پیداوار کی صنعت میں، ڈیٹا کی حجم جو تفاسیر سے پیدا ہوئی، اسکیت، جیوتیکل سروے اور عملیاتی نظاموں نے بڑی مؤثر طریقے سے ترقی کی، جب یہ بڑا ڈیٹا ڈیزائن کو مؤثر طریقے سے مے ڈیزائن میں تبدیل کرتا ہے جو کہ غیر یقینی اور بہتر بنانے کے عمل میں معاون ثابت ہوتا ہے. جدید مینی فیصلوں کو حل کرنے کے لیے ڈیٹا کے شعبے میں شامل کرتا ہے، اب اس بات پر منحصر ہے کہ کس طرح ڈیٹا اور کیسے عمل آوری کے بڑے پیمانے پر
فاؤنڈیشن: مینی ڈیزائن میں ڈیٹا کے ذرائع
مینی ڈیزائن کا انحصار اسم جسم، جیوتیکل حالات اور ماحولیاتی تنازعات کی درست شخصیت پر ہوتا ہے۔مریخ پر پہلی قدم بڑے ڈیٹا میں متعدد ذرائع سے بلند معلومات جمع کی جا رہی ہیں:
- [Explation and assay data: تاریخی لونس، جیوکیمیکل اسوسی ایشن اور جیو جیکل سروے کے ذریعے وسائل کے لیے خام مواد فراہم کرتا ہے۔
- آئین-سیتو نگرانی کے سینسر: جیوتیکل آلات (extencholters, Pezometers, inclinometers) چٹانوں کے مریخ کے بارے میں مسلسل ندیاں پیدا کرتی ہیں۔
- ریمرٹنگ اور ڈرون: [LAR، فوٹوگرامی اور ہائیرپسپرکل امیجنگ کو اعلی حلول میں گرفتار اور انتہائی بلند مقام پر قبضہ اور انفنٹری خصوصیات کو حاصل کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
- [حوالہ درکار اعداد : [1] Equipment ٹیلی میٹری، پیداواری تلنگانہ اور سنبھالنے والے ریکارڈ حقیقی وقتی کارکردگی کے نمونے ظاہر کرتے ہیں۔
- Environment data : Weather Station، زمینی پانی کی نگرانی اور موبائل نیٹ ورک کے ذریعے ڈیزائن تنازعات کے لیے ماحول میں اضافہ کیا جاتا ہے۔
جدید مینس سالانہ شرحِ اعلیٰ فاطمی توازن پر ڈیٹا تیار کرتا ہے۔اس چیلنج میں حاصل نہیں ہوتا مگر حاصل کرنے میں شامل ہوتا ہے --fing digital settlections, and structions in the My site میں
رُو ڈیٹا سے ڈیجیٹل ٹوئنٹیٹی تک
ان ماخذوں کی عدم موجودگی ایک ڈیجیٹل جوہر کی تخلیق تک پہنچتی ہے --ایک فعال، مسلسل تجدید شدہ ویژیول ریختہ آف میران. ڈیجیٹل جوہر انجینئر کو اجازت دیتا ہے کہ وہ بغیر جسمانی طور پر تبدیل شدہ ساختوں پر ڈیزائن کے بدلیں۔ مثال کے طور پر، ڈیجیٹل جوہری جوہری کا اثر
مصنوعی تکنیکوں کی مدد سے ڈیزائن ڈیزائن کے فیصلے
راؤ ڈیٹا کو قابلِ فہم بصیرت میں تبدیل کرنا چاہیے۔مین ڈیزائن میں بڑے اعداد و شمار کے لیے بنیادی اناطولیہ (Analyal struction) میں مشین سیکھنے، جغرافیہ دانوں (GIS)، جغرافیائی معلوماتی نظامات (GIS) اور Funmiization Alphabets شامل ہیں۔
مشین سیکھنا
غالبًا اور غیر منظم سیکھنے والے سبق الجبرا کی شناخت پیچیدہ، غیر لین دین تعلقات کی شناخت کرتے ہیں جو روایتی طور پر غیر رسمی طور پر گم ہو سکتے ہیں. عام اطلاقات میں شامل ہیں:
- [Ores rate rate settlection: [1] Neural Newal networks in sayssssssssss in ssaysssss at ssssssssssssssssssay ransels in rancell ranking at ransettssssssssssss of ransettssettss of ranssssssssssettsetts of ransss of ransss ranssssss of ransss rans on on on ons co onsss co on on on on on on ons profgic ons profgic on onstroit on on onsssssss on on ons on on on on on on
- جیوتیکل انساب کلاسیشن: Random جنگلی ماڈلز کی درجہ بندی کرنے والی سنگیت کی درجہ بندی کو بلے باز اور ڈسکنتویٹی پیمائش سے کرتے ہیں۔
- [Fragment توقعات:] Gradenting modelsing history story taffing storm staffation rating struction stable stable struction stable staff division on brains ڈیزائن پیرامیٹرز اور چٹان کی خصوصیات پر مبنی ہے۔
آسٹریلیا کے ایک سونے کی کان میں ایک مقدمہ کا مطالعہ کرنے سے پتہ چلا کہ وسیع پیمانے پر سیکھنے کا اطلاق بنیادی تصاویر پر ہوتا ہے
جیہاں ، اُس نے اپنے شاگردوں کو بتایا کہ وہ ” خدا کے کلام پر عمل کرتے ہیں ۔ “
کلاسیکی جغرافیہیاتی طریقوں—اوریگو، کرویئشا اور انجینیکل-کونسل۔ تاہم، بڑے ڈیٹا یہ پیرامیٹر کو قابل بناتا ہے Gresal Greens اور Covariancys پر جمع کرنے کے قابل ہوتا ہے. جدید سافٹ ویئر پیکجز کو بڑے پیمانے پر نئے شمارے کے اعداد و شمار کے طور پر اپلوڈ کرنے کے لیے متعدد بلاکس کو نئے شمارے کے طور پر شامل کرنے کے لیے یہ طریقہ کار کافی وقت کو کم کرتا ہے
جیایساے کی ترقی اور ترقی
جغرافیائی معلوماتی نظامات زیادہ تر خلیجی گیولوجی ، جیوتیکل اور انکلسی سطحوں کو تصور کرنے والی رکاوٹوں کے ساتھ ملا کر ، جی آئی ایس کو ایسے ڈھانچے پیدا کر سکتے ہیں جو موجودہ مقدار میں موجود ہوتے ہیں جبکہ side s settlection کے زاویے اور فاصلے پر رکاوٹوں کو اطمینان فراہم کرتے ہیں Esri کے اس مقصد کے لیے وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے
ڈیٹا کی طرف سے ملنے والی مینی ڈیزائن کے ذریعے حاصل کردہ فوائد
ایسے ادارے جو بڑے اعدادوشمار کو ڈیزائن کے کام کے لیے استعمال کرتے ہیں وہ کئی پیمانے پر بہتری کی رپورٹ دیتے ہیں ۔
حفاظتی کام
مثال کے طور پر ، خطرے کے نقشے پیدا کرنے کے لئے ایک بڑی مقدار میں کمی سے پہلے کیو ایم کے ساتھ چلی گئی ایک بڑا تانبے کی کان میں موجود معلومات کی مدد سے 60% کی مشین سیکھنے کے بعد
اِس کے علاوہ اُس نے اپنے بچوں کو بھی یہ ہدایت دی : ” تُم . . .
اور اس کے علاوہ ، توڑ پھوڑ کی بنیاد پر ، دوسرے نمبروں پر زیادہ مقدار میں کمی کی وجہ سے ، ایک ملین ڈالر کی کمی ہر سال لاکھوں ڈالر کی آمدنی کو کم کر سکتی ہے
ماحولیاتی ترقیاتی جہاز
بڑے اعداد و شمار زیادہ درست پانی کے توازن کو قابل بناتے ہیں بارش کی پیشینگوئیوں، کمیت اور کمیت کی شرح۔ مینی بند مصنوعات۔ جو شکل آخری زمین کی ساخت۔ بلند ترین کیمیائی خصوصیات اور نباتاتی اعداد و شمار سے حاصل ہونے والی مصنوعات جو پلاسٹک چٹانوں کے دوبارہ حل کرنے اور تیزی سے پیدا ہونے کے قابل ہو سکتے ہیں۔
معافی مانگنا
Coditional College کو بڑے ڈیٹا پلیٹ فارمز پر فضلہ (fluty) کی کمیت (sural stribution) میں غیر یقینی طور پر حاصل ہوئی. پرابیلی ماڈل پر مبنی ڈیزائن ایک ہی نقطہ پر بنائے گئے اندازوں کی بجائے کارکردگی کی صلاحیت یا ذرائع کے نیچے کی طرف سے انتہائی استعمال کی صلاحیت سے گریز کرنے سے گریز کریں.
ترقی اور مِتَنَّتِّتِـتَّبَّتِـتَّبَتَّقَتَّتَّقَّتَّبَّا فَأَلَتَّبَّاْنَا فَتَرَّیْنَا تَبْرَكَةٍ
واضح فوائد کے باوجود بہت سے پروڈکشن کمپنیاں پائلٹ منصوبوں سے نقل مکانی کرنے کی کوشش کرتی ہیں
- ] عطاٹا خوبی اور صفائی : [fLT] اکثر غیر منظم ڈیٹا بیس پر مشتمل ہوتا ہے، غیر منظم اور مختلف متضاد نظام۔
- اعلیٰ ترقیاتی سرمایہ کاری : Sensors، سافٹ ویئر لائسنس، آئی ٹی اساسنٹ اور ماہر فعلیات کو اہم دارالحکومت درکار قرار دینے کی ضرورت ہوتی ہے. Phased Rollouts جو اعلیٰ درجے کے فیصلے (مثلاً، stable settlement یا درجہ کی حد تک کنٹرول) کے لیے تیز رفتار دکھا سکتے ہیں۔
- [Silding کمیت: ڈومینن علم کے حامل ڈیٹا سائنسدانوں میں ناکافی ہیں. پافوس اور شماریات میں کراس-ٹرینگ گیئوولوجی اور ڈیٹا سائنسی پس منظر کے ساتھ ساتھ انجینیر انجینئرز کے ساتھ اس خلا کو بھی ملانے میں معاونت ہے۔
- انتظامی انتظامیہ : انجینئروں کو سیاہ فام طرز کے ماڈلوں کو بے نقاب کرنے کے عادی ہو سکتے ہیں. تعمیر، قابلِ وضاحت ماڈل اور اس میں ترقی میں آخر کار شامل ہیں۔
کیو ایم کی کامیابی کے بارے میں مِنّین کے تحقیقی مطالعے جیسے کہ ریو ٹنٹو، بی ایچ پی، اور نیومونٹ سے ظاہر کرتے ہیں کہ ایک مخصوص ڈیجیٹل تبدیلی کا دفتر اور "مُلّو تیز" ثقافت سیکھنے کا عمل۔ ڈیوٹ کی سرمایہ کاری ڈیجیٹل پختگی کے فریم ورک [[(FLT:1]] ان رکاوٹوں کو چلانے کے لیے سڑکمپ تیار کرتا ہے۔
مستقبل کی ہدایتیں : انٹیلیاِناِناِناِلائِک اور خودکار مینی ڈیزائن
کئی ترقی یافتہ ٹیکنالوجیوں کا تجزیہ اگلے دہائی میں مینی ڈیزائن میں بڑا ڈیٹا کے کردار کو مزید تقویت بخشے گا۔
چیزوں کا انٹرنیٹ اور حقیقت- وقت کا آغاز
وائیرلیس سینسر نیٹ ورک نے بھٹی دیواروں پر چھانے، زیر زمین کھدائیوں اور ڈیموں کے ڈیموں میں زیریں منٹ کے ڈیٹا کو جاری کیا جائے گا. ایج کمپیوٹر مقامی طور پر ڈیٹا فراہم کرے گا، ڈیزائن کے رد عمل کے لیے دیر سے لے گا.
سانس لینے کے لئے تعلیم حاصل کرنا
[ فٹنوٹ :0 ] ابتدائی تحقیقدانوں نے ظاہر کِیا ہے کہ سیکھنے کے عمل کی صلاحیت میں تبدیلی اور تبدیلی پیدا کرنے کے لئے ضروری ہے کہ آپ اپنے وسائل کو استعمال کریں ۔
ایک دوسرے کے ساتھ تعاون کریں
ڈیزائن انجینئر AR سرٹس کے ذریعے جسمانی مینی مقامات پر ڈیجیٹل ڈیزائنز کو زیادہ سے زیادہ توڑ دیں گے، اور اسے دوبارہ دریافت کرنے کے لئے حقیقی وقت میں LDAR Ress کا استعمال کریں گے. یہ ڈیزائن مقصد اور بطور غیر مضبوط حقیقت کے درمیان تنازعات کے عمل کو مزید بہتر بناتا ہے اور حفاظتی طور پر بہتر بناتا ہے۔
کُنَّا
بڑے ڈیٹا اب میرے ڈیزائن میں کوئی عارضی تصور نہیں ہے ؛ یہ ایک عملی آلہ ہے جو غیر یقینی طور پر کم کرتا ہے، بہتر طور پر بہتر بناتا ہے، اور منافع بخش دیتا ہے۔