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M10 WS11:Krankenhausbedarfsplanung The World as We See It given by Gabriel Wurzer and Wolfgang E. Lorenz www.iemar.tuwien.ac.at.

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1 M10 WS11:Krankenhausbedarfsplanung The World as We See It given by Gabriel Wurzer and Wolfgang E. Lorenz

2 2 A closer look at colors Colors in NetLogo are really numbers. Names like YELLOW are only shorthands.

3 3 a closer look at color spaces reveals that there is always a transformation from the total color space to the model displayed. color spaces are effectively a method of transforming the notion of converting the visible light spectrum to a form intended for artists and users.

4 4 See it yourself… 1.Change the pcolor of some patches by right-clicking and choosing „inspect“, then set pcolor e.g. to YELLOW 2.YELLOW is changed to 45 3.Also try it for WHITE and for BLACK side-note: A linearly polarised* light wave frozen in time and showing the two oscillating components of light; an electric field and a magnetic field perpendicular to each other and to the direction of motion (a transverse wave).linearly polarisedelectric fieldmagnetic fieldtransverse wave *

5 5 Niels-Bohr Werner Heisnberg Dualismus 20er Jahre: Streit um Lichteigenschaften Welle (Verstärkung, Abschwächung) Teilchen (Bahn)  Kompromiss auch in Copenhagen (M. Frayn) photo: niels bohr / werner heisenberg in Kopenhagen, Fotograph Magnus Johannson (Aufgenommen in Carlsberg Akademi, Cop.) Dänisches Kulturarchiv, #28429-DK-2812

6 6 SUMMING UP there is always a transformation color space  display model  use approximate-hsb approximate-rgb reporter in netlogo. ie. approximate-hsbapproximate-rgb approximate-rgb ;  0 approximate-rgb  85.2 approximate-hsb  85.2 (cyan) (probably not so important but) you can also convert the image in photoshop, go Image > Mode > CMYK/HSB/RGB/Indexed

7 7 Today‘s Program 1.create a netlogo model with hospitals and population 2.use hospitals to treat population 1.population from map (density in each patch) 2.population growth algorithmic (fertility and mortality, with age classes not being influential) 3.assume X percent of population has need for treatment, but Y percent of population have acces (Y < X) visulaize as hospital size [according to treatment capacity and need!] 3.output plot!

8 8

9 Gabriel Wurzer: „An Introduction to NetLogo“, in Agents in Archeology Workshop 2011, Netlogo Lecture, Slide 9, Vienna.

10 10 Über schlechte Vorträge syntaktisch schlecht semantisch schlecht Gegenmittel: Stilistisch: So-Nicht-Vortrag © Werner Purgathofer, Institut für Computergrafik Inhaltlich: „How to give a good research talk“ © Simon Peyton-Jones, Microsoft Research

11 11 So-Nicht (1) 16M Farben, verwende alle davon Unterschiedliche Schriften, Größen, Stile (24 Punkt Mindestgröße, serifenlos, keine Unterstreichungen) Zu viel Inhalt (6-10 Zeilen Text max!) Zu viele Folien (3-5min pro Slide mit Inhalt) Gescannte Inhalte ja, aber keine Formeln, Text, Strichgrafiken Formeln? Wenn möglich: Keine! Sonst vereinfachen. Überschriften.

12 12 So-Nicht (2) Stichworte, keine Sätze. Rchtschreib und Tipfeler lenken ab. Bilder. Helligkeit / Kontrast. Animationen: –Vorsicht! Ablenkung. Abdecken von Text erscheinen lassen WENN/WANN ICH ES WILL: unhöflich.

13 13Vorbereitung Schnittstelle zum Projektor VORHER abklären Vortragssaal kennen (Licht? Mikro? Wasserglas?) Frei Vortragen –Probevortrag macht‘s möglich –Vorbereitet sein hilft gegen Nervosität –erste Sätze dürfen gescriptet sein, nicht aber der ganze Vortrag abgelesen siehe auch:

14  SIMON PJ „HOW TO HOLD A GOOD RESEARCH TALK“


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