NiceHash miner – автоматический майнинг криптовалюты | Портал BitcoinCloudMining.center
NiceHash – это сервис для облачного майнинга, который сдает в аренду и арендует мощности для майнинга большого количества криптовалют на более 20 алгоритмах хеширования. Он популярный в России и Украине – 23% и 6% соответственно его трафика приходится на эти страны. Эта словенская компания работает по всему миру, соединяя покупателей и продавцов мощностей для майнинга криптовалют. Популярным продуктом этой компании является приложение NiceHash miner.
Как майнить с помощью NiceHash miner?
NiceHash miner является бесплатным приложением для компьютера, скачав и установив которое, вы можете использовать мощность процессора своего компьютера или видеокарт для майнинга криптовалют. NiceHash miner автоматически изучает возможности вашего оборудования и предлагает самые выгодные варианты алгоритма майнинга криптовалюты. Таким образом, вам не нужно самостоятельно проводить вычисления и выбирать криптовалюту для майнинга, поэтому, если вы новичок или у вас нет много времени, эта функция сделает ваше вхождение в майнинг удобным.
Майнинг может осуществляться по различным алгоритмам, но все выплаты сервис производит в Биткоинах. Однако майнер не работает на 32-битной версии операционной системы и на Linux, но в планах компании разработать версию для Linux. С помощью этого приложения осуществляется добыча криптовалют на алгоритме equihash (zcash, zec), decred, ethereum (эфир, eth), sia и других. Также он может запустить dual майнинг, если это будет выгодней.
Настройка майнера NiceHash
1. Для начала нужно скачать программу и установить ее на своем компьютере. Найти программу для скачивания можно на официальном сайте NiceHash. Во время установки соглашайтесь со всем, что вам предлагает программа и ставьте галочки: приложение не установит ничего лишнего.
2. Дальше выбираем локализацию – нажимайте на «Европа». Потом жмете на «Бенчмарк» — приложение протестирует ваши видеокарты и все необходимые данные вашего компьютера. После этого вам будет доступен майнинг на всех ваших видеокартах или процессоре.
А также система автоматически определит лучший алгоритм и криптовалюту для майнинга на вашем конкретном оборудовании.
3. Для пользования майнером нужен Биткоин-кошелёк. Если его у вас нет, то заведите его. В специальном поле майнера обязательно напишите Биткоин-адрес вашего кошелька. Если его не вписать, заработанные деньги вам приходить не будут.
4. Заполняете поле «Имя воркера» — указываете любое имя.
5. Нажимаете кнопку «Старт» и с этого момента начинается майнинг. Проверить статистику можно с помощью кнопки рядом с окошком Биткоин-адреса. Минимум, который нужен для вывода средств из системы — 0.1 BTC. При этом сервис забирает незначительную комиссию – приблизительно 3%.
Взлом NiceHash и современное состояние
6 декабря прошедшего года кошельки пользователей NiceHash были взломаны и с них было похищено Биткоинов на сумму около $60 млн. Кто стоял за хакерской атакой, которая принесла столько убытков, неизвестно. Некоторые пользователи считают, что это был скам, организованный самой администрацией сервиса перед Новым годом.
На некоторое время работа сервиса была приостановлена, администрация посоветовала пользователям сменить пароли.
16 января NiceHash выпустил обновленную версию майнера — 2.0.1.8, работа сайта была восстановлена. В новой версии улучшена производительность, обновлен Excavator, улучшена проверка имейлов. На данный момент сервис работает в нормальном режиме, пользователям выплачиваются вовремя выплаты.
К сожалению, гарантий безопасности ваших цифровых активов не дают даже самые крупные сервисы и биржи. Хакерские атаки продолжают быть серьезной угрозой для всех онлайн-сервисов. Криптовалюты имеют неопределенный правовой статус, так что на правоохранительные органы надеяться тоже не приходится. Поэтому лучшим вариантом защитить свои средства является хранение их на кошельке. Для этого купите дополнительную память на диске и храните ключи на съёмном диске. Если нет выхода в Интернет, хакнуть диск невозможно. Выводите деньги с NiceHash на свой биткоин-кошелёк настолько часто, насколько это возможно.
Плюсы NiceHash miner
- Удобность и легкость в использовании: приложение настраивает майнинг на самом прибыльном алгоритме автоматически.
- Он работает с всеми GPU Nvidia и AMD видеокартами, также возможен майнинг на процессоре.
- Вы можете получать Биткоины, даже если вы майните другую криптовалюту.
- Регулярные выплаты и хорошо отлаженная работа сервиса.
Минусы NiceHash miner
- Сервис производит выплаты только в Биткоинах, а это может быть не всегда выгодно, если у валюты, которую вы майните, лучшая ситуация с ростом курса.
- Вы платите комиссии сайту, а в случае работы с некоторыми пулами ваш доход может быть больше.
Но если вы новичок или у вас совсем нет желания или времени разбираться с тонкостями курсов валют и подбирать лучший алгоритм, то использование NiceHash miner вам будет выгодным. Таким образом вы сможете войти в майнинг с нуля и не иметь хлопот с самостоятельным выбором лучшего варианта майнинга.
Мир криптовалютного рынка постоянно развивается и привносит что-то новое. Если вы хотите быть в курсе всех новинок — подписывайтесь на нас в Facebook, ВКонтакте, Telegram и YouTube.
Не забывайте присоединиться к нашему Телеграм чату для инвесторов, где мы обсуждаем последние новости мира криптовалют и проводим постоянные розыгрыши призов среди новых и действующих подписчиков.
Не пропустите самое интересное в разделах “Полезные статьи”, “Крипто новости” и “Крипто события”
Комплексные решения
Комплексные решения
Общие сведения по основным видам значимых систем, от внедрения которых может быть получен существенный экономический эффект или внедрение которых регламентировано соответствующими правилам безопасности Российской Федерации, а кроме того, в которых «СПб ЭК — Майнинг» имеет серьезный опыт работы на всех стадиях создания по комплексным договорам подряда «под ключ».
1. Автоматизированная система управления технологическими процессами обогащения и извлечения полезного ископаемого
2.
Автоматизированная система управления приемом, отпуском и хранением горюче-смазочных материалов нефтебазы
3. Автоматизированная система контроля и управления объектами электроснабжения
4. Автоматизированные системы оперативного диспетчерского управления горнорудных предприятий с подземным и открытым способом отработки (АСОДУ)
5. Автоматизированная система управления производством (АСУП)
6. Автоматизированная система управления горно-транспортным комплексом
7. Интегрированная система связи
8. Подземная многофункциональная система передачи данных (ПМСПД)
9. Оборудование автоматизированных систем оперативного диспетчерского управления горнорудных предприятий с подземным и открытым способом отработки (АСОДУ).
10. Оборудование электроснабж. 220/110/6/0,69/0,4кВ: поверхностные и подземные рудничные распред. устройства, ТП, многофидерные компактные станции управления, частотные преобразователи.
11. Системы беспроводного оповещения об аварии для подземных горных работ.
12. Системы мониторинга персонала и транспорта для подземных горных работ, построенных как на отечественном, так и на импортном оборудовании.
13. Аппаратура и системы газовой защиты и газового контроля для подземных рудников и шахт.
14. Системы управления движением железнодорожного транспорта на подземных горных работах (АСУ СЦБ электровозной откатки).
15. Системы автоматизированного управления и защиты главных водоотливных и вспомогательных установок рудников.
16. Системы стволовой связи и сигнализации подъемных установок.
17. Системы технологического и охранного телевидения, как для открытых, так и для подземных горных работ.
18. Системы управления горно-обогатительным оборудованием и комплексами на обогатительных и дробильно-сортировочных фабриках.
19.
Системы и оборудования горно-подземной связи, в том числе громкоговорящей.
20. Системы автоматического пожаротушения и пожарной сигнализации (поверхностных и подземных объектов).
Text Mining
Text Mining
Text Mining
Задача Текстовой добычи заключается в предоставлении мощных
средств обработки неупорядоченной (текстовой) информации, выделении
значимых числовых показателей из текста и формировании данных, которые
доступны многочисленным алгоритмам добычи данных.
Информация может быть выделена для получения сводного отчета на основе
слов, содержащихся в документе, или для вычисления некоторых показателей
документа, основанного на соответствующих словах. Также вы можете анализировать
слова, кластеры из нескольких слов, отдельные документы, или выявляться
сходные свойства и связи между документами и другими переменными в общем
проекте.
В любом случае средства и опции преобразовывают
«текст в числа», которые затем можно объединить в других анализах,
таких как предсказывающая
добыча данных, приложения неконтролируемых методов
обучения (кластеризации) и т.д.
Некоторые стандартные приложения Текстовой добычи
Неупорядоченный текст встречается очень часто, и, в действительности, может представлять
большую часть информации, доступную в некоторых исследования или проектах.
Анализ неокончательных откликов исследования.
При проведении исследования (например, в задачах маркетинга) перед аналитиком обычно
стоят различных неокончательные вопросы соответствующей тематики.
Главная идея заключается в том, чтобы разрешить выражать респондентам
собственные «взгляды» или мнения, не ограничивая их заданными условиями.
Это вероятно позволит узнать точные позиции покупателей, которые были бы неизвестны
при использовании структурированных анкет.
Например, вы можете выявить некоторый набор слов или терминов, которые обычно
используют респонденты при описании продукта или услуги.
Автоматическая обработка сообщений, почты и т.д.
Другим стандартным приложение текстовой добычи является автоматическая классификация
текстов. Например, возможно автоматически «фильтровать»
большую часть нежелательной «корреспонденции»,
используя некоторые термины или слова, которые не встречаются в нормальных сообщениях,
а определяют нежелательную почту.
Таким образом, подобные сообщения можно автоматически удалять.
Подобные автоматические системы классификации электронных сообщений можно также
использовать для автоматической сортировки почты.
Например, письма, приходящие на корпоративный почтовый ящик, можно
легко перенаправить в соответствующие отделы.
Методы Текстовой добычи
Методы текстовой добычи — автоматическая обработка текстовой информации
— можно представить как «оцифровку» текста.
В
самом простом случае, программа проиндексирует все слова, найденные
в исходных документах, чтобы создать таблицу документов и слова, т.е.
матрицу частот, в которой отображается число раз появления каждого слова
в каждом документе. Далее можно попытаться исключить некоторые общие
слова, такие как «the» и «a» (стоп-слова), а также
учитывать различные грамматические формы одного и того же слова, например
«traveling,» «traveled,» «travel,». Таким
образом, после создания таблицы отдельных слов (терминов) для каждого
документа, можно применять все стандартные статистические процедуры
и процедуры добычи данных для выявления отдельных измерений или кластеров
в общем наборе слов и документов.
Использование проверенных методов и анализ результатов текстовой добычи.
После построения матрицы данных на основе исходных документов,
Текстовая добыча предоставляет богатый набор
аналитических средств обработки этих данных.
Важная деталь заключается в понимании «философии» Текстовой добычи -
использовать понятные и известные методы для выделения полезной информации из данных.
Другими словами, мы рекомендуем использовать стандартные и хорошо известные алгоритмы и методы
кластеризации, факторного анализа, а также предсказывающей добычи данных (см., например, Manning and Schütze, 2002).
Работа с текстовой добычей в терминах «черного ящика».
Методы, внедренные в модуле Текстовая добыча,
отличаются от других коммерческих методов для текстовой добычи, поскольку
используют более эффективные алгоритмы, позволяющие автоматически анализировать
большое количество текстовых документов.
Несмотря на то, что существует множество различных алгоритмов выделения
«значимой информации из документов»,
используемая технология обладает существенными преимуществами, позволяющими
автоматически обрабатывать множество документов.
Идея заключается в следующем: Текстовая добыча предоставляет набор определенных алгоритмов и хорошо понятных аналитических технологий,
которые позволяют аналитикам выделять значимую информацию, содержащуюся в тексте.
Производители других приложений текстовой добычи представляют все методы рассматриваемого
анализа в виде «черного ящика», что позволяет обрабатывать документы
с минимальными человеческими усилиями.
Мы относимся к данному подходу с большим скептицизмом, поскольку
1) если работа алгоритма не понятна пользователю, то становится невозможно четко
интерпретировать результаты работы алгоритмов, и
2) используемые методы не доступны специалистам для специального изучения.
В заключении рассмотрим конкретный пример: попробуйте поработать с различными системами
автоматического перевода, доступные в Интернет, которые могут переводить достаточно большие
куски текста.
Затем самостоятельно переведите тот же текст.
Почти всегда текст, переведенный автоматически, будет хуже (с литературной точки зрения), чем
текст, который вы переводили самостоятельно.
Текстовая добыча в качестве поиска в документах.
Существует еще одно приложение рассматриваемых методов, называемых
«текстовая добыча» — автоматический поиск в большом количестве документов
по заданным словам или фразам.
Данная функция обычно применяется в поисковых системах в Интернет для поиска
требуемой информации на веб-страницах.
Результат «оцифровки» текста
Несмотря на то, что стандартные методы, внедренные в Текстовую добычу,
являются достаточно мощными, существует несколько опций, позволяющие увеличить
производительность Анализа.
Индексирование документов; типы исходных
документов. Основной алгоритм, внедренный в модуле Текстовая добыча, позволяет осуществлять
поиск в документах, содержащих текст, а также индексировать слова, найденные
в этих документах. Поддерживаются различные форматы исходных файлов,
включая документы MS Word® , RTF, PDF (Acrobat Reader®), PS (PostScript®),
htm, html, XML и текстовые файлы. Вы можете также определить переменную
в исходной Таблице, содержащую реальный текст.
База данных слов (терминов; создание индексов.
Индексирование документов может занимать достаточно много времени,
поэтому Текстовая добыча
использует продвинутые технологии для создания файлов базы данных, содержащей
индексы слов и документов.
Эту базу данных можно сохранить для дальнейшего использования, например, чтоюы
добавить в нее документы или текст, или чтобы сохранить в ней итоговую информацию.
Новые документы можно легко обработаны автоматически и добавить в базу данных.
Это позволяет вам создавать такие приложения, в которых информация, полученная из обучающего множества
документов, может использоваться для анализа новых документов и проведения
вычислений в
предсказывающей добычи данных.
Исключение определенных символов,
коротких слов, чисел и т.п.
Перед началом индексирования исходных документов необходимо настроить несколько опций,
с помощью которых можно задать точные параметры Анализа.
Во-первых, можно исключить определенные цифры, символы.
Можно определить разрешенные слова, начинающиеся с заданной буквы.
Вы также можете исключить слова, которые короче или длиннее фиксированного предела,
или исключить «редкие слова», ограничив минимальный
процент появления слова в документах.
Списки включения и исключения (стоп-слова).
Кроме того, вы можете определить список индексируемых слов.
Этот список будет использоваться при поиске отдельных слов и классификации
исходных документов на основе частот появляющихся слов.
Также вы можете определить «стоп-слова»,
то есть термины, которые будут исключены из индексирования.
Например, можно в список стоп-слов можно включить слова
«the», «a», «of», «since»,
т.е. слова, которые используются очень часто и несут в себе мало значимой информации.
Синонимы и фразы.
Вы можете объединять синонимы одного понятия в одно слово.
Например, выражение «Microsoft Windows» можно рассматривать как одну фразу,
поскольку, например, одно слово «Windows» обозначает несколько различных понятий.
Алгоритмы морфологического анализа.
Важным этапом предварительной обработки исходных документов до начала индексирования
является морфологический анализ. Морфологический анализ обозначает выделение корней у
слов. После этого слова с одинаковыми корнями рассматриваются в качестве одного слова.
Например, слова «traveling» и «traveled» будут распознаны программой
как одно слово.
Поддержка различных языков.
Конечно, морфологический анализ сильно зависит от используемого языка.
Преобразование частот слов
После того, как исходные документы проиндексированы
и вычислены начальные частоты слов, вы можете использовать несколько
дополнительных преобразований для получения дополнительной агрегированной информации.
Лог-частоты.
Во-первых, к исходным частотам можно применить различные преобразования.
Частота исходного слова или терминах обычно отражает важность слова в каждом документе.
В частности, чем чаще слово встречается в документе, тем лучше оно отражает его содержание.
Однако, нельзя предполагать, что сами индексы частоты слов пропорциональны важности соответствующего слова.
Например, если слово встретилось 1 раз в документе А, а 3 раза в документе В,
то нельзя сказать, что это слово в 3 раза важней для документа В, чем для документа А.
Поэтому для каждого слова вычисляют преобразованную частоту (wf):
f(wf) = 1+ log(wf), для wf > 0
Это преобразование «уменьшит» абсолютные значения исходных частот
и их влияние на последовательные вычисления.
Двоичные частоты.
Аналогично предыдущему преобразованию, можно использовать следующее::
f(wf) = 1, если wf > 0
В итоговой матрице документов/слов будут содержаться только значения
1 и 0, показывающие наличие или отсутствие соответствующих слов.
Это преобразование также уменьшает значение исходных частот при последовательных вычислениях
и анализах.
Обратные частоты документов.
Кроме того, вы можете захотеть использовать в следующих Анализах
относительные частоты документов (df) различных словo.
Например, термин «guess» может часто встречаться во всех документах,
а термин «software» — только в некоторых.
Причина этого может заключаться в том, что слово «guesses» используется
в различных контекстах, а слово «software» обозначает только одно понятие.
Часто используется общее преобразование, которое позволяет отразить специфические особенности слов
(частоты документов), а также общие их частоты (частоты слов).
Такое преобразование называется обратной частотой документа
(для i-ого слова и j-ого документа):
В этой формуле (см. также формулу 15.5 в Manning and Schьtze, 2002),
N — это общее число документов,
а dfi — это частота документов
для i’ого слова
(число документов, в котором встречается это слово).
Следовательно, можно сделать вывод о том, что эта формула содержит
уменьшенную частоту слова с помощью логарифмической функции, а также
содержит взвешивающий фактор, который равен 0, если слово появилось
во всех документах log(N/N=1)=0),
и равен максимальному значению, если слово появилось только в одном документе (log(N/1)=log(N)).
Это позволяет легко увидеть, как это преобразование создает индексы, которые
отражают относительную частоту слов, а также их семантический смысл в документах.
Замечание: В этой формуле используется натуральное основание логарифма.
Индексация латентной семантики с помощью декомпозиции сингулярного значения
Как сказано выше, основные результаты начального индексирования слов, найденных в исходных документах,
сосредоточены в таблице частот, т.е. числа в этой таблице обозначают количество появлений соответствующих
слов в каждом исходном документе.
Обычно, эти частоты преобразуют в другие величины, которые лучше отражают относительную
«важность» слов и/или их семантический смысл в исходных документах.
Обычно используются стандартные параметры
Текстовой добычи.
Например, общее число выделяемых слов равно 500.
Общее аналитическое средство для интерпретации «значения» или
«семантического пространства», описываемого выделенными словами,
позволяет создавать структуры слов и документов в общем пространстве, а также вычислять
частоты слов или преобразованные частоты слов. Далее рассмотрим основные принципы этого алгоритма.
Предположим вы исследуете отзывы клиентов о новых автомобилях (различных марок и моделей).
Допустим, вы обнаружили, что каждый отчет содержит термин
«расход топлива», а также слово «экономия.»
Аналогично, вместе со словом «надежность» встречается
слово «дефекты» (или фраза «нет дефектов»).
Однако, между словами «экономия» и «надежность»
нельзя выявить какой-нибудь связи, т.е. в некоторых документах встречаются
оба слова, а в некоторых — по отдельности.
Другими словами, четыре слова «расход топлива», «экономия»,
«надежность» и «дефекты» описывают два независимых измерения -
первое связано со стоимостью автомобиля, а второе — с качеством.
Идея индексации латентной семантики заключается в определении подобных
скрытых измерений в пространстве выделенных слов и документов.
В результате, мы сможем определить скрытые (латентные) понятия, описывающие исходные документы.
Следовательно, мы сможем выделить слова, термины и исходные документы в общем латентном семантическом
пространстве.
Декомпозиция сингулярного значения.
Использование декомпозиции сингулярного значения для выделения общего пространства переменных
и наблюдений заключается в использовании различных статистических методов, в большей части
представленных в модуле
Анализ соответствий.
Эти методы тесно связаны с модулем
Факторный анализ.
В общем, задача этого метода заключается в уменьшении общей размерности
исходной матрицы (число исходных документов х число выделенных слов),
где каждое соответствующее измерение представляет наибольшую степень изменчивости.
В идеальном случае, вы сможете выделить два или три наиболее важных измерения,
имеющих наибольшую изменчивость между словами и документами.
Следовательно, вы сможете определить латентное семантическое пространство,
которое упорядочивает слова и документы в Анализе.
Текстовая добыча
использует эффективный алгоритм декомпозиции сингулярного значения, который
позволяет обрабатывать очень большие исходные матрицы.
Все права на материалы электронного учебника принадлежат компании StatSoft
Метод автоматического построения гибридных UML-моделей на основе журналов событий систем с сервис-ориентированной архитектурой | Давыдова
1. W. M. P. van der Aalst. Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes. Springer Publishing Company, Incorporated, 1st edition, 2011.
2. V. Rubin, C. W. Günther, W. M. P. van der Aalst, E. Kindler, B. F. van Dongen, and W. Schäfer. Process Mining Framework for Software Processes, pages 169- 181. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, 2007.
3. A. K. A. de Medeiros, B. F. van Dongen, W. M. P. van der Aalst, and A. J. M. M. Weijters. Process mining: Extending the α-algorithm to mine short loops. In Eindhoven University of Technology, Eindhoven, 2004.
4. W. M. P. van der Aalst, A. J. M. M. Weijter, and L. Maruster. Workflow Mining: Discovering process models from event logs. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 16:2004, 2003.
5. F. Friedrich, J. Mendling, and F. Puhlmann. Process Model Generation from Natural Language Text, pages 482-496. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, 2011.
6. C. W. Günther and W. M. P. van der Aalst. Fuzzy Mining — Adaptive Process Simplification Based on Multiperspective Metrics, pages 328-343. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, 2007.
7. OMG. OMG Unified Modeling Language (OMG UML), Superstructure, Version 2.5, August 2015.
8. T. Erl. Service-Oriented Architecture: Concepts, Technology, and Design. Prentice Hall PTR, Upper Saddle River, NJ, USA, 2005.
9. K. V. Davydova and S. A. Shershakov. Mining Hierarchical UML Sequence Diagrams from Event Logs of SOA systems while Balancing between Abstracted and Detailed Models. 28(3):85-102, 2016.
10. S. A. Shershakov and V. A. Rubin. System runs analysis with process mining. In Modeling and Analysis of Information Systems, pages 818-833, 2015.
11. A. Rountev and B. H. Connell. Object Naming Analysis for Reverse-engineered Sequence Diagrams. In Proceedings of the 27th International Conference on Software Engineering, ICSE ’05, pages 254-263, New York, NY, USA, 2005. ACM.
12. A. Rountev, O. Volgin, and M. Reddoch. Static Control-flow Analysis for Reverse Engineering of UML Sequence Diagrams. SIGSOFT Softw. Eng. Notes, 31(1):96-102, September 2005.
13. P. Tonella and A. Potrich. Reverse engineering of the interaction diagrams from C++ code. In International Conference on Software Maintenance, pages 159-168. IEEE Computer Society, 2003.
14. E. Korshunova, M. Petkovic, M. G. J. van den Brand, and M. R. Mousavi. CPP2XMI: Reverse Engineering of UML Class, Sequence, and Activity Diagrams from C++ Source Code. In WCRE, pages 297-298. IEEE Computer Society, 2006.
15. Sparx Systems’ Enterprise Architect. http://www.sparxsystems.com.au/products/ea/.
16. IBM Rational Software Architect. https://www.ibm.com/ developerworks/downloads/r/architect/.
17. Visual Paradigm. https://www.visual-paradigm.com/ features/.
18. Altova UModel. http://www.altova.com/umodel.html.
19. NetBeans UML. http://plugins.netbeans.org/plugin/1801/netbeans-uml.
20. L. C. Briand, Y. Labiche, and J. Leduc. Toward the Reverse Engineering of UML Sequence Diagrams for Distributed Java Software. IEEE Trans. Softw. Eng., 32(9):642-663, September 2006.
21. R. Delamare, B. Baudry, and Y. Le Traon. Reverse-engineering of UML 2.0 Sequence Diagrams from Execution Traces. In Proceedings of the workshop on Object-Oriented Reengineering at ECOOP 06, Nantes, France, July 2006.
22. T. Ziadi, M. A. A. da Silva, L. M. Hillah, and M. Ziane. A Fully Dynamic Approach to the Reverse Engineering of UML Sequence Diagrams. In Isabelle Perseil, Karin Breitman, and Roy Sterritt, editors, ICECCS, pages 107- 116. IEEE Computer Society, 2011.
23. B. Agarwal. Transformation of UML Activity Diagrams into Petri Nets for Verification Purposes. 2(3):798-805, 2013.
24. A. Bergmayr, H. Bruneliere, J. Cabot, J. García, T. Mayerhofer, and M. Wimmer. fREX: FUML-based Reverse Engineering of Executable Behavior for Software Dynamic Analysis. In Proceedings of the 8th International Workshop on Modeling in Software Engineering, MiSE ’16, pages 20-26, New York, NY, USA, 2016. ACM.
25. S. Dustdar, R. Gombotz, and K. Baina. Web Services Interaction Mining. Tech. Rep. TUV-1841-2004-16. 2004.
26. W. M. P. van der Aalst. Service Mining: Using Process Mining to Discover, Check, and Improve Service Behavior. IEEE Transactions on Services Computing, 6(4):525-535, 2013.
27. S. J. J. Leemans, D. Fahland, and W. M. P. van der Aalst. Discovering Block-Structured Process Models from Event Logs Containing Infrequent Behaviour, pages 66-78. Springer International Publishing, Cham, 2014.
Процесс-майнинг (Process mining) · Loginom Wiki
Синонимы: Извлечение процессов, Глубинный анализ процессов
Разделы: Бизнес-задачи
Процесс-майнинг представляет собой семейство методов в области управления процессами, поддерживающих анализ бизнес-процессов на основе журналов событий.
В ходе анализа процессов к данным из журнала событий применяются специальные алгоритмы анализа данных с целью обнаружения скрытых зависимостей, закономерностей, трендов, шаблонов и структур, позволяющих получить новые знания об исследуемых процессах.
Процесс-майнинг направлен на повышение эффективности бизнес-процессов и улучшение их понимания. Иногда процесс-майнинг называют «Автоматическим обнаружением бизнес-процессов», но чаще он трактуется в более узком смысле для обозначения методов построения аналитических моделей, которые принимают в качестве входов данные из журнала событий и создают в качестве выходных данных модель бизнес-процесса.
Термин «процесс-майнинг» используется и в более широком контексте, и относится не только к методам построения моделей процессов, но и к методам оценки согласованности бизнес-процессов и анализа эффективности на основе журналов событий.
Методы процессной аналитики оказываются наиболее полезными, когда формальное описание бизнес-процессов получить сложно, или когда качество существующей документации низкое. Необходимо, чтобы данные журналов событий были связаны с идентификаторами, видами деятельности и временными метками.
Можно выделить три типа методов процесс-майнинга, в зависимости от того, существует ли модель, созданная ранее, и как она использовалась в процессе анализа:
- Обнаружение. Ранее созданной модели не существуют. На основе журнала событий строится новая модель с использованием записей, зафиксированных на определенном временном интервале.
- Проверка соответствия. Ранее созданная модель существует. Существующая модель сравнивается с журналом событий процесса, анализируются расхождения между журналом и моделью. Проверка соответствия может использоваться для выявления отклонений и обогащения модели.
- Анализ эффективности. Используется при наличии существующей модели, которая обогащается новой информацией об эффективности процесса, такой как время обработки, время простоев, издержки и т.д. Цель состоит в улучшении эффективности существующей модели в отношении определенного процесса.
Процесс-майнинг можно рассматривать как промежуточное звено между анализом бизнес-процессов и Data Mining.
Главным идеологом процесс-майнинга является датский учёный в области компьютерных наук Вил ван дер Аалст.
Методология процесс-майнинга предполагают, что можно последовательно записывать события так, чтобы каждое из них в дальнейшем поставить в соответствие с четко определенным шагом в некотором бизнес-процессе. Помимо событий, из журналов необходимо по возможности извлекать дополнительную информацию о том, кто какое действие выполнил и в какое время, а также связанные с этим действием данные, например, наименование клиента или сумму платежа.
Carlson Surface Mining / Открытые работы / Горное дело / НИП-Информатика
Дополнительную информацию можно найти на сайте www.carlsonsw.ru
Проектирование
Carlson Surface Mining, используя топографию, данные геологи и характеристики оборудования, позволяет автоматизировать проектирование открытых работ. В результате создается возможность быстрого анализа различных вариантов развития горных работ. Обеспечивается точный расчет вскрыши, полезного ископаемого и коэффициента вскрыши. При проектировании горных работ в плане формируется информация для презентации проекта в 3D, а при проектировании по сечениям или в 3D генерируется вид в плане. Carlson Surface Mining позволяет выполнить проектирование карьера с различными характеристиками уступов на разных сторонах карьера, причем уклон и ширина берм могут определяться как высотой уступа так и сеткой пласта. Карьеры можно проектировать вверх или вниз от заданной линии работ. Автоматически определяется объем вынимаемого грунта и размещаются отвалы, которые могут быть выронены или сглажены. В случае использования блочного метода выполняется оптимизация путем деления 3D карьера на зоны с автоматической вставкой съездов с заданным уклоном в указанном месте. В специальном файле хранятся сетки, которые отражают процесс разработки карьера. Эти сетки можно просматривать в любом направлении.
В Carlson Surface Mining имеется возможность детального проектирования последовательности работ при разработке карьера драглайном. Пользователь задает линию вынимаемой породы и расположение отвалов в зависимости от характеристик драглайна и естественного угла насыпи, и в результате автоматически формируются поперечные сечения по осевой линии движения драглайна и 3D вид карьера.
При проектировании последовательности работ можно также назначить сглаживание отвалов бульдозером или перевалку грунта экскаватором. Анализ плана работ, сечений и 3D вида позволяет выбрать наиболее оптимальный вариант разработки и использования оборудования.
Планирование
Carlson Surface Mining включают возможности планирования добычи и определения графика работы оборудования. Для планирования добычи необходимо создать набор сеток пластов, определить границы, направление разработки и задать плановое значение добычи. Результат планирования может быть представлен в текстовом и графическом видах – отчетов различной формы и ряда цветных блоков, которые показывают границу добычи заданного количества руды. Для определения графика работы оборудования на карьере для каждой единицы техники предварительно определяется календарный план работы, производительность в смену, частота и продолжительность профилактического и капитального ремонта. Результат может быть также представлен в виде различных отчетов и вывода на экран границы работ на заданный период времени: конец месяца, года и т.п.
______
Ключевые слова: Carlson Surface Mining, Carlson Software, Carlson Surface Mining 2013, проектирование карьера, планирование горных работ, проектирование склада, проектирование отвала.
Новости | Becker Mining Russia
ИТОГИ ВЫСТАВКИ УГОЛЬ РО…
В этом году на выставке «Уголь России и Майнинг» группа Becker представила, как уже хорошо известное, так и новое оборудование.
Самым новым продуктом компании Becker является система автоматизации нового поколения Promos 4.0, которая идет на смену уже хорошо известной горнякам по всему миру системе Mincos (Promos Plus и Betacontrol).
Система Promos 4.0 выполнена на современной элементной базе, реализованный функционал позволяет выполнять и даже предвосхищать самые высокие требования потребителей. В системе применяется цифровая передача голосовых сообщений, что дает возможность значительно увеличить максимальную длину линии – до 6км. За счет снижения тока потребления устройств к шине управления можно подключить до 100 устройств. Все компоненты системы имеют повышенную степень защиты от внешних воздействий IP65, при этом в случае необходимости компания Becker готова предложить потребителю и более защищенные устройства. В системе Promos 4.0 значительно повышена скорость передачи данных по сравнению с системой предыдущего поколения Mincos – до 500кбит/с против 19,2кбит/с.
Периферийные устройства имеют возможность подключения до двух датчиков, что повышает функциональность оборудования. Аварийно-тросовые выключатели теперь контролируют не только натяжение троса безопасности, но и его целостность за счет функции предварительного натяжения.
Встроенный в каждое переговорное устройство считыватель RFID-меток предоставляет возможность интеграции системы автоматизации с системой мониторинга положения персонала.
Каждое переговорное устройство имеет и функцию автоматической подстройки громкости в зависимости от уровня внешнего шума. Специальный алгоритм обработки звука позволяет надежно распознавать и фильтровать помехи. Всё это, а также увеличение громкости звукового сигнала на 20дБ гарантирует то, что голосовая связь между абонентами системы будет осуществляться при любом уровне внешнего шума. В системе реализована функция проведения адресных переговоров как между отдельными переговорными устройствами, так и с группами абонентов, а также с абонентами других систем связи, в т.ч. и находящихся на поверхности.
Применение хорошо зарекомендовавших себя в системе Mincos штекерных подключений устройств типа BN позволит осуществлять быстрое и безошибочное подключение компонентов системы Promos 4.0.
Для получения качественной видеоинформации о работе технологического оборудования может быть использована видеокамера BWKO, которая может применяться как в составе систем автоматизации Becker, так и независимо от них. Высокая светочувствительность видеокамеры, качественная оптика и большое количество модификаций устройства позволит любому потребителю получить необходимую ему видеоинформацию о работе горношахтного оборудования в режиме реального времени.
Для энергетического персонала горнодобывающих предприятий несомненный интерес представляла компактная станция нового поколения типа CS4004-L. Устройства этого поколения позволяют реализовать любые потребности потребителя – оперативно изменять рабочее напряжение, использовать разные уровни напряжения в одном устройстве, архивировать и передавать информацию непосредственно на поверхность, просматривать техническую документацию (руководства по эксплуатации, схемы электроснабжения) и визуализацию технологических процессов на сенсорном дисплее, а также осуществлять электроснабжение до 48 потребителей от одного устройства серии CS4000. Дополнительные сервисные возможности предоставляет электропривод выкатывания и вкатывания контакторных модулей, а применение штекерных подключений нового типа гарантирует работоспособность в самых тяжелых условиях повышенной вибрации, влажности и запыленности.
Задачи обеспечения безопасности персонала, работающего в зоне действия передвижных механизмов, решает система обнаружения опасного сближения персонала и транспорта PDS1d. Система построена на базе взрывозащищенного контроллера, который обрабатывает сигналы от антенн, установленных на транспортном средстве. Для точного и своевременного обнаружения персонала одновременно используются антенны трех видов — электромагнитная, радарная и UHF. Совместная работа антенн гарантирует то, что система PDS1d заблаговременно выявит возможность попадания персонала в опасную зону около транспорта за счет обработки сигнала персональной метки и примет меры для исключения любой опасной ситуации для человека, вплоть до остановки транспортного средства.
Современные тенденции в области коммуникаций отражает система подземной радиосвязи SmartCom Wi-Fi, которая обеспечивает персонал шахты качественной мобильной связью, дает возможность определять местоположение персонала и транспорта. Система SmartCom Wi-Fi может применяться самостоятельно или быть интегрирована в состав систем автоматизации Becker.
Впервые на выставке «Уголь России и Майнинг» Becker были представлены элементы механизированного комплекса MineSupport: секция крепи 11т и рештак конвейера производства Becker-Warkop (Польша). Компактность конструкции, большая площадь контакта с кровлей и управление крепью обеспечивают правильную и экономическую эксплуатацию лавы, а проход перед стойками — комфорт работающим шахтерам.
Вспомогательное горношахтное оборудование было представлено образцами высококачественных талей партнера Becker немецкой компанией KITO® Europe GmbH.
«Беккер Майнинг Системс РУС» выражает благодарность посетителям выставки за интерес к нашему стенду.
Ждем Вас на выставке «Уголь России и Майнинг-2019»!
Обзор рынка автоматизированного горного оборудования, 2020-2025 годы
ДУБЛИН, 9 апреля 2020 г. / PRNewswire / — В предложение ResearchAndMarkets.com был добавлен отчет «Рынок автоматизированного горного оборудования — рост, тенденции и прогноз (2020-2025)».
Ожидается, что рынок автоматизированного горного оборудования будет расти в среднем на 7,21% в течение прогнозируемого периода.
Необходимость оптимизации производственных затрат, необходимость уменьшения вмешательства человека на определенных этапах производства и изменение ландшафта горнодобывающей промышленности останутся ключевыми факторами, способствующими росту рынка.
Горнодобывающая промышленность — сложная отрасль. Извлечение сырья различной формы, размера и химического состава из земной коры и преобразование его в стандартизированный и высококачественный конечный продукт — сложный процесс, который подтолкнул отрасль к выбору решений, повышающих ее эффективность и производительность. Обычно шахты расположены в отдаленных районах, и внедрение автоматизации помогает лучше использовать ресурсы.
Автоматизация играет незаменимую роль в горнодобывающей промышленности для достижения таких стратегических целей.Однако для большинства работников горнодобывающей промышленности автоматизация является гораздо более всеобъемлющим понятием, чем системы регулирования, надзора и контрольно-измерительные приборы. Автоматизация может охватывать программное обеспечение геолого-географических информационных систем и автономные машины, а также программное обеспечение для ведения горных работ и системы оптимизации или экспертные системы.
Горнодобывающие компании по всему миру стремительно используют технологические разработки, чтобы лучше использовать свои инвестиции в оборудование и человеческие ресурсы для повышения безопасности.Например, на четырех железорудных рудниках Rio Tinto в Австралии компания использовала 73 грузовика без водителя для круглосуточной перевозки железной руды. Сотрудники контролируют работу транспортных средств с расстояния 750 миль, в централизованном центре управления Rio Tinto в Перте.
Ключевые тенденции рынка
Растущие опасения по поводу повышения производительности и безопасности работников
- Горнодобывающие компании по всему миру стремительно внедряют новейшие технологии автоматизации для модернизации своей деятельности.Автоматизация также дает значительные преимущества для этого сектора, такие как снижение затрат, повышение производительности и повышение безопасности.
- Самые современные «горняки» выполняют несколько технологических процессов, таких как бурение и транспортировка сырья, с использованием робототехники.
- Ожидается, что компании, использующие технологии автоматизированной добычи полезных ископаемых, сразу же станут свидетелями значительного увеличения производства, а также сокращения расходов. Некоторые компании стали свидетелями роста производства от 15% до 20% после внедрения новых технологий.
- Например, Boliden — одна из самых успешных горнодобывающих компаний в мире с устойчивой производительностью и показателями фондового рынка. У него восемь рудников, и один из них, Айтик, расположенный на севере Швеции, является крупнейшим карьером в Европе. Компания установила систему связи Wi-Fi, чтобы можно было использовать буровые установки в Айтике. Таким образом, компания планирует увеличить годовую добычу с 36 миллионов метрических тонн руды до 45 миллионов метрических тонн.
- Кроме того, по данным Национальной ассоциации компаний, предоставляющих программное обеспечение и услуги (NASSCOM) Индии, автоматизация к 2020 году приведет к увеличению расходов на производство Интернета вещей во всем мире, а подсистемы робототехники и горнодобывающего оборудования будут одними из самых производимых материалов в мире.Это отражает растущую потребность в безопасности за счет автоматизации в этой отрасли.
Ожидается, что наибольшая доля рынка будет принадлежать Азии
- Китай по-прежнему будет крупнейшим национальным рынком автоматизированного горнодобывающего оборудования. Ожидается, что быстрое увеличение объемов производства в дополнение к строительной деятельности в стране и усилия правительства по ускорению механизации шахт Китая сохранят его рост выше среднемирового, хотя ожидается, что он останется вялым по его собственным стандартам.
- На мировом рынке вольфрама доминирует Китай, так как страна богата этим минералом. По данным USGS, из-за своих экологических проблем страна регулировала свою вольфрамовую промышленность путем ограничения количества лицензий на добычу и экспорт, были наложены квоты на производство концентрата и ограничения на добычу и переработку.
- Помимо этих полезных ископаемых, Китай занимал первое место по производству золота в 2018 финансовом году.На страну приходилось 12% мирового производства. Страна является одним из лидеров по добыче других полезных ископаемых, таких как железная руда, и ожидается, что она будет стимулировать рынок горнодобывающего оборудования.
- Хотя этот рынок по-прежнему будет намного меньше, чем рынок Китая, ожидается, что Индия добьется наибольшего роста, поскольку все еще существует значительная потребность в механизации шахт. Ожидается, что рост добычи полезных ископаемых в Индии будет одним из самых высоких в мире.
Конкурентная среда
Автоматизированное горное оборудование остается консолидированным рынком, на котором несколько крупных игроков владеют значительной долей рынка.Однако с увеличением общего размера рынка рынок привлекает новых игроков, таких как Volvo, которые активно вышли на рынок лишь недавно. Поскольку в будущем ожидается открытие европейского рынка, на него могут выйти несколько игроков.
- Август 2019 г. — Autonomous Solutions Inc. представила новое решение для навигации без использования GPS для определения местоположения транспортных средств. Система была протестирована в подземных горных выработках, где технологии автоматизации, применяемые в открытых горных выработках, нуждаются только в альтернативной системе позиционирования, чтобы сделать их применимыми под землей.
- Июнь 2019 г. — Подразделение горнодобывающей промышленности Hexagon объявило о внедрении HxGN MineOperate Reverse Assist, приложения для высокоточного позиционирования, которое помогает операторам грузовых автомобилей выбирать оптимальную траекторию движения задним ходом.
Ключевые темы, охваченные
1 ВВЕДЕНИЕ
1.1 Результаты исследования
1.2 Предположения исследования
1.3 Объем исследования
2 МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
ПРОЦЕСС ВЫПОЛНЕНИЯ .1 Обзор рынка
4.2 Введение в динамику рынка
4.3 Движущие силы рынка
4.3.1 Растущие опасения по поводу повышения производительности и повышения безопасности работников
4.3.2 Растущие опасения по поводу снижения эксплуатационных расходов
4.4 Ограничения рынка
4.4.1 Проблемы безопасности и уязвимости
4.5 Анализ цепочки создания стоимости в отрасли
4.6 Привлекательность отрасли — анализ пяти сил Портера
5 СЕГМЕНТАЦИЯ РЫНКА
5.1 По компонентам
5.1.1 Аппаратное обеспечение
5.1.1.1 Экскаваторы
5.1.1.2 Грузовой самосвал
5.1.1.3 Роботизированный грузовик
5.1.1.4 Бурильщики и гидромолоты
5.1.1.5 Другое оборудование
5.1.2 Программное обеспечение
5.1.3 Услуги
5.2 География
5.2.1 Северная Америка
5.2.2 Европа
5.2.3 Азиатско-Тихоокеанский регион
5.2.4 Южная Америка
5.2.5 Ближний Восток и Африка
6 КОНКУРЕНТНЫЙ ЛАНДШАФТ
6.1 Профиль компании
6.1.1 Rockwell Automation Inc.
6.1.2 Trimble Inc
6.1.3 Autonomous Solutions Inc.
6.1.4 ABB Ltd
6.1.5 Hexagon AB
6.1.6 Caterpillar Inc.
6.1.7 Hitachi Ltd.
6.1.8 Komatsu Ltd.
6.1.9 Atlas Copco
6.1.10 AB Volvo
7 ИНВЕСТИЦИИ АНАЛИЗ
8 РЫНОЧНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ И БУДУЩИЕ ТЕНДЕНЦИИ
Для получения дополнительной информации об этом отчете посетите https://www.researchandmarkets.com/r/a64otp
Research and Markets также предлагает услуги Custom Research, обеспечивающие целенаправленное, всестороннее и индивидуальное исследование.
Контакт для СМИ:
Research and Markets
Лаура Вуд, старший менеджер
[адрес электронной почты защищен]
Для работы в офисе EST звоните + 1-917-300-0470
Для бесплатного звонка в США / Канаде + 1-800-526-8630
для офиса GMT Часы работы Звоните + 353-1-416-8900
Факс в США: 646-607-1904
Факс (за пределами США): + 353-1-481-1716
ИСТОЧНИКИ Исследования и рынки
Ссылки по теме
http: //www.researchandmarkets.com
Автоматизация и интеграция горнодобывающей промышленности | ABB — Решения для горнодобывающей промышленности
{
«Поля»: [
{
"IsIncluded": правда,
"FieldName": "Промышленность",
"FieldType": "Варианты",
"Тип представления": "Одиночный выбор",
"Конфигурация представления": [
{
"ObjectType": "Флажок",
«Название»: «Промышленность»,
"Этикетка": "",
"Намекать": "",
"Предварительно выбрано": "",
"Не входит": [],
"Обычай": [],
"Заказ": {},
"Заполнитель": ""
},
{
"ObjectType": "MultipleSelect",
«Название»: «Промышленность»,
"Этикетка": "",
"Намекать": "",
"Предварительно выбрано": "",
"Не входит": [],
"Обычай": [],
"Заказ": {},
"Заполнитель": "",
«Множественный»: 1
},
{
"ObjectType": "SingleSelect",
«Название»: «Промышленность»,
"Этикетка": "",
"Намекать": "",
«Предварительно выбрано»: «13»,
"Не входит": [],
"Обычай": [],
"Заказ": {},
"Заполнитель": "",
«Множественный»: 0
}
],
«DisplayOrder»: «1»,
"ItemsCollection": [
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Алюминий»,
«Значение»: «1»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Автомобили»,
«Значение»: «2»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Здания и инфраструктура»,
«Значение»: «3»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Цемент»,
«Значение»: «4»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Химия»,
«Значение»: «5»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Дата-центры»,
«Значение»: «6»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Дискретное производство»,
«Значение»: «7»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Еда и напитки»,
«Значение»: «8»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Стекло»,
«Значение»: «9»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Фармацевтика и биологические науки»,
«Значение»: «10»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Морские суда»,
«Значение»: «11»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Металлы»,
«Значение»: «12»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Горное дело»,
«Значение»: «13»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Нефть, газ и нефтехимия»,
«Значение»: «14»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Портовые краны»,
«Значение»: «15»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Энергетика»,
«Значение»: «16»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Power T&D»,
«Значение»: «17»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Печать»,
«Значение»: «18»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Целлюлоза и бумага»,
«Значение»: «19»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Железнодорожный транспорт»,
«Значение»: «20»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Вода и сточные воды»,
«Значение»: «21»
}
]
},
{
"IsIncluded": правда,
"FieldName": "Решение",
"FieldType": "Варианты",
"Тип представления": "Одиночный выбор",
"Конфигурация представления": [
{
"ObjectType": "Флажок",
«Имя»: «Решение»,
"Этикетка": "",
"Намекать": "",
"Предварительно выбрано": "",
"Не входит": [],
"Обычай": [],
"Заказ": {},
"Заполнитель": ""
},
{
"ObjectType": "MultipleSelect",
«Имя»: «Решение»,
"Этикетка": "",
"Намекать": "",
"Предварительно выбрано": "",
"Не входит": [],
"Обычай": [],
"Заказ": {},
"Заполнитель": "",
«Множественный»: 1
},
{
"ObjectType": "SingleSelect",
«Имя»: «Решение»,
"Этикетка": "",
"Намекать": "",
«Предварительно выбрано»: «1»,
"Не входит": [],
"Обычай": [],
"Заказ": {},
"Заполнитель": "",
«Множественный»: 0
}
],
"DisplayOrder": "2",
"ItemsCollection": [
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «ABB 800xA»,
«Значение»: «1»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «ABB Advant Master System Evolution»,
«Значение»: «2»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «ABB Advant MOD300 System Evolution»,
«Значение»: «3»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «ABB Compact Product Suite»,
«Значение»: «4»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Решения для диспетчерской АББ»,
«Значение»: «23»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «ABB Freelance DCS»,
«Значение»: «5»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «ABB High Integrity Safety»,
«Значение»: «6»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Система управления производством АББ»,
«Значение»: «7»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Программное обеспечение для управления операциями ABB»,
«Значение»: «8»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «ABB PLC Automation»,
«Значение»: «22»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Эволюция системы безопасности ABB»,
«Значение»: «9»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «ABB SATT System Evolution»,
«Значение»: «10»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «ABB Symphony DCI System Six System Evolution»,
«Значение»: «11»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «ABB Symphony Plus»,
«Значение»: «12»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «ABB Symphony Plus Harmony System Evolution»,
«Значение»: «13»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «ABB Symphony Plus Melody System Evolution»,
«Значение»: «14»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Эволюция системы Emerson»,
«Значение»: «15»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «GE Fanuc System Evolution»,
«Значение»: «16»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Эволюция системы Honeywell»,
«Значение»: «17»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Invensys System Evolution»,
«Значение»: «18»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Эволюция системы Роквелла»,
«Значение»: «19»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Siemens System Evolution»,
«Значение»: «20»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Эволюция системы Иокогава»,
«Значение»: «21»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «ABB MOM Process & amp; Production Intelligence»,
«Значение»: «24»
}
]
},
{
"IsIncluded": правда,
"FieldName": "Тема",
"FieldType": "Варианты",
"Тип представления": "Одиночный выбор",
"Конфигурация представления": [
{
"ObjectType": "Флажок",
«Имя»: «Тема»,
"Этикетка": "",
"Намекать": "",
"Предварительно выбрано": "",
"Не входит": [],
"Обычай": [],
"Заказ": {},
"Заполнитель": ""
},
{
"ObjectType": "MultipleSelect",
«Имя»: «Тема»,
"Этикетка": "",
"Намекать": "",
"Предварительно выбрано": "",
"Не входит": [],
"Обычай": [],
"Заказ": {},
"Заполнитель": "",
«Множественный»: 1
},
{
"ObjectType": "SingleSelect",
«Имя»: «Тема»,
"Этикетка": "",
"Намекать": "",
"Предварительно выбрано": "",
"Не входит": [],
"Обычай": [],
"Заказ": {},
«Заполнитель»: «Тема»,
«Множественный»: 0
}
],
"DisplayOrder": "3",
"ItemsCollection": [
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «ABB Partners»,
«Значение»: «1»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Кибербезопасность»,
«Значение»: «14»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Система электрического управления»,
«Значение»: «2»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Энергоэффективность»,
«Значение»: «3»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Управление активами предприятия»,
«Значение»: «4»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Связь предприятия»,
«Значение»: «5»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Управление информацией»,
«Значение»: «6»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Комплексная безопасность»,
«Значение»: «7»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Эффективность оператора»,
«Значение»: «8»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Сервис»,
«Значение»: «13»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Моделирование»,
«Значение»: «9»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Устойчивые решения»,
«Значение»: «10»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Эволюция системы»,
«Значение»: «11»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Виртуализация»,
«Значение»: «12»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Первичные металлы»,
«Значение»: «15»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Горячая прокатка»,
«Значение»: «16»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Холодная прокатка»,
«Значение»: «17»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Линии обработки»,
«Значение»: «18»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Качество»,
«Значение»: «19»
}
]
},
{
"IsIncluded": правда,
"FieldName": "Страна",
"FieldType": "Варианты",
"Тип представления": "Одиночный выбор",
"Конфигурация представления": [
{
"ObjectType": "Радио",
«Имя»: «Страна»,
"Этикетка": "",
"Намекать": "",
"Предварительно выбрано": "",
"Не входит": [],
"Обычай": [],
"Заказ": {},
"Заполнитель": ""
},
{
"ObjectType": "SingleSelect",
«Имя»: «Страна»,
"Этикетка": "",
"Намекать": "",
"Предварительно выбрано": "",
"Не входит": [],
"Обычай": [],
"Заказ": {},
«Заполнитель»: «Страна»,
«Множественный»: 0
}
],
«DisplayOrder»: «4»,
"ItemsCollection": [
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Аргентина»,
«Значение»: «14»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Австралия»,
«Значение»: «15»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Австрия»,
«Значение»: «49»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Бельгия»,
«Значение»: «16»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Бразилия»,
«Значение»: «1»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Боливия»,
«Значение»: «17»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Болгария»,
«Значение»: «2»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Канада»,
«Значение»: «18»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Чили»,
«Значение»: «19»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Китай»,
«Значение»: «3»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Колумбия»,
«Значение»: «20»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Чехия»,
«Значение»: «47»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Дания»,
«Значение»: «21»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Египет»,
«Значение»: «22»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Финляндия»,
«Значение»: «23»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Франция»,
«Значение»: «24»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Германия»,
«Значение»: «4»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Венгрия»,
«Значение»: «25»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Исландия»,
«Значение»: «26»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Индия»,
«Значение»: «27»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Индонезия»,
«Значение»: «28»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Ирак»,
«Значение»: «5»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Ирландия»,
«Значение»: «45»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Италия»,
«Значение»: «29»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Казахстан»,
«Значение»: «48»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Малайзия»,
«Значение»: «30»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Новая Каледония»,
«Значение»: «31»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Нидерланды»,
«Значение»: «32»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Новая Зеландия»,
«Значение»: «33»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Норвегия»,
«Значение»: «34»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Оман»,
«Значение»: «35»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Пакистан»,
«Значение»: «46»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Перу»,
«Значение»: «36»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Польша»,
«Значение»: «6»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Катар»,
«Значение»: «37»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Румыния»,
«Значение»: «51»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Россия»,
«Значение»: «38»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Саудовская Аравия»,
«Значение»: «39»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Сингапур»,
«Значение»: «40»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Южная Африка»,
«Значение»: «7»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Испания»,
«Значение»: «41»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Шри-Ланка»,
«Значение»: «8»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Швеция»,
«Значение»: «9»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Швейцария»,
«Значение»: «42»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Таиланд»,
«Значение»: «10»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Турция»,
«Значение»: «50»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Украина»,
«Значение»: «11»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Объединенные Арабские Эмираты»,
«Значение»: «43»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Великобритания»,
«Значение»: «12»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Соединенные Штаты Америки»,
«Значение»: «13»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Уругвай»,
«Значение»: «44»
},
{
"Атрибуты": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
"CssStyle": {
«Ключи»: [],
«Счетчик»: 0,
«Значение»: ноль
}
},
«Включено»: правда,
«Выбрано»: ложь,
«Текст»: «Вьетнам»,
«Значение»: «52»
}
]
},
{
"IsIncluded": ложь,
"FieldName": "Язык",
"FieldType": "Варианты",
"Тип представления": "Флажок",
"Конфигурация представления": [
{
"ObjectType": "Флажок",
«Имя»: «Язык»,
"Этикетка": "",
"Намекать": "",
"Предварительно выбрано": "",
"Не входит": [],
"Обычай": [],
"Заказ": {},
"Заполнитель": ""
},
{
"ObjectType": "MultipleSelect",
«Имя»: «Язык»,
"Этикетка": "",
"Намекать": "",
"Предварительно выбрано": "",
"Не входит": [],
"Обычай": [],
"Заказ": {},
"Заполнитель": "",
«Множественный»: 1
},
{
"ObjectType": "SingleSelect",
«Имя»: «Язык»,
"Этикетка": "",
"Намекать": "",
"Предварительно выбрано": "",
"Не входит": [],
"Обычай": [],
"Заказ": {},
"Заполнитель": "",
«Множественный»: 0
}
],
«DisplayOrder»: «5»
}
],
"LanguageFilterMode": "Нет",
"DisplayMode": "groupedBoxes",
«FiltersPerRow»: «4»,
"AutoAdjustLastFilterWidth": true,
"FiltersMode": "Крест",
"CacheMode": "NoCache"
} Автоматический майнинг чувствительных к безопасности функций из исходного кода
Автоматический анализ чувствительных к безопасности функций из исходного кода
- Линь Чен 1,2 , Чуньфан Ян 1,2, * , Фенлин Лю 1,2 , Даофу Гун 1,2 , Шичан Дин 3
1
Чжэнчжоуский научно-технический институт, Чжэнчжоу, 450001, Китай.
2
Государственная ключевая лаборатория математической инженерии и перспективных вычислений, Чжэнчжоу, 450001, Китай.
3
Геттингенский университет, Goldschmidtstr. 7, 37077 Геттинген, Германия.
* Автор, ответственный за переписку: Чуньфан Ян. Электронное письмо: .
Аннотация
При работе с крупномасштабной программой многие методы автоматического поиска уязвимостей сталкиваются с такими проблемами, как взрыв пути, взрыв состояния и низкая эффективность.Декомпозиция крупномасштабных программ на основе функций, чувствительных к безопасности, помогает решить вышеуказанные проблемы. А ручная идентификация чувствительных к безопасности функций — утомительная задача, особенно для крупномасштабной программы. В этом исследовании предлагается метод поиска чувствительных к безопасности функций, аргументы которых необходимо проверить перед их вызовом. Предлагаются два алгоритма идентификации с проверкой аргументов, основанные на анализе двух реализаций проверки аргументов. На основе этих алгоритмов функции, чувствительные к безопасности, обнаруживаются на основе отношения экземпляров вызовов, аргументы которых были защищены, к общему количеству экземпляров.Результаты экспериментов над тремя известными проектами с открытым исходным кодом показывают, что предлагаемый метод может превзойти конкурирующие методы, описанные в литературе.
Ключевые слова
Анализ кода, уязвимости, статический анализ, чувствительные к безопасности функции, исходный код.
Цитируйте эту статью
Л. Чен, К.Ян, Ф. Лю, Д. Гонг и С. Дин, «Автоматический анализ чувствительных к безопасности функций из исходного кода», Computers, Materials & Continua , vol. 56, №2, с. 199–210, 2018.
MedKit: вспомогательный инструментарий для автоматического анализа цитат в MEDLINE / PubMed | Биоинформатика
Аннотация
Резюме: MEDLINE / PubMed — один из важнейших источников информации для анализа текстов биоинформатики.Однако остаются ограничения при работе с цитатами из MEDLINE / PubMed. Например, PubMed устанавливает верхний предел в 10 000 для загрузки списка PMID или цитат; а файлы MEDLINE слишком велики для большинства стандартных анализаторов XML. Мы разработали пакет Java, MedKit, чтобы обойти ограничения, а также предоставить другие полезные функции, например случайная выборка. Его четыре модуля (запросчик, семплер, сборщик и синтаксический анализатор) могут работать независимо или конвейерно в различных комбинациях. Его можно использовать как отдельное приложение с графическим интерфейсом пользователя или интегрировать в другие системы интеллектуального анализа текста.Исследователи текстового анализа и другие лица могут бесплатно загрузить и использовать набор инструментов в некоммерческих целях.
Доступность: http://metnetdb.gdcb.iastate.edu/medkit
Контактная информация: [email protected]
ВВЕДЕНИЕ
MEDLINE (Национальная медицинская библиотека, 2004b, http://www.nlm.nih.gov/pubs/factsheets/medline.html) — это стандартная литературная база данных для биоинформатического анализа текста. Доступ к нему можно получить через годовые выпуски в формате XML (с еженедельными обновлениями) или через веб-интерфейс PubMed (Национальная медицинская библиотека, 2004c, http: // www.ncbi.nih.gov/entrez/query.fcgi). Однако оба метода доступа имеют ограничения. Например, файлы релизов MEDLINE предназначены для автоматической обработки. Хотя формат XML прост для навигации и манипуляций внутри файла, файлы слишком велики (средний размер: ~ 100 МБ) для большинства стандартных синтаксических анализаторов XML. Несмотря на популярность XML, некоторые библиотеки интеллектуального анализа текста, например набор инструментов «Bow» (McCallum, 1996, http://www-2.cs.cmu.edu/~mccallum/bow/) по-прежнему принимает в качестве входных данных простые текстовые файлы. Также сложно создать подмножество цитат непосредственно из файлов выпуска MEDLINE в ответ на запрос пользователя, который заставляет пользователей обращаться к PubMed.PubMed больше ориентирован на пользователей-людей. Его система запросов предназначена для возврата управляемого набора соответствующих документов. Его верхний предел для загрузки результатов запроса (в настоящее время 10 000 обращений) может быть препятствием для автоматизированных систем интеллектуального анализа текста. Кроме того, формат MEDLINE XML и формат PubMed XML не идентичны.
Чтобы обойти эти ограничения, а также добавить другие полезные функции (например, для случайной выборки подмножества рефератов MEDLINE / PubMed), мы разработали Java-пакет MedKit.Его можно использовать как автономное приложение с графическим интерфейсом пользователя, или его модули могут быть интегрированы в другие автоматизированные системы майнинга MEDLINE / PubMed.
ОБЗОР ПРОГРАММЫ
MedKit объединяет четыре модуля (классы Java), запросчик , выборщик , сборщик и синтаксический анализатор . Их можно использовать вместе через интерфейс, показанный на рисунке 1, или включить в любые комбинации в другие программы. Запрашивающий принимает запрос (ключевые слова плюс другие условия, такие как даты публикации, поля и т. Д.) в качестве входных данных и возвращает список PMID. Количество возвращаемых PMID не имеет верхнего предела. Сэмплер отбирает случайные выборки из списка PMID. Сборщик извлекает цитаты из PubMed по списку PMID. Как и у запрашивающего, количество извлеченных цитат не имеет верхнего предела. Синтаксический анализатор может анализировать очень большие файлы MEDLINE / PubMed XML, разбивать их на маленькие, извлекать PMID и / или извлекать рефераты в простые текстовые файлы (не ограничиваясь размером входных файлов, но доступным дисковым пространством для вывода).
Общие задачи, связанные с майнингом при работе с цитатами из MEDLINE / PubMed, могут быть разбиты на элементарные шаги и выполняться отдельными модулями в пошаговом стиле, сохраняя выходные данные каждого шага в качестве входных данных для следующего. В качестве альтернативы модули можно конвейеризовать в различных комбинациях для выполнения более сложных задач за один запуск. Например, задача получения трех случайных выборок из 50 цитат в каждой из рефератов PubMed в сжатом формате XML с упоминанием «красных кровяных телец» в терминах MeSH, опубликованных за последние 5 лет, может быть выполнена с помощью конвейера «запросчик → выборка → сборщик». ‘ (Рис.1). Другие допустимые рабочие процессы конвейера, их входные и выходные данные показаны в таблице 1.
Запросчик и сборщик используют преимущества сервисов ESearch и EFetch NCBI Entrez Utilities, соответственно (Национальная медицинская библиотека, 2004a, http: //eutils.ncbi. nlm.nih.gov/entrez/query/static/eutils_help.html). Другими словами, MedKit просто передает запросы пользователей в PubMed. Следовательно, можно использовать любые допустимые логические запросы PubMed, например, красных кровяных тельца [текстовое слово] И обзор [тип публикации] .Однако мы не намерены создавать еще один интерфейс MEDLINE для конкуренции с PubMed. Напротив, MedKit создан для того, чтобы дополнять PubMed. PubMed также предоставляет другие возможности (например, ограничения, историю и буфер обмена) для повышения производительности и эффективности запросов. Результаты прямых запросов PubMed (списки PMID и / или XML-цитаты) могут быть сохранены локально, а затем использованы в качестве входных данных в MedKit для дальнейшей обработки, например парсинг и / или выборка.
Анализатор работает без ограничения размера файла без ущерба для производительности (parse medline04n001.xml.gz, содержащий 30 000 цитирований за 82 секунды на машине Pentium II 500 Гц с 384 МБ памяти под управлением Windows 2000 и Sun JRE 1.4.2). Это достигается путем объединения обычного средства чтения файлов Java с библиотеками XML с открытым исходным кодом, dom4j (MetaStuff Ltd., 2004, http://www.dom4j.org) и Piccolo (Yuval Oren, 2004, http: //piccolo.sourceforge. сеть/). XML-файл MEDLINE / PubMed сначала открывается обычным средством чтения файлов как простой текстовый файл и считывается в память небольшими порциями. Затем фрагмент текста, содержащий ровно одну единицу цитирования от начального тега до конечного тега, передается синтаксическому анализатору XML.После обработки цитаты следующий фрагмент передается синтаксическому анализатору, а предыдущий отбрасывается. Таким образом, анализатор MedKit может обрабатывать очень большие файлы в потоковом режиме, сохраняя при этом удобство и гибкость XML в блоке цитирования. Этот дизайн основан на наблюдении, что большинство систем интеллектуального анализа текста MEDLINE / PubMed сосредотачиваются на информации, содержащейся в отдельных цитатах; перекрестный разговор между цитатами встречается редко.
Алгоритм случайной выборки сэмплера поддерживается дистрибутивом Colt, библиотеками с открытым исходным кодом для высокопроизводительных научных и технических вычислений на Java [Европейская организация ядерных исследований (CERN), 2004, http: // hoschek.home.cern.ch/hoschek/colt/].
Пакет находится в свободном доступе по адресу: http://metnetdb.gdcb.iastate.edu/medkit.
Рис. 1
Скриншот графического интерфейса MedKit.
Рис. 1
Снимок экрана с графическим интерфейсом MedKit.
Таблица 1
Допустимые рабочие процессы в MedKit
| Входные данные . | Модули . | Выход . | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| . | Q . | S . | ф . | -пол. . | . | |||||||||
| Условия запроса | r | o | Список (ы) PMID | |||||||||||
| Условия запроса | r | o | Условия запроса | r | o | r | r | Текстовые аннотации | ||||||
| Список PMID | o | o | r | o | Резюме XML | |||||||||
| Список PMID | o | r | r | Текст аннотации | r | Рефераты XML | ||||||||
| Рефераты XML | o | r | Список (-ов) PMID | |||||||||||
| XML-аннотации | o | r | Текстовые аннотации | |||||||||||
| Модули . | Выход . | |||||||||||||
| . | Q . | S . | ф . | -пол. . | . | |||||||||
| Условия запроса | r | o | Список (ы) PMID | |||||||||||
| Условия запроса | r | o | Условия запроса | r | o | r | r | Текстовые аннотации | ||||||
| Список PMID | o | o | r | o | Резюме XML | |||||||||
| Список PMID | o | r | r | Текст аннотации | r | Рефераты XML | ||||||||
| Рефераты XML | o | r | Список (-ов) PMID | |||||||||||
| Резюме XML | o | r | Резюме в виде простого текста | MedK| Ввод | . Модули | . Выход | . . | Q | . S | . ф | . -пол. | . . | | |
| Условия запроса | r | o | Список (ы) PMID | |||||||||||
| Условия запроса | r | o | Условия запроса | r | o | r | r | Текстовые аннотации | ||||||
| Список PMID | o | o | r | o | Резюме XML | |||||||||
| Список PMID | o | r | r | Текст аннотации | r | Рефераты XML | ||||||||
| Рефераты XML | o | r | Список (-ов) PMID | |||||||||||
| XML-аннотации | o | r | Текстовые аннотации | |||||||||||
| Модули . | Выход . | |||||||||||||
| . | Q . | S . | ф . | -пол. . | . | |||||||||
| Условия запроса | r | o | Список (ы) PMID | |||||||||||
| Условия запроса | r | o | Условия запроса | r | o | r | r | Текстовые аннотации | ||||||
| Список PMID | o | o | r | o | Резюме XML | |||||||||
| Список PMID | o | r | r | Текст аннотации | r | Рефераты XML | ||||||||
| Рефераты XML | o | r | Список (-ов) PMID | |||||||||||
| XML-аннотации | o | r | Простой текстовый аннотация | |||||||||||
| Компонент | ||||
| ||||
| Программное обеспечение | ||||
| Услуги |
| География | |
| Северная Америка | |
| 0 | |
| Ближний Восток и Африка |
Объем отчета можно настроить в соответствии с вашими требованиями.Кликните сюда.
Ключевые тенденции рынка
Ожидается, что основная доля в сегменте оборудования будет принадлежать экскаваторам
- На горнодобывающих предприятиях можно увидеть широкий спектр экскаваторов, начиная от размера салазок и заканчивая землеройным комбайном размером с массивное здание. Эти экскаваторы лежат в основе любых горных работ. Экскаваторы играют жизненно важную роль в копании и вывозе материалов с помощью гидравлики. Многие компании предлагают экскаваторы, которые можно разделить на две категории: колесные экскаваторы и большие экскаваторы с различными процессами производства.
- Колесные экскаваторы широко используются для многозадачности и предназначены для обеспечения скорости и мощности, необходимых для таких задач. Постоянные инновации в управлении нагрузкой позволили создать экскаваторы с максимальной производительностью копания. Автоматические экскаваторы обеспечивают улучшенную обзорность, чтобы удовлетворить требования безопасности и повышения производительности. Оператор стоит на одной линии с прицелом и использует пульт дистанционного управления для управления транспортным средством. Таким образом, автоматизация экскаватора на стройплощадке может повысить производительность и точность, а также снизить утомляемость оператора и снизить расход топлива.
- В марте 2020 года Leica Geosystems, компания Hexagon, представила новую функциональность полуавтоматического экскаватора для решения для управления экскаватором iXE3 3D, включая автоматизацию наклона и наклона ротаторного ковша. Это решение автоматически управляет функциями ковша, стрелы, наклона и наклона поворотного ковша, чтобы копать быстрее и точнее до целевой расчетной поверхности и поперечного уклона. Новые полуавтоматические функции позволяют оператору выполнять сложные задачи, повышать производительность, сокращать ручное управление, скорость и точность работы даже для менее опытных операторов.
- Производители тяжелой землеройной и строительной техники сотрудничают с технологическими компаниями в разработке автоматизированных экскаваторов. Например, в апреле 2019 года компания Engcon, производитель оборудования на базе технологии поворотных ротаторов, совместно с Kobelco Construction Machinery Europe BV (KCME) и Leica Geosystems, разработала систему наведения экскаватора, совместимую с поворотным поворотным устройством, для экскаватора Kobelco SK210LC-10. Система основана на новейшей технологии трехмерного управления машиной (3DMC) от Leica Geosystems, а также на новейшей технологии поворотного механизма наклона от Engcon.
Чтобы понять основные тенденции, загрузите образец отчета
Ожидается, что основная доля Северной Америки будет принадлежать
- Северная Америка является одним из основных рынков горнодобывающего оборудования благодаря присутствию Соединенных Штатов и Канады, которые вместе занимают значительную долю в горнодобывающей промышленности. Согласно данным Геологической службы США, более 22% мировых активных участков разведки полезных ископаемых расположены исключительно в Канаде. Вместе в США и Канаде расположено более 34% международных активных участков разведки полезных ископаемых.Доли производства в двух странах по нескольким основным видам минерального сырья ставят их на лидирующие позиции по сравнению с другими странами.
- Правительство США имеет различные нормативные акты, которые регулируют работу горнодобывающей промышленности без ущерба для окружающей среды и обеспечения безопасности участвующих в ней рабочих. Это движет рынком в регионе из-за возможностей автоматизированных транспортных средств, работающих в опасных условиях без временных ограничений. Правительство США имеет экологические нормы, такие как Закон о национальной экологической политике (NEPA), Закон о сохранении и восстановлении ресурсов (RCRA), Закон о чистом воздухе (CAA), Закон о чистой воде (CWA), Закон о контроле за токсичными веществами (TSCA) и т. Д.Благодаря таким правилам в стране растет спрос на автономные горнодобывающие машины.
- Область обеспечивает значительный бизнес для производителей горнодобывающего оборудования. Например, Komatsu, один из крупнейших мировых поставщиков горнодобывающего оборудования, получил в этом регионе 447,8 млрд иен за счет продаж своего строительного, горнодобывающего и коммунального оборудования. Американская дочерняя компания Komatsu, Komatsu America Corp., недавно объявила, что ее ведущая система автономных перевозок (AHS) имеет право работать на основе технологии мобильной широкополосной связи LTE.Это первый AHS, поддерживающий частную сеть LTE для коммерческих операций.
- Региональные игроки способствуют росту рынка. Например, промышленная сетевая технология Cisco IoT, а также системы автоматизации и программное обеспечение Sandvik помогли шведской горнодобывающей компании Boliden автоматизировать и оптимизировать добычу полезных ископаемых. Sandvik Mining and Rock Technology — это бизнес-направление в составе Sandvik Group. Это глобальный поставщик оборудования и инструментов, услуг и технических решений для горнодобывающей и строительной отраслей.Области применения включают бурение горных пород, резку горных пород, дробление и грохочение, погрузку и транспортировку, проходку туннелей, разработку карьеров, а также разрушение и снос.
Чтобы понять тенденции в географии, загрузите образец отчета.
Конкурентная среда
Автоматизированное горное оборудование остается консолидированным рынком, на котором несколько крупных игроков владеют значительной долей рынка. Однако, учитывая общий размер рынка, расширение рынка привлекает новых игроков, которые активно вышли на рынок лишь недавно.Поскольку в будущем ожидается открытие европейского рынка, на него могут выйти несколько игроков.
- Ноябрь 2020 г. — ABB представила ABB Ability Safety Plus для подъемников, набор средств безопасности для шахтных подъемников. Продукция включает в себя устройство контроля подъема Safety Plus, устройство защиты подъема Safety Plus и тормозную систему Safety Plus, включая гидравлическую систему аварийного торможения. Продукция разработана в соответствии с международным стандартом безопасности машинного оборудования IEC62061, и она была независимо сертифицирована шведским исследовательским институтом RISE.ABB Ability Safety Plus для подъемников включает новую тормозную систему ABB SIL 3 Safety Plus, которая является первой полностью независимо сертифицированной тормозной системой шахтных подъемников уровня 3 по безопасности.
- Февраль 2020 г. — Trimble объявила, что компания продала контрольный пакет акций Mining Information Systems (MIS) Herga Group со штаб-квартирой в Брисбене, Австралия. Herga Group является дилером Trimble более 30 лет, представляя геопространственное строительство и портфолио в Австралии и Новой Зеландии.MIS предоставляет информационные системы для управления и мониторинга операций по переработке и добыче руды в масштабе всего предприятия. Система MIS объединяет и собирает данные по функциональным областям и источникам, независимо от происхождения данных.
Вы также можете приобрести части этого отчета. Хотите ознакомиться с прайс-листом по разделам?
Получите разбивку цен сейчас
Содержание
1. ВВЕДЕНИЕ
1.1 Предположение исследования и определение рынка
1.2 Объем исследования
2. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
3. КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ
4. ДИНАМИКА РЫНКА
4.1 Обзор рынка
Анализ цепочки добавленной стоимости
Отрасль
4.3 Привлекательность отрасли — анализ пяти сил Портера
4.3.1 Торговая сила поставщиков
4.3.2 Торговая сила потребителей
4.3.3 Угроза новых участников
4.3.4 Интенсивность конкурентного соперничества
4.3.5 Угроза заменителей
4.4 Влияние COVID-19 на рынок
4.5 Драйверы рынка
4.5.1 Растущий спрос на повышение производительности и повышение безопасности работников
4.5.2 Растущее беспокойство по поводу снижения эксплуатационных расходов
4.6 Рыночные вызовы
4.6.1 Проблемы безопасности и уязвимости
5. СЕГМЕНТАЦИЯ РЫНКА
5.1 Компонент
5.1.1 Аппаратное обеспечение
82 5.1.1.1 Экскаваторы
82
5.1.1.2 Самосвал для перевозки грузов
5.1.1.3 Роботизированный грузовик
5.1.1.4 Бурильщики и отбойные молотки
5.1.1.5 Прочее оборудование
5.1.2 Программное обеспечение
5.1.3 Услуги
5.2 География
5.2.1 Северная Америка
5.2.2 Европа
5.2.3 Азиатско-Тихоокеанский регион
5.2 .4 Латинская Америка
5.2.5 Ближний Восток и Африка
6. КОНКУРЕНТНЫЙ ЛАНДШАФТ
6.1 Профиль компании
6.1.1 Rockwell Automation Inc.
6.1.2 Trimble Inc.
6.1.3 Autonomous Solutions Inc.
6.1.4 ABB Ltd
6.1.5 Hexagon AB
6.1. 6 Caterpillar Inc.
6.1.7 Hitachi Ltd.
6.1.8 Komatsu Ltd.
6.1.9 Atlas Copco
6.1.10 AB Volvo
7.ИНВЕСТИЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
8. ВОЗМОЖНОСТИ РЫНКА И БУДУЩИЕ ТЕНДЕНЦИИ
* Список неполный
** При наличии
80% наших клиентов ищут отчеты, сделанные на заказ. Как вы хотите, чтобы мы адаптировали вашу?
Связанные отчеты
Преимущества и недостатки автоматизации горных работ
Горнодобывающие компании по всему миру быстро внедряют новейшие технологии автоматизации для модернизации своей деятельности. Например, на четырех железорудных рудниках Rio Tinto в Австралии компания использует 73 грузовика без водителя для круглосуточной перевозки железной руды. [1] Сотрудники контролируют работу транспортных средств с расстояния 750 миль в централизованном центре управления Rio Tinto в Перте.
Примерно в 8 500 милях к западу шведский рудник Boliden заключил партнерское соглашение с компанией Ericsson по производству сотовой связи для строительства автономного золотого рудника. [2] Сеть 5G, установленная Ericsson на объекте, позволяет системе вентиляции шахты экономить 18 мегаватт энергии в год, что дает прирост эффективности на 54 процента.
В США компания Barrick Gold Corporation в партнерстве с Cisco Systems установила датчики Wi-Fi на своих рудниках недалеко от Элко, штат Невада, для отслеживания производительности каждого майнера.Barrick использует эту и другие автоматизированные технологии для достижения своей цели по снижению себестоимости добычи до 700 долларов США за унцию золота. [3]
А в Африке Randgold Resources и AngloGold Ashanti используют роботизированные погрузчики на глубине 800 метров от поверхности в совместном предприятии компании Kibali Mine для увеличения производительности и повышения безопасности рабочих. [4]
Автономные технологии имеют определенные преимущества, которые нельзя игнорировать. Компании, внедряющие технологии автоматизации, быстро осознают значительный рост производительности и снижение затрат.В некоторых компаниях производительность повысилась на 15-20 процентов по мере внедрения новых технологий. [5]
Промышленность также выиграет от значительного повышения безопасности. Используя автоматизированное оборудование, которое можно перемещать в небезопасные зоны и труднодоступные места, горнодобывающие компании могут отправлять меньше горняков под землю, одновременно увеличивая добычу с меньшим риском для своих сотрудников. Например, с момента внедрения автономных технологий на нескольких своих африканских рудниках Randgold Resources добилась повышения уровня травматизма на 29% по сравнению с предыдущим кварталом. [6]
Ожидается, что этот быстро меняющийся ландшафт принесет существенную пользу горнодобывающему сектору и его заинтересованным сторонам. В одном из отчетов говорится, что сочетание повышения производительности и безопасности со снижением затрат может привести к росту рынка автоматизации горных работ почти на 50 процентов в следующие шесть лет, достигнув 3,29 миллиарда долларов США к 2023 году. [7]
Но эти преимущества не обходятся стороной. Технологии автоматизированной добычи полезных ископаемых требуют от правительств и горнодобывающей промышленности учета того, как повышение эффективности изменит местные горнодобывающие сообщества.В исследовании, опубликованном Международным институтом устойчивого развития (IISD), прогнозируется, что повышение эффективности за счет автоматизации снизит долю рудников в государственных доходах в принимающих странах с низким и средним уровнем доходов на сумму до 284 миллионов долларов на страну. [8]
Повышенная автоматизация, вероятно, приведет к значительному снижению ВВП в странах, где расположены рудники, поскольку горнодобывающие компании меньше полагаются на топливо и другие ресурсы, которые они обычно закупают на месте. Потеря работы также вызывает серьезную озабоченность.Новые технологии создадут возможности для переподготовки рабочих и найма тех, кто обладает специальными навыками, при одновременном сокращении общего числа горняков, особенно в принимающих странах с низкими и средними доходами.
Снижение занятости в этих общинах приведет к снижению доходов, получаемых от местных расходов и подоходного налога с населения.
Эти прогнозы побудили местные органы власти и руководителей предприятий переосмыслить то, как автоматизированные технологии и рудники вписываются в местную экономику.Владельцы Wintergreen Dogsled Lodge в Эли, Миннесота, например, предложили, чтобы горнодобывающие сообщества, которые часто расположены в сельской местности, инвестировали в отдых и туризм, чтобы приспособиться к изменениям, вызванным автоматизацией. [9]
Чтобы учесть уменьшение выгод от местных закупок и занятости, местные органы власти могут попытаться максимизировать ценность, полученную от других отраслей и возможностей, связанных с горнодобывающим сектором. Совместная стоимость может быть создана, например, за счет увеличения объемов переработки добытых товаров или за счет совместного использования железной дороги и другой инфраструктуры, разработанной для горнодобывающих проектов. [10] Правительства могут также стремиться ввести более высокие налоги на прибыль или более высокие роялти за производство. Поскольку повышение производительности и снижение затрат приводят к увеличению прибыли, правительства могут полагаться на дополнительный доход от налогов и роялти, чтобы возместить потерянные доходы и местные расходы, которые возникнут в результате сокращения занятости в горнодобывающих сообществах.
Использование технологий автоматизации быстро ускоряет и меняет ландшафт горнодобывающей промышленности. Краткосрочные выгоды очевидны: более широкое использование технологий автоматизации имеет значительный потенциал для повышения производительности и безопасности на рудниках при одновременном снижении затрат, что приводит к увеличению прибыли во всей отрасли.Но эта быстро меняющаяся реальность также существенно повлияет на долгосрочные отношения между горнодобывающим сектором и сообществами, которые размещают и регулируют шахты по всему миру.
Закрывать глаза на сложности, связанные с технологиями автоматизированной добычи полезных ископаемых, не рекомендуется для горнодобывающих компаний. Отрасль должна учитывать эти долгосрочные реалии и отношения, чтобы обеспечить непрерывные инновации и рост на благо как горнодобывающих компаний, так и их принимающих сообществ.
[1] Tom Simonite, Добыча 24 часа в сутки с помощью роботов , MIT Tech. Ред. (28 декабря 2016 г.)
[2] Молли Лемприер, Шахтный рудник: проект Эриксона Канкберг — взгляд в будущее автоматизации , Mining Tech. (24 сентября 2017 г.)
[3] Даниэль Бохов, Новое цифровое изобретение; План Баррика по революции в золотодобывающем бизнесе реализуется в пустыне Невада, , Financial Post (ноябрь.6, 2017)
[4] Мартин Кример, Самый механизированный золотой рудник в Кибали в Африке — Randgold , Creamer Media’s Mining Weekly (2 ноября 2017 г.)
[5] Эрик Онстад, Роботы под шведским лесом вдыхают жизнь в древние рудники , Reuters (4 октября 2017 г.)
[6] Мартин Кример, Самый механизированный золотой рудник в Кибали в Африке — Randgold , Creamer Media’s Mining Weekly (2 ноября 2017 г.)
[7] Рыночная стоимость автоматизации горных работ 3.29 миллиардов долларов США к 2023 году , Markets and Markets Inc., (последнее посещение 2 ноября 2017 г.)
[8] Аарон Косби и др., Mining a Mirage? Переоценка парадигмы общей стоимости в свете технологических достижений в горнодобывающем секторе , International Inst. для устойчивого развития, на viii (сентябрь 2016 г.)
[9] Пол и Сьюзан Шурке, Осторожно, Эли: мои роботы уже в пути , Star Trib.