Готові списки джерел за темами / Classification des motifs

Зміст

  1. Статті в журналах
  2. Дисертації
  3. Книги
  4. Частини книг
  5. Тези доповідей конференцій
  6. Звіти організацій

Добірка наукової літератури з теми "Classification des motifs"

Автор: Grafiati
Опубліковано: 2 серпня 2022

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Статті в журналах з теми "Classification des motifs"

1

Meranggi, Dewa Gede Trika, Novanto Yudistira, and Yuita Arum Sari. "Batik Classification Using Convolutional Neural Network with Data Improvements." JOIV : International Journal on Informatics Visualization 6, no. 1 (March 25, 2022): 6. http://dx.doi.org/10.30630/joiv.6.1.716.

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Анотація:
Batik is one of the Indonesian cultures that UNESCO has recognized. Batik has a variety of unique and distinctive patterns that reflect the area of origin of the batik motif. Batik motifs usually have a 'core motif' printed repeatedly on the fabric. The entry of digitization makes batik motif designs more diverse and unique. However, with so many batik motifs spread on the internet, it is difficult for ordinary people to recognize the types of batik motifs. This makes an automatic classification of batik motifs must continue to be developed. Automation of batik motif classification can be assisted with artificial intelligence. Machine learning and deep learning have produced much good performance in image recognition. In this study, we use deep learning based on a Convolutional Neural Network (CNN) to automate the classification of batik motifs. There are two datasets used in this study. The old dataset comes from a public repository with 598 data with five types of motifs. Meanwhile, the new dataset updates the old dataset by replacing the anomalous data in the old dataset with 621 data with five types of motifs. The lereng motif is changed to pisanbali due to the difficulty of obtaining the lereng motif. Each dataset was divided into three ways: original, balance patch, and patch. We used ResNet-18 architecture, which used a pre-trained model to shorten the training time. The best test results were obtained in the new dataset with the patch way of 88.88 % ±0.88, and in the old dataset, the best accuracy was found in the patch way on the test data of 66.14 % ±3.7. The data augmentation in this study did not significantly affect the accuracy because the most significant increase in accuracy is only up to 1.22%.
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2

Kangkachit, Thanapat, Kitsana Waiyamai, and Philippe Lenca. "Enzyme classification using reactive motifs." International Journal of Functional Informatics and Personalised Medicine 4, no. 3/4 (2014): 243. http://dx.doi.org/10.1504/ijfipm.2014.068173.

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3

Reddy, Ayaluri Mallikarjuna, Vakulabharanam Venkata Krishna, Lingamgunta Sumalatha, and Avuku Obulesh. "Age Classification Using Motif and Statistical Features Derived On Gradient Facial Images." Recent Advances in Computer Science and Communications 13, no. 5 (November 5, 2020): 965–76. http://dx.doi.org/10.2174/2213275912666190417151247.

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Анотація:
Background: Age estimation using face images has become increasingly significant in the recent years, due to diversity of potentially useful applications. Age group feature extraction, the local features, has received a great deal of attention. Objective: This paper derived a new age estimation operator called “Gradient Dual-Complete Motif Matrix (GD-CMM)” on the 3 x 3 neighborhood of gradient image. The GD-CMM divides the 3 x 3 neighborhood in to dual grids of size 2 x 2 each and on each 2 x 2 grid complete motif matrices are derived. Methods: The local features are extracted by using Motif Co-occurrence Matrix (MCM) and it is derived on 2 x 2 grid and the main disadvantage of this Motifs or Peano Scan Motifs (PSM) is they are static i.e. the initial position on a 2 x2 grid is fixed in deriving motifs, resulting with six different motifs. The advantage 3 x 3 neighborhood approaches over 2x 2 grids is the 3x3 grid identify the spatial relations among the pixels more precisely. The gradient images represent facial features more efficiently and human beings are more sensitive to gradient changes than original grey level intensities. Results: The proposed method is compared with other existing methods on FGNET, Google and scanned facial image databases. The experimental outcomes exhibited the superiority of proposed method than existing methods. Conclusion: On the GD-CMM, this paper derived co-occurrence features and machine learning classifiers are used for age group classification.
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Nepomnyashchikh, N. A. "Hagiographicals Plots and Motives on the Modern Period: On Issue of Research and Classification." Studies in Theory of Literary Plot and Narratology, no. 1 (2019): 123–38. http://dx.doi.org/10.25205/2410-7883-2019-1-123-138.

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Анотація:
Studying the hagiographic traditions in the literature the modern period, one faces several issues. Firstly, it is assumed that a scholar who compares the hagiographic motifs and plots to the motifs and plots of the modern period, deals with the a hypothetical complex of the already identified and described the hagiographic motifs and plots and all he has to do is to compare them to the motifs and plots of the literature works written in the later times. However, there is no yet such a thing as a complete research on all hagiographic motifs and plots. There are studies of the certain hagiographic texts and the certain types of hagiographic texts, but there is no comprehensive list or index of the hagiographic motifs and plots. Secondly, there is no uniformly accepted scholarly terminology defining what a hagiographic motif is. Can any element of a hagiographic text be considered as such? Should the motif be defined as a unit of a theme or of a plot depending on the theory a scholar chooses to base on: Veselovsky’s vs Tomashevsky’s? How is the term “topos”, which becomes more and more popular among the researchers of the hagiography, related to the hagiographic motifs and plots? Thirdly, the number of the hagiographic and literary texts as well as researches and studies on the subject is so huge that it is only possible to specify some trends of development of the hagiographic elements and traditions in the succeeding literature. The article summarizes and analyzes the existing scientific approaches to the issues of analysis, classification, typology of the hagiographic plots and some hagiographic motifs in the Russian literature of the modern period. The conclusion of the survey is that the modern literature does not need the hagiography as a sapless model; such components of the hagiographic framework as its structure, plot, character, details are transformed from typical, similar to each other, copying the model ones to the unique ones interpreted in new original ways. Usage of the hagiographic sources can not be associated with a certain single genre; the hagiographic elements can be assimilated in any narrative or even in poetry. The literature of the modern period borrows plots, motifs and other elements of the hagiography but it lacks the utilitarian role that the hagiographic texts used to play as calendar reading. Names and dates become just literary symbols, references to some significant analogues but they do not demand to treat a literary character as a hagiographic character. The main purpose of this work is to actualize the discussion on how an index of the hagiographic plots and motifs should be compiled, what a hagiographic motif and plot are, what should be considered hagiographic plots and motifs in later narratives, taking into account that not all the topoi and elements as well as rhetoric and periods, which are recognizable as the indicators of the “hagiographic tradition” in the narrative, can be defined as the motifs in the strict sense of the term.
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5

Xie, Wen-Jie, Rui-Qi Han, and Wei-Xing Zhou. "Time series classification based on triadic time series motifs." International Journal of Modern Physics B 33, no. 21 (August 20, 2019): 1950237. http://dx.doi.org/10.1142/s0217979219502370.

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Анотація:
It is of great significance to identify the characteristics of time series to quantify their similarity and classify different classes of time series. We define six types of triadic time-series motifs and investigate the motif occurrence profiles extracted from the time series. Based on triadic time series motif profiles, we further propose to estimate the similarity coefficients between different time series and classify these time series with high accuracy. We validate the method with time series generated from nonlinear dynamic systems (logistic map, chaotic logistic map, chaotic Henon map, chaotic Ikeda map, hyperchaotic generalized Henon map and hyperchaotic folded-tower map) and retrieved from the UCR Time Series Classification Archive. Our analysis shows that the proposed triadic time series motif analysis performs better than the classic dynamic time wrapping method in classifying time series for certain datasets investigated in this work.
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Petrov, A. I., C. L. Zirbel, and N. B. Leontis. "Automated classification of RNA 3D motifs and the RNA 3D Motif Atlas." RNA 19, no. 10 (August 22, 2013): 1327–40. http://dx.doi.org/10.1261/rna.039438.113.

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Cobanoglu, M. C., Y. Saygin, and U. Sezerman. "Classification of GPCRs Using Family Specific Motifs." IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics 8, no. 6 (November 2011): 1495–508. http://dx.doi.org/10.1109/tcbb.2010.101.

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8

Degtyarenko, K. "Bioinorganic motifs: towards functional classification of metalloproteins." Bioinformatics 16, no. 10 (October 1, 2000): 851–64. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/16.10.851.

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Nguyen, Hai-Long, Wee-Keong Ng, and Yew-Kwong Woon. "Closed motifs for streaming time series classification." Knowledge and Information Systems 41, no. 1 (June 7, 2013): 101–25. http://dx.doi.org/10.1007/s10115-013-0662-6.

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Kari, Rabiatuadawiyah, Mohd Azhar Samin, and Rafeah Legino. "The Flora Motif as Design Identity in Local Traditional Block Batik." Environment-Behaviour Proceedings Journal 5, SI3 (December 28, 2020): 123–27. http://dx.doi.org/10.21834/ebpj.v5isi3.2542.

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Анотація:
This study discusses that floral motifs as the dominant traditional motifs in Malaysian block batik. In the 20th century, the block makers created any motif with purpose—the traditional block batik motifs not revealed due to lack of secure identity upon the development of high-tech modernisation. Based on the sequence of this issue, this study aims to classify the various types of local block motifs and designs. The classification base on their features using a suitable procedure. The crucial outcomes where the motifs of block batik still show the elements and innovation of the local motif identity. Keywords: Block Batik; Design; Motif; Identity eISSN: 2398-4287© 2020. The Authors. Published for AMER ABRA cE-Bsby e-International Publishing House, Ltd., UK. This is an open access article under the CC BYNC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/). Peer–review under responsibility of AMER (Association of Malaysian Environment-Behaviour Researchers), ABRA (Association of Behavioural Researchers on Asians) and cE-Bs (Centre for Environment-Behaviour Studies), Faculty of Architecture, Planning & Surveying, Universiti Teknologi MARA, Malaysia. DOI: https://doi.org/10.21834/ebpj.v5iSI3.2542
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Дисертації з теми "Classification des motifs"

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Piipari, Matias. "Inference and classification of eukaryotic cis-regulatory motifs." Thesis, University of Cambridge, 2011. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.609801.

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Gay, Dominique. "Calcul de motifs sous contraintes pour la classification supervisée." Phd thesis, Université de Nouvelle Calédonie, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00516706.

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Анотація:
Ces dernières années, l'extraction de motifs locaux (itemsets fréquents et règles d'association) a suscité beaucoup d'entrain pour la classification supervisée. Cette thèse traite du calcul et de l'usage de motifs sous contraintes pour la classification supervisée. Nous nous attaquons à deux problèmes difficiles en classification supervisée à base de motifs et proposons deux contributions méthodologiques : D'un côté, lorsque les attributs sont bruités, les performances des classifieurs peuvent être désastreuses. Les méthodes existantes consistent à corriger les valeurs d'attributs ou supprimer les objets bruités -- ce qui génère une perte d'information. Dans ce mémoire, nous proposons une méthode générique de construction de descripteurs robustes au bruit d'attributs -- sans modifier les valeurs d'attributs ni supprimer les objets bruités. Notre approche se déroule en deux étapes : premièrement nous extrayons l'ensemble des règles delta-fortes de caractérisation. Ces règles offrent des propriétés de corps minimal, de non-redondance et sont basées sur les itemsets delta-libres et leur delta-fermeture -- qui ont déjà fait leur preuve pour la caractérisation de groupements dans des contextes bruités. Deuxièmement, nous construisons un nouveau descripteur numérique robuste pour chaque règle extraite. Les expérimentations menées dans des données bruitées, montrent que des classifieurs classiques sont plus performants en terme de précision sur les données munies des nouveaux descripteurs que sur les données avec les attributs originaux. D'autre part, lorsque la distribution des classes est inégale, les approches existantes de classification à base de motifs ont tendance à être biaisées vers la classe majoritaire. La précision sur la (ou les) classe(s) majoritaire(s) est alors élevée au détriment de la précision sur la (ou les) classe(s) minoritaire(s). Nous montrons que ce problème est dû au fait que les approches existantes ne tiennent pas compte de la répartition des classes et/ou de la fréquence relative des motifs dans chacune des classes de la base. Pour pallier ce problème, nous proposons un nouveau cadre de travail dans lequel nous extrayons un nouveau type de motifs : les règles de caractérisation One-Versus-Each (OVE-règles). Ce nouveau cadre de travail nécessite le paramétrage d'un nombre conséquent de seuils de fréquence et d'infréquence. Pour ce faire, nous proposons un algorithme d'optimisation de paramètres, fitcare ainsi qu'un algorithme d'extraction d'OVE-règles. Les expérimentations menées sur des données UCI multi-classes disproportionnées et sur des données de diagnostic de méningite aigüe, montrent que notre approche fitcare est plus performante que les approches existantes en terme de précision sur les classes mineures. L'application de notre méthode de classification associative à l'analyse de données d'érosion des sols en Nouvelle-Calédonie a mis en évidence l'intérêt de notre proposition pour caractériser les phénomènes d'érosion.
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Claudon, Nicolas. "Classification automatique des diatomées : une approche par les motifs des structures internes /." Thèse, Trois-Rivières : Université du Québec à Trois-Rivières, 2007. http://www.uqtr.ca/biblio/notice/resume/30024826R.pdf.

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Claudon, Nicolas. "Classification automatique des diatomées : une approche par les motifs des structures internes." Thèse, Université du Québec à Trois-Rivières, 2007. http://depot-e.uqtr.ca/1244/1/030024826.pdf.

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Pensa, Ruggero Gaetano Boulicaut Jean-François Robardet Céline. "Un Cadre générique pour la co-classification sous contraintes application à l'analyse du transcriptome /." Villeurbanne : Doc'INSA, 2007. http://docinsa.insa-lyon.fr/these/pont.php?id=pensa.

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Pensa, Ruggero Gaetano. "Un Cadre générique pour la co-classification sous contraintes : application à l'analyse du transcriptome." Lyon, INSA, 2006. http://theses.insa-lyon.fr/publication/2006ISAL0078/these.pdf.

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Анотація:
La recherche de groupements intéressants dans les données booléennes (ensembles d'objets décrits par un ensemble de propriétés) a motivé la conception de méthodes d'extractions de motifs globaux (partitions) et de motifs locaux (ensembles fréquents, règles d'association et concepts formels). Cette thèse concerne la co-classification c'est-à-dire le calcul de bi-partitions (couplage de partitions sur les deux dimensions). Les algorithmes de co-classification disponibles ne permettent aux analystes d'exploiter leur connaissance du domaine qu'à travers un nombre réduit de paramètres. D'autre part, les techniques d'extraction de motifs locaux produisent d'énormes collections qui sont difficilement exploitables et interprétables. Nous avons développé une nouvelle méthode de co-classification qui calcule des bi-partitions à partir de motifs capturant des associations localement fortes (e. G. , des concepts formels, une forme de motif tolérant aux exceptions appelé delta-bi-ensemble). Le principe consiste à exploiter l'information contenue dans la collection des motifs locaux en la propageant au niveau global pour faciliter l'optimisation de la fonction objectif. Il devient alors possible de propager un certain nombre de contraintes depuis l'extraction des motifs locaux jusqu'à la construction de la bi-partition (e. G. , pour imposer des formes particulières aux groupes calculés). Il s'agit donc d'une contribution au domaine très récent de la classification sous contraintes. Une approche duale consiste à utiliser des motifs locaux pour faciliter l'interprétation de bi-partitions déjà calculées. Pour ce faire, nous proposons une méthode de caractérisation des bi-clusters au moyen de motifs locaux auxquels sont associés des mesures d'intérêt. L'application de nos méthodes à l'analyse de données d'expression de gènes a montré la pertinence de nos propositions pour expliciter des hypothèses biologiques plausibles
The search for interesting groups in boolean data (sets of objects described by sets of properties) has motivated the design of methods for computing global patterns (e. G. . , partitions), and extracting local patterns s(e. G. , frequent itemsets, association rules, formal concepts. This thesis concerns co-clustering, i. E. , computing bi-partitions (coupled partitions on both dimensions). When using available co-clustering algorithms, the user can hardly exploit his/her domain knowledge since he/she has limited possibilities for setting just a few parameters. On the other hand, classical local pattern mining techniques usually provide huge collections of patterns that are hard to evaluate and interpret. We have designed a new co-clustering framework which computes a bi-partition by starting from collections of patterns that capture locally strong associations (e. G. , formal concepts, delta-bi-set that are a form of fault-tolerant patterns). The idea is that the available information about the local patterns can be exploited to build a relevant global pattern. It becomes possible to consider the declarative specification of constraints on the bi-partitions (e. G. , user-defined requirements about the shape of clusters) and to use such constraints at the local pattern mining step and then during the co-clustering phase. As such, our proposal is a contribution to the recent domain of constraint-based clustering. A dual approach consists in using local patterns to interpret bi-partitions. We propose a method for bi-cluster characterization by means of local patterns and their associated interestingness measures. The application of our methods to a gene expression data analysis scenario has illustrated the added-value of our proposal to give rise to plausible biological hypothesis
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Gosselin, Stéphane. "Recherche de motifs fréquents dans une base de cartes combinatoires." Phd thesis, Université Claude Bernard - Lyon I, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00838571.

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Анотація:
Une carte combinatoire est un modèle topologique qui permet de représenter les subdivisions de l'espace en cellules et les relations d'adjacences et d'incidences entre ces cellules en n dimensions. Cette structure de données est de plus en plus utilisée en traitement d'images, mais elle manque encore d'outils pour les analyser. Notre but est de définir de nouveaux outils pour les cartes combinatoires nD. Nous nous intéressons plus particulièrement à l'extraction de sous-cartes fréquentes dans une base de cartes. Nous proposons deux signatures qui sont également des formes canoniques de cartes combinatoires. Ces signatures ont chacune leurs avantages et leurs inconvénients. La première permet de décider de l'isomorphisme entre deux cartes en temps linéaire, en contrepartie le coût de stockage en mémoire est quadratique en la taille de la carte. La seconde signature a un coût de stockage en mémoire linéaire en la taille de la carte, cependant le temps de calcul de l'isomorphisme est quadratique. Elles sont utilisables à la fois pour des cartes connexes, non connexes, valuées ou non valuées. Ces signatures permettent de représenter une base de cartes combinatoires et de rechercher un élément de manière efficace. De plus, le temps de recherche ne dépend pas du nombre de cartes présent dans la base. Ensuite, nous formalisons le problème de recherche de sous-cartes fréquentes dans une base de cartes combinatoires nD. Nous implémentons deux algorithmes pour résoudre ce problème. Le premier algorithme extrait les sous-cartes fréquentes par une approche en largeur tandis que le second utilise une approche en profondeur. Nous comparons les performances de ces deux algorithmes sur des bases de cartes synthétiques. Enfin, nous proposons d'utiliser les motifs fréquents dans une application de classification d'images. Chaque image est décrite par une carte qui est transformée en un vecteur représentant le nombre d'occurrences des motifs fréquents. À partir de ces vecteurs, nous utilisons des techniques classiques de classification définies sur les espaces vectoriels. Nous proposons des expérimentations en classification supervisée et non supervisée sur deux bases d'images.
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Grunert, Steffen. "Strukturelles und funktionelles Verständnis von Membranproteinen im Kontext sequenzmotivbasierter Methoden." Doctoral thesis, Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden, 2017. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-229383.

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Анотація:
Die vorliegende Arbeit wurde im Rahmen einer kooperativen Promotion zwischen der TU Dresden und der Hochschule Mittweida angefertigt. In dieser werden neuartige, computerorientierte Ansätze für die Analyse von Membranproteinen vorgestellt. Membranproteine sind von essentieller Bedeutung für eine Vielzahl biologischer Prozesse innerhalb eines Organismus und stellen wichtige Zielmoleküle für eine breite Palette von Pharmazeutika dar. Ihre Sequenzen liefern wertvolle und teilweise noch nicht entschlüsselte Informationen über die dreidimensionale Struktur und funktionale Eigenschaften. Innerhalb der Proteomik und Genomik stellen Analysen an Membranproteinstrukturen einen wichtigen Teil für das Verständnis komplexer biologischer Prozesse dar. Im Zuge von Untersuchungen an Membranproteinen konnte eine Vielzahl kurzer wiederkehrender Muster, sogenannte Motive, in den Sequenzen von Membranproteinen beobachtet werden. Diese Motive unterstützen das Verständnis, wie sich Membranproteine in der Zellmembran falten. Im Fokus dieser Arbeit stehen derartige Sequenzmotive. Innerhalb von drei Projekten bilden ausschließlich sequenzmotivbasierte Ansätze die Grundlage für nähere Untersuchungen an Membranproteinstrukturen. Letztendlich liefern die in dieser Arbeit postulierten Methoden wertvolle Erkenntnisse über die strukturelle und funktionelle Rolle von Sequenzmotiven, auf deren Grundlage dazu beigetragen wird, den komplexen Aufbau von Membranproteinen besser verstehen zu können. Generell wird die Zusammenführung proteomischer und mutagener Informationen intensiviert. Nicht zuletzt wird dazu beigetragen, die in dieser Arbeit zusammengetragenen Ergebnisse, für die Planung von in vitro Experimenten sowie weiterführenden Arbeiten auf dem Gebiet der Membranproteinanalyse, der Wissenschaft zur Verfügung zu stellen
The present work was written as part of a cooperative doctorate between the TU Dresden and the University of Applied Sciences Mittweida. In the doctoral thesis, novel, computer-oriented approaches for the analysis of membrane proteins are presented. Membrane proteins are essential for many cellular processes and are important targets for a wide range of pharmaceuticals. Their sequences provide valuable and partly not yet decoded information about their three-dimensional structure and functional characteristics. The analysis of membrane proteins is an important part for the understanding of complex biological processes in the context of proteomics and genomics. Research of membrane proteins revealed a large number of short, distinct sequence motifs. The motifs found so far support the understanding of the folded protein in the Membrane environment. In this dissertation, in three different approaches it is shown how the output of sequence motif-based methods can support the understanding of structural and functional properties of membrane proteins. In general, the junction of proteomic and mutagenic information is intensified. Last but not least, the results of this work are made available for the planning of in vitro experiments as well as for further works in the field of membrane Protein analysis
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9

Salah, Saber. "Parallel itemset mining in massively distributed environments." Thesis, Montpellier, 2016. http://www.theses.fr/2016MONTT297/document.

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Анотація:
Le volume des données ne cesse de croître. À tel point qu'on parle aujourd'hui de "Big Data". La principale raison se trouve dans les progrès des outils informatique qui ont offert une grande flexibilité pour produire, mais aussi pour stocker des quantités toujours plus grandes. Les méthodes d'analyse de données ont toujours été confrontées à des quantités qui mettent en difficulté les capacités de traitement, ou qui les dépassent. Pour franchir les verrous technologiques associés à ces questions d'analyse, la communauté peut se tourner vers les techniques de calcul distribué. En particulier, l'extraction de motifs, qui est un des problèmes les plus abordés en fouille de données, présente encore souvent de grandes difficultés dans le contexte de la distribution massive et du parallélisme. Dans cette thèse, nous abordons deux sujets majeurs liés à l'extraction de motifs : les motifs fréquents, et les motifs informatifs (i.e., de forte entropie)
Le volume des données ne cesse de croître. À tel point qu'on parle aujourd'hui de "Big Data". La principale raison se trouve dans les progrès des outils informatique qui ont offert une grande flexibilité pour produire, mais aussi pour stocker des quantités toujours plus grandes.à l'extraction de motifs : les motifs fréquents, et les motifs informatifs (i.e., de forte entropie)
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De, Clercq Charles. "Vers une classification des décompositions motiviques d'espaces homogènes." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00653272.

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Анотація:
Cette thèse porte sur les motifs de Chow des variétés projectives homogènes, et leurs liens avec des invariants classiques et certaines questions de géométrie rationnelle. Le motif (à coefficients finis) d'un espace homogène sous l'action d'un groupe algébrique semisimple et affine G se décompose de manière essentiellement unique en une somme directe de motifs indécomposables. Ce travail prend part au programme de classification de ces motifs, notre principal outil étant la théorie des motifs supérieurs. Nous montrons que cette classification est réduite à celle à coefficients dans F_p si G est de type intérieur, et trouvons un analogue si G est de type extérieur. Nous classifions ensuite complètement les motifs indécomposables des espaces homogènes sous l'action d'un groupe projectif linéaire et en déduisons la dichotomie motivique de PGL_1. Nous proposons ensuite un outil de décomposition motivique utilisé par Garibaldi, Semenov et Petrov pour déterminer toutes les décompositions d'espaces homogènes si G est de type E_6. Enfin nous montrons que la décomposition des variétés de Severi-Brauer généralisées SB(p, A) à coefficients dans F_p ne dépend que de la valuation p-adique de l'indice de A.
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Книги з теми "Classification des motifs"

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Weitlaner-Johnson, Irmgard. Mexican Indian folk designs: 252 motifs from textiles. New York: Dover Publications, 1993.

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Haboucha, Reginetta. Types and motifs of the Judeo-Spanish folktales. New York: Garland, 1992.

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3

Hayao, Kawai. The Japanese psyche: Major motifs in fairy tales of Japan. Woodstock, Conn: Spring, 1996.

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4

Wilbert, Johannes. In their own words: Introduction, concordance of new motifs, and bibliography. Cambridge, Mass: Harvard University, Center for the Study of World Religions, 1992.

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5

The Japanese psyche: Major motifs in the fairy tales of Japan. Dallas, Tex: Spring Publications, 1988.

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6

Ashliman, D. L. A guide to folktales in the English language: Based on the Aarne-Thompson classification system. New York: Greenwood Press, 1987.

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7

Tipy narodnykh skazok: Strukturno-semanticheskai︠a︡ klassifikat︠s︡ii︠a︡ litovskikh narodnykh skazok. Moskva: RGGU, 2005.

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Die Thematik und Systematik der Motive auf gewebten und geknüpften textilen Arbeiten in der Belutsch-Tradition =: The subject matter and classification of motifs on pile- and flat-woven textiles in the Baluch tradition. Wien: W.J. Powischer, 2008.

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9

A motif-index of Luis Rosado Vega's Mayan legends. Helsinki: Suomalainen Tiedeakatemia, 2000.

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10

Motif-index of medieval Spanish folk narratives. Tempe, Ariz: Medieval & Renaissance Texts & Studies, 1998.

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1

Furfaro, Angelo, Maria Carmela Groccia, and Simona E. Rombo. "Image Classification Based on 2D Feature Motifs." In Flexible Query Answering Systems, 340–51. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-40769-7_30.

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Maletzke, André Gustavo, Huei Diana Lee, Gustavo Enrique, Almeida Prado Alves Batista, Cláudio Saddy Rodrigues Coy, João José Fagundes, and Wu Feng Chung. "Time Series Classification with Motifs and Characteristics." In Soft Computing for Business Intelligence, 125–38. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-53737-0_8.

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3

Gendron, Patrick, Daniel Gautheret, and Francois Major. "Structural Ribonucleic Acid Motifs Identification and Classification." In High Performance Computing Systems and Applications, 323–31. Boston, MA: Springer US, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-5611-4_31.

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4

Tohid, Suhaimi, Rafeah Legino, Ruzaika Omar Basaree, Ponirin Amin, and Rahman Amin. "Classification Design Motifs of Traditional Malay Wood Carving." In Proceedings of the International Symposium on Research of Arts, Design and Humanities (ISRADH 2014), 55–63. Singapore: Springer Singapore, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-287-530-3_6.

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5

Orengo, C., J. Thornton, L. Holm, and C. Sander. "Protein folds and motifs: representation, comparison and classification." In International Tables for Crystallography, 575–78. Chester, England: International Union of Crystallography, 2006. http://dx.doi.org/10.1107/97809553602060000714.

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6

Mikolajczack, Jérôme, Gérard Ramstein, and Yannick Jacques. "SVM-Based Classification of Distant Proteins Using Hierarchical Motifs." In Lecture Notes in Computer Science, 25–30. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-28651-6_4.

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7

Schuchhardt, Johannes, Gisbert Schneider, Joachim Reichelt, Dietmar Schomburg, and Paul Wrede. "Classification of Local Protein Structural Motifs by Kohonen Networks." In Bioinformatics: From Nucleic Acids and Proteins to Cell Metabolism, 85–92. Weinheim, Germany: Wiley-VCH Verlag GmbH, 2007. http://dx.doi.org/10.1002/9783527615193.ch7.

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8

Blekas, Konstantinos, Dimitrios I. Fotiadis, and Aristidis Likas. "Protein Sequence Classification Using Probabilistic Motifs and Neural Networks." In Artificial Neural Networks and Neural Information Processing — ICANN/ICONIP 2003, 702–9. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-44989-2_84.

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9

Kangkachit, Thanapat, and Kitsana Waiyamai. "Comprehensible Enzyme Function Classification Using Reactive Motifs with Negative Patterns." In Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, 560–68. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-41920-6_44.

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10

Haupt, Andreas, Thomas Schultz, Mohammed Khatami, and Ngoc Tran. "Classification on Large Networks: A Quantitative Bound via Motifs and Graphons (Research)." In Advances in Mathematical Sciences, 107–26. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-42687-3_7.

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Тези доповідей конференцій з теми "Classification des motifs"

1

Lian, Wilson, Fabian Monrose, and John McHugh. "Traffic classification using visual motifs." In the Seventh International Symposium. New York, New York, USA: ACM Press, 2010. http://dx.doi.org/10.1145/1850795.1850804.

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2

Eser, Ercument M., Burak R. Arslan, and Ugur O. Sezerman. "Classification of cohesin family using class specific motifs." In 2013 8th International Symposium on Health Informatics and Bioinformatics (HIBIT). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/hibit.2013.6661687.

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3

Arango-Argoty, G. A., J. A. Jaramillo-Garzon, S. Rothlisberger, and C. G. Castellanos-Dominguez. "Classification of unaligned sequences based on prototype motifs representation." In 2011 6th Colombian Computing Congress (CCC). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/colomcc.2011.5936297.

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4

Mullane, Sean, Ruoyan Chen, Sri Vaishnavi Vemulapalli, Eli J. Draizen, Ke Wang, Cameron Mura, and Philip E. Bourne. "Machine Learning for Classification of Protein Helix Capping Motifs." In 2019 Systems and Information Engineering Design Symposium (SIEDS). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/sieds.2019.8735646.

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5

Sheng, Huitao, Kishan Mehrotra, Chilukuri Mohan, and Ramesh Raina. "Classification of gene expression levels using activator and repressor motifs." In 2008 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomeidcine Workshops, BIBMW. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/bibmw.2008.4686239.

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6

Maletzke, Andre G., Huei D. Lee, Gustavo E. A. P. A. Batista, Solange O. Rezende, Renato B. Machado, Richardson F. Voltolini, Joylan N. Maciel, and Fabiano Silva. "Time Series Classification using Motifs and Characteristics Extraction: A Case Study on ECG Databases." In Fourth International Workshop on Knowledge Discovery, Knowledge Management and Decision Support. Paris, France: Atlantis Press, 2013. http://dx.doi.org/10.2991/.2013.40.

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7

Setyawan, Iwan, Ivanna K. Timotius, and Marchellius Kalvin. "Automatic batik motifs classification using various combinations of SIFT features moments and k-Nearest Neighbor." In 2015 7th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/iciteed.2015.7408954.

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8

Arango-Argoty, G. A., J. A. Jaramillo-Garzon, S. Rothlisberger, and C. G. Castellanos-Dominguez. "Prediction of protein subcellular localization based on variable-length motifs detection and dissimilarity based classification." In 2011 33rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/iembs.2011.6090213.

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9

Zhang, Su, Wei Yang, Ning Wu, Yazhu Chen, Hongtao Lu, and Zhizhou Zhang. "A Double-SVM Classification System for Single and Multiple-Subcellular Localizations of Yeast Proteins Using Sequence Motifs." In 2007 International Conference on Information Acquisition. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/icia.2007.4295720.

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10

Murray, Andrew P., and Pierre M. Larochelle. "A Classification Scheme for Planar 4R, Spherical 4R, and Spatial RCCC Linkages to Facilitate Computer Animation." In ASME 1998 Design Engineering Technical Conferences. American Society of Mechanical Engineers, 1998. http://dx.doi.org/10.1115/detc98/mech-5887.

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Анотація:
Abstract In this paper we develop a complete classification scheme for planar, spherical and spatial four-bar linkages. The goal of this classification is to note all of the subtleties of motion that an arbitrary set of four link lengths can define. A classification should exist only between the mechanisms that exhibit similar ranges of motion at both the input and output. In the planar case, three parameters being identified as either positive, negative, or zero are necessary to completely characterize all possible ranges of motion. In the spherical and spatial cases, four parameters being identified as positive, negative or zero are needed. The result is 27 classifications of planar mechanisms and 81 for spherical and spatial RCCC mechanisms.
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Звіти організацій з теми "Classification des motifs"

1

Lades, M. Motion description for data compression and classification. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), February 1998. http://dx.doi.org/10.2172/8300.

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2

Fetterer, F., and D. Gineris. Evaluating ERS-1 Ice Motion and Classification Products. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, March 1993. http://dx.doi.org/10.21236/ada267614.

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3

Ravani, Bahram. Classification and Simulation of Single and Multi-Degree-of-Freedom Motions. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, October 1989. http://dx.doi.org/10.21236/ada214925.

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4

Li, Shuo, Yingzi (Eliza) Du, and Yi Jiang. Site Verification of Weigh-in-Motion Traffic and TIRTL Classification Data. West Lafayette, Indiana: Purdue University, 2011. http://dx.doi.org/10.5703/1288284314247.

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Schwartz, Daniel F., Robert R. Bennett, Kenneth J. Graham, Thomas L. Boggs, and Alice I. Atwood. Current Efforts to Develop Alternate TB700-2" Test Protocols for the Hazard Classification of Large Rocket Motors". Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, September 2001. http://dx.doi.org/10.21236/ada407047.

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