Data Mirror-Complementing Data Producers
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
Data Producers Courting Data Reusers: Two Cases from Modeling Communities
Data sharing is a difficult process for both the data producer and the data reuser. Both parties are faced with more disincentives than incentives. Data producers need to sink time and resources into adding metadata for data to be findable and usable, and there is no promise of receiving credit for this effort. Making data available also leaves data producers vulnerable to being scooped or data...
متن کاملpattern recognition in maintenance data using methodologies data minitng (cade study isfahan regional power electric company)
فعالیت های نگهداری و تعمیرات اطلاعاتی را تولید می کند که می تواند در تعیین زمان های بیکاری و ارایه یک برنامه زمان بندی شده یا تعیین هشدارهای خرابی به پرسنل نگهداری و تعمیرات کمک کند. وقتی که مقدار داده های تولید شده زیاد باشند، فهم بین متغیرها بسیار مشکل می شوند. این پایان نامه به کاربردی از داده کاوی برای کاوش پایگاه های داده چندبعدی در حوزه نگهداری و تعمیرات، برای پیدا کردن خرابی هایی که موجب...
15 صفحه اولSelecting Energy Efficient Poultry Egg Producers: A Fuzzy Data Envelopment Analysis Approach
This study examined the energy use pattern of poultry for egg production farms of Iran and ranked the selected farmers using fuzzy data envelopment analysis (FDEA) from the viewpoint of energy efficiency. Since data used in our study were not measured precisely, fuzzy forms of them could help us to reach the ideal situations. Hence, the conventional data envelopment analysis (DEA) was remod...
متن کاملActive Data Warehouses: Complementing OLAP with Active Rules
Conventional data warehouses are passive. All tasks related to analysing data and making decisions must be carried out manually by analysts. Today's data warehouse and OLAP systems o er little support to automatize decision tasks that occur frequently and for which well established decision procedures are available. Such a functionality can be provided by extending the conventional data warehou...
متن کاملmodeling loss data by phase-type distribution
بیمه گران همیشه بابت خسارات بیمه نامه های تحت پوشش خود نگران بوده و روش هایی را جستجو می کنند که بتوانند داده های خسارات گذشته را با هدف اتخاذ یک تصمیم بهینه مدل بندی نمایند. در این پژوهش توزیع های فیزتایپ در مدل بندی داده های خسارات معرفی شده که شامل استنباط آماری مربوطه و استفاده از الگوریتم em در برآورد پارامترهای توزیع است. در پایان امکان استفاده از این توزیع در مدل بندی داده های گروه بندی ...
ذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Against the Grain
سال: 2017
ISSN: 2380-176X
DOI: 10.7771/2380-176x.7877