Informacja

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

Wyszukujesz frazę "klasteryzacja" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Segmentation Analysis For Polish Digital Startups in Years 2015 and 2016
Analiza segmentacyjna polskich startupów cyfrowych w latach 2015–2016
Autorzy:
Rostek, Katarzyna
Skala, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2179638.pdf
Data publikacji:
2018-06-30
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
Tematy:
startup
segmentation
clustering
SOM Kohonen
characteristics
digital
segmentacja
klasteryzacja
sieci Kohonena
charakterystyki
technologie cyfrowe
Opis:
The largest study of the digital industry in Poland has been run since 2015 by the Startup Poland Foundation in cooperation with the researchers from the Warsaw University of Technology. Such studies are not easy to carry out because of the heterogeneity of the definitions of basic concepts, including the definition of a startup. This article presents a comparison of examples of this type of study carried out worldwide and identifies the main differences between them. On the basis of the data obtained from the Foundation’s research, a segmentation and comparative analysis of Polish startups was carried out, the results of which are presented in this article. Six main differentiating features of the defined segments were identified, of which the production of hardware by startups and cooperation with academia were of particular interest.
Największe badanie startupów branży cyfrowej w Polsce od 2015 r. wykonuje fundacja Startup Poland we współpracy z naukowcami z Politechniki Warszawskiej. Badania takie nie są łatwe do zrealizowania ze względu na niejednorodność definicji podstawowych pojęć, w tym definicji startupu. W artykule przedstawiono zestawienie przykładowych badań tego typu, wykonywanych na świecie i wskazano główne różnice, jakie między nimi występują. Na podstawie danych otrzymanych w ramach badań fundacji, przeprowadzono analizę segmentacyjną i porównawczą polskich startupów, której wyniki zaprezentowano w artykule. Zidentyfikowano sześć głównych cech różnicujących poszczególne segmenty, wśród których na szczególną uwagę zasługuje fakt produkowania przez startupy hardware’u oraz prowadzenie współpracy z nauką.
Źródło:
Studia i Materiały; 2018, 1(26); 55-67
1733-9758
Pojawia się w:
Studia i Materiały
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An automatic segmentation method for scanned images of wheat root systems with dark discolourations
Autorzy:
Gocławski, J.
Sekulska-Nalewajko, J.
Gajewska, E.
Wielanek, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/930018.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
system korzeniowy
segmentacja
szkielet
klasteryzacja
root system image
segmentation
skeleton
root discolourations
fuzzy c-means clustering
Opis:
The analysis of plant root system images plays an important role in the diagnosis of plant health state, the detection of possible diseases and growth distortions. This paper describes an initial stage of automatic analysis-the segmentation method for scanned images of Ni-treated wheat roots from hydroponic culture. The main roots of a wheat fibrous system are placed separately in the scanner view area on a high chroma background (blue or red). The first stage of the method includes the transformation of a scanned RGB image into the HCI (Hue-Chroma-Intensity) colour space and then local thresholding of the chroma component to extract a binary root image. Possible chromatic discolourations, different from background colour, are added to the roots from blue or red chroma subcomponent images after thresholding. At the second stage, dark discolourations are extracted by local fuzzy c-means clustering of an HCI intensity image within the binary root mask. Fuzzy clustering is applied in local windows around the series of sample points on roots medial axes (skeleton). The performance of the proposed method is compared with hand-labelled segmentation for a series of several root systems.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2009, 19, 4; 679-689
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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