72,278 research outputs found
Multi-resolution Tensor Learning for Large-Scale Spatial Data
High-dimensional tensor models are notoriously computationally expensive to
train. We present a meta-learning algorithm, MMT, that can significantly speed
up the process for spatial tensor models. MMT leverages the property that
spatial data can be viewed at multiple resolutions, which are related by
coarsening and finegraining from one resolution to another. Using this
property, MMT learns a tensor model by starting from a coarse resolution and
iteratively increasing the model complexity. In order to not "over-train" on
coarse resolution models, we investigate an information-theoretic fine-graining
criterion to decide when to transition into higher-resolution models. We
provide both theoretical and empirical evidence for the advantages of this
approach. When applied to two real-world large-scale spatial datasets for
basketball player and animal behavior modeling, our approach demonstrate 3 key
benefits: 1) it efficiently captures higher-order interactions (i.e., tensor
latent factors), 2) it is orders of magnitude faster than fixed resolution
learning and scales to very fine-grained spatial resolutions, and 3) it
reliably yields accurate and interpretable models
Solving the tasks of subsurface resources management in GIS RAPID environment
Purpose. Solving the tasks of subsurface resources management based on the created GIS RAPID geoinformation technology.
Methods. Close spatial relationships of lineament network characteristics and earthquake epicenters were detected in 3 seismically active areas located in the mountainous regions of Central Europe. Digital elevation models (DEM) based on ASTER satellite surveys and earthquake epicenter data were used. The nature of spatial relationship of lineament network and vein ore objects was studied in the territory of Congo DR, in the Lake Kivu area using space imagery. Gold ore objects were searched and forecasted in Uzbekistan in the site of Jamansai Mountains. High- resolution imagery from QuickBird 2 satellite, geophysical field surveys, geological and geochemical data were used.
Findings. It was found that a significant number of epicenters are located in areas of high concentration of “non-standard” azimuths lineaments – from 27 to 34% of the total number of lineaments. It was revealed that 59.6% of the epicenters are located within 10% of sites with the highest values of complex deformation maps; 50% of the areas with the highest values of these maps contain, on average, 89% of all earthquake epicenters. It was found that satellite image lineament concentration maps with “non-standard” azimuths reflect the spatial relationship with known deposits much better than the concentration map of all lineaments. It was detected that the total area of gold ore objects perspective sites is about 20 km2.
Originality. The use of GIS RAPID in a number of earth’s crust areas has allowed to establish new regularities linking the networks of physical field and landscape lineament characteristics with ore bodies and earthquake epicenters localization.
Practical implications. A new technology has been developed for solving geological forecasting and prospecting problems. The technology can be used to solve a wide range of practical problems, especially in difficult geological conditions when searching for deep objects weakly presented in external fields and landscape.Мета. Рішення задач надрокористування на базі створеної геоінформаційної технології ГІС РАПІД.
Методика. Виявлення тісних просторових взаємозв’язків різноманітних характеристик мереж лінеаментів і епіцентрів землетрусів проводилося у 3 сейсмоактивних ділянках, розташованих в гірських районах Центральної Європи. Використовувалися цифрові моделі рельєфу (DEM), побудовані за зйомками зі супутника ASTER і дані по епіцентрах землетрусів. Дослідження характеру просторового взаємозв’язку мережі лінеаментів і жильних рудних об’єктів проводилися на території Демократичної Республіки Конго, в районі озера Ківу із використанням космічних зйомок. Дослідження пошуку та прогнозу золоторудних об’єктів виконувалися в Узбекистані на ділянці Джамансайскіх гір. Використовувалися високоточні космічні зйомки зі супутника QuickBird 2, зйомки геофізичних полів, геологічні та геохімічні дані.
Результати. Виявлено, що значна частина епіцентрів приурочена саме до ділянок підвищеної концентрації лінеаментів “нестандартних” азимутів, складаючи від 27 до 34% загального числа лінеаментів. Встановлено, що 59.6% епіцентрів знаходяться всередині 10% території ділянок, що володіють найвищими значеннями комплексних карт деформацій; 50% території з найвищими значеннями цих карт вміщають, в середньому, 89% усіх епіцентрів землетрусів. Визначено, що карти концентрації лінеаментів космознімків з “нестанартними” азимутами значно краще відображають просторовий взаємозв’язок з відомими родовищами у порівнянні з картою концентрації всіх лінеаментів. Встановлено, що сумарна площа перспективних ділянок золоторудних об’єктів склала близько 20 км2.
Наукова новизна. Застосування ГІС РАПІД на ряді ділянок земної кори дозволило встановити нові закономірності, що зв’язують характеристики мережі лінеаментів фізичних полів і ландшафту з локалізацією рудних тіл та епіцентрів землетрусів.
Практична значимість. Розроблено нову технологію рішення прогнозних і пошукових геологічних завдань, яка може застосовуватися для вирішення широкого кола практичних задач, особливо у складних геологічних умовах при пошуках глибокозалягаючих об’єктів, що слабо виявляються в зовнішніх полях і ландшафті.Цель. Решения задач недропользования на базе созданной геоинформационной технологии ГИС РАПИД.
Методика. Выявление тесных пространственных взаимосвязей разнообразных характеристик сетей линеаментов и эпицентров землетрясений проводилось в 3 сейсмоактивных участках, расположенных в горных районах Центральной Европы. Использовались цифровые модели рельефа (DEM), построенные по съемкам со спутника ASTER, и данные об эпицентрах землетрясений. Исследования характера пространственной взаимосвязи сети линеаментов и жильных рудных объектов проводились на территории Демократической Республики Конго, в районе озера Киву с использованием космических съемок. Исследования поиска и прогноза золоторудных объектов выполнялись в Узбекистане на участке Джамансайских гор. Использовались высокоточные космические съемки со спутника QuickBird 2, съемки геофизических полей, геологические и геохимические данные.
Результаты. Выявлено, что значительная часть эпицентров приурочена именно к участкам повышенной концентрации линеаментов “нестандартных” азимутов, составляя от 27 до 34% общего числа линеаментов. Установлено, что 59.6% эпицентров находятся внутри 10% территории участков, обладающих наивысшими значениями комплексных карт деформаций; 50% территории с наивысшими значениями этих карт вмещают, в среднем, 89% всех эпицентров землетрясений. Определено, что карты концентрации линеаментов космоснимков с “нестанартными” азимутами значительно лучше отражают пространственную взаимосвязь с известными месторождениями по сравнению с картой концентрации всех линеаментов. Установлено, что суммарная площадь перспективных участков золоторудных объектов составила около 20 км2.
Научная новизна. Применение ГИС РАПИД на ряде участков земной коры позволило установить новые закономерности, связывающие характеристики сети линеаментов физических полей и ландшафта с локализацией рудных тел и эпицентров землетрясений.
Практическая значимость. Разработана новая технология решения прогнозных и поисковых геологических задач, которая может применяться для решения широкого круга практических задач, особенно в сложных геологических условиях при поисках глубокозалегающих объектов, слабо проявляющихся во внешних полях и ландшафте.The work is performed as a part of planned research of the geoinformation systems department of the Dnipro University of Technology. The results are obtained without any financial support of grants and research projects. The authors express appreciation to reviewers and editors for their valuable comments, recommendations, and attention to the work
Data Management and Mining in Astrophysical Databases
We analyse the issues involved in the management and mining of astrophysical
data. The traditional approach to data management in the astrophysical field is
not able to keep up with the increasing size of the data gathered by modern
detectors. An essential role in the astrophysical research will be assumed by
automatic tools for information extraction from large datasets, i.e. data
mining techniques, such as clustering and classification algorithms. This asks
for an approach to data management based on data warehousing, emphasizing the
efficiency and simplicity of data access; efficiency is obtained using
multidimensional access methods and simplicity is achieved by properly handling
metadata. Clustering and classification techniques, on large datasets, pose
additional requirements: computational and memory scalability with respect to
the data size, interpretability and objectivity of clustering or classification
results. In this study we address some possible solutions.Comment: 10 pages, Late
A Survey of Location Prediction on Twitter
Locations, e.g., countries, states, cities, and point-of-interests, are
central to news, emergency events, and people's daily lives. Automatic
identification of locations associated with or mentioned in documents has been
explored for decades. As one of the most popular online social network
platforms, Twitter has attracted a large number of users who send millions of
tweets on daily basis. Due to the world-wide coverage of its users and
real-time freshness of tweets, location prediction on Twitter has gained
significant attention in recent years. Research efforts are spent on dealing
with new challenges and opportunities brought by the noisy, short, and
context-rich nature of tweets. In this survey, we aim at offering an overall
picture of location prediction on Twitter. Specifically, we concentrate on the
prediction of user home locations, tweet locations, and mentioned locations. We
first define the three tasks and review the evaluation metrics. By summarizing
Twitter network, tweet content, and tweet context as potential inputs, we then
structurally highlight how the problems depend on these inputs. Each dependency
is illustrated by a comprehensive review of the corresponding strategies
adopted in state-of-the-art approaches. In addition, we also briefly review two
related problems, i.e., semantic location prediction and point-of-interest
recommendation. Finally, we list future research directions.Comment: Accepted to TKDE. 30 pages, 1 figur
- …