Der intrinsische Dimensionsgehalt binärer Datensätze kann mithilfe formaler Konzepte als Messinstrumente effizient approximiert werden, indem man nur Konzepte mit einem Mindestmaß an Unterstützung berücksichtigt.
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.
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.
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.
Tangles bieten eine neue Perspektive auf Clusterbildung in Daten aus Gaußschen Mischungen.
Ereignisse als "Archetypen" betrachten, um komplexe Gruppendynamiken in zeitlichen Daten besser zu charakterisieren.
Effiziente Berechnung von Trunkierter SVD auf Grafikprozessoren für Sparse und Dense Matrizen.
Extraktion wertvoller Informationen aus Linked Open Data Query-Logs zur Verbesserung der Entscheidungsfindung.
Effektive Vorhersage von Spatio-Temporalen Daten durch Graphenzerlegung und Lernen.
Effektive Entdeckung von Kontrastmustern für die Klassifizierung von Zeitreihen.