Capitole Speciale de Informatica - Curs 5: Extragerea informatiilor prin feedback de relevanta. Metode probabiliste de extragere a informatiilor
|
|
|
- Andrian Nistor
- 4 ani în urmă
- Vzualizari:
Transcriere
1 Curs 5: Extragerea informaţiilor prin feedback de relevanţă. Metode probabiliste de extragere a informaţiilor 25 octombrie 2018
2 Extragerea informaţiilor prin feedback de relevanţă Idee de bază 1 Utilizatorul comunică o cerere simplă de informare. 2 Sistemul de IR returnează o mulţime iniţială de rezultate de căutare. 3 Utilizatorul marchează unele din rezutatele căutării ca relevante, şi altele ca irelevante. 4 Sistemul calculează o reprezentare mai bună a cererii de căutare, pe baza feedback-ului primit de la utilizator. 5 Sistemul afişează o colecţie actualizată de rezultate de căutare. Paşii 3-5 pot fi repetaţi de mai multe ori. Motivaţie: Uneori, este dificil să se formuleze o cerere de informare bună pentru o nevoie de informare. Prin feedback interactiv, sistemul poate rafina cererea de căutare a utilizatorului
3 Extragerea informat iilor prin feedback de relevant a Exemplu ilustrat de ca utare ı n o colect ie de imagini (1) Sistemul demonstrativ (momentan offline) interact iune declans ata de cererea init iala bike Dupa selectarea a 4 imagini ca relevante, sistemul afis eaza o colect ie actualizata de rezultate (vezi slide-ul urma tor): Capitole Speciale de Informatica
4 Extragerea informat iilor prin feedback de relevant a Exemplu ilustrat de ca utare ı n o colec ti de imagini (2) Observat ie: Dupa feedback, rezultatele sunt mult mai bune. Capitole Speciale de Informatica
5 Extragerea informaţiilor prin feedback de relevanţă Exemplu ilustrat de căutare în o colecţie de texte (1)
6 Extragerea informaţiilor prin feedback de relevanţă Exemplu ilustrat de căutare în o colecţie de texte (2)
7 Extragerea informaţiilor prin feedback de relevanţă Algoritmul Rocchio Idee de bază: După ce utilizatorul primeşte colecţia de răspunsuri C la cererea q, şi marchează submulţimea de documente C r C ca relevante, şi C nr C ca nerelevante, vrem să rafinăm cererea q în o cerere q opt astfel încât diferenţa sim( q, C r ) sim( q, C nr ) ia valoarea maximă pentru q = q opt. sim( q, C r ) măsoară gradul de similaritate dintre cererea q şi colecţia C r de documente relevante sim( q, C nr ) măsoară gradul de similaritate dintre cererea q şi colecţia C nr de documente nerelevante Dacă se foloseşte similaritatea cosinusoidală, rezultă că q opt = 1 C r 1 d C nr d C r d C nr d
8 Extragerea informaţiilor prin feedback de relevanţă Algoritmul Rocchio ilustrat pe un exemplu Dupa ce utilizatorul a marcat unele răspunsuri ca relevante şi altele ca nerelevante, vectorul iniţial de interogare şi-a schimbat poziţia.
9 Extragerea informaţiilor prin feedback de relevanţă Algoritmul Rocchio (1971) Algoritmul Rocchio a fost propus in 1971 şi folosit prima oară de sistemul SMART de extragere a informaţiilor. De obicei, se foloseşte următoarea variaţie a formulei de calcul pentru modificarea de către feedback a cererii ( q m ): q m = α q 0 + β 1 D r 1 d γ D nr d D r d D nr d unde α, β, γ R sunt greutăţi pentru gradele de importanţă ale cererii iniţiale (α), colecţiei de documente relevante (β) şi colecţiei de documente nerelevante (γ) de obicei, 0 γ < β valori rezonabile sunt α = 1, β = 0.75, γ = 0.15
10 Feedback de relevanţă probabilist Idee: În loc să modificăm cererea, construim un clasificator care deosebeşte mai bine răspunsurile relevante de cele nerelevante. Modelul probabilist Bayes naiv calculează pentru fiecare termen t următoarele estimări: ˆP(x t = 1 R = 1) = VR t : probabilitatea că t apare în un VR document relevant ˆP(x t = 1 R = 0) = df t VR t : probabilitatea că t apare în N VR un document irelevant unde: df t este frecvenţa de document a lui t (nr. de documente din colecţie în care apare t); VR este mulţimea real de documente relevante; VR t este submulţimea din VR în care apare t; N este numărul total de documente.
11 Feedback de relevanţă probabilist Observaţii Estimările de probabilitate ˆP(x t = 1 R = 1) şi ˆP(x t = 1 R = 0) se folosesc pentru a recalcula greutăţile termenilor din documentele relevante. Algoritmul de feedback probabilist foloseşte doar valori statistice despre destribuţia termenilor in documente considerate relevant. Nu se reţin informaţii despre cererea originală q.
12 Feedback de relevanţă pentru căutarea web Iniţial, motorul de căutare Excite a oferit suport pentru feedback de relevanţă ulterior, s-a renunţat la această capabilitate, din lipsă de interes din partea utilizatorilor Unele motoare de permit căutarea de pagini similare cu anumită pagină web selectată de utilizator. O metodă de feedback indirect de relevanţă este monitorizarea hyperlink-urilor urmate de utilizator pentru a accesa informaţii. Această tehnică exploatează structura link-urilor din reţeaua web.
13 Metode probabiliste de extragere a informaţiilor Principiul probabilist de gradare (ranking) Dată fiind o cerere de informare q şi un document d, se estimează P(R = 1 d, q): probabilitatea ca documentul p să fie relevant pentru cererea q. P(R = 1 d, q): probabilitatea ca documentul p să fie nerelevant pentru cererea q. şi se ordonează documentele descrescător după valoarea estimată a lui P(R = 1 d, q).
14 Metode probabiliste de extragere a informaţiilor Principiul probabilist de gradare (ranking) Dată fiind o cerere de informare q şi un document d, se estimează P(R = 1 d, q): probabilitatea ca documentul p să fie relevant pentru cererea q. P(R = 1 d, q): probabilitatea ca documentul p să fie nerelevant pentru cererea q. şi se ordonează documentele descrescător după valoarea estimată a lui P(R = 1 d, q). Regula de decizie Bayes optimală impune să se returneze doar documente pt. care probabilitatea de a fi relevante este mai mare decât cea de a fi nerelevante: d este relevant dacă şi numai dacă P(R = 1 d, q) > P(R = 0 d, q)
15 Metode probabiliste de extragere a informaţiilor Principiul probabilist de gradare cu costuri de extragere Fie C 1 costul nereturnării unui document relevant, şi C 1 costul returnării unui document nerelevant. Principiul probabilist de gradare cu costuri de extragere prevede că, dacă d este un document a.î. C 0 P(R = 0 d, q) C 1 P(R = 1 d, q) C 0 P(R = 0 d, q) C 1 P(R = 1 d, q) pentru orice document d care are urma să fie extras, atunci d este documentul următor care se extrage.
16 Metode probabiliste de extragere a informaţiilor Modelul de independenţă binară (BIM) Modelul folosit în mod tradiţional pt. implementarea principiului probabilist de gradare. Binar provine de la boolean, adică reprezentarea vectorială a unui document d este d = (x 1,..., x M ) unde x i = 1 dacă t i d şi x i = 0 în caz contrar. Independenţă: apariţiile termenilor în un document sunt modelate independent; nu sunt modelate relaţii între termeni. BIM presupune că relevanţa fiecărui document este independentă de relevanţa altui document. Convenţii de notaţie: P( d R = 1, q) (resp. P( d R = 0, q)): probab. ca d să fie returnat (extras), ştiind că d este relevant (resp. irelevant) pentru cererea q; P(R = 1 q) (resp. P(R = 0 q)): probab. ca un document din colecţie să fie relevant (resp. irelevant) pt. q.
17 Metode probabiliste de extragere a informaţiilor Modelul de independenţă binară (BIM) Ştim că P(R = 1 d, q) = P( d R = 1, q) P(R = 1 q) P( d q) P(R = 0 d, q) = P( d R = 0, q) P(R = 0 q) P( d q) P(R = 1 d, q) + P(R = 0 d, q) = 1 şi vrem să ordonăm documentele în ordine descrescătoare a lui P(R = 1 d, q). Observaţii Dacă 0 x < y < 1 atunci documentele descrescător după x 1 x < y 1 y este suficient să ordonăm P(R = 1 d, q) 1 P(R = 1 d, q) = P(R = 1 d, q) P(R = 1 q) P(R = 0 d, = q) P(R = 0 q) P( d R = 1, q) P( d R = 0, q)
18 Modelul probabilist de independenţă binară (BIM) Ordonează documentele d descrescător după adică după P(R = 1 q) P(R = 0 q) }{{} parte constantă P( d R = 1, q) P( d R = 0, q) P( d R = 1, q) P( d R = 0, q) = = i:x i =1 M i=1 P(x i = 1 R = 1, q) P(x i = 1 R = 1, q) P(x i R = 1, q) P(x i R = 1, q) i:x i =0 P(x i = 0 R = 1, q) P(x i = 0 R = 1, q)
19 Modelul probabilist de independenţă binară (BIM) Fie p ti := P(x i = 1 R = 1, q) şi u ti = P(x i = 1 R = 0, q). Tabelul de mai jos ilustrează semnificaţia acestor probabilităţi: document relevant (R = 1) nerelevant (R = 0) termen prezent x t = 1 p t u t termen absent x t = 0 1 p t 1 u t Rezultă că documentele se ordonează descrescător după P( d R = 1, q) P( d R = 0, q) = P( d R = 1, q) P( d R = 0, q) i:x i =q i =1 i:x i =q i =1 i:x i =q i =1 p ti u ti i:x i =0,q i =1 p ti (1 u ti ) u ti (1 p ti ) 1 p ti 1 u ti i:q i =1 1 p ti 1 u ti Factorii roşii nu depind de document trebuie să ordonăm descrescător după factorul albastru, sau după logaritmul lui (Retrieval Status Value): p ti (1 u ti ) RSV d := log u ti (1 p ti ) = log p t i (1 u ti ) u ti (1 p ti ) i:x i =q i =1
20 Modelul probabilist de independenţă binară (BIM) Calculul lui RSV d RSV d = i:x i =q i =1 c i unde c i = log p t i (1 u ti ) u ti (1 p ti ) = log p ti 1 p ti + log 1 u ti ) u ti (1 p ti ) c t = 0 dacă t are aceeaşi şansă să apară în un document relevant ca şi în un document nerelevant c t > 0 dacă t are şansă mai mare să apară în un document relevant. Întrebare: cum se pot estima valorile lui c t?
21 Modelul probabilist de independenţă binară (BIM) Estimarea teoretică a valorilor lui c t pentru o cerere q şi colecţie D Dacă D are N documente, S este numărul total de documente relavante pt q, s este nr. numărul total de documente relavante pt q care-l conţin pe t, atunci avem situaţia din tabelul de mai jos: documente relevant nerelevant Total Termen prezent x t = 1 s df t s df t Termen absent x t = 0 S s N df t) (S s) N df t Total S N S N Rezultă că p t = s/s, u t = (df t s)/(n S) şi c t = log Pentru a evita valori nule, se calculează s/(s s) (df t s)/((n df t) (S s)) (s ĉ t = K(N, df t, S, s) = log )/(S s ) (df t s )/((N dft) S + s )
22 Modelul probabilist de independenţă binară (BIM) Calculul practic al valorilor lui c t pentru o cerere q şi colecţie D Presupunănd ca procentul documentelor relevante din colecţie este f. mic, putem aproxima u t df t /N şi log 1 u t u t = log N df t df t log N df t Există mai multe metode de aproximare a cantităţii p t : 1 Unii cercetători propun utilizarea frecvenţei de termeni în documentele relevante cunoscute (dacă se cunosc unele). 2 Alţi cercetători propun utilizarea constantei p t = Greiff (1998) propune p t = df t/n
23 Bibliografie 1 Relevance feedback and query expansion (Cap. 9) şi Probabilistic information retrieval (Cap. 11) din Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze: An Introduction to Information Retrieval. Ediţie online (c) 2009 Cambridge UP.
Capitole Speciale de Informatică Curs 4: Calculul scorurilor în un sistem complet de extragere a informaţiilor 18 octombrie 2018 Reamintim că în cursu
Capitole Speciale de Informatică Curs 4: Calculul scorurilor în un sistem complet de extragere a informaţiilor 18 octombrie 2018 Reamintim că în cursul precedent am prezentat modelul de spaţiu vectorial
..MINISTERUL EDUCAŢIEI NAȚIONALE ŞI CERCETARII STIINTIFICE UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARA.I CENTRUL DE DEZVOLTARE ACADEMICĂ. FIȘA DISCIPLINEI 1.
FIȘA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1. Instituția de învățământ superior Universitatea de Vest din Timisoara 1.2. Facultatea Matematica si Informatica 1.3. Departamentul Informatica 1.4. Domeniul
Curs 6: Clasificarea surselor de informatii - Clasificarea Bayes Naiva. Modelul Bernoulli
Clasificarea Bayes Naivă. Modelul Bernoulli 1 noiembrie 2018 Problema de clasificare Definiţie generală. Clasificarea documentelor Se dau (1) o mulţime C = {c 1, c 2,...} de clase de obiecte şi (2) un
Capitole Speciale de Informatică Curs 1: Extragerea informaţiilor. Modelul boolean şi modelul boolean extins 27 septembrie 2018 Extragerea informaţiil
Capitole Speciale de Informatică Curs 1: Extragerea informaţiilor. Modelul boolean şi modelul boolean extins 27 septembrie 2018 Extragerea informaţiilor (engl. Information Retrieval, IR) constă în găsirea
Capitole Speciale de Informatică Curs 2: Determinarea vocabularului de termeni şi a listelor de postări 4 octombrie 2018 Reamintim că listele de indec
Capitole Speciale de Informatică Curs 2: Determinarea vocabularului de termeni şi a listelor de postări 4 octombrie 2018 Reamintim că listele de indecşi inversaţi se construiesc în 4 paşi: 1. Se colectează
Curs 3 Permutari cu repetitie. Combinari. Algoritmi de ordonare si generare
Curs 3 Permutări cu repetiţie. Combinări. Algoritmi de ordonare şi generare Octombrie 2015 Cuprins Algoritmi de ordonare şi generare pentru permutări cu repetiţie Reprezentarea binară a submulţimilor Algoritmi
ALGORITMICĂ. Seminar 3: Analiza eficienţei algoritmilor - estimarea timpului de execuţie şi notaţii asimptotice. Problema 1 (L) Să se determine număru
ALGORITMICĂ. Seminar 3: Analiza eficienţei algoritmilor - estimarea timpului de execuţie şi notaţii asimptotice. Problema 1 (L) Să se determine numărul de operaţii efectuate de către un algoritm care determină
Limbaje de ordinul I LOGICA DE ORDINUL I Un limbaj L de ordinul I este format din: o mulţime numărabilă V = {v n n N} de variabile; conectorii şi ; pa
Limbaje de ordinul I LOGICA DE ORDINUL I Un limbaj L de ordinul I este format din: o mulţime numărabilă V = {v n n N} de variabile; conectorii şi ; paranteze: (, ); simbolul de egalitate =; cuantificatorul
Diapositive 1
Tablouri Operatii pe tablouri bidimensionale Lectii de pregatire pentru Admitere 09 / 03 / 2019 1 Cuprins Operatii pe tablouri bidimensionale 0. Tablouri unidimensionale scurta recapitulare 1.Tablouri
Şcoala ………
Şcoala... Clasa a X-a Disciplina: Matematică TC + CD Anul şcolar: 07-08 TC = trunchi comun 35 săptămâni: 8 săptămâni semestrul I CD = curriculum diferenţiat Nr. ore: 3 ore / săptămână 7 săptămâni semestrul
Microsoft Word - Algoritmi genetici.docx
1.1 Generalităţi Algoritmii genetici fac parte din categoria algoritmilor de calcul evoluționist și sunt inspirați de teoria lui Darwin asupra evoluției. Idea calculului evoluționist a fost introdusă în
20 SUBIECTE DE EXAMEN - De fapt, în pofida acestor probleme, până la urmă tot vom logaritma, căci aceasta este tehnica naturală în context. Trebuie do
SUBIECTE DE EXAMEN - De fapt, în pofida acestor probleme, până la urmă tot vom logaritma, căci aceasta este tehnica naturală în context. Trebuie doar să gestionăm cu precauţie detaliile, aici fiind punctul
Spatii vectoriale
Algebra si Geometrie Seminar 2 Octombrie 2017 ii Matematica poate fi definită ca materia în care nu ştim niciodată despre ce vorbim, nici dacă ceea ce spunem este adevărat. Bertrand Russell 1 Spatii vectoriale
PAS cap. 2: Reprezentări rare p. 1/35 Prelucrarea avansată a semnalelor Capitolul 2: Reprezentări rare Bogdan Dumitrescu Facultatea de Automatică şi C
PAS cap. 2: Reprezentări rare p. 1/35 Prelucrarea avansată a semnalelor Capitolul 2: Reprezentări rare Bogdan Dumitrescu Facultatea de Automatică şi Calculatoare Universitatea Politehnica Bucureşti PAS
E_d_Informatica_sp_SN_2014_bar_10_LRO
Examenul de bacalaureat naţional 2014 Proba E. d) Informatică Varianta 10 Toate subiectele sunt obligatorii. Se acordă 10 puncte din oficiu. Timpul de lucru efectiv este de 3 ore. În rezolvările cerute,
OPERATII DE PRELUCRAREA IMAGINILOR 1
OPERATII DE PRELUCRAREA IMAGINILOR Prelucrarea imaginilor 2 Tipuri de operatii de prelucrare Clasificare dupa numarul de pixeli din imaginea initiala folositi pentru calculul valorii unui pixel din imaginea
Microsoft Word - TIC5
CAPACITATEA CANALELOR DE COMUNICAŢIE CAPITOLUL 5 CAPACITATEA CANALELOR DE COMUNICAŢIE În Capitolul 3, am văzut că putem utiliza codarea sursă pentru a reduce redundanţa inerentă a unei surse de informaţie
ALGORITMII ŞI REPREZENTAREA LOR Noţiunea de algoritm Noţiunea de algoritm este foarte veche. Ea a fost introdusă în secolele VIII-IX de către Abu Ja f
ALGORITMII ŞI REPREZENTAREA LOR Noţiunea de algoritm Noţiunea de algoritm este foarte veche. Ea a fost introdusă în secolele VIII-IX de către Abu Ja far Mohammed ibn Musâ al- Khowârizmî în cartea sa intitulată
Prelegerea 4 În această prelegere vom învăţa despre: Algebre booleene; Funcţii booleene; Mintermi şi cuburi n - dimensionale. 4.1 Definirea algebrelor
Prelegerea 4 În această prelegere vom învăţa despre: Algebre booleene; Funcţii booleene; Mintermi şi cuburi n - dimensionale. 4.1 Definirea algebrelor booleene Definiţia 4.1 Se numeşte algebră Boole (booleană)
SUBPROGRAME
SUBPROGRAME Un subprogram este un ansamblu ce poate conţine tipuri de date, variabile şi instrucţiuni destinate unei anumite prelucrări (calcule, citiri, scrieri). Subprogramul poate fi executat doar dacă
UNIVERSITATEA TEHNICĂ DIN CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE ARHITECTURĂ ȘI URBANISM Raportul decanului privind evaluarea activităților didactice de către stud
UNIVERSITATEA TEHNICĂ DIN CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE ARHITECTURĂ ȘI URBANISM Raportul decanului privind evaluarea activităților didactice de către studenții Facultății de Arhitectură și Urbanism din cadrul
Microsoft Word - 5_ _Eval_ ETC_master_ESI_AnI-II_completat.doc
universitar 2010/2011 Misiunile programului universitare MASTERAT: ELECTRONICA SISTEMELOR INTELIGENTE (program 2 ani), Anii I, II si criterii evaluare, asigurarea recunoasterii acumularilor progresive
Poo Laboratoare 1 Contents Laborator7 2 1 Colecţii de obiecte în Java Interfaţa Iterator Interfaţa C
Poo Laboratoare 1 Contents Laborator7 2 1 Colecţii de obiecte în Java 2 1.1 Interfaţa Iterator...................................... 2 1.2 Interfaţa Collection.................................... 2 1.3
Subiectul 1
Subiectul 1 În fişierul Numere.txt pe prima linie este memorat un număr natural n (n
Microsoft Word - cap1p4.doc
Algebră liniară, geometrie analitică şi diferenţială.6 Subspaţii vectoriale Fie V un spaţiu vectorial peste corpul K. În cele ce urmează vom introduce două definiţii echivalente pentru noţiunea de subspaţiu
(Microsoft PowerPoint SIBIUEVIDENTA [Doar \356n citire])
![(Microsoft PowerPoint SIBIUEVIDENTA [Doar \356n citire])](/thumbs/101/148168933.jpg "(Microsoft PowerPoint SIBIUEVIDENTA [Doar \356n citire])")
SECŢIUNEA ACHIZIŢII ŞI DEZVOLTAREA COLECŢIILOR BIBLIOTECA CENTRALĂ A UNIVERSITĂŢII LUCIAN BLAGA SIBIU 2010 E-PUBLICAŢII ŞI EVIDENŢELE DE BIBLIOTECĂ NOUA INTERFAŢĂ A BIBLIOTECII MAI ADECVATĂ TEHNOLOGIILOR
D.Rusu, Teoria măsurii şi integrala Lebesgue 6 MĂSURA LEBESGUE Cursul 5 Teorema 6.26 Există submulţimi ale lui R care nu sunt măsurabile Lebesgue. Dem
D.Rusu, Teoria măsurii şi integrala Lebesgue 6 MĂSURA LEBESGUE Cursul 5 Teorema 6.26 Există submulţimi ale lui R care nu sunt măsurabile Lebesgue. Demonstraţie. Fie mulţimea A = [0, ], pe care definim
Curs 10 Aplicaţii ale calculului diferenţial. Puncte de extrem 10.1 Diferenţiale de ordin superior S¼a trecem acum la de nirea diferenţialelor de ordi
Curs 0 Aplicaţii ale calculului diferenţial. Puncte de extrem 0. Diferenţiale de ordin superior S¼a trecem acum la de nirea diferenţialelor de ordin superior. De niţia 0.. Fie n 2; D R k o mulţime deschis¼a
PROIECT DIDACTIC Clasa a VII-a Informatică și TIC
PROIECT DIDACTIC Clasa a VII-a Informatică și TIC Disciplina opțională: Informatică și T.I.C Clasa: a VII-a Unitatea de învăţare: Editorul de foi de calcul- Microsoft Excel Tema lecţiei: Utilizarea formulelor
Așezămintele culturale din mediul urban Autori: Iulian Oană, Dan Ioan Dobre, Ada Veronica Hampu, Elena-Iulia Trifan
Așezămintele culturale din mediul urban Autori: Iulian Oană, Dan Ioan Dobre, Ada Veronica Hampu, Elena-Iulia Trifan Cuprins 1. Introducere.......................................................... 45
Slide 1
Gruparea (si clasificarea) fuzzy a datelor Introducere Aspecte teoretice generale Gruparea tranșantă Metode fuzzy FCM SC Utilizarea metodelor fuzzy în matlab. Exemplificare Introducere (1) Obiectivul grupării
Microsoft Word - Raspunsul la niste provocari. Partea III..doc
Răspunsul la niște provocări. Partea a III-a. Re-citirea problemei cu alți ochelari Tiberiu Socaciu Preambulul Ca urmare a unei provocări primite pe pagina Proful de Mate de pe Facebook 1, de la un elev
REGULAMENTUL Concursului SMS Primăvara Ta 1. DEFINIȚII Prezentul Regulament stabileşte principiul de desfăşurare a Campaniei Primăvara Ta, precum şi p
REGULAMENTUL Concursului SMS Primăvara Ta 1. DEFINIȚII Prezentul Regulament stabileşte principiul de desfăşurare a Campaniei Primăvara Ta, precum şi procedura de desfăşurare şi regulile de participare
Microsoft Word - FiltrareaNyquist-rezumat.doc
Filtrarea semnalelor de date Necesitate - unul din efectele limitării benzii unui impuls rectangular de perioadă T s, datorită filtrării, este extinderea sa în timp, care conduce la apariţia interferenţei
Consultatii ELa123, 06 ianuarie 2014
Consultatii ELa123, 06 ianuarie 2014 Paul Ulmeanu January 6, 2014 Paul Ulmeanu () Consultatii ELa123, 06 ianuarie 2014 January 6, 2014 1 / 22 Cuprins 1 Cuprins 2 Principii 3 Logica sistemului Date de intrare
Prezentul Raport ilustrează statistici comparative privind calitatea serviciilor de acces la internet, pentru anul 2014, din perspectiva parametrilor
Prezentul Raport ilustrează statistici comparative privind calitatea serviciilor de acces la internet, pentru anul 2, din perspectiva parametrilor administrativi. În cadrul raportului au fost considerați
Creational design patterns
Unit Testing: CORRECT ALIN ZAMFIROIU Recapitulare Testing Unit testing Junit Test TestCase TestSuite Assertion Right-BICEP Test QUIZ.CSIE.ASE.RO CORRECT C Conformitatea formatului (Conformance); O Ordinea
Examenul de bacalaureat 2012
CENTRUL NAŢIONAL DE EVALUARE ŞI EXAMINARE PROGRAMA DE EXAMEN PENTRU DISCIPLINA MATEMATICĂ BACALAUREAT 2015 PROGRAMA M_tehnologic Filiera tehnologică, profilul servicii, toate calificările profesionale,
..MINISTERUL EDUCAŢIEI NAȚIONALE ŞI CERCETARII STIINTIFICE UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARA.I CENTRUL DE DEZVOLTARE ACADEMICĂ. FIȘA DISCIPLINEI 1.
FIȘA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1. Instituția de învățământ superior Universitatea de Vest din Timișoara 1.2. Facultatea Matematică și Informatică 1.3. Departamentul Informatică 1.4. Domeniul
Microsoft Word - matem_aplicate in Economie aa FD Bala.doc
FIŞA DISCIPLINEI ANUL UNIVERSITAR 05-06. DATE DESPRE PROGRAM. Instituţia de învăţământ superior UNIVERSITATEA DIN CRAIOVA. Facultatea Economie și Administrarea Afacerilor.3 Departamentul Management, Marketing
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timișoara 1.2 Facultatea Matematică și Informa
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timișoara 1.2 Facultatea Matematică și Informatică 1.3 Departamentul Informatică 1.4 Domeniul de
G.I.S. Curs 3
G.I.S. Curs 3 Geogafia Mediului 1.04.2014 Dr. Constantin Nistor Formatul de date vectorial Datele vectoriale descriu lumea sub forma unui spaţiu populat de linii în variate aspecte şi feluri: puncte, linii,
Microsoft Word - 11_Evaluare ETC_master_Master_ESI.doc
universitar 2009/2010 Misiunile programului MASTER Specializarea: Electronica Sistemelor Inteligente (program 2 ani), I si criterii evaluare, asigurarea recunoasterii acumularilor progresive la disciplinele
Teoria Grafurilor şi Combinatorică recapitulare Principii de numărare Reţineţi că: P (n, r) este numărul de şiruri (sau r-permutări) de forma A 1,...,
Teoria Grafurilor şi Combinatorică recapitulare Principii de numărare Reţineţi că: P (n, r) este numărul de şiruri (sau r-permutări) de forma A,..., A r unde A,..., A r sunt elemente distincte dintr-o
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de Filosofie şi Stiinţe Social-Politice 1.3 Departamentul
LOGICA MATEMATICA SI COMPUTATIONALA Sem. I,
LOGICA MATEMATICĂ ŞI COMPUTAŢIONALĂ Sem. I, 2017-2018 Ioana Leustean FMI, UB Partea III Calculul propoziţional clasic Consistenţă şi satisfiabilitate Teorema de completitudine Algebra Lindenbaum-Tarski
Slide 1
Arhitectura Sistemelor de Calcul Curs 8 Universitatea Politehnica Bucuresti Facultatea de Automatica si Calculatoare cs.pub.ro curs.cs.pub.ro Structura SIMD Cuprins Probleme de Comunicatii intre Procesoarele
Clustere şi impurităţi în sisteme complexe
C: Soluţii numerice ale ecuaţiei Schrödinger independentă de timp. Metoda Tirului BIBLIOGRAFIE Ion. I. Cotaescu. Curs de Mecanica Cuantică, Tipografia UVT 990 Epperson J, An introduction to numerical methods
Modelarea si Simularea Sistemelor de Calcul
Modelarea şi Simularea Sistemelor de Calcul Generarea de numere aleatoare ( lab. 5) Numim variabilă aleatoare acea funcţie X : (Ω, δ, P) R, care în cazul mai multor experimente efectuate în condiţii identice
Microsoft Word - Lab1a.doc
Sisteme de numeraţie şi coduri numerice 1.1. Sisteme de numeraţie 1.2. Conversii generale între sisteme de numeraţie 1.3. Reprezentarea numerelor binare negative 1.4. Coduri numerice 1.5. Aplicaţii In
Utilizarea Internetului in Afaceri FSEGA, UBB Lect.univ.dr. Daniel Mican LABORATOR 6. Vizualizarea statisticilor prin int
LABORATOR 6. Vizualizarea statisticilor prin intermediul Google Analytics PREZENTAREA LUCRARII DE LABORATOR Lucrarea de laborator isi propune sa prezinte modul de utilizare Google Analytics Problema 1.
Facultatea de Matematică Anul II Master, Geometrie Algebrică Mulţimi algebrice ireductibile. Dimensiune 1 Mulţimi ireductibile Propoziţia 1.1. Fie X u
Facultatea de Matematică Anul II Master, Geometrie Algebrică Mulţimi algebrice ireductibile. Dimensiune 1 Mulţimi ireductibile Propoziţia 1.1. Fie X un spaţiu topologic. Următoarele afirma-ţii sunt echivalente:
Grafuri - Concepte de baza. Tipuri de grafuri. Modalitati de reprezentare
Concepte de bază. Tipuri de grafuri. Modalităţi de reprezentare Mircea Marin Departamentul of Informatică Universitatea de Vest din Timişoara mircea.marin@e-uvt.ro 9 noiembrie 2018 Introducere Ce este
Anexa nr. 2 FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior UNIVERSITATEA DE VEST TIMISOARA 1.2 Facultatea FIZICA 1.3 De
Anexa nr. 2 FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior UNIVERSITATEA DE VEST TIMISOARA 1.2 Facultatea FIZICA 1.3 Departamentul FIZICA 1.4 Domeniul de studii FIZICA 1.5
Jerzy Jendrośka Existing dilemmas regarding legislative reform of EIA and SEA schemes in countries with Environmental Expertiza and OVOS system
Analiza de Bază al ESM Joi, 3 Decembrie Chișinău Dl. Michal Musil Exprimarea recunoştinţei Mai multe slaiduri din această prezentare sunt adaptate din: Dusík J., Smutný M., Harmel M. (2014): Ghid pentru
8.1. Elemente de Aritmetică. 8. Aplicatii (15 aprilie 2019) Lema 8.1. Fie (A, +) un grup abelian şi H, K A. Atunci H K şi H + K = {h + k h H şi k K} s
8.1. Elemente de Aritmetică. 8. Aplicatii (15 aprilie 2019) Lema 8.1. Fie (A, +) un grup abelian şi H, K A. Atunci H K şi H + K = {h + k h H şi k K} sunt sungrupuri ale lui A. Propoziţia 8.2. Considerăm
Slide 1
Tehnici eficiente de Digital Marketing Conferința Business revolution Brașov 11 aprilie 2017 1 I Competență, Încredere, Inovație, Pasiune DESPRE VALORIA 2 I Competență, Încredere, Inovație, Pasiune Misiunea
ALGORITHMICS
Curs 7: Gruparea datelor (II) Data mining - Curs 7 1 Structura Metode bazate pe densitate DBSCAN DENCLUE Metode probabiliste EM - Expectation Maximization Data mining - Curs 7 2 Metode bazate pe densitate
Microsoft PowerPoint - Curs_SDA_10_RO_2019_v1.pptx
SDA (PC2) Curs 10 Arbori Iulian Năstac Definiția 1: Arbori Recapitulare Arborele este un graf orientat, aciclic și simplu conex. Definiția 2: Un arbore este un ansamblu de structuri de date de natură recursivă
E_d_Informatica_sp_MI_2015_bar_02_LRO
Examenul de bacalaureat naţional 2015 Proba E. d) Informatică Varianta 2 Filiera teoretică, profilul real, specializările: matematică-informatică matematică-informatică intensiv informatică Toate subiectele
1. Găsiți k numerele cele mai apropiate într-un şir nesortat Dându-se un şir nesortat și două numere x și k, găsiți k cele mai apropiate valori de x.
1. Găsiți k numerele cele mai apropiate într-un şir nesortat Dându-se un şir nesortat și două numere x și k, găsiți k cele mai apropiate valori de x. Date de intrare: arr [] = {10, 2, 14, 4, 7, 6}, x =
Probleme proiect TP BITPERM Implementați un algoritm care citește de la intrarea standard două numere naturale și scrie la ieșirea standard da
Probleme proiect TP 2016 1. BITPERM Implementați un algoritm care citește de la intrarea standard două numere naturale și scrie la ieșirea standard dacă reprezentarea binară a unuia dintre numere poate
Microsoft Word - Laborator 6 - Expresii Regulate IV.doc
PERL Laborator 6 Adrian Iftene Martie 26, 2007 1 1 Greşeli Comune când lucrăm cu RegExp... 3 2 Câteva Subiecte mai Avansate... 3 2.1 Comentarii Inline... 4 2.2 Modificatori Inline... 4 2.3 Gruparea fără
Microsoft Word - O problema cu bits.doc
O problemă cu bits 1 Tiberiu Socaciu Enunţul Pe pagina Proful de Mate de pe Facebook 2 am primit de la un elev de clasa a IX-a următoarea provocare 3 : Vom oferi două soluţii, una folosind manipulări de
Microsoft Word - Software pentru ordonarea multirang a componentelor unei colectivitati.doc
Software pentru ordonarea multirang a componentelor unei colectivităţi S e prezintă un algoritm pentru dispunerea elementelor unei colectivităţi în raport cu mai multe criterii şi un software aferent,
fIŞE DE LUCRU
FIŞE DE LUCRU MICROSOFT OFFICE EXCEL FORMULE ŞI FUNCŢII EXCEL Obiective Aplicarea operaţiilor elementare şi a conceptelor de bază ale aplicaţiei Excel Utilizarea opţiunilor de formatare şi gestionare a
rrs_12_2012.indd
Corelaţia dintre Produsul Intern Brut/locuitor şi Rata de ocupare a populaţiei model econometric de analiză Drd. Ligia PRODAN Academia de Studii Economice, Bucureşti Abstract Se prezintă evoluţia Ratei
UNIVERSITATEA LIBER INTERNA IONAL DIN MOLDOVA DEPARTAMENTUL TIIN E ECONOMICE DRA NAGEMENT PROGRAMA ANALITIC LA DISCIPLINA BAZELE MARKETINGULUI Chi in
UNIVERSITATEA LIBER INTERNA IONAL DIN MOLDOVA DEPARTAMENTUL TIIN E ECONOMICE DRA NAGEMENT PROGRAMA ANALITIC LA DISCIPLINA BAZELE MARKETINGULUI Chi in u 2009 Autor Melnic Oleg, dr. conf. Anul de studii
PowerPoint Presentation
CONTENT MARKETING CAMPANII PE BLOGURI ADVERTORIALE ADWORDS SEO Pentru că acum poți ajunge atât la clienții tăi dar și la oamenii care nu au auzit încă de tine atunci când aceștia au nevoie de serviciile
Web Social FSEGA, UBB Lect.univ.dr. Daniel Mican LABORATOR 2. Dezvoltarea blogurilor prin intermediul WordPress.com PREZE
LABORATOR 2. Dezvoltarea blogurilor prin intermediul WordPress.com PREZENTAREA LUCRARII DE LABORATOR Lucrarea de laborator isi propune sa prezinte modul de creare a blogurilor cu wordpress.com. WordPress
Microsoft PowerPoint - 11_USO_curs_00 [Compatibility Mode]
![Microsoft PowerPoint - 11_USO_curs_00 [Compatibility Mode]](/thumbs/88/116307184.jpg "Microsoft PowerPoint - 11_USO_curs_00 [Compatibility Mode]")
Cursul 0 0 Welcome Înainte de toate... Bine ați venit la Facultatea de Automatică și Calculatoare! Mult succes în anul universitar 2011-2012! 03.10.2011 2 Înainte de toate... http://acs.pub.ro trei catedre
Curs 8: Tehnica divizării (I) Algoritmi si structuri de date - Curs 8 1
Curs : Tehnica divizării (I) 1 In cursul anterior am văzut cum se analizează eficiența algoritmilor recursivi Se scrie relația de recurență corespunzătoare timpului de execuție Se rezolvă relația de recurență
Microsoft Word - PI-L7r.doc
Procesarea Imaginilor - Laborator 7: OperaŃii morfologice pe imagini binare 1 7. OperaŃii morfologice pe imagini binare 7.1. Introducere OperaŃiile morfologice pe imagini afectează forma sau structura
Logică și structuri discrete Logică propozițională Marius Minea marius/curs/lsd/ 3 noiembrie 2014
Logică și structuri discrete Logică propozițională Marius Minea marius@cs.upt.ro http://www.cs.upt.ro/ marius/curs/lsd/ 3 noiembrie 2014 Unde aplicăm verificarea realizabilității? probleme de căutare și
Tiberiu Trif Analiză matematică 2 Calcul diferențial și integral în R n
Tiberiu Trif Analiză matematică 2 Calcul diferențial și integral în R n Cuprins Notații v 1 Topologie în R n 1 1.1 Spațiul euclidian R n........................ 1 1.2 Structura topologică a spațiului
Facultatea de Științe Politice, Administrative și ale Comunicării Str. Traian Moșoiu nr. 71 Cluj-Napoca, RO Tel.: Fax:
Documentație pentru accesarea platformei e-learning de către studenți Pentru facilitarea demersurilor necesare bunei desfășurări a cursurilor se folosește platforma de e-learning a facultății (care se
UNIVERSITATEA VASILE ALECSANDRI DIN BACĂU MONITORIZAREA SISTEMULUI TUTORIAL ID, A ACTIVITĂȚILOR APLICATIVE IFR ȘI A CELOR DE COMUNICARE BIDIRECȚIONALĂ
UNIVERSITATEA VASILE ALECSANDRI DIN BACĂU ID, A ACTIVITĂȚILOR APLICATIVE IFR ȘI BIDIRECȚIONALĂ ÎN SISTEMUL COD: PROCEDURĂ OPERAȚIONALĂ RECTOR, Prof. univ. dr. ing. Carol SCHNAKOVSZKY Numele şi prenumele
PROMOTORI PENTRU DEMOCRAȚIE EUROPEANĂ 1. Introducere Metodologie de desfăşurare şi Regulament de înscriere şi participare Prezentul Regulament stabile
PROMOTORI PENTRU DEMOCRAȚIE EUROPEANĂ 1. Introducere Metodologie de desfăşurare şi Regulament de înscriere şi participare Prezentul Regulament stabilește condițiile de înscriere şi participare la cea de-a
Universitățile românești participă la NAFSA 2019, evenimentul educațional internațional al anului Numărul 4 Aprilie 2019 La inițiativa Consiliului Naț
Universitățile românești participă la NAFSA 2019, evenimentul educațional internațional al anului Numărul 4 Aprilie 2019 La inițiativa Consiliului Național al Rectorilor din România, universitățile din
Laboratorul numarul 6 Reglarea turaţiei motorului asincron prin variația frecvenței de alimentare cu păstrarea raporului U/f constant Expresia turaţie
Laboratorul numarul 6 Reglarea turaţiei motorului asincron prin variația frecvenței de alimentare cu păstrarea raporului U/f constant Expresia turaţiei câmpului magnetic învârtitor (turația de sincronism)
Facultatea de Științe Politice, Administrative și ale Comunicării Str. Traian Moșoiu nr. 71 Cluj-Napoca, RO Tel.: Fax:
Documentație pentru accesarea platformei e-learning de catre profesori Platforma de e-learning a facultății poate fi accesată la adresa http://fspac.ubbcluj.ro/moodle. Conturile profesorilor sunt create
Paradigme de Programare
Paradigme de Programare Conf. dr. ing. Andrei Olaru andrei.olaru@cs.pub.ro cs@andreiolaru.ro Departamentul de Calculatoare 2019 9 : 1 / 38 Cursul 9 Concluzie Paradigma Funcțională 9 : 2 / 38 Cursul 9:
TEORIA MĂSURII Liviu C. Florescu Universitatea Al.I.Cuza, Facultatea de Matematică, Bd. Carol I, 11, R Iaşi, ROMANIA, e mail:
TEORI MĂSURII Liviu C. Florescu Universitatea l.i.cuza, Facultatea de Matematică, Bd. Carol I, 11, R 700506 Iaşi, ROMNI, e mail: lflo@uaic.ro În mod intenţionat această pagină este lăsată albă! Cuprins
PROFIL COMPANIE SERVICE ECHIPAMENTE INDUSTRIALE SI AUTOMATIZARI Intelltech prezentare companie 1
PROFIL COMPANIE SERVICE ECHIPAMENTE INDUSTRIALE SI AUTOMATIZARI 1 Intelltech este soluția rentabilă pentru înlocuirea plăcilor cu circuite electrice care funcționeaza cu întreruperi. Fiecare al doilea
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1. Facultatea Facultatea de Informatică 1.3 Departamentul Informatică 1.4 Domeniul
Recruitment coordinator
V O L U N TA R I AT T E A C H F O R R O M A N I A E V E N I M E N T E & A C A D E M I E w w w. t e a c h f o r r o m a n i a. r o Despre noi Teach for Romania este o organizaţie nonprofit care își propune
PROGRAMA CONCURSULUI NAŢIONAL
ANUL ŞCOLAR 2011-2012 CLASA a IX-a În programa de concurs pentru clasa a IX-a sunt incluse conţinuturile programelor din clasele anterioare şi din etapele anterioare. 1. Mulţimi şi elemente de logică matematică.
PowerPoint Presentation
6 9 7 0 8 Căutarea și analizarea documentelor care au fost publicate în reviste cotate ISI, conferințe și cărți Căutarea și analizarea revistelor cotate ISI Journal Citation reports Căutarea celor mai
Microsoft Word - Guidelines Websites_legal requirements_ro.docx
GHID PENTRU WEBSITE Necesități legale de avut în vedere la momentul creări website-ului Versiune Data Actualizare 1.1 03/2019 Autor: Isabelle DOYON Digital Counsel Legal Department Contents Preambul...
SSC-Impartire
Adunarea Înmulțirea Numere și operații în virgulă mobilă 1 Împărțirea cu refacerea restului parțial Împărțirea fără refacerea restului parțial 2 Primul operand: deîmpărțit (X) Al doilea operand: împărțitor
Tehnici de securitate pe bază de ontologii în sistemele de biblioteci virtuale
Biblioteca Academiei Române Colecţiile de patrimoniu în era digitală Tehnici de securitate pe bază de ontologii în sistemele de biblioteci virtuale Mihai DOINEA Flori DUMITRESCU Agenda Biblioteci virtuale
Adresarea memoriei Modurile de adresare constituie un instrument principal pentru reprezentarea în memorie a imaginii datelor, aşa cum este ace
174 12 Adresarea memoriei Modurile de adresare constituie un instrument principal pentru reprezentarea în memorie a imaginii datelor, aşa cum este aceasta văzută de programatorul în limbaj de nivel înalt.
CARS&CARGO Shaping Transport Collaboration Case study
CARS&CARGO Bursa de transporturi Teleroute susține dezvoltarea rapidă a companiei Cars&Cargo prin construirea unei rețele și reducerea numărului de curse goale BOB SNIJDER DIRECTORUL COMPANIEI CARS&CARGO
COMENTARII FAZA JUDEŢEANĂ, 9 MARTIE 2013 Abstract. Personal comments on some of the problems presented at the District Round of the National Mathemati
COMENTARII FAZA JUDEŢEANĂ, 9 MARTIE 2013 Abstract. Personal comments on some of the problems presented at the District Round of the National Mathematics Olympiad 2013. Data: 12 martie 2013. Autor: Dan
SISTEM DE LICENȚIERE A CLUBURILOR DE FOTBAL FMF :SL/ST.11-d.02 Standard de calitate pentru licențiere (ED.2012) Ediția 2 Procedura de păstrare și arhi
SISTEM DE LICENȚIERE A CLUBURILOR DE FOTBAL FMF :SL/ST.11-d.02 Standard de calitate pentru (ED.2012) Ediția 2 Procedura de păstrare și arhivare a documentelor și înregistrărilor PROCEDURA DE LICENȚIERE
Noțiuni matematice de bază
Sistem cartezian definitie. Coordonate carteziene Sistem cartezian definiţie Un sistem cartezian de coordonate (coordonatele carteziene) reprezintă un sistem de coordonate plane ce permit determinarea
Logică și structuri discrete Relații. Funcții parțiale Marius Minea marius/curs/lsd/ 20 octombrie 2014
Logică și structuri discrete Relații. Funcții parțiale Marius Minea marius@cs.upt.ro http://www.cs.upt.ro/ marius/curs/lsd/ 20 octombrie 2014 Relații în lumea reală și informatică Noțiunea matematică de
Furosemide Vitabalans Annex I_II_ro
Anexa II Concluzii ştiinţifice şi motive pentru refuz prezentate de Agenţia Europeană pentru Medicamente 4 Concluzii ştiinţifice Rezumat general al evaluării ştiinţifice pentru Furosemide Vitabalans şi
Laborator 6 - Statistică inferenţială I. Inferenţă asupra mediei - Testul Z pentru media unei populaţii cu dispersia cunoscută Se consideră o populaţi
Laborator 6 - Statistică inferenţială I. Inferenţă asupra mediei - Testul Z pentru media unei populaţii cu dispersia cunoscută Se consideră o populaţie statistică căreia i se cunoaşte dispersia σ 2. Pentru
Metode de sortare - pregătire admitere - Conf.dr. Alexandru Popa Lect. dr. Andrei Pătraşcu Universitatea din Bucureşti 1
Metode de sortare - pregătire admitere - Conf.dr. Alexandru Popa Lect. dr. Andrei Pătraşcu Universitatea din Bucureşti 1 Cuprins Problema sortării Algoritmul de sortare prin interschimbare (Bubble sort)