Історія Подкасти

Яка історія відстеження часу?

Яка історія відстеження часу?

Чому людина вирішила стежити за часом? як людина вперше дізналася про час? і коли і як вони відчули щось таке, що називається часом? є деякі припущення, але я хочу знати, чи є щось записане з того часу.

Оскільки поняття "час" настільки дивне, навіть зараз воно для мене таке дивне та абстрактне, і воно створене людиною, не існувало раніше, перш ніж ми його визначили. мені спадало на думку, як люди створити таке поняття.

PS: моє питання НЕ є дублікатом цього


Коли вони почали "відчувати", не можна відповісти (і це не стосується історії в строгому сенсі. Це, звичайно, сталося в доісторичний час. Ви не можете нічого планувати без певного відчуття часу. Можливо, деякі тварини також "відчувають час" , звідки ми можемо знати?)

Але коли люди почали стежити, це, мабуть, можна пояснити. Не пізніше початку сільського господарства. Займаючись сільським господарством, потрібно знати пору року, коли садити. Для цього необхідно дивитися на небо, спостерігати за різними явищами і рахувати дні. Треба знати, скільки днів залишилось до наступного літа, і чи вистачить вам їжі до наступного врожаю. Тож одне з найважливіших для людини - це кількість днів у році. Тому були витрачені великі зусилля, щоб визначити це з високою точністю.

Можливо, це почалося ще раніше: тим людям, які жили за допомогою полювання та збиральництва, також потрібне було певне уявлення про пору року. Для відстеження сезонної міграції тварин тощо.

Через деякий час після винаходу сільського господарства письменство було винайдено, і люди почали записувати більш тривалі періоди часу, рахувати роки тощо. До речі, всі дані свідчать, що письмо було винайдено для відстеження сільськогосподарської продукції та її розповсюдження.

Для коротших періодів, ніж доби, приблизного положення Сонця на небі вистачало для грубої оцінки часу в більшості цивілізацій. З розвитком більш складних суспільств було потрібно більш точне вимірювання і були винайдені водяні годинники.


Навіть мимовільна реакція, яка прикриває ваше обличчя, якщо щось летить на вас, зумовлена ​​причиною та наслідком, тобто двома подіями, що відбуваються послідовно. Згідно з цим визначенням, мені здається, що час «дізнався» ще до того, як люди були задіяні.


Рівень 2: Проміжні користувачі

Дізнайтесь, як збирати, відстежувати, автоматизувати та звітувати про роботу.

За допомогою журналу активності ви можете швидко побачити, хто що зробив на аркуші або хто востаннє переглядав інформаційну панель, тобто ви можете отримати аудиторський слід редагування та видалення різних елементів на аркуші та краще зрозуміти, що ваші співробітники вживають заходів на аркуші. Ви також можете побачити, хто переглянув та вніс зміни до звіту чи інформаційної панелі.

ПРИМІТКА. Ця функція включена до бізнес -та відповідних тарифних планів підприємства. Для отримання додаткової інформації про плани та ціни, включаючи функції, які входять до складу планів, перегляньте нашу сторінку Ціни.

Дії, що відстежуються у журналі активності

За допомогою журналу активності відстежуйте загальні дії, такі як:

  • Хто переглянув аркуш, звіт або інформаційну панель.
  • Користувачі, яким надано доступ до аркуша, звіту чи інформаційної панелі, або надано спільний доступ.
  • Лише аркуші: Який тип змін було внесено та особливості змін, наприклад: у рядку 4 Sally Smart змінила статус з "В процесі" на "Завершено"
  • Ім'я особи, яка внесла зміни.
  • Час і дата внесення змін.
  • Спільний доступ до робочої області

ПРИМІТКА. Зміни, внесені до даних у клітинках та рядках у звіті, відображатимуться лише у журналі активності вихідних аркушів, а не у журналі активності звіту.

ПОРАДА: Журнал активності відображатиме останні зміни клітинок, але якщо ви хочете побачити повну історію конкретної комірки, ви можете клацнути правою кнопкою миші клітинку та переглянути її історію. (Додаткову інформацію про історію клітин див. У Перегляді історії клітин.)

Перегляд записів журналу активності

Відкрийте журнал активності, щоб переглянути записи про різні дії над аркушами, які були виконані співавторами.

  1. Натисніть Файл у рядку меню.
  2. Виберіть Перегляд журналу активності для відображення вікна Перегляд журналу активності.

У вікні Перегляд журналу активності ви зможете побачити різні дії з аркушем, наприклад, хто видалив рядки і коли, або коли користувач переглянув аркуш. При першому відкритті вікна на ньому відображатимуться події за останні сім днів.

Ви можете відфільтрувати журнал активності, щоб легше відображати потрібну історію.

ПРИМІТКА. Деякі організації створюють або використовують власні рішення, які використовують інтерфейс програмування прикладних програм Smartsheet (API). Приклад цього - зведений додаток Smartsheet. Якщо API впливає на вміст аркуша, ви побачите файл API - інтегрований додаток зображення біля стовпця дати.

Фільтрувати записи журналу активності

Ви можете використовувати фільтри у журналі активності, щоб побачити лише потрібні записи. Застосуйте фільтр, який показує активність для певного діапазону дат, показує певний тип дії або конкретних людей, які були активні на аркуші.

ПРИМІТКА. Коли ви закриєте Журнал активності, ваші фільтри будуть очищені автоматично. Фільтри журналу активності неможливо зберегти або надіслати іншим співавторам на аркуші.

Щоб застосувати фільтри до журналу активності:

  1. Відкрийте Журнал активності та виберіть Фільтри у верхньому лівому куті вікна Журнал активності, щоб розгорнути параметри фільтра.
  2. Виберіть будь -яке з наведеного нижче.
    • Дія - вид діяльності. (Наприклад, рядок видалено.)
    • Співавтори - хто виконав цю діяльність.
    • Діапазон дат - група дат, за якою потрібно переглянути діяльність.
  3. Виберіть Застосувати.

Якщо потрібно очистити фільтри, натисніть Очистити фільтри (поруч з Застосувати кнопку).

ПРИМІТКА. Деякі дії неможливо простежити до імені користувача Smartsheet. Наприклад, якщо особа не ввійшла до Smartsheet і ця особа завантажує вкладення з рядка, надісланого їй електронною поштою, Smartsheet відстежуватиме та записуватиме активність, але в журналі буде відображатись ім’я користувача [email protected]

Експортувати журнал дій

Ви можете завантажити журнал активності для елемента, щоб зберігати додатковий запис активності аркуша. Кожне завантаження журналу активності обмежується максимум 90 днів даних про діяльність аркуша.

Щоб експортувати журнал дій:

  1. Відкрийте елемент.
  2. Натисніть Файл & gt Переглянути журнал активності.
  3. Виберіть a Дата початку та Дата закінчення в Проміжок часу фільтр. Ви повинні вибрати a Проміжок часу перед завантаженням журналу активності.
  4. Ви також можете вибрати додаткові параметри у фільтрах Дія та Співпраця.
  5. Натисніть на Завантажити у нижній частині вікна журналу дій.

Smartsheet надішле повідомлення електронної пошти на адресу електронної пошти, яку ви використовуєте з Smartsheet, що містить посилання, яке ви будете використовувати для доступу до завантаженого файлу.

Файл журналу активності буде завантажено на ваш комп’ютер у форматі .csv.

Пояснення дій журналу дій

Деякі дії, перелічені у журналі активності, описують загальну зміну, але не надають контексту щодо деталей цієї зміни. Нижче наведено кілька дій, які ви можете побачити, і що вони означають.

Перегляд картки: Перестановка картки та Перегляд картки: Карти змінилися непрямим шляхом

Перегляд картки: Карти змінили порядок означає, що ви вручну перетягнули одну або кілька карт з однієї позиції на іншу-або на іншу смугу, або на іншу позицію в тій самій смузі.

Перегляд картки: Карти змінюються непрямим чином означає, що картки були переміщені будь -яким іншим способом. Наприклад, коли ви перетягуєте одну картку вручну в будь-яку позицію, або на тій самій смузі, або на іншій, інші картки опосередковано в результаті перейшли на вищі або нижчі позиції. Картки також можна впорядковувати непрямим чином, коли ви вносите зміни у представлення сітки та Ганта, наприклад, призначаючи завдання іншій особі або змінюючи опцію випадаючого списку для рядка.

Хто може переглядати журнал активності

Доступ до журналу активності залежить від рівня вашого дозволу на спільний доступ. Найдавніший момент, коли ви можете побачити відстежені дії, залежить від того, коли ви востаннє надавали доступ до аркуша.

ПРИМІТКА. Інформаційні панелі не мають рівня дозволу редактора. Тільки адміністратори та власник можуть переглядати журнал активності для інформаційних панелей.

Рівень дозволу на спільний доступ Можна переглядати журнал активності Можна експортувати журнал активності Перегляньте відстежену активність, починаючи з цієї дати/часу
Власник* Так Так Створення предмета
Адміністратор (ліцензовано) ** Так Так Переглядайте та експортуйте з того часу, коли ви востаннє надавали доступ до елемента
Адміністратор (без ліцензії) Немає Немає -
Редактор (ліцензовано) ** Так Немає Перегляньте (але не експортуйте) з того часу, коли ви востаннє надавали доступ до елемента
Редактор (без ліцензії) Немає Немає -
Переглядач (ліцензований або неліцензійний) Немає Немає -

*Якщо ви передасте право власності на аркуш, новий власник побачить весь журнал дій, починаючи з моменту створення аркуша.

** Якщо ви отримаєте дозволи на спільний доступ до адміністратора (за ліцензією) або редактора (за ліцензією), ви зможете переглядати записи журналу активності, починаючи з того часу, коли ви вперше надали доступ до аркуша. Ознайомтесь із нашою статтею Рівні дозволів спільного доступу до деталей щодо різних дозволів на спільний доступ до аркушів.


Виміри часу

Як я вже описував вище, час є досить складним поняттям у моделюванні. Однак я пропустив найнеприємніший аспект тимчасових моделей. Ми всі дізналися, хоча б з поганих науково -фантастичних книг, що час - це четвертий вимір. Біда в тому, що це неправильно.

Я вважаю, що найкращий спосіб описати цю проблему - на прикладі. Уявіть, що у нас є система нарахування заробітної плати, яка знає, що з 1 січня працівник має ставку 100 доларів США на день. 25 лютого ми запускаємо фонд оплати праці з такою ставкою. 15 березня ми дізнаємось, що з 15 лютого ставка працівника змінилася до 211 доларів на день. Що ми повинні відповісти, коли нас запитують, який був курс на 25 лютого?

В якомусь сенсі ми повинні відповісти на 211 доларів, оскільки тепер ми знаємо, що це був курс. Але часто ми не можемо ігнорувати, що 25 лютого ми вважали, що ставка становить 100 доларів, адже саме тоді ми запустили фонд оплати праці. Ми надрукували чек, надіслали йому, і він оформив його. Все це відбувалося виходячи з суми його ставки. Якщо 25 лютого податківці запитали у нас його ставку, це стає важливим.

Насправді ми можемо думати, що дійсно є дві історії ставки заробітної плати Дінсдейла, які важливі для нас. Історія, яку ми знаємо зараз, і історія, яку ми знали 25 лютого. Дійсно, загалом можна сказати, що не тільки існує історія ставок заробітної плати Дінсдейла за кожен день у минулому, але є історія історій заробітної плати Дінсдейла ставки. Час - це не четвертий вимір, це четвертий і п'ятий виміри!

Я думаю про перший вимір як фактичний час: час, коли щось сталося. Другий вимір рекордний час, час, коли ми про це знали. Щоразу, коли щось трапляється, завжди відбуваються ці два рази. Фактична дата підвищення заробітної плати Дінсдейла була 15 лютого, а рекордна - 15 березня. Аналогічно, коли ми запитуємо, яка була ставка заробітної плати Дінсдейла, нам дійсно потрібно вказати дві дати: дату запису та фактичну дату.

дата записуфактична датаКурс Дінсдейла
1 січня1 січня$ 100/день
25 лютого25 лютого$ 100/день
14 березня25 лютого$ 100/день
15 березня1 січня$ 100/день
15 березня25 лютого$ 211/день

Ми можемо думати про такі два виміри. Справжня історія озирається в реальний час. Якщо я подивлюсь на свою поточну історію, то побачу, що зарплата Дінсдейла становила 100 доларів до 15 лютого, після чого вона зросла до 211 доларів. Однак це справжня сьогоднішня історія за рекордно короткий час. Якщо подивитися на фактичну історію за 25 лютого, то з 1 січня за Дінсдейла виплатили 100 доларів, а 211 доларів так і не потрапили. Кожен день (строго кожен момент часу) у рекордно короткий час має свою історію. Ці історії різні, оскільки ми виявляємо, що те, що ми вважали правдою, більше не відповідає дійсності.

З іншого боку, ми можемо сказати, що кожен день у фактичній історії має рекордну історію. Історія записів розповідає нам, як наші знання про цей день змінювалися з плином часу. Отже, 25 лютого в реальному часі є рекордна історія, яка свідчить, що до 15 березня зарплата Дінсдейла становила 100 доларів, і тоді вона досягає 211 доларів.

Давайте розглянемо цей приклад на крок далі. Припустимо, ми внесемо відповідні коригування під час розрахунку заробітної плати 26 березня. 4 квітня нам повідомляють, що наша попередня інформація про працівника була неправильною, і що ставку 15 лютого насправді змінили на 255 доларів. ми відповідаємо на питання "яка була ставка працівника 25 лютого?".

Я бачив, як дорослі розробники відкушують собі голову, коли стикаються з подібними речами. Але як тільки ви усвідомлюєте, що все зводиться до цього поняття про два виміри, тоді все стає набагато простішим. Один із способів візуалізації цього для розширення попередньої таблиці

дата записуфактична датаставка працівника
1 січня1 січня$ 100/день
25 лютого25 лютого$ 100/день
14 березня25 лютого$ 100/день
15 березня1 січня$ 100/день
15 березня25 лютого$ 211/день
26 березня25 лютого$ 211/день
4 квіт1 січня$ 100/день
4 квіт25 лютого$ 255/день

Якщо ми подивимося на нашу поточну історію (це фактична історія, дата запису якої сьогодні), то ми б сказали, що заробітна плата Дінсдейла становила 100 доларів з 1 січня і зросла до 255 доларів 15 лютого. Для поточної фактичної історії курс 211 доларів не взагалі не відбудеться, тому що це ніколи не було правдою. Якщо ми подивимося на фактичну історію за 26 березня, то побачимо, що зарплата Дінсдейла склала 100 доларів до 15 лютого, де вона зросла до 211 доларів. В реальній історії за 26 березня курсу 255 доларів ніколи не було, тому що ми про це ще не знали.

Ми також можемо подумати про історію рекордів за 25 лютого. Тепер ця історія записів говорить, що курс становив 100 доларів (у той день) до 15 березня, коли він змінився на 211 доларів. Потім 4 квітня він знову змінився на 255 доларів.

Як тільки ви усвідомлюєте ці два виміри, стає набагато легше думати про проблему, але страшно думати, що вам доведеться реалізувати подібні речі. На щастя, є ряд речей, які ви можете зробити, що спрощує питання щодо реалізації.

Перше спрощення полягає в тому, що за допомогою журналу аудиту не важко впоратися з цими змінами. Все, що вам потрібно зробити, це записати як дату запису, так і фактичну дату до журналу для кожного запису. Цієї простої вправи достатньо, щоб будь -який журнал був ефективним в обох вимірах, і я вважаю, що це варто зробити, навіть якщо вас турбує лише один із них.

Друге спрощення полягає в тому, що ви часто не хочете, щоб ваша модель обробляла обидва виміри. Тут важливо знати, що у вас є у вашій моделі, а яку ви залишаєте до журналу аудиту.

Якщо ми хочемо зберегти історію речей, де ми хочемо знати, як все змінювалося з плином часу, але нам було байдуже, коли ми дізнаємось про зміни, ми б сказали, що це так фактично-часовий. Тож, якщо я буду вести облік адреси працівника, я міг би залишити це як фактично-тимчасову властивість. Для інформаційних систем, які допомагають он-лайн запитам, це добре працює, оскільки, коли ви звертаєтесь до бази даних, зазвичай хочете знати про актуальну історію.

Рекордно-часові факти з’являються, коли у вас є система, яка робить такі дії, як виготовлення купюр на основі стану об’єктів. Ці речі викликають запитання про те, як був розрахований рахунок, що призводить до того, що вам потрібно знати, яким був стан та заперечення, коли розраховувався рахунок. Рекордно-часові факти часто можна порівняти з системою контролю версій у програмному забезпеченні, де ви можете повернутися назад і сказати "яким був цей файл 1 квітня?"

Звичайно, бувають випадки, коли вам потрібні обидва виміри одночасно - це називаються двотемпературними фактами. По суті, двочасова інформація завжди потребує обох дат.

Двохчасовість-це повне рішення, але завжди варто продумати шляхи її вирішення. Приклад з розрахунку рахунку. Якщо ви хочете дізнатися, чому законопроект виявився такою, то є одна можливість-мати повністю двочасну базу даних. Однак часто під час розрахунку рахунку краще зберігати детальний слід розрахунків. Це задовольняє вимогу набагато простіше, ніж двочасова об'єктна модель.


Ланцюжок пошуку титулів

Акт - це юридичний документ, що використовується для передачі права власності на землю та майно. Вивчення всіх документів, що стосуються вашого будинку чи іншого майна, - це великий крок до того, щоб дізнатися більше про його історію. Окрім надання імен власників нерухомості, документи можуть містити інформацію про терміни будівництва, зміни вартості та використання та навіть карти ділянок. Почніть із правочину на теперішніх власників нерухомості та поверніться від одного акту до наступного, при цьому кожен акт надає подробиці того, хто кому передав майно. Цей список послідовних власників нерухомості відомий як "право власності". Хоча цей процес часто є нудним, пошук за назвою є найкращим способом встановлення ланцюжка власності на нерухомість.

Розпочніть пошук справ, дізнавшись, де вони були записані та збережені протягом того часу та місця, де ви зацікавлені. Деякі юрисдикції навіть починають розміщувати цю інформацію в Інтернеті - це дозволяє вам шукати актуальну інформацію про нерухомість за адресою чи власником. Далі відвідайте реєстр справ (або місцезнаходження, де реєструються акти для вашої місцевості) та скористайтесь індексом одержувача, щоб знайти поточного власника в індексі покупців. Покажчик надасть вам книгу та сторінку, де знаходиться копія акту. Ряд повітових бюро по всій території США навіть забезпечують онлайн -доступ до копій поточних, а іноді і історичних документів. Безкоштовний веб -сайт з генеалогії FamilySearch також містить багато історичних записів у цифровому форматі.


До 30 р. До н. Е. У Греції, Малій Азії та Італії використовувалося 13 різних видів сонячних годинників.

Клепсидри або водяні годинники були одними з перших пристроїв для обліку часу, які не використовували Сонце або проходження небесних тіл для обчислення часу. Один з найдавніших був знайдений у гробниці давньоєгипетського царя Аменхотепа I, похований близько 1500 р. До н. Близько 325 р. До н. Е. Греки почали вживати клепсидри (грецьке слово «злодій води») шляхом регулярного капання води через вузький отвір і накопичення води у резервуарі, де піднявся поплавок з покажчиком і позначив години. Трохи інші годинники води випускали воду з регульованою швидкістю в чашу, поки вона не затонула. Ці годинники були поширені на Близькому Сході і все ще використовувалися в деяких частинах Африки на початку 20 століття. На них не можна було покластися, що вони розкажуть час ближче, ніж досить велика частка години.

Більш складні та вражаючі механізовані водні годинники були розроблені між 100 роком до нашої ери. і 500 р. н. е. - грецькими та римськими горологами та астрономами. Додаткова складність була спрямована на те, щоб зробити потік більш постійним, регулюючи тиск, забезпечуючи більш фантастичні відображення часу. Деякі водяні годинники задзвонили в дзвони та гонг, інші відкрили двері та вікна, щоб показати маленькі фігурки людей, або перемістити покажчики, циферблати та астрологічні моделі Всесвіту. Детальніше про римський хронометраж.

Грецький астроном Андронік керував будівництвом Вежі вітрів в Афінах у першому столітті до нашої ери. Ця восьмикутна структура показала вченим і покупцям на ринку як сонячні годинники, так і механічні показники годин. Він містив цілодобову механізовану клепсидру та індикатори для восьми вітрів, від яких вежа отримала назву, і відображав пори року, астрологічні дати та періоди.

На Далекому Сході механізоване астрономічне/астрологічне годинникове виробництво розвивалося з 200 до 1300 р. Н. Е. Китайські клепсидри третього століття керували різними механізмами, які ілюстрували астрономічні явища. Одна з найскладніших годинникових веж була побудована Су Сунгом та його однодумцями у 1088 році нашої ери. Механізм Су Сун містив водосховище, винайдене приблизно у 725 році нашої ери.

Годинникова вежа Су Сун, висотою понад 30 футів, мала бронзову силову армілярну сферу для спостережень, небесну глобусу, що автоматично оберталася, і п’ять передніх панелей з дверима, які дозволяли переглядати манекени, які били дзвонами чи гонгами, і тримали таблички з позначками годину чи інший особливий час доби.

Годинникова вежа Су Сун, бл. 1088



Водяний годинник


Башта вітрів, Афіни, Греція

Механічний годинник, ймовірно, був винайдений у середньовічній Європі. Були розроблені розумні механізми передач і коліс, які оберталися вагами, прикріпленими до них. Оскільки ваги тягнулися вниз під дією сили тяжіння, колеса змушували повертатися повільно, регулярно. Вказівник, належним чином прикріплений до коліс, позначав години роботи.

Ці годинники стали загальноприйнятими в церквах і монастирях, і на них можна було покластися, коли потрібно дзвонити за регулярні молитви або відвідування церкви. (Саме слово & quot; годинник & quot; - з французької клош, значення & quotbell. & quot)

Зрештою, механічні годинники були розроблені для того, щоб бити годину і навіть бити чверть години. Однак у них була годинна стрілка, і вони не були закриті. Навіть найкращі такі годинники виграють або втрачають до півгодини на день.

Технологічний прогрес прийшов з винаходом годинника з пружинним механізмом ” приблизно в 1500-1510 роках, що належить Пітеру Генлайну з Нюрнберга, Німеччина. Оскільки ці годинники могли розміститися на мантії або полиці, вони стали дуже популярними серед багатих. Однак у них були певні проблеми з відстеженням часу, оскільки годинник сповільнювався, коли пружина розмотувалася. Розвиток годинника з пружинним приводом став попередником точного обліку часу.

У 1582 році італійський учений Галілей, тоді ще підліток, помітив хитливі люстри в соборі. Йому здавалося, що рух туди -сюди завжди однаковий, незалежно від того, великі вони чи маленькі. Він приурочив коливання своїм пульсом, а потім почав експериментувати з розгойдуванням ваг. Він виявив, що & quotpendulum & quot - це спосіб точного позначення невеликих проміжків часу.

Після того, як Галілей зробив відкриття, регулярний удар маятника став найточнішим джерелом, що використовується для регулювання руху коліс та шестерень годинника.

Однак це не була ідеальна система, оскільки маятник гойдається по дузі кола, а коли це так, час розмаху дещо змінюється залежно від його розміру. Щоб змусити маятник зберігати по -справжньому точний час, його потрібно змусити похитнутись через криву, відому як "quotcycloid".

У 1656 році голландський астроном Крістіан Гюйгенс вперше розробив вдалий маятниковий годинник. Він використовував короткі маятники, які били кілька разів на секунду, обклав роботи деревом і повісив годинник на стіну. Помилка мала менше однієї хвилини на день. Це стало великим поліпшенням щодо попередніх механічних годинників, а подальші вдосконалення зменшили похибку до менш ніж 10 секунд на день.

У 1670 р. Англійський годинниковий майстер Вільям Клемент використав маятник завдовжки близько ярда, якому потрібна була ціла секунда для переміщення вперед -назад, що дозволило досягти більшої точності, ніж будь -коли раніше. Він уклав маятник і ваги в деревину, щоб зменшити дію повітряних потоків, і тому народився «годинник прадіда». «Вперше було сенс додати до циферблата хвилинну стрілку, оскільки тепер можна було виміряти час з точністю до секунди.

У 1721 році Джордж hamрем покращив точність роботи маятникових годинників з точністю до секунди на день, компенсувавши зміни довжини маятника, викликані перепадами температури. Механічний годинник продовжував розвиватися, поки він не досяг точності в соту частину секунди на день, і він став прийнятим стандартом у більшості астрономічних обсерваторій.


Настінні годинники 1870 -х років


Ранні механічні годинники



Галілей



Крістіан Гюйгенс


Джордж hamрем


Ранні годинники hamрем



Кишеньковий годинник XVII століття

Робота кварцового годинника заснована на електричній властивості кристала кварцу. Коли до кварцового кристала прикладено електричне поле, воно змінює форму самого кристала. Якщо потім стиснути його або зігнути, генерується електричне поле. При розміщенні в електронній схемі взаємодія між механічним напруженням та електричним полем змушує кристал вібрувати, генеруючи постійний електричний сигнал, який потім можна використовувати для вимірювання часу.

Кварцові годинники продовжують домінувати на ринку через точність та надійність їх роботи та їх низьку вартість при масовому виробництві.


Сучасний кварцовий цифровий годинник, який не тільки відстежує точний час,
але також можна перевірити частоту серцевих скорочень.

  • Внутрішня фішка може бути зіпсована статиком з вашої нейлонової сорочки, нейлонових килимів або офісу з кондиціонером. Ця проблема також торкнулася виробничого приміщення, що призвело до великої кількості збоїв ще до того, як годинник навіть покинули завод. В результаті дисплей замерз на одній дуже яскравій цифрі, що призведе до перевантаження акумуляторів (а іноді і вибуху).
  • Точність кристала кварцового синхронізатора була високочутливою до температури, годинник працював з різною швидкістю взимку та влітку.
  • Акумулятори мали термін служби всього десять днів, це означало, що клієнти часто отримували чорні годинники з розрядженими батареями всередині. Конструкція схеми та корпусу ускладнювала їх заміну.
  • Панелі управління часто виходили з ладу, що унеможливлювало вмикати та вимикати дисплей, що знову призвело до вибуху акумуляторів.
  • Годинники йшли в комплекті, який практично неможливо було створити любителям. Практичний бездротовий зв'язок Журнал радив читачам використовувати дві дерев’яні кілочки для одягу, два шпильки та шматок ізольованого дроту, щоб встановити батареї на місце. Тоді вам довелося витратити ще чотири дні на налаштування тримера, щоб переконатися, що годинник працює на потрібній швидкості.
  • Корпус неможливо було зберегти цілим. Він був зроблений з пластику, який виявився не клеїться, тому деталі були розроблені для того, щоб скріпити їх між собою.
  • Повернуто дуже високий відсоток чорних годинників, що веде до легенди про те, що Sinclair насправді повернув більше, ніж було виготовлено. Врешті -решт заборгованість досягла таких жахливих розмірів, що вона все ще не була усунена два роки пізніше.

Позначений NIST F-1, атомний годинник цезію в Національному інституті науки і технологій (NIST), у Боулдері, штат Колорадо,-це основний стандарт нації частоти, який використовується для визначення Всесвітнього координованого часу (відомого як UTC), офіційного світового часу . Оскільки NIST F-1 поділяє відмінність як найточніший годинник у світі (з подібним пристроєм у Парижі), це робить UTC більш точним, ніж будь-коли раніше. NIST F-1 нещодавно пройшов оціночні випробування, які продемонстрували, що він приблизно в три рази точніший, ніж атомний годинник, який він замінює, NIST-7, також розташований на об'єкті Боулдер. NIST-7 був основним стандартом атомного часу для Сполучених Штатів з 1993 року і був одним з найкращих стандартів часу у світі.

NIST F-1 називають фонтанним годинником, оскільки він використовує фонтаноподібне переміщення атомів для покращення врахування часу. Спочатку у вакуумну камеру годинника вводиться газ атомів цезію. Потім шість інфрачервоних лазерних променів спрямовуються під прямим кутом один до одного в центрі камери. Лазери обережно стискають атоми цезію в кулю. У процесі створення цієї кулі лазери сповільнюють рух атомів і охолоджують їх майже до абсолютного нуля.

Два вертикальних лазера використовуються для м’якого підкидання м’яча вгору (дія & quot; фонтан & quot]), а потім усі лазери вимикаються. Цього невеликого поштовху достатньо, щоб підняти м’яч заввишки близько метра через порожнину, наповнену мікрохвильовою піччю. Під впливом сили тяжіння кулька потім падає назад через порожнину.


Фонтанова дія годинника з цезієм

Оскільки атоми взаємодіють з мікрохвильовим сигналом — залежно від частоти цього сигналу —, їх атомні стани можуть змінюватися, а можуть і не змінюватися. Вся подорож туди й назад за атомну кулю займає близько секунди. У кінцевій точці інший лазер спрямований на атоми цезію. Тільки ті, чиї атомні стани змінюються мікрохвильовою порожниною, спонукаються випромінювати світло (відоме як флуоресценція). Випромінювані у флуоресценції фотони (крихітні пакети світла) вимірюються детектором.

Ця процедура повторюється багато разів, поки мікрохвильова енергія в порожнині налаштована на різні частоти. Зрештою, досягається мікрохвильова частота, яка змінює стани більшості атомів цезію і максимізує їх флуоресценцію. Ця частота є частотою власного резонансу для атома цезію - характеристикою, яка визначає другий і, у свою чергу, робить можливим надточний відлік часу.

"Природна частота", визнана в даний час як вимірювання часу, що використовується всіма вченими, визначає період однієї секунди як точно 9 192 631 770 коливань або 9 192 631 770 циклів резонансної частоти атома Цезію. Цезієвий годинник на NIST настільки точний, що він не виграє і не втратить ні секунди за 20 мільйонів років!


Атомний годинник цезію на NIST

Цей новий стандарт є більш точним, ніж будь-який інший годинник у Сполучених Штатах, і гарантує національній промисловості, науці та бізнесу постійний доступ до надзвичайно точного обліку часу, необхідного для сучасних технологічних операцій.

ce si um (sz-m). n. символ r & gt Cs
М'який, сріблясто-білий пластичний метал, рідкий при кімнатній температурі, найбільш електропозитивний і лужний з елементів, який використовується у фотоелектричних елементах і каталізує гідрування деяких органічних сполук. Атомне число 55 атомна маса 132.905 Температура плавлення 28.5 ° C Температура кипіння 690 ° C Питома вага 1.87 валентність 1.


Дуже коротка історія великих даних

Історія про те, як дані стали великими, починається за багато років до того, як нинішній кайф навколо великих даних. Вже сімдесят років тому ми стикаємося з першими спробами кількісної оцінки темпів зростання в Росії обсяг даних або те, що в народі було відоме як «інформаційний вибух» (термін, вперше використаний у 1941 р Оксфордський словник англійської мови). Нижче наведені основні віхи в історії визначення розмірів обсягів даних плюс інші «перші» в еволюції ідеї «великих даних» та спостережень, що стосуються даних чи вибуху інформації.

Останнє оновлення: 21 грудня 2013 року

1944 Фрімонт Райдер, бібліотекар Уесліанського університету, видає науковець і майбутнє науково -дослідної бібліотеки . За його підрахунками, кожні шістнадцять років бібліотеки американських університетів подвоювалися. Враховуючи такі темпи зростання, Райдер припускає, що Єльська бібліотека у 2040 році матиме «приблизно 200 000 000 томів, які займуть понад 6 000 миль полиць ... [вимагається] штат каталогів із більш ніж 6 тисяч осіб».

1961 Дерек Прайс видає «Наука з Вавилону», в якому він описує зростання наукових знань, дивлячись на зростання кількості наукових журналів та статей. Він робить висновок, що кількість нових журналів зростає експоненціально, а не лінійно, подвоюючись кожні п’ятнадцять років і збільшуючись у десять разів протягом кожних півстоліття. Прайс називає це «законом експоненціального зростання», пояснюючи, що «кожен [науковий] прогрес генерує нову серію авансів при досить постійній народжуваності, так що кількість народжень строго пропорційна чисельності популяції відкриттів на у будь -який час ".

Листопад 1967 року B. A. Marron та P. A. D. de Maine публікують «Автоматичне стиснення даних» у Повідомлення ACM, stating that ”The ‘information explosion’ noted in recent years makes it essential that storage requirements for all information be kept to a minimum.” The paper describes “a fully automatic and rapid three-part compressor which can be used with ‘any’ body of information to greatly reduce slow external storage requirements and to increase the rate of information transmission through a computer.”

1971 Arthur Miller writes in The Assault on Privacy that “Too many information handlers seem to measure a man by the number of bits of storage capacity his dossier will occupy.”

1975 The Ministry of Posts and Telecommunications in Japan starts conducting the Information Flow Census, tracking the volume of information circulating in Japan (the idea was first suggested in a 1969 paper). The census introduces “amount of words” as the unifying unit of measurement across all media. The 1975 census already finds that information supply is increasing much faster than information consumption and in 1978 it reports that “the demand for information provided by mass media, which are one-way communication, has become stagnant, and the demand for information provided by personal telecommunications media, which are characterized by two-way communications, has drastically increased…. Our society is moving toward a new stage… in which more priority is placed on segmented, more detailed information to meet individual needs, instead of conventional mass-reproduced conformed information.” [Translated in Alistair D. Duff 2000 see also Martin Hilbert 2012 (PDF)]

April 1980 I.A. Tjomsland gives a talk titled “Where Do We Go From Here?” at the Fourth IEEE Symposium on Mass Storage Systems, in which he says “Those associated with storage devices long ago realized that Parkinson’s First Law may be paraphrased to describe our industry—‘Data expands to fill the space available’…. I believe that large amounts of data are being retained because users have no way of identifying obsolete data the penalties for storing obsolete data are less apparent than are the penalties for discarding potentially useful data.”

1981 The Hungarian Central Statistics Office starts a research project to account for the country’s information industries, including measuring information volume in bits. The research continues to this day. In 1993, Istvan Dienes, chief scientist of the Hungarian Central Statistics Office, compiles a manual for a standard system of national information accounts. [See Istvan Dienes 1994 (PDF), and Martin Hilbert 2012 (PDF)]

August 1983 Ithiel de Sola Pool publishes “Tracking the Flow of Information” in Наука. Looking at growth trends in 17 major communications media from 1960 to 1977, he concludes that “words made available to Americans (over the age of 10) through these media grew at a rate of 8.9 percent per year… words actually attended to from those media grew at just 2.9 percent per year…. In the period of observation, much of the growth in the flow of information was due to the growth in broadcasting… But toward the end of that period [1977] the situation was changing: point-to-point media were growing faster than broadcasting.” Pool, Inose, Takasaki and Hurwitz follow in 1984 with Communications Flows: A Census in the United States and Japan, a book comparing the volumes of information produced in the United States and Japan.

July 1986 Hal B. Becker publishes “Can users really absorb data at today’s rates? Tomorrow’s?” в Data Communications. Becker estimates that “the recoding density achieved by Gutenberg was approximately 500 symbols (characters) per cubic inch—500 times the density of [4,000 B.C. Sumerian] clay tablets. By the year 2000, semiconductor random access memory should be storing 1.25X10^11 bytes per cubic inch.”

September 1990 Peter J. Denning publishes "Saving All the Bits" (PDF) in American Scientist. Says Denning: "The imperative [for scientists] to save all the bits forces us into an impossible situation: The rate and volume of information flow overwhelm our networks, storage devices and retrieval systems, as well as the human capacity for comprehension. What machines can we build that will monitor the data stream of an instrument, or sift through a database of recordings, and propose for us a statistical summary of what's there. it is possible to build machines that can recognize or predict patterns in data without understanding the meaning of the patterns. Such machines may eventually be fast enough to deal with large data streams in real time. With these machines, we can significantly reduce the number of bits that must be saved, and we can reduce the hazard of losing latent discoveries from burial in an immense database. The same machines can also pore through existing databases looking for patterns and forming class descriptions for the bits that we've already saved."

1996 Digital storage becomes more cost-effective for storing data than paper according to R.J.T. Morris and B.J. Truskowski, in “The Evolution of Storage Systems,” IBM Systems Journal, July 1, 2003.

October 1997 Michael Cox and David Ellsworth publish “Application-controlled demand paging for out-of-core visualization” in the Proceedings of the IEEE 8th conference on Visualization. They start the article with “Visualization provides an interesting challenge for computer systems: data sets are generally quite large, taxing the capacities of main memory, local disk, and even remote disk. We call this the problem of big data. When data sets do not fit in main memory (in core), or when they do not fit even on local disk, the most common solution is to acquire more resources.” It is the first article in the ACM digital library to use the term “big data.”

1997 Michael Lesk publishes “How much information is there in the world?” Lesk concludes that “There may be a few thousand petabytes of information all told and the production of tape and disk will reach that level by the year 2000. So in only a few years, (a) we will be able [to] save everything–no information will have to be thrown out, and (b) the typical piece of information will never be looked at by a human being.”

April 1998 John R. Mashey, Chief Scientist at SGI, presents at a USENIX meeting a paper titled “Big Data… and the Next Wave of Infrastress.”

October 1998 K.G. Coffman and Andrew Odlyzko publish “The Size and Growth Rate of the Internet.” They conclude that “the growth rate of traffic on the public Internet, while lower than is often cited, is still about 100% per year, much higher than for traffic on other networks. Hence, if present growth trends continue, data traffic in the U. S. will overtake voice traffic around the year 2002 and will be dominated by the Internet.” Odlyzko later established the Minnesota Internet Traffic Studies (MINTS), tracking the growth in Internet traffic from 2002 to 2009.

August 1999 Steve Bryson, David Kenwright, Michael Cox, David Ellsworth, and Robert Haimes publish “Visually exploring gigabyte data sets in real time” in the Communications of the ACM. It is the first CACM article to use the term “Big Data” (the title of one of the article’s sections is “Big Data for Scientific Visualization”). The article opens with the following statement: “Very powerful computers are a blessing to many fields of inquiry. They are also a curse fast computations spew out massive amounts of data. Where megabyte data sets were once considered large, we now find data sets from individual simulations in the 300GB range. But understanding the data resulting from high-end computations is a significant endeavor. As more than one scientist has put it, it is just plain difficult to look at all the numbers. And as Richard W. Hamming, mathematician and pioneer computer scientist, pointed out, the purpose of computing is insight, not numbers.”

October 1999 Bryson, Kenwright and Haimes join David Banks, Robert van Liere, and Sam Uselton on a panel titled “Automation or interaction: what’s best for big data?” at the IEEE 1999 conference on Visualization.

October 2000 Peter Lyman and Hal R. Varian at UC Berkeley publish “How Much Information?” It is the first comprehensive study to quantify, in computer storage terms, the total amount of new and original information (not counting copies) created in the world annually and stored in four physical media: paper, film, optical (CDs and DVDs), and magnetic. The study finds that in 1999, the world produced about 1.5 exabytes of unique information, or about 250 megabytes for every man, woman, and child on earth. It also finds that “a vast amount of unique information is created and stored by individuals” (what it calls the “democratization of data”) and that “not only is digital information production the largest in total, it is also the most rapidly growing.” Calling this finding “dominance of digital,” Lyman and Varian state that “even today, most textual information is ‘born digital,’ and within a few years this will be true for images as well.” A similar study conducted in 2003 by the same researchers found that the world produced about 5 exabytes of new information in 2002 and that 92% of the new information was stored on magnetic media, mostly in hard disks.

November 2000 Francis X. Diebold presents to the Eighth World Congress of the Econometric Society a paper titled “’Big Data’ Dynamic Factor Models for Macroeconomic Measurement and Forecasting (PDF),” in which he states “Recently, much good science, whether physical, biological, or social, has been forced to confront—and has often benefited from—the “Big Data” phenomenon. Big Data refers to the explosion in the quantity (and sometimes, quality) of available and potentially relevant data, largely the result of recent and unprecedented advancements in data recording and storage technology.”

February 2001 Doug Laney, an analyst with the Meta Group, publishes a research note titled “3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety.” A decade later, the “3Vs” have become the generally-accepted three defining dimensions of big data, although the term itself does not appear in Laney’s note.

Вересень 2005 року Tim O’Reilly publishes “What is Web 2.0” in which he asserts that “data is the next Intel inside.” O’Reilly: “As Hal Varian remarked in a personal conversation last year, ‘SQL is the new HTML.’ Database management is a core competency of Web 2.0 companies, so much so that we have sometimes referred to these applications as ‘infoware’ rather than merely software.”

Березень 2007 року John F. Gantz, David Reinsel and other researchers at IDC release a white paper titled “The Expanding Digital Universe: A Forecast of Worldwide Information Growth through 2010 (PDF).” It is the first study to estimate and forecast the amount of digital data created and replicated each year. IDC estimates that in 2006, the world created 161 exabytes of data and forecasts that between 2006 and 2010, the information added annually to the digital universe will increase more than six fold to 988 exabytes, or doubling every 18 months. According to the 2010 (PDF) and 2012 (PDF) releases of the same study, the amount of digital data created annually surpassed this forecast, reaching 1227 exabytes in 2010, and growing to 2837 exabytes in 2012.

January 2008 Bret Swanson and George Gilder publish “Estimating the Exaflood (PDF),” in which they project that U.S. IP traffic could reach one zettabyte by 2015 and that the U.S. Internet of 2015 will be at least 50 times larger than it was in 2006.

June 2008 Cisco releases the “Cisco Visual Networking Index – Forecast and Methodology, 2007–2012 (PDF)” part of an “ongoing initiative to track and forecast the impact of visual networking applications.” It predicts that “IP traffic will nearly double every two years through 2012” and that it will reach half a zettabyte in 2012. The forecast held well, as Cisco’s latest report (May 30, 2012) estimates IP traffic in 2012 at just over half a zettabyte and notes it “has increased eightfold over the past 5 years.”

Вересень 2008 року A special issue of Природа on Big Data "examines what big data sets mean for contemporary science."

December 2008 Randal E. Bryant, Randy H. Katz, and Edward D. Lazowska publish “Big-Data Computing: Creating Revolutionary Breakthroughs in Commerce, Science and Society (PDF).” They write: “Just as search engines have transformed how we access information, other forms of big-data computing can and will transform the activities of companies, scientific researchers, medical practitioners, and our nation’s defense and intelligence operations…. Big-data computing is perhaps the biggest innovation in computing in the last decade. We have only begun to see its potential to collect, organize, and process data in all walks of life. A modest investment by the federal government could greatly accelerate its development and deployment.”

December 2009 Roger E. Bohn and James E. Short publish “How Much Information? 2009 Report on American Consumers.” The study finds that in 2008, “Americans consumed information for about 1.3 trillion hours, an average of almost 12 hours per day. Consumption totaled 3.6 Zettabytes and 10,845 trillion words, corresponding to 100,500 words and 34 gigabytes for an average person on an average day.” Bohn, Short, and Chattanya Baru follow this up in January 2011 with “How Much Information? 2010 Report on Enterprise Server Information,” in which they estimate that in 2008, “the world’s servers processed 9.57 Zettabytes of information, almost 10 to the 22nd power, or ten million million gigabytes. This was 12 gigabytes of information daily for the average worker, or about 3 terabytes of information per worker per year. The world’s companies on average processed 63 terabytes of information annually.”

Лютий 2010 року Kenneth Cukier publishes in The Economist a Special Report titled, “Data, data everywhere.” Writes Cukier: “…the world contains an unimaginably vast amount of digital information which is getting ever vaster more rapidly… The effect is being felt everywhere, from business to science, from governments to the arts. Scientists and computer engineers have coined a new term for the phenomenon: ‘big data.’”

Лютий 2011 року Martin Hilbert and Priscila Lopez publish “The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information” in Наука. They estimate that the world’s information storage capacity grew at a compound annual growth rate of 25% per year between 1986 and 2007. They also estimate that in 1986, 99.2% of all storage capacity was analog, but in 2007, 94% of storage capacity was digital, a complete reversal of roles (in 2002, digital information storage surpassed non-digital for the first time).

May 2011 James Manyika, Michael Chui, Brad Brown, Jacques Bughin, Richard Dobbs, Charles Roxburgh, and Angela Hung Byers of the McKinsey Global Institute publish “Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity.” They estimate that “by 2009, nearly all sectors in the US economy had at least an average of 200 terabytes of stored data (twice the size of US retailer Wal-Mart’s data warehouse in 1999) per company with more than 1,000 employees” and that the securities and investment services sector leads in terms of stored data per firm. In total, the study estimates that 7.4 exabytes of new data were stored by enterprises and 6.8 exabytes by consumers in 2010.

April 2012 The International Journal of Communications publishes a Special Section titled “Info Capacity” on the methodologies and findings of various studies measuring the volume of information. In “Tracking the flow of information into the home (PDF),” Neuman, Park, and Panek (following the methodology used by Japan’s MPT and Pool above) estimate that the total media supply to U.S. homes has risen from around 50,000 minutes per day in 1960 to close to 900,000 in 2005. And looking at the ratio of supply to demand in 2005, they estimate that people in the U.S. are “approaching a thousand minutes of mediated content available for every minute available for consumption.” In “International Production and Dissemination of Information (PDF),” Bounie and Gille (following Lyman and Varian above) estimate that the world produced 14.7 exabytes of new information in 2008, nearly triple the volume of information in 2003.

May 2012 danah boyd and Kate Crawford publish “Critical Questions for Big Data” in Information, Communications, and Society. They define big data as “a cultural, technological, and scholarly phenomenon that rests on the interplay of: (1) Technology: maximizing computation power and algorithmic accuracy to gather, analyze, link, and compare large data sets. (2) Analysis: drawing on large data sets to identify patterns in order to make economic, social, technical, and legal claims. (3) Mythology: the widespread belief that large data sets offer a higher form of intelligence and knowledge that can generate insights that were previously impossible, with the aura of truth, objectivity, and accuracy.”

An earlier version of this timeline was published on WhatsTheBigData.com

Слідкуйте за мною у Twitter @GilPress або Facebook чи Google+


Step 1 – Sign Up For An Account

Sign up a KidsGuard Pro account first, after that, you’ll be led to select a plan to activate the monitoring features. There are 3 pricing plans available to choose, and the 1-year plan could be the most cost-effective for only $8.32 per month. But if you’re not sure whether it’s the perfect tool for you, 1-month plan for 29.95 per month is rather great though. When you finishing purchasing the plan, the page will automatically turn to “My Products”, and you can find “Setup Guide” to help you better learn the rest configurations.


Using event logs to extract startup and shutdown times

Windows Event Viewer is a wonderful tool which saves all kinds of stuff that is happening in the computer. During each event, the event viewer logs an entry. The event viewer is handled by eventlog service that cannot be stopped or disabled manually, as it is a Windows core service. The event viewer also logs the start and stop times of the eventlog service. We can make use of those times to get an idea of when our computer was started or shut down.

The eventlog service events are logged with two event codes. The event ID 6005 indicates that the eventlog service was started, and the event ID 6009 indicates that the eventlog services were stopped. Let’s go through the complete process of extracting this information from the event viewer.

1. Open Event Viewer (press Win + R and type eventvwr ).

2. In the left pane, open Windows Logs -> System.

3. In the middle pane you will get a list of events that occurred while Windows was running. Our concern is to see only three events. Let’s first sort the event log with Event ID. Click on the Event ID label to sort the data with respect to the Event ID column.

4. If your event log is huge, then the sorting will not work. You can also create a filter from the actions pane on the right side. Just click on “Filter current log.”

5. Type 6005, 6006 in the Event IDs field labeled as <All Event IDs>. You can also specify the time period under Logged.

  • Event ID 6005 will be labeled as “The event log service was started.” This is synonymous with system startup.
  • Event ID 6006 will be labeled as “The event log service was stopped.” This is synonymous with system shutdown.

If you want to investigate the Event log further, you can go through the Event ID 6013 which will display the uptime of the computer, and Event ID 6009 indicates the processor information detected during boot time. Event ID 6008 will let you know that the system started after it was not shut down properly.


Gas Price History

What is the highest gas price ever? Keep reading to learn how the cost has changed over the last 100 years.

Average Gas Prices by Year

© CreditDonkey

РікAverage Price of Gas
1929.21
1930.20
1931.17
1932.18
1933.18
1934.19
1935.19
1936.19
1937.20
1938.20
1939.19
1940.18
1941.19
1942.20
1943.21
1944.21
1945.21
1946.21
1947.23
1948.26
1949.27
1950.27
1951.27
1952.27
1953.29
1954.29
1955.29
1956.30
1957.31
1958.30
1959.31
1960.31
1961.31
1962.31
1963.30
1964.30
1965.31
1966.32
1967.33
1968.34
1969.35
1970.36
1971.36
1972.36
1973.39
1974.53
1975.57
1976.59
1977.62
1978.63
1979.86
1980$1.19
1981$1.31
1982$1.22
1983$1.16
1984$1.13
1985$1.12
1986.86
1987.90
1988.90
1989$1.00
1990$1.15
1991$1.14
1992$1.13
1993$1.11
1994$1.11
1995$1.15
1996$1.23
1997$1.23
1998$1.06
1999$1.17
2000$1.51
2001$1.46
2002$1.36
2003$1.59
2004$1.88
2005$2.30
2006$2.59
2007$2.80
2008$3.27
2009$2.35
2010$2.79
2011$3.53
2012$3.64
2013$3.53
2014$3.37
2015$2.45
2016$2.14
2017$2.52
2018$2.75

What is the highest priced gas in history?
The highest average gas price was $3.64 in 2012, which is 167% more expensive than a decade earlier.

What year did gas go over one dollar?
The average price of gas first went over $1 a gallon in 1980, when it went from .86 per gallon to $1.19 per gallon.

When was the last time gas was under $2 a gallon?
The last time the average price of gas was less than $2 was 15 years ago, in 2004. The average price of gas then was $1.88.

How much was gas in the 90s?
The average price of gas in the 1990's was just shy of $1.15.

Gas Prices by State

What are the top five states with the highest average gas prices today?

ДержаваAverage Gas Price
Каліфорнія$4.03
Гаваї$3.58
Вашингтон$3.52
Невада$3.48
Аляска$3.43

What are the lowest five states with the lowest average gas prices today?

ДержаваAverage Gas Price
Луїзіана$2.44
Південна Кароліна$2.44
Міссісіпі$2.46
Алабама$2.46
Оклахома$2.50

How much is the federal gas tax?
The federal gas tax is 18.4 cents per gallon. It hasn't changed for the last 25 years.

What is the average state gas tax?
The national average state tax for gasoline is 34.24 cents per gallon.

Which five states have the highest gas tax?

ДержаваAverage Gas Price
Пенсільванія58.7 cents per gallon
Каліфорнія62.05 cents per gallon
Вашингтон49.4 cents per gallon
Гаваї48.41 cents per gallon
Індіана46.62 cents per gallon

Which five states have the lowest gas tax?

ДержаваAverage Gas Price
Міссурі17.42 cents per gallon
Міссісіпі18.79 cents per gallon
Нью -Мексико18.88 cents per gallon
Техас20 cents per gallon
Оклахома20 cents per gallon

Gas Price Changes

The cost of gas depends on a variety of factors including:

ФакторCost Makeup
Cost of crude oil60% of the price of gas
Federal and state taxes16% of the price of gas
Costs of refining13% of the price of gas
Marketing12% of the price of gas

Why do gas prices fluctuate?
Gas prices rise and fall according to supply and demand. If the supply is down and the demand is high, prices increase. If the demand is low and the supply solid, prices tend to fall.

What causes gas prices to change quickly?
Abrupt increases or decreases in gas prices are usually due to a disruption in crude oil supplies, the operations, or delivery of gas pipelines.

In which seasons are gas prices the highest?
Gas prices tend to increase in the spring and summer. People drive more during warmer weather, so the demand is higher.

In addition, during the summer months, gas refineries must use more expensive gasoline components in order to meet federal guidelines.

In which seasons are gas prices the lowest?
Winter months usually have lower gas prices since people tend to drive less due to the poor road conditions. Gas is also cheaper for refiners because they don't have to worry about evaporation.

What is the best day of the week to buy gas?
The best day to buy gas is Monday, according to a Gas Buddy study. The next best day to buy gas is Sunday.

What is the worst day of the week to buy gas?
Fridays are the most expensive day to buy gas. In a Gas Buddy study, 19 states had the highest gas prices at the end of the work week.

What is the best time of day to get gas?
Generally, gas station owners change gas prices in the late morning/early afternoon when they learn that other gas station owners are changing prices.

Diesel Fuel

What is the average price of diesel fuel in 2019?
The average price of diesel fuel is $3.16 in the United States.

What was the average price of diesel fuel in 2018?
The average price of diesel fuel in 2018 was $3.18. This is 0.43 more per gallon than the average price of regular gas.

Нижня лінія

In the last five years, the price of gas has remained steady between $2.45 and $2.75 per gallon. Gas prices are based largely on supply and demand.

Typically, gas costs less during the winter months when drivers are less likely to be on the road. Similarly, prices tend to rise during the spring and summer months when more drivers are on the road.


TED-Ed Animations feature the words and ideas of educators brought to life by professional animators. Are you an educator or animator interested in creating a TED-Ed Animation? Nominate yourself here »

Daylight Savings Time is practiced in many parts of the world. What is Daylight Savings Time and how did it come to be? Certain parts of the world and even certain cities and states in the United States do not observe Daylight Savings Time. Do you think Daylight Savings Time is necessary? Would it be better if everyone participated? Where you live, would you prefer to opt in or out of Daylight Savings Time? Чому?

Benjamin Franklin and George Vernon Hudson both had strong feelings on telling time, time zones and changing time. Compare their different viewpoints. How were they alike? What was different? Imagine going to lunch with these two. What would they say to one another? What questions would you want to ask them?

Try to go one day without ever checking the time. Is it possible or are you just too surrounded by clocks (cell phones, computer screens, media, etc.) to not be aware of the time? What would happen if you never had access to the time?

List of site sources >>>


Подивіться відео: İSRAİLİN GİZEMLİ TARİHİ (Січень 2022).