Повеќе

Максимизирање на перформансите на кодот за Shapely

Максимизирање на перформансите на кодот за Shapely


Го напишав овој код со цел да се пресмета процентот на покриеност на тревата во еден национален парк, во рок од 20 км ^ 2 од точките на регистрирани појави за еден вид. Тој е дизајниран да ги разгледува само областите во паркот, а не и оние надвор. Функционира, освен за еден огромен проблем ... тоа е неверојатно бавно Мислам дека го пронајдов доavail_lc_type = pt_buffer.интерсекција (gl) .океа. Gl-полигонот има> 24,000 полигони. Тоа е растерска кон трансформација на многуаголник (растворена е), така што има многу малку многуаголници во себе. Сега не е огромен проблем бидејќи го работам со 300 фунти (сè уште трае> 1 час), но планирам да го истрчам на неколку милиони подоцна, па затоа треба да го подобрам.

Дали имате идеи?

увоз numpy како np увоз печатење увозен снажен од снажен геометрија увоз * увоз фиона од фиона увоз колекција увоз математички стапици = fiona.open ('some_points.shp', 'r') # точка датотека: фокусни точки околу кои се изведуваат статистички податоци study_area = fiona.open ('available_areas.shp', 'r') #polygon датотека: претставува област достапна за анализа за i во студија_ареа: # за секој запис во 'study_area' sa = облик (i ['геометрија']) # направете променлива наречена „са“ што е полигонски полиња = фиона.отворена („тип на земја_обвивка_интерес.shp“, „р“) # полигонска датотека: сакате да пресметате процент на покритие на овој тип на ЛЦ во рамките на студијата_ и во областа КМ2 (следната променлива) од секоја фокусна точка pol = тревница. next () gl = MultiPolygon ([облик (pol ['геометрија']]) за pol во тревни полиња]) област KM2 = 20 #hyp големината на опсегот на домот од вид со интерес со стапици како влез: # пресметај почетна површина во метри, поставете ја радиусната област M2 = површина KM2 * 1000000 r = (math.sqrt (површинаM2 / math.pi)) # започнете со баферирање и пресметување на достапната површина (т.е. во рамките на студијата) за секоја точка за точка во влезот: pt_buffer = форма (точка ['геометрија']). тампон (r) avail_area = pt_buffer.intersection (sa) .ареа # проверете и прилагодете го радиусот на тампон сè додека не ги покрие посакуваните достапни област во рамките на студијата, додека искористете ја областа <област М2: r + = 300 pt_buffer = форма (точка ['геометрија']). тампон (r) avail_area = pt_buffer.интерсекција (са) .ареа # тогаш, пресметајте го процентот на покриеност на типот на земјиштето интерес за прилагодена тампон област # отпечаток за да се провери avail_lc_type = pt_buffer.intersection (gl). area perc_cov = (avail_lc_type / areaM2) * 100 печатење perc_cov

Користејќи го одговорот од @MWrenn, можев да го профилирам мојот код и дојдов до ова:

55,3555590078 415 функциски повици (365 примитивни повици) за 48,633 секунди Нарачано од: стандардно име ncalls tottime percall cumtime percall име на датотека: lineno (функција) 1 0,001 0,001 48,632 48,632 : 15 (сосед_функ) 1 0.000 0.000 48.633 48.633 :1() 2 0.000 0.000 0.001 0.000 : 531 (напиши) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 __init__.py:1118( отстранување грешки) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 __init__.py:1318(getEffectiveLevel) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 __init__.py:1332(isEnabledFor) 1 0.000 0.000 0.000 .py: 483 (ажурирање) 3 0.000 0.000 0.000 0.000 _weakrefset.py:68(__ содржи__) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 abc.py:128(__instancecheck__) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 abc.py:148(__subclasscheck__) 11 0.000 0.000 0.000 0.000 база.py:195(_е_спразнето) 11 0.003 0.000 0.003 0.000 base.py:202( празно) 7 0.000 0.000 0.003 0.0003 база.py:212(__del__) 25 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 base.py:231(_geom) 2 0.000 0.000 0.000 0.000 база.py:235(_geom) 3 0.000 0.000 0.000 0.000 base.py:313(geometryType) 3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 base.py:316(type) 3 0.000 0.000 0.001 0.000 base.py:383 (област) 2 0.000 0.000 0.001 0.000 база.py:443(buffer) 8 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 base.py:46(geometry_type_name_name) 5 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 base.py:52(geom_factory) 3 0.000 0.000 48.626 16.209 base.py:529 ( пресек) 10 0.000 0.000 0.0 00 0.000 саламура.py:106(_dump_int) 2 0.000 0.000 0.000 0.000 saline.py:150(_dump_str) 12/2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 saline.py:179(_dump_tuple) 24/2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00 saline.py:202 (_пуштање) 2 0.000 0.000 0.000 0.000 саламура.py:332( фрли) 10/2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00 саламура.py:360( dumpable) 14/8 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 саламура.py:369 () 2 0.000 0.000 0.000 0.000 канал.py:56( испрати) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 колекција.py:186( филтер) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 колекција.py:274(__________) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 колекција.py:364 (затворено) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 колекции.py:37(__init__) 25 0.000 0.000 0.000 0.000 колекции.py:53(__setitem__) 4 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 компат.py:17(BYTES_LITERAL) 2 0.000 0.000 0.000 0.000 координати. : 20 (задолжително) 2 0.000 0.000 0.000 0.000 гео.py:20 (облик) 5 0.000 0.000 0.000 0.000 геос.пиј:484 (терк-проверка) 8 0.000 0.000 0.000 0.000 в.д.py:43(__getitem__) 2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 поени .py: 124 (_set_coords) 2 0.000 0.000 0.000 0.000 поени.py:188(geos_point_fy_py) 2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 point.py:37(__init__) 2 0.000 0.000 0.001 0.000 протокол.py:220(_send) 2 0.000 0.000 0.001 0.000 протокол.py:227(_испрати_барај) 2 0.000 0.000 0.000 0.000 протокол.py:241(_бокс) 2 0.000 0.000 0.001 0.000 протокол.py:438(_async_quest) 2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 поток.py:173( запиши) 11 0.000 0 .000 0.000 0.000 топологија.py:14(_validate) 3 0.000 0.000 0.000 0.000 топологија.py:33(__ повик__) 3 48.626 16.209 48.626 16.209 топологија.py:40(__call__) 2 0.001 0.000 0.001 0.000 топологија.py:57(__call__ ) 5 0.000 0.000 0.000 0.000 utf_8.py:15(decode) 5 0.000 0.000 0.000 0.000 {__import__} 5 0.000 0.000 0.000 0.000 {_codecs.utf_8_decode} 3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 {_ctypes.byref} 6/2 0.000 0.000 0.000 0.000 { сите} 6 0.000 0.000 0.000 0.000 {getattr} 5 0.000 0.000 0.000 0.000 {глобални} 10 0.000 0.000 0.000 0.000 {hasattr} 5 0.000 0.000 0.000 0.000 {инистаница} 31 0.000 0.000 0.000 0.000 {len} 5 0.000 0.000 0.000 0.000 {локални} 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {math.sqrt} 2 0.000 0.000 0.000 0.000 {метод "стекнување" на предмети "thread.lock"} 24 0.000 0.000 0.000 0.000 {метод "додавање" на "список" објекти "1 0.000 0.000 0.000 0.000 { метод "оневозможи" на "_lsprof.Profiler" објекти} 28 0.000 0.000 0.000 0.000 {метод "добие" на "дикти" предмети} 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {метод "предмети" на "дикти" предмети} 2 0.000 0.000 0.000 0.000 {методот „спојување“ на објектите „стр“ 2 0.000 0.000 0.000 0.000 {методот „пониско“ на објектите „стр“ 5 5 000 000 0 000 0 000 0 000 {метод „пакет“ на „Структурни“ објекти 2 2 000 000 000 000 0.000 {метод „ослободување“ на предмети „thread.lock“} 2 0.000 0.000 0.000 0.000 {метод „испрати“ на „_socket.socket“ објекти} 2 0.000 0.000 0.000 0.000 {next}

Јас сè уште се обидувам да дознаам што точно значи, но мислам дека ми кажува декапресекфункцијата трае ~ 16 секунди секој пат кога ќе се повика. Значи, според предлогот на @gene, работам на користење на просторен индекс. Јас само треба да дознаам како да го направам libspatialindex, за да можам да користам Rtrees.


Треба да користите просторен индекс. Без просторен индекс, мора да повторувате низ сите геометрии. Со ограничен просторен индекс, повторувате само низ геометрите кои имаат шанса да ги пресечат другите геометрии.

Популарни ограничувачки просторни индекси во Пајтон:

  • Индекс на R-дрво (Python модули Rtree или pyrtree)
  • Индекс на квадратри (модул на квадратни)

Примери:

  • примери од дрво
  • индекс на полигон од дрво питон
  • Најдобар начин да ги пронајдете полигоните прекрстени со линија
  • Поефикасно просторно придружување во Python без QGIS, ArcGIS, PostGIS, итн. Со Fiona.
  • libspatialindex (и Rtree) Брзо и забавно просторно индексирање за поврзување на боксот со Фиона
  • Користење на просторно индексирање на Rtree со OGR, снажен и Фиона со Фиона
  • Обидувајќи имплементација на Python R-дрво
  • Пребарувајте во близина користејќи Rtree

Во вашата скрипта:

  1. Зошто
    • од колекцијата за увоз на фионаако тиувоз фионаи користете самофиона?
    • внесете numpy како npако не користите Numpy номатематика?
    • увезуваат снаженако наведетеод убав.геометрија увоз *?
  2. Акосае список, потоа користетеsa = [форма (i ['геометрија']) за i во за i во студија_океа]. Ако не, потребен ви е услов; во спротивносаќе биде последната карактеристика настудија_океа.
  3. Зоштопол = пасиште.следно ()ако го прочитате обликот соМултиПолигон ([облик (пол ['геометрија']) за пол во пасиште])?

Неколку предлози:

Вие ги користите променливите тревни површини и стапици еднаш, така што не ви требаат

gl = мултиполигон ([облик (пол ['геометрија'])) за пол во фиона. отворен ('тип_зем_на_интерес.шп')]]

и

за точка во фиона.отворена ("некои_поени.шп"):

Кога станува збор за оптимизирање на кодот, не погодувајте - профил https://stackoverflow.com/questions/582336/how-can-you-profile-a-python-script.

Само гледајќи го вашиот код, слични изјави:

avail_area = pt_buffer.интерсекција (са) .ареа

се чини дека ќе се повика дури и повеќе од изјавата што ја идентификувавте, бидејќи е вметната во уште една јамка.

Исто така, може да ја разгледате подготвената геометрија со снажен - http://toblerity.org/shapely/manual.html#prepared-geometry-operations Поддржува ограничени геометриски операции, па затоа не може да претставува пад на замена за она што сте бара да се направи.


Како да се измерат перформансите за развој на софтвер? [затворено]

Дали сакате да го подобрите ова прашање? Ажурирајте го прашањето за да може да се одговори со факти и цитати со уредување на овој пост.

Јас барам неколку начини да ги измерам перформансите на тимот за развој на софтвер. Дали е добра идеја да се користи алатката за градење? Ние го користиме Хадсон како алатка за автоматско градење. Се прашувам дали можам да ги земам информациите од извештаите на Хадсон и од нив да добијам напредок на секој од програмерите.


ИНТЕГРАЦИЈА НА СИСТЕМОТ 4.0

Технологијата се развива побрзо отколку што може да напредува индустрискиот пазар. Индустрија 4.0, дигитални фабрики, паметни компоненти, вклучени сајбер-физички системи, собирање големи податоци низ повеќе географски локации, далечинско следење и одржување - сите служат за подобрување на брзината на процесот, постигнување поголема ефикасност и конечно испорака на подобри производи и услуги на клиентите.

Сепак, прилагодувањето на постојната централа за вклучување на овие технологии не е безболно: промената честопати може да биде многу сложена и скапа, полна со скриени трошоци што се јавуваат при извршувањето на проектот. За да се минимизираат трошоците и времето на застој, на постројките им е потребен чекор по чекор процес, интегрирајќи нови системи и компоненти со постојните & # 8211, кои честопати сеуште работат добро и покрај нивната старост.

Контроли на процеси и производство

Теренски сензор, детектори и активатор

ИНДУСТРИСКИ РЕШЕНИЈА НА НИДЕК 4.0

Силните страни на Nidec Industrial Solutions во интеграцијата на системот

Контрола во реално време и непречена интеграција со постојните системи - АРТИКА, нашата отворена, стандардна платформа базирана на хардвер и софтвер надвор од полицата, е подготвена да интегрира нови производи кога ќе излезат на пазарот, така што вашата фабрика е секогаш најсовремена, а трошоците за одржување се под контрола.

Целосен електричен партнер & # 8211 ние сме во состојба да развиваме и реализираме целосни електрични системи со клуч-клуч, од едноставен погонски мотор до контролни системи за сложени производни процеси за да им дадеме нова енергија на вашите старечки постројки. Покрај тоа, нашата експертиза за квалитет на електрична енергија ни овозможува да спроведеме високо сигурни решенија.

Оптимални енергетски средства - ние сме во состојба да вклучиме обновливи извори на енергија и решенија што ја минимизираат потрошувачката на енергија за да помогнат во намалувањето на сметките за електрична енергија во вашата централа.

Покрај тоа ние нудиме

Најдобри практики од светски ранг - нашите инженери од целиот свет го споделуваат своето знаење за да ги изберат најдобрите решенија во однос на квалитетот и трошоците, развивајќи глобална библиотека на стандардни алгоритми, овозможувајќи им на клиентите пристап до најдобрите практики на светот за која било дадена апликација. Нашиот центар на извонредност за стандардизација на системот се наоѓа во Виченца, Италија.
Близина на клиенти & # 8211 нашите специјализирани тимови на системски интегратори се присутни на 3 континенти, во повеќе од 18 земји. Искусни инженери ќе ги проучат вашите предизвици и потоа ќе работат со вас за да дефинирате решенија што ги задоволуваат вашите специфични потреби и буџет.


Табела за заштеда на технолошки вештини (XLS / CSV)

  • Аналитички или научен софтвер & # 8212 Geocomp Systems GeoNav HYPACK MAX MicroSurvey FieldGenius Sokkia Spectrum Survey Suite (видете ги сите 11 примери)
  • Апликативен сервер софтвер & # 8212 CloudWorks
  • Дизајн на компјутерски CAD софтвер & # 8212 Autodesk AutoCAD Autodesk AutoCAD Civil 3D Микростаница Бентли Дизајн и изготвување софтвер CADD со помош на компјутер (видете ги сите 9 примери)
  • Кориснички интерфејс за база на податоци и софтвер за пребарување & # 8212 Софтвер за најавување на податоци
  • Софтвер за конверзија на податоци & # 8212 циклон
  • Софтвер за управување со документи & # 8212 Софтвер за пренос на податоци
  • Графички или софтвер за сликање слики & # 8212 мост Бентли ГеоПак
  • Софтвер за пребарување информации или пребарување & # 8212 Софтвер за база на податоци за топографски податоци
  • Софтвер за прелистувачи на Интернет
  • Софтвер за креирање мапи & # 8212 софтвер ESRI ArcGIS ESRI ArcView географски информациски систем ГИС софтвер Сокија Имап (видете ги сите 11 примери)
  • Софтвер за услуги базирани на мобилна локација & # 8212 ГПС софтвер за глобален систем за позиционирање
  • Софтвер за канцелариски пакет & # 8212 Географски софтвер Microsoft Office
  • Софтвер за управување со проекти & # 8212 Здруженија на круни и засилувачи Проект Тракер Про Софтвер за анализа на проектот и трошоци Софтвер за интеграција на податоците на проектот
  • Софтвер за навигација на патишта & # 8212 Истражувач на податоци на крајбрежјето на NOAA
  • Софтвер за табеларни пресметки & # 8212 Microsoft Excel
  • Софтвер за сметководство на време & # 8212 Sharetech Tabs Plus
  • Софтвер за обработка на текст & # 8212 Microsoft Word

Hotешка технологија и # 8212 барање за технологија, често вклучено во огласите за работни места


Области на знаење за управување со проекти PMBOK

Секоја од петте горенаведени групи на процеси е достапна за употреба со девет различни области на знаење. Овие области на знаење ги опфаќаат оние предмети со кои раководителите на проектот мора да бидат запознаени за успешно завршување на даден проект. Краток опис на секоја од овие девет области на знаење е даден овде.

  1. Управување со проектна интеграција ја опишува способноста на проектниот менаџер да „идентификува, дефинира, комбинира, обедини и координира“ различните активности на проектот во кохерентна целина (ПМБОК 2008). Разбирливо е за високите менаџери на проекти дека не постои единствен начин за успешно завршување на оваа задача. Во реалноста, секој менаџер мора да ги примени своите специфични вештини, техники и знаење на работната задача. Оваа област на знаење ги вклучува сите пет процесни групи на ПМБОК.
  2. Управување со обемот на проектот повлекува разбирање за не само каква работа е потребна за да се заврши проектот, туку и за тоа што надворешната работа треба да биде исклучена од проектот. Дефинирање на обемот на проектот обично се прави преку креирање на документ за план за обем кој се дистрибуира помеѓу членовите на тимот. Оваа област на знаење вклучува планирање, како и групи за следење и контрола на процесите.
  3. Управување со времето на проектот го зема предвид фактот дека сите проекти се предмет на одредени временски ограничувања. Овие временски ограничувања мора да бидат анализирани и целокупниот распоред на проекти мора да се развие врз основа на влезовите од сите заинтересирани страни во проектот (видете Дел 10.2.1 „Распоред“ за повеќе информации за распоредот). Оваа област на знаење вклучува планирање, како и групи за следење и контрола на процесите.
  4. Управување со трошоците на проектот е фокусирана не само со одредување разумен буџет за секоја проектна задача, туку и со останување во рамките на дефинираниот буџет. Управување со трошоците на проектот е често или многу едноставно или многу сложено. Особено треба да се внимава да се работи со спонзорот / клиентот бидејќи тие ќе ги финансираат овие напори. Затоа, какви било промени или зголемувања на трошоците на проектот мора да бидат проверени преку спонзорот / клиентот пред да се започнат тие промени. Оваа област на знаење вклучува планирање, како и групи за следење и контрола на процесите.
  5. Управување со квалитетот на проектот ги идентификува стандардите за квалитет на проектот и утврдува како најдобро да се задоволат тие стандарди. Вклучува одговорности како што се планирање на квалитетот, осигурување на квалитетот и контрола на квалитетот. За да се обезбеди соодветно управување со квалитетот, раководителот на проектот мора да ги процени очекувањата на другите засегнати страни и постојано да го следи исходот на различните проектни задачи. Оваа област на знаење вклучува планирање, извршување и следење и контролирање на групните процеси.
  6. Проект за управување со човечки ресурси вклучува стекнување, развој, организација и надзор над сите членови на тимот. Менаџерите треба да се обидат да ги вклучат членовите на тимот во што е можно повеќе аспекти на задачата, за да се чувствуваат лојални на работата и да инвестираат во создавање на што подобар резултат. Оваа област на знаење вклучува планирање, извршување и следење и контролирање на групните процеси.
  7. Управување со проектна комуникација ги опишува оние процеси потребни за одржување на отворени линии на комуникација со засегнатите страни на проектот. Вклучено во оваа област на знаење е утврдувањето кој треба со кого да комуницира, како ќе се одржува комуникацијата (е-пошта, извештаи за писма, телефон, итн.), Колку често ќе се остваруваат контакти, кои бариери ќе ја ограничат комуникацијата и како минатите комуникации ќе бидат следени и архивирани. Оваа област на знаење вклучува планирање, извршување и следење и контролирање на групните процеси.
  8. Управување со проектниот ризик го идентификува и ублажува ризикот за проектот. Се занимава со анализа на сериозноста на ризикот, планирање на одговори и следење на идентификуваните ризици. Анализата на ризикот стана комплексен потфат бидејќи искусните раководители на проектот разбираат дека „една унца превенција вреди половина килограм лек“. Управување со ризик вклучува работа со сите членови на тимот за да се оцени секоја индивидуална задача и да се минимизира потенцијалот за тој ризик да се манифестира во проектот или да се испорача. Оваа област на знаење вклучува планирање, како и групи за процеси на следење и контрола.
  9. Управување со набавки на проекти, областа на конечно знаење, го оцртува процесот со кој се стекнуваат производи, услуги и / или резултати од надвор од тимот на проектот. Ова вклучува избор на деловни партнери, управување со договори и затворање на договори. Овие договори се правни документи поддржани од силата на законот. Затоа, финото печатење мора да се прочита и разбере за да се осигури дека нема да настане забуна помеѓу двете страни што влегуваат во договорот. Оваа област на знаење вклучува планирање, извршување, следење и контрола и затворање на групните процеси.

2 одговори 2

Постојат три главни техники за прилагодување на хиперпараметрите на кој било ML модел, вклучен XGBoost:

1) Пребарување на мрежата: дозволувате вашиот модел да работи со различни групи хиперпараметар и го избирате најдобриот меѓу нив. Пакетите како SKlearn имаат веќе имплементирани рутини. Но, исто така, во овој случај треба претходно да ги изберете јазлите на вашето пребарување на мрежата, т.е. кои вредности треба да се испробаат по рутина

2) Случајно пребарување: слично на Grid Search, но вие во основа ги избирате само границите на параметрите, а рутината случајно пробува различни групи хиперпараметри.

повеќе информации за методот 1 и 2 се тука.

3) Багески алгоритми за оптимизација, ова е начинот на кој претпочитам. Во основа, овој алгоритм го погодува следниот хиперпараметар за да се обиде врз основа на резултатите од испитувањата што веќе ги извршил. Лесен за употреба и моќен е SMAC.


Компании што користат ГИС: Очигледното

Технолошките компании како што се Apple, Microsoft и Alphabet (матична компанија на Google) се сите компании кои користат ГИС. И, секој корисник на паметен телефон кој проверува радар за временска прогноза или користи „Гугл мапс“, самиот е корисник на ГИС. Всушност, мобилната технологија и „револуцијата на апликациите“, како што ја нарекува Данџермонд, се главниот двигател на растечкиот број на организации кои користат ГИС.

Гигантот на интернет за малопродажба Амазон е уште една истакната компанија центрирана кон ГИС, користејќи ја технологијата за смислување понуди и маркетинг кампањи кои ги задоволуваат уникатните потреби на групите за клиенти ширум светот. И, се разбира, лесно е да се замисли како телекомуникациските компании како AT & # 038T и Verizon можат да користат ГИС за подобро да им служат на своите бази на клиенти - како на пример со идентификување на локации каде што може да бидат потребни нови кули за ќелии или подобра комуникациска инфраструктура - како и да се прошират во нови географии што може да бидат недоволно застапени кога станува збор за Интернет и мобилна поврзаност.

Осигурителните компании како UnitedHealth Group, Anthem, Express Scripts Holding и State Farm Insurance Cos. - сите тие се во првите 40 на Fortune 500 - користат ГИС за да предвидат ризик и да помогнат во одредувањето на премиите. На пример, клиент кој живее во област што е подложна на земјотреси или можеби има поголема склоност кон криминал, би слетал во група со поголем ризик и соодветно плаќал премии. И обратно, клиентот што живее во област со низок степен на криминал со минимален ризик од природни катастрофи може да има корист од пониски стапки.


Енвиромика при размножување: апликации и перспективи за избор со помош на животна средина

Ние предлагаме примена на енвиромика во практиката за размножување, со која сличноста меѓу страниците проценета на „омички“ размери на атрибути на животната средина го поттикнува предвидувањето на незабележаните перформанси на генотипот.

Апстракт

Студиите за генотип по интеракција во животната средина (ГЕИ) за размножување на растенијата се фокусираат главно на проценка на генетските параметри во ограничен број експериментални испитувања. Сепак, неодамнешните техники на географски информациски систем (ГИС) отворија нови граници за подобро разбирање и справување со ГЕИ. Овие достигнувања овозможуваат зголемување на точноста на изборот на сите интересни страници, вклучувајќи ги и оние каде експерименталните испитувања сè уште не се распоредени. Тука, ние го воведуваме терминот енвиромика, во рамка на одгледување потпомогнато од енвиротипи. Сумирајќи, исто како и генотиповите на ДНК-маркерите, секое одредено место се карактеризира со збир на „животински типови“ на повеќе „еколошки“ маркери што одговараат на променливите на животната средина кои можат да комуницираат со генетската позадина, со што се обезбедува информативно рангирање за размножување за оптимизирани одлуки различни средини. Врз основа на симулирани податоци, ние илустрираме индекс-базирана метода на животна средина („ГИС – ГЕИ“), што поради својата поголема грануларна резолуција од стандардните методи, овозможува: (1) точни совпаѓања на местата со нивните најсоодветни генотипови (2 ) подобро дефинирање на областите за размножување кои имаат висока генетска корелација за да се обезбедат добивки при избор во средини и (3) ефикасно одредување на најдобрите места за спроведување на експерименти за понатамошни анализи. Еколошките сценарија исто така можат да бидат оптимизирани за подобрување на продуктивноста и управување со генетските ресурси, особено во сегашните изгледи за динамички климатски промени. Енвиротизацијата обезбедува нова класа на маркери за генетски студии, кои се прилично ефтини, сè повеќе достапни и преносливи низ видовите. Замислуваме ветувачка иднина за интеграција на еколошките пристапи во размножувањето на растенијата, заедно со генотипизирање / фенотипизација од следната генерација и моќно статистичко моделирање на генетската разновидност.


Вашиот бескомпромисен партнер за инженерски решенија што траат.

Секој проект бара наша заложба за дизајнирање на оптимално решение, максимизирање на перформансите, одржување на буџетските трошоци и надминување на очекувањата. ESC е консултантска фирма за електротехника што обезбедува целосен спектар на услуги, вклучувајќи експертиза за дизајн, планирање, системи за контрола и автоматизација, структурно инженерство и систем за географски информации (ГИС).

ЕСС одржува филозофија од нашето основање во 1978 година дека луѓето имаат важност исто колку и резултатите. Нашата компанија во сопственост на вработените е составена од инженери, специјалисти, програмери, дизајнери, CAD техничари, теренски техничари и помошен персонал кој се грижи за секој клиент и секој проект. Врските се во срцето на сè што правиме и заедничката работа прави разлика. Луѓето облечени во луѓе доведуваат до подобри резултати.

Увидот, креативното решавање на проблеми и непоколебливата посветеност на вашиот успех се темелите на ESC. На секоја работа и приоѓаме како наша единствена работа. Од лансирање до завршување, нашиот практичен пристап, фокусираното лидерство и немилосрдното внимание на прецизноста овозможуваат нееднакво искуство на клиентот, обезбедувајќи да останете наш клиент доживотно.