Πως περιγράφεται το bitstream

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Πως περιγράφεται το bitstream"

Transcript

1 Πως περιγράφεται το bitstream Η.264, Κεφάλαιο 7.1, σελ. 37 p20

2 Η γλώσσα Flavor Formal Language for Audio-Visual Object Representation What does it do? Automatic mapping of media information represented in arbitrary ways to program data structures p21

3 Technical Approach Principle of separation Same core decoding algorithm can be used with different syntax Declarative, not procedural Power of abstraction Efficiency (opportunities for optimization) Extension of typing system of C++ and Java Seamless integration with users programs Rich typing system Easy to translate to regular C++ and Java Note: Where C++ and Java differ, we select the common denominator p22

4 Hello Bits! Hello World! in Flavor C++/Java class HelloBits { char data; void get(void){ data=getint(8); } }; Flavor class HelloBits { char(8) data; } p23

5 Using Flavor in Programs media.fl Translator flavorc Run-Time Library libflavor class foo { int(15) a; } media.h media.cpp user.h user.cpp class foo { public: int a; int get(...); int put(...); }; CC Program Compiler p24

6 Status Used for syntax description in MPEG-4 (Systems, Structured Audio) About 1,000 users in diverse fields (even VLSI design) Open-sourced since 10/2001 XFlavor XML support (with D. Hong) Winner 1 st ACM Multimedia Open Source Software Competition (ACM MM-2004) Flavor Web Site: Download Version 5 software (source/binaries for Win32 and all UNIX) Extensive Documentation and Papers p25

7 H.264 SVC (Scalable Video Coding) Σηµ.: Μερικές διαφάνειες και διαγράµµατα είναι από τον Thomas Wiegand, HHI p26

8 Scalable Video Coding (SVC) Principle SVC encoder 7,5 Hz 128 kbit/s 256 kbit/s H.264/AVC decoder SVC decoder 15 Hz 512 kbit/s SVC decoder 30 Hz scene 1024 kbit/s SVC decoder 60 Hz p27

9 Scalability of Video - Modalities Temporal: change of frame rate 30 Hz 15 Hz 7.5 Hz Spatial: change of frame size QCIF CIF TV Fidelity: change of quality (e.g. SNR) p28

10 SVC Dependency Structure Spatial Resolution global bit-stream 4CIF CIF Bit Rate (Quality, SNR) QCIF high low Temporal Resolution In scalable video coding there are multiple scalability and dependency dimensions p29

11 Prior scalable video coding standards: MPEG-2, H.263, MPEG-4 failed because of technical shortcomings and Graceful degradation not needed: transmission channel works or not Bit rate adaptation not needed: transmission channel has fixed throughput Power adaptation not needed: no handheld devices Format adaptation not needed: just one single format standard definition Today, the situation has changed Internet and mobile transmission are becoming primary distribution mechanisms Shared resource systems with varying throughput and errors Graceful degradation, bit rate adaptation, power adaptation A variety of terminals and displays from QCIF, QVGA, VGA, SD, to HD Backwards compatible extension Format adaptation: QVGA VGA, 720p/1080i 1080p p30

12 N=1 Video Coding Experiment with H.264/AVC: Foreman, CIF 132 kbit/s Temporal Scalability I P P P P P P P P N=2 Cascaded QP assignment I/P: best quality, B 0 : much worse quality than I/P, B 1 : slightly worse quality than B 0, I B 0 P B 0 P B 0 P B 0 P 33, ,8 Y-PSNR [db] I B 1 B 0 B 1 P B 1 B 0 B 1 P N=4 32,6 32,4 32,2 Same QP for all pictures 32 31,8 I B 2 B 1 B 2 B 0 B 2 B 1 B 2 P N=8 31,6 31, Distance between two P pictures N p31

13 SNR Scalability: Typical Encoding Hierarchical MCP & Intra prediction texture motion Base layer coding Inter-layer prediction: Intra Motion Residual Hierarchical MCP & Intra prediction texture motion Base layer coding Multiplex Scalable bit-stream Inter-layer prediction: Intra Motion Residual H.264/AVC MCP & Intra prediction texture motion Base layer coding H.264/AVC compatible encoder H.264/AVC-compatible base layer bit-stream p32

14 Layered Coding for SNR Scalability Scal. / Quant. Transform Coding Entropy 2nd SNR Enhancement Layer (EL) + - Inv. Transform Inv. Scaling Scal. / Quant. Transform Coding Entropy 1st SNR Enhancement Layer (EL) Prediction MC // Intra + - Inv. Transform Inv. Scaling Scal. / Quant. Transform Coding Entropy SNR Base Layer (BL) Same resolution of pictures over all layers Residual coding of the quantization error between original pictures and their lower layer reconstruction Can be converted to H.264/AVC without transcoding at any bit rate p33

15 Drift in Past SNR Scalable Coding Source of drift: Non-synchronized motion compensation loops in encoder and decoder due to loss of enhancement layer information EL only control - MPEG-2 SNR - Drift in both BL and EL - Low complexity - Inefficient BL and efficient EL coding (when latter complete) BL only control - MPEG-4 FGS - No drift - Low complexity - Efficient BL and inefficient EL coding 2-loop control - No drift in BL - Drift in EL - High complexity - Efficient BL and medium efficient EL coding p34

16 PSNR [db] SNR Scalability Results: Past Codecs H.264: Hier. B, Single Layer 2-loop control MPEG-2: EL-only Control MPEG-4 FGS: BL-only Control City, CIF, 30Hz Bit-rate [kbit/s] p35

17 Drift Control in SVC Adaptive BL/EL only encoder control for hierarchical prediction structures Single motion compensation loop decoding Enhancement layer Base layer time p36

18 PSNR [db] SNR Scalability Results: New SVC H.264: Hier. B, Single Layer 2-loop control MPEG-2: EL-only Control MPEG-4 FGS: BL-only Control SVC: Random Losses in EL SVC: "Optimum" Losses in EL How much is the bit rate overhead? City, CIF, 30Hz Bit-rate [kbit/s] p37

19 Coder Control Constrained problem: min p D( p) s.t. R( p) R T Unconstrained Lagrangian formulation: p = argmin{ D( p) + λ R(p) } p with l controlling the rate-distortion trade-off D Distortion R Rate R T Target rate p Parameter Vector Rate-Constrained Mode Decision D 2 (M QP)+λ M R(M QP) Rate-Constrained Motion Estimation D 1 (m,d)+λ D R(m,D) M Evaluated macroblock mode out of a set of possible modes QP Value of quantizer for transform coefficients l M Lagrange parameter for mode decision D 2 Sum of squared differences (luminance & chrominance) R Number of bits associated with header, motion, transform coefficients m Motion vector containing spatial displacement D Picture reference parameter l D Lagrange parameter for motion estimation D 1 Sum of absolute differences (luminance) R Number of bits associated with motion information p38

20 Encoder Optimization: JSVM encoder control Lagrangian bit-allocation techniques: bottom-up encoding process Encode base layer: Coding parameters are optimized for the base layer p 0 = argmin[ D 0 (p 0 ) + λ 0 R 0 ( p 0 )] { } p 0 Encode enhancement layer Coding parameters are optimized for the enhancement layer p 1 = argmin[ D 1 (p 1 p 0 ) + λ 1 R 1 ( p 1 p 0 )] { } p 1 p 0 All enhancement layer decisions are conditioned on already determined base layer coding parameters p39

21 Encoder Optimization: Joint Control Jointly optimize base and enhancement layer coding parameters Consider enhancement layer during base layer encoding Modified Lagrangian approach for base layer encoding p 0 = arg min p 0, p 1 p 0 { } Weighting factor w [( 1 w) ( D 0 (p 0 ) + λ 0 R 0 ( p 0 )) + w ( D 1 (p 1 p 0 ) + λ 1 R 1 (p 1 p 0 ))] w = 0: Current JSVM encoder control w = 1: Single-loop encoder control (base layer is not controlled) 0 < w < 1: Partly consider enhancement layer during base layer encoding Enhancement layer encoding is not modified p40

22 Results for SNR Scalability Average bit rate overhead relative to single layer coding 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% -5% Average bit rate overhead (JSVM): 21 % Average bit rate overhead (optimized): 11 % Bus (JSVM) Bus (optimized) Foreman (JSVM) Foreman (optimized) Football (JSVM) Football (optimized) Mobile (JSVM) Mobile (optimized) City (JSVM) City (optimized) Crew (JSVM) Crew (optimized) Harbour (JSVM) Harbour (optimized) Soccer (JSVM) Soccer (optimized) Average (JSVM) Average (optimized) 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 PSNR difference [db] relative to JSVM base layer p41

23 Spatial Scalability: Typical Encoding Hierarchical MCP & Intra prediction texture motion Base layer coding Spatial decimation Inter-layer prediction: Intra Motion Residual Hierarchical MCP & Intra prediction texture motion Base layer coding Multiplex Scalable bit-stream Spatial decimation Inter-layer prediction: Intra Motion Residual H.264/AVC MCP & Intra prediction texture motion Base layer coding H.264/AVC compatible encoder H.264/AVC-compatible base layer bit-stream p42

24 Layered Coding for Spatial Scalability Layer n+1 Layer n Layered coding Oversampled pyramid for each resolution: QCIF, CIF, 4CIF, 16CIF Independent MC prediction structure in each layer Inter-layer prediction: Switchable prediction (with upsampling) Prediction of intra macroblocks Prediction of partitioning and motion information - NEW Prediction of residual data (prediction errors) - NEW Single motion-compensation loop for decoding - NEW Reconstruction signal for motion-compensated macroblock cannot be used for inter-layer prediction Loss between db p43

25 Similar to MPEG-2 / H.262, H. 263, and MPEG-4 Additional intra macroblock type Switch between existing Intra_4x4, Intra_8x8, or Intra_16x16 and new Intra_BL mode Up-sampling Intra_BL: prediction signal is generated by up-sampling the colocated signal in the base layer Luma: 4-tap filter Chroma: bi-linear filter p44

26 Additional inter macroblock type: data are derived from base-layer base_mode_flag Macroblock partitioning Reference indices Motion vectors 8x8 8x4 4x8 4x4 Additional motion vector prediction mode from base layer for conventional macroblock types motion_pred_flag inter-layer motion predictor existing spatial predictor 16x16 8x16 16x8 8x8 p45

27 Inter-Layer Prediction: Residual (New) Flag for inter macroblock types Signalling that residual is predicted by up-sampled base layer residual signal Block-wise, bi-linear up-sampling Not blockwise upsampling Blockwise upsampling p46

28 Single-loop Decoding (New) Past spatial scalable video: Inter-layer intra prediction requires that base layer is completely reconstructed Decode multiple motion compensation loops (and deblocking filter) Complexity larger than simulcast: full decoding plus inter-layer prediction In SVC: Inter-layer intra prediction is restricted to macroblocks for which the co-located base layer signal is intra-coded No need to decode multiple motion compensation loops Complexity overhead comparable to single-layer coding p47

29 Impact on Coding Efficiency PSNR [db] 38 Crew, GOP16 (CIF 30Hz - 4CIF 30Hz) base layer Single layer Simulcast SVC (intra only) SVC (intra & motion only) bit-rate [kbit/s] SVC Multiple-loop intra only (as in old standards) Multiple-loop (not supported in SVC) p48

30 Enhancement Layer Bit rate Overhead for CIF/30Hz 4CIF/30Hz Spatial Scalability 60% Average bit rate overhead relative to single layer coding 50% 40% 30% 20% 10% 0% kbps 81 kbps kbps 15 kbps City simulcast City JSVM City optimized Crew simulcast Crew JSVM Crew optimized Harbour simulcast Harbour JSVM Harbour optimized Soccer simulcast Soccer JSVM Soccer optimized Average simulcast Average JSVM Average optimized -10% BL: 331 SL: 594 BL: 566 SL: 1053 BL: 962 SL: 1881 BL: 1632 SL: 3518 Average bit rate [kbps] BL: base layer SL: single layer p49

31 Base Layer Bit rate Overhead in Joint Optimization for CIF/30Hz 4CIF/30Hz Spatial Scalability 30% Average bit rate overhead relative to single layer coding 20% 10% 0% BL overhead: 13 kbps EL saving: 66 kpbs BL: 29 EL: 111 BL: 57 EL: 174 BL: 106 EL: 294 City optimized Crew optimized Harbour optimized Soccer optimized Average optimized -10% BL: 331 SL: 594 BL: 566 SL: 1053 BL: 962 SL: 1881 BL: 1632 SL: 3518 Average bit rate [kbps] BL: base layer EL: enhancement layer p50

32 Summary of SVC H.264/AVC hierarchical B pictures allow better coding efficiency and temporal scalability Scalable Video Coding is the next step video applications SVC realized through layered extension of H.264/AVC Power adaptation: decode appropriate part of bit-stream Graceful degradation when the right parts of the bitstream get lost Format adaptation: backwards compatible extension in mobile TV: QVGA VGA Interlaced and other ratios than 2:1 are also specified, e.g.. 1.5:1 for 720p to 1080p What s next in SVC standardization? Bit-depth scalability (8bit 4:2:0 -> 10bit 4:2:0) Color format scalability (4:2:0 -> 4:4:4) p51

Συµπίεση Δεδοµένων: Συµπίεση Ψηφιακού Βίντεο

Συµπίεση Δεδοµένων: Συµπίεση Ψηφιακού Βίντεο Συµπίεση Δεδοµένων: Συµπίεση Ψηφιακού Βίντεο Αλέξανδρος Ελευθεριάδης Αναπ. Καθηγητής & Marie Curie Chair Τµήµα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών eleft@di.uoa.gr,

Διαβάστε περισσότερα

Συµπίεση Δεδοµένων: Συµπίεση Ψηφιακού Βίντεο

Συµπίεση Δεδοµένων: Συµπίεση Ψηφιακού Βίντεο Συµπίεση Δεδοµένων: Συµπίεση Ψηφιακού Βίντεο Αλέξανδρος Ελευθεριάδης Αναπ. Καθηγητής & Marie Curie Chair Τµήµα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών eleft@di.uoa.gr,

Διαβάστε περισσότερα

Διεθνή Πρότυπα Αναλογικού Βίντεο

Διεθνή Πρότυπα Αναλογικού Βίντεο Συµπίεση Δεδοµένων: Συµπίεση Ψηφιακού Βίντεο Αλέξανδρος Ελευθεριάδης Αναπ. Καθηγητής & Marie Curie Chair Τµήµα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών eleft@di.uoa.gr,

Διαβάστε περισσότερα

Συµπίεση Δεδοµένων: Συµπίεση Ψηφιακού Βίντεο

Συµπίεση Δεδοµένων: Συµπίεση Ψηφιακού Βίντεο Συµπίεση Δεδοµένων: Συµπίεση Ψηφιακού Βίντεο Αλέξανδρος Ελευθεριάδης Αναπ. Καθηγητής & Marie Curie Chair Τµήµα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών eleft@di.uoa.gr,

Διαβάστε περισσότερα

EE512: Error Control Coding

EE512: Error Control Coding EE512: Error Control Coding Solution for Assignment on Finite Fields February 16, 2007 1. (a) Addition and Multiplication tables for GF (5) and GF (7) are shown in Tables 1 and 2. + 0 1 2 3 4 0 0 1 2 3

Διαβάστε περισσότερα

Main source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1

Main source: Discrete-time systems and computer control by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1 Main source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1 A Brief History of Sampling Research 1915 - Edmund Taylor Whittaker (1873-1956) devised a

Διαβάστε περισσότερα

Συµπίεση Δεδοµένων: Συµπίεση Ψηφιακού Βίντεο

Συµπίεση Δεδοµένων: Συµπίεση Ψηφιακού Βίντεο Συµπίεση Δεδοµένων: Συµπίεση Ψηφιακού Βίντεο Αλέξανδρος Ελευθεριάδης Αναπ. Καθηγητής & Marie Curie Chair Τµήµα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών eleft@di.uoa.gr,

Διαβάστε περισσότερα

ΒΕΣ 04: Συµπίεση και Μετάδοση Πολυµέσων. Βίντεο (Video) Περιεχόµενα. Βιβλιογραφία. Καγιάφας [2000]: Κεφάλαιο 5, [link]

ΒΕΣ 04: Συµπίεση και Μετάδοση Πολυµέσων. Βίντεο (Video) Περιεχόµενα. Βιβλιογραφία. Καγιάφας [2000]: Κεφάλαιο 5, [link] ΒΕΣ 04: Συµπίεση και Μετάδοση Πολυµέσων Βίντεο (Video) Περιεχόµενα Εισαγωγή Βίντεο και πολυµεσικές εφαρµογές Αναπαράσταση Βίντεο Πρότυπα αναλογικού βίντεο Ψηφιακό βίντεο Πρότυπα ελεγκτών αναπαράστασης

Διαβάστε περισσότερα

Συστήµατα και Αλγόριθµοι Πολυµέσων

Συστήµατα και Αλγόριθµοι Πολυµέσων Συστήµατα και Αλγόριθµοι Πολυµέσων Ιωάννης Χαρ. Κατσαβουνίδης Οµιλία #7: ιεθνή στάνταρντ συµπίεσης ψηφιακού βίντεο MPEG1/2 14 Νοεµβρίου 2005 Επανάληψη Βασικές τεχνικές (αρχές) επεξεργασίας πολυµέσων Πειραµατική

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΛΕΝΑ ΦΛΟΚΑ Επίκουρος Καθηγήτρια Τµήµα Φυσικής, Τοµέας Φυσικής Περιβάλλοντος- Μετεωρολογίας ΓΕΝΙΚΟΙ ΟΡΙΣΜΟΙ Πληθυσµός Σύνολο ατόµων ή αντικειµένων στα οποία αναφέρονται

Διαβάστε περισσότερα

Bayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.

Bayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science. Bayesian statistics DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science http://www.cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/dsga1002_fall17 Carlos Fernandez-Granda Frequentist vs Bayesian statistics In frequentist

Διαβάστε περισσότερα

Elements of Information Theory

Elements of Information Theory Elements of Information Theory Model of Digital Communications System A Logarithmic Measure for Information Mutual Information Units of Information Self-Information News... Example Information Measure

Διαβάστε περισσότερα

Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude

Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude Jan Behrens 2012-12-31 In this paper we shall provide a method to approximate distances between two points on earth

Διαβάστε περισσότερα

TMA4115 Matematikk 3

TMA4115 Matematikk 3 TMA4115 Matematikk 3 Andrew Stacey Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet Trondheim Spring 2010 Lecture 12: Mathematics Marvellous Matrices Andrew Stacey Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet

Διαβάστε περισσότερα

HOMEWORK 4 = G. In order to plot the stress versus the stretch we define a normalized stretch:

HOMEWORK 4 = G. In order to plot the stress versus the stretch we define a normalized stretch: HOMEWORK 4 Problem a For the fast loading case, we want to derive the relationship between P zz and λ z. We know that the nominal stress is expressed as: P zz = ψ λ z where λ z = λ λ z. Therefore, applying

Διαβάστε περισσότερα

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007 Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις να αναφερθούν στη σχετική ερώτηση. Όλα τα αρχεία που αναφέρονται στα προβλήματα βρίσκονται στον ίδιο φάκελο με το εκτελέσιμο

Διαβάστε περισσότερα

CMOS Technology for Computer Architects

CMOS Technology for Computer Architects CMOS Technology for Computer Architects Iakovos Mavroidis Giorgos Passas Manolis Katevenis Lecture 13: On chip SRAM Technology FORTH ICS / EURECCA & UoC GREECE ABC A A E F A BCDAECF A AB C DE ABCDAECF

Διαβάστε περισσότερα

The Simply Typed Lambda Calculus

The Simply Typed Lambda Calculus Type Inference Instead of writing type annotations, can we use an algorithm to infer what the type annotations should be? That depends on the type system. For simple type systems the answer is yes, and

Διαβάστε περισσότερα

Ο μετασχηματισμός wavelet (Discrete Wavelet Transform, DWT) έχει χρησιμοποιηθεί με επιτυχία στη συμπίεση εικόνας6

Ο μετασχηματισμός wavelet (Discrete Wavelet Transform, DWT) έχει χρησιμοποιηθεί με επιτυχία στη συμπίεση εικόνας6 ΣΥΜΠΙΕΣΗ BINTEO ΜΕ WAVELETS) Ο μετασχηματισμός wavelet (Discrete Wavelet Transorm DWT) έχει χρησιμοποιηθεί με επιτυχία στη συμπίεση εικόνας6 Αλγόριθμοι EZW SPIHT και JPEG-0006 Ο DWT έχει καλύτερη απόδοση

Διαβάστε περισσότερα

ITU-R BT.1908 (2012/01) !" # $ %& '( ) * +, - ( )

ITU-R BT.1908 (2012/01) ! # $ %& '( ) * +, - ( ) (2012/01)!" # $ %& '( ) * +, - 0 1 "'./ ( ) BT ii.. (IPR) (ITU-T/ITU-R/ISO/IEC).ITU-R 1 1 http://www.itu.int/itu-r/go/patents/en. (http://www.itu.int/publ/r-rec/en ) () ( ) BO BR BS BT F M P RA RS S SA

Διαβάστε περισσότερα

Assalamu `alaikum wr. wb.

Assalamu `alaikum wr. wb. LUMP SUM Assalamu `alaikum wr. wb. LUMP SUM Wassalamu alaikum wr. wb. Assalamu `alaikum wr. wb. LUMP SUM Wassalamu alaikum wr. wb. LUMP SUM Lump sum lump sum lump sum. lump sum fixed price lump sum lump

Διαβάστε περισσότερα

Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests

Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Side-Note: So far we have seen a few approaches for creating tests such as Neyman-Pearson Lemma ( most powerful tests of H 0 : θ = θ 0 vs H 1 :

Διαβάστε περισσότερα

Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme

Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme. (a) Note: Award A for vertical line to right of mean, A for shading to right of their vertical line. AA N (b) evidence of recognizing symmetry

Διαβάστε περισσότερα

Instruction Execution Times

Instruction Execution Times 1 C Execution Times InThisAppendix... Introduction DL330 Execution Times DL330P Execution Times DL340 Execution Times C-2 Execution Times Introduction Data Registers This appendix contains several tables

Διαβάστε περισσότερα

Απόκριση σε Μοναδιαία Ωστική Δύναμη (Unit Impulse) Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο. Απόστολος Σ.

Απόκριση σε Μοναδιαία Ωστική Δύναμη (Unit Impulse) Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο. Απόστολος Σ. Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο The time integral of a force is referred to as impulse, is determined by and is obtained from: Newton s 2 nd Law of motion states that the action

Διαβάστε περισσότερα

DESIGN OF MACHINERY SOLUTION MANUAL h in h 4 0.

DESIGN OF MACHINERY SOLUTION MANUAL h in h 4 0. DESIGN OF MACHINERY SOLUTION MANUAL -7-1! PROBLEM -7 Statement: Design a double-dwell cam to move a follower from to 25 6, dwell for 12, fall 25 and dwell for the remader The total cycle must take 4 sec

Διαβάστε περισσότερα

Συστήµατα και Αλγόριθµοι Πολυµέσων

Συστήµατα και Αλγόριθµοι Πολυµέσων Συστήµατα και Αλγόριθµοι Πολυµέσων Ιωάννης Χαρ. Κατσαβουνίδης Οµιλία #9: ιεθνές στάνταρ συµπίεσης MPEG-4 21 Νοεµβρίου 2005 Επανάληψη Αρχιτεκτονική Intel Pentium Ηπιοδηµοφιλής αρχιτεκτονική προσωπικών υπολογιστών

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 10η: Basics of Game Theory part 2 Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 10η: Basics of Game Theory part 2 Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Οικονομία Διάλεξη 0η: Basics of Game Theory part 2 Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Best Response Curves Used to solve for equilibria in games

Διαβάστε περισσότερα

EPL 603 TOPICS IN SOFTWARE ENGINEERING. Lab 5: Component Adaptation Environment (COPE)

EPL 603 TOPICS IN SOFTWARE ENGINEERING. Lab 5: Component Adaptation Environment (COPE) EPL 603 TOPICS IN SOFTWARE ENGINEERING Lab 5: Component Adaptation Environment (COPE) Performing Static Analysis 1 Class Name: The fully qualified name of the specific class Type: The type of the class

Διαβάστε περισσότερα

3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS. NOTE: cos(α+β) cos α + cos β cos(α-β) cos α -cos β

3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS. NOTE: cos(α+β) cos α + cos β cos(α-β) cos α -cos β 3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS Page Theorem cos(αβ cos α cos β -sin α cos(α-β cos α cos β sin α NOTE: cos(αβ cos α cos β cos(α-β cos α -cos β Proof of cos(α-β cos α cos β sin α Let s use a unit circle

Διαβάστε περισσότερα

Calculating the propagation delay of coaxial cable

Calculating the propagation delay of coaxial cable Your source for quality GNSS Networking Solutions and Design Services! Page 1 of 5 Calculating the propagation delay of coaxial cable The delay of a cable or velocity factor is determined by the dielectric

Διαβάστε περισσότερα

Phys460.nb Solution for the t-dependent Schrodinger s equation How did we find the solution? (not required)

Phys460.nb Solution for the t-dependent Schrodinger s equation How did we find the solution? (not required) Phys460.nb 81 ψ n (t) is still the (same) eigenstate of H But for tdependent H. The answer is NO. 5.5.5. Solution for the tdependent Schrodinger s equation If we assume that at time t 0, the electron starts

Διαβάστε περισσότερα

Πτυχιακή Εργασι α «Εκτι μήσή τής ποιο τήτας εικο νων με τήν χρή σή τεχνήτων νευρωνικων δικτυ ων»

Πτυχιακή Εργασι α «Εκτι μήσή τής ποιο τήτας εικο νων με τήν χρή σή τεχνήτων νευρωνικων δικτυ ων» Ανώτατο Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Ανατολικής Μακεδονίας και Θράκης Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Πτυχιακή Εργασι α «Εκτι μήσή τής ποιο τήτας εικο νων με τήν χρή σή τεχνήτων

Διαβάστε περισσότερα

Technical Specifications

Technical Specifications FLX-8X8A Chassis Technical Specifications Modular Input Cards... FLX-BI4, FLX-DI4, FLX-HI4, FLX-RI4 Analog Audio... Balanced or Unbalanced Stereo Audio (20 Hz to 20 khz) Supported Outputs Modular Output

Διαβάστε περισσότερα

CE 530 Molecular Simulation

CE 530 Molecular Simulation C 53 olecular Siulation Lecture Histogra Reweighting ethods David. Kofke Departent of Cheical ngineering SUNY uffalo kofke@eng.buffalo.edu Histogra Reweighting ethod to cobine results taken at different

Διαβάστε περισσότερα

Section 8.3 Trigonometric Equations

Section 8.3 Trigonometric Equations 99 Section 8. Trigonometric Equations Objective 1: Solve Equations Involving One Trigonometric Function. In this section and the next, we will exple how to solving equations involving trigonometric functions.

Διαβάστε περισσότερα

Right Rear Door. Let's now finish the door hinge saga with the right rear door

Right Rear Door. Let's now finish the door hinge saga with the right rear door Right Rear Door Let's now finish the door hinge saga with the right rear door You may have been already guessed my steps, so there is not much to describe in detail. Old upper one file:///c /Documents

Διαβάστε περισσότερα

ST5224: Advanced Statistical Theory II

ST5224: Advanced Statistical Theory II ST5224: Advanced Statistical Theory II 2014/2015: Semester II Tutorial 7 1. Let X be a sample from a population P and consider testing hypotheses H 0 : P = P 0 versus H 1 : P = P 1, where P j is a known

Διαβάστε περισσότερα

Reminders: linear functions

Reminders: linear functions Reminders: linear functions Let U and V be vector spaces over the same field F. Definition A function f : U V is linear if for every u 1, u 2 U, f (u 1 + u 2 ) = f (u 1 ) + f (u 2 ), and for every u U

Διαβάστε περισσότερα

Statistical Inference I Locally most powerful tests

Statistical Inference I Locally most powerful tests Statistical Inference I Locally most powerful tests Shirsendu Mukherjee Department of Statistics, Asutosh College, Kolkata, India. shirsendu st@yahoo.co.in So far we have treated the testing of one-sided

Διαβάστε περισσότερα

Block Ciphers Modes. Ramki Thurimella

Block Ciphers Modes. Ramki Thurimella Block Ciphers Modes Ramki Thurimella Only Encryption I.e. messages could be modified Should not assume that nonsensical messages do no harm Always must be combined with authentication 2 Padding Must be

Διαβάστε περισσότερα

Lecture 2: Dirac notation and a review of linear algebra Read Sakurai chapter 1, Baym chatper 3

Lecture 2: Dirac notation and a review of linear algebra Read Sakurai chapter 1, Baym chatper 3 Lecture 2: Dirac notation and a review of linear algebra Read Sakurai chapter 1, Baym chatper 3 1 State vector space and the dual space Space of wavefunctions The space of wavefunctions is the set of all

Διαβάστε περισσότερα

department listing department name αχχουντσ ϕανε βαλικτ δδσϕηασδδη σδηφγ ασκϕηλκ τεχηνιχαλ αλαν ϕουν διξ τεχηνιχαλ ϕοην µαριανι

department listing department name αχχουντσ ϕανε βαλικτ δδσϕηασδδη σδηφγ ασκϕηλκ τεχηνιχαλ αλαν ϕουν διξ τεχηνιχαλ ϕοην µαριανι She selects the option. Jenny starts with the al listing. This has employees listed within She drills down through the employee. The inferred ER sttricture relates this to the redcords in the databasee

Διαβάστε περισσότερα

Example Sheet 3 Solutions

Example Sheet 3 Solutions Example Sheet 3 Solutions. i Regular Sturm-Liouville. ii Singular Sturm-Liouville mixed boundary conditions. iii Not Sturm-Liouville ODE is not in Sturm-Liouville form. iv Regular Sturm-Liouville note

Διαβάστε περισσότερα

Fourier Series. MATH 211, Calculus II. J. Robert Buchanan. Spring Department of Mathematics

Fourier Series. MATH 211, Calculus II. J. Robert Buchanan. Spring Department of Mathematics Fourier Series MATH 211, Calculus II J. Robert Buchanan Department of Mathematics Spring 2018 Introduction Not all functions can be represented by Taylor series. f (k) (c) A Taylor series f (x) = (x c)

Διαβάστε περισσότερα

Problem Set 3: Solutions

Problem Set 3: Solutions CMPSCI 69GG Applied Information Theory Fall 006 Problem Set 3: Solutions. [Cover and Thomas 7.] a Define the following notation, C I p xx; Y max X; Y C I p xx; Ỹ max I X; Ỹ We would like to show that C

Διαβάστε περισσότερα

Dynamic types, Lambda calculus machines Section and Practice Problems Apr 21 22, 2016

Dynamic types, Lambda calculus machines Section and Practice Problems Apr 21 22, 2016 Harvard School of Engineering and Applied Sciences CS 152: Programming Languages Dynamic types, Lambda calculus machines Apr 21 22, 2016 1 Dynamic types and contracts (a) To make sure you understand the

Διαβάστε περισσότερα

Γιπλυμαηική Δπγαζία. «Ανθπυποκενηπικόρ ζσεδιαζμόρ γέθςπαρ πλοίος» Φοςζιάνηρ Αθανάζιορ. Δπιβλέπυν Καθηγηηήρ: Νηθφιανο Π. Βεληίθνο

Γιπλυμαηική Δπγαζία. «Ανθπυποκενηπικόρ ζσεδιαζμόρ γέθςπαρ πλοίος» Φοςζιάνηρ Αθανάζιορ. Δπιβλέπυν Καθηγηηήρ: Νηθφιανο Π. Βεληίθνο ΔΘΝΙΚΟ ΜΔΣΟΒΙΟ ΠΟΛΤΣΔΥΝΔΙΟ ΥΟΛΗ ΝΑΤΠΗΓΩΝ ΜΗΥΑΝΟΛΟΓΩΝ ΜΗΥΑΝΙΚΩΝ Γιπλυμαηική Δπγαζία «Ανθπυποκενηπικόρ ζσεδιαζμόρ γέθςπαρ πλοίος» Φοςζιάνηρ Αθανάζιορ Δπιβλέπυν Καθηγηηήρ: Νηθφιανο Π. Βεληίθνο Σπιμελήρ Δξεηαζηική

Διαβάστε περισσότερα

2 Composition. Invertible Mappings

2 Composition. Invertible Mappings Arkansas Tech University MATH 4033: Elementary Modern Algebra Dr. Marcel B. Finan Composition. Invertible Mappings In this section we discuss two procedures for creating new mappings from old ones, namely,

Διαβάστε περισσότερα

6.1. Dirac Equation. Hamiltonian. Dirac Eq.

6.1. Dirac Equation. Hamiltonian. Dirac Eq. 6.1. Dirac Equation Ref: M.Kaku, Quantum Field Theory, Oxford Univ Press (1993) η μν = η μν = diag(1, -1, -1, -1) p 0 = p 0 p = p i = -p i p μ p μ = p 0 p 0 + p i p i = E c 2 - p 2 = (m c) 2 H = c p 2

Διαβάστε περισσότερα

Math221: HW# 1 solutions

Math221: HW# 1 solutions Math: HW# solutions Andy Royston October, 5 7.5.7, 3 rd Ed. We have a n = b n = a = fxdx = xdx =, x cos nxdx = x sin nx n sin nxdx n = cos nx n = n n, x sin nxdx = x cos nx n + cos nxdx n cos n = + sin

Διαβάστε περισσότερα

Strain gauge and rosettes

Strain gauge and rosettes Strain gauge and rosettes Introduction A strain gauge is a device which is used to measure strain (deformation) on an object subjected to forces. Strain can be measured using various types of devices classified

Διαβάστε περισσότερα

[1] P Q. Fig. 3.1

[1] P Q. Fig. 3.1 1 (a) Define resistance....... [1] (b) The smallest conductor within a computer processing chip can be represented as a rectangular block that is one atom high, four atoms wide and twenty atoms long. One

Διαβάστε περισσότερα

Current Status of PF SAXS beamlines. 07/23/2014 Nobutaka Shimizu

Current Status of PF SAXS beamlines. 07/23/2014 Nobutaka Shimizu Current Status of PF SAXS beamlines 07/23/2014 Nobutaka Shimizu BL-6A Detector SAXS:PILATUS3 1M WAXD:PILATUS 100K Wavelength 1.5Å (Fix) Camera Length 0.25, 0.5, 1.0, 2.0, 2.5 m +WAXD Chamber:0.75, 1.0,

Διαβάστε περισσότερα

6.003: Signals and Systems. Modulation

6.003: Signals and Systems. Modulation 6.003: Signals and Systems Modulation May 6, 200 Communications Systems Signals are not always well matched to the media through which we wish to transmit them. signal audio video internet applications

Διαβάστε περισσότερα

The challenges of non-stable predicates

The challenges of non-stable predicates The challenges of non-stable predicates Consider a non-stable predicate Φ encoding, say, a safety property. We want to determine whether Φ holds for our program. The challenges of non-stable predicates

Διαβάστε περισσότερα

Ραδιοτηλεοπτικά Συστήματα Ενότητα 4: Ψηφιοποίηση και συμπίεση σημάτων εικόνας

Ραδιοτηλεοπτικά Συστήματα Ενότητα 4: Ψηφιοποίηση και συμπίεση σημάτων εικόνας ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Ραδιοτηλεοπτικά Συστήματα Ενότητα 4: Ψηφιοποίηση και συμπίεση σημάτων εικόνας Δρ. Νικόλαος- Αλέξανδρος Τάτλας Τμήμα Ηλεκτρονικών

Διαβάστε περισσότερα

Jesse Maassen and Mark Lundstrom Purdue University November 25, 2013

Jesse Maassen and Mark Lundstrom Purdue University November 25, 2013 Notes on Average Scattering imes and Hall Factors Jesse Maassen and Mar Lundstrom Purdue University November 5, 13 I. Introduction 1 II. Solution of the BE 1 III. Exercises: Woring out average scattering

Διαβάστε περισσότερα

Homework 3 Solutions

Homework 3 Solutions Homework 3 Solutions Igor Yanovsky (Math 151A TA) Problem 1: Compute the absolute error and relative error in approximations of p by p. (Use calculator!) a) p π, p 22/7; b) p π, p 3.141. Solution: For

Διαβάστε περισσότερα

Démographie spatiale/spatial Demography

Démographie spatiale/spatial Demography ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ Démographie spatiale/spatial Demography Session 1: Introduction to spatial demography Basic concepts Michail Agorastakis Department of Planning & Regional Development Άδειες Χρήσης

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΑΚΡΙΤΟΣ ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ FOURIER - Discrete Fourier Transform - DFT -

ΔΙΑΚΡΙΤΟΣ ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ FOURIER - Discrete Fourier Transform - DFT - ΔΙΑΚΡΙΤΟΣ ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ FOURIER - Discrete Fourier Transform - DFT - Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΙΙ (22Y603) ΕΝΟΤΗΤΑ 4 ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1 Διαφορετικοί Τύποι Μετασχηµατισµού Fourier Α. ΣΚΟΔΡΑΣ

Διαβάστε περισσότερα

Αναερόβια Φυσική Κατάσταση

Αναερόβια Φυσική Κατάσταση Αναερόβια Φυσική Κατάσταση Γιάννης Κουτεντάκης, BSc, MA. PhD Αναπληρωτής Καθηγητής ΤΕΦΑΑ, Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας Περιεχόµενο Μαθήµατος Ορισµός της αναερόβιας φυσικής κατάστασης Σχέσης µε µηχανισµούς παραγωγής

Διαβάστε περισσότερα

ΚΥΠΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΔΕΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY 21 ος ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Δεύτερος Γύρος - 30 Μαρτίου 2011

ΚΥΠΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΔΕΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY 21 ος ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Δεύτερος Γύρος - 30 Μαρτίου 2011 Διάρκεια Διαγωνισμού: 3 ώρες Απαντήστε όλες τις ερωτήσεις Μέγιστο Βάρος (20 Μονάδες) Δίνεται ένα σύνολο από N σφαιρίδια τα οποία δεν έχουν όλα το ίδιο βάρος μεταξύ τους και ένα κουτί που αντέχει μέχρι

Διαβάστε περισσότερα

Μηχανική Μάθηση Hypothesis Testing

Μηχανική Μάθηση Hypothesis Testing ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Μηχανική Μάθηση Hypothesis Testing Γιώργος Μπορμπουδάκης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Procedure 1. Form the null (H 0 ) and alternative (H 1 ) hypothesis 2. Consider

Διαβάστε περισσότερα

NMBTC.COM /

NMBTC.COM / Common Common Vibration Test:... Conforms to JIS C 60068-2-6, Amplitude: 1.5mm, Frequency 10 to 55 Hz, 1 hour in each of the X, Y and Z directions. Shock Test:...Conforms to JIS C 60068-2-27, Acceleration

Διαβάστε περισσότερα

CHAPTER 25 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS

CHAPTER 25 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS CHAPTER 5 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS EXERCISE 104 Page 8 1. Find the positive root of the equation x + 3x 5 = 0, correct to 3 significant figures, using the method of bisection. Let f(x) =

Διαβάστε περισσότερα

Test Data Management in Practice

Test Data Management in Practice Problems, Concepts, and the Swisscom Test Data Organizer Do you have issues with your legal and compliance department because test environments contain sensitive data outsourcing partners must not see?

Διαβάστε περισσότερα

Fractional Colorings and Zykov Products of graphs

Fractional Colorings and Zykov Products of graphs Fractional Colorings and Zykov Products of graphs Who? Nichole Schimanski When? July 27, 2011 Graphs A graph, G, consists of a vertex set, V (G), and an edge set, E(G). V (G) is any finite set E(G) is

Διαβάστε περισσότερα

Εργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων. Εξάμηνο 7 ο

Εργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων. Εξάμηνο 7 ο Εργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων Εξάμηνο 7 ο Procedures and Functions Stored procedures and functions are named blocks of code that enable you to group and organize a series of SQL and PL/SQL

Διαβάστε περισσότερα

65W PWM Output LED Driver. IDLV-65 series. File Name:IDLV-65-SPEC

65W PWM Output LED Driver. IDLV-65 series. File Name:IDLV-65-SPEC ~ A File Name:IDLV65SPEC 07050 SPECIFICATION MODEL OUTPUT OTHERS NOTE DC VOLTAGE RATED CURRENT RATED POWER DIMMING RANGE VOLTAGE TOLERANCE PWM FREQUENCY (Typ.) SETUP TIME Note. AUXILIARY DC OUTPUT Note.

Διαβάστε περισσότερα

Μηχανισμοί πρόβλεψης προσήμων σε προσημασμένα μοντέλα κοινωνικών δικτύων ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

Μηχανισμοί πρόβλεψης προσήμων σε προσημασμένα μοντέλα κοινωνικών δικτύων ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ, ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Μηχανισμοί πρόβλεψης προσήμων σε προσημασμένα μοντέλα κοινωνικών

Διαβάστε περισσότερα

ΦΥΛΛΟ ΕΡΓΑΣΙΑΣ Α. Διαβάστε τις ειδήσεις και εν συνεχεία σημειώστε. Οπτική γωνία είδησης 1:.

ΦΥΛΛΟ ΕΡΓΑΣΙΑΣ Α.  Διαβάστε τις ειδήσεις και εν συνεχεία σημειώστε. Οπτική γωνία είδησης 1:. ΦΥΛΛΟ ΕΡΓΑΣΙΑΣ Α 2 ειδήσεις από ελληνικές εφημερίδες: 1. Τα Νέα, 13-4-2010, Σε ανθρώπινο λάθος αποδίδουν τη συντριβή του αεροσκάφους, http://www.tanea.gr/default.asp?pid=2&artid=4569526&ct=2 2. Τα Νέα,

Διαβάστε περισσότερα

Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων

Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων Φροντιστήριο 9: Transactions - part 1 Δημήτρης Πλεξουσάκης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Tutorial on Undo, Redo and Undo/Redo

Διαβάστε περισσότερα

Study of In-vehicle Sound Field Creation by Simultaneous Equation Method

Study of In-vehicle Sound Field Creation by Simultaneous Equation Method Study of In-vehicle Sound Field Creation by Simultaneous Equation Method Kensaku FUJII Isao WAKABAYASI Tadashi UJINO Shigeki KATO Abstract FUJITSU TEN Limited has developed "TOYOTA remium Sound System"

Διαβάστε περισσότερα

Econ 2110: Fall 2008 Suggested Solutions to Problem Set 8 questions or comments to Dan Fetter 1

Econ 2110: Fall 2008 Suggested Solutions to Problem Set 8  questions or comments to Dan Fetter 1 Eon : Fall 8 Suggested Solutions to Problem Set 8 Email questions or omments to Dan Fetter Problem. Let X be a salar with density f(x, θ) (θx + θ) [ x ] with θ. (a) Find the most powerful level α test

Διαβάστε περισσότερα

Matrices and Determinants

Matrices and Determinants Matrices and Determinants SUBJECTIVE PROBLEMS: Q 1. For what value of k do the following system of equations possess a non-trivial (i.e., not all zero) solution over the set of rationals Q? x + ky + 3z

Διαβάστε περισσότερα

derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates

derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates swapnizzle 03-03- :5:43 We begin by recognizing the familiar conversion from rectangular to spherical coordinates (note that φ is used

Διαβάστε περισσότερα

SPEEDO AQUABEAT. Specially Designed for Aquatic Athletes and Active People

SPEEDO AQUABEAT. Specially Designed for Aquatic Athletes and Active People SPEEDO AQUABEAT TM Specially Designed for Aquatic Athletes and Active People 1 2 Decrease Volume Increase Volume Reset EarphonesUSBJack Power Off / Rewind Power On / Fast Forward Goggle clip LED Status

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ - ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΕΠΛ 133: ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΟΣΤΡΕΦΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 3 Javadoc Tutorial

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ - ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΕΠΛ 133: ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΟΣΤΡΕΦΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 3 Javadoc Tutorial ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 3 Javadoc Tutorial Introduction Το Javadoc είναι ένα εργαλείο που παράγει αρχεία html (παρόμοιο με τις σελίδες στη διεύθυνση http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/index.html) από τα σχόλια

Διαβάστε περισσότερα

Finite Field Problems: Solutions

Finite Field Problems: Solutions Finite Field Problems: Solutions 1. Let f = x 2 +1 Z 11 [x] and let F = Z 11 [x]/(f), a field. Let Solution: F =11 2 = 121, so F = 121 1 = 120. The possible orders are the divisors of 120. Solution: The

Διαβάστε περισσότερα

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Σημασιολογική Συσταδοποίηση Αντικειμένων Με Χρήση Οντολογικών Περιγραφών.

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 8η: Producer Behavior Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 8η: Producer Behavior Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Οικονομία Διάλεξη 8η: Producer Behavior Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Firm Behavior GOAL: Firms choose the maximum possible output (technological

Διαβάστε περισσότερα

Modbus basic setup notes for IO-Link AL1xxx Master Block

Modbus basic setup notes for IO-Link AL1xxx Master Block n Modbus has four tables/registers where data is stored along with their associated addresses. We will be using the holding registers from address 40001 to 49999 that are R/W 16 bit/word. Two tables that

Διαβάστε περισσότερα

TIME SWITCHES AND TWILIGHT SWITCHES

TIME SWITCHES AND TWILIGHT SWITCHES W ANALOG DIN-RAIL TIME SWITCH QUARTZ, SERIES TEMPUS ANALOG 244 W SCHRACK-INFO Analogue time switch 1 channel Daily program With power reserve (NiMH rechargeable battery) Synchronised with mains Shortest

Διαβάστε περισσότερα

Δίκτυα Επικοινωνιών ΙΙ: OSPF Configuration

Δίκτυα Επικοινωνιών ΙΙ: OSPF Configuration Δίκτυα Επικοινωνιών ΙΙ: OSPF Configuration Δρ. Απόστολος Γκάμας Διδάσκων 407/80 gkamas@uop.gr Δίκτυα Επικοινωνιών ΙΙ Διαφάνεια 1 1 Dynamic Routing Configuration Router (config) # router protocol [ keyword

Διαβάστε περισσότερα

5.4 The Poisson Distribution.

5.4 The Poisson Distribution. The worst thing you can do about a situation is nothing. Sr. O Shea Jackson 5.4 The Poisson Distribution. Description of the Poisson Distribution Discrete probability distribution. The random variable

Διαβάστε περισσότερα

Section 9.2 Polar Equations and Graphs

Section 9.2 Polar Equations and Graphs 180 Section 9. Polar Equations and Graphs In this section, we will be graphing polar equations on a polar grid. In the first few examples, we will write the polar equation in rectangular form to help identify

Διαβάστε περισσότερα

DERIVATION OF MILES EQUATION FOR AN APPLIED FORCE Revision C

DERIVATION OF MILES EQUATION FOR AN APPLIED FORCE Revision C DERIVATION OF MILES EQUATION FOR AN APPLIED FORCE Revision C By Tom Irvine Email: tomirvine@aol.com August 6, 8 Introduction The obective is to derive a Miles equation which gives the overall response

Διαβάστε περισσότερα

Chapter 6: Systems of Linear Differential. be continuous functions on the interval

Chapter 6: Systems of Linear Differential. be continuous functions on the interval Chapter 6: Systems of Linear Differential Equations Let a (t), a 2 (t),..., a nn (t), b (t), b 2 (t),..., b n (t) be continuous functions on the interval I. The system of n first-order differential equations

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

Concrete Mathematics Exercises from 30 September 2016

Concrete Mathematics Exercises from 30 September 2016 Concrete Mathematics Exercises from 30 September 2016 Silvio Capobianco Exercise 1.7 Let H(n) = J(n + 1) J(n). Equation (1.8) tells us that H(2n) = 2, and H(2n+1) = J(2n+2) J(2n+1) = (2J(n+1) 1) (2J(n)+1)

Διαβάστε περισσότερα

Dr. D. Dinev, Department of Structural Mechanics, UACEG

Dr. D. Dinev, Department of Structural Mechanics, UACEG Lecture 4 Material behavior: Constitutive equations Field of the game Print version Lecture on Theory of lasticity and Plasticity of Dr. D. Dinev, Department of Structural Mechanics, UACG 4.1 Contents

Διαβάστε περισσότερα

Thesis presentation. Turo Brunou

Thesis presentation. Turo Brunou Thesis presentation Turo Brunou 11.8.2008 Topic System Dynamics Model of Handset Bundling Business. Goal to examine the effect of handset bundling on mobile diffusion and data usage Structure Intro Industry

Διαβάστε περισσότερα

Inverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. ------------------ ----------------------------- -----------------

Inverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. ------------------ ----------------------------- ----------------- Inverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. 1. Sin ( ) = a) b) c) d) Ans b. Solution : Method 1. Ans a: 17 > 1 a) is rejected. w.k.t Sin ( sin ) = d is rejected. If sin

Διαβάστε περισσότερα

Srednicki Chapter 55

Srednicki Chapter 55 Srednicki Chapter 55 QFT Problems & Solutions A. George August 3, 03 Srednicki 55.. Use equations 55.3-55.0 and A i, A j ] = Π i, Π j ] = 0 (at equal times) to verify equations 55.-55.3. This is our third

Διαβάστε περισσότερα

Space-Time Symmetries

Space-Time Symmetries Chapter Space-Time Symmetries In classical fiel theory any continuous symmetry of the action generates a conserve current by Noether's proceure. If the Lagrangian is not invariant but only shifts by a

Διαβάστε περισσότερα

Case 1: Original version of a bill available in only one language.

Case 1: Original version of a bill available in only one language. currentid originalid attributes currentid attribute is used to identify an element and must be unique inside the document. originalid is used to mark the identifier that the structure used to have in the

Διαβάστε περισσότερα

9.09. # 1. Area inside the oval limaçon r = cos θ. To graph, start with θ = 0 so r = 6. Compute dr

9.09. # 1. Area inside the oval limaçon r = cos θ. To graph, start with θ = 0 so r = 6. Compute dr 9.9 #. Area inside the oval limaçon r = + cos. To graph, start with = so r =. Compute d = sin. Interesting points are where d vanishes, or at =,,, etc. For these values of we compute r:,,, and the values

Διαβάστε περισσότερα

Lecture 2. Soundness and completeness of propositional logic

Lecture 2. Soundness and completeness of propositional logic Lecture 2 Soundness and completeness of propositional logic February 9, 2004 1 Overview Review of natural deduction. Soundness and completeness. Semantics of propositional formulas. Soundness proof. Completeness

Διαβάστε περισσότερα

ΓΡΑΜΜΙΚΟΣ & ΔΙΚΤΥΑΚΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ

ΓΡΑΜΜΙΚΟΣ & ΔΙΚΤΥΑΚΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ ΓΡΑΜΜΙΚΟΣ & ΔΙΚΤΥΑΚΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ Ενότητα 12: Συνοπτική Παρουσίαση Ανάπτυξης Κώδικα με το Matlab Σαμαράς Νικόλαος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons.

Διαβάστε περισσότερα