Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Eksploracja grafów" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
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:
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 1-2 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