This document describes a methodology for numerically optimizing empirical models of highly dynamic, spatially expansive, and behaviorally heterogeneous hydrologic systems. The key steps are:
1) Segmenting data into behavioral classes using clustering algorithms.
2) Modeling each behavioral class separately with artificial neural networks (ANNs) to capture nonlinear dynamics.
3) Building ANN classifiers to link static site characteristics to dynamic behaviors.
4) Running the full model by classifying new sites and running the appropriate behavioral model.
The approach is demonstrated on stream temperature, Floridan aquifer, and Wisconsin stream temperature modeling cases.
The document describes how an organization used data mining techniques to create an accurate groundwater model of the Upper Floridian Aquifer in the Suwannee River Valley. Wells in the aquifer system were grouped into 12 classes based on their water level behaviors. Locations were assigned classes and 12 models were created, one for each class. The integrated model accurately predicted water levels across the system and revealed patterns over time. The data mining approach developed a more accurate model in 10 weeks compared to over 3 years for a conventional model.
1) The document discusses using data mining techniques to build process models from full-scale plant data in order to optimize water and wastewater treatment processes.
2) Building accurate models is challenging due to issues scaling up from pilots, nonlinear and chaotic behaviors, and sensitivity to initial conditions. Data mining full-scale data can help address these challenges.
3) Case studies demonstrate using neural networks to model relationships between inputs like turbidity, temperature and outputs like disinfection byproducts. This allows predicting impacts of changes to optimize chemical use and meet regulations.
This document discusses using data mining techniques like artificial neural networks (ANN) to model the impacts of nonpoint source pollution in complex coastal estuaries. ANN models can extract relationships from large monitoring datasets to better understand estuary dynamics and the effects of factors like rainfall, tides, and freshwater flows. Case studies of the Cooper River and Beaufort River estuaries show ANN models accurately simulate dissolved oxygen levels and salinity intrusion in response to these drivers. Data mining allows interactive "what if" scenarios to inform total maximum daily load and permitting decisions.
The document discusses identifying and describing tools. It begins by asking questions about what two men are doing and how they can solve their problem. It then defines what a tool and technology are. It discusses major categories of tools and functions of tools. It provides examples of describing tools by their appearance, parts, and comparing them to other similar objects. It also discusses describing tools in detail by dividing them into parts. Finally, it discusses tools in technology and introduces Aimi Eguchi.
This document discusses using data mining techniques to build process models from full-scale plant data to optimize water and wastewater treatment processes. It provides several case studies where neural networks were used to model relationships between key process variables and contaminant levels. For example, one case study showed turbidity, color, and temperature accounted for 74% of the variability in chloroform levels. The document recommends using process models to predict contaminant levels, optimize chemical dosing, and evaluate "what if" scenarios to reduce operating costs while meeting regulations.
This document describes a methodology for numerically optimizing empirical models of highly dynamic, spatially expansive, and behaviorally heterogeneous hydrologic systems. The key steps are:
1) Segmenting data into behavioral classes using clustering algorithms.
2) Modeling each behavioral class separately with artificial neural networks (ANNs) to capture nonlinear dynamics.
3) Building ANN classifiers to link static site characteristics to dynamic behaviors.
4) Running the full model by classifying new sites and running the appropriate behavioral model.
The approach is demonstrated on stream temperature, Floridan aquifer, and Wisconsin stream temperature modeling cases.
The document describes how an organization used data mining techniques to create an accurate groundwater model of the Upper Floridian Aquifer in the Suwannee River Valley. Wells in the aquifer system were grouped into 12 classes based on their water level behaviors. Locations were assigned classes and 12 models were created, one for each class. The integrated model accurately predicted water levels across the system and revealed patterns over time. The data mining approach developed a more accurate model in 10 weeks compared to over 3 years for a conventional model.
1) The document discusses using data mining techniques to build process models from full-scale plant data in order to optimize water and wastewater treatment processes.
2) Building accurate models is challenging due to issues scaling up from pilots, nonlinear and chaotic behaviors, and sensitivity to initial conditions. Data mining full-scale data can help address these challenges.
3) Case studies demonstrate using neural networks to model relationships between inputs like turbidity, temperature and outputs like disinfection byproducts. This allows predicting impacts of changes to optimize chemical use and meet regulations.
This document discusses using data mining techniques like artificial neural networks (ANN) to model the impacts of nonpoint source pollution in complex coastal estuaries. ANN models can extract relationships from large monitoring datasets to better understand estuary dynamics and the effects of factors like rainfall, tides, and freshwater flows. Case studies of the Cooper River and Beaufort River estuaries show ANN models accurately simulate dissolved oxygen levels and salinity intrusion in response to these drivers. Data mining allows interactive "what if" scenarios to inform total maximum daily load and permitting decisions.
The document discusses identifying and describing tools. It begins by asking questions about what two men are doing and how they can solve their problem. It then defines what a tool and technology are. It discusses major categories of tools and functions of tools. It provides examples of describing tools by their appearance, parts, and comparing them to other similar objects. It also discusses describing tools in detail by dividing them into parts. Finally, it discusses tools in technology and introduces Aimi Eguchi.
This document discusses using data mining techniques to build process models from full-scale plant data to optimize water and wastewater treatment processes. It provides several case studies where neural networks were used to model relationships between key process variables and contaminant levels. For example, one case study showed turbidity, color, and temperature accounted for 74% of the variability in chloroform levels. The document recommends using process models to predict contaminant levels, optimize chemical dosing, and evaluate "what if" scenarios to reduce operating costs while meeting regulations.
Living Lab: Innovative Brussels Care - Program Coordinationlifetech.brussels
Collaboration between the Brussels-Capital Region and Flanders in the "Proeftuin Zorginnovatie program Vlaanderen". The objective of this program is to stimulate innovation in health care for seniors by supporting innovative projects on all aspects of this field including prevention, education, diagnosis , care and interventions. Innoviris, Brussels funding partners launches with IWT, a call for projects: Living Lab: Innovative Care Brussels.
Information Session on 25 October 2013.
Presentation: Program Coordination – Birgit Morlion – Director Healthy Society Innovation iMinds
De do’s en don’ts bij de implementatie van eHealthErik van Es
De potentie van eHealth is groot en kan een belangrijke bijdrage leveren aan de kwaliteit en doelmatigheid van de zorg. Toch verloopt de adoptie van ehealth in het zorgproces uiterst moeizaam en komen vele goede initiatieven niet verder dan een succesvolle pilot. Veranderingen in de zorg zijn zeer complex. Insights Zorg heeft vanuit de praktijk een aanpak ontwikkeld die het succes van ehealth trajecten aanzienlijk vergroot. Aan de hand van deze aanpak zullen de belangrijkste do’s en don’ts bij de implementatie met een aantal praktijkvoorbeelden worden toegelicht.
De zorg- en gezondheidssector staat voor enorme uitdagingen. Innovatie kan hierbij helpen!
Heeft jouw bedrijf nieuwe ideeën op de plank liggen? Dankzij het project CrossCare kan je deze ideeën voor nieuwe producten, diensten en concepten ontwikkelen en testen in reële settings. De proeftuinen uit Nederland en Vlaanderen helpen je hierbij. Zo kan je jouw product meteen op twee markten introduceren.
Wil je meer weten over de criteria, financiële steun en modaliteiten? Of weet je graag welk type projecten er al werden goedgekeurd? Volg dan onze webinar op 19 januari 2017 om 11u en kom te weten wat CrossCare voor jou kan betekenen. Kelly Verheyen - platform coördinator van Licalab en initiator van CrossCare - licht dit toe.
OMDAT VERANDEREN IN DE ZORG MOET
Door een totaalvisie op patiënten- en informatielogistiek biedt Ricoh concrete oplossingen die ziekenhuizen helpen om kosten te besparen, kwaliteit en processen te verbeteren en de ‘no shows’ te beperken. Gefundeerd op jarenlange ervaring en kennis in de zorg heeft deze totaalvisie haar waarde in de praktijk al bewezen. Voor meer informatie kunt u terecht op: www.ricoh.nl/Healthcare
Living Lab: Innovative Brussels Care - Program Coordinationlifetech.brussels
Collaboration between the Brussels-Capital Region and Flanders in the "Proeftuin Zorginnovatie program Vlaanderen". The objective of this program is to stimulate innovation in health care for seniors by supporting innovative projects on all aspects of this field including prevention, education, diagnosis , care and interventions. Innoviris, Brussels funding partners launches with IWT, a call for projects: Living Lab: Innovative Care Brussels.
Information Session on 25 October 2013.
Presentation: Program Coordination – Birgit Morlion – Director Healthy Society Innovation iMinds
De do’s en don’ts bij de implementatie van eHealthErik van Es
De potentie van eHealth is groot en kan een belangrijke bijdrage leveren aan de kwaliteit en doelmatigheid van de zorg. Toch verloopt de adoptie van ehealth in het zorgproces uiterst moeizaam en komen vele goede initiatieven niet verder dan een succesvolle pilot. Veranderingen in de zorg zijn zeer complex. Insights Zorg heeft vanuit de praktijk een aanpak ontwikkeld die het succes van ehealth trajecten aanzienlijk vergroot. Aan de hand van deze aanpak zullen de belangrijkste do’s en don’ts bij de implementatie met een aantal praktijkvoorbeelden worden toegelicht.
De zorg- en gezondheidssector staat voor enorme uitdagingen. Innovatie kan hierbij helpen!
Heeft jouw bedrijf nieuwe ideeën op de plank liggen? Dankzij het project CrossCare kan je deze ideeën voor nieuwe producten, diensten en concepten ontwikkelen en testen in reële settings. De proeftuinen uit Nederland en Vlaanderen helpen je hierbij. Zo kan je jouw product meteen op twee markten introduceren.
Wil je meer weten over de criteria, financiële steun en modaliteiten? Of weet je graag welk type projecten er al werden goedgekeurd? Volg dan onze webinar op 19 januari 2017 om 11u en kom te weten wat CrossCare voor jou kan betekenen. Kelly Verheyen - platform coördinator van Licalab en initiator van CrossCare - licht dit toe.
OMDAT VERANDEREN IN DE ZORG MOET
Door een totaalvisie op patiënten- en informatielogistiek biedt Ricoh concrete oplossingen die ziekenhuizen helpen om kosten te besparen, kwaliteit en processen te verbeteren en de ‘no shows’ te beperken. Gefundeerd op jarenlange ervaring en kennis in de zorg heeft deze totaalvisie haar waarde in de praktijk al bewezen. Voor meer informatie kunt u terecht op: www.ricoh.nl/Healthcare
3. Fhealinc
Partners
‐ ZLTO ‐ Avans Hogeschool
‐ Hogeschool HAS Den Bosch ‐ Jeroen Bosch Ziekenhuis
‐ Gemeente ‘s‐Hertogenbosch
Gericht op
• Bijeenbrengen van bedrijven, kennisinstellingen en specialisten in
onderzoeks‐ en ontwikkelingsprojecten o.g.v. voeding en
gezondheid
• Versterken van netwerk tussen bedrijven en instellingen in de food‐
en healthsector
• Ondersteunen van experts tbv formuleren van projectvoorstellen
• Stimuleren van nieuwe food‐ en healthbedrijven in de regio
‘s‐Hertogenbosch
4. Fhealincafé – 5 juli 2011
• Thema: de kansen voor gezonde voeding in de horeca
• Matchmaking fhealincprojecten tussen publiek
– Voeding, Afweer en allergie
– Obesitas
– Zoonose Innovatie Cluster
• Restaurant Mangustare – Stedelijk Museum
5. ZIC de aanleiding
• Toename problematiek rondom zoönosen in regio
Noordoost Brabant
• Veel kennis reeds aanwezig, maar onderscheiding
door praktische (!) vertaling van kennis
• Onvoldoende samenhang en samenwerking tussen
dier‐ én humane gezondheid
• Focus Noord‐Oost Brabant op; food, feed en farma
• Samenwerking van fhealinc partners via MRSA
project (2006‐2009)
6. De werelden van
dierlijke- en humane gezondheidszorg
Voedsel
Fokkerij Dierenarts producent Patiënten
Ziekenhuis …..
Dierlijke
Farmacie Huisarts Burger
Dierlijke Humane
gezondheid Verwerker Gezondheidszorg
Veevoer- Provincie
leverancier GGD
Handel Transporteur Patiënten Gemeente
Machinerie vereniging
leverancier Controle- Farmacie
& certificatie
Huisvesting organisatie
leverancier
Het gaat om interactie tussen de dierlijke ‐ & de humane gezondheid
7. Interactie
Dierlijke Humane
gezondheid Gezondheid
Zoönose Innovatie Cluster Brabants Kennisnetwerk Zoönosen
(Fhealinc) (Provinciale Raad Gezondheid)
Kennis vertalen naar Kennis vertalen naar
Business opportunities Advisering / beleid
8. ZIC doelstellingen
• Regionale clustering van expertise
– Toegankelijkheid en toepasbaarheid vaststellen
– Kennis beschikbaar stellen aan belanghebbende
• Ketensamenwerking stimuleren en
organiseren (startpunt pilotprojecten)
• Business creëren
(toepassingsgericht en markt gestuurd)
10. ZIC als reactorvat…
Platform open innovatie
Applicatie centrum
Input projecten Kennis Business
Development Development
Output projecten
Tafel Tafel
‐ Informatie
‐ Kennis ‐ business opportunities
‐ Ervaringen ‐ product innovaties
‐ Vragen ‐ hygiene maatregelen
‐… ‐ Uitwisseling resultaten ‐…
‐ Brainstormen
‐ Innovatieve ideeën
‐…
Kennis Kunde Kassa
Interactie tussen de dierlijke ‐ & de humane gezondheid
11. ZIC als versterker
1. Breed netwerk van betrokkenen in het agrarisch
bedrijfsleven en instellingen
2. Zicht op gezonde dieren (ZLTO)
3. Lectoraat diergezondheid (HAS DB)
gericht op zoönose en transmissieroutes
4. Kennistafels o.g.v. arbo, veiligheid, ab reductie,
managementsystemen,
12. ZIC als resultaat
Lopende projecten
• Gezond Groeien – ab reductie in varkenshouderij
(Fransen Gerrits / DAC Aadal / Intervet / HAS)
• Zandbak als infectiebron – hondenpoepbeleid
(Lectoraat HAS)
• Risico’s bij stages in veehouderij
(GGD / lectoraat HAS)
Lopende voorstellen
• Kiemvrije lucht door luchtwasser
(Inno+ / ZLTO / HAS / VIC Sterksel)
• Therapietrouw bij veehouders
(HAS / ZLTO / Nevedi / UU)
• Water als desinfectie
(Watter / ZLTO)
• Bewustwording zoonose en veiligheid primaire ondernemers
(GGD / Stigas / ZLTO)
