Browsing by Subject "Input output programs"

Now showing 1 - 2 of 2

Open Access
A comparison of logical and physical parallel I/O patterns
(SAGE Publications Inc., 1998) Simitci, H.; Reed, D. A.
Although there are several extant studies of parallel scientific application request patterns, there is little experimental data on the correlation of physical I/O patterns with application I/O stimuli. To understand these correlations, the authors have instrumented the SCSI device drivers of the Intel Paragon OSF/1 operating system to record key physical I/O activities, and have correlated this data with the I/O patterns of scientific applications captured via the Pablo analysis toolkit. This analysis shows that disk hardware features profoundly affect the distribution of request delays and that current parallel file systems respond to parallel application I/O patterns in nonscalable ways.
Open Access
Görsel arama sonuçlarının çoklu örnekle öğrenme yöntemiyle yeniden sıralanması
(IEEE, 2012-04) Şener, Fadime; Cinbiş, N. I.; Duygulu-Şahin, Pınar
Bu çalışmada, çoklu öğrenme yöntemi ile metin tabanlı arama motorlarından elde edilen görsel sorgu sonuçlarını iyileştirmek için geliştirilmiş olan, zayıf denetimli öğrenen bir yöntem sunulmaktadır. Bu yöntemde arama motorundan dönen sonuçlar zayıf pozitif kabul edilerek, sorgu kategorisinden görüntü içermeyen negatif görüntüler de kullanılarak; çoklu örnekle öğrenme için torbalar oluşturulmaktadır. Bu torbalar ve veri kümesindeki örnekler arasında kurulan torba-örnek benzerliğinden yararlanarak; torbalar yeni bir örnek uzayına taşınmakta ve problem klasik bir denetimli öğrenme problemi haline getirilmektedir. Daha sonra, lineer destek vektör makinesi (DVM) kullanılarak her sorgu için sınıflandırma modelleri oluşturulmaktadır. Elde edilen sınıflandırma değerlerine göre görseller yeniden sıralanmış ve arama motorundan gelen sonuçların iyileştirildiği görülmüştür. Bu çerçevede, torba boyları arasında bir örüntü bulmak için yaptığımız deneyleri sunmaktayız. In this study, we propose a weakly-supervised multiple instance learning (MIL) method to improve the results of text-based image search engines. In this approach, ranked image list of search engine for a keyword query is treated as weak-positive input data, and with additional negative input data, multiple instance learning bags are constructed. Then, Multiple Instance problem is converted to a standard supervised learning problem by mapping each bag into a feature space defined by instances in training bags using a bag-instance similarity measure. At the end, linear SVM is used to construct a classifier to re-rank keyword-based image search data. Based on the classification scores, we re-rank the images and improve precision over the search engine results. In this respect, we also present our experiments conducted to find a pattern for multiple instance bag sizes to obtain better average precision. © 2012 IEEE.