Számítógépek hardverparamétereinek osztályozása az automatikus regisztrálhatóság alapján

A technikai rendszerek funkcionális és általános állapotának megfigyelésére és követésére az állapotleíró paraméterek követése szükséges. Ezek regisztrálása adatgyűjtés, elemzés vagy nyilvántartás céljára automatizáltan, félig automatizáltan vagy manuálisan lehetséges. A dolgozat egy esettanulmány, mely a személyi számítógépek –, mint technikai rendszerek, – állapotleíróinak regisztrálhatóságával foglalkozik a fent említett osztályozás alapján. Az osztályba sorolás érdekében szoftveres automatizálási módszereket, gyártási standardok által szolgáltatott információkat és a paraméteradatok megbízhatóságára vonatkozó empirikus megfigyeléseket használunk fel

Üvegtáblák tervezésére felhasznált szabványok

Az üvegszerkezetek tervezésének az alapját az üvegtáblák méretezése képezi. Több szabvány is használatos, amelyek megszabják az üvegtáblák felhasználásának feltételeit és segítséget nyújtanak a méretezésben. A világ talán legjelentősebb üvegtáblák tervezésére vonatkozó szabványai a német DIN18008, az amerikai E1300-12a, és az ausztrál AS 1288-2006. A dolgozat bemutatja ezen szabványokat, és párhuzamot von, hogy jobb átláthatóságot biztosítson az üvegtáblák tervezése terén felmerülő hasonlóságokban és különbségekben

Technikai rendszerek állapotleírásának kérdései

A technikai rendszerek pillanatnyi állapotának leírásához ismernünk kell az úgynevezett állapotleíró paramétereinek értékét. Az értékek megszerzését és standardizálását egy regisztráló modul felügyeli, mely esetektől függően vagy része a rendszernek, vagy egy különálló modul. A kapott információkat továbbítja a megfelelő adatfeldolgozási folyamatoknak. A tanulmány az állapotleíró paraméterek regisztrálhatóságának automatizálhatósága szerinti osztályozását dolgozza ki. Külön kitérünk a különböző osztályokba tartozó paraméterek értékeinek jellegzetességeire és előfordulására

Estimation of parameters for a humidity-dependent compartmental model of the COVID-19 outbreak

Building an effective and highly usable epidemiology model presents two main challenges: finding the appropriate, realistic enough model that takes into account complex biological, social and environmental parameters and efficiently estimating the parameter values with which the model can accurately match the available outbreak data, provide useful projections. The reproduction number of the novel coronavirus (SARS-CoV-2) has been found to vary over time, potentially being influenced by a multitude of factors such as varying control strategies, changes in public awareness and reaction or, as a recent study suggests, sensitivity to temperature or humidity changes. To take into consideration these constantly evolving factors, the paper introduces a time dynamic, humidity-dependent SEIR-type extended epidemiological model with range-defined parameters. Using primarily the historical data of the outbreak from Northern and Southern Italy and with the help of stochastic global optimization algorithms, we are able to determine a model parameter estimation that provides a high-quality fit to the data. The time-dependent contact rate showed a quick drop to a value slightly below 2. Applying the model for the COVID-19 outbreak in the northern region of Italy, we obtained parameters that suggest a slower shrinkage of the contact rate to a value slightly above 4. These findings indicate that model fitting and validation, even on a limited amount of available data, can provide useful insights and projections, uncover aspects that upon improvement might help mitigate the disease spreading

Comparing epidemiological models with the help of visualization dashboards

In 2020, due to the COVID − 19 pandemic, various epidemiological models appeared in major studies [16, 22, 21], which differ in terms of complexity, type, etc. In accordance with the hypothesis, a complex model is more accurate and gives more reliable results than a simpler one because it takes into consideration more parameters