Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "graph mining" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Analiza kompetencji na rynku pracy IT z wykorzystaniem eksploracji grafów
    Graph exploration approach for analysis of IT competences
    Autorzy:
    Olszak, Celina M.
    Lorek, Paweł
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/589705.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Eksploracja grafów
    Rynek pracy
    Sektor IT
    Graph mining
    IT sector
    Job market
    Opis:
    Rynek IT stał się jednym z najbardziej dynamicznie rozwijających się rynków pracy w Europie i na świecie. Ma on ogromny wpływ na rozwój innowacyjności i konkurencyjności przedsiębiorstw, jak i rozwój całej gospodarki. Ostatnio coraz więcej ofert pracy dotyczących rynku IT dostępnych jest w Internecie i na różnych portalach pracy. To skłania do opracowywania rozmaitych narzędzi i przeprowadzania symulacji pozwalających na analizowanie i monitorowanie kompetencji pracowników oraz wymagań pracodawców na rynku IT. Celem artykułu jest analiza kompetencji na rynku pracy IT z wykorzystaniem metod eksploracji grafów. Realizacja tak sformułowanego celu wymagała opracowania narzędzia wykorzystującego ideę grafów oraz analizę sąsiedztwa. Stworzone narzędzie zostało zweryfikowane i wykorzystane do analizy ofert pracy pochodzących z brytyjskiego serwisu ogłoszeniowego Purely IT oraz polskiego portalu pracy Pracuj.pl. Na podstawie uzyskanych wyników wykonano analizę porównawczą obydwu rynków.
    The article deals with problem of high dynamics of changes in the IT job market. The approach, which has been proposed in the article, helps to obtain a comprehensive picture of competencies required in IT companies. The methodology of graph mining and neighborhood detection was used for isolating the profiles of the most demanded employees. The developed method of analysis has been verified in the cases of the Polish and British sector.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2017, 336; 67-78
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zmodyfikowana metoda budowy grafów przyczynowo-skutkowych procesów z wykorzystaniem archiwalnych przebiegów sygnałów
    Modified method for building cause-effect graphs of processes using archival signal values
    Autorzy:
    Tabor, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156381.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    graf przyczynowo-skutkowy
    diagnostyka procesów
    modelowanie procesów
    odkrywanie wiedzy z danych
    cause-effect graph
    process diagnostics
    process modelling
    data mining
    Opis:
    W artykule opisano zmodyfikowaną metodę automatycznej budowy grafu przyczynowo-skutkowego procesu przemysłowego. Metoda składa się z etapów, w których między innymi analizowane są wskaźniki statystyczne oraz opóźnienia transportowe między sygnałami. W artykule poruszono kwestię wrażliwości metody na parametry oraz zaproponowano rozwiązanie mające zmniejszyć ten problem. Przedstawiono efekt działania algorytmu przed i po modyfikacji dla obiektu przemysłowego, będącego fragmentem sieci przesyłowej gazu ziemnego na dużym obszarze.
    The paper describes a modified method for building the cause-effect graph of an industrial process. The algorithm consists of three steps. First, the dataset is searched for signals connected by well know relations such as the PID equation. Next, the algorithm searches the pairs of signals having high values of Kendall correlation coefficients. Additionally, the sequence of spreading disturbances is analysed [5]. The results of the basic algorithm performance are presented on example of a three tank system (Fig. 2) and a gas network (Figs. 4 and 5). In case of the gas network the cause-effect graph created using only the expert knowledge is shown in Fig. 3. In Section 3 the problem of the algorithm sensitivity is analysed (Figs. 4, 5 and 6). There is proposed a solution how to minimise the influence of selected parameters on the final result in Section 4. In order to be able to compare the results before and after modification, the distance measure between graphs [10, 11, 12] is suggested in Section 5. The described method sensitivity before and after modification on the example of the mentioned industrial object - a part of the gas network (Fig. 7) is discussed in Section 6. There is also given the best ( meaning the distance to the graph created by the expert) result of the algorithm for the gas network (Fig. 8).
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 1, 1; 101-104
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie algorytmów przeszukiwania grafów do analizy obrazów medycznych
    Analysis of medical images based on graph search algorithms
    Autorzy:
    Dimitrova-Grekow, T.
    Dąbkowski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156629.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    analiza obrazów medycznych
    algorytmy przeszukiwania grafów
    uczenie maszynowe
    eksploracja danych
    rozpoznawanie choroby
    image analysis
    graph search algorithm
    machine learning
    data mining
    disease recognition
    Opis:
    W artykule przedstawiono wyniki testów niekonwencjonalnego zastosowania metod do przeszukiwania grafów w celu analizy obrazów powstałych z rezonansu magnetycznego głowy. Zaprezentowano GUI do automatycznej obróbki serii obrazów. Zbudowane klasyfikatory wykazały, że metoda BFS analizy plików DICOM, po odpowiednej selekcji cech, pozwala na 100% rozpoznawanie chorych na wodogłowie i ponad 90% zdrowych, co zachęca do dalszych badań i obserwacji, np. czy osoby sklasyfikowane błędnie jako chorzy, po czasie rzeczywiście nie rozwinęli tej choroby.
    There are many methods for image segmentation [1, 2]: threshold, area, edge and hybrid methods. Area methods indicate groups of similar pixels form local regions [3, 4]. Edge methods detect boundaries between homogeneous segments [5, 6, 7]. In this paper we present the results of tests of unconventional implementation of graph search methods for the analysis of images generated from magnetic resonance imaging [8]. We explored the effectiveness of different approaches for dividing areas within a similar gray scale, using adapted graph search algorithms (DFS, BFS) after appropriate modification (Fig. 1). For this purpose, the Weka package (a tool for pre-processing, classification, regression, clustering and data visualization) was used [9]. A training set was generated after analyzing all the series of images from the database. First, we evaluated models created using certain algorithms and compared their efficacy (Tab. 1). This was followed by a selection of attributes (Tab. 2) and a re-evaluation of the models (Tab. 3). Comparison of the results of both evaluations showed that after selection of the relevant product attributes, you can achieve up to 100% detection of patients with hydrocephalus and over 90% proper recognition of healthy persons. This encourages further research and observation, such as whether persons wrongly classified as sick actually developed the disease in time. We designed a web application for the study, written in Windows Azure, as well as a GUI for automatic processing of a series of images (Fig. 2).
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 7, 7; 578-580
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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