Zobrazeno 1 - 10
of 115
pro vyhledávání: '"Approximate similarity"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
The Journal of Supercomputing. 74:2006-2034
Large-scale similarity search engines are complex systems devised to process unstructured data like images and videos. These systems are deployed on clusters of distributed processors communicated through high-speed networks. To process a new query,
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::70b3fba3a8ddd9fa48b0bae7894a9711
https://doi.org/10.1007/s11227-017-2207-3
https://doi.org/10.1007/s11227-017-2207-3
Publikováno v:
Multimedia Tools and Applications, Vol. 76, No 9 (2017) pp. 11859-11887
Permutation-based indexing is one of the most popular techniques for the approximate nearest-neighbor search problem in high-dimensional spaces. Due to the exponential increase of multimedia data, the time required to index this data has become a ser
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c468619004e322f04f4fc2766a9dc88a
https://doi.org/10.1007/s11042-016-3677-7
https://doi.org/10.1007/s11042-016-3677-7
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Marco Patella, Paolo Ciaccia
Publikováno v:
Similarity Search and Applications ISBN: 9783319684734
SISAP
SISAP
Approximate similarity queries are a practical way to obtain good, yet suboptimal, results from large data sets without having to pay high execution costs. In this paper we analyze the problem of understanding how the strategy for searching through a
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c16da4a59b56d152c2aecf94fc015e9b
https://doi.org/10.1007/978-3-319-68474-1_1
https://doi.org/10.1007/978-3-319-68474-1_1
