To reduce traffic congestion in dow

To reduce traffic congestion in downtown Winburg, Indiana, the mayor convinces the city to set up a public transportation system. Bus-only lanes are to be established, and commuters will be encouraged to “park and ride”; that is, to park
their cars in suburban parking lots and then take buses from there to work and back
at a cost of one dollar per ride. Each bus is to have a fare machine that accepts
only dollar bills. Passengers insert a bill into the slot as they enter the bus. Sensors
inside the fare machine scan the bill, and the software in the machine uses an image recognition algorithm to decide whether the passenger has indeed inserted a valid
dollar bill into the slot. It is important that the fare machine be accurate because,
once the news gets out that any piece of paper will do the trick, fare income will
plummet to effectively zero. Conversely, if the machine regularly rejects valid dollar
bills, passengers will be reluctant to use the buses. In addition, the fare machine must
be rapid. Passengers will be equally reluctant to use the buses if the machine spends
15 seconds coming to a decision regarding the validity of a dollar bill—it would take
even a relatively small number of passengers many minutes to board a bus. Therefore,
the requirements for the fare machine software include an average response time of
less than 1 second, and an average accuracy of at least 98 percent.
Episode 1 The first version of the software is implemented.
Episode 2 Tests show that the required constraint of an average response time of
1 second for deciding on the validity of a dollar bill is not achieved. In fact, on average, it takes 10 seconds to get a response. Senior management discovers the cause. It
seems that, to get the required 98 percent accuracy, a programmer has been instructed
by her manager to use double-precision numbers for all mathematical calculations.
As a result, every operation takes at least twice as long as it would with the usual
single-precision numbers. The result is that the program is much slower than it should
be, resulting in the long response time. Calculations then show that, despite what the
manager told the programmer, the stipulated 98 percent accuracy can be attained even
if single-precision numbers are used. The programmer starts to make the necessary
changes to the implementation.
Episode 3 Before the programmer can complete her work, further tests of the system show that, even if the indicated changes to the implementation were made, the
system would still have an average response time of over 4.5 seconds, nowhere near
the stipulated 1 second. The problem is the complex image recognition algorithm.
Fortunately, a faster algorithm has just been discovered, so the fare machine software
is redesigned and rewritten using the new algorithm. This results in the average response time being successfully achieved.
Episode 4 By now, the project is considerably behind schedule and way over budget. The mayor, a successful entrepreneur, has the bright idea of asking the software
development team to try to increase the accuracy of the dollar bill recognition component of the system as much as possible, to sell the resulting package to vending
machine companies. To meet this new requirement, a new design is adopted that
improves the average accuracy to over 99.5 percent. Management decides to install
that version of the software in the fare machines. At this point, development of the
software is complete. The city is later able to sell its system to two small vending
machine companies, defraying about one-third of the cost overrun.

Results (Vietnamese) 1:

Để giảm tắc nghẽn giao thông ở trung tâm thành phố Winburg, Indiana, thị trưởng thuyết phục thành phố để thiết lập một hệ thống giao thông công cộng. Làn xe chỉ có xe buýt phải được thành lập, và người sẽ được khuyến khích để "park"và đi xe; có nghĩa là, công viênchiếc xe của họ ở ngoại ô bãi đậu xe và sau đó đi xe buýt từ đó để làm việc và trở lạichi phí một đô la cho một đi xe. Xe buýt mỗi là phải có một máy tính giá vé chấp nhậnchỉ các hóa đơn đô la. Hành khách chèn một hóa đơn vào khe khi họ nhập vào xe buýt. Thiết bị cảm ứngbên trong giá vé máy quét các hóa đơn, và các phần mềm máy sử dụng một thuật toán nhận dạng hình ảnh để quyết định cho dù các hành khách đã thực sự chèn một hợp lệhóa đơn đô la vào khe. Nó là quan trọng rằng máy giá vé được chính xác bởi vì,sau khi tin tức lộ ra ngoài bất kỳ mảnh giấy sẽ làm các trick, giá vé thu nhập sẽgiảm mạnh một cách hiệu quả bằng 0. Ngược lại, nếu máy thường xuyên từ chối hợp lệ dollarhóa đơn, hành khách sẽ được miễn cưỡng sử dụng xe buýt. Ngoài ra, máy giá vé phảiđược nhanh chóng. Hành khách sẽ được bình đẳng với miễn cưỡng để sử dụng các xe buýt nếu máy dành15 phút đến một quyết định về tính hợp lệ của một đồng đô la hóa đơn-nó sẽ mấtthậm chí một số tương đối nhỏ của hành khách nhiều phút để hội đồng quản trị một xe buýt. Do đó,Các yêu cầu cho phần mềm máy giá vé bao gồm một thời gian trung bình là phản ứng củaít hơn 1 giây, và độ chính xác tối thiểu 98 phần trăm trung bình.Tập 1 Phiên bản đầu tiên của phần mềm được thực hiện.Tập 2 thử nghiệm cho thấy rằng các hạn chế yêu cầu một thời gian trung bình là phản ứng của1 thứ hai cho quyết định về tính hợp lệ của một hóa đơn đô la không thực hiện được. Trong thực tế, tính trung bình, phải mất 10 giây để có được một phản ứng. Cao cấp quản lý phát hiện ra nguyên nhân. Nócó vẻ như rằng, để có được độ chính xác yêu cầu của 98 phần trăm, một lập trình viên đã được hướng dẫnbởi của cô quản lý để sử dụng chính xác đôi số cho tất cả các tính toán toán học.Kết quả là, mỗi chiến dịch có lúc ít nhất hai lần miễn là nó sẽ với thông thườngđĩa đơn chính xác số. Kết quả là rằng chương trình này là chậm hơn nhiều hơn nó nên, kết quả trong thời gian dài phản ứng. Tính toán sau đó thấy rằng, mặc dù những gì cácngười quản lý nói với các lập trình viên, độ chính xác 98 phần trăm quy định có thể đạt được thậm chíNếu con số chính xác duy nhất được sử dụng. Các lập trình viên bắt đầu để làm cho các cần thiếtthay đổi đối với việc thực hiện.Tập 3 trước khi các lập trình viên có thể hoàn thành công việc của mình, tiếp tục thử nghiệm của hệ thống cho thấy rằng, ngay cả khi những thay đổi chỉ định để thực hiện đã được thực hiện, cácHệ thống vẫn sẽ có một thời gian đáp ứng trung bình hơn 4,5 giây, hư không ở gầnThứ hai 1 quy định. Vấn đề là các thuật toán công nhận hình ảnh phức tạp.May mắn thay, một thuật toán nhanh hơn đã chỉ được phát hiện, do đó, giá vé máy phần mềmthiết kế lại và viết lại bằng cách sử dụng các thuật toán mới. Kết quả là thời gian trung bình đáp ứng được thành công đạt được.Tập 4 bây giờ, dự án là đáng kể phía sau lịch trình và cách ngân sách. Thị trưởng, một doanh nhân thành công, có ý tưởng sáng của yêu cầu phần mềmNhóm phát triển thử nghiệm để tăng độ chính xác của các thành phần công nhận hóa đơn đô la của hệ thống càng nhiều càng tốt, để bán các gói kết quả đến bán hàng tự độngcông ty máy. Để đáp ứng yêu cầu mới này, một thiết kế mới được thông qua màcải thiện độ chính xác trung bình đến hơn 99,5%. Quản lý quyết định cài đặtlà phiên bản của phần mềm trong máy giá vé. Tại thời điểm này, sự phát triển của cácphần mềm được hoàn tất. Thành phố này sau đó có thể bán hệ thống để hai nhỏ báncông ty máy, defraying khoảng một phần ba của overrun chi phí.

Results (Vietnamese) 2:

Để giảm ùn tắc giao thông ở trung tâm thành phố Winburg, Indiana, thị trưởng đã thuyết phục thành phố để thiết lập một hệ thống giao thông công cộng. Làn đường xe buýt chỉ là để được thành lập, và hành khách sẽ được khuyến khích "công viên và đi xe"; đó là, đỗ
xe vào bãi đậu xe ở ngoại ô và sau đó đi xe buýt từ đó để làm việc và trở lại
với chi phí của một đô la cho mỗi chuyến đi. Mỗi xe bus là để có một máy tính giá vé chấp nhận
chỉ có hóa đơn đô la. Hành khách chèn một dự luật vào khe khi họ lên xe buýt. Cảm biến
bên trong máy quét vé dự luật, và các phần mềm trong máy sử dụng một thuật toán nhận dạng hình ảnh để quyết định xem các hành khách đã thực sự chèn một giá trị
đồng đô la vào khe. Điều quan trọng là máy được giá vé chính xác bởi vì,
một khi tin tức được ra rằng bất kỳ mẩu giấy sẽ làm các trick, thu nhập tiền vé sẽ
giảm mạnh để có hiệu quả không. Ngược lại, nếu máy tính thường xuyên bác bỏ đồng đô la có giá trị
hóa đơn, hành khách sẽ được miễn cưỡng sử dụng xe buýt. Ngoài ra, các máy giá vé phải
được nhanh chóng. Hành khách sẽ được miễn cưỡng tương tự để sử dụng xe buýt nếu máy dành
15 giây đến một quyết định liên quan đến tính hợp lệ của một đồng đô la hóa đơn-nó sẽ mất
ngay cả một số lượng tương đối nhỏ của hành khách nhiều phút để lên xe buýt. Do đó,
các yêu cầu đối với phần mềm máy giá vé bao gồm một thời gian phản ứng trung bình
ít hơn 1 giây, và độ chính xác trung bình ít nhất 98 phần trăm.
Episode 1 Phiên bản đầu tiên của phần mềm được thực hiện.
Episode 2 xét nghiệm cho thấy rằng các hạn chế cần một thời gian phản ứng trung bình của
1 giây để quyết định về tính hợp lệ của một đồng đô la không phải là đạt được. Trong thực tế, trung bình, phải mất 10 giây để có được một phản ứng. Quản lý cấp cao phát hiện ra nguyên nhân. Nó
dường như rằng, để có được sự chính xác 98 phần trăm yêu cầu, một lập trình viên đã được hướng dẫn
bởi người quản lý của mình để sử dụng các số double-chính xác cho tất cả các phép tính toán học.
Kết quả là, mọi hoạt động phải mất ít nhất hai lần miễn là nó sẽ với bình thường
duy nhất -precision số. Kết quả là chương trình chậm hơn nhiều so với nó phải
được, dẫn đến thời gian phản ứng dài. Tính toán sau đó cho thấy rằng, mặc dù những gì các
nhà quản lý nói với các lập trình viên, độ chính xác 98 phần trăm quy định có thể đạt được thậm chí
nếu con số chính xác đơn được sử dụng. Các lập trình viên bắt đầu làm việc cần thiết
thay đổi để thực hiện.
Episode 3 Trước khi các lập trình viên có thể hoàn thành công việc của mình, kiểm tra hơn nữa của chương trình hệ thống, ngay cả khi những thay đổi chỉ định để thực hiện được thực hiện,
hệ thống sẽ vẫn có một thời gian phản ứng trung bình hơn 4,5 giây, không nơi nào gần
các quy định 1 giây. Vấn đề là các thuật toán nhận dạng hình ảnh phức tạp.
May mắn thay, một thuật toán nhanh hơn vừa được phát hiện, do đó, các phần mềm máy giá vé
được thiết kế lại và viết lại bằng cách sử dụng thuật toán mới. Điều này dẫn đến thời gian phản ứng trung bình là thành công đạt được.
Episode 4 Đến nay, dự án được coi là chậm tiến độ và cách hơn ngân sách. Các thị trưởng, một doanh nhân thành đạt, có những ý tưởng sáng của yêu cầu phần mềm
nhóm phát triển để cố gắng để tăng độ chính xác của các thành phần nhận dạng hóa đơn đô la của hệ thống càng nhiều càng tốt, để bán các gói kết quả bán hàng tự động để
các công ty máy tính. Để đáp ứng yêu cầu mới này, một thiết kế mới được thông qua đó
cải thiện tính chính xác trung bình tới hơn 99,5 phần trăm. Quản trị quyết định để cài đặt
là phiên bản của phần mềm trong máy giá vé. Tại thời điểm này, sự phát triển của
phần mềm là hoàn tất. Thành phố này là sau đó có thể bán hệ thống của mình để bán hàng tự động nhỏ hai
công ty máy tính, Trả chi khoảng một phần ba của bị thấu chi phí.