Tesi etd-11042019-143314 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
DE SANTIS, LORENZO
URN
etd-11042019-143314
Titolo
On Non-Linear Approaches for Piecewise Geometric Model
Dipartimento
INFORMATICA
Corso di studi
INFORMATICA
Relatori
relatore Prof. Ferragina, Paolo
relatore Dott. Vinciguerra, Giorgio
relatore Dott. Vinciguerra, Giorgio
Parole chiave
- big data
- data structures
- database
- dictionary
- indexing
- neural networks
- Piecewise Geometric Model
- searching
- support vector regression
- wavelet transform
Data inizio appello
06/12/2019
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
06/12/2089
Riassunto
In this work of thesis we present a survey of approaches to evaluate the potential of non-linear models for the purpose of developing a new and more performing version of the Piecewise Geometric Model solving the static dictionary problem. We explore the space-time trade-off of such models with respect to datasets taken from real world applications.
File
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Tesi non consultabile. |
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