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 "similarity metrics" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Novel profile’s selection algorithm using AI
    Autorzy:
    Bello, Mario
    Luna, Alejandra
    Bonilla, Edmundo
    Hernandez, Crispin
    Pedroza, Blanca
    Portilla, Alberto
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/117819.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
    Tematy:
    similarity metrics
    recruitment
    workers
    college graduates
    wskaźniki podobieństwa
    rekrutacja
    pracownicy
    absolwenci uczelni
    Opis:
    In order to better understand the job requirements, recruitment processes, and hiring processes it is needed to know the people skills. For a recruiter this entails analyzing and comparing the curricula of each available candidate and determining the most appropriate candidate that the activities that are required by the position. This process must be carried in the shortest length of time possible. In this paper, an algorithm is proposed to identify those candidates, either workers or college graduates.
    Źródło:
    Applied Computer Science; 2020, 16, 1; 18-32
    1895-3735
    Pojawia się w:
    Applied Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An adaptive k nearest neighbour method for imputation of missing traffic data based on two similarity metrics
    Autorzy:
    Wang, Yang
    Xiao, Yu
    Lai, Jianhui
    Chen, Yanyan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/949848.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    missing traffic data
    similarity metrics
    K-nearest neighbour method
    stochastic characteristics
    metoda porównywania danych
    metryki podobieństwa
    metoda najbliższego sąsiada
    cechy stochastyczne
    Opis:
    Traffic flow is one of the fundamental parameters for traffic analysis and planning. With the rapid development of intelligent transportation systems, a large number of various detectors have been deployed in urban roads and, consequently, huge amount of data relating to the traffic flow are accumulatively available now. However, the traffic flow data detected through various detectors are often degraded due to the presence of a number of missing data, which can even lead to erroneous analysis and decision if no appropriate process is carried out. To remedy this issue, great research efforts have been made and subsequently various imputation techniques have been successively proposed in recent years, among which the k nearest neighbour algorithm (kNN) has received a great popularity as it is easy to implement and impute the missing data effectively. In the work presented in this paper, we firstly analyse the stochastic effect of traffic flow, to which the suffering of the kNN algorithm can be attributed. This motivates us to make an improvement, while eliminating the requirement to predefine parameters. Such a parameter-free algorithm has been realized by introducing a new similarity metric which is combined with the conventional metric so as to avoid the parameter setting, which is often determined with the requirement of adequate domain knowledge. Unlike the conventional version of the kNN algorithm, the proposed algorithm employs the multivariate linear regression model to estimate the weights for the final output, based on a set of data, which is smoothed by a Wavelet technique. A series of experiments have been performed, based on a set of traffic flow data reported from serval different countries, to examine the adaptive determination of parameters and the smoothing effect. Additional experiments have been conducted to evaluate the competent performance for the proposed algorithm by comparing to a number of widely-used imputing algorithms.
    Źródło:
    Archives of Transport; 2020, 54, 2; 59-73
    0866-9546
    2300-8830
    Pojawia się w:
    Archives of Transport
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fast video quality estimation using the combined objective metric
    Szybka estymacja jakości sekwencji wideo z wykorzystaniem złożonej miary obiektywnej
    Autorzy:
    Okarma, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153062.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    ocena jakości sekwencji wideo
    podobieństwo strukturalne
    miary jakości obrazu typu reduced-reference
    video quality assessment
    structural similarity
    reduced-reference quality metrics
    Opis:
    Automatic video quality assessment plays an important role in modern multimedia systems which use lossy video compression and, usually wireless, video transmission. An interesting idea is the video quality estimation by simplified image quality metrics using frame by frame approach. In the paper the results of the simplified Combined Video Quality Metric application, proposed in one of earlier papers, are discussed. The obtained results were verified using well known LIVE Video Database.
    Automatyczna ocena jakości sekwencji wideo jest jednym z ważniejszych elementów nowoczesnych systemów multimedialnych wykorzystujących stratną kompresję oraz, zwykle bezprzewodową, transmisję wideo. Jednymi z najdynamiczniej rozwijających się potencjalnych obszarów jej zastosowania są współczesne telefony komórkowe, netboooki oraz inny sprzęt elektroniczny tego rodzaju o stosunkowo niewielkiej mocy obliczeniowej. Wiele technik, które mogą być łatwo zaimplementowane w nowoczesnych systemach komputerowych, zwłaszcza z wykorzystaniem akceleracji obliczeń na procesorach graficznych (GPU), nie może być jednak bezpośrednio użytych w sprzęcie o ograniczonej wydajności. Jednym z możliwych rozwiązań jest estymacja jakości sekwencji wideo z użyciem uproszczonych technik oceny jakości dla analizy poklatkowej. W artykule przedstawiono wyniki zastosowania metody Monte Carlo do estymacji wartości złożonego obiektywnego wskaźnika jakości sekwencji wideo (CVQM) zaproponowanego w publikacji [6]. Weryfikacji korelacji uzyskanych rezultatów z ocenami subiektywnymi dokonano na podstawie wartości DMOS dostępnych w największej i najbardziej reprezentatywnej bazie danych służącej do takich celów tj. LIVE Video Quality Assessment Database. Baza ta zawiera 150 średnich ocen subiektywnych dla takiej samej liczby plików poddanych czterem typowym rodzajom zniekształceń związanych z kompresją stratną (MPEG, H.264) oraz transmisją wideo (bezprzewodową oraz w sieciach IP).
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 6, 6; 627-629
    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