Zobrazeno 1 - 10
of 51
pro vyhledávání: '"Gabriel Graphs"'
Proximity graphs have been studied for several decades, motivated by applications in computational geometry, geography, data mining, and many other fields. However, the computational complexity of classic graph problems on proximity graphs mostly rem
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::8edf39815d5298cf3666b1e64c85152d
http://arxiv.org/abs/2107.04321
http://arxiv.org/abs/2107.04321
Publikováno v:
UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Computational Geometry
Workshop on Algorithms and Data Structures WADS 2019
Lecture Notes in Computer Science
Lecture Notes in Computer Science-Algorithms and Data Structures
Lecture Notes in Computer Science ISBN: 9783030247652
WADS
Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Computational Geometry
Workshop on Algorithms and Data Structures WADS 2019
Lecture Notes in Computer Science
Lecture Notes in Computer Science-Algorithms and Data Structures
Lecture Notes in Computer Science ISBN: 9783030247652
WADS
We study Hamiltonicity for some of the most general variants of Delaunay and Gabriel graphs. Instead of defining these proximity graphs using circles, we use an arbitrary convex shape C. Let S be a point set in the plane. The k-order Delaunay graph o
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::adea11e40737c938d771d2834f817bf8
https://hdl.handle.net/2117/334837
https://hdl.handle.net/2117/334837
Autor:
Khopkar, Abhijeet
In this thesis, we focus on the study of computational and combinatorial problems on various geometric proximity graphs. Delaunay and Gabriel graphs are widely studied geometric proximity structures. These graphs have been extensively studied for the
Externí odkaz:
http://etd.iisc.ernet.in/handle/2005/2622
http://etd.ncsi.iisc.ernet.in/abstracts/3401/G26269-Abs.pdf
http://etd.ncsi.iisc.ernet.in/abstracts/3401/G26269-Abs.pdf
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:
Lecture Notes in Computer Science ISBN: 9783642400193
GSI
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining ISBN: 9783642302169
PAKDD (1)
Proceeding of The 16th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD)
The 16th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD)
The 16th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), May 2012, Kuala Lumpur, Malaysia. pp.98-108, ⟨10.1007/978-3-642-30217-6_9⟩
GSI
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining ISBN: 9783642302169
PAKDD (1)
Proceeding of The 16th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD)
The 16th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD)
The 16th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), May 2012, Kuala Lumpur, Malaysia. pp.98-108, ⟨10.1007/978-3-642-30217-6_9⟩
Neighborhood Random Classification Diala Ezzeddine Universit´e de Lyon (Lumi`ere Lyon 2) – Laboratoire ERIC – diala.ezzeddine@univ-lyon2.fr 29 August 2013 D. Ezzeddine (ERIC) Neighborhood Random Classification 29 August 2013 1 / 18 Introductio
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::9dd2ad6da33ef57dec5028ceaea5b836
https://doi.org/10.1007/978-3-642-40020-9_86
https://doi.org/10.1007/978-3-642-40020-9_86
Autor:
Dogru, Sedat
In this thesis the novel concept of Sycophant Wireless Sensors (SWS) is introduced. A SWS network is a static ectoparasitic clandestine sensor network mounted incognito on a mobile agent using only the agent&rsquo
s mobility without intervention
s mobility without intervention
Externí odkaz:
http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12615139/index.pdf