PROBABILISTIC GRAPHIC MODELS FOR SCALABLE DATA ANALYSIS (Q3151948)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q3151948 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | PROBABILISTIC GRAPHIC MODELS FOR SCALABLE DATA ANALYSIS |
Project Q3151948 in Spain |
Statements
49,567.36 Euro
0 references
61,528.5 Euro
0 references
80.56 percent
0 references
1 January 2014
0 references
31 December 2017
0 references
UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA
0 references
2071
0 references
LOS MODELOS GRAFICOS PROBABILISITICOS (MGPS) HAN EXPERIMENTADO UN DESARROLLO DESTACABLE DURANTE LOS ULTIMOS AÑOS, Y SE HAN MOSTRADO COMO HERRAMIENTAS VALIOSAS EN DISCIPLINAS COMO LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LA ESTADISTICA. EN LOS ULTIMOS AÑOS, SE HA PRESTADO MUCHA ATENCION AL USO DE MGPS EN TAREAS DE MINERIA DE DATOS, ESPECIALMENTE EN SITUACIONES DOTADAS DE INCERTIDUMBRE. A PARTIR DEL ESTADO DEL ARTE ACTUAL, EL SIGUIENTE PASO NATURAL ES DOTARLOS DE LA CAPACIDAD DE OPERAR EN CONTEXTOS DE BIG DATA._x000D_ _x000D_ EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES GENERAR UN CONJUNTO DE NUEVOS DESARROLLOS METODOLOGICOS EN EL AREA DE LOS MGPS SUFICIENTEMENTE FUNDAMENTADO E INNOVADOR COMO PARA SITUARLOS DENTRO DEL AREA DEL BIG DATA COMO HERRAMIENTAS DE REFERENCIA, A TRAVES DE LA ANALITICA DE DATOS ESCALABLE. ADEMAS, EL PROYECTO PRETENDE PRODUCIR LAS HERRAMIENTAS SOFTWARE NECESARIAS PARA PERMITIR EL DESARROLLO DE APLICACIONES BASADAS EN UNA ARQUITECTURA DE SERVICIOS WEB PARA MGPS. DE ESTA FORMA, ESPERAMOS CREAR EL ENTORNO ADECUADO PARA QUE DISPOSITIVOS MOVILES PUEDAN USARSE EN CONTEXTOS DE BIG DATA, YA QUE EL NUCLEO DE LAS TAREAS DE PROCESO RECAERIAN EN UN SERVIDOR CENTRALIZADO QUE PROCESARIA LOS DATOS Y EJECUTARIA LOS ALGORITMOS, MIENTRAS QUE EL DISPOSITIVO MOVIL INTERACTUARIA A TRAVES DEL INTERFAZ DE SERVICIOS WEB. POR TANTO, EL PROPOSITO DE ESTE PROYECTO ES DOBLE, GENERANDO EN PRIMER LUGAR NUEVO CONOCIMIENTO DE LA MAS ALTA CALIDAD CIENTIFICA DENTRO DEL CAMPO DE LA ANALITICA DE DATOS ESCALABLE, PARA A CONTINUACION ABRIR EL CAMINO A UNA FRUCTIFERA TRANSFERENCIA TECNOLOGICA HACIENDO USO DE LA PLATAFORMA SOFTWARE PLANEADA._x000D_ _x000D_ LOS RESULTADOS ESPERADOS DEL PROYECTO SE PUEDEN CLASIFICAR EN CINCO CATEGORIAS:_x000D_ _x000D_ 1. MODELADO. EL PROYECTO GENERARA CONTRIBUCIONES ORIENTADAS A FORTALECER LA ESCALABILIDAD DE LOS MGPS PERMITIENDO EL ENCAPSULAMIENTO Y EL MANEJO DE DEPENDENCIAS FUNCIONALES. _x000D_ 2. INFERENCIA. SE DISEÑARAN ALGORITMOS DE INFERENCIA EFICIENTES Y ESCALABLES, TOMANDO COMO BASE LOS ARBOLES DE PROBABILIDAD RECURSIVOS._x000D_ 3. APRENDIZAJE. SE DISEÑARAN ALGORITMOS ESCALABLES DE APRENDIZAJE TENIENDO EN CUENTA LAS RESTRICCIONES DE OPERAR EN ENTORNOS DE BIG DATA. ESTO INCLUIRA MODELOS CANONICOS Y APRENDIZAJE A PARTIR DE STREAMS DE DATOS. TAMBIEN SE DESARROLLARAN ALGORITMOS NO-ESTANDARES DE CLASIFICACION CAPACES DE APRENDER, POR EJEMPLO, A PARTIR DE CONJUNTOS DE DATOS CON MULTIPLES ETIQUETAS._x000D_ 4. SOFTWARE. SE IMPLEMENTARA UNA PLATAFORMA SOFTWARE Y SE PONDRA A DISPOSICION DE LA COMUNIDAD, DONDE SE INCLUIRAN LOS ALGORITMOS DESARROLLADOS EN LAS TAREAS METODOLOGICAS Y SE POSIBILITARA EL DESARROLLO DE APLICACIONES A TRAVES DE UN INTERFAZ DE SERVICIOS WEB._x000D_ 5. APLICACIONES. SE ABORDARA UN AMPLIO ABANICO DE APLICACIONES, CON OBJETO DE APLICAR LAS PROPUESTAS METODOLOGICAS DEL PROYECTO. SE CUBRIRAN LAS AREAS DE AVIACION, SALUD, MULTIMEDIA Y FINANZAS._x000D_ _x000D_ EN ESTE SUBPROYECTO NOS CENTRAREMOS EN LOS ASPECTOS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO Y NO SUPERVISADO, Y APLICACIONES A MULTIMEDIA Y BIO-MEDICINA. (Spanish)
0 references
THE GRAPHIC MODELS PROBABILISITICOS (MGPS) HAVE UNDERGONE REMARKABLE DEVELOPMENT OVER THE PAST FEW YEARS, AND HAVE BEEN SHOWN AS VALUABLE TOOLS IN DISCIPLINES SUCH AS ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND STATISTICS. IN THE LAST FEW YEARS, MUCH ATTENTION HAS BEEN PAID TO THE USE OF MGPS IN DATA MINING TASKS, ESPECIALLY IN SITUATIONS WITH UNCERTAINTY. In accordance with the status of the current article, the next NATURAL step is to provide them with the capacity to operate in connection with BIG DATA._x000D_ _x000D_ The main objective of this project is to achieve a new set of methodological developments in the AREA of the MGPS. funded and INNOVATING as to place them within the AREA of the BIG DATA as REFERENCE TOOLS, through the analysis of ESCALABLE DATA. IN ADDITION, THE PROJECT AIMS TO PRODUCE THE SOFTWARE TOOLS NEEDED TO ENABLE THE DEVELOPMENT OF APPLICATIONS BASED ON A WEB SERVICE ARCHITECTURE FOR MGPS. IN THIS WAY, WE HOPE TO CREATE THE RIGHT ENVIRONMENT FOR MOBILE DEVICES TO BE USED IN BIG DATA CONTEXTS, AS THE NUCLEUS OF THE PROCESS TASKS RECAERIAN ON A CENTRALISED SERVER THAT WOULD PROCESS THE DATA AND EXECUTE THE ALGORITHMS, WHILE THE MOBILE DEVICE WOULD INTERACT THROUGH THE WEB SERVICE INTERFACE. Therefore, the PROPOSITE OF THIS PROJECT is DOUBLE, GENERAN IN THE FIRST PLACE NEW KNOWING OF THE HIGH HIGH QUALITY SCIENTIFIC QUALITY DATES ESCALABLE ANALYTICAL, FOR CONTINUATION TO open the door to a fruitful TRANSFERENCE TECHNOLOGICAL FROM THE SOFTWARE PLATAFORM PLANEADA._x000D_ _x000D_ SPERED RESULTS OF THE PROJECT may be classified in FIVE CATEGORIES:_x000D_ _x000D_ 1. MODELING. THE PROJECT WILL GENERATE CONTRIBUTIONS AIMED AT STRENGTHENING THE SCALABILITY OF THE MGPS BY ALLOWING THE ENCAPSULATION AND MANAGEMENT OF FUNCTIONAL UNITS. _x000D_ 2. INFERENCE. Efficient and scalable INFERENCE ALGORITMS will be designed, taking as a basis the RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_ 3. LEARNING. SCALABLE LEARNING ALGORITHMS WILL BE DESIGNED TAKING INTO ACCOUNT THE CONSTRAINTS OF OPERATING IN BIG DATA ENVIRONMENTS. THIS WILL INCLUDE CANONICAL MODELS AND LEARNING FROM DATA STREAMS. Non-Standard CLASSIFICATION ALGORITS will also be developed._x000D_ 4. SOFTWARE. A SOFTWARE PLATAFORM will be implemented and made available to the Community, WHERE THE ALGORITMES developed in the METODOLOGICAL TARES will be included and the development of applications made possible through an interfacing of web services._x000D_ 5. APPLICATIONS. A WIDE RANGE OF APPLICATIONS WILL BE ADDRESSED IN ORDER TO IMPLEMENT THE PROJECT’S METHODOLOGICAL PROPOSALS. Aviation, HEALTH, MULTIMEDIA AND FINANZAS AREAS._x000D_ _x000D_ on this sub-project we will focus on SUPERVISED AND NON-SUPERVISED LEARNING ASPECTS, AND MULTIMEDIA and BIO-MEDICINE APPLICATIONS. (English)
12 October 2021
0.4649989260861389
0 references
LES MODÈLES GRAPHIQUES PROBABILISITICOS (MGP) ONT CONNU UN DÉVELOPPEMENT REMARQUABLE AU COURS DES DERNIÈRES ANNÉES ET ONT ÉTÉ DÉMONTRÉS COMME DES OUTILS PRÉCIEUX DANS DES DISCIPLINES TELLES QUE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET LES STATISTIQUES. AU COURS DES DERNIÈRES ANNÉES, UNE GRANDE ATTENTION A ÉTÉ ACCORDÉE À L’UTILISATION DES PGM DANS LES TÂCHES D’EXPLORATION DE DONNÉES, EN PARTICULIER DANS DES SITUATIONS D’INCERTITUDE. Conformément à l’état d’avancement de l’article actuel, la prochaine étape NATURALE est de leur fournir la capacité d’opérer en relation avec BIG DATA._x000D_ _x000D_ L’objectif principal de ce projet est de réaliser un nouvel ensemble de développements méthodologiques dans le domaine des MGPS. EN OUTRE, LE PROJET VISE À PRODUIRE LES OUTILS LOGICIELS NÉCESSAIRES POUR PERMETTRE LE DÉVELOPPEMENT D’APPLICATIONS BASÉES SUR UNE ARCHITECTURE DE SERVICE WEB POUR LES MGP. DE CETTE FAÇON, NOUS ESPÉRONS CRÉER L’ENVIRONNEMENT APPROPRIÉ POUR LES APPAREILS MOBILES À UTILISER DANS DES CONTEXTES DE MÉGADONNÉES, COMME LE NOYAU DES TÂCHES DE PROCESSUS RECAERIAN SUR UN SERVEUR CENTRALISÉ QUI TRAITERAIT LES DONNÉES ET EXÉCUTERAIT LES ALGORITHMES, TANDIS QUE L’APPAREIL MOBILE INTERAGIRAIT VIA L’INTERFACE DE SERVICE WEB. Par conséquent, le PROPOSITE DE CE PROJET est DOUBLE, generien DANS LA PREMIÈRE PLACE NOUVELLE CONNAISSANCE DE LA HAUTE HAUTE QUALITÉ SCIENTIFIQUE DES DONNÉES ANALYTIQUES, POUR LA CONTINUATION D’ouvrir la porte à une TRANSFÉRENCE féconde TECHNOLOGIQUE DU SOFTWARE Plataform PLANEADA._x000D_ _x000D_ SPERED les RÉSULTATS DU PROJET peuvent être classés dans DIVE CATÉGORIES:_x000D_ _x000D_ 1. LA MODÉLISATION. LE PROJET GÉNÉRERA DES CONTRIBUTIONS VISANT À RENFORCER L’ÉVOLUTIVITÉ DES MGP EN PERMETTANT L’ENCAPSULATION ET LA GESTION DES UNITÉS FONCTIONNELLES. _x000D_ 2. C’EST UNE CONCLUSION. Des algoritmes d’inférence efficaces et évolutifs seront conçus sur la base des ARBOLES RECURSIVE PROBABILITY._x000D_ 3. L’APPRENTISSAGE. DES ALGORITHMES D’APPRENTISSAGE ÉVOLUTIFS SERONT CONÇUS EN TENANT COMPTE DES CONTRAINTES D’EXPLOITATION DANS LES ENVIRONNEMENTS DE MÉGADONNÉES. IL S’AGIRA NOTAMMENT DE MODÈLES CANONIQUES ET D’APPRENTISSAGES À PARTIR DES FLUX DE DONNÉES. Des ALGORITS DE CLASSIFICATION non standard seront également développés._x000D_ 4. LOGICIEL. Un SOFTWARE Plataform sera mis en œuvre et mis à la disposition de la Communauté, ATTENDU LES ALGORITMES développés dans le TARES métadologique seront inclus et le développement d’applications rendue possible grâce à l’interfaçage des services web._x000D_ 5. LES DEMANDES. UN LARGE ÉVENTAIL D’APPLICATIONS SERA ABORDÉE AFIN DE METTRE EN ŒUVRE LES PROPOSITIONS MÉTHODOLOGIQUES DU PROJET. Aviation, SANTÉ, MULTIMÉDIA ET FINANZAS AREAS._x000D_ _x000D_ sur ce sous-projet, nous nous concentrerons sur les ASPECTS SUPERVISÉS ET NON SUPERVISÉS, ET MULTIMEDIE et BIO-MEDICINE APPLICATIONS. (French)
2 December 2021
0 references
DIE GRAFISCHEN MODELLE PROBABILISITICOS (MGPS) HABEN SICH IN DEN LETZTEN JAHREN BEMERKENSWERT ENTWICKELT UND WURDEN ALS WERTVOLLE WERKZEUGE IN DISZIPLINEN WIE KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND STATISTIK GEZEIGT. IN DEN LETZTEN JAHREN WURDE DEM EINSATZ VON MGPS BEI DATA MINING-AUFGABEN, INSBESONDERE IN SITUATIONEN MIT UNSICHERHEIT, GROSSE AUFMERKSAMKEIT GEWIDMET. Entsprechend dem Stand des aktuellen Artikels besteht der nächste NATURAL Schritt darin, ihnen die Fähigkeit zu bieten, in Verbindung mit BIG DATA zu arbeiten._x000D_ _x000D_ Das Hauptziel dieses Projekts ist es, durch die Analyse der eskalierbaren DATA eine neue Reihe methodischer Entwicklungen in der AREA des MGPS zu erreichen. DARÜBER HINAUS ZIELT DAS PROJEKT DARAUF AB, DIE SOFTWARE-TOOLS ZU PRODUZIEREN, DIE BENÖTIGT WERDEN, UM DIE ENTWICKLUNG VON ANWENDUNGEN ZU ERMÖGLICHEN, DIE AUF EINER WEB-SERVICE-ARCHITEKTUR FÜR MGPS BASIEREN. AUF DIESE WEISE HOFFEN WIR, DIE RICHTIGE UMGEBUNG FÜR MOBILE GERÄTE ZU SCHAFFEN, DIE IN BIG DATA-KONTEXTEN VERWENDET WERDEN KÖNNEN, DA DER KERN DER PROZESSAUFGABEN RECAERIAN AUF EINEM ZENTRALISIERTEN SERVER, DER DIE DATEN VERARBEITEN UND DIE ALGORITHMEN AUSFÜHREN WÜRDE, WÄHREND DAS MOBILE GERÄT ÜBER DIE WEB-SERVICE-SCHNITTSTELLE INTERAGIEREN WÜRDE. Daher ist die PROPOSITE dieses PROJECT DOUBLE, Genran IN DER FIRST PLACE NEU WISSEN NEUER WISSEN DER HIGH HIGH QUALITÄISCHE QUALITÄT DATES eskalierbare ANALYTICAL, um die Tür zu einem fruchtbaren TRANSFERENCE TECHNOLOGICAL von der SOFTWARE Plataform PLANEADA zu öffnen._x000D_ _x000D_ die Ergebnisse des Programms können in FIVE-KATEGORIEN eingestuft werden:_x000D_ _x000D_ 1. MODELLIERUNG. DAS PROJEKT WIRD BEITRÄGE GENERIEREN, DIE DARAUF ABZIELEN, DIE SKALIERBARKEIT DER MWP DURCH DIE EINKAPSELUNG UND VERWALTUNG FUNKTIONALER EINHEITEN ZU STÄRKEN. _x000D_ 2. FAZIT. Effiziente und skalierbare Inferenzalgoritmen werden auf der Grundlage der RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_3 entwickelt. LERNEN. SKALIERBARE LERNALGORITHMEN WERDEN UNTER BERÜCKSICHTIGUNG DER EINSCHRÄNKUNGEN DES BETRIEBS IN BIG-DATA-UMGEBUNGEN ENTWICKELT. DAZU GEHÖREN KANONISCHE MODELLE UND DAS LERNEN AUS DATENSTRÖMEN. Nicht standardmäßige CLASSIFICATION ALGORITS werden ebenfalls entwickelt._x000D_ 4. SOFTWARE. Eine SOFTWARE-Plataform wird implementiert und der Gemeinschaft zur Verfügung gestellt, wobei die in den metodologischen TARES entwickelten ALGORITMES einbezogen und die Entwicklung von Anwendungen durch eine Schnittstelle von Web-Diensten ermöglicht werden._x000D_ 5. ANTRÄGE. ZUR UMSETZUNG DER METHODISCHEN VORSCHLÄGE DES PROJEKTS WIRD EIN BREITES SPEKTRUM VON ANWENDUNGEN BEHANDELT. Luftfahrt, GESUNDHEIT, MULTIMEDIA UND FINANZAS AREAS._x000D_ _x000D_ in diesem Teilprojekt konzentrieren wir uns auf SUPERVISED UND NON-SUPERVISED LEARNING ASPECTS, UND MULTIMEDIA und BIO-MEDICINE APPLICATIONEN. (German)
9 December 2021
0 references
DE GRAFISCHE MODELLEN PROBABILISITICOS (MGP’S) HEBBEN DE AFGELOPEN JAREN EEN OPMERKELIJKE ONTWIKKELING DOORGEMAAKT EN ZIJN BEWEZEN ALS WAARDEVOLLE HULPMIDDELEN IN DISCIPLINES ZOALS KUNSTMATIGE INTELLIGENTIE EN STATISTIEK. IN DE AFGELOPEN JAREN IS VEEL AANDACHT BESTEED AAN HET GEBRUIK VAN MGP’S BIJ DATAMININGTAKEN, VOORAL IN SITUATIES MET ONZEKERHEID. In overeenstemming met de status van het huidige artikel is de volgende NATURAL-stap om hen de capaciteit te bieden om te opereren in verband met BIG DATA._x000D_ _x000D_ Het hoofddoel van dit project is om een nieuwe reeks methodologische ontwikkelingen in het AREA van de MGPS te realiseren. Gefinancierd en INNOVATING om ze in het AREA van de BIG DATA als REFERENCE TOOLS te plaatsen, door middel van de analyse van escalable DATA. DAARNAAST HEEFT HET PROJECT TOT DOEL DE SOFTWARETOOLS TE PRODUCEREN DIE NODIG ZIJN VOOR DE ONTWIKKELING VAN APPLICATIES OP BASIS VAN EEN WEBSERVICEARCHITECTUUR VOOR MGP’S. OP DEZE MANIER HOPEN WE DE JUISTE OMGEVING TE CREËREN VOOR MOBIELE APPARATEN DIE KUNNEN WORDEN GEBRUIKT IN BIG DATA-CONTEXTEN, ALS DE KERN VAN DE PROCESTAKEN RECAERIAN OP EEN GECENTRALISEERDE SERVER DIE DE GEGEVENS ZOU VERWERKEN EN DE ALGORITMEN ZOU UITVOEREN, TERWIJL HET MOBIELE APPARAAT VIA DE WEBSERVICEINTERFACE ZOU INTERAGEREN. Daarom is de PROPOSITE VAN DEZE PROJECT DOUBLE, generan IN HET EERSTE PLAATS NIEUW WETEN VAN DE HIGHTE KWALITEIT SCIENTIFIC QUALITEIT DATES escalable ANALYTICAL, VOOR CONTINUATION Om de deur te openen voor een vruchtbare TRANSFERENCE TECHNOLOGICAL VAN DE SOFTWARE Plataform PLANEADA._x000D_ _x000D_ SPERED RESULTATEN VAN HET PROJECT kunnen worden ingedeeld in FIVE CATEGORIES:_x000D_ _x000D_ 1. HET MODELLEREN. HET PROJECT ZAL BIJDRAGEN GENEREREN DIE GERICHT ZIJN OP HET VERGROTEN VAN DE SCHAALBAARHEID VAN DE MGP’S DOOR DE INTEGRATIE EN HET BEHEER VAN FUNCTIONELE EENHEDEN MOGELIJK TE MAKEN. _x000D_ 2. GEVOLGTREKKING. Efficiënte en schaalbare gevolgtrekkingsalgoritmen zullen worden ontworpen, uitgaande van de RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_ 3. HET LEREN. BIJ HET ONTWERPEN VAN SCHAALBARE LEERALGORITMEN WORDT REKENING GEHOUDEN MET DE BEPERKINGEN VAN HET WERKEN IN BIG DATA-OMGEVINGEN. DIT OMVAT CANONIEKE MODELLEN EN LEREN VAN DATASTROMEN. Niet-standaard CLASSIFICATIES ALGORITS zullen ook worden ontwikkeld._x000D_ 4. SOFTWARE. Een SOFTWARE Plataform zal worden geïmplementeerd en ter beschikking van de Gemeenschap worden gesteld, WAAR DE ALGORITMES die zijn ontwikkeld in de metodologische TARES zullen worden opgenomen en de ontwikkeling van toepassingen mogelijk zal worden gemaakt door middel van een interfacing van webdiensten._x000D_ 5. AANVRAGEN. VOOR DE UITVOERING VAN DE METHODOLOGISCHE VOORSTELLEN VAN HET PROJECT ZAL EEN BREED SCALA AAN TOEPASSINGEN WORDEN BEHANDELD. Luchtvaart, HEALTH, MULTIMEDIA EN FINANZAS AREAS._x000D_ _x000D_ op dit subproject zullen we ons richten op SUPERVISED EN NON-SUPERVISED LEARNING ASPECTS, EN MULTIMEDIA en BIO-MEDICINE APPLICATIONS. (Dutch)
17 December 2021
0 references
I MODELLI GRAFICI PROBABILISITICOS (MGP) HANNO SUBITO NEGLI ULTIMI ANNI UN NOTEVOLE SVILUPPO E SI SONO DIMOSTRATI STRUMENTI PREZIOSI IN DISCIPLINE COME L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE E LE STATISTICHE. NEGLI ULTIMI ANNI È STATA PRESTATA MOLTA ATTENZIONE ALL'USO DEI POP NELLE ATTIVITÀ DI DATA MINING, SOPRATTUTTO IN SITUAZIONI DI INCERTEZZA. In conformità con lo stato del presente articolo, il prossimo passo NATURAL è quello di fornire loro la capacità di operare in connessione con BIG DATA._x000D_ _x000D_ L'obiettivo principale di questo progetto è quello di realizzare una nuova serie di sviluppi metodologici nell'AREA del MGPS. finanziato e INNOVATING per collocarli all'interno della AREA dei DATI BIG come TOOLS DI RIFERENZA, attraverso l'analisi dei DATI escalable. INOLTRE, IL PROGETTO MIRA A PRODURRE GLI STRUMENTI SOFTWARE NECESSARI PER CONSENTIRE LO SVILUPPO DI APPLICAZIONI BASATE SU UN'ARCHITETTURA DI SERVIZIO WEB PER I MGP. IN QUESTO MODO, CI AUGURIAMO DI CREARE L'AMBIENTE GIUSTO PER I DISPOSITIVI MOBILI DA UTILIZZARE IN CONTESTI DI BIG DATA, COME NUCLEO DELLE ATTIVITÀ DI PROCESSO RECAERIAN SU UN SERVER CENTRALIZZATO CHE TRATTEREBBE I DATI ED ESEGUIREBBE GLI ALGORITMI, MENTRE IL DISPOSITIVO MOBILE INTERAGIREBBE ATTRAVERSO L'INTERFACCIA DEL SERVIZIO WEB. Pertanto, il PROPOSITO DI QUESTO PROGETTO è DOPPIO, generato nel primo posto NUOVO CONOSCEMENTO DELL'ALTA ALTA QUALITÀ SCIENTIFICA SCIENTIFICA DATE ANALYTICAL Escalable, PER CONTINUAZIONE per aprire la porta ad una fruttuosa TRANSFERENCE TECHNOLOGICALE DALLA SOFTWARE Plataform PLANEADA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ i RISULTATI SPERATI DEL PROGETTO possono essere classificati nelle CATEGORIE FIVE:_x000D_ _x000D_ 1. LA MODELLAZIONE. IL PROGETTO GENERERÀ CONTRIBUTI VOLTI A RAFFORZARE LA SCALABILITÀ DEI POP CONSENTENDO L'INCAPSULAMENTO E LA GESTIONE DELLE UNITÀ FUNZIONALI. _x000D_ 2. L'INFERENZA. Saranno progettati algoritmi efficienti e scalabili, prendendo come base le RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_ 3. APPRENDERE. GLI ALGORITMI DI APPRENDIMENTO SCALABILI SARANNO PROGETTATI TENENDO CONTO DEI VINCOLI DI FUNZIONAMENTO IN AMBIENTI DI BIG DATA. CIÒ COMPRENDERÀ MODELLI CANONICI E L'APPRENDIMENTO DA FLUSSI DI DATI. Saranno inoltre sviluppate ALGORITI DI CLASSIFICHE non standard._x000D_ 4. SOFTWARE. Un SOFTWARE Plataform sarà implementato e messo a disposizione della Comunità, DOVE Gli ALGORITMES sviluppati nelle TARES metodologiche saranno inclusi e lo sviluppo di applicazioni rese possibili attraverso un interfacciamento dei servizi web._x000D_ 5. APPLICAZIONI. PER L'ATTUAZIONE DELLE PROPOSTE METODOLOGICHE DEL PROGETTO SARÀ AFFRONTATA UN'AMPIA GAMMA DI APPLICAZIONI. Aeronautica, SALUTE, MULTIMEDIA E FINANZAS AREAS._x000D_ _x000D_ su questo sotto-progetto ci concentreremo su ASPECTS SUPERVISED E NON SUPERVISED LEARNING, AND MULTIMEDIA e BIO-MEDICINE APPLICATIONS. (Italian)
16 January 2022
0 references
GRAAFILISED MUDELID PROBABILISITICOS (MGPS) ON VIIMASTEL AASTATEL LÄBINUD MÄRKIMISVÄÄRSE ARENGU NING NEID ON NÄIDATUD VÄÄRTUSLIKE VAHENDITENA SELLISTES VALDKONDADES NAGU TEHISINTELLEKT JA STATISTIKA. VIIMASTEL AASTATEL ON PÖÖRATUD SUURT TÄHELEPANU MGPDE KASUTAMISELE ANDMEKAEVE ÜLESANNETES, ERITI EBAKINDLATES OLUKORDADES. Vastavalt praeguse artikli staatusele on järgmine NATURALi etapp tagada neile suutlikkus tegutseda seoses BIG DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ga. Selle projekti peamine eesmärk on saavutada uued metoodilised arengud MGPS-i AREA-s, mida rahastatakse, ja INNOVATING, et paigutada need BIG DATA AREAsse kui „REFERENCE TOOLS“ (REFERENCE TOOLS), kasutades eskaleeritava DATA analüüsi. LISAKS ON PROJEKTI EESMÄRK TOOTA TARKVARAVAHENDEID, MIS ON VAJALIKUD MGPDE VEEBITEENUSE ARHITEKTUURIL PÕHINEVATE RAKENDUSTE VÄLJATÖÖTAMISEKS. SEL VIISIL LOODAME LUUA SOBIVA KESKKONNA, ET MOBIILSEADMEID SAAKS KASUTADA SUURANDMETE KONTEKSTIS, KUNA PROTSESSI TUUMAKS ON RECAERIAN KESKSES SERVERIS, MIS TÖÖTLEKS ANDMEID JA TÄIDAKS ALGORITME, SAMAS KUI MOBIILSEADE SUHTLEKS VEEBITEENUSE LIIDESE KAUDU. Seetõttu on THIS PROJEKTi TÖÖTLEMINE TÖÖKOHUSTUSLIK SCIENTIFIC QUALITY KUALITUSE KUHENDUSE KUUPÄEV, mida on võimalik laiendada, et avada uks viljakale TECHNOLOGICALSELE SOFTWARE Plataform PLANEADA TRANSFERENCE TECHNOLOGICAL._x000D_ _x000D_ PROJECTi eritulemused võib liigitada FIVE CATEGORIES:_x000D_ _x000D_ 1. MODELLEERIMINE. PROJEKTI EESMÄRK ON SUURENDADA MEDITSIINISEADMETE SKALEERITAVUST, VÕIMALDADES FUNKTSIONAALSETE ÜKSUSTE KAPSELDAMIST JA HALDAMIST. _x000D_ 2. JÄRELDUS. Töötatakse välja tõhusad ja skaleeritavad tuletatud algoritmid, võttes aluseks RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_ 3. ÕPPIMINE. SKALEERITAVATE ÕPPEALGORITMIDE VÄLJATÖÖTAMISEL VÕETAKSE ARVESSE SUURANDMETE KESKKONDADES TÖÖTAMISE PIIRANGUID. SEE HÕLMAB KANOONILISI MUDELEID JA ANDMEVOOGUDEST ÕPPIMIST. Samuti töötatakse välja mittestandardsed KLASSIFIKATSIOONID._x000D_ 4. TARKVARA. Rakendatakse ja tehakse ühendusele kättesaadavaks SOFTWARE Platavorm, mille käigus lisatakse metodoloogilises TARESes välja töötatud ALGORITMES ning tehakse võimalikuks rakenduste väljatöötamine veebiteenuste ühendamise kaudu._x000D_ 5. TAOTLUSED. PROJEKTI METODOLOOGILISTE ETTEPANEKUTE RAKENDAMISEKS KÄSITLETAKSE MITMESUGUSEID RAKENDUSI. Lennunduses, TERVISE, MULTIMEDIA JA FINANZAS AREAS._x000D_ _x000D_ selles allprojektis keskendume VÕIMALUSED JA NÕUETUD ASPEKTSID JA MULTIMEDIA ja BIO-MEDICINE APPLICATIONS. (Estonian)
4 August 2022
0 references
GRAFINIAI MODELIAI PROBABILISITICOS (MGP) PER PASTARUOSIUS KELERIUS METUS BUVO LABAI TOBULINAMI IR BUVO PARODYTI KAIP VERTINGOS PRIEMONĖS TOKIOSE SRITYSE KAIP DIRBTINIS INTELEKTAS IR STATISTIKA. PER PASTARUOSIUS KELERIUS METUS DAUG DĖMESIO BUVO SKIRIAMA MGP NAUDOJIMUI DUOMENŲ GAVYBOS UŽDUOTIMS ATLIKTI, YPAČ NETIKRUMO ATVEJAIS. Atsižvelgiant į dabartinio straipsnio statusą, kitas NATURAL žingsnis yra suteikti jiems galimybę veikti kartu su BIG DATA._x000D_ _x000D_ Pagrindinis šio projekto tikslas yra pasiekti naują metodologinių pokyčių rinkinį MGPS AREA. finansuojamas ir INNOVATING, kad juos būtų galima perkelti į BIG DATA AREA kaip REFERENCE TOOLS, analizuojant didėjančią DATA. BE TO, PROJEKTU SIEKIAMA SUKURTI PROGRAMINĖS ĮRANGOS PRIEMONES, KURIŲ REIKIA, KAD BŪTŲ GALIMA KURTI TAIKOMĄSIAS PROGRAMAS, GRINDŽIAMAS MGP ŽINIATINKLIO PASLAUGŲ ARCHITEKTŪRA. TOKIU BŪDU MES TIKIMĖS SUKURTI TINKAMĄ APLINKĄ MOBILIESIEMS ĮRENGINIAMS, KURIE BUS NAUDOJAMI DIDELIŲ DUOMENŲ KONTEKSTE, KAIP PROCESO UŽDUOČIŲ BRANDUOLYS RECAERIAN CENTRALIZUOTAME SERVERYJE, KURIS APDOROTŲ DUOMENIS IR VYKDYTŲ ALGORITMUS, O MOBILUSIS ĮRENGINYS SĄVEIKAUTŲ PER ŽINIATINKLIO PASLAUGŲ SĄSAJĄ. Todėl, Šio PROJEKTO PROPOSITE yra DOUBLE, generan į pirmojo PLACE NEW KNOWING AUKŠTINĖS KOKYBĖS SCIENTIFIC KOKYBĖS eskaluoja ANALYTICAL, KONTINUACIJA atidaryti duris į vaisingą TRANSFERENCE TECHNOLOGICAL iš SOFTWARE Plataform PLANEADA._x000D_ _x000D_ PROJEKTO REZULTATAI gali būti klasifikuojami FIVE KATEGORIJOJE:_x000D_ _x000D_ 1. MODELIAVIMAS. ĮGYVENDINANT PROJEKTĄ BUS PRISIDEDAMA PRIE MGP MASTELIO DIDINIMO, LEIDŽIANT SUJUNGTI IR VALDYTI FUNKCINIUS VIENETUS. _x000D_ 2. IŠVADA. Bus sukurtos efektyvios ir keičiamo dydžio išvados algoritmai, remiantis RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_ 3. MOKYMASIS. KEIČIAMO DYDŽIO MOKYMOSI ALGORITMAI BUS KURIAMI ATSIŽVELGIANT Į VEIKLOS DIDELIŲ DUOMENŲ APLINKOJE APRIBOJIMUS. TAI APIMS KANONINIUS MODELIUS IR MOKYMĄSI IŠ DUOMENŲ SRAUTŲ. Taip pat bus kuriamos nestandartinės CLASSIFICATION ALGORITS._x000D_ 4. PROGRAMINĖ ĮRANGA. Bus įdiegta ir Bendrijai pateikta PROGRAMINĖS ĮRANGOS Plataforma, KAD bus įtrauktos į metodologines TARES sukurtas ALGORIJOS, o taikomųjų programų kūrimas bus įmanomas per saityno paslaugų sąsają._x000D_ 5. TAIKOMOSIOS PROGRAMOS. SIEKIANT ĮGYVENDINTI PROJEKTO METODINIUS PASIŪLYMUS, BUS NAGRINĖJAMAS PLATUS PARAIŠKŲ SPEKTRAS. Aviacijos, SVEIKATOS, MULTIMEDIJOS IR FINANSŲ AREAS._x000D_ _x000D_ šiame paprojekte daugiausia dėmesio skirsime SUPERVISED IR NON-SUPERVISED LEARNING ASPECTS, AND MULTIMEDIA ir BIO-MEDICINE APPLICATIONS. (Lithuanian)
4 August 2022
0 references
GRAFIČKI MODELI PROBABILISITICOS (MGP-OVI) POSLJEDNJIH SU GODINA PROŠLI KROZ IZVANREDAN RAZVOJ I POKAZALI SU SE KAO VRIJEDNI ALATI U DISCIPLINAMA KAO ŠTO SU UMJETNA INTELIGENCIJA I STATISTIKA. U POSLJEDNJIH NEKOLIKO GODINA MNOGO JE POZORNOSTI POSVEĆENO KORIŠTENJU MGP-OVA U ZADACIMA RUDARENJA PODATAKA, POSEBNO U SITUACIJAMA S NEIZVJESNOŠĆU. U skladu sa statusom sadašnjeg članka, sljedeći NATURAL korak je osigurati im kapacitet za rad u vezi s BIG DATA._x000D_ _x000D__x000D_ Glavni cilj ovog projekta je postizanje novog skupa metodoloških razvoja u AREA-i MGPS-a. Financirano i INNOVATING kako bi ih se smjestilo u AREA BIG DATA kao REFERENCE TOOLS, kroz analizu eskalabilnog DATA. OSIM TOGA, CILJ JE PROJEKTA IZRADITI SOFTVERSKE ALATE POTREBNE ZA RAZVOJ APLIKACIJA TEMELJENIH NA ARHITEKTURI INTERNETSKIH USLUGA ZA MGP-OVE. NA TAJ NAČIN, NADAMO SE DA ĆEMO STVORITI PRAVO OKRUŽENJE ZA MOBILNE UREĐAJE KOJI ĆE SE KORISTITI U KONTEKSTU VELIKIH PODATAKA, KAO JEZGRU PROCESNIH ZADATAKA RECAERIAN NA CENTRALIZIRANOM POSLUŽITELJU KOJI BI OBRADIO PODATKE I IZVRŠIO ALGORITME, DOK BI MOBILNI UREĐAJ KOMUNICIRAO PUTEM SUČELJA WEB SERVISA. Stoga je PROPOSITE OVOG PROJEKTA DOUBLE, generan na prvom mjestu NOVO ZNANJE VELIKOG KVALITETA SCIENTIFIKACIJA KVALITETA Eskalibilna ANALITIČKA, ZA UGOVORA da se otvore vrata plodnog TRANSFERENCE TECHNOLOGICAL OD SOFTWARE Plataform PLANEADA._x000D_ _x000D_ SPERED RESULTS PROJEKTA može biti klasificiran u FIVE CATEGORIES:_x000D_ _x000D_ 1. MODELIRANJE. PROJEKTOM ĆE SE GENERIRATI DOPRINOSI USMJERENI NA JAČANJE PRILAGODLJIVOSTI MGP-OVA OMOGUĆAVANJEM UGRAĐIVANJA I UPRAVLJANJA FUNKCIONALNIM JEDINICAMA. _x000D_ 2. ZAKLJUČAK. Dizajnirani su učinkoviti i skalabilni algoritmi za zaključivanje, uzimajući kao osnovu RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_ 3. UČENJE. ALGORITMI ZA SKALABILNO UČENJE BIT ĆE OSMIŠLJENI UZIMAJUĆI U OBZIR OGRANIČENJA DJELOVANJA U OKRUŽENJIMA VELIKE KOLIČINE PODATAKA. TO ĆE UKLJUČIVATI KANONSKE MODELE I UČENJE IZ TOKOVA PODATAKA. Razvijat će se i nestandardni KLASANICICIJI._x000D_ 4. SOFTVER. Implementirat će se i staviti na raspolaganje Zajednici SOFTWARE Plataform, kada će se uključiti ALGORITMES razvijeni u metodološkom TARES-u, a razvoj aplikacija omogućiti povezivanjem internetskih usluga._x000D_ 5. PRIJAVE. ZA PROVEDBU METODOLOŠKIH PRIJEDLOGA PROJEKTA RAZMOTRIT ĆE SE ŠIROK RASPON PRIJAVA. Zrakoplovstvo, ZDRAVLJE, MULTIMEDIA I FINANZAS AREAS._x000D_ _x000D_ na ovom podprojektu usredotočit ćemo se na SUPERVISED I NON-SUPERVISED ASPECTS, I MULTIMEDIA i BIO-MEDICINE APLIKACIJE. (Croatian)
4 August 2022
0 references
ΤΑ ΓΡΑΦΙΚΆ ΜΟΝΤΈΛΑ PROBABILISITICOS (MGPS) ΈΧΟΥΝ ΥΠΟΣΤΕΊ ΑΞΙΟΣΗΜΕΊΩΤΗ ΑΝΆΠΤΥΞΗ ΤΑ ΤΕΛΕΥΤΑΊΑ ΧΡΌΝΙΑ ΚΑΙ ΈΧΟΥΝ ΑΠΟΔΕΙΧΘΕΊ ΩΣ ΠΟΛΎΤΙΜΑ ΕΡΓΑΛΕΊΑ ΣΕ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟΎΣ ΚΛΆΔΟΥΣ ΌΠΩΣ Η ΤΕΧΝΗΤΉ ΝΟΗΜΟΣΎΝΗ ΚΑΙ Η ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΉ. ΤΑ ΤΕΛΕΥΤΑΊΑ ΧΡΌΝΙΑ, ΈΧΕΙ ΔΟΘΕΊ ΜΕΓΆΛΗ ΠΡΟΣΟΧΉ ΣΤΗ ΧΡΉΣΗ ΠΠΠ ΣΕ ΕΡΓΑΣΊΕΣ ΕΞΌΡΥΞΗΣ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ, ΙΔΊΩΣ ΣΕ ΚΑΤΑΣΤΆΣΕΙΣ ΑΒΕΒΑΙΌΤΗΤΑΣ. Σύμφωνα με την κατάσταση του ισχύοντος άρθρου, το επόμενο ΦΥΣΙΚΟ βήμα είναι να τους δοθεί η δυνατότητα να λειτουργήσουν σε σχέση με το ΜΕΓΑΛΟ DATA._x000D_ _x000D_ Ο κύριος στόχος του έργου αυτού είναι να επιτευχθεί μια νέα σειρά μεθοδολογικών εξελίξεων στην ΠΕΡΙΟΧΗ του ΜΗΧΑΝΙΚΟΥ ΜΗΧΑΝΗΜΑΤΟΣ. ΕΠΙΠΛΈΟΝ, ΤΟ ΈΡΓΟ ΑΠΟΣΚΟΠΕΊ ΣΤΗΝ ΠΑΡΑΓΩΓΉ ΤΩΝ ΕΡΓΑΛΕΊΩΝ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΎ ΠΟΥ ΑΠΑΙΤΟΎΝΤΑΙ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΝΆΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΏΝ ΠΟΥ ΒΑΣΊΖΟΝΤΑΙ ΣΕ ΜΙΑ ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΉ ΥΠΗΡΕΣΙΏΝ ΔΙΑΔΙΚΤΎΟΥ ΓΙΑ ΠΠΠ. ΜΕ ΤΟΝ ΤΡΌΠΟ ΑΥΤΌ, ΕΛΠΊΖΟΥΜΕ ΝΑ ΔΗΜΙΟΥΡΓΉΣΟΥΜΕ ΤΟ ΚΑΤΆΛΛΗΛΟ ΠΕΡΙΒΆΛΛΟΝ ΓΙΑ ΚΙΝΗΤΈΣ ΣΥΣΚΕΥΈΣ ΠΟΥ ΘΑ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΟΎΝΤΑΙ ΣΕ ΠΛΑΊΣΙΑ ΜΑΖΙΚΏΝ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ, ΌΠΩΣ Ο ΠΥΡΉΝΑΣ ΤΩΝ ΕΡΓΑΣΙΏΝ ΤΗΣ ΔΙΑΔΙΚΑΣΊΑΣ RECAERIAN ΣΕ ΚΕΝΤΡΙΚΌ ΔΙΑΚΟΜΙΣΤΉ ΠΟΥ ΘΑ ΕΠΕΞΕΡΓΆΖΕΤΑΙ ΤΑ ΔΕΔΟΜΈΝΑ ΚΑΙ ΘΑ ΕΚΤΕΛΕΊ ΤΟΥΣ ΑΛΓΟΡΊΘΜΟΥΣ, ΕΝΏ Η ΚΙΝΗΤΉ ΣΥΣΚΕΥΉ ΘΑ ΑΛΛΗΛΕΠΙΔΡΆ ΜΈΣΩ ΤΗΣ ΔΙΕΠΑΦΉΣ WEB SERVICE. Ως εκ τούτου, η ΠΡΟΤΑΣΗ ΤΟΥ ΕΡΓΟΥ αυτού είναι ΔΙΠΛΟΣ, γενεαν ΣΤΗΝ ΠΡΩΤΗ ΠΡΩΤΗ ΝΕΑ ΓΝΩΣΗ ΤΟΥ ΥΨΗΛΟΥ ΥΨΗΛΗΣ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑΣ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΗΣ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΕΓΚΑΛΥΜΕΝΗΣ ΑΝΑΛΥΤΙΚΗΣ ΑΝΑΛΥΤΙΚΗΣ, ΓΙΑ ΤΗ ΣΥΝΕΧΕΙΑ Να ανοίξει την πόρτα σε μια καρποφόρα ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗ ΜΕΤΑΦΟΡΑΣ ΑΠΟ ΤΗΝ ΠΛΑΝΑΔΗ ΠΛΑΝΑΔΑ._x000D_ _x000D_ ΠΡΑΓΜΑΤΟΠΟΙΗΜΕΝΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΤΟΥ ΕΡΓΟΥ μπορούν να ταξινομηθούν σε Πέντε ΚΑΤΗΓΟΡΙΕΣ:_x000D_ _x000D_ 1. ΜΟΝΤΕΛΟΠΟΊΗΣΗ. ΤΟ ΈΡΓΟ ΘΑ ΣΥΜΒΆΛΕΙ ΣΤΗΝ ΕΝΊΣΧΥΣΗ ΤΗΣ ΕΠΕΚΤΑΣΙΜΌΤΗΤΑΣ ΤΩΝ ΠΠΠ, ΕΠΙΤΡΈΠΟΝΤΑΣ ΤΗΝ ΕΝΘΥΛΆΚΩΣΗ ΚΑΙ ΤΗ ΔΙΑΧΕΊΡΙΣΗ ΤΩΝ ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΚΏΝ ΜΟΝΆΔΩΝ. _x000D_ 2. ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΑ. Θα σχεδιαστούν αποδοτικοί και κλιμακούμενοι αλγορίτες συμπεράσματος, λαμβάνοντας ως βάση το RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_ 3. ΜΆΘΗΣΗ. ΟΙ ΑΛΓΌΡΙΘΜΟΙ ΚΛΙΜΑΚΟΎΜΕΝΗΣ ΜΆΘΗΣΗΣ ΘΑ ΣΧΕΔΙΆΖΟΝΤΑΙ ΛΑΜΒΆΝΟΝΤΑΣ ΥΠΌΨΗ ΤΟΥΣ ΠΕΡΙΟΡΙΣΜΟΎΣ ΤΗΣ ΛΕΙΤΟΥΡΓΊΑΣ ΣΕ ΠΕΡΙΒΆΛΛΟΝΤΑ ΜΑΖΙΚΏΝ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ. ΑΥΤΌ ΘΑ ΠΕΡΙΛΑΜΒΆΝΕΙ ΚΑΝΟΝΙΚΆ ΜΟΝΤΈΛΑ ΚΑΙ ΔΙΔΆΓΜΑΤΑ ΑΠΌ ΡΟΈΣ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ. Θα αναπτυχθούν επίσης μη τυποποιημένες ΑΛΛΑΓΟΡΕΣ ΚΑΤΗΓΟΡΙΑΣ._x000D_ 4. ΛΟΓΙΣΜΙΚΌ. Θα τεθεί σε εφαρμογή και θα τεθεί στη διάθεση της Κοινότητας ένα SOFTWARE Plataform, όπου θα συμπεριληφθούν τα ALGORITMES που θα αναπτυχθούν στο μετρολογικό TARES και θα καταστεί δυνατή η ανάπτυξη εφαρμογών μέσω της διασύνδεσης των διαδικτυακών υπηρεσιών._x000D_ 5. ΑΙΤΉΣΕΙΣ. ΘΑ ΕΞΕΤΑΣΤΕΊ ΈΝΑ ΕΥΡΎ ΦΆΣΜΑ ΕΦΑΡΜΟΓΏΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΥΛΟΠΟΊΗΣΗ ΤΩΝ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΚΏΝ ΠΡΟΤΆΣΕΩΝ ΤΟΥ ΈΡΓΟΥ. Αεροπλοΐα, ΥΓΕΙΑ, ΠΟΛΥΜΕΔΙΑ ΚΑΙ ΦΙΝΑΝΖΑΣ ΠΕΡΙΟΧΕΣ._x000D_ _x000D_ σε αυτό το υποέργο θα επικεντρωθούμε σε SUPERVISED και μη-SUPERVISED LEARNING ASPECTS, AND MULTIMEDIA and BIO-MEDICINE Applications. (Greek)
4 August 2022
0 references
GRAFICKÉ MODELY PROBABILISITICOS (MGP) PREŠLI V POSLEDNÝCH ROKOCH POZORUHODNÝM VÝVOJOM A UKÁZALI SA AKO CENNÉ NÁSTROJE V DISCIPLÍNACH, AKO JE UMELÁ INTELIGENCIA A ŠTATISTIKA. V POSLEDNÝCH ROKOCH SA VEĽKÁ POZORNOSŤ VENOVALA VYUŽÍVANIU MGP PRI ŤAŽBE ÚDAJOV, NAJMÄ V SITUÁCIÁCH S NEISTOTOU. V súlade so stavom aktuálneho článku je ďalším krokom NATURAL poskytnúť im kapacitu na prevádzku v súvislosti s BIG DATA._x000D_ _x000D_ Hlavným cieľom tohto projektu je dosiahnuť nový súbor metodického vývoja v AREA MGPS.financované a INNOVATING, aby sa umiestnili do AREA BIG DATA ako REFERENCE TOOLS, a to prostredníctvom analýzy eskalovateľných DATA. CIEĽOM PROJEKTU JE OKREM TOHO VYTVORIŤ SOFTVÉROVÉ NÁSTROJE POTREBNÉ NA VÝVOJ APLIKÁCIÍ ZALOŽENÝCH NA ARCHITEKTÚRE WEBOVÝCH SLUŽIEB PRE MGP. TÝMTO SPÔSOBOM DÚFAME, ŽE VYTVORÍME SPRÁVNE PROSTREDIE PRE MOBILNÉ ZARIADENIA, KTORÉ SA MAJÚ POUŽÍVAŤ VO VEĽKÝCH DÁTOVÝCH KONTEXTOCH, AKO JADRO PROCESNÝCH ÚLOH RECAERIAN NA CENTRALIZOVANOM SERVERI, KTORÝ BY SPRACOVÁVAL ÚDAJE A VYKONÁVAL ALGORITMY, ZATIAĽ ČO MOBILNÉ ZARIADENIE BY INTERAGOVALO PROSTREDNÍCTVOM ROZHRANIA WEBOVÝCH SLUŽIEB. Preto je PROPOSITE TOTO PROJEKTU DOUBLE, generan V PRVÉHO PLACE NOVÉ VYSOKÉ VYSOKÉ KVALITY SCIENTIFICKÝ KVALITY DATES escalable ANALYTICAL, pre CONTINUATION otvoriť dvere k plodnej TRANSFERENCE TECHNOLOGICKÉ Z SOFTWARE Plataform PLANEADA._x000D_ _x000D_ _x000D_ dosiahnuté výsledky PROJEKTU sa môžu klasifikovať v piatich KATEGÓRIách:_x000D_ _x000D_ 1. MODELOVANIE. PROJEKT PRINESIE PRÍSPEVKY ZAMERANÉ NA POSILNENIE ŠKÁLOVATEĽNOSTI MGP TÝM, ŽE UMOŽNÍ ZAPUZDRENIE A RIADENIE FUNKČNÝCH JEDNOTIEK. _x000D_ 2. ZÁVER. Navrhnú sa efektívne a škálovateľné indukčné algoritmy, pričom základom budú RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_ 3. UČENIE SA. ROZŠÍRITEĽNÉ UČEBNÉ ALGORITMY BUDÚ NAVRHNUTÉ TAK, ABY ZOHĽADŇOVALI OBMEDZENIA PREVÁDZKY V PROSTREDÍ VEĽKÝCH DÁT. TO BUDE ZAHŔŇAŤ KANONICKÉ MODELY A UČENIE SA Z DÁTOVÝCH TOKOV. Budú tiež vyvinuté neštandardné KLASSIFIKÁCIE ALGORITS._x000D_ 4. SOFTVÉR. SOFTWARE Plataform bude implementovaná a sprístupnená Spoločenstvu, KDE budú zahrnuté ALGORITMES vyvinuté v metodologických TARES a vývoj aplikácií umožnený prostredníctvom prepojenia webových služieb._x000D_ 5. APLIKÁCIE. BUDE SA RIEŠIŤ ŠIROKÁ ŠKÁLA ŽIADOSTÍ S CIEĽOM REALIZOVAŤ METODICKÉ NÁVRHY PROJEKTU. Letectvo, ZDRAVIE, MULTIMEDIA A FINANZÁCIA AREAS._x000D_ _x000D_ na tomto čiastkovom projekte sa zameriame na SUPERVISED a NONUPERVISED LEARNING ASPECTS, MULTIMEDIA a BIO-MEDICINE APPLIKÁCIE. (Slovak)
4 August 2022
0 references
GRAAFISET MALLIT PROBABILISITICOS (MGP) OVAT KEHITTYNEET MERKITTÄVÄSTI VIIME VUOSINA, JA NE OVAT OSOITTAUTUNEET ARVOKKAIKSI TYÖKALUIKSI ALOILLA, KUTEN TEKOÄLYSSÄ JA TILASTOISSA. VIIME VUOSINA ON KIINNITETTY PALJON HUOMIOTA MOO-SOPIMUSTEN KÄYTTÖÖN TIEDONLOUHINTATEHTÄVISSÄ, ERITYISESTI EPÄVARMOISSA TILANTEISSA. Nykyisen artikkelin tilan mukaisesti seuraava NATURAL-vaihe on tarjota niille valmiudet toimia BIG DATA:n yhteydessä._x000D_ _x000D_ Tämän hankkeen päätavoitteena on saada aikaan uusi metodologinen kehitys MGPS:n AREA:ssa. LISÄKSI HANKKEEN TAVOITTEENA ON TUOTTAA OHJELMISTOTYÖKALUJA, JOITA TARVITAAN MGP:IDEN VERKKOPALVELUARKKITEHTUURIIN PERUSTUVIEN SOVELLUSTEN KEHITTÄMISEEN. TÄLLÄ TAVOIN TOIVOMME LUOVAMME OIKEAN YMPÄRISTÖN MOBIILILAITTEILLE, JOITA VOIDAAN KÄYTTÄÄ MASSADATAKONTEKSTISSA, KUTEN PROSESSIN YDINTEHTÄVÄT RECAERIAN KESKITETYLLÄ PALVELIMELLA, JOKA KÄSITTELISI TIETOJA JA TOTEUTTAISI ALGORITMEJA, KUN TAAS MOBIILILAITE OLISI VUOROVAIKUTUKSESSA VERKKOPALVELURAJAPINNAN KAUTTA. Näin ollen tämän tuotteen PROPOSITE on DOUBLE, sukua ensimäisessä PLACE NEW KNOWING the HIGH HIGH QUALITY SCIENTIFIC QUALITY DATES escalable ANALYTICAL, FOR CONTINUATION jotta avata oven hedelmälliselle TRANSFERENCE TECHNOLOGICAL FROM OF SOFTWARE Plataform PLANEADA._x000D_ _x000D_ HYVÄKSYTTÄVÄT TULOKSET voidaan luokitella luokkaan FIVE CATEGORIES:_x000D_ _x000D_ 1. MALLINTAMINEN. HANKKEELLA PYRITÄÄN VAHVISTAMAAN MOO-OHJELMIEN SKAALAUTUVUUTTA SALLIMALLA TOIMINNALLISTEN YKSIKÖIDEN KAPSELOINTI JA HALLINTA. _x000D_ 2. SE ON JOHTOPÄÄTÖS. Tehokas ja skaalautuva päättely algoritmit suunnitellaan pohjaksi RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_ 3. OPPIMINEN. LAAJENNETTAVISSA OLEVAT OPPIMISALGORITMIT SUUNNITELLAAN OTTAEN HUOMIOON MASSADATAYMPÄRISTÖSSÄ TOIMIMISEN RAJOITUKSET. TÄHÄN SISÄLTYVÄT KANONISET MALLIT JA TIETOVIRROISTA OPPIMINEN. Lisäksi kehitetään muita kuin vakiomuotoisia CLASSIFICATION ALGORITS._x000D_ 4. OHJELMISTOT. Yhteisön käyttöön otetaan SOFTWARE Plataform -lomake, johon sisällytetään metodologisissa TARES-palveluissa kehitetyt ALGORITMES-tiedot ja että sovellusten kehittäminen on mahdollista verkkopalvelujen liitännän avulla. HAKEMUKSET. HANKKEEN METODOLOGISTEN EHDOTUSTEN TOTEUTTAMISEKSI KÄSITELLÄÄN MONENLAISIA HAKEMUKSIA. Ilmailu, TERVEYS, MULTIMEDIA JA FINANZAS AREAS._x000D_ _x000D_ tässä alahankkeessa keskitymme SUPERVISEDiin ja EI-SUPERVISED LEARNING ASPECTS, JA MULTIMEDIA ja BIO-MEDICINE APPLICATIONS. (Finnish)
4 August 2022
0 references
MODELE GRAFICZNE PROBABILISITICOS (MGP) PRZESZŁY NIEZWYKŁY ROZWÓJ W CIĄGU OSTATNICH KILKU LAT I ZOSTAŁY POKAZANE JAKO CENNE NARZĘDZIA W DZIEDZINACH TAKICH JAK SZTUCZNA INTELIGENCJA I STATYSTYKA. W CIĄGU OSTATNICH KILKU LAT WIELE UWAGI POŚWIĘCONO WYKORZYSTANIU MGP W ZADANIACH EKSPLORACJI DANYCH, ZWŁASZCZA W SYTUACJACH NIEPEWNOŚCI. Zgodnie ze stanem obecnego artykułu, kolejnym krokiem NATURALnym jest zapewnienie im możliwości działania w związku z BIG DATA._x000D_ _x000D_ Głównym celem tego projektu jest osiągnięcie nowego zestawu zmian metodologicznych w AREA sfinansowanych MGPS. PONADTO PROJEKT MA NA CELU STWORZENIE NARZĘDZI OPROGRAMOWANIA NIEZBĘDNYCH DO ROZWOJU APLIKACJI OPARTYCH NA ARCHITEKTURZE USŁUG INTERNETOWYCH DLA MGP. W TEN SPOSÓB MAMY NADZIEJĘ STWORZYĆ ODPOWIEDNIE ŚRODOWISKO DLA URZĄDZEŃ MOBILNYCH DO WYKORZYSTANIA W KONTEKŚCIE DUŻYCH ZBIORÓW DANYCH, JAKO JĄDRO ZADAŃ PROCESOWYCH RECAERIAN NA SCENTRALIZOWANYM SERWERZE, KTÓRY PRZETWARZAŁBY DANE I URUCHAMIAŁ ALGORYTMY, PODCZAS GDY URZĄDZENIE MOBILNE WCHODZIŁOBY W INTERAKCJE ZA POŚREDNICTWEM INTERFEJSU USŁUGI INTERNETOWEJ. W związku z tym, PROPOZYT TEGO PROJEKTU jest DOUBLE, generan W PIERWSZEJ MIEJSCE NOWYCH WIĘCEJ JAKOŚCI SCIENTIFICY DATES escalable ANALYTICAL, DO KONTYNACJI, aby otworzyć drzwi do owocnego TRANSFERENCE TECHNOLOGICZNE z SOFTWARE Plataform PLANEADA._x000D_ _x000D_ wyniki PROJEKTU mogą być klasyfikowane w FIVE KATEGORIES:_x000D_ _x000D_ 1. MODELOWANIE. PROJEKT PRZYNIESIE WKŁAD MAJĄCY NA CELU ZWIĘKSZENIE SKALOWALNOŚCI MGP POPRZEZ UMOŻLIWIENIE HERMETYZACJI I ZARZĄDZANIA JEDNOSTKAMI FUNKCJONALNYMI. _x000D_ 2. WNIOSKOWANIE. Opracowane zostaną wydajne i skalowalne algorytmy wnioskowania, opierając się na ARBOLES RECURSIVE PROBABILITY._x000D_ 3. UCZENIE SIĘ. SKALOWALNE ALGORYTMY UCZENIA SIĘ ZOSTANĄ ZAPROJEKTOWANE Z UWZGLĘDNIENIEM OGRANICZEŃ ZWIĄZANYCH Z FUNKCJONOWANIEM W ŚRODOWISKACH DUŻYCH ZBIORÓW DANYCH. BĘDZIE TO OBEJMOWAĆ MODELE KANONICZNE I UCZENIE SIĘ NA PODSTAWIE STRUMIENI DANYCH. Opracowane zostaną również niestandardowe ALGORITY KLASYFIKACJI._x000D_ 4. OPROGRAMOWANIE. Platforma OPROGRAMOWANIA zostanie wdrożona i udostępniona Wspólnocie, gdzie zostaną włączone ALGORITMY opracowane w ramach TARES metodologicznego, a rozwój aplikacji będzie możliwy poprzez połączenie usług internetowych._x000D_ 5. WNIOSKI. ROZPATRZONY ZOSTANIE SZEROKI ZAKRES ZASTOSOWAŃ W CELU REALIZACJI PROPOZYCJI METODOLOGICZNYCH PROJEKTU. Lotnictwo, Zdrowotność, MULTIMEDIA I FINANZAS AREAS._x000D_ _x000D_ w ramach tego podprojektu skupimy się na WSPÓŁPRACYCH I NIESUPERVISOWANYCH ASPECTS LEARNING ASPECTS I MULTIMEDIA i BIO-MEDICINE APPLICATIONS. (Polish)
4 August 2022
0 references
A PROBABILISITICOS (MGP) GRAFIKAI MODELLEK AZ ELMÚLT ÉVEKBEN FIGYELEMREMÉLTÓ FEJLŐDÉSEN MENTEK KERESZTÜL, ÉS ÉRTÉKES ESZKÖZÖKNEK BIZONYULTAK OLYAN TUDOMÁNYÁGAKBAN, MINT A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ÉS A STATISZTIKA. AZ ELMÚLT NÉHÁNY ÉVBEN NAGY FIGYELMET FORDÍTOTTAK AZ MGP-K ADATBÁNYÁSZATI FELADATOKBAN VALÓ FELHASZNÁLÁSÁRA, KÜLÖNÖSEN A BIZONYTALAN HELYZETEKBEN. A jelenlegi cikk állapotával összhangban a következő NATURAL lépés az, hogy a BIG DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_-val kapcsolatos működési kapacitást biztosítjuk számukra. A projekt fő célja, hogy új módszertani fejlesztéseket valósítson meg az MGPS által finanszírozott és a BIG DATA TÖRVÉNYSZÉK TERÜLETÉNEK TERÜLETÉNEK TERÜLETÉNEK TERÜLETÉBEN, az MGPS által finanszírozott TERMÉKEK TERÜLETÉBEN. A PROJEKT CÉLJA TOVÁBBÁ, HOGY OLYAN SZOFTVERESZKÖZÖKET ÁLLÍTSON ELŐ, AMELYEK LEHETŐVÉ TESZIK AZ MGP-K WEBSZOLGÁLTATÁSI ARCHITEKTÚRÁJÁN ALAPULÓ ALKALMAZÁSOK KIFEJLESZTÉSÉT. ILY MÓDON REMÉLJÜK, HOGY MEGFELELŐ KÖRNYEZETET TEREMTHETÜNK A NAGY ADATHALMAZOK KONTEXTUSÁBAN HASZNÁLHATÓ MOBIL ESZKÖZÖK SZÁMÁRA, MIVEL A FOLYAMAT MAGJA A RECAERIAN-T EGY KÖZPONTOSÍTOTT SZERVEREN VÉGZI, AMELY FELDOLGOZZA AZ ADATOKAT ÉS VÉGREHAJTJA AZ ALGORITMUSOKAT, MÍG A MOBIL ESZKÖZ A WEBES SZOLGÁLTATÁSI FELÜLETEN KERESZTÜL KÖLCSÖNHATÁSBA LÉP. Ezért ennek a PROJEKT-nek a propozituma DOUBLE, a HIGH HIGH QUALITY SCIENTIFIC QUALITY DATES eszkalálható ANALYTICAI DÁMOK NEMZETKÖZI NEMZETKÖZI NEMZETKÖZI TUDOMÁNYÁBAN, hogy kinyissa az ajtót egy gyümölcsöző TRANSFERENCE TECHNOLOGIKAI FELTÜNTETÉSI TECHNOLOGIKAI FELTÉTELEK A SZOLGÁLTATÁSI PLANEADA._x000D_ _x000D_ A PROJEKT különleges eredményei az IGAZGATÁSOK közé sorolhatók:_x000D_ _x000D_ 1. A MODELLEZÉS. A PROJEKT OLYAN HOZZÁJÁRULÁSOKAT FOG GENERÁLNI, AMELYEK CÉLJA AZ MGP-K SKÁLÁZHATÓSÁGÁNAK ERŐSÍTÉSE AZÁLTAL, HOGY LEHETŐVÉ TESZIK A FUNKCIONÁLIS EGYSÉGEK BEÁGYAZÁSÁT ÉS IRÁNYÍTÁSÁT. _x000D_ 2. EBBŐL KÖVETKEZTETEK. Hatékony és skálázható következtetési algoritmusok kerülnek kialakításra, amelyek alapja a RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_ 3. A TANULÁS. A SKÁLÁZHATÓ TANULÁSI ALGORITMUSOKAT A NAGY ADATHALMAZOK KÖRNYEZETÉBEN VALÓ MŰKÖDÉS KORLÁTAINAK FIGYELEMBEVÉTELÉVEL ALAKÍTJÁK KI. EZ MAGÁBAN FOGLALJA A KANONIKUS MODELLEKET ÉS AZ ADATFOLYAMOKBÓL VALÓ TANULÁST. Nem szabványos CLASSIFICATION ALGORITS is fejlesztik._x000D_ 4. SZOFTVER. A SOFTWARE Plataform bevezetésre és a Közösség rendelkezésére bocsátására kerül sor, ahol a metodológiai TARES-ekben kifejlesztett ALGORITMES-eket beépítik, és az alkalmazások fejlesztését a webes szolgáltatások összekapcsolása révén teszik lehetővé._x000D_ 5. KÉRELMEK. A PROJEKT MÓDSZERTANI JAVASLATAINAK VÉGREHAJTÁSA ÉRDEKÉBEN A PÁLYÁZATOK SZÉLES KÖRÉT FOGJÁK KEZELNI. Légi közlekedés, EGÉSZSÉGEK, MULTIMEDIA ÉS PÉNZÜGYEK._x000D_ _x000D_ ezen alprojektre összpontosítunk a SUPERVISED ÉS NON-SUPERVISED LEARNING ASPECTS, ÉS MULTIMEDIA és BIO-MEDICINE APPLIKÁCIÓK. (Hungarian)
4 August 2022
0 references
GRAFICKÉ MODELY PROBABILISITICOS PROŠLY V POSLEDNÍCH LETECH POZORUHODNÝM VÝVOJEM A UKÁZALY SE JAKO CENNÉ NÁSTROJE V OBORECH, JAKO JE UMĚLÁ INTELIGENCE A STATISTIKA. V POSLEDNÍCH NĚKOLIKA LETECH BYLA VĚNOVÁNA VELKÁ POZORNOST VYUŽÍVÁNÍ MGP PŘI VYTĚŽOVÁNÍ DAT, ZEJMÉNA V SITUACÍCH S NEJISTOTOU. V souladu se stavem aktuálního článku je dalším krokem NATURAL poskytnout jim kapacitu pro provoz v souvislosti s BIG DATA._x000D_ _x000D_ Hlavním cílem tohoto projektu je dosáhnout nového souboru metodického vývoje v AREA financovaného MGPS. a INNOVATING tak, aby byly zařazeny do AREA BIG DATA jako REFERENCE TOOLS, a to prostřednictvím analýzy eskalovatelné DATA. CÍLEM PROJEKTU JE KROMĚ TOHO VYTVOŘIT SOFTWAROVÉ NÁSTROJE POTŘEBNÉ K TOMU, ABY BYLO MOŽNÉ VYVÍJET APLIKACE ZALOŽENÉ NA ARCHITEKTUŘE INTERNETOVÝCH SLUŽEB PRO MGP. TÍMTO ZPŮSOBEM DOUFÁME, ŽE VYTVOŘÍME SPRÁVNÉ PROSTŘEDÍ PRO MOBILNÍ ZAŘÍZENÍ, KTERÁ BUDOU POUŽÍVÁNA V KONTEXTU VELKÝCH DAT, JAKO JÁDRO PROCESU ÚLOH RECAERIAN NA CENTRALIZOVANÉM SERVERU, KTERÝ BY DATA ZPRACOVÁVAL A SPOUŠTĚL ALGORITMY, ZATÍMCO MOBILNÍ ZAŘÍZENÍ BY KOMUNIKOVALO PROSTŘEDNICTVÍM ROZHRANÍ WEBOVÉ SLUŽBY. Proto, PROPOSITE tohoto PROJEKTU je DOUBLE, generan ve FIRST PLACE NOVÉ VĚDOMÍ HIGH HIGH QUALITY SCIENTIFICKÉ DATESY eskalabilní ANALYTICAL, pro KONTINUATION otevřít dveře plodné TRANSFERENCE TECHNOLOGICKÉ Z SOFTWARE Plataform PLANEADA._x000D_ _x000D_ SPERED výsledky PROJEKTU mohou být zařazeny do FIVE CATEGORIES:_x000D_ _x000D_ 1. MODELOVÁNÍ. PROJEKT BUDE VYTVÁŘET PŘÍSPĚVKY ZAMĚŘENÉ NA POSÍLENÍ ŠKÁLOVATELNOSTI MGP TÍM, ŽE UMOŽNÍ ZAPOUZDŘENÍ A ŘÍZENÍ FUNKČNÍCH JEDNOTEK. _x000D_ 2. Z TOHO VYVOZUJI. Budou navrženy efektivní a škálovatelné inferenční algoritmy na základě RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_ 3. UČENÍ. ŠKÁLOVATELNÉ ALGORITMY UČENÍ BUDOU NAVRŽENY S OHLEDEM NA OMEZENÍ PROVOZU V PROSTŘEDÍ DAT VELKÉHO OBJEMU. TO BUDE ZAHRNOVAT KANONICKÉ MODELY A UČENÍ Z DATOVÝCH TOKŮ. Budou také vyvinuty nestandardní klasifikační ALGORITS._x000D_ 4. PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ. Bude zavedena a dána k dispozici Společenství SOFTWARE Plataform, KDE ŽÁDY vyvinuté v metodologických TARES budou zahrnuty a vývoj aplikací umožněn prostřednictvím propojení webových služeb._x000D_ 5. ŽÁDOSTI. ZA ÚČELEM REALIZACE METODICKÝCH NÁVRHŮ PROJEKTU BUDE ŘEŠENA ŠIROKÁ ŠKÁLA ŽÁDOSTÍ. Letectví, ZDRAVÍ, MULTIMEDIA A FINANZAS AREAS._x000D_ _x000D_ na tomto dílčím projektu se zaměříme na SUPERVISEDIA a NON-SUPERVISEDEDING ASPECTS, MULTIMEDIA a BIO-MEDICINE APPLIKACE. (Czech)
4 August 2022
0 references
GRAFISKIE MODEĻI PROBABILISITICOS (MGP) PĒDĒJO GADU LAIKĀ IR IEVĒROJAMI ATTĪSTĪJUŠIES, UN TIE IR IZRĀDĪJUŠIES VĒRTĪGI INSTRUMENTI TĀDĀS DISCIPLĪNĀS KĀ MĀKSLĪGAIS INTELEKTS UN STATISTIKA. DAŽOS PĒDĒJOS GADOS LIELA UZMANĪBA IR PIEVĒRSTA MGP IZMANTOŠANAI DATIZRACES UZDEVUMOS, JO ĪPAŠI NENOTEIKTĪBAS SITUĀCIJĀS. Saskaņā ar pašreizējā panta statusu nākamais NATURAL solis ir nodrošināt viņiem spēju darboties saistībā ar BIG DATA._x000D_ _x000D_ Šā projekta galvenais mērķis ir sasniegt jaunu metodoloģisko norišu kopumu MGPS finansētajā AREA un INNOVATING, lai tos izvietotu BIG DATA AREA kā REFERENCE TOOLS, izmantojot escalable DATA analīzi. TURKLĀT PROJEKTA MĒRĶIS IR IZSTRĀDĀT PROGRAMMATŪRAS RĪKUS, KAS VAJADZĪGI, LAI VARĒTU IZSTRĀDĀT LIETOJUMPROGRAMMAS, KURU PAMATĀ IR MGP TĪMEKĻA PAKALPOJUMU ARHITEKTŪRA. TĀDĀ VEIDĀ MĒS CERAM RADĪT PAREIZO VIDI MOBILAJĀM IERĪCĒM, KAS TIKS IZMANTOTAS LIELO DATU KONTEKSTĀ, KĀ PROCESA UZDEVUMU KODOLS RECAERIAN UZ CENTRALIZĒTA SERVERA, KAS APSTRĀDĀTU DATUS UN IZPILDĪTU ALGORITMUS, SAVUKĀRT MOBILĀ IERĪCE MIJIEDARBOTOS AR TĪMEKĻA PAKALPOJUMU SASKARNI. Tāpēc šī PROJEKta PROPOSITE ir DOUBLE, ģenerāns pirmajā vietā JAUNS KVALITĀTES SCIENTIFIKĀCIJAS KVALITIJAS DATES eskalējams ANALYTICAL, KONTINUĀCIJA, lai atvērtu durvis uz auglīgu TRANSFERENCE TECHNOLOGICAL no SOFTWARE Plataforma PLANEADA._x000D_ _x000D_ PROJEKTA SPEREDZĒJU REZULTĀTI var tikt klasificēti FIVE CATEGORIES:_x000D_ _x000D_ 1. MODELĒŠANA. PROJEKTS DOS IEGULDĪJUMU, LAI STIPRINĀTU MGP MĒROGOJAMĪBU, ATĻAUJOT FUNKCIONĀLO VIENĪBU IEKAPSULĒŠANU UN PĀRVALDĪBU. _x000D_ 2. SECINĀJUMS. Tiks izstrādāti efektīvi un mērogojami algoritmi, pamatojoties uz RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_ 3. MĀCĪŠANĀS. MĒROGOJAMI MĀCĪŠANĀS ALGORITMI TIKS IZSTRĀDĀTI, ŅEMOT VĒRĀ DARBĪBAS IEROBEŽOJUMUS LIELO DATU VIDĒ. TAS IETVERS KANONISKOS MODEĻUS UN MĀCĪŠANOS NO DATU PLŪSMĀM. Tiks izstrādāti arī nestandarta KLASSIFIKĀCIJAS ALGORITS._x000D_ 4. PROGRAMMATŪRA. SOFTWARE Plataforma tiks ieviesta un darīta pieejama Kopienai, KĀ tiks iekļauti meteoroloģiskajos pētījumos izstrādātie ALGORITMES un lietojumprogrammu izstrāde būs iespējama, izmantojot tīmekļa pakalpojumu sasaisti._x000D_ 5. PIETEIKUMI. TIKS IZSKATĪTS PLAŠS PIETEIKUMU KLĀSTS, LAI ĪSTENOTU PROJEKTA METODOLOĢISKOS PRIEKŠLIKUMUS. Aviācija, VESELĪBA, MULTIMEDIA UN FINANZAS AREAS._x000D_ _x000D_ par šo apakšprojektu mēs koncentrēsimies uz SUPERVISED UN NON-SUPERVISED LEARNING ASPECTI, MULTIMEDIA un BIO-MEDICINE APPLICATIONS. (Latvian)
4 August 2022
0 references
TÁ FORBAIRT SHUNTASACH DÉANTA AR NA SAMHLACHA GRAFACHA PROBABILISITICOS (MGPS) LE BLIANTA BEAGA ANUAS, AGUS LÉIRÍODH GUR UIRLISÍ LUACHMHARA IAD I NDISCIPLÍNÍ AMHAIL INTLEACHT SHAORGA AGUS STAITISTICÍ. LE BLIANTA BEAGA ANUAS, TUGADH AIRD MHÓR AR ÚSÁID MGPS I DTASCANNA MIANADÓIREACHTA SONRAÍ, GO HÁIRITHE I GCÁSANNA LE HÉIGINNTEACHT. De réir stádas an ailt atá ann faoi láthair, is é an chéad chéim NATURAL eile a chur ar fáil dóibh leis an gcumas a oibriú i dtaca le BIG DATA._x000D_ _x000D_ Is é príomhchuspóir an tionscadail seo sraith nua d’fhorbairtí modheolaíochta a bhaint amach i AREA an MGPS. maoinithe agus INNOVATING mar iad a chur laistigh de AREA an DATA BIG mar TOOLS REFERENCE, tríd an anailís ar DATA ESCALABLE. INA THEANNTA SIN, TÁ SÉ MAR AIDHM AG AN TIONSCADAL NA HUIRLISÍ BOGEARRAÍ IS GÁ A THÁIRGEADH CHUN FORBAIRT FEIDHMCHLÁR BUNAITHE AR AILTIREACHT SEIRBHÍSE GRÉASÁIN DO MGPS A CHUMASÚ. AR AN MBEALACH SEO, TÁ SÚIL AGAINN AN TIMPEALLACHT CHEART A CHRUTHÚ LE HAGHAIDH GLÉASANNA SOGHLUAISTE A BHEIDH LE HÚSÁID I GCOMHTHÉACSANNA SONRAÍ MÓRA, MAR AN NÚICLÉAS AN PHRÓISIS TASCANNA RECAERIAN AR FHREASTALAÍ LÁRAITHE A BHEADH A PHRÓISEÁIL NA SONRAÍ AGUS A FHORGHNÍOMHÚ NA HALGARTAIM, CÉ GO MBEADH AN GLÉAS SOGHLUAISTE IDIRGHNÍOMHÚ TRÍD AN COMHÉADAN SEIRBHÍSE GRÉASÁIN. Dá bhrí sin, is é an PROPOSITE AN PRIOECT SEO DOUBLE, GENERAN IN AN CHÉAD PLACE NUA A DHÉANAMH AN HIGH CÁILÍOCHT CÁILÍOCHT DÁ DÁTAÍ CÁILÍOCHTA ESCALABLE ANALYTICAL, DO DHÉANAMH AN doras a oscailt go torthúil TRANSFERCE TECHNOLOGICAL FÓGRA ó PLANEADA plataform SOFTWARE._x000D_ is féidir _x000D_ _SPERED _x000D_ 1 a aicmiú i gCatagóirí BEO:_x000D_ _x000D_ 1. SAMHALTÚ. GINFEAR RANNÍOCAÍOCHTAÍ LEIS AN TIONSCADAL ATÁ DÍRITHE AR INSCÁLAITHEACHT MGPS A NEARTÚ TRÍ IMCHOCHLÚ AGUS BAINISTIÚ AONAD FEIDHMIÚIL A CHEADÚ. _x000D_ 2. TÁTAL. Déanfar algoritms INFERENCE éifeachtúla agus inscálaithe a dhearadh, ag tógáil mar bhonn an ARBOLES._x000D_ 3. FOGHLAIM. DÉANFAR ALGARTAIM FOGHLAMA INSCÁLAITHE A DHEARADH AG CUR SAN ÁIREAMH NA SRIANTA A BHAINEANN LE FEIDHMIÚ I DTIMPEALLACHTAÍ MÓRSHONRAÍ. ÁIREOFAR LEIS SIN SAMHLACHA CANONICAL AGUS FOGHLAIM Ó SHRUTHANNA SONRAÍ. Beidh ALGORITS CLASSIFICATION Neamh-Standard a fhorbairt freisin._x000D_ 4. BOGEARRAÍ. Déanfar plataform SOFTWARE a chur chun feidhme agus a chur ar fáil don Chomhphobal, DE BHRÍ go n-áireofar na ALGORITMES a forbraíodh sna TARES METODOLOGICAL agus forbairt na bhfeidhmchlár a bheidh indéanta trí idirghabháil a dhéanamh ar sheirbhísí gréasáin._x000D_ 5. IARRATAISÍ. TABHARFAR AGHAIDH AR RÉIMSE LEATHAN IARRATAS CHUN TOGRAÍ MODHEOLAÍOCHTA AN TIONSCADAIL A CHUR CHUN FEIDHME. Eitlíochta, SLÁINTE, MULTIMEDIA AGUS Finanzas AREAS._x000D_ _x000D_ ar an bhfothionscadal seo beimid ag díriú ar ASPECTS LEARNING maoirsithe AGUS NEAMH-maoirseachta, AGUS IARRATAIS IOMLÁN agus BIO-MEDICINE. (Irish)
4 August 2022
0 references
GRAFIČNI MODELI PROBABILISITICOS (MGP) SO V ZADNJIH NEKAJ LETIH DOŽIVELI IZJEMEN RAZVOJ IN SO BILI PRIKAZANI KOT DRAGOCENA ORODJA V DISCIPLINAH, KOT SO UMETNA INTELIGENCA IN STATISTIKA. V ZADNJIH NEKAJ LETIH JE BILO VELIKO POZORNOSTI NAMENJENE UPORABI MGP PRI NALOGAH PODATKOVNEGA RUDARJENJA, ZLASTI V NEGOTOVIH RAZMERAH. V skladu s statusom sedanjega članka je naslednji korak NATURAL, da se jim zagotovi sposobnost delovanja v povezavi z BIG DATA._x000D_ _x000D_ Glavni cilj tega projekta je doseči nov sklop metodološkega razvoja v AREA MGPS. financiranega in INNOVATING, da se jih umesti v AREA BIG DATA kot REFERENCE TOOLS, z analizo stopnjevanja PODATKOV. POLEG TEGA JE CILJ PROJEKTA IZDELAVA PROGRAMSKIH ORODIJ, POTREBNIH ZA RAZVOJ APLIKACIJ, KI TEMELJIJO NA ARHITEKTURI SPLETNIH STORITEV ZA MGP. NA TA NAČIN UPAMO, DA BOMO USTVARILI PRAVO OKOLJE ZA MOBILNE NAPRAVE, KI SE BODO UPORABLJALE V VELIKIH PODATKOVNIH KONTEKSTIH, KOT JEDRO PROCESNIH NALOG RECAERIAN NA CENTRALIZIRANEM STREŽNIKU, KI BI OBDELAL PODATKE IN IZVAJAL ALGORITME, MEDTEM KO BI MOBILNA NAPRAVA INTERAKCIJA PREK VMESNIKA SPLETNIH STORITEV. Zato je PROPOSITE TEGA PROJEKTA DOUBLE, žlahtnitelj v FIRST PLACE NOVI KALIČNI KAKOVOSTNI SCIENTIFIKI KAKOVOSTNI DATES, ki se stopnjujejo ANALYTICAL, ZA KONTINUCIJO, da bi odprli vrata plodnemu TRANSFERENCIJSKEM TEHNOLOGIČNJIH TEHNOLOGIJIH PLANEADA._x000D_ _x000D_ _x000D_ PREDLOGI PROJEKTA se lahko razvrstijo v FIVE KATEGORIES:_x000D_ _x000D_ 1. MODELIRANJE. PROJEKT BO USTVARIL PRISPEVKE ZA KREPITEV NADGRADLJIVOSTI MGP Z OMOGOČANJEM INKAPSULACIJE IN UPRAVLJANJA FUNKCIONALNIH ENOT. _x000D_ 2. IZ TEGA SKLEPAM. Zasnovani bodo učinkoviti in nadgradljivi algoritmi sklepanja, pri čemer bodo temeljile RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_ 3. UČENJE. NADGRADLJIVI UČNI ALGORITMI BODO ZASNOVANI OB UPOŠTEVANJU OMEJITEV DELOVANJA V VELEPODATKOVNIH OKOLJIH. TO BO VKLJUČEVALO KANONIČNE MODELE IN UČENJE IZ PODATKOVNIH TOKOV. Razvili se bodo tudi nestandardni CLASSIFICATION ALGORITS._x000D_ 4. PROGRAMSKA OPREMA. Platforma SOFTWARE se bo izvajala in dala na voljo Skupnosti, KER bodo vključene ALGORITMES, razvite v okviru metodoloških TARES, razvoj aplikacij pa bo omogočen s povezovanjem spletnih storitev._x000D_ 5. VLOGE. OBRAVNAVANI BODO ŠTEVILNI ZAHTEVKI ZA IZVEDBO METODOLOŠKIH PREDLOGOV PROJEKTA. Letalstvo, ZDRAVJE, MULTIMEDIJA IN FINANZIJE AREAS._x000D_ _x000D_ na tem podprojektu se bomo osredotočili na SUPERVISED IN NE-SUPERVISEDNI ASPECTS, IN MULTIMEDIA in BIO-MEDICINE APPLICATIONS. (Slovenian)
4 August 2022
0 references
ГРАФИЧНИТЕ МОДЕЛИ PROBABILISITICOS (MGPS) ПРЕТЪРПЯХА ЗАБЕЛЕЖИТЕЛНО РАЗВИТИЕ ПРЕЗ ПОСЛЕДНИТЕ НЯКОЛКО ГОДИНИ И БЯХА ПОКАЗАНИ КАТО ЦЕННИ ИНСТРУМЕНТИ В ДИСЦИПЛИНИ КАТО ИЗКУСТВЕНИЯ ИНТЕЛЕКТ И СТАТИСТИКАТА. ПРЕЗ ПОСЛЕДНИТЕ НЯКОЛКО ГОДИНИ БЕШЕ ОБЪРНАТО ГОЛЯМО ВНИМАНИЕ НА ИЗПОЛЗВАНЕТО НА MGP В ЗАДАЧИ, СВЪРЗАНИ С ИЗВЛИЧАНЕТО НА ДАННИ, ОСОБЕНО В СИТУАЦИИ С НЕСИГУРНОСТ. В съответствие със състоянието на настоящия член, следващата НАТУРАЛНА стъпка е да им се предостави капацитет за работа във връзка с BIG DATA._x000D_ _x000D_ Основната цел на този проект е да се постигне нов набор от методологични разработки в AREA на финансираните от MGPS. и INNOVATING, за да ги постави в AREA на BIG DATA като REFERENCE TOOLS, чрез анализ на ескалиируемите DATA. ОСВЕН ТОВА ПРОЕКТЪТ ИМА ЗА ЦЕЛ ДА ПРОИЗВЕДЕ СОФТУЕРНИТЕ ИНСТРУМЕНТИ, НЕОБХОДИМИ ЗА РАЗРАБОТВАНЕТО НА ПРИЛОЖЕНИЯ, БАЗИРАНИ НА АРХИТЕКТУРА ЗА УЕБ УСЛУГИ ЗА MGP. ПО ТОЗИ НАЧИН СЕ НАДЯВАМЕ ДА СЪЗДАДЕМ ПОДХОДЯЩА СРЕДА ЗА МОБИЛНИ УСТРОЙСТВА, КОИТО ДА СЕ ИЗПОЛЗВАТ В КОНТЕКСТА НА ГОЛЕМИ ИНФОРМАЦИОННИ МАСИВИ, ТЪЙ КАТО ЯДРОТО НА ПРОЦЕСА ЗА ЗАДАЧИ RECAERIAN НА ЦЕНТРАЛИЗИРАН СЪРВЪР, КОЙТО ЩЕ ОБРАБОТВА ДАННИТЕ И ЩЕ ИЗПЪЛНЯВА АЛГОРИТМИТЕ, ДОКАТО МОБИЛНОТО УСТРОЙСТВО ЩЕ ВЗАИМОДЕЙСТВА ЧРЕЗ ИНТЕРФЕЙСА НА УЕБ УСЛУГАТА. Ето защо, ПРОПОЗИТА НА този проект е DOUBLE, родов в ПЪРВОТО ПОВЕЧЕ НОВИНИ ЗНАЧЕНИЕ НА ВИГНА КАЧЕСТВО НА КАЧЕСТВОТО НА КАЧЕСТВОТО ескалирали аналитика, за да се отвори вратата към ползотворна ТЕХНОЛОГИЧНА ТЕХНОЛОГИЧНА ОТ SOFTWARE Платаформа PLANEADA._x000D_ _x000D_ _x000D_ СПЕЦИАЛНИТЕ РЕЗУЛТАТИ НА ПРОЕКТА могат да бъдат класифицирани в пет Категори:_x000D_ _x000D_ 1. МОДЕЛИРАНЕ. ПРОЕКТЪТ ЩЕ ГЕНЕРИРА ПРИНОС, НАСОЧЕН КЪМ ЗАСИЛВАНЕ НА ВЪЗМОЖНОСТИТЕ ЗА РАЗРАСТВАНЕ НА MGP, КАТО ПОЗВОЛИ КАПСУЛИРАНЕТО И УПРАВЛЕНИЕТО НА ФУНКЦИОНАЛНИТЕ ЕДИНИЦИ. _x000D_ 2. ИЗВОД ЗА ТОВА. Ще бъдат проектирани ефективни и мащабируеми алгоритими, като за основа се вземе RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_ 3. УЧЕНЕ. АЛГОРИТМИТЕ ЗА УЧЕНЕ, КОИТО МОГАТ ДА БЪДАТ МАЩАБИРУЕМИ, ЩЕ БЪДАТ РАЗРАБОТЕНИ, КАТО СЕ ВЗЕМАТ ПРЕДВИД ОГРАНИЧЕНИЯТА ЗА РАБОТА В СРЕДА С ГОЛЕМИ ИНФОРМАЦИОННИ МАСИВИ. ТОВА ЩЕ ВКЛЮЧВА КАНОНИЧНИ МОДЕЛИ И ИЗВЛИЧАНЕ НА ПОУКИ ОТ ПОТОЦИТЕ ОТ ДАННИ. Ще бъдат разработени и нестандартни КЛАСИФИКАЦИОННИ АЛГОРИТИ._x000D_ 4. СОФТУЕР. A SOFTWARE Plataform ще бъде внедрена и предоставена на Общността, КАТО АЛГОРИМИТЕ, разработени в методологичните TARES, ще бъдат включени и разработването на приложения ще стане възможно чрез взаимодействие между уеб услуги._x000D_ 5. ЗАЯВЛЕНИЯ. ЩЕ БЪДАТ РАЗГЛЕДАНИ ШИРОК СПЕКТЪР ОТ ПРИЛОЖЕНИЯ, ЗА ДА СЕ ИЗПЪЛНЯТ МЕТОДОЛОГИЧЕСКИТЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ НА ПРОЕКТА. Авиация, ЗДРАВЕОПАЗВАНЕ, Мултимедия И ФИНАНЗАС AREAS._x000D_ _x000D_ по този подпроект ще се фокусираме върху SUPERVISED И NON-SUPERVISED LEARNING ASPECTS, И MULTIMEDIA и BIO-MEDICINE APPLICATIONS. (Bulgarian)
4 August 2022
0 references
IL-MUDELLI GRAFIĊI PROBABILISITICOS (MGPS) GĦADDEW MINN ŻVILUPP NOTEVOLI MATUL DAWN L-AĦĦAR FTIT SNIN, U NTWEREW BĦALA GĦODOD SIEWJA F’DIXXIPLINI BĦALL-INTELLIĠENZA ARTIFIĊJALI U L-ISTATISTIKA. F’DAWN L-AĦĦAR FTIT SNIN, INGĦATAT ĦAFNA ATTENZJONI GĦALL-UŻU TA’ MGPS F’KOMPITI TA’ ESTRAZZJONI TAD-DATA, SPEĊJALMENT F’SITWAZZJONIJIET B’INĊERTEZZA. F’konformità mal-istatus tal-artikolu attwali, il-pass NATURAL li jmiss huwa li jipprovdilhom il-kapaċità li joperaw b’rabta ma’ BIG DATA._x000D_ _x000D_ L-objettiv ewlieni ta’ dan il-proġett huwa li jinkiseb sett ġdid ta’ żviluppi metodoloġiċi fl-AREA tal-MGPS. iffinanzjati u JINNOVATING li jitqiegħdu fi ħdan l-AREA tad-DATA BIG bħala TOOLS REFERENCE, permezz tal-analiżi ta’ DATA li tista’ tiżdied. BARRA MINN HEKK, IL-PROĠETT GĦANDU L-GĦAN LI JIPPRODUĊI L-GĦODOD TAS-SOFTWER MEĦTIEĠA BIEX JIPPERMETTU L-IŻVILUPP TA’ APPLIKAZZJONIJIET IBBAŻATI FUQ ARKITETTURA TA’ SERVIZZ TAL-WEB GĦALL-PSM. B’DAN IL-MOD, NITTAMAW LI NOĦOLQU L-AMBJENT IT-TAJJEB GĦALL-APPARATI MOBBLI LI GĦANDHOM JINTUŻAW FIL-KUNTESTI TAL-BIG DATA, PERESS LI N-NUKLEU TAL-KOMPITI TAL-PROĊESS RECAERIAN FUQ SERVER ĊENTRALIZZAT LI JIPPROĊESSA D-DATA U JEŻEGWIXXI L-ALGORITMI, FILWAQT LI L-APPARAT MOBBLI JINTERAĠIXXI PERMEZZ TAL-INTERFACE TAS-SERVIZZ WEB. Għalhekk, il-PROPOSIZZ TA’ DINJA PROJECT huwa DOUBLE, ġeneran fil-PLACE FIRST NEWING TAL-GĦOLJA KWALITÀ KWALITÀ GĦOLJA KWALITÀ SCIENTIFIKA JDATI ANALITÀ eskalabbli, GĦAL KONTINAMENT Biex tiftaħ il-bieb għal TECHNOLOGICAL frott TECHNOLOGICAL MILL-PLANEADA Plataform SOFTWARE._x000D__ _x000D_ RIŻULTTI SPETI TAL-PROJECT jistgħu jiġu kklassifikati fil-KATEGORIJIET FIVE:_x000D_ _x000D_ 1. L-IMMUDELLAR. IL-PROĠETT SE JIĠĠENERA KONTRIBUZZJONIJIET IMMIRATI LEJN IT-TISĦIĦ TAL-ISKALABBILTÀ TAL-PSM BILLI JIPPERMETTI L-INKAPSULAMENT U L-ĠESTJONI TAL-UNITAJIET FUNZJONALI. _x000D_ 2. L-INFERENZA. Se jitfasslu algoritmi ta’ inferenza effiċjenti u skalabbli, filwaqt li tittieħed bħala bażi l-PROBABILITÀ ARBOLES._x000D_ 3. TAGĦLIM. L-ALGORITMI TA’ TAGĦLIM SKALABBLI SE JITFASSLU B’KONT MEĦUD TAL-LIMITAZZJONIJIET TAL-OPERAT F’AMBJENTI TA’ BIG DATA. DAN SE JINKLUDI MUDELLI KANONIĊI U TAGĦLIM MILL-FLUSSI TAD-DATA. L-ALGORTI TAL-KLASSIZZJONI Mhux Standard se jiġu żviluppati wkoll._x000D_ 4. SOFTWER. Se jiġi implimentat Plataform SOFTWARE u se jkun disponibbli għall-Komunità, BILLI L-ALGORITMES żviluppat fit-TARES metodoloġiċi se jiġi inkluż u l-iżvilupp ta’ applikazzjonijiet isir possibbli permezz ta’ interfaċċjar tas-servizzi tal-web._x000D_ 5. APPLIKAZZJONIJIET. SE TIĠI INDIRIZZATA FIRXA WIESGĦA TA’ APPLIKAZZJONIJIET SABIEX JIĠU IMPLIMENTATI L-PROPOSTI METODOLOĠIĊI TAL-PROĠETT. Avjazzjoni, SAĦĦA, MULTIMEDJA U FINANZAS AREAS._x000D_ _x000D_ fuq dan is-sotto-proġett aħna ser niffukaw fuq ASPECTI SUPERVIŻI U LEARNIJIET MHUX SUMPERVIŻI, U MULTIMEDJA u APPLIKAZZJONI BIO-MEDIĊIN. (Maltese)
4 August 2022
0 references
O PROBABILISITICOS GRÁFICOS (MGPS) sofreu um desenvolvimento notável ao longo dos últimos anos e tem sido mostrado como ferramentas avaliáveis em disciplinas como a inteligência artificial e as estatísticas. Nos últimos anos, prestou-se muita atenção à utilização de MGPS em tarefas de mineração de dados, especialmente em situações de incerteza. De acordo com o estado do presente artigo, o próximo passo NATURAL é proporcionar-lhes a capacidade de operar em conexão com os GRANDES DADOS._x000D_ _x000D_ O principal objetivo deste projeto é alcançar um novo conjunto de desenvolvimentos metodológicos na ÁREA do MGPS. financiado e INOVANDO para colocá-los dentro da ÁREA dos GRANDES DADOS como FERRAMENTAS DE REFERÊNCIA, através da análise de DADOS ESCALÁVEIS. Além disso, o projeto destina-se a produzir as ferramentas de software necessárias para permitir o desenvolvimento de aplicativos com base em uma arquitetura de serviço WEB para MGPS. Desta forma, esperamos criar o ambiente certo para dispositivos móveis a serem utilizados em grandes contextos de dados, já que o núcleo do processo recorre a um serviço centralizado que processaria os dados e executaria os algoritmos, enquanto o dispositivo móvel interagiria através da interface do serviço WEB. Portanto, o PROPOSTO DO PRESENTE PROJETO é DUPLO, GERALMENTE NO PRIMEIRO LUGAR NOVO CONHECIMENTO DA ALTA QUALIDADE CIENTÍFICA DATAS DE QUALIDADE ESCALÁVEIS ANALÍTICAS, PARA CONTINUAR A Abrir a Porta a uma TRANSFERÊNCIA TECNOLÓGICA frutuosa DA PLANEADA DE PLATAFORMA SOFTWARE._x000D_ _x000D_ RESULTADOS ESPERADOS DO PROJETO podem ser classificados em CINCO CATEGORIAS:_x000D_ _x000D_ 1. MODELO. O PROJECTO GERARÁ CONTRIBUIÇÕES DESTINADAS A REFORÇAR A ESCALABILIDADE DAS MGPS, PERMITindo A CAPSULAÇÃO E A GESTÃO DE UNIDADES FUNCIONAIS. _x000D_ 2. INFERÊNCIA. Serão concebidos ALGORITMOS DE INFERÊNCIA Eficientes e escaláveis, tomando como base os ARBÓIS DE PROBABILIDADE RECURSIVOS._x000D_ 3. APRENDIZAGEM. ALGORITMOS DE APRENDIZAGEM ESCALÁVEIS SERÃO CONCEBIDOS TENDO EM CONTA AS CONSTRUÇÕES DO FUNCIONAMENTO EM AMBIENTES DE GRANDE DADOS. Isto incluirá modelos canónicos e a aprendizagem a partir de ameaças de dados. Serão também desenvolvidos ALGORITOS DE CLASSIFICAÇÃO NÃO NORMALIZADOS._x000D_ 4. Software. Será implementada e disponibilizada à Comunidade uma PLATAFORMA DE SOFTWARE, onde serão incluídos os ALGORITMES desenvolvidos nas TARES METODOLOGICAS e será possível o desenvolvimento de aplicações através de uma interface de serviços web._x000D_ 5. CANDIDATURAS. Será abordada uma vasta gama de pedidos, a fim de executar as propostas metodológicas do projecto. Áreas de Aviação, Saúde, Multimédia e Finanças._x000D_ _x000D_ Neste subprojeto vamos focar-nos em ASPECTOS DE APRENDIZAGEM SUPERVISIONADOS E NÃO SUPERVISIONADOS, E APLICAÇÕES MULTIMÉDIAS e BIO-MEDICINAS. (Portuguese)
4 August 2022
0 references
DE GRAFISKE MODELLER PROBABILISITICOS (FUP) HAR GENNEMGÅET EN BEMÆRKELSESVÆRDIG UDVIKLING I DE SENESTE ÅR OG ER BLEVET VIST SOM VÆRDIFULDE VÆRKTØJER INDEN FOR FAG SÅSOM KUNSTIG INTELLIGENS OG STATISTIK. I DE SENESTE ÅR ER DER BLEVET LAGT STOR VÆGT PÅ ANVENDELSEN AF FUP I FORBINDELSE MED DATAMINING, ISÆR I SITUATIONER MED USIKKERHED. I overensstemmelse med status i den nuværende artikel er det næste NATURAL skridt at give dem kapacitet til at operere i forbindelse med BIG DATA._x000D_ _x000D_ Hovedformålet med dette projekt er at opnå et nyt sæt metodologiske udviklinger i AREA af MGPS. finansieret og INNOVATING at placere dem i AREA af BIG DATA som REFERENCE TOOLS, gennem en analyse af eskalerbare DATA. PROJEKTET HAR DESUDEN TIL FORMÅL AT FREMSTILLE DE SOFTWAREVÆRKTØJER, DER ER NØDVENDIGE FOR AT MULIGGØRE UDVIKLING AF APPLIKATIONER BASERET PÅ EN WEBTJENESTEARKITEKTUR FOR FUP'ER. PÅ DENNE MÅDE HÅBER VI AT SKABE DET RETTE MILJØ FOR MOBILE ENHEDER, DER SKAL BRUGES I BIG DATA SAMMENHÆNGE, SOM KERNEN I PROCESSEN OPGAVER RECAERIAN PÅ EN CENTRALISERET SERVER, DER VILLE BEHANDLE DATA OG UDFØRE ALGORITMER, MENS DEN MOBILE ENHED VILLE INTERAGERE VIA WEBTJENESTE INTERFACE. Derfor er PROPOSITE OF DENNE PROJEKT DOUBLE, slægt i den første PLACE ny viden om den HØJ HØJDE Kvalitet SCIENTIFIKKE KVALITET DATES eskalerbare ANALYTICAL, TIL KONTINUATION at åbne døren for en frugtbar TRANSFERENCE TECHNOLOGICAL FRA SOFTWARE Plataform PLANEADA._x000D_ _x000D_ _x000D_ PROJEKTs SPEDE RESULTATER kan klassificeres i FIVE KATEGORIES:_x000D_ _x000D_ 1. MODELLERING. PROJEKTET VIL GENERERE BIDRAG, DER HAR TIL FORMÅL AT STYRKE FUP'ERNES SKALERBARHED VED AT TILLADE INDKAPSLING OG FORVALTNING AF FUNKTIONELLE ENHEDER. _x000D_ 2. DET ER SLUT. Effektive og skalerbare inferensalgoritmer vil blive udformet med udgangspunkt i RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_ 3. LÆRING. SKALERBARE LÆRINGSALGORITMER VIL BLIVE UDFORMET UNDER HENSYNTAGEN TIL DE BEGRÆNSNINGER, DER ER FORBUNDET MED AT OPERERE I BIG DATA-MILJØER. DETTE VIL OMFATTE KANONISKE MODELLER OG LÆRING FRA DATASTRØMME. Der vil også blive udviklet ikke-standardiserede KLASSIFIKATION ALGORITS._x000D_ 4. SOFTWARE. Der vil blive gennemført en SOFTWARE Plataform, som vil blive stillet til rådighed for Fællesskabet, HVORFOR DEN ALGORITMES, der er udviklet i de metodologiske TARES, vil blive inkluderet, og udviklingen af applikationer vil blive muliggjort gennem et samspil mellem webtjenester._x000D_ 5. ANSØGNINGER. EN BRED VIFTE AF APPLIKATIONER VIL BLIVE BEHANDLET MED HENBLIK PÅ AT GENNEMFØRE PROJEKTETS METODOLOGISKE FORSLAG. Luftfart, SUNDHED, MULTIMEDIA OG FINANZAS AREAS._x000D_ _x000D_ på dette delprojekt vil vi fokusere på SUPERVISED OG NON-SUPERVISED LEARNING ASPECTS, OG MULTIMEDIA og BIO-MEDICINE APPLIKATIONER. (Danish)
4 August 2022
0 references
MODELELE GRAFICE PROBABILISITICOS (MGP) AU SUFERIT O DEZVOLTARE REMARCABILĂ ÎN ULTIMII ANI ȘI AU FOST PREZENTATE CA INSTRUMENTE VALOROASE ÎN DISCIPLINE PRECUM INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ ȘI STATISTICĂ. ÎN ULTIMII ANI, S-A ACORDAT O ATENȚIE DEOSEBITĂ UTILIZĂRII MGP ÎN CADRUL SARCINILOR DE EXTRAGERE A DATELOR, ÎN SPECIAL ÎN SITUAȚII CU INCERTITUDINE. În conformitate cu statutul actualului articol, următorul pas NATURAL este de a le oferi capacitatea de a opera în legătură cu BIG DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ Obiectivul principal al acestui proiect este de a realiza un nou set de evoluții metodologice în AREA MGPS-urilor. finanțat și INNOVATING, astfel încât acestea să fie plasate în ZAREA DATElor BIG ca TOOLURI DE REFERENȚĂ, prin analiza DATA escalabile. ÎN PLUS, PROIECTUL ÎȘI PROPUNE SĂ PRODUCĂ INSTRUMENTELE SOFTWARE NECESARE PENTRU A PERMITE DEZVOLTAREA DE APLICAȚII BAZATE PE O ARHITECTURĂ DE SERVICII WEB PENTRU MGP-URI. ÎN ACEST FEL, SPERĂM SĂ CREĂM MEDIUL POTRIVIT PENTRU CA DISPOZITIVELE MOBILE SĂ FIE UTILIZATE ÎN CONTEXTE DE VOLUME MARI DE DATE, DEOARECE NUCLEUL PROCESULUI ARE SARCINI RECAERIAN PE UN SERVER CENTRALIZAT CARE AR PROCESA DATELE ȘI AR EXECUTA ALGORITMII, ÎN TIMP CE DISPOZITIVUL MOBIL AR INTERACȚIONA PRIN INTERFAȚA DE SERVICII WEB. Prin urmare, PROPOZITATEA ACEST PROIECT este DUBL, genn ÎN FIRUL PLACE NOU Cunoașterea HIGH HIGH HIGH HIGH HIGH HUALITY SCIENTIFIC CALITY QUALITY DATES escalable ANALYTICAL, PENTRU CONTINUARE Pentru a deschide ușa la o tehnică de TRANSFERENȚĂ fructuoasă DIN PLANEADA SOFTWARE Plataform._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ rezultatele SPECIALE ale PROIECTului pot fi clasificate în CATEGORII FIV:_x000D_ _x000D_ 1. MODELINGUL. PROIECTUL VA GENERA CONTRIBUȚII MENITE SĂ CONSOLIDEZE SCALABILITATEA MGP, PERMIȚÂND ÎNCAPSULAREA ȘI GESTIONAREA UNITĂȚILOR FUNCȚIONALE. _x000D_ 2. ÎN CONCLUZIE. Algoritmii de deducție eficiente și scalabile vor fi proiectați, pe baza ARBOLES PROBABILITY RECURSIVE._x000D_ 3. SĂ ÎNVĂȚ. ALGORITMII DE ÎNVĂȚARE SCALABILI VOR FI CONCEPUȚI ȚINÂND SEAMA DE CONSTRÂNGERILE LEGATE DE FUNCȚIONAREA ÎN MEDIILE CU VOLUME MARI DE DATE. ACEASTA VA INCLUDE MODELE CANONICE ȘI ÎNVĂȚAREA DIN FLUXURILE DE DATE. Non-Standard CLASSIFICATION ALGORITS vor fi, de asemenea, dezvoltate._x000D_ 4. SOFTWARE-UL. Un SOFTWARE Plataform va fi implementat și pus la dispoziția Comunității, AICI ALGORITMES dezvoltate în TARES metodologice vor fi incluse și dezvoltarea de aplicații posibile printr-o interfață de servicii web._x000D_ 5. APLICAȚII. O GAMĂ LARGĂ DE APLICAȚII VOR FI ABORDATE ÎN VEDEREA PUNERII ÎN APLICARE A PROPUNERILOR METODOLOGICE ALE PROIECTULUI. Aviație, SĂNĂTATE, MULTIMEDIA ȘI FINANZAS AREAS._x000D_ _x000D_ pe acest subproiect ne vom concentra pe ASPECTE DE LEARNING SUPERVISED ȘI NON-SUPERVISED, ȘI MULTIMEDIA și BIO-MEDICINE APLICAȚII. (Romanian)
4 August 2022
0 references
DE GRAFISKA MODELLERNA PROBABILISITICOS (MGP) HAR GENOMGÅTT EN ANMÄRKNINGSVÄRD UTVECKLING UNDER DE SENASTE ÅREN, OCH HAR VISAT SIG VARA VÄRDEFULLA VERKTYG INOM DISCIPLINER SOM ARTIFICIELL INTELLIGENS OCH STATISTIK. UNDER DE SENASTE ÅREN HAR MAN ÄGNAT STOR UPPMÄRKSAMHET ÅT ANVÄNDNINGEN AV FLERÅRIGA UTVECKLINGSPROGRAM FÖR DATAUTVINNING, SÄRSKILT I OSÄKRA SITUATIONER. I enlighet med statusen för den nuvarande artikeln är nästa NATURAL-steg att ge dem kapacitet att verka i samband med BIG DATA._x000D_ _x000D_ Det huvudsakliga syftet med detta projekt är att uppnå en ny uppsättning metodiska utvecklingar i AREA för MGPS. finansierat och INNOVATING så att de placeras i AREA i BIG DATA som REFERENCE TOOLS, genom analys av eskalerbara DATA. DESSUTOM SYFTAR PROJEKTET TILL ATT PRODUCERA DE PROGRAMVARUVERKTYG SOM BEHÖVS FÖR ATT MÖJLIGGÖRA UTVECKLING AV APPLIKATIONER BASERADE PÅ EN WEBBTJÄNSTARKITEKTUR FÖR MGP. PÅ SÅ SÄTT HOPPAS VI KUNNA SKAPA RÄTT MILJÖ FÖR MOBILA ENHETER SOM SKA ANVÄNDAS I STORDATASAMMANHANG, EFTERSOM KÄRNAN I PROCESSEN UPPGIFTER RECAERIAN PÅ EN CENTRAL SERVER SOM SKULLE BEHANDLA DATA OCH KÖRA ALGORITMER, MEDAN DEN MOBILA ENHETEN SKULLE INTERAGERA GENOM WEBBTJÄNSTGRÄNSSNITTET. Därför är PROPOSITE OF DIS PROJEKT DOUBLE, generan I den första PLACE NEW VETING AV HÖGA KVALITET SCIENTIFIKA KVALITET DATES eskalerbara ANALYTICAL, FÖR CONTINUATION Att öppna dörren till en fruktbar TRANSFERENCE TECHNOLOGICAL FRÅN SOFTWARE Plataform PLANEADA._x000D_ _x000D_ _x000D_ PROJEKT:s SPERED RESULTAT får klassificeras i FIVE KATEGORIES:_x000D_ _x000D_ 1. MODELLERING. PROJEKTET KOMMER ATT GENERERA BIDRAG SOM SYFTAR TILL ATT STÄRKA DE FLERÅRIGA UTVECKLINGSPROGRAMMENS SKALBARHET GENOM ATT TILLÅTA INKAPSLING OCH FÖRVALTNING AV FUNKTIONELLA ENHETER. _x000D_ 2. SLUTLEDNING. Effektiva och skalbara inferensalgoritmer kommer att utformas med utgångspunkt i RECURSIVE PROBABILITY ARBOLES._x000D_ 3. ATT LÄRA SIG. SKALBARA INLÄRNINGSALGORITMER KOMMER ATT UTFORMAS MED HÄNSYN TILL BEGRÄNSNINGARNA I VERKSAMHETEN I STORDATAMILJÖER. DETTA KOMMER ATT OMFATTA KANONISKA MODELLER OCH LÄRA AV DATASTRÖMMAR. Icke-standard CLASSIFICATION ALGORITS kommer också att utvecklas._x000D_ 4. PROGRAMVARA. En SOFTWARE Plataform kommer att genomföras och göras tillgänglig för gemenskapen, där de ALGORITMES som utvecklats i den metodologiska TARES kommer att inkluderas och utvecklingen av tillämpningar möjliggöras genom en gränssnitt mellan webbtjänster._x000D_ 5. ANSÖKNINGAR. ETT BRETT SPEKTRUM AV ANSÖKNINGAR KOMMER ATT BEHANDLAS FÖR ATT GENOMFÖRA PROJEKTETS METODFÖRSLAG. Aviation, HEALTH, MULTIMEDIA OCH FINANZAS AREAS._x000D_ _x000D_ på detta delprojekt kommer vi att fokusera på SUPERVISED OCH NON-SUPERVISED LEARNING ASPECTS, OCH MULTIMEDIA och BIO-MEDICINE APPLICATIONER. (Swedish)
4 August 2022
0 references
Albacete
0 references
20 December 2023
0 references
Identifiers
TIN2013-46638-C3-3-P
0 references