Содержание

Лонгидаза инструкция по применению: показания, противопоказания, побочное действие – описание Longidaza супп. вагинальные и ректальные 3000 МЕ: 10 или 20 шт. (16151)

Лонгидаза® обладает гиалуронидазной (ферментативной) активностью пролонгированного действия, хелатирующим, антиоксидантным, иммуномодулирующим и умеренно выраженным противовоспалительным действием.

Пролонгированное действие достигается ковалентным связыванием фермента с физиологически активным полимерным носителем (азоксимер). Лонгидаза® проявляет противофиброзные свойства, ослабляет течение острой фазы воспаления, регулирует (повышает или снижает, в зависимости от исходного уровня) синтез медиаторов воспаления (интерлейкина-1 и ФНОα), повышает гуморальный иммунный ответ и резистентность организма к инфекции.

Выраженные противофиброзные свойства препарата Лонгидаза® обеспечиваются конъюгацией гиалуронидазы с носителем, что значительно увеличивает устойчивость фермента к денатурирующим воздействиям и действию ингибиторов: ферментативная активность препарата Лонгидаза® сохраняется при нагревании до 37°С в течение 20 сут, в то время как нативная гиалуронидаза в этих же условиях утрачивает свою активность в течение суток.

В препарате Лонгидаза® обеспечивается одновременное локальное присутствие фермента гиалуронидазы и носителя, способного связывать освобождающиеся при гидролизе компонентов матрикса ингибиторы фермента и стимуляторы синтеза коллагена (ионы железа, меди, гепарин и другие). Благодаря указанным свойствам Лонгидаза® обладает не только способностью деполимеризовать матрикс соединительной ткани в фиброзно-гранулематозных образованиях, но и подавлять обратную регуляторную реакцию, направленную на синтез компонентов соединительной ткани.

Специфическим субстратом тестикулярной гиалуронидазы являются гликозаминогликаны (гиалуроновая кислота, хондроитин, хондроитин-4-сульфат, хондроитин-6-сульфат), составляющие основу матрикса соединительной ткани. В результате деполимеризации (разрыва связи между С1 ацетилгликозамина и С4 глюкуроновой или индуровой кислот) гликозаминогликаны изменяют свои основные свойства: снижается вязкость, уменьшается способность связывать воду, ионы металлов, временно увеличивается проницаемость тканевых барьеров, облегчается движение жидкости в межклеточном пространстве, увеличивается эластичность соединительной ткани, что проявляется в уменьшении отечности ткани, уплощении рубцов, увеличении объема движения суставов, уменьшении контрактур и предупреждении их формирования, уменьшении спаечного процесса.

Биохимическими, иммунологическими, гистологическими и электронно-микроскопическими исследованиями доказано, что Лонгидаза® не повреждает нормальную соединительную ткань, а вызывает деструкцию измененной по составу и структуре соединительной ткани в области фиброза.

Лонгидаза® не оказывает мутагенного, эмбриотоксического, тератогенного и канцерогенного действия.

Препарат хорошо переносится пациентами, не отмечено местных и общих аллергических реакций.

Применение препарата Лонгидаза® в терапевтических дозах во время или после оперативного лечения не вызывает ухудшения течения послеоперационного периода или прогрессирования инфекционного процесса; не замедляет восстановление костной ткани.

Арпефлю инструкция по применению: показания, противопоказания, побочное действие – описание Arpeflu таб., покр. оболочкой, 100 мг: 10, 20 или 30 шт. (30140)

Таблетки, покрытые пленочной оболочкой белого или почти белого цвета, круглые, двояковыпуклые.

1 таб.
умифеновира гидрохлорид (в форме умифеновира гидрохлорида моногидрата)50 мг

Вспомогательные вещества: повидон (пласдон K17) – 0.66 мг, целлюлоза микрокристаллическая – 34 мг, крахмал прежелатинизированный (крахмал-1500) – 4.5 мг, магния стеарат – 1.5 мг, кремния диоксид коллоидный (аэросил) – 1.5 мг, лактозы моногидрат (сахар молочный) – до получения таблетки массой 150 мг.

Состав оболочки: опадрай II белый (тальк – 0.89 мг, макрогол – 1.23 мг, титана диоксид – 1.5 мг, спирт поливиниловый – 2.38 мг) – до получения таблетки массой 156 мг.

10 шт. – упаковки ячейковые контурные (1) – пачки картонные.
10 шт. – упаковки ячейковые контурные (2) – пачки картонные.
10 шт. – упаковки ячейковые контурные (3) – пачки картонные.
10 шт. – упаковки ячейковые контурные (3) – пачки картонные.
20 шт. – упаковки ячейковые контурные (1) – пачки картонные.

Таблетки, покрытые пленочной оболочкой белого или почти белого цвета, круглые, двояковыпуклые.

1 таб.
умифеновира гидрохлорид (в форме умифеновира гидрохлорида моногидрата)100 мг

Вспомогательные вещества: повидон (пласдон K17) – 1.32 мг, целлюлоза микрокристаллическая – 68 мг, крахмал прежелатинизированный (крахмал-1500) – 9 мг, магния стеарат – 3 мг, кремния диоксид коллоидный (аэросил) – 3 мг, лактозы моногидрат (сахар молочный) – до получения таблетки массой 300 мг.

Состав оболочки: опадрай II белый (тальк – 1.78 мг, макрогол – 2.46 мг, титана диоксид – 3 мг, спирт поливиниловый – 4.76 мг) – до получения таблетки массой 312 мг.

10 шт. – упаковки ячейковые контурные (1) – пачки картонные.
10 шт. – упаковки ячейковые контурные (2) – пачки картонные.
10 шт. – упаковки ячейковые контурные (3) – пачки картонные.
10 шт. – упаковки ячейковые контурные (4) – пачки картонные.

Самый большой финансовый супермаркет в России Банки.ру — самый большой финансовый супермаркет в России (на основе исследования ООО «Тибурон», июнь 2021 г.

и АО «ИОМ Анкетолог», август 2021 г.). Более 11 млн человек ежемесячно пользуются нашими онлайн-сервисами по подбору и оформлению кредитов, вкладов, ипотеки, полисов ОСАГО и других финансовых продуктов, читают новости и аналитику от экспертов Банки.ру. Более 1 млн реальных отзывов оставили наши пользователи в “Народном рейтинге”, который помогает получить обратную связь о работе банка/страховой компании и решить свою проблему. Мы работаем с 2005 года. И среди наших партнеров уже более 400 банков, микрофинансовых, страховых и инвестиционных компаний, все они имеют лицензию ЦБ и проходят дополнительную проверку нашими экспертами. Банки.ру знает, где выгоднее!

Банки.ру — самый большой финансовый супермаркет в России.

Ежемесячно пользователи сервиса оставляют более полумиллиона заявок на банковские, страховые и инвестиционные продукты.

«Мастер подбора кредитов» определит Ваш персональный кредитный рейтинг и найдет подходящие предложения банков с наибольшей вероятностью одобрения. С помощью этого сервиса вы можете оставить заявку на получение микрозайма, кредитной карты или карты рассрочки, ипотеки, автомобильного кредита, а также рефинансировать имеющийся кредит.

Если ваша цель — выгодно вложить деньги, у нас вы можете подобрать вклад или дебетовую карту с выгодными условиями. Для тех, кто ищет более доходные варианты вложения денег, мы создали раздел «Инвестиции», где можно выбрать акции и облигации, а также определиться, через какого брокера провести сделку. В разделе есть продукты и для начинающих инвесторов, которые не готовы разбираться в тонкостях инвестирования и рассматривают варианты доверительного управления.

На Банки.ру можно подобрать и оформить страховку от ведущих страховых компаний на выгодных условиях – ОСАГО, КАСКО, жизнь и здоровье, туризм, для бизнеса и ипотечное страхование..

Ежедневно мы публикуем десятки экономических новостей, которые помогают грамотно управлять личными финансами. У нас можно не только узнать курсы мировых валют, но и понять, что будет влиять на них в ближайшее время. О свежих финансовых лайфхаках вы узнаете из нашего видеопроекта «Финток», а если хотите инвестировать, но не знаете, с чего начать, то послушайте реальную историю сотрудников Банки.ру — ведущих подкаста «Это к деньгам».

С момента оформления вклада, карты или кредита взаимоотношения с банком только начинаются. Если вам есть что сказать о качестве обслуживания в вашей финансовой организации, оставьте отзыв в «Народном рейтинге», как это сделали уже около миллиона наших пользователей. Ежегодно банку, получившему лучшие оценки клиентов, вручается награда «Банк года» в номинации «Народный рейтинг».

На Банки.ру у вас есть много возможностей для общения. Мы обсуждаем финансовые организации на форуме, задаем вопросы банкам прямо на нашем сайте в разделе «Вопрос-ответ». На вопросы представители кредитных организаций отвечают в течение суток.

Ежемесячная аудитория Банки.ру превышает 11 миллионов уникальных пользователей. Присоединяйтесь к нам!

Простая английская Википедия, бесплатная энциклопедия

Диаграмма обычно представляет собой двухмерный дисплей, который взаимодействует с помощью визуальных отношений. Это упрощенное и структурированное визуальное представление понятий, идей, конструкций, отношений, статистических данных, анатомии и т. д. Его можно использовать для всех аспектов человеческой деятельности, чтобы объяснить или проиллюстрировать тему.

  • визуальное информационное устройство : Подобно термину «иллюстрация», диаграмма используется как собирательный термин, обозначающий весь класс технических жанров, включая графики, технические чертежи и таблицы. [1]
  • особый тип визуального отображения : Это жанр, который показывает качественные данные с формами, которые соединены линиями, стрелками или другими визуальными связями.

В науке этот термин используется в обоих смыслах. Например, Андерсон (1997) заявил в более общем виде: «диаграммы — это наглядные, но абстрактные представления информации, а карты, линейные графики, гистограммы, инженерные чертежи и наброски архитекторов — все это примеры диаграмм, тогда как фотографии и видео — это примеры диаграмм. нет”. [2] С другой стороны, Лоу (1993) определил диаграммы как конкретно «абстрактные графические изображения предмета, который они представляют».

[3]

Треугольник Канижи: белого треугольника не нарисовано, но мы его видим

Диаграммы воздействуют на ум так, что зритель начинает понимать их, но не так, как понимают слова. Визуальное мышление или решение проблем очень древнее и в значительной степени автоматическое. Нужно только помнить, что мозг формирует образ окружающего мира на основе сенсорной информации, в основном зрения.Мы не принимаем никаких сознательных решений: это делается без сознательного обдумывания. Диаграммы, скорее всего, «подключаются» к некоторым из этих древних, но в значительной степени неизвестных процедур.

На самом деле эти обычно скрытые мозговые процессы иногда проявляются. Когда повреждение головного мозга влияет на зрительную кору, [4] , или когда создаются зрительные иллюзии, [5] [6] , являются двумя классическими примерами.

Влияние некоторых диаграмм на мышление очень важно. Периодическая таблица Менделеева обобщила предыдущие исследования элементов.Гораздо более важным, однако, было то, как она предполагала свойства элементов, которые еще не были открыты . [7] Эта диаграмма стимулировала творческую мысль, и можно было бы привести и другие примеры из истории науки: см. диаграмму Фейнмана.

Существуют как минимум следующие типы диаграмм:

  • Диаграммы на основе графиков: отношения выражаются в виде связей между элементами или перекрытий между элементами; примеры:
  • Диаграммообразные методы, которые отображают отношения между двумя переменными, принимающими либо дискретные, либо непрерывные диапазоны значений; примеры:

Схемы и другие виды диаграмм, например.г.,

Викискладе есть медиафайлы, связанные с диаграммами
.
  1. ↑ Brasseur, Lee E. 2003. Визуализация технической информации: культурная критика . Амитивилль, Нью-Йорк: паб Baywood. ISBN 0-89503-240-6
  2. ↑ Майкл Андерсон (1997). «Введение в схематическое мышление». Архивировано 15 сентября 2008 г. в Wayback Machine. Проверено 21 июля 2008 г.
  3. Лоу, Ричард К.(1993). «Диаграмматическая информация: методы изучения ее мысленного представления и обработки». Журнал информационного дизайна . 7 (1): 3–18. doi:10.1075/idj.7.1.01low.
  4. ↑ Christine Roman-Lantzy 2007. Корковое нарушение зрения . Нью-Йорк: AFB Press. ISBN 0-89128-829-5
  5. ↑ Грегори Р.Л. 1970. Разумный глаз . Вайденфельд и Николсон, Лондон.
  6. ↑ Грегори, Ричард 1997. Знание в восприятии и иллюзии .
    Фил. Транс. Р. Соц. Лонд. B
    352 :1121-1128. (pdf)
  7. ↑ Менделеев, Дмитрий Иванович; Дженсен, Уильям Б. (редактор) 2005. Менделеев о периодическом законе: избранные труды, 1869–1905 гг. . Минеола, Нью-Йорк: Dover Publications. ISBN 0-486-44571-2
Этот пользователь — бот, управляемый Harej (talk).

Он используется, чтобы помочь внести множество мелких изменений, которые человеку потребовалось бы много времени, чтобы сделать их в одиночку.
Администраторы: если этот бот работает неправильно или делает что-то плохое, пожалуйста, остановите его.

Взлом The Topic Graph с помощью Википедии и Google Language API

Одна из моих любимых презентаций за последние десять лет была сделана Марком Джонстоном в 2014 году, когда он еще работал в Distilled. Колода называлась «Как создавать лучшие идеи контента», и я использовал ее как свою библию в течение нескольких лет, создавая команды для выполнения тяжелой работы по продвижению контента.

Одна из предложенных идей заключалась в том, чтобы создать визуальную карту связи слов, связанных с вашим продуктом или брендом, чтобы вы могли отойти в сторону и искать способы объединить ассоциации во что-то интересное. Целью является производство идей, которые он определяет как «новую комбинацию ранее не связанных между собой элементов таким образом, чтобы повысить ценность».

В этой статье мы используем гораздо более левополушарный подход, используя Python, языковой API Google и Википедию для изучения ассоциаций сущностей, которые существуют из исходной темы.Целью является высокоуровневое представление взаимосвязей сущностей по тематическому графику. Эта статья не для среднего читателя. Читатели, знакомые с Python и обладающие хотя бы базовым уровнем навыков кодирования, сочтут его гораздо более поучительным.

Идея

Следуя идее картографирования Марка Джонстона, я подумал, что было бы интересно позволить Google и Википедии определять структуру темы, начиная с исходной темы или веб-страницы. Цель состоит в том, чтобы визуально построить сопоставление отношений с основной темой в виде древовидного графика, который можно просматривать для поиска связей и, возможно, генерировать идеи контента. На следующем изображении представлена ​​первоначальная идея дизайна.


По сути, мы даем инструменту тему или URL-адрес и позволяем языковому API Google выбирать первые n (в нашем примере 3) объекта (включая URL-адреса Википедии) для каждой страницы объекта, и мы рекурсивно продолжаем строить сетевой граф для каждую найденную сущность до максимальной глубины.

Описание используемых инструментов

Языковой API Google

Языковой API Google позволяет вам передавать ему либо обычный текст, либо HTML, и он волшебным образом возвращает все различные объекты, связанные с контентом.API делает больше, но для этого анализа мы сосредоточимся только на этой части. Вот список типов сущностей, которые он возвращает:


Идентификация сущностей долгое время была фундаментальной частью обработки естественного языка (NLP), и правильной терминологией для этой задачи является распознавание именованных сущностей (NER). NER — сложная задача, потому что многие слова имеют разные значения в зависимости от используемого контекста, поэтому инструменты NLP или API должны понимать полный контекст, окружающий термины, чтобы иметь возможность правильно идентифицировать их как конкретную сущность.

Я дал довольно подробный обзор этого API и, в частности, сущностей, в статье на opensource.com, если вы хотите наверстать упущенное, прежде чем закончить эту статью.

Одна интересная особенность Google Language API заключается в том, что в дополнение к поиску релевантных сущностей он также отмечает, насколько они связаны с документом в целом (заметность), а для некоторых предоставляет соответствующую статью в Википедии (диаграмма знаний), представляющую организация.

Вот пример того, что возвращает API (отсортировано по значимости):


Oncrawl Developer

Исследуйте, объединяйте и экспортируйте свои данные в большие объемы данных для использования в пользовательских решениях для бизнеса и маркетинговых задач.Управляйте всеми своими проектами и обходами и извлекайте данные из журналов и обходов.

Python

Python — это программный язык, ставший популярным в области науки о данных благодаря большому и растущему набору библиотек, упрощающих прием, очистку, обработку и анализ больших наборов данных. Он также извлекает выгоду из среды совместной работы, называемой блокнотами Jupyter, которая позволяет пользователям легко тестировать и комментировать свой код без особых усилий.

В этом обзоре мы будем использовать несколько ключевых библиотек, которые позволят нам делать некоторые интересные вещи с данными Google NLP.

  • Pandas: Подумайте о том, что вы можете написать сценарий Microsoft Excel для чтения, сохранения, разбора или перестановки электронных таблиц, и вы получите представление о том, что делает Pandas. Панды потрясающие. (ссылка)
  • Networkx: Networkx — это инструмент для построения графов узлов и ребер, определяющих отношения между узлами. Он также имеет встроенную поддержку построения графиков, поэтому их легко визуализировать. (ссылка)
  • Pywikibot: Pywikibot — это библиотека, которая позволяет вам взаимодействовать с Википедией для поиска, редактирования, поиска взаимосвязей и т. д., со всем содержимым каждого сайта Википедии. (ссылка)

Процесс

Здесь мы делимся блокнотом Google Colab, который можно использовать для отслеживания. (Особая благодарность Тайлеру Рирдону за проверку работоспособности статьи и этой записной книжки.)

Настройка

Первые несколько ячеек в записной книжке связаны с установкой некоторых библиотек, предоставлением доступа к этим библиотекам для Python и предоставлением учетных данных и конфигурации. файл для Google Language API и Pywikibot соответственно.Вот все библиотеки, которые нам нужно установить, чтобы убедиться, что инструмент может запустить:

  • Pandas
  • запросов
  • httplib2
  • Google-Cloud-language
  • Pywikibot
  • Networkx
  • Validators
  • BS4

Примечание: Самая сложная часть работы с этим блокнотом — это получение учетных данных от Google для доступа к их API. Для тех, кто не знаком с этим, это займет час или около того, чтобы понять. Чтобы помочь вам, мы связали инструкции по получению учетных данных служебной учетной записи в верхней части записной книжки.Ниже приведен пример того, как мы включили наши.

Функции для Win

В ячейке, обозначенной «Определить некоторые функции для Google NLP», мы разрабатываем восемь функций, которые обрабатывают такие вещи, как запросы к Language API, взаимодействие с Википедией, извлечение текста веб-страницы, построение и построение графиков. графики. Функции — это, по сути, небольшие блоки кода, которые принимают некоторые данные о настройках, выполняют некоторую работу и что-то производят. Все функции прокомментированы, чтобы сообщить переменные, которые они принимают, и то, что они производят.

Тестирование API

Следующие две ячейки принимают URL-адрес, извлекают текст из URL-адреса и извлекают объекты из Google Language API. Один извлекает только объекты, имеющие URL-адреса Википедии, а другой извлекает все объекты с этой страницы.

Это был важный первый шаг, чтобы получить правильную часть извлечения контента и понять, как Language API работает и возвращает данные.

Networkx

Networkx, как упоминалось ранее, — замечательная библиотека, с которой довольно легко работать.По сути, вы должны сообщить ему, какие у вас узлы и как они связаны. Например, на изображении ниже мы даем Networkx три узла (A, B, C). Затем мы сообщаем Networkx, что они соединены ребрами (A,B), (B,C), (C,A), определяющими отношения между узлами. Для нашего использования объекты с URL-адресами Википедии будут узлами, а ребра определяются новыми объектами, найденными на текущей странице объекта. Итак, если мы просматриваем страницу Википедии для сущности А и на этой странице обнаруживаем сущность Б, то это граница между сущностью А и сущностью Б.

Собираем все вместе

Следующий раздел записной книжки называется Ветвление темы Википедии по URL. Здесь происходит волшебство. Ранее мы определили специальную функцию (recurse_entities), которая рекурсивно перемещается по страницам Википедии вслед за новыми сущностями, определенными языковым API Google. Мы также добавили очень неудобную для понимания функцию (hierarchy_pos), взятую из Stack Overflow, которая хорошо справляется с представлением древовидного графа с множеством узлов.В ячейке ниже мы определяем вход как «Поисковая оптимизация» и указываем глубину из 3 (это количество страниц, за которыми он следует рекурсивно), и ограничение из 3 (это количество сущностей). тянет на страницу).

Запустив его для термина «Поисковая оптимизация», мы можем увидеть следующий путь, по которому прошел инструмент, начиная со страницы поисковой оптимизации Википедии (уровень 0) и следуя рекурсивно страницам до указанной максимальной глубины (3 ).

Затем мы берем все найденные сущности и добавляем их в Pandas DataFrame, что упрощает сохранение в формате CSV. Мы сортируем эти данные по заметности (т.е. по тому, насколько важен объект для страницы, на которой он был найден), но эта оценка в этом контексте немного вводит в заблуждение, поскольку она не говорит вам, насколько объект связан с вашим исходным термином (« Поисковая оптимизация»). Мы оставим эту дальнейшую работу читателю.


Наконец, мы строим график, построенный инструментом, чтобы показать связанность всех объектов.В ячейке ниже параметры, которые вы можете передать функции: ( G : график, построенный ранее с помощью функции recurse_entities, w: ширина графика, h: высота графика, c: круговой процент графика и имя файла: файл PNG, который сохраняется в папке с изображениями.)


Мы добавили возможность указать исходную тему или исходный URL-адрес. В этом случае мы смотрим на объекты, связанные со статьей Проблемы индексации Google продолжаются, но это другое


Вот график объектов Google/Википедии для Python.

Что это значит

Понимание тематического уровня Интернета интересно с точки зрения поисковой оптимизации, поскольку оно заставляет вас думать о том, как вещи связаны, а не только об отдельных запросах. Поскольку Google использует этот уровень для сопоставления интересов отдельных пользователей с темами, как упоминалось в повторном представлении Google Discover, он может стать более важным рабочим процессом для SEO-специалистов, ориентированных на данные. На приведенном выше графике «Python» можно сделать вывод, что знакомство пользователя с темами, связанными с исходной темой, может быть разумным показателем их уровня знаний по исходной теме.

В приведенном ниже примере показаны два пользователя, выделенные зеленым цветом, показывающие их исторический интерес или близость к связанным темам. Пользователь слева, понимающий, что такое IDE, и понимающий, что означают PyPy и CPython, будет гораздо более опытным пользователем Python, чем тот, кто знает, что это язык, но не более того. Это было бы легко превратить в числовые оценки по каждой теме для каждого пользователя.


Заключение

Сегодня я хотел поделиться тем, что является довольно стандартным процессом, который я выполняю для тестирования и проверки эффективности различных инструментов или API-интерфейсов с помощью Jupyter Notebooks. Изучение тематического графа невероятно интересно, и мы надеемся, что вы обнаружите, что общие инструменты дадут вам преимущество, необходимое для самостоятельного изучения. С помощью этих инструментов вы можете строить тематические графики, которые исследуют множество уровней отношений, ограниченных только квотой Google Language API (которая составляет 800 000 в день). (Обновление: цены основаны на единицах из 1000 символов Юникода, отправленных в API, и бесплатны до 5 тысяч единиц. Поскольку статьи в Википедии могут быть длинными, вы хотите следить за своими расходами.Спасибо Джону Мерчу за указание на это.) Если вы улучшите блокнот или найдете интересные случаи, надеюсь, вы сообщите мне об этом. Вы можете найти меня на @jroakes в Твиттере.

WikiGalaxy: Исследуйте Википедию в 3D

Здравствуйте, меня зовут Оуэн, я студент из Парижа. По мере развития технологий в наши браузеры приходят настоящие 3D-опыты. Это дает нам беспрецедентные возможности для обучения, открытий и творчества.

Я хотел создать что-то особенное, чего я раньше не видел, что-то, что я хотел бы увидеть в детстве.

У меня всегда было очень визуальное мышление, и именно так я всегда представлял Википедию и Интернет в целом.

Я построил это в свободное время, чтобы заниматься любимым делом, а это для вас. Я надеюсь, вы извлечете из этого максимум пользы, я надеюсь, что вы прочтете о вещах, которых никогда раньше не видели, узнаете о мирах за пределами вашей комфортной зоны.

Если у вас есть какие-либо вопросы, улучшения или ошибки, присылайте их на owen.cornec@gmail.com, я буду рад ответить.

Для получения дополнительной информации обо мне и других моих проектах вы можете посетить мой сайт: www.polyfra.me

Найди меня в Твиттере

Звезды теперь окрашены в соответствии с их категориями, вы также можете динамически добавить статью, отсутствующую на графике. «Википедия:», «Пользователь:», «Категория:» и другие «не статьи» были удалены для большей релевантности. Добавлены дополнительные элементы управления масштабированием и вертикальным перемещением в режиме FPS.Если бы я мог получить комплект для разработчиков, я бы хотел интегрировать возможности Oculus Rift, чтобы по-настоящему погрузиться в графику. Все движущиеся точки, которые вы видите сейчас, — это боты, но я хотел бы добавить пользовательскую инфраструктуру, чтобы вы могли видеть, что читают другие, следуя за ними на графике. Если это будет сделано, я хотел бы изучить, как отличается пользовательский трафик между этим и классическим интерфейсом википедии. Было бы интересно посмотреть, как пользователи перемещаются по сети и учатся с помощью Википедии.

WikiGalaxy не связана с Википедией или фондом Викимедиа, но использует API Википедии для получения большей части своей информации. Этот проект и многие другие были бы невозможны без вклада бесчисленного количества пользователей или стремления Википедии предоставить вам весь этот контент. Посмотрите, как вы можете поддержать Википедию здесь:

http://wikimediafoundation. org/wiki/Ways_to_Give

Я хотел бы поблагодарить Яэль Бен Дов за ее экспертную помощь по UX в этом интерфейсе, мистера Дуба за создание и обновление Three JS, благодаря которому все это стало возможным.

Топ 100 000 самых популярных страниц любезно предоставлен Эндрю Г. Уэстом, который управляет еженедельным топом 5000 страниц Википедии.

Цвета категорий Graph созданы с помощью Jacopo Farina, благодаря его проекту 2010 года в Politecnico di Milano.

Иконы из проекта существительного Джеффа Р., П.Дж. Онори, Кирилла Томилова, Ильсура Аптукова, Джона Чепмена

Кластеризация статей, выполненная с помощью OpenOrd С. Мартином, В. М. Брауном, Р.Клаванс и К. Бояк (будет опубликовано в 2011 г.), «OpenOrd: набор инструментов с открытым исходным кодом для макета больших графиков», Конференция SPIE по визуализации и анализу данных (VDA).

Эта визуализация была сделана в течение нескольких месяцев, вот различные технические шаги, предпринятые для ее достижения.

Есть несколько способов извлечения данных из википедии, все, что мне нужно, это названия статей, их идентификаторы, их категории и ссылки. Я начал с ежемесячных дампов википедии и проанализировал их с помощью WikiXMLJ на Java, чтобы оценить масштаб задачи и посмотреть, как все было структурировано.Затем я создал различные URL-запросы для PHP API Википедии и вызвал их с помощью скрипта Python с помощью Urllib3. Затем я перевел их в файл с расширением .dot, содержащий идентификаторы статей и все их ссылки.

Затем он был импортирован в Gephi, который использует GraphViz. Я тщательно протестировал каждую конфигурацию графа, взвешивая производительность, удобочитаемость и масштабируемость. В итоге я выбрал OpenOrd, который быстро дает хорошие результаты для кластеризации без дробления узлов. Полученный график был экспортирован в формат ГРВ, включающий координаты XY, и преобразован в компактный файл JSON с помощью другого скрипта Python.

Самой интересной частью было создание инструмента визуализации графиков с помощью Three. js, комплексной библиотеки WebGL. Это достаточно просто, чтобы избежать сложности OpenGL (отображение UV, текстурирование, управление камерой). Мне все еще приходилось делать много тригонометрии, устанавливать углы обзора, рейкастинг для поиска узлов, движение и анимацию, размещать метки и т. д. Пользовательский интерфейс сверху использует те же вышеупомянутые запросы API Википедии, большая часть информации, отображаемой на экране, вызывается динамически. , организованный и загруженный с помощью этого API.

Я не знал, как это сделать, прежде чем начать это, это (наивно) начиналось как настольное приложение, полностью построенное на Java, которое закончилось катастрофой. Я научился никогда не строить что-то только потому, что я уже знаю, как это сделать, а начинать с безумной идеи и изучать все, что могу, чтобы сделать это возможным. Спасибо, что прочитали это, я надеюсь, что вы сделаете то же самое и сделаете то, чем будете гордиться, а если нет, то наберитесь смелости измениться и начать все сначала.

Визуализация паттернов в ссылках на Википедию — Исследование студентов MSiA

Джейми Грин

В чем разница между NASCAR и философией? По словам Рэндалла Манро из xkcd, всего 5 страниц в Википедии.

Рэндалл Манро, бывший астронавт НАСА, ставший веб-карикатуристом, наиболее известен своими юмористическими взглядами на самые разные темы, от математики и естественных наук до любви и поэзии. Его основная площадка, www.xkcd.com, собирает примерно 2,8 миллиона просмотров в день.

Еще в 2011 году он обратил свой комедийный взгляд на Википедию, подчеркнув, насколько мы все стали полагаться на краудсорсинговую энциклопедию в своих знаниях даже о самых элементарных вещах. Сам комикс особо примечательным не выделяется, но с каждым комиксом Mr.Манро включает «текст при наведении» — наведите указатель мыши на изображения на его сайте, и вы будете вознаграждены дополнительной шуткой или анекдотом. В данном случае мы можем увидеть следующее:

Рис. 1: https://www.xkcd.com/903 «Extended Mind», текст при наведении на который вдохновил эту запись в блоге. Эти комиксы предоставляются бесплатно для некоммерческого использования по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 2.5.

«Википедия мелочи: если вы возьмете любую статью, нажмете на первую ссылку в тексте статьи не в скобках и не курсивом, а затем повторите, вы в конечном итоге окажетесь на «Философии».”                    

Когда я впервые прочитал это, я, конечно, был заинтригован. Я тут же открыл Википедию в новом окне браузера и начал тестировать. Я открыл страницу, которая определенно не могла иметь никакого отношения к философии — «NASCAR» — и начал следовать его инструкциям.

Если бы я хотел доказать, что мистер Мунро ошибался, я бы не очень хорошо начал. Первая ссылка без скобок и курсива на странице NASCAR — «бизнес». Бизнес ведет к Сущности, Сущность ведет к Существованию, Существование ведет к Онтологии, и, конечно же, Онтология соединяется с Философией.

То, что обнаружил Рэндалл Манро (вместе с миллионами своих читателей вскоре после этого), представляет собой явление, известное как «петли вики». Цикл вики возникает, когда, следуя правилу «щелкнуть первую ссылку в статье Википедии, не выделенной скобками или курсивом, и повторить», вы обнаруживаете, что снова и снова возвращаетесь к одной и той же последовательности записей, и до бесконечности . В случае с философией это на самом деле часть гораздо большего цикла:

.

Философия> Предварительная философия Род> таксономия (биология)> Наука> Знание> Осведомленность> Осведомленность> Сознание> Качество (философия)> Философия

Как мы видим, выбор Манро «Философии» был, по крайней мере, несколько произвольным — если каждая страница ведет к Философии, то она ведет и к Досократической Философии, или к Человеку, или к Знанию и т. д.

В этот момент вы, вероятно, немного сомневаетесь. Как могло случиться, что каждая ссылка в конце концов соединяется с этой вики-петлей? Наверняка где-нибудь вы найдете еще один такой цикл, который будет ссылаться сам на себя, так и не достигнув ни одной из семнадцати страниц цикла философии? В данном случае ваша интуиция верна. В то время как многие общие темы в Википедии, как правило, связаны с чем-то, что связано с этими категориями (подумайте, сколько страниц может быть быстро связано с людьми, биологией, наукой или цивилизациями), безусловно, есть и другие.

Небольшой пример — вики-цикл Кофе >  Приготовление кофе >  Кофе , в который вы можете попасть, если начнете, скажем, с «Эспрессо». Эта петля, по крайней мере мне, кажется какой-то неудовлетворительной — кажется, что единственный способ застрять в ней — это уже быть в мире кофе, тогда как достижение философии может произойти практически из любого места («Джеймс Бонд» попадает в петлю после четырнадцати). кликов, «Мелинда Гейтс» после шести и «Белл Боттомс» после жалких четырех кликов).

Я хотел узнать больше. Во-первых, какие еще петли мы можем найти? Во-вторых, насколько вероятно, что мы попадем в цикл философии по сравнению с другими циклами вики?

Чтобы ответить на эти вопросы, мы обратимся к невероятно полезному (и невероятно интересному) ресурсу: WikiLoopr. Подключите любую начальную страницу Википедии, и она сделает всю тяжелую работу за вас. (Особая благодарность выпускнику Northwestern Шону Грэнси ’14 за то, что он сделал эту страницу доступной!) Я немного поиграл с этим, используя различные входные данные.Некоторые интересные шаблоны: «Президент Соединенных Штатов» заканчивается на «Философии», а «Список президентов Соединенных Штатов» застревает на «Конституции Соединенных Штатов». До недавнего времени все страницы кандидатов в президенты вели на философию, за исключением страницы Дональда Трампа; это изменилось, когда он стал предполагаемым кандидатом. Одна особенно подходящая петля: «Нарциссизм» ведет к «Тщеславию», а затем обратно к «Нарциссизму». Каким бы увлекательным ни было это исследование, мне нужен был набор данных, поэтому я обратился к автоматизации.

Я написал скрипт на Python, который автоматизировал переход к WikiLoopr со случайной страницей Википедии (к счастью, Википедия поддержала меня с рандомизатором страниц). Используя пакет «selenium» для загрузки объектов javascript, «beautifulsoup4» для анализа и чтения html и стандартный пакет «re» для регулярных выражений, я собрал результаты 1000 циклов вики-цикла. Чтобы визуализировать результаты в R, я превратил их в сеть (используя библиотеки «igraph», «GGally» и «ggplot2»), и…:

Инжир.2: Сеть всех отобранных веб-сайтов Википедии, окрашенных в зависимости от того, какой цикл вики они заканчивают в

… Результаты не были особенно удивительными. Мистер Манро был по существу прав. Из 1000 начальных узлов 981 закончился в цикле философии, что говорит о том, что в среднем у вас есть 98% шанс закончить этот цикл, если вы выбираете случайные начальные точки. Из 2996 страниц Википедии, посещенных моим скриптом (включая промежуточные этапы), 2928 — или 97,7% — страниц в конечном итоге привели к петле философии.

С точки зрения базовой теории графов, все точки, ведущие к одной и той же петле, образуют «компонент» — максимальное множество узлов (страниц), в котором все узлы косвенно связаны друг с другом. Из всех посещенных страниц только 68 веб-сайтов (включая промежуточные этапы и сами циклы) были частью других компонентов. Эти компоненты показаны выше в виде цветных узлов, тогда как основной компонент представлен черным. Результирующий график показывает, насколько на самом деле доминирует петля Философии: почти каждый узел отмечен черным, а цветные узлы (не петля Философии) в буквальном смысле являются пограничными случаями.

Хорошо, пока нам удалось подтвердить общее правило, согласно которому вы должны ожидать, что окажетесь в Философии. Мы также можем увидеть, что представляют собой некоторые другие петли, визуализируя только сами петли, без всех точек, которые к ним ведут:

Рис. 3. Сетевое представление только тех страниц Википедии, которые являются частью циклов вики.

Теперь мы кое-что поняли. Между петлей Философии и всеми остальными есть два основных отличия. Во-первых, размеры самих петель: всего в петле «Философия» семнадцать узлов; никакая другая петля не имеет более трех.Вполне логично, что с таким большим количеством способов застрять в петле, скорее всего, будет поймано больше, чем меньшие петли.

Во-вторых, большинство терминов в петле Философии невероятно общие. В нем есть такие слова, как «Цивилизация», «Знание», «Наука», «Род» и, конечно же, «Философия». С другой стороны, у нас есть такие циклы, как Cebuana Lhuillier > Philippe Jones Lhuillier > Jean Henri Lhuillier (филипинская сеть ломбардов, ее нынешний генеральный директор Филипп и отец Филиппа Жан, бывший председатель совета директоров Cebuana Lhuillier).Они невероятно специфичны. Мы можем сделать разумное предположение, что одним из ключей к успеху цикла является наличие общих терминов, особенно таких, которые охватывают целые отрасли человеческого познания.

Если тысяча начальных семян показывает нам восемнадцать петель, то само собой разумеется, что увеличение количества семян может найти ряд других скрытых петель. В Википедии более 5 миллионов статей только на английском языке, и достаточно двух статей, чтобы образовать цикл. Было бы здорово посмотреть, можно ли найти большую петлю с большим размером выборки.На случай, если кому-то еще так же любопытно, как и мне, я разместил свой код для очистки и визуализации данных в своей учетной записи github. Однако, пока не доказано обратное, кажется справедливым сказать, что, за немногими исключениями, все дороги ведут к философии.

Обзор Microsoft Graph — Microsoft Graph

  • Статья
  • 6 минут на чтение
Полезна ли эта страница?

Пожалуйста, оцените свой опыт

да Нет

Любая дополнительная обратная связь?

Отзыв будет отправлен в Microsoft: при нажатии кнопки отправки ваш отзыв будет использован для улучшения продуктов и услуг Microsoft. Политика конфиденциальности.

Представлять на рассмотрение

В этой статье

Microsoft Graph — это шлюз к данным и аналитике в Microsoft 365. Он предоставляет единую модель программирования, которую можно использовать для доступа к огромному объему данных в Microsoft 365, Windows 10 и Enterprise Mobility + Security. Используйте множество данных в Microsoft Graph для создания приложений для организаций и потребителей, которые взаимодействуют с миллионами пользователей.

Данные и службы, лежащие в основе платформы Microsoft 365

В платформе Microsoft 365 три основных компонента облегчают доступ и поток данных:

  • API Microsoft Graph предлагает единую конечную точку, https://graph.microsoft.com , для предоставления доступа к богатым, ориентированным на людей данным и аналитическим данным в облаке Microsoft , включая Microsoft 365, Windows 10 и Мобильность предприятия + безопасность. Вы можете использовать API-интерфейсы REST или пакеты SDK для доступа к конечной точке и создания приложений, поддерживающих сценарии Microsoft 365, охватывающих производительность, совместную работу, образование, аналитику людей и рабочих мест и многое другое.Microsoft Graph также включает в себя мощный набор служб, которые управляют идентификацией пользователей и устройств, доступом, соответствием требованиям, безопасностью и помогают защитить организации от утечки или потери данных.
  • Соединители Microsoft Graph работают во входящем направлении, доставляя данные, внешние по отношению к облаку Microsoft, в службы и приложения Microsoft Graph , чтобы улучшить возможности Microsoft 365, такие как Microsoft Search. Коннекторы существуют для многих часто используемых источников данных, таких как Box, Google Drive, Jira и Salesforce.
  • Microsoft Graph Data Connect предоставляет набор инструментов для оптимизации безопасной и масштабируемой доставки данных Microsoft Graph в популярные хранилища данных Azure . Кэшированные данные служат источниками данных для инструментов разработки Azure, которые можно использовать для создания интеллектуальных приложений.

Вместе API Microsoft Graph, соединители и Data Connect обеспечивают платформу Microsoft 365. Имея возможность доступа к данным Microsoft Graph и другим наборам данных, вы можете получать ценные сведения и аналитику, расширять возможности Microsoft 365 и создавать уникальные интеллектуальные приложения.

Что в Microsoft Graph?

Microsoft Graph предоставляет REST API и клиентские библиотеки для доступа к данным в следующих облачных службах Microsoft:

  • Основные службы Microsoft 365: Bookings, Calendar, Delve, Excel, обнаружение электронных данных, соответствие Microsoft 365, Microsoft Search, OneDrive, OneNote, Outlook/Exchange, Люди (контакты Outlook), Planner, SharePoint, Teams, To Do, Workplace Analytics.
  • Службы корпоративной мобильности и безопасности: Advanced Threat Analytics, Advanced Threat Protection, Azure Active Directory, Identity Manager и Intune.
  • Службы Windows 10: действия, устройства, уведомления, Universal Print.
  • Dynamics 365 Business Central.

Дополнительные сведения см. в разделе Основные службы и функции Microsoft Graph.

Что можно делать с Microsoft Graph?

Используйте Microsoft Graph для создания опыта на основе уникального контекста пользователя, чтобы повысить его продуктивность. Представьте себе приложение, которое…

  • Просматривает вашу следующую встречу и помогает вам подготовиться к ней, предоставляя профильную информацию об участниках, включая их должности и менеджеров, а также информацию о последних документах, над которыми они работают, и людях, с которыми они сотрудничают.
  • Сканирует ваш календарь и предлагает лучшее время для следующей встречи команды.
  • Извлекает последнюю диаграмму прогноза продаж из файла Excel в вашем OneDrive и позволяет обновлять прогноз в режиме реального времени с вашего телефона.
  • Подписывается на изменения в вашем календаре, отправляет вам оповещение, когда вы проводите слишком много времени на собраниях, и предоставляет рекомендации для тех, кого вы можете пропустить или делегировать, в зависимости от того, насколько важны для вас участники.
  • Помогает разобраться в личной и рабочей информации на телефоне; например, путем классификации изображений, которые должны отправляться в ваш личный OneDrive, и бизнес-квитанций, которые должны отправляться в OneDrive для бизнеса.
  • Анализирует масштабные данные Microsoft 365, чтобы лица, принимающие решения, могли получить ценную информацию о распределении времени и шаблонах совместной работы, которые повышают производительность бизнеса.
  • Переносит пользовательские бизнес-данные в Microsoft Graph, индексируя их, чтобы сделать их доступными для поиска вместе с данными из служб Microsoft 365.

В качестве примера выберите первый сценарий исследования участников собрания. С API Microsoft Graph вы можете:

  1. Получите адреса электронной почты участников собрания.
  2. Ищите их по отдельности как пользователя в Azure Active Directory, чтобы получить информацию об их профилях.

Затем вы можете перейти к другим ресурсам, используя отношения:

Microsoft Graph продолжает открывать платформу Microsoft 365 для разработчиков и всегда только с соответствующими разрешениями.

Популярные запросы API

Ознакомьтесь с некоторыми из этих распространенных сценариев работы с Microsoft Graph API. Ссылки ведут к обозревателю графов.

Перенос данных из внешнего источника контента в Microsoft Graph

Используйте соединители Microsoft Graph для переноса данных, которые являются внешними по отношению к облаку Microsoft, в Microsoft Graph. Примерами таких данных могут быть база данных кадровой службы организации или каталог продуктов, размещенные локально или в общедоступных или частных облаках.

Соединители Microsoft Graph создают подключения к внешним источникам данных, индексируют данные и сохраняют их в виде внешних настраиваемых элементов и файлов.После индексации эти элементы могут отображаться в Microsoft Search и в приложениях, использующих Microsoft Search API.

Доступ к данным Microsoft Graph в масштабе с помощью Microsoft Graph Data Connect

Используйте Microsoft Graph Data Connect для доступа к данным в Microsoft Graph в масштабе, предоставляя администраторам детализированное согласие и полный контроль над своими данными Microsoft Graph. Data Connect оптимизирует доставку этих данных в Microsoft Azure.

С помощью инструментов Azure вы сможете создавать интеллектуальные приложения, которые:

  • Найти ближайшего к вам эксперта по теме в вашей организации
  • Автоматизировать создание базы знаний
  • Анализ запросов на собрания для получения информации об использовании конференц-зала
  • Обнаружение мошенничества с данными о производительности и связи

Когда следует использовать Microsoft Graph API или Data Connect?

Microsoft Graph Data Connect предоставляет новый способ взаимодействия с данными, доступными через API Microsoft Graph.Data Connect предоставляет уникальный набор инструментов, упрощающих создание интеллектуальных приложений в облаке Microsoft.

Особенность API Microsoft Graph Подключение к данным Microsoft Graph
Область доступа Один пользователь или весь арендатор Много пользователей или групп
Схема доступа В реальном времени Периодическое расписание
Операции с данными Работает с мастером данных Работает с кэшем данных
Защита данных Данные защищены в Microsoft 365 Защита данных распространяется на кеш данных в вашей подписке Azure
Согласие пользователя Сам
Типы ресурсов
Нет
Согласие администратора Вся организация
Типы ресурсов
Выберите группы пользователей
Типы и свойства ресурсов
Исключает пользователей
Инструменты доступа RESTful веб-запросы Фабрика данных Azure

Дополнительные сведения см. в разделе Microsoft Graph Data Connect.

Следующие шаги

Что такое орграф взаимосвязей? Диаграмма отношений

Глоссарий по качеству Определение: Диаграмма взаимосвязи

Также называется: диаграмма взаимосвязей, диаграмма отношений или орграф, сетевая диаграмма

Вариант: матричная диаграмма

Диаграмма взаимосвязей определяется как новый инструмент планирования управления, отображающий отношения между факторами в сложной ситуации. Диаграмма взаимосвязей показывает причинно-следственные связи.Его основная цель – помочь определить отношения, которые нелегко распознать.

Диаграмма взаимосвязей граничит с тем, чтобы быть инструментом для выявления первопричины, но в основном она используется для выявления логических взаимосвязей в сложной и запутанной проблемной ситуации. В таких случаях сила диаграммы взаимосвязей заключается в ее способности визуализировать такие отношения. Процесс создания диаграммы взаимосвязей может помочь группам проанализировать естественные связи между различными аспектами сложной ситуации.

Когда использовать диаграмму взаимосвязей

  • При попытке понять связи между идеями или причинно-следственные связи, например, при попытке определить область, в которой требуется наибольшее влияние для улучшения
  • При анализе причин сложной проблемы
  • При внедрении комплексного решения
  • После создания диаграммы сходства, диаграммы “рыбий скелет” или древовидной диаграммы для более полного изучения отношений идей
  • При анализе первопричин, особенно для:
    • Понимание того, как связаны различные аспекты проблемы
    • Видение взаимосвязей между проблемой и ее возможными причинами, которые могут быть дополнительно проанализированы

Диаграмма взаимосвязи Основная процедура

Необходимые материалы: Стикеры или карточки, большая бумажная поверхность (газетная бумага или две страницы флипчарта, склеенные вместе), маркеры и скотч.

  1. Напишите утверждение, определяющее проблему, которую будет исследовать диаграмма взаимосвязей. Напишите его на карточке или наклейке и поместите в верхнюю часть рабочей поверхности.
  2. Обсудите идеи по проблеме и запишите их на карточках или в заметках. Если этому предшествовал другой инструмент, возьмите идеи из диаграммы сходства, наиболее подробной строки древовидной диаграммы или последних ветвей на диаграмме «рыбья кость». Если это полезно, используйте эти идеи в качестве отправной точки и обсудите дополнительные идеи.
  3. Выкладывайте одну идею на рабочую поверхность и спрашивайте: “Эта идея связана с другими?” Поместите связанные идеи рядом с первой. Оставьте место между карточками, чтобы можно было рисовать стрелки позже. Повторяйте, пока все карточки не окажутся на рабочей поверхности.
  4. Для каждой идеи спросите: “Эта идея вызывает или влияет на какую-либо другую идею?” Проведите стрелки от каждой идеи к тем, которые она вызывает или на которые она влияет. Повторите вопрос для каждой идеи.
  5. Проанализируйте схему:
    • Подсчитайте стрелки для каждой идеи.Запишите количество в нижней части каждого поля. Те, у кого больше всего стрелок, являются ключевыми идеями.
    • Обратите внимание, какие идеи имеют в основном исходящие (от) стрелки. Это основные причины.
    • Отметьте, какие идеи имеют преимущественно входящие (к) стрелки. Это окончательные эффекты, которые также могут иметь решающее значение для устранения.

Помните, что количество стрелок — это всего лишь индикатор, а не абсолютное правило. Обязательно проверьте, являются ли идеи с меньшим количеством стрелок ключевыми.Обведите жирными линиями ключевые идеи.

Создание диаграммы взаимосвязей для анализа первопричин

  1. Определите факторы, которые необходимо проанализировать на предмет возможных взаимосвязей, и обозначьте их, используя краткие и лаконичные определения.
  2. Нанесите коэффициенты на пустой график на доске, желательно в форме примерно круга.
  3. Оцените, что влияет на каждый фактор и на какие факторы он влияет, и проиллюстрируйте взаимосвязь с помощью стрелок.
  4. После оценки всех взаимосвязей подсчитайте количество стрелок, указывающих на каждый фактор и от него, и обозначьте эту информацию на диаграмме.
  5. В зависимости от количества стрелок, указывающих в каждом направлении для фактора, он может играть одну из двух ролей: движущую (больше стрелок от, чем внутрь) или индикатор (больше стрелок внутрь, чем от).
  6. При продолжении анализа первопричин драйверы формируют отправную точку.

Инструменты для создания диаграммы взаимосвязей

Диаграмма взаимосвязи Пример #1

Группа компьютерной поддержки планирует крупный проект: замена мейнфрейма.Группа нарисовала диаграмму взаимосвязей (см. рис. 1), чтобы разобраться в запутанном наборе элементов, вовлеченных в этот проект.


Рисунок 1: Диаграмма взаимосвязи

«Проект замены компьютера» — это карточка, указывающая на проблему. Идеи, которые были выработаны во время мозгового штурма, представляли собой смесь действий, проблем, желаемых результатов и менее желательных эффектов, с которыми нужно было справиться. Все эти идеи вошли в диаграмму вместе. По мере того как задавались вопросы о взаимосвязях и причинах, смесь идей начала упорядочиваться.

После того, как все стрелки были нарисованы, стали ясны ключевые вопросы. Они обведены жирными линиями.

  • “Новое программное обеспечение” имеет одну стрелку входа и шесть стрелок выхода. «Установить новый мейнфрейм» имеет одну стрелку входа и четыре выхода. Обе идеи являются основными причинами.
  • «Перебои в обслуживании» и «увеличение стоимости обработки» отмечены тремя стрелками, и группа определила их как ключевые последствия, которых следует избегать.

Диаграмма взаимосвязи Пример #2

Небольшая больница беспокоилась о производительности своих врачей, потому что они были самыми дорогими сотрудниками и имели решающее значение для лечения пациентов. Предприняв многочисленные шаги для обеспечения высокой производительности, руководство больницы было озадачено тем, что производительность неуклонно снижалась месяц за месяцем.

Поскольку такое развитие событий было необъяснимым, руководство стремилось получить представление о причинах и следствиях различных действующих факторов. Они решили построить диаграмму взаимосвязи и включить в анализ следующие факторы:

  • Количество плановых приемов на одного врача
  • Количество приемов неотложной помощи на одного врача
  • Административная нагрузка на врача
  • Количество изменений в запланированных встречах
  • Качество и надежность оборудования
  • Доступность медсестры
  • Наличие других функций поддержки
  • Уровень оплаты врачей

Когда диаграмма взаимосвязей была завершена (рис. 2), внимание переключилось с улучшения условий работы врачей на обеспечение наличия медсестер, других вспомогательных функций и операционного оборудования.


Рисунок 2: Диаграмма взаимосвязи

Адаптировано из The Quality Toolbox, второе издание  и Анализ первопричин: упрощенные инструменты и методы , ASQ Quality Press.

Bulbapedia, энциклопедия покемонов, созданная сообществом

Из Bulbapedia, энциклопедия покемонов, созданная сообществом.

(перенаправлено с главной страницы)Перейти к навигацииПерейти к поиску
Новости покемонов от Bulbanews
Сообщение от редактора
19 ноября

Счастливого ноября!

Поскольку Pokémon Brilliant Diamond и Shining Pearl официально появились на прилавках магазинов, у нас есть несколько обновлений Bulbapedia, которыми мы можем поделиться.

В этом году Bulbapedia не будет закрываться для выпуска новой игры. Похоже, что в этих играх не будет механических отличий, которые потребуют больших изменений страниц, как мы видели в прошлые времена. В результате мы экспериментируем с тем, чтобы вики оставалась открытой и давала людям возможность первыми прыгать с головой, добавляя новую информацию. Если вы новичок в редактировании, пожалуйста, не добавляйте информацию, взятую с других фан-сайтов — мы не допускаем плагиата. Это включает в себя текст, изображения и данные.Пожалуйста, обратитесь к сотруднику, если вы ищете идеи для конкретных задач или проектов, с которыми нам нужна помощь.

В связи с поощрением более широкого круга пользователей к участию в период выпуска игры, мы также решили протестировать новое программное обеспечение для Bulbagarden Archives, которое позволяет всем пользователям загружать изображения; неавтоподтвержденные пользователи будут помещать изображения в очередь модерации. Сотрудники рассмотрят и одобрят изображения, если они подходят. Поскольку эта функция все еще проходит тестирование, сообщите о любых отзывах или проблемах, которые могут возникнуть у сотрудника, чтобы они могли быть переданы нашей технической группе для решения.

Мы так же, как и вы, рады новым играм — получайте удовольствие от возвращения в Sinnoh и удачного редактирования!

Покемастер97
Главный редактор Bulbapedia

Просмотреть предыдущие сообщения

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.