Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
In a wireless sensor network (WSN), many researchers proved that the clustering technique improves the longevity of the network. But the load of handling traffic increases on the nodes which are closer to the sink or the base station (BS), as it has to carry others traffic along with its own towards the BS and depletes more energy which causes network holes. The power transmitted by the nodes could...
We implement and evaluate a likelihood-based method to cluster contacts in a multistatic active sonar setting. The underlying assumption is that a true contact will be detected by multiple receivers and any aspect-dependent feature must be consistent across all contacts in a cluster. Contacts which are contained in the same cluster can be appropriately fused and passed into a tracker. Clutter contacts...
Collaborative filtering (CF) based recommender systems have gained wide popularity in Internet companies like Amazon, Netflix, Google News, and others. These systems make automatic predictions about the interests of a user by inferring from information about like-minded users. Realtime CF on highly sparse massive datasets, while achieving a high prediction accuracy, is a computationally challenging...
We initiate the study of sparse recovery problems under the Earth-Mover Distance (EMD). Specifically, we design a distribution over m × n matrices A, for m ≪ n, such that for any x, given Ax, we can recover a k-sparse approximation to x under the EMD distance. We also provide an empirical evaluation of the method that show, in some scenarios, its advantages over the “usual” recovery in the ℓp norms.
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.