کونسی چیز کو بہتر طور پر سمجھ سکتی ہے
انجینئری انجینئری منصوبہ بندی، ڈیزائن، تعمیر اور عمل کو کنٹرول کرتی ہے جو لوگوں اور چیزوں کو منتقل کرتی ہے۔ تصوریہ ڈیزائن کا ابتدائی مرحلہ ہے، جہاں وسیع متبادلات ہیں اور اعلیٰ درجے کے فیصلے
نقلمکانی میں ڈیٹا اناطولیہ کے فاؤنڈیشن
نقل و حمل میں ڈیٹا ایکسچینج میں شامل ہے جس میں مختلف ذرائع سے معلومات جمع کرنے، اسے بامعنی انداز نکالنے، اور فیصلہ کرنے کے لیے مشین سیکھنے کے طریقوں کو ترتیب دینے کے لیے معلوماتی طریقہ کار یا مشین سیکھنے کے طریقے شامل ہیں۔ تصور کے ضمن میں مقصد تفصیلی نیلپریپٹ نہیں بنانا ہے بلکہ اس مقصد کو تفصیلی نیلے رنگ دینا ہے، موڈ، موڈ، نقل و حمل اور عمل میں آنے والے واقعات کا موازنہ کرنا۔
- [Tgraphic Sens and settlect Decuators: [1] گاڑی کے بہاؤ کے لیے حقیقی رفتار، حجم اور غیر مستقل ڈیٹا فراہم کرتا ہے۔
- GUS اور جگہ پر مبنی خدمات : [حوالہ درکار] strial sport الیکشن، سفر کے اوقات اور اصل-dies institation matriics from and plantic te tellmatics.
- ٹرانسپورٹ کرنسی کا مجموعہ اور Missions: ظاہر کردہ سوار جہاز کے نمونے، انتہائی طلب اور خدمتی کی کمی۔
- کرش و حادثاتی ڈیٹا بیس:] حفاظتی تجزیہ کو کرایہ تاریخ کے ساتھ ساتھ حادثاتی تاریخ کے ساتھ ساتھ حفاظتی تجزیہ بھی فراہم کرتا ہے۔
- [Environial Standers and Invest model ماڈل: [حوالہ درکار] کوانس ایئر خوبی اور شور اثرات جو تجویز کردہ انفنٹریز سے متعلق ہیں۔
- Census اور زمینی استعمال کے اعداد و شمار : لنک ٹرانسپورٹ کو آبادی کی کمیت، ملازمت کے مرکز اور جمہوریت کی منتقلی کی ضرورت ہوتی ہے۔
Analytics sics sechnve istics and charning (مثلاً، emptemptive sposts) سے لیکر مستقبل میں آنے والی ٹریفک کی جِلد (مثلاً) اور symptioning (geology condition) کا انتخاب کرنا)۔ ان آلات کو تصوری ساخت کے عمل میں لانے کی بجائے انتہائی مستندی ثبوتات میں شامل کرنا یقینی بناتا ہے۔
ڈیٹا اناطولیہ ڈیزائن کے اہم اطلاقات
ٹریفک پھول اور نیٹ ورک لائیوت
ان میں سے ایک عام استعمال موجودہ ٹریفک کے نمونے ہیں تاکہ نئی سڑکوں ، سڑکوں یا پھر پھر سڑکوں پر چلنے والے راستوں کو اطلاع مل سکے ۔
حفاظتی تدابیر
مثال کے طور پر ، مشین سیکھنے والے ماڈلوں کو زیادہ سے زیادہتر چیزوں کے ساتھ شناخت کرنے کی صلاحیت (coverve Radi, village struction) کے ساتھ ساتھ ساتھ نقلمکانی کے انتخاب کی بابت معلومات فراہم کرتی ہیں ۔
عوامی ٹرانزٹ روٹ اور سروس پلان
ٹرانسپورٹ منصوبوں کے لیے، سوار ڈیٹا بیس جمع اور ٹرانسپورٹس کو قابل استعمال کرنے کے لیے، سرکہ اور انکل طلب کے نمونے ظاہر کرتا ہے. بورڈنگ/ لائٹنگ ڈیٹا کو متعین کرنے میں مدد کرتا ہے.
ماحولیاتی عدمِتحفظ اور تحفظبخش معاملات
مثال کے طور پر ، ایک شہری سیریز کو برقی ڈیٹا کے ذریعے استعمال کرتے ہوئے برقی ڈیٹا کو ماحولیاتی معیاروں سے پورا کرنا ہوگا.
ڈیٹا-مریخی نقشبندی ڈیزائن کے فوائد
ڈیزائن کے عمل میں شروع میں اناطولیہ کا استعمال ایسے فوائد پیدا کرتا ہے جو پورے پروجیکٹ لائفکل کے ذریعے پیدا ہوتے ہیں ۔
- Evidence- ثابت کرنے والا فیصلہ: غیر فعال اور سیاسی دباؤ پر انحصار کرنے والے مصنوعات پر انحصار کرتے ہیں، جس کی وجہ سے وہ ڈیزائنز جو اصل صارفی رویے اور عملی کارکردگی سے بہتر ہیں۔
- Cost effect: ہائی کمپیوٹر کے متبادلات کی شناخت کرتے ہوئے، ادارے بعد میں مہنگی سرخ اشاروں سے گریز کرتے ہیں۔انالکات بھی سرمایہ کاری کو پہلے سے زیادہ اہمیت دے سکتے ہیں جہاں وہ اعلیٰ منافع کی شرح کو دیکھتے ہیں۔
- ریسک مواصلات:] پریڈیٹیو ماڈل تفصیلی ڈیزائن سے پہلے ممکنہ تحفظ، ماحولیاتی مسائل کو نمایاں کرتے ہیں، جس کی وجہ سے ان کے اندر قابل عمل تفاعل (proactive processing) پیدا ہو جاتا ہے۔
- سسیکنچر خریداری-in: Datavisions اور منطقی تشبیہات عوام اور فیصلوں کے لیے تجارتی اداروں کو سمجھنا آسان بناتے ہیں، ترجیحی نظریات پر متفقہ اتفاق کو فروغ دیتے ہیں۔
- Sustainbility Information: Analytics ماحولیاتی کارکردگی کے مقابلے میں قابلِ ذکر مصنوعات کو قابلِ استعمال بناتے ہیں، جو کمیت اور کثیر المدوال کمیونٹیز کی مدد کرتے ہیں۔
ڈیٹا اناطولیہ کا اطلاق کرنے میں مشکلات کا مقابلہ کرنا
اس کے وعدہ کے باوجود، تصوری ڈیزائن کے چہروں میں ڈیٹا کی منظوری کئی تنازعات. ڈاٹ خوبی ایک سنگین فکر ہے: نامکمل، غیر واضح یا غیر واضح ڈیٹا کی وجہ سے۔
کیس مطالعے : عمل میں ناگزیرات
ترقیپذیر شہر میں بینالاقوامی ڈیزائن
ایک وسط سے زائد شہر نے تاریخی ٹریفک گن اور جی ایس پی پری ڈیٹا استعمال کیا تاکہ تین تصوری تصوری آرٹل کی ترکیبوں کا جائزہ لیا جا سکے: روایتی سگنلز کی مدد سے، ایک چکر لگا کر،
ریپڈ ٹرانزٹ کروڈور انتخابی عملے کو استعمال کرتے ہوئے ریپریشپ اینالیٹکس (Analytics) کی مدد سے جاری کیا جاتا ہے۔
نئے بی آر ٹی کی منصوبہ بندی میں ، ٹرانسلیٹ کنٹرول نے کِیکی کارڈ ڈیٹا ، مردمی آبادی کی کمی اور ملازمت کے مقامات کو تین راستے کے متبادلات کے لئے دریافت کرنے کیلئے استعمال کِیا ۔
حقیقی وقتی معلومات کو دوبارہ منظم کرنے کے لیے استعمال کرتے ہوئے
ایک بڑے شہر نے تباہی اور ٹریفک ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ہائیوے کو نشانہ بنایا ۔ تجزیہنگاروں نے پتہ چلا کہ پیدل خطرے کو دور تک پہنچنے اور حفاظتی مقامات کی کمی کے ساتھ ساتھ مضبوط کِیا گیا ہے ۔
جدید ٹیکنالوجی اور مستقبل کی ہدایات
اعداد و شمار کے رموز تصوری ڈیزائن میں شامل ہونے والے نئے ٹیکنالوجیز کے طور پر صرف ترقی کر سکے گا. مشین سیکھنے اور مصنوعی ذہانت بڑے ڈیٹا کے استعمال سے خودبخود معلوم کر سکتے ہیں، جیسے کہ زمین کے استعمال، سفر اور ماحولیاتی مشکلات کی جانچ پڑتال کے ذریعے
ایک گہری دھنوں کے لیے پڑھنے والوں کے لیے [FHA کی ہدایت کاری ڈیٹا-اپنے منصوبہ بندی پر ، ، [1] کا جائزہ لیں [FLT] کے لیے
اعداد و شمار کے چیلنجز کو شروع سے ہی نہیں بلکہ اس کے جدید تصوری ڈیزائن کا ایک خلاصہ ہے