Μοντελοποίηση της πλοήγησης των χρηστών στον Παγκόσµιο Ιστό µε χρήση. Κορφιάτης Γιώργος ιπλωµατική Εργασία
|
|
- Ακακαλλις Δημητρίου
- 8 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Μοντελοποίηση της πλοήγησης των χρηστών στον Παγκόσµιο Ιστό µε χρήση µεθόδων Συµπερασµού Γραµµατικών Κορφιάτης Γιώργος ιπλωµατική Εργασία
2 Αντικείµενο Κατασκευή µοντέλου ικανού να περιγράψει την πλοήγηση των χρηστών στον Παγκόσµιο Ιστό Χρήση του µοντέλου για πρόταση σελίδων Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 2
3 Περιεχόµενα Εξατοµίκευση Μέθοδοι Συµπερασµού Γραµµατικών Μέθοδος µοντελοποίησης της πλοήγησης στον Ιστό Πειραµατική Αξιολόγηση Συµπεράσµατα Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 3
4 Παγκόσµιος Ιστός Ανεξάντλητη πηγή πληροφοριών αλλά Έλλειψη δοµής Υπερσυσσώρευση πληροφοριών Χρήστες µη ειδικοί Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 4
5 Παγκόσµιος Ιστός Ανάγκη υποβοήθησης του χρήστη στον εντοπισµό χρήσιµης πληροφορίας Λύση: Εξατοµίκευση των υπηρεσιών Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 5
6 Εξατοµίκευση Σε επίπεδο ιστοχώρου: Αναγνώριση χρήστη Προσαρµογή ιστοσελίδας στα µέτρα του χρήστη Καθοδήγηση (πρόταση συνδέσµων) Μοντελοποίηση χρήστη µε τεχνικές Εξόρυξης Γνώσης από εδοµένα (Data Mining) Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 6
7 Ανακάλυψη Προτύπων Πλοήγησης Στόχος η πρόταση συνδέσµων Μοντελοποίηση της πλοήγησης ιαδικασία εξόρυξης γνώσης από δεδοµένα χρήσης Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 7
8 Προσεγγίσεις Ντετερµινιστικές Εύρεση συχνά επαναλαµβανόµενων ακολουθιών σελίδων Κανόνες διαδοχής, Κοινότητες χρηστών Στοχαστικές Κατασκευή µοντέλου πιθανοτήτων Χρήση µαρκοβιανών µοντέλων Χρήση Συµπερασµού Γραµµατικών Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 8
9 Προσεγγίσεις Κατάλληλες για έναν ιστοχώρο αλλά Ακατάλληλες για τον Παγκόσµιο Ιστό Μεγάλος όγκος Ανοµοιογένεια περιεχοµένου Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 9
10 Μοντελοποίηση της πλοήγησης σε όλο τον Παγκόσµιο Ιστό Τα δεδοµένα χρήσης δεν επαρκούν Χρειάζεται επιπλέον πληροφορία π.χ. σύγκριση περιεχοµένου των σελίδων Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 10
11 Ηπροσέγγισήµας Περιγραφή πλοήγησης µε γραµµατική Χρήση µεθόδων Συµπερασµού Γραµµατικών Αξιοποίηση δεδοµένων χρήσης και πληροφορίας για οµοιότητα περιεχοµένου σελίδων Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 11
12 Συµπερασµός Γραµµατικών Κλάδος της Μηχανικής Μάθησης Επαγωγική εκµάθηση γραµµατικής από δεδοµένα G 0 Παραγωγή εδοµένα Συµπερασµός G Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 12
13 Κανονικές Γραµµατικές Απλούστερη κλάση γραµµατικών Κανόνες της µορφής: A ab a ε { n n } L = ab S ab 1 B ε B bb Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 13
14 Πιθανοτικές Κανονικές Γραµµατικές Πιθανότητα εµφάνισης συµβολοσειράς Πιθανότητες πάνω στις µεταβάσεις και στους κόµβους Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 14
15 Μέθοδος Alergia Συµπερασµός πιθανοτικής κανονικής γραµµατικής (αυτοµάτου) Ξεκινά από δενδρική δοµή (PPTA) Εφαρµογή: Σύµβολα Ιστοσελίδες Συµβολοσειρές Σύνοδοι χρήσης S = { ab, ab, ab, ad, de, def, gb, gb} Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 15
16 Alergia: Αρχικό PPTA Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 16
17 Alergia Συγχωνεύει κόµβους Κριτήριο Συµβατότητας: όµοιες µεταβάσεις Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 17
18 Alergia: Εκτέλεση Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 18
19 Alergia: Εκτέλεση Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 19
20 Alergia: Εκτέλεση Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 20
21 Alergia: Εκτέλεση Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 21
22 Alergia: Εκτέλεση Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 22
23 Μέθοδος Blue Fringe Παρόµοια µε τονalergia Πιο έξυπνη επιλογή συγχωνεύσεων Σύνολα κόκκινων και µπλε κόµβων Βαθµολογεί τα ζευγάρια κόκκινων-µπλε Επιλέγει το καλύτερο ζευγάρι Μεγαλύτερη χρονική πολυπλοκότητα Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 23
24 Blue Fringe: Εκτέλεση Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 24
25 Blue Fringe: Εκτέλεση Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 25
26 Blue Fringe: Εκτέλεση Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 26
27 Blue Fringe: Εκτέλεση Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 27
28 Blue Fringe: Εκτέλεση Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 28
29 Αξιοποίηση για µοντελοποίηση πλοήγησης στον Ιστό Σύµβολα Συµβολοσειρές Ιστοσελίδες Σύνοδοι χρήσης Συγχώνευση κόµβων Πιθανότητες στις µεταβάσεις ηµιουργία οµάδων σελίδων Συχνότητα µετάβασης µεταξύ σελίδων / οµάδων Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 29
30 Νέα µέθοδος CANUMGI Content-Aware Navigational User Modeling with Grammatical Inference Τροποποίηση µεθόδων Alergia και Blue Fringe Κατασκευή του µοντέλου off-line Υπολογισµός συµβατότητας καταστάσεων Μετρικό χρήσης (όµοιες µεταβάσεις) Μετρικό περιεχοµένου (οµοιότητα περιεχοµένου σελίδων) Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 30
31 Οµοιότητα περιεχοµένου Ιστοσελίδες ιάνυσµα λέξεων-κλειδιών (,,...,,...), { 0,1} x= x x x x 1 2 i i Χρήση µετρικού συνηµιτόνου COSINE x, y ( ) = i ( 2)( 2 x ) i yi i xy i i i Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 31
32 Οµοιότητα περιεχοµένου Παράδειγµα: x = y = 1,0,0,1,0,1 ( ) 0,0,0,1,1,1 ( ) ( x 2)( y 2) i i i i xy i i i Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 32
33 CANUMGI-A Βασίζεται στον Alergia Τα δύο µετρικά λογικές τιµές Συνδυασµός µετρικών Σύζευξη ιάζευξη Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 33
34 CANUMGI-B Βασίζεται στον Blue Fringe Τα δύο µετρικά πραγµατικές τιµές Συνδυασµός µετρικών Ελάχιστη τιµή Μέγιστη τιµή Σταθµισµένο άθροισµα Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 34
35 CANUMGI-C Μείωση ιαστασιµότητας Αρχική οµαδοποίηση των σελίδων ως προς το περιεχόµενο Στόχος: Εκ των προτέρων χωρισµός σελίδων σε θεµατικές κατηγορίες Χρήση οµάδων αντί για σελίδες Ακολουθεί η επαγωγική διαδικασία Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 35
36 CANUMGI-C Παράδειγµα: S + = { abc, de, ad, def, gb} C1 = a,f, C2 = c,e, C3 = b,d,g { } { } { } S + = { C1C3C2, C3C2, C1C3, C3C2C1, C3C3} Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 36
37 CANUMGI-C PPTA χωρίς µείωση διαστασιµότητας Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 37
38 CANUMGI-C PPTA µε µείωση διαστασιµότητας Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 38
39 Χρήση του µοντέλου On-line λειτουργία Εξατοµικευµένη πλοήγηση Πρόταση σελίδων στους χρήστες ιαδικασία σε δύο στάδια: ιάσχιση του γράφου Επιλογή σελίδων Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 39
40 ιάσχιση του γράφου Αλληλουχία σελίδων µεταβάσεις στο γράφο Αν δεν υπάρχει ρητή µετάβαση, επιλογή του πιο όµοιου κόµβουπαιδιού Αν δεν υπάρχει αρκετά όµοιος κόµβος, επιστροφή στον κόµβο εκκίνησης Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 40
41 Επιλογή σελίδων Προσέγγιση 1 Επιλογή κόµβου-παιδιού µε µεγαλύτερη πιθανότητα µετάβασης Επιλογή σελίδων πιο κοντά στο κέντρο βάρους Προσέγγιση 2 Επιλογή σελίδων µε µεγαλύτερο γινόµενο πιθανότητας µετάβασης επί εγγύτητα στο κέντρο βάρους Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 41
42 Πειραµατική αξιολόγηση εδοµένα χρήσης από αρχεία καταγραφής εταιρείας ISP Προεπεξεργασία Χωρισµός σε συνόδους χρήσης Εύρεση λέξεων-κλειδιών Χωρισµός δεδοµένων σε δύο σύνολα είγµα εκπαίδευσης(κατασκευή µοντέλου) είγµα ελέγχου(αξιολόγηση) Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 42
43 Πειραµατική αξιολόγηση ιαδικασία Αξιοποίηση συνόδων χρήσης δείγµατος ελέγχου Αποκρύβουµε τελευταία σελίδα συνόδου χρήσης Χρησιµοποιούµε τις υπόλοιπες για διάσχιση του γράφου και επιλογή σελίδων Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 43
44 Πειραµατική αξιολόγηση Μέτρο αξιολόγησης Αναµενόµενη χρησιµότητα της λίστας προτεινόµενων σελίδων για όλες τις προτεινόµενες σελίδες EU w οµοιότητα a0, a1,..., an 1 n 1 = j= 0 2 jh (, ) similarity w a j περιεχοµένου κρυµµένη σελίδα Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 44
45 Πειραµατική αξιολόγηση Βάση σύγκρισης Απλό µοντέλο µε δηµιουργία οµάδων σελίδων βάσει οµοιότητας περιεχοµένου Πρόταση σελίδων Εύρεση οµάδων πιο όµοιων µε τις σελίδες που ήδη επισκέφτηκε ο χρήστης Επιλογή των πιο χαρακτηριστικών σελίδων από τις οµάδες αυτές Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 45
46 Πειραµατική αξιολόγηση Μέθοδος Αναµ. Χρησιµότητα CANUMGI-A 8.57 CANUMGI-B CANUMGI-C Βάση σύγκρισης Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 46
47 Συµπεράσµατα Η νέαµέθοδος δεν ξεπέρασε το µοντέλο σύγκρισης Η γνώση της σειράς επίσκεψης µάλλον δε συµβάλλει στην πρόταση σελίδων Μεγάλη ανοµοιογένεια δεδοµένων χρήσης Πλοήγηση µέσα σε µία θεµατική κατηγορία Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 47
48 Συµπεράσµατα Αυτοµεταβάσεις µε υψηλή πιθανότητα Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 48
49 Συµπεράσµατα CANUMGI-B αποδίδει καλύτερα από τις άλλες Πιο έξυπνη επιλογή κόµβων Η µείωση διαστασιµότητας δε βελτίωσε τα αποτελέσµατα ε βοηθά η οµαδοποίηση Η γνώση των λίγων προηγούµενων επισκέψεων πιο χρήσιµη Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 49
50 Μελλοντικές Κατευθύνσεις υναµικός προσδιορισµός παραµέτρων Μελέτη του µετρικού αξιολόγησης Προσεγγίσεις µε µαρκοβιανά µοντέλα Επιλεκτική χρησιµοποίηση δεδοµένων χρήσης + µοντέλο µε βάση το περιεχόµενο Χρήση πιθανοτικών γραµµατικών υπερκειµένου (HPG) Μάρτιος 2006 Γ. Κορφιάτης 50
Μοντελοποίηση της πλοήγησης των χρηστών στον Παγκόσµιο Ιστό µε χρήση µεθόδων Συµπερασµού Γραµµατικών ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ TΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Μοντελοποίηση της πλοήγησης των χρηστών στον Παγκόσµιο Ιστό µε χρήση µεθόδων
Τεχνικές Εξόρυξης Δεδομένων
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Διατμηματικό Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα στα Πληροφοριακά Συστήματα ( MIS ) Τεχνικές Εξόρυξης Δεδομένων για την βελτίωση της απόδοσης σε Κατανεμημένα Συστήματα Ζάχος Δημήτριος Επιβλέποντες:
Σειρά Προβλημάτων 1 Λύσεις
ΕΠΛ: Θεωρία Υπολογισμού και Πολυπλοκότητα Σειρά Προβλημάτων Λύσεις Άσκηση Θεωρείστε τις γλώσσες Α = { n n } και Β = {w η w είναι λέξη επί του αλφαβήτου {,} τ.ώ. w }. (α) Για κάθε μια από τις πιο κάτω γλώσσες
Εξόρυξη Γνώσης από εδοµένα (data mining)
Εξόρυξη νώσης από εδοµένα (data mining) Ε.Κ.Ε.Φ.Ε. ηµόκριτος Ινστ. Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών εώργιος Παλιούρας Email: paliourg@iit.demokritos.gr WWW: http://www.iit.demokritos.gr/~paliourg Περιεχόµενα
Εισαγωγή στη Θεωρία Αποφάσεων. Λήψη απλών αποφάσεων για έναν πράκτορα
Εισαγωγή στη Θεωρία Αποφάσεων Λήψη απλών αποφάσεων για έναν πράκτορα Oρθολογικές αποφάσεις Ένας πράκτορας βασισμένος στη λογική Έχει ένα στόχο (μια κατάσταση περιβάλλοντος που θέλει να πετύχει) Καταστρώνει
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΔΟΥΒΛΕΤΗΣ ΧΑΡΑΛΑΜΠΟΣ ΕΠΙΒΛΕΠΟΝΤΕΣ ΚΑΘΗΓΗΤΕΣ Μαργαρίτης Κωνσταντίνος Βακάλη
Συλλογή,, αποθήκευση, ανανέωση και παρουσίαση στατιστικών δεδοµένων
Συλλογή,, αποθήκευση, ανανέωση και παρουσίαση στατιστικών δεδοµένων 1. Αναζήτηση των κατάλληλων δεδοµένων. 2. Έλεγχος µεταβλητών και κωδικών για συµβατότητα. 3. Αποθήκευση σε ηλεκτρονική µορφή (αρχεία
Web Mining. Χριστίνα Αραβαντινού Ιούνιος 2014
Web Mining Χριστίνα Αραβαντινού aravantino@ceid.upatras.gr Ιούνιος 2014 1 / 34 Χριστίνα Αραβαντινού Web Mining Περιεχόµενα 1 2 3 4 5 6 2 / 34 Χριστίνα Αραβαντινού Web Mining Το Web Mining στοχεύει στην
Γλωσσική Τεχνολογία. Εισαγωγή. Ίων Ανδρουτσόπουλος.
Γλωσσική Τεχνολογία Εισαγωγή 2015 16 Ίων Ανδρουτσόπουλος http://www.aueb.gr/users/in/ Τι θα ακούσετε Εισαγωγή στη γλωσσική τεχνολογία. Ύλη και οργάνωση του μαθήματος. Προαπαιτούμενες γνώσεις και άλλα προτεινόμενα
o AND o IF o SUMPRODUCT
Πληροφοριακά Εργαστήριο Management 1 Information Συστήματα Systems Διοίκησης ΤΕΙ Τμήμα Ελεγκτικής Ηπείρου Χρηματοοικονομικής (Παράρτημα Πρέβεζας) και Αντικείµενο: Μοντελοποίηση προβλήµατος Θέµατα που καλύπτονται:
Ανάλυση της συµπεριφοράς των πεζών ως προς τη διάσχιση οδών σε αστικές περιοχές
Ανάλυση της συµπεριφοράς των πεζών ως προς τη διάσχιση οδών σε αστικές περιοχές Ε.Παπαδηµητρίου Γ.Γιαννής Ι.Γκόλιας ΕΜΠ - Τοµέας Μεταφορών και Συγκοινωνιακής Υποδοµής 5ο ιεθνές Συνέδριο Έρευνα στις Μεταφορές
Ε Ξ Α Γ Ω Γ H Γ Ε Ω Γ ΡΑ Φ Ι Κ H Σ Π Λ Η Ρ Ο Φ Ο Ρ Ί Α Σ Α Π O Η Μ Ι Δ Ο Μ Η Μ E Ν Ο Κ Ε I Μ Ε Ν Ο ( G E O P A R S I N G W E B P A G E S )
Ε Ξ Α Γ Ω Γ H Γ Ε Ω Γ ΡΑ Φ Ι Κ H Σ Π Λ Η Ρ Ο Φ Ο Ρ Ί Α Σ Α Π O Η Μ Ι Δ Ο Μ Η Μ E Ν Ο Κ Ε I Μ Ε Ν Ο ( G E O P A R S I N G W E B P A G E S ) ΠΕΡΙΛΗΨΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ Αλβέρτος-Δαυΐδ Άντζελ el01004@mail.ntua.gr
Κεφάλαιο 20. Ανακάλυψη Γνώσης σε Βάσεις δεδοµένων. Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η.
Κεφάλαιο 20 Ανακάλυψη Γνώσης σε Βάσεις δεδοµένων Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η. Σακελλαρίου Τεχνητή Νοηµοσύνη, B' Έκδοση - 1 - Ανακάλυψη Γνώσης σε
Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων:
Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων: Κανόνες Συσχέτισης: FP-Growth Ευχαριστίες Xρησιμοποιήθηκε επιπλέον υλικό από τα βιβλία «Εισαγωγή στην Εξόρυξη και τις Αποθήκες Δεδομένων» «Introduction to Data
Κεφάλαιο 6: Προσομοίωση ενός συστήματος αναμονής
Κεφάλαιο 6: Προσομοίωση ενός συστήματος αναμονής Τεχνικές Εκτίμησης Υπολογιστικών Συστημάτων Γιάννης Γαροφαλάκης Αν. Καθηγητής ιατύπωση του προβλήματος (1) Τα συστήματα αναμονής (queueing systems), βρίσκονται
ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΑΡΣΗ ΑΜΦΙΣΗΜΙΑΣ ΛΕΞΕΩΝ (ΑΠΟΣΑΦΗΝΙΣΗ ΕΝΝΟΙΑΣ ΛΕΞΕΩΝ) WORD SENSE DISAMBIGUATION
ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΑΡΣΗ ΑΜΦΙΣΗΜΙΑΣ ΛΕΞΕΩΝ (ΑΠΟΣΑΦΗΝΙΣΗ ΕΝΝΟΙΑΣ ΛΕΞΕΩΝ) WORD SENSE DISAMBIGUATION Χρηματοδότηση Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό έχει αναπτυχθεί στα πλαίσια του εκπαιδευτικού έργου του διδάσκοντα.
Σύµφωνα µε την Υ.Α /Γ2/ Εξισώσεις 2 ου Βαθµού. 3.2 Η Εξίσωση x = α. Κεφ.4 ο : Ανισώσεις 4.2 Ανισώσεις 2 ου Βαθµού
Σύµφωνα µε την Υ.Α. 139606/Γ2/01-10-2013 Άλγεβρα Α ΤΑΞΗ ΕΣΠΕΡΙΝΟΥ ΓΕΛ Ι. ιδακτέα ύλη Από το βιβλίο «Άλγεβρα και Στοιχεία Πιθανοτήτων Α Γενικού Λυκείου» (έκδοση 2013) Εισαγωγικό κεφάλαιο E.2. Σύνολα Κεφ.1
3 η Θεµατική Ενότητα : Απλοποίηση Συναρτήσεων Boole. Επιµέλεια διαφανειών: Χρ. Καβουσιανός
3 η Θεµατική Ενότητα : Απλοποίηση Συναρτήσεων oole Επιµέλεια διαφανειών: Χρ. Καβουσιανός Απλοποίηση Συναρτήσεων oole Ø Η πολυπλοκότητα του κυκλώµατος που υλοποιεί µια συνάρτηση oole σχετίζεται άµεσα µε
Αλγόριθμος Ομαδοποίησης
Αλγόριθμος Ομαδοποίησης Εμπειρίες από τη μελέτη αναλλοίωτων χαρακτηριστικών και ταξινομητών για συστήματα OCR Μορφονιός Κωνσταντίνος Αθήνα, Ιανουάριος 2002 Γενικά Ένα σύστημα OCR χρησιμοποιείται για την
Παρατηρήσεις στα ϑέµατα
Παρατηρήσεις στα ϑέµατα του διαγωνισµού ΘΑΛΗΣ 2013 της Ε.Μ.Ε. Λυγάτσικας Ζήνων Πρότυπο Πειραµατικό Γ.Ε.Λ. Βαρβακείου Σχολής 20 Οκτωβρίου 2013 1 Γενικές Παρατηρήσεις Οι απόψεις των παιδιών Τα ϑέµατα, ιδίως
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. ΕΠΛ 035: οµές εδοµένων και Αλγόριθµοι για Ηλεκτρολόγους Μηχανικούς και Μηχανικούς Υπολογιστών
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΕΠΛ 035: οµές εδοµένων και Αλγόριθµοι για Ηλεκτρολόγους Μηχανικούς και Μηχανικούς Υπολογιστών Ακαδηµαϊκό έτος 2010 2011, Χειµερινό εξάµηνο Παρασκευή - 17/12/10 (08:30-11:30)
ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ. Μάθημα 1 ο : Εισαγωγή στην γλωσσική τεχνολογία. Γεώργιος Πετάσης. Ακαδημαϊκό Έτος: 2012 2013
ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ Μάθημα 1 ο : Εισαγωγή στην γλωσσική τεχνολογία Γεώργιος Πετάσης Ακαδημαϊκό Έτος: 2012 2013 ΤMHMA MHXANIKΩΝ Η/Υ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ, Πανεπιστήμιο Πατρών, 2012 2013 Τι είναι η γλωσσική τεχνολογία;
Εξετάζεται ο βαθµός στον οποίο οι παρακάτω. που αποδέχεται ο πεζός και στην επιλογή του να διασχίσει ή όχι την οδό
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝΤΟΜΕΑΣ ΜΕΤΑΦΟΡΩΝ ΚΑΙ ΣΥΓΚΟΙΝΩΝΙΑΚΗΣ ΥΠΟ ΟΜΗΣ ΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΟΥ ΙΑΣΤΗΜΑΤΟΣ ΑΠΟ ΤΟ ΟΧΗΜΑ ΠΟΥ ΑΠΟ ΕΧΕΤΑΙ Ο ΠΕΖΟΣ ΓΙΑ ΝΑ ΙΑΣΧΙΣΕΙ ΑΣΤΙΚΗ Ο Ο ΕΚΤΟΣ ΙΑΣΤΑΥΡΩΣΕΩΝ
Στατιστική Εισαγωγικές Έννοιες
Στατιστική Εισαγωγικές Έννοιες Στατιστική: η επιστήµη που παρέχει µεθόδους και εργαλεία για την οργάνωση, συστηµατική περιγραφή και περιληπτική παρουσίαση δεδοµένων, καθώς και για την ανάλυση της πληροφορίας
Αλεξάνδρειο ΣΕΙ Θεσσαλονίκης 1. Σμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων 2. Σμήμα Μηχανικών Πληροφορικής
Εξόρυξη γνώσης από σχόλια σε τουριστικές ιστοσελίδες και παραγοντική ανάλυση του αισθήματος ικανοποίησης των πελατών για το ξενοδοχείο τους Γιώργος ταλίδης 1, Παναγιώτης ταλίδης 2, Κώστας Διαμαντάρας 2
Πίνακες αντικατάστασης PAM και BLOSUM και εναλλακτικές προσεγγίσεις
Πίνακες αντικατάστασης PAM και BLOSUM και εναλλακτικές προσεγγίσεις Βασίλης Προμπονάς, PhD Ερευνητικό Εργαστήριο Βιοπληροφορικής Τμήμα Βιολογικών Επιστημών Νέα Παν/πολη, Γραφείο B161 Πανεπιστήμιο Κύπρου
Γλώσσες που περιγράφονται από Κανονικές Εκφράσεις
Κανονικές Εκφράσεις Στοιχειώδεις Κανονικές Εκφράσεις Κανονικές Εκφράσεις Γλώσσες που περιγράφονται από Κανονικές Εκφράσεις ηµιουργία Κανονικών Εκφράσεων Παραδείγµατα Κανονικών Εκφράσεων Τις Κανονικές εκφράσεις
Ευφυές Σύστημα Ανάλυσης Εικόνων Μικροσκοπίου για την Ανίχνευση Παθολογικών Κυττάρων σε Εικόνες Τεστ ΠΑΠ
Ευφυές Σύστημα Ανάλυσης Εικόνων Μικροσκοπίου για την Ανίχνευση Παθολογικών Κυττάρων σε Εικόνες Τεστ ΠΑΠ ΚΩΔΙΚΟΣ MIS: 346961 Φορέας Υποβολής: Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων - Τμήμα Πληροφορικής Φορέας Χρήστης:
Τεχνητή Νοημοσύνη. 21η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.
Τεχνητή Νοημοσύνη 21η διάλεξη (2016-17) Ίων Ανδρουτσόπουλος http://www.aueb.gr/users/ion/ 1 Οι διαφάνειες αυτής της διάλεξης βασίζονται στα βιβλία: «Artificial Intelligence A Modern Approach» των. Russel
Αλγόριθµοι δροµολόγησης µε µέσα µαζικής µεταφοράς στο µεταφορικό δίκτυο των Αθηνών
1 Αλγόριθµοι δροµολόγησης µε µέσα µαζικής µεταφοράς στο µεταφορικό δίκτυο των Αθηνών ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ της Κωτσογιάννη Μαριάννας Περίληψη 1. Αντικείµενο- Σκοπός Αντικείµενο της διπλωµατικής αυτής εργασίας
Είδη Μεταβλητών. κλίµακα µέτρησης
ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Κεφάλαιο 1 Εισαγωγικές Έννοιες 19 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 Η Μεταβλητότητα Η Στατιστική Ανάλυση Η Στατιστική και οι Εφαρµοσµένες Επιστήµες Στατιστικός Πληθυσµός και Δείγµα Το στατιστικό
Προπτυχιακές και µεταπτυχιακές εργασίες Μάρτιος 2005
ΕΚΕΦΕ «ηµόκριτος» Ινστιτούτο Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Εργαστήριο Τεχνολογίας Γνώσεων και Λογισµικού Προπτυχιακές και µεταπτυχιακές εργασίες Μάρτιος 2005 Το Εργαστήριο Τεχνολογίας Γνώσεων και Λογισµικού
Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων:
Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων: Oμαδοποίηση: Μέρος Α http://delab.csd.auth.gr/~gounaris/courses/dwdm/ gounaris/courses/dwdm/ Ευχαριστίες Οι διαφάνειες του μαθήματος σε γενικές γραμμές ακολουθούν
Διοίκηση Ολικής Ποιότητας ΔΙΑΛΕΞΗ 2 η : Εργαλεία και Τεχνικές
Διοίκηση Ολικής Ποιότητας ΔΙΑΛΕΞΗ 2 η : Εργαλεία και Τεχνικές ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ Τµήµα Διοίκησης Επιχειρήσεων Τει Δυτικής Ελλάδας Μεσολόγγι Δρ. Α. Στεφανή Διοίκηση Ολικής Ποιότητας Τι είναι η Διοίκηση Ολικής
PServer. Θεωρία & Εφαρμογές. Δημήτριος Βογιατζής, dimitrv@iit.demokritos.gr Γεώργιος Παλιούρας, paliourg@iit.demokritos.gr
PServer Θεωρία & Εφαρμογές Δημήτριος Βογιατζής, dimitrv@iit.demokritos.gr Γεώργιος Παλιούρας, paliourg@iit.demokritos.gr Δομή Εφαρμογές PServer σε ηλεκτρονικό εμπόριο ξενάγηση σε μουσεία ενημέρωση πλοήγηση
ιαχείριση και Ανάκτηση Εικόνας µε χρήση Οµοιότητας Γράφων (WW-test)
ιαχείριση και Ανάκτηση Εικόνας µε χρήση Οµοιότητας Γράφων (WW-test) Θεοχαράτος Χρήστος Εργαστήριο Ηλεκτρονικής (ELLAB), Τµήµα Φυσικής, Πανεπιστήµιο Πατρών email: htheohar@upatras.gr http://www.ellab.physics.upatras.gr/users/theoharatos/default.htm
Integrated Project. Ambient Intelligence System of Agents for Knowledgebased and Integrated Services for Mobility Impaired users
Integrated Project Ambient Intelligence System of Agents for Knowledgebased and Integrated Services for Mobility Impaired users Κλήµης Νταλιάνης Έµπειρος Ερευνητής Εργαστήριο ΨΕΕΒΠ - Ε.Μ.Π. 1 Περίγραµµα
ειγµατοληψία ΜΕΘΟ ΟΛΟΓΙΑ ΤΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ Μέρη της Έρευνας Μέθοδος Πώς ερευνήθηκε το πρόβληµα? Μέθοδος
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΦΥΣΙΚΗΣ ΑΓΩΓΗΣ & ΑΘΛΗΤΙΣΜΟΥ ΕΠΕΑΕΚ: ΑΝΑΜΟΡΦΩΣΗ ΤΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΟΣ ΣΠΟΥ ΩΝ ΤΟΥ ΤΕΦΑΑ ΠΘ ΑΥΤΕΠΙΣΤΑΣΙΑ ΜΕΘΟ ΟΛΟΓΙΑ ΤΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΥΠΟΥΡΓΕΙΟ ΕΘΝΙΚΗΣ ΠΑΙ ΕΙΑΣ & ΘΡΗΣΚΕΥΜΑΤΩΝ
ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ. Data Mining - Classification
ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ Data Mining - Classification Data Mining Ανακάλυψη προτύπων σε μεγάλο όγκο δεδομένων. Σαν πεδίο περιλαμβάνει κλάσεις εργασιών: Anomaly Detection:
Επεξεργασία Ερωτήσεων
Εισαγωγή Επεξεργασία Ερωτήσεων ΜΕΡΟΣ 1 Γενική Εικόνα του Μαθήματος 1. Μοντελοποίηση (Μοντέλο Ο/Σ, Σχεσιακό, Λογικός Σχεδιασμός) 2. Προγραμματισμός (Σχεσιακή Άλγεβρα, SQL) ημιουργία/κατασκευή Εισαγωγή εδομένων
Υ ΑΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ. Πιθανοτική προσέγγιση υδρολογικών µεταβλητών
Υ ΑΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ Πιθανοτική προσέγγιση υδρολογικών µεταβλητών Νίκος Μαµάσης Εργαστήριο Υδρολογίας και Αξιοποίησης Υδατικών Πόρων Αθήνα ΣΥΛΛΟΓΙΣΜΟΣ-ΕΠΑΓΩΓΗ (DEDUCTION INDUCTION) Ο Αριστοτέλης
Επεξεργασία Ερωτήσεων
Εισαγωγή Επεξεργασία Ερωτήσεων Σ Β Βάση εδομένων Η ομή ενός ΣΒ Βάσεις Δεδομένων 2006-2007 Ευαγγελία Πιτουρά 1 Βάσεις Δεδομένων 2006-2007 Ευαγγελία Πιτουρά 2 Εισαγωγή Εισαγωγή ΜΕΡΟΣ 1 (Χρήση Σ Β ) Γενική
«Τεχνογλωσσία VIII» Εξαγωγή πληροφοριών από κείμενα
«Τεχνογλωσσία VIII» Εξαγωγή πληροφοριών από κείμενα Σεμινάριο 8: Χρήση Μηχανικής Μάθησης στην Εξαγωγή Πληροφορίας Ευάγγελος Καρκαλέτσης, Γεώργιος Πετάσης Εργαστήριο Τεχνολογίας Γνώσεων & Λογισμικού, Ινστιτούτο
«ΑΠΟΛΛΩΝΙΣ» Γλωσσικοί πόροι στο ΕΚΠΑ: Υποδομή, χρήση και εργαλεία. Ειρήνη Φλώρου ΕΚΠΑ, 01/03/2019
«ΑΠΟΛΛΩΝΙΣ» Γλωσσικοί πόροι στο ΕΚΠΑ: Υποδομή, χρήση και εργαλεία Ειρήνη Φλώρου ΕΚΠΑ, 01/03/2019 Στόχοι Μετατροπή ανεπεξέργαστων δεδομένων σε χρήσιμη πληροφορία χωρίς εξαντλητική επισημείωση Συνόψιση πληροφορίας
Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων:
Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων: Κανόνες Συσχέτισης: Μέρος Β http://delab.csd.auth.gr/~gounaris/courses/dwdm/ gounaris/courses/dwdm/ Ευχαριστίες Οι διαφάνειες του μαθήματος σε γενικές γραμμές
ΕΥΡΕΣΗ ΕΛΑΧΙΣΤΩΝ ΜΟΝΟΠΑΤΙΩΝ & ΚΑΤΗΓΟΡΙΕΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ
ΕΥΡΕΣΗ ΕΛΑΧΙΣΤΩΝ ΜΟΝΟΠΑΤΙΩΝ & ΚΑΤΗΓΟΡΙΕΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ Εύρεση ελάχιστων μονοπατιών Αλγόριθμος του ijkstra Θέματα μελέτης Πρόβλημα εύρεσης ελάχιστων μονοπατιών σε γραφήματα (shortest path problem) Αλγόριθμος
ΠΑΡΆΡΤΗΜΑ Β Ενδεικτική Λίστα Διδασκόντων Μελών Δ.Ε.Π. του Τμήματος
ΠΑΡΆΡΤΗΜΑ Β Ενδεικτική Λίστα Διδασκόντων Μελών Δ.Ε.Π. του Τμήματος 1 Βασίλειος Χρυσικόπουλος Καθηγητής Πληροφορική Δίκτυα Ασφάλεια Πληροφοριών Ερευνητικά Ενδιαφέροντα Ασφάλεια Δίκτυα Η/Υ http://di.ionio.gr/staff-2/faculty-staff/vassilischrissikopoulos/
Το εσωτερικό ενός Σ Β
Επεξεργασία Ερωτήσεων 1 Εισαγωγή ΜΕΡΟΣ 1 Γενική Εικόνα του Μαθήµατος Μοντελοποίηση (Μοντέλο Ο/Σ, Σχεσιακό, Λογικός Σχεδιασµός) Προγραµµατισµός (Σχεσιακή Άλγεβρα, SQL) ηµιουργία/κατασκευή Εισαγωγή εδοµένων
Σύγκριση μέσου όρου πληθυσμού με τιμή ελέγχου. One-Sample t-test
1 Σύγκριση μέσου όρου πληθυσμού με τιμή ελέγχου One-Sample t-test 2 Μια σύντομη αναδρομή Στα τέλη του 19 ου αιώνα μια μεγάλη αλλαγή για την επιστήμη ζυμώνονταν στην ζυθοποιία Guinness. Ο William Gosset
Ηλεκτρονικό εμπόριο. HE 8 Εξατομίκευση
Ηλεκτρονικό εμπόριο HE 8 Εξατομίκευση Πληροφοριακός υπερφόρτος (information overload) Αδυναμία διαχείρισης μεγάλου όγκου πληροφοριών και εντοπισμού της χρήσιμης πληροφορίας Η εξατομίκευση στοχεύει στην
Εισαγωγή Αλγόριθµοι Αποτελέσµατα Επίλογος Ορισµός του Προβλήµατος Ευθυγράµµιση : Εύρεση ενός γεωµετρικού µετασχηµατισµού που ϕέρνει κοντά δύο τρισδιάσ
Εισαγωγή Αλγόριθµοι Αποτελέσµατα Επίλογος Αλγόριθµοι Ευθυγράµµισης Τρισδιάστατων Αντικειµένων Τµήµα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Εθνικό & Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών 20 Οκτωβρίου 2005 Εισαγωγή
Είδη Μεταβλητών Κλίμακα Μέτρησης Οι τεχνικές της Περιγραφικής στατιστικής ανάλογα με την κλίμακα μέτρησης Οι τελεστές Π και Σ
ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 Εισαγωγικές Έννοιες 19 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 Η Μεταβλητότητα Η Στατιστική Ανάλυση Η Στατιστική και οι Εφαρμοσμένες Επιστήμες Στατιστικός Πληθυσμός και Δείγμα Το στατιστικό
ΙΑ ΟΧΙΚΕΣ ΒΕΛΤΙΩΣΕΙΣ
Tel.: +30 2310998051, Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Σχολή Θετικών Επιστημών Τμήμα Φυσικής 541 24 Θεσσαλονίκη Καθηγητής Γεώργιος Θεοδώρου Ιστοσελίδα: http://users.auth.gr/theodoru ΙΑ ΟΧΙΚΕΣ ΒΕΛΤΙΩΣΕΙΣ
Ασκήσεις μελέτης της ενότητας «Συντακτική Ανάλυση»
Οικονομικό Πανεπιστήμιο Αθηνών, Τμήμα Πληροφορικής Διδάσκων: Ι. Ανδρουτσόπουλος Ασκήσεις μελέτης της ενότητας «Συντακτική Ανάλυση» Παραδώστε μια αναφορά (το πολύ 5 σελίδων) για την άσκηση 9 και επιδείξτε
ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ. Μάθημα 2 ο : Βασικές έννοιες. Γεώργιος Πετάσης. Ακαδημαϊκό Έτος:
ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ Μάθημα 2 ο : Βασικές έννοιες Γεώργιος Πετάσης Ακαδημαϊκό Έτος: 2012 2013 ΤMHMA MHXANIKΩΝ Η/Υ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ, Πανεπιστήμιο Πατρών, 2012 2013 Γλωσσική Τεχνολογία, Μάθημα 2 ο, Βασικές
ΕΠΛ 211: Θεωρία Υπολογισμού και Πολυπλοκότητας. Διάλεξη 7: Ασυμφραστικές Γλώσσες (Γλώσσες Ελεύθερες Συμφραζομένων)
ΕΠΛ 211: Θεωρία Υπολογισμού και Πολυπλοκότητας Διάλεξη 7: Ασυμφραστικές Γλώσσες (Γλώσσες Ελεύθερες Συμφραζομένων) Τι θα κάνουμε σήμερα Εισαγωγικά Ασυμφραστικές Γραμματικές (2.1) Τυπικός Ορισμός Της Ασυμφραστικής
ΕΥΡΕΣΗ ΕΛΑΧΙΣΤΩΝ ΜΟΝΟΠΑΤΙΩΝ & ΚΑΤΗΓΟΡΙΕΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ
ΕΥΡΕΣΗ ΕΛΑΧΙΣΤΩΝ ΜΟΝΟΠΑΤΙΩΝ & ΚΑΤΗΓΟΡΙΕΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ (ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ, Sanjoy Dasgupta, Christos Papadimitriou, Umesh Vazirani, Κεφάλαιο 4 ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ, Jon Kleinberg, Eva Tardos, Κεφάλαιο 4) 1 Θέματα
µεθόδων αυτών, είναι απαραίτητη η δηµιουργία αντιπροσωπευτικού δείγµατος του Ιστού. Στόχος της εργασίας είναι η υλοποίηση και αξιολόγηση µεθόδων δειγµ
ΕΚΕΦΕ «ηµόκριτος» Ινστιτούτο Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Εργαστήριο Τεχνολογίας Γνώσεων και Λογισµικού Προπτυχιακές και µεταπτυχιακές εργασίες Σεπτέµβριος 2006 Το Εργαστήριο Τεχνολογίας Γνώσεων και
Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων Ενότητα 7: Ομαδοποίηση Μέρος Α Αναστάσιος Γούναρης, Επίκουρος Καθηγητής Άδειες Χρήσης Το παρόν
Σειρά Προβλημάτων 5 Λύσεις
Άσκηση 1 Σειρά Προβλημάτων 5 Λύσεις Να δείξετε ότι οι πιο κάτω γλώσσες είναι διαγνώσιμες. (α) { R η R είναι μια κανονική έκφραση η οποία παράγει μια μη πεπερασμένη γλώσσα} (β) { G η G είναι μια CFG η οποία
Ο ΗΓΟΣ ΕΠΙΜΟΡΦΩΤΗ. ηµοτικό ιαδικτυακό Ραδιόφωνο και Τηλεόραση. Y4 ηµιουργία διαδικτυακής ραδιοφωνικής εκποµπής µε τα εργαλεία
Ο ΗΓΟΣ ΕΠΙΜΟΡΦΩΤΗ Ενότητα: Υποενότητα: ηµοτικό ιαδικτυακό Ραδιόφωνο και Τηλεόραση Y4 ηµιουργία διαδικτυακής ραδιοφωνικής εκποµπής µε τα εργαλεία Shoutcast και Winamp Το εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε
ιαχείριση Αποβλήτων Ηλεκτρικού και Ηλεκτρονικού Εξοπλισµού (AHHE) - Σχεδιασµός για Αποσυναρµολόγηση
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ Σχολή Μηχανολόγων Μηχανικών Τοµέας Μηχανολογικών Κατασκευών και Αυτοµάτου Ελέγχου ιαχείριση Αποβλήτων Ηλεκτρικού και Ηλεκτρονικού Εξοπλισµού (AHHE) - Σχεδιασµός για Αποσυναρµολόγηση
Σειρά Προβλημάτων 4 Λύσεις
Άσκηση 1 Σειρά Προβλημάτων 4 Λύσεις (α) Να διατυπώσετε την τυπική περιγραφή μιας μηχανής Turing που να διαγιγνώσκει τη γλώσσα { n 3 } (α) H ζητούμενη μηχανή Turing μπορεί να διατυπωθεί ως την επτάδα Q,
1 Συνοπτική ϑεωρία. 1.1 Νόµοι του Προτασιακού Λογισµού. p p p. p p. ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY-180: Λογική Εαρινό Εξάµηνο 2016 Κ. Βάρσος Πρώτο Φροντιστήριο 1 Συνοπτική ϑεωρία 1.1 Νόµοι του Προτασιακού Λογισµού 1. Νόµος ταυτότητας : 2. Νόµοι αυτοπάθειας
ΑΞΙΟΠΟΙΗΣΗ ΑΝΟΙΧΤΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΤΗΝ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΓΙΑ ΕΥΦΥΕΙΣ ΔΗΜΟΥΣ
Θεσσαλονίκη, Οκτώβριος 2016 Χριστίνα Δηµητριάδου 1 Διπλωµατική εργασία: ΑΞΙΟΠΟΙΗΣΗ ΑΝΟΙΧΤΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΤΗΝ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΓΙΑ ΕΥΦΥΕΙΣ ΔΗΜΟΥΣ Φοιτήτρια: Χριστίνα Δηµητριάδου Επιβλέπων Καθηγητής: Νικόλαος
ΑΝΑΛΥΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ B ΤΑΞΗΣ. χρησιμοποιήσουμε καθημερινά φαινόμενα όπως το θερμόμετρο, Θετικοί-Αρνητικοί αριθμοί.
ΑΝΑΛΥΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ B ΤΑΞΗΣ ΑΛΓΕΒΡΑ (50 Δ. ώρες) Περιεχόμενα Στόχοι Οδηγίες - ενδεικτικές δραστηριότητες Οι μαθητές να είναι ικανοί: Μπορούμε να ΟΙ ΑΚΕΡΑΙΟΙ ΑΡΙΘΜΟΙ χρησιμοποιήσουμε καθημερινά φαινόμενα
Εισαγωγή στην επιστήμη των υπολογιστών. Οργάνωση εδομένων Κεφάλαιο 11ο ομές εδομένων
Εισαγωγή στην επιστήμη των υπολογιστών Οργάνωση εδομένων Κεφάλαιο 11ο ομές εδομένων 1 ομή εδομένων Μια δομή δεδομένων (data structure) χρησιμοποιεί μια συλλογή από σχετικές μεταξύ τους μεταβλητές, οι οποίες
Μέτρα της οργάνωσης και της ποιότητας για τον Self-Organizing Hidden Markov Model Map (SOHMMM)
Μέτρα της οργάνωσης και της ποιότητας για τον Self-Organizing Hidden Markov Model Map (SOHMMM) Γενική περιγραφή του SOHMMM Ένα υβριδικό νευρωνικό δίκτυο, σύζευξη δύο πολύ επιτυχημένων μοντέλων: -Self-Organizing
Πανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής. Εξόρυξη Γνώσης από εδοµένα (Data Mining) Συσταδοποίηση. Γιάννης Θεοδωρίδης
Πανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής Εξόρυξη Γνώσης από εδοµένα (Data Mining) Συσταδοποίηση Γιάννης Θεοδωρίδης Οµάδα ιαχείρισης εδοµένων Εργαστήριο Πληροφοριακών Συστηµάτων http://isl.cs.unipi.gr/db
Προσομοίωση Μοντέλων Επιχειρησιακών Διαδικασιών
Προσομοίωση Μοντέλων Επιχειρησιακών Διαδικασιών Α. Τσαλγατίδου - Γ.-Δ. Κάπος Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών Τεχνολογία Διοίκησης Επιχειρησιακών Διαδικασιών 2017-2018 Σκοπός Διαλέξεων Κίνητρα για προσομοίωση
...στις µέρες µας, όσο ποτέ άλλοτε, οι χώρες καταναλώνουν χρόνο και χρήµα στη µέτρηση της απόδοσης του δηµόσιου τοµέα...(oecd)
Κατηγορία Καλύτερης Εφαρµογής 4-delta: ηµιουργία & ιαχείριση ιαδικασιών Αξιολόγησης στο ηµόσιο τοµέα Χονδρογιάννης Θεόδωρος Εθνικό Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών Αλεξόπουλος Χαράλαµπος Πανεπιστήµιο
Απλοποιεί τα γεγονότα έτσι ώστε να περιγράφει τι έχει γίνει και όχι πως έχει γίνει.
οµηµένες τεχνικές Ο στόχος των δοµηµένων τεχνικών είναι: Υψηλής ποιότητας προγράµµατα Εύκολη τροποποίηση προγραµµάτων Απλοποιηµένα προγράµµατα Μείωση κόστους και χρόνου ανάπτυξης. Οι βασικές αρχές τους
Ηλεκτρονικά Καταστήµατα. Νικόλαος Πρωτόγερος Πανεπιστήµιο Μακεδονίας
Ηλεκτρονικά Καταστήµατα Νικόλαος Πρωτόγερος Πανεπιστήµιο Μακεδονίας Ορισµός Τα Ηλεκτρονικά Καταστήµατα αποτελούν το ψηφιακό αντίστοιχο µιας επιχείρησης στο Internet που παρουσιάζει την ίδια και τα προϊόντα
Μηχανική Λογισμικού για Διαδικτυακές & Φορητές Εφαρμογές
Μεταπτυχιακό Δίπλωμα Ειδίκευσης Μηχανική Λογισμικού για Διαδικτυακές & Φορητές Εφαρμογές Δρ. Κακαρόντζας Γεώργιος Επίκουρος Καθηγητής Τμ. Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε. Μηχανική Λογισμικού για Διαδικτυακές
Σειρά Προβλημάτων 3 Λύσεις
Άσκηση 1 Σειρά Προβλημάτων 3 Λύσεις Να δώσετε ασυμφραστικές γραμματικές που να παράγουν τις πιο κάτω γλώσσες: (α) { x x η τιμή της αριθμητικής έκφρασης 10 2n + 10 n + 1, n 1} (β) { a i b j c k d m i, j,
Περιεχόμενα της Ενότητας. Δειγματοληψία. Δειγματοληψίας. Δειγματοληψία. Τυχαία Δειγματοληψία. Χ. Εμμανουηλίδης, 1.
Περιεχόμενα της Ενότητας Στατιστική ΙI Ενότητα 1: Δειγματοληψία και Κατανομές Δειγματοληψίας Δρ. Χρήστος Εμμανουηλίδης Επίκουρος Καθηγητής Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης 1. ειγµατοληψία Πιθανοτικές
Τυχαία μεταβλητή (τ.μ.)
Τυχαία μεταβλητή (τ.μ.) Τυχαία μεταβλητή (τ.μ.) είναι μια συνάρτηση X ( ) με πεδίο ορισμού το δειγματικό χώρο Ω του πειράματος και πεδίο τιμών ένα υποσύνολο πραγματικών αριθμών που συμβολίζουμε συνήθως
Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων ομές εδομένων
Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων 6. Δυαδικά Δέντρα 2 ομές εδομένων 4 5 Χρήστος ουλκερίδης Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων 18/11/2016 Εισαγωγή Τα
Τεχνικές ταξινόµησης αποτελεσµάτων µηχανών αναζήτησης µε βάση την ιστορία του χρήστη
Τεχνικές ταξινόµησης αποτελεσµάτων µηχανών αναζήτησης µε βάση την ιστορία του χρήστη Όνοµα: Νικολαΐδης Αντώνιος Επιβλέπων: Τ. Σελλής Περίληψη ιπλωµατικής Εργασίας Συνεπιβλέποντες: Θ. αλαµάγκας, Γ. Γιαννόπουλος
Μεταγλωττιστές. Γιώργος Δημητρίου. Μάθημα 2 ο. Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας - Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Υπολογιστών
Γιώργος Δημητρίου Μάθημα 2 ο Αλφάβητα και Γλώσσες Αλφάβητο: Ένα μη κενό και πεπερασμένο σύνολο συμβόλων Γλώσσα: Ένα οποιοδήποτε υποσύνολο των συμβολοσειρών ενός αλφαβήτου (οι προτάσεις της γλώσσας, πχ.
GPS NAVIGATION SYSTEM QUICK START USER MANUAL
GPS NAVIGATION SYSTEM QUICK START USER MANUAL GREEK Πώς να ξεκινήσετε Την πρώτη φορά που θα χρησιμοποιήσετε το λογισμικό πλοήγησης, θα ξεκινήσει αυτόματα μια διαδικασία αρχικών ρυθμίσεων. Κάντε τα εξής:
Ο ΗΓΟΣ ΕΠΙΜΟΡΦΩΤΗ. ηµοτικό ιαδικτυακό Ραδιόφωνο και Τηλεόραση. Y4 ηµιουργία διαδικτυακής ραδιοφωνικής εκποµπής µε το εργαλείο
Ο ΗΓΟΣ ΕΠΙΜΟΡΦΩΤΗ Ενότητα: Υποενότητα: ηµοτικό ιαδικτυακό Ραδιόφωνο και Τηλεόραση Y4 ηµιουργία διαδικτυακής ραδιοφωνικής εκποµπής µε το εργαλείο Icecast Το εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε Άδεια Χρήσης
Εξόρυξη γνώσης από δεδομένα δικτύου υπολογιστών: Συστήματα ανίχνευσης εισβολής.
Πανεπιστήμιο Μακεδονίας, Δια τμηματικό πρόγραμμα μεταπτυχιακών σπουδών στα πληροφοριακά συστήματα. Εξόρυξη γνώσης από δεδομένα δικτύου υπολογιστών: Συστήματα ανίχνευσης εισβολής. Κατσαβέλης Κ. Ζήσης Οκτώβριος
ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΚΕΙΜΕΝΟΥ
ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΚΕΙΜΕΝΟΥ 1. ΒΑΣΙΚΕΣ ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΕΣ ΚΑΙ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΦΑΡΜΟΓΗΣ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑΣ ΚΕΙΜΕΝΟΥ 1.1. Χειρισµός εγγράφων 1.1.1. ηµιουργία, Άνοιγµα, Κλείσιµο, Αποθήκευση εγγράφου 1.1.2. Αποθήκευση εγγράφου µε
Επιμόρφωση Εκπαιδευτικών Α Τάξης Δημοτικού. Νοέμβρης 2012 1/11/2012. Φιλοσοφία διδασκαλίας. What you learn reflects how you learned it.
Επιμόρφωση Εκπαιδευτικών Α Τάξης Δημοτικού Νοέμβρης 2012 Χρύσω Αθανασίου (Σύμβουλος Μαθηματικών ) Ελένη Δεληγιάννη (Συγγραφική Ομάδα) Άντρη Μάρκου (Σύμβουλος Μαθηματικών) Ελένη Μιχαηλίδου (Σύμβουλος Μαθηματικών)
Άνοιγµα και διαφάνεια των εργασιών του Συµβουλίου
ΓΕΝΙΚΗ ΓΡΑΜΜΑΤΕΙΑ ΤΟΥ ΣΥΜΒΟΥΛΙΟΥ ΤΗΣ ΕΕ ~ΕΝΗΜΕΡΩΤΙΚΟ ΕΛΤΙΟ~ Άνοιγµα και διαφάνεια των εργασιών του Συµβουλίου Βρυξέλλες, εκέµβριος του 2005 TRA/00 Εδώ και αρκετά χρόνια, οι δραστηριότητες του Συµβουλίου
Σύνοψη Προηγούµενου. Κανονικές Γλώσσες (1) Προβλήµατα και Γλώσσες. Σε αυτό το µάθηµα. ιαδικαστικά του Μαθήµατος.
Σύνοψη Προηγούµενου Κανονικές Γλώσσες () ιαδικαστικά του Μαθήµατος. Ορέστης Τελέλης telelis@unipi.gr Τµήµα Ψηφιακών Συστηµάτων, Πανεπιστήµιο Πειραιώς Εισαγωγή: Υπολογισιµότητα και Πολυπλοκότητα. Βασικές
Ασκήσεις 3 ου Κεφαλαίου
Σχολή Εφαρµοσµένων Μαθηµατικών και Φυσικών Επιστηµών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Στοχαστικές Ανελίξεις Ασκήσεις 3 ου Κεφαλαίου Κοκολάκης Γεώργιος Άδεια Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες
Από το Γυμνάσιο στο Λύκειο... 7. 3. Δειγματικός χώρος Ενδεχόμενα... 42 Εύρεση δειγματικού χώρου... 46
ΠEΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Από το Γυμνάσιο στο Λύκειο................................................ 7 1. Το Λεξιλόγιο της Λογικής.............................................. 11. Σύνολα..............................................................
ΥΣ02 Τεχνητή Νοημοσύνη Χειμερινό Εξάμηνο
ΥΣ02 Τεχνητή Νοημοσύνη Χειμερινό Εξάμηνο 2014-2015 Πρώτη Σειρά Ασκήσεων (Υποχρεωτική, 25% του συνολικού βαθμού στο μάθημα) Ημερομηνία Ανακοίνωσης: 22/10/2014 Ημερομηνία Παράδοσης: Μέχρι 14/11/2014 23:59
Περιεχόµενα. 1 Tο βιβλίο "µε µια µατιά" Εισαγωγή στη Microsoft Access Γνωριµία µε τις βάσεις δεδοµένων της Access...
Περιεχόµενα Ευχαριστίες... 11 1 Tο βιβλίο "µε µια µατιά"...13 Χωρίς τεχνικούς όρους!... 13 Σύντοµη παρουσίαση... 14 Μερικές συµβάσεις... 16 Μία τελευταία λέξη (ή και δύο)... 16 2 Εισαγωγή στη Microsoft
Μοντελοποίηση υπολογισμού. Θέματα Υπολογισμού στον Πολιτισμό Πεπερασμένα αυτόματα
Μοντελοποίηση υπολογισμού Πεπερασμένα αυτόματα Πεπερασμένα αυτόματα; Πεπερασμένα αυτόματα; Πεπερασμένα αυτόματα; Μηχανές πεπερασμένης κατάστασης Πεπερασμένο σύνολο καταστάσεων Καθορισμένη κατάσταση εκκίνησης
ΑΣΠΑΙΤΕ Εργαστήριο Ψηφιακών Συστημάτων & Μικροϋπολογιστών Εργαστηριακές Ασκήσεις για το μάθημα «Λογική Σχεδίαση» ΑΣΚΗΣΗ 3 ΠΙΝΑΚΕΣ KARNAUGH
ΑΣΚΗΣΗ 3 ΠΙΝΑΚΕΣ KARNAUGH 3.1 ΣΚΟΠΟΣ Η κατανόηση της απλοποίησης λογικών συναρτήσεων με χρήση της Άλγεβρας Boole και με χρήση των Πινάκων Karnaugh (Karnaugh maps). 3.2 ΘΕΩΡΗΤΙΚΟ ΜΕΡΟΣ 3.2.1 ΑΠΛΟΠΟΙΗΣΗ
Στατιστική Ι. Ανάλυση Παλινδρόμησης
Στατιστική Ι Ανάλυση Παλινδρόμησης Ανάλυση παλινδρόμησης Η πρόβλεψη πωλήσεων, εσόδων, κόστους, παραγωγής, κτλ. είναι η βάση του επιχειρηματικού σχεδιασμού. Η ανάλυση παλινδρόμησης και συσχέτισης είναι
Αριστοµένης Μακρής Εργαστήρια Η/Υ
Λογισµικό Η/Υ (Software)( Οι βασικές κατηγορίες λογισµικού!λειτουργικά Συστήµατα (Operating Systems O/S)!Λειτουργικά βοηθητικά προγράµµατα (Tools and Utilities)!Περιβάλλοντα ανάπτυξης µηχανογραφικών εφαρµογών!προϊόντα
Μεταπτυχιακή Διατριβή
Πανεπιστήμιο Πειραιώς Τμήμα Πληροφορικής Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Πληροφορική» Μεταπτυχιακή Διατριβή Τίτλος Διατριβής Υπηρεσία Αυτόματης Ανάκτησης Συνδεδεμένης Δομής Θεματικών Επικεφαλίδων μέσω
Μάθηµα 11. Κεφάλαιο: Στατιστική
Μάθηµα Κεφάλαιο: Στατιστική Θεµατικές Ενότητες:. Παρουσίαση Στατιστικών εδοµένων (Στατιστικοί Πίνακες). Γενικά για στατιστικούς πίνακες. Τα στατιστικά δεδοµένα καταγράφονται σε στατιστικούς πίνακες (ή
ΣΕΤ ΑΣΚΗΣΕΩΝ 2. Προθεσµία: 25/11/12, 22:00
ΣΕΤ ΑΣΚΗΣΕΩΝ 2 ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ I, ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟ ΕΤΟΣ 2012-2013 Προθεσµία: 25/11/12, 22:00 Περιεχόµενα Διαβάστε πριν ξεκινήσετε Εκφώνηση άσκησης 1 Εκφώνηση άσκησης 2 Οδηγίες αποστολής άσκησης Πριν
ΗΥ562 Προχωρημένα Θέματα Βάσεων Δεδομένων Efficient Query Evaluation over Temporally Correlated Probabilistic Streams
ΗΥ562 Προχωρημένα Θέματα Βάσεων Δεδομένων Efficient Query Evaluation over Temporally Correlated Probabilistic Streams Αλέκα Σεληνιωτάκη Ηράκλειο, 26/06/12 aseliniotaki@csd.uoc.gr ΑΜ: 703 1. Περίληψη Συνεισφοράς
Μηχανική Μάθηση: γιατί;
Μηχανική Μάθηση Μηχανική Μάθηση: γιατί; Απαραίτητη για να μπορεί ο πράκτορας να ανταπεξέρχεται σε άγνωστα περιβάλλοντα Δεν είναι δυνατόν ο σχεδιαστής να προβλέψει όλα τα ενδεχόμενα περιβάλλοντα. Χρήσιμη