Littérature scientifique sur le sujet « Non overlapping clusters »
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Articles de revues sur le sujet "Non overlapping clusters"
Qing, Huan. « Studying Asymmetric Structure in Directed Networks by Overlapping and Non-Overlapping Models ». Entropy 24, no 9 (30 août 2022) : 1216. http://dx.doi.org/10.3390/e24091216.
Texte intégralWu, Mary, Byung Chul Ahn et Chong Gun Kim. « A Channel Reuse Procedure in Clustering Sensor Networks ». Applied Mechanics and Materials 284-287 (janvier 2013) : 1981–85. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.284-287.1981.
Texte intégralVats, Divyanshu, et José M. F. Moura. « Finding Non-Overlapping Clusters for Generalized Inference Over Graphical Models ». IEEE Transactions on Signal Processing 60, no 12 (décembre 2012) : 6368–81. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2012.2214216.
Texte intégralAzizah, Anestasya Nur, Tatik Widiharih et Arief Rachman Hakim. « Kernel K-Means Clustering untuk Pengelompokan Sungai di Kota Semarang Berdasarkan Faktor Pencemaran Air ». Jurnal Gaussian 11, no 2 (28 août 2022) : 228–36. http://dx.doi.org/10.14710/j.gauss.v11i2.35470.
Texte intégralLaskhmaiah, K., S. Murali Krishna et B. Eswara Reddy. « An Optimized K-means with Density and Distance-Based Clustering Algorithm for Multidimensional Spatial Databases ». International Journal of Computer Network and Information Security 13, no 6 (8 décembre 2021) : 70–82. http://dx.doi.org/10.5815/ijcnis.2021.06.06.
Texte intégralBalaguer-Núñez, L., M. López del Fresno, E. Solano, D. Galadí-Enríquez, C. Jordi, F. Jimenez-Esteban, E. Masana, J. Carbajo-Hijarrubia et E. Paunzen. « Clusterix 2.0 : a virtual observatory tool to estimate cluster membership probability ». Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 492, no 4 (11 février 2020) : 5811–43. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stz3610.
Texte intégralRichette, Pascal, Marijn Vis, Sarah Ohrndorf, William Tillett, Julio Ramírez, Marlies Neuhold, Michel van Speybroeck et al. « Identification of PsA phenotypes with machine learning analytics using data from two phase III clinical trials of guselkumab in a bio-naïve population of patients with PsA ». RMD Open 9, no 1 (mars 2023) : e002934. http://dx.doi.org/10.1136/rmdopen-2022-002934.
Texte intégralBen N'Cir, Chiheb-Eddine, et Nadia Essoussi. « Using Sequences of Words for Non-Disjoint Grouping of Documents ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 29, no 03 (27 avril 2015) : 1550013. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001415500135.
Texte intégralHimmelfarb, Sarah Talia, Nell Bond, Adaora Okoli, John Schieffelin, Jeffrey Shaffer, Robert J. Samuels et Emily J. Engel. « 31. Post-ebola Syndrome Presents with Multiple Overlapping Symptom Clusters : Evidence from an Ongoing Cohort Study in Eastern Sierra Leone ». Open Forum Infectious Diseases 7, Supplement_1 (1 octobre 2020) : S16—S17. http://dx.doi.org/10.1093/ofid/ofaa417.030.
Texte intégralAkhi, AH, S. Ahmed, ANMS Karim, F. Begum et MM Rohman. « Genetic divergence of exotic inbred lines of maize (Zea mays. L) ». Bangladesh Journal of Agricultural Research 42, no 4 (27 février 2018) : 665–71. http://dx.doi.org/10.3329/bjar.v42i4.35793.
Texte intégralThèses sur le sujet "Non overlapping clusters"
Beka, Sylvia Enobong. « The genomics of Type 1 Diabetes susceptibility regions and effect of regulatory SNPs ». Thesis, University of Hertfordshire, 2016. http://hdl.handle.net/2299/17200.
Texte intégralTribou, Michael John. « Relative Pose Estimation Using Non-overlapping Multicamera Clusters ». Thesis, 2014. http://hdl.handle.net/10012/8141.
Texte intégralHuang, Ying-Shuo, et 黃盈碩. « Non-exhaustive Clustering for Overlapping Patent Clusters Analysis ». Thesis, 2007. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/15970598844632266402.
Texte intégral國立清華大學
工業工程與工程管理學系
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Facing the challenges from a knowledge-based economy, having a comprehensive understanding insights of technology and industry development is the basic and necessary requirement to gain competitive edges for enterprises. Consequently, enterprises apply technology forecasting techniques to assist generating useful information for further R&D strategic decisions. Nonetheless, current technology forecasting analyses base mostly on macro-indicators such as market share and growth rate rather than on specific technology development information, such as invention and patents of certain technology. In Campbell’s (1983) research, he found that patent documents often better expresses the development trend of technology when compare with ordinary scientific journals. Moreover, according to the report of WIPO (1996), patent documents can better reveal the core technology and innovation than other knowledge documents such as journal papers and technical reports. As a result, we try to incorporate patent analysis while proceed technology forecasting. In this research, a non-exhaustive clustering methodology is proposed as the basis for a novel technology forecasting system. Non-exhaustive clustering methodology allows overlapping of patent documents, which is plausible when any patent can claim multiple key technical inventions. The characteristic of non-exhaustivity emphasizes that one patent contains multiple technology breakthroughs. We use Radio Frequency Identification (RFID) as case example in this research. RFID ontology is constructed. Afterward, refined Normalized Term Frequency/Inverse Document Frequency (NTF-IDF) key-phrase extraction methodology is developed to extract representative key phrases for following clustering procedure. Finally, the non-exhaustive clustering methodology is applied to generate overlapping clusters of patents. The clustering results and analysis of growth trend for each cluster provide users a clear view of patent distribution in a given broad technology area (e.g., RFID). The expected results of this research contain extracting domain key phrases precisely, using the non-exhaustive clustering results as input data of technology forecasting and finally visualize the technology trend. This system enables R&D engineers and managers to find the existing patents related to their interested technical domains (clusters) and enable them to strengthen their R&D efforts offensively and defensively.
Livres sur le sujet "Non overlapping clusters"
Palfrey, Simon. Formaction. Sous la direction de Henry S. Turner. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199641352.013.18.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Non overlapping clusters"
Singh, Sarjinder. « Non-Overlapping, Overlapping, Post, and Adaptive Cluster Sampling ». Dans Advanced Sampling Theory with Applications, 765–828. Dordrecht : Springer Netherlands, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-007-0789-4_9.
Texte intégralSarkar, Anasua, et Ujjwal Maulik. « Cancer Gene Expression Data Analysis Using Rough Based Symmetrical Clustering ». Dans Handbook of Research on Computational Intelligence for Engineering, Science, and Business, 699–715. IGI Global, 2013. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-2518-1.ch027.
Texte intégral« Graph Mining Approaches to Study Volunteer Relationships in Sourceforge.net ». Dans Free and Open Source Software in Modern Data Science and Business Intelligence, 117–39. IGI Global, 2018. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-3707-6.ch007.
Texte intégralVariego, Jorge. « Harmony (Exercises 21–40) ». Dans Composing with Constraints, 23–42. Oxford University Press, 2021. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190057237.003.0003.
Texte intégralPeneder, Michael, et Andreas Resch. « Finance and economic evolution ». Dans Schumpeter's Venture Money, 138–68. Oxford University Press, 2021. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198804383.003.0007.
Texte intégralSchmidt, Vivien A. « Conclusion How to (Re-)Envision Eurozone Governance ». Dans Europe's Crisis of Legitimacy, 291–304. Oxford University Press, 2020. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198797050.003.0011.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Non overlapping clusters"
tava, Martin, et Pavel Tvrdík. « Overlapping Non-dedicated Clusters Architecture ». Dans 2009 International Conference on Computer Engineering and Technology (ICCET 2009). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/iccet.2009.66.
Texte intégralStava, Martin, et Pavel Tvrdik. « Security System for Overlapping Non-dedicated Clusters ». Dans 2009 IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/ispa.2009.19.
Texte intégralAkyamac, Ahmet A., et Thomas P. Chu. « Non-overlapping rings : A new architecture for designing switch clusters in data centers ». Dans 2013 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/glocomw.2013.6825023.
Texte intégralPeng, Jinjia, Yang Wang, Huibing Wang, Zhao Zhang, Xianping Fu et Meng Wang. « Unsupervised Vehicle Re-identification with Progressive Adaptation ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/127.
Texte intégralKuchumov, R., et V. Korkhov. « HPC WORKLOAD BALANCING ALGORITHM FOR CO- SCHEDULING ENVIRONMENTS ». Dans 9th International Conference "Distributed Computing and Grid Technologies in Science and Education". Crossref, 2021. http://dx.doi.org/10.54546/mlit.2021.21.34.001.
Texte intégralMahdavi, Arash, et Eric Mockensturm. « A New Hierarchical Technique for the Multiscale Modeling of Carbon Nanostructures ». Dans ASME 2005 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. ASMEDC, 2005. http://dx.doi.org/10.1115/imece2005-82988.
Texte intégral