Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  jądro
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The CPU-GPU combination is a widely used heterogeneous computing system in which the CPU and GPU have different address spaces. Since the GPU cannot directly access the CPU memory, prior to invoking the GPU function the input data must be available on the GPU memory. On completion of GPU function, the results of computation are transferred to CPU memory. The CPU-GPU data transfer happens through PCIExpress bus. The PCI-E bandwidth is much lesser than that of GPU memory. The speed at which the data is transferred is limited by the PCI-E bandwidth. Hence, the PCI-E acts as a performance bottleneck. In this paper two approaches are discussed to minimize the overhead of data transfer, namely, performing the data transfer while the GPU function is being executed and reducing the amount of data to be transferred to GPU. The effectiveness of these approaches on the execution time of a set of CUDA applications is realized using CUDA streams. The results of our experiments show that the execution time of applications can be minimized with the proposed approaches.
EN
Matrix factorization is at the heart of many machine learning algorithms, for example, dimensionality reduction (e.g. kernel PCA) or recommender systems relying on collaborative filtering. Understanding a singular value decomposition (SVD) of a matrix as a neural network optimization problem enables us to decompose large matrices efficiently while dealing naturally with missing values in the given matrix. But most importantly, it allows us to learn the connection between data points’ feature vectors and the matrix containing information about their pairwise relations. In this paper we introduce a novel neural network architecture termed similarity encoder (SimEc), which is designed to simultaneously factorize a given target matrix while also learning the mapping to project the data points’ feature vectors into a similarity preserving embedding space. This makes it possible to, for example, easily compute out-of-sample solutions for new data points. Additionally, we demonstrate that SimEc can preserve non-metric similarities and even predict multiple pairwise relations between data points at once.
PL
W pracy poddano ocenie na zwierzęcym modelu eksperymentalnym wpływ długotrwałej ekspozycji na oddziaływanie pola elektromagnetycznego o częstotliwości sieciowej, generowanego przez linie przesyłowe prądu zmiennego wysokiego napięcia oraz pola elektromagnetycznego o częstotliwości radiowej, emitowanego przez systemy telefonii komórkowej, a także łącznego ich oddziaływania na strukturę histologiczną jąder dojrzałych samców szczurów, ocenianą w mikroskopie świetlnym. Grupę kontrolną stanowiły zwierzęta poddane ekspozycji pozorowanej. Po 28-dniowej ekspozycji żadna z badanych form pola elektromagnetycznego nie spowodowała zmian struktury histologicznej jąder, widocznej w mikroskopie świetlnym.
EN
The impact of long-term exposure to the electromagnetic field of industrial frequency generated by high-voltage alternating-current transmission lines and radio-frequency electromagnetic field emitted by mobile telephony system, as well as simultaneous action of both forms of electromagnetic fields on histological structure of adult male rats testes, was studied. As a control group sham-exposed animals were examined. It was stated by means of light microscopic examination that 28-day exposure of animals to examined electromagnetic fields did not cause any changes of histological structure of testes.
PL
W artykule przedstawiono problem krótkiego czasu załączania systemu wbudowanego Linux, opisano metody pomiaru oraz możliwe drogi skrócenia czasu uruchamiania systemu.
EN
In the paper fast boot time of Linux embedded system has been presented. Boot measurement methods has been described and possibile ways of shortening that time has been proposed.
EN
Remote sensing in urban areas has been a challenge for quite some time, due to theircomplexity and fragmentation with the combination of man-made and natural features. High-resolution satellite images offer potential for feature extraction and spatial modelling of urbanareas. Land use classification of urban areas may become possible by exploiting currenthigh-resolution sensor data. This proposed approach incorporates spectral information frommulti-spectral Spot images in an hierarchical image segmentation based on semanticallymeaningful thresholds. Urban areas are divided into various structure densities dependingupon land occupation and pixel neighbours, each region relating an administrative area, alreadyconverted (each pixel), to Points Of Interest (POIs) to form a geographic database for ourstudy in the income sections. The first stage, based on the identification of groups of points,exploits the fact that POIs are geographically distributed in clusters. In highly urban regions,the spatial density of the POIs is high, while in sparsely populated areas the density of pointsis much lower. To identify these different regions, a spatial density-based clustering techniquewas adopted. Once the groups of points are identified, the calculation of the boundaries ofthe areas containing each group of points defines the new regions. The third stage is wherethe regions are classified. This research is intended to find a way to delineate areas of differentland use and identify the land use type in every delineated area. Delaunay triangulation isdeployed to create spatial associations and structural analysis toward the spatial clustering ofphysical features in image space, with the aim of identifying land use. Delaunay triangulationhas been widely used in spatial analysis and spatial modelling (Bundy, Furse, 1995). We useDelaunay triangulation for deriving spatial relations between image objects and for structuralanalysis; mathematical morphology is applied to find the solid core of a spatial unit in 2Dspace; a Kernel Density function used to calculate a magnitude per cluster area from thecentroid point features using a kernel function to fit a smoothly tapered surface to each point.The Voronoi algorithm is proposed for deriving explicit boundaries between spatially adjacentland-use units. To test the approach, we selected a site in a suburban area within Barcelona Municipality, Spain.
PL
Na przestrzeni ostatnich kilku dekad zaobserwować można występowanie niekontrolowanego, nieskoordynowanego i nieplanowanego rozwoju urbanizacyjnego, powodującego rozprzestrzenianie sięmiast w wielu częściach globu. Gwałtowność dynamiki urbanizacyjnej ma znaczący wpływ na układyprzestrzenne związane z rozwojem i ekspansją wielkomiejskich obszarów. Hiszpania, w której terenpodlega urbanizacji w o wiele wyższym stopniu, niż wynikałoby to ze wzrostu populacji, nie stanowiwyjątku. Znaczna część ekspansji obszarów (pod)miejskich odbywa się kosztem gospodarstw rolnych, lasów oraz innych obszarów otwartych i zazwyczaj jest wynikiem niskiego zaludnienia tychobszarów. Rozsądne planowanie użytkowania terenu oraz zachowanie otwartej przestrzeni są wHiszpanii ważnymi problemami, jednakże obecnie dostępne informacje na temat rozprzestrzenianiasię miast i zmian użytkowania ziemi są bardzo niewielkie. Niniejszy artykuł przybliża kwestie pomiaruzmian miejskich obszarów zabudowanych z perspektywy czysto morfologicznej, oparte na poprzednich eksperymentalnych analizach obrazów satelitarnych datowanych na lata 1986-2004, pokazujących, że podejście pikselowe jest skuteczne dla grupowania przestrzennego, celem kwantyfikacji ianalizy procesu "peri-urbanizacji", co było celem doświadczenia w Barcelonie na przestrzeni tegookresu. Równolegle sprawdzana jest przydatność podejścia estymacji gęstości jądra (KDE) celemokreślenia najwyższej gęstości na podstawie "obszarów hot spot" centroidów klastrów, by zilustrować wykrywanie zmian obszarów zabudowanych. Poprzez diagram Voronoi'a sprawdzono równieżukłady centroidów w celu zrozumienia zachowania układu obszarów zabudowanych, które zwyklejest szeroko klasyfikowane jako losowe, jednorodne lub zgrupowane, zarówno w ramach oficjalnychgranic miejskich Barcelony, jak i poza nimi. Niniejsze badanie podzielić można na podstawowe etapy:1. wyodrębnienie rozłącznych obiektów z klasyfikacji użytkowania terenu na podstawie triangulacji Delone'a,2. monitorowanie nielicznych zmian obszarów zabudowanych przy użyciu parametru wygładzającego oraz gęstości jądra, 3. wykrywanie zmian obszarów zabudowanych przy użyciu dynamicznej struktury danych Voronoi'a, ,4. obliczenie statystyki odległości najbliższego sąsiada oraz dokładności. Na koniec warto nadmienić, iż zaprezentowane podejście można wykorzystać do monitorowaniazmian różnego rodzaju klas użytkowania ziemi na podstawie klasyfikacyjnych zbiorów danych.
6
Content available remote On k-independent sets and (k, l)-kernels in the corona of graphs
EN
A subset S ⊆ V(G) is a k-independent set if no two of its vertices are in distance less than k. In this paper we study fc-independent sets and (k, l)-kernels (i.e. k-independent sets being l-dominating simultaneously) in the corona of graphs. We describe an arbitrary k-independent set of the corona and next we determine the Fibonacci number and the generalized Fibonacci number of the corona of special graphs. We give the necessary and sufficient conditions for the existence of (k, l)-kernels in the corona.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.