Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "integration data" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Integration of Remote Sensing Data in a Cloud Computing Environment
Autorzy:
Sabri, Yassine
Bahja, Fadoua
Pet, Henk
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055265.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
remote sensing
data integration
cloud computing
big data
Opis:
With the rapid development of remote sensing technology, our ability to obtain remote sensing data has been improved to an unprecedented level. We have entered an era of big data. Remote sensing data clear showing the characteristics of Big Data such as hyper spectral, high spatial resolution, and high time resolution, thus, resulting in a significant increase in the volume, variety, velocity and veracity of data. This paper proposes a feature supporting, salable, and efficient data cube for time-series analysis application, and used the spatial feature data and remote sensing data for comparative study of the water cover and vegetation change. In this system, the feature data cube building and distributed executor engine are critical in supporting large spatiotemporal RS data analysis with spatial features. The feature translation ensures that the geographic object can be combined with satellite data to build a feature data cube for analysis. Constructing a distributed executed engine based on dask ensures the efficient analysis of large-scale RS data. This work could provide a convenient and efficient multidimensional data services for many remote sensing applications.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2022, 68, 1; 167--172
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Blob Extraction Algorithm in Detection of Convective Cells for Data Fusion
Autorzy:
Szuster, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/307700.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
big data
blob extraction
data fusion
data integration
image processing
radar images
Opis:
Earth’s atmosphere is monitored by a multitude of sensors. It is the troposphere that is of crucial importance for human activity, as it is there that the weather phenomena take place. Weather observations are performed by surface sensors monitoring, inter alia, humidity, temperature and winds. In order to observe the developments taking place in the atmosphere, especially in the clouds, weather radars are commonly used. They monitor severe weather that is associated with storm clouds, cumulonimbuses, which create precipitation visible on radar screens. Therefore, radar images can be utilized to track storm clouds in a data fusion system. In this paper an algorithm is developed for the extraction of blobs (interesting areas in radar imagery) used within data fusion systems to track storm cells. The algorithm has been tested with the use of real data sourced from a weather radar network. 100% of convection cells were detected, with 90% of them being actual thunderstorms.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2019, 4; 65-73
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Heterogeneous Data Integration Architecture-Challenging Integration Issues
Autorzy:
Chromiak, M.
Grabowiecki, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/106210.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Tematy:
grid integration model
heterogeneous integration
distributed architecture
data integration
big data
distributed transaction
warehouse
ETL
OLAP
Opis:
As of today, most of the data processing systems have to deal with a large amount of data originated from numerous sources. Data sources almost always differ regarding its purpose of existence. Thus model, data processing engine and technology differ intensely. Due to current trend for systems fusion there is a growing demand for data to be present in a common way regardless of its legacy. Many systems have been devised as a response to such integration needs. However, the present data integration systems mostly are dedicated solutions that bring constraints and issues when considered in general. In this paper we will focus on the present solutions for data integration, their flaws originating from their architecture or design concepts and present an abstract and general approach that could be introduced as an response to existing issues. The system integration is considered out of scope for this paper, we will focus particularly on efficient data integration.
Źródło:
Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica; 2015, 15, 1; 7-11
1732-1360
2083-3628
Pojawia się w:
Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Exploring complex and big data
Autorzy:
Stefanowski, J.
Krawiec, K.
Wrembel, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330152.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
big data
complex data
data integration
data provenance
data streams
deep learning
dane złożone
integracja danych
pochodzenie danych
strumień danych
uczenie głębokie
Opis:
This paper shows how big data analysis opens a range of research and technological problems and calls for new approaches. We start with defining the essential properties of big data and discussing the main types of data involved. We then survey the dedicated solutions for storing and processing big data, including a data lake, virtual integration, and a polystore architecture. Difficulties in managing data quality and provenance are also highlighted. The characteristics of big data imply also specific requirements and challenges for data mining algorithms, which we address as well. The links with related areas, including data streams and deep learning, are discussed. The common theme that naturally emerges from this characterization is complexity. All in all, we consider it to be the truly defining feature of big data (posing particular research and technological challenges), which ultimately seems to be of greater importance than the sheer data volume.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2017, 27, 4; 669-679
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optymalizacja parametrów aplikacji w procesie wytwarzania oprogramowania dla big data
Optimization of big data application attributes considering software development process
Autorzy:
Kaczmarek, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/267665.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
optymalizacja wielokryterialna
big data
integracja oprogramowania
multicriteria optimization
software integration
Opis:
Wytwarzanie oprogramowania wiąże się z szeregiem decyzji projektowych obejmujących architekturę aplikacji, wykorzystywane technologie implementacji, jak i zewnętrzne biblioteki. W pracy przedstawiono metodę wyboru technologii i bibliotek związanych z big data, której celem jest optymalizacja atrybutów aplikacji takich jak wydajność działającej aplikacji jak również optymalizacja procesu wytwarzania oprogramowania. Metoda wyboru obejmuje identyfikację parametrów bibliotek, określenie ograniczeń i celu optymalizacji. Na podstawie tych danych następuje ocena alternatywnych rozwiązań i wybór optymalnego wykorzystując metody optymalizacji wielokryterialnej. W kontekście zaproponowanej metody opisano wybrane systemy wspomagające.
During software development, effective design decisions must be made considering application architecture, development technology and integration of external libraries. The paper presents a method of selection of big data technologies and libraries. The purpose of the method is optimization of application attributes such as performance as well as optimization of the software development process. The method covers identification of library parameters, specification of application constraints and definition of optimization purpose. Considering gathered information, alternative development options are rated and optimal solution is selected using multicriteria optimization methods. Selected big data supporting systems were described in the context of the proposed method.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2015, 46; 61-64
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies