימים באופן מושכל לתנאים המתפתחים, ומסיקים ידע חדש בדרכים שאינן מוגדרות מראש על ידי פרמטרי ההפעלה. הצורך ביישומים דינמיים שכאלה מתעורר כבר בתהליכים עסקיים, הנדסיים ומדעיים, ניתוחים ועיצוב. בקרת תהליכי ייצור, ניהול משאבים, חיזוי מזג אוויר ואקלים, ניהול תעבורה, הנדסת מערכות, הנדסה אזרחית, חקר גיאוגרפי, דוגמנות חברתית והתנהגותית, מדידה קוגניטיבית וחישה ביולוגית הם דוגמאות לאזורים העשויים להפיק תועלת מ- DDDAS.

DDDAS יוצר מערכת עשירה של אתגרים חדשים עבור יישומים, אלגוריתמים, מערכות ותוכנות rsquo ושיטות מדידה. היקף המחקר המתואר כאן דורש שיתופי פעולה חזקים ושיטתיים בין חוקרי תחום יישומים וחוקרי מתמטיקה, סטטיסטיקה ומדעי המחשב, כמו גם חוקרים העוסקים בתכנון ויישום של שיטות ומכשירי מדידה. כתוצאה מכך, רוב הפרויקטים המוצעים בתגובה לבקשה זו צפויים לערב צוותי חוקרים. לאחר בחינת הכשרון של ההצעות שהתקבלו, ייבחרו הפרויקטים לתמיכה על ידי NSF, המכונים הלאומיים לבריאות (NIH) והמינהל הלאומי לאוקיינוסים ואטמוספירה (NOAA).

קצין תכנית קוגניזנט:

פרדריקה דרמה, יועצת מדע וטכנולוגיה בכירה, מנהלת מדעי המחשב והנדסת מידע, אגף מערכות מחשבים ורשתות, 1175 N, טלפון: (703) 292-8950, פקס: (703) 292-9010, דוא"ל: fdarema @ nsf.gov

מריו רוטיאה, מנהל התוכנית, מנהל ההנדסה, האגף למערכות אזרחיות ומכניות, 545 N, טלפון: (703) 292-8360, פקס: (703) 292-9053, דוא"ל: [email protected]

מרווין גולדברג, מנהל התוכנית, מנהלת מדעי המתמטיקה והפיזיקה, החטיבה לפיזיקה, 1015 N, טלפון: (703) 292-7374, דוא"ל: [email protected]

דניאל ה 'ניולון, מנהל התוכנית / רכז אשכולות, מנהלת מדעי החברה, ההתנהגות והכלכלה, החטיבה למדעי החברה והכלכלה, 995 N, טלפון: (703) 292-7276, פקס: (703) 292-9068, דוא"ל: [email protected]

ג'ון סי צ'רניאבסקי, יועץ בכיר במחקר EHR, מנהל חינוך ומשאבי אנוש, אגף מחקר, הערכה ותקשורת, 855 S, טלפון: (703) 292-5136, פקס: (703) 292-9046, דוא"ל: jchernia @ nsf.gov

חואן א 'פיגארואה, מנהל התוכנית, מנהלת הנדסה, אגף עיצוב, ייצור וחדשנות תעשייתית, 550 S, טלפון: (703) 292-7054, פקס: (703) 292-9057, דוא"ל: [email protected]

ז'אן אי.הדסון, רכזת התוכנית, לשכת המנהל, משרד מדע והנדסה בינלאומי, 935 N, טלפון: (703) 292-8702, פקס: (703) 292-9067, דוא"ל: [email protected]

צ'רלס פרידמן, מלומד בכיר וקצין תכניות, הספרייה הלאומית לרפואה, משרד התוכניות החוץ-מערביות, טלפון: (301) 594-4882, דוא"ל: [email protected]

פיטר ליסטר, מנהל התוכנית, המכון הלאומי למדעי הרפואה הכלליים, טלפון: 301-451-6446, דוא"ל: [email protected]

רוברט בוהן, מנהל פרויקטים, NOAA, טלפון: (301) -713-3573, פקס: (301) -713-4040, דוא"ל: [email protected]

קטלוג ישים של סיוע מקומי (CFDA):

  • 47.070 --- מדעי המחשב ומידע והנדסה
  • 47.076 --- חינוך ומשאבי אנוש
  • 47.041 --- הנדסה
  • 47.049 --- מדעי המתמטיקה והפיזיקה
  • 47.075 --- מדעי החברה, ההתנהגות והכלכלה

מידע על זכאות

קטגוריות המציעים שזוהו במדריך להצעות המענקים (GPG) זכאיות להגיש הצעות במסגרת שידול זה.

מידע על הפרס

  • סוג הפרס הצפוי: מענק סטנדרטי או ממשיך
  • מספר מוערך של פרסים: 25 עד 30
  • סכום מימון צפוי: 15,000,000 $ בקירוב מ- NSF וסוכנויות חסות אחרות, בכפוף לזמינות הכספים.

הוראות הכנה והגשת הצעה

ת הוראות הכנת ההצעה
  • הוראות הכנת הצעה מלאה: שידול זה מכיל מידע החורג מההנחיות להכנת הצעות סטנדרטיות של GPG (GPG). אנא עיינו בטקסט המלא של שידול זה למידע נוסף.
ב. מידע תקציבי
  • דרישות חלוקת עלויות: חלוקת עלויות אינה נדרשת על ידי NSF.
  • מגבלות עלות עקיפה (F & ampA): אף אחד
  • מגבלות תקציביות אחרות: לא ישים.
ג. תאריכי תאריך יעד

מידע על סקירת ההצעה

  • קריטריונים לסקירת הצטיינות: מועצת המדע הלאומית אישרה קריטריונים. שיקולים נוספים לבדיקת הכשרון חלים. אנא עיינו בטקסט המלא של שידול זה למידע נוסף.

מידע על מינהל הפרסים

  • תנאי הפרס: חלים תנאי הענקה נוספים. אנא עיינו בטקסט המלא של שידול זה למידע נוסף.
  • חובת דיווח: חלות דרישות דיווח נוספות. אנא עיינו בטקסט המלא של שידול זה למידע נוסף.

תוכן העניינים

הקדמה

יישומים / סימולציות המותאמות לטכנולוגיית מידע של מערכות במדע והנדסה הפכו חיוניים להתקדמות בתחומים אלה כמו תיאוריה ומדידה. שליש הגישות הזה משמש מדענים ומהנדסים לניתוח המאפיינים ולחיזוי התנהגותן של מערכות מורכבות ויישומי המחשוב המייצגים אותן. אולם ניתוח וניבוי מדויק ומקיף של התנהגות מערכות מורכבות לאורך זמן הוא קשה. עם גישות סימולציה ומדידה מסורתיות, אפילו מודלים חישוביים משוכללים של מערכות כאלה מייצרים יישומים וסימולציות השונים מאלה או אינם מצליחים לחזות התנהגויות אמיתיות של המערכת.

שידול זה מתמקד במפורש במערכות יישומים מונעות נתונים דינמיות (DDDAS), מושג מבטיח שבו היבטי המדידה החישוביים והניסיוניים של יישום משולבים באופן דינמי, ויוצרים יכולות חדשות בתחומי יישום רבים במדע והנדסה. היבטים חישוביים של DDDAS עשויים להתממש במערך מגוון של פלטפורמות מחשב, כולל רשתות חישוביות הכוללות מחשבי-על ממובילי מנהיגות, אשכולות בינוניים, סביבות מחשוב בעלות תפוקה גבוהה ורשתות חיישנים. הפעלת DDDAS דורשת מחקר רב תחומי שהתמקד ביצירת התקדמות ביישומים, אלגוריתמי יישומים, תוכנות מערכות וגישות מדידה. ככאלה, פרויקטים במימון DDDAS צפויים לתרום משמעותית להתקדמות מחקרית בתחום מדעי החישוב, מחשוב מתקדם ותשתיות סייבר.

DDDAS הוא פרדיגמה שבה יישומים / סימולציות ומדידות הופכים למערכת בקרת משוב סימביוטית. DDDAS כרוך ביכולת לשלב באופן דינמי נתונים נוספים ביישום ביצוע, ולהפך, היכולת של יישום לנווט באופן דינמי את תהליך המדידה. זה מבטיח ניתוח וחיזוי מדויקים יותר, בקרות מדויקות יותר ותוצאות אמינות יותר. היכולת של יישום / סימולציה לשלוט ולהנחות את תהליך המדידה ולקבוע מתי, היכן וכיצד עדיף לאסוף נתונים נוספים, יש בה פוטנציאל לאפשר מתודולוגיות מדידה יעילות יותר. היכולת לשלב תשומות דינמיות ביישום ביצוע ולהפעיל אמצעים חדשים של המערכת יוצרת מערכות תוכנת יישומים שיכולות לתאר בצורה מדויקת יותר מערכות מורכבות בעולם האמיתי. זה מאפשר ליישומים להסתגל בצורה חכמה לתנאים המתפתחים, ולהסיק ידע חדש בדרכים שאינן מוגדרות מראש על ידי פרמטרי ההפעלה. תפיסת DDDAS משלבת באופן דינמי שיטות חישוב ומדידה, ויוצרת גבולות חדשים המקדמים מתודולוגיות ויכולות עכשוויות. היכולת של יישומים / סימולציות לקבל ולהגיב לתשומות דינמיות מנתוני מדידה מקוונים או ארכיוניים או משתמשים, ו / או לשלוט על מדידות כאלה בצורה דינמית, מוסיפה מימדים חדשים ליכולות של יישומים ומערכות מדידה.

הצורך ביישומים דינמיים שכאלה מתעורר כבר בתהליכים עסקיים, הנדסיים ומדעיים, ניתוחים ועיצוב. בקרת תהליכי ייצור, ניהול משאבים, חיזוי מזג אוויר ואקלים, ניהול תעבורה, הנדסת מערכות, הנדסה אזרחית, חקר גיאוגרפי, דוגמנות חברתית והתנהגותית, מדידה קוגניטיבית וחישה ביולוגית הם דוגמאות לאזורים העשויים להפיק תועלת מפרדיגמת DDDAS. ל- DDDAS יש פוטנציאל לשנות את אופן ביצוע המדע וההנדסה, ולהשפיע על היבטים רבים בחברה שלנו, כולל ייצור, מסחר, תחבורה, חיזוי / ניהול סיכונים, אקולוגיה וביולוגיה סביבתית, רפואה, ביטחון ותגובת חירום, עד כמה שם. .

DDDAS יוצר מערך עשיר של אתגרים חדשים עבור יישומים, אלגוריתמים, מערכות ותוכנות rsquo ושיטות מדידה. אלה כוללים: התקדמות ברמת היישומים המאפשרת משוב דינמי והשתלבות במדידות ממשקי יישומים עם מכשירי מדידה ושיטות מכשור התקדמות באלגוריתמים של יישומים כדי להקל על הפרעות על ידי קלט נתונים דינמיים יכולות משופרות לטיפול באי וודאות בנתוני קלט וטכנולוגיה חדשה במחשב. תוכנת מערכת שתומכת בסביבות כאלה. עם תפיסת DDDAS מערכת המדידה הופכת לחלק מ- & ldquoplatform & rdquo התומך ביישום. לפיכך, דרישות DDDAS מרחיבות את הרעיון הנוכחי של תשתיות & ldquogrid & rdquo לכלול מערכות מדידה באופן משולב באופן דינמי.

אתגרי DDDAS מציגים בבירור את הצורך במחקר רב תחומי סינרגטי בקרב חוקרים ביישומים, אלגוריתמים, מדידות ומערכות תוכנה. שידול זה מבקש לזרז מחקר רב תחומי המאפשר DDDAS. היקף המחקר המוצג כאן מבקש לבסס שיתופי פעולה חזקים ושיטתיים יותר בקרב חוקרי תחום יישומים וחוקרי מתמטיקה, סטטיסטיקה ומדעי המחשב, כמו גם חוקרים העוסקים בשיטות מדידה ובעיצוב מכשירי מדידה. תוכנית זו תתמוך במחקר רב-תחומי וסינרגטי המקיף תחומי יישומים ספציפיים, אלגוריתמים מתמטיים וסטטיסטיים והיבטים של מדעי המחשב הרלוונטיים לאפשר DDDAS. פרויקטים בודדים של חוקרים בודדים עשויים להתאים במקרים מסוימים, אך עליהם לבטא בבירור את ההתקדמות שניתן לבצע בהקשר של הפעלת יכולות DDDAS ליישום נהיגה מוגדר. פעילויות DDDAS צפויות להשפיע בצורה חיובית מאוד על חינוך הסטודנטים לתארים מתקדמים ותואר ראשון, על ידי מתן הזדמנויות לסטודנטים לתרום לפרויקטים חדשים, מרגשים ורב תחומיים.

II. תיאור התוכנית

נושאי מחקר וחינוך

בעוד שהספונסרים של תוכנית DDDAS זו כבר תומכים במחקר בארבעה תחומי מרכיב הקריטיים להתקדמות DDDAS - יישומים, אלגוריתמים מתמטיים וסטטיסטיים, תוכנות מערכות ושיטות מדידה - שידול זה נועד לעורר ולתמוך בפרויקטים של מחקר וחינוך רב תחומי המתפרשים ומקדמים רכיבים אלה באופן אינטגרטיבי כדי לאפשר מערכות יישומים מונעות נתונים דינמיות. החוקרים חייבים לתאר בבירור כיצד באמצעות השימוש בתפיסת DDDAS, המאמצים המוצעים שלהם יובילו ליישומים ומדידות חדשים ומשופרים. היקף המחקר בכל פרויקט מוצע חייב להיות מונע על ידי תחומי יישומים ספציפיים, ועליו לציין כיצד מושג DDDAS מקדם את היישום או היישומים הספציפיים. במקרה בו הצעה שמה דגש על פיתוח אלגוריתמי יישומים, או מדידות, או תוכנות מערכות התומכות בסביבות DDDAS, יש לבצע התקדמות זו בהקשר של יישום (או יישומים) ספציפיים הדורשים טכנולוגיות אלה.

להלן מפורטים כמה מהאתגרים הטכניים המכוסים בארבעת תחומי המחקר של DDDAS הרשימה היא המחשה ולא ממצה. בנוסף, רשימה של דוגמאות ממחישות ליישומים ואזורי יישומים מוצגת בסוף פרק זה ובדוגמאות & ldquoexample של יישומים וקישור אינטרנט rdquo בדף האינטרנט DDDAS (www.cise.nsf.gov/dddas).

התקדמות יישומים: ביישום DDDAS, יישום / סימולציה חייבת להיות מסוגלת לקבל נתונים בזמן הביצוע ולהינווט באופן דינמי על ידי תשומות נתונים דינמיות כאלה. זה דורש התקדמות מחקרית במודלים של יישומים, אשר: מתארים את מערכת היישומים ברמות שונות של פירוט ואופנים מסוגלים להפעיל דינמיות מודלים מתאימים לפי הצורך על ידי הנתונים המוזרקים באופן דינמי ליישום ולכלול ממשקים של יישומים למדידות ומערכות נתונים אחרות. בניית מודלים של יישומים כאלה ושיטות אינטרפולציה בין מודלים כאלה מצריכה התקדמות מחקרית, כולל אך לא רק:

מודלים של יישומים: שיטות רב-מודאליות והיברידיות לתיאור המערכת העומדת לרשותה מודלים של יישומים רב-מידתיים לדוגמנות רמות מרובות של פרט במערכת בעיות הפוכות ולמודלים של שיטות דוגמנות כאוטיות ופרקטליות שיפורי מודל לשיטות רזולוציה דינמית לשילוב במודלים נתונים שנאספו באופן אסינכרוני. שיטות לשילוב נתונים באיכות משתנה. שילוב של נתונים (נמדדים, מחושבים או מעוניינים בארכיון) הנלקחים בקנה מידה מרחבי או זמני, מהווים בעיה משמעותית. מודלים מתמטיים וחישוביים של מערכות רב-קנה מידה כוללים לרוב היררכיה של מודלים ומעבירים מידע בין רמות ההיררכיה הזו.

הרכב יישומים: בחירה דינמית של מודלים, המבוססת על נתונים המוזרמים באופן דינמי לממשקי מודל יישום היישום המבצעים ומערכות מבוססות ידע ביישומים כדי ליצור יכולת להפעיל סולמות מרובים כאלה במודלים של יישומים סטוכסטיים בזמן הריצה.

ממשקי נתונים של יישומים: ממשקי מדידת יישומים ומודלים של נתונים (הזרמת נתונים דינמית ליישום / שליטה בתהליכי מדידה) מתאם בין יישומים בקנה מידה זמן איסוף נתונים אסינכרוני נתונים דינמיים להטמעת זרמי נתונים רציפים בנוסף לערכות נתונים בדידות.

מערכות ושיטות מדידת יישומים: DDDAS מאפשר שיפורים בשיטות ומערכות מדידה, תצפית ומכשור, וממשק מערכות כאלה עם סביבות ביצוע יישומים כך שניתן יהיה להזרים נתונים באופן דינמי ליישומי ביצוע אשר בתורם משפרים את השליטה בתהליך המדידה / התצפית. המאמצים שעודדו כוללים שיפורים וחידושים בתכנון מכשירים ועיצוב חיישנים (כולל תשתית ניסיונית קיימת). שיפורים באמצעים ובשיטות לאיסוף נתונים, כגון: התמקדות באזור של מדידות רלוונטיות, בקרת קצב דגימה, ריבוב וקביעת ארכיטקטורת מכלולי חיישנים ברשת ומערכות מדידה אחרות מעניינים גם הם. חידושים ושיפורים במערכות ניסיוניות עיקריות יתמכו בתיאום עם תוכניות המתמקדות בפיתוח תשתיות מדידה, תצפיות ומכשירים ניסיוניים כאלה. חוקרים המעוניינים בתחום זה חייבים לדון ברעיונותיהם עם גורמים רשמיים בתכנית טרם הגשתם - עיין בסעיפים בנושא תוכניות קשורות וסוכנויות משתתפות למידע נוסף.

אלגוריתמים מתמטיים וסטטיסטיים: DDDAS דורש התקדמות באלגוריתמי יישומים מתמטיים, סטטיסטיים ואחרים, כמו גם יצירת אלגוריתמים מתמטיים חדשים עם מאפייני התכנסות יציבים וחזקים בהפרעות הנגרמות על ידי תשומות נתונים דינמיות: יציבות אלגוריתמית תחת הזרקת נתונים דינמית / זרם סובלנות אלגוריתמית להפרעות נתונים. מאזניים מרובים והפחתת מודלים משופרים אלגוריתמים אסינכרוניים עם מאפייני התכנסות יציבים אלגוריתמים סטוכסטיים עם תכונות התכנסות מוכחות תחת קלטי נתונים דינמיים המטפלים באי וודאות בנתונים באלגוריתמי קבלת החלטות / אופטימיזציה, במיוחד במקרים בהם החלטות יכולות להסתגל לתרחישים המתגלגלים (נתיבי נתונים). אלגוריתמים נדרשים לצורך אימות, אימות וכימות של אי וודאות בסימולציות רחבות היקף, כמו למשל במקרים בהם המערכת הפיזית הבסיסית עצמה, או המודל החישובי שלה, עשויים לשלב אלמנטים סטוכסטיים ודטרמיניסטיים. אלה כוללים (אך אינם מוגבלים ל) הנושאים המתמטיים והסטטיסטיים הרחבים הבאים:

שיטות להערכת האיכות וההתפשטות של טעויות מדידה ושל חוסר וודאות, הן במערכות סטוכסטיות והן בדטרמיניסטיות, נתונים חיצוניים עשויים להתפזר במרחב ובזמן המתמודדים עם האתגר של גדלי מדגם קטנים, נתונים שלמים והבדלי אירועים קיצוניים בין תוצאות החישוב ניתן לראות נתונים חיצוניים כמדד לשליטה במהלך הסימולציה כאן כל הנושאים של חוסר וודאות, רגישות, שילוב, פיזור, איכות, התפשטות והיררכיה עולים שוב בניסיון לשלוט שיטתי בסימולציה.

מחקר כדי לטפל בסוגיות של תוכניות דיסקרטיזציה שונות, בהתאם לנתונים המוזרמים, ולפתח את האלגוריתמים הבסיסיים שצריכים להיות בעלי יכולת אינטרפולציה או אקסטרפולציה בין רשתות בעלות גרעיניות שונה.טיפול באי וודאות של נתונים מוזרמים באופן דינמי יוצר אתגרים חדשים ונוספים להפקת השגיאות ורמות הנאמנות שבעקבותיהן.

אופטימיזציה מתמדת ושיטות תכנות סטוכסטיות בהן נתונים משולבים יכולים להשתלב באופן אדפטיבי בתוך אלגוריתם. עבור אלגוריתמים כאלה, סוגיות כגון בחירת תקופות אופטימיזציה מחודשת, בחירה אדפטיבית של גודל המדגם, והתחלה חמה באמצעות קירובים ופתרונות שהושגו בעבר, הופכים חשובים ליעילות האלגוריתמית.

חשוב לציין כי ההתקדמות המתמטית והסטטיסטית המבוקשת כאן חייבת להתבצע בהקשר להנעה ותיקוף של מקרי יישום ספציפיים של DDDAS.

תשתיות תוכנת מערכות: התקדמות נחוצה גם בתוכנות מערכות התומכות בביצוע יישומים שדרישות המערכות שלהם תלויות באופן דינמי בכניסות נתונים דינמיות. בנוסף, נדרשות גישות חדשות לתוכנות מערכות התומכות בארכיטקטורת תוכנה משולבת של חישוב ומדידת מערכות, ממשקים ושיטות עבודה מומלצות של תוכנות יישומים עם מערכות מדידה, כולל מערכות חיישנים ותוכנות מערכות לניהול משאבי רשת חישוביים בסיסיים ומערכות מדידה.

סביבות תמיכה בביצוע יישומים דינמיים: תמיכה בבחירה דינמית בזמן ריצה של רכיבי יישומים. יכולות רזולוציות מרובות (כלומר דרגת רזולוציה מרובה) חיוניות במערכות DDDAS. לשם כך נדרשת תוכנת מערכות לבחירה דינמית של רכיבי יישומים, המגלמים אלגוריתמים המתאימים לסוגי גישות הפיתרון בהתאם לנתונים המוזרמים, ובהתאם למשאבים הבסיסיים.

דרישות מחשוב דינמיות ודרישות התאמה למשאבים דינמיים: DDDAS תעסיק סביבות פלטפורמה הטרוגניות כגון פלטפורמות חישוביות מתקדמות ורשתות, חיישנים משובצים לאיסוף נתונים, סביבות סימולציות בעלות ביצועים גבוהים ופלטפורמות ייעודיות מיוחדות לעיבוד לפני ואחרי העיבוד. נתונים, למשל הטמעה והדמיה של נתונים דינמיים. סביבות כאלה דורשות תוכנת מערכות התומכת בגילוי דינמי של משאבי חישוב כדי להתאים לדרישות המשתנות של היישומים, ביצוע יישומים דינמיים ומותאמים, ניהול משאבים תוך התחשבות בפלטפורמות החישוב והמכשירים המאוחדים, ותמיכה בזמן הריצה של מערכות כאלה עם סובלנות תקלות ואיכות. השירות (QoS).

ההיקף וההיקף של DDDAS מספקים הזדמנויות חינוך מצוינות לסטודנטים ולסגל, וצפויים לתרום להרחבת ההשתתפות ועלולים להוביל לפיתוח קורסים ותוכניות לימוד חדשניות. חקר המושג DDDAS יאפשר לסטודנטים לעבוד על פרויקטים חדישים ורב תחומיים.

במידת הצורך מעודדים ממשק, שיתוף פעולה ושותפויות עם התעשייה בפיתוח חלק מהטכנולוגיות הללו ושיטות עבודה מומלצות, שכן חשוב גם שטכנולוגיית אב-טיפוס שפותחה בפרויקטים של DDDAS תוביל לחדשנות טכנולוגית בתעשייה.

מידע רקע

NSF ארגנה סדנה בנושא DDDAS במרץ 2000, כינס חברים מהקהילה האקדמית, התעשייה וסוכנויות מימון אחרות. משתתפי הסדנה בחנו את האתגרים הטכניים ותחומי המחקר הקשורים ל- DDDAS. אותרו גם יישומים מייצגים הממחישים את ההשפעה הפוטנציאלית של מחקר DDDAS. דו"ח הסדנאות וסדנאות ודוחות קשורים אחרים מפורטים בשידול זה בחלק שכותרתו: סדנאות ודוחות קשורים.

ל- DDDAS יכולה להיות השפעה על מדעי הביולוגיה, ההנדסה, מדעי הגיאוגרפיה, חומרים, מדעי הפיסיקה, החלל ומדעי החברה ועל הפעלת טכנולוגיות תשתית. להלן רשימה מדגימה אך לא ממצה של יישומים / אזורים אפשריים שעשויים להפיק תועלת מהפרדיגמה של DDDAS (דוגמאות נוספות מובאות בדוגמאות & ldquoexel של יישומים וקישור אינטרנט rdquo בדף האינטרנט של DDDAS: www.cise.nsf.gov/dddas):

במערכות הנדסיות ופיזיות, יישומים הכוללים תכנון מחדש של פעולות בזמן אמת וירטואליות, מצבי בקרת ואופטימיזציה של תהליכים כמו אלה המתרחשים במערכות ייצור ושירות במבנים סובלניים לרעידות אדמה, בניהול משברים, כמו חיזוי התפשטות שריפה והכלה במבנים מורכבים מורכבים. ותהליכים נוזליים שנתקלים במערכות כימיות, מכניות וביו-מכניות במתודולוגיות חדשות, כמו במערכות תשתית מחשוב ומדידות, כגון מתודולוגיות תכנון ותצורה עבור רשתות חיישנים ומערכות מחשב מסורתיות ברשת, בשיפור שיטות לשיפור ההנדסה ולאפשר ניתוח ו חיזוי במערכות תומכות החלטות החל ממערכות סיוע מתקדמות בנהיגה לרכב ועד מערכות המוצעות לניהול תעבורה אווירית, ניתוח על תקינות מבנית של מערכות מכניות, כמו ניתוח מערכות של חיישנים, כגון ניבוי התפתחות סדקים בגוף המטוס, עד n מערכות יורוביולוגיות וביו-מולקולריות, לשיפור שיטות חיפושי השמן, לניתוח משופר של תצפיות מערכות סביבתיות בצילום כימי ופיזור וספקטרוסקופיה של נויטרונים.

במדעים ביולוגיים, DDDAS יכול להגביר את הדיוק של התערבויות מונחות תמונה, לשפר את הביצועים והתועלת של מודלים רב-קנה מידיים, לשפר את השיטות לניתוח ולקבלת תובנות לגבי המגוון הביולוגי והמורכבות הביולוגית של קהילות היבשה והמים והמערכות האקולוגיות בעולם. יש צורך במודלים המשלבים נתונים מכמה מאזני תצפית, כולל מדידות בזמן אמת ממערכות חישה מרחוק ומערכות מידע גיאוגרפיות.

במדעי הגיאוגרפיה, ניתן להשתמש בשיטות DDDAS כדי להתמודד עם הלא-לינאריות ומאזני המרחב והזמן המגוונים במערכת האינטראקטיבית ביותר, למשל, הידרו-מורכבות של תהליכי מזג אוויר, מים וזיהום.

במדעי החברה וההתנהגות, DDDAS יכול לאפשר גישות הסתגלות בזמן אמת לראיון, מדידה קוגניטיבית והתנסות. זה יכול לאפשר דרכים להבין טוב יותר ולהגביר את יעילות הייצור העסקי, שירות לקוחות, שיטור, בקרת קהל, קבלת החלטות משבר, תהליכי למידה, הבנת שפה ותפיסה.

ההתקדמות האחרונה במערכות מחשוב רשתות וחיישנים, מחשוב מתקדמים, כמו גם פרויקטים של תשתית סייבר כמו הרשת לסימולציית הנדסת רעידות אדמה (NEES), המעבדה הבינלאומית לרשת נתונים וירטואלית (iVDGL), ה- Large Hadron Collider (LHC), כימיה קונסורציום וחומרים למקורות קרינה מתקדמים (ChemMatCARS), התאוששות אנרגיה לינאק (ERL), ספקטרומטר רטט עבור SNS (VISION), רכישת נתונים לניסויי פיזור נויטרונים (DANSE), והמרכז לפיזור נייטרונים ברזולוציה גבוהה (CHRNS), האקולוגי הלאומי רשת המצפה (NEON) ורשת מדעי הגיאוגרפיה (GEON), הן דוגמאות מצוינות ליישומים שבהם ניתן להשתמש ב- DDDAS כדי לשפר את פרודוקטיביות המחקר ואת ההשפעה של סימולציה ומדידות שמאפשרים פרויקטים תשתיתיים אלה.

פרטי סוכנויות משתתפים

נותני החסות לשידול זה כוללים NSF, המכונים הלאומיים לבריאות והמנהל הלאומי לאוקיאנוס ואטמוספירה. כאשר לחסויות יש דגש ספציפי או תחומי עניין ביישומים, הם מתוארים להלן. חוקרים המכוונים לפרויקטים כדי לעמוד גם באינטרסים כאלה, חייבים לציין את תחומי הדגש והדרישות המוצעים. הצעות שצפויות להיות במימון משותף או במימון מלא של נותני חסות כאלה חייבות לשקף את אותם נותני החסות ואת תחומי הדגש והדרישות. באופן כללי, תחרות זו תתמוך בפרויקטים הכוללים מחקר בכל ארבעת מרכיבי האזור DDDAS. עם זאת, ישנם נותני חסות שמים דגש על יישומי מדידה ופיתוח מכשירים (מקרים אלה מפורטים להלן) או שמים דגש על פרויקטים הנוגעים לתשתית התומכת במכשירים כאלה. בפרויקטים הכוללים פיתוח מערכת מדידה עיקרית (פרט לאלה המפורטים כאן), על המציעים לפנות לגורמי התוכנית המודעים של התוכניות המתאימות.

NSF / MPS: מנהלת NSF למדעי המתמטיקה והפיזיקה (MPS) מעודדת הצעות DDDAS שהיקפן חוצה את האינטרסים של החטיבות לפיזיקה, כימיה, מחקר חומרים, מדעים אסטרונומיים ומדעים מתמטיים. דוגמאות כוללות הצעות הקשורות לשילוב עקרונות DDDAS בתשתית קיימת הנתמכת על ידי MPS כגון ChemMatCARS, Collider Hadron Large, גלאים (למשל, ספקטרומטרים) בצילומי רנטגן או נויטרונים, מאמצי תשתית ניסיוניים של CHRNS, וטלסקופים. דוגמאות אחרות כוללות הבאת עקרונות DDDAS לשלבים המוקדמים של פיתוח תשתיות כגון מקורות תאורה מהדור הבא או אופטיקה אדפטיבית לטלסקופים. על המציעים לפנות ולדון בהגשתם המיועדת עם פקידי התוכנית המכירים מחטיבות אלה המפורטים בבקשה.

NIH / NLMתחומי העניין של הספרייה הלאומית לרפואה (NLM) מתמקדים בתחומי הבעיה החשובים בתחומים ביו-רפואיים שהתברר כי קשה לטפל בהם ביעילות ותוקף בשיטות קונבנציונליות, ולכן דורשים את הגישה החישובית של DDDAS. בעיות אלה - הנוגעות לשירותי בריאות, מחקר ביו-רפואי או השכלה של אנשי מקצוע בתחום הבריאות - חייבות להיות בעיות בעלות אינטרס עכשווי עז או בעיות שצפויות להופיע בשנים הקרובות. תחומים כאלה כוללים: מודלים של מערכות העברת טיפול רפואי ותהליכים בסביבות טיפול רפואיות מורכבות, לצורך הפיכת תהליכים אלה לבטוחים ויעילים יותר של מערכות חינוכיות אינטליגנטיות המבוססות על מודלים סימולציה מורכבים המתאימים לפעולות והחלטות של הלומדים הרכבה דינמית של מולטימדיה, מולטימדיה. נתוני מטופלים ממקורות שונים יידרשו ליצירת רשומה אלקטרונית וירטואלית עבור מטופל יחיד המועבר לנקודת הטיפול. דוגמנות של תהליכים פיזיולוגיים מערכות מורכבות בעלות חשיבות לניהול אסונות.

NIH / NIGMS: פרויקטים פוטנציאליים שמעניינים את המכון הלאומי למדעי הרפואה של NIH (NIGMS) הם בתחומים של: מודלים דינמיים של תגובת המטופלים למשטרי תרופות, או מודלים דינמיים התערבותיים מתמשכים אחרים של מסלולי מטבוליזם ואיתות ומודלים ברשת של מחלות זיהומיות ו אלגוריתמים חישוביים מונעי נתונים לניתוח רצפים כגון מודלים נסתרים של מרקוב.

NOAA: יישומים פוטנציאליים לטכנולוגיית DDDAS בתוך NOAA עשויים לכלול ניטור בזמן אמת, חיזוי והתרעה מפני מזג אוויר מסוכן (למשל, סופות טורנדו, הוריקנים), צונאמי וזיהום כימי, ביולוגי ורדיולוגי. בתחום חיזוי מזג האוויר, היכולת לשלב נתונים בזמן אמת מלוויינים, מכ"ם ומערכות חיישנים אחרות תשפיע רבות על האמינות והזמינות הכוללת של תחזיות, שידורי אזהרה ואזהרות. שילוב נתונים ישירות ממגוון מערכות מכ"ם כמו ציידים של הוריקנים (כלומר מטוסי P-3) ומל"טים יכול לסייע באופן מהותי באזהרות טורנדו והוריקן. באופן ספציפי, עם גילוי טורנדו, מכ"ם או מקבץ מכ"מים יוכלו להסתגל למצב על ידי שינוי אסטרטגיית הסריקה שלהם, תלוי במיקום הטורנדו או בסופות הטורנדו. במקרה של צונאמי, חיישני רעידת אדמה יכולים להפעיל חיישנים אחרים, כמו חיישני DART וספינה, שיספקו מידע קריטי למערכת אזהרה. בתחומי השמירה על איכות האוויר והמים וביטחון פנים, היכולת לשלב מדידות בזמן אמת של מיקום וריכוז המזהמים (למשל דליפת נפט באזורים רגישים לסביבה), יחד עם נתונים בזמן אמת לגבי גאות ושפל, יכולים לספק החלטה. ליצרנים מידע חיוני הדרוש לבלימה ואזהרות ולשדות רוח הנגזרים למודלים תהיה הסבירות החזקה ביותר לחיזוי כולל. עבור זיהום מוטס, מקרי או מכוון, חיישני איכות האוויר באזורים המושפעים, בשילוב עם נתוני מודל מספרי בזמן אמת (המספקים שדות רוח חזויים) המיוצרים במיוחד עבור האזור המושפע ומופעלים על ידי זיהוי אירוע חיישן בזמן אמת, לא יכולים רק לספק פרטים מנהלי חירום צריכים להזהיר את הציבור ולפנות אזורים במורד הזרם, אך גם לעורר את פריסתם של חיישנים אחרים עם גילוים, למשל מל"טים. טכנולוגיית DDDAS עשויה להיות מרכיב מכריע במשימת ההערכה, הניטור וההתרעה של NOAA, ומספקת לפקידים מידע הדרוש כדי להזהיר את הציבור בפגישות מספקות להצלת חיים ורכוש.

קטגוריות פרויקט

שידול זה של DDDAS מבקש לזרז שיתופי פעולה חזקים ושיטתיים יותר בין קהילות המחקר של יישומים לבין חוקרי מודלים מתמטיים, מדעי המחשב ומערכות מדידה. שלושה סוגים של פרויקטים של DDDAS יתמכו: פרויקטים של צוות מחקר רב תחומי (TMRP) של משך 3-5 שנים, כל אחד מעורבים 2-5 חוקרים העובדים בשיתוף פעולה על היבטים של יישומים, מדידת יישומים ואלגוריתמים ותוכנות מערכות של הפרויקטים. פרויקטים קטנים של מחקר רב תחומי (SMRPs)) משך 3 שנים, שכל אחד מהם כולל 1-2 חוקרים, רשאי לשים דגש על אחד או שניים מארבעת מרכיבי התחום המתוארים בשידול זה ועליהם לתאר בבירור את ההתקדמות שתתבצע בהקשר של הפעלת יכולת DDDAS ליישומי נהיגה (א) שצוינו. לבסוף, התוכנית תתמוך פרויקטים חקרניים קטנים (SEP) משך שנה אחת, או לחקור רעיונות בסיכון גבוה במיוחד או ליצור שותפויות עם חוקרים באחד או שניים מתחומי המרכיב האחרים, או להעביר סדנאות המביאות את הקהילה הרחבה יותר לבטא הזדמנויות ספציפיות.

DDDAS מספק הזדמנויות עצומות חדשות מעניינות את התעשייה. עבור DDDAS, NSF וסוכנויות החסות האחרות מברכות על הצעות לפרויקטים שיתופיים המשתתפים הן אוניברסיטאות והן המגזר המסחרי הפרטי, כאשר:

  • ארגונים מסחריים בארה"ב, ובמיוחד עסקים קטנים בעלי יכולות חזקות במחקר מדעי או הנדסי או חינוך, משתתפים כנותני משנה. הצעות כמו אלה יש להגיש עד למועד היעד המתואר בבקשה זו או
  • עסקים קטנים מגישים פרויקטים או מובילים פרויקטים משותפים המשתפים ארגונים של שותפים אקדמיים. ההשתתפות בתכניות NSF & rsquos STTR ו- SBIR בבקשה זו מספקת מקום חלופי למימון פעילויות כאלה. מוזמנים להגיש מועמדות לפרויקטים בהובלת עסקים קטנים, לתכניות העברת טכנולוגיות NSF לעסקים קטנים ולעסקים קטנים, SBIR ו- STTR (https://www.nsf.gov/eng/sbir), תוך התייחסות ליחס הפרויקט שלהם ל- DDDAS. . החוקרים צריכים לפנות לגורמים בתכניות SBIR / STTR כדי לדון בפרטים.

מעודדים גם שיתופי פעולה בינלאומיים. לאור ההרחבה העולמית של מחקר וחינוך, מעודדים שיתופי פעולה בינלאומיים המקדמים את יעדי DDDAS ומחזקים את פעילויות הפרויקט המוצעות. יש אפשרות למימון מתואם עם עמיתים ממוסדות זרים שיוסיפו ערך לפרויקט. תוכנית DDDAS תתמוך במדענים שבסיסם בארה"ב. על משתפי פעולה במוסדות מחוץ לארה"ב לבקש מימון מארגוני המימון שלהם. NSF דורשת כי הצעות עם שיתופי פעולה בינלאומיים יכללו את משתפי הפעולה הזרים ושרטוטים ביוגרפיים (CV) ותיעוד הסכמתם לשתף פעולה בפרויקט המוצע, וכן את האמצעים שבהם הם יתמכו בחלקם בעבודה. ארגוני מימון בינלאומיים שמשתפים פעולה בבקשה זו כוללים: התשתית האלקטרונית של האיחוד האירופי (www.cordis.lu/ist/rn), ד"ר Kyriakos Baxevanidis, [email protected], טכנולוגיות חברת המידע של האיחוד האירופי. תוכנית (IST) (www.cordis.lu/ist) ומחקר הרשת במסגרת תוכנית IST (www.cordis.lu/ist/grids), ד"ר מקס למקה ([email protected]), וכן תוכנית המדע האלקטרוני בבריטניה, במיוחד תוכנית המדע האלקטרוני RCUK, (www.rcuk.ac.uk/escience ו- www.rcuk.ac.uk/escience/links), ד"ר ג'יימס פלמינג, [email protected] .ac.uk.

III. מידע על זכאות

מגבלת זכאות PI: לא צוין.

הגבלה על מספר ההצעות: אדם יכול להיות איש עסקים, שותף איש מקצוע או בכיר בהצעה אחת בלבד בתחרות זו.

IV. מידע על הפרס

הצעות בקטגוריית TMRP (Team Multidisciplinary Research Projects) צפויות לבקש תקציבים בטווח שבין $ 600,000- $ 2,000,000 סך הכל עם משך 3-5 שנים.

הצעות בקטגוריית SMRP (פרויקטים קטנים-תחומיים קטנים למחקר) צפויות לבקש תקציבים בטווח שבין 300-600,000 דולר סך הכל עם משך 3 שנים.

הצעות בקטגוריית SEP (פרוייקטים חקר קטנים) צפויות לבקש תקציבים של עד 50,000 $, ומשך זמן של עד שנה.

לתחרות זו מוקצים כ- 15,000,000 $ מכספי NSF וקרנות אחרות. ההערכה היא כי יתאפשר כ- 15-20 פרסים בקטגוריות TMRP ו- SMRP ועד 10 פרסי SEP.

תקציב התכנית המשוער, מספר הפרסים וגודל / משך הפרסים הממוצע כפופים לזיהוי הצעות מתאימות ומשתלמות ולזמינות הכספים.

בכל מקרה, על התקציב המבוקש להתאים בצדק למאמץ המוצע.

V. הוראות הכנה והגשה

ת הוראות הכנת ההצעה

הוראות הצעה מלאות:

יש להכין ולהגיש את ההצעות המוגשות בתגובה להכרזה / שידול תכנית זו בהתאם להנחיות הכלליות הכלולות ב- NSF. מדריך להצעת מענקים (GPG). הטקסט המלא של ה- GPG זמין באופן אלקטרוני באתר NSF בכתובת: https://www.nsf.gov/publications/pub_summ.jsp?ods_key=gpg. ניתן להשיג עותקי נייר של ה- GPG ממסלקת הפרסומים של NSF, בטלפון (703) 292-7827 או בדואר אלקטרוני מ- [email protected]

המידע הבא חורג מהנחיות GPG.

על המציעים לבטא בבירור את הפרויקט המוצע והיענות ל- rsquos להיקף שידול זה. כל הצעה חייבת לתאר את הכשרון האינטלקטואלי וההשפעות הרחבות יותר של הפרויקט המוצע. עבור הצעות TMRP ו- SMRP, יש לכלול תוכנית ניהול ושיתוף פעולה בסעיף תיאור הפרויקט. כל תוכנית ניהול ושיתוף פעולה צריכה לכלול מערך של אבני דרך סופיות וסופיות, והיא צריכה לתאר כיצד חברי צוות הפרויקט יתאמו יחד את פעילויותיהם בכדי לעמוד באבני הדרך הביניים והסופיות.

על תיאור הפרויקט להבהיר מדוע נדרש תקציב בגודל המבוקש לביצוע הפעילויות המוצעות.

המציעים מוזמנים לציין בסיכום הפרויקט למי מהארגונים המממנים (דירקטורים, סוכנויות, אגפים, תוכניות) עשוי להיות בעל עניין בהצעותיהם.הדבר חשוב במיוחד במקרה בו ההצעה מתמקדת בדרישות הספציפיות שבאו לידי ביטוי בפרק הסוכנויות המשתתפות המשתתפות בבקשה זו.

את כל ההצעות יש להגיש ל- NSF על ידי FastLane, תוך ציון קטגוריית הפרויקט שלהם: TMRP, SMRP ו- SEP. כותרות ההצעה צריכות להתחיל בסוגי הפרויקט, & quotDDDAS-TMRP: & quot או & quotDDDAS-SMRP: & quot או & quotDDDAS-SEP: & quot.

המציעים מוזמנים ליצור קשר עם גורמי תכנית מוכרים מהארגונים שמממנים שידול זה כדי לדון בהצעתם.

המציעים מוזמנים גם לפקח על דף האינטרנט של שידול תכנית DDDAS ועל האתר www.cise.nsf.gov/dddas למידע קשור.

המציעים נזכרים לזהות את הודעת / מספר השידול של התוכנית (05-570) בגוש ההכרזה / גיוס התוכנית בגליון השער. עמידה בדרישה זו היא קריטית לקביעת ההנחיות הרלוונטיות לעיבוד ההצעות. אי הגשת מידע זה עלול לעכב את העיבוד.

ב. מידע תקציבי

NSF אינו מחייב חלוקת עלויות בהצעות המוגשות במסגרת בקשת תוכנית זו.

מגבלות עלות עקיפה (F & ampA):

ג. תאריכי תאריך יעד

יש להגיש את ההצעות בתאריכים הבאים:

מועד אחרון להצעה (אמור להגיע עד השעה 17:00 לפי השעה המקומית של המגיש):

ד. דרישות FastLane

המציעים נדרשים להכין ולהגיש את כל ההצעות להכרזה / שידול זה באמצעות מערכת FastLane. הוראות מפורטות להכנת ההצעה והגשתה באמצעות FastLane זמינות בכתובת: https://www.fastlane.nsf.gov/a1/newstan.htm. לקבלת תמיכה של משתמשים ב- FastLane, התקשר לדלפק העזרה של FastLane בטלפון 1-800-673-6188 או בדוא"ל [email protected] דלפק העזרה של FastLane עונה על שאלות טכניות כלליות הקשורות לשימוש במערכת FastLane. שאלות ספציפיות הקשורות להכרזה / שידול לתכנית זו יש להפנות לאנשי צוות תוכנית NSF המפורטים בסעיף VIII בהודעה / שידול זה.

הגשת גליונות כריכה חתומים אלקטרונית. על הנציג הארגוני המורשה (AOR) לחתום אלקטרונית על גיליון הכיסוי של ההצעה כדי להגיש את אישורי ההצעה הנדרשים (ראה פרק II, סעיף ג 'במדריך להצעת המענק לרישום האישורים). על ה- AOR לספק את האישורים האלקטרוניים הנדרשים תוך חמישה ימי עבודה לאחר הגשת ההצעה האלקטרונית. המציעים כבר לא נדרשים לספק עותק נייר מהגיליון הכסוי של ההצעה החתום ל- NSF. הוראות נוספות בנוגע לתהליך זה זמינות באתר FastLane בכתובת: http://www.fastlane.nsf.gov

VI. מידע על סקירת הצעה

A. תהליך בחינת הצעת NSF

ביקורות על הצעות שהוגשו ל- NSF מתבקשות מעמיתים בעלי מומחיות בתחום המהותי של פרויקט המחקר או החינוך המוצע. סוקרים אלה נבחרים על ידי קציני התוכנית המופקדים על פיקוח על תהליך הבדיקה. NSF מזמין את המציע להציע, בעת הגשתם, את שמות הסוקרים המתאימים או שאינם הולמים. מקפידים להבטיח כי למבקרים אין התנגשויות עם המציע. נעשים מאמצים מיוחדים לגייס סוקרים ממוסדות שאינם אקדמיים, ממוסדות המשרתים מיעוטים, או מתחומים סמוכים לכך שעוסקים בעיקר בהצעה.

מועצת המדע הלאומית אישרה קריטריונים מתוקנים להערכת הצעות בישיבתה ב- 28 במרץ 1997 (NSB 97-72). כל הצעות NSF מוערכות באמצעות שני הקריטריונים לבחינת הכשרון. במקרים מסוימים, לעומת זאת, NSF תשתמש בקריטריונים נוספים כנדרש כדי להדגיש את היעדים הספציפיים של תוכניות ופעילויות מסוימות.

ב- 8 ביולי 2002, פרסם מנהל NSF הודעה חשובה 127, יישום דרישות מדריך הצעות מענקים חדשות הקשורות לקריטריון ההשפעה הרחבה יותר. הודעה חשובה זו מחזקת את החשיבות של התייחסות לשני הקריטריונים בהכנה ובסקירה של כל ההצעות שהוגשו ל- NSF. NSF ממשיכה לחזק את התהליכים הפנימיים שלה כדי להבטיח כי שני הקריטריונים לבחינת הכשרון יטופלו בעת קבלת החלטות מימון.

במאמץ להגביר את הציות לדרישות אלה, הנפקת ה- GPG בינואר 2002 שילבה הנחיות הכנה להצעות מתוקנות הנוגעות לפיתוח סיכום הפרויקט ותיאור הפרויקט. פרק II של ה- GPG מציין כי החוקרים העיקריים (PI) חייבים להתייחס לשני קריטריוני הבדיקה הראויים בהצהרות נפרדות במסגרת סיכום הפרויקט של עמוד אחד. פרק זה חוזר ומדגיש כי יש לטפל בהשפעות רחבות יותר הנובעות מהפרויקט המוצע בתיאור הפרויקט ולתארו כחלק בלתי נפרד מהנרטיב.

החל מה -1 באוקטובר 2002, NSF תחזור ללא הצעות סקירה שאינן עוסקות בנפרד בשני קריטריוני הבדיקה הראויים במסגרת סיכום הפרויקט. ההערכה היא כי שינויים אלה בהנחיות ההכנה והעיבוד של NSF יבטאו באופן ברור יותר את חשיבות ההשפעות הרחבות יותר על פרויקטים במימון NSF.

שני הקריטריונים שאושרו על ידי מועצת המדע הלאומית למדע מפורטים להלן (עיין במדריך להצעת מענק פרק III.A למידע נוסף). הקריטריונים כוללים שיקולים המסייעים בהגדרתם. שיקולים אלה הם הצעות ולא כולם יחולו על כל הצעה נתונה. אמנם על המציעים להתייחס לשני קריטריוני הבדיקה הראויים, אך הסוקרים יתבקשו להתייחס רק לשיקולים הרלוונטיים להצעה הנדונה ושעבורם הוא / ה כשיר / ה לבצע פסקי דין.

    מה היתרון האינטלקטואלי של הפעילות המוצעת?
    עד כמה הפעילות המוצעת חשובה לקידום הידע וההבנה בתחומה שלה או בתחומים שונים? עד כמה המציע (יחיד או צוות) כשיר לנהל את הפרויקט? (אם מתאים, הסוקר יגיב על איכות העבודה הקודמת.) באיזו מידה הפעילות המוצעת מציעה ולחקור מושגים יצירתיים ומקוריים? עד כמה הפעילות המוצעת מתוכננת ומאורגנת? האם יש גישה מספקת למשאבים?
    מהן ההשפעות הרחבות יותר של הפעילות המוצעת?
    עד כמה הפעילות מקדמת גילוי והבנה תוך קידום הוראה, הכשרה ולמידה? עד כמה הפעילות המוצעת מרחיבה את השתתפותן של קבוצות שאינן מיוצגות (למשל, מין, מוצא אתני, מוגבלות, גיאוגרפי וכו ')? עד כמה זה ישפר את התשתית למחקר וחינוך, כגון מתקנים, מכשור, רשתות ושותפויות? האם התוצאות יופצו באופן נרחב בכדי לשפר את ההבנה המדעית והטכנולוגית? מהם היתרונות של הפעילות המוצעת לחברה?

צוות NSF ישקול היטב את הדברים הבאים בקבלת החלטות מימון:

    שילוב של מחקר וחינוך
    אחת האסטרטגיות העיקריות לתמיכה במטרות NSF היא טיפוח שילוב של מחקר וחינוך באמצעות התוכניות, הפרויקטים והפעילויות שהיא תומכת במוסדות אקדמיים ומחקר. מוסדות אלה מספקים הזדמנויות רבות בהן אנשים יכולים לקחת על עצמם במקביל אחריות כחוקרים, כמחנכים וסטודנטים, ושם כולם יכולים לעסוק במאמצים משותפים המשרים את החינוך בהתרגשות הגילוי ומעשירים את המחקר באמצעות מגוון נקודות המבט של הלמידה.
    שילוב גיוון בתוכניות NSFF, פרויקטים ופעילויות
    הרחבת ההזדמנויות ומאפשרת השתתפות של כל האזרחים - נשים וגברים, מיעוטים שאינם מיוצגים, ובעלי מוגבלויות - חיוניים לבריאותם וחיונם של המדע וההנדסה. NSF מחויבת לעיקרון זה של גיוון ורואה שהוא מרכזי בתוכניות, בפרויקטים ובפעילויות שהיא שוקלת ותומכת בה.
    קריטריונים לבדיקה נוספת:

רלוונטיות לאינטרסים של נותני חסות: הסוקרים ישקלו את הרלוונטיות של הפרויקט המוצע לאותם אינטרסים של סוכנויות החסות המשתתפות, כאמור בפרק הסוכנויות המשתתפות.

לגבי הצעות TMRP ו- SMRP בלבד: הסוקרים ישקלו את היעילות הסבירה של תוכנית שיתוף הפעולה והניהול, כולל אבני הדרך הביניים והסופיות שתוארו.

B. סקירת פרוטוקול ותקן שירות לקוחות משויך

כל ההצעות נבדקות בקפידה על ידי לפחות שלושה אנשים אחרים מחוץ ל- NSF המומחים בתחום המסוים המיוצג על ידי ההצעה. ההצעות המוגשות בתגובה להודעה / שידול זה ייבדקו על ידי בדיקת אד הוק ו / או פאנל.

הסוקרים יתבקשו לגבש המלצה לתמוך או לדחות כל הצעה. קצין התוכנית הממונה על ניהול סקירת ההצעה ישקול את עצת הסוקרים ויגבש המלצה.

דירוג סיכום ונרטיב נלווה יושלם ויוגש על ידי כל סוקר. בכל המקרים מתייחסים לביקורות כמסמכים חסויים. עותקים מילוליים של ביקורות, לא כולל שמות הסוקרים, נשלחים אל החוקר הראשי / מנהל הפרויקט על ידי מנהל התוכנית. בנוסף, המציע יקבל הסבר על ההחלטה להעניק או לדחות מימון.

ברוב המקרים, פקיד התוכנית יצור קשר עם המציעים לאחר אישור מנהל האגף על המלצתו להעניק או לדחות מימון. הודעה בלתי פורמלית זו אינה ערובה למתן פרס בסופו של דבר.

NSF שואפת להיות מסוגלת לומר למציעים אם הצעותיהם נדחו או מומלצות למימון תוך שישה חודשים. מרווח הזמן מתחיל בתאריך הסגירה של הודעה / שידול, או בתאריך קבלת ההצעה, המאוחר מביניהם. המרווח מסתיים כאשר מנהל האגף מקבל את המלצת קצין התוכנית.

בכל המקרים, לאחר קבלת האישור הפרוגרמטי, ההצעות המומלצות למימון יועברו לאגף המענקים וההסכמים לבדיקת השלכות עסקיות, פיננסיות ומדיניות ולעיבוד והנפקת מענק או הסכם אחר. המזהירים מציינים כי רק קצין מענקים והסכמים רשאי לבצע התחייבויות, התחייבויות או פרסים מטעם NSF או לאשר הוצאת כספים. אין להסיק על שום התחייבות מצד NSF מדיונים טכניים או תקציביים עם קצין תוכנית NSF. חוקר ראשי או ארגון המתחייב התחייבויות כספיות או כוח אדם בהעדר מענק או הסכם שיתופי שנחתם על ידי קצין מענקים והסכמים של NSF עושה זאת על אחריותם בלבד.

VII. מידע על ניהול הפרסים

ת.הודעה על הפרס

ההודעה על הפרס נעשית ל הארגון המגיש על ידי קצין מענקים באגף מענקים והסכמים. ארגונים שהצעותיהם יידחו יועצו בהקדם האפשרי על ידי אגף תכנית NSF בעל ההכרה המנהל את התוכנית. עותקים מילוליים של ביקורות, לא כולל זהות הסוקר, יימסרו באופן אוטומטי לחוקר הראשי. (ראה סעיף VI.A. למידע נוסף על תהליך הבדיקה.)

B. תנאי הפרס

פרס NSF מורכב מ: (1) מכתב הפרס, הכולל כל הוראות מיוחדות החלות על הפרס וכל תיקון ממוספר בו (2) התקציב, המציין את הסכומים, לפי קטגוריות הוצאות, עליהם ביססה NSF את תמיכתה. (או מודיעה בדרך אחרת על אישור או אי-הסכמה ספציפיים של ההוצאות המוצעות) (3) ההצעה התייחסה במכתב הענקת הפרס (4) לתנאי הפרס הרלוונטיים, כגון תנאי כללי למענק (NSF-GC-1) * או שותפות הפדרלית להפגנה (FDP ) תנאים והגבלות * ו- (5) כל הודעה או הנפקת NSF אחרת שעשויה להיות משולבת על ידי התייחסות במכתב הפרס. פרסי הסכם שיתוף פעולה מנוהלים בהתאם לתנאים וההגבלות הכספיים והניהוליים של NSF לשיתוף פעולה (CA-FATC). הודעת דואר אלקטרוני היא הדרך המועדפת להעביר פרסי NSF לארגונים שיש להם יכולות דואר אלקטרוני וביקשו הודעה כזו מאגף המענקים וההסכמים.

* ניתן לגשת למסמכים אלה באופן אלקטרוני באתר NSF בכתובת https://www.nsf.gov/awards/managing/. ניתן להשיג עותקי נייר של מסמכים אלה ממסלקת הפרסומים של NSF, בטלפון (703) 292-7827 או בדואר אלקטרוני מ- [email protected]

מידע מקיף יותר על תנאי פרס NSF כלול ב- NSF מדריך מדיניות מענקים (GPM) פרק II, זמין באופן אלקטרוני באתר NSF בכתובת https://www.nsf.gov/publications/pub_summ.jsp?ods_key=gpm. ה- GPM מוצע למכירה גם דרך המפקח על המסמכים, משרד הדפוס הממשלתי (GPO), וושינגטון הבירה 20402. מספר הטלפון ב- GPO למידע מנוי הוא (202) 512-1800. ניתן להזמין את ה- GPM דרך אתר ה- GPO בכתובת http://www.gpo.gov.

תנאי פרס מיוחדים:

סקירה תקופתית ו / או ביקורים באתר עשויים להתבצע על פי שיקול דעתה של NSF.

ג. דרישות דיווח

עבור כל המענקים הרב-שנתיים (כולל גם מענקים סטנדרטיים וגם מענקים מתמשכים), על ה- PI להגיש דוח פרויקט שנתי לקצין התוכנית הנודע לפחות 90 יום לפני תום תקופת התקציב הנוכחית.

פרויקטים הממומנים על ידי סוכנויות חסות שאינן NSF יהיו כפופים לתנאי דרישות הדיווח של אותן סוכנויות. ניתן לערוך ביקורים באתר וביקורות אחרות, ככל שהמקרה יחייב פרויקטים ספציפיים או כנדרש על ידי נותני החסות לפרויקט נתון. בנוסף, ייתכן שתידרש השתתפות בפגישות PI תקופתיות לדיון בסוגיות מדעיות ומדיניות מעניינות וכדי להקל על תקשורת ושיתוף פעולה ברחבי קהילת DDDAS.

בתוך 90 יום לאחר פקיעת הפרס, ה- PI נדרש גם להגיש דוח פרויקט סופי. אי מסירת דוחות טכניים סופיים מעכבת את בדיקת ה- NSF ועיבודם של הצעות ממתינות ל- PI ולכל ה- Co-PIs. PIs צריכים לבחון את הפורמטים של הדוחות הנדרשים מראש כדי להבטיח זמינות של נתונים נדרשים.

PIs נדרשים להשתמש במערכת דיווח הפרויקטים האלקטרונית של NSF, הזמינה דרך FastLane, לצורך הכנה והגשת דוחות שנתיים וסופיים של הפרויקט. מערכת זו מאפשרת הגשה אלקטרונית ועדכונים של דוחות פרויקטים, כולל מידע על משתתפי הפרויקט (פרטני וארגוני), פעילויות וממצאים, פרסומים ומוצרים ותרומות ספציפיות אחרות. PIs לא יידרשו להזין מחדש מידע שנמסר בעבר, לא עם הצעה או בעדכונים קודמים באמצעות המערכת האלקטרונית.

VIII. צור קשר למידע נוסף

יש לבצע בירורים כלליים בנוגע לתכנית זו ל:

פרדריקה דרמה, יועצת מדע וטכנולוגיה בכירה, מנהלת מדעי המחשב והנדסת מידע, החטיבה למערכות מחשבים ורשתות, 1175 N, טלפון: (703) 292-8950, פקס: (703) 292-9010, דוא"ל: fdarema @ nsf.gov

מריו רוטיאה, מנהל התוכנית, מנהל ההנדסה, האגף למערכות אזרחיות ומכניות, 545 N, טלפון: (703) 292-8360, פקס: (703) 292-9053, דוא"ל: [email protected]

מרווין גולדברג, מנהל התוכנית, מנהלת מדעי המתמטיקה והפיזיקה, החטיבה לפיזיקה, 1015 N, טלפון: (703) 292-7374, דוא"ל: [email protected]

דניאל ה 'ניולון, מנהל התוכנית / רכז אשכולות, מנהלת מדעי החברה, ההתנהגות והכלכלה, החטיבה למדעי החברה והכלכלה, 995 N, טלפון: (703) 292-7276, פקס: (703) 292-9068, דוא"ל: [email protected]

ג'ון סי צ'רניאבסקי, יועץ בכיר במחקר EHR, מנהל חינוך ומשאבי אנוש, אגף מחקר, הערכה ותקשורת, 855 S, טלפון: (703) 292-5136, פקס: (703) 292-9046, דוא"ל: jchernia @ nsf.gov

חואן א 'פיגארואה, מנהל התוכנית, מנהלת הנדסה, אגף עיצוב, ייצור וחדשנות תעשייתית, 550 S, טלפון: (703) 292-7054, פקס: (703) 292-9057, דוא"ל: [email protected]

ז'אן א 'הדסון, רכזת התוכנית, לשכת המנהל, משרד המדע וההנדסה הבינלאומי, 935 N, טלפון: (703) 292-8702, פקס: (703) 292-9067, דוא"ל: [email protected]

צ'רלס פרידמן, מלומד בכיר וקצין תכניות, הספרייה הלאומית לרפואה, משרד התוכניות החוץ-מערביות, טלפון: (301) 594-4882, דוא"ל: [email protected]

פיטר ליסטר, מנהל התוכנית, המכון הלאומי למדעי הרפואה הכלליים, טלפון: 301-451-6446, דוא"ל: [email protected]

רוברט בוהן, מנהל פרויקטים, NOAA, טלפון: (301) -713-3573, פקס: (301) -713-4040, דוא"ל: [email protected]

לשאלות הקשורות לשימוש ב- FastLane, צרו קשר עם:

גוון הרדנברג, מומחית לפעילויות אינטגרטיביות, מנהלת מדעי המחשב והנדסת מידע, אגף מערכות מחשבים ורשתות, 1175 N, טלפון: (703) 292-4538, פקס: (703) 292-9010, דוא"ל: ghardenb @ nsf. גוב

IX. תוכניות עניין אחרות

ה- NSF מדריך לתוכניות הוא אוסף מימון למחקר וחינוך במדע, מתמטיקה והנדסה. ה- NSF מדריך לתוכניות זמין באופן אלקטרוני בכתובת https://www.nsf.gov/cgi-bin/getpub?gp. תיאורים כלליים של תוכניות NSF, תחומי מחקר ומידע זכאות להגשת הצעה ניתנים בכל פרק.

תוכניות NSF רבות מציעות הכרזות או בקשות הנוגעות לדרישות הצעה ספציפיות. לקבלת מידע נוסף אודות דרישות אלה, פנה למשרדי תוכנית NSF המתאימים. כל שינוי בתוכניות שנת הכספים של NSF המתרחש לאחר זמן העיתונות עבור ה- מדריך לתוכניות יוכרז בעלון אלקטרוני של NSF, המתעדכן מדי יום באתר NSF בכתובת https://www.nsf.gov/home/ebulletin, ובהודעות / בקשות תוכנית בודדות. מנויים יכולים גם להירשם לשירות החדשות MyNSF של NSF (https://www.nsf.gov/mynsf/) כדי לקבל הודעה על הזדמנויות מימון חדשות שזמינות.

  • דוגמנות רב-קנה מידה במערכות ביו-רפואיות, ביולוגיות והתנהגותיות (NSF 04-607)
  • תחרות דינמיקה אנושית וחברתית FY 2005 (NSF 05-532)
  • שילוב מידע ומדע והנדסה ומידע (NSF 04-528)
  • מחקר מערכות מחשוב (NSF 04-609)
  • מנקה: משרד פרויקטים לתיאום פעילויות רשת (NSF 05-549)
  • מדע והנדסה ננומטריים (NSF 04-043)
  • חיישנים ורשתות חיישנים (NSF 05-526)
  • מורכבות ביולוגית בסביבה - מוזות (NSF 03-597)
  • מערכות ייצור ארגוניות (Dr. Abhijit Deshmukh - DMI / ENG)
  • מערכות ארגוניות שירות (ד"ר Survajeet Sen - DMI / ENG)
  • מחקר תפעולי (ד"ר Survajeet Sen - DMI / ENG)
  • תכנון הנדסי (ד"ר דלסי דורהאם, DMII / ENG)
  • הנדסת תהליכים ותגובות (ד"ר מריה בורקה - CTS / ENG)
  • אשכול חומרים ומכניקה מהונדסים (ד"ר קן צ'ונג - ENG / CMS)
  • אשכול מערכות אזרחיות ומכניות חכמות (ד"ר מריו רוטאה - ENG / CMS)
  • מערכות תשתית ואשכול הפחתת סיכונים (ד"ר דניס ונגר - ENG / CMS)
  • פיזיקת חלקיקים אלמנטריים (MPS / PHY: Marvin Goldberg, Jim Whitmore)
  • פיזיקה גרעינית (MPS / PHY: בראד קייסטר)
  • מתקנים לאומיים (MPS / DMR: Guebre Tessema)
  • פרויקטים מיוחדים (MPS / CHE: Art Ellis)
  • סטטיסטיקה (MPS / DMS: Robert Serfling)
  • טכנולוגיות ומכשור מתקדמים (MPS / AST: נייג'ל שארפ)

עבודות ודיווחים קשורים

  • סדנת NSF בנושא מערכות יישום כונן דינמי. במרץ 2000 ארגנה NSF סדנה שכינסה חברים מהקהילה האקדמית, מהתעשייה, מעבדות לאומיות, ובה נציגים מגורמים ממשלתיים רבים. הסדנה בחנה את האתגרים הטכניים ואת תחומי המחקר שיש לעורר כדי לאפשר את היכולות המוצגות בתפיסת DDDAS, והתייחסה ליישומים ואזורי יישום הממחישים את ההשפעה האפשרית שיכולה להיות למחקר מסוג זה. הליכי סדנה זו מפורסמים באתר www.cise.nsf.gov/dddas
  • סדנת מערכות יישומים מונעות נתונים דינמיות בכנס הבינלאומי למדעי החישוב 2003 (ICCS & rsquo03), מלבורן, אוסטרליה, יוני 2003
  • סדנת מערכות יישומים מונעות נתונים דינמיות בכנס הבינלאומי למדעי החישוב 2004 (ICCS & rsquo04), קרקוב, פולין, יוני 2004
  • דו"ח כוח המשימות המתחדש למחשוב (HECRTF). Http://www.itrd.gov/hecrtf-outreach/index.html.
  • סדנא לבקרה ושילוב מערכות של מערכות בקנה מידה מיקרו וננו ניתן למצוא את הדו"ח בכתובת http://www.isr.umd.edu/CMN-NSFwkshp
  • שליטה בעולם עשיר במידע, דו"ח פאנל על כיוונים עתידיים בסדנת בקרה, דינמיקה ומערכות, 16-17 ביולי 2000 פורסם על ידי SIAM 2003 http://www.cdfn.caltech.edu/cdspanel.pdf
  • יוזמת NeSSI (NeSSI) NeSSI סדנת NeSSI שהתקיימה באוק רידג ', טנסי, בתאריכים 13-15 באוקטובר 2003 http://www.sns.gov/workshops/nessi/nessi.htm
  • רשתות בעלות ביצועים גבוהים למדע בעל השפעה גבוהה, דוח 13-15 באוגוסט 2002, סדנה, הועברה על ידי משרד המדע, DOE
  • דוח תשתית סייבר http://www.communitytechnology.org/nsf_ci_report
  • סדנת NSF בנושא & quotCyberinfrastructure-Operations Research-Applications Enterprise & quot 30 באוגוסט - 1 בספטמבר 2004.
  • סימפוזיון MIT מערכות הנדסה, 29-31 במרץ, 2004
  • סדנת NSF למדעי הנדסה מבוססי סימולציה, 15-16 באפריל 2004
  • סדנאות אספקה ​​עם לולאות סגורות 4, INSEAD, פונטנבלו, צרפת, 17-19 באוקטובר 2004
  • כנס גלובלי בנושא פיתוח מוצרים בר קיימא והנדסת מחזור חיים, ברלין, גרמניה, 29 בספטמבר - 1 באוקטובר, 2004
  • פגישה טכנית של OSG 15-17 בדצמבר 2004 באוניברסיטת קליפורניה בסן דייגו, לה ג'ולה, קליפורניה (http://www.opensciencegrid.org/events/meetings/technical/ucsd1204/index.html)
  • המפגש בין שלוש גבולות: מחקר מדעי הגוף, מדעי המחשב וטכנולוגיה ומחקר על מדע ההוראה והלמידה (http://www-ed.fnal.gov/uueo/)
  • סדנת מפתחים לטכניקות רשת בפרויקטים בכיתה בפיזיקה מבוא, 28-30 בינואר, 2004 באוניברסיטה הבינלאומית בפלורידה (http://www.eurekalert.org/pub_releases/2004-02/dnal-fea020604.php)

אודות קרן המדע הלאומי

הקרן הלאומית למדע (NSF) מממנת מחקר וחינוך ברוב תחומי המדע וההנדסה. מועמדים הם האחראים המלאים לניהול פעילויות הפרויקט והכנת התוצאות לפרסום. לפיכך, הקרן אינה לוקחת על עצמה אחריות לממצאים כאלה או לפרשנותם.

NSF מברך על הצעות של כל המדענים, המהנדסים והמחנכים המוסמכים. הקרן מעודדת בתוקף נשים, מיעוטים ואנשים עם מוגבלות להתחרות באופן מלא בתכניותיה. בהתאם לחוקים, לתקנות ולמדיניות ה- NSF הפדרלית, אף אדם על רקע גזע, צבע, גיל, מין, מוצא לאומי או מוגבלות לא יוחרג מכלל השתתפות בתכנית כלשהי, לא יימנע ממנה, או יופעל על ידי אפליה כלשהי פעילות המקבלת סיוע כספי מ- NSF, אם כי בחלק מהתוכניות עשויות להיות דרישות מיוחדות המגבילות את הזכאות.

פרסי הנחייה למדענים ומהנדסים עם מוגבלות (FASED) מעניקה מימון לסיוע מיוחד או לציוד המאפשר לאנשים עם מוגבלות (חוקרים וצוותים אחרים, כולל עוזרי מחקר סטודנטים) לעבוד על פרויקטים הנתמכים על ידי NSF. ראה פרק II של GPG, סעיף D.2 להוראות לגבי הכנת סוגים אלה של הצעות.

הקרן הלאומית למדע מקדמת ומקדמת את ההתקדמות המדעית בארצות הברית על ידי מתן מענקים והסכמים שיתופיים באופן תחרותי למחקר וחינוך במדעים, מתמטיקה והנדסה.


דחיסת ברוטלי ל- HTTPS

נראה ש- Chrome, Firefox ובקרוב Edge תומכים באלגוריתם הדחיסה החדש של Brotli באמצעות HTTPS בלבד.

אני לא יכול למצוא שום דבר אם אלגוריתם הדחיסה החדש הזה רגיש להתקפת BREACH. הדבר הרלוונטי היחיד שמצאתי היה בסוף סעיף 12 ב- RFC 7932:

התקפה אפשרית נגד מערכת השולחת נתונים דחוסים בערוץ מוצפן היא הבאה. תוקף שיכול לערבב שוב ושוב נתונים שרירותיים (המסופקים על ידי התוקף) עם נתונים סודיים (סיסמאות, עוגיות) ולבחון את אורך הטקסט הצפוני יכול לשחזר את הנתונים הסודיים. כדי להגן מפני התקפה מסוג זה, אין ליישומים לערבב נתונים רגישים עם נתונים שאינם רגישים, המסופקים על ידי התוקף באותו זרם דחוס.

מאותה פסקה נראה כי ברוטלי עדיין רגיש להפרעה. אם ההבנה שלי לגבי BREACH (והתקף CRIME הקשור) נכונה, דחיסה אינה בטוחה באמצעות HTTPS.

האם במקרה זה בטוח להשתמש בברוטלי לתכני HTTPS? אם לא, מדוע ספקי דפדפנים תומכים בכך?


מיטוב שירותי משלוח ומשלוח עד הבית תוך שימוש ב- GIS בבוצואנה: מחקר מקרה בוצואנה פוסט

מחקר זה מאמין שמערכות מידע גיאוגרפיות (GIS) יכולות למלא תפקיד מרכזי בהבטחת בוטסואנה ומדינות מתפתחות אחרות, ייהנו מהזדמנויות מגוונות שמביאה מערכת משלוחי מנות ביתיות. מטרת המחקר היא לפתח התאמת כתובות ו GIS קידוד מבוסס על תוכנות קוד פתוח וחינמיות [GIS קוונטי (QGIS), PostGIS ושדה קוונטי (Qfield)]. הציפייה היא שמערכת ה- GIS תוכל לשפר את היעילות במשלוחי שירותי הדואר ולהכניס עוד יותר את בוטסואנה לרכישה מקוונת ולשדרות עסקיות אחרות למשלוח עד הבית. נכון להיום אין למדינה שירותי משלוח עד הבית. מחקר זה פיתח מערכת לייעול מסלולים באמצעות האלגוריתם של דייקסטרה לבניית מסלולים קצרים ביותר באופן אוטומטי להפחתת זמן הנסיעה (ובכך להפחתת עלויות התפעול), שיפור שירותי המשלוח והגברת היעילות עבור שירותי משלוחים עד הבית. יתר על כן, המערכת מאפשרת איחוד משלוחים ומסייעת בתכנון מסלולי אספקה ​​עקביים. בקצרה, מערכת GIS זו משלבת טכנולוגיות מיפוי המספקות יכולות עיבוד נתונים גיאו-מרחבי שאינן קיימות במערכות העיבוד הנוכחיות מבוססות טבלאות של בוטסואנה פוסט.


צפו בסרטון: GeoServer Web GIS: Web Map Service WMS Publishing with Shapefile EN