Filtry
wszystkich: 94
Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (81)
Wyniki wyszukiwania dla: K-MEANS
-
KatedrA Chemii Fizycznej
Potencjał Badawczy1.Termodynamika i struktura roztworów, oddziaływania międzycząsteczkowe w roztworach - badania termodynamiczne, spektroskopowe i teoretyczne. 2. Fizykochemiczne podstawy analizy środowiskowej.
-
Zespół Algorytmów i Modelowania Systemów
Potencjał BadawczyStudiowanie problemów i modeli teoriografowych ma na celu badanie złożoności obliczeniowej uogólnień problemu klasycznego kolorowania wierzchołków i krawędzi grafu znajdujących zastosowania w modelowaniu praktycznych problemów oraz badanie nowych miar oceny skuteczności algorytmów. W zakresie szeregowania zadań badania koncentrują się na konstrukcji harmonogramów optymalnych z punktu widzenia długości harmonogramu i średniego czasu...
-
Zespół Fizyki Ciała Stałego
Potencjał BadawczyTematyka badawcza Katedry Fizyki Ciała Stałego obejmuje wytwarzanie i badanie materiałów dla energetyki (m.in. nanostruktury, sensory) o innowacyjnych właściwościach fizyko-chemicznych, tj: * kryształy, polikryształy, ceramika, szkło * materiały objętościowe, cienkie warstwy, nanomateriały * materiały metaliczne, półprzewodnikowe, nadprzewodnikowe, izolatory Tematyka badawcza obejmuje również badania symulacyjne i obliczeniowe...
Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (13)
Wyniki wyszukiwania dla: K-MEANS
-
Laboratorium Nanomateriałów CZT
Oferta BiznesowaBadanie właściwość powierzchni z wykorzystaniem mikroskopu sił atomowych
-
Laboratorium Syntezy Innowacyjnych Materiałów i Elementów
Oferta BiznesowaZespół specjalistycznych urządzeń pozwala dokonywać syntezy diamentu mikro- i nanokrystalicznego oraz diamentu domieszkowanego borem i azotem do zastosowań w optoelektronice oraz nanosensoryce. Domieszkowany borem nanodiament (BDD) jest obecnie najwydajniejszym materiałem półprzewodnikowym do zastosowania w wytwarzaniu biosensorów elektrochemicznych. Laboratorium może otrzymywać ciągłe cienkie polikrystaliczne, domieszkowane elektrody...
-
Superkomputer Tryton
Oferta BiznesowaObliczenia dużej skali, Wirtualna infrastruktura w chmurze (IaaS), Analiza danych (big data)
Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (89)
Wyniki wyszukiwania dla: K-MEANS
-
K-means clustering for SAT-AIS data analysis
Publikacja -
0-step K-means for clustering Wikipedia search results
PublikacjaThis article describes an improvement for K-means algorithm and its application in the form of a system that clusters search results retrieved from Wikipedia. The proposed algorithm eliminates K-means isadvantages and allows one to create a cluster hierarchy. The main contributions of this paper include the ollowing: (1) The concept of an improved K-means algorithm and its application for hierarchical clustering....
-
Breast Cancer Heterogeneity Investigation: Multiple k-Means Clustering Approach
Publikacja -
Increasing K-Means Clustering Algorithm Effectivity for Using in Source Code Plagiarism Detection
PublikacjaThe problem of plagiarism is becoming increasingly more significant with the growth of Internet technologies and the availability of information resources. Many tools have been successfully developed to detect plagiarisms in textual documents, but the situation is more complicated in the field of plagiarism of source codes, where the problem is equally serious. At present, there are no complex tools available to detect plagiarism...
-
The chapter analyses the K-Means algorithm in its parallel setting. We provide detailed description of the algorithm as well as the way we paralellize the computations. We identified complexity of the particular steps of the algorithm that allows us to build the algorithm model in MERPSYS system. The simulations with the MERPSYS have been performed for different size of the data as well as for different number of the processors used for the computations. The results we got using the model have been compared to the results obtained from real computational environment.
PublikacjaThe chapter analyses the K-Means algorithm in its parallel setting. We provide detailed description of the algorithm as well as the way we paralellize the computations. We identified complexity of the particular steps of the algorithm that allows us to build the algorithm model in MERPSYS system. The simulations with the MERPSYS have been performed for different size of the data as well as for different number of the processors used...