Dieser Beitrag wurde gemeinsam mit Richard Alexander und Mark Hallows von Arup verfasst.
Arup ist ein globales Kollektiv von Designern, Beratern und Experten, das sich der nachhaltigen Entwicklung widmet. Daten untermauern die Beratung von Arup für Kunden mit erstklassiger Sammlung und Analyse, die Erkenntnisse liefern, um Wirkung zu erzielen.
Die hier vorgestellte Lösung besteht darin, Entscheidungsprozesse für eine resiliente Stadtgestaltung zu steuern. Durch fundierte Gestaltungsentscheidungen für nachhaltigere Entscheidungen wird der Gesamteffekt städtischer Wärmeinseln (UHI) verringert und die Lebensqualitätskennzahlen für Luftqualität, Wasserqualität, städtische Akustik, Artenvielfalt und thermischer Komfort verbessert. Durch die Identifizierung von Schlüsselbereichen innerhalb einer städtischen Umgebung für Interventionen kann Arup die beste Beratung in der Branche bieten und eine bessere Lebensqualität für Bürger auf der ganzen Welt schaffen.
Städtische Wärmeinseln beschreiben die Auswirkung städtischer Gebiete auf die Temperatur im Vergleich zu umliegenden ländlichen Umgebungen. Das Verständnis, wie sich UHI auf unsere Städte auswirkt, führt zu verbesserten Designs, die die Auswirkungen der städtischen Hitze auf die Bewohner reduzieren. Der UHI-Effekt wirkt sich auf die menschliche Gesundheit, die Treibhausgasemissionen und die Wasserqualität aus und führt zu einem erhöhten Energieverbrauch. Für Stadtbehörden, Eigentümer von Vermögenswerten und Entwickler ist das Verständnis der Auswirkungen auf die Bevölkerung der Schlüssel zur Verbesserung der Lebensqualität und der natürlichen Ökosysteme. Die genaue Modellierung von UHI ist eine komplexe Herausforderung, die Arup jetzt mit Erdbeobachtungsdaten löst Amazon Sage Maker.
Dieser Beitrag zeigt, wie Arup mit AWS zusammengearbeitet hat, um Erdbeobachtungsanalysen durchzuführen Geodatenfunktionen von Amazon SageMaker um UHI-Erkenntnisse aus Satellitenbildern zu gewinnen. Die Geodatenfunktionen von SageMaker erleichtern Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen (ML) das Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen mithilfe von Geodaten. Mit den Geodatenfunktionen von SageMaker können Sie große Geodatensätze effizient umwandeln und anreichern, die Produktentwicklung und die Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung mit vorab trainierten ML-Modellen beschleunigen und Modellvorhersagen und Geodaten auf einer interaktiven Karte mithilfe beschleunigter 3D-Grafiken und integrierter Visualisierung erkunden Werkzeuge.
Lösungsübersicht
Die erste Lösung konzentriert sich auf London, wo während einer Hitzewelle im Sommer 2022 die britische Gesundheitssicherheitsbehörde stationiert war geschätzte 2,803 zusätzliche Todesfälle wurden durch Hitze verursacht. Durch die Identifizierung von Bereichen innerhalb einer städtischen Umgebung, in denen Menschen möglicherweise anfälliger für den UHI-Effekt sind, können öffentliche Dienste die Hilfe dorthin lenken, wo sie die größte Wirkung hat. Dies kann sogar vor Hochtemperaturereignissen vorhergesagt werden, wodurch die Auswirkungen extremer Wetterbedingungen verringert und ein positives Ergebnis für die Stadtbewohner erzielt werden.
Zur Durchführung der Analyse auf Stadtebene wurden Erdbeobachtungsdaten (EO) verwendet. Die Gesamtgröße stellt jedoch herkömmliche Methoden zum Speichern, Organisieren und Abfragen von Daten für große geografische Gebiete vor Herausforderungen. Arup begegnete dieser Herausforderung durch eine Partnerschaft mit AWS und nutzte die Geodatenfunktionen von SageMaker, um Analysen auf städtischer Ebene und darüber hinaus zu ermöglichen. Da sich das geografische Gebiet auf größere Ballungsräume wie Los Angeles oder Tokio ausdehnt, sind mehr Speicher und Rechenleistung für die Analyse erforderlich. Die Elastizität der AWS-Infrastruktur ist ideal für UHI-Analysen städtischer Umgebungen jeder Größe.
Die Lösung: UHeat
Arup nutzte SageMaker für die Entwicklung UHeat, eine digitale Lösung, die riesige Stadtgebiete analysiert, um bestimmte Gebäude, Strukturen und Materialien zu identifizieren, die einen Temperaturanstieg verursachen. UHeat verwendet zur Durchführung der Analyse eine Kombination aus Satellitenbildern und Open-Source-Klimadaten.
Ein kleines Team bei Arup führte die erste Analyse durch, bei der weitere Datenwissenschaftler in den SageMaker-Tools und -Workflows geschult werden mussten. Die Einbindung von Datenwissenschaftlern in ein neues Projekt dauerte mit internen Tools früher Wochen. Mit SageMaker dauert dies jetzt nur noch wenige Stunden.
Der erste Schritt jeder EO-Analyse ist die Sammlung und Aufbereitung der Daten. Mit SageMaker kann Arup auf Daten aus einem Katalog von Geodatenanbietern zugreifen, darunter Sentinel-2 Daten, die für die London-Analyse verwendet wurden. Der integrierte Zugriff auf Geodatensätze erspart Ihnen wochenlangen Aufwand, der sonst durch das Sammeln und Aufbereiten von Daten verschiedener Datenanbieter und -anbieter verloren gehen würde. EO-Bilder bestehen häufig aus kleinen Kacheln, die kombiniert werden müssen, um eine Fläche von der Größe Londons abzudecken. Dies wird als a bezeichnet Geomosaik, die mithilfe der verwalteten Geodatenoperationen in einem SageMaker automatisch erstellt werden kann Geomosaik-Erdbeobachtungsjob.
Nachdem die EO-Daten für das interessierende Gebiet zusammengestellt wurden, können die wichtigsten Einflussparameter für die Analyse extrahiert werden. Für UHI musste Arup in der Lage sein, Daten zu Parametern für Gebäudegeometrie, Baumaterialien, anthropogene Wärmequellen und die Abdeckung bestehender und geplanter Grünflächen abzuleiten. Mithilfe optischer Bilder wie Sentinel-2 können Landbedeckungsklassen einschließlich Gebäude, Straßen, Wasser, Vegetationsbedeckung, unbedeckter Boden und die Albedo (Maß des Reflexionsvermögens) jeder dieser Oberflächen berechnet werden.
Durch die Berechnung der Werte aus den verschiedenen Bändern in den Satellitenbildern können diese als Eingaben für das verwendet werden SUEWS Modell, das eine genaue Methode zur Berechnung des UHI-Effekts bietet. Die Ergebnisse von SUEWS werden dann visualisiert, in diesem Fall mit der bestehenden Geodatenplattform von Arup. Durch die Anpassung von Werten wie der Albedo eines bestimmten Standorts ist Arup in der Lage, die Wirkung von Minderungsstrategien zu testen. Die Albedo-Leistung kann in Simulationen durch die Modellierung verschiedener Baumaterialien, Verkleidungen oder Dächer weiter verfeinert werden. Arup fand heraus, dass in einem Stadtteil Londons eine Erhöhung der Albedo von 0.1 auf 0.9 die Umgebungstemperatur bei Spitzenbedingungen um 1.1 °C senken könnte. Über größere Interessengebiete hinweg kann diese Modellierung neben Klimaprojektionen auch zur Vorhersage des UHI-Effekts verwendet werden, um das Ausmaß des UHI-Effekts zu quantifizieren.
Mit historischen Daten aus Quellen wie Sentinel-2 können zeitliche Studien durchgeführt werden. Dies ermöglicht es Arup, den UHI-Effekt in interessanten Zeiten wie der Londoner Hitzewelle im Sommer 2022 zu visualisieren. Der Schnappschuss der städtischen Hitze Untersuchungen, die Arup abgeschlossen hat, zeigen, wie der UHI-Effekt die Temperaturen in Städten wie London, Madrid, Mumbai und Los Angeles in die Höhe treibt.
Sammeln von Daten für einen Interessenbereich
SageMaker eliminiert die Komplexität der manuellen Datenerfassung für Erdbeobachtungsaufgaben (EOJs), indem es einen Katalog von Geodatenanbietern bereitstellt. Zum jetzigen Zeitpunkt, USGS Landsat, Sentinel-1, Kopernikus DEM, NAIP: Nationales Bildprogramm für die Landwirtschaft und Sentinel-2 Die Daten sind direkt im Katalog verfügbar. Sie können auch Ihre eigenen mitbringen schonen Labordaten, wenn Bilder mit höherer Auflösung und Frequenz erforderlich sind. Der integrierte Zugriff auf Geodatensätze erspart Ihnen wochenlangen Aufwand, der sonst durch das Sammeln von Daten von verschiedenen Datenanbietern und -anbietern verloren ginge. Es müssen Koordinaten für den interessierenden Polygonbereich sowie der Zeitraum für die Erfassung der EO-Bilder angegeben werden.
Arups nächster Schritt bestand darin, diese Bilder zu einem größeren Einzelraster zu kombinieren, das den gesamten interessierenden Bereich abdeckte. Dies ist bekannt als mosaikieren und wird durch Passen unterstützt GeoMosaicConfig zum SageMaker StartEarthObservationJob API.
Wir haben einige Codebeispiele bereitgestellt, die repräsentativ für die Schritte sind, die Arup unternommen hat:
Dies kann eine Weile dauern. Sie können den Status Ihrer Jobs wie folgt überprüfen:
Resampling
Als nächstes wird das Raster erneut abgetastet, um die Pixelgröße über die gesammelten Bilder hinweg zu normalisieren. Sie können verwenden ResamplingConfig Um dies zu erreichen, geben Sie den Wert der Länge einer Seite des Pixels an:
Bestimmung der Deckung
Die Bestimmung der Landbedeckung, beispielsweise der Vegetation, ist durch die Anwendung eines normalisierten Differenzvegetationsindex (NDVI) möglich. In der Praxis kann dies aus der Intensität des reflektierten roten und nahinfraroten Lichts berechnet werden. Um eine solche Berechnung auf EO-Daten in SageMaker anzuwenden, muss die BandMathConfig geliefert werden kann StartEarthObservationJob API:
Wir können das Ergebnis der Band-Mathe-Job-Ausgabe im SageMaker-Visualisierungstool für Geodatenfunktionen visualisieren. Die Geodatenfunktionen von SageMaker können Ihnen dabei helfen, Modellvorhersagen auf einer Basiskarte zu überlagern und eine geschichtete Visualisierung bereitzustellen, um die Zusammenarbeit zu erleichtern. Der GPU-gestützte interaktive Visualizer und die Python-Notebooks bieten eine nahtlose Möglichkeit, Millionen von Datenpunkten in einem einzigen Fenster zu erkunden und gemeinsam an den Erkenntnissen und Ergebnissen zu arbeiten.
Vorbereitung zur Visualisierung
Als letzten Schritt bereitet Arup die verschiedenen Bänder und berechneten Bänder für die Visualisierung vor, indem er sie zu einem einzigen kombiniert GeoTIFF. Für das Band-Stacking können SageMaker EOJs übergeben werden StackConfig Objekt, bei dem die Ausgabeauflösung basierend auf den Auflösungen der Eingabebilder festgelegt werden kann:
Schließlich kann das ausgegebene GeoTIFF zur späteren Verwendung in gespeichert werden Amazon Simple Storage-Service (Amazon S3) oder mithilfe der Geodatenfunktionen von SageMaker visualisiert werden. Durch die Speicherung der Ausgabe in Amazon S3 kann Arup die Analyse in neuen Projekten verwenden und die Daten in neue Inferenzjobs integrieren. Im Fall von Arup nutzten sie das verarbeitete GeoTIFF in ihren vorhandenen Visualisierungstools für geografische Informationssysteme, um Visualisierungen im Einklang mit ihren Produktdesignthemen zu erstellen.
Zusammenfassung
Durch die Nutzung der nativen Funktionalität von SageMaker konnte Arup in wenigen Stunden eine Analyse des UHI-Effekts auf Stadtebene durchführen, die zuvor Wochen dauerte. Dies hilft Arup seinen eigenen Kunden dabei, ihre Nachhaltigkeitsziele schneller zu erreichen, und schränkt die Schwerpunktbereiche ein, in denen UHI-Effektminderungsstrategien angewendet werden sollten, wodurch wertvolle Ressourcen gespart und Minderungstaktiken optimiert werden. Die Analyse kann im Rahmen größerer Risikoanalyseprojekte auch in zukünftige Erdbeobachtungstools integriert werden und hilft den Kunden von Arup, die Auswirkungen von UHI in verschiedenen Szenarien vorherzusagen.
Unternehmen wie Arup erschließen mit Erdbeobachtungsdaten Nachhaltigkeit durch die Cloud. Erschließen Sie die Möglichkeiten von Erdbeobachtungsdaten in Ihren Nachhaltigkeitsprojekten, indem Sie noch heute die Geodatenfunktionen von SageMaker auf der SageMaker-Konsole erkunden. Weitere Informationen finden Sie unter Geodatenfunktionen von Amazon SageMaker, oder greifen Sie zu einem Leitlösung.
Über die Autoren
Richard Alexander ist Associate Geospatial Data Scientist bei Arup mit Sitz in Bristol. Er verfügt über eine nachgewiesene Erfolgsbilanz beim Aufbau erfolgreicher Teams sowie bei der Leitung und Durchführung von Erdbeobachtungs- und Datenwissenschaftsprojekten in verschiedenen Umweltsektoren.
Mark Hallows ist Fernerkundungsspezialist bei Arup mit Sitz in London. Mark stellt einer breiten Palette von Kunden Fachwissen in den Bereichen Erdbeobachtung und Geodatenanalyse zur Verfügung und liefert Einblicke und Vordenker mithilfe traditioneller maschineller Lern- und Deep-Learning-Techniken.
Thomas Attree ist Senior Solutions Architect bei Amazon Web Services mit Sitz in London. Thomas unterstützt derzeit Kunden in der Energie- und Versorgungsbranche und setzt seine Leidenschaft für Nachhaltigkeit ein, um Kunden bei der Entwicklung von Anwendungen für Energieeffizienz zu unterstützen und sie beim Einsatz von Cloud-Technologie zur Unterstützung von Nachhaltigkeitsprojekten zu beraten.
Tamara Herbert ist Senior Application Developer bei AWS Professional Services in Großbritannien. Sie ist auf die Entwicklung moderner und skalierbarer Anwendungen für eine Vielzahl von Kunden spezialisiert und konzentriert sich derzeit auf Kunden im öffentlichen Sektor. Sie beteiligt sich aktiv an der Entwicklung von Lösungen und leitet Gespräche, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Nachhaltigkeitsziele sowohl in als auch über die Cloud zu erreichen.
Anirudh Viswanathan – ist Senior Product Manager, Technical – External Services beim SageMaker Geospatial ML-Team. Er hat einen Master-Abschluss in Robotik von der Carnegie Mellon University und einen MBA von der Wharton School of Business und ist Erfinder von über 50 Patenten. Er genießt Langstreckenläufe, besucht Kunstgalerien und Broadway-Shows.
- SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
- PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
- PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
- PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
- PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
- BlockOffsets. Modernisierung des Eigentums an Umweltkompensationen. Hier zugreifen.
- Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/designing-resilient-cities-at-arup-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
- :hast
- :Ist
- :Wo
- $UP
- 1
- 100
- 12
- 15%
- 16
- 19
- 20
- 2022
- 3d
- 50
- 51
- 7
- 9
- a
- Fähig
- beschleunigen
- beschleunigt
- Zugang
- Konto
- genau
- Erreichen
- über
- aktiv
- Zusätzliche
- angesprochen
- beraten
- Agentur
- Landwirtschaft
- LUFT
- Udo
- Alle
- erlauben
- erlaubt
- neben
- ebenfalls
- Amazon
- Amazon Sage Maker
- Geodaten von Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- Raumbeduftung
- an
- Analysen
- Analyse
- Analysen
- und
- Angeles
- jedem
- Bienen
- Anwendung
- Anwendungen
- angewandt
- gilt
- Bewerben
- Anwendung
- SIND
- Bereich
- Bereiche
- um
- Kunst
- Kunstgalerien
- AS
- Vermögenswert
- Hilfe
- Partnerschaftsräte
- At
- Verwaltung
- Im Prinzip so, wie Sie es von Google Maps kennen.
- verfügbar
- direkt verfügbar
- AWS
- Professionelle AWS-Services
- Hintergrund
- BAND
- Base
- basierend
- BE
- BESTE
- Besser
- Beyond
- Blau
- beide
- bringen
- Bristol
- breit
- bauen
- Building
- eingebaut
- Geschäft
- by
- berechnet
- Berechnung
- Berechnung
- CAN
- Fähigkeiten
- Carnegie Mellon
- Häuser
- Katalog
- verursacht
- verursacht
- Hauptgeschäftsstelle
- challenges
- Herausforderungen
- aus der Ferne überprüfen
- Entscheidungen
- Orte
- Bürger
- Stadt
- Unterricht
- Kunden
- Klimaschutz
- Cloud
- CLOUD-TECHNOLOGIE
- Code
- zusammenarbeiten
- Zusammenarbeit
- Das Sammeln
- Sammlung
- Collective
- Kombination
- kombinieren
- kombiniert
- Vereinigung
- optimalen Komfort
- verglichen
- abschließen
- Abgeschlossene Verkäufe
- Komplex
- Komplexität
- Berechnen
- Bedingungen
- Leiten
- konsistent
- Konsul (Console)
- Baugewerbe
- Beratung
- Berater
- Gespräche
- könnte
- Abdeckung
- Berichterstattung
- Abdeckung
- erstellen
- erstellt
- Zur Zeit
- Kunden
- technische Daten
- Datenanalyse
- Datenplattform
- Datenpunkte
- Datenwissenschaftler
- Datensätze
- Decision Making
- Entscheidungen
- verringern
- gewidmet
- tief
- tiefe Lernen
- liefern
- liefert
- einsetzen
- beschreiben
- Design
- Designer
- Entwerfen
- Designs
- entwickeln
- Entwickler:in / Unternehmen
- Entwickler
- Entwicklung
- Unterschied
- anders
- digital
- Direkt
- Direkt
- Fahren
- zwei
- im
- jeder
- Erde
- einfacher
- Einfache
- Ecosystems
- bewirken
- Effizienz
- effizient
- Anstrengung
- eliminiert
- Emissionen
- ermächtigen
- ermöglichen
- ermöglicht
- Energie
- Ingenieure
- bereichern
- Ganz
- Arbeitsumfeld
- Umwelt-
- Umgebungen
- ESA
- Sogar
- Veranstaltungen
- Überschuss
- vorhandenen
- Expertise
- Experten
- ERKUNDEN
- Möglichkeiten sondieren
- extern
- Extrem
- beschleunigt
- wenige
- Finale
- Finden Sie
- Vorname
- Setzen Sie mit Achtsamkeit
- konzentriert
- Fokussierung
- Aussichten für
- Prognose
- gefunden
- Frequenz
- häufig
- für
- Funktionalität
- weiter
- Zukunft
- Galerien
- GAS
- geographisch
- geographisch
- Geodaten-ML
- bekommen
- Global
- Ziele
- Grafik
- größte
- Grün
- Boden
- Wächst
- die Vermittlung von Kompetenzen,
- Hände
- Haben
- he
- Gesundheit
- Hilfe
- hilft
- hier
- GUTE
- höher
- höchste
- seine
- historisch
- hält
- STUNDEN
- Ultraschall
- aber
- HTML
- HTTPS
- riesig
- human
- ideal
- identifizieren
- Identifizierung
- if
- Bilder
- Impact der HXNUMXO Observatorien
- Einfluss hat
- verbessert
- verbessert
- Verbesserung
- in
- Einschließlich
- integrieren
- hat
- zunehmend
- Index
- Energiegewinnung
- Beeinflussung
- Information
- Infrastruktur
- Anfangs-
- Varianten des Eingangssignals:
- Eingänge
- Einblick
- Einblicke
- integriert
- interaktive
- Interesse
- Intervention
- in
- beteiligt
- Inseln
- IT
- Job
- Jobs
- jpg
- Wesentliche
- Hauptbereiche
- bekannt
- Labs
- Land
- grosse
- großflächig
- größer
- später
- Schicht
- Leadership
- führenden
- umwandeln
- lernen
- Länge
- Lebensdauer
- !
- Gefällt mir
- Liste
- Standorte
- London
- die
- Los Angeles
- verloren
- Maschine
- Maschinelles Lernen
- gemacht
- um
- verwaltet
- Manager
- manuell
- Karte
- Kennzeichen
- Materialien
- Mathe
- Materie
- Kann..
- messen
- Triff
- Mellon
- Metrik
- Millionen
- Minuten
- Milderung
- ML
- Modell
- Modellieren
- für
- modern
- mehr
- mehrere
- Mumbai
- Name
- Namens
- NASA
- National
- nativen
- Natürliche
- In der Nähe von
- Need
- erforderlich
- Neu
- weiter
- jetzt an
- Objekt
- of
- on
- Einsteigen
- EINEM
- Open-Source-
- Einkauf & Prozesse
- Optimierung
- or
- Organisationen
- Organisieren
- Andernfalls
- UNSERE
- Ergebnis
- Möglichkeiten für das Ausgangssignal:
- übrig
- Gesamt-
- besitzen
- Besitzer
- Parameter
- Teil
- besondere
- Partnerschaft
- Partnerschaft
- Bestanden
- Bestehen
- Leidenschaft & KREATIVITÄT
- Patente
- Haupt
- Personen
- Ausführen
- Leistung
- Zeiträume
- Pixel
- Planet
- geplant
- Plattform
- Plato
- Datenintelligenz von Plato
- PlatoData
- Punkte
- Vieleck
- Bevölkerung
- Porträt
- Posen
- positiv
- Möglichkeiten
- möglich
- Post
- Werkzeuge
- Praxis
- Kostbar
- Prognosen
- Vorbereitung
- Bereitet sich vor
- Vorbereitung
- vorgeführt
- vorher
- Vor
- Verarbeitet
- anpassen
- produziert
- Produkt
- Produkt-Design
- Produktentwicklung
- Produkt-Manager
- Professionell
- Projekt
- Projektionen
- Projekte
- immobilien
- Resorts
- zuverlässig
- die
- vorausgesetzt
- Anbieter
- bietet
- Bereitstellung
- Öffentlichkeit
- Schieben
- Python
- Qualität
- Angebot
- Rekord
- Rot
- Veteran
- reduziert
- Reduzierung
- siehe
- raffiniert
- reflektiert
- entfernt
- Vertreter
- falls angefordert
- Forschungsprojekte
- Bewohner
- federnde
- Auflösung
- Downloads
- Folge
- Die Ergebnisse
- Enthüllt
- Daniel
- rigoros
- Rise
- Risiko
- Robotik
- Führen Sie
- Laufen
- Ländlich
- s
- sagemaker
- Satellit
- Einsparung
- skalierbaren
- Skalieren
- Szenarien
- Schule
- Wissenschaftler
- Wissenschaftler
- nahtlos
- Bibliotheken
- Sektoren
- Sicherheitdienst
- Senior
- Lösungen
- kompensieren
- mehrere
- sie
- sollte
- Konzerte
- Seite
- Einfacher
- Single
- Größe
- klein
- So
- Lösung
- Lösungen
- Auflösung
- einige
- Quellen
- Räume
- Spezialist
- spezialisiert
- spezifisch
- Stapel
- Stapeln
- begonnen
- Status
- Schritt
- Shritte
- Lagerung
- gelagert
- Speicherung
- Strategien
- Strukturen
- Es wurden Studien
- erfolgreich
- so
- Sommer
- geliefert
- Unterstützte
- Umgebung
- Nachhaltigkeit
- nachhaltiger
- Nachhaltige Entwicklung
- System
- Taktik
- Nehmen
- nimmt
- Tamara
- Ziele
- Team
- Teams
- Technische
- Techniken
- Technologie
- Test
- zur Verbesserung der Gesundheitsgerechtigkeit
- Das
- Die Gegend
- Großbritannien
- ihr
- Sie
- Themen
- dann
- Thermal-
- Diese
- vom Nutzer definierten
- fehlen uns die Worte.
- diejenigen
- dachte
- Gedankenführung
- Durch
- Zeit
- zu
- heute
- Tokio
- nahm
- Werkzeug
- Werkzeuge
- Gesamt
- gegenüber
- verfolgen sind
- Streckenrekord
- traditionell
- Training
- trainiert
- Transformieren
- Uk
- Verständnis
- Einheit
- Universität
- öffnen
- Entriegelung
- URBAN
- Anwendungsbereich
- -
- benutzt
- verwendet
- Verwendung von
- Dienstprogramme
- Verwendung
- Wert
- Werte
- Vielfalt
- verschiedene
- Anbieter
- Visualisierung
- visualisieren
- Verwundbar
- wurde
- Wasser
- Weg..
- Wege
- Wetter
- Netz
- Web-Services
- Wochen
- GUT
- waren
- wharton
- wann
- welche
- während
- breit
- werden wir
- Fenster
- mit
- .
- Workflows
- Weltklasse
- Schreiben
- Du
- Ihr
- Zephyrnet