(pattern recognition) (symbol processing) (content) (raw data) - 1 -

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "(pattern recognition) (symbol processing) (content) (raw data) - 1 -"

Transcript

1 (symbol processing) (pattern recognition) (content) (identify) (interpret) (raw data) - 1 -

2 9D-SPA - 2 -

3 2D string (Chang, Shi, and Yan, 1987) 2D G-string (Jungert, 1988) 2D C-string (Lee and Hsu, 1990) 2D C + -string (Huang and Jean, 1994) 2D Z-string (Lee and Chiu, 2003) unique-id-based matrix (Chang, Ann, and Yeh, 2000) prime number based matrix (Chang, Yang, and Yeh, 2001) 9DLT matrix (Chang, 1991) 9D-SPA (Huang and Lee, 2004) RS-string (Huang and Jean, 1996) OG-string (Jean and Chang, 2006) 2D string Chang (1987) 2D string < = x y < = xy 2-1(a) 2D string - 3 -

4 x A=B<D<C y D<B=C<A u-string v-string A B C A B C D D (a) (b) 2-1 2D G-string 2D string 2-1(b) 2D string 2D G-string (Jungert, 1988) 2D string 2-1(b) 2D G-string 2D G-string x A A=B A=B=D A=D D C=D y D<B B=C A=B=C A=C A 2D C-string 2D C + -string - 4 -

5 2D G-string 2D C-string (Lee and Hsu, 1992) 2D G-string 2D C-string (b) 2D C-string x A](B]D D) D]C y D<B](C]A) (A[C) 2-1 2D C-string A < B End(A) < Begin(B) A B A B End(A) = Begin(B) A B A % B Begin(A) < Begin(B), End(A) > End(B) A B A [ B Begin(A) = Begin(B), End(A) > End(B) A B A ] B Begin(A) < Begin(B), End(A) = End(B) A B A / B Begin(A) < Begin(B) > End(A) > End(B) A B A = B Begin(A) = Begin(B), End(A) = End(B) A B A <* B End(B) < Begin(A) B A A * B End(B) = Begin(A) B A A %* B Begin(B) < Begin(A), End(B) > End(A) B A A [* B Begin(B) = Begin(A), End(B) > End(A) B A A ]* B Begin(B) < Begin(A), End(B) = End(A) B A A /* B Begin(B) < Begin(A) > End(B) > End(A) B A S. Y. Lee and F. J. Hsu (1992). Spatial reasoning and similarity retrieval of images using 2D C-string knowledge representation. Pattern Recogn, 25(3), D C-string - 5 -

6 Huang and Jean (1994) 2D C + -string x y 2-1(b) 2D C + -string 2D C + -string 2D C-string x A 5 ](B 2 ]D 1 D 1 ) D 6 ]C 2 y D 2 < 1 B 5 ](C 4 ]A 1 ) (A 2 [C 1 ) 2D Z-string 2D Z-string (Lee and Chiu, 2003) 2D C + -string (1) A s A x y s (2) A< d B A B (Begin(B) - End(A)) d (3) A% d B A B (Begin(B) - Begin(A)) d (4) A/ d B A B A B (End(A) - Begin(B)) d 2-1(b) 2D Z-string x (A 5 % 3 B 2 )/ 2 (D 8 ]C 2 ) y (D 2 < 1 ((B 5 / 4 C 5 )/ 2 A 3 )) 9DLT matrix 9DLT matrix (nine direction lower-triangular matrix) (Chang, 1991)

7 2-2 R 0 R 1 R 2 R 3 R 4 R 2-1(a) 2-1(b) R DLT C. C. Chang (1991). Spatial match retrieval of symbolic pictures. Journal of Information Science and Engineering, 7(3) A B C D A B C D A A T(a)= B T(b)= B C C D D DLT matrix

8 D pq D qp T pq O pq D pq(d qp) O pq i 9D-SPA 9D-SPA (Huang and Lee, 2004) 9DLT 9D-SPA R={(O pq D pq D qp T pq ) (O pq D pq D qp T pq )} ( p q i j ) p q O pq O pq = (q-1)(q-2)/2 + p 1 p<q n n j j i D pq D qp T pq 4 0= (disjoin) 1= (join/meet) 2= (partly_overlap) 3= (contain/inside) 2-1(b) 9D-SPA R = {(1,31,64,2),(2,24,129,0),(3,48,3,0),(4,12,192,0), (5,12,192,0),(6,4,96,0)} Area 4 ( ) 2 = 8 Area 5 ( ) 2 = 16 Area 6 ( ) 2 = 32 Area 3 ( ) 2 = 4 Area 0(MBR) ( ) 2 = 0 Area 7 ( ) 2 = 64 Area 2 ( ) 2 = 2 Area 1 ( ) 2 = 1 Area 8 ( ) 2 = D-SPA P. W. Huang and C. H. Lee (2004). Image database design based on 9D-SPA representation for spatial relation. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 16(12),

9 2D C-tree (Hsu, Lee, and Lin, 1999) 9DLT string (Chan, and Chang, 2001) 3D C-String (Lee, Chiu, and Yu, 2002) 3D Z-string (Lee, Yu, Chiu, and Hong, 2005) AVIS (advanced video information system) (Koprulu, Cicekli, and Yazici, 2003) FPI-tree AFPI-tree (Su, Huang, Yeh, and Tseng, 2010) motion-based scene tree (Yi, Rajan, and Chia, 2005) 2D C-Tree 2D C-Tree (Lee, Hsu, and Lin, 1998) 2D string x y R 2D C-Tree 2D C-Tree (Hsu et al., 1999) 2D C-Tree x y 2D C-Tree 2D C-Tree 2D C-Tree - 9 -

10 full-sequence matching segment matching subsequence matching 2-5 Video I 2D C-Tree ( ) x y C A A A B B B Frame 1 Frame 2 Frame 3 C C D D D A A A B B B Frame 4 Frame 5 Frame Video I R X F 1 F 2 F 3 F 4 F 5 A ε B A ε B C A 2 ε B C ε B ε D C B ε D ε A 1 ε A ε A ε 2-6 2D C-Tree Video I

11 R Y F 1 F 2 F 3 F 4 F 5 A A A ε C D D B ε B ε B ε ε A ε C B A 2 ε C B ε ε A D C-Tree Video I 1 5 AVIS AVIS (advanced video information system) Adali, Candan, Chen, Subrahmanian, and Erol (1996) AVIS AVIS (Koprulu et al., 2003) AVIS ( ) (a) (b) [R S,R E ) R S R E

12 R E (c) (d) 2-5 Video I 2-8 Video I B B Girl B 5 6( ) 5 B (x,y) (4,2) (9,4) 6 B (4,0) (6,3) 2-9 Video I B 2-10 A A Boy B Girl C Bird 7 [(1,2),(3,5)] 5 [(4,2),(9,4)] 2 [(0,7),(3,9)] 6 [(4,0),(6,3)] 3 [(0,7),(4,9)] D Tree 6 [(8,1),(10,9)] 2-8 AVIS Video I D Object C B A Frame 2-9 AVIS Video I

13 7 [1,6) A 5 [1,4) B 6 [4,6) BD 1 [1,3) 2 [3,4) C 3 [4,5) C 4 [5,6) 2-10 AVIS Video I 3D Z-string 3D Z-string (Lee et al., 2005) 2D Z-string 3D Z-string u-string v-string t-string u-string x v-string y t-string t 2D Z-string # t-string A A 8#2#6 A 8 2 A 3 8 v,r v,r v r

14 Video I 2-11 Video I 3D Z-string 3D Z-string u-string ((C 2 0.5,2 / 1 A 2 0,1 )< 4 (B 2,1 0,1 / 1 D 2 0,1 )) v-string (D 8 0,1 ](A 3 4,1 [B 2 0,1 1,1 )< 3C 2 0,1 )) t-string ((A 6 =B 6#4#2 )](C 3#3 / 1 D 3 )) C A B D 2-11 Video I FPI-tree AFPI-tree FPI-tree (fast pattern index tree) pattern index tree) Su (2010) AFPI-tree (advanced fast 2-2 A G Dwinsize Dwinsize Dwinsize n n ( ) Two shot-pattern Two shot-pattern FPI-tree

15 Two shot-pattern AFPI-tree 2-2 Clip Dwinsize 3 Dwinsize 4 Two shot-pattern 2-2 FPI-tree Clip ID Key-Frame Clip 1 A, B, C, A Clip 2 C, B, B, A, E, F Clip 3 F, F, E, E, A, B, D, B, C, A, B Clip 4 B, C, G, C, A, D, B 2-3 Two shot-pattern Clip 2 Dwinsize=3 Clip 2: C, B, B, A, E, F Starting Shot Two shot-pattern (FPI) Two shot-pattern (AFPI) C C B,C A C B,C B,C A B B B,B A,B E B B,B A,B E B B F B A,B E,B F A A E,A F A E,A F E E F E F 2-4 Two shot-pattern Clip 2 Dwinsize=4 Clip 2: C, B, B, A, E, F Starting Shot Two shot-pattern (FPI) Two shot-pattern (AFPI) C C B,C A,C E C B,C B,C A,C E B B B,B A,B E,B F B B,B A,B E,B F B B A,B E,B F A A E,A F A E,A F E E F E F shot-pattern Two shot-pattern (parent node) Two shot-pattern AFPI-tree Two Two

16 shot-pattern Two shot-pattern FPI-tree AFPI-tree Dwinsize 3 A B C D E F G A B C D E F G 123 A B C D E F G 1234 A B C D E F G A B C D E F G 2-12 FPI-tree A B C D E F G A B C D E F G A B C D E F G A B C D E F G 1,1/6 1,1/6 3,3/27 4,1/15 1,1/6 3,1/27 4,1/15 2,1/12 2,1/12 A B C D E F G 1,1/6 2,2/12 3,1/27 2,1/12 3,2/27 1,1/6 3,2/27 4,2/15 3,1/27 2,2/12 2,2/12 4,1/15 A B C D E F G 1,1/6 2,1/12 3,1/27 4,2/15 2,2/12 3,1/27 4,1/15 4,1/15 4,1/15 4,1/15 A B C D E F G 3,1/27 3,1/27 A B 3,1/27 3,2/27 4,1/15 C D E F G 3,2/27 3,1/27 3,1/27 2,1/12 A B C D E F G 2-13 AFPI-tree 2-2 3,1/27 3,4/27 3.1/27 A B C D E F G 4,1/15 4,1/15 4,1/15 A B C D E F G

17 2-12 (A B) Two shot-pattern Clip 1 Clip 3 Clip (A B) 1/6 3/27 1/15 AVIS 2-5 AFPI-tree 2D C-tree 3D Z-string 3D Z-string 9D-SPA 9D-SPA 9D-SPA

18 9D-SPA 9D-SPA 9D-SPA 2-5 2D C-tree AVIS 3D Z-string AFPI-tree O X O X O O O O O X O X ( ) O X

19 9DLT 9DLT 9DLT 2D C-trees 3D Z-string 9D-SPA bounding rectangle) (minimum

20 x y [(F,X d,y d,x z,y z ) 1 (F,X d,y d,x z,y z ) n ] [ObjectID][t,c,x,y,w,h] 6 (t) (c) x (x) y (y) (w) (h) 1 (F) X d (Y d ) X z (Y z ) x y x (y ) Video I A B C D Video I:

21 [1][1, 6, 2, 3.5, 2, 3] [2][1, 6, 8, 3, 2, 2][4,-1, 0, 0, 0 2,0, -1, 0, 0] [3][3, 3, 1, 8, 2, 2][3,0.5, 0, 1, 0] [4][4, 3, 9, 5, 2, 8] 2-5 Video I A [1,6,2,3.5,2,3] A 1 6 (2,3.5) 2 3 A B [1,6,8,3,2,2] B 1 6 (8,3) 2 2 [4,-1,0,0,0 2,0,-1,0,0] B 4 2 [X d,y d,x z,y z ] [-1,0,0,0] [0,-1,0,0] B -1 B -1 C [3,3,1,8,2,2] C 3 3 (1,8) 2 2 [3,0.5,0,1,0] 3 [0.5,0,1,0] C D

22 Y T OID, X L, X R, Y D, Y T ] F N [F N, OID X L X R Y D Video I OID F N, OID, X L, X R, Y D, Y T ObjectID X Y W H T X=(X L +X R )/2 W=X R -X L Y=(Y D +Y T )/2 H=Y T -Y D

23 Video I Video I Video I B( 2) X L X R Y D Y T [7, 9, 2, 4] X Y W H [8, 3, 2, 2] F S [6, 8, 2, 4] [7, 3, 2, 2] V X V Y V W V H [-1, 0, 0, 0] [5, 7, 2, 4] [6, 3, 2, 2] [-1, 0, 0, 0] [4, 6, 2, 4] [5, 3, 2, 2] [-1, 0, 0, 0] [4, 6, 1, 3] [5, 2, 2, 2] [0, -1, 0, 0] F S F N 1 F E F N 4 C T F E -F N +1 4 C T V X V Y V W V H [4,-1,0,0,0] F N F S [4, 6, 0, 2] [5, 1, 2, 2] [0, -1, 0, 0] F N F E C T F E -F N +1 2 [2,0,-1,0,0] A C D

24 1, 1, 1, 3, 2, 5 1, 2, 7, 9, 2, 4 2, 1, 1, 3, 2, 5 2, 2, 6, 8, 2, 4 3, 1, 1, 3, 2, 5 3, 2, 5, 7, 2, 4 3, 3, 0, 2, 7, 9 4, 1, 1, 3, 2, 5 4, 2, 4, 6, 2, 4 4, 3, 0, 3, 7, 9 4, 4, 8,10, 1, 9 5, 1, 1, 3, 2, 5 5, 2, 4, 6, 1, 3 5, 3, 0, 4, 7, 9 5, 4, 8,10, 1, 9 6, 1, 1, 3, 2, 5 6, 2, 4, 6, 0, 2 6, 4, 8,10, 1, 9 1, 1, 1, 3, 2, 5 2, 1, 1, 3, 2, 5 3, 1, 1, 3, 2, 5 4, 1, 1, 3, 2, 5 5, 1, 1, 3, 2, 5 6, 1, 1, 3, 2, 5 1 3, 3, 0, 2, 7, 9 4, 3, 0, 3, 7, 9 5, 3, 0, 4, 7, 9 3 1, 2, 7, 9, 2, 4 2, 2, 6, 8, 2, 4 3, 2, 5, 7, 2, 4 4, 2, 4, 6, 2, 4 5, 2, 4, 6, 1, 3 6, 2, 4, 6, 0, 2 X Y W H 2 4, 4, 8,10, 1, 9 5, 4, 8,10, 1, 9 6, 4, 8,10, 1, 9 4 X = (X L +X R )/2 Y = (Y D +Y T )/2 W = X R - X L H = Y T - Y D P S C T V X V Y V W V H P S C T V X V Y V W V H P S C T V X V Y V W V H P S C T V X V Y V W V H P S C T V X V Y V W V H [1][1,6,2,3.5,2,3]; [2][1,6,8,3,2,2][4,-1,0,0,0 2,0,-1,0,0]; [3][3,3,1,8,2,2][3,0.5,0,1,0]; [4][4,3,9,5,2,8]; 3-1 Video I

25 3-1 Function ( : ) : (OITable), (T X,T Y,T W,T H ), (TV X,TV Y,TV W,TV H ), (F S ), (F E ) ; For Each In For Each In : (OID), (F N ), (X L ), (X R ), (Y D ), (Y T ); x (X) = X L, y (Y) = Y D, (W) = X R - X L, (H) = Y T - Y D ; If F S = F N (T X, T Y, T W, T H ) = (X,Y,W,H) OITable OITable (ObjectID) (1) = OID OITable (t,x,y,w,h) (1) = (F N,X,Y,W,H) Else x (V X ) = X - T X, y (V Y ) = Y T Y, (V W ) = W T W, (V H ) = H T H ; If (TV X, TV Y, TV W, TV H ) = (V X, V Y, V W, V H ) ElseIf F E = F N - 1 (C T ) = F E - F S + 1 OITable (F,X d,y d,x z,y z ) (1) = (C T,TV X,TV Y,TV W,TV H ) (TV X,TV Y,TV W,TV H ) = (V X,V Y,V W,V H ) F S = F N End If End If If OITable (c) (1) = (F N t + 1) (1) F E = F N ( )

26 3-1( ) (C T ) = F E - F S OITable (F,X d,y d,x z,y z ) (1) = (C T,TV X,TV Y,TV W,TV H ) End If Next Next OITable End Function (1) 2) Video I ( 1 1 x X X V X y Y Y V Y W H X Y W H X L X R Y D Y T X L =X-W/2 X R =X+W/2 Y D =Y-H/2 Y T =Y+H/2-26 -

27 3-2 Function ( : ) : (OATable) (T X,T Y,T W,T H ) For Each In (OID) (F N ) (T X,T Y,T W,T H ) = (x,y,w,h) (2) (X L ) (X R ) (Y T ) (Y D ) OATable (F N,OID,X L,X R,Y D,Y T ) (1) (F Now ) = F N For Each In (C T,V X,V Y,V W,V H ) For 1 To C T F Now = F Now + 1 (New X,New Y,New W,New H ) New X = T X + V X, New Y = T Y + V Y New W = T W + V W, New H = T H + V H ; (X L ) (X R ) (Y T ) (Y D ) OATable (F Now,OID,X L,X R,Y D,Y T ) (1) (T X,T Y,T W,T H ) = (New X, New Y, New W, New H ) Next Next Next OATable (F Now ) (1) (OID) (1) OATable End Function (1) (2)

28 [1][1,6,2,3.5,2,3][6,0,0,0,0]; [2][1,6,8,3,2,2][4,-1,0,0,0 2,0,-1,0,0]; X L X R Y D Y T 1 2 F S X Y W H ( ) C T V X V Y V W V H F S X Y W H ( ) C T V X V Y V W V H ( ) C T V X V Y V W V H F N OID X L X R Y D Y T F N OID X L X R Y D Y T Video I A B

29 9D-SPA (Huang and Lee, 2004) 9 D pq D qp 4 T pq S pq p q 13 2D C-string (Lee and Hsu, 1992) 2-1 * p<*q q<p 3-3 VideoID = {[(O pq ) (S pq ) (Relation) (Shot)]} O pq 9D-SPA S pq Shot (F s1 F e1 F sk F ek ) F s F e Shot Relation Relation D pq D qp T pq Shot Shot 3-3 Symbol < / ] % [ = Value Symbol <* * /* ]* %* [* Value * 3-4 Video I A B C D

30 3-5 Video I (O pq ) (1,2) (1,3) (2,3) (1,4) (2,4) (3,4) Video I A 1 B AB O pq (q-1)(q-2)/2+p (2-1)(2-2)/2+1 1 AC AD BD BC CD A B S pq A=B ~4 D pq D qp T pq (24 1 0) Shot 1 (1-4) Relation 1 (24,1,0) 5 D pq D qp T pq ( ) Shot 2 (5) Relation 2 (24,129,0) 6 D pq D qp T pq ( ) Shot 3 (6) Relation 3 (8,128,0) Video I Video I = { [(1) (6) (24,1,0 24,129,0 8,128,0) ( )]; [(2) (4) (192,12,0 64,12,0 64,14,0) (3 4 5)]; [(3) (4) (128,8,0) (3-5)];[(4) (3) (16,131,0) (4-6)]; [(5) (3) (16,131,0 16,3,0 48,3,0) (4 5 6)]; [(6) (2) (16,129,0) (4-5)];}

31 O q O p (O p O q ) ( 2 ) 3-3 O q (1,2) (1,3) (2,3) (1,4) (2,4) (3,4) 3-6 Function ( : ) : (able) For Each Q In For Each P(OID P <OID Q ) In able PQ (O pq ) PQ M N (S pq ) able (O pq ), able (S pq ); (TD pq,td qp,tt pq ) For Each (F N ) In PQ PQ (D pq,d qp,t pq ) If (D pq,d qp,t pq ) (TD pq,td qp,tt pq ) able (TD pq,td qp,tt pq ) able (F N ) Else able (F N ) End If (TD pq,td qp,tt pq ) = (D pq,d qp,t pq ) Next Next Next able End Function

32 [1][1,6,2,3.5,2,3]; [2][1,6,8,3,2,2][4,-1,0,0,0 2,0,-1,0,0]; [3][3,3,1,8,2,2][3,0.5,0,1,0]; [4][4,3,9,5,2,8]; OID: 1 OID: 2 OID: 3 OID: 4 O 12 : 1 O 13 : 2 O 23 : 3 O 14 : 4 O 24 : 5 O 34 : 6 Object Start Frame End Frame =6 Object 1: Object 3: = % 3 S 13 = 4 Fram OID X 1 X 2 Y 1 Y D-SPA D 13 D 13 T (2) (4) (192,12,0 64,12,0 64,14,0) (3 4 5) Video A Video I O pq =(q-1)(q-2)/2+p (1,3) 2 S pq (1,3)

33 3 5 O 1 %O S pq 4 (1,3) 3 5 (1,3) 3 (D pq, D qp, T pq ) (192,12,0) 4 (64,12,0) 5 (64,14,0) (1,3) O pq 2 S pq 4 3 (192,12,0) 4 (64,12,0) 5 (64,14,0) (1,3) (O pq )(S pq )(Relation)(Shot) (2) (4) (192,12,0 64,12,0 64,14,0) (3 4 5) 3-4 9D-SPA (D) (S) 3 (T) D pq D qp D pq D qp VID Shot D pq D qp 4 T pq 0 3 T pq 13 S pq 0 12 S pq

34 O ij = 1 D D ij D ji T VID:Shot O ij = N S D T S T ij =0 VID:Shot 0 VID D ij 1 VID D ji VID:Shot 3-4 Next D ij D ji VID:Shot T ij =3 12 VID Next D ij D ji VID:Shot T ij =0 T ij =3 VID:Shot 0 VID 1 VID VID:Shot VID:Shot 12 VID Next Next C C A A A B B B Frame 1 Frame 2 Frame 3 C D C D D A A A B B B Frame 4 Frame 5 Frame 6 Video II = { [(1) (6) (24,1,0 24,1,1) (1-5 6)] [(2) (4) (192,12,0 64,4,0 96,6,0 32,2,0) ( )] [(3) (4) (128,8,0 192,12,0) ( )] [(4) (3) (16,131,0) (4-6)] [(5) (3) (16,131,0) (4-6)] [(6) (2) (16,129,0) (4-5)] } 3-5 Video II

35 1 D Next 24 1 Next End T I:(6, 6) I:(1, 4);II:(1, 6) I:(5, 5) S I:(1, 6);II:(1, 5) II:(6, 6) I;II 3 D T S 5 D T S Next End I:(3, 5);II:(2, 4) II:(5, 5) I:(3, 5);II:(2, 5) I;II 16 3 Next Next 48 3 End I:(5, 5) I:(4, 4);II:(4, 6) I:(6, 6) I:(4, 6);II:(4, 6) I;II 3-6 Video I Video II 2-5 Video I 3-5 Video II O pq 1 (D) (8,128) I 6 (24,1) I 1 4 II 1 6 (24,129) I 5 (T) T pq 0 I 1 6 II 1 5 T pq 1 II 6 (S)

36 3-3 I II AB 3-7 Function ( : ) : " (S)" For Each (VID) For Each In (O pq ), (S pq ), (Relation) If S S (O pq ) " (DArray)", " (SArray)" 12, " (TArray)"; 4 End IF S(O pq )_SArray (S pq ) (VID) For Each Relation (Shot) (D pq ),(D qp ), (T pq ) S(O pq )_TArray (T pq ) (VID)(Shot) If S(O pq )_DArray (D pq, D qp ) S(O pq )_DArray (D pq, D qp ) (D pq ) (D qp ) End If S(O pq )_DArray (D pq, D qp ) (VID)(Shot) Next Next Next S End Function

37 (D pq, D qp ) D pq D qp (D pq, D qp ) T pq S pq 3-5 A B B A A 1 B 2 1 (D pq, D qp ) (24,1) I: (1,4) II: (1,6) Video I 1 4 Video II A B A B 1 A=B I II

38 3-8 1 D Next 24 1 Next T I:(6, 6) I:(1, 4);II:(1, 6) S I:(1, 6);II:(1, 5) 1 II:(6, 6) I;II End I:(5, 5) (O pq, Type, Value 1, Value 2 ) O pq Type 0 2 Value 1 (Value 2 ) D pq (D qp ) T pq S pq (OR) (AND) 1 D Next 24 1 Next T I:(6, 6) I:(1, 4);II:(1, 6) S I:(1, 6);II:(1, 5) 1 II:(6, 6) I;II End I:(5, 5)

39 3-6 A B B A (1,0,24,1) 1 A B D pq D qp A B (1,2,6,0) 1 A B S pq 6 A=B

40 VB.NET Windows XP Professional 2002 Service Pack 3 CPU Intel Core2 Quad Q GHz RAM 2.50GHz 3.00GB Microsoft Visual Studio Save Directory

41

42

43

44

45

46

47 (V O ) (V F ) (V C ) V O V F V C V O V O ExecutiveTime(s)

48 Executive Time(second) Number of Objects 4-12 V O 4-13 V F V O V C V F V F ExecutiveTime(s)

49 Executive Time(second) K 20K 30K 40K 50K 60K 70K 80K 90K Number of Frames 4-13 V F V C V O V F V C 4-3 V C V C ExecutiveTime(s)

50 Executive Time(second) Max. Number of Changed States 4-14 V C V F V C V O 4-4 V O V O ExecutiveTime(s)

51 Executive Time(second) Number of Objects 4-15 V O V O V C V F 4-5 V F V F ExecutiveTime(s)

52 Executive Time(second) K 20K 30K 40K 50K 60K 70K 80K 90K Number of Frames 4-16 V F V C V O V F V C 4-6 V C V C ExecutiveTime(s)

53 Executive Time(second) Max. Number of Changed States 4-17 V C 4-18 V O V F V C (V O (V O - 1)) / 2 V O

54 4-7 V O V O ExecutiveTime(s) Executive Time(second) Number of Objects 4-18 V O V F V O V C

55 4-8 V F V F ExecutiveTime(s) Executive Time(second) K 2K 3K 4K 5K 6K 7K 8K 9K Number of Frames 4-19 V F V C V O V F V C

56 4-9 V C V C ExecutiveTime(s) Executive Time(second) Max. Number of Changed States 4-20 V C VB.NET

57 (VF) (VC) (VO) (VO (VF / 2) VC) (VO VF VC) 1/4 1/5 (VF) (VO) (VO) ((VO (VO - 1)) / 2) (VC)

58 2D string 2D Z-string (1) (2) (3) Z-string AVIS FPI-tree AFPI-tree 3D 9D-SPA

59 5-1 (D T) (S)

60 9D-SPA S D S T S TR (h D, h T, h TR ) S D > h D S T > h T S TR >h TR

61 Adali, S., Candan, K. S., Chen, S., Subrahmanian, V. S., & Erol, K. (1996). The advanced video information system: Data structures and query processing. Multimedia Systems, 4(4), Chan, Y. K., & Chang, C. C. (2001). Spatial similarity retrieval in video databases. Journal of Visual Communication and Image Representation, 12(2), Chang, Y. I., Ann, H. Y., & Yeh, W. H. (2000). A unique-id-based matrix strategy for efficient iconic indexing of symbolic pictures. Pattern Recogn, 33(8), Chang, Y. I., Yang, B. Y., & Yeh, W. H. (2001). A generalized prime-number-based matrix strategy for efficient iconic indexing of symbolic pictures. Pattern Recognition Letters, 22(6), Chang, C. C. (1991). Spatial match retrieval of symbolic pictures. Journal of Information Science and Engineering, 7(3), Chang, C. K., Shi, Q. Y., & Yan, C. W. (1987). Iconic indexing by 2-D strings. IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence, 9(3),

62 Huang, P. W., & Lee, C. H. (2004). Image database design based on 9D-SPA representation for spatial relation. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 16(12), Hsu, F. J., Lee, S. Y., & Lin, B. S. (1999). Video data indexing by 2D C-trees. Journal of Visual Languages and Computing, 9(4), Huang, P. W., & Jean, Y. R. (1994). Using 2D C + -string as spatial knowledge representation for image database systems. Pattern Recognition, 27(9), Huang, P. W., & Jean, Y. R. (1996). Spatial reasoning and similarity retrieval for image database systems based on RS-strings. Pattern Recognition, 29(12), Jean, Y. R., & Chang, H. P. (2006). A dynamic visibility inference scheme based on new spatial knowledge representations from Observers perspective. Proceedings of the International Computer Symposium (ICS) (pp ), Taichung: Providence University. Jungert, E. (1988). Extended symbolic projections as a knowledge structure for spatial reasoning. Proceedings of the 4th International Conference on Pattern Recognition (pp ), London: Springer-Verlag

63 Koprulu, M., Cicekli, N. K., & Yazici, A. (2003). Spatio-temporal querying in video databases. Information Sciences, 160(1), Lee, J. T., & Chiu, H. P. (2003). 2D Z-string: A new spatial knowledge representation for image databases. Pattern Recognition Letters, 24(16), Lee, J. T., Chiu, H. P., & Yu, P. (2002). 3D C-string: A new spatio-temporal knowledge representation for video database systems. Pattern Recognition, 35(11), Lee, J. T., Yu, P., Chiu, H. P., & Hong, R. W. (2005). 3D Z-string: A new knowledge structure to represent spatio-temporal relations between objects in a video. Pattern Recognition Letters, 26(16), Lee, S. Y., & Hsu, F. J. (1990). 2D C-string: A new spatial knowledge representation for image database system. Pattern Recogn, 23(10), Lee, S. Y., & Hsu, F. J. (1992). Spatial reasoning and similarity retrieval of images using 2D C-string knowledge representation. Pattern Recogn, 25(3),

64 Lee, S. Y., Hsu, F. J., & Lin, B. S. (1998). 2D C-Tree spatial representation for iconic image. Journal of Visual Languages and Computing, 10(2), Su, J. H., Huang, Y. T., Yeh, H. H., & Tseng, V. S. (2010). Effective content-based video retrieval using pattern-indexing and matching techniques. Expert Systems with Applications, 37(7), Yi, H., Rajan, D., & Chia, L. T. (2005). A motion-based scene tree for compressed video content management. Image and Vision Computing, 24(2),

Gemini, FastMap, Applications. Εαρινό Εξάμηνο Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροϕορικής Πολυτεχνική Σχολή, Πανεπιστήμιο Πατρών

Gemini, FastMap, Applications. Εαρινό Εξάμηνο Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροϕορικής Πολυτεχνική Σχολή, Πανεπιστήμιο Πατρών Gemini,, Applications Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροϕορικής Πολυτεχνική Σχολή, Πανεπιστήμιο Πατρών Εαρινό Εξάμηνο 2011-2012 Table of contents 1 Table of contents 1 2 Table of contents 1 2 3 Table of contents

Διαβάστε περισσότερα

(Υπογραϕή) (Υπογραϕή) (Υπογραϕή)

(Υπογραϕή) (Υπογραϕή) (Υπογραϕή) (Υπογραϕή) (Υπογραϕή) (Υπογραϕή) (Υπογραϕή) F 1 F 1 RGB ECR RGB ECR δ w a d λ σ δ δ λ w λ w λ λ λ σ σ + F 1 ( ) V 1 V 2 V 3 V 4 V 5 V 6 V 7 V 8 V 9 V 10 M 1 M 2 M 3 F 1 F 1 F 1 10 M 1

Διαβάστε περισσότερα

ER-Tree (Extended R*-Tree)

ER-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 περισσότερα

DEIM 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 περισσότερα

Re-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 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 περισσότερα

ΕΥΡΕΣΗ ΤΟΥ ΔΙΑΝΥΣΜΑΤΟΣ ΘΕΣΗΣ ΚΙΝΟΥΜΕΝΟΥ ΡΟΜΠΟΤ ΜΕ ΜΟΝΟΦΘΑΛΜΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΟΡΑΣΗΣ

ΕΥΡΕΣΗ ΤΟΥ ΔΙΑΝΥΣΜΑΤΟΣ ΘΕΣΗΣ ΚΙΝΟΥΜΕΝΟΥ ΡΟΜΠΟΤ ΜΕ ΜΟΝΟΦΘΑΛΜΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΟΡΑΣΗΣ ΕΥΡΕΣΗ ΤΟΥ ΔΙΑΝΥΣΜΑΤΟΣ ΘΕΣΗΣ ΚΙΝΟΥΜΕΝΟΥ ΡΟΜΠΟΤ ΜΕ ΜΟΝΟΦΘΑΛΜΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΟΡΑΣΗΣ Νικόλαος Κυριακούλης *, Ευάγγελος Καρακάσης, Αντώνιος Γαστεράτος, Δημήτριος Κουλουριώτης, Σπυρίδων Γ. Μουρούτσος Δημοκρίτειο

Διαβάστε περισσότερα

3: A convolution-pooling layer in PS-CNN 1: Partially Shared Deep Neural Network 2.2 Partially Shared Convolutional Neural Network 2: A hidden layer o

3: A convolution-pooling layer in PS-CNN 1: Partially Shared Deep Neural Network 2.2 Partially Shared Convolutional Neural Network 2: A hidden layer o Sound Source Identification based on Deep Learning with Partially-Shared Architecture 1 2 1 1,3 Takayuki MORITO 1, Osamu SUGIYAMA 2, Ryosuke KOJIMA 1, Kazuhiro NAKADAI 1,3 1 2 ( ) 3 Tokyo Institute of

Διαβάστε περισσότερα

Indexing Methods for Encrypted Vector Databases

Indexing 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 περισσότερα

DEIM 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 περισσότερα

Quick algorithm f or computing core attribute

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 περισσότερα

ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΠΡΟΤΕΙΝΟΜΕΝΟΥ ΕΞΩΤΕΡΙΚΟΥ ΕΜΠΕΙΡΟΓΝΩΜΟΝΟΣ Προσωπικά Στοιχεία:

ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΠΡΟΤΕΙΝΟΜΕΝΟΥ ΕΞΩΤΕΡΙΚΟΥ ΕΜΠΕΙΡΟΓΝΩΜΟΝΟΣ Προσωπικά Στοιχεία: Όνομα Marios Πανεπιστήμιο / Brunel University London Επώνυμο Angelides E-mail Marios.Angelides@brun el.ac.uk Electronic and Computer Engineering Βαθμίδα Professor Επιστημονική Περιοχή Multimedia Content

Διαβάστε περισσότερα

No. 7 Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique. Jul TH166 TG659 A

No. 7 Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique. Jul TH166 TG659 A 7 2016 7 No. 7 Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique Jul. 2016 1001-2265 2016 07-0122 - 05 DOI 10. 13462 /j. cnki. mmtamt. 2016. 07. 035 * 100124 TH166 TG659 A Precision Modeling and

Διαβάστε περισσότερα

Reading Order Detection for Text Layout Excluded by Image

Reading 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 περισσότερα

Ερευνητική+Ομάδα+Τεχνολογιών+ Διαδικτύου+

Ερευνητική+Ομάδα+Τεχνολογιών+ Διαδικτύου+ Ερευνητική+Ομάδα+Τεχνολογιών+ Διαδικτύου+ Ερευνητικές,Δραστηριότητες,και, Ενδιαφέροντα,, Τμήμα,Μηχανικών,Η/Υ,&,Πληροφορικής, Τομέας,Λογικού,των,Υπολογιστών, Εργαστήριο,Γραφικών,,Πολυμέσων,και,Γεωγραφικών,

Διαβάστε περισσότερα

MIDI [8] MIDI. [9] Hsu [1], [2] [10] Salamon [11] [5] Song [6] Sony, Minato, Tokyo , Japan a) b)

MIDI [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 περισσότερα

n 1 n 3 choice node (shelf) choice node (rough group) choice node (representative candidate)

n 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

substructure similarity search using features in graph databases

substructure similarity search using features in graph databases substructure similarity search using features in graph databases Aleksandros Gkogkas Distributed Management of Data Laboratory intro Θα ενασχοληθούμε με το πρόβλημα των ερωτήσεων σε βάσεις γραφημάτων.

Διαβάστε περισσότερα

Αυτόματη Ανακατασκευή Θραυσμένων Αντικειμένων

Αυτόματη Ανακατασκευή Θραυσμένων Αντικειμένων Αυτόματη Ανακατασκευή Θραυσμένων Αντικειμένων Κωνσταντίνος Παπαοδυσσεύς Καθηγητής ΣΗΜΜΥ, Δημήτρης Αραμπατζής Δρ. ΣΗΜΜΥ Σολομών Ζάννος Υ.Δ. ΣΗΜΜΥ Φώτιος Γιαννόπουλος Υ.Δ. ΣΗΜΜΥ Μιχαήλ Έξαρχος Δρ. ΣΗΜΜΥ

Διαβάστε περισσότερα

Πρόγραμμα Σεμιναρίων Φεβρουαρίου - Ιουλίου

Πρόγραμμα Σεμιναρίων Φεβρουαρίου - Ιουλίου Πρόγραμμα Σεμιναρίων Φεβρουαρίου - Ιουλίου SQL Server MC778 Writing Queries Using Microsoft SQL Server 008 Transact-SQL 4 6/ - / (B) MC6 Maintaining a Microsoft SQL Server 008 R Database 40 MC6 Implementing

Διαβάστε περισσότερα

DEIM 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 περισσότερα

Answers - Worksheet A ALGEBRA PMT. 1 a = 7 b = 11 c = 1 3. e = 0.1 f = 0.3 g = 2 h = 10 i = 3 j = d = k = 3 1. = 1 or 0.5 l =

Answers - Worksheet A ALGEBRA PMT. 1 a = 7 b = 11 c = 1 3. e = 0.1 f = 0.3 g = 2 h = 10 i = 3 j = d = k = 3 1. = 1 or 0.5 l = C ALGEBRA Answers - Worksheet A a 7 b c d e 0. f 0. g h 0 i j k 6 8 or 0. l or 8 a 7 b 0 c 7 d 6 e f g 6 h 8 8 i 6 j k 6 l a 9 b c d 9 7 e 00 0 f 8 9 a b 7 7 c 6 d 9 e 6 6 f 6 8 g 9 h 0 0 i j 6 7 7 k 9

Διαβάστε περισσότερα

2016 IEEE/ACM International Conference on Mobile Software Engineering and Systems

2016 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 περισσότερα

[1] DNA ATM [2] c 2013 Information Processing Society of Japan. Gait motion descriptors. Osaka University 2. Drexel University a)

[1] DNA ATM [2] c 2013 Information Processing Society of Japan. Gait motion descriptors. Osaka University 2. Drexel University a) 1,a) 1,b) 2,c) 1,d) Gait motion descriptors 1. 12 1 Osaka University 2 Drexel University a) higashiyama@am.sanken.osaka-u.ac.jp b) makihara@am.sanken.osaka-u.ac.jp c) kon@drexel.edu d) yagi@am.sanken.osaka-u.ac.jp

Διαβάστε περισσότερα

Πρόγραμμα Σεμιναρίων Σεπτεμβρίου Δεκεμβρίου

Πρόγραμμα 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 περισσότερα

CorV CVAC. CorV TU317. 1

CorV 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 περισσότερα

ΚΛΙΜΑΤΟΛΟΓΙΑ CLIMATOLOGY

ΚΛΙΜΑΤΟΛΟΓΙΑ CLIMATOLOGY 10 ο COMECAP 2010, Πρακτικά Συνεδρίου, Πάτρα 10 th COMECAP 2010, Proceedings, Patras, Greece ΚΛΙΜΑΤΟΛΟΓΙΑ CLIMATOLOGY ΥΧΡΟΥΡΟΝΗΚΖ ΓΗΑΚΤΜΑΝΖ ΣΧΝ ΖΛΔΚΣΡΗΚΧΝ ΔΚΚΔΝΧΔΧΝ ΣΖΝ ΔΛΛΑΓΑ ΓΗΑ ΣΖΝ ΥΡΟΝΗΚΖ ΠΔΡΗΟΓΟ 1998-2007

Διαβάστε περισσότερα

Lossless Image Authentication Algorithm with Minimal Expansion

Lossless Image Authentication Algorithm with Minimal Expansion Journal of Chinese Computer Systems 2014 11 11 Vol 35 No 11 2014 510507 E-mail johnlxy@ 163 com 16 16 19 2% TP391 A 1000-1220 2014 11-2572-06 Lossless Image Authentication Algorithm with Minimal Expansion

Διαβάστε περισσότερα

A Fast Mining Algorithm for Frequent Essential Itemsets

A Fast Mining Algorithm for Frequent Essential Itemsets 40 6 Vol.40 No.6 Computer Engineering 2014 6 June 2014 1000 3428(2014)06 0120 05 A TP18 ( 230009) FMEP Rymon MEP 2 30 Rymon A Fast Mining Algorithm for Frequent Essential Itemsets TIAN Wei-dong, JI Yun

Διαβάστε περισσότερα

Toward a SPARQL Query Execution Mechanism using Dynamic Mapping Adaptation -A Preliminary Report- Takuya Adachi 1 Naoki Fukuta 2.

Toward 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 περισσότερα

Πρόγραμμα Σεμιναρίων Φεβρουαρίου - Ιουλίου

Πρόγραμμα 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 περισσότερα

C 1 D 1. AB = a, AD = b, AA1 = c. a, b, c : (1) AC 1 ; : (1) AB + BC + CC1, AC 1 = BC = AD, CC1 = AA 1, AC 1 = a + b + c. (2) BD 1 = BD + DD 1,

C 1 D 1. AB = a, AD = b, AA1 = c. a, b, c : (1) AC 1 ; : (1) AB + BC + CC1, AC 1 = BC = AD, CC1 = AA 1, AC 1 = a + b + c. (2) BD 1 = BD + DD 1, 1 1., BD 1 B 1 1 D 1, E F B 1 D 1. B = a, D = b, 1 = c. a, b, c : (1) 1 ; () BD 1 ; () F; D 1 F 1 (4) EF. : (1) B = D, D c b 1 E a B 1 1 = 1, B1 1 = B + B + 1, 1 = a + b + c. () BD 1 = BD + DD 1, BD =

Διαβάστε περισσότερα

A data structure based on grammatical compression to detect long pattern

A data structure based on grammatical compression to detect long pattern 1 1 (1 + )nlogn + n + o(n) O( 1 (mlogn+occc(logmlogu))) n u m = P, < < 1 Z-index ) M-index ) A data structure based on grammatical compression to detect long pattern Naoya Kishiue, 1 Masaya Nakahara, 1

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERSITY OF CALIFORNIA. EECS 150 Fall ) You are implementing an 4:1 Multiplexer that has the following specifications:

UNIVERSITY OF CALIFORNIA. EECS 150 Fall ) You are implementing an 4:1 Multiplexer that has the following specifications: UNIVERSITY OF CALIFORNIA Department of Electrical Engineering and Computer Sciences EECS 150 Fall 2001 Prof. Subramanian Midterm II 1) You are implementing an 4:1 Multiplexer that has the following specifications:

Διαβάστε περισσότερα

FX10 SIMD SIMD. [3] Dekker [4] IEEE754. a.lo. (SpMV Sparse matrix and vector product) IEEE754 IEEE754 [5] Double-Double Knuth FMA FMA FX10 FMA SIMD

FX10 SIMD SIMD. [3] Dekker [4] IEEE754. a.lo. (SpMV Sparse matrix and vector product) IEEE754 IEEE754 [5] Double-Double Knuth FMA FMA FX10 FMA SIMD FX,a),b),c) Bailey Double-Double [] FMA FMA [6] FX FMA SIMD Single Instruction Multiple Data 5 4.5. [] Bailey SIMD SIMD 8bit FMA (SpMV Sparse matrix and vector product) FX. DD Bailey Double-Double a) em49@ns.kogakuin.ac.jp

Διαβάστε περισσότερα

GPGPU. Grover. On Large Scale Simulation of Grover s Algorithm by Using GPGPU

GPGPU. Grover. On Large Scale Simulation of Grover s Algorithm by Using GPGPU GPGPU Grover 1, 2 1 3 4 Grover Grover OpenMP GPGPU Grover qubit OpenMP GPGPU, 1.47 qubit On Large Scale Simulation of Grover s Algorithm by Using GPGPU Hiroshi Shibata, 1, 2 Tomoya Suzuki, 1 Seiya Okubo

Διαβάστε περισσότερα

ADVANCED STRUCTURAL MECHANICS

ADVANCED STRUCTURAL MECHANICS VSB TECHNICAL UNIVERSITY OF OSTRAVA FACULTY OF CIVIL ENGINEERING ADVANCED STRUCTURAL MECHANICS Lecture 1 Jiří Brožovský Office: LP H 406/3 Phone: 597 321 321 E-mail: jiri.brozovsky@vsb.cz WWW: http://fast10.vsb.cz/brozovsky/

Διαβάστε περισσότερα

Retrieval of Seismic Data Recorded on Open-reel-type Magnetic Tapes (MT) by Using Existing Devices

Retrieval 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 περισσότερα

Πρόγραμμα Σεμιναρίων Σεπτεμβρίου - Δεκεμβρίου

Πρόγραμμα 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

Διαβάστε περισσότερα

ΓΙΑΝΝΟΥΛΑ Σ. ΦΛΩΡΟΥ Ι ΑΚΤΟΡΑΣ ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΟΥ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟΥ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ

ΓΙΑΝΝΟΥΛΑ Σ. ΦΛΩΡΟΥ Ι ΑΚΤΟΡΑΣ ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΟΥ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟΥ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΓΙΑΝΝΟΥΛΑ Σ. ΦΛΩΡΟΥ Ι ΑΚΤΟΡΑΣ ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΟΥ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟΥ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΑΝΑΠΛΗΡΩΤΡΙΑ ΚΑΘΗΓΗΤΡΙΑ ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΤΟΥ ΤΕΙ ΚΑΒΑΛΑΣ ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΙΑΝΟΥΑΡΙΟΣ 2008 ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ

Διαβάστε περισσότερα

Area Location and Recognition of Video Text Based on Depth Learning Method

Area Location and Recognition of Video Text Based on Depth Learning Method 21 6 2016 12 Vol 21 No 6 JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Dec 2016 1 1 1 2 1 150080 2 130300 Gabor RBM OCR DOI 10 15938 /j jhust 2016 06 012 TP391 43 A 1007-2683 2016 06-0061- 06

Διαβάστε περισσότερα

Text Mining using Linguistic Information

Text Mining using Linguistic Information 630-0101 8916-5 {taku-kukaoru-yayuuta-tmatsu}@isaist-naraacjp PrefixSpan : PrefixSpan Text Mining using Linguistic Information Taku Kudo Kaoru Yamamoto Yuta Tsuboi Yuji Matsumoto Graduate School of Information

Διαβάστε περισσότερα

N8-0 (1 *.0 ' :7 ' _H $ (G0 )-: + $ B1+ N (+:- A+1 5.

N8-0 (1 *.0 ' :7 ' _H $ (G0 )-: + $ B1+ N (+:- A+1 5. ! *1 19/08/ :! $%&' (&) 19/10/08 :! 01 (&) 0 (1 * 0 #$ %& '$ () *+, - #./ (NAMO) ( - (8 - $ NP-Complete NAMO. ( ( *+, #$ )+, ( #$ > - *.+) =+ );< :( 9 #$ *. *F '- $ % ( #F, F % F ( $ BC+ ) BD 'EA)?+@ NAMO?+@

Διαβάστε περισσότερα

GPU. CUDA GPU GeForce GTX 580 GPU 2.67GHz Intel Core 2 Duo CPU E7300 CUDA. Parallelizing the Number Partitioning Problem for GPUs

GPU. 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 περισσότερα

Optimization, PSO) DE [1, 2, 3, 4] PSO [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] (P)

Optimization, PSO) DE [1, 2, 3, 4] PSO [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] (P) ( ) 1 ( ) : : (Differential Evolution, DE) (Particle Swarm Optimization, PSO) DE [1, 2, 3, 4] PSO [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] 2 2.1 (P) (P ) minimize f(x) subject to g j (x) 0, j = 1,..., q h j (x) = 0, j

Διαβάστε περισσότερα

ES440/ES911: CFD. Chapter 5. Solution of Linear Equation Systems

ES440/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 περισσότερα

Vol. 31,No JOURNAL OF CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Feb

Vol. 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 περισσότερα

Speeding up the Detection of Scale-Space Extrema in SIFT Based on the Complex First Order System

Speeding up the Detection of Scale-Space Extrema in SIFT Based on the Complex First Order System (MIRU2008) 2008 7 SIFT 572-8572 26-12 599-8531 1-1 E-mail: umemoto@ipc.osaka-pct.ac.jp, kise@cs.osakafu-u.ac.jp SIFT 1 ANN 3 1 SIFT 1 Speeding up the Detection of Scale-Space Extrema in SIFT Based on the

Διαβάστε περισσότερα

An Automatic Modulation Classifier using a Frequency Discriminator for Intelligent Software Defined Radio

An Automatic Modulation Classifier using a Frequency Discriminator for Intelligent Software Defined Radio C IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems Vol.133 No.5 pp.910 915 DOI: 10.1541/ieejeiss.133.910 a) An Automatic Modulation Classifier using a Frequency Discriminator for Intelligent Software

Διαβάστε περισσότερα

08 : 2005/10/28(13:56) Web. Web. Web. Web. Web Visual BASIC. B B Visual BASIC (1) 4. Bezier

08 : 2005/10/28(13:56) Web. Web. Web. Web. Web Visual BASIC. B B Visual BASIC (1) 4. Bezier 1 Web Web Web Web Web Web Visual BASIC 2 Web B B Visual BASIC 2 (1) 4 Bezier 3 4 1 2 ω U U 2 2 U 2 2 U U 1 UU ω ω ( ) 1 4 Q 0 Q 1 Q 2 Q 3 4 Q 0 Q 1 Q 2 Q 3 R(t) = Q 0 (1 t) 3 + 3 Q 1 t (1 t) 2 + 3 Q 2

Διαβάστε περισσότερα

A summation formula ramified with hypergeometric function and involving recurrence relation

A summation formula ramified with hypergeometric function and involving recurrence relation South Asian Journal of Mathematics 017, Vol. 7 ( 1): 1 4 www.sajm-online.com ISSN 51-151 RESEARCH ARTICLE A summation formula ramified with hypergeometric function and involving recurrence relation Salahuddin

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Εικόνας βάσει Υφής με χρήση Eye Tracker

Ανάκτηση Εικόνας βάσει Υφής με χρήση Eye Tracker Ειδική Ερευνητική Εργασία Ανάκτηση Εικόνας βάσει Υφής με χρήση Eye Tracker ΚΑΡΑΔΗΜΑΣ ΗΛΙΑΣ Α.Μ. 323 Επιβλέπων: Σ. Φωτόπουλος Καθηγητής, Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Ηλεκτρονική και Υπολογιστές», Τμήμα Φυσικής,

Διαβάστε περισσότερα

!#$%!& '($) *#+,),# - '($) # -.!, '$%!%#$($) # - '& %#$/0#!#%! % '$%!%#$/0#!#%! % '#%3$-0 4 '$%3#-!#, '5&)!,#$-, '65!.#%

!#$%!& '($) *#+,),# - '($) # -.!, '$%!%#$($) # - '& %#$/0#!#%! % '$%!%#$/0#!#%! % '#%3$-0 4 '$%3#-!#, '5&)!,#$-, '65!.#% " #$%& '($) *#+,),# - '($) # -, '$% %#$($) # - '& %#$0##% % '$% %#$0##% % '1*2)$ '#%3$-0 4 '$%3#-#, '1*2)$ '#%3$-0 4 @ @ @

Διαβάστε περισσότερα

A Method for Creating Shortcut Links by Considering Popularity of Contents in Structured P2P Networks

A 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 περισσότερα

From Secure e-computing to Trusted u-computing. Dimitris Gritzalis

From 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 περισσότερα

HOSVD. Higher Order Data Classification Method with Autocorrelation Matrix Correcting on HOSVD. Junichi MORIGAKI and Kaoru KATAYAMA

HOSVD. 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 περισσότερα

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟΥ ΕΤΟΥΣ

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟΥ ΕΤΟΥΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟΥ ΕΤΟΥΣ 2019 2020 Τίτλος μαθήματος ΩΡΕΣ Υ/Ε/Ξ.Γ. Κατεύθυνση ECTS 1ο εξάμηνο ΑΝΑΛΥΣΗ Ι // ANALYSIS I ΑΡΧΕΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ // INTRODUCTION TO PROGRAMMING ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΠΙΣΤΗΜΗ

Διαβάστε περισσότερα

Πρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής

Πρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής Πρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής Να γραφεί πρόγραμμα το οποίο δέχεται ως είσοδο μια ακολουθία S από n (n 40) ακέραιους αριθμούς και επιστρέφει ως έξοδο δύο ακολουθίες από θετικούς ακέραιους

Διαβάστε περισσότερα

{takasu, Conditional Random Field

{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 περισσότερα

Buried Markov Model Pairwise

Buried 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 περισσότερα

Πρόγραμμα Σεμιναρίων Σεπτεμβρίου - Δεκεμβρίου

Πρόγραμμα 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 περισσότερα

Probabilistic Approach to Robust Optimization

Probabilistic 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 περισσότερα

DECO DECoration Ontology

DECO DECoration Ontology Πράξη: «Αρχιμήδης ΙΙI Ενίσχυση Ερευνητικών Ομάδων στο ΤΕΙ Κρήτης» Υποέργο 32 DECO DECoration Ontology Οντολογία και εφαρμογές σημασιολογικής αναζήτησης και υποστήριξης στον αρχιτεκτονικό σχεδιασμό εσωτερικού

Διαβάστε περισσότερα

y(t) S x(t) S dy dx E, E E T1 T2 T1 T2 1 T 1 T 2 2 T 2 1 T 2 2 3 T 3 1 T 3 2... V o R R R T V CC P F A P g h V ext V sin 2 S f S t V 1 V 2 V out sin 2 f S t x 1 F k q K x q K k F d F x d V

Διαβάστε περισσότερα

Anomaly Detection with Neighborhood Preservation Principle

Anomaly 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 περισσότερα

Supplementary Information 1.

Supplementary Information 1. Supplementary Information 1. Fig. S1. Correlations between litter-derived-c and N (percent of initial input) and Al-/Fe- (hydr)oxides dissolved by ammonium oxalate (AO); a) 0 10 cm; b) 10 20 cm; c) 20

Διαβάστε περισσότερα

Mock Exam 7. 1 Hong Kong Educational Publishing Company. Section A 1. Reference: HKDSE Math M Q2 (a) (1 + kx) n 1M + 1A = (1) =

Mock Exam 7. 1 Hong Kong Educational Publishing Company. Section A 1. Reference: HKDSE Math M Q2 (a) (1 + kx) n 1M + 1A = (1) = Mock Eam 7 Mock Eam 7 Section A. Reference: HKDSE Math M 0 Q (a) ( + k) n nn ( )( k) + nk ( ) + + nn ( ) k + nk + + + A nk... () nn ( ) k... () From (), k...() n Substituting () into (), nn ( ) n 76n 76n

Διαβάστε περισσότερα

Επερωτήσεις σύζευξης με κατάταξη

Επερωτήσεις σύζευξης με κατάταξη Επερωτήσεις σύζευξης με κατάταξη Επερωτήσεις κατάταξης Top-K queries Οι επερωτήσεις κατάταξης επιστρέφουν τις k απαντήσεις που ταιριάζουν καλύτερα με τις προτιμήσεις του χρήστη. Επερωτήσεις κατάταξης Top-K

Διαβάστε περισσότερα

Query by Phrase (QBP) (Music Information Retrieval, MIR) QBH QBP / [1, 2] [3, 4] Query-by-Humming (QBH) QBP MIDI [5, 6] [8 10] [7]

Query by Phrase (QBP) (Music Information Retrieval, MIR) QBH QBP / [1, 2] [3, 4] Query-by-Humming (QBH) QBP MIDI [5, 6] [8 10] [7] Query by Phrase: a 2 2 Query by Phrase QBP QBP GaP-NMF GaP-NMF GaP-NMF QBP. Music Information Retrieval MIR [ 2] [3 4]Query-by-Humming QBH MIDI [5 6] [7] Waseda University 2 National Institute of Advanced

Διαβάστε περισσότερα

Conjoint. The Problems of Price Attribute by Conjoint Analysis. Akihiko SHIMAZAKI * Nobuyuki OTAKE

Conjoint. The Problems of Price Attribute by Conjoint Analysis. Akihiko SHIMAZAKI * Nobuyuki OTAKE Conjoint Conjoint The Problems of Price Attribute by Conjoint Analysis Akihiko SHIMAZAKI * Nobuyuki OTAKE +, Conjoint - Conjoint. / 0 PSM Price Sensitivity Measurement Conjoint 1 2 + Conjoint Luce and

Διαβάστε περισσότερα

The Algorithm to Extract Characteristic Chord Progression Extended the Sequential Pattern Mining

The Algorithm to Extract Characteristic Chord Progression Extended the Sequential Pattern Mining 1,a) 1,b) J-POP 100 The Algorithm to Extract Characteristic Chord Progression Extended the Sequential Pattern Mining Shinohara Toru 1,a) Numao Masayuki 1,b) Abstract: Chord is an important element of music

Διαβάστε περισσότερα

Automatic extraction of bibliography with machine learning

Automatic extraction of bibliography with machine learning Automatic extraction of bibliography with machine learning Takeshi ABEKAWA Hidetsugu NANBA Hiroya TAKAMURA Manabu OKUMURA Abstract In this paper, we propose an extraction method of bibliography using support

Διαβάστε περισσότερα

Adaptive grouping difference variation wolf pack algorithm

Adaptive grouping difference variation wolf pack algorithm 3 2017 5 ( ) Journal of East China Normal University (Natural Science) No. 3 May 2017 : 1000-5641(2017)03-0078-09, (, 163318) :,,.,,,,.,,. : ; ; ; : TP301.6 : A DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2017.03.008

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

: 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 περισσότερα

Schedulability Analysis Algorithm for Timing Constraint Workflow Models

Schedulability 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

Ταξινόμηση και διαχρονική παρακολούθηση των βοσκόμενων δασικών εκτάσεων στη λεκάνη απορροής του χειμάρρου Μπογδάνα Ν. Θεσσαλονίκης

Ταξινόμηση και διαχρονική παρακολούθηση των βοσκόμενων δασικών εκτάσεων στη λεκάνη απορροής του χειμάρρου Μπογδάνα Ν. Θεσσαλονίκης Ταξινόμηση και διαχρονική παρακολούθηση των βοσκόμενων δασικών εκτάσεων στη λεκάνη απορροής του χειμάρρου Μπογδάνα Ν. Θεσσαλονίκης Α. Αϊναλής 1, Ι. Μελιάδης 2, Π. Πλατής 3 και Κ. Τσιουβάρας 4 1 Διεύθυνση

Διαβάστε περισσότερα

Random Forests Leo. Hitoshi Habe 1

Random Forests Leo. Hitoshi Habe 1 1 tree forestleo Breiman 2001 Random Forests Hitoshi Habe 1 Abstract: Random Forests is a machine learning framework that consists of many decision trees. It can be categorized as an ensemble classifier

Διαβάστε περισσότερα

Ηρϊκλειτοσ ΙΙ. Πανεπιζηήμιο Θεζζαλίας. Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Δικτύων

Ηρϊκλειτοσ ΙΙ. Πανεπιζηήμιο Θεζζαλίας. Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Δικτύων Πανεπιζηήμιο Θεζζαλίας Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Δικτύων Γιαυοροποίηση Υπηρεσιών σε Αρχιτεκτονικές Δικονικών Γικτύων προσανατολισμένων στην Παροτή Υπηρεσιών Υποψήφιος Διδάκτορας Κώςτασ Κατςαλόσ Email: kkatsalis@inf.uth.gr

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

[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 περισσότερα

Rectangular Polar Parametric

Rectangular Polar Parametric Harold s Precalculus Rectangular Polar Parametric Cheat Sheet 15 October 2017 Point Line Rectangular Polar Parametric f(x) = y (x, y) (a, b) Slope-Intercept Form: y = mx + b Point-Slope Form: y y 0 = m

Διαβάστε περισσότερα

Identifying Scenes with the Same Person in Video Content on the Basis of Scene Continuity and Face Similarity Measurement

Identifying Scenes with the Same Person in Video Content on the Basis of Scene Continuity and Face Similarity Measurement Identifying Scenes with the Same Person in Video Content on the Basis of Scene Continuity and Face Similarity Measurement Tatsunori Hirai, Tomoyasu Nakano, Masataka Goto and Shigeo Morishima Abstract We

Διαβάστε περισσότερα

3.8.1 J (7) (1883~1906) (1907~1931) A ~ (10) i J C-1 ~1973 C-2

3.8.1 J (7) (1883~1906) (1907~1931) A ~ (10) i J C-1 ~1973 C-2 2.8 JI y 5 5 5 EU() y y y AI IoT 5 y5 o 5y yo 5 y 5 5λo 55 T OJT V 5σ 4 T 5 5 5 5 V X 5 o 5 4 y o y i o i y 4 λ AI i o yy5 λo i λ S S y Ⅰ y y 3.8 2.8.1 J ) 3.8 JI 3.8.1 I 100 5λo 5 5 5 ooo o y i y 5 5

Διαβάστε περισσότερα

Architecture οf Integrated Ιnformation Systems (ARIS)

Architecture οf Integrated Ιnformation Systems (ARIS) Architecture οf Integrated Ιnformation Systems (ARIS) Η αρχιτεκτονική ARIS (ARchitecture οf Integrated information Systems) έχει ως στόχο της την περιγρφή όλων των όψεων ή οπτικών ενός επιχειρηματικού

Διαβάστε περισσότερα

Stabilization of stock price prediction by cross entropy optimization

Stabilization 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 περισσότερα

DEIM Forum 2013 A2-2 606 8501 E-mail: kato@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp 1. 2. 1 4 A B C D A B C D A : B :: C : D : :: : : :: : A B C D A= B= C= D= D 3 Turney [20] A B C D A B C D Bollegala [5] Web SVM A B C D

Διαβάστε περισσότερα

Οδηγίες Εγκατάστασης Βάσης Δεδομένων MySQL 5.6 Για Λειτουργικό Σύστημα Windows

Οδηγίες Εγκατάστασης Βάσης Δεδομένων MySQL 5.6 Για Λειτουργικό Σύστημα Windows Οδηγίες Εγκατάστασης Βάσης Δεδομένων MySQL 5.6 Για Λειτουργικό Σύστημα Windows Σεπτέμβριος 2013 Altec Software Διεύθυνση Υπηρεσιών Λογισμικού Σελίδα 1 Εισαγωγή Στο παρακάτω έντυπο περιγράφεται βήμα προς

Διαβάστε περισσότερα

ΜΟΝΤΕΛΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΕΛΕΓΧΟΣ ΥΠΕΡ- ΕΠΕΝΕΡΓΟΥΜΕΝΗΣ ΤΡΙΓΩΝΙΚΗΣ ΠΛΩΤΗΣ ΠΛΑΤΦΟΡΜΑΣ

ΜΟΝΤΕΛΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΕΛΕΓΧΟΣ ΥΠΕΡ- ΕΠΕΝΕΡΓΟΥΜΕΝΗΣ ΤΡΙΓΩΝΙΚΗΣ ΠΛΩΤΗΣ ΠΛΑΤΦΟΡΜΑΣ ΜΟΝΤΕΛΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΕΛΕΓΧΟΣ ΥΠΕΡ- ΕΠΕΝΕΡΓΟΥΜΕΝΗΣ ΤΡΙΓΩΝΙΚΗΣ ΠΛΩΤΗΣ ΠΛΑΤΦΟΡΜΑΣ Κώστας Βλάχος, και Ευάγγελος Παπαδόπουλος Σχολή Μηχ. Μηχ. Ε.Μ.Π., Εργαστήριο Αυτομάτου Ελέγχου ΠΕΡΙΛΗΨΗ Στην παρούσα εργασία

Διαβάστε περισσότερα

SCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES G11LMA Linear Mathematics Examination Solutions

SCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES G11LMA Linear Mathematics Examination Solutions SCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES GLMA Linear Mathematics 00- Examination Solutions. (a) i. ( + 5i)( i) = (6 + 5) + (5 )i = + i. Real part is, imaginary part is. (b) ii. + 5i i ( + 5i)( + i) = ( i)( + i)

Διαβάστε περισσότερα

HCI - Human Computer Interaction Σχεδιασμός Διεπαφής. ΓΤΠ 61 Βαµβακάρης Μιχάλης 09/12/07

HCI - Human Computer Interaction Σχεδιασμός Διεπαφής. ΓΤΠ 61 Βαµβακάρης Μιχάλης 09/12/07 HCI - Human Computer Interaction Σχεδιασμός Διεπαφής ΓΤΠ 61 Βαµβακάρης Μιχάλης 09/12/07 1 Συνδέσεις µικρών αποστάσεων Συνδέσεις µεγάλων αποστάσεων Personal Devices Smart Phones Connected PMDs 3G -4G 3G-4G

Διαβάστε περισσότερα

Homomorphism in Intuitionistic Fuzzy Automata

Homomorphism in Intuitionistic Fuzzy Automata International Journal of Fuzzy Mathematics Systems. ISSN 2248-9940 Volume 3, Number 1 (2013), pp. 39-45 Research India Publications http://www.ripublication.com/ijfms.htm Homomorphism in Intuitionistic

Διαβάστε περισσότερα

BMI/CS 776 Lecture #14: Multiple Alignment - MUSCLE. Colin Dewey

BMI/CS 776 Lecture #14: Multiple Alignment - MUSCLE. Colin Dewey BMI/CS 776 Lecture #14: Multiple Alignment - MUSCLE Colin Dewey 2007.03.08 1 Importance of protein multiple alignment Phylogenetic tree estimation Prediction of protein secondary structure Critical residue

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΜΑ: Υλοποίηση Αλγορίθμων Γραφικής σε Περιβάλλον Οπτικού Προγραμματισμού

ΘΕΜΑ: Υλοποίηση Αλγορίθμων Γραφικής σε Περιβάλλον Οπτικού Προγραμματισμού Τ.Ε.Ι. ΚΑΒΑΛΑΣ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΩΝ ΘΕΜΑ: Υλοποίηση Αλγορίθμων Γραφικής σε Περιβάλλον Οπτικού Προγραμματισμού ΣΠΟΥΔΑΣΤΡΙΑ: ΚΛΑΔΑΚΗ ΕΙΡΗΝΗ 275 ΚΑΒΑΛΑ, 2006 ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ

Διαβάστε περισσότερα

Estimation of stability region for a class of switched linear systems with multiple equilibrium points

Estimation of stability region for a class of switched linear systems with multiple equilibrium points 29 4 2012 4 1000 8152(2012)04 0409 06 Control Theory & Applications Vol 29 No 4 Apr 2012 12 1 (1 250061; 2 250353) ; ; ; TP273 A Estimation of stability region for a class of switched linear systems with

Διαβάστε περισσότερα

Bundle Adjustment for 3-D Reconstruction: Implementation and Evaluation

Bundle Adjustment for 3-D Reconstruction: Implementation and Evaluation 3 2 3 2 3 undle Adjustment or 3-D Reconstruction: Implementation and Evaluation Yuuki Iwamoto, Yasuyuki Sugaya 2 and Kenichi Kanatani We describe in detail the algorithm o bundle adjustment or 3-D reconstruction

Διαβάστε περισσότερα

CONFIOUS: The Conference Nous Σύστημα Διαχείρισης Επιστημονικών & Ακαδημαϊκών Συνεδρίων. (http://confious.ics.forth.gr)

CONFIOUS: The Conference Nous Σύστημα Διαχείρισης Επιστημονικών & Ακαδημαϊκών Συνεδρίων. (http://confious.ics.forth.gr) CONFIOUS: The Conference Nous Σύστημα Διαχείρισης Επιστημονικών & Ακαδημαϊκών Συνεδρίων (http://confious.ics.forth.gr) Manos Papagelis ICS-FORTH & Department of Computer Science, University of Toronto

Διαβάστε περισσότερα

ΚΑΝΟΝΙΣΜΟΣ ΚΑΤΑΡΤΙΣΗΣ ΕΙ ΙΚΟΤΗΤΑΣ "ΕΙ ΙΚΟΣ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ"

ΚΑΝΟΝΙΣΜΟΣ ΚΑΤΑΡΤΙΣΗΣ ΕΙ ΙΚΟΤΗΤΑΣ ΕΙ ΙΚΟΣ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΝΟΝΙΣΜΟΣ ΚΑΤΑΡΤΙΣΗΣ ΕΙ ΙΚΟΤΗΤΑΣ "ΕΙ ΙΚΟΣ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ" 2 η ΠΕΡΙΟ ΟΣ 2008 ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΚΑΝΟΝΙΣΜΟΥ 1. Συνοπτική περιγραφή επαγγέλµατος (Job Profile)...4 2. Ανάλυση επαγγελµατικών δραστηριοτήτων

Διαβάστε περισσότερα

Development of the Nursing Program for Rehabilitation of Woman Diagnosed with Breast Cancer

Development of the Nursing Program for Rehabilitation of Woman Diagnosed with Breast Cancer Development of the Nursing Program for Rehabilitation of Woman Diagnosed with Breast Cancer Naomi Morota Newman M Key Words woman diagnosed with breast cancer, rehabilitation nursing care program, the

Διαβάστε περισσότερα

Japanese Fuzzy String Matching in Cooking Recipes

Japanese Fuzzy String Matching in Cooking Recipes 1 Japanese Fuzzy String Matching in Cooking Recipes Michiko Yasukawa 1 In this paper, we propose Japanese fuzzy string matching in cooking recipes. Cooking recipes contain spelling variants for recipe

Διαβάστε περισσότερα

Vol. 38 No Journal of Jiangxi Normal University Natural Science Nov. 2014

Vol. 38 No Journal of Jiangxi Normal University Natural Science Nov. 2014 38 6 Vol 38 No 6 204 Journal o Jiangxi Normal UniversityNatural Science Nov 204 000-586220406-055-06 2 * 330022 Nevanlinna 2 2 2 O 74 52 0 B j z 0j = 0 φz 0 0 λ - φ= C j z 0j = 0 ab 0 arg a arg b a = cb0

Διαβάστε περισσότερα

entailment Hoare triple Brotherston Brotherston

entailment Hoare triple Brotherston Brotherston 33 (2016 ) Brotherston We implement a semi-automated prover for implicational formulas (entailments) of the separation logic including inductive predicate definitions, toward automation of program verification

Διαβάστε περισσότερα

ECE 468: Digital Image Processing. Lecture 8

ECE 468: Digital Image Processing. Lecture 8 ECE 468: Digital Image Processing Lecture 8 Prof. Sinisa Todorovic sinisa@eecs.oregonstate.edu 1 Image Reconstruction from Projections X-ray computed tomography: X-raying an object from different directions

Διαβάστε περισσότερα