Deswik Software Suite v5.0: Pseudoflow pit optimization algorithm
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The document outlines the enhancements in the pseudoflow pit optimization algorithm introduced in version 5.0 of the software, replacing the previous lerchs-grossman algorithm. The new algorithm is designed to be faster and more efficient, allowing for more iterations and better identification of key drivers affecting pit shell size. Additionally, it details how variations in inputs can be set and the results summarized in an Excel file.
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Threat Modeling a Batch Job Framework - Teri Radichel - AWS re:Inforce 20252nd Sight Lab This presentation is similar to another presentation I gave earlier in the year at the AWS Community Security Day, except that I had less time to present and incorporated some AI slides into the presentation. In this presentation I explain what batch jobs are, how to use them, and that AI Agents are essentially batch jobs. All the same security controls that apply to batch jobs also apply to AI agents. In addition, we have more concerns with AI agents because AI is based on a statistical model. That means that depending on where and how AI is used we lose some of the reliability that we would get from a traditional batch job. That needs to be taken into consideration when selecting how and when to use AI Agents as batch jobs and whether we should use AI to trigger an Agent. As I mention on one side - I don't want you to predict what my bank statement should look like. I want it to be right! By looking at various data breaches we can determine how those attacks worked and whether the system we are building is susceptible to a similar attack or not.
Heat Treatment Process Automation in India
Heat Treatment Process Automation in IndiaReckers Mechatronics Automate your heat treatment processes for superior precision, consistency, and cost savings. Explore solutions for furnaces, quench systems. Heat treatment is a critical manufacturing process that alters the microstructure and properties of materials, typically metals, to achieve desired characteristics such as hardness, strength, ductility, and wear resistance.
Automated Testing and Safety Analysis of Deep Neural Networks
Automated Testing and Safety Analysis of Deep Neural NetworksLionel Briand Keynote address at Internetware 2025, co-located with FSE 2025
Test Case Design Techniques – Practical Examples & Best Practices in Software...
Test Case Design Techniques – Practical Examples & Best Practices in Software...Muhammad Fahad Bashir This presentation was part of the SQA & PM Bootcamp, where I served as a trainer. It focuses on effective test case design techniques, blending theoretical knowledge with practical application, especially useful for manual testers and QA beginners.
Video Lecture Recording : https://www.facebook.com/share/v/1Z44DiXN5v/
What’s Covered:
🧾 Definition and Purpose of Test Case Design
🚀 Importance of Structured Test Design
🧠 Test Case Design Techniques Overview:
✅ Black Box Techniques
✅ White Box Techniques
✅ Experience-Based Techniques
📝 Manual Test Case Design in Detail
🔐 Real-World Example: Login Page Test Case
🧩 Black Box Methods Explained with Examples:
Equivalence Partitioning (EP)
Boundary Value Analysis (BVA)
Difference Between EP & BVA
📊 Decision Table Testing
💡 Experience-Based Testing: Error Guessing, Exploratory Testing
📂 White Box Techniques (Introductory Overview)
➕ Much More to Help You Build Strong Manual Testing Skills
This resource is especially helpful for students, aspiring QA professionals, and junior testers looking to master test design fundamentals with clarity and practical insight.
Best Software Development at Best Prices
Best Software Development at Best Pricessoftechies7 Welcome to Softechies Solutions—your ultimate resource for all technology and software needs. We specialize in delivering expert solutions and guidance to help you tackle everyday tech challenges. We’ve got you covered, from software troubleshooting and website development to digital marketing. Whether you need technology upgrades, mobile app development, cloud-managed services, or IT consulting, Softechies Solutions is here to enhance your digital experience. https://softechies.net/
How Automation in Claims Handling Streamlined Operations
How Automation in Claims Handling Streamlined OperationsInsurance Tech Services Claims processing automation reduces manual work, cuts errors, and speeds up resolutions. Using AI, RPA, and OCR, it enables faster data handling and smoother workflows—boosting efficiency and customer satisfaction. Visit https://www.damcogroup.com/insurance/claims-processing-automation for more details!
HYBRIDIZATION OF ALKANES AND ALKENES ...
HYBRIDIZATION OF ALKANES AND ALKENES ...karishmaduhijod1 Hybridization happens when atomic orbitals mix to form a new atomic orbital.
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Building Geospatial Data Warehouse for GIS by GIS with FME
Building Geospatial Data Warehouse for GIS by GIS with FMESafe Software Data warehouses are often considered the backbone of data-driven decision-making. However, traditional implementations can struggle to meet the iterative and dynamic demands of GIS operations, particularly for Iterative Cross-Division Data Integration (ICDI) processes. At WVDOT, we faced this challenge head-on by designing a Geospatial Data Warehouse (GDW) tailored to the needs of GIS. In this talk, we’ll share how WVDOT developed a metadata-driven, SESSI-based (Simplicity, Expandability, Spatiotemporality, Scalability, Inclusivity) GDW that transforms how we manage and leverage spatial data. Key highlights include: - Simplifying data management with a lean schema structure. - Supporting ad hoc source data variations using JSON for flexibility. - Scaling for performance with RDBMS partitioning and materialized views. - Empowering users with FME Flow-based self-service metadata tools.We’ll showcase real-world use cases, such as pavement condition data and LRS-based reporting, and discuss how this approach is elevating GIS as an integrative framework across divisions. Attendees will walk away with actionable insights on designing GIS-centric data systems that combine the best of GIS and data warehouse methodologies.
University Campus Navigation for All - Peak of Data & AI
University Campus Navigation for All - Peak of Data & AISafe Software Navigating around the 1000 acres of UBC Vancouver’s campus may look like a walk in a park, but when you’re a student in a wheelchair trying to find a powered door to the class you’re late for, it is not all that scenic. UBC’s GIS team will share the journey from the original 2003 static map application to the current web application built using FME and the ArcGIS JavaScript API. There were two main goals with this new application: 1. Enable the UBC community to easily interact with and navigate the campus by walking, cycling and accessible means (which include mobility constraints such as steep slopes, stairs, and doors that are not powered). 2. Provide high quality geospatial data that is authoritative and updated using FME to reflect existing conditions on campus including road, sidewalk or building closures for construction. We will cover the unique challenges in creating a navigation application which offers features that Google Maps cannot at the scale of a University campus. Door to door navigation, avoiding stairs and steep slopes, navigating to accessible entrances and up to date construction barriers are some of the features we will discuss.
Test Case Design Techniques – Practical Examples & Best Practices in Software...
Test Case Design Techniques – Practical Examples & Best Practices in Software...Muhammad Fahad Bashir
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Deswik Software Suite v5.0: Pseudoflow pit optimization algorithm
- 2. Pit Optimization Pit Optimization was introduced to Deswik.CAD in v4.2 - Function is present in Tools|Geological Models|Datamine Commands - Accessed through the Advanced Open Pit Metals licensed functionality Up until V5.0 has worked upon the Lerchs-Grossman algorithm
- 3. What’s new in v5.0? Change in algorithm used from Lerchs-Grossman to Pseudoflow
- 4. What’s Pseudoflow? Alternative pit optimization algorithm – simply faster Provides the same resultant pit shells as Lerchs- Grossman Is more efficient at removing “redundant” options and therefore reduces processing requirements
- 6. Variations – “Hill of Value” Additional speed of the Pseudoflow algorithm allows for many more iterations to be run Allows for the generation of many options and determination of what the key drivers are for ultimate pit shell size
- 7. Variations - Iterations Here we set the number of iterations to run.
- 8. Variations – X and Y Variables Here we set the value for the X Column (in this case it Is a random number based on a triangular distribution) Here we set the value for the Y Column (in this case it is a random number based on a normal distribution)
- 9. Variations - Formulae Here you can see the dilution is multiplied by the X Value Formulae edited by clicking in here
- 10. Variations – Formulae Continued Here you can see the mining cost is multiplied by the Y Value
- 11. Variations – Results All of the 100 iterations ultimate pit results are written to this excel file.
- 12. Variations – Results Contd. Multiple runs can be added here. So you can understand sensitivities.
- 13. Results – Results Contd.
- 14. Graphic Results – Results Contd.