Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Geographic Information Systems are computer systems for storing, managing and presenting geographical data. Development of such systems requires extensive tests based on large datasets of actual data. Because of access restrictions it is apparent that artificial test data closely imitating the real data should be prepared. This article describes initial phase of creating a spatial dataset corresponding to a virtual city – roads structure generation.
PL
Komputerowe systemy informacji przestrzennej (Geographic Information Systems) wykorzystywane są do przechowywania, zarządzania i prezentacji danych geograficznych. Budowa takich systemów wymaga obszernych testów opartych na dużych zbiorach danych rzeczywistych. Ze względu na ograniczenia w dostępie do takich zbiorów, konieczne jest przygotowanie sztucznych danych, które jak najlepiej zastąpią prawdziwe. Niniejszy artykuł opisuje pierwszy etap tworzenia danych przestrzennych opisujących wirtualne miasto, którym jest generacja sieci dróg.
EN
Geographic Information Systems are responsible for processing and presenting geographical data. Development of GIS systems requires extensive tests based on actual data. Access to detailed datasets is restricted which led to the necessity of replacing them with synthetic data. This article presents extended version of a generator of spatial data layers, which could be used in mentioned tests.
PL
Systemy informacji przestrzennej (ang. Geographic Information Systems) zajmują się przetwarzaniem i prezentacją danych geograficznych. Opracowywanie systemów GIS wymaga obszernych testów opartych na danych rzeczywistych. Dostęp do szczegółowych zbiorów jest ograniczony, co stworzyło potrzebę zastąpienia ich przez dane syntetyczne. Niniejszy artykuł prezentuje rozbudowaną wersję generatora warstw danych przestrzennych, które można wykorzystać we wspomnianych testach.
PL
Niniejszy artykuł prezentuje model danych INSPIRE dla nazw geograficznych, wymagania dotyczące ich wyszukiwania oraz omawia uwarunkowania efektywności ich implementacji w bazach danych. Przedstawiono porównanie funkcjonalności wiodących systemów zarządzania bazami danych w kontekście realizacji zadań wyszukiwania, zawierających predykaty na nazwach geograficznych.
EN
This article presents the INSPIRE data model for geographical names, requirements regarding searching for geographical names and discusses the determinants of their efficiency in databases implementations. Comparison of functionalities of the leading database management systems in the context of implementation of search tasks containing predicates for geographical names is presented.
EN
Every non trivial application cooperates with database, usually of relational type. In most cases this cooperation decreases the performance. The fastest, but not too handy, way to access a relational data from an object application is SQL. As alternative one can use object-relational mapping and/or object or NoSQL database. Object database paradigm is the same as object application uses. This makes it possible to avoid characteristic concept dualism (so-called impedance mismatch) and resulting from this need to transform relations into objects and vice-versa. This article presents an attempt to use ORM and object database to increase performance of accessing relational database.
PL
Każda nietrywialna aplikacja współpracuje z bazą danych, zwykle typu relacyjnego. W większości przypadków konieczność tej współpracy obniża wydajność. Najszybszym, choć nie najwygodniejszym sposobem dostępu do relacyjnych baz danych jest język SQL. Jako alternatywę można wykorzystać narzędzia mapowania obiektowo-relacyjnego (ORM) i/lub obiektowe bazy danych lub bazy NoSQL. Paradygmat obiektowych baz danych jest taki sam jak obiektowej aplikacji. Pozwala to na uniknięcie swoistego dualizmu pojęć (tzw. niedopasowania impedancji), a co za tym idzie – konieczności transformacji relacji na obiekty i vice-versa. Niniejszy artykuł przedstawia próbę wykorzystania narzędzi ORM i obiektowej bazy danych do zwiększenia wydajności dostępu do relacyjnej bazy danych.
EN
This paper deals with approximation of a two-dimensional closed curve. The notion of SpliCo is introduced that is based on spline functions. Spline functions are a common method of the regression function estimation. As the closed curve cannot be described as the function (from the mathematical point of view) a modification of the standard method must be done. This paper describes three following models and each of them makes it possible to describe a contour more smoothly and accurate. The best model of SpliCo is compared with the standard B-spline model.
PL
Niniejszy artykuł porusza problem aproksymacji dwuwymiarowej krzywej zamkniętej. Nazwa SpliCo została wprowadzona ze względu na to, że rozwiązanie oparte jest na funkcjach sklejanych. Funkcje sklejane są typową metodą estymacji funkcji regresji. Zamknięta krzywa nie może, z matematycznego punktu widzenia, być przedstawiona jako funkcja, więc do tego celu należy zaproponować modyfikację standardowej metody aproksymacji. Artykuł ten przedstawia trzy kolejne modele aproksymacji, każdy dający bardziej poprawny i wizualnie gładszy opis konturu.
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.