0000000000239935
AUTHOR
Dārta Rituma
Seju un logo aptazīšanas tīmekļa sistēma
Šajā dokumentā ir aprakstīta seju un logo atpazīšanas tīmekļa sistēma, kas paredzēta attēlos attēlotu seju atrašanai un no šīm sejām sistēmāievietoto seju atpazīšanai, kā arī attēlos redzamo logotipu, kas ievietoti sistēmā, atpazīšanai. Sistēmai tika aprakstīta veidota tikai aizmugures daļa, jo lietotāju saskarni implementēs pasūtītājs. Sistēma realizēta, izmantojot ārējus moduļus, Docker platformā. Tā implementēta Python valodā, izmantojot Flask ietvaru.
Application of Graph Clustering and Visualisation Methods to Analysis of Biomolecular Data
In this paper we present an approach based on integrated use of graph clustering and visualisation methods for semi-supervised discovery of biologically significant features in biomolecular data sets. We describe several clustering algorithms that have been custom designed for analysis of biomolecular data and feature an iterated two step approach involving initial computation of thresholds and other parameters used in clustering algorithms, which is followed by identification of connected graph components, and, if needed, by adjustment of clustering parameters for processing of individual subgraphs.
Laika-atmiņas kompromisi eksponenciālā laika kvantu algoritmiem
Arvien vairāk uzdevumiem tiek izgudroti kvantu algoritmi, kas ir pārāki pār labākajiem zināmajiem klasiskajiem algoritmiem. Bieži šiem algoritmiem nepieciešamais atmiņas daudzums ir liels, kas pašlaik mazās pieejamās kvantu atmiņas dēļ nav optimāli. Tādēļ ir būtiski apskatīt algoritmus, kuru atmiņas sarežģītība ir samazināta, palielinot laika sarežģītību, bet kas vēl aizvien sniedz uzlabojumu pār klasiskajiem algoritmiem. Viens no šādiem uzdevumiem ir algoritms ceļa atrašanai hiperkubā, kuram 2019. gadā atrasts kvantu algoritms ar laika un atmiņas sarežģītību $\widetilde O(1.817^n)$. Šis uzdevums ir interesants, jo ar tā palīdzību var modelēt daudzas NP-pilnas problēmas, šādi tās atrisinot …
Kvantu meklēšanas stacionāro stāvokļu apraksts
Kvantu meklēšana ir uz klasiskās gadījumklejošanas balstīts meklēšanas algoritms, kur strukturētā datubāzē -- grafā meklē iezīmētu virsotni. Ir zināms, ka daudzos gadījumos kvantu klejošana var atrast iezīmēto virsotni laikā $O(\sqrt{n})$, kamēr klasiski nepieciešams $\Omega(n)$ laiks, kur $n$ ir grafa virsotņu skaits. Ja klejošanas sākumstāvoklis ir aptuveni vienāds ar stacionāro stāvokli, tad kvantu algoritms nesniedz priekšrocību pāri klasiskajam. Līdz ar to tiek pētīts, kad eksistē stacionārie stāvokļi, atkarībā no grafa un iezīmētām virsotnēm. Šajā darbā tiek pētīta kvantu meklēšana ar Grovera monētu, un tās stacionārie stāvokļi -- tādi gadījumi, kad klejošana neietekmē stāvokli visas …