how to upload only pdf file in c# : Search text in pdf image software SDK dll windows wpf web page web forms past3manual22-part456

Coordinate transformation
Conversion between geographical coordinates in different grids and datums. The number of input 
columns depends on the data type, as described below. 
Decimal degrees (WGS84) 
Two columns: Latitude and longitude, in decimal degrees (60.5 is 60 degrees, 30 minutes). Negative 
values for south of equator and west of Greenwich. Referenced to the WGS84 datum. 
Deg/decimal mins (WGS84) 
Four columns: Latitude degrees, deci mal minutes (40.5 is 40 minutes, 30 seconds), longitude 
degrees, decimal minutes. Referenced to the WGS84 datum. 
Deg/min/sec (WGS84) 
Six columns: Latitude degrees, minutes, seconds, longitude degrees, minutes, seconds. Referenced to 
the WGS84 datum. 
UTM-ED50 (Intl 1924) 
Three columns: Easting (meters), northing (meters), and zone. Use negative zone numbers for the 
southern hemisphere. The handling of UTM zones takes into account the special cases of Svalbard 
and western Norway. Referenced to the ED50 European datum at Potsdam. 
UTM-WGS84 (WGS84) 
Three columns: Easting (meters), northing (meters), and zone. Referenced to the WGS84 datum. 
UTM-NAD27 (Clarke 1866) 
Three columns: Easting (meters), northing (meters), and zone. Referenced to the NAD27 datum. 
Conversion to/from this format is slightly inaccurate (5-6 meters). 
UTM-NAD83 (GRS80) 
Three columns: Easting (meters), northing (meters), and zone. Referenced to the NAD83 datum 
(practically identical to WGS84). 
Sweden (RT90) 
Two columns: Easting (meters) and northing (meters). 
The transformations are based on code generously provided by I. Scollar. 
Search text in pdf image - search text inside PDF file in, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn how to search text in PDF document and obtain text content and location information
pdf select text; how to make a pdf file text searchable
Search text in pdf image - VB.NET PDF Text Search Library: search text inside PDF file in, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information in VB.NET application
cannot select text in pdf; make pdf text searchable
Google Maps (only Windows, not Mac OSX) 
Takes two columns of latitudes and longitudes in decimal degrees (WGS84) and shows a Google 
Maps window with  the given coordinates as either: Points with colors and symbols taken from the 
Past spreadsheet (colors will not be accurate), filled polygons, or multi-segment lines. For polygons 
and lines, the color is taken from the row color of the first point. Use an additional group column to 
specify multiple polygons or lines. 
This module requires Internet connection. 
VB.NET PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images
Home ›› XDoc.PDF ›› VB.NET PDF: Extract PDF Image. Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document in VB.NET Project.
how to search a pdf document for text; search pdf for text in multiple files
VB.NET PDF insert image library: insert images into PDF in
VB.NET code to add an image to the inputFilePath As String = Program.RootPath + "\\" 1.pdf" Dim doc New PDFDocument(inputFilePath) ' Get a text manager from
pdf search and replace text; find and replace text in pdf file
Stratigraphy menu
Unitary Associations 
Unitary Associations analysis (Guex 1991) is a method for biostratigraphical correlation (see Angiolini 
& Bucher 1999 for a typical application). The data input consists of a presence/absence matrix with 
samples in rows and taxa in columns. Samples belonging to the same section (locality) must be 
assigned to the same group, and ordered stratigraphically within each section such that the 
lowermost sample enters in the lowest row. 
Overview of the method  
The method of Unitary Associations is logical, but rather complicated, consisting of a number of 
steps. For details, see Guex (1991). The implementation in PAST includes most of the features found 
in the original program, called BioGraph (Savary & Guex 1999), and thanks to a fruitful co-operation 
with Jean Guex it also includes a number of additional options and improvements.  
The basic idea is to generate a number of assemblage zones (similar to 'Oppel zones') which are 
optimal in the sense that they give maximal stratigraphic resolution with a minimum of 
superpositional contradictions. One example of such a contradiction would be a section containing a 
species A above a species B, while assemblage 1 (containing species A) is placed below assemblage 2 
(containing species B). PAST carries out the following steps:  
C# PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in C#
PDF ›› C# PDF: Extract PDF Image. How to C#: Extract Image from PDF Document. Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document.
search text in pdf image; can't select text in pdf file
C# Create PDF from images Library to convert Jpeg, png images to
If you want to turn PDF file into image file format in C# application, then RasterEdge XDoc.PDF for .NET can also help with this.
how to make pdf text searchable; cannot select text in pdf file
1. Residual maximal horizons  
The method makes the range-through assumption, meaning that taxa are considered to have been 
present at all levels between the first and last appearance in any section. Then, any samples with a 
set of taxa that is contained in another sample are discarded. The remaining samples are called 
residual maximal horizons. The idea behind this throwing away of data is that the absent taxa in the 
discarded samples may simply not have been found even though they originally existed. Absences 
are therefore not as informative as presences.  
2. Superposition and co-occurrence of taxa  
Next, all pairs (A,B) of taxa are inspected for their superpositional relationships: A below B, B below 
A, A together with B, or unknown. If A occurs below B in one locality and B below A in another, they 
are considered to be co-occurring although they have never actually been found together.  
The superpositions and co-occurrences of taxa can be viewed in the biostratigraphic graph. In this 
graph, taxa are coded as numbers. Co-occurrences between pairs of taxa are shown as solid blue 
lines. Superpositions are shown as dashed red lines, with long dashes from the above-occurring 
taxon and short dashes from the below-occurring taxon.  
Some taxa may occur in so-called forbidden sub-graphs, which indicate inconsistencies in their 
superpositional relationships. Two of the several types of such sub-graphs can be plotted in PAST: C
cycles, which are superpositional cycles (A->B->C->A), and S
circuits, which are inconsistencies of the 
type 'A co-occurring with B, C above A, and C below B'. Interpretations of such forbidden sub-graphs 
are suggested by Guex (1991).  
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in, ASP
Free PDF image processing SDK library for Visual Studio .NET program. Powerful .NET PDF image edit control, enable users to insert vector images to PDF file.
how to select text in a pdf; how to search pdf files for text
C# PDF insert text Library: insert text into PDF content in
Text to PDF. C#.NET PDF SDK - Insert Text to PDF Document in C#.NET. Providing C# Demo Code for Adding and Inserting Text to PDF File Page with .NET PDF Library.
pdf find and replace text; pdf searchable text converter
3. Maximal cliques  
Maximal cliques are groups of co-occurring taxa not contained in any larger group of co-occurring 
taxa. The maximal cliques are candidates for the status of unitary associations, but will be further 
processed below. In PAST, maximal cliques receive a number and are also named after a maximal 
horizon in the original data set which is identical to, or contained in (marked with asterisk), the 
maximal clique.  
4. Superposition of maximal cliques  
The superpositional relationships between maximal cliques are decided by inspecting the 
superpositional relationships between their constituent taxa, as computed in step 2. Contradictions 
(some taxa in clique A occur below some taxa in clique B, and vice versa) are resolved by a 'majority 
vote'. The contradictions between cliques can be viewed in PAST.  
The superpositions and co-occurrences of cliques can be viewed in the maximal clique graph. In this 
graph, cliques are coded as numbers. Co-occurrences between pairs of cliques are shown as solid 
blue lines. Superpositions are shown as dashed red lines, with long dashes from the above-occurring 
clique and short dashes from the below-occurring clique. Also, cycles between maximal cliques (see 
below) can be viewed as green lines.  
5. Resolving cycles  
It will sometimes be the case that maximal cliques are now ordered in cycles: A is below B, which is 
below C, which is below A again. This is clearly contradictory. The 'weakest link' (superpositional 
relationship supported by fewest taxa) in such cycles is destroyed.  
6. Reduction to unique path  
At this stage, we should ideally have a single path (chain) of superpositional relationships between 
maximal cliques, from bottom to top. This is however often not the case, for example if A and B are 
below C, which is below D, or if we have isolated paths without any relationships (A below B and C 
below D). To produce a single path, it is necessary to merge cliques according to special rules.  
7. Post-processing of maximal cliques  
Finally, a number of minor manipulations are carried out to 'polish' the result: Generation of the 
'consecutive ones' property, reinsertion of residual virtual co-occurrences and superpositions, and 
compaction to remove any generated non-maximal cliques. For details on these procedures, see 
Guex (1991). At last, we now have the Unitary Associations, which can be viewed in PAST.  
C# PDF Convert to Text SDK: Convert PDF to txt files in
be converted to plain text. Text can be extracted from scanned PDF image with OCR component. Professional PDF to text converting library
search text in pdf using java; how to select text in pdf
C# PDF replace text Library: replace text in PDF content in
The following demo code will show how to replace text in specified PDF page. PDFDocument doc = new PDFDocument(inputFilePath); // Set the search options.
how to select text in pdf image; search pdf for text
The unitary associations have associated with them an index of similarity from one UA to the next, 
called D:  
| / |UA
| +|UA
| / |UA
8. Correlation using the Unitary Associations  
The original samples are now correlated using the unitary associations. A sample may contain taxa 
which uniquely places it in a unitary association, or it may lack key taxa which could differentiate 
between two or more unitary associations, in which case only a range can be given. These 
correlations can be viewed in PAST.  
9. Reproducibility matrix  
Some unitary associations may be identified in only one or a few sections, in which case one may 
consider to merge unitary associations to improve the geographical reproducibility (see below). The 
reproducibility matrix should be inspected to identify such unitary associations. A UA which is 
uniquely identified in a section is shown as a black square, while ranges of UAs (as given in the 
correlation list) are shown in gray.  
10. Reproducibility graph and suggested UA merges (biozonation)  
The reproducibility graph (Gk' in Guex 1991) shows the superpositions of unitary associations that 
are actually observed in the sections. PAST will internally reduce this graph to a unique maximal path 
(Guex 1991, section 5.6.3), and in the process of doing so it may merge some UAs. These mergers are 
shown as red lines in the reproducibility graph. The sequence of single and merged UAs can be 
viewed as a suggested biozonation.  
Special functionality  
The implementation of the Unitary Associations method in PAST includes a number of options and 
functions which have not yet been described in the literature. For questions about these, please 
contact us. 
Angiolini, L. & H. Bucher. 1999. Taxonomy and quantitative biochronology of Guadalupian 
brachiopods from the Khuff Formation, Southeastern Oman. Geobios 32:665-699. 
Guex, J. 1991. Biochronological Correlations. Springer Verlag. 
Savary, J. & J. Guex. 1999. Discrete Biochronological Scales and Unitary Associations: Description of 
the BioGraph Computer Program. Meomoires de Geologie (Lausanne) 34. 
Ranking-Scaling (Agterberg & Gradstein 1999) is a method for quantitative biostratigraphy based on 
events in a number of wells or sections. The data input consists of wells in rows with one well per 
row, and events (e.g. FADs and/or LADs) in columns. The values in the matrix are depths of each 
event in each well, increasing upwards (you may want to use negative values to achieve this). 
Absences are coded as zero. If only the order of events is known, this can be coded as increasing 
whole numbers (ranks, with possible ties for co-occurring events) within each well.  
The implementation of ranking-scaling in PAST is not comprehensive, and advanced users are 
referred to the RASC and CASC programs of Agterberg and Gradstein.  
Overview of the method  
The method of Ranking-Scaling proceeds in two steps:  
1. Ranking  
The first step of Ranking-Scaling is to produce a single, comprehensive stratigraphic ordering of 
events, even if the data contains contradictions (event A over B in one well, but B over A in another), 
or longer cycles (A over B over C over A). This is done by 'majority vote', counting the number of 
times each event occurs above, below or together with all others. Technically, this is achieved by 
Presorting followed by the Modified Hay Method (Agterberg & Gradstein 1999).  
2. Scaling  
The biostratigraphic analysis may end with ranking, but additional insight may be gained by 
estimating stratigraphic distances between the consecutive events. This is done by counting the 
number of observed superpositional relationships (A above or below B) between each pair (A,B) of 
consecutive events. A low number of contradictions implies long distance.  
Some computed distances may turn out to be negative, indicating that the ordering given by the 
ranking step was not optimal. If this happens, the events are re-ordered and the distances re-
computed in order to ensure only positive inter-event distances.  
Well threshold: The minimum number of wells in which an event must occur in order to be 
included in the analysis  
Pair threshold: The minimum number of times a relationship between events A and B must 
be observed in order for the pair (A,B) to be included in the ranking step  
Scaling threshold: Pair threshold for the scaling step  
Tolerance: Used in the ranking step (see Agterberg & Gradstein)  
The ordering of events after the ranking step is given, with the first event at the bottom of the list. 
The "Range" column indicates uncertainty in the position.  
The ordering of the events after the scaling step is given, with the first event at the bottom of the list. 
For an explanation of all the columns, see Agterberg & Gradstein (1999).  
Event distribution  
A plot showing the number of events in each well, with the wells ordered according to number of 
For each well, the depth of each event in the well is plotted against the optimum sequence (after 
scaling). Ideally, the events should plot in an ascending sequence.  
Plot of the distances between events in the scaled sequence, including a dendrogram which may aid 
in zonation. 
Agterberg, F.P. & F.M. Gradstein. 1999. The RASC method for Ranking and Scaling of Biostratigraphic 
Events. In: Proceedings Conference 75th Birthday C.W. Drooger, Utrecht, November 1997. Earth 
Science Review 46(1-4):1-25. 
Constrained optimization (CONOP) 
Table of depths/levels, with wells/sections in rows and event pairs in columns: FADs in odd columns 
and LADs in even columns. Missing events coded with zeros. 
PAST includes a simple version of Constrained Optimization (Kemple et al. 1989). Both FAD and LAD 
of each taxon must be specified in alternate columns. Using so-called Simulated Annealing, the 
program searches for a global (composite) sequence of events that implies a minimal total amount of 
range extension (penalty) in the individual wells/sections. The parameters for the optimization 
procedure include an initial annealing temperature, the number of cooling steps, the cooling ratio 
(percentage lower than 100), and the number of trials per step. For explanation and 
recommendations, see Kemple et al. (1989).  
Output windows include the optimization history with the temperature and penalty as function of 
cooling step, the global composite solution and the implied ranges in each individual section.  
The implementation of CONOP in PAST is based on a FORTRAN optimization core provided by Sadler 
and Kemple. 
Kemple, W.G., P.M. Sadler & D.J. Strauss. 1989. A prototype constrained optimization solution to the 
time correlation problem. In Agterberg, F.P. & G.F. Bonham-Carter (eds), Statistical Applications in 
the Earth Sciences. Geological Survey of Canada Paper 89-9:417-425. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested