SWAT and WADS conferences, Algorithms for Recovery and Isolation Exploiting Semantics, Algorithms for Recovery and Isolation Exploiting Semantics

SWAT жана WADS конференциялары: WADS , алгоритмдер жана маалыматтардын структуралары симпозиуму - бул информатика жаатындагы эл аралык академиялык конференция, алгоритмдерге жана маалымат структураларына көңүл бурулган. WADS ар бир экинчи жылы өткөрүлөт, адатта Канадада жана ар дайым Түндүк Америкада. Ал адатта Скандинавияда жана ар дайым Түндүк Европада өткөрүлүп туруучу Скандинавия симпозиуму жана алгоритм теориясы боюнча семинарлар (SWAT) менен кезектешип өткөрүлөт. Тарыхый жактан алганда, эки конференциянын материалдары Springer Verlag тарабынан Computer Science сериясындагы Лекциялык Эскертүүлөрү аркылуу басылып чыккан. Спрингер WADS процесстерин жарыялоону улантууда, бирок 2016-жылдан баштап SWAT процесстери Дагстюль тарабынан Лейбниц эл аралык информатика жаатында жүргүзүлүүдө.
Колдонуу семантикасын калыбына келтирүү жана обочолонтуу үчүн алгоритмдер: Информатика илиминде, калыбына келтирүү жана изоляцияны эксплуатациялоочу семантика үчүн алгоритмдер же ARIES - бул күч колдонбоо , уурдоо базасы ыкмасы менен иштөө үчүн калыбына келтирүү алгоритми; ал IBM DB2, Microsoft SQL Server жана башка көптөгөн маалыматтар базасы тутумдары тарабынан колдонулат. IBM стипендиаты доктор С.Мохан - ARGO үй бүлөсүнүн негизги ойлоп табуучусу.
Колдонуу семантикасын калыбына келтирүү жана обочолонтуу үчүн алгоритмдер: Информатика илиминде, калыбына келтирүү жана изоляцияны эксплуатациялоочу семантика үчүн алгоритмдер же ARIES - бул күч колдонбоо , уурдоо базасы ыкмасы менен иштөө үчүн калыбына келтирүү алгоритми; ал IBM DB2, Microsoft SQL Server жана башка көптөгөн маалыматтар базасы тутумдары тарабынан колдонулат. IBM стипендиаты доктор С.Мохан - ARGO үй бүлөсүнүн негизги ойлоп табуучусу.
Жүрөктүн жашоосун өркүндөтүү: Өркүндөтүлгөн " ACLS " деп аталган кардиохирургиялык жашоону колдоо , же жүрөк-кан тамыр системасын өркүндөтүү , жүрөктүн токтоп калышын , инсультту, миокард инфарктты жана башка өмүргө коркунуч туудурган жүрөк-кан тамыр ооруларын тез арада дарылоонун клиникалык алгоритмдеринин жыйындысын билдирет. Түндүк Америкадан тышкары, Advanced Life Support (ALS) колдонулат.
Автоматтык пландаштыруу жана расписание: Автоматташтырылган пландаштыруу жана расписание , кээде жөн гана КТ пландаштыруу деп аталат, бул жасалма интеллекттин стратегиясы же иш-аракетинин ырааттуулугун ишке ашырууга байланышкан, адатта, акылдуу агенттер, автономдуу роботтор жана пилотсуз транспорт каражаттары тарабынан аткарылышы керек. Классикалык башкаруу жана классификация маселелеринен айырмаланып, чечимдер татаал жана көп өлчөмдүү мейкиндикте табылышы жана оптималдаштырылышы керек. Пландоо чечим теориясына да байланыштуу.
Синус: Математикада синус - бурчтун тригонометриялык функциясы. Курч бурчтун синусу тик бурчтуу үч бурчтуктун контекстинде аныкталат: көрсөтүлгөн бурч үчүн бул ошол бурчка карама-каршы болгон капталынын узундугунун үч бурчтуктун эң узун капталынын узундугуна болгон катышы. Бурч үчүн , синус функциясы жөн эле белгиленет .
Дисперсияны эсептөө алгоритмдери: Дисперсияны эсептөө алгоритмдери эсептөө статистикасында чоң ролду ойнойт. Бул көйгөйдүн жакшы алгоритмдерин иштеп чыгуунун негизги кыйынчылыгы - дисперсиянын формулалары квадраттардын суммаларын камтышы мүмкүн, бул сандык туруксуздукка, ошондой эле чоң мааниге ээ болгондо арифметикалык толуп кетүүгө алып келиши мүмкүн.
Себеп чыгаруу: Себеп чыгаруу - бул ири тутумдун курамдык бөлүгү болгон белгилүү бир кубулуштун көзкарандысыз, чыныгы таасирин аныктоо процесси. Ассоциациялык корутунду менен корутундунун ортосундагы негизги айырмачылык, натыйжалуулуктун өзгөрүлүшүнүн себеби өзгөрүлгөндө, эффект өзгөрмөсүнүн жообун талдайт. Эмне үчүн нерселер пайда болот деген илимди этиология деп аташат. Себептүү корутунду себептик ой жүгүртүү менен теориялык негизделген далилдерди берет деп айтылат.
Маалымат агымынын кластери: Информатика илиминде маалымат агымынын кластери деп, тынымсыз келип жаткан маалыматтардын, мисалы, телефон жазуулары, мультимедиа маалыматтары, каржылык операциялар ж.б. топтолот. Маалымат агымынын кластери адатта агым алгоритми катары изилденет жана максатка бир катар пункттар берилет, эстутумду жана убакытты аз колдонуп, агымдын жакшы кластерин түзүү.
Түс карталары: Түстөрдү картага түшүрүү (сүрөткө тартуу) - бул бир (булактуу) сүрөттүн түсүн башка (бутага) түшүргөн сүрөттөрдү чагылдырган ( трансформациялаган) функция. Түстөрдү картага түшүрүүнү алгоритм же карта түсүн которуучу алгоритм деп атоого болот. Түстөрдү картага түшүрүүнү кээде түс берүү же боз түстөгү сүрөттөргө кошулганда, ачыктыкты өткөрүү функциясы (BTF) деп аташат; аны фотометрикалык камераны калибрлөө же радиометрикалык камераны калибрлөө деп атоого болот.
Комбинатордук оптимизация: Комбинатордук оптимизация - бул операцияларды изилдөө, алгоритмдер теориясы жана эсептөө татаалдыгы теориясы менен байланышкан математикалык оптимизациянын кичи тармагы. Анын жасалма интеллект, машинаны үйрөнүү, аукцион теориясы, программалык камсыздоо, прикладдык математика жана теориялык информатика сыяктуу бир нече тармагында маанилүү тиркемелери бар.
Өтмө жабуу: Математикада, X жыйындысындагы R бинардык мамиленин транзитивдик жабылышы - бул X камтыган, R камтыган жана өтмө. Чектүү топтомдор үчүн "эң кичине" деп, эң аз байланышкан түгөйлөрдүн кадимки маанисинде кабыл алса болот; чексиз топтомдор үчүн бул R уникалдуу минималдуу өтмө суперсети.
Чектөөнү канааттандыруу көйгөйү: Чектөөгө канааттануу көйгөйлөрү ( CSP ) - бул абалы бир катар чектөөлөрдү же чектөөлөрдү канааттандырышы керек болгон объектилердин жыйындысы катары аныкталган математикалык суроолор. CSPs көйгөйлүү жактарды чектелген канааттануу ыкмалары менен чечилүүчү өзгөрүлмө факторлорго карата чектелген чектөөлөрдүн бир тектүү жыйындысы катары көрсөтөт. CSP жасалма интеллектте да, операциялык изилдөөдө да катуу изилдөөнүн предмети болуп саналат, анткени аларды түзүүнүн үзгүлтүксүздүгү көптөгөн окшош үй-бүлөлөрдүн көйгөйлөрүн талдоо жана чечүү үчүн жалпы негиз түзөт. CSPлер көп учурда татаалдыгын көрсөтүшөт, бул эвристика жана издөө методдорун айкалыштырылган ыкманы акылга сыярлык убакытта чечүүнү талап кылат. Контринттик программалоо (CP) - бул ушул сыяктуу көйгөйлөрдү чечүүгө багытталган изилдөө чөйрөсү. Мындан тышкары, логикалык канаттуулук көйгөйү (SAT), канааттандыруучулук модулунун теориялары (SMT), аралаш бүтүн программалоо (MIP) жана жооптор топтомун программалоо (ASP) - бул чектөөлөрдү канааттандыруу көйгөйүнүн белгилүү бир формаларын чечүүгө багытталган изилдөө чөйрөлөрү.
Чектөөнү канааттандыруу көйгөйү: Чектөөгө канааттануу көйгөйлөрү ( CSP ) - бул абалы бир катар чектөөлөрдү же чектөөлөрдү канааттандырышы керек болгон объектилердин жыйындысы катары аныкталган математикалык суроолор. CSPs көйгөйлүү жактарды чектелген канааттануу ыкмалары менен чечилүүчү өзгөрүлмө факторлорго карата чектелген чектөөлөрдүн бир тектүү жыйындысы катары көрсөтөт. CSP жасалма интеллектте да, операциялык изилдөөдө да катуу изилдөөнүн предмети болуп саналат, анткени аларды түзүүнүн үзгүлтүксүздүгү көптөгөн окшош үй-бүлөлөрдүн көйгөйлөрүн талдоо жана чечүү үчүн жалпы негиз түзөт. CSPлер көп учурда татаалдыгын көрсөтүшөт, бул эвристика жана издөө методдорун айкалыштырылган ыкманы акылга сыярлык убакытта чечүүнү талап кылат. Контринттик программалоо (CP) - бул ушул сыяктуу көйгөйлөрдү чечүүгө багытталган изилдөө чөйрөсү. Мындан тышкары, логикалык канаттуулук көйгөйү (SAT), канааттандыруучулук модулунун теориялары (SMT), аралаш бүтүн программалоо (MIP) жана жооптор топтомун программалоо (ASP) - бул чектөөлөрдү канааттандыруу көйгөйүнүн белгилүү бир формаларын чечүүгө багытталган изилдөө чөйрөлөрү.
Контексттик сүрөттүн классификациясы: Контексттик сүрөттөлүштү классификациялоо , компьютердик көрүнүштө калыпты таануу темасы, бул сүрөттөрдөгү контексттик маалыматка негизделген классификация ыкмасы. "Контексттик" бул ыкма жакын жайгашкан пикселдердин мамилесине көңүл бурууну билдирет, аны коңшулук деп да аташат. Бул ыкманын максаты - контексттик маалыматты колдонуу менен сүрөттөрдү классификациялоо.
Контрасттык топтомду үйрөнүү: Контрасттык окутуу - бул ар бир топ үчүн аныктай турган негизги божомолдоону тескери жүргүзүү менен өзүнчө топтордун ортосундагы маанилүү айырмачылыктарды аныктоого багытталган ассоциациялык эрежелерди үйрөнүүнүн формасы. Мисалы, студенттердин бассейнинин бир катар өзгөчөлүктөрүн эске алганда, контрасттык билим алуучу бакалавр даражасына ээ болгон студенттер менен PhD докторлук даражага чейин иштегендердин ортосундагы карама-каршы өзгөчөлүктөрдү аныктайт.
Кубаттоо билим: Арматураны үйрөнүү ( RL ) - бул интеллектуалдык агенттер топтолгон сыйлык түшүнүгүн максималдаштыруу үчүн айлана-чөйрөдө кандай иш-аракеттерди жасашы керектигине байланыштуу машинаны үйрөнүү тармагы. Күчөтүүнү үйрөнүү - бул көзөмөлдөнгөн окутуу жана көзөмөлсүз окутуу менен катар үч негизги машине парадигмаларынын бири.
Корреляциялык кластерлөө: Кластерлөө - бул маалымат пунктарын окшоштугуна жараша топторго бөлүштүрүү. Корреляциялык кластерлөө объектилердин топтомун кластердин оптималдуу санына топтоштуруу ыкмасын сунуштайт, ошол санды алдын-ала көрсөтпөстөн.
Циклди аныктоо: Информатика илиминде циклди аныктоо же циклди табуу - бул циклди кайталанган функциялардын маанилеринин ырааттуулугунан табуу.
Маалыматтарды талдоо: Маалыматтарды талдоо - бул пайдалуу маалыматтарды табуу, тыянактарды маалымдоо жана чечим кабыл алууну колдоо максатында маалыматтарды текшерүү, тазалоо, трансформациялоо жана моделдөө процесси. Маалыматтарды талдоо ар кандай аталыштардагы ар кандай ыкмаларды камтыган бир нече аспектилерге жана ыкмаларга ээ, ошондой эле бизнес, илим жана коомдук илимдер чөйрөсүндө колдонулат. Бүгүнкү бизнес дүйнөсүндө маалыматтарды талдоо илимий чечимдерди кабыл алууда жана ишканалардын натыйжалуу иштешине жардам берүүчү ролду ойнойт.
Маалымат агымынын кластери: Информатика илиминде маалымат агымынын кластери деп, тынымсыз келип жаткан маалыматтардын, мисалы, телефон жазуулары, мультимедиа маалыматтары, каржылык операциялар ж.б. топтолот. Маалымат агымынын кластери адатта агым алгоритми катары изилденет жана максатка бир катар пункттар берилет, эстутумду жана убакытты аз колдонуп, агымдын жакшы кластерин түзүү.
Демосария: Демосаизациялоо алгоритми - бул түстүү чыпка массиви (CFA) менен капталган сүрөт сенсорунан чыккан толук эмес түстөрдүн үлгүлөрүнөн толук түстүү сүрөттү калыбына келтирүү үчүн колдонулган санарип сүрөт процесси. Ал CFA интерполяциясы же түстү калыбына келтирүү деп да белгилүү.
Жүрөк жетишсиздиги: Жүрөк жетишсиздиги ( HF ), ошондой эле жүрөктүн токтолбогон жүрөгү ( CHF ), ( тыгылып калган ) жүрөк жетишсиздиги ( CCF ) жана декомпенсация корди деп аталат, бул жүрөктүн денедеги ткандардын муктаждыктарын канааттандыруу үчүн кан агымын кармоо үчүн жетиштүү насостой албаган учур. зат алмашуу. Көбүнчө жүрөк жетишсиздигинин белгилери - дем алуу, ашыкча чарчоо жана буттун шишиши. Дем алуу жетишсиздик, адатта, көнүгүү жасаганда же жатып жатканда начарлап, адамды түнкүсүн ойготушу мүмкүн. Көнүгүү жасоонун чектелген жөндөмү дагы жалпы мүнөздөмө. Көкүрөк оорусу, анын ичинде стенокардия жүрөк жетишсиздигинен улам пайда болбойт.
Таркатылган чектөө оптимизациясы: Таркатылган чектөө оптимизациясы - чектөө оптимизациясынын бөлүштүрүлгөн аналогу. DCOP - бул агенттердин тобу өзгөрүлмө жыйындысынын маанилерин бөлүштүрүлүшү керек, мисалы, өзгөрмөлөргө коюлган чектөөлөрдүн наркы минималдаштырылат.
Документти кластерлөө: Документтерди кластерлөө - тексттик документтерге кластердик анализди колдонуу. Ал документти автоматтык түрдө уюштурууда, теманы чыгарууда жана маалыматты тез издөө же чыпкалоочу колдонмолорго ээ.
Документти жайгаштырууну талдоо: Компьютердик көрүнүштө же табигый тилди иштетүүдө документтин макетин талдоо тексттик документтин сканерленген сүрөтүнө кызыккан аймактарды аныктоо жана категориялоо процесси болуп саналат. Окуу тутуму тексттик эмес зоналардан тексттик зоналарды бөлүүнү жана алардын туура окуу тартибинде жайгаштырууну талап кылат. Ар кандай зоналарды тексттик тулку, иллюстрациялар, математикалык белгилер жана таблицага салынган таблицалар деп табуу жана белгилөө геометриялык жайгашуу талдоо деп аталат. Бирок текст зоналары документтин ичинде ар кандай логикалык ролдорду ойношот жана мындай семантикалык белгилөө логикалык жайгаштырууну талдоонун көлөмү болуп саналат.
Жээк боёгу: Графиялык теорияда, графиктин четинен боёгу - бул эки түстүн бирдей түсү болбошу үчүн, графанын четтерине "түстөрдүн" ыйгарылышы. Мисалы, оң жактагы сүрөттө кызыл, көк жана жашыл түстөр менен графиктин четки боёгу көрсөтүлгөн. Edge боёктору - бул графикалык боёонун бир нече ар кандай түрлөрүнүн бири. Гаджет эскиз көйгөй к, же аз болушу мүмкүн түстөр менен берген баасы боюнча, көпчүлүк к ар кандай түстөр менен бир полёта учтарын боёгула мүмкүн сурайт. Берилген графиктин четтери үчүн минималдуу керектүү түстөрдүн саны графиктин хроматикалык индекси деп аталат. Мисалы, сүрөттөгү графиктин четтери үч түс менен боёлушу мүмкүн, бирок эки түс менен боёлбошу мүмкүн, андыктан көрсөтүлгөн графиктин үч хроматикалык индекси бар.
Бүтүн факторизация: Сандар теориясында бүтүн факторизация - бул курама сандын майда бүтүн сандардын көбөйтүмүнө ажыроосу. Эгерде бул факторлор андан ары жөнөкөй сандар менен чектелсе, анда процесс жай факторизация деп аталат.
Кыскартылбаган көп мүчө: Математикада кыскартылбай турган көп мүчө, болжол менен айтканда, эки туруктуу эмес көп мүчөнүн көбөйтүмүнө чыгарылбай турган көп мүчө. Кыскартылбоо касиети мүмкүн болгон факторлор үчүн кабыл алынган коэффициенттердин мүнөзүнө, башкача айтканда, полиномдун коэффициенттери жана анын мүмкүн болгон факторлору таандык болушу керек болгон талаа же шакекче көз каранды. Мисалы, x 2 - 2 полиному бүтүн коэффициенттери бар көп мүчө, бирок, ар бир бүтүн сан чыныгы сан болгондуктан, ал дагы чыныгы коэффициенттери бар көп мүчө. Эгер бүтүн коэффициенттери бар көп мүчө катары каралса, ал кыскартылбайт, бирок ал төмөнкүдөй факторлорду түзөт эгерде ал чыныгы коэффициенттери бар көп мүчө катары каралса. Бири х 2 - 2 полиному бүтүн сандарга кыскартылбайт, бирок реал боюнча эмес деп айтат.
Евклиддик минималдуу жыгач дарагы: Евклиддик минималдуу дарак же EMST - бул тегиздиктеги n чекиттеринин жыйындысынын минималдуу жыгач дарагы, мында ар бир жуп чекиттин ортосундагы чекенин салмагы ошол эки чекиттин ортосундагы Евклиддик аралык. Жөнөкөй тил менен айтканда, EMST чекиттердин жыйындысын бардык сызыктардын жалпы узундугу минималдаштырылып, каалаган чекитке башка тилкелерден кийинки саптарга жетүү үчүн сызыктарды колдонуп бириктирет.
Жайгаштырылган минималдуу дарак: Чектелген минималдуу узун дарак - бул белгиленген тамыр түйүнү бар графиктин минималдуу чыгымдуу дарагы жана кубаттуулуктун чектелгендигин канааттандырат . Кубаттуулуктун чектелиши бардык субтриттердин тамыр түйүнүнө түшүшүн камсыз кылат андан ашкан жок түйүндөр. Эгерде дарак түйүндөрүнүн салмактары бар болсо, анда сыйымдуулуктун чектелиши төмөнкүдөй чечмелениши мүмкүн: каалаган кичи дарактардагы салмактардын суммасы чоң болбошу керек . Субрафографияны тамыр түйүнүнө туташтырган четтер дарбаза деп аталат. Оптималдуу чечимди табуу NP-hard.	Чектелген минималдуу узун дарак - бул белгиленген тамыр түйүнү бар графиктин минималдуу чыгымдуу дарагы
Минималдуу аралыгы: Минималдуу жыгач дарагы ( MST ) же минималдуу салмак дарагы - бул бардык чокуларды бир-бирине, эч кандай циклсиз жана минималдуу мүмкүн болгон жалпы кырка салмагы менен бириктирип турган, туташтырылган, кырка салмактуу багытталбаган графанын четтеринин жыйындысы. Башкача айтканда, бул кыйыр салмагы мүмкүн болушунча кичинекей болгон бир дарак. Көбүнчө, ар кандай четинен өлчөнгөн багыттама графада минималдуу созулган токой болот , бул анын туташтырылган компоненттери үчүн минималдуу узун дарактардын биримдиги.
Манжа изи: Манжа изи - бул адамдын манжасынын сүрүлүү кыркалары калтырган таасир. Кылмыш болгон жерден жарым-жартылай манжа издерин калыбына келтирүү соттук-медициналык экспертизанын маанилүү ыкмасы болуп саналат. Сөөмөйдөгү нымдуулук жана майлар айнек же металл сыяктуу беттерде манжа издерин алып келет. Бармак издерин атайылап элестетүү сыя менен же теридеги сүрүлүү тоо кыркаларынын чокуларынан кагаз сыяктуу жылмакай бетке өткөрүлүп берилген башка заттар менен алынат. Манжа изинин жазуулары адатта манжалардын жана баш бармактардын акыркы муундарындагы аянттагы таасирлерди камтыйт, бирок манжа издеринин карталарында адатта манжалардын төмөнкү муундарынын бөлүктөрү жазылат.
Формалдуу концепцияны талдоо: Формалдуу концепцияны талдоо ( ФКА ) - бул объектилердин жана алардын касиеттеринин жыйындысынан концепция иерархиясын же формалдуу онтологияны алуунун принципиалдуу жолу. Иерархиядагы ар бир түшүнүк кандайдыр бир касиеттер топтомун бөлүшкөн объекттерди билдирет; жана иерархиядагы ар бир суб-концепция жогорудагы түшүнүктөрдөгү объектилердин бир бөлүгүн билдирет. Бул терминди Рудольф Вилл 1981-жылы киргизген жана 1930-жылдары Гарретт Бирхофф жана башкалар тарабынан иштелип чыккан торчолордун жана иреттелген топтомдордун математикалык теориясына негизделген.
Жаңсап таануу: Ым-ишараларды таануу - бул компьютердеги жана тилдик технологиядагы тема, адамдын ишараттарын математикалык алгоритмдер аркылуу чечмелөө. Бул компьютерди көрүү субдисциплинасы. Ымдоо дене кыймылынан же абалынан келип чыгышы мүмкүн, бирок көбүнчө жүздөн же колдон жаралат. Учурдагы фокустарга бет жана кол жаңсоолорун таануудан эмоцияны таануу кирет. Колдонуучулар жөнөкөй жаңсоолорду колдонуп, түзмөктөрдү физикалык жактан тийгизбестен, түзмөктөрдү көзөмөлдөп же өз ара аракеттенишет. Жаңдоо тилин чечмелөө үчүн камералар жана компьютердин көрүү алгоритмдери аркылуу көптөгөн ыкмалар колдонулган. Бирок, дене түзүлүшүн, баскан-тургандыгын, жүрүүсүн, проксемикасын жана адамдын жүрүм-турумун аныктоо жана таануу дагы жаңсоолорду таануу ыкмаларынын предмети болуп саналат.Жесттерди таануу компьютерлердин адамдын дене тилин түшүнө башташынын жолу катары каралышы мүмкүн, ошентип машиналардын ортосунда бай көпүрө болот. жана адамдар тексттик колдонуучунун алгачкы интерфейстерине караганда, атүгүл клавиатурага жана чычканга киргизүүнүн көпчүлүгүн чектеп, эч кандай механикалык шаймандарсыз өз ара аракеттенишүүчү GUI интерфейстерине караганда. Ишаараны таануу түшүнүгүн колдонуп, ушул маалда сөөмөйдү шилтесе болот, ошого жараша кыймылдайт. Бул түзмөктөргө кадимкидей киргизүүнү, ал тургай, ашыкча кылышы мүмкүн.
Дүйнөлүк жарык: Дүйнөлүк жарык берүү ( GI ), же кыйыр түрдө жарык берүү - бул 3D көрүнүштөргө көбүрөөк реалдуу жарык кошуу максатында, компьютердик графикада колдонулган алгоритмдердин тобу. Мындай алгоритмдер түздөн-түз жарык булагынан келген жарыкты гана эмес, ошол эле булактан чыккан жарык нурлары чагылышкан же чагылбаган дагы, көрүнүштүн башка беттери аркылуу чагылдырылган кийинки учурларды дагы эске алат.
Графиктин боёгу: Графиялык теорияда, графикалык боёк - графикалык белгилердин өзгөчө учуру; бул белгилүү бир чектөөлөргө дуушар болгон графикалык элементтерге салттуу түрдө "түстөр" деп аталган этикеткаларды берүү. Жөнөкөй түрүндө, бул графиктин чокуларын боёонун бир жолу, жанаша турган эки чоку бирдей түстө болбойт; бул чокуну боёо деп аталат. Ошо сыяктуу эле, чек ара боёгу ар бир четине бир түстү берет, андыктан жанаша турган эки чети бирдей түстө болбойт, ал эми тегиздик графасынын бетине боёгу ар бир бетке же аймакка бир түстү берет, ошентип чек араны бөлүшкөн эки жүздүн бирөө дагы бирдей түс.
Сүрөттү кысуу: Сүрөттү кысуу - бул санарип сүрөттөргө сактоого же өткөрүп берүүгө кеткен чыгымдарды азайтуу үчүн колдонулган маалыматтарды кысуунун бир түрү. Алгоритмдер визуалдык кабылдоонун жана сүрөттөрдүн статистикалык касиеттеринин артыкчылыктарын колдонуп, башка санариптик маалыматтар үчүн колдонулган жалпы кысуу ыкмаларына салыштырмалуу жогору натыйжаларды берет.
Алгоритмдердин тизмеси: Төмөндө алгоритмдердин тизмеси келтирилген, алардын ар бири үчүн бир саптуу сүрөттөмө берилген.
Сүрөттү оңдоо: Сүрөттү ректификациялоо - бул жалпы сүрөттөлүш тегиздигине сүрөттөрдү проекциялоо үчүн колдонулган трансформация процесси. Бул процесс бир нече эркиндик даражасына ээ жана сүрөттөрдү жалпы тегиздикке которуунун көптөгөн стратегиялары бар. Ал сүрөттөрдүн ортосунда дал келген чекиттерди табуу маселесин жөнөкөйлөтүү үчүн компьютердик стерео көрүнүшүндө колдонулат. Ал географиялык маалымат тутумдарында бир нече көз караштан алынган сүрөттөрдү жалпы карта координаттар тутумуна бириктирүү үчүн колдонулат.
Сүрөттүн масштабы: Компьютердик графикада жана санарип сүрөтүндө, сүрөттү масштабдоо санарип сүрөттүн көлөмүн өзгөртүүгө байланыштуу. Видеотехнологияда санарип материалынын чоңойушу жогорулоо же чечүүнү өркүндөтүү деп аталат.
Сүрөттү тигүү: Сүрөттөрдү тигүү же сүрөт тигүү - бул бир нече фотографиялык сүрөттөрдү бири-биринин дал келген көрүнүш талаалары менен айкалыштырып, сегменттелген панорама же жогорку чечилиштүү сүрөттү алуу. Көбүнчө компьютердик программаны колдонуу менен жүргүзүлгөн сүрөттөрдү тигүүгө көпчүлүк ыкмалар үзгүлтүксүз натыйжаларды берүү үчүн сүрөттөр менен бирдей экспозициялардын ортосунда дээрлик бири-бирине дал келүүнү талап кылат, бирок айрым тигүү алгоритмдери бири-бирине дал келген аймактарда жогорку динамикалык диапазондо сүрөткө тартып, ар кандай сүрөттөрдөн пайда алышат . Айрым санарип камералар сүрөттөрүн ичине тиге алат.
Бүтүн программалоо: Бүтүн программалоо маселеси деп математикалык оптималдаштыруу же техникалык-экономикалык программа эсептелет, анда айрым же бүтүндөй өзгөрүлмө бүтүн сандар деп чектелген. Көпчүлүк шарттарда бул термин максаттуу функция жана чектөөлөр сызыктуу болгон бүтүн сызыктуу программалоону (ILP) билдирет.
Изотоникалык регрессия: Статистикада изотоникалык регрессия же монотоникалык регрессия - бул эркин формадагы сызыкты байкоо иретине ылайыкташтыруу ыкмасы, ал орнотулган сызык бардык жерде азайбашы керек жана байкоо жүргүзүүгө мүмкүн болушунча жакыныраак болот.
Нерсенин дарагын анализдөө: Пункт дарактарын анализдөө ( ITA ) - анкетанын же байкалган жооптордун үлгүлөрүнүн тесттеринде аиерархиялык структураны түзүүгө мүмкүндүк берген маалыматтарды аналитикалык ыкма. Бизде m пункттары бар анкета бар деп ойлойбуз жана субъекттер ушул пункттардын ар бирине оң (1) же терс (0) жооп берет, б.а. аредихотомдуу. Эгерде n сабак тапшырмаларга жооп берсе, натыйжада экилик D матрицасы пайда болот, ал m тилкени жана n катарды түзөт, бул типтеги типтеги мисалдар, субъекттер тарабынан чечиле турган (1) же болбой калган (0) тесттик тапшырмалар. Башка типтүү мисалдар - анкеталар, анда предметтер далилденген, анда предметтер макул болушат (1) же макул эмес (0). Берилген нерселердин мазмунуна жараша, субъектинин j анитемасына берген жообу аны же анын башка нерселерге берген жоопторун аныкташы мүмкүн. Мисалы, j пунктуна макул болгон ар бир субъект, ошондой эле i пунктуна макул болушу мүмкүн. Бул учурда, мен j пунктун билдирет деп айтабыз. ITAнын максаты D маалымат топтомунан ушундай аныктоочу натыйжаларды табуу болуп саналат.
K-кластерлештирүүнү билдирет: л -means кластердик к кластерге бөлүштүрүүгө н пикирлерин максаты ар бир байкоо кластердин калды катары кызмат кылып, жакынкы менен ортончу чогулушу таандык болгон деген алгачкы белги иштетүү, багыттуу сандык жактан бир ыкмасы болуп саналат. Бул маалымат мейкиндигин Вороной уячаларына бөлүүгө алып келет. k -класстерди түзүү кластер ичиндеги дисперсияларды минималдаштырат, бирок Евклиддин кадимки аралыктарын эмес, Вебердин көйгөйү кыйла татаал болмок: орточо квадраттык каталарды оптималдаштырат, ал эми геометриялык медианасы гана Евклиддик аралыкты минималдаштырат. Мисалы, к-медианаларды жана к-медоиддерди колдонуп, Евклиддин жакшыраак чечимдерин табууга болот.
Сызыктуу программалоо: Сызыктуу программалоо - математикалык моделде эң жакшы натыйжага жетүү ыкмасы, анын талаптары сызыктуу байланыштар менен чагылдырылган. Сызыктуу программалоо - бул математикалык программалоонун өзгөчө учуру.
Маалыматтарды кысуу: Сигналды иштетүүдө маалыматтарды кысуу , булактарды коддоо же бит ылдамдыгын азайтуу - бул баштапкы чагылдырууга караганда азыраак биттерди колдонуп маалыматты коддоо процесси. Кандайдыр бир кысуу жоготуу же жоготуу болбойт. Коромжусуз кысуу статистикалык ашыкчаны аныктоо жана жоюу менен биттерди азайтат. Коромжусуз кысууда эч кандай маалымат жоголбойт. Жоголгон кысуу, керексиз же анча маанилүү эмес маалыматты алып салуу менен биттерди азайтат. Адатта, маалыматтарды кысууну жүзөгө ашыруучу шайман коддогуч деп аталат, ал эми процесстин тескери бурулушун (декомпрессия) декодер катары аткарылат.
Матрицанын бүтүшү: Матрицанын аякташы - жарым-жартылай байкалган матрицанын жетишпеген жазууларын толтуруу милдети. Маалыматтар топтомунун кеңири диапазону табигый түрдө матрица түрүндө уюштурулган. Бир мисал, Netflix маселесинде пайда болгон кинотасмалардын рейтинги матрицасы: Ар бир жазуунун рейтинг матрицасы берилген кинонун рейтингин билдирет кардар тарабынан , эгерде кардар кино көрдү жана жок болуп калса, кардарларга кийинки көрүү үчүн жакшы сунуштарды берүү үчүн калган жазууларды алдын-ала айткыбыз келет. Дагы бир мисал, термин-документ матрицасы: Документтердин жыйнагында колдонулган сөздөрдүн жыштыгын матрица катары көрсөтүүгө болот, анда ар бир жазма көрсөтүлгөн документте байланышкан терминдин канча жолу пайда болгонуна туура келет.
Кайтарылуучу матрица: Сызыктуу алгебранын-жылы, бир н н -by- чарчы усул бир аар -by- н чарчы Булакта бар болсо, invertible деп B мындай деп	Сызыктуу алгебранын-жылы, бир н н -by- чарчы усул бир аар -by- н чарчы Булакта бар болсо, invertible деп B мындай деп
Матрицаны көбөйтүү алгоритми: Матрицаны көбөйтүү көптөгөн сандык алгоритмдердин борбордук операциясы болгондуктан, матрицаны көбөйтүү алгоритмдерин натыйжалуу кылуу үчүн көп эмгек жумшалган. Матрицаны көбөйтүүнүн эсептөө маселелеринде колдонулушу көптөгөн тармактарда, анын ичинде илимий эсептөө жана үлгүлөрдү таануу жана график аркылуу жолдорду эсептөө сыяктуу бири-бирине байланыштуу эмес маселелерде кездешет. Көптөгөн ар кандай алгоритмдер матрицаларды ар кандай типтеги жабдыктарда көбөйтүү үчүн иштелип чыккан, анын ичинде параллель жана бөлүштүрүлгөн тутумдар, эсептөө иши бир нече процессорлорго жайылган.
Кыймылды баалоо: Кыймылды баалоо - бул бир 2D сүрөттөлүштөн экинчисине өтүүнү сүрөттөгөн кыймыл векторлорун аныктоо процесси; адатта видеотасмадагы чектеш кадрлардан. Бул туура эмес маселе, анткени кыймыл үч өлчөмдө, бирок сүрөттөр 3D көрүнүшүнүн 2D тегиздигине проекциясы. Кыймылдын векторлору бүтүндөй сүрөттө же белгилүү бир бөлүктөргө тиешелүү болушу мүмкүн, мисалы, тик бурчтуу блоктор, каалаган формадагы тактар ​​же жада калса пикселге. Кыймыл векторлору котормо модели же чыныгы видеокамеранын кыймылын болжолдой алган көптөгөн башка моделдер менен көрсөтүлүшү мүмкүн, мисалы, үч өлчөмдө жана чоңойтууда айлануу жана которуу.
Кыймылды пландаштыруу: Кыймыл пландаштыруу , ошондой эле жолду пландаштыруу бул объектти булактан көздөгөнгө жылдыруучу жарактуу конфигурациялардын ырааттуулугун табуу үчүн эсептөө көйгөйү. Бул термин эсептөө геометриясында, компьютердик анимацияда, робототехникада жана компьютердик оюндарда колдонулат.
Көп тармактуу субмейкиндикти үйрөнүү: Көп тармактуу субмейкиндикти үйрөнүү - бул өлчөмдүүлүктү азайтууга ыкма. Өлчөмдүүлүктү кыскартуу байкоо жүргүзүүлөр векторлоштурулуп, маалымат тензору болуп уюштурулган же тензор менен бириктирилген матрицалар болгон маалымат тензорунда жүргүзүлүшү мүмкүн. Байкоолору векторлоштурулган же маалыматтардын тензордук сүрөттөлүштөрүнө (2D / 3D), видео ырааттуулугуна (3D / 4D) жана гипспектралдык кубдарга (3D / 4D) бириктирилген матрицалар болгон маалымат тензорлорунун айрым мисалдары келтирилген.
Бир нече мисалды үйрөнүү: Машиналык окутууда көп баскычтуу окутуу (MIL) - көзөмөлгө алынган окутуунун бир түрү. Өзүнчө белгиленген энциклопедиялардын ордуна, окуучу ар биринде көптөгөн инстанцияларды камтыган этикеткаланган сумкалардын топтомун алат. Көп нускалуу экилик классификациялоонун жөнөкөй учурда, баштыктын ичиндеги бардык учурлар терс болсо, терс деп жазылышы мүмкүн. Башка жагынан алганда, баштыкта ​​оң деп жазылган, эгерде анда жок дегенде бир оң нуска болсо. Белгиленген сумкалардын жыйнагынан, окуучу (i) айрым учурларды туура белгилей турган түшүнүктү иштеп чыгууга же (ii) концепцияны жаратпай баштыктарды кантип белгилөөнү үйрөнүүгө аракет кылат.
Көп ядрону үйрөнүү: Көпчүлүк ядрону үйрөнүү деп, алгоритмдин бөлүгү катары алдын-ала аныкталган өзөктөрдүн топтомун колдонуучу жана ядролордун оптималдуу сызыктуу же сызыктуу айкалышын үйрөнгөн машинаны үйрөнүү методдорунун жыйындысын билдирет. Көп ядрону үйрөнүүнү пайдалануунун себептери а) оптималдуу өзөктү жана ядролордун чоңураак топтомунан параметрлерди тандап алуу, автоматташтырылган машинаны үйрөнүү ыкмаларын иштеп чыгуу менен, өзөктү тандап алуунун кесепетин азайтуу жана б) ар кандай булактардан алынган маалыматтарды бириктирүү. окшоштук жөнүндө ар кандай түшүнүктөргө ээ болушат жана ошентип ар кандай өзөктөрдү талап кылат. Жаңы ядро ​​түзүүнүн ордуна, бир нече ядронун алгоритмин колдонуп, ар бир маалымат булагы үчүн мурунтан орнотулган ядролорду бириктирүүгө болот.
Матрицалык терс эмес факторизация: Матрицанын негативсиз факторизациясы , ошондой эле терс эмес матрицалык жакындаштыруу - бул үч матрицанын тең терс элементтери жок деген касиети менен V матрица (адатта) эки W жана H матрицаларына бөлүнгөн көп өзгөрмөлүү анализдеги жана сызыктуу алгебранын алгоритмдер тобу. . Натыйжасыздык матрицаларды текшерүүнү жеңилдетет. Ошондой эле, аудио спектрограммаларды иштеп чыгуу же булчуң активдүүлүгү сыяктуу колдонмолордо терс эместик каралып жаткан маалыматтарга мүнөздүү. Маселе жалпысынан так чечилбегендиктен, ал сан жагынан жакындаштырылат.
Полиномдук теңдемелер системасы: Полиномдук теңдемелер системасы деп f 1 = 0, ..., f h = 0 синхрондуу теңдемелердин жыйындысын айтамыз , бул жерде f i бир нече өзгөрмөлөрдөгү, мисалы, x 1 , ..., x n , кээ бир k талаасындагы көп мүчөлөр .
Математикалык оптималдаштыруу: Математикалык оптималдаштыруу же математикалык программалоо - бул айрым жеткиликтүү альтернативалардын айрым критерийлери боюнча мыкты элементти тандоо. Түрлөрдүн оптимизация маселелери информатика жана инженериядан операцияларды изилдөө жана экономикага чейинки бардык сандык дисциплиналарда келип чыгат жана чечүү методдорун иштеп чыгуу кылымдар бою математикага кызыгып келген.
Үлгүнү таануу: Үлгүнү таануу - бул маалыматтардагы мыйзам ченемдүүлүктөрдү жана мыйзам ченемдүүлүктөрдү автоматтык түрдө таануу. Анын статистикалык маалыматтарды анализдөө, сигналдарды иштетүү, сүрөттөрдү талдоо, маалымат издөө, биоинформатика, маалыматтарды кысуу, компьютердик графика жана машинаны үйрөнүүдө колдонмолору бар. Үлгүнү таануу статистикадан жана инженериядан башталат; чоң үлгүлөрдүн жеткиликтүүлүгүнүн жогорулашына жана иштетүү кубаттуулугунун жаңы молчулугуна байланыштуу үлгүлөрдү таануу боюнча кээ бир заманбап ыкмалар машиналык окутууну колдонууну камтыйт. Бирок, бул иш-аракеттерди бир эле колдонулуш чөйрөсүнүн эки өңүтү катары кароого болот жана алар биргеликте акыркы бир нече он жылдыкта олуттуу өнүгүүгө дуушар болушту. Үлгүнү таануунун заманбап аныктамасы: Үлгүнү таануу тармагы компьютердеги алгоритмдерди колдонуу менен маалыматтардын мыйзам ченемдүүлүктөрүн автоматтык түрдө табуу жана ушул мыйзамдуулуктарды колдонуу менен, мисалы, маалыматтарды ар кандай категорияларга бөлүү.
Автоматтык пландаштыруу жана расписание: Автоматташтырылган пландаштыруу жана расписание , кээде жөн гана КТ пландаштыруу деп аталат, бул жасалма интеллекттин стратегиясы же иш-аракетинин ырааттуулугун ишке ашырууга байланышкан, адатта, акылдуу агенттер, автономдуу роботтор жана пилотсуз транспорт каражаттары тарабынан аткарылышы керек. Классикалык башкаруу жана классификация маселелеринен айырмаланып, чечимдер татаал жана көп өлчөмдүү мейкиндикте табылышы жана оптималдаштырылышы керек. Пландоо чечим теориясына да байланыштуу.
Полиномдук ажыроо: Математикада полиномдук ажыроо функционалдык курам катары f көпмүшүгүн билдирет g жана h полиномдорунун, мында g жана hдин даражасы 1ден жогору; бул алгебралык функционалдык ажыроо. Алгоритмдер көп өзгөрмөлүү көп мүчөлөрдү полиномдук убакытта ажыратуу менен белгилүү.
Кванттан кийинки криптография: Пост-кванттык криптография деп кванттык компьютердин криптаналитикалык кол салуусуна каршы коопсуз деп эсептелген криптографиялык алгоритмдерди билдирет. 2021-жылга чейин, бул жетиштүү күчтүү кванттык компьютер натыйжалуу буза алган эң популярдуу коомдук ачкыч алгоритмдерине туура келбейт. Учурдагы популярдуу алгоритмдердин көйгөйү, алардын коопсуздугу үч катуу математикалык көйгөйлөрдүн бирине: бүтүн факторлоштуруу маселесине, дискреттүү логарифм маселесине же эллипс-ийри дискреттүү логарифм маселесине таянат. Ушул көйгөйлөрдүн бардыгын Shor алгоритмин иштеткен жетишерлик күчтүү кванттык компьютерде оңой эле чечсе болот. Эксперименталдык кванттык компьютерлерде учурдагы, жалпыга белгилүү болгон криптографиялык алгоритмди бузуу үчүн иштетүү күчү жетишсиз болсо дагы, көптөгөн криптографтар кванттык эсептөө коркунучу пайда болгон мезгилге даярдануу үчүн жаңы алгоритмдерди иштеп чыгууда. Бул иш 2006-жылдан бери PQCrypto конференция сериясы аркылуу окумуштуулардан жана өнөр жай ишмерлеринен көбүрөөк көңүл бурду жана жакында Европа Телекоммуникация Стандарттары Институту (ETSI) жана Кванттык Эсептөө Институту тарабынан уюштурулган Кванттык Коопсуз Криптография боюнча бир нече семинарлар өткөрүлдү.
Белоктун дизайны: Протеин дизайны - бул жаңы протеин молекулаларын жаңы иш-аракетти, жүрүм-турумду же максатты иштеп чыгуу жана протеиндин функциясы жөнүндө негизги түшүнүктөрдү өркүндөтүү үчүн рационалдуу долбоорлоо. Белоктор нөлдөн баштап же белгилүү протеин структурасынын жана анын ырааттуулугунун эсептелген варианттарын түзүү менен иштелип чыгышы мүмкүн. Рационалдуу протеин долбоорлоо ыкмалары белгилүү бир структураларга бүктөлө турган протеиндин ырааттуулугун божомолдойт. Бул алдын-ала айтылган ырааттуулуктар пептиддик синтез, сайттын багытталган мутагенези же жасалма ген синтези сыяктуу ыкмалар аркылуу эксперименталдык негизде тастыкталса болот.
Quanifier elimination: Кванторду жок кылуу - математикалык логикада, моделдер теориясында жана теориялык информатикада колдонулган жөнөкөйлөтүү түшүнүгү. Формалдуу эмес, сандык билдирүү " ушундай "деген суроо катары караса болот" качан бар ушундай ? ", жана квантору жок билдирүүнү ушул суроого жооп катары кароого болот.
Нур издөө (графика): Компьютердик 3D графикасында нурларды издөө - бул сүрөттөлүш тегиздигинде жарыктын жолун пиксель катары издөө жана анын виртуалдык объектилер менен жолугушуусунун натыйжаларын имитациялоо аркылуу сүрөттү жаратуу үчүн көрсөтүүчү ыкма. Техника визуалдык реализмдин жогорку деңгээлин түзүүгө жөндөмдүү, бул сканлайнда чагылдыруунун типтүү ыкмаларына караганда көбүрөөк, бирок эсептөө чыгымдары көп. Бул көрсөткүчтү көрсөтүү үчүн салыштырмалуу узак убакытты талап кылган компьютердик сүрөттөрдө жана кино жана телекөрсөтүү визуалдык эффекттеринде (VFX) чыдамдуулук көрсөтүлө турган колдонмолорго эң ылайыктуу кылат, бирок, чындыгында, мисалы, реалдуу убакытта колдонмолорго анча ылайыктуу эмес ар бир кадрды көрсөтүүдө ылдамдык өтө маанилүү болгон видео оюндар катарында. Акыркы жылдарда, жаңы коммерциялык графикалык карталарда реалдуу убакытта нур издөө үчүн аппараттык ылдамдануу стандарттуу болуп калды жана графикалык API'лер дагы улантылып, иштеп чыгуучуларга оюндарга жана башка реалдуу убакытта көрсөтүлгөн медиага реалдуу убакыт режиминде нур издөө ыкмаларын кошууга мүмкүнчүлүк берди. кадрларды көрсөтүү убактысы дагы деле болсо дагы, азыраак.
Колдонуу семантикасын калыбына келтирүү жана обочолонтуу үчүн алгоритмдер: Информатика илиминде, калыбына келтирүү жана изоляцияны эксплуатациялоочу семантика үчүн алгоритмдер же ARIES - бул күч колдонбоо , уурдоо базасы ыкмасы менен иштөө үчүн калыбына келтирүү алгоритми; ал IBM DB2, Microsoft SQL Server жана башка көптөгөн маалыматтар базасы тутумдары тарабынан колдонулат. IBM стипендиаты доктор С.Мохан - ARGO үй бүлөсүнүн негизги ойлоп табуучусу.
Ресурстарды бөлүштүрүү: Экономикада ресурстарды бөлүштүрүү - бул колдо болгон ресурстарды ар кандай максатта пайдалануу. Бүтүндөй экономиканын шартында ресурстар ар кандай жолдор менен бөлүштүрүлүшү мүмкүн, мисалы базарлар, же пландаштыруу.
Semidefinite программалоо: Semidefinite программалоо ( SDP ) - оң жарым чексиз матрицалар конусунун аффиндик мейкиндик менен кесилишинин үстүнөн сызыктуу максаттуу функцияны оптималдаштырууга байланыштуу дөңсөө оптимизациясынын субфили.
Кезектүү үлгү казуу: Тизменин үлгүлөрүн казып алуу - бул баалуулуктар ырааттуулук менен жеткирилген маалыматтар мисалдарынын ортосунда статистикалык ылайыктуу ченемдерди табууга байланыштуу маалыматтарды казып алуунун темасы. Адатта, баалуулуктар дискреттик деп божомолдонот, ошондуктан убакыт кендерин казып алуу тыгыз байланышта, бирок, адатта, башка иш-аракет деп эсептелет. Ырааттуу үлгү тоо-кен казып алуу структураланган маалыматтарды казып алуу өзгөчө учур болуп саналат.
Жөнөкөй кокустук үлгү: Статистика боюнча, жөнөкөй кокустук тандоо - бул ар бир инсан кокустан жана толугу менен кокустан тандалып алынган чоңураак топтомдон тандалган адамдардын бир бөлүгү. Тагыраак айтканда, ар бир инсан тандоо процессинин каалаган этабында тандалуу мүмкүнчүлүгүнө ээ, ал эми k индивидинин ар бир топтому тандоо үчүн k индивидуалдык бөлүгүндөй тандоо мүмкүнчүлүгүнө ээ. Бул процесс жана ыкма жөнөкөй кокустук тандоо деп аталат жана аны тутумдаштырылган туш келди тандоо менен чаташтырбоо керек. Жөнөкөй кокустук тандоо - калыс геодезия ыкмасы.
Бир мезгилде локалдаштыруу жана картага түшүрүү: Эсептөө геометриясында жана робототехникада бир эле мезгилде локалдаштыруу жана картага түшүрүү ( SLAM ) - бул белгисиз чөйрөнүн картасын түзүү же жаңыртуу, ошол эле учурда анын ичиндеги агенттин жайгашкан жерин көзөмөлдөө. Башында бул тоок менен жумуртка көйгөйү болуп көрүнсө дагы, аны чечүү үчүн белгилүү бир нече алгоритмдер бар, жок дегенде болжол менен, белгилүү бир чөйрөлөр үчүн колдонула турган убакытта. Популярдуу чечүү ыкмаларына бөлүкчөлөрдүн чыпкасы, кеңейтилген Калман чыпкасы, Коварианс кесилиши жана GraphSLAM кирет. SLAM алгоритмдери навигация, роботтоштуруу жана вирометриялык чындык же кеңейтилген чындык үчүн одометрияда колдонулат.
Тегиздөө: Статистикада жана сүрөттү иштетүүдө маалымат топтомун текшилөө - бул маалыматтын маанилүү ченемдүүлүктөрүн чагылдырып, ызы-чууну же башка майда масштабдуу структураларды / тез көрүнүштөрдү калтырып кетүүгө аракет кылган болжолдуу функцияны түзүү. Тегиздөө учурунда сигналдын маалымат чекиттери өзгөртүлүп, чектеш чекиттерден жогору болгон айрым чекиттер кыскарат, ал эми чектеш чекиттерден төмөн болгон чекиттер көбөйтүлүп, тегиз сигналга алып келет. Тегиздөө маалыматты анализдөөгө жардам бере турган эки маанилүү ыкма менен колдонулушу мүмкүн (1) текшилөө божомолу акылга сыярлык болгон учурда, жана (2) анализдерди камсыз кылуу менен, маалыматтардан көбүрөөк маалымат алуу мүмкүнчүлүгү менен. жана бекем. Текшерүүдө көптөгөн ар кандай алгоритмдер колдонулат.
Марков чечим кабыл алуу процесси: Математикада Марков чечим кабыл алуу процесси ( MDP ) - бул дискреттик убакыт стохастикалык башкаруу процесси. Натыйжалар жарым-жартылай туш келди жана жарым-жартылай чечим кабыл алуучунун көзөмөлүндө турган шарттарда чечим чыгарууну моделдөө үчүн математикалык негизди түзөт. MDP динамикалык программалоо жолу менен чечилген оптималдаштыруу маселелерин изилдөө үчүн пайдалуу. МДП жок дегенде 1950-жылдары эле белгилүү болгон; Роналд Ховарддын 1960-жылы жарык көргөн " Динамикалык программалоо жана Марков процесстери" китебинин натыйжасында Марков чечим кабыл алуу процесстерин изилдөөчү негизги топтом . Алар робототехника, автоматтык башкаруу, экономика жана өндүрүш сыяктуу көптөгөн сабактарда колдонулат. МДПлардын аталышы орус математиги Андрей Марковдон келип чыккан, анткени алар Марков чынжырларынын кеңейиши болуп саналат.
Кубик Рубик: Кубик Рубик - бул венгриялык скульптор жана архитектура профессору Эрню Рубик тарабынан 1974-жылы ойлоп табылган 3-D айкалышкан табышмак. Башында Magic Cube деп аталган бул табышмак Рубик тарабынан Идеал Той Корпорациясы тарабынан 1980-жылы ишкер Тибор Лацци жана Seven Towns компаниясынын негиздөөчүсү Том Кремер аркылуу сатууга лицензия алган. Кубик Рубик 1980-жылы "Мыкты табышмак" номинациясы боюнча жылдын мыкты немис оюнун жеңип алган. 2009-жылдын январь айына карата дүйнө жүзү боюнча 350 миллион куб сатылып, дүйнөдөгү эң көп сатылган табышмак оюну болуп калды. Бул дүйнөдөгү эң көп сатылган оюнчук деп эсептелет.
Буль каныктыруу көйгөйү: Логикада жана информатикада логикалык канаттуулук проблемасы - бул бул формуласын канааттандырган чечмелөөнүн бар же жок экендигин аныктоо маселеси. Башкача айтканда, берилген логикалык формуланын өзгөрүлмөлүүлөрүн ырааттуу түрдө TRUE же FALSE маанилерине формуланы TRUE деп эсептей тургандай кылып алмаштырууга болобу деп сурайт. Эгер ушундай болсо, формула канааттандырарлык деп аталат. Башка жагынан алганда, эгер эч кандай тапшырма бар, бисмиллах менен көрсөтүлгөн милдети бардык мүмкүн болгон өзгөрүлмө тапшырмаларды аткаруу боюнча ТУУРА жана формула unsatisfiable болуп саналат. Мисалы, " А ЖАНА ЭМЕС б " формуласы канааттандырарлык, анткени = ШЫНДЫКТЫ түзгөн a = TRUE жана b = FALSE маанилерин табууга болот. Ал эми, "бир эмес," unsatisfiable болуп саналат.
Чектелген оптимизация: Математикалык оптималдаштырууда, чектелген оптимизация - бул айрым өзгөрүлмөлүүлүктөргө карата объективдүү функцияны ошол өзгөрмөлөрдө чектөөлөр болгондо оптималдаштыруу процесси. Максаттуу функция - бул минималдаштырылууга тийиш болгон чыгым функциясы же энергия функциясы же максималдаштырылуучу сыйлык функциясы же пайдалуу функция. Чектөөлөр же аткарылууга тийиш болгон өзгөрүлмө шарттардын шарттарын белгилеген катуу чектөөлөр , же эгерде алар өзгөрүлмө шарттардагы шарттарга негизделген болсо, айрым бир өзгөрүлмө мааниге ээ жумшак чектөөлөр болушу мүмкүн. канааттанган жок
Чектөөнү канааттандыруу көйгөйү: Чектөөгө канааттануу көйгөйлөрү ( CSP ) - бул абалы бир катар чектөөлөрдү же чектөөлөрдү канааттандырышы керек болгон объектилердин жыйындысы катары аныкталган математикалык суроолор. CSPs көйгөйлүү жактарды чектелген канааттануу ыкмалары менен чечилүүчү өзгөрүлмө факторлорго карата чектелген чектөөлөрдүн бир тектүү жыйындысы катары көрсөтөт. CSP жасалма интеллектте да, операциялык изилдөөдө да катуу изилдөөнүн предмети болуп саналат, анткени аларды түзүүнүн үзгүлтүксүздүгү көптөгөн окшош үй-бүлөлөрдүн көйгөйлөрүн талдоо жана чечүү үчүн жалпы негиз түзөт. CSPлер көп учурда татаалдыгын көрсөтүшөт, бул эвристика жана издөө методдорун айкалыштырылган ыкманы акылга сыярлык убакытта чечүүнү талап кылат. Контринттик программалоо (CP) - бул ушул сыяктуу көйгөйлөрдү чечүүгө багытталган изилдөө чөйрөсү. Мындан тышкары, логикалык канаттуулук көйгөйү (SAT), канааттандыруучулук модулунун теориялары (SMT), аралаш бүтүн программалоо (MIP) жана жооптор топтомун программалоо (ASP) - бул чектөөлөрдү канааттандыруу көйгөйүнүн белгилүү бир формаларын чечүүгө багытталган изилдөө чөйрөлөрү.
Алгоритмдердин тизмеси: Төмөндө алгоритмдердин тизмеси келтирилген, алардын ар бири үчүн бир саптуу сүрөттөмө берилген.
Теңдемелерди чечүү: Математикада, теңдемени чечүү дегенибиз , анын теңдеме белгиси менен байланышкан эки туюнтмадан турган, теңдемеде айтылган шартты аткарган чоңдуктары болгон, анын чечимдерин табуу. Чечим издеп жатканда бир же бир нече өзгөрүлмө белгисиз катары белгиленет. Чечим - бул теңдемедеги барабардыкты чындыкка айланткан белгисиз өзгөрмөлөргө баалуулуктарды ыйгаруу. Башкача айтканда, чечим белгисиз алмаштырууга келгенде, мындай деген баалуулуктар балл же жыйындысы, барабардык бир эсептөөлөр боюнча equality.A чечим болуп калат, көп учурда, айрыкча, бир гана эмес, көп мүчө тендемелердин үчүн эсептөөлөр тамыры деп аталат . Бардык теңдеме чечимдеринин жыйындысы анын чечим жыйындысы.
Рюкзак көйгөйү: Рюкзак маселеси - бул комбинаториялык оптимизациядагы көйгөй: Ар биринин салмагы жана мааниси бар нерселердин топтомун эске алып, жалпы салмагы берилген чектен аз же ага барабар болушу үчүн, ар бир буюмдун санын жыйнакка киргизиңиз. жалпы наркы мүмкүн болушунча чоң. Ал өзүнүн атын туруктуу көлөмдөгү рюкзак менен чектелген адамга туш болгон көйгөйдөн улам чыгарат жана аны эң баалуу буюмдар менен толтурушу керек. Көйгөй ресурстарды бөлүштүрүүдө көп учурда келип чыгат, анткени чечим кабыл алуучулар бөлүнгөн долбоорлордун же белгиленген бюджеттин чегинде же убакыттын чектелишинде тапшырмаларды тандап алышы керек.
Математикалык оптималдаштыруу: Математикалык оптималдаштыруу же математикалык программалоо - бул айрым жеткиликтүү альтернативалардын айрым критерийлери боюнча мыкты элементти тандоо. Түрлөрдүн оптимизация маселелери информатика жана инженериядан операцияларды изилдөө жана экономикага чейинки бардык сандык дисциплиналарда келип чыгат жана чечүү методдорун иштеп чыгуу кылымдар бою математикага кызыгып келген.
Жөнөкөй дифференциалдык теңдемелер үчүн сандык методдор: Жөнөкөй дифференциалдык теңдемелер үчүн сандык методдор - жөнөкөй дифференциалдык теңдемелердин (ODE) чечимдерине сандык жакындаштырууну табуу үчүн колдонулган ыкмалар. Аларды колдонуу "сандык интеграция" деп да аталат, бирок бул термин интегралдарды эсептөөнү да билдириши мүмкүн.
Паритет оюну: Паритет оюну түстүү багытталган графикте ойнолот, мында ар бир түйүн артыкчылык менен боёлгон - (адатта) көптөгөн натуралдык сандардын бири. Эки оюнчу, 0 жана 1, белгини графиктин четине жылдырышат. Токен түшкөн түйүндүн ээси мураскор түйүндү тандап, натыйжада оюн деп аталган жол пайда болот.
Көп мүчө: Математикада көп мүчө деп өзгөрүлмө жана коэффициенттен турган, өзгөрмө амалдарды кошуу, кемитүү, көбөйтүү жана терс эмес бүтүндү көрсөткүчтөрүн гана камтыган туюнтма эсептелет. Жалгыз аныкталбаган х көп мүчөсүнүн мисалы, x 2 - 4 x + 7 . Үч өзгөрмөдөгү мисал x 3 + 2 xyz 2 - yz + 1 .
Пландаштыруу (өндүрүш процесстери): Пландаштыруу - бул өндүрүш процессинде же өндүрүш процессинде жумушту жана жумуш жүктөмүн уюштуруу, контролдоо жана оптималдаштыруу процесси. Расписание өсүмдүктөрдүн жана техниканын ресурстарын бөлүштүрүү, адамдык ресурстарды пландаштыруу, өндүрүш процесстерин пландаштыруу жана материалдарды сатып алуу үчүн колдонулат.
Subgraph изоморфизм көйгөйү: Теориялык компьютер илими менен, subgraph хөгжүмү маселе G жана H эки схемаларга киргизүү катары берилген турган эсептөө милдети болуп саналат, ал эми бир G H .Subgraph Туладан үчүн isomorphic бир subgraph бар экендигин белгилөө керек максималдуу кликаларына да жалпылаштыруу жатат Графиктин Гамильтон циклин камтыгандыгын жана ошондуктан NP менен толукталгандыгын текшерүү маселеси. Бирок полиграфиялык изоморфизмдин башка учурлары полиномдук убакытта чечилиши мүмкүн.
Сызыктуу теңдемелер тутуму: Математикада сызыктуу теңдемелер тутуму - бир эле өзгөрмө жыйындысын камтыган бир же бир нече сызыктуу теңдемелердин жыйындысы. Мисалы,
Полиномдук теңдемелер системасы: Полиномдук теңдемелер системасы деп f 1 = 0, ..., f h = 0 синхрондуу теңдемелердин жыйындысын айтамыз , бул жерде f i бир нече өзгөрмөлөрдөгү, мисалы, x 1 , ..., x n , кээ бир k талаасындагы көп мүчөлөр .
Гамильтон жолдору көйгөйү: График теориясынын математикалык чөйрөсүндө Гамильтон жолдору жана Гамильтон цикл маселеси берилген графикте Гамильтон жолу же Гамильтон цикли бар экендигин аныктоочу маселелер болуп саналат. Эки көйгөй тең NP менен аяктаган.
Буль каныктыруу көйгөйү: Логикада жана информатикада логикалык канаттуулук проблемасы - бул бул формуласын канааттандырган чечмелөөнүн бар же жок экендигин аныктоо маселеси. Башкача айтканда, берилген логикалык формуланын өзгөрүлмөлүүлөрүн ырааттуу түрдө TRUE же FALSE маанилерине формуланы TRUE деп эсептей тургандай кылып алмаштырууга болобу деп сурайт. Эгер ушундай болсо, формула канааттандырарлык деп аталат. Башка жагынан алганда, эгер эч кандай тапшырма бар, бисмиллах менен көрсөтүлгөн милдети бардык мүмкүн болгон өзгөрүлмө тапшырмаларды аткаруу боюнча ТУУРА жана формула unsatisfiable болуп саналат. Мисалы, " А ЖАНА ЭМЕС б " формуласы канааттандырарлык, анткени = ШЫНДЫКТЫ түзгөн a = TRUE жана b = FALSE маанилерин табууга болот. Ал эми, "бир эмес," unsatisfiable болуп саналат.
Эйконалдык теңдеме: ЭЙКОНАЛДЫК ТЕҢДӨӨ - WKB теориясынын жардамы менен толкун теңдемеси жакындатылганда, толкундун таралуу маселелеринде кезигүүчү сызыктуу эмес парциалдык дифференциалдык теңдеме . Максвеллдин электромагниттик теңдемелеринен келип чыгат жана физикалык (толкундуу) оптика менен геометриялык (нур) оптика ортосундагы байланышты камсыз кылат.
Сейрек жакындаштыруу: Чакан жакындаштыруу теориясы сызыктуу теңдемелер системасы үчүн сейрек чечимдерди карайт. Бул чечимдерди табуу жана аларды колдонмолордо колдонуу ыкмалары сүрөттөрдү иштетүүдө, сигналдарды иштетүүдө, машинаны үйрөнүүдө, медициналык сүрөттөрдө жана башкаларда кеңири колдонулду.
Сөздүктү сейрек үйрөнүү: Сейрек коддоо - бул базалык элементтердин жана ошол эле элементтердин өзүлөрүнүн сызыктуу айкалышы түрүндө киргизилген маалыматтардын сейрек чагылдырылышын табууга багытталган чагылдырууну үйрөтүү методу. Бул элементтер атомдор деп аталып, алар сөздүктү түзүшөт. Сөздүктөгү атомдордун ортогоналдуу болушу талап кылынбайт жана алар ашыкча толук камтылган топтом болушу мүмкүн. Бул көйгөйдү орнотуу, көрсөтүлгөн сигналдардын көлөмдүүлүгүн байкалган сигналдардын биринен жогору болууга мүмкүндүк берет. Жогорудагы эки касиет ашыкча окшош атомдорго ээ, алар бир эле сигналды бир нече жолу чагылдырууга мүмкүнчүлүк беришет, бирок ошол эле учурда сүрөттөлүштүн сейрек жана ийкемдүү болушун камсыз кылышат.
Статистикалык классификация: Статистикада классификация - бул байкоо жүргүзүү категориялардын (суб-популяциялардын) кайсынысына таандык экендигин аныктоо көйгөйү. Мисалы, "спам" же "спам эмес" класска берилген электрондук почта дарегин берүү жана пациенттин байкалган өзгөчөлүктөрүнө жараша берилген бейтапка диагноз коюу.
Кадам аныктоо: Статистикада жана сигналдарды иштетүүдө кадамдарды аныктоо - бул убакыт катарынын же сигналдын орто деңгээлиндеги кескин өзгөрүүлөрдү табуу процесси. Адатта, статистикалык ыкманын өзгөрүүнү аныктоо же өзгөртүү чекитин аныктоо деп аталган өзгөчө учуру катары каралат. Көбүнчө, кадам кичинекей жана убакыт катарлары кандайдыр бир ызы-чуу менен бузулгандыктан, бул көйгөйдү татаалдаштырат, анткени кадам ызы-чуу менен жашырылышы мүмкүн. Ошондуктан, статистикалык жана / же сигналдарды иштетүү алгоритмдери көп талап кылынат.
Көзөмөлдөгөн окуу: Көзөмөлдөгөн окутуу (SL) - бул киргизүү-чыгаруу түгөйлөрүнүн мисалында алынган маалыматты картага түшүргөн функцияны үйрөнүүнүн машина менен үйрөнүү милдети. Бул функцияны тренингдин мисалдарынын жыйындысынан турган белгиленген маалыматтардан алат . Көзөмөлдөгөн окутууда ар бир мисал киргизүү объектисинен жана керектүү чыгуучу мааниден турган жуп болуп саналат. Көзөмөлдөгөн окутуу алгоритми тренингдин маалыматтарын талдайт жана жаңы мисалдарды картага түшүрүүдө колдонулган болжолдуу функцияны иштеп чыгат. Оптималдуу сценарий алгоритмге класстын белгисиз учурларын туура аныкташы мүмкүн. Бул үчүн окутуу алгоритминен тренингдин маалыматтарынан көрүнбөгөн кырдаалдарды "акылга сыярлык" жол менен жалпылоо талап кылынат. Алгоритмдин бул статистикалык сапаты жалпылоо катасы деп аталган нерсе аркылуу өлчөнөт.
Теманын модели: Машиналык окутууда жана табигый тилди иштетүүдө тематикалык модель - бул документтердин жыйнагында пайда болгон абстрактуу "темаларды" табууга арналган статистикалык моделдин бир түрү. Теманы моделдөө - бул тексттик денедеги жашыруун семантикалык структураларды табуу үчүн көп колдонулган текст казуу куралы. Документтин белгилүү бир темага байланыштуу экендигин эске алганда, интуитивдүү түрдө, белгилүү бир сөздөрдүн документте аздыр-көптүр пайда болушун күтүүгө болот: иттер, "мышык" жана "мяу" жөнүндө документтерде "ит" жана "сөөк" көп кездешет мышыктар жөнүндө документтерде пайда болот, жана "" жана "is" экөөндө тең бирдей пайда болот. Документ, адатта, ар кандай пропорциялардагы бир нече темага тиешелүү; Ошентип, мышыктар жөнүндө 10% жана иттер жөнүндө 90% документте, мышык сөздөрүнө караганда, 9 эсе көп ит сөздөрү болушу мүмкүн. Теманы моделдөө техникасы тарабынан чыгарылган "темалар" окшош сөздөрдүн топтомдору. Тема модели бул ички туюмду математикалык алкакта камтыйт, бул документтердин топтомун изилдөөгө жана ар бириндеги сөздөрдүн статистикасына таянып, кандай темалар болушу мүмкүн жана ар бир документтин балансынын салмагы кандай экендигин табууга мүмкүндүк берет.
Топологиялык сорттоо: Компьютер илими менен, сен чоку чейин чоку V ар багытталган жээк UV үчүн багытталган полёта бир топологиялык түрү же топологиялык буйрутма мындай өз vertices бир сызыктуу буйрутма эмес, у табыштаган V чейин келет. Мисалы, графиктин чокулары аткарыла турган тапшырмаларды, ал эми четтери бир тапшырманын экинчисинин алдында аткарылышы керек болгон чектөөлөрдү көрсөтүшү мүмкүн; бул тиркемеде топологиялык тартип жөн гана тапшырмалар үчүн жарактуу ырааттуулук. Топологиялык тартип, эгерде графада багытталган цикл болбосо, башкача айтканда, ал багытталган ациклдик графа (DAG) болгондо гана мүмкүн болот. Кандайдыр бир DAG жок дегенде бир топологиялык иретке ээ, ал эми алгоритмдер сызыктуу убакытта ар кандай DAG топологиялык иреттөөнү куруу белгилүү. Топологиялык сорттоо, айрыкча, пикир жаасы топтому сыяктуу көйгөйлөрдү рейтингдөө боюнча көптөгөн колдонмолорго ээ.
Жасалма нейрон тармагы: Жасалма нейрон тармактары (кайсы), эреже катары, жөн эле нейрон тармактары деп аталат (ЖНС) баштады мал мээси түзөт биологиялык нейрон тармактары жетеги менен Эсептөөчү системалардын жатышат.
Көзөмөлсүз окутуу: Көзөмөлсүз окутуу ( UL ) - бул тегсиз берилиштерден үлгүлөрдү үйрөнүүчү алгоритмдин бир түрү. Үмүт мимика аркылуу машина өз дүйнөсүнүн чакан ички көрүнүшүн курууга мажбур болот. Берилген маалыматтарды адам белгилеген, мисалы "унаа" же "балык" ж.б.у.с. көзөмөлдөгөн окутуудан (UL) айырмаланып, UL нейрондордун ыктымалдыгы же тыгыздыгы тыгыздыгы катары калыптанган өзүн-өзү уюштурат. Көзөмөлдөө спектриндеги башка деңгээлдер - бул арматураны үйрөнүү, анда машинага жетекчилик катары сандык көрсөткүч гана берилет, ал эми маалыматтын азыраак бөлүгү белгиленген жерде жарым-жартылай көзөмөлдөнөт. ULдеги эки кеңири ыкма - Нейрон Тармактары жана Ыктымалдуулук Методдору.
Видеону көзөмөлдөө: Видеону көзөмөлдөө - бул камеранын жардамы менен кыймылдап жаткан объектини убакыттын өтүшү менен табуу процесси. Анын ар кандай колдонуулары бар, алардын айрымдары: адам менен компьютердин өз ара аракеттенүүсү, коопсуздук жана көзөмөл, видеобайланыш жана кысуу, кеңейтилген чындык, жол кыймылын көзөмөлдөө, медициналык сүрөт жана видеону түзөтүү. Видеодогу дайындардын көлөмүнө байланыштуу видеону көзөмөлдөө көп убакытты талап кылган процесс болушу мүмкүн. Татаалдуулуктун үстүнөн дагы бир нерсе, көз салуу үчүн объектти таануу ыкмаларын колдонуунун зарылчылыгы, бул өз алдынча татаал маселе.
Компьютердик графика (информатика): Компьютердик графика - бул визуалдык контентти санариптик синтездөө жана манипуляциялоо методдорун изилдеген информатиканын кичи тармагы. Бул термин көбүнчө үч өлчөмдүү компьютердик графиканы изилдөөгө тиешелүү болсо дагы, эки өлчөмдүү графиканы жана сүрөттү иштетүүнү камтыйт.
Кысым Алгоритмдери: Куугунтуктун алгоритмдери: Издөө системалары расизмди кантип күчөтөт - бул Сафия Уможа Ноблдин 2018-жылы жарык көргөн китеби, маалымат таануу, машина үйрөнүү жана адам менен компьютердин өз ара аракети.
Алгоритмдик абал машинасы: Алгоритмдик абал машинасы ( ASM ) методу 1960-жылдан бери Берлли (Калифорния) Калифорния университетинде Томас Э.Осборн тарабынан иштелип чыккан, 1968-жылы Хьюлетт-Пакардта тааныштырылган жана ишке ашырылган, чектелген абалы машиналарын (FSM) долбоорлоо ыкмасы, 1967-жылдан бери формалдаштырылып, кеңейип, 1970-жылдан бери Кристофер Р. Клер жазган. Санарип интегралдык микросхемалардын схемаларын чагылдырууда колдонулат. ASM диаграммасы абалдын диаграммасына окшош, бирок структуралаштырылган жана ушундан улам оңой түшүнүлөт. ASM диаграммасы - бул санарип тутумдун ырааттуу иштерин сүрөттөө ыкмасы.
Стационардык вейвлет түрүндөгү трансформация: Стационардык вейвлет трансформациясы (SWT) - бул дискреттелген вейлеттер трансформасынын (DWT) котормо-инварианттуулуктун жетишсиздигин жоюу үчүн иштелип чыккан вейвлеттердин трансформациясы алгоритми. Трансляция-инварианттуулук DWTдеги дистамплирлерди жана өйдө алуучуларды жок кылуу жана чыпкалоо коэффициенттерин көбөйтүү жолу менен жүзөгө ашырылат ичинде алгоритмдин деңгээли. SWT ар бир ашыкча схема, анткени SWTдин ар бир деңгээлинин чыгышы киргизүү менен бирдей сандагы үлгүлөрдү камтыйт - демек, N деңгээлинин ажыроосу үчүн толкундуу коэффициенттерде N ашыкча пайда болот. Бул алгоритм французча " алгоритм à trous " деген ат менен белгилүү, ал фильтрлерге нөлдөрдү киргизүүнү билдирет. Бул Holschneider et al.
Мухаммед ибн Муса аль-Хорезми: Му-хаммад ибн Муса аль- Хорезми, аль-Хорезми деп арабдашып, мурда Латиндешип Алгоритми деп аталып, математика, астрономия жана география жаатында эбегейсиз таасирдүү эмгектерди жараткан персиялык полимат болгон. 820-жылдары Багдаддагы Акылмандар үйүнүн астроному жана китепканасынын башчысы болуп дайындалган.
Алгоритм: Математикада жана информатикада алгоритм - бул, адатта, бир класстын маселелерин чечүү же эсептөө үчүн, так аныкталган, компьютерде жүзөгө ашырыла турган көрсөтмөлөрдүн чектелген ырааттуулугу. Алгоритмдер ар дайым бир мааниге ээ жана эсептөөлөрдү жүргүзүү, маалыматтарды иштеп чыгуу, автоматташтырылган ой жүгүртүү жана башка тапшырмаларды аткаруу үчүн спецификация катары колдонулат.
Алгоритм: Математикада жана информатикада алгоритм - бул, адатта, бир класстын маселелерин чечүү же эсептөө үчүн, так аныкталган, компьютерде жүзөгө ашырыла турган көрсөтмөлөрдүн чектелген ырааттуулугу. Алгоритмдер ар дайым бир мааниге ээ жана эсептөөлөрдү жүргүзүү, маалыматтарды иштеп чыгуу, автоматташтырылган ой жүгүртүү жана башка тапшырмаларды аткаруу үчүн спецификация катары колдонулат.
Мухаммед ибн Муса аль-Хорезми: Му-хаммад ибн Муса аль- Хорезми, аль-Хорезми деп арабдашып, мурда Латиндешип Алгоритми деп аталып, математика, астрономия жана география жаатында эбегейсиз таасирдүү эмгектерди жараткан персиялык полимат болгон. 820-жылдары Багдаддагы Акылмандар үйүнүн астроному жана китепканасынын башчысы болуп дайындалган.
Алгоритм: Математикада жана информатикада алгоритм - бул, адатта, бир класстын маселелерин чечүү же эсептөө үчүн, так аныкталган, компьютерде жүзөгө ашырыла турган көрсөтмөлөрдүн чектелген ырааттуулугу. Алгоритмдер ар дайым бир мааниге ээ жана эсептөөлөрдү жүргүзүү, маалыматтарды иштеп чыгуу, автоматташтырылган ой жүгүртүү жана башка тапшырмаларды аткаруу үчүн спецификация катары колдонулат.
Мухаммед ибн Муса аль-Хорезми: Му-хаммад ибн Муса аль- Хорезми, аль-Хорезми деп арабдашып, мурда Латиндешип Алгоритми деп аталып, математика, астрономия жана география жаатында эбегейсиз таасирдүү эмгектерди жараткан персиялык полимат болгон. 820-жылдары Багдаддагы Акылмандар үйүнүн астроному жана китепканасынын башчысы болуп дайындалган.
Algorta: Альгорта - Испаниянын Баск Өлкөсүнүн Бискай провинциясындагы Гетхо муниципалитетиндеги жер. 1996-жылы Алгортанын калкы 35600 адамды түзгөн.
Алгорта, Уругвай: Альгорта - Уругвайдын Рио-Негро департаментине караштуу айыл.
Алгорта (Метро Бильбао): Algorta - Метро Билбаонун 1-линиясынын бекети. Ал Гетхо муниципалитетинде, Алгорта конушунда жайгашкан. Учурдагы формасы боюнча, станция 1995-жылы 11-ноябрда эски станциянын ордуна ачылган.
Алгорта (Метро Бильбао): Algorta - Метро Билбаонун 1-линиясынын бекети. Ал Гетхо муниципалитетинде, Алгорта конушунда жайгашкан. Учурдагы формасы боюнча, станция 1995-жылы 11-ноябрда эски станциянын ордуна ачылган.
Алгорта (Метро Бильбао): Algorta - Метро Билбаонун 1-линиясынын бекети. Ал Гетхо муниципалитетинде, Алгорта конушунда жайгашкан. Учурдагы формасы боюнча, станция 1995-жылы 11-ноябрда эски станциянын ордуна ачылган.
Алгоритм: Математикада жана информатикада алгоритм - бул, адатта, бир класстын маселелерин чечүү же эсептөө үчүн, так аныкталган, компьютерде жүзөгө ашырыла турган көрсөтмөлөрдүн чектелген ырааттуулугу. Алгоритмдер ар дайым бир мааниге ээ жана эсептөөлөрдү жүргүзүү, маалыматтарды иштеп чыгуу, автоматташтырылган ой жүгүртүү жана башка тапшырмаларды аткаруу үчүн спецификация катары колдонулат.
Алгоритм: Математикада жана информатикада алгоритм - бул, адатта, бир класстын маселелерин чечүү же эсептөө үчүн, так аныкталган, компьютерде жүзөгө ашырыла турган көрсөтмөлөрдүн чектелген ырааттуулугу. Алгоритмдер ар дайым бир мааниге ээ жана эсептөөлөрдү жүргүзүү, маалыматтарды иштеп чыгуу, автоматташтырылган ой жүгүртүү жана башка тапшырмаларды аткаруу үчүн спецификация катары колдонулат.
Beyond Creation: Beyond Creation - Канаданын Монреаль, Квебек шаарынан чыккан техникалык металл. Учурда алар Season of Mist рекорддоруна кол коюшту. Топ бүгүнкү күнгө чейин үч студиялык альбомун чыгарган: Aura (2011), Earthborn Evolution (2014) жана Algorhythm (2018). Алар Европада, АКШда жана Японияда көптөгөн гастролдордо болушуп, "Obscura" жана "Dying Fetus" сыяктуу топторду колдоп келишкен, ошол эле учурда "Revocation", "Psycroptic" жана "Virvum" сыяктуу актылар менен катар турларды уюштурушкан.
Algorythum: Algorythum - 1999-жылы 16-февралда Metropolis Records тарабынан чыгарылган Mentallo & The Fixerдин бешинчи студиялык альбому. Бул топтун негиздөөчүсү Дуэйн Дассингсиз биринчи чыгарылышы болгон жана анын эжеси Даниэль Дассингге эскерилген.