An ArcGIS Tool for Rapid Contaminant Source Identification
Notice bibliographique
Résumé
The contaminant source identification (CSI) problem consists of five parts: i) identification of possible intrusion nodes (PINs), ii) quantification of the probability of each PIN as the true intrusion node, iii) identification of priority nodes (PNs) from PINs which are upstream of important nodes such as schools, hospitals, and multi-story buildings, iv) quantification of the priority degree of each PN, which indicates importance for emergency response, and iv) identifying whether a PIN connects aging pipe(s) which possess high potential for contaminant intrusion. The locations of PINs, PNs, and the connection of aging pipe(s), require involvement of geographic information system (GIS). An ArcGIS tool namely GIS-CSI is developed to integrate various data sources into ArcGIS feature class, and implement the CSI algorithm developed in Shen et al. (2009b) to solve the CSI problem, and to display the CSI outputs, i.e., PINs and PNs locations, their probabilities as intrusion nodes and priority degree respectively. In the tool demonstration, immediately after each sensor alarm, GIS-CSI can run the CSI algorithm within 5 min, and export the outputs to the water distribution system map to greatly facilitate emergency response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».