Littérature scientifique sur le sujet « Time series search »
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Articles de revues sur le sujet "Time series search"
Folgado, Duarte, Marília Barandas, Margarida Antunes, Maria Lua Nunes, Hui Liu, Yale Hartmann, Tanja Schultz et Hugo Gamboa. « TSSEARCH : Time Series Subsequence Search Library ». SoftwareX 18 (juin 2022) : 101049. http://dx.doi.org/10.1016/j.softx.2022.101049.
Texte intégralLuu, Do Ngoc, Nguyen Ngoc Phien et Duong Tuan Anh. « Tuning Parameters in Deep Belief Networks for Time Series Prediction through Harmony Search ». International Journal of Machine Learning and Computing 11, no 4 (août 2021) : 274–80. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2021.11.4.1047.
Texte intégralPRATT, KEVIN B., et EUGENE FINK. « SEARCH FOR PATTERNS IN COMPRESSED TIME SERIES ». International Journal of Image and Graphics 02, no 01 (janvier 2002) : 89–106. http://dx.doi.org/10.1142/s0219467802000482.
Texte intégralSHIN, MIN-SU, et YONG-IK BYUN. « EFFICIENT PERIOD SEARCH FOR TIME SERIES PHOTOMETRY ». Journal of The Korean Astronomical Society 37, no 2 (1 juin 2004) : 79–85. http://dx.doi.org/10.5303/jkas.2004.37.2.079.
Texte intégralIbrahim, Ibrahim A., et Abdullah M. Albarrak. « Correlation-based search for time series data ». International Journal of Computer Applications in Technology 62, no 2 (2020) : 158. http://dx.doi.org/10.1504/ijcat.2020.10026419.
Texte intégralIbrahim, A., et Abdullah M. Albarrak. « Correlation-based search for time series data ». International Journal of Computer Applications in Technology 62, no 2 (2020) : 158. http://dx.doi.org/10.1504/ijcat.2020.104684.
Texte intégralLuo, Wei, Marcus Gallagher et Janet Wiles. « Parameter-Free Search of Time-Series Discord ». Journal of Computer Science and Technology 28, no 2 (mars 2013) : 300–310. http://dx.doi.org/10.1007/s11390-013-1330-8.
Texte intégralHuang, Silu, Erkang Zhu, Surajit Chaudhuri et Leonhard Spiegelberg. « T-Rex : Optimizing Pattern Search on Time Series ». Proceedings of the ACM on Management of Data 1, no 2 (13 juin 2023) : 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3589275.
Texte intégralXiaoling WANG, et Clement H. C. LEUNG. « Representing Image Search Performance Using Time Series Models ». International Journal of Advancements in Computing Technology 2, no 4 (31 octobre 2010) : 140–50. http://dx.doi.org/10.4156/ijact.vol2.issue4.15.
Texte intégralLiabotis, Ioannis, Babis Theodoulidis et Mohamad Saraaee. « Improving Similarity Search in Time Series Using Wavelets ». International Journal of Data Warehousing and Mining 2, no 2 (avril 2006) : 55–81. http://dx.doi.org/10.4018/jdwm.2006040103.
Texte intégralThèses sur le sujet "Time series search"
Barsk, Viktor. « Time Series Search Using Traits ». Thesis, Umeå universitet, Institutionen för datavetenskap, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-128580.
Texte intégralXia, Betty Bin. « Similarity search in time series data sets ». Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 1997. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk2/ftp04/mq24275.pdf.
Texte intégralBodwick, M. K. « Multivariate time series : The search for structure ». Thesis, Lancaster University, 1988. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.233978.
Texte intégralAhsan, Ramoza. « Time Series Data Analytics ». Digital WPI, 2019. https://digitalcommons.wpi.edu/etd-dissertations/529.
Texte intégralBardwell, Lawrence. « Efficient search methods for high dimensional time-series ». Thesis, Lancaster University, 2018. http://eprints.lancs.ac.uk/89685/.
Texte intégralSchäfer, Patrick. « Scalable time series similarity search for data analytics ». Doctoral thesis, Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, 2015. http://dx.doi.org/10.18452/17338.
Texte intégralA time series is a collection of values sequentially recorded from sensors or live observations over time. Sensors for recording time series have become cheap and omnipresent. While data volumes explode, research in the field of time series data analytics has focused on the availability of (a) pre-processed and (b) moderately sized time series datasets in the last decades. The analysis of real world datasets raises two major problems: Firstly, state-of-the-art similarity models require the time series to be pre-processed. Pre-processing aims at extracting approximately aligned characteristic subsequences and reducing noise. It is typically performed by a domain expert, may be more time consuming than the data mining part itself, and simply does not scale to large data volumes. Secondly, time series research has been driven by accuracy metrics and not by reasonable execution times for large data volumes. This results in quadratic to biquadratic computational complexities of state-of-the-art similarity models. This dissertation addresses both issues by introducing a symbolic time series representation and three different similarity models. These contribute to state of the art by being pre-processing-free, noise-robust, and scalable. Our experimental evaluation on 91 real-world and benchmark datasets shows that our methods provide higher accuracy for most datasets when compared to 15 state-of-the-art similarity models. Meanwhile they are up to three orders of magnitude faster, require less pre-processing for noise or alignment, or scale to large data volumes.
Mitchell, F. « Painless knowledge acquisition for time series data ». Thesis, University of Aberdeen, 1997. http://digitool.abdn.ac.uk/R?func=search-advanced-go&find_code1=WSN&request1=AAIU100889.
Texte intégralCharapko, Aleksey. « Time Series Similarity Search in Distributed Key-Value Data Stores Using R-Trees ». UNF Digital Commons, 2015. http://digitalcommons.unf.edu/etd/565.
Texte intégralMuhammad, Fuad Muhammad Marwan. « Similarity Search in High-dimensional Spaces with Applications to Time Series Data Mining and Information Retrieval ». Phd thesis, Université de Bretagne Sud, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00619953.
Texte intégralSchäfer, Patrick [Verfasser], Alexander [Akademischer Betreuer] Reinefeld, Ulf [Akademischer Betreuer] Leser et Artur [Akademischer Betreuer] Andrzejak. « Scalable time series similarity search for data analytics / Patrick Schäfer. Gutachter : Alexander Reinefeld ; Ulf Leser ; Artur Andrzejak ». Berlin : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, 2015. http://d-nb.info/1078309620/34.
Texte intégralLivres sur le sujet "Time series search"
Fuentes, Andreas. The determinants of on-the-job search : A time series analysis for Britain. Oxford : Oxford University, Institute of Economics and Statistics, 1998.
Trouver le texte intégralPerotti, Roberto. In search of the transmission mechanism of fiscal policy. Cambridge, Mass : National Bureau of Economic Research, 2007.
Trouver le texte intégralMarie, Robertson Eleanor. The search. New York, N.Y : G.P. Putnam's Sons, 2010.
Trouver le texte intégralMarie, Robertson Eleanor. The search. New York : G.P. Putnam's Sons, 2010.
Trouver le texte intégralMarie, Robertson Eleanor. The Search. New York : Penguin USA, Inc., 2010.
Trouver le texte intégralMarie, Robertson Eleanor. Opasnyĭ sled. Moskva : Ėksmo, 2011.
Trouver le texte intégralMarie, Robertson Eleanor. De zoektocht. Amsterdam : Boekerij, 2013.
Trouver le texte intégralLarson, Erik. The devil in the white city : Murder, magic, and madness at the fair that changed America. New York : Crown Publishers, 2003.
Trouver le texte intégralLarson, Erik. The devil in the white city : Murder, magic, and madness at the fair that changed America. Waterville, Me : Thorndike Press, 2003.
Trouver le texte intégralLarson, Erik. Bai cheng e mo. 8e éd. Beijing Shi : Ren min wen xue chu ban she, 2010.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Time series search"
Schwarzenberg-Czerny, Alex. « Period Search ». Dans Astronomical Time Series, 183–86. Dordrecht : Springer Netherlands, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-015-8941-3_19.
Texte intégralSperandio, Ricardo Carlini, Simon Malinowski, Laurent Amsaleg et Romain Tavenard. « Time Series Retrieval Using DTW-Preserving Shapelets ». Dans Similarity Search and Applications, 257–70. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-02224-2_20.
Texte intégralShasha, Dennis, et Yunyue Zhu. « Flexible Similarity Search ». Dans High Performance Discovery in Time Series, 87–100. New York, NY : Springer New York, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-4046-2_4.
Texte intégralKaramitopoulos, Leonidas, Georgios Evangelidis et Dimitris Dervos. « PCA-based Time Series Similarity Search ». Dans Annals of Information Systems, 255–76. Boston, MA : Springer US, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-1280-0_11.
Texte intégralAßfalg, Johannes, Hans-Peter Kriegel, Peer Kröger et Matthias Renz. « Probabilistic Similarity Search for Uncertain Time Series ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 435–43. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-02279-1_31.
Texte intégralKashyap, Shrikant, Mong Li Lee et Wynne Hsu. « Similar Subsequence Search in Time Series Databases ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 232–46. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-23088-2_16.
Texte intégralSanchez, Heider, et Benjamin Bustos. « Anomaly Detection in Streaming Time Series Based on Bounding Boxes ». Dans Similarity Search and Applications, 201–13. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-11988-5_19.
Texte intégralMovchan, Aleksandr, et Mikhail Zymbler. « Time Series Subsequence Similarity Search Under Dynamic Time Warping Distance on the Intel Many-core Accelerators ». Dans Similarity Search and Applications, 295–306. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25087-8_28.
Texte intégralvon Landesberger, Tatiana, Viktor Voss et Jörn Kohlhammer. « Semantic Search and Visualization of Time-Series Data ». Dans Studies in Computational Intelligence, 205–16. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-02184-8_14.
Texte intégralChoy, Murphy, et Ma Nang Laik. « Intelligent Time Series Forecasting Through Neighbourhood Search Heuristics ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 434–44. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-03405-4_30.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Time series search"
Buono, Paolo, Aleks Aris, Catherine Plaisant, Amir Khella et Ben Shneiderman. « Interactive pattern search in time series ». Dans Electronic Imaging 2005, sous la direction de Robert F. Erbacher, Jonathan C. Roberts, Matti T. Grohn et Katy Borner. SPIE, 2005. http://dx.doi.org/10.1117/12.587537.
Texte intégralHsieh, Tsung-Yu, Suhang Wang, Yiwei Sun et Vasant Honavar. « Explainable Multivariate Time Series Classification ». Dans WSDM '21 : The Fourteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining. New York, NY, USA : ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3437963.3441815.
Texte intégralRakhshani, Hojjat, Hassan Ismail Fawaz, Lhassane Idoumghar, Germain Forestier, Julien Lepagnot, Jonathan Weber, Mathieu Brevilliers et Pierre-Alain Muller. « Neural Architecture Search for Time Series Classification ». Dans 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn48605.2020.9206721.
Texte intégralKaramitopoulos, Leonidas, et Georgios Evangelidis. « Cluster-Based Similarity Search in Time Series ». Dans 2009 Fourth Balkan Conference in Informatics. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/bci.2009.22.
Texte intégralCharisi, Amalia, Fragkiskos D. Malliaros, Evangelia I. Zacharaki et Vasileios Megalooikonomou. « Multiresolution similarity search in time series data ». Dans the 6th International Conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2013. http://dx.doi.org/10.1145/2504335.2504370.
Texte intégralPeng, Jinglin, Hongzhi Wang, Jianzhong Li et Hong Gao. « Set-based Similarity Search for Time Series ». Dans SIGMOD/PODS'16 : International Conference on Management of Data. New York, NY, USA : ACM, 2016. http://dx.doi.org/10.1145/2882903.2882963.
Texte intégralZhang, Chuanlei, Ji'an Luo, Shanwen Zhang et Chen Zhang. « Introduction to time series search engine systems ». Dans 2012 International Conference on Systems and Informatics (ICSAI). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/icsai.2012.6223532.
Texte intégralWang, Shiyu. « NeuralReconciler for Hierarchical Time Series Forecasting ». Dans WSDM '24 : The 17th ACM International Conference on Web Search and Data Mining. New York, NY, USA : ACM, 2024. http://dx.doi.org/10.1145/3616855.3635806.
Texte intégralWi, Hyowon, Yehjin Shin et Noseong Park. « Continuous-time Autoencoders for Regular and Irregular Time Series Imputation ». Dans WSDM '24 : The 17th ACM International Conference on Web Search and Data Mining. New York, NY, USA : ACM, 2024. http://dx.doi.org/10.1145/3616855.3635831.
Texte intégralHayran, Ahmet, Hasan Ogul et Esma Ozkoc. « Content-Based Search on Time-Series Microarray Databases ». Dans 2014 25th International Workshop on Database and Expert Systems Applications (DEXA). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/dexa.2014.33.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Time series search"
Audoly, Richard. Firm Dynamics and Random Search over the Business Cycle. Federal Reserve Bank of New York, août 2023. http://dx.doi.org/10.59576/sr.1069.
Texte intégralRosen, Michael, C. Matthew Stewart, Hadi Kharrazi, Ritu Sharma, Montrell Vass, Allen Zhang et Eric B. Bass. Potential Harms Resulting From Patient-Clinician Real-Time Clinical Encounters Using Video-based Telehealth : A Rapid Evidence Review. Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ), septembre 2023. http://dx.doi.org/10.23970/ahrqepc_mhs4telehealth.
Texte intégralParsons, Helen M., Hamdi I. Abdi, Victoria A. Nelson, Amy M. Claussen, Brittin L. Wagner, Karim T. Sadak, Peter B. Scal, Timothy J. Wilt et Mary Butler. Transitions of Care From Pediatric to Adult Services for Children With Special Healthcare Needs. Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ), mai 2022. http://dx.doi.org/10.23970/ahrqepccer255.
Texte intégralJohnson, Eric M., Robert Urquhart et Maggie O'Neil. The Importance of Geospatial Data to Labor Market Information. RTI Press, juin 2018. http://dx.doi.org/10.3768/rtipress.2018.pb.0017.1806.
Texte intégralQuak, Evert-Jan. K4D’s Work on the Indirect Impacts of COVID-19 in Low- and Middle- Income Countries. Institute of Development Studies (IDS), juin 2021. http://dx.doi.org/10.19088/k4d.2021.093.
Texte intégralF, Verdugo-Paiva, Acuña María Paz, Solá Iván et Rada Gabriel. Is remdesivir an effective intervention in people with acute COVID-19 ? Epistemonikos Interactive Evidence Synthesis, septembre 2023. http://dx.doi.org/10.30846/ies.527e413d283.p1.
Texte intégralF, Verdugo-Paiva, Acuña María Paz, Solá Iván et Rada Gabriel. Is remdesivir an effective intervention in people with acute COVID-19 ? Epistemonikos Interactive Evidence Synthesis, septembre 2023. http://dx.doi.org/10.30846/ies.527e413d282.v1.
Texte intégralF, Verdugo-Paiva, Acuña M, Solá I et Rada G. Is remdesivir an effective intervention in people with acute COVID-19 ? Epistemonikos Interactive Evidence Synthesis, septembre 2023. http://dx.doi.org/10.30846/ies.527e413d28.v1.
Texte intégralF, Verdugo-Paiva, Acuña M, Solá I et Rada G. Is remdesivir an effective intervention in people with acute COVID-19 ? Epistemonikos Interactive Evidence Synthesis, septembre 2023. http://dx.doi.org/10.30846/ies.527e413d28.
Texte intégralKellerLynn, Katie. Redwood National and State Parks : Geologic resources inventory report. National Park Service, octobre 2021. http://dx.doi.org/10.36967/nrr-2287676.
Texte intégral