DIRM : DIRM :A Model for Data Query Based on Dynamic Information Route Approach
|
|
- Ευτροπια Δράκος
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 37 1 ( ) Vol. 37 No JOURNAL OF SICHUAN UNIVERSITY ( ENGINEERING SCIENCE EDITION) Jan (2005) DIRM 1,2, 1, 1, 1 1 (1., , ), DIRM,,, DI2 RA IRH,, DIRA TP311 A DIRM A Model for Data Query Based on Dynamic Information Route Approach PENG Jing 1,2, TANG Chang2jie 1, HU Jian2jun 1, CHEN An2long 1, LI Chuan 1 (1. School of Computer,Sichuan Univ.,Chengdu ,China 2. Dept. of Sci. and Tech.,Chengdu Public Security Bureau,Chengdu ,China) Abstract A new model of DIRM (Dynamic Information Route Model) was proposed. The concept of information dynamic route based on information organization model was put forward,and the structural or the semi2structural data query was completed using the information route from host. Three algorithms Information Query Algorithm, DIRA( Dynamic Infor2 mation Route Algorithm), IRH Route Exchange Algorithm of the Boundary Area were proposed. The lemma of query e2 quivalent and lemma of limited steps was proved and the complexity of information query algorithm in different conditions was discussed. Key words dynamic information route model information retrieval DIRA structural data Internet Web,, 99 % 1), Yahoo Google Sohu,? HITS [1 2 ], 2), ( ) (04SG1640) (19732),,.. 3),
2 1, DIRM 109,, 3 Webservice SOAP XML, DIRA ( Dynamic, Information Route Algorithm) IRH, 1), [3 ], 3 2) [4 6 1) ], 3) [7 9 2) ], [8, ) ] , DIRM 1, 4 1) 2) 3) IRH 4), WEB 1),,,, (Dynamic Information Route Mod2 el,dirm), 2) DIRM, ( Information Route Host IRH ) 1 DIRM, IRH, IRH IRH 1 Fig. 1 Structure of information model
3 110 ( ) 37 g IRH IRH IRH g IRH (mirh) g, IRH 2) g IRH ( 1. 2 IRH 1 DIRM IRH,, IRH IRH 1) 4),, 2),, IRH g IRH, IRH 3,, (DIRA) g IRH, IRH IRH,, IRH IRH, IRH,, IRH,,, IRH ) internet intranet ) 3), 2 IRH 1 ( ) Q 4, Q = ( E, A, C, T),, E - Expression DIRM ( 2) A - Areas, C - Classes, T - Time 1, 1 E = ( X = a ) ( Y) ( Z LIKE k % ), A = {.,., C = {.,., T = ( , ) 2 ( ) IRH IRTR 6, IRTR = ( a, c, t, IP, Port, Cost), a - area 2 IRH IRH, c - class Fig. 2 Dynamic joining and leaving of the IRH or IRH area, t - time
4 1, DIRM 111 IP IRH IP, Port IRH Cost 2. 1 Q 2. 2 (DIRA), DIRA IRH, IRH,IRH IRH IRH IRTR IRH IRH IRH, IRTR, IRH, IRTR IP IRH, IRH IRH, IRH( ),, SearchOf2 Query, SearchOfIRT,DBQuery 1 Ip, Port, Q(e i, a i, c i, t i ) QueryResult SearchOfQuery( Ip,Port,Q(e i, a i,c i, t i ) ) { 1. IRTRs = SearchOfIRT(Q (e i, a i,c i, t i ) ) {, 2. For Each of IRTRs do 3. If Remote ( IRTRs[i ]. IP) Then 4. QueryResult = QueryResult + 5. RemoteCall SearchOfQuery ( IRTRs [ i ]. IP, IRTRs[i ]. Port, Q(e i, a i, c i, t i ) ) { IRH 6. Else 9. end For 10. Return QueryResult { 1) ReportStatus(mIRH,t,message) SearchOfIRT(Q(e i, a i, c i, t i ) ) { 1. CheckIsValid(Q(e i, a i, c i, t i ) ) {, 2. For each (a i, c i ) do, { a i, c i IRH( IRH) 3. Analyse (Q(e i ),Q(t i ) ) {, SQL 4. Execute (SqlQuery) {, 5. End For 6. MergeQueryResult { sql 7. Return Result { DBQuery R SQL XQL IRH, 3 3 (DIRA) 7. QueryResult = QueryResult + DBQuery(Q Fig. 3 An instance of DIRA (e i, a i, c i, t i ) ) {, 8. End If IRH 3 t, IRH 2) TriggerReportStatus(mIRH,message), message XML, < message type = change > < information > < type > < / type > < area > < / area > < begintime > < / begintime >
5 112 ( ) 37 < endtime > < / endtime > < / information > < / message > < message status = online/ > 3) Listener (message) Listener IRH,, IRH 2 IRH 2 IRH 2), t void 1. Repeat Listen(Message) { IRH, ( 3 3 t IRH, IRH ) 2. If Message. Type = CHANGE Then {,, IRH 3. ChangeLocalIRT(Message) { ) 4. For each LocalIRHs { IRH 5. BroardMessage ( IRHs[i ], Message) 6. Else If Message. Type = OFFline Then { 7. DeleteIRHs(Message) { IRH 8. DeleteIRTs(Message) { 9. For each LocalIRHs { IRH 10. BroardMessage ( IRHs[i ], Message) / / IRH 11. Else if (Message. Type = Online) AND not (Message. Host IN IRHs ) Then 12. ChangeLocalIRT(Message) { 13. AddIRHs(Message. Host) { IRH 14. For each LocalIRHs { IRH 9. BroardMessage (mirhs[ i ], Message) 15. BroardMessage ( IRHs[i ], Message) 16. SendMessage (Message. Host,AllIRT) { IRH 17. End If 18. Until Break ) IRH, IRH mirh, IRH IRH, IRH mirh 3) 4) IRH IRH ( mirh 3 IRH, t void 1. Repeat Listen(Message) { IRH, ( 3 3 t IRH, ) 2. If Message. Type = CHANGE Then {, 3. For each mirhs { IRH 4. BroardMessage (mirhs[ i ], Message) 5. Else If Message. Type = OFFline Then { 6. DeletemIRHs(Message) { IRH 7. DeletemIRTs(Message) { 8. For each mirhs { IRH { mirh
6 1, DIRM Else If (Message. Type = Online) AND not (Message. Host IN mirhs ) Then 11. ChangemIRT(Message) {,, q 12. AddmIRHs(Message. Host) { mirh 13. For each mirhs { mirh n, 14. BroardMessage (mirhs[ i ], Message) 15. SendMessage (Message. Host,AllIRT) { mirh O (log( n) ) 16. End If Π q ( e, a, c, t) Q 17. Until Break q ( c) IRH K, = K, T q q 3 1) IRH,, T q = T a + T b + T c =,, 6 q i + 6 t i + T c (1) i = 1 i =1 2), T a, T b,, T c q i ( i IRH = 1,, ) IRH t i ( i = 1,, ) 3, Π h Π k K, IRH i ( i = 1,2,, n) q, m i ( i = 1,, K ),, m i 2 3 d, d d q ( c) IRH K, log y ( n),, y Π k K, IRH m i O (log( n) ) (2) h k, T b q ( c) k, Π h IRH i ( T i = 1,2,, n) b = 6 t i = 6 ( 1 i + 2 i) (3) q K IRH, 1 i, 2 i 2 ( ) IRH i ( i = 1,2,, n), h 1 i O (log( x) ) (4) IRH i ( i = 1,2,, n) q, x, x IRH IRH, IRH, IRH, q 1 ( ) O ( n 3 log( n) ) IRH 1, IRH, q i IRH 1 ( ),, T a = IRH i ( i = 1,2,, n), q ( e, a, c, t) 6 q i K T c i = 1 Q, R i ( i = 1,2,, n), t i R i = R j ( i, j = 1,2,, n, i < > j),,, T b = 6 t i i =1 i = 1 B +, i = 1,
7 114 ( ) 37 IRH, IRH n, m i x < a 3 n + b,, a, b (4) 1 i O (log( n) ) (5) 2 i m i = n - 1, m i, O ( n) (3) (6) T b 2 i = c 3 m i + d (6) (1) O (log( n) ) 2 ( ) 2) IRH, IRH,, O ( n 2 ) ),, n IRH (2), m i ( i = 1,, K ), O (log( n) ),, 4 m i O ( n) IRH,, IRH 1 1 O ( K 3 n), K = n,, m i, c, d T b O ( n 2 ), (1) (2) m i O (log( n) ), 2 i O ( n 2 ) O (log( n) ), (3) T b 1, O ( K 3 log( n) ) K = n,, T b, O ( n 3 log( n) ), (1) 2, IRH O ( n 3 log( n) ),, IRH 1, IRH,, K = 1, T b O ( K 3 log( n) ), T b O (log( n) ),, 1) 4 4 Structure of experiment network Fig. 4 Mo2 8 dem P3, 8 IRH Windows 2000, Oracle 8i 1
8 1, DIRM 115,,, ( > 10 T) ( > 1000), 2, DIRM, P3/ 256 M,, C + + Builder 6. 0, Borland Client dataset, , , ( 20, ), 5 6,, x [1 ]Brin S, Page L. The anatomy of a large2scale hypertextual web search engine[a]. Proc. 7th World Wide Web Conf. (WWW 1995,31(3) Fig. 5 Comparing of route table number and elapsed time [5 ] Gravano L,Chang C, Garcia2Molina H,et al. STARTS Stanford Proposal for Internet Meta2Searching [ A ]. Proc. of the ACM2 6 Fig. 6 Comparing of query hop times and elapsed time 5, 98) [ C]. Brisbane, Australia, [2 ] Kleinberg J M. Authoritative sources in a hyperlinked environ2 ment[j ].Journal of ACM,1999, [3 ]Callan J. Distributed information retrieval. Croft W B. Advances in information retrieval[m]. Kluwer Academic Publishers, [4 ]Callan J,Croft W B,Broglio J. TREC and TIPSTER experiments with INQUERY[J ]. Information Processing and Management, SIGMOD Int l Conference on Management of Data[ C] [6 ]Callan J,Connell M. Query2based sampling of text databases[j ]. ACM Transactions on Information Systems,2001,19 (2) 97, [9 ]Craswell N,Bailey P,Hawking D. Server selection on the World log( n), n Wide Web[A ]. Proc. of the Fifth ACM Conference on Digital Libraries[ C]. ACM, , [10 ] Kirsch S T. Document retrieval over networks wherein ranking, and relevance scores are computed at the client for multiple, database documents[ P]. U. S. Patent 5,659,732., [11 ] Craswell N, Hawking D, Thistlewaite P. Merging Results from Isolated Search Engines [ A ]. Proc. of the Tenth Australasian, IRH Database Conf. [ C] ( ) 130. [7 ] Fuhr N. A decision2theoretic approach to database selection in networked IR [J ]. ACM Transactions on Information Systems, 1999,17(3) [8 ] Yuwono B,Lee D. Server ranking for distributed text retrieval systems on Internet[A ]. Proc of the Int Conf On Database Sys2 tems for Adv Applications[ C]
Quick algorithm f or computing core attribute
24 5 Vol. 24 No. 5 Cont rol an d Decision 2009 5 May 2009 : 100120920 (2009) 0520738205 1a, 2, 1b (1. a., b., 239012 ; 2., 230039) :,,.,.,. : ; ; ; : TP181 : A Quick algorithm f or computing core attribute
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2014 A8-1, 606 8501 E-mail: {tsukuda,ohshima,kato,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp 1 2,, 1. Google 1 Yahoo 2 Bing 3 Web Web BM25 [1] HITS [2] PageRank [3] Web 1 [4] 1http://www.google.com 2http://www.yahoo.com
Διαβάστε περισσότεραMIDI [8] MIDI. [9] Hsu [1], [2] [10] Salamon [11] [5] Song [6] Sony, Minato, Tokyo , Japan a) b)
1,a) 1,b) 1,c) 1. MIDI [1], [2] U/D/S 3 [3], [4] 1 [5] Song [6] 1 Sony, Minato, Tokyo 108 0075, Japan a) Emiru.Tsunoo@jp.sony.com b) AkiraB.Inoue@jp.sony.com c) Masayuki.Nishiguchi@jp.sony.com MIDI [7]
Διαβάστε περισσότεραER-Tree (Extended R*-Tree)
1-9825/22/13(4)768-6 22 Journal of Software Vol13, No4 1, 1, 2, 1 1, 1 (, 2327) 2 (, 3127) E-mail xhzhou@ustceducn,,,,,,, 1, TP311 A,,,, Elias s Rivest,Cleary Arya Mount [1] O(2 d ) Arya Mount [1] Friedman,Bentley
Διαβάστε περισσότεραA Method for Creating Shortcut Links by Considering Popularity of Contents in Structured P2P Networks
P2P 1,a) 1 1 1 P2P P2P P2P P2P A Method for Creating Shortcut Links by Considering Popularity of Contents in Structured P2P Networks NARISHIGE Yuki 1,a) ABE Kota 1 ISHIBASHI Hayato 1 MATSUURA Toshio 1
Διαβάστε περισσότεραRe-Pair n. Re-Pair. Re-Pair. Re-Pair. Re-Pair. (Re-Merge) Re-Merge. Sekine [4, 5, 8] (highly repetitive text) [2] Re-Pair. Blocked-Repair-VF [7]
Re-Pair 1 1 Re-Pair Re-Pair Re-Pair Re-Pair 1. Larsson Moffat [1] Re-Pair Re-Pair (Re-Pair) ( ) (highly repetitive text) [2] Re-Pair [7] Re-Pair Re-Pair n O(n) O(n) 1 Hokkaido University, Graduate School
Διαβάστε περισσότερα2016 IEEE/ACM International Conference on Mobile Software Engineering and Systems
2016 IEEE/ACM International Conference on Mobile Software Engineering and Systems Multiple User Interfaces MobileSoft'16, Multi-User Experience (MUX) S1: Insourcing S2: Outsourcing S3: Responsive design
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2012 D2-1 606 8501 150 0002 2-15-1 28F E-mail: {tsukuda,ohshima,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp, {miyamamoto,hiwasaki}@d-itlab.co.jp 1 Wikipedia Wikipedia HITS 1. Web Web Web 1 3 Wikipedia 2 Web
Διαβάστε περισσότεραGPU. CUDA GPU GeForce GTX 580 GPU 2.67GHz Intel Core 2 Duo CPU E7300 CUDA. Parallelizing the Number Partitioning Problem for GPUs
GPU 1 1 NP number partitioning problem Pedroso CUDA GPU GeForce GTX 580 GPU 2.67GHz Intel Core 2 Duo CPU E7300 CUDA C Pedroso Python 323 Python C 12.2 Parallelizing the Number Partitioning Problem for
Διαβάστε περισσότεραKenta OKU and Fumio HATTORI
DEIM Forum 2012 A1-3 525 8577 1 1 1 E-mail: oku@fc.ritsumei.ac.jp, fhattori@is.ritsumei.ac.jp Kenta OKU and Fumio HATTORI College of Information Science and Engineering, 1 1 1 Nojihigashi, Kusatsu-city,
Διαβάστε περισσότεραHOSVD. Higher Order Data Classification Method with Autocorrelation Matrix Correcting on HOSVD. Junichi MORIGAKI and Kaoru KATAYAMA
DEIM Forum 2010 D1-4 HOSVD 191-0065 6-6 E-mail: j.morigaki@gmail.com, katayama@tmu.ac.jp Lathauwer (HOSVD) (Tensor) HOSVD Savas HOSVD Sun HOSVD,, Higher Order Data Classification Method with Autocorrelation
Διαβάστε περισσότεραWeb. Web p OutDegree(p) log 7 1/OutDegree(p) A New Difinition of Subjective Distance between Web Pages
Vol. 44 No. 1 Jan. 2003 Web 1 2, 3 4 Web p OutDegree(p) log 7 1/OutDegree(p) A New Difinition of Subjective Distance between Web Pages Yutaka Matsuo, 1 Yukio Ohsawa 2, 3 and Mitsuru Ishizuka 4 The pages
Διαβάστε περισσότεραToward a SPARQL Query Execution Mechanism using Dynamic Mapping Adaptation -A Preliminary Report- Takuya Adachi 1 Naoki Fukuta 2.
SIG-SWO-041-05 SPAIDA: SPARQL Toward a SPARQL Query Execution Mechanism using Dynamic Mapping Adaptation -A Preliminary Report- 1 2 Takuya Adachi 1 Naoki Fukuta 2 1 1 Faculty of Informatics, Shizuoka University
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Πληροφορίας. Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς. Διάλεξη #03
Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς fmylonas@ionio.gr Διάλεξη #03 Βασικές έννοιες Ανάκτησης Πληροφορίας Δομή ενός συστήματος IR Αναζήτηση με keywords ευφυής
Διαβάστε περισσότεραNewman Modularity Newman [4], [5] Newman Q Q Q greedy algorithm[6] Newman Newman Q 1 Tabu Search[7] Newman Newman Newman Q Newman 1 2 Newman 3
DEWS2007 D3-6 y yy y y y y yy / DC 7313194 341 E-mail: yfktamura,mori,kuroki,kitakamig@its.hiroshima-cu.ac.jp, yymakoto@db.its.hiroshima-cu.ac.jp Newman Newman Newman Newman Newman A Clustering Algorithm
Διαβάστε περισσότεραVol. 31,No JOURNAL OF CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Feb
Ξ 31 Vol 31,No 1 2 0 0 1 2 JOURNAL OF CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Feb 2 0 0 1 :025322778 (2001) 0120016205 (, 230026) : Q ( m 1, m 2,, m n ) k = m 1 + m 2 + + m n - n : Q ( m 1, m 2,, m
Διαβάστε περισσότεραReading Order Detection for Text Layout Excluded by Image
19 5 JOURNAL OF CHINESE INFORMATION PROCESSING Vol119 No15 :1003-0077 - (2005) 05-0067 - 09 1, 1, 2 (11, 100871 ; 21IBM, 100027) :,,, PMRegion,, : ; ; ; ; :TP391112 :A Reading Order Detection for Text
Διαβάστε περισσότεραGro wth Properties of Typical Water Bloom Algae in Reclaimed Water
31 1 2010 1 ENVIRONMENTAL SCIENCE Vol. 31,No. 1 Jan.,2010, 3, (,, 100084) :,.,, ( Microcystis aeruginosa),3 (A 2 O ) 10 6 ml - 1,> 0139 d - 1. A 2 O222,. TP ( K max ) ( R max ), Monod. :; ; ; ; :X173 :A
Διαβάστε περισσότεραBuried Markov Model Pairwise
Buried Markov Model 1 2 2 HMM Buried Markov Model J. Bilmes Buried Markov Model Pairwise 0.6 0.6 1.3 Structuring Model for Speech Recognition using Buried Markov Model Takayuki Yamamoto, 1 Tetsuya Takiguchi
Διαβάστε περισσότεραSupplementary Materials for Evolutionary Multiobjective Optimization Based Multimodal Optimization: Fitness Landscape Approximation and Peak Detection
IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, VOL. XX, NO. X, XXXX XXXX Supplementary Materials for Evolutionary Multiobjective Optimization Based Multimodal Optimization: Fitness Landscape Approximation
Διαβάστε περισσότεραResearch on vehicle routing problem with stochastic demand and PSO2DP algorithm with Inver2over operator
2008 10 10 :100026788 (2008) 1020076206 (, 400074) :, Inver2over,,, : ; ; ; Inver2over ; : F54015 : A Research on vehicle routing problem with stochastic demand and PSO2DP algorithm with Inver2over operator
Διαβάστε περισσότεραA research on the influence of dummy activity on float in an AOA network and its amendments
2008 6 6 :100026788 (2008) 0620106209,, (, 102206) : NP2hard,,..,.,,.,.,. :,,,, : TB11411 : A A research on the influence of dummy activity on float in an AOA network and its amendments WANG Qiang, LI
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήμιο Πειραιώς Τμήμα Πληροφορικής Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Πληροφορική»
Πανεπιστήμιο Πειραιώς Τμήμα Πληροφορικής Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Πληροφορική» Μεταπτυχιακή Διατριβή Τίτλος Διατριβής Επίκαιρα Θέματα Ηλεκτρονικής Διακυβέρνησης Ονοματεπώνυμο Φοιτητή Σταμάτιος
Διαβάστε περισσότεραΔίκτυα Επικοινωνιών ΙΙ: OSPF Configuration
Δίκτυα Επικοινωνιών ΙΙ: OSPF Configuration Δρ. Απόστολος Γκάμας Διδάσκων 407/80 gkamas@uop.gr Δίκτυα Επικοινωνιών ΙΙ Διαφάνεια 1 1 Dynamic Routing Configuration Router (config) # router protocol [ keyword
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2 D3-6 819 39 744 66 8 E-mail: kawamoto@inf.kyushu-u.ac.jp, tawara@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, {asano,yoshikawa}@i.kyoto-u.ac.jp 1.,, Amazon.com The Internet Movie Database (IMDb) 1 Social spammers
Διαβάστε περισσότεραNov Journal of Zhengzhou University Engineering Science Vol. 36 No FCM. A doi /j. issn
2015 11 Nov 2015 36 6 Journal of Zhengzhou University Engineering Science Vol 36 No 6 1671-6833 2015 06-0056 - 05 C 1 1 2 2 1 450001 2 461000 C FCM FCM MIA MDC MDC MIA I FCM c FCM m FCM C TP18 A doi 10
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2016 G7-5 152-8565 2-12-1 152-8565 2-12-1 889-1601 5200 E-mail: uragaki.k.aa@m.titech.ac.jp,,,.,,,,,,, 1. 1. 1,,,,,,.,,,,, 1. 2 [1],,,,, [2] (, SPM),,,,,,,. [3],, [4]. 2 A,B, A B, B A, B, 2,,,
Διαβάστε περισσότερα2. N-gram IDF. DEIM Forum 2016 A1-1. N-gram IDF IDF. 5 N-gram. N-gram. N-gram. N-gram IDF.
DEIM Forum 216 A1-1 N-gram IDF 565 871 1-5 E-mail: {hirakawa.maumi,hara}@it.oaka-u.ac.jp N-gram IDF IDF N-gram N-gram N-gram N-gram IDF N-gram N-gram IDF N-gram N-gram IDF Web Wikipedia 1 N-gram IDF [3]
Διαβάστε περισσότεραCorV CVAC. CorV TU317. 1
30 8 JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK Vol. 30 No. 8 2011 1 2 1 2 2 1. 100044 2. 361005 TU317. 1 A Structural damage detection method based on correlation function analysis of vibration measurement data LEI
Διαβάστε περισσότεραResearch of Han Character Internal Codes Recognition Algorithm in the Multi2lingual Environment
18 2 JOURNAL OF CHINESE INFORMATION PROCESSING Vol118 No12 :1003-0077 (2004) 02-0073 - 07 Ξ 1,2, 1, 1 (11, 215006 ;21, 210000) : ISO/ IEC 10646,,,,,, 9919 % : ; ; ; ; : TP39111 :A Research of Han Character
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Πληροφορίας
Ανάκτηση Πληροφορίας Αποτίμηση Αποτελεσματικότητας Μέτρα Απόδοσης Precision = # σχετικών κειμένων που επιστρέφονται # κειμένων που επιστρέφονται Recall = # σχετικών κειμένων που επιστρέφονται # συνολικών
Διαβάστε περισσότεραES440/ES911: CFD. Chapter 5. Solution of Linear Equation Systems
ES440/ES911: CFD Chapter 5. Solution of Linear Equation Systems Dr Yongmann M. Chung http://www.eng.warwick.ac.uk/staff/ymc/es440.html Y.M.Chung@warwick.ac.uk School of Engineering & Centre for Scientific
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009. HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems
Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Στατιστικά Κειμένου Text Statistics Γιάννης Τζίτζικας άλ ιάλεξη :
Διαβάστε περισσότερα2002 Journal of Software
Vol13, No2 2002 Journal of Software 1000-9825/2002/13(02)0250-08,,, (, 110004) E-mail: {wanggr,yuge}@mailneueducn http://wwwneueducn :,,, : ; ; ; : TP311 : A,,,,, :(1),(2),,, [1],, [2],, : ; ;,, [3] 4
Διαβάστε περισσότεραUser Behavior Analysis for a Large2scale Search Engine
25 2 2006 4 Vol. 25 2 April 2006 1) 1 2 1 (1. 100871 ; 2. 730000) : URL Heaps URL Zipf URL URL User Behavior Analysis for a Large2scale Search Engine Wang Jimin 1 2 and Peng Bo 1 (1. School of Electronics
Διαβάστε περισσότεραDynamic types, Lambda calculus machines Section and Practice Problems Apr 21 22, 2016
Harvard School of Engineering and Applied Sciences CS 152: Programming Languages Dynamic types, Lambda calculus machines Apr 21 22, 2016 1 Dynamic types and contracts (a) To make sure you understand the
Διαβάστε περισσότεραΔυσκολίες που συναντούν οι μαθητές της Στ Δημοτικού στην κατανόηση της λειτουργίας του Συγκεντρωτικού Φακού
ΜΟΥΡΑΤΙΔΗΣ ΧΑΡΑΛΑΜΠΟΣ Δυσκολίες που συναντούν οι μαθητές της Στ Δημοτικού στην κατανόηση της λειτουργίας του Συγκεντρωτικού Φακού Μεταπτυχιακή Εργασία Ειδίκευσης που υποβλήθηκε στο πλαίσιο του Προγράμματος
Διαβάστε περισσότεραSchedulability Analysis Algorithm for Timing Constraint Workflow Models
CIMS Vol.8No.72002pp.527-532 ( 100084) Petri Petri F270.7 A Schedulability Analysis Algorithm for Timing Constraint Workflow Models Li Huifang and Fan Yushun (Department of Automation, Tsinghua University,
Διαβάστε περισσότερα(1 ο μάθημα) varlamis@hua.gr
Βάσεις δεδομένων (1 ο μάθημα) Ηρακλής Βαρλάμης Ηρακλής Βαρλάμης varlamis@hua.gr Ιστοσελίδες και επικοινωνία Σελίδα μαθήματος: http://eclass.hua.gr/courses/dit105 Γραφτείτε στο μάθημα για να κατεβάζετε
Διαβάστε περισσότεραιαδικτυακές Εφαρµογές
ιαδικτυακές Εφαρµογές µε Java2 Στοιχεία ικτυακής Επικοινωνίας Όροι IP address 32bit αριθµός που χρησιµοποιείται από το Internet Protocol για την παράδοση δεδοµένων στο σωστό υπολογιστή στο δίκτυο. Port
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Η/Υ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. του Γεράσιμου Τουλιάτου ΑΜ: 697
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Η/Υ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΤΑ ΠΛΑΙΣΙΑ ΤΟΥ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟΥ ΔΙΠΛΩΜΑΤΟΣ ΕΙΔΙΚΕΥΣΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΤΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ του Γεράσιμου Τουλιάτου
Διαβάστε περισσότερα2 ~ 8 Hz Hz. Blondet 1 Trombetti 2-4 Symans 5. = - M p. M p. s 2 x p. s 2 x t x t. + C p. sx p. + K p. x p. C p. s 2. x tp x t.
36 2010 8 8 Vol 36 No 8 JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Aug 2010 Ⅰ 100124 TB 534 + 2TP 273 A 0254-0037201008 - 1091-08 20 Hz 2 ~ 8 Hz 1988 Blondet 1 Trombetti 2-4 Symans 5 2 2 1 1 1b 6 M p
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Δεδομένων (Information Retrieval)
Ανάκτηση Δεδομένων (Information Retrieval) Παύλος Εφραιμίδης Βάσεις Δεδομένων Ανάκτηση Δεδομένων 1 Information Retrieval (1) Βάσεις Δεδομένων: Περιέχουν δομημένη πληροφορία: Πίνακες Ανάκτηση Πληροφορίας
Διαβάστε περισσότερα,,, (, 100875) 1989 12 25 1990 2 23, - 2-4 ;,,, ; -
25 3 2003 5 RESOURCES SCIENCE Vol. 25 No. 3 May 2003 ( 100875) : 500L - 2-4 - 6-8 - 10 114h - 120h 6h 1989 12 25 1990 2 23-2 - 4 : ; ; - 4 1186cm d - 1 10cm 514d ; : 714 13 317 714 119 317 : ; ; ; :P731
Διαβάστε περισσότεραΗμερίδα διάχυσης αποτελεσμάτων έργου Ιωάννινα, 14/10/2015
MIS έργου:346983 Τίτλος Έργου: Epirus on Androids: Έμπιστη, με Διαφύλαξη της Ιδιωτικότητας και Αποδοτική Διάχυση Πληροφορίας σε Κοινωνικά Δίκτυα με Γεωγραφικές Εφαρμογές Έργο συγχρηματοδοτούμενο από την
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Πληροφορίας Εισαγωγή
Ανάκτηση Πληροφορίας Εισαγωγή Απόστολος Παπαδόπουλος Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Σχολή Θετικών Επιστημών Τμήμα Πληροφορικής Ακαδημαϊκό Έτος 2007-2008 Αντικείμενο IR Η Ανάκτηση Πληροφορίας (ΑΠ)
Διαβάστε περισσότεραTest Data Management in Practice
Problems, Concepts, and the Swisscom Test Data Organizer Do you have issues with your legal and compliance department because test environments contain sensitive data outsourcing partners must not see?
Διαβάστε περισσότεραArbitrage Analysis of Futures Market with Frictions
2007 1 1 :100026788 (2007) 0120033206, (, 200052) : Vignola2Dale (1980) Kawaller2Koch(1984) (cost of carry),.,, ;,, : ;,;,. : ;;; : F83019 : A Arbitrage Analysis of Futures Market with Frictions LIU Hai2long,
Διαβάστε περισσότεραCongruence Classes of Invertible Matrices of Order 3 over F 2
International Journal of Algebra, Vol. 8, 24, no. 5, 239-246 HIKARI Ltd, www.m-hikari.com http://dx.doi.org/.2988/ija.24.422 Congruence Classes of Invertible Matrices of Order 3 over F 2 Ligong An and
Διαβάστε περισσότεραRetrieval of Seismic Data Recorded on Open-reel-type Magnetic Tapes (MT) by Using Existing Devices
No. 3 + 1,**- Technical Research Report, Earthquake Research Institute, University of Tokyo, No. 3, pp. + 1,,**-. MT * ** *** Retrieval of Seismic Data Recorded on Open-reel-type Magnetic Tapes (MT) by
Διαβάστε περισσότεραΔίκτυα Υπολογιστών Ενότητα 3: Domain Name System - DNS
Δίκτυα Υπολογιστών Ενότητα 3: Domain Name System - DNS Μιχάλας Άγγελος Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό
Διαβάστε περισσότεραZigbee. Zigbee. Zigbee Zigbee ZigBee. ZigBee. ZigBee
Zigbee 150m 1000m Zigbee Zigbee Zigbee ZigBee ZigBee ZigBee 1 Zigbee Zigbee PC PC PC Zigbee 65536 256 20 30 2011.06 Signal Process & System 1 DS18B20 ACS712 TI CC2430 CC2430 Zigbee PC LED 1 1 DS18B20 9~12-55
Διαβάστε περισσότεραΓΕΩΜΕΣΡΙΚΗ ΣΕΚΜΗΡΙΩΗ ΣΟΤ ΙΕΡΟΤ ΝΑΟΤ ΣΟΤ ΣΙΜΙΟΤ ΣΑΤΡΟΤ ΣΟ ΠΕΛΕΝΔΡΙ ΣΗ ΚΤΠΡΟΤ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΑΤΣΟΜΑΣΟΠΟΙΗΜΕΝΟΤ ΤΣΗΜΑΣΟ ΨΗΦΙΑΚΗ ΦΩΣΟΓΡΑΜΜΕΣΡΙΑ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΣΟΒΙΟ ΠΟΛΤΣΕΧΝΕΙΟ ΣΜΗΜΑ ΑΓΡΟΝΟΜΩΝ-ΣΟΠΟΓΡΑΦΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΣΟΜΕΑ ΣΟΠΟΓΡΑΦΙΑ ΕΡΓΑΣΗΡΙΟ ΦΩΣΟΓΡΑΜΜΕΣΡΙΑ ΓΕΩΜΕΣΡΙΚΗ ΣΕΚΜΗΡΙΩΗ ΣΟΤ ΙΕΡΟΤ ΝΑΟΤ ΣΟΤ ΣΙΜΙΟΤ ΣΑΤΡΟΤ ΣΟ ΠΕΛΕΝΔΡΙ ΣΗ ΚΤΠΡΟΤ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΑΤΣΟΜΑΣΟΠΟΙΗΜΕΝΟΤ
Διαβάστε περισσότεραMaxima SCORM. Algebraic Manipulations and Visualizing Graphs in SCORM contents by Maxima and Mashup Approach. Jia Yunpeng, 1 Takayuki Nagai, 2, 1
Maxima SCORM 1 2, 1 Muhammad Wannous 1 3, 4 2, 4 Maxima Web LMS MathML HTML5 Flot jquery JSONP JavaScript SCORM SCORM Algebraic Manipulations and Visualizing Graphs in SCORM contents by Maxima and Mashup
Διαβάστε περισσότεραAnomaly Detection with Neighborhood Preservation Principle
27 27 Workshop on Information-Based Induction Sciences (IBIS27) Tokyo, Japan, November 5-7, 27. Anomaly Detection with Neighborhood Preservation Principle Tsuyoshi Idé Abstract: We consider a task of anomaly
Διαβάστε περισσότεραn 1 n 3 choice node (shelf) choice node (rough group) choice node (representative candidate)
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. y y yy y 1565 0871 2 1 yy 525 8577 1 1 1 E-mail: yfmakihara,shiraig@cv.mech.eng.osaka-u.ac.jp, yyshimada@ci.ritsumei.ac.jp
Διαβάστε περισσότερα(C) 2010 Pearson Education, Inc. All rights reserved.
Connectionless transmission with datagrams. Connection-oriented transmission is like the telephone system You dial and are given a connection to the telephone of fthe person with whom you wish to communicate.
Διαβάστε περισσότεραΑπόστολος Παπαδόπουλος Αριστοτέλειο Πανεπιστήµιο Θεσσαλονίκης Σχολή Θετικών Επιστηµών Τµήµα Πληροφορικής. Ακαδηµαϊκό Έτος
Ανάκτηση Πληροφορίας Εισαγωγή Απόστολος Παπαδόπουλος Αριστοτέλειο Πανεπιστήµιο Θεσσαλονίκης Σχολή Θετικών Επιστηµών Τµήµα Πληροφορικής Ακαδηµαϊκό Έτος 2015-2016 Αντικείµενο IR Η Ανάκτηση Πληροφορίας (ΑΠ)
Διαβάστε περισσότεραΣΤΥΛΙΑΝΟΥ ΣΟΦΙΑ Socm09008@soc.aegean.gr
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΚΟΙΝΩΝΙΟΛΟΓΙΑΣ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΕΡΕΥΝΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΤΟΠΙΚΗ ΚΟΙΝΩΝΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΚΑΙ ΣΥΝΟΧΗ» ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Θέμα: Διερεύνηση των απόψεων
Διαβάστε περισσότεραResurvey of Possible Seismic Fissures in the Old-Edo River in Tokyo
Bull. Earthq. Res. Inst. Univ. Tokyo Vol. 2.,**3 pp.,,3,.* * +, -. +, -. Resurvey of Possible Seismic Fissures in the Old-Edo River in Tokyo Kunihiko Shimazaki *, Tsuyoshi Haraguchi, Takeo Ishibe +, -.
Διαβάστε περισσότεραResearch on Economics and Management
36 5 2015 5 Research on Economics and Management Vol. 36 No. 5 May 2015 490 490 F323. 9 A DOI:10.13502/j.cnki.issn1000-7636.2015.05.007 1000-7636 2015 05-0052 - 10 2008 836 70% 1. 2 2010 1 2 3 2015-03
Διαβάστε περισσότερα, Evaluation of a library against injection attacks
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPT OF IEICE., () 211 8588 4 1 1 221 0835 2 14 1 E-mail: okubo@jp.fujitsu.com, tanaka@iisec.ac.jp Web,,,, Evaluation of a
Διαβάστε περισσότεραth International Conference on Machine Learning and Applications. E d. h. U h h b w k. b b f d h b f. h w k by v y
212 11th International Conference on Machine Learning and Applications C b G E P fi d P P I f Id fy F M d D d W, M O h, E Z,T L C f C S, U v y f M, C G b, FL 33146, USA E : d.w 1@. d, h @.. d D f C S d
Διαβάστε περισσότεραIndexing Methods for Encrypted Vector Databases
Computer Security Symposium 2013 21-23 October 2013 305-0006 1-1-1 junpei.kawamoto@acm.org LSH LSH LSH Indexing Methods for Encrypted Vector Databases Junpei Kawamoto Faculty of Engineering, Information
Διαβάστε περισσότεραΖΩΝΟΠΟΙΗΣΗ ΤΗΣ ΚΑΤΟΛΙΣΘΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΚΙΝΔΥΝΟΤΗΤΑΣ ΣΤΟ ΟΡΟΣ ΠΗΛΙΟ ΜΕ ΤΗ ΣΥΜΒΟΛΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΥΜΒΟΛΟΜΕΤΡΙΑΣ ΜΟΝΙΜΩΝ ΣΚΕΔΑΣΤΩΝ
EΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΕΙΟ Τμήμα Μηχανικών Μεταλλείων-Μεταλλουργών ΖΩΝΟΠΟΙΗΣΗ ΤΗΣ ΚΑΤΟΛΙΣΘΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΚΙΝΔΥΝΟΤΗΤΑΣ ΜΕ ΤΗ ΣΥΜΒΟΛΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΥΜΒΟΛΟΜΕΤΡΙΑΣ ΜΟΝΙΜΩΝ ΣΚΕΔΑΣΤΩΝ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Κιτσάκη Μαρίνα
Διαβάστε περισσότερα1 (forward modeling) 2 (data-driven modeling) e- Quest EnergyPlus DeST 1.1. {X t } ARMA. S.Sp. Pappas [4]
212 2 ( 4 252 ) No.2 in 212 (Total No.252 Vol.4) doi 1.3969/j.issn.1673-7237.212.2.16 STANDARD & TESTING 1 2 2 (1. 2184 2. 2184) CensusX12 ARMA ARMA TU111.19 A 1673-7237(212)2-55-5 Time Series Analysis
Διαβάστε περισσότεραΓΕΩΠΟΝΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙO ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΑΞΙΟΠΟΙΗΣΗΣ ΦΥΣΙΚΩΝ ΠΟΡΩΝ & ΓΕΩΡΓΙΚΗΣ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ
ΓΕΩΠΟΝΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙO ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΑΞΙΟΠΟΙΗΣΗΣ ΦΥΣΙΚΩΝ ΠΟΡΩΝ & ΓΕΩΡΓΙΚΗΣ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΤΗΣ ΓΕΩΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΣΤΟΥΣ ΦΥΣΙΚΟΥΣ ΠΟΡΟΥΣ» «Χωρικά μοντέλα πρόβλεψης αναβλάστησης
Διαβάστε περισσότεραΠρογραμματισμός ΙΙ (Java) 6. Διαχείριση δεδομένων
Προγραμματισμός ΙΙ (Java) 6. Διαχείριση δεδομένων Σχεσιακές Βάσεις Δεδομένων Τα δεδομένα μας οργανώνονται σε ένα ή περισσότερους πίνακες: σε στήλες και σειρές Κάθε πίνακας έχει ένα όνομα και αποτελείται
Διαβάστε περισσότεραΠρόγραμμα Σεμιναρίων Φεβρουαρίου - Ιουλίου
Πρόγραμμα Σεμιναρίων Φεβρουαρίου - Ιουλίου SQL Server MC2778 Writing Queries Using Microsoft SQL Server 2008 Transact-SQL 24 30/1-2/2 (Β) 10-13 (Β) MC6231 Maintaining a Microsoft SQL Server 2008 R2 Database
Διαβάστε περισσότεραΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ
ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ ΤΜ. ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ 2018-2019 Επιβλέπουσα: Μπίμπη Ματίνα Ανάλυση της πλατφόρμας ανοιχτού κώδικα Home Assistant Το Home Assistant είναι μία πλατφόρμα ανοιχτού
Διαβάστε περισσότερα[4] 1.2 [5] Bayesian Approach min-max min-max [6] UCB(Upper Confidence Bound ) UCT [7] [1] ( ) Amazons[8] Lines of Action(LOA)[4] Winands [4] 1
1,a) Bayesian Approach An Application of Monte-Carlo Tree Search Algorithm for Shogi Player Based on Bayesian Approach Daisaku Yokoyama 1,a) Abstract: Monte-Carlo Tree Search (MCTS) algorithm is quite
Διαβάστε περισσότεραFrom Secure e-computing to Trusted u-computing. Dimitris Gritzalis
From Secure e-computing to Trusted u-computing Dimitris Gritzalis November 2009 11 ο ICT Forum Αθήνα, 4-5 Νοέμβρη 2009 Από το Secure e-computing στο Trusted u-computing Καθηγητής Δημήτρης Γκρίτζαλης (dgrit@aueb.gr,
Διαβάστε περισσότεραΙ ΑΚΤΟΡΙΚΗ ΙΑΤΡΙΒΗ. Χρήστος Αθ. Χριστοδούλου. Επιβλέπων: Καθηγητής Ιωάννης Αθ. Σταθόπουλος
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΙΣΧΥΟΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΥΨΗΛΩΝ ΤΑΣΕΩΝ ΣΥΜΒΟΛΗ ΣΤΗ ΜΕΛΕΤΗ TΩΝ ΚΑΘΟ ΙΚΩΝ ΑΛΕΞΙΚΕΡΑΥΝΩΝ Ι ΑΚΤΟΡΙΚΗ ΙΑΤΡΙΒΗ Χρήστος
Διαβάστε περισσότερα{takasu, Conditional Random Field
DEIM Forum 2016 C8-6 CRF 700 8530 3 1 1 700 8530 3 1 1 101 8430 2-1-2 E-mail: pobp52cw@s.okayama-u.ac.jp, ohta@de.cs.okayama-u.ac.jp, {takasu, adachi}@nii.ac.jp Conditional Random Field 1. Conditional
Διαβάστε περισσότεραGridFTP-APT: Automatic Parallelism Tuning Mechanism for Data Transfer Protocol GridFTP
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. -APT: TCP 565-871 1-5 E-mail: {t-itou,oosaki,imase}@ist.osaka-u.ac.jp TCP TCP TCP -APT ( with Automatic
Διαβάστε περισσότεραΠροσομοίωση BP με το Bizagi Modeler
Προσομοίωση BP με το Bizagi Modeler Α. Τσαλγατίδου - Γ.-Δ. Κάπος Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών Τεχνολογία Διοίκησης Επιχειρησιακών Διαδικασιών 2017-2018 BPMN Simulation with Bizagi Modeler: 4 Levels
Διαβάστε περισσότεραM in ing Recursive Function s Ba sed on Gene Expression Programm ing
39 5 ( ) Vol. 39 No. 5 2007 9 JOURNAL OF SICHUAN UN IVERSITY ( ENGINEER ING SC IENCE ED ITION) Sep t. 2007 : 100923087 (2007) 0520127206 1, 2, 1, η 1, 3, 1, 1, 1, 2 (1., 610065; 2., 610074; 3., 610041)
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση πληροφορίας
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ανάκτηση πληροφορίας Ενότητα 1: Εισαγωγή στην Απόστολος Παπαδόπουλος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης
Διαβάστε περισσότεραProbabilistic Approach to Robust Optimization
Probabilistic Approach to Robust Optimization Akiko Takeda Department of Mathematical & Computing Sciences Graduate School of Information Science and Engineering Tokyo Institute of Technology Tokyo 52-8552,
Διαβάστε περισσότεραΑποθηκευμένες Διαδικασίες Stored Routines (Procedures & Functions)
Αποθηκευμένες Διαδικασίες Stored Routines (Procedures & Functions) Αυγερινός Αραμπατζής avi@ee.duth.gr www.aviarampatzis.com Βάσεις Δεδομένων Stored Procedures 1 Stored Routines (1/2) Τμήματα κώδικα τα
Διαβάστε περισσότεραLegal use of personal data to fight telecom fraud
Legal use of personal data to fight telecom fraud Dimitris Gritzalis May 2001 Ημερίδα Ελληνικού Φορέα Αντιμετώπισης Τηλεπικοινωνιακής Απάτης (ΕΦΤΑ) Tηλεπικοινωνιακή Απάτη: Μέθοδοι - Πρόληψη - Προεκτάσεις
Διαβάστε περισσότερα1) Abstract (To be organized as: background, aim, workpackages, expected results) (300 words max) Το όριο λέξεων θα είναι ελαστικό.
UΓενικές Επισημάνσεις 1. Παρακάτω θα βρείτε απαντήσεις του Υπουργείου, σχετικά με τη συμπλήρωση της ηλεκτρονικής φόρμας. Διευκρινίζεται ότι στα περισσότερα θέματα οι απαντήσεις ήταν προφορικές (τηλεφωνικά),
Διαβάστε περισσότεραStudy of In-vehicle Sound Field Creation by Simultaneous Equation Method
Study of In-vehicle Sound Field Creation by Simultaneous Equation Method Kensaku FUJII Isao WAKABAYASI Tadashi UJINO Shigeki KATO Abstract FUJITSU TEN Limited has developed "TOYOTA remium Sound System"
Διαβάστε περισσότεραΠρόγραμμα Σεμιναρίων Σεπτεμβρίου - Δεκεμβρίου
Πρόγραμμα Σεμιναρίων Σεπτεμβρίου - Δεκεμβρίου SQL Server MC2778 Writing Queries Using Microsoft SQL Server 2008 Transact-SQL 24 14-17 (Β) MC6231 Maintaining a Microsoft SQL Server 2008 R2 Database 40 28/9-3/10
Διαβάστε περισσότεραΠρόγραμμα Σεμιναρίων Σεπτεμβρίου Δεκεμβρίου
Πρόγραμμα Σεμιναρίων Σεπτεμβρίου Δεκεμβρίου SQL Server MC2778 Writing Queries Using Microsoft SQL Server 2008 Transact-SQL 24 4-6 6-9 (Β) MC6231 Maintaining a Microsoft SQL Server 2008 R2 Database 40 MC6232
Διαβάστε περισσότεραBizagi Modeler: Συνοπτικός Οδηγός
Bizagi Modeler: Συνοπτικός Οδηγός Α. Τσαλγατίδου - Γ.-Δ. Κάπος Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών Τεχνολογία Διοίκησης Επιχειρησιακών Διαδικασιών 2017-2018 Bizagi Modeler Εμπορική εφαρμογή για μοντελοποίηση
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στις Βάσεις Δεδομένων
Εισαγωγή στις Βάσεις Δεδομένων Διάγραμμα Παρουσίασης 1. Τι είναι οι Βάσεις Δεδομένων; Γιατί Παρουσιάζουν τόσο Ενδιαφέρον; 2. Ποια είναι τα Πλεονεκτήματα των Βάσεων Δεδομένων; 3. Προκλήσεις του Μέλλοντος;
Διαβάστε περισσότεραΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΠΑΤΗΣΙΩΝ 76 10434 ΑΘΗΝΑ Ε - ΜΑΙL : mkap@aueb.gr ΤΗΛ: 210-8203814, 6947-931643 ΚΑΠΕΤΗΣ ΧΡΥΣΟΣΤΟΜΟΣ. Βιογραφικό Σημείωμα
ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΠΑΤΗΣΙΩΝ 76 10434 ΑΘΗΝΑ Ε - ΜΑΙL : mkap@aueb.gr ΤΗΛ: 210-8203814, 6947-931643 ΚΑΠΕΤΗΣ ΧΡΥΣΟΣΤΟΜΟΣ Βιογραφικό Σημείωμα ΠΡΟΣΩΠΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ Εθνικότητα: Ελληνική Ημερομηνία Γέννησης:
Διαβάστε περισσότεραþÿ ³¹µ¹½ º±¹ ±ÃÆ»µ¹± ÃÄ ÇÎÁ
Neapolis University HEPHAESTUS Repository School of Economic Sciences and Business http://hephaestus.nup.ac.cy Master Degree Thesis 2014 þÿ ³¹µ¹½ º±¹ ±ÃÆ»µ¹± ÃÄ ÇÎÁ þÿµá³±ã ±Â Äɽ ½ à º ¼µ ɽ : Georgiou,
Διαβάστε περισσότεραΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ ΠΜΣ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕς» OSWINDS RESEARCH GROUP
ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ ΠΜΣ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕς» OSWINDS RESEARCH GROUP 2015-2016 http://oswinds.csd.auth.gr/pms-theses201516 Ανάλυση επιπέδου προστασίας και ανωνυμοποίησηπροσωπικών δεδομένων κίνησης
Διαβάστε περισσότεραΜιχαήλ Νικητάκης 1, Ανέστης Σίτας 2, Γιώργος Παπαδουράκης Ph.D 1, Θοδωρής Πιτηκάρης 3
Information literacy and the autonomous learner Μιχαήλ Νικητάκης 1, Ανέστης Σίτας 2, Γιώργος Παπαδουράκης Ph.D 1, Θοδωρής Πιτηκάρης 3 1) Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυµα Κρήτης, nikit@lib.teiher.gr, r,
Διαβάστε περισσότερα[11].,, , 316 6, ,., 15.5%, 9.8%, 2006., IDF,, ,500, 2,830.,, ,200.,,, β, [12]. 90% 2,,,,, [13-15].,, [13,
in vitro αα In Vitro α-glucosidase and α-amylase Inhibitory Effects of Herbal Tea Leaves from Yacon (Smallanthus sonchifolius) 1, 1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2 1, 2, *, 1 2, 3 Yuto Ueda 1, Shintaro
Διαβάστε περισσότερα[10] Υπολογιστικά συστήματα: Στρώματα. Εφαρμογές στη Βιομηχανία. Εφαρμογές στη Βιομηχανία. επικοινωνία εφαρμογές λειτουργικό σύστημα προγράμματα υλικό
Υπολογιστικά συστήματα: Στρώματα 1 ΕΠΛ 003: ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗς ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ επικοινωνία εφαρμογές λειτουργικό σύστημα προγράμματα υλικό δεδομένα Εφαρμογές της Πληροφορικής Εφαρμογές στη Βιομηχανία
Διαβάστε περισσότερα11/28/2016 Απόδοση Συστημάτων, Remote Jmeter και Dacappo
Remote Jmeter και Dacappo Distributed Jmeter Έχουμε πει στη θεωρία ότι ένα βασικό πρόβλημα είναι client Bottlenecks Δεν μπορείτε να υπερφορτώσετε τον πελάτη σε ένα μηχάνημα ώστε να φτάσει τον απαιτούμενο
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Πληροφορίας (Information Retrieval IR) ιδακτικό βοήθηµα 2. Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχολή Τµήµα Μηχ. Η/Υ, Τηλ/νιών & ικτύων
Ανάκτηση Πληροφορίας (Information Retrieval IR) Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχολή Τµήµα Μηχ. Η/Υ, Τηλ/νιών & ικτύων Ακαδηµαϊκό Έτος 2005-2006 ιδακτικό βοήθηµα 1 Καλύπτει το 60% του 510 σελίδες 1η
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Πληροφορίας (Information Retrieval IR)
Ανάκτηση Πληροφορίας (Information Retrieval IR) Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχολή Τµήµα Μηχ. Η/Υ, Τηλ/νιών & ικτύων Ακαδηµαϊκό Έτος 2005-2006 ιδακτικό βοήθηµα 1 Καλύπτει το 60% του αντικειµένου
Διαβάστε περισσότεραΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Σημασιολογική Συσταδοποίηση Αντικειμένων Με Χρήση Οντολογικών Περιγραφών.
Διαβάστε περισσότερα: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM
2008 6 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.3 Jun. 2008 Monte Carlo EM 1,2 ( 1,, 200241; 2,, 310018) EM, E,,. Monte Carlo EM, EM E Monte Carlo,. EM, Monte Carlo EM,,,,. Newton-Raphson.
Διαβάστε περισσότεραStabilization of stock price prediction by cross entropy optimization
,,,,,,,, Stabilization of stock prediction by cross entropy optimization Kazuki Miura, Hideitsu Hino and Noboru Murata Prediction of series data is a long standing important problem Especially, prediction
Διαβάστε περισσότεραYoshifumi Moriyama 1,a) Ichiro Iimura 2,b) Tomotsugu Ohno 1,c) Shigeru Nakayama 3,d)
1,a) 2,b) 1,c) 3,d) Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm 0-1 Search Performance Analysis According to Interpretation Methods for Dealing with Permutation on Integer-Type Gene-Coding Method based on
Διαβάστε περισσότερα