Image Gradients. Given a discrete image Á Òµ, consider the smoothed continuous image ܵ defined by
|
|
- Francis Boyd
- 7 years ago
- Views:
Transcription
1 Image Gradients Given a discrete image Á Òµ, consider the smoothed continuous image ܵ defined by ܵ Ü ¾ Ö µ Á Òµ Ü ¾ Ö µá µ (1) where Ü ¾ Ö Ô µ Ü ¾ Ý ¾. ½ ¾ ¾ Ö ¾ Ü ¾ ¾ Ö. Here Ü is the 2-norm for the vector Ü Ü Ýµ Ì. That is, Ü Note that ܵ does not satisfy the interpolation conditions ¼µ ½ and Òµ ¼ for integer valued Ò ¼. Therefore ܵ does not in general interpolate the original discrete image Á Òµ (i.e., generally Òµ Á Òµ for integer valued image coordinates Ò). Instead ܵ provides a smoothed approximation of the image Á Òµ at Ü Ò. The gradient of a smooth image ܵ is defined to be the vector of partial derivatives, Ö Üµ ܵ Ü Ý ÜµµÌ (2) By differentiating inside the sum in (1) we find Ü Üµ Ü Ü µá µ (3) Ý Üµ Ý Ü µá µ (4) Note the derivative of a 2D Gaussian is the separable product of a 1D Gaussian times the derivative of a 1D Gaussian, as in Ü Ü ¾ Ü Ö µ ¾ Ü ¾ Ö µ Ö Ü ¾ Ö Ü ¾ Ö µ Ý ¾ Ö µ where Ü ¾ Ö µ Ô ½ ¾Ö ܾ ¾Öµ ¾ is a one-dimensional Gaussian. Therefore separable convolution can be used to compute the image gradient according to equations (2), (3) and (4) above. Implementation Details. Typically the radius à of the discrete filter support is taken to be à Ö. This gives 1D filter kernels of length ¾Ã ½. Moreover, in order to avoid strong discretization artifacts in sampling the Gaussian, typically Ö ½ is used. The smallest gradient filters of this type are therefore ½ and ½, which are used for Ö ½(see cannytutorial.m). 320: Edge Detection Notes: 12
2 Properties of Gradients What does the image gradient Ö Üµ tell us about the local image brightness? To understand this, consider the directional derivative of the image at Ü in the direction Ù Ù ½ Ù ¾ µ Ì,definedby ٠ܵ Ø Ü Ùص ؼ Ü Ü Ùص Ø Ü Ù ½Øµ by the chain rule ¾Øµ Ý Ü Ùص Ø Ø¼ Ý Ù Ì Ö Üµ Ù (5) Therefore, given the gradient, we can easily compute the directional derivative in any direction Ù. Note that from equation (5) we see ٠ܵ ¼for directions Ù orthogonal to the gradient Ö Üµ. The image gradient is therefore orthogonal to curves of constant intensity, i.e. contours satisfying Ü Øµµ, for any constant. The steepest ascent direction Ù (at a particular value of Ü) is defined to be the unit vector which maximizes the directional derivative ٠ܵ. From equation (5) this steepest ascent direction is given by Ù Ö Üµ Ö Üµ (6) Ô where Û Û ¾ ½ Û¾ denotes the Euclidean norm (i.e., 2-norm). Thus the gradient points in the steepest ascent direction. If the gradient Ö Üµ ¼,thenÜ is said to be a stationary point of ܵ. Typically this is a local minimum, maximum or saddle point in ܵ. At a stationary point Ü, the directional derivative ٠ܵ ¼for any direction Ù, and therefore the steepest ascent direction is undefined at such an Ü (i.e., a divide by zero occurs in equation (6)). 320: Edge Detection Notes: 13
3 2D Edge Detection We extend our approach to 1D edge detection to 2D images by considering the variation of image brightness in particular directions Ù. That is, at a pixel Ü, we consider the variation along a 1D slice, Á Ü Ùص, in the neighbourhood of Ø ¼. The direction of this slice is chosen to be the steepest ascent direction at each pixel, as given by the direction of the image gradient Ê Üµ: ٠ܵ Ê Üµ Ê Üµ As described in the previous notes, this gradient can be estimated by differentiating a Gaussian blurred and interpolated approximation of the image, Ê Üµ Ö Ü ¾ Ö µ Á ܵ Image Edgel Detection: Recall that in 1D we detected edges by identifying local maxima in the absolute value of the response of a derivative of Gaussian filter applied to the signal. The analogous operation in 2D is to search for maxima in the directional image derivative taken in the gradient direction ٠ܵ. Since the gradient direction ٠ܵ is perpendicular to curves of constant brightness, we take any detected edgel to have normal Ò given by the gradient direction, that is, Ò Üµ ٠ܵ. 320: Edge Detection Page: 14
4 2D Edge Detection (cont.) Search for local maxima of gradient magnitude Ë Üµ Ê Üµ, in the direction normal to local edge, Ò Üµ, suppressing all responses except for local maxima (called non-maximum suppression). In practice, the search for local maxima of Ë Üµ takes place on the discrete sampling grid. Given Ü ¼, with normal Ò ¼, compare Ë Ü ¼ µ to nearby pixels closest to the direction of Ò ¼, e.g., pixels at Ü ¼ Õ ¼, ½ where Õ ¼ is Ò ¾ Ò µ ¼ with each of its coefficients rounded to the nearest integer. The red circle depicts points Ü ¼ ½ Ò ¾ Ò µ ¼. Normal directions between (blue) radial lines all map to the same neighbour of Ü ¼. 320: Edge Detection Page: 15
5 Canny Edge Detection Algorithm: 1. Convolve with gradient filters (possibly at multiple scales Ö ) Ê Üµ Ê ½ ܵ Ê ¾ ܵµ Ì Ö Ü ¾ Ö µ Á ܵ 2. Compute response magnitude, Ë Üµ Ô ¾ ʽ ܵ ʾ ¾ ܵ. 3. Compute local edge orientation (represented by unit normal): Ò Üµ Ê ½ ܵ Ê ¾ ܵµË ܵ if Ë Üµ ØÖ ÓÐ ¼ otherwise 4. Peak detection (non-maximum suppression along edge normal) Extensions: In order to select an appropriate scale Ö for an edgel, non-maximum suppression can also be done across neighbouring scales. Also the simple thresholding described above can be replaced by hysteresis thresholding along edges (see Canny (1986) for details). These are beyond the scope of this course. 320: Edge Detection Page: 16
6 Filtering with Derivatives of Gaussians Image three.pgm Gaussian Blur =1.0 Gradient in Ü Gradient in Ý 320: Edge Detection Page: 17
7 Canny Edgel Measurement Gradient Strength Gradient Orientations Canny Edgels Edgel Overlay Colour gives gradient direction (red ¼ Æ ; blue ¼ Æ ; green ¾¼ Æ ) 320: Edge Detection Page: 18
8 Gaussian Pyramid Filtering (Subsample 2) Blurred and Down-Sampled ( ¾) Gaussian Blur =1.0 Gradient Magnitude (dec ¾) Gradient Orientations 320: Edge Detection Page: 19
9 Gaussian Pyramid Filtering (Subsample 4) Blurred and Down-Sampled ( ) Gaussian Blur =1.0 Gradient Magnitude (dec ) Gradient Orientations 320: Edge Detection Page: 20
10 Multiscale Canny Edgels Image three.pgm Edgels (x 1) Edgels (x 2) Edgels (x 4) 320: Edge Detection Page: 21
11 Edge-Based Image Editing Existing edge detectors are sufficient for a wide variety of applications, such as image editing, tracking, and simple recognition. [from Elder and Goldberg (2001)] Approach: 1. Edgels represented by location, orientation, blur scale (min reliable scale for detection), and brightness on each side. 2. Edgels are grouped into curves (i.e., maximum likelihood curves joining two edge segments specified by a user.) 3. Curves are then manipulated (i.e., deleted, moved, clipped etc). 4. The image is reconstructed from edgel positions and the image brightnesses each side. 320: Edge Detection Page: 22
12 Further Readings Castleman, K.R., Digital Image Processing, Prentice Hall, 1995 John Canny, A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on PAMI, 8(6): , James Elder and Richard Goldberg, Image editing in the contour domain. IEEE Transactions on PAMI, 23(3): , : Edge Detection Notes: 23
Å Ò Ñ ÒØ Ö Ø ØÙÖ Ö Ñ ÛÓÖ ÓÖ Ø Ú Æ ØÛÓÖ Ð ÒϺ ÓÒ Â Ñ Èº ºËØ Ö ÒÞ Ñ Ñ Ò Ð Ü Ò ÖκÃÓÒ Ø ÒØ ÒÓÙ ÆÌ ÒÓÐÓ Î Ö ÞÓÒ ÓÐÙÑ ÍÒ Ú Ö ØÝÝ ¼ÂÙÒ ¾¼¼ ÝØ ÊÄÙÒ ÖÓÒØÖ Ø ¼ ¼¾¹ ¹ ¹¼½ ½º Ì ÛÓÖ Û ÔÓÒ ÓÖ ÝØ Ò Ú Ò Ê Ö ÈÖÓ Ø ÒÝ
More informationÕÙ ØÝ ÌÖ Ò Ý ÁÒ Ø ØÙØ ÓÒ Ð ÁÒÚ ØÓÖ ÌÓ ÖÓ ÓÖ ÆÓØ ØÓ ÖÓ Ì Ó Ø ÆÓÖÛ Ò È ØÖÓÐ ÙÑ ÙÒ º Ê Ò Æ ÆÓÖ Ò ÖÒØ ÖÒ Ö ÆÓÖ Ò Ò ÆÓÖÛ Ò Ë ÓÓÐ Ó Å Ò Ñ ÒØ ½ Â ÒÙ ÖÝ ¾¼¼¼ ØÖ Ø Ì Ó Ø ØÓ Ò Ø ØÙØ ÓÒ Ð ÒÚ ØÓÖ Ó ØÖ Ò ÕÙ ØÝ Ö Ó
More informationÆ ÒØ Ò Ö Ø ÓÒ Ó ÊÓØ Ø Ò ÏÓÖ ÓÖ Ë ÙÐ ÆÝ Ö Ø ÅÙ Ð ÂÓ ÒÒ Đ ÖØÒ Ö Ò ÏÓÐ Ò ËÐ ÒÝ ØÖ Øº Ò Ö Ø Ò ¹ÕÙ Ð ØÝ ÙÐ ÓÖ ÖÓØ Ø Ò ÛÓÖ ÓÖ Ö Ø Ð Ø Ò ÐÐ ØÙ Ø ÓÒ Û Ö ÖØ Ò Ø ÆÒ Ð Ú Ð ÑÙ Ø Ù Ö¹ ÒØ Ù Ò Ò Ù ØÖ Ð ÔÐ ÒØ Ó Ô Ø Ð
More informationÆÏ ÈÈÊÇÀ ÌÇ Ëµ ÁÆÎÆÌÇÊ ËËÌÅË ÂÒ¹ÉÒ ÀÙ ÅÒÙØÙÖÒ ÒÒÖÒ Ó ØÓÒ ÍÒÚÖ ØÝ ËÓÖ ÆÒÒÙÙÐ Ý Ò Ï¹Ó ÓÒ Ý ÐØÖÐ Ò ÓÑÔÙØÖ ÒÒÖÒ ÍÒÚÖ ØÝ Ó Å Ù ØØ ÑÖ Ø ÖÙÖÝ ØÖØ ÁÒ Ø ÔÔÖ Û ÓÒ Ö ÔÖÓ ÖÚÛ Ëµ ÒÚÒØÓÖÝ Ý ØÑ ÛØ ÒÔÒÒØ Ò ÒØÐÐÝ ØÖÙØ
More informationÅÓÖ Ð À Þ Ö ÁÒ ÙÖ Ò Ò ËÓÑ ÓÐÐÙ ÓÒ ÁÒ Ð Ð Ö Ò Ò ¹ØÓ Ð ÖØ Å Ö Ø Ú Ö ÓÒ Ù Ù Ø ½ Ì Ú Ö ÓÒ ÖÙ ÖÝ ¾¼¼½ ØÖ Ø Ï ÓÒ Ö ÑÓ Ð Ó Ò ÙÖ Ò Ò ÓÐÐÙ ÓÒº Æ ÒØ Ö Ö Ò Ö ÕÙ Ö Ø ÓÒ ÙÑ Ö ØÓ Ø ÑÓÒ Ø ÖÝ ÓÑÔ Ò Ø ÓÒ Ò Ó ÐÓ º ÙØ Ø
More informationÔØ Ö Ê Ö ÓÐÓ Ý ÁÒ Ø ÔØ Ö Ø Ö Ñ Ò ÛÓÖ Ø Ø ÓÒ Ú ÐÓÔ ÔÖ ÒØ º Ì ÛÓÖ Ø ¹ Ø ÓÒ ÓÑÔÙØ Ö Ø ÒÓ Ø ÑÓ ÙÐ Û Ö Ø ÓÖÓÒ ÖÝ ØÖ ÑÓ Ð ÐÐ ÔÐ Ý Ò ÑÔÓÖØ ÒØ ÖÓÐ Û Ò Ó Ò ÙØÓÑ Ø Ú Ð Ò ÐÝ Û Ø ÓÖÓÒ ÖÝ Ò Ó Ö ¹ Ô Ý Ñ º Ì ÔØ Ö Ò Û
More informationÆÓØ Ä ØÙÖ Ð Ñ Ø ØÖÙ ÙØ ÓÒ ØÓ Á ¼ ØÙ ÒØ ÓÖ ÐÐ ÓØ Ö Ö Ø Ö ÖÚ Á ¼ ÈÊÇ Í ÌÁÇÆ ÈÄ ÆÆÁÆ Æ ÇÆÌÊÇÄ Ê Æ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÁÒ Ù ØÖ Ð Ò Ò Ö Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ø Ù«ÐÓ ¹ ËØ Ø ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Æ Û ÓÖ Ò Ù«ÐÓº Ù Á ¼ ÈÊÇ Í ÌÁÇÆ ÈÄ ÆÆÁÆ Æ
More informationÔÔÖ Ò ÂÓÙÖÒÐ Ó ÓÑÔÙØÖ Ò ËÝ ØÑ ËÒ ÎÓк ½ ÆÓº ¾¼¼¼ ÔÔº ¾ß º ÈÖÐÑÒÖÝ ÚÖ ÓÒ Û Ò ÚÒ Ò ÖÝÔØÓÐÓÝ ß ÖÝÔØÓ ÈÖÓÒ ÄØÙÖ ÆÓØ Ò ÓÑÔÙØÖ ËÒ ÎÓк º ÑØ º ËÔÖÒÖ¹ÎÖÐ ½º Ì ËÙÖØÝ Ó Ø ÔÖ ÐÓ ÒÒ Å ÙØÒØØÓÒ Ó ÅÖ ÐÐÖ ÂÓ ÃÐÒ Ý ÈÐÐÔ
More informationÓÑÔ Ö Ø Ú ËØÙ Ý Ó ÌÛÓ ØÖÓÒÓÑ Ð ËÓ ØÛ Ö È Ò Ì Ø Ù Ñ ØØ Ò Ô ÖØ Ð ÙÐ ÐÐÑ ÒØ Ó Ø Ö ÕÙ Ö Ñ ÒØ ÓÖ Ø Ö Ó Å Ø Ö Ó Ë Ò Ò ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Ì ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ù Ð Ò ½ ÌÓ ÅÙÑ Ò Ò ØÖ Ø Ì Ø ÓÑÔ Ö Ø Ú ØÙ Ý Ó ØÛÓ ÓÔ Ò ÓÙÖ ØÖÓÒÓÑ
More informationØ Ö ØÒ ÓÑÔ Ð Â Ú ÈÖÓ º ÓÒÒ Ø ÔÖÓÚ º Ø Þº µ ÔÖ Ð ¾ ¾¼¼½ ØÖ Ø ÓÖ ÕÙ Ø ÓÑ Ø Ñ ÒÓÛ Ñ Ö Ó Â Ú Î ÖØÙ Ð Å Ò ÂÎÅ µ ÓÒ Â٠عÁÒ¹Ì Ñ ÂÁ̵ Ò ¹Ç ¹Ì Ñ Ç̵ ÓÑÔ Ð Ö Û Ø Óҹع Ý ÓÔØ Ñ Þ Ø ÓÒ Ú Ò ÙÒØ Ò Ø Ö ÈÖÓ ÙØ ÖÙÒÒ Ò
More informationÉÙ ÖÝ Ò Ë Ñ ØÖÙØÙÖ Ø ÇÒ Ë Ñ Å Ø Ò Á Ë Ë Ê Ì Ì Á Ç Æ ÞÙÖ ÖÐ Ò ÙÒ Ñ Ò Ö ÓØÓÖ Ö ÖÙÑ Ò ØÙÖ Ð ÙÑ Öº Ö Öº Ò Øºµ Ñ ÁÒ ÓÖÑ Ø Ò Ö Ø Ò Ö Å Ø Ñ Ø ¹Æ ØÙÖÛ Ò ØÐ Ò ÙÐØĐ Ø ÁÁ ÀÙÑ ÓРعÍÒ Ú Ö ØĐ Ø ÞÙ ÖÐ Ò ÚÓÒ À ÖÖ Ôк¹ÁÒ
More informationÀÖÖÐ ÈÐÑÒØ Ò ÆØÛÓÖ Ò ÈÖÓÐÑ ËÙÔØÓ Ù Ñ ÅÝÖ ÓÒ Ý ÃÑ ÅÙÒÐ Þ ÅÝ ½ ¾¼¼¼ ØÖØ ÁÒ Ø ÔÔÖ Û Ú Ø Ö Ø ÓÒ ØÒعÔÔÖÓÜÑØÓÒ ÓÖ ÒÙÑÖ Ó ÐÝÖ ÒØÛÓÖ Ò ÔÖÓÐÑ º Ï Ò Ý ÑÓÐÒ ÖÖÐ Ò ÛÖ Ö ÔÐ Ò ÐÝÖ Ò ÐÝÖ Ø Ü ÔÖÒØ Ó Ø ÑÒ ÓÙÒ Ñ ÖØ µº
More informationÁÆÎÆÌÇÊ ÇÆÌÊÇÄ ÍÆÊÌÁÆ ÅƵ ÑÒ ÙÒÖØÒ Ø ÊÒ ÎÖÒ Ó ÊÒ Ø Á ¼ ÈÊÇÍÌÁÇÆ ÈÄÆÆÁÆ Æ ÇÆÌÊÇÄ ÁÒÚÒØÓÖÝ ÓÒØÖÓÐ ÙÒÖØÒ ÑÒµ ÁÒØÖÓÙØÓÒ ÊÒÓÑ ÚÖØÓÒ ÑÔÓÖØÒØ ÔÖØÐ ÚÖØÓÒ ÈÖÓÐÑ ØÖÙØÙÖ ÑÔÐ ØÓ ÖÔÖ ÒØ ÖÒÓÑÒ Ò Ø ÑÓÐ Ê Æ ÍÒÚÖ ØÝ Ø
More informationÌÊÅ ÎÄÍ ÌÀÇÊ ÈÇÌÆÌÁÄ Æ ÄÁÅÁÌÌÁÇÆË Ë Æ ÁÆÌÊÌ ÊÁËà ÅÆÅÆÌ ÌÇÇÄ ÈÍÄ ÅÊÀÌË ÈÊÌÅÆÌ Ç ÅÌÀÅÌÁË ÌÀ ĐÍÊÁÀ ÈÙÐ ÑÖØ ÈÖÓ ÓÖ Ó ÅØÑØ Ø Ø ÌÀ ËÛ ÖÐ ÁÒ Ø¹ ØÙØ Ó ÌÒÓÐÓÝ ĐÙÖµ ÛÖ Ø Ò ÙÖÒ Ò ÒÒÐ ÑØÑع º À ÖÚ ÑØÑØ ÔÐÓÑ ÖÓÑ Ø
More informationÊ ÔÓÒ Ú Ì ÒÛ Ö Î Ù Ð Þ Ø ÓÒ Ó Ä Ö Ó Ö Ô Ø Ø Ý Ã ÒÒ Ø Ò ÖØ Ø ÓÒ Ù Ñ ØØ Ò Ô ÖØ Ð ÙÐ ÐÐÑ ÒØ Ó Ø Ö ÕÙ Ö Ñ ÒØ ÓÖ Ø Ö Ó ÓØÓÖ Ó È ÐÓ ÓÔ Ý Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Æ Û ÓÖ ÍÒ Ú Ö ØÝ Ë ÔØ Ñ Ö ¾¼¼¾ ÔÔÖÓÚ Ô Ã ÒÒ Ø Ò
More informationÓÒØÖÓÐ ËÝ Ø Ñ Ò Ò Ö Ò ÖÓÙÔ Ò ÙØÓÑ Ø ÓÒ Ì ÒÓÐÓ Ý ÖÓÙÔ Ö¹ÁÒ Ò Ö ÂÓ Ñ ÔÙØݵ Ø ØÖ ½ ¼ ¼ À Ò È ÓÒ ¼¾ ½¹ ¹½½¼¼ Ü ¼¾ ½¹ ¹ ¹Å Ð Ò Ö Ó Ñ ÖÒÙÒ ¹ Ò Ñ Ø «È ÓÒ ÓÒØÖÓÐ ËÝ Ø Ñ Ò Ò Ö Ò ÖÓÙÔ ÔйÁÒ Ò Ö Ó«Ö¹ÁÒ ÍÐÖ ÓÖ ÓÐØ
More informationUniversitat Autònoma de Barcelona
Universitat Autònoma de Barcelona ÙÐØ Ø Ò Ë Ó ³ Ò ÒÝ Ö ÁÒ ÓÖÑ Ø ÇÒ Ø Ò Ò ÓÒ ØÖÙØ ÓÒ Ó ÒØ¹Ñ Ø ÁÒ Ø ØÙØ ÓÒ Å Ñ ÓÖ ÔÖ ÒØ Ô Ö Ò ÂÙ Ò ÒØÓÒ Ó ÊÓ Ö Ù Þ Ù Ð Ö Ô Ö ÓÔØ Ö Ð Ö Ù ÓØÓÖ Ò ÒÝ Ö Ò ÁÒ ÓÖÑ Ø ÐÐ Ø ÖÖ Å ¾¼¼½
More informationÌ ÍÆÁÎ ÊËÁÌ ÌÁË ÆÁ ˵ Ë Öº Ð º Ò Ö º ÚÓк ½ ÆÓº ½ ÔÖ Ð ¾¼¼¾ ½ ¹ ½ ÐÓ Ò Ò ÅÙÐØ ¹ ÀÞ ÒÚ ÖÓÒÑ ÒØ ÎÓ Ò º Ç ÐÓ Þ ÁÒÚ Ø È Ô Ö ØÖ Ø Ò ÓÚ ÖÚ Û Ó ÐÓ Ò Ò Ò Ó ÐÓ ØÓÖ Ð Ñ ÒØ ÔÖ ÒØ º ËÝ Ø Ñ Ø Ò Ó Ô¹ ÓÔ ÜÔÐ Ò Û ÐÐ Ø
More informationÓÒØÜع ÔÔÖÓ ÓÖ ÅÓÐ ÔÔÐØÓÒ ÚÐÓÔÑÒØ ÄÙØÓ ÆÙÖÓÓ ÁÖº ŵ ź˺ ÂÑ ÓÓµ Ì ÙÑØØ Ò ÙÐ ÐÐÑÒØ Ó Ø ÖÕÙÖÑÒØ ÓÖ Ø Ö Ó ÓØÓÖ Ó ÈÐÓ ÓÔÝ ËÓÓÐ Ó ÓÑÔÙØÖ ËÒ Ò ËÓØÛÖ ÒÒÖÒ ÅÓÒ ÍÒÚÖ ØÝ ÅÖ ¾¼¼½ ÐÖØÓÒ Ì Ø ÓÒØÒ ÒÓ ÑØÖÐ ØØ Ò ÔØ ÓÖ
More informationBud row 1. Chips row 2. Coors. Bud. row 3 Milk. Chips. Cheesies. Coors row 4 Cheesies. Diapers. Milk. Diapers
Ð ØÖ ØÝ ÜØ ÖÒ Ð Ë Ñ Ð Ö ØÝ Ó Ø ÓÖ Ð ØØÖ ÙØ Ö ØÓÔ Ö Êº È ÐÑ Ö ½ Ò Ö ØÓ ÐÓÙØ Ó ¾ ¾ ½ Î Ú ÑÓ ÁÒº ¾ ÛÓÓ ÐÚ È ØØ ÙÖ È Ô ÐÑ ÖÚ Ú ÑÓºÓÑ ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Ô ÖØÑ ÒØ ÖÒ Å ÐÐÓÒ ÍÒ Ú Ö ØÝ ¼¼¼ ÓÖ Ú È ØØ ÙÖ È Ö ØÓ ºÑÙº Ù
More informationÌÀ ÀÁ¹ÇÅÈÊÇÅÁË ÎÄÍ ÇÊ ÆÇÆßÌÊÆËÊÄ ÍÌÁÄÁÌ ÅË Ý Ù ØÚÓ ÖÒØÒÓ Ò ÂÓÖ Å Ó Ý ÏºÈº ͹Á º¼¼ ÖÙÖÝ ¾¼¼¼ ØÖØ Ï ÒØÖÓÙ Ò ØÙÝ ÓÑÔÖÓÑ ÚÐÙ ÓÖ ÒÓÒ¹ØÖÒ ÖÐ ÙØÐØÝ Ñ Ø ¹ÓÑÔÖÓÑ ÚÐÙº ÁØ ÐÓ ÐÝ ÖÐØ ØÓ Ø ÓÑÔÖÓ¹ Ñ ÚÐÙ ÒØÖÓÙ Ý ÓÖÑ
More informationClient URL. List of object servers that contain object
ÄÓ Ø Ò ÓÔ Ó Ç Ø Í Ò Ø ÓÑ Ò Æ Ñ ËÝ Ø Ñ ÂÙ Ã Ò Ö Ù Ã Ø Ïº ÊÓ ÁÒ Ø ØÙØ ÙÖ ÓÑ ËÓÔ ÒØ ÔÓÐ Ö Ò Ò ÖÓ ÙÖ ÓѺ Ö Â Ñ Ïº ÊÓ ÖØ Ö Ò Ì Ð ÓÑ ß Æ Ì Á Ý Ð ÅÓÙÐ Ò ÙÜ Ö Ò ØÖ Ø ½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ÁÒ ÓÖ Ö ØÓ Ö Ù Ú Ö Ð Ý Ò Ò ¹
More informationAuthor manuscript, published in "1st International IBM Cloud Academy Conference - ICA CON 2012 (2012)" hal-00684866, version 1-20 Apr 2012
Author manuscript, published in "1st International IBM Cloud Academy Conference - ICA CON 2012 (2012)" Á ÇÆ ¾¼½¾ ÌÓÛ Ö Ë Ð Ð Ø Å Ò Ñ ÒØ ÓÖ Å Ô¹Ê Ù ¹ Ø ¹ÁÒØ Ò Ú ÔÔÐ Ø ÓÒ ÓÒ ÐÓÙ Ò ÀÝ Ö ÁÒ Ö ØÖÙØÙÖ Ö Ð ÒØÓÒ
More informationØ Ú ÉÙ Ù Å Ò Ñ ÒØ ÓÒ Ø Ú Æ ØÛÓÖ ¹ ÍÒ Ø ÓÒ Ø ÓÒ ÓÒØÖÓÐ ÈÖÓØÓÓÐ Ê Ö ØÖ Ë Ö Ã Ö Ñ Ñ Ñ Æ ØÛÓÖ Ò Ê Ö ÖÓÙÔ Ë ÓÓÐ Ó ÓÑÔÙØ Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ä Ä Ä˾ ÂÌ ÍÒ Ø Ã Ò ÓÑ ßÖ Ö Ö ÑÐÓÑԺРº ºÙ ØØÔ»»ÛÛÛºÓÑԺРº ºÙ» ØѹÑÑ ØÖ
More informationË ÓÒ Ð ØÝ Ò Ö ÙÐØÙÖ Ð ÓÑÑÓ ØÝ ÙØÙÖ Ö Ø Ò Ë Ö Ò Ò Ô ÖØÑ ÒØ Ó Ò Ò ÓÔ Ò Ò Ù Ò Ë ÓÓÐ ÊÓ Ò ÖÒ ÐÐ ½ ù½ ¼ Ö Ö Ö ÒÑ Ö Ì Ä ½ ½ ½ ¼¼ ¹Ñ Ð Óº º Ñ Ö ½ Ì ÙØ ÓÖ Ø Ò ÓÖ ÐÔ ÙÐ Ø Ò ÖÓÑ Â Ô Ö ĐÙÐÓÛ Ò ÓÑÑ ÒØ Ò Ù Ø ÓÒ ÖÓÑ
More information(a) Hidden Terminal Problem. (b) Direct Interference. (c) Self Interference
ØÖ ÙØ ÝÒ Ñ ÒÒ Ð Ë ÙÐ Ò ÓÖ ÀÓ Æ ØÛÓÖ ½ Ä ÙÒ Ó Ò ÂºÂº Ö ¹ÄÙÒ ¹ Ú Ë ÓÓÐ Ó Ò Ò Ö Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ð ÓÖÒ Ë ÒØ ÖÙÞ ¼ ¹Ñ Ð ÓÐ Ó ºÙ º Ù Î Ö ÓÒ ¼»½»¾¼¼¾ Ì Ö ØÝÔ Ó ÓÐÐ ÓÒ¹ Ö ÒÒ Ð ÔÖÓØÓÓÐ ÓÖ Ó Ò ØÛÓÖ Ö ÔÖ ÒØ º Ì ÔÖÓØÓÓÐ
More informationÐÓÒ¹Ü Ö ËÔÖ ½ ÖÖÐÐ ÙÆ Ò ÂÙÒ ÄÙ ËÒÓÖ ÍÒÚÖ Ý ÙÖÖÒ ÎÖ ÓÒ ÑÖ ¾ ½ Ö Ï ÙÝ ÖÑ ÖÙÙÖ Ó ÝÐ ÔÖ ÛÒ ÓÒ¹Ö Ò Ü¹ Ö ÒÓ Ó Ñ Ö ÕÙÐÝ Ò ÑÙÖݺ ÐÓÒ¹ Ü ÔÖ Ö ÓÖÐÐÝ ÖÖÞ Ò ÓÑ ÔÖÐ Ò ÕÙÒ Ò ÑÔÐ ÑÓÐ Ò ÖÑ Ó ÑÙÖÝ Ö ÕÙÐÝ ÝÐ ÚÓÐÐÝ Ýй ÔÖ
More informationÌ È ÒÒ Ò ÌÖ Ò È Ö ËØÖÙØÙÖ ÒÒÓØ Ø ÓÒ Ó Ä Ö ÓÖÔÙ Æ ÒÛ Ò Ù Ù¹ ÓÒ ÓÙ Å ÖØ È ÐÑ Ö ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó È ÒÒ ÝÐÚ Ò È Ð ÐÔ È ½ ½¼ ÍË ÜÙ Ò Û ÒÐ Òº ºÙÔ ÒÒº Ù Ü Ð Òº ºÙÔ ÒÒº Ù ÓÙ Ð Òº ºÙÔ ÒÒº Ù ÑÔ ÐÑ ÖÐ Òº ºÙÔ ÒÒº Ù ØÖ Ø
More informationÔØ Ö ½ ÊÇÍÌÁÆ ÁÆ ÅÇ ÁÄ ÀÇ Æ ÌÏÇÊÃË Å Ãº Å Ö Ò Ò Ë Ñ Ö Êº Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ËØ Ø ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Æ Û ÓÖ Ø ËØÓÒÝ ÖÓÓ ËØÓÒÝ ÖÓÓ Æ ½½ ¹ ¼¼ ØÖ Ø Æ ÒØ ÝÒ Ñ ÖÓÙØ Ò ÓÒ Ó Ø Ý ÐÐ Ò Ò ÑÓ Ð Ó Ò ØÛÓÖ º ÁÒ Ø Ö ÒØ Ô
More informationÌ ÈÒÒ ÝÐÚÒ ËØØ ÍÒÚÖ ØÝ Ì ÖÙØ ËÓÓÐ ÔÖØÑÒØ ÓËØØ Ø ËÌÊÌÁË ÇÊ Ì ÆÄËÁË ÏÁÌÀ ÌÏÇ ÌÈË Ç ÅÁËËÁÆ ÎÄÍË Ì Ò ËØØ Ø Ý ÇÖ ÀÖÐ ¾¼¼ ÇÖ ÀÖÐ ËÙÑØØ Ò ÈÖØÐ ÙÐ ÐÐÑÒØ Ó Ø ÊÕÙÖÑÒØ ÓÖ Ø Ö Ó ÓØÓÖ Ó ÈÐÓ ÓÔÝ ÙÙ Ø ¾¼¼ Ì Ø Ó ÇÖ ÀÖÐ
More information(a) Original Images. (b) Stitched Image
ÁÅ Ê ÁËÌÊ ÌÁÇÆ ÁÆ ÌÀ Å ÌÄ ÆÎÁÊÇÆÅ ÆÌ Åº ÅÙ ÖÓÚ º ÈÖÓ Þ ÁÒ Ø ØÙØ Ó Ñ Ð Ì ÒÓÐÓ Ý Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ò Ò ÓÒØÖÓÐ Ò Ò Ö Ò ØÖ Ø Ì Ô Ô Ö ÚÓØ ØÓ ÔÓ Ð Ø Ó ÓÑ ØÖ ÑÓ Ø ÓÒ Ó Ñ ØÓ Ò Ð ÓÒÒ Ø ÓÒ Ó Ô Ö Ø Ò Ó ÓÚ ÖÐ Ý Ò Ñ
More informationËØØ ØÐ ÒÐÝ Ó ÒÓÑÔÐØ Ø ØÓÖÝ ØÒÕÙ Ò ÓØÛÖ º ź ÆÓÖÓÚ ÈÖ Ò ÙÔÔÐÑÒØ ØÓ Ø ÊÙ Ò ØÓÒ Ó ÄØØРʺºº ÊÙÒ ºº ËØØ ØÐ ÒÐÝ ÏØ Å Ò Øº ÅÓ ÓÛ ÒÒ Ý ËØØ Ø ÔÔº ¹ ¾¹ ¾ ½½µ Ò ÊÙ Òµ ÈÖ ËØØ ØÐ ÒÐÝ ÛØ Ñ Ò Ø ÔÖÓÐÑ ÒÓÛÒ ØÓ ÐÑÓ Ø
More informationÅÁÌ ½ º ÌÓÔ Ò Ì Ë ÁÒØ ÖÒ Ø Ê Ö ÈÖÓ Ð Ñ ËÔÖ Ò ¾¼¼¾ Ä ØÙÖ ½ ÖÙ ÖÝ ¾¼¼¾ Ä ØÙÖ Ö ÌÓÑ Ä ØÓÒ ËÖ ÇÑ Ö Ø ÑÓÒ Ï Ð ½º½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ì Ð Û ÐÐ Ù Ú Ö Ð Ö Ö ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ø Ö Ö Ð Ø ØÓ Ø ÁÒØ ÖÒ Øº Ð ØÙÖ Û ÐÐ Ù ÀÓÛ Ô ÖØ ÙÐ
More informationÊ ½µ ¼»¼»¼½ ÓÑÔÙØÖ ËÒ»ÅØÑØ ½ Ô Ê Ö ÊÔÓÖØ Ì ÈÊËÍË ËÝ ØÑ ÖØØÙÖ ÖØ ÈØÞÑÒÒ ½ ÂÑ ÊÓÖÒ ¾ Ö ØÒ ËØÐ ½ ÅÐ ÏÒÖ ¾ ÖÒ ÏÖ ½ ÍÒÚÖ ØØ ËÖÐÒ ÁÑ ËØØÛÐ ¹½¾ ËÖÖÒ ÖÑÒÝ ßÔØÞÑÒÒ ØÙÐÐ ºÙÒ¹ º ¾ ÁÅ ÙÖ Ê Ö ÄÓÖØÓÖÝ ËÙÑÖ ØÖ À¹¼ Ê
More informationÄ ØÙÖ ËÐ ÁÒÚ ØÑ ÒØ Ò ÐÝ ½ ÌÖ Ò Ò ÁÒØÖÓ ØÓ ÌË Ó Ð ØÖ Ò Ø ÖÑ ÒÓÐÓ Ý ÜÔÐ Ò Ä Û Ó ÇÒ ÈÖ Ò Ö ØÖ ÐÙÐ Ø Ö ÔÐ Ø Ò ÔÓÖØ ÓÐ Ó Ó ÓÒ ÜÔÐ Ò Ö Ð Ø ÓÒ Ô Ö ØÖ Ò Ê ÔÐ Ø ÓÒ ËÔÓØ Ê Ø ÓÖÛ Ö Ê Ø Ä ØÙÖ ËÐ ÁÒÚ ØÑ ÒØ Ò ÐÝ ¾ ÇÖ
More informationuniverse nonself self detection system false negatives false positives
Ö Ø ØÙÖ ÓÖ Ò ÖØ Ð ÁÑÑÙÒ ËÝ Ø Ñ ËØ Ú Ò º ÀÓ Ñ ÝÖ ½ Ò Ëº ÓÖÖ Ø ½ ¾ ½ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÍÆÅ Ð ÙÕÙ ÖÕÙ ÆÅ ½ ½ ¾ Ë ÒØ ÁÒ Ø ØÙØ ½ ÀÝ È Ö ÊÓ Ë ÒØ ÆÅ ¼½ ØÖ Ø Ò ÖØ Ð ÑÑÙÒ Ý Ø Ñ ÊÌÁ˵ Ö Û ÒÓÖÔÓÖ Ø Ñ ÒÝ ÔÖÓÔ
More informationÍÒ Ö Ø Ò Ò Ø ÒØ ÖÔÖ ÁÒ ÓÖÑ Ø ÓÒ ËÝ Ø Ñ Ì ÒÓÐÓ Ý Ó Ò ÊÈ Ö Ï Ò Ö ØØÔ»»ÛÛÛº Ò º Ù¹ ÖÐ Òº» Û Ò Ö ÁÒ Ø ØÙØ ĐÙÖ ÁÒ ÓÖÑ Ø Ö ÍÒ Ú Ö ØĐ Ø ÖÐ Ò Ì Ù ØÖº ¹½ ½ ÖÐ Ò ÖÑ ÒÝ ¹Ñ Ð Û Ò º Ù¹ ÖÐ Òº ÔÖ Ð ¾ ¾¼¼¼ ÌÙØÓÖ Ð Ø Ø
More informationÅÓÖÐ ÀÞÖ ÅÖØ ÈÓÛÖ Ò ËÓÒ Ø ÀÐØ ÁÒ ÙÖÒ Ý ÖØÓРͺ ÏÖ ÔÖØÑÒØ Ó ÓÒÓÑ ÍÒÚÖ ØÝ Ó ÅÒÒÑ ¹½ ½ ÅÒÒÑ ÛÖÓÒºÙÒ¹ÑÒÒѺ Ò ÅÖÙ ÒÐÙ ÎÖÒØ ÃÖÒÒÚÖ ÖÙÒ ¹½ ÅĐÙÒÒ ÑÖÙ ºÒÐÙÚÖÒغº ÙÙ Ø ¾¼¼½ ØÖØ ÁÒÚÙÐ ÑÓÖÐ ÞÖ ÒÒÖ Ý ÐØ Ò ÙÖÒ Ò ÑÓÒÓÔÓÐ
More informationÌÖ Ò Ø ÓÒ¹ Ö Ò Ò ÅÒ ÑÓ ÝÒ È Ö¹ØÓ¹È Ö ËØ ÒÓ Ö Ô ËØÓÖ ËÝ Ø Ñ Ì ÑÓØ Ý ÊÓ Ó ½ Ò ËØ Ú Ò À Ò ¾ ¾ ½ ËÔÖ ÒØ Ú Ò Ì ÒÓÐÓ Ý Ä ÓÖ ØÓÖÝ ÙÖÐ Ò Ñ ¼½¼ ÍË ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ñ Ö ÓÑÔÙØ Ö Ä ÓÖ ØÓÖÝ Ñ Ö ¼ Íà ØÖ Øº ÅÒ ÑÓ ÝÒ Ô Ö¹ØÓ¹Ô
More informationÁÒØÖÔÖØØÓÒ Ó Î ÙÐÐÝ ËÒ ÍÖÒ ÒÚÖÓÒÑÒØ ÓÖ ËйÖÚÒ Ö ÖØØÓÒ ÞÙÖ ÖÐÒÙÒ Ö ÓØÓÖ¹ÁÒÒÙÖ Ò Ö ÙÐØØ ÐØÖÓØÒ Ö ÊÙÖ¹ÍÒÚÖ ØØ ÓÙÑ ÖÒ ÈØÞÓÐ ËØÙØØÖØ»ÓÙÑ ËÔØÑÖ ¾¼¼¼ ÊÖÒØÒ ÈÖÓº Öº¹ÁÒº ÏÖÒÖ ÚÓÒ ËÐÒ ÁÒ ØØÙØ Ö ÆÙÖÓÒÓÖÑØ ÄÖ ØÙÐ
More informationÒ Ñ Ö Ð ÓÙÒ Ø ÓÒ ÓÖ ÙØÓÑ Ø Ï ÁÒØ Ö Ú ÐÙ Ø ÓÒ Ý Å ÐÓ Ý Ú ØØ ÁÚÓÖÝ ºËº ÈÙÖ Ù ÍÒ Ú Ö Øݵ ½ ź˺ ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ð ÓÖÒ Ø Ö Ð Ýµ ½ ÖØ Ø ÓÒ Ù Ñ ØØ Ò ÖØ Ð Ø Ø ÓÒ Ó Ø Ö ÕÙ Ö Ñ ÒØ ÓÖ Ø Ö Ó ÓØÓÖ Ó È ÐÓ Ó Ý Ò ÓÑÙØ Ö
More informationÇÔ Ò ÈÖÓ Ð Ñ Ò Ø ¹Ë Ö Ò È Ö¹ØÓ¹È Ö ËÝ Ø Ñ Æ Ð Û Ò À ØÓÖ Ö ¹ÅÓÐ Ò Ò Ú ÖÐÝ Ò ËØ Ò ÓÖ ÍÒ Ú Ö ØÝ ËØ Ò ÓÖ ¼ ÍË Û Ò ØÓÖ Ý Ò º Ø Ò ÓÖ º Ù ØØÔ»»ÛÛÛ¹ º Ø Ò ÓÖ º Ù ØÖ Øº ÁÒ È Ö¹ÌÓ¹È Ö È¾Èµ Ý Ø Ñ ÙØÓÒÓÑÓÙ ÓÑÔÙØ Ö
More informationÆÆ ÄË Ç ÇÆÇÅÁ Ë Æ ÁÆ Æ ½ ß½¼¼ ¾¼¼¼µ ÁÒÚ ØÑ ÒØ ÀÓÖ ÞÓÒ Ò Ø ÖÓ Ë Ø ÓÒ Ó ÜÔ Ø Ê ØÙÖÒ Ú Ò ÖÓÑ Ø ÌÓ ÝÓ ËØÓ Ü Ò È Ò¹ÀÙ Ò ÓÙ Ô ÖØÑ ÒØ Ó Ò Ò Æ Ø ÓÒ Ð ÒØÖ Ð ÍÒ Ú Ö ØÝ ÙÒ Ä Ì Û Ò ¾¼ Ù Ò¹Ä Ò À Ù Ô ÖØÑ ÒØ Ó Ò Ò Æ
More informationThe CMS Silicon Strip Tracker and its Electronic Readout
The CMS Silicon Strip Tracker and its Electronic Readout Markus Friedl Dissertation May 2001 ÖØ Ø ÓÒ Ì ÅË Ë Ð ÓÒ ËØÖ Ô ÌÖ Ö Ò Ø Ð ØÖÓÒ Ê ÓÙØ ÔÖ ÒØ Ò Ô ÖØ Ð ÙÐ ÐÐÑ ÒØ Ó Ø Ö ÕÙ Ö Ñ ÒØ ÓÖ Ø Ö ÓØÓÖ Ó Ì Ò Ð
More informationÌ ÈÖ Ò Ó ËØÖ ÔÔ ÅÓÖØ ¹ Ë ÙÖ Ø Â Ó ÓÙ ÓÙ Å ØØ Û Ê Ö ÓÒ Ê Ö ËØ ÒØÓÒ Ò ÊÓ ÖØ º Ï Ø Ð Û Â ÒÙ ÖÝ ½ ØÖ Ø ÁÒØ Ö Ø ÓÒÐÝ Áǵ Ò ÔÖ Ò Ô Ð ÓÒÐÝ Èǵ ØÖ ÔÔ ÑÓÖØ ¹ ÙÖ Ø Å Ëµ Ö Ö Ú Ø Ú ÙÖ Ø Û Ô Ý ÓÙØ ÓÒÐÝ Ø ÒØ Ö Ø ÓÑÔÓÒ
More informationFRAME. ... Data Slot S. Data Slot 1 Data Slot 2 C T S R T S. No. of Simultaneous Users. User 1 User 2 User 3. User U. No.
ÂÓÙÖÒ ÐÓ ÁÒØ ÖÓÒÒ Ø ÓÒÆ ØÛÓÖ ÎÓк¾ ÆÓº½ ¾¼¼½µ ¹ ÏÓÖÐ Ë ÒØ ÈÙ Ð Ò ÓÑÔ ÒÝ È Ê ÇÊÅ Æ Î ÄÍ ÌÁÇÆÇ Ê ÉÍ ËÌ¹Ì Å» Å ÈÊÇÌÇ ÇÄ ÇÊÏÁÊ Ä ËËÆ ÌÏÇÊÃË ÒØ Ö ÓÖÊ Ö ÒÏ Ö Ð ÅÓ Ð ØÝ Ò Æ ØÛÓÖ Ò Ê ÏŠƵ Ô ÖØÑ ÒØÓ ÓÑÔÙØ ÖË Ò
More informationÓÒ ÖØÓÒ ÓÒ ÙÖÓÔÒ ÓÒÚÖ ÓÒ ÔÖÐÐÐ ÓÖÔÙ ÅÐÒ ÅÒ ÍÒÚÖ Ø ÈÚ ÑÐÒÑÒÑкÓÑ ÖÒ ¾ ÂÒÙÖÝ ¾¼¼ ½ ½µ ¾µ Ñ Ó Ø ÛÓÖ Ì ÛÓÖ ÒÐÝ Ø ÇÆÎÊË ÓÖ ÓÒÚÖÐ ÓÒ ØÖÙØÓÒ µ Û Ò ÓÙÒ Ò Ø Ç ÓÖÔÙ Ñ ÙÔ Ó Ø ØÖÒ ÐØÓÒ Ó ÚÒ ÔØÖ Ó Ó³ ÒÓÚÐ ÁÐ ÒÓÑ ÐÐ
More informationSliding Window ... Basic Window S[0] S[k 1] S[k] Digests Digests Digests
ËØØËØÖÑ ËØØ ØÐ ÅÓØÓÖ Ó ÌÓÙ Ó Ø ËØÖÑ ÊÐ ÌÑ ÙÝÙ Ù Ë ÓÙÖØ Á ØØÙØ Ó ÅØÑØÐ Ë ÔÖØÑØ Ó ÓÑÔÙØÖ Ë ÆÛ ÓÖ ÍÚÖ ØÝ ÝÙÝÙ ºÝÙºÙ ØÖØ Ó Ö Ø ÔÖÓÐÑ Ó ÑÓØÓÖ Ø Ó ØÓÙ Ó ØÑ Ö Ø ØÖÑ ÓÐ Ó Ñ Ó Ó ØѺ Á ØÓ ØÓ Ð ØÖÑ ØØ ¹ Ø Ù ÚÖ ØÖ
More informationÓÑÔ Ö Ø Ú Ê Ú Û Ó ÊÓ ÓØ ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò Ä Ò Ù ÁÞÞ Ø È Ñ Ö ÓÖÝ À Ö Ù Ù Ø ½ ¾¼¼½ ØÖ Ø ÁÒ Ø Ô Ô Ö Û Ñ ÓÑÔ Ö Ø Ú Ö Ú Û Ó Ú Ö ØÝ Ó ÒØ ÖÑ Ø ¹Ð Ú Ð ÖÓ ÓØ Ð Ò Ù Ø Ø Ú Ñ Ö Ò Ö ÒØ Ý Ö º Ï Ð Ó Ö ÖÓ ÓØ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ò Ð Ò Ù
More informationØÙÖ Ò Ö Ø ÓÒ Ý ÁÑ Ø Ø ÓÒ ÖÓÑ ÀÙÑ Ò Ú ÓÖ ØÓ ÓÑÔÙØ Ö Ö Ø Ö Ò Ñ Ø ÓÒ ÖØ Ø ÓÒ ÞÙÖ ÖÐ Ò ÙÒ Ö Ó ØÓÖ Ö ÁÒ Ò ÙÖÛ Ò Ø Ò Ö Æ ØÙÖÛ Ò ØÐ ¹Ì Ò Ò ÙÐØĐ Ø Ò Ö ÍÒ Ú Ö ØĐ Ø Ë ÖÐ Ò ÚÓÖ Ð Ø ÚÓÒ Å Ð Ã ÔÔ Ë Ö ÖĐÙ Ò ¾¼¼ Ò ÎÓÖ
More informationÁÒÖÒ ÓÖ Ó ÖÚØÓÒ Ó ÒØÖØ «Ù ÓÒ ÔÖÓ º ËÙ ÒÒ ØÐÚ Ò ÔÖØÑÒØ Ó Ó ØØ Ø ÅÐ ËÖÒ Ò ÔÖØÑÒØ Ó ËØØ Ø Ò ÇÔÖØÓÒ Ê Ö ÍÒÚÖ ØÝ Ó ÓÔÒÒ ÒÑÖ ØÖØ ØÑØÓÒ Ó ÔÖÑØÖ Ò «Ù ÓÒ ÑÓÐ Ù ÙÐÐÝ ÓÒ Ó Ö¹ ÚØÓÒ Ó Ø ÔÖÓ Ø ÖØ ØÑ ÔÓÒØ º ÀÖ Û ÒÚ ØØ
More informationÆØÛÓÖ ÏÓÖÒ ÖÓÙÔ ÁÒØÖÒØ ÖØ ÜÔÖØÓÒ Ø ÙÙ Ø ¾¼¼¾ º ÓÖÐØØ ÉÇË ÁÒº ÁÖÚÒ ºÁº ÈÙÐÐÒ ÐÓÖÒ ÁÒ ØØÙØ Ó ÌÒÓÐÓÝ Ëº ËÖÓÓ ÆÓÖØÐ ÆØÛÓÖ Íà ËØØ Ø Ó ÇÒ¹ÏÝ ÁÒØÖÒØ ÈØ ÐÝ ÖعÓÖÐØعËØØ Ø ¹Ó¹ÔعÐÝ ¹¼¼ºØÜØ ½ ËØØÙ Ó Ø ÅÑÓ Ì ÓÙÑÒØ
More informationÔØÖ ÄÒÖ Ç ÐÐØÓÖ ß ÇÒ Ö Ó ÖÓÑ º½ ÇÚÖÚÛ ÏØ Ó Ø ØÒ Ú Ò ÓÑÑÓÒ ÔÖÓÔØÓÒ Ó Ñ ÛÚ ÒÖØ Ý Öع ÕÙ ÖÑÓØ ØØÓÒ Ó ÓÑÔÐÜ ÑÓÐÙÐ Ú ÒÖÖ ÔØÖ Ø ÐØÖ Ò ÑÒØ Ð Ò ÑÖÓÛÚ ÚØÝ Ò ÖÒØÖ ÐÓ Ì ÙÑÐ ÑÔÐ ÖÑÓÒ Ó Ð¹ ÐØÓÖ ÔÐÝ ØÖÖÒ ÖÓÐ Ò Ø ÙÒÖ
More informationIn Proceedings of the 1999 USENIX Symposium on Internet Technologies and Systems (USITS 99) Boulder, Colorado, October 1999
In Proceedings of the 999 USENIX Symposium on Internet Technologies and Systems (USITS 99) Boulder, Colorado, October 999 ÓÒÒ Ø ÓÒ Ë ÙÐ Ò Ò Ï Ë ÖÚ Ö Å Ö º ÖÓÚ ÐÐ ÊÓ ÖØ Ö Ò Ó Ó Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Ó
More informationTheHow and Why of Having a Successful Home Office System
ÊÇÄ ¹ Ë ËË ÇÆÌÊÇÄ ÇÆ ÌÀ Ï ÍËÁÆ Ä È ÂÓÓÒ Ëº È Ö ÁÒ ÓÖÑ Ø ÓÒ Ò ËÓ ØÛ Ö Ò Ò Ö Ò Ô ÖØÑ ÒØ ÓÖ Å ÓÒ ÍÒ Ú Ö ØÝ Ô Ö Ø ºÒÖÐºÒ ÚÝºÑ Ð Ð¹ÂÓÓÒ Ò ÓÐÐ Ó ÁÒ ÓÖÑ Ø ÓÒ Ì ÒÓÐÓ Ý ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó ÆÓÖØ ÖÓÐ Ò Ø ÖÐÓØØ ÒÙÒº Ù Ê Ú
More informationPROCESSOR IS OCCUPIED BY T i
ËÙÐÒ ÐÓÖØÑ ÓÖ ÅÙÐØÔÖÓÖÑÑÒ Ò ÀÖ¹ÊйÌÑ ÒÚÖÓÒÑÒØ º ĺ ÄÙ ÈÖÓØ Å Å Ù ØØ ÁÒ ØØÙØ Ó ÌÒÓÐÓÝ ÂÑ Ïº ÄÝÐÒ ÂØ ÈÖÓÔÙÐ ÓÒ ÄÓÖØÓÖÝ ÐÓÖÒ ÁÒ ØØÙØ Ó ÌÒÓÐÓÝ ØÖØ Ì ÔÖÓÐÑ Ó ÑÙÐØÔÖÓÖÑ ÙÐÒ ÓÒ ÒÐ ÔÖÓ ÓÖ ØÙ ÖÓÑ Ø ÚÛÔÓÒØ Ó Ø ÖØÖ
More informationapplication require ment? reliability read/write caching disk
Í Ò Ê ÑÓØ Å ÑÓÖÝ ØÓ ËØ Ð Ø Æ ÒØÐÝ ÓÒ Ò Ì¾ Ä ÒÙÜ Ð ËÝ Ø Ñ Ö Ò Ó Ö Ð ÖÓ Ï Ð Ö Ó ÖÒ Ö È Ó Ò Ì Ø Ò ËØ Ò ÍÒ Ú Ö Ö Ð È Ö ÓÓÖ Ò Ó È Ó ¹ Ö Ù Ó Ñ ÁÒ ÓÖÑ Ø Úº ÔÖ Ó Î ÐÓ Ó»Ò Ó ÓÓÒ Ó ½¼ ¹ ¼ ÑÔ Ò Ö Ò È Ö Þ Ð Ì Ð µ
More informationautocorrelation analysis
ÌÓÛÖ ËÔ¹ÒÖØ ÖÝÔØÓÖÔ ÃÝ ÓÒ Ê ÓÙÖ ÓÒ ØÖÒ Ú ÜØÒ ØÖص Ò ÅÓÒÖÓ ÅРú ÊØÖ Ý É Ä ÒРȺ ÄÓÔÖ Ø ÐÒ Ë ØÖØ ÈÖÓÖÑÑÐ ÑÓÐ ÔÓÒ Ò ÔÖ ÓÒÐ ØÐ ØÒØ È µ ÛØ ÑÖÓÔÓÒ ÔÖÑØ ÚÓ¹ ÖÚÒ Ù Ö ÒØÖ Ò Û Ù Ö ÔÖÓÚ Ò¹ ÔÙØ Ý ÔÒº ÁÒ Ø ÔÔÖ Û ÓÛÓÛØÓܹ
More informationApplications. Decode/ Encode ... Meta- Data. Data. Shares. Multi-read/ Multi-write. Intermediary Software ... Storage Nodes
ËÐØÒ Ø ÊØ Ø ØÖÙØÓÒ ËÑ ÓÖ ËÙÖÚÚÐ ËØÓÖ ËÝ ØÑ ÂÝ Âº ÏÝÐ ÅÑØ ÐÓÐÙ ÎÝ ÈÒÙÖÒÒ ÅРϺ Ö ËÑ ÇÙÞ ÃÒ ÌÛ ÓÖÝ ÏÐÐÑ ÖÓÖÝ Êº ÒÖ ÈÖÔ Ãº ÃÓ Ð ÅÝ ¾¼¼½ Å͹˹¼½¹½¾¼ ËÓÓÐ Ó ÓÑÔÙØÖ ËÒ ÖÒ ÅÐÐÓÒ ÍÒÚÖ ØÝ ÈØØ ÙÖ È ½¾½ ØÖØ ËÙÖÚÚÐ
More informationHowPros and Cons of Owning a Home-Based Business
ÄØ Ø ÊÚ ÓÒ ÅÖ ¾½ ¾¼¼½ ÓÑÑÒØ ÏÐÓÑ ÖÑ Ò ÅÒÖÐ ÁÒÒØÚ ØÓ ÅÒÔÙÐØ Ø ÌÑÒ Ó ÈÖÓØ Ê ÓÐÙØÓÒ Ú ÀÖ ÐÖ ÌÖÙÒ ÓÖ ËÓÒÝÓÒ ÄÑ Ï ØÒ º ÕÙØ º ÖÓÚØ Ëº ÒÒ Åº ÖÒÒÒ Àº Ó º ÓÛÖÝ ÈºÙÐÖ Êº ÀÒРº ÀÖ ÐÖ º ÄÑÒÒ Åº ÅØÐÐ ÁºÈÒ ºÊ ÑÙ Ò
More informationDownloaded from SPIE Digital Library on 29 Aug 2011 to 128.196.210.138. Terms of Use: http://spiedl.org/terms
ÔØ Ú ÓÒ ÖÝ Ñ ÖÖÓÖ ÓÖ Ø Ä Ö ÒÓÙÐ Ö Ì Ð ÓÔ º Ê Ö º Ö٠Ⱥ Ë Ð Ò Ö º ÐÐ Ò Êº ź Ò Ö ØØÓÒ ÀºÅº Å ÖØ Ò Ç ÖÚ ØÓÖ Ó ØÖÓ Ó Ö ØÖ Ä Ö Ó º ÖÑ ¼½¾ Ö ÒÞ ÁØ ÐÝ Ë ÁÒØ ÖÒ Ø ÓÒ Ð ºÖºÐº ÓÖ Ó ÈÖÓÑ ËÔÓ ¾» ¾¾¼ Ä Ó ÁØ ÐÝ Å ÖÓ
More informationChen Ding Yutao Zhong Computer Science Department University of Rochester Rochester, New York U.S.A. cding,ytzhong @cs.rochester.
ÓÑÔ Ð Ö¹ Ö Ø ÊÙÒ¹Ì Ñ ÅÓÒ ØÓÖ Ò Ó ÈÖÓ Ö Ñ Ø Chen Ding Yutao Zhong Computer Science Department University of Rochester Rochester, New York U.S.A. cding,ytzhong @cs.rochester.edu ABSTRACT ÙÖ Ø ÖÙÒ¹Ø Ñ Ò ÐÝ
More informationPrimitives. Ad Hoc Network. (a) User Applications Distributed Primitives. Routing Protocol. Ad Hoc Network. (b)
Ï Ö Ð Æ ØÛÓÖ ¼ ¾¼¼½µ ß ½ ÅÙØÙ Ð ÜÐÙ ÓÒ Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ ÀÓ ÅÓ Ð Æ ØÛÓÖ Â ÒÒ Ö º Ï ÐØ Ö Â ÒÒ Ö Äº Ï Ð Æ Ø Ò Àº Î Ý Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Ì Ü ²Å ÍÒ Ú Ö ØÝ ÓÐÐ ËØ Ø ÓÒ Ì ¹ ½½¾ ¹Ñ Ð ÒÒÝÛ ºØ ÑÙº Ù Û Ð ºØ ÑÙº Ù
More informationPROTOCOLS FOR SECURE REMOTE DATABASE ACCESS WITH APPROXIMATE MATCHING
CERIAS Tech Report 2001-02 PROTOCOLS FOR SECURE REMOTE DATABASE ACCESS WITH APPROXIMATE MATCHING Wenliang Du, Mikhail J. Atallah Center for Education and Research in Information Assurance and Security
More informationÈÖ ÓÚÖÝ ÓÒ ÓÖÒ ÜÒ ÅÖØ ÛØ ÖÒØÐÐÝ ÁÒÓÖÑ ÌÖÖ ÖÒ ÂÓÒ ÍÒÚÖ ØÝ Ó Ñ ØÖÑ Ò ÈÊ ÊÓÒÐ ÅÙ Ö ÑÙ ÍÒÚÖ ØÝ ÊÓØØÖÑ ÈØÖ ËÓØÑÒ ÄÑÙÖ ÁÒ ØØÙØ Ó ÒÒÐ ÓÒÓÑ Ò ÈÊ ÁÖÑ ÚÒ ÄÙÛÒ ÄÑÙÖ ÁÒ ØØÙØ Ó ÒÒÐ ÓÒÓÑ Ì ÚÖ ÓÒ ÙÙ Ø ¾¼¼½ ØÖØ Ì ÔÔÖ
More informationApplication. handle layer. access layer. reference layer. transport layer. ServerImplementation. Stub. Skeleton. ClientReference.
ÜÔÐÓ Ø Ò Ç Ø ÄÓ Ð ØÝ Ò Â Ú È ÖØÝ ØÖ ÙØ ÓÑÔÙØ Ò ÒÚ ÖÓÒÑ ÒØ ÓÖ ÏÓÖ Ø Ø ÓÒ ÐÙ Ø Ö ÖÒ Ö À ÙÑ Ö Ò Å Ð È Ð ÔÔ Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ã ÖÐ ÖÙ ÖÑ ÒÝ ÙÑ Ö ºÙ º Ò Ô Ð ÔÔ Ö ºÙ º ØØÔ»»ÛÛÛ Ô º Ö ºÙ º»Â Ú È ÖØÝ» ØÖ Øº ÁÒ ØÖ
More informationReal Business Cycles with Disequilibrium in the Labor Market: A Comparison of the U.S. and German Economies
Working Paper No. 5 Real Business Cycles with Disequilibrium in the Labor Market: A Comparison of the U.S. and German Economies by Gang Gong and Willi Semmler University of Bielefeld Department of Economics
More informationÌ Ë Ø ÅÄ Ë Ö Ò Ò Ò Ò ÅÄ ÉÙ ÖÝ Ò Ñ Ö Ò Ò Ò Ó Ò ÒØ ÓÒÝ ÂÓ Ô Ö Ú Ò Ò º Ö Ð Ýº Ù Ê ÔÓÖØ ÆÓº Í» Ë ¹¼¼¹½½½¾ Ë ÔØ Ñ Ö ¾¼¼¼ ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Ú ÓÒ Ëµ ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ð ÓÖÒ Ö Ð Ý Ð ÓÖÒ ¾¼ Ì Ë Ø ÅÄ Ë Ö Ò Ò Ò Ò ÅÄ ÉÙ ÖÝ Ò
More informationhospital physician(2)... disease(4) treat(2) W305(2) leukemia(3) leukemia(2) cancer
Ë ÙÖ ÅÄ ÈÙ Ð Ò Û Ø ÓÙØ ÁÒ ÓÖÑ Ø ÓÒ Ä Ò Ø ÈÖ Ò Ó Ø ÁÒ Ö Ò Ó ÙÒ Ò Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÆÓÖØ Ø ÖÒ ÍÒ Ú Ö ØÝ Ä ÓÒ Ò ½½¼¼¼ Ò Ý Ò ÜÑ ÐºÒ Ùº ÙºÒ Ò Ä Ý Ë ÓÓÐ Ó ÁÒ ÓÖÑ Ø ÓÒ Ò ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ð ÓÖÒ ÁÖÚ
More informationdrop probability maxp
ÓÑÔÖ ÓÒ Ó ÌÐ ÖÓÔ Ò ØÚ ÉÙÙ ÅÒÑÒØ ÈÖÓÖÑÒ ÓÖ ÙÐ¹Ø Ò Ï¹Ð ÁÒØÖÒØ ÌÖ ÒÐÙ ÁÒÒÓÒ Ö ØÓ ÖÒÙÖ ÌÓÑ ÐÖ Ö ØÓÔ ÓØ ËÖ ÅÖØÒ ÅÝ ËÔÖÒØ ÌÄ ÙÖÐÒÑ ÍË ßÓØ ÒÐÙÐ ÔÖÒØÐ ºÓÑ ËÐÞÙÖ Ê Ö Ù ØÖ ßÖ ØÓºÖÒÙÖ ÌÓÑ ºÐÖÐ ÐÞÙÖÖ ÖºØ ½ ÍÒÚÖ Ø
More informationOptimal Crawling Strategies for Web Search Engines
Optimal Crawling Strategies for Web Search Engines J.L. Wolf, M.S. Squillante, P.S. Yu IBM Watson Research Center ÐÛÓÐ Ñ Ô ÝÙÙ ºÑºÓÑ J. Sethuraman IEOR Department Columbia University jay@ieor.columbia.edu
More information} diff. } make. fetch. diff. (a) Standard LRC. (c) Home-based LRC. (b) AURC. Node 0 Node 1 Node 2 (home) Node 0 Node 1 Node 2 (home) Compute
ÈÙÐ Ò Ø ÈÖÓÒ Ó Ø ¾Ò ËÝÑÔÓ ÙÑ Ó ÇÔÖØÒ ËÝ ØÑ Ò Ò ÁÑÔÐÑÒØØÓÒ ÇËÁ³µ ÈÖÓÖÑÒ ÚÐÙØÓÒ Ó ÌÛÓ ÀÓѹ ÄÞÝ ÊÐ ÓÒ ØÒÝ ÈÖÓØÓÓÐ ÓÖ ËÖ ÎÖØÙÐ ÅÑÓÖÝ ËÝ ØÑ ÙÒÝÙÒ ÓÙ ÄÚÙ ÁØÓ Ò Ã Ä ÔÖØÑÒØ Ó ÓÑÔÙØÖ ËÒ ÈÖÒØÓÒ ÍÒÚÖ ØÝ ÈÖÒØÓÒ ÆÂ
More informationArchiving Scientific Data
Archiving Scientific Data Peter Buneman Sanjeev Khanna Ý Keishi Tajima Þ Wang-Chiew Tan Ü ABSTRACT Ï ÔÖ ÒØ Ò Ö Ú Ò Ø Ò ÕÙ ÓÖ Ö Ö Ð Ø Û Ø Ý ØÖÙØÙÖ º ÇÙÖ ÔÔÖÓ ÓÒ Ø ÒÓ¹ Ø ÓÒ Ó Ø Ñ Ø ÑÔ Û Ö Ý Ò Ð Ñ ÒØ ÔÔ Ö
More informationImproving Web Performance by Client Characterization Driven Server Adaptation
Improving Web Performance by Client Characterization Driven Server Adaptation Balachander Krishnamurthy AT&T Labs Research 180 Park Avenue Florham Park, NJ bala@research.att.com Craig E. Wills WPI 100
More informationHistory-Based Batch Job Scheduling on a Network of Interactively Used Workstations
À ØÓÖݹ Ø ÂÓ Ë ÙÐ Ò ÓÒ Æ ØÛÓÖ Ó ÁÒØ Ö Ø Ú ÐÝ Í ÏÓÖ Ø Ø ÓÒ ÁÒ Ù ÙÖ Ð ÖØ Ø ÓÒ ÞÙÖ ÖÐ Ò ÙÒ Ö ÏĐÙÖ Ò Ó ØÓÖ Ö È ÐÓ ÓÔ ÚÓÖ Ð Ø Ö È ÐÓ ÓÔ ¹Æ ØÙÖÛ Ò ØÐ Ò ÙÐØĐ Ø Ö ÍÒ Ú Ö ØĐ Ø Ð ÚÓÒ Ò Ö Ï Ô Ù Ë ĐÙÔ Ñ ÄÍ Ð ½ Ò Ñ
More informationBest Place to Find Information For a Wedding?
ÔÔ Ö Ò ÈÖÓ Ò Ó Ø Ø ÁÒØ ÖÒ Ø ÓÒ Ð ÓÒ Ö Ò ÓÒ Ö Ø ØÙÖ Ð ËÙÔÔÓÖØ ÓÖ ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò Ä Ò Ù Ò ÇÔ Ö Ø Ò ËÝ Ø Ñ ¾¼¼¼ Designing Computer Systems with MEMS-based Storage Steven W. Schlosser, John Linwood Griffin, David
More informationCanny Edge Detection
Canny Edge Detection 09gr820 March 23, 2009 1 Introduction The purpose of edge detection in general is to significantly reduce the amount of data in an image, while preserving the structural properties
More informationPush-communities. Pull-communities. Wrapped Services ... ... processors hardwarecircuits peripherals PCshopping
ÓÑÔÓ Ò Ò ÅÒØÒÒ Ï¹ ÎÖØÙÐ ÒØÖÔÖ ÓÙÐÑ ÒØÐÐ ½ Ò ÖÑ Å ¾ Ò ØÑÒ ÓÙÙØØÝ ¾ Ò Ñ ÐÑÖÑ Ò ÂÑ Ö ½ ËÓÓÐ Ó ÓÑÔÙØÖ ËÒ Ò ÒÒÖÒ ÍÒÚÖ ØÝ Ó ÆÛ ËÓÙØ ÏÐ Ù ØÖÐ ÓÙÐÑ ºÙÒ ÛºÙºÙ ÔÖØÑÒØ Ó ÓÑÔÙØÖ ËÒ ÈÙÖÙ ÍÒÚÖ ØÝ ÍË ºÔÙÖÙºÙ ¾ ÔÖØÑÒØ
More informationTHE IMPACT OF PRODUCT RECOVERY ON LOGISTICS NETWORK DESIGN
R & D THE IMPACT OF PRODUCT RECOVERY ON LOGISTICS NETWORK DESIGN by M. FLEISCHMANN* P. BEULLENS** J. M. BLOEMHOF-RUWAARD and L. VAN WASSENHOVE 2000/33/TM/CIMSO 11 * Faculty of Business Administration,
More informationResource Management for Scalable Disconnected Access to Web Services
Resource Management for Scalable Disconnected Access to Web Services Bharat Chandra, Mike Dahlin, Lei Gao, Amjad-Ali Khoja Amol Nayate, Asim Razzaq, Anil Sewani Department of Computer Sciences The University
More informationIBM Research Report. The State of the Art in Locally Distributed Web-server Systems
RC22209 (W0110-048) October 16, 2001 Computer Science IBM Research Report The State of the Art in Locally Distributed Web-server Systems Valeria Cardellini, Emiliano Casalicchio Dept. of Computer Engineering
More informationConvolution. 1D Formula: 2D Formula: Example on the web: http://www.jhu.edu/~signals/convolve/
Basic Filters (7) Convolution/correlation/Linear filtering Gaussian filters Smoothing and noise reduction First derivatives of Gaussian Second derivative of Gaussian: Laplacian Oriented Gaussian filters
More informationdesired behaviour (global constraints) composite system putative behaviour: putative agents, actions, etc.
Ó Ð¹ Ö Ú Ò ÔÔÖÓ ØÓ Ö ÕÙ Ö Ñ ÒØ Ò Ò Ö Ò ËØ Û ÖØ Ö Ò Ø Û Öغ Ö ÒÙÛ º ºÙ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ø Ï Ø Ó Ò Ð Ò Ö ØÓÐ ØÖ Ø ÒÙÑ Ö Ó Ö ÒØ ÔÔÖÓ ØÓ Ö ÕÙ Ö Ñ ÒØ Ò Ò Ö Ò Ù Ø Ø Ø Ò Û Ô Ö Ñ Ñ Ö Ò ÙÔÓÒ Ø Ù Ó
More informationAn Investigation of Geographic Mapping Techniques for Internet Hosts
An Investigation of Geographic Mapping Techniques for Internet Hosts Venkata N. Padmanabhan Microsoft Research Lakshminarayanan Subramanian Ý University of California at Berkeley ABSTRACT ÁÒ Ø Ô Ô Ö Û
More informationRational Value Model For Firms
Rational Exuberance: The Fundamentals of Pricing Firms, from Blue Chip to Dot Com Mark Kamstra Working Paper 2001-21 November 2001 Working Paper Series Federal Reserve Bank of Atlanta Working Paper 2001-21
More informationP1 P2 P3. Home (p) 1. Diff (p) 2. Invalidation (p) 3. Page Request (p) 4. Page Response (p)
ËÓØÛÖ ØÖÙØ ËÖ ÅÑÓÖÝ ÓÚÖ ÎÖØÙÐ ÁÒØÖ ÖØØÙÖ ÁÑÔÐÑÒØØÓÒ Ò ÈÖÓÖÑÒ ÅÙÖÐÖÒ ÊÒÖÒ Ò ÄÚÙ ÁØÓ ÔÖØÑÒØ Ó ÓÑÔÙØÖ ËÒ ÊÙØÖ ÍÒÚÖ ØÝ È ØÛÝ Æ ¼¹¼½ ÑÙÖÐÖ ØÓ ºÖÙØÖ ºÙ ØÖØ ÁÒ Ø ÔÔÖ Û Ö Ò ÑÔÐÑÒØØÓÒ Ó ÓØÛÖ ØÖÙØ ËÖ ÅÑÓÖÝ Ëŵ
More informationFinding Near Rank Deficiency in Matrix Products
TR-CS-98-13 Finding Near Rank Deficiency in Matrix Products Michael Stewart December 1998 Joint Computer Science Technical Report Series Department of Computer Science Faculty of Engineering and Information
More informationPricing Debit Card Payment Services: An IO Approach
WP/03/202 Pricing Debit Card Payment Services: An IO Approach Wilko Bolt and Alexander F. Tieman 2003 International Monetary Fund WP/03/202 IMF Working Paper International Capital Markets Department Pricing
More informationBuilding Intelligent Web Applications Using Lightweight Wrappers
University of Pennsylvania ScholarlyCommons Database Research Group (CIS) Department of Computer & Information Science March 2001 Building Intelligent Web Applications Using Lightweight Wrappers Arnaud
More informationHowEasily Find the Best Lowest Price Possible For a Wedding
Enabling Dynamic Content Caching for Database-Driven Web Sites K. Selçuk Candan Wen-Syan Li Qiong Luo Wang-Pin Hsiung Divyakant Agrawal C&C Research Laboratories, NEC USA, Inc., 110 Rio Robles, San Jose,
More informationA Comparison of Photometric Normalisation Algorithms for Face Verification
A Comparison of Photometric Normalisation Algorithms for Face Verification James Short, Josef Kittler and Kieron Messer Centre for Vision, Speech and Signal Processing University of Surrey Guildford, Surrey,
More informationSTURMFELS EXPANDED. Niels Lauritzen
STURMFELS EXPANDED Niels Lauritzen The author s address: NIELS LAURITZEN DEPARTMENT OF MATHEMATICAL SCIENCES UNIVERSITY OF AARHUS, DENMARK EMAIL: niels@imf.au.dk URL: http://www.imf.au.dk/ niels/ ii Contents
More informationWorking Paper Simulating Tail Probabilities in GI/GI.1 Queues and Insurance Risk Processes with Subexponentail Distributions
econstor www.econstor.eu Der Open-Access-Publikationsserver der ZBW Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft The Open Access Publication Server of the ZBW Leibniz Information Centre for Economics Boots,
More informationELECTROMAGNETIC THEORY
ELECTROMAGNETIC THEORY A. B. Lahanas University of Athens, Physics Department, Nuclear and Particle Physics Section, Athens 157 71, Greece Abstract An introduction to Electromagnetic Theory is given with
More informationStochastic Dynamic Programming Based Approaches to Sensor Resource Management
Stochastic Dynamic Programming Based Approaches to Sensor Resource Management R.B. Washburn, M.K. Schneider, J.J. Fox Fusion Technology and Systems Division Alphatech, Inc. Burlington, MA bob.washburn,
More information>?@CHJLC?JHLL >?@CHJLC?JHLL \ >?@CH >?JHLL >?JLC?!"#$%!&'!()+,-.+/0-1,.20.3456,.13.71+1,89:0-;,.-
More informationDoes Poor Legal Enforcement Make Households Credit-Constrained?
&(1752678',,1(&2120,$(),1$1=$ &(175()25678',(6,1(&2120,&6$1'),1$1&( :25.,1*3$3(512 Does Poor Legal Enforcement Make Households Credit-Constrained? Daniela Fabbri and Mario Padula First Draft: August 2001
More informationé é ä ä é ö é é ò é ó é Ü ä Ü ä ä
é é é ä èé èé ö ß é éé é é é ß ß ßß ß é é é é ä ä ä ä ä é ä ä éé é ä é é ä ä é ä ö é é ò é é ó é Üä Üää à ò éè ì é è èè è ó üü èè è ü è è é é ä éé óé ä ìò ì é ä é ó ó é é ó é éé é é Ü é é ò ò ò ä ää é
More informationRobert Collins CSE598G. More on Mean-shift. R.Collins, CSE, PSU CSE598G Spring 2006
More on Mean-shift R.Collins, CSE, PSU Spring 2006 Recall: Kernel Density Estimation Given a set of data samples x i ; i=1...n Convolve with a kernel function H to generate a smooth function f(x) Equivalent
More informationImage Segmentation and Registration
Image Segmentation and Registration Dr. Christine Tanner (tanner@vision.ee.ethz.ch) Computer Vision Laboratory, ETH Zürich Dr. Verena Kaynig, Machine Learning Laboratory, ETH Zürich Outline Segmentation
More information