Littérature scientifique sur le sujet « Complex temporal data »
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Articles de revues sur le sujet "Complex temporal data"
Käfer, Wolfgang, et Harald Schöning. « Realizing a temporal complex-object data model ». ACM SIGMOD Record 21, no 2 (juin 1992) : 266–75. http://dx.doi.org/10.1145/141484.130323.
Texte intégralHarada, Lilian. « Detection of complex temporal patterns over data streams ». Information Systems 29, no 6 (septembre 2004) : 439–59. http://dx.doi.org/10.1016/j.is.2003.10.004.
Texte intégralKvet, Michal, Emil Kršák et Karol Matiaško. « Study on Effective Temporal Data Retrieval Leveraging Complex Indexed Architecture ». Applied Sciences 11, no 3 (20 janvier 2021) : 916. http://dx.doi.org/10.3390/app11030916.
Texte intégralCappello, C., S. De Iaco, S. Maggio et D. Posa. « Modeling spatio-temporal complex covariance functions for vectorial data ». Spatial Statistics 47 (mars 2022) : 100562. http://dx.doi.org/10.1016/j.spasta.2021.100562.
Texte intégralWu, Xing, Shuai Mao, Luolin Xiong et Yang Tang. « A survey on temporal network dynamics with incomplete data ». Electronic Research Archive 30, no 10 (2022) : 3786–810. http://dx.doi.org/10.3934/era.2022193.
Texte intégralWu, X., R. Zurita-Milla, M. J. Kraak et E. Izquierdo-Verdiguier. « CLUSTERING-BASED APPROACHES TO THE EXPLORATION OF SPATIO-TEMPORAL DATA ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-2/W7 (14 septembre 2017) : 1387–91. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-2-w7-1387-2017.
Texte intégralParra, R. Gonzalo, Nikolaos Papadopoulos, Laura Ahumada-Arranz, Jakob El Kholtei, Noah Mottelson, Yehor Horokhovsky, Barbara Treutlein et Johannes Soeding. « Reconstructing complex lineage trees from scRNA-seq data using MERLoT ». Nucleic Acids Research 47, no 17 (20 août 2019) : 8961–74. http://dx.doi.org/10.1093/nar/gkz706.
Texte intégralPorch, William, et Daniel Rodriguez. « Spatial Interpolation of Meteorological Data in Complex Terrain Using Temporal Statistics ». Journal of Climate and Applied Meteorology 26, no 12 (décembre 1987) : 1696–708. http://dx.doi.org/10.1175/1520-0450(1987)026<1696:siomdi>2.0.co;2.
Texte intégralSong, Chao, Youfang Lin, Shengnan Guo et Huaiyu Wan. « Spatial-Temporal Synchronous Graph Convolutional Networks : A New Framework for Spatial-Temporal Network Data Forecasting ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 01 (3 avril 2020) : 914–21. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5438.
Texte intégralKosiuczenko, Piotr. « An Interval Temporal Logic for Time Series Specification and Data Integration ». Remote Sensing 13, no 12 (8 juin 2021) : 2236. http://dx.doi.org/10.3390/rs13122236.
Texte intégralThèses sur le sujet "Complex temporal data"
Renz, Matthias. « Enhanced query processing on complex spatial and temporal data ». Diss., [S.l.] : [s.n.], 2006. http://edoc.ub.uni-muenchen.de/archive/00006231.
Texte intégralPacella, Massimo. « High-dimensional statistics for complex data ». Doctoral thesis, Universita degli studi di Salerno, 2018. http://hdl.handle.net/10556/3016.
Texte intégralHigh dimensional data analysis has become a popular research topic in the recent years, due to the emergence of various new applications in several fields of sciences underscoring the need for analysing massive data sets. One of the main challenge in analysing high dimensional data regards the interpretability of estimated models as well as the computational efficiency of procedures adopted. Such a purpose can be achieved through the identification of relevant variables that really affect the phenomenon of interest, so that effective models can be subsequently constructed and applied to solve practical problems. The first two chapters of the thesis are devoted in studying high dimensional statistics for variable selection. We firstly introduce a short but exhaustive review on the main developed techniques for the general problem of variable selection using nonparametric statistics. Lastly in chapter 3 we will present our proposal regarding a feature screening approach for non additive models developed by using of conditional information in the estimation procedure... [edited by Author]
XXX ciclo
Törmänen, Patrik. « Forecasting important disease spreaders from temporal contact data ». Thesis, Umeå universitet, Institutionen för fysik, 2012. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-56747.
Texte intégralSchaidnagel, Michael. « Automated feature construction for classification of complex, temporal data sequences ». Thesis, University of the West of Scotland, 2016. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.692834.
Texte intégralGao, Feng. « Complex medical event detection using temporal constraint reasoning ». Thesis, University of Aberdeen, 2010. http://digitool.abdn.ac.uk:80/webclient/DeliveryManager?pid=153271.
Texte intégralAhmad, Saif. « A temporal pattern identification and summarization method for complex time serial data ». Thesis, University of Surrey, 2007. http://epubs.surrey.ac.uk/843297/.
Texte intégralJones-Todd, Charlotte M. « Modelling complex dependencies inherent in spatial and spatio-temporal point pattern data ». Thesis, University of St Andrews, 2017. http://hdl.handle.net/10023/12009.
Texte intégralIACOBELLO, GIOVANNI. « Spatio-temporal analysis of wall-bounded turbulence : A multidisciplinary perspective via complex networks ». Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2020. http://hdl.handle.net/11583/2829683.
Texte intégralEl, Ouassouli Amine. « Discovering complex quantitative dependencies between interval-based state streams ». Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSEI061.
Texte intégralThe increasing utilization of sensor devices in addition to human-given data make it possible to capture real world systems complexity through rich temporal descriptions. More precisely, the usage of a multitude of data sources types allows to monitor an environment by describing the evolution of several of its dimensions through data streams. One core characteristic of such configurations is heterogeneity that appears at different levels of the data generation process: data sources, time models and data models. In such context, one challenging task for monitoring systems is to discover non-trivial temporal knowledge that is directly actionable and suitable for human interpretation. In this thesis, we firstly propose to use a Temporal Abstraction (TA) approach to express information given by heterogeneous raw data streams with a unified interval-based representation, called state streams. A state reports on a high level environment configuration that is of interest for an application domain. Such approach solves problems introduced by heterogeneity, provides a high level pattern vocabulary and also permits also to integrate expert(s) knowledge into the discovery process. Second, we introduced the Complex Temporal Dependencies (CTD) that is a quantitative interval-based pattern model. It is defined similarly to a conjunctive normal form and allows to express complex temporal relations between states. Contrary to the majority of existing pattern models, a CTD is evaluated with automatic statistical assessment of streams intersection avoiding the use of any significance user-given parameter. Third, we proposed CTD-Miner a first efficient CTD mining framework. CTD-Miner performs an incremental dependency construction. CTD-Miner benefits from pruning techniques based on a statistical correspondence relationship that aims to accelerate the exploration search space by reducing redundant information and provide a more usable result set. Finally, we proposed the Interval Time Lag Discovery (ITLD) algorithm. ITLD is based on a confidence variation heuristic that permits to reduce the complexity of the pairwise dependency discovery process from quadratic to linear w.r.t a temporal constraint Δ on time lags. Experiments on simulated and real world data showed that ITLD provides efficiently more accurate results in comparison with existing approaches. Hence, ITLD enhances significantly the accuracy, performances and scalability of CTD-Miner. The encouraging results given by CTD-Miner on our real world motion data set suggests that it is possible to integrate insights given by real time video processing approaches in a knowledge discovery process opening interesting perspectives for monitoring smart environments
Sherwin, Jason. « A computational approach to achieve situational awareness from limited observations of a complex system ». Diss., Georgia Institute of Technology, 2010. http://hdl.handle.net/1853/33955.
Texte intégralLivres sur le sujet "Complex temporal data"
Pernet, Bruno, dir. Larval Feeding : Mechanisms, Rates, and Performance in Nature. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198786962.003.0007.
Texte intégralWikle, Christopher K. Spatial Statistics. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/acrefore/9780190228620.013.710.
Texte intégralHammond, Christopher J., Marc N. Potenza et Linda C. Mayes. Development of Impulse Control, Inhibition, and Self-Regulatory Behaviors in Normative Populations across the Lifespan. Sous la direction de Jon E. Grant et Marc N. Potenza. Oxford University Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780195389715.013.0082.
Texte intégralKomlos, John, et Inas R. Kelly, dir. The Oxford Handbook of Economics and Human Biology. Oxford University Press, 2015. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199389292.001.0001.
Texte intégralHoldaway, Simon, et Patricia Fanning. Geoarchaeology of Aboriginal Landscapes in Semi-arid Australia. CSIRO Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1071/9780643108950.
Texte intégralEl-Bushra, Judy. How Should We Explain the Recurrence of Violent Conflict, and What Might Gender Have to Do with It ? Sous la direction de Fionnuala Ní Aoláin, Naomi Cahn, Dina Francesca Haynes et Nahla Valji. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199300983.013.5.
Texte intégralMaher, Garret. Highly Skilled Lebanese Transnational Migrants. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190608873.003.0009.
Texte intégralTeitelbaum, Michael S. High-Skilled Migration Policy Challenges from a US Perspective. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198815273.003.0007.
Texte intégralSime, Stuart. 30. Striking Out, Discontinuance, and Stays. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/he/9780198823100.003.3500.
Texte intégralSime, Stuart. 30. Striking out, discontinuance, and stays. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/he/9780198787570.003.3500.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Complex temporal data"
Kamps, Oliver, et Joachim Peinke. « Analysis of Noisy Spatio-Temporal Data ». Dans Understanding Complex Systems, 319–24. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-27635-9_22.
Texte intégralFriedrich, R., V. K. Jirsa, H. Haken et C. Uhl. « Analyzing Spatio-Temporal Patterns of Complex Systems ». Dans Nonlinear Analysis of Physiological Data, 101–14. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-71949-3_7.
Texte intégralEckardt, Matthias. « Reviewing Graphical Modelling of Multivariate Temporal Processes ». Dans Analysis of Large and Complex Data, 221–29. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25226-1_19.
Texte intégralMorik, Katharina. « Some Machine Learning Approaches to the Analysis of Temporal Data ». Dans Robustness and Complex Data Structures, 279–99. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-35494-6_17.
Texte intégralPray, Keith A., et Carolina Ruiz. « Mining Expressive Temporal Associations from Complex Data ». Dans Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, 384–94. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/11510888_38.
Texte intégralSacchi, Lucia, Arianna Dagliati et Riccardo Bellazzi. « Analyzing Complex Patients’ Temporal Histories : New Frontiers in Temporal Data Mining ». Dans Methods in Molecular Biology, 89–105. New York, NY : Springer New York, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-1985-7_6.
Texte intégralHarada, Lilian. « Complex Temporal Patterns Detection over Continuous Data Streams ». Dans Advances in Databases and Information Systems, 401–14. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45710-0_32.
Texte intégralBueno, Renato, Daniel S. Kaster, Agma Juci Machado Traina et Caetano Traina. « Time-Aware Similarity Search : A Metric-Temporal Representation for Complex Data ». Dans Advances in Spatial and Temporal Databases, 302–19. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-02982-0_20.
Texte intégralLoglisci, Corrado, Michelangelo Ceci, Angelo Impedovo et Donato Malerba. « Mining Spatio-Temporal Patterns of Periodic Changes in Climate Data ». Dans New Frontiers in Mining Complex Patterns, 198–212. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-61461-8_13.
Texte intégralLima Graf, Jeniffer, Srđan Krstić et Joshua Schneider. « Metric First-Order Temporal Logic with Complex Data Types ». Dans Runtime Verification, 126–47. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-44267-4_7.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Complex temporal data"
Fogaça, Isis Caroline Oliveira de Sousa, et Renato Bueno. « Temporal Evolution of Complex Data ». Dans XXXV Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2020. http://dx.doi.org/10.5753/sbbd.2020.13622.
Texte intégralHu, Xiao, Stavros Sintos, Junyang Gao, Pankaj K. Agarwal et Jun Yang. « Computing Complex Temporal Join Queries Efficiently ». Dans SIGMOD/PODS '22 : International Conference on Management of Data. New York, NY, USA : ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3514221.3517893.
Texte intégralVerhein, Florian. « Mining Complex Spatio-Temporal Sequence Patterns ». Dans Proceedings of the 2009 SIAM International Conference on Data Mining. Philadelphia, PA : Society for Industrial and Applied Mathematics, 2009. http://dx.doi.org/10.1137/1.9781611972795.52.
Texte intégralKäfer, Wolfgang, et Harald Schöning. « Realizing a temporal complex-object data model ». Dans the 1992 ACM SIGMOD international conference. New York, New York, USA : ACM Press, 1992. http://dx.doi.org/10.1145/130283.130323.
Texte intégralZheng, Yang, Annies Ductan, Devin Thomas et Mohamed Y. Eltabakh. « Complex Patten Processing in Spatio-temporal Databases ». Dans 3rd International Conference on Data Management Technologies and Applications. SCITEPRESS - Science and and Technology Publications, 2014. http://dx.doi.org/10.5220/0004992401570169.
Texte intégralFeng, Xin, et Odilon K. Senyana. « Mining Multiple Temporal Patterns of complex dynamic data systems ». Dans 2009 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining (CIDM). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/cidm.2009.4938679.
Texte intégralOuassouli, Amine El, Lionel Robinault et Vasile-Marian Scuturici. « Mining complex temporal dependencies from heterogeneous sensor data streams ». Dans the 23rd International Database Applications & Engineering Symposium. New York, New York, USA : ACM Press, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3331076.3331112.
Texte intégralChen, Yueguo, Shouxu Jiang, Beng Chin Ooi et Anthony K. H. Tung. « Querying Complex Spatio-Temporal Sequences in Human Motion Databases ». Dans 2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering (ICDE 2008). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/icde.2008.4497417.
Texte intégralGal, Avigdor, Arik Senderovich et Matthias Weidlich. « Online Temporal Analysis of Complex Systems Using IoT Data Sensing ». Dans 2018 IEEE 34th International Conference on Data Engineering (ICDE). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/icde.2018.00224.
Texte intégralNielsen, Allan A., Henning Skriver et Knut Conradsen. « Complex Wishart Distribution Based Analysis of Polarimetric Synthetic Aperture Radar Data ». Dans 2007 International Workshop on the Analysis of Multi-Temporal Remote Sensing Images. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/multitemp.2007.4293078.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Complex temporal data"
Koopmann, Patrick. Ontology-Mediated Query Answering for Probabilistic Temporal Data with EL Ontologies (Extended Version). Technische Universität Dresden, 2018. http://dx.doi.org/10.25368/2022.242.
Texte intégralJohansen, Richard, Alan Katzenmeyer, Kaytee Pokrzywinski et Molly Reif. A review of sensor-based approaches for monitoring rapid response treatments of cyanoHABs. Engineer Research and Development Center (U.S.), juillet 2023. http://dx.doi.org/10.21079/11681/47261.
Texte intégralLauth, Timothy, David Biedenharn, Travis Dahl, Casey Mayne, Keaton Jones, Charles Little, Joseph Dunbar, Samantha Lucker et Nalini Torres. Technical assessment of the Old, Mississippi, Atchafalaya, and Red (OMAR) Rivers : geomorphic assessment. Engineer Research and Development Center (U.S.), août 2022. http://dx.doi.org/10.21079/11681/45143.
Texte intégralTaucher, Jan, et Markus Schartau. Report on parameterizing seasonal response patterns in primary- and net community production to ocean alkalinization. OceanNETs, novembre 2021. http://dx.doi.org/10.3289/oceannets_d5.2.
Texte intégralBorgwardt, Stefan, et Veronika Thost. Temporal Query Answering in EL. Technische Universität Dresden, 2015. http://dx.doi.org/10.25368/2022.214.
Texte intégralWilson, D., Matthew Kamrath, Caitlin Haedrich, Daniel Breton et Carl Hart. Urban noise distributions and the influence of geometric spreading on skewness. Engineer Research and Development Center (U.S.), novembre 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/42483.
Texte intégralSuir, Glenn, Molly Reif et Christina Saltus. Remote sensing capabilities to support EWN® projects : an R&D approach to improve project efficiencies and quantify performance. Engineer Research and Development Center (U.S.), août 2022. http://dx.doi.org/10.21079/11681/45241.
Texte intégralBourgaux, Camille, et Anni-Yasmin Turhan. Temporal Query Answering in DL-Lite over Inconsistent Data. Technische Universität Dresden, 2017. http://dx.doi.org/10.25368/2022.236.
Texte intégralSavaldi-Goldstein, Sigal, et Todd C. Mockler. Precise Mapping of Growth Hormone Effects by Cell-Specific Gene Activation Response. United States Department of Agriculture, décembre 2012. http://dx.doi.org/10.32747/2012.7699849.bard.
Texte intégralBaader, Franz, Stefan Borgwardt et Marcel Lippmann. On the Complexity of Temporal Query Answering. Technische Universität Dresden, 2013. http://dx.doi.org/10.25368/2022.191.
Texte intégral