Aceasta este o postare pentru oaspeți, în colaborare cu Shravan Kumar și Avirat S de la Gramener.
Gramener, A Straive companie, contribuie la dezvoltarea durabilă concentrându-se pe agricultură, silvicultură, managementul apei și energie regenerabilă. Oferind autorităților instrumentele și perspectivele de care au nevoie pentru a lua decizii informate cu privire la impactul asupra mediului și social, Gramener joacă un rol vital în construirea unui viitor mai durabil.
Insulele de căldură urbane (UHI) sunt zone din orașe care se confruntă cu temperaturi semnificativ mai ridicate decât zonele rurale din jur. UHI sunt o preocupare tot mai mare, deoarece pot duce la diverse probleme de mediu și de sănătate. Pentru a face față acestei provocări, Gramener a dezvoltat o soluție care utilizează date spațiale și tehnici avansate de modelare pentru a înțelege și a atenua următoarele efecte UHI:
- Discrepanță de temperatură – UHI-urile pot face ca zonele urbane să fie mai calde decât regiunile rurale din jur.
- Impactul asupra sănătății – Temperaturile mai ridicate în UHI contribuie la o creștere cu 10-20% a bolilor și deceselor legate de căldură.
- Consumul de energie - UHI-urile amplifică cerințele de aer condiționat, rezultând o creștere cu până la 20% a consumului de energie.
- Calitatea aerului - UHI-urile înrăutățesc calitatea aerului, ducând la niveluri ridicate de smog și particule, ceea ce poate crește problemele respiratorii.
- Impact economic – UHI-urile pot duce la costuri suplimentare cu energia de miliarde de dolari, daune infrastructurii și cheltuieli de asistență medicală.
Soluția GeoBox de la Gramener permite utilizatorilor să acceseze și să analizeze fără efort datele geospațiale publice prin intermediul API-ului său puternic, permițând integrarea perfectă în fluxurile de lucru existente. Acest lucru simplifică explorarea și economisește timp și resurse prețioase, permițând comunităților să identifice rapid punctele de interes UHI. GeoBox transformă apoi datele brute în informații acționabile prezentate în formate ușor de utilizat, cum ar fi raster, GeoJSON și Excel, asigurând înțelegerea clară și implementarea imediată a strategiilor de atenuare a UHI. Acest lucru împuternicește comunitățile să ia decizii în cunoștință de cauză și să implementeze inițiative de dezvoltare urbană durabilă, sprijinind în cele din urmă cetățenii prin îmbunătățirea calității aerului, reducerea consumului de energie și un mediu mai rece și mai sănătos.
Această postare demonstrează cum soluția GeoBox de la Gramener utilizează capabilitățile geospațiale Amazon SageMaker pentru a efectua analize de observare a Pământului și pentru a debloca informații UHI din imaginile satelitare. Capacitățile geospațiale SageMaker fac ca oamenii de știință de date și inginerii de învățare automată (ML) să construiască, să antreneze și să implementeze modele folosind date geospațiale. Capacitățile geospațiale SageMaker vă permit să transformați și să îmbogățiți în mod eficient seturile de date geospațiale la scară largă și să accelerați dezvoltarea produselor și timpul de a analiza cu modele ML pre-antrenate.
Prezentare generală a soluțiilor
Geobox își propune să analizeze și să prezică efectul UHI prin valorificarea caracteristicilor spațiale. Ajută la înțelegerea modului în care infrastructura propusă și schimbările de utilizare a terenurilor pot avea impact asupra tiparelor UHI și identifică factorii cheie care influențează UHI. Acest model analitic oferă estimări precise ale temperaturii suprafeței terenului (LST) la nivel granular, permițând lui Gramener să cuantifice modificările efectului UHI pe baza parametrilor (numele indicilor și datele utilizate).
Geobox permite departamentelor orașului să facă următoarele:
- Adaptare îmbunătățită la climă planificare – Deciziile informate reduc impactul evenimentelor de căldură extremă.
- Sprijin pentru extinderea spațiului verde – Mai multe spații verzi îmbunătățesc calitatea aerului și calitatea vieții.
- Colaborare interdepartamentală sporită – Eforturile coordonate îmbunătățesc siguranța publică.
- Pregătirea strategică pentru situații de urgență – Planificarea direcționată reduce potențialul pentru situații de urgență.
- Colaborarea serviciilor de sănătate – Cooperarea duce la intervenții în sănătate mai eficiente.
Fluxul de lucru al soluției
În această secțiune, discutăm despre modul în care diferitele componente funcționează împreună, de la achiziția de date la modelarea spațială și prognoza, servind drept nucleu al soluției UHI. Soluția urmează un flux de lucru structurat, cu accent principal pe abordarea UHI într-un oraș din Canada.
Faza 1: Conducta de date
Satelitul Landsat 8 captează imagini detaliate ale zonei de interes la fiecare 15 zile la ora 11:30, oferind o vedere cuprinzătoare a peisajului și mediului orașului. Un sistem de grilă este stabilit cu o dimensiune a grilei de 48 de metri folosind biblioteca Mapbox Supermercado Python la nivelul de zoom 19, permițând o analiză spațială precisă.
Faza 2: Analiza exploratorie
Integrând infrastructura și straturile de date privind populația, Geobox dă utilizatorilor puterea de a vizualiza distribuția variabilă a orașului și de a obține perspective morfologice urbane, permițând o analiză cuprinzătoare a structurii și dezvoltării orașului.
De asemenea, imaginile Landsat din faza 1 sunt folosite pentru a obține informații precum Indicele de vegetație a diferențelor normalizate (NDVI) și Indicele acumulat de diferențe normalizate (NDBI), cu date scalate meticulos la grila de 48 de metri pentru coerență și acuratețe.
Sunt utilizate următoarele variabile:
- Temperatura suprafeței terenului
- Acoperirea șantierului
- NDVI
- Acoperire blocuri de construcție
- NDBI
- Zonă în construcție
- albeață
- Număr de clădiri
- Indicele de apă a diferențelor normalizate modificate (MNDWI)
- Înălțimea clădirii
- Numărul de etaje și suprafața podelei
- Raportul suprafeței podelei
Faza 3: modelul de analiză
Această fază cuprinde trei module, care utilizează modele ML pe date pentru a obține informații despre LST și relația acestuia cu alți factori influenți:
- Modulul 1: Statistici zonale și agregare – Statisticile zonale joacă un rol vital în calcularea statisticilor folosind valori din rasterul valorii. Aceasta implică extragerea datelor statistice pentru fiecare zonă pe baza rasterului zonei. Agregarea se realizează la o rezoluție de 100 de metri, permițând o analiză cuprinzătoare a datelor.
- Modulul 2: Modelare spațială – Gramener a evaluat trei modele de regresie (liniară, spațială și efecte spațiale fixe) pentru a dezlega corelația dintre temperatura suprafeței terenului (LST) și alte variabile. Dintre aceste modele, modelul cu efect spațial fix a dat cea mai mare valoare medie R pătrat, în special pentru intervalul de timp care se întinde între 2014 și 2020.
- Modulul 3: Prognoza variabilelor – Pentru a prognoza variabilele pe termen scurt, Gramener a folosit tehnici de netezire exponențială. Aceste prognoze au ajutat la înțelegerea valorilor viitoare LST și a tendințelor acestora. În plus, ei s-au aprofundat în analiza la scară pe termen lung utilizând datele reprezentative ale căii de concentrare (RCP8.5) pentru a prezice valorile LST pe perioade lungi.
Achiziția și preprocesarea datelor
Pentru a implementa modulele, Gramener a folosit caietul geospațial SageMaker Amazon SageMaker Studio. Nucleul de notebook geospațial este preinstalat cu biblioteci geospațiale utilizate în mod obișnuit, permițând vizualizarea și procesarea directă a datelor geospațiale în mediul de notebook Python.
Gramener a folosit diverse seturi de date pentru a prezice tendințele LST, inclusiv evaluarea clădirilor și date de temperatură, precum și imagini din satelit. Cheia soluției UHI a fost utilizarea datelor de la satelitul Landsat 8. Acest satelit de imagistică a Pământului, un joint venture al USGS și NASA, a servit ca o componentă fundamentală a proiectului.
Cu CăutareRasterDataCollection API, SageMaker oferă o funcționalitate special creată pentru a facilita recuperarea imaginilor din satelit. Gramener a folosit acest API pentru a prelua datele satelitului Landsat 8 pentru soluția UHI.
SearchRasterDataCollection
API folosește următorii parametri de intrare:
- ARN – Numele resurselor Amazon (ARN) al colecției de date raster utilizată în interogare
- Aria de interes – Un poligon GeoJSON reprezentând zona de interes
- TimeRangeFilter – Intervalul de timp de interes, notat ca
{StartTime: <string>, EndTime: <string>}
- PropertyFilters – Pot fi, de asemenea, încorporate filtre de proprietăți suplimentare, cum ar fi specificațiile pentru acoperirea norului maxim acceptabil
Următorul exemplu demonstrează modul în care datele Landsat 8 pot fi interogate prin API:
Pentru a procesa date satelitare la scară largă, Gramener a folosit Procesare Amazon SageMaker cu containerul geospațial. SageMaker Processing permite scalarea flexibilă a clusterelor de calcul pentru a se adapta sarcinilor de diferite dimensiuni, de la procesarea unui singur bloc până la gestionarea sarcinilor de lucru la scară planetară. În mod tradițional, crearea și gestionarea manuală a unui cluster de calcul pentru astfel de sarcini a fost atât costisitoare, cât și consumatoare de timp, în special datorită complexităților implicate în standardizarea unui mediu potrivit pentru manipularea datelor geospațiale.
Acum, cu containerul geospațial specializat din SageMaker, gestionarea și rularea clusterelor pentru procesarea geospațială a devenit mai simplă. Acest proces necesită un efort minim de codare: definiți pur și simplu volumul de lucru, specificați locația datelor geospațiale în Serviciul Amazon de stocare simplă (Amazon S3) și selectați containerul geospațial corespunzător. SageMaker Processing furnizează apoi automat resursele de cluster necesare, facilitând rularea eficientă a sarcinilor geospațiale la o scară care variază de la nivel de oraș la nivel de continent.
SageMaker gestionează pe deplin infrastructura de bază necesară pentru lucrarea de procesare. Acesta alocă resurse cluster pe durata jobului și le elimină la finalizarea jobului. În cele din urmă, rezultatele lucrării de procesare sunt salvate în compartimentul S3 desemnat.
O lucrare de procesare SageMaker folosind imaginea geospațială poate fi configurată după cum urmează din blocnotesul geospațial:
Parametrul instance_count definește câte instanțe ar trebui să folosească jobul de procesare, iar instance_type definește ce tip de instanță ar trebui utilizat.
Următorul exemplu arată cum este rulat un script Python pe clusterul de joburi de procesare. Când este invocată comanda de rulare, clusterul pornește și furnizează automat resursele necesare pentru cluster:
Modelare spațială și predicții LST
În procesul de procesare, sunt calculate o serie de variabile, inclusiv radiația spectrală de vârf a atmosferei, temperatura de luminozitate și reflectanța de la Landsat 8. În plus, sunt calculate variabile morfologice precum raportul suprafeței podelei (FAR), acoperirea șantierului de construcție, acoperirea blocurilor de construcție și valoarea entropiei lui Shannon.
Următorul cod demonstrează cum poate fi efectuată această aritmetică de bandă:
După ce variabilele au fost calculate, sunt efectuate statistici zonale pentru a agrega datele pe grilă. Aceasta implică calcularea statisticilor pe baza valorilor de interes din cadrul fiecărei zone. Pentru aceste calcule a fost utilizată o dimensiune a grilei de aproximativ 100 de metri.
După agregarea datelor, se realizează modelarea spațială. Gramener a folosit metode de regresie spațială, cum ar fi regresia liniară și efectele spațiale fixe, pentru a lua în considerare dependența spațială în observații. Această abordare facilitează modelarea relației dintre variabile și LST la nivel micro.
Următorul cod ilustrează modul în care poate fi executată o astfel de modelare spațială:
Gramener a folosit netezirea exponențială pentru a prezice valorile LST. Netezirea exponențială este o metodă eficientă de prognoză a seriilor temporale care aplică medii ponderate datelor anterioare, ponderile scăzând exponențial în timp. Această metodă este deosebit de eficientă în netezirea datelor pentru a identifica tendințele și modelele. Prin utilizarea netezirii exponențiale, devine posibil să se vizualizeze și să prezică tendințele LST cu o precizie mai mare, permițând predicții mai precise ale valorilor viitoare bazate pe modele istorice.
Pentru a vizualiza predicțiile, Gramener a folosit blocnotesul geospațial SageMaker cu biblioteci geospațiale open-source pentru a suprapune predicțiile modelului pe o hartă de bază și oferă seturi de date geospațiale cu vizualizare stratificată direct în blocnotes.
Concluzie
Această postare a demonstrat modul în care Gramener dă putere clienților să ia decizii bazate pe date pentru medii urbane durabile. Cu SageMaker, Gramener a realizat economii substanțiale de timp în analiza UHI, reducând timpul de procesare de la săptămâni la ore. Această generare rapidă de perspectivă permite clienților Gramener să identifice zonele care necesită strategii de atenuare a UHI, să planifice în mod proactiv proiecte de dezvoltare urbană și infrastructură pentru a minimiza UHI și să obțină o înțelegere holistică a factorilor de mediu pentru o evaluare cuprinzătoare a riscurilor.
Descoperiți potențialul integrării datelor de observare a Pământului în proiectele dumneavoastră de durabilitate cu SageMaker. Pentru mai multe informații, consultați Începeți cu capabilitățile geospațiale Amazon SageMaker.
Despre Autori
Abhishek Mittal este arhitect de soluții pentru echipa din sectorul public mondial cu Amazon Web Services (AWS), unde lucrează în principal cu parteneri ISV din industrii, oferindu-le îndrumări arhitecturale pentru construirea arhitecturii scalabile și implementarea strategiilor pentru a stimula adoptarea serviciilor AWS. Este pasionat de modernizarea platformelor tradiționale și de securitate în cloud. În afara muncii, este un pasionat de călătorii.
Janosch Woschitz este arhitect senior de soluții la AWS, specializat în AI/ML. Cu peste 15 ani de experiență, el sprijină clienții la nivel global în utilizarea AI și ML pentru soluții inovatoare și construirea de platforme ML pe AWS. Experiența sa acoperă învățarea automată, ingineria datelor și sistemele distribuite scalabile, sporită de o experiență solidă în inginerie software și expertiză în industrie în domenii precum conducerea autonomă.
Shravan Kumar este director senior pentru succesul clienților la Gramener, cu un deceniu de experiență în Business Analytics, evanghelizare a datelor și crearea de relații profunde cu clienții. El deține o bază solidă în managementul clienților, managementul conturilor în domeniul analizei datelor, AI și ML.
Avirat S este un om de știință în date geospațiale la Gramener, care folosește AI/ML pentru a debloca informații din datele geografice. Expertiza sa constă în managementul dezastrelor, agricultură și planificare urbană, unde analiza sa informează procesele de luare a deciziilor.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
- PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/understanding-and-predicting-urban-heat-islands-at-gramener-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
- :are
- :este
- :Unde
- $UP
- 1
- 100
- 11
- ani 15
- 15%
- 16
- 17
- 19
- 1900
- 20
- 2014
- 2020
- 30
- 31
- 7
- 8
- a
- Despre Noi
- accelera
- acceptabil
- găzdui
- Cont
- managementul contului
- precizie
- precis
- realizat
- achiziție
- peste
- acționabil
- Suplimentar
- În plus,
- adresa
- adresare
- Adoptare
- avansat
- agregat
- agregare
- agregare
- agricultură
- AI
- AI / ML
- isi propune
- AIR
- alocari
- permite
- Permiterea
- permite
- de asemenea
- am
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker geospatial
- Amazon Web Services
- Amazon Web Services (AWS)
- printre
- amplifica
- an
- analiză
- Analitic
- Google Analytics
- analiza
- și
- și infrastructură
- api
- se aplică
- abordare
- adecvat
- aproximativ
- arhitectural
- arhitectură
- SUNT
- ZONĂ
- domenii
- AS
- evaluare
- At
- augmented
- Autoritățile
- în mod automat
- autonom
- AWS
- fundal
- GRUP
- de bază
- bazat
- BBC
- BE
- deoarece
- deveni
- devine
- fost
- între
- miliarde
- Bloca
- atât
- BT
- construi
- Clădire
- afaceri
- by
- calculată
- calcularea
- CAN
- Canada
- capacități
- capturi
- Provoca
- contesta
- Modificări
- Caracteristici
- Oraşe
- cetăţenii
- Oraș
- clar
- client
- clientii
- Climat
- Cloud
- Grup
- cod
- Codificare
- colectare
- comandă
- în mod obișnuit
- Comunități
- companie
- Terminat
- completare
- complexități
- component
- componente
- cuprinzător
- cuprinde
- calcule
- Calcula
- calculat
- tehnica de calcul
- concentrare
- Îngrijorare
- concurent
- configurat
- consum
- Recipient
- continent
- a contribui
- contribuie
- cooperare
- coordonat
- Nucleu
- Corelație
- costisitor
- Cheltuieli
- acoperi
- acoperire
- Crearea
- clienţii care
- prejudiciu
- de date
- Analiza datelor
- om de știință de date
- Pe bază de date
- seturi de date
- Data
- Zi
- deceniu
- Luarea deciziilor
- Deciziile
- adânc
- defini
- defineste
- cererile
- demonstrat
- demonstrează
- departamente
- dependență
- implementa
- deriva
- desemnat
- detaliat
- dezvoltat
- Dezvoltare
- diferenţă
- diferit
- direcționa
- direct
- Director
- dezastru
- discrepanţă
- discuta
- distribuite
- sisteme distribuite
- distribuire
- do
- de dolari
- domenii
- conduce
- conducere
- două
- durată
- fiecare
- Pământ
- efect
- Eficace
- efecte
- eficient
- eficient
- efort
- efort
- Eforturile
- elevat
- caz de urgență
- angajat
- angajarea
- împuternicirea
- imputerniceste
- permite
- permițând
- energie
- Consumul de energie
- costurile energiei
- Inginerie
- inginerii
- spori
- îmbogăți
- asigurare
- entuziast
- Mediu inconjurator
- de mediu
- medii
- stabilit
- estimări
- evaluat
- evenimente
- Fiecare
- exemplu
- Excel
- existent
- experienţă
- expertiză
- explorare
- exponențială
- exponențial
- extins
- extremă
- facilita
- facilitează
- facilitând
- factori
- departe
- DESCRIERE
- Filtre
- În cele din urmă
- fixată
- flexibil
- Podea
- Concentra
- concentrându-se
- următor
- urmează
- Pentru
- Prognoză
- prognoze
- Forjare
- formulă
- Fundație
- din
- complet
- funcționalitate
- fundamental
- viitor
- Futures
- Câştig
- generaţie
- geografic
- La nivel global
- granular
- mai mare
- Verde
- Grilă
- În creştere
- Oaspete
- Vizitator Mesaj
- îndrumare
- Manipularea
- Cablaje
- Avea
- he
- Sănătate
- de asistență medicală
- sănătoasă
- ajută
- superior
- cea mai mare
- lui
- istoric
- deține
- holistică
- ORE
- Cum
- HTML
- HTTPS
- i
- ID
- identifică
- identifica
- idx
- if
- ilustrează
- imagine
- imediat
- Impactul
- punerea în aplicare a
- implementarea
- Punere în aplicare a
- import
- îmbunătăţi
- îmbunătățit
- in
- Inclusiv
- Crește
- index
- indexurile
- industrii
- industrie
- influențarea
- Influent
- informații
- informat
- informează
- Infrastructură
- inițiative
- inovatoare
- intrare
- înţelegere
- perspective
- instanță
- integrarea
- integrare
- interes
- intervenții
- în
- invocat
- implicat
- implică
- Insulele
- probleme de
- isv
- IT
- ESTE
- Loc de munca
- comun
- Joint Venture
- jpeg
- jpg
- Cheie
- Kumar
- Țară
- peisaj
- pe scară largă
- Ultimele
- stratificat
- straturi
- conduce
- conducere
- Conduce
- învăţare
- stânga
- Nivel
- nivelurile de
- efectului de pârghie
- biblioteci
- Bibliotecă
- se află
- Viaţă
- ca
- liniar
- locaţie
- pe termen lung
- maşină
- masina de învățare
- face
- administrare
- gestionează
- de conducere
- manual
- multe
- Hartă
- materie
- maxim
- însemna
- metodă
- Metode
- meticulos
- micro
- minim
- minimaliza
- diminua
- atenuare
- ML
- model
- modelare
- Modele
- modernizarea
- Module
- mai mult
- nume
- nume
- NASA
- necesar
- Nevoie
- caiet
- observaţie
- of
- on
- open-source
- Altele
- afară
- exterior
- peste
- parametru
- parametrii
- în special
- parteneri
- pasionat
- trecut
- cărare
- modele
- Efectua
- efectuată
- perioadele
- fază
- conducte
- plan
- planificare
- Platforme
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- Joaca
- joc
- Poligon
- populație
- posibil
- Post
- potenţial
- puternic
- precis
- Precizie
- prezice
- estimarea
- Predictii
- prezentat
- în primul rând
- primar
- probleme
- proces
- procese
- prelucrare
- procesor
- Produs
- dezvoltare de produs
- proiect
- Proiecte
- proprietăţi
- proprietate
- propus
- furnizează
- furnizarea
- public
- Piton
- calitate
- repede
- gamă
- rapid
- raport
- Crud
- tărâm
- Roșu
- reduce
- Redus
- reduce
- reducerea
- trimite
- regiuni
- relaţii
- relaţie
- Îndepărtează
- Din surse regenerabile
- energie regenerabila
- reprezentant
- reprezentând
- necesar
- Necesită
- Rezoluţie
- resursă
- Resurse
- răspuns
- rezultat
- rezultând
- REZULTATE
- regăsire
- reveni
- Risc
- evaluare a riscurilor
- Rol
- Alerga
- funcţionare
- Rural
- Zone rurale
- s
- Siguranţă
- sagemaker
- satelit
- salvate
- Economie
- scalabil
- Scară
- scalate
- cântare
- scalare
- Om de stiinta
- oamenii de stiinta
- scenariu
- fără sudură
- Secțiune
- sector
- securitate
- selecta
- senior
- serie
- servit
- Servicii
- servire
- Pantaloni scurți
- să
- Emisiuni
- semnificativ
- simplu
- pur şi simplu
- singur
- teren
- Mărimea
- dimensiuni
- Social
- Impact social
- Software
- Inginerie software
- solid
- soluţie
- soluţii
- Spaţiu
- spații
- tensiune
- se întinde
- spațial
- de specialitate
- specializata
- Specificaţii
- Spectral
- standardizarea
- început
- începe
- statistic
- statistică
- depozitare
- simplu
- strategii
- raționalizează
- puternic
- structura
- structurat
- substanțial
- succes
- astfel de
- potrivit
- De sprijin
- Sprijină
- Suprafață
- apare
- Înconjurător
- Durabilitate
- durabilă
- Dezvoltare Durabilă
- viitor durabil
- sistem
- sisteme
- Robinet
- vizate
- sarcini
- echipă
- tehnici de
- durată
- decât
- acea
- Zona
- lor
- Lor
- apoi
- Acestea
- ei
- acest
- trei
- Prin
- timp
- Seria de timp
- consumă timp
- interval de timp
- la
- împreună
- Unelte
- tradiţional
- tradiţional
- Tren
- Transforma
- transformatele
- călătorie
- Tendinţe
- tip
- în cele din urmă
- care stau la baza
- înţelege
- înţelegere
- deschide
- dezlega
- pe
- urban
- utilizare
- utilizat
- ușor de utilizat
- utilizatorii
- utilizări
- folosind
- Valoros
- valoare
- Valori
- variabil
- diverse
- variabil
- vegetație
- aventura
- de
- Vizualizare
- vizualizare
- imagina
- vital
- a fost
- Apă
- we
- web
- servicii web
- săptămâni
- BINE
- Ce
- cand
- care
- cu
- în
- Apartamente
- lucram impreuna
- flux de lucru
- fluxuri de lucru
- de lucru
- fabrică
- la nivel internațional.
- an
- ani
- a cedat
- Tu
- Ta
- zephyrnet
- zonă
- zoom