Data Patterns(데이터 패턴)란 무엇입니까?
Data Patterns 데이터 패턴 - These approaches were tested on Even-parity and Hierarchical problems, which require highly complex combinations of input features to capture the data patterns. [1] ANN model is used to predict the thermodynamic properties of the working fluids using improved thermodynamics properties of data patterns. [2] A parametric regression approach is used when the shape of the regression curve is known, and the nonparametric approach is used when the shape of the regression curve is unknown, the parametric regression model is still forced as a model of data patterns, it will cause inaccurate conclusions if the form of the function is not known. [3] Constructive approaches, principles, methods of optimal identification of random time series of non-stationary objects with mechanisms of using statistical parameters, dynamic characteristics, specific features, and data patterns are proposed. [4] The data patterns can be revealed by color distribution, and the data details can be explored by the mapping. [5] The proposed method is able to detect the underlying correlations amongst multiple sensors and detect the data patterns from all correlated sensor data through time. [6] Our DL implementation uses a supervised deep fully convolutional network to learn the relationship between data patterns on the surface and the model of fracturing fluid distribution, encoded in a large number of synthetic data-model pairs. [7] ZHe dates are as old as 809 ± 25 Ma with data patterns that differ across both long (~100 km) and short (tens of kilometers) spatial wavelengths. [8] The second stage is an anomaly detection model, (RF) algorithm is implemented for the extraction of data patterns while classification the types of the given features in training step, (NB) algorithm was also used in classifying the data to compare the results of its classification with the results of using the classifier (RF). [9] This study aims to model and enhance the forecasting accuracy of Saudi Arabia stock exchange (Tadawul) data patterns using the daily stock price indices data with 2026 observations from October 2011 to December 2019. [10] , absence of secret-dependent code/data patterns). [11] The results demonstrated that the SVM-RS model was the best adapted to the data patterns (r2 = 0. [12] Another finding shows that changes in data patterns are often occurring during fatigue presence, causing seven features to become statistically insignificant. [13] We then extend our analysis to two applied settings to illustrate how monotonicity can be investigated using a mix of economic insights, data patterns and formal tests. [14] We call for adherence to robust experimental design, critical evaluation of data patterns, and replication of keystone results. [15] Findings suggested African American/Black students with and without disabilities as well as Hispanic/Latinx students without disabilities scored highest in self-determination at the beginning of the academic year (baseline) and that including disability status crossed with race/ethnicity as a predictor of self-determination baseline improved understanding of the data patterns. [16] 0) and desulfurization leading to a general loss of PGE and data patterns that are consistent overall with low abundances of relatively radiogenic Os in arc peridotites globally ( Brandon et al. [17] In the study, which is a component of the product recommendation system, data patterns are learned by extracting product basket statistics and using a customized Gaussian Mixture Model according to the targets. [18] Data-adaptive SRAM design is a widely studied method to reduce SRAM reading power based on the utilization of data patterns, while current designs only exploit data patterns in a coarse granularity, and have no advantages when faced with randomly distributed weight data. [19] The analysis was undertaken using visual inspection with data patterns and graph slopes, which is a customary method of analyzing the single-subject design data. [20] Data visualization tools allow the representation and comprehension of data patterns, usually of a high dimensional nature, where only a partial picture can be projected. [21] We believe that FARM will accelerate discoveries by producing complete solution for analysis and visualization of data patterns. [22] Intrusion detection is the process of monitoring traffic on a network to detect any data patterns that are considered suspicious, which allows network attacks. [23] Also, data mining is considered as a significant field wherein intelligent techniques are applied to extracting the data patterns. [24] You will know the amount of fish stock for the day Monday to Friday as much as 3000 kg, this calculation is based on the results of data patterns, trend analysis and the average fish sold, it can be concluded that Monday-Friday supplies can generate optimum profit. [25] Machine learning is a subset of artificial intelligence that is used to create algorithms based on data patterns and historical data relationships. [26] Moreover, we also present the simple constrained coding schemes consisting of the rate-3/5 and -4/6 constrained codes, where both are properly designed for an SRTR BPMR system by avoiding all data patterns that are more susceptible to ISI and ITI effects. [27] Content-addressable memories (CAMs) are widely used for data-centric applications where one must search for data patterns. [28] Thematic analyses allowed for examination of themes and data patterns. [29] The model uses multi-scale Laplacian algorithm to analyze data distribution and generate noises in accordance with data patterns. [30] Cluster analysis is one important field in pattern recognition and machine learning, consisting in an attempt to distribute a set of data patterns into groups, considering only the inner properties of those data. [31] The dataset contains two different types of data patterns, which are the raw echo data and the imaging results, respectively, wherein 81 high-quality raw echo data are presented mainly for near-field safety inspection. [32] By writing on two cells simultaneously, write energy can be reduced depending on data patterns. [33] Finally, we discuss how the data in the database provides new insights to the grammar of Faroese, and how the data patterns in Faroese differ from the patterns observed in the other North Germanic languages. [34] Findings Findings present how the design aspects of the exhibit led to identifying single data records, data patterns, mismeasurements and distribution rate. [35] The research found that there is a weakness in the network of Error Back Propagation training and the identification of data patterns of stock returns as individual inputs feeding the network due to the high fluctuation in the rates of returns leads to variation in proportions and in different directions, negatively and positively. [36] ML which automates computer algorithms and model building, enables learning, reasoning, and decision making through analysis and interpretation of data patterns and structures. [37] Data mining techniques are applied to determine the data patterns of the capture fisheries dataset, so the results of the classification can be applied to evaluate the factors that affect the volume of capture fisheries. [38] If the data patterns of VMs are detected as anomalous, we need to locate the root causes precisely to recover the networks as soon as possible. [39] The qualitative analysis method has been adopted and conducted a content analysis to identify the data patterns. [40] This helps the identification of the data patterns on the plastic streams and aids in deriving a categorisation rule for any plastic. [41] The proposed method exploits observations from a Huffman tree and machine learning from data patterns to dynamically select a suitable Huffman coding. [42] In the random forest approach, data patterns between 2010 and 2017 are determined to predict hot spots of crashes in 2018. [43] Similarity analysis is processed with retrieval of data patterns under defined data attributed. [44] We present an approach to draw multiple and powerful inferences for each data aspect of single-case ABAB phase designs: level, trend, variability, overlap, immediacy, and consistency of data patterns. [45] , the key success factor is how to successfully look for data patterns. [46] Moreover, mass spectrometry based proteomic data often possesses high percentages of missing values and non-ignorable missing-data patterns. [47] Nonparametric regression is method of regression approach for data patterns of which regression curve is unknown. [48] However, these methods have to face a new obstacle, specific for multilabel data, as is the joint appearance of minority and majority labels in the same data patterns. [49] Deep learning is a method that allows machines to learn time-based data patterns, such as climate data. [50]이러한 접근 방식은 데이터 패턴을 캡처하기 위해 입력 기능의 매우 복잡한 조합이 필요한 짝수 패리티 및 계층 문제에 대해 테스트되었습니다. [1] ANN 모델은 데이터 패턴의 향상된 열역학 특성을 사용하여 작동 유체의 열역학 특성을 예측하는 데 사용됩니다. [2] 회귀 곡선의 형태를 알 때 모수적 회귀 접근 방식을 사용하고 회귀 곡선의 모양을 모를 때 비모수적 접근 방식을 사용합니다. 모수 회귀 모델은 여전히 데이터 패턴의 모델로 강제되어 부정확합니다. 함수의 형태를 모르는 경우 결론. [3] 통계적 매개변수, 동적 특성, 특정 기능 및 데이터 패턴을 사용하는 메커니즘을 사용하여 고정되지 않은 객체의 임의 시계열을 최적으로 식별하는 건설적 접근, 원리, 방법을 제안합니다. [4] 데이터 패턴은 색상 분포로 나타낼 수 있으며 데이터 세부 정보는 매핑을 통해 탐색할 수 있습니다. [5] 제안된 방법은 여러 센서 간의 기본 상관 관계를 감지하고 시간에 따라 상관 관계가 있는 모든 센서 데이터에서 데이터 패턴을 감지할 수 있습니다. [6] 우리의 DL 구현은 많은 수의 합성 데이터 모델 쌍으로 인코딩된 표면의 데이터 패턴과 골절 유체 분포 모델 간의 관계를 학습하기 위해 감독된 심층 완전 컨볼루션 네트워크를 사용합니다. [7] ZHe 날짜는 긴(~100km) 공간 파장과 짧은(수십 킬로미터) 공간 파장 모두에서 다른 데이터 패턴을 가진 809 ± 25 Ma만큼 오래된 것입니다. [8] 두 번째 단계는 이상 탐지 모델로, 학습 단계에서 주어진 특징의 유형을 분류하는 동안 데이터 패턴 추출을 위해 (RF) 알고리즘을 구현하고, 그 결과를 비교하기 위해 데이터를 분류하는 (NB) 알고리즘도 사용되었습니다. 분류기(RF)를 사용한 결과로 분류합니다. [9] 이 연구는 2011년 10월부터 2019년 12월까지의 2026개 관측값과 함께 일일 주가 지수 데이터를 사용하여 사우디 아라비아 증권 거래소(Tadawul) 데이터 패턴의 예측 정확도를 모델링하고 향상시키는 것을 목표로 합니다. [10] , 비밀 종속 코드/데이터 패턴의 부재). [11] nan [12] nan [13] nan [14] nan [15] nan [16] nan [17] nan [18] nan [19] nan [20] nan [21] nan [22] nan [23] nan [24] nan [25] nan [26] nan [27] nan [28] nan [29] nan [30] nan [31] nan [32] nan [33] nan [34] nan [35] nan [36] nan [37] nan [38] nan [39] nan [40] nan [41] nan [42] nan [43] nan [44] nan [45] nan [46] nan [47] nan [48] nan [49] nan [50]
Missing Data Patterns 누락된 데이터 패턴
We hereto propose a five-step approach, centred around single and multiple imputation: 1) explore the missing data patterns; 2) choose a method of imputation; 3) perform imputation; 4) assess diagnostics of the imputation; and 5) analyse the imputed datasets. [1] For the simulation, missing data patterns for individual sPCDAI components that were observed in the Starting Dataset were randomly imposed in the Complete Dataset. [2] We investigate a general variable selection approach when both the covariates and outcomes can be missing at random and have general missing data patterns. [3] We begin the paper by reviewing the types of missing data mechanisms and missing data patterns. [4] Findings suggest that PPG-derived HF-HRV and RMSSD may be viable alternatives for ECG in baseline conditions, but that tasks requiring movement or eliciting mild stress responses may result in less than perfect values and missing data patterns. [5] MCTA studies should describe the characteristics of their user base and missing data patterns. [6] Thus, it is necessary to identify missing data patterns (i. [7] Methods to handle these complex missing data patterns have not been developed for CEA, and must recognize that data may be missing not at random, while accommodating both the correlation between costs and health outcomes and the non-normal distribution of these endpoints. [8] Such policies often fail to solve the problem of long-term/intermittent missing data patterns caused by sensor failures in the actual operation of the robot. [9] Although some missing data patterns (ie, missing at random [MAR]) may be adequately addressed using modern missing data methods such as multiple imputation and maximum likelihood techniques, these methods do not address bias when data are missing not at random (MNAR). [10] This paper proposes a time-varying tube-based output feedback model predictive control (MPC) design for constrained linear systems in the presence of intermittently delayed observations, where the delayed/missing data patterns for each period satisfy a finite-length language. [11] A key difficulty for pattern-mixture modeling is that there were too many distinct missing data patterns which cause convergence problem for modeling fitting based on limited data. [12] However, few studies comprehensively consider missing data patterns, sample selection and spatio-temporal relationships. [13] Based on several previously published results, the authors provide an example of the incomplete data sample model that can be implemented when confronting with specific missing data patterns. [14] Data quality was evaluated in terms of missing data patterns and score distributions. [15] , the delayed/missing data patterns) in the original fixed-length language that are compatible with the observed path. [16] This process is possible by discovering missing data patterns over time series based on: (1) Data matrices definition, (2) Compute and categorize the missed periods using the proposed algorithm, (3) Identify the time analysis scenarios, and (4) Applying the Kernel Density Estimation algorithm. [17] It also describes the different missing data patterns and mechanisms. [18]여기서는 단일 및 다중 전가를 중심으로 하는 5단계 접근 방식을 제안합니다. 1) 누락된 데이터 패턴을 탐색합니다. 2) 전가 방법을 선택합니다. 3) 전가를 수행한다. 4) 전가 진단을 평가합니다. 5) 귀속된 데이터 세트를 분석합니다. [1] 시뮬레이션을 위해 시작 데이터 세트에서 관찰된 개별 sPCDAI 구성 요소에 대한 누락 데이터 패턴이 전체 데이터 세트에 무작위로 부과되었습니다. [2] 공변량과 결과가 모두 무작위로 누락될 수 있고 일반적인 누락 데이터 패턴이 있는 경우 일반 변수 선택 접근 방식을 조사합니다. [3] 결측 데이터 메커니즘과 결측 데이터 패턴의 유형을 검토하는 것으로 논문을 시작합니다. [4] 연구 결과에 따르면 PPG에서 파생된 HF-HRV 및 RMSSD는 기준 조건에서 ECG에 대한 실행 가능한 대안이 될 수 있지만 움직임이 필요하거나 가벼운 스트레스 반응을 이끌어내는 작업은 완벽한 값 미만이고 데이터 패턴이 누락될 수 있음을 시사합니다. [5] MCTA 연구는 사용자 기반의 특성과 누락된 데이터 패턴을 설명해야 합니다. [6] nan [7] nan [8] 이러한 정책은 로봇의 실제 작동에서 센서 장애로 인한 장기/간헐적 데이터 누락 패턴 문제를 해결하지 못하는 경우가 많습니다. [9] nan [10] nan [11] nan [12] nan [13] nan [14] nan [15] nan [16] nan [17] nan [18]
Identify Data Patterns 데이터 패턴 식별
Autoencoders are becoming more representative in all fields of knowledge, due to their ability to classify, compress, and identify data patterns. [1] It is used to analyse and identify data patterns and to find anomalies and correlations within dataset to predict outcomes. [2] HIM professional’s ability to identify data patterns will be an important skill as automation advances, though additional skills in data analysis tools and techniques are needed. [3] CONCLUSION Unsupervised hierarchical clustering can identify data patterns that may augment preoperative decision-making through construction of a 2-year risk-benefit grid. [4]Autoencoder는 데이터 패턴을 분류, 압축 및 식별할 수 있는 능력으로 인해 모든 지식 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. [1] 데이터 패턴을 분석 및 식별하고 데이터 세트 내에서 변칙 및 상관 관계를 찾아 결과를 예측하는 데 사용됩니다. [2] nan [3] nan [4]
Learn Data Patterns 데이터 패턴 배우기
DeLUCS uses Chaos Game Representations (CGRs) of primary DNA sequences, and generates “mimic” sequence CGRs to self-learn data patterns (genomic signatures) through the optimization of multiple neural networks. [1] Neural Network (NN) consists of artificial neurons that are used to learn data patterns adjusting weights between input, hidden and output layers by computational modelling. [2] CNNs apply non-linear activation functions to learn data patterns. [3] In this paper, we propose a high performance Bitcoin transaction predictive system that investigates the Bitcoin payment transactions to learn data patterns that can recognize and classify ransomware payments for heterogeneous bitcoin networks. [4]DeLUCS는 기본 DNA 시퀀스의 CGR(Chaos Game Representations)을 사용하고 "모방" 시퀀스 CGR을 생성하여 다중 신경망 최적화를 통해 데이터 패턴(게놈 서명)을 스스로 학습합니다. [1] 신경망(NN)은 계산 모델링을 통해 입력, 은닉 및 출력 레이어 간의 가중치를 조정하는 데이터 패턴을 학습하는 데 사용되는 인공 뉴런으로 구성됩니다. [2] CNN은 비선형 활성화 함수를 적용하여 데이터 패턴을 학습합니다. [3] nan [4]
Analyze Data Patterns
The method creates hyperplanes which are used to analyze data patterns and separate data into multiple classes. [1] Colormapping is an effective and popular visual representation to analyze data patterns for 2D scalar fields. [2] The study attempts to analyze data patterns and decides whether or not the goods fall into the slow moving category. [3]이 방법은 데이터 패턴을 분석하고 데이터를 여러 클래스로 분리하는 데 사용되는 초평면을 생성합니다. [1] nan [2] nan [3]
Nonlinear Data Patterns 비선형 데이터 패턴
Accuracy is very important in time series forecasting where the model obtained depends on historical, linear, or nonlinear data patterns. [1] The linearity test on the gold price data shows that there are linear and nonlinear data patterns at the same time so that a combination of ARIMA and SVR is used, namely the ARIMA-SVR hybrid model. [2] The SVR method uses the RBF kernel function to overcome the nonlinear data patterns and uses the grid search method to obtain the optimal model parameters. [3]정확도는 얻은 모델이 과거, 선형 또는 비선형 데이터 패턴에 따라 달라지는 시계열 예측에서 매우 중요합니다. [1] 금 가격 데이터에 대한 선형성 테스트는 선형 및 비선형 데이터 패턴이 동시에 존재하여 ARIMA와 SVR의 조합, 즉 ARIMA-SVR 하이브리드 모델을 사용함을 보여줍니다. [2] nan [3]
Complex Data Patterns 복잡한 데이터 패턴
However, in many practical applications, time-series anomaly detection is still an intractable problem due to the huge amount of data, complex data patterns, and limited computational resources. [1] While deep learning-based approaches have been used to detect anomalous behaviors in complex data patterns, the heterogeneity in IoT networks still poses paramount challenges to update synchronization across learning nodes in distributed training. [2] Conclusions This paper exhibits the need for intelligent models to analyze complex data patterns to assist medical practitioners in better disease diagnosis. [3]그러나 많은 실제 응용 프로그램에서 시계열 이상 감지는 방대한 양의 데이터, 복잡한 데이터 패턴 및 제한된 계산 리소스로 인해 여전히 다루기 힘든 문제입니다. [1] 딥 러닝 기반 접근 방식이 복잡한 데이터 패턴의 비정상적인 동작을 감지하는 데 사용되었지만 IoT 네트워크의 이질성은 분산 교육에서 학습 노드 간의 동기화를 업데이트하는 데 여전히 가장 중요한 과제입니다. [2] nan [3]
Capture Data Patterns
Representative instances are selected to capture data patterns, while informative instances are queried to reduce the uncertainty of clustering results. [1] Real-world time series data are complex and a single forecasting model may not able to capture data patterns well. [2]데이터 패턴을 캡처하기 위해 대표 인스턴스가 선택되고 클러스터링 결과의 불확실성을 줄이기 위해 정보 인스턴스가 쿼리됩니다. [1] nan [2]
Dium Data Patterns 듐 데이터 패턴
The most common approach to analyzing this type of data makes use of a library of previously observed DIA data patterns (a 'spectral library'), but this approach is expensive because the libraries do not typically generalize well across laboratories. [1] The most common approach to analyzing this type of data makes use of a library of previously observed DIA data patterns (a “spectral library”), but this approach is expensive because the libraries do not typically generalize well across laboratories. [2]이러한 유형의 데이터를 분석하는 가장 일반적인 접근 방식은 이전에 관찰된 DIA 데이터 패턴의 라이브러리('스펙트럼 라이브러리')를 사용하지만 라이브러리는 일반적으로 여러 실험실에서 잘 일반화되지 않기 때문에 이 접근 방식은 비용이 많이 듭니다. [1] 이러한 유형의 데이터를 분석하는 가장 일반적인 접근 방식은 이전에 관찰된 DIA 데이터 패턴의 라이브러리("스펙트럼 라이브러리")를 사용하지만 라이브러리는 일반적으로 여러 실험실에서 잘 일반화되지 않기 때문에 이 접근 방식은 비용이 많이 듭니다. [2]
Variou Data Patterns 다양한 데이터 패턴
However, acceleration of DRL training has three challenges: 1) large memory access, 2) various data patterns, 3) complex data dependency due to utilization of multiple DNNs. [1] We evaluate the effectiveness of our system while building a predictive model according to various data patterns. [2]그러나 DRL 훈련의 가속화에는 1) 대용량 메모리 액세스, 2) 다양한 데이터 패턴, 3) 다중 DNN 활용으로 인한 복잡한 데이터 종속성이라는 세 가지 문제가 있습니다. [1] 다양한 데이터 패턴에 따라 예측 모델을 구축하면서 시스템의 효율성을 평가합니다. [2]
Different Data Patterns 다양한 데이터 패턴
In this paper, the performance comparison of various forecasting techniques, time series, regression, and machine learning approaches are discussed, and the suitability of algorithms for different data patterns is examined. [1] The system can generate and check different data patterns at different speeds for 96 channels simultaneously. [2]이 논문에서는 다양한 예측 기법, 시계열, 회귀 및 기계 학습 접근 방식의 성능 비교를 논의하고 다양한 데이터 패턴에 대한 알고리즘의 적합성을 검사합니다. [1] 시스템은 동시에 96개 채널에 대해 서로 다른 속도로 서로 다른 데이터 패턴을 생성하고 확인할 수 있습니다. [2]
Certain Data Patterns 특정 데이터 패턴
In various practical systems, certain data patterns are prone to errors if written or transmitted. [1] Although decoding the conceptual and non-conceptual content of mental states is unattainable at the current stand of technology development, several digital technologies such as neural interfaces, affective computing systems and digital behavioural technologies allow to establish increasingly reliable statistical associations between certain data patterns and mental activities such as memories, intensions and emotions. [2]다양한 실제 시스템에서 특정 데이터 패턴은 작성되거나 전송될 때 오류가 발생하기 쉽습니다. [1] 정신 상태의 개념적 및 비개념적 내용을 해독하는 것은 현재 기술 개발의 입장에서 달성할 수 없지만 신경 인터페이스, 정서적 컴퓨팅 시스템 및 디지털 행동 기술과 같은 여러 디지털 기술을 통해 특정 데이터 패턴과 정신 상태 사이에 점점 더 신뢰할 수 있는 통계적 연관성을 설정할 수 있습니다. 기억, 의도, 감정과 같은 활동. [2]
Hidden Data Patterns 숨겨진 데이터 패턴
Machine learning is a powerful tool in finding hidden data patterns for quantum information processing. [1] In such cases when considered, a need is to find the hidden data patterns from diabetic data to discover the knowledge so as to reduce the invisible health problems that arise in diabetic patients. [2]기계 학습은 양자 정보 처리를 위한 숨겨진 데이터 패턴을 찾는 강력한 도구입니다. [1] 이러한 경우 당뇨병 환자에게 발생하는 보이지 않는 건강 문제를 줄이기 위해 당뇨병 데이터에서 숨겨진 데이터 패턴을 찾아 지식을 발견하는 것이 필요합니다. [2]
Identifying Data Patterns 데이터 패턴 식별
The aim of this work was to characterize embolized varicocele patients by ascertaining the improvement of some of their clinical features, predicting the success of treatment via pregnancy outcomes, and identifying data patterns that can contribute to both ongoing varicocele research and the more effective management of patients treated for varicocele. [1] Anomaly detection is concerned with identifying data patterns that deviate remarkably from the expected behaviour. [2]이 연구의 목적은 일부 임상 특징의 개선을 확인하고, 임신 결과를 통해 치료의 성공을 예측하고, 진행중인 정맥류 연구와 환자의 보다 효과적인 관리에 기여할 수 있는 데이터 패턴을 식별함으로써 색전성 정맥류 환자를 특성화하는 것이었습니다. 정맥류 치료. [1] 이상 감지는 예상되는 동작에서 크게 벗어나는 데이터 패턴을 식별하는 것과 관련이 있습니다. [2]
Repeating Data Patterns 데이터 패턴 반복
Comparing the repeating data patterns against reference orbits information, we obtain the meaning of data fields of the orbit record for each operational satellite. [1] Comparing the repeating data patterns against reference orbits information, we obtain the meaning of data fields of the orbit record for each operational satellite. [2]반복되는 데이터 패턴을 기준궤도정보와 비교하여 운용위성별 궤도기록 데이터 필드의 의미를 얻는다. [1] 반복되는 데이터 패턴을 기준궤도정보와 비교하여 운용위성별 궤도기록 데이터 필드의 의미를 얻는다. [2]
Network Data Patterns 네트워크 데이터 패턴
The research paper aims to develop a CADM for analyzing the network data patterns to classify cyber-attacks. [1] Machine learning algorithm has been employed in the Hybrid IDPS for learning the network data patterns which also identifies the maximum probable attacks in the network. [2]연구 논문은 사이버 공격을 분류하기 위해 네트워크 데이터 패턴을 분석하기 위한 CADM을 개발하는 것을 목표로 합니다. [1] 기계 학습 알고리즘은 네트워크에서 가능한 최대 공격도 식별하는 네트워크 데이터 패턴을 학습하기 위해 Hybrid IDPS에 사용되었습니다. [2]
Changing Data Patterns 데이터 패턴 변경
After eliminating the effect of the sensor fault, the underlying variations in the state of the cable-stayed bridge could be determined based on the changing data patterns of the spatiotemporal model. [1] SAFL self-learns from data streams a predictive model composed of a set of prototype-based fuzzy rules, with each of which representing a certain local data distribution, and continuously self-evolves to follow the changing data patterns in non-stationary environments. [2]센서 결함의 영향을 제거한 후 시공간 모델의 변화하는 데이터 패턴을 기반으로 사장교 상태의 근본적인 변화를 결정할 수 있습니다. [1] SAFL은 데이터 스트림에서 일련의 프로토타입 기반 퍼지 규칙으로 구성된 예측 모델을 자체 학습하며, 각 규칙은 특정 로컬 데이터 분포를 나타내며 고정되지 않은 환경에서 변화하는 데이터 패턴을 따르기 위해 지속적으로 자체 진화합니다. [2]
data patterns especially 특히 데이터 패턴
In particular, the traffic characteristics of certain IIoT applications feature small-data patterns especially in typical automation control scenarios such as robot control on the downlink. [1] Considering that the traffic characteristics of certain applications feature small-data patterns especially in typical IoT control scenarios such as robot control on the downlink. [2]특히, 특정 IIoT 애플리케이션의 트래픽 특성은 특히 다운링크의 로봇 제어와 같은 일반적인 자동화 제어 시나리오에서 작은 데이터 패턴을 특징으로 합니다. [1] 특정 애플리케이션의 트래픽 특성은 특히 다운링크의 로봇 제어와 같은 일반적인 IoT 제어 시나리오에서 작은 데이터 패턴을 특징으로 한다는 점을 고려합니다. [2]
data patterns often 자주 발생하는 데이터 패턴
In applying it in various cases, data patterns often differ from each of the independent variables. [1] In reality, data patterns often change at certain sub intervals, one of which is data on poverty in the Papua Province. [2]다양한 경우에 적용할 때 데이터 패턴이 독립변수마다 다른 경우가 많습니다. [1] 실제로 데이터 패턴은 특정 하위 간격으로 변경되는 경우가 많으며 그 중 하나가 파푸아 지방의 빈곤에 대한 데이터입니다. [2]
data patterns caused 발생하는 데이터 패턴
Such methods usually require training on historical data sets known to contain deviating data patterns caused by specific faults. [1] Such policies often fail to solve the problem of long-term/intermittent missing data patterns caused by sensor failures in the actual operation of the robot. [2]이러한 방법은 일반적으로 특정 결함으로 인해 발생하는 편차 데이터 패턴을 포함하는 것으로 알려진 과거 데이터 세트에 대한 교육이 필요합니다. [1] 이러한 정책은 로봇의 실제 작동에서 센서 장애로 인한 장기/간헐적 데이터 누락 패턴 문제를 해결하지 못하는 경우가 많습니다. [2]