دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
دسته بندی: کنفرانس ها و همایش های بین المللی ویرایش: 1 نویسندگان: Nadia Bianchi-Berthouze, Tomofumi Hayashi (auth.), Osmar R. Zaïane, Simeon J. Simoff, Chabane Djeraba (eds.) سری: Lecture Notes in Computer Science 2797 : Lecture Notes in Artificial Intelligence ISBN (شابک) : 3540203052, 9783540203056 ناشر: Springer-Verlag Berlin Heidelberg سال نشر: 2003 تعداد صفحات: 293 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 7 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب داده های پیچیده و چندرسانه ای معدن: کارگاه KDD MDM / KDD 2002. کارگاه PAKDD KDMCD 2002. مقالات اصلاح شده: هوش مصنوعی (شامل رباتیک)، شبکه های ارتباطی کامپیوتری، مدیریت پایگاه داده، ذخیره سازی و بازیابی اطلاعات، کامپیوتر و جامعه
در صورت تبدیل فایل کتاب Mining Multimedia and Complex Data: KDD Workshop MDM/KDD 2002. PAKDD Workshop KDMCD 2002. Revised Papers به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب داده های پیچیده و چندرسانه ای معدن: کارگاه KDD MDM / KDD 2002. کارگاه PAKDD KDMCD 2002. مقالات اصلاح شده نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
1 WorkshopTheme چند رسانه ای دیجیتال از اشکال قبلی رسانه های ترکیبی متفاوت است، زیرا بیت هایی که متن، تصاویر، انیمیشن ها، و سیگنال های صوتی، تصویری و سایر سیگنال ها را نشان می دهند، می توانند توسط برنامه های کامپیوتری به عنوان داده در نظر گرفته شوند. یکی از جنبههای این دادههای متنوع از نظر مدلهای تأمین مالی و قالبها همگامسازی و یکپارچهسازی شده است، از این رو میتوان آن را بهعنوان رکوردهای دادههای یکپارچه در نظر گرفت. چنین سوابقی را می توان در تعدادی از زمینه های تلاش بشر یافت. پزشکی مدرن حجم عظیمی از چنین داده های دیجیتالی را تولید می کند. مورد دیگر، طراحی معماری و صنعت مربوط به معماری، مهندسی و ساخت و ساز (AEC) است. جوامع مجازی (به معنای گسترده این کلمه، که شامل هر جامعه ای با واسطه فناوری های دیجیتال می شود) نمونه دیگری است که در آن داده های تولید شده یک رکورد داده یکپارچه را تشکیل می دهند. چنین دادههایی ممکن است شامل دادههای مربوط به متخصصان اعضا، محتوای تولید شده توسط جامعه مجازی و دادههای ارتباطی در قالبهای مختلف، از جمله ایمیل، سوابق چت، پیامهای SMS، سوابق ویدئو کنفرانس باشد. همه داده های چند رسانه ای آنقدر متنوع نیستند. نمونهای از دادههای کمتنوع، اما دادههایی که از نظر مقدار جمعآوریشده بزرگتر هستند، دادههایی است که توسط سیستمهای نظارت تصویری تولید میشود، که در آن هر رکورد یکپارچه داده تقریباً از مجموعهای از تصاویر دارای مهر زمانی تشکیل شده است - فریمهای ویدئو. در هر صورت، مجموعه این گونه رکوردهای داده داخلی یک مجموعه داده چندرسانه ای را تشکیل می دهد. چالش استخراج الگوهای معنادار از این مجموعه داده ها منجر به تحقیق و توسعه در حوزه داده کاوی چند رسانه ای شده است.
1 WorkshopTheme Digital multimedia di?ers from previous forms of combined media in that the bits that represent text, images, animations, and audio, video and other signals can be treated as data by computer programs. One facet of this diverse data in termsofunderlyingmodelsandformatsisthatitissynchronizedandintegrated, hence it can be treated as integral data records. Such records can be found in a number of areas of human endeavour. Modern medicine generates huge amounts of such digital data. Another - ample is architectural design and the related architecture, engineering and c- struction (AEC) industry. Virtual communities (in the broad sense of this word, which includes any communities mediated by digital technologies) are another example where generated data constitutes an integral data record. Such data may include data about member pro?les, the content generated by the virtual community, and communication data in di?erent formats, including e-mail, chat records, SMS messages, videoconferencing records. Not all multimedia data is so diverse. An example of less diverse data, but data that is larger in terms of the collected amount, is that generated by video surveillance systems, where each integral data record roughly consists of a set of time-stamped images – the video frames. In any case, the collection of such in- gral data records constitutes a multimedia data set. The challenge of extracting meaningful patterns from such data sets has led to the research and devel- ment in the area of multimedia data mining.
Front Matter....Pages -
Subjective Interpretation of Complex Data: Requirements for Supporting Kansei Mining Process....Pages 1-17
Multimedia Data Mining Framework for Raw Video Sequences....Pages 18-35
Object Detection for Hierarchical Image Classification....Pages 36-49
Mining High-Level User Concepts with Multiple Instance Learning and Relevance Feedback for Content-Based Image Retrieval....Pages 50-67
Associative Classifiers for Medical Images....Pages 68-83
An Innovative Concept for Image Information Mining....Pages 84-99
Multimedia Data Mining Using P-Trees....Pages 100-117
Scale Space Exploration for Mining Image Information Content....Pages 118-133
Videoviews: A Content Based Video Description Schema and Database Navigation Tool....Pages 134-148
The Community of Multimedia Agents....Pages 149-163
Multimedia Mining of Collaborative Virtual Workspaces: An Integrative Framework for Extracting and Integrating Collaborative Process Knowledge....Pages 164-182
STIFF: A Forecasting Framework for SpatioTemporal Data....Pages 183-198
Mining Propositional Knowledge Bases to Discover Multi-level Rules....Pages 199-216
Meta-classification: Combining Multimodal Classifiers....Pages 217-231
Partition Cardinality Estimation in Image Repositories....Pages 232-247
A Framework for Customizable Sports Video Management and Retrieval....Pages 248-265
Style Recognition Using Keyword Analysis....Pages 266-280
Back Matter....Pages -