ΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΔΙΑΛΕΞΗ 1. Εισαγωγή
|
|
- Τέρις Παπάγος
- 8 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 ΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 Εισαγωγή
2 Συστάσεις Ι Ποιός είμαι εγώ: Γραφείο: Β.3 Προτιμώμενες ώρες γραφείου: απογευματινές/βραδινές. Πράγματα με τα οποία έχω ασχοληθεί στο παρελθόν Σχεδιασμός και ανάλυση αλγορίθμων για ranking χρησιμοποιώντας τους συνδέσμους του παγκόσμιου ιστού (PageRank-like). Αλγορίθμους για clustering, ανάλυση βιολογικών δεδομένων, σημασία των αποτελεσμάτων αλγορίθμων εξόρυξης δεδομένων. Web Information Retrieval, κοινωνικά δίκτυα, User Generated Content. Πράγματα που με ενδιαφέρουν τώρα Web mining, Social networks, User Generated Content Mobile applications, Mining of mobile data.
3 Συστάσεις ΙΙ Ποιοί είσαστε εσείς: Συμπληρώστε τη φόρμα με τα στοιχεία σας για την λίστα του μαθήματος. Μετά την εισαγωγή θα κάνουμε ένα εισαγωγικό quiz γνώσεων.
4 Γενικές πληροφορίες για το μάθημα Διαλεξεις: Τέταρτη 1-4 μ.μ. Οι διαφάνειες θα είναι στα αγγλικά, αλλά θα προσπαθήσω να βγάζω και μετάφραση. Web: Ανακοινώσεις, ασκήσεις, υλικό για διάβασμα διαφάνειες από τις διαλέξεις Βαθμολογία: TBD (To Be Defined) Θα έχει τουλάχιστον 3 ασκήσεις, ίσως να έχει ένα project, ίσως να έχει τελική εξέταση. Πολιτική για καθυστερημένες εργασίες: Μία μέρα καθυστέρηση -10%, δύο μέρες -20%, τρεις μέρες -40%, τέσσερεις μέρες -80%, πέντε μέρες -100%.
5 «Προαπαιτούμενα» Δεν υπάρχουν προαπαιτούμενα αλλά καλό θα είναι να έχετε κάποια άνεση με: Αλγορίθμους: γνώση βασικών αλγορίθμων (π.χ., sorting), και σχεδίασης αλγορίθμων (greedy algorithms, dynamic programming). Πολυπλοκότητα: NP-hardness, ασυμπτωτική ανάλυση πολυπλοκότητας. Δομές δεδομένων: χρήση βασικών δομών δεδομένων. Προγραμματισμός: γρήγορο prototyping για τρέχετε πειράματα (οποιαδήποτε γλώσσα); matlab Πιθανότητες: Γνώσεις πιθανοτήτων. Γραφήματα: βασικές έννοιες γραφημάτων Γραμμική άλγεβρα: πίνακες, διανύσματα, ιδιοδιανύσματα,
6 Στόχοι του μαθήματος Να καταλάβετε το είδος των προβλημάτων που μπορείτε να λύσετε χρησιμοποιώντας τεχνικές data mining. Να μάθετε βασικές έννοιες του data mining, που καλύπτουν και τo θεωρητικό υπόβαθρο, και την εφαρμογή στην πράξη. Να καταλάβουμε τη θεωρία πίσω από τους αλγόριθμους και τις τεχνικές Να αποκτήσετε ένα σύνολο από εργαλεία (toolbox) για εξόρυξη δεδομένων. Να παίξετε με πραγματικά δεδομένα και να δείτε κάποια ενδιαφέροντα πραγματικά προβλήματα (ελπίζω). Να μάθετε διασκεδάζοντας.
7 Μάθημα Η παρακολούθηση και συμμετοχή είναι απαραίτητες Κάνετε ερωτήσεις. Κάποια πράγματα δεν θα είναι ξεκάθαρα και θα πρέπει να τα επαναλάβω. Αν κάτι στηρίζεται σε παλαιότερη γνώση που δεν θυμάστε ζητήστε να κάνουμε μια (σύντομη) επισκόπηση. Αν υπάρχει πρόβλημα με αγγλική ορολογία και τις διαφάνειες μπορούμε να κάνουμε κάποιες ρυθμίσεις.
8 Θέματα που θα καλύψουμε Κάποιο υποσύνολο από τα παρακάτω Frequent itemsets and association rules (συσχετισμοί) Covering problems Definitions and Computation of Similarity Clustering (συσταδiοποίηση), co-clustering, compression Classification (κατηγοριοποίηση) Dimensionality Reduction Ranking (ιεραρχηση/ταξινόμηση) Recommendation stystems Graph Analysis Map-Reduce tools Time-series analysis Aggregation Privacy preserving data mining
9 Βιβλιογραφία (ελληνικά) Μ. Βαζιργιάννης και Μ. Χαλκίδη, Εξόρυξη Γνώσης από Βάσεις Δεδομένων. Τυποθήτω, Νοέμβριος 2003 P.-N. Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining Addison Wesley, 2006, Β. Βερύκιος και Σ. Σουραβλάς, Εκδόσεις Τζιόλα (2010). M. H. Dunham, Data Mining, Εισαγωγικά και Προηγμένα Θέματα Εξόρυξης Γνώσης από Δεδομένα. Επιμέλεια Ελληνικής Έκδοσης: Β. Βερύκιος και Γ. Θεοδωρίδης. Εκδόσεις Νέων Τεχνολογιών, 2004.
10 Βιβλιογραφία (αγγλικά) P.-N. Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining, Addison Wesley, 2006 J. Han and M. Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, 2006
11 Βιβλιογραφία (αγγλικά) Hand, Mannila, Smyth. Principles of Data Mining Toby Segaran, Programming Collective Intelligence. Building Smart Web 2.0 Applications Anand Rajaraman and Jeff Ullman Mining Massive Datasets. Διατίθεται δωρεάν online.
12 Υλικό Εκτός από βιβλία θα χρησιμοποιήσουμε υλικό και από δημοσιευμένα άρθρα Για τις διαφάνειες θα δανειστούμε από πολλές πηγές Εξόρυξη δεδομένων, Ε. Πιτρουρά Data Mining, E. Terzi P.-N. Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining, Addison Wesley, 2006 J. Han and M. Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, 2006 Anand Rajaraman and Jeff Ullman Mining Massive Datasets.
13 Quiz Σύντομο quiz με κάποιες βασικές ερωτήσεις γνώσεων Δεν βαθμολογείστε, ο στόχος είναι να ρυθμίσω το επίπεδο του μαθήματος Μπορείτε να το δώσετε ανώνυμο, αν και θα προτιμούσα να ξέρω τις αδυναμίες του καθενός Έχετε όσο χρόνο χρειάζεστε.
14 DATA MINING LECTURE 1 Introduction
15 What is data mining? After years of data mining there is still no unique answer to this question. A tentative definition: Data mining is the use of efficient techniques for the analysis of very large collections of data and the extraction of useful and possibly unexpected patterns in data.
16 Why do we need data mining? Really, really huge amounts of raw data!! Moore s law: more efficient processors, larger memories Communications have improved too Measurement technologies have improved dramatically The web, and mobile devices generate TB of data every minute It possible to store and collect lots of raw data The data-analysis methods are lagging behind Need to analyze the raw data to extract knowledge
17 The data is also very complex Multiple types of data: tables, time series, images, graphs, etc Spatial and temporal aspects Interconnected data of different types: From the mobile phone we can collect, location of the user, friendship information, check-ins to venues, opinions through twitter, images though cameras, queries to search engines
18 Example: transaction data Billions of real-life customers: WALMART: 20M transactions per day AT&T 300 M calls per day Credit card companies: billions of transactions per day. The point cards allow companies to collect information about specific users
19 Example: document data Web as a document repository: estimated 50 billions of web pages Wikipedia: 4 million articles (and counting) Online collections of scientific articles Online news portals: steady stream of new articles every day Twitter: ~300 million tweets every day
20 Example: network data Web: 50 billion pages linked via hyperlinks Facebook: 500 million users Twitter: 300 million users Instant messenger: ~1billion users Blogs: 250 million blogs worldwide, presidential candidates run blogs
21 Example: genomic sequences Full sequence of 1000 individuals 3*10^9 nucleotides per person 3*10^12 nucleotides Lots more data in fact: medical history of the persons, gene expression data
22 Example: environmental data Climate data (just an example) a database of temperature, precipitation and pressure records managed by the National Climatic Data Center, Arizona State University and the Carbon Dioxide Information Analysis Center 6000 temperature stations, 7500 precipitation stations, 2000 pressure stations
23 Behavioral data Mobile phones today record a large amount of information about the user behavior GPS records position Camera produces images Communication via phone and SMS Text via facebook updates Association with entities via check-ins
24 Online behavioral data Amazon collects all the items that you browsed, placed into your basket, read reviews about, purchased. Google and Bing record all your browsing activity via toolbar plugins. They also record the queries you asked, the pages you saw and the clicks you did.
25 What can you do with the data? Suppose that you are the owner of a supermarket and you have collected billions of market basket data. What information would you extract from it and how would you use it? TID Items 1 Bread, Coke, Milk 2 Beer, Bread 3 Beer, Coke, Diaper, Milk 4 Beer, Bread, Diaper, Milk 5 Coke, Diaper, Milk Product placement Catalog creation Recommendations What if this was an online store?
26 What can you do with the data? Suppose you are a search engine and you have a toolbar log consisting of pages browsed, queries, pages clicked, ads clicked Ad click prediction Query reformulations each with a user id and a timestamp. What information would you like to get our of the data?
27 What can you do with the data? Suppose you are biologist who has microarray expression data: thousands of genes, and their expression values over thousands of different settings (e.g. tissues). What information would you like to get out of your data? Groups of genes and tissues
28 What can you do with the data? Suppose you are a stock broker and you observe the fluctuations of multiple stocks over time. What information would you like to get our of your data? Clustering of stocks Correlation of stocks Stock Value predicition
29 What can you do with the data? You are the owner of a social network, and you have full access to the social graph, what kind of information do you want to get out of your graph? Who is the most central node in the graph? What is the shortest path between two nodes? How many paths there are between two nodes? How does information spread on the network?
30 Why data mining? Commercial point of view Data has become the key competitive advantage of companies Examples: Facebook, Google, Amazon Being able to extract useful information out of the data is key for exploiting them commercially. Scientific point of view Scientists are at an unprecedented position where they can collect TB of information Examples: Sensor data, astronomy data, social network data, gene data We need the tools to analyze such data and get a better understanding of the world Scale (in data size and feature dimension) Why not use traditional analytic methods? The amount and the complexity of data does not allow for manual processing of the data. We need automated techniques.
31 What is Data Mining again? Data mining is the analysis of (often large) observational data sets to find unsuspected relationships and to summarize the data in novel ways that are both understandable and useful to the data analyst (Hand, Mannila, Smyth) Data mining is the discovery of models for data (Rajaraman, Ullman) We can have the following types of models Models that explain the data (e.g., a single function) Models that predict the future data instances. Models that summarize the data Models the extract the most prominent features of the data.
32 What can we do with data mining? Some examples: Frequent itemsets and Association Rules extraction Coverage Clustering Classification Ranking Exploratory analysis
33 Frequent Itemsets and Association Rules Given a set of records each of which contain some number of items from a given collection; Identify sets of items (itemsets) occurring frequently together Produce dependency rules which will predict occurrence of an item based on occurrences of other items. TID Items 1 Bread, Coke, Milk 2 Beer, Bread 3 Beer, Coke, Diaper, Milk 4 Beer, Bread, Diaper, Milk 5 Coke, Diaper, Milk Itemsets Discovered: {Milk,Coke} {Diaper, Milk} Rules Discovered: {Milk} --> {Coke} {Diaper, Milk} --> {Beer} Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining
34 Frequent Itemsets: Application Text mining: finding associated phrases in text There are lots of documents that contain the phrases association rules, data mining and efficient algorithm
35 Association Rule Discovery: Application Supermarket shelf management. Goal: To identify items that are bought together by sufficiently many customers. Approach: Process the point-of-sale data collected with barcode scanners to find dependencies among items. A classic rule -- If a customer buys diaper and milk, then he is very likely to buy beer. So, don t be surprised if you find six-packs stacked next to diapers! Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining
36 Clustering Definition Given a set of data points, each having a set of attributes, and a similarity measure among them, find clusters such that Data points in one cluster are more similar to one another. Data points in separate clusters are less similar to one another. Similarity Measures: Euclidean Distance if attributes are continuous. Other Problem-specific Measures. Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining
37 Illustrating Clustering Euclidean Distance Based Clustering in 3-D space. Intracluster distances are minimized Intercluster distances are maximized Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining
38 Clustering: Application 1 Market Segmentation: Goal: subdivide a market into distinct subsets of customers where any subset may conceivably be selected as a market target to be reached with a distinct marketing mix. Approach: Collect different attributes of customers based on their geographical and lifestyle related information. Find clusters of similar customers. Measure the clustering quality by observing buying patterns of customers in same cluster vs. those from different clusters. Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining
39 Clustering: Application 2 Document Clustering: Goal: To find groups of documents that are similar to each other based on the important terms appearing in them. Approach: To identify frequently occurring terms in each document. Form a similarity measure based on the frequencies of different terms. Use it to cluster. Gain: Information Retrieval can utilize the clusters to relate a new document or search term to clustered documents. Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining
40 Illustrating Document Clustering Clustering Points: 3204 Articles of Los Angeles Times. Similarity Measure: How many words are common in these documents (after some word filtering). Category Total Correctly Articles Placed Financial Foreign National Metro Sports Entertainment Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining
41 Clustering of S&P 500 Stock Data Observe Stock Movements every day. Clustering points: Stock-{UP/DOWN} Similarity Measure: Two points are more similar if the events described by them frequently happen together on the same day. We used association rules to quantify a similarity measure. Discovered Clusters 1 Applied-Matl-DOW N,Bay-Network-Down,3-COM-DOWN, Cabletron-Sys-DOWN,CISCO-DOWN,HP-DOWN, DSC-Co mm-dow N,INTEL-DOWN,LSI-Logic-DOWN, Micron-Tech-DOWN,Texas-Inst-Down,Tellabs-Inc-Down, Natl-Semiconduct-DOWN,Oracl-DOWN,SGI-DOW N, Sun-DOW N Apple-Co mp-dow N,Autodesk-DOWN,DEC-DOWN, ADV-M icro-device-down,andrew-corp-down, 2 Co mputer-assoc-down,circuit-city-down, Co mpaq-down, EM C-Corp-DOWN, Gen-Inst-DOWN, Motorola-DOW N,Microsoft-DOWN,Scientific-Atl-DOWN 3 4 Fannie-Mae-DOWN,Fed-Ho me-loan-dow N, MBNA-Corp-DOWN,Morgan-Stanley-DOWN Baker-Hughes-UP,Dresser-Inds-UP,Halliburton-HLD-UP, Louisiana-Land-UP,Phillips-Petro-UP,Unocal-UP, Schlu mberger-up Industry Group Technology1-DOWN Technology2-DOWN Financial-DOWN Oil-UP Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining
42 Coverage Given a set of customers and items and the transaction relationship between the two, select a small set of items that covers all users. For each user there is at least one item in the set that the user has bought. This formulation can be generalized for any two types of entities, and it is very useful in practice. Application: Create a catalog to send out that has at least one item of interest for every customer.
43 Classification: Definition Given a collection of records (training set ) Each record contains a set of attributes, one of the attributes is the class. Find a model for class attribute as a function of the values of other attributes. Goal: previously unseen records should be assigned a class as accurately as possible. A test set is used to determine the accuracy of the model. Usually, the given data set is divided into training and test sets, with training set used to build the model and test set used to validate it.
44 10 10 Classification Example Tid Refund Marital Status Taxable Income Cheat Refund Marital Status Taxable Income Cheat 1 Yes Single 125K No No Single 75K? 2 No Married 100K No Yes Married 50K? 3 No Single 70K No No Married 150K? 4 Yes Married 120K No Yes Divorced 90K? 5 No Divorced 95K Yes No Single 40K? 6 No Married 60K No 7 Yes Divorced 220K No No Married 80K? Test Set 8 No Single 85K Yes 9 No Married 75K No 10 No Single 90K Yes Training Set Learn Classifier Model Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining
45 Classification: Application 1 Ad Click Prediction Goal: Predict if a user that visits a web page will click on a displayed ad. Use it to target users with high click probability. Approach: Collect data for users over a period of time and record who clicks and who does not. The {click, no click} information forms the class attribute. Use the history of the user (web pages browsed, queries issued) as the features. Learn a classifier model and test on new users.
46 Classification: Application 2 Fraud Detection Goal: Predict fraudulent cases in credit card transactions. Approach: Use credit card transactions and the information on its account-holder as attributes. When does a customer buy, what does he buy, how often he pays on time, etc Label past transactions as fraud or fair transactions. This forms the class attribute. Learn a model for the class of the transactions. Use this model to detect fraud by observing credit card transactions on an account. Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining
47 Classifying Galaxies Courtesy: Early Class: Stages of Formation Intermediate Attributes: Image features, Characteristics of light waves received, etc. Late Data Size: 72 million stars, 20 million galaxies Object Catalog: 9 GB Image Database: 150 GB Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining
48 Link Analysis Ranking Given a collection of web pages that are linked to each other, rank the pages according to importance (authoritativeness) in the graph Intuition: A page gains authority if it is linked to by another page. Application: When retrieving pages, the authoritativeness is factored in the ranking.
49 Exploratory Analysis Trying to understand the data as a physical phenomenon, and describe them with simple metrics What does the web graph look like? How often do people repeat the same query? Are friends in facebook also friends in twitter? The important thing is to find the right metrics and ask the right questions It helps our understanding of the world, and can lead to models of the phenomena we observe.
50 Exploratory Analysis: The Web What is the structure and the properties of the web?
51 Exploratory Analysis: The Web What is the distribution of the incoming links?
52 Connections of Data Mining with other areas Draws ideas from machine learning/ai, pattern recognition, statistics, and database systems Traditional Techniques may be unsuitable due to Enormity of data High dimensionality of data Heterogeneous, distributed nature of data Emphasis on the use of data Statistics/ AI Data Mining Database systems Machine Learning/ Pattern Recognition Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining
53 53 Cultures Databases: concentrate on large-scale (nonmain-memory) data. AI (machine-learning): concentrate on complex methods, small data. In today s world data is more important than algorithms Statistics: concentrate on models. CS345A Data Mining on the Web: Anand Rajaraman, Jeff Ullman
54 54 Models vs. Analytic Processing To a database person, data-mining is an extreme form of analytic processing queries that examine large amounts of data. Result is the query answer. To a statistician, data-mining is the inference of models. Result is the parameters of the model. CS345A Data Mining on the Web: Anand Rajaraman, Jeff Ullman
55 55 (Way too Simple) Example Given a billion numbers, a DB person would compute their average and standard deviation. A statistician might fit the billion points to the best Gaussian distribution and report the mean and standard deviation of that distribution. CS345A Data Mining on the Web: Anand Rajaraman, Jeff Ullman
56 Data Mining: Confluence of Multiple Disciplines Database Technology Statistics Machine Learning Data Mining Visualization Pattern Recognition Algorithm Other Disciplines
57 Data Mining: Confluence of Multiple Disciplines Database Technology Statistics Machine Learning Data Mining Visualization Pattern Recognition Algorithm Other Disciplines
58 The data analysis pipeline Mining is not the only step in the analysis process Data Preprocessing Data Mining Result Post-processing Preprocessing: real data is noisy, incomplete and inconsistent. Data cleaning is required to make sense of the data Techniques: Sampling, Dimensionality Reduction, Feature selection. A dirty work, but it is often the most important step for the analysis. Post-Processing: Make the data actionable and useful to the user Statistical analysis of importance Visualization. Pre- and Post-processing are often data mining tasks as well
59 59 Meaningfulness of Answers A big data-mining risk is that you will discover patterns that are meaningless. Statisticians call it Bonferroni s principle: (roughly) if you look in more places for interesting patterns than your amount of data will support, you are bound to find crap. The Rhine Paradox: a great example of how not to conduct scientific research. CS345A Data Mining on the Web: Anand Rajaraman, Jeff Ullman
60 60 Rhine Paradox (1) Joseph Rhine was a parapsychologist in the 1950 s who hypothesized that some people had Extra-Sensory Perception. He devised (something like) an experiment where subjects were asked to guess 10 hidden cards red or blue. He discovered that almost 1 in 1000 had ESP they were able to get all 10 right! CS345A Data Mining on the Web: Anand Rajaraman, Jeff Ullman
61 61 Rhine Paradox (2) He told these people they had ESP and called them in for another test of the same type. Alas, he discovered that almost all of them had lost their ESP. What did he conclude? Answer on next slide. CS345A Data Mining on the Web: Anand Rajaraman, Jeff Ullman
62 62 Rhine Paradox (3) He concluded that you shouldn t tell people they have ESP; it causes them to lose it. CS345A Data Mining on the Web: Anand Rajaraman, Jeff Ullman
ΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Εισαγωγή
ΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Εισαγωγή Συστάσεις Ι Ποιός είμαι εγώ: Email: tsap@cs.uoi.gr Γραφείο: Β.3 Προτιμώμενες ώρες γραφείου: 11:00-18:00 Ενδιαφέροντα Web mining, Social networks, User Generated Content Mobile
Διαβάστε περισσότεραΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Διαδικαστικά
ΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Διαδικαστικά Συστάσεις Ι Ποιός είμαι εγώ: Email: tsap@cs.uoi.gr Γραφείο: Β.3 Προτιμώμενες ώρες γραφείου: 11:00-18:00 Ενδιαφέροντα Web mining, Social networks, User Generated Content Mobile
Διαβάστε περισσότερα5.4 The Poisson Distribution.
The worst thing you can do about a situation is nothing. Sr. O Shea Jackson 5.4 The Poisson Distribution. Description of the Poisson Distribution Discrete probability distribution. The random variable
Διαβάστε περισσότεραCode Breaker. TEACHER s NOTES
TEACHER s NOTES Time: 50 minutes Learning Outcomes: To relate the genetic code to the assembly of proteins To summarize factors that lead to different types of mutations To distinguish among positive,
Διαβάστε περισσότεραThe Simply Typed Lambda Calculus
Type Inference Instead of writing type annotations, can we use an algorithm to infer what the type annotations should be? That depends on the type system. For simple type systems the answer is yes, and
Διαβάστε περισσότεραInstruction Execution Times
1 C Execution Times InThisAppendix... Introduction DL330 Execution Times DL330P Execution Times DL340 Execution Times C-2 Execution Times Introduction Data Registers This appendix contains several tables
Διαβάστε περισσότεραΜηχανισμοί πρόβλεψης προσήμων σε προσημασμένα μοντέλα κοινωνικών δικτύων ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ, ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Μηχανισμοί πρόβλεψης προσήμων σε προσημασμένα μοντέλα κοινωνικών
Διαβάστε περισσότεραderivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates
derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates swapnizzle 03-03- :5:43 We begin by recognizing the familiar conversion from rectangular to spherical coordinates (note that φ is used
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 περισσότεραΣτο εστιατόριο «ToDokimasesPrinToBgaleisStonKosmo?» έξω από τους δακτυλίους του Κρόνου, οι παραγγελίες γίνονται ηλεκτρονικά.
Διαστημικό εστιατόριο του (Μ)ΑστροΈκτορα Στο εστιατόριο «ToDokimasesPrinToBgaleisStonKosmo?» έξω από τους δακτυλίους του Κρόνου, οι παραγγελίες γίνονται ηλεκτρονικά. Μόλις μια παρέα πελατών κάτσει σε ένα
Διαβάστε περισσότερα3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS. NOTE: cos(α+β) cos α + cos β cos(α-β) cos α -cos β
3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS Page Theorem cos(αβ cos α cos β -sin α cos(α-β cos α cos β sin α NOTE: cos(αβ cos α cos β cos(α-β cos α -cos β Proof of cos(α-β cos α cos β sin α Let s use a unit circle
Διαβάστε περισσότεραOther Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests
Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Side-Note: So far we have seen a few approaches for creating tests such as Neyman-Pearson Lemma ( most powerful tests of H 0 : θ = θ 0 vs H 1 :
Διαβάστε περισσότεραSection 8.3 Trigonometric Equations
99 Section 8. Trigonometric Equations Objective 1: Solve Equations Involving One Trigonometric Function. In this section and the next, we will exple how to solving equations involving trigonometric functions.
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις να αναφερθούν στη σχετική ερώτηση. Όλα τα αρχεία που αναφέρονται στα προβλήματα βρίσκονται στον ίδιο φάκελο με το εκτελέσιμο
Διαβάστε περισσότεραMean bond enthalpy Standard enthalpy of formation Bond N H N N N N H O O O
Q1. (a) Explain the meaning of the terms mean bond enthalpy and standard enthalpy of formation. Mean bond enthalpy... Standard enthalpy of formation... (5) (b) Some mean bond enthalpies are given below.
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΨΥΧΟΛΟΓΙΚΕΣ ΕΠΙΠΤΩΣΕΙΣ ΣΕ ΓΥΝΑΙΚΕΣ ΜΕΤΑ ΑΠΟ ΜΑΣΤΕΚΤΟΜΗ ΓΕΩΡΓΙΑ ΤΡΙΣΟΚΚΑ Λευκωσία 2012 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ
Διαβάστε περισσότεραDémographie spatiale/spatial Demography
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ Démographie spatiale/spatial Demography Session 1: Introduction to spatial demography Basic concepts Michail Agorastakis Department of Planning & Regional Development Άδειες Χρήσης
Διαβάστε περισσότεραHow to register an account with the Hellenic Community of Sheffield.
How to register an account with the Hellenic Community of Sheffield. (1) EN: Go to address GR: Πηγαίνετε στη διεύθυνση: http://www.helleniccommunityofsheffield.com (2) EN: At the bottom of the page, click
Διαβάστε περισσότεραHOMEWORK 4 = G. In order to plot the stress versus the stretch we define a normalized stretch:
HOMEWORK 4 Problem a For the fast loading case, we want to derive the relationship between P zz and λ z. We know that the nominal stress is expressed as: P zz = ψ λ z where λ z = λ λ z. Therefore, applying
Διαβάστε περισσότεραC.S. 430 Assignment 6, Sample Solutions
C.S. 430 Assignment 6, Sample Solutions Paul Liu November 15, 2007 Note that these are sample solutions only; in many cases there were many acceptable answers. 1 Reynolds Problem 10.1 1.1 Normal-order
Διαβάστε περισσότεραΜηχανική Μάθηση Hypothesis Testing
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Μηχανική Μάθηση Hypothesis Testing Γιώργος Μπορμπουδάκης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Procedure 1. Form the null (H 0 ) and alternative (H 1 ) hypothesis 2. Consider
Διαβάστε περισσότεραThe challenges of non-stable predicates
The challenges of non-stable predicates Consider a non-stable predicate Φ encoding, say, a safety property. We want to determine whether Φ holds for our program. The challenges of non-stable predicates
Διαβάστε περισσότεραPhysical DB Design. B-Trees Index files can become quite large for large main files Indices on index files are possible.
B-Trees Index files can become quite large for large main files Indices on index files are possible 3 rd -level index 2 nd -level index 1 st -level index Main file 1 The 1 st -level index consists of pairs
Διαβάστε περισσότεραPaper Reference. Paper Reference(s) 1776/04 Edexcel GCSE Modern Greek Paper 4 Writing. Thursday 21 May 2009 Afternoon Time: 1 hour 15 minutes
Centre No. Candidate No. Paper Reference(s) 1776/04 Edexcel GCSE Modern Greek Paper 4 Writing Thursday 21 May 2009 Afternoon Time: 1 hour 15 minutes Materials required for examination Nil Paper Reference
Διαβάστε περισσότερα2 Composition. Invertible Mappings
Arkansas Tech University MATH 4033: Elementary Modern Algebra Dr. Marcel B. Finan Composition. Invertible Mappings In this section we discuss two procedures for creating new mappings from old ones, namely,
Διαβάστε περισσότερα4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(1,1)
84 CHAPTER 4. STATIONARY TS MODELS 4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(,) This section is an introduction to a wide class of models ARMA(p,q) which we will consider in more detail later in this
Διαβάστε περισσότεραthe total number of electrons passing through the lamp.
1. A 12 V 36 W lamp is lit to normal brightness using a 12 V car battery of negligible internal resistance. The lamp is switched on for one hour (3600 s). For the time of 1 hour, calculate (i) the energy
Διαβάστε περισσότεραMath 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme
Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme. (a) Note: Award A for vertical line to right of mean, A for shading to right of their vertical line. AA N (b) evidence of recognizing symmetry
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 περισσότεραStatistical Inference I Locally most powerful tests
Statistical Inference I Locally most powerful tests Shirsendu Mukherjee Department of Statistics, Asutosh College, Kolkata, India. shirsendu st@yahoo.co.in So far we have treated the testing of one-sided
Διαβάστε περισσότερα7 Present PERFECT Simple. 8 Present PERFECT Continuous. 9 Past PERFECT Simple. 10 Past PERFECT Continuous. 11 Future PERFECT Simple
A/ Ονόματα και ένα παράδειγμα 1 Present Simple 7 Present PERFECT Simple 2 Present Continuous 8 Present PERFECT Continuous 3 Past Simple (+ used to) 9 Past PERFECT Simple she eats she is eating she ate
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 7η: Consumer Behavior Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Οικονομία Διάλεξη 7η: Consumer Behavior Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Τέλος Ενότητας Χρηματοδότηση Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό έχει αναπτυχθεί
Διαβάστε περισσότεραApproximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude
Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude Jan Behrens 2012-12-31 In this paper we shall provide a method to approximate distances between two points on earth
Διαβάστε περισσότεραHISTOGRAMS AND PERCENTILES What is the 25 th percentile of a histogram? What is the 50 th percentile for the cigarette histogram?
HISTOGRAMS AND PERCENTILES What is the 25 th percentile of a histogram? The point on the horizontal axis such that of the area under the histogram lies to the left of that point (and to the right) What
Διαβάστε περισσότεραListening to the customers voice through social network analytics
Listening to the customers voice through social network analytics Χρήστος Κουνάβης & Δρ. Διονύσιος Σωτηρόπουλος 15 ο Συνέδριο InfoCom World 30/10/2013 The services Social Network Analytics Listen to the
Διαβάστε περισσότεραΗ αλληλεπίδραση ανάμεσα στην καθημερινή γλώσσα και την επιστημονική ορολογία: παράδειγμα από το πεδίο της Κοσμολογίας
Η αλληλεπίδραση ανάμεσα στην καθημερινή γλώσσα και την επιστημονική ορολογία: παράδειγμα από το πεδίο της Κοσμολογίας ΠΕΡΙΛΗΨΗ Αριστείδης Κοσιονίδης Η κατανόηση των εννοιών ενός επιστημονικού πεδίου απαιτεί
Διαβάστε περισσότεραTMA4115 Matematikk 3
TMA4115 Matematikk 3 Andrew Stacey Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet Trondheim Spring 2010 Lecture 12: Mathematics Marvellous Matrices Andrew Stacey Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΔΕΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY 21 ος ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Δεύτερος Γύρος - 30 Μαρτίου 2011
Διάρκεια Διαγωνισμού: 3 ώρες Απαντήστε όλες τις ερωτήσεις Μέγιστο Βάρος (20 Μονάδες) Δίνεται ένα σύνολο από N σφαιρίδια τα οποία δεν έχουν όλα το ίδιο βάρος μεταξύ τους και ένα κουτί που αντέχει μέχρι
Διαβάστε περισσότεραBayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.
Bayesian statistics DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science http://www.cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/dsga1002_fall17 Carlos Fernandez-Granda Frequentist vs Bayesian statistics In frequentist
Διαβάστε περισσότεραMain source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1
Main source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1 A Brief History of Sampling Research 1915 - Edmund Taylor Whittaker (1873-1956) devised a
Διαβάστε περισσότεραFourier Series. MATH 211, Calculus II. J. Robert Buchanan. Spring Department of Mathematics
Fourier Series MATH 211, Calculus II J. Robert Buchanan Department of Mathematics Spring 2018 Introduction Not all functions can be represented by Taylor series. f (k) (c) A Taylor series f (x) = (x c)
Διαβάστε περισσότεραPhys460.nb Solution for the t-dependent Schrodinger s equation How did we find the solution? (not required)
Phys460.nb 81 ψ n (t) is still the (same) eigenstate of H But for tdependent H. The answer is NO. 5.5.5. Solution for the tdependent Schrodinger s equation If we assume that at time t 0, the electron starts
Διαβάστε περισσότεραΕΞΟΡΥΞΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. Εισαγωγή
ΕΞΟΡΥΞΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ Εισαγωγή Εισαγωγή Τεράστιος όγκος διαθέσιμων δεδομένων χρειαζόμαστε μεθόδουςγιανατααναλύσουμε Τι είναι η Εξόρυξη Δεδομένων (με δυο λόγια) Αποδοτικές τεχνικές για να αναλύσουμε πολύ μεγάλες
Διαβάστε περισσότεραΟι αδελφοί Montgolfier: Ψηφιακή αφήγηση The Montgolfier Βrothers Digital Story (προτείνεται να διδαχθεί στο Unit 4, Lesson 3, Αγγλικά Στ Δημοτικού)
Οι αδελφοί Montgolfier: Ψηφιακή αφήγηση The Montgolfier Βrothers Digital Story (προτείνεται να διδαχθεί στο Unit 4, Lesson 3, Αγγλικά Στ Δημοτικού) Προσδοκώμενα αποτελέσματα Περιεχόμενο Ενδεικτικές δραστηριότητες
Διαβάστε περισσότεραAbstract Storage Devices
Abstract Storage Devices Robert König Ueli Maurer Stefano Tessaro SOFSEM 2009 January 27, 2009 Outline 1. Motivation: Storage Devices 2. Abstract Storage Devices (ASD s) 3. Reducibility 4. Factoring ASD
Διαβάστε περισσότεραΟδηγίες Αγοράς Ηλεκτρονικού Βιβλίου Instructions for Buying an ebook
Οδηγίες Αγοράς Ηλεκτρονικού Βιβλίου Instructions for Buying an ebook Βήμα 1: Step 1: Βρείτε το βιβλίο που θα θέλατε να αγοράσετε και πατήστε Add to Cart, για να το προσθέσετε στο καλάθι σας. Αυτόματα θα
Διαβάστε περισσότεραΣυσταδοποίηση Ι. Τι είναι συσταδοποίηση. Εφαρμογές. Εφαρμογές. Εισαγωγή Θέματα που θα μας απασχολήσουν σήμερα. Πότε μια συσταδοποίηση είναι καλή;
Τι είναι συσταδοποίηση Εύρεση συστάδων αντικειμένων έτσι ώστε τα αντικείμενα σε κάθε ομάδα να είναι όμοια (ή να σχετίζονται) και διαφορετικά (ή μη σχετιζόμενα) από τα αντικείμενα των άλλων ομάδων Συσταδοποίηση
Διαβάστε περισσότεραEE512: Error Control Coding
EE512: Error Control Coding Solution for Assignment on Finite Fields February 16, 2007 1. (a) Addition and Multiplication tables for GF (5) and GF (7) are shown in Tables 1 and 2. + 0 1 2 3 4 0 0 1 2 3
Διαβάστε περισσότεραΤ.Ε.Ι. ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΚΑΣΤΟΡΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΣΙΩΝ ΣΧΕΣΕΩΝ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ
Τ.Ε.Ι. ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΚΑΣΤΟΡΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΣΙΩΝ ΣΧΕΣΕΩΝ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Η προβολή επιστημονικών θεμάτων από τα ελληνικά ΜΜΕ : Η κάλυψή τους στον ελληνικό ημερήσιο τύπο Σαραλιώτου
Διαβάστε περισσότεραΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. Κεφάλαιο 1: Κεφάλαιο 2: Κεφάλαιο 3:
4 Πρόλογος Η παρούσα διπλωµατική εργασία µε τίτλο «ιερεύνηση χωρικής κατανοµής µετεωρολογικών µεταβλητών. Εφαρµογή στον ελληνικό χώρο», ανατέθηκε από το ιεπιστηµονικό ιατµηµατικό Πρόγραµµα Μεταπτυχιακών
Διαβάστε περισσότεραΗ ΠΡΟΣΩΠΙΚΗ ΟΡΙΟΘΕΤΗΣΗ ΤΟΥ ΧΩΡΟΥ Η ΠΕΡΙΠΤΩΣΗ ΤΩΝ CHAT ROOMS
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ Ι Ο Ν Ι Ω Ν Ν Η Σ Ω Ν ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΣΙΩΝ ΣΧΕΣΕΩΝ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ Ταχ. Δ/νση : ΑΤΕΙ Ιονίων Νήσων- Λεωφόρος Αντώνη Τρίτση Αργοστόλι Κεφαλληνίας, Ελλάδα 28100,+30
Διαβάστε περισσότεραLiving and Nonliving Created by: Maria Okraska
Living and Nonliving Created by: Maria Okraska http://enchantingclassroom.blogspot.com Living Living things grow, change, and reproduce. They need air, water, food, and a place to live in order to survive.
Διαβάστε περισσότεραΦΥΛΛΟ ΕΡΓΑΣΙΑΣ Α. Διαβάστε τις ειδήσεις και εν συνεχεία σημειώστε. Οπτική γωνία είδησης 1:.
ΦΥΛΛΟ ΕΡΓΑΣΙΑΣ Α 2 ειδήσεις από ελληνικές εφημερίδες: 1. Τα Νέα, 13-4-2010, Σε ανθρώπινο λάθος αποδίδουν τη συντριβή του αεροσκάφους, http://www.tanea.gr/default.asp?pid=2&artid=4569526&ct=2 2. Τα Νέα,
Διαβάστε περισσότεραEPL 603 TOPICS IN SOFTWARE ENGINEERING. Lab 5: Component Adaptation Environment (COPE)
EPL 603 TOPICS IN SOFTWARE ENGINEERING Lab 5: Component Adaptation Environment (COPE) Performing Static Analysis 1 Class Name: The fully qualified name of the specific class Type: The type of the class
Διαβάστε περισσότεραΠώς μπορεί κανείς να έχει έναν διερμηνέα κατά την επίσκεψή του στον Οικογενειακό του Γιατρό στο Ίσλινγκτον Getting an interpreter when you visit your
Πώς μπορεί κανείς να έχει έναν διερμηνέα κατά την επίσκεψή του στον Οικογενειακό του Γιατρό στο Ίσλινγκτον Getting an interpreter when you visit your GP practice in Islington Σε όλα τα Ιατρεία Οικογενειακού
Διαβάστε περισσότεραBlock Ciphers Modes. Ramki Thurimella
Block Ciphers Modes Ramki Thurimella Only Encryption I.e. messages could be modified Should not assume that nonsensical messages do no harm Always must be combined with authentication 2 Padding Must be
Διαβάστε περισσότεραΑΓΓΛΙΚΗ ΓΛΩΣΣΑ ΣΕ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΔΙΕΘΝΩΝ ΣΧΕΣΕΩΝ & ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ
ΑΓΓΛΙΚΗ ΓΛΩΣΣΑ ΣΕ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΔΙΕΘΝΩΝ ΣΧΕΣΕΩΝ & ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ Ενότητα 1β: Principles of PS Ιφιγένεια Μαχίλη Τμήμα Οικονομικών Επιστημών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής
oard Πανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής Πρόγραµµα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Πληροφορική» Μεταπτυχιακή ιατριβή Τίτλος ιατριβής Masters Thesis Title Ονοµατεπώνυµο Φοιτητή Πατρώνυµο Ανάπτυξη διαδικτυακής
Διαβάστε περισσότεραEcon 2110: Fall 2008 Suggested Solutions to Problem Set 8 questions or comments to Dan Fetter 1
Eon : Fall 8 Suggested Solutions to Problem Set 8 Email questions or omments to Dan Fetter Problem. Let X be a salar with density f(x, θ) (θx + θ) [ x ] with θ. (a) Find the most powerful level α test
Διαβάστε περισσότεραΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. Μάρκετινγκ Αθλητικών Τουριστικών Προορισμών 1
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ «Σχεδιασμός, Διοίκηση και Πολιτική του Τουρισμού» ΜΑΡΚΕΤΙΝΓΚ ΑΘΛΗΤΙΚΩΝ ΤΟΥΡΙΣΤΙΚΩΝ
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Ηλεκτρονική Υγεία
Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών Ηλεκτρονική Υγεία Ενότητα: Use Case - an example of ereferral workflow Αν. καθηγητής Αγγελίδης Παντελής e-mail: paggelidis@uowm.gr Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής
Διαβάστε περισσότεραFractional Colorings and Zykov Products of graphs
Fractional Colorings and Zykov Products of graphs Who? Nichole Schimanski When? July 27, 2011 Graphs A graph, G, consists of a vertex set, V (G), and an edge set, E(G). V (G) is any finite set E(G) is
Διαβάστε περισσότεραPractice Exam 2. Conceptual Questions. 1. State a Basic identity and then verify it. (a) Identity: Solution: One identity is csc(θ) = 1
Conceptual Questions. State a Basic identity and then verify it. a) Identity: Solution: One identity is cscθ) = sinθ) Practice Exam b) Verification: Solution: Given the point of intersection x, y) of the
Διαβάστε περισσότεραΣυστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων Φροντιστήριο 9: Transactions - part 1 Δημήτρης Πλεξουσάκης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Tutorial on Undo, Redo and Undo/Redo
Διαβάστε περισσότεραLESSON 12 (ΜΑΘΗΜΑ ΔΩΔΕΚΑ) REF : 202/055/32-ADV. 4 February 2014
LESSON 12 (ΜΑΘΗΜΑ ΔΩΔΕΚΑ) REF : 202/055/32-ADV 4 February 2014 Somewhere κάπου (kapoo) Nowhere πουθενά (poothena) Elsewhere αλλού (aloo) Drawer το συρτάρι (sirtari) Page η σελίδα (selida) News τα νέα (nea)
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 6/5/2006
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Ολοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα είναι μικρότεροι το 1000 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση του προβλήματος. Διάρκεια: 3,5 ώρες Καλή
Διαβάστε περισσότεραHomework 3 Solutions
Homework 3 Solutions Igor Yanovsky (Math 151A TA) Problem 1: Compute the absolute error and relative error in approximations of p by p. (Use calculator!) a) p π, p 22/7; b) p π, p 3.141. Solution: For
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΠΜΣ «ΠΡΟΗΓΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ» ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ «ΕΥΦΥΕΙΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΕΣ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ ΑΝΘΡΩΠΟΥ - ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΗ»
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΠΜΣ «ΠΡΟΗΓΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ» ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ «ΕΥΦΥΕΙΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΕΣ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ ΑΝΘΡΩΠΟΥ - ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΗ» ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΙΑΤΡΙΒΗ ΤΟΥ ΕΥΘΥΜΙΟΥ ΘΕΜΕΛΗ ΤΙΤΛΟΣ Ανάλυση
Διαβάστε περισσότεραΔημιουργία Λογαριασμού Διαχείρισης Business Telephony Create a Management Account for Business Telephony
Δημιουργία Λογαριασμού Διαχείρισης Business Telephony Create a Management Account for Business Telephony Ελληνικά Ι English 1/7 Δημιουργία Λογαριασμού Διαχείρισης Επιχειρηματικής Τηλεφωνίας μέσω της ιστοσελίδας
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα. Ξένη Ορολογία. Ενότητα 5 : Financial Ratios
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Ξένη Ορολογία Ενότητα 5 : Financial Ratios Ευαγγελία Κουτσογιάννη Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής Άδειες Χρήσης Το παρόν
Διαβάστε περισσότεραLecture 2. Soundness and completeness of propositional logic
Lecture 2 Soundness and completeness of propositional logic February 9, 2004 1 Overview Review of natural deduction. Soundness and completeness. Semantics of propositional formulas. Soundness proof. Completeness
Διαβάστε περισσότεραΔιδάσκοντες: Μαρία Χαλκίδη
Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων 6 ο εξάμηνο Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων Παν. Πειραιά Διδάσκοντες: Μαρία Χαλκίδη Μαθήματα σχετικά με Διαχείριση Δεδομένων στο Πρόγραμμα Σπουδών Δομές Δεδομένων (3 ο εξάμηνο)
Διαβάστε περισσότερα(1) Describe the process by which mercury atoms become excited in a fluorescent tube (3)
Q1. (a) A fluorescent tube is filled with mercury vapour at low pressure. In order to emit electromagnetic radiation the mercury atoms must first be excited. (i) What is meant by an excited atom? (1) (ii)
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΛΕΝΑ ΦΛΟΚΑ Επίκουρος Καθηγήτρια Τµήµα Φυσικής, Τοµέας Φυσικής Περιβάλλοντος- Μετεωρολογίας ΓΕΝΙΚΟΙ ΟΡΙΣΜΟΙ Πληθυσµός Σύνολο ατόµων ή αντικειµένων στα οποία αναφέρονται
Διαβάστε περισσότεραCase 1: Original version of a bill available in only one language.
currentid originalid attributes currentid attribute is used to identify an element and must be unique inside the document. originalid is used to mark the identifier that the structure used to have in the
Διαβάστε περισσότεραPotential Dividers. 46 minutes. 46 marks. Page 1 of 11
Potential Dividers 46 minutes 46 marks Page 1 of 11 Q1. In the circuit shown in the figure below, the battery, of negligible internal resistance, has an emf of 30 V. The pd across the lamp is 6.0 V and
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΥΨΗΛΩΝ ΤΑΣΕΩΝ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΥΨΗΛΩΝ ΤΑΣΕΩΝ Διπλωµατική Εργασία Της Φοιτήτριας του Τµήµατος Ηλεκτρολόγων
Διαβάστε περισσότεραSOAP API. https://bulksmsn.gr. Table of Contents
SOAP API https://bulksmsn.gr Table of Contents Send SMS...2 Query SMS...3 Multiple Query SMS...4 Credits...5 Save Contact...5 Delete Contact...7 Delete Message...8 Email: sales@bulksmsn.gr, Τηλ: 211 850
Διαβάστε περισσότεραίκτυο προστασίας για τα Ελληνικά αγροτικά και οικόσιτα ζώα on.net e-foundatio //www.save itute: http:/ toring Insti SAVE-Monit
How to run a Herdbook: Basics and Basics According to the pedigree scheme, you need to write down the ancestors of your animals. Breeders should be able easily to write down the necessary data It is better
Διαβάστε περισσότεραΣυντακτικές λειτουργίες
2 Συντακτικές λειτουργίες (Syntactic functions) A. Πτώσεις και συντακτικές λειτουργίες (Cases and syntactic functions) The subject can be identified by asking ποιος (who) or τι (what) the sentence is about.
Διαβάστε περισσότεραTerabyte Technology Ltd
Terabyte Technology Ltd is a Web and Graphic design company in Limassol with dedicated staff who will endeavour to deliver the highest quality of work in our field. We offer a range of services such as
Διαβάστε περισσότεραAssalamu `alaikum wr. wb.
LUMP SUM Assalamu `alaikum wr. wb. LUMP SUM Wassalamu alaikum wr. wb. Assalamu `alaikum wr. wb. LUMP SUM Wassalamu alaikum wr. wb. LUMP SUM Lump sum lump sum lump sum. lump sum fixed price lump sum lump
Διαβάστε περισσότεραModels for Probabilistic Programs with an Adversary
Models for Probabilistic Programs with an Adversary Robert Rand, Steve Zdancewic University of Pennsylvania Probabilistic Programming Semantics 2016 Interactive Proofs 2/47 Interactive Proofs 2/47 Interactive
Διαβάστε περισσότεραJesse Maassen and Mark Lundstrom Purdue University November 25, 2013
Notes on Average Scattering imes and Hall Factors Jesse Maassen and Mar Lundstrom Purdue University November 5, 13 I. Introduction 1 II. Solution of the BE 1 III. Exercises: Woring out average scattering
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα. Ξένη Ορολογία. Ενότητα 6: Working Capital
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Ξένη Ορολογία Ενότητα 6: Working Capital Ευαγγελία Κουτσογιάννη Τμήμα Λογιστικής & Χρηματοοικονομικής Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
Διαβάστε περισσότεραLecture 2: Dirac notation and a review of linear algebra Read Sakurai chapter 1, Baym chatper 3
Lecture 2: Dirac notation and a review of linear algebra Read Sakurai chapter 1, Baym chatper 3 1 State vector space and the dual space Space of wavefunctions The space of wavefunctions is the set of all
Διαβάστε περισσότεραExample of the Baum-Welch Algorithm
Example of the Baum-Welch Algorithm Larry Moss Q520, Spring 2008 1 Our corpus c We start with a very simple corpus. We take the set Y of unanalyzed words to be {ABBA, BAB}, and c to be given by c(abba)
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΝΑΥΤΙΛΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗΝ ΝΑΥΤΙΛΙΑ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΝΑΥΤΙΛΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗΝ ΝΑΥΤΙΛΙΑ ΝΟΜΙΚΟ ΚΑΙ ΘΕΣΜΙΚΟ ΦΟΡΟΛΟΓΙΚΟ ΠΛΑΙΣΙΟ ΚΤΗΣΗΣ ΚΑΙ ΕΚΜΕΤΑΛΛΕΥΣΗΣ ΠΛΟΙΟΥ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ που υποβλήθηκε στο
Διαβάστε περισσότεραΕπιβλέπουσα Καθηγήτρια: ΣΟΦΙΑ ΑΡΑΒΟΥ ΠΑΠΑΔΑΤΟΥ
EΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΤΕΙ ΙΟΝΙΩΝ ΝΗΣΩΝ ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΣΙΩΝ ΣΧΕΣΕΩΝ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ Ταχ. Δ/νση : Λεωφ. Αντ.Τρίτση, Αργοστόλι Κεφαλληνίας Τ.Κ. 28 100 τηλ. : 26710-27311 fax : 26710-27312
Διαβάστε περισσότεραCHAPTER 25 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS
CHAPTER 5 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS EXERCISE 104 Page 8 1. Find the positive root of the equation x + 3x 5 = 0, correct to 3 significant figures, using the method of bisection. Let f(x) =
Διαβάστε περισσότερα«ΑΓΡΟΤΟΥΡΙΣΜΟΣ ΚΑΙ ΤΟΠΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ: Ο ΡΟΛΟΣ ΤΩΝ ΝΕΩΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΩΝ ΣΤΗΝ ΠΡΟΩΘΗΣΗ ΤΩΝ ΓΥΝΑΙΚΕΙΩΝ ΣΥΝΕΤΑΙΡΙΣΜΩΝ»
I ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΝΟΜΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗΝ «ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑ» ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ: ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ
Διαβάστε περισσότεραLESSON 14 (ΜΑΘΗΜΑ ΔΕΚΑΤΕΣΣΕΡΑ) REF : 202/057/34-ADV. 18 February 2014
LESSON 14 (ΜΑΘΗΜΑ ΔΕΚΑΤΕΣΣΕΡΑ) REF : 202/057/34-ADV 18 February 2014 Slowly/quietly Clear/clearly Clean Quickly/quick/fast Hurry (in a hurry) Driver Attention/caution/notice/care Dance Σιγά Καθαρά Καθαρός/η/ο
Διαβάστε περισσότεραΕργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων. Εξάμηνο 7 ο
Εργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων Εξάμηνο 7 ο Oracle SQL Developer An Oracle Database stores and organizes information. Oracle SQL Developer is a tool for accessing and maintaining the data
Διαβάστε περισσότεραModern Greek Extension
Centre Number 2017 HIGHER SCHOOL CERTIFICATE EXAMINATION Student Number Modern Greek Extension Written Examination General Instructions Reading time 10 minutes Working time 1 hour and 50 minutes Write
Διαβάστε περισσότεραΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟ. 7. How much money do you plan to spend on Kos per person? (Excluding tickets)
ΤΟΥΡΙΣΜΟΣ Στο συγκεκριμένο project μελετήσαμε τον τουρισμό και κυρίως αυτόν στο νησί μας. Πιο συγκεκριμένα, κατά πόσο αυτός είναι σωστά ανεπτυγμένος και οργανωμένος. Για την ουσιαστικότερη προσέγγιση του
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 περισσότεραΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ Μελέτη των υλικών των προετοιμασιών σε υφασμάτινο υπόστρωμα, φορητών έργων τέχνης (17ος-20ος αιώνας). Διερεύνηση της χρήσης της τεχνικής της Ηλεκτρονικής Μικροσκοπίας
Διαβάστε περισσότεραPARTIAL NOTES for 6.1 Trigonometric Identities
PARTIAL NOTES for 6.1 Trigonometric Identities tanθ = sinθ cosθ cotθ = cosθ sinθ BASIC IDENTITIES cscθ = 1 sinθ secθ = 1 cosθ cotθ = 1 tanθ PYTHAGOREAN IDENTITIES sin θ + cos θ =1 tan θ +1= sec θ 1 + cot
Διαβάστε περισσότεραBring Your Own Device (BYOD) Legal Challenges of the new Business Trend MINA ZOULOVITS LAWYER, PARNTER FILOTHEIDIS & PARTNERS LAW FIRM
Bring Your Own Device (BYOD) Legal Challenges of the new Business Trend MINA ZOULOVITS LAWYER, PARNTER FILOTHEIDIS & PARTNERS LAW FIRM minazoulovits@phrlaw.gr What is BYOD? Information Commissioner's Office
Διαβάστε περισσότερα