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J-GLOBAL ID：202102212747491205   整理番号：21A1145327

データ削減における改善のための空間および時間特性の結合【JST・京大機械翻訳】

Combining Spatial and Temporal Properties for Improvements in Data Reduction

著者 (3件)： Fulp Megan Hickman (Clemson University,Holcombe Department of Electrical and Computing Engineering,Clemson,SC,29634) ,  Biswas Ayan (Los Alamos National Laboratory,Los Alamos,NM) ,  Calhoun Jon C. (Clemson University,Holcombe Department of Electrical and Computing Engineering,Clemson,SC,29634)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： Big Data  ページ： 2654-2663  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： I/O帯域幅制限により,事後ワークフローを可能にするため,知的なin situデータ削減法が必要である。現在の最先端のサンプリング法は,それらが空間的あるいは時間的に重要であるならば,データ点を節約する。各時間ステップでのデータ値の性質を解析することにより,2つの連続段階は非常に類似していた。本研究は,隣接時間ステップが非常に類似しているという概念に従って,両方のサンプルが不必要であり,より有用なサンプルを追加するための貯蔵を残す。ここでは,貴重な情報の損失なしに,データサイズを劇的に削減するために,空間と時間サンプリングの組み合わせの調査を示した。著者らは,サンプル再利用により,再構成されたデータセットが,他の低減法よりもより高い再構成後品質を達成しながら,全体のデータサイズを低減することを実証した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再構成 ,  *帯域幅 ,  再利用 ,  ワークフロー

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)