Social media allows for connecting people worldwide through user-generated content on various networks. It provides benefits like marketing products and services inexpensively to targeted groups. Popular networks like Facebook, YouTube, and Twitter allow sharing photos, videos, posts, and messages. While offering global connectivity, social media also has disadvantages like inability to fully delete accounts and potential for inappropriate content.
Circles of San Antonio Community Coalition is a program of the San Antonio Council on Alcohol and Drug Abuse SACADA). This presentation was used during a new SACADA board member orientation.
Circles of San Antonio Community Coalition Staff conducted a presentation for the Prevention Resource Center, Region 8 on why Alcohol is the # 1 drug of concern in San Antonio and Texas.
This document discusses underage drinking and strategies to prevent it through reducing social access. It provides data on drug use patterns among Texas youth, noting that the largest public health impact comes from policies that require little political will like social host ordinances. Such ordinances make individuals responsible for providing alcohol to minors. The document encourages involvement in community efforts to address underage drinking and provides contact information for a local coalition working to curb it.
5th Annual Pars for Prevention Charity Golf TournamentSACADA
All funds raised from the Pars for Prevention Golf Tournament support the ongoing need to educate children and adults to live healthy, drug-free lifestyles.
Golfers had the opportunity to play on the 18-hole championship Blackjack Course, while taking in the spectacular views and enter contest to win fabulous prizes.
The San Antonio Council on Alcohol and Drug Abuse, (SACADA) was founded in 1957, by a small group of influential citizens whose lives had been affected by the disease of alcoholism.
The document outlines 10 steps for developing and implementing a social host ordinance to address underage drinking: 1) develop a policy statement, 2) engage enforcement, 3) collect data, 4) make the case, 5) draft policy language, 6) use media advocacy, 7) mobilize support, 8) get the policy adopted, 9) ensure enforcement, and 10) evaluate effectiveness. It provides guidance and examples for each step, including developing a power analysis, framing the issue for media and decision-makers, and ensuring community support throughout the process.
TRIO Presentation-Teenage Drug Abuse-Sasha RangeSasha Range
Teenage drug abuse is a serious problem, with 37% of 8th grade females committing suicide and over 10 million underage drinkers, many getting alcohol from parents. Teenage drug use can lead to health and psychological issues like aggression, depression, and an inability to have close relationships. Preventing teenage drug abuse requires addressing issues like broken homes, lack of discipline, and lack of parental involvement.
Alcohol and Regional Drug Trends in Region 8, information about the demographics, statistics from the 2014 Texas School Survey and signs and symptoms of substance abuse
Social media allows for connecting people worldwide through user-generated content on various networks. It provides benefits like marketing products and services inexpensively to targeted groups. Popular networks like Facebook, YouTube, and Twitter allow sharing photos, videos, posts, and messages. While offering global connectivity, social media also has disadvantages like inability to fully delete accounts and potential for inappropriate content.
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This document discusses underage drinking and strategies to prevent it through reducing social access. It provides data on drug use patterns among Texas youth, noting that the largest public health impact comes from policies that require little political will like social host ordinances. Such ordinances make individuals responsible for providing alcohol to minors. The document encourages involvement in community efforts to address underage drinking and provides contact information for a local coalition working to curb it.
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The San Antonio Council on Alcohol and Drug Abuse, (SACADA) was founded in 1957, by a small group of influential citizens whose lives had been affected by the disease of alcoholism.
The document outlines 10 steps for developing and implementing a social host ordinance to address underage drinking: 1) develop a policy statement, 2) engage enforcement, 3) collect data, 4) make the case, 5) draft policy language, 6) use media advocacy, 7) mobilize support, 8) get the policy adopted, 9) ensure enforcement, and 10) evaluate effectiveness. It provides guidance and examples for each step, including developing a power analysis, framing the issue for media and decision-makers, and ensuring community support throughout the process.
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Teenage drug abuse is a serious problem, with 37% of 8th grade females committing suicide and over 10 million underage drinkers, many getting alcohol from parents. Teenage drug use can lead to health and psychological issues like aggression, depression, and an inability to have close relationships. Preventing teenage drug abuse requires addressing issues like broken homes, lack of discipline, and lack of parental involvement.
Alcohol and Regional Drug Trends in Region 8, information about the demographics, statistics from the 2014 Texas School Survey and signs and symptoms of substance abuse
The document provides an overview of conducting a community needs assessment for the Washtenaw County Sheriff's Office. It details the planning, assessment, data summarization, action planning, community engagement, and recommendations phases of the needs assessment process. The needs assessment was conducted by students from Eastern Michigan University and aimed to understand community strengths, needs, and priorities to inform future community outreach and initiatives.
Underage Drinking Parties in San Antonio 2016SACADA
Underage drinking parties have party hosts. These hosts are either participating in providing the environment and the alcohol to minors or are aware that minors are consuming alcohol in their homes or on their property.
Among San Antonio secondary students (Texas School Survey 2012)
• The average age of first use of alcohol is 11.3
• 60% of students said it is somewhat or very easy to get alcohol
• 63% of students reported they obtain alcohol in social settings (home, friends, family members, and parties)
Underage drinking parties have party hosts. These hosts are either participating in providing the environment and the alcohol to minors or are aware that minors are consuming alcohol in their homes or on their property.
Among San Antonio secondary students (Texas School Survey 2012)
• The average age of first use of alcohol is 11.3
• 60% of students said it is somewhat or very easy to get alcohol
• 63% of students reported they obtain alcohol in social settings (home, friends, family members, and parties)
How to Make Awesome SlideShares: Tips & TricksSlideShare
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SlideShare is a global platform for sharing presentations, infographics, videos and documents. It has over 18 million pieces of professional content uploaded by experts like Eric Schmidt and Guy Kawasaki. The document provides tips for setting up an account on SlideShare, uploading content, optimizing it for searchability, and sharing it on social media to build an audience and reputation as a subject matter expert.
Teamind Solution opera nel mondo della mobilità.
La sua mission è ottimizzare la gestione di mezzi ed addetti delle imprese che operano nel mercato dei trasporti, della logistica, del service, della tentata vendita, dell'edilizia e del multiutility.
Vanta importanti partner con cui collabora nello sviluppo e nell'implementazione di progetti innovativi, aziende internazionali leader nei rispettivi segmenti di mercato.
Sviluppo e implementazione su microcontrollore di un’applicazione web server ...pma77
[Development of a Web Server, deployed on embedded devices, which is the interface for a monitoring system of vehicles for the transport of dangerous goods, referred to as Moni.CA. ] --- [
Sviluppo di un Web Server, implementato su dispositivi embedded, che costituisce l’interfaccia per un sistema di monitoraggio di veicoli adibiti al trasporto di merci pericolose, denominato Moni.C.A.]
MOBILE MONITORING - monitoraggio e valutazione delle infrastrutture di rete m...Ro Technology
Le scelte degli Utenti di telefonia mobile sono orientate sempre più dalla Qualità del Servizio
Qualità del servizio = qualità e potenza del segnale...
...MOBILE MONITORING:
- consente di rappresentare informazioni geo-localizzate;
- arricchisce e facilita le tecniche di analisi;
- riduce i tempi di intervento.
Middleware Sistemi Di Navigazione Upd09 OsmRoberto Navoni
Presentazione dell'architettura del middleware per realizzare sistemi di navigazione satellitare assistita realizzato da Laser Navigation e della relativa implementazione del dato OSM - Presentazione OSMIT 09 -
The document provides an overview of conducting a community needs assessment for the Washtenaw County Sheriff's Office. It details the planning, assessment, data summarization, action planning, community engagement, and recommendations phases of the needs assessment process. The needs assessment was conducted by students from Eastern Michigan University and aimed to understand community strengths, needs, and priorities to inform future community outreach and initiatives.
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Among San Antonio secondary students (Texas School Survey 2012)
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Il sistema TrackPro è una soluzione completa di telemetria e geolocalizzazione satellitare che supporta diverse reti satellitari, adatto per la gestione di flotte aziendali di ogni dimensione.
122 Ispezione di linee aeree - Automazione Oggi N. 393 – Ottobre 2016 - Cris...Cristian Randieri PhD
L’affidabilità del servizio ferroviario dipende dall’efficienza di sistemi
meccanici ed elettrici complessi, con migliaia di parti in movimento.
Da qui la necessità di una corretta manutenzione
Oggi sempre più compagnie ferroviarie fanno richiesta di nuovi sistemi, che siano automatici, veloci e a basso costo, per il monitoraggio e l’ispezione delle linee elettriche catenarie delle proprie reti. Una catenaria aerea è il sistema adoperato per fornire energia elettrica alla locomotiva di un treno, mediante un pantografo installato sul tetto del locomotore stesso. Tali sistemi tipicamente fanno uso di almeno due cavi: uno di supporto meccanico e un secondo di contatto, che entra appunto in contatto con le spazzole del pantografo. Il sistema è tipicamente sospeso su tralicci e sottoposto a una tensione meccanica atta a garantire la migliore aderenza con il pantografo. Una rete catenaria, di norma, è molto estesa e nella maggior parte dei casi è intensamente utilizzata, per cui è necessario che sia sempre efficiente per mantenere alta la qualità del servizio offerto.
Articolo completo disponibile alla pagina http://www.intellisystem.it/it/portfolio/ao-ottobre-2016
Similar to Sistema Rilevamento Transiti (SRT) - Software Analysis and Design (20)
Prometheus as exposition format for eBPF programs running on KubernetesLeonardo Di Donato
The kernel knows more than our programs. Stop bloating our applications with copy-and-paste instrumentation code for metrics. Let's go look under the hoods!
Nowadays every application exposes their metrics via an HTTP endpoint readable by using Prometheus. Nevertheless, this very common pattern, by definition only exposes metrics regarding the specific applications being observed.
This talk, and its companion slides, wants to expose the idea, and a reference implementation (https://github.com/bpftools/kube-bpf), of using eBPF programs to collect and automatically expose applications and kernel metrics via a Prometheus endpoint.
It walks through the architecture of the proposed reference implementation - a Kubernetes operator with a custom resource for eBPF programs - and finally links to a simple demo showing how to use it to grab and present some metrics without having touched any application running on the demo cluster.
---
Talk given at Cloud_Native Rejekts EU - Barcelona, Spain - on May 18th, 2019
The State of the Art of OpenMetrics and some fundamentals novelties about it. What it is? Why do we need it? In case we really need it.
Cloud_Native Rejekts EU 2019 - Barcelona, Spain - May 19th 2019.
The document discusses transforming Kubernetes logs into metrics using the TICK stack. It begins by describing how syslog logs from journald can be parsed using the go-syslog parser and sent as metrics to InfluxDB via the Telegraf syslog input plugin. It then shows the YAML configuration to deploy Chronograf and InfluxDB for visualization. Finally, it proposes writing a Kapacitor tick script with a UDF to detect and count OOM events from the logs and send as metrics.
Topic Modeling for Information Retrieval and Word Sense Disambiguation tasksLeonardo Di Donato
Experimental work done regarding the use of Topic Modeling for the implementation and the improvement of some common tasks of Information Retrieval and Word Sense Disambiguation.
First of all it describes the scenario, the pre-processing pipeline realized and the framework used. After we we face a discussion related to the investigation of some different hyperparameters configurations for the LDA algorithm.
This work continues dealing with the retrieval of relevant documents mainly through two different approaches: inferring the topics distribution of the held out document (or query) and comparing it to retrieve similar collection’s documents or through an approach driven by probabilistic querying. The last part of this work is devoted to the investigation of the word sense disambiguation task.
Questo articolo affronta l’estrazione dei dati dai due maggiori Social Network attualmente presenti: Facebook e Twitter. Con l’avvento dei Social Network ogni giorno viene generata e memorizzata una quantità enorme di informazioni. I Social Network rappresentano quindi una fonte potenzialmente infinita di dati degli utenti, i quali possono essere sfruttati sia a scopi scientifici sia a scopi commerciali. I Social Network, al fine di permettere lo sviluppo di un ecosistema di applicazioni attorno alla propria piattaforma, mettono a disposizione delle interfacce per permettere l’accesso ai dati dei propri utenti (nel rispetto della loro privacy). Tuttavia, poiché essi fondano il loro stesso modello di business su tali dati, ne consegue che le modalità di accesso ai dati e la quantità di dati estraibili dai Social Network è molto ridotta. In questo articolo si affrontano dapprima le modalità di accesso legale ai dati di Facebook e Twitter, presentando degli esempi pratici, e successivamente si affronta una discussione sulle modalità alternative (solitamente associate al Web Scraping) di estrazione dei dati dai Social Network. Si evidenziano perciò le limitazioni quantitative e qualitative delle interfacce d’accesso ai dati dei Social Network così come le limitazioni tecniche che permettono o impediscono l’estrazione dei dati non autorizzata.
Si presenta (e discute) un sistema il cui fine è quello di abilitare la connettività, comunicazione e collaborazione fra utenti che si trovano in prossimità tra di essi, anche in situazioni di mobilità.
Un sistema con infrastruttura "device-as-infrastructure".
3. Contesto - Sistema di rilevazione transiti (SRT)
SRT è composto da decine di varchi di rilevazione transiti (VRT)
i quali rilevano i veicoli che superano il limite di velocità
Ogni VRT è composto da 2 fotocellule distanti 1 mt tra loro e da
una fotocamera che fotografa frontalmente il veicolo in
infrazione
Ogni VRT segnala all'ufficio centrale i veicoli che hanno
commesso infrazione
L'ufficio centrale contatta, se c'è, una pattuglia per fermare il
veicolo in infrazione ed invia le contravvenzioni
L'ufficio centrale esegue inoltre delle analisi statistiche su dati di
inquinamento rilevati dalla Base Dati Ambienti (BDA)
4. Assunzioni
Tutti i VRT sono situati su strade cittadine
Ogni VRT è collegato ad un nodo di elaborazione (NE)
L'elaborazione delle immagini per l'estrazione di targa e colore
del veicolo in infrazione avviene nel NE
L'ufficio centrale comunica i dati del veicolo in infrazione alla
pattuglia più vicina al VRT
Le pattuglie non sono stabili (possono variare la loro posizione)
Una pattuglia può riconoscere e quindi fermare un veicolo
avendo come dati targa e colore
Le contravvenzioni inviate vengono memorizzate per un tempo
di 5 anni
5. Use Case - CHI
Rilevamento Transiti
Nel momento in cui un veicolo transita da un varco, i sensori del
VRT rilevano il transito del veicolo. Il nodo elaboratore calcola la
velocità del transito, attiva la fotocamera e quindi elabora
l'infrazione.
6. Use Case - CHI
Comunicazione dati Nodo Elaboratore - Ufficio Centrale
Il nodo elaborativo comunica i dati del transito all'Ufficio Centrale.
7. Use Case - CHI
Gestione Posizione Pattuglia
Il software GPS della pattuglia aggiorna la propria posizione
all'ufficio centrale.
8. Use Case - CHI
Gestione Pattuglia - Infrazione
L'ufficio centrale assegna l'infrazione alla pattuglia più vicina al
varco. Se la pattuglia ferma il veicolo invia in centrale i dati del
conducente.
9. Use Case - CHI
Gestione Contravvenzioni
La gestione delle contravvenzioni viene eseguita dall'ufficio centrale
dopo aver ricevuto i dati anagrafici dalla pattuglia o dal Pubblico
Registro Automobilistico.
10. Use Case - CHI
Gestione Statistiche
L'ufficio centrale riceve ad intervalli regolari di tempo il numero di
transiti relativi ad ogni varco, correlando tale dato con i tassi di
inquinamento ottenuti da Base Dati Ambientale, al fine di eseguire
analisi statistiche.
12. Activity Diagram - Come, Perchè, Quando
Comunicazione Transiti a Ufficio Centrale
Rilevamento del transito da parte del VRT, calcolo della velocità del
transito, elaborazione dell'immagine e invio dei dati (contatore transiti,
informazioni veicolo, foto)
13. Activity Diagram - Come, Perchè, Quando
Gestione Posizione Pattuglia
Aggiornamento della posizione della pattuglia e memorizzazione in
sede cetrale.
14. Activity Diagram - Come, Perchè, Quando
Rilevazione Pattuglia
Ogni qual volta l'ufficio centrale riceve un'infrazione, rileva la
pattuglia più vicina al varco dove è avvenuta, e la contatta.
15. Activity Diagram - Come, Perchè, Quando
Posto di blocco
Se la pattuglia ferma il veicolo, notifica alla centrale l'avvenuto fermo
e fornisce i dati del conducente.
16. Activity Diagram - Come, Perchè, Quando
Gestione Contravvenzioni
Date le infrazioni
ottenute nel corso
della settimana,
l'ufficio centrale
genera le relative
contravvenzioni. Se
il conducente non è
stato identificato, la
contravvenzione
verrà inviata al
proprietario.
17. Activity Diagram - Come, Perché, Quando
Elaborazione Statistiche
Ottenuti i dati del traffico stradale orario di ogni VRT e i livelli
di inquinamento, vengono eseguite analisi statistiche.
21. Dimensioni per il partizionamento
Abstraction
Locations
<<multiplicity>>: il numero di istanze di ogni componente logico è
pari alla cardinalità della rispettiva componente concreta.
E' possibile raffinare il partizionamento operando la suddivisione
logica in base ad una ulteriore dimensione: frequency.
In tal caso il componente logico "Nodo Elaboratore" verrebbe
suddiviso i 3 componenti logici: "Elaboratore Transiti", "Elaboratore
Infrazioni", "Elaboratore Foto". Tuttavia si è scelto di non perseguire
questa ulteriore suddivisione al fine di assicurare un alto grado di
replicabilità in luogo di compattezza: ciò rende più semplice il
deployment e la manutanzione della componente concreta di "Nodo
Elaboratore".
24. Architettura Concreta
Interazione fra componenti
1. VRT → Nodo Elaboratore (rilevamento segnali)
stile di interazione asincrono;
nessun trasferimento di informazione:
- il VRT invia segnali (elettrici)
- il Nodo Elaboratore, al fine di minimizzare il ritardo, ha
un timer con funzione di trigger impostato a 5 ms.
2. Nodo Elaboratore → VRT (attivazione fotocamera)
trasferimento pull dell'informazione basato su meccanismo
sincrono di comunicazione.
3. GPS Pattuglia → Ufficio Centrale (aggiornamento posizione)
trasferimento push di informazione basato su meccanismo
asincrono di comunicazione.
25. Architettura Concreta
Interazione fra componenti
4. Ufficio Centrale → Pattuglia (rilevamento pattuglia)
trasferimento push di informazione basato su meccanismo
asincrono di comunicazione.
5. Pattuglia → Ufficio Centrale (comunicazione guidatore)
trasferimento push di informazione basato su
meccanismo
asincrono di comunicazione
6. Nodo Elaboratore → Ufficio Centrale
trasferimento push di informazione basato su meccanismo
sincrono;
l'Ufficio Centrale deve notificare (con un evento) al Nodo
Elaboratore l'avvenuta ricezione e memorizzazione delle
informazioni, in modo che le informazioni site nel N.E. possano
28. Scelte Tecnologiche - VRT
VRT è composto da 2 fotocellule laser a riflessione o a sbarramento,
parallele a distanza 1mt.
1 fotocamera per veicoli in movimento di tipo
giorno-notte, wide dynamic range (WDR)
Possibili scelte:
Nikon D3S (prezzo=4.500 €, 12,1 Mpx, tempo di
posa 1/8000 sec, 10 foto/s) utilizzata negli USA;
Nikon D3100 (prezzo=500 €, 14 Mpx, tempo di
posa 1/4000 sec, 5 foto/s) scelta più plausibile.
29. Scelte Tecnologiche - VRT
Le fotocellule e la fotocamera possono distare da 14 mt minimo a
20 mt massimo tra loro.
30. Scelte Tecnologiche
Nodo Elaborativo: S.O. Linux
Processore con un minimo di 2 Gh
2 GB RAM
Hardisk 50 GB
Modem
può essere privo di monitor
Ufficio Centrale: E' un server centrale
S.O. Linux
Processore Multicore con 2.2 Gh
4 GB RAM
Memoria di massa 5 TB
Modem Router
31. Scelte Tecnologiche - Pattuglia
Ogni Pattuglia ha un dispositivo PDA con connettività
telefonica UMTS (3G), con funzione di navigatore
satellitare (GPS) che consente di risparmiare cifre
consistenti che si spenderebbero per un sistema equivalente
integrato nell'auto.
- S.O. Symbian: è un sistema operativo aperto per PDA.
- Memoria 128 MB (non necessitiamo di grande memoria
poichè non memorizziamo alcun dato)
Non abbiamo valutato nessuna preferenza per un modello
poichè queste caratteristiche si trovano su svariati
modelli a basso costo.
33. Integrazione tra SRT e PRA
L’architettura di integrazione che può essere utilizzata tra SRT e PRA, è di tipo
EAI ossia di Enterprise Application Integration, infatti una soluzione sarebbe
quella di prevedere l’utilizzo di un framework dedicato al prelievo dei dati
necessari dalla banca dati PRA.
I problemi di eterogeneità in questo caso sono risolti all’interno del framework,
con opportuni moduli che trasformano:
i dati necessari al PRA in base alle specifiche dei dati del PRA.
es.: la data viene trasformata nel formato utilizzato dal PRA, eterogeneità
di tipo attributo.
i dati restituiti dal PRA in dati con strutture idonee per il DB del sistema
SRT.
es.: il nome del proprietario che il PRA ci restituisce con un char “Mario
Rossi” viene tradotto dal nostro framework in un char “Mario” nel campo
Nome e in un char “Rossi” nel campo Cognome, eterogeneità semantica
di tipo attributo.
37. Tipi di Eterogeneità
1 - Viene risolta inglobando i concetti Transiti ed Inquinamento in
un unica entità, che chiameremo statistiche.
2/3 - Vengono risolte utilizzando sia per data che per ora il nome
presente nello schema di SRT in quanto più semplice.
38. Tipi di Eterogeneità
4/5- Queste eterogeneità sugli attributi data e ora vengono risolte
utilizzando le strutture dati utilizzate in SRT, ossia "date" per
la data e "time" per l'ora
6 - Questa eterogeneità viene risolta utilizzando come chiave
primaria, nella nuova entità, data e ora, le quali identificano
univocamente una statistica
39. Tipi di Eterogeneità
7/12 - Queste eterogeneità si verificano nel caso in cui la
rappresentazione di latitudine e longitudine in BDA sia
diversa da quella in SRT. In questo caso si procede con una
conversione dei dati, nel caso in cui siano rappresentati in
DMS (degree minutes seconds), vengono convertiti con un
opportuna funzione in DD (degree decimal), che è la
rappresentazione che viene utilizzata in SRT
41. Mapping tra Schema Globale e Schemi Locali
Global As View
CREATE VIEW Pattuglia CREATE VIEW Centralina AS
CREATE VIEW Contravvenzione AS
AS SELECT *
SELECT *
SELECT * FROM BDA.Centralina
FROM SRT.Contravvenzione
FROM SRT.Pattuglia
CREATE VIEW Riparazione AS
CREATE VIEW Infrazione AS CREATE VIEW Nodo AS SELECT *
SELECT * SELECT * FROM BDA.Riparazione
FROM SRT.Infrazione FROM SRT.Nodo
CREATE VIEW Tecnico AS
CREATE VIEW Guidatore AS CREATE VIEW Sede AS SELECT *
SELECT * SELECT * FROM BDA.Tecnico
FROM SRT.Guidatore FROM BDA.Sede
42. Mapping tra Schema Globale e Schemi Locali
Global As View
CREATE VIEW Statistica(Data, Ora, Nodo, Centralina, NumTransiti,
TassoInquinamento, Rapporto) AS
SELECT SRT.Transiti.data, SRT.Transiti.ora, SRT.Transiti.id_nodo, BDA.Inquinamento.
idCentralina, SRT.Transiti.num_transiti, BDA.Inquinamento.tasso, (BDA.Inquinamento.
tasso/STR.Transiti.num_transiti)
FROM SRT.Transiti, STR.Nodo, BDA.Inquinamento, BDA.Centralina
WHERE (SRT.Transiti.data=BDA.Inquinamento.dataRilevazione) AND
(SRT.Transiti.ora=BDA.Inquinamento.oraRilevazione) AND
(SRT.Transiti.id_nodo, BDA.Inquinamento.idCentralina) IN (
SELECT (SRT.Nodo.id_nodo, BDA.Centralina.idCentralina)
FROM SRT.Nodo, BDA.Centralina
WHERE (6374892.5 * ACOS(SIN(RADIANS(SRT.Nodo.latitudine)) *
SIN(RADIANS(BDA.Centralina.lat_deg + ((BDA.Centralina.lat_sec/60) +
BDA.Centralina.lat_min)/60)) + COS(RADIANS(SRT.Nodo.latitudine)) *
COS(RADIANS(BDA.Centralina.lat_deg + (BDA.Centralina.lat_sec/60) +
BDA.Centralina.lat_min)/60)) *
COS(RADIANS(BDA.Centralina.lng_deg+((BDA.Centralina.lng_sec/60) +
BDA.Centralina.lng_min)/60 ) - RADIANS( SRT.Nodo.longitudine)))) < 200)
) ORDER BY Data, Ora;
43. Interrogazione al Mediatore
Trovare l’id del varco che provoca il maggior tasso di
inquinamento nelle ore centrali della giornata (12.00 -
18.00)
SELECT Nodo
FROM (SELECT Nodo, AVG(Tasso) AS Tasso
FROM Statistiche
WHERE ora>12.00 AND ora <18.00
GROUP BY Nodo
HAVING MAX(Tasso))
44. Unfolding
SELECT Nodo
FROM (SELECT Nodo, AVG(Tasso) AS Tasso
FROM (SELECT SRT.Transiti.data, SRT.Transiti.ora,
SRT.Transiti.id_nodo, BDA.Inquinamento.idCentralina, SRT.Transiti.num_transiti,
BDA.Inquinamento.tasso, SRT.Transiti.id_nodo/BDA.Inquinamento.tasso
FROM SRT.Transiti, STR.Nodo, BDA.Inquinamento, BDA.Centralina
WHERE (SRT.Transiti.data=BDA.Inquinamento.dataRilevazione) AND
(SRT.Transiti.ora=BDA.Inquinamento.oraRilevazione) AND
(SRT.Transiti.id_nodo, BDA.Inquinamento.idCentralina) IN (
SELECT (SRT.Nodo.id_nodo, BDA.Centralina.idCentralina)
FROM SRT.Nodo, BDA.Centralina
WHERE (6374892.5 * ACOS(SIN(RADIANS(SRT.Nodo.latitudine)) *
SIN(RADIANS(BDA.Centralina.lat_deg + ((BDA.Centralina.lat_sec/60) +
BDA.Centralina.lat_min)/60)) + COS(RADIANS(SRT.Nodo.latitudine)) *
COS(RADIANS(BDA.Centralina.lat_deg + (BDA.Centralina.lat_sec/60) +
BDA.Centralina.lat_min)/60)) *
COS(RADIANS(BDA.Centralina.lng_deg+((BDA.Centralina.lng_sec/60) +
BDA.Centralina.lng_min)/60 ) - RADIANS( SRT.Nodo.longitudine)))) < 200)
))
WHERE ora>12.00 AND ora <18.00
GROUP BY Nodo
HAVING MAX(Tasso))