{"product_id":"drzewo-nd-9786208775391","title":"Drzewo ND","description":"\u003cp\u003e • Author(s): Francisco Costa\u003cbr\u003e • Publisher: Wydawnictwo Nasza Wiedza\u003cbr\u003e • Publisher Imprint: Wydawnictwo Nasza Wiedza\u003cbr\u003e • BISAC: General\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eZnaczenie multimedialnych baz danych rośnie w ostatnich latach w najr�żniejszych obszarach zastosowań, takich jak: Medycyna, Geografia itp. Wraz ze wzrostem znaczenia i wykorzystania, w tym gwaltownym wzrostem ilości danych multimedialnych w Internecie, pojawiają się większe rozmiary tych baz danych. Ta ewolucja stwarza potrzebę bardziej wydajnych struktur indeksowania w taki spos�b, aby bazy danych mogly byc użyteczne, zwracając dokladne wyniki w kr�tkim czasie. Zazwyczaj te bazy danych wykorzystują wielowymiarowe struktury indeksowania do radzenia sobie z wektorami cech wyodrębnionymi z element�w multimedialnych. Jednak większośc istniejących wielowymiarowych struktur indeksujących cierpi z powodu dobrze znanego \"przekleństwa wymiarowości\", co sprawia, że wyszukiwanie w przestrzeniach wielowymiarowych jest trudnym problemem. W niniejszej pracy opracowaliśmy wydajną strukturę indeksowania do obslugi dużych baz danych zawierających dane o wysokich wymiarach (ponad 100). Nowa struktura indeksowania, ND-Tree (Norm Diagonal Tree), opiera się na nowej technice redukcji wymiaru opartej na dw�ch miarach metrycznych, normie euklidesowej i odleglości do przekątnej sześcianu jedności.\u003c\/p\u003e","brand":"Atlantic Books","offers":[{"title":"Paperback","offer_id":46399836029079,"sku":"9786208775391","price":3179.0,"currency_code":"INR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0666\/3471\/1191\/files\/9786208775391.webp?v=1769050130","url":"https:\/\/atlanticbooks.com\/products\/drzewo-nd-9786208775391","provider":"Atlantic Books","version":"1.0","type":"link"}