این یک پست مهمان است که توسط شروان کومار و آویرات اس از Gramener نوشته شده است.
گرامنر، یک استرایو این شرکت با تمرکز بر کشاورزی، جنگلداری، مدیریت آب و انرژی های تجدیدپذیر به توسعه پایدار کمک می کند. Gramener با ارائه ابزارها و بینشهایی که برای تصمیمگیری آگاهانه در مورد اثرات زیستمحیطی و اجتماعی به مقامات نیاز دارند، نقشی حیاتی در ساختن آیندهای پایدارتر ایفا میکند.
جزایر گرمایی شهری (UHIs) مناطقی در داخل شهرها هستند که دمای بسیار بالاتری نسبت به مناطق روستایی اطراف خود دارند. UHI ها یک نگرانی رو به رشد هستند زیرا می توانند به مسائل مختلف زیست محیطی و بهداشتی منجر شوند. برای مقابله با این چالش، Gramener راه حلی را توسعه داده است که از داده های مکانی و تکنیک های مدل سازی پیشرفته برای درک و کاهش اثرات UHI زیر استفاده می کند:
- اختلاف دما - UHI ها می توانند باعث گرمتر شدن مناطق شهری نسبت به مناطق روستایی اطراف خود شوند.
- تأثیرات بهداشتی - دمای بالاتر در UHI ها باعث افزایش 10 تا 20 درصدی بیماری ها و تلفات ناشی از گرما می شود.
- مصرف انرژی - UHI ها تقاضای تهویه مطبوع را تقویت می کنند و در نتیجه مصرف انرژی را تا 20 درصد افزایش می دهند.
- کیفیت هوا - UHI کیفیت هوا را بدتر می کند و منجر به افزایش سطح مه دود و ذرات معلق می شود که می تواند مشکلات تنفسی را افزایش دهد.
- اثر اقتصادی - UHI ها می توانند میلیاردها دلار هزینه اضافی انرژی، آسیب زیرساخت ها و هزینه های مراقبت های بهداشتی را به دنبال داشته باشند.
راهحل GeoBox Gramener به کاربران این امکان را میدهد تا از طریق API قدرتمند خود، بدون دردسر از دادههای عمومی مکانی استفاده کرده و آنها را تجزیه و تحلیل کنند، و یکپارچهسازی یکپارچه در جریانهای کاری موجود را ممکن میسازد. این کاوش را ساده می کند و در زمان و منابع با ارزش صرفه جویی می کند و به جوامع اجازه می دهد تا به سرعت نقاط مهم UHI را شناسایی کنند. سپس GeoBox دادههای خام را به بینشهای عملی تبدیل میکند که در قالبهای کاربرپسند مانند رستر، GeoJSON و Excel ارائه میشوند و از درک واضح و اجرای فوری استراتژیهای کاهش UHI اطمینان میدهند. این امر جوامع را قادر می سازد تا تصمیمات آگاهانه گرفته و طرح های توسعه پایدار شهری را اجرا کنند و در نهایت از شهروندان از طریق بهبود کیفیت هوا، کاهش مصرف انرژی و محیطی خنک تر و سالم تر حمایت کنند.
این پست نشان می دهد که چگونه راه حل GeoBox Gramener از قابلیت های جغرافیایی Amazon SageMaker استفاده می کند برای انجام تجزیه و تحلیل رصد زمین و باز کردن بینش های UHI از تصاویر ماهواره ای. قابلیتهای جغرافیایی SageMaker ساخت، آموزش و استقرار مدلها با استفاده از دادههای مکانی را برای دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین (ML) ساده میکند. قابلیتهای جغرافیایی SageMaker به شما این امکان را میدهد که مجموعه دادههای جغرافیایی در مقیاس بزرگ را به طور مؤثر تغییر داده و غنی کنید، و با مدلهای ML از قبل آموزشدیده، توسعه محصول و زمان برای بینش را تسریع کنید.
بررسی اجمالی راه حل
هدف Geobox تجزیه و تحلیل و پیشبینی اثر UHI با استفاده از ویژگیهای فضایی است. این به درک اینکه چگونه زیرساختهای پیشنهادی و تغییرات کاربری زمین میتواند بر الگوهای UHI تأثیر بگذارد کمک میکند و عوامل کلیدی مؤثر بر UHI را شناسایی میکند. این مدل تحلیلی تخمینهای دقیقی از دمای سطح زمین (LST) در سطح دانهای ارائه میکند و به Gramener اجازه میدهد تا تغییرات در اثر UHI را بر اساس پارامترها (نام شاخصها و دادههای مورد استفاده) کمیت کند.
Geobox ادارات شهرستان را قادر می سازد تا موارد زیر را انجام دهند:
- سازگاری آب و هوا بهبود یافته است برنامه ریزی - تصمیمات آگاهانه تأثیر رویدادهای گرمای شدید را کاهش می دهد.
- حمایت از گسترش فضای سبز - فضاهای سبز بیشتر کیفیت هوا و کیفیت زندگی را افزایش می دهد.
- افزایش همکاری بین بخشی - تلاش های هماهنگ امنیت عمومی را بهبود می بخشد.
- آمادگی استراتژیک اضطراری – برنامه ریزی هدفمند، پتانسیل بروز حوادث اضطراری را کاهش می دهد.
- همکاری خدمات بهداشتی و درمانی - همکاری منجر به مداخلات بهداشتی موثرتر می شود.
گردش کار راه حل
در این بخش، نحوه کار اجزای مختلف با یکدیگر را مورد بحث قرار میدهیم، از اکتساب داده تا مدلسازی و پیشبینی فضایی، که به عنوان هسته راهحل UHI عمل میکند. این راه حل از یک گردش کار ساختاریافته پیروی می کند، با تمرکز اصلی بر رسیدگی به UHI ها در شهری از کانادا.
فاز 1: خط لوله داده
ماهواره لندست 8 هر 15 روز یکبار در ساعت 11:30 صبح تصاویر دقیقی از منطقه مورد نظر می گیرد و نمایی جامع از مناظر و محیط زیست شهر ارائه می دهد. یک سیستم شبکه ای با اندازه شبکه 48 متری با استفاده از کتابخانه Supermercado Python Mapbox در سطح زوم 19 ایجاد شده است که امکان تجزیه و تحلیل مکانی دقیق را فراهم می کند.
فاز 2: تحلیل اکتشافی
ژئوباکس با ادغام لایههای دادههای زیرساختی و جمعیتی، کاربران را قادر میسازد تا توزیع متغیر شهر را تجسم کنند و بینشهای مورفولوژیکی شهری را استخراج کنند، که امکان تجزیه و تحلیل جامع ساختار و توسعه شهر را فراهم میکند.
همچنین، تصاویر Landsat از فاز 1 برای به دست آوردن بینش هایی مانند شاخص گیاهی تفاوت نرمال شده (NDVI) و شاخص ایجاد تفاوت عادی (NDBI) استفاده می شود، با داده ها به دقت به شبکه 48 متری برای سازگاری و دقت مقیاس شده است.
از متغیرهای زیر استفاده می شود:
- دمای سطح زمین
- پوشش سایت ساختمان
- NDVI
- پوشش بلوک ساختمانی
- NDBI
- مساحت ساختمان
- بازتاب
- شمارش ساختمان
- شاخص اختلاف نرمال شده اصلاح شده آب (MNDWI)
- ارتفاع ساختمان
- تعداد طبقات و مساحت طبقه
- نسبت مساحت کف
فاز 3: مدل تجزیه و تحلیل
این مرحله شامل سه ماژول است که از مدلهای ML بر روی دادهها برای به دست آوردن بینشهایی در مورد LST و رابطه آن با سایر عوامل تأثیرگذار استفاده میکند:
- ماژول 1: آمار منطقه ای و تجمیع - آمار منطقه ای نقشی حیاتی در محاسبه آمار با استفاده از مقادیر شطرنجی ارزش ایفا می کند. این شامل استخراج داده های آماری برای هر منطقه بر اساس شطرنجی منطقه است. تجمیع در وضوح 100 متر انجام می شود و امکان تجزیه و تحلیل جامع داده ها را فراهم می کند.
- ماژول 2: مدل سازی فضایی – Gramener سه مدل رگرسیون (خطی، فضایی و اثرات ثابت مکانی) را ارزیابی کرد تا همبستگی بین دمای سطح زمین (LST) و سایر متغیرها را آشکار کند. در میان این مدلها، مدل اثر ثابت فضایی بالاترین میانگین R-squared مقدار را بهویژه برای بازه زمانی 2014 تا 2020 به دست آورد.
- ماژول 3: پیش بینی متغیرها - برای پیشبینی متغیرها در کوتاهمدت، Gramener از تکنیکهای هموارسازی نمایی استفاده کرد. این پیشبینیها به درک مقادیر LST آینده و روند آنها کمک کرد. علاوه بر این، آنها با استفاده از دادههای Representative Concentration Pathway (RCP8.5) برای پیشبینی مقادیر LST در دورههای طولانی، به تحلیل مقیاس بلندمدت پرداختند.
جمع آوری و پردازش داده ها
برای پیاده سازی ماژول ها، Gramener از نوت بوک مکانی SageMaker در داخل استفاده کرد Amazon SageMaker Studio. هسته نوت بوک جغرافیایی با کتابخانه های مکانی که معمولاً مورد استفاده قرار می گیرد، از پیش نصب شده است، که امکان تجسم و پردازش مستقیم داده های مکانی را در محیط نوت بوک پایتون فراهم می کند.
Gramener از مجموعه داده های مختلفی برای پیش بینی روند LST، از جمله ارزیابی ساختمان و داده های دما و همچنین تصاویر ماهواره ای استفاده کرد. کلید راه حل UHI استفاده از داده های ماهواره Landsat 8 بود. این ماهواره تصویربرداری از زمین، سرمایه گذاری مشترک USGS و ناسا، به عنوان یک جزء اساسی در این پروژه عمل کرد.
با SearchRasterDataCollection API، SageMaker یک عملکرد هدفمند را برای تسهیل بازیابی تصاویر ماهواره ای فراهم می کند. Gramener از این API برای بازیابی داده های ماهواره Landsat 8 برای راه حل UHI استفاده کرد.
La SearchRasterDataCollection
API از پارامترهای ورودی زیر استفاده می کند:
- آرن - نام منبع آمازون (ARN) مجموعه داده های شطرنجی مورد استفاده در پرس و جو
- منطقه مورد علاقه - یک چند ضلعی GeoJSON که ناحیه مورد نظر را نشان می دهد
- TimeRangeFilter - محدوده زمانی مورد علاقه، نشان داده شده به عنوان
{StartTime: <string>, EndTime: <string>}
- PropertyFilters - فیلترهای دارایی تکمیلی، مانند مشخصات حداکثر پوشش ابری قابل قبول، نیز می توانند گنجانده شوند
مثال زیر نشان می دهد که چگونه داده های Landsat 8 را می توان از طریق API پرس و جو کرد:
برای پردازش داده های ماهواره ای در مقیاس بزرگ، Gramener استفاده کرد پردازش آمازون SageMaker با ظرف جغرافیایی SageMaker Processing مقیاسبندی انعطافپذیر خوشههای محاسباتی را برای انجام وظایف با اندازههای مختلف، از پردازش یک بلوک شهری گرفته تا مدیریت بارهای کاری در مقیاس سیارهای، ممکن میسازد. به طور سنتی، ایجاد و مدیریت دستی یک خوشه محاسباتی برای چنین وظایفی هم پرهزینه و هم وقت گیر بود، به ویژه به دلیل پیچیدگی های موجود در استانداردسازی یک محیط مناسب برای مدیریت داده های جغرافیایی.
اکنون، با کانتینر جغرافیایی تخصصی در SageMaker، مدیریت و اجرای خوشهها برای پردازش مکانی سادهتر شده است. این فرآیند به حداقل تلاش برای کدنویسی نیاز دارد: شما به سادگی حجم کار را تعریف میکنید، مکان دادههای مکانی را در آن مشخص میکنید. سرویس ذخیره سازی ساده آمازون (Amazon S3)، و ظرف مکانی مناسب را انتخاب کنید. سپس SageMaker Processing به طور خودکار منابع خوشهای لازم را فراهم میکند و اجرای کارآمد وظایف مکانی را در مقیاسهایی که از سطح شهر تا سطح قاره را شامل میشود، تسهیل میکند.
SageMaker زیرساخت های اساسی مورد نیاز برای کار پردازش را به طور کامل مدیریت می کند. منابع خوشه ای را برای مدت زمان کار تخصیص می دهد و پس از اتمام کار آنها را حذف می کند. در نهایت، نتایج کار پردازش در سطل S3 تعیین شده ذخیره می شود.
یک کار پردازش SageMaker با استفاده از تصویر مکانی را می توان به صورت زیر در دفترچه یادداشت جغرافیایی پیکربندی کرد:
پارامتر instance_count تعیین میکند که کار پردازش از چند نمونه استفاده کند و instance_type مشخص میکند که چه نوع نمونهای باید استفاده شود.
مثال زیر نشان می دهد که چگونه یک اسکریپت پایتون در خوشه کار پردازشی اجرا می شود. هنگامی که دستور run فراخوانی می شود، خوشه راه اندازی می شود و به طور خودکار منابع خوشه لازم را فراهم می کند:
مدل سازی فضایی و پیش بینی های LST
در کار پردازش، طیفی از متغیرها، از جمله تابش طیفی بالای جو، دمای روشنایی و بازتاب از Landsat 8 محاسبه میشود. علاوه بر این، متغیرهای مورفولوژیکی مانند نسبت مساحت کف (FAR)، پوشش محل ساختمان، پوشش بلوک ساختمانی، و ارزش آنتروپی شانون محاسبه میشوند.
کد زیر نشان می دهد که چگونه می توان این محاسبات باند را انجام داد:
پس از محاسبه متغیرها، آمار منطقه ای برای تجمیع داده ها بر اساس شبکه انجام می شود. این شامل محاسبه آمار بر اساس مقادیر مورد علاقه در هر منطقه است. برای این محاسبات از اندازه شبکه تقریباً 100 متر استفاده شده است.
پس از تجمیع داده ها، مدل سازی فضایی انجام می شود. گرامنر از روشهای رگرسیون فضایی، مانند رگرسیون خطی و اثرات ثابت فضایی، برای توضیح وابستگی فضایی در مشاهدات استفاده کرد. این رویکرد مدلسازی رابطه بین متغیرها و LST را در سطح خرد تسهیل میکند.
کد زیر نشان می دهد که چگونه می توان چنین مدل سازی فضایی را اجرا کرد:
Gramener از هموارسازی نمایی برای پیش بینی مقادیر LST استفاده کرد. هموارسازی نمایی روشی موثر برای پیشبینی سریهای زمانی است که میانگینهای موزون را برای دادههای گذشته اعمال میکند و وزنها در طول زمان به صورت تصاعدی کاهش مییابند. این روش به ویژه در هموارسازی داده ها برای شناسایی روندها و الگوها موثر است. با استفاده از هموارسازی نمایی، تجسم و پیشبینی روندهای LST با دقت بیشتری امکانپذیر میشود و امکان پیشبینی دقیقتر مقادیر آینده بر اساس الگوهای تاریخی را فراهم میکند.
برای تجسم پیشبینیها، Gramener از نوتبوک جغرافیایی SageMaker با کتابخانههای مکانی منبع باز برای همپوشانی پیشبینیهای مدل بر روی نقشه پایه استفاده کرد و مجموعه دادههای جغرافیایی تجسم لایهای را مستقیماً در نوتبوک فراهم میکند.
نتیجه
این پست نشان داد که چگونه Gramener مشتریان را برای تصمیم گیری مبتنی بر داده برای محیط های شهری پایدار توانمند می کند. با SageMaker، Gramener به صرفه جویی در زمان قابل توجهی در تجزیه و تحلیل UHI دست یافت و زمان پردازش را از هفته ها به ساعت ها کاهش داد. این تولید سریع بینش به مشتریان Gramener این امکان را میدهد تا مناطقی را که به استراتژیهای کاهش UHI نیاز دارند، برنامهریزی پیشگیرانه توسعه شهری و پروژههای زیربنایی برای به حداقل رساندن UHI، و به دست آوردن یک درک جامع از عوامل محیطی برای ارزیابی جامع ریسک، مشخص کنند.
پتانسیل ادغام داده های رصد زمین را در پروژه های پایداری خود با SageMaker کشف کنید. برای اطلاعات بیشتر مراجعه کنید با قابلیتهای جغرافیایی Amazon SageMaker شروع کنید.
درباره نویسنده
آبیشک میتال یک معمار راه حل برای تیم بخش عمومی در سراسر جهان با خدمات وب آمازون (AWS) است، جایی که او در درجه اول با شرکای ISV در سراسر صنایع کار می کند و به آنها راهنمایی های معماری برای ساخت معماری مقیاس پذیر و پیاده سازی استراتژی هایی برای تشویق به پذیرش خدمات AWS ارائه می دهد. او مشتاق مدرن کردن پلتفرمهای سنتی و امنیت در فضای ابری است. در خارج از کار، او یک علاقه مند به سفر است.
یانوش ووشیتز یک معمار ارشد راه حل در AWS، متخصص در AI/ML است. او با بیش از 15 سال تجربه، از مشتریان در سطح جهانی در استفاده از هوش مصنوعی و ML برای راه حل های نوآورانه و ساخت پلتفرم های ML در AWS پشتیبانی می کند. تخصص او شامل یادگیری ماشین، مهندسی داده، و سیستمهای توزیعشده مقیاسپذیر میشود که با پیشینه قوی در مهندسی نرمافزار و تخصص صنعت در حوزههایی مانند رانندگی خودمختار تقویت شده است.
شروان کومار مدیر ارشد موفقیت مشتری در Gramener، با یک دهه تجربه در تجزیه و تحلیل تجاری، تبشیر داده و ایجاد روابط عمیق با مشتری است. او پایه محکمی در مدیریت مشتری، مدیریت حساب در حوزه تجزیه و تحلیل داده، هوش مصنوعی و ML دارد.
اویرات اس یک دانشمند داده های جغرافیایی در Gramener است که از AI/ML برای باز کردن بینش از داده های جغرافیایی استفاده می کند. تخصص او در مدیریت بلایا، کشاورزی و برنامه ریزی شهری است، جایی که تجزیه و تحلیل او فرآیندهای تصمیم گیری را نشان می دهد.
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
- PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
- PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/understanding-and-predicting-urban-heat-islands-at-gramener-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
- : دارد
- :است
- :جایی که
- $UP
- 1
- 100
- 11
- سال 15
- ٪۱۰۰
- 16
- 17
- 19
- 1900
- 20
- 2014
- 2020
- 30
- 31
- 7
- 8
- a
- درباره ما
- شتاب دادن
- قابل قبول
- تطبیق
- حساب
- مدیریت حساب
- دقت
- دقیق
- دست
- اکتساب
- در میان
- عملی
- اضافی
- علاوه بر این
- نشانی
- خطاب به
- اتخاذ
- پیشرفته
- تجمیع
- جمع کردن
- تجمع
- کشاورزی
- AI
- AI / ML
- اهداف
- AIR
- تخصیص می دهد
- اجازه دادن
- اجازه دادن
- اجازه می دهد تا
- همچنین
- am
- آمازون
- آمازون SageMaker
- آمازون SageMaker geospatial
- آمازون خدمات وب
- خدمات وب آمازون (AWS)
- در میان
- تقویت
- an
- تحلیل
- تحلیلی
- علم تجزیه و تحلیل
- تحلیل
- و
- و زیرساخت
- API
- اعمال میشود
- روش
- مناسب
- تقریبا
- معماری
- معماری
- هستند
- محدوده
- مناطق
- AS
- ارزیابی
- At
- افزوده شده
- مقامات
- بطور خودکار
- خود مختار
- AWS
- زمینه
- باند
- پایه
- مستقر
- بی بی سی
- BE
- زیرا
- شدن
- شود
- بوده
- میان
- میلیاردها
- مسدود کردن
- هر دو
- BT
- ساختن
- بنا
- کسب و کار
- by
- محاسبه
- محاسبه
- CAN
- Canada
- قابلیت های
- جلب
- علت
- به چالش
- تبادل
- مشخصات
- شهرستانها
- شهروندان
- شهر:
- واضح
- مشتری
- مشتریان
- اقلیم
- ابر
- خوشه
- رمز
- برنامه نویسی
- مجموعه
- فرمان
- عموما
- جوامع
- شرکت
- تکمیل شده
- اتمام
- پیچیدگی ها
- جزء
- اجزاء
- جامع
- شامل
- محاسبات
- محاسبه
- محاسبه شده
- محاسبه
- غلظت
- نگرانی
- رقیب
- پیکربندی
- مصرف
- ظرف
- قاره
- کمک
- کمک می کند
- همکاری
- هماهنگ
- هسته
- ارتباط
- گران
- هزینه
- پوشش
- پوشش
- ایجاد
- مشتریان
- خسارت
- داده ها
- تجزیه و تحلیل داده ها
- دانشمند داده
- داده محور
- مجموعه داده ها
- تاریخ
- روز
- دهه
- تصمیم گیری
- تصمیم گیری
- عمیق
- تعريف كردن
- تعریف می کند
- خواسته
- نشان
- نشان می دهد
- گروه ها
- وابستگی
- گسترش
- استخراج
- تعیین شده
- دقیق
- توسعه
- پروژه
- تفاوت
- مختلف
- مستقیم
- مستقیما
- مدیر
- فاجعه
- اختلاف
- بحث و تبادل نظر
- توزیع شده
- سیستم های توزیع شده
- توزیع
- do
- دلار
- حوزه
- راندن
- رانندگی
- دو
- مدت
- هر
- زمین
- اثر
- موثر
- اثرات
- موثر
- موثر
- تلاش
- زحمت
- تلاش
- مرتفع
- اورژانس
- به کار گرفته شده
- استخدام
- توانمندسازی
- توانمندسازی
- را قادر می سازد
- را قادر می سازد
- انرژی
- مصرف انرژی
- هزینه های انرژی
- مهندسی
- مورد تأیید
- بالا بردن
- غنی سازی
- حصول اطمینان از
- علاقهمند
- محیط
- محیطی
- محیط
- تاسیس
- تخمین می زند
- ارزیابی
- حوادث
- هر
- مثال
- اکسل
- موجود
- تجربه
- تخصص
- اکتشاف
- نمایی
- نمایی
- تمدید شده
- مفرط
- تسهیل کردن
- تسهیل می کند
- تسهیل کننده
- عوامل
- بسیار
- امکانات
- فیلترها برای تصفیه آب
- سرانجام
- ثابت
- قابل انعطاف
- طبقه
- تمرکز
- تمرکز
- پیروی
- به دنبال آن است
- برای
- پیش بینی
- پیش بینی
- آهنگری
- فرمول
- پایه
- از جانب
- کاملا
- قابلیت
- اساسی
- آینده
- آینده
- افزایش
- نسل
- جغرافیایی
- در سطح جهانی
- دانه ای
- بیشتر
- سبز
- توری
- در حال رشد
- مهمان
- پست مهمان
- راهنمایی
- اداره
- بهره برداری
- آیا
- he
- سلامتی
- بهداشت و درمان
- سالم
- کمک می کند
- بالاتر
- بالاترین
- خود را
- تاریخی
- دارای
- جامع
- ساعت ها
- چگونه
- HTML
- HTTPS
- i
- ID
- شناسایی می کند
- شناسایی
- IDX
- if
- نشان می دهد
- تصویر
- فوری
- تأثیر
- انجام
- پیاده سازی
- اجرای
- واردات
- بهبود
- بهبود یافته
- in
- از جمله
- افزایش
- شاخص
- فهرستها
- لوازم
- صنعت
- تأثیرگذار
- موثر
- اطلاعات
- اطلاع
- اطلاع
- شالوده
- ابتکارات
- ابتکاری
- ورودی
- بینش
- بینش
- نمونه
- ادغام
- ادغام
- علاقه
- مداخلات
- به
- استناد کرد
- گرفتار
- شامل
- جزایر
- مسائل
- isv
- IT
- ITS
- کار
- مشترک
- سرمایه گذاری مشترک
- JPEG
- JPG
- کلید
- کومار
- زمین
- چشم انداز
- در مقیاس بزرگ
- آخرین
- لایه لایه
- لایه
- رهبری
- برجسته
- منجر می شود
- یادگیری
- ترک کرد
- سطح
- سطح
- بهره برداری
- کتابخانه ها
- کتابخانه
- نهفته است
- زندگی
- پسندیدن
- خطی
- محل
- دراز مدت
- دستگاه
- فراگیری ماشین
- ساخت
- مدیریت
- مدیریت می کند
- مدیریت
- دستی
- بسیاری
- نقشه
- ماده
- بیشترین
- متوسط
- روش
- روش
- با دقت
- میکرو
- حداقل
- به حداقل رساندن
- کاهش
- کاهش
- ML
- مدل
- مدل سازی
- مدل
- مدرنیزه کردن
- ماژول ها
- بیش
- نام
- نام
- ناسا
- لازم
- نیاز
- دفتر یادداشت
- مشاهده
- of
- on
- منبع باز
- دیگر
- خارج
- خارج از
- روی
- پارامتر
- پارامترهای
- ویژه
- شرکای
- احساساتی
- گذشته
- مسیر
- الگوهای
- انجام
- انجام
- دوره ها
- فاز
- خط لوله
- برنامه
- برنامه ریزی
- سیستم عامل
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- بازی
- بازی
- چند ضلعی
- جمعیت
- ممکن
- پست
- پتانسیل
- قوی
- دقیق
- دقت
- پیش بینی
- پیش بینی
- پیش بینی
- ارائه شده
- در درجه اول
- اصلی
- مشکلات
- روند
- فرآیندهای
- در حال پردازش
- پردازنده
- محصول
- توسعه محصول
- پروژه
- پروژه ها
- املاک
- ویژگی
- پیشنهاد شده
- فراهم می کند
- ارائه
- عمومی
- پــایتــون
- کیفیت
- به سرعت
- محدوده
- سریع
- نسبت
- خام
- قلمرو
- قرمز
- كاهش دادن
- کاهش
- را کاهش می دهد
- کاهش
- مراجعه
- مناطق
- روابط
- ارتباط
- حذف می کند
- تجدید پذیر
- انرژی تجدید پذیر
- نماینده
- نمایندگی
- ضروری
- نیاز
- وضوح
- منابع
- منابع
- پاسخ
- نتیجه
- نتیجه
- نتایج
- بازیابی
- برگشت
- خطر
- ارزیابی ریسک
- نقش
- دویدن
- در حال اجرا
- روستایی
- مناطق روستایی
- s
- ایمنی
- حکیم ساز
- ماهواره ای
- نگهداری می شود
- پس انداز
- مقیاس پذیر
- مقیاس
- مقیاس پذیر
- مقیاس ها
- مقیاس گذاری
- دانشمند
- دانشمندان
- خط
- بدون درز
- بخش
- بخش
- تیم امنیت لاتاری
- را انتخاب کنید
- ارشد
- سلسله
- خدمت کرده است
- خدمات
- خدمت
- کوتاه
- باید
- نشان می دهد
- به طور قابل توجهی
- ساده
- به سادگی
- تنها
- سایت
- اندازه
- اندازه
- آگاهی
- تأثیر اجتماعی
- نرم افزار
- مهندسی نرم افزار
- جامد
- راه حل
- مزایا
- فضا
- فضاها
- تنش
- دهانه ها
- فضایی
- تخصصی
- متخصص
- مشخصات
- طیفی
- استاندارد
- آغاز شده
- شروع می شود
- آماری
- ارقام
- ذخیره سازی
- ساده
- استراتژی ها
- ساده سازی
- قوی
- ساختار
- ساخت یافته
- قابل توجه
- موفقیت
- چنین
- مناسب
- حمایت از
- پشتیبانی از
- سطح
- افزایش
- اطراف
- پایداری
- قابل تحمل
- توسعه پایدار
- آینده پایدار
- سیستم
- سیستم های
- شیر
- هدف قرار
- وظایف
- تیم
- تکنیک
- مدت
- نسبت به
- که
- La
- محوطه
- شان
- آنها
- سپس
- اینها
- آنها
- این
- سه
- از طریق
- زمان
- سری زمانی
- زمان بر
- دوره زمانی
- به
- با هم
- ابزار
- سنتی
- به طور سنتی
- قطار
- دگرگون کردن
- تبدیل می شود
- سفر
- روند
- نوع
- در نهایت
- اساسی
- فهمیدن
- درک
- باز
- باز کردن
- بر
- شهری
- استفاده کنید
- استفاده
- کاربر پسند
- کاربران
- استفاده
- با استفاده از
- ارزشمند
- ارزش
- ارزشها
- متغیر
- مختلف
- متفاوت است
- زندگی گیاهی
- ریسک
- از طريق
- چشم انداز
- تجسم
- تجسم
- حیاتی
- بود
- آب
- we
- وب
- خدمات وب
- هفته
- خوب
- چی
- چه زمانی
- که
- با
- در داخل
- مهاجرت کاری
- همکاری
- گردش کار
- گردش کار
- کارگر
- با این نسخهها کار
- در سرتاسر جهان
- سال
- سال
- به همراه داشت
- شما
- شما
- زفیرنت
- منطقه
- زوم