Der intrinsische Dimensionsgehalt Ihrer binären Daten und wie man ihn schnell berechnen kann
Der intrinsische Dimensionsgehalt binärer Datensätze kann mithilfe formaler Konzepte als Messinstrumente effizient approximiert werden, indem man nur Konzepte mit einem Mindestmaß an Unterstützung berücksichtigt.
Optimale Quantilschätzung: Über das Vergleichsmodell hinaus
Es wird ein deterministischer Algorithmus präsentiert, der Quantilschätzungen mit einem optimalen Speicherverbrauch von O(ε−1) Worten durchführen kann. Dies ist der erste Quantilschätzer, der die Schranken des Vergleichsmodells überwindet.
Effiziente Analyse und Verarbeitung von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen
Wir schlagen neue Streunetze für Signale vor, die auf simplexen Komplexen gemessen werden, die wir als multiskalige Hodge-Streunetze (MHSNs) bezeichnen. Unser Ansatz basiert auf multiskaligen Basisdiktionären auf simplexen Komplexen, d.h. dem κ-GHWT und dem κ-HGLET, die wir kürzlich für Simplizes der Dimension κ ∈N in einem gegebenen simplexen Komplex entwickelt haben.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: Natürliche Kriterien für die Lösbarkeit und Meta-Komplexität
Die Komplexität des Zählens von Antworten auf Vereinigungen von Konjunktiven Anfragen hängt von der Struktur der kombinierten Anfrage und deren Verträge ab. Für große Klassen von Vereinigungen ist die Lösbarkeit allein durch die Baumweite dieser Strukturen bestimmt.
Entwirren von Gaußschen Mischungen: Eine quantitative Studie
Tangles bieten eine neue Perspektive auf Clusterbildung in Daten aus Gaußschen Mischungen.
Neuausrichtung von Ereignistypen und Gruppenentwicklung in zeitlichen Daten
Ereignisse als "Archetypen" betrachten, um komplexe Gruppendynamiken in zeitlichen Daten besser zu charakterisieren.
Effiziente Berechnung von Trunkierter SVD auf Grafikprozessoren
Effiziente Berechnung von Trunkierter SVD auf Grafikprozessoren für Sparse und Dense Matrizen.
Effiziente Analyse von Linked Open Data Query-Logs
Extraktion wertvoller Informationen aus Linked Open Data Query-Logs zur Verbesserung der Entscheidungsfindung.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Spatio-Temporalen Vorhersagen basierend auf Graphenzerlegung und Lernen
Effektive Vorhersage von Spatio-Temporalen Daten durch Graphenzerlegung und Lernen.
Effizientes Top-k Kontrastmuster-Bergbau mit Ordnungserhaltung
Effektive Entdeckung von Kontrastmustern für die Klassifizierung von Zeitreihen.