The Possibility of Application Services Based on Users Location

Usluge temeljene na lokaciji daju mogućnost dvosmjerne komunikacije i interakcije. LBS usluge su informacijske usluge dostupne mobilnim uređajima putem mobilne mreže i koriste mogućnosti korištenja lokacije mobilnog uređaja. Postoji širok raspon različitih usluga temeljenih na lokaciji korisnika. Stalan rast broja različitih aplikacija i mogućnosti dovodi do širokog područja primjene LBS usluga. Određivanje lokacije je srce svake lokacijsko bazirane usluge te se LBS kvaliteta usluge prvenstveno bavi performansama određivanja lokacije uključujući pogreške pri određivanju lokacije, metodama određivanja lokacije i vremenu odgovora jednog lokacijskog senzora ili kombinacije više njih. Kvaliteta usluge identificirana je kao jedan o glavnih izazova u razvoju LBS-a. Pozicioniranje i infrastruktura pozicioniranja može se klasificirati s obzirom na različite kriterije: integrirane i samostalne infrastrukture pozicioniranja, pozicioniranja baziranog na terminalu i mreži kao i satelitske, ćelijske i unutarnje infrastrukture. LBS je heterogena tehnologija i sadrži niz pod arhitektura opća podjela Klijent , LBS poslužiteljem, Mreža, Web aplikacije,GIS i prostorne baze podataka, kartografija.Location-based services provide two-way communication and interaction. LBS services are information services available to mobile devices via the mobile network and use the possibilities of location of a mobile device. There is a wide range of different services based on the user's location. The steady increase in the number of different applications and opportunities leads to a wide area of application of LBS services. Determining the location is the heart of any location-based services and LBS quality of services is principally engaged in the performance of location measurement, including errors in determining the location, methods of determining the location and the response time one of location sensors or a combination of them. Te quality of service has been identified as one of the major challenges in the development of LBS. Positioning and positioning infrastructure can be classified based on different criteria: integrated and stand-alone infrastructure positioning, positioning based on the terminal and the network as well as satellite, cellular and internal infrastructure. LBS is a heterogeneous technology and contains a number of general architecture of the client division, LBS server, network, Web applications, GIS and spatial databases, cartography

Формирование профессиональных компетенций юриста

В статье рассматривается проблема формирования профессиональных компетенций юриста в рамках дисциплины «Профессиональные навыки юриста» в условиях игрового состязательного судебного процесса, различные формы организации учебной деятельности студентов, которые способствуют приобретению студентами новых знаний, закреплению коммуникативных умений и навыков публичных выступлений

Распознавание точек привязки трехмерных объектов по стереоизображению в системах технического зрения

В процессе реконструкции формы трехмерного тела по стереоизображению возникает задача распознавания точек привязки на поверхности объекта. Эти точки используются в алгоритме триангуляции, когда формируется описание модели объекта. Один из способов уточнения координат точек привязки – анализ карты диспаритета для выделенного сегмента стереоизображения. Предлагаемый метод распознавания основан на использовании марковской сети для описания карты диспаритета, преобразовании графа этой сети путём анализа распределения яркостей пикселей изображения. Возможность выбора приоритетного направления смещения при обходе графа карты диспаритета обеспечивает эффективность работы алгоритма, основанного на описанном метод

Stationary waiting time distribution in G/M/n/r with random renovation policy

Consideration is given to G/M/n/r FCFS queue with random renovation policy. This policy implies that a customer upon service completion with probability q(l) removes l customers from the queue and then leaves the system. The choice of customers to be removed from the queue is done in a random fashion. Customer from the queue are served in FCFS order. For this system in a series of papers there were obtained stationary characteristics related to the number of customers in the system. Here we obtain several expressions for the stationary time-related characteristics and specifically dwell on the stationary waiting time distribution, which is obtained in terms of the transforms

Оценка точности восстановления координат при моделировании трехмерных объектов с использованием стереоизображений

Необходимость реконструкции трехмерных координат возникает в задачах распознавания, в которых требуется восстановить форму изображенного объекта. Один из способов решения задачи базируется на использовании модели системы технического зрения, описывающей формирование стереопары изображений. Параметры такой модели задаются матрицами преобразования однородных координат сцены. Для калибровки модели могут быть использованы тестовые стереоизображения, сделанные в разных ракурсах, для шести точек которых известны координаты соответствующих им точек сцены. Точность восстановления координат точек поверхности изображенного объекта (при условии удачного распознавания соответствующих им точек стереопары изображений) обуславливается, главным образом, точностью калибровки модели технического зрения. Оценка погрешностей позволяет построить тетраэдр, во внутренней области которого лежит точка поверхности трехмерного тела, соответствующая распознанной точке стереоизображения

Randomized Machine Learning: Statement, solution, applications

In this paper we propose a new machine learning concept called randomized machine learning, in which model parameters are assumed random and data are assumed to contain random errors. Distinction of this approach from “classical” machine learning is that optimal estimation deals with the probability density functions of random parameters and the “worst” probability density of random data errors. As the optimality criterion of estimation, randomized machine learning employs the generalized information entropy maximized on a set described by the system of empirical balances. We apply this approach to text classification and dynamic regression problems. The results illustrate capabilities of the approach