Bücher von Nidhi Sharma

La réduction du bruit et l'optimisation des ressources à chaque niveau de la chaîne d'approvisionnement est un problème d'optimisation difficile, en particulier lorsque la base de connaissances est générée à partir de grands ensembles de données. Le traitement des images numériques et la science des données d'image sont des domaines de premier plan où les problèmes d'optimisation et d'ensembles de données bruitées se posent en raison de la mutation, de l'incertitude des données d'entrée et de la versatilité de la nature. L'algorithme de réduction du bruit fournit une solution modulée pour les problèmes d'optimisation liés à l'industrie du traitement des images. Le travail proposé (HIPID : Hadoop Image Processing Interface Denoising) dans lequel les tâches MapReduce travaillent sur des calculs in situ dans lesquels les calculs se déplacent vers les données, ce qui réduit le temps d'exécution de la copie des données encore et encore. Le travail proposé comprend l'étude des systèmes distribués, des techniques de réduction du bruit dans le traitement de l'image pour réduire le bruit dans les images par un filtre adaptatif avec l'optimisation. L'approche proposée s'applique également à l'environnement HIPI pour analyser le temps d'exécution, le PSNR et le MSE des images, afin d'obtenir un meilleur PSNR pour des résultats visuels qualitatifs.

La riduzione del rumore e l'ottimizzazione delle risorse a ogni livello della catena di fornitura è un problema di ottimizzazione difficile, soprattutto quando la base di conoscenza è generata da grandi insiemi di dati. L'elaborazione digitale delle immagini e la scienza dei dati sulle immagini sono le aree principali in cui si verificano problemi di ottimizzazione e di insiemi di dati rumorosi a causa della mutazione, dell'incertezza degli input e della versatilità della natura. L'algoritmo di riduzione del rumore fornisce una soluzione modulata per i problemi di ottimizzazione legati all'industria dell'elaborazione delle immagini. Il lavoro proposto (HIPID: Hadoop Image Processing Interface Denoising) in cui le attività MapReduce lavorano su calcoli In-Situ in cui i calcoli si muovono verso i dati, riducendo il tempo di esecuzione di copiare i dati ancora e ancora. Il lavoro proposto comprende lo studio dei sistemi distribuiti, delle tecniche di riduzione del rumore nell'elaborazione delle immagini per ridurre il rumore nelle immagini mediante un filtro adattivo con l'ottimizzazione. Inoltre, l'approccio proposto si applica all'ambiente HIPI per analizzare il tempo di esecuzione, il PSNR e l'MSE delle immagini, al fine di ottenere un PSNR migliore per ottenere risultati visivi qualitativi.

La reducción del ruido y la optimización de los recursos en cada nivel de la cadena de suministro es un difícil problema de optimización, especialmente cuando la base de conocimientos se genera a partir de grandes conjuntos de datos. El Procesamiento Digital de Imágenes y la Ciencia de Datos de Imágenes son áreas primordiales donde se producen problemas de optimización y conjuntos de datos ruidosos debido a la mutación, la incertidumbre de la entrada y la versatilidad de la naturaleza. El Algoritmo de Reducción de Ruido proporciona la solución modulada para los problemas de optimización relacionados con la industria del procesamiento de imágenes. El trabajo propuesto (HIPID: Hadoop Image Processing Interface Denoising) en el que las tareas MapReduce trabajan en computaciones In-Situ en las que las computaciones se mueven hacia los datos lo que reduce el tiempo de ejecución de copiar los datos una y otra vez. El trabajo propuesto incluye el estudio de sistemas distribuidos, técnicas de reducción de ruido en el procesamiento de imágenes para reducir el ruido en las imágenes mediante un filtro adaptativo con la optimización. Además, el enfoque propuesto se aplica al entorno HIPI para analizar el tiempo de ejecución, la PSNR y el MSE de las imágenes, con el fin de lograr una mejor PSNR para obtener resultados visuales cualitativos.

Umen'shenie shuma i optimizaciq resursow na kazhdom urowne cepochki postawok - slozhnaq problema optimizacii, osobenno w teh sluchaqh, kogda baza znanij formiruetsq na osnowe bol'shih naborow dannyh. Cifrowaq obrabotka izobrazhenij i Image Data Science qwlqütsq osnownymi oblastqmi, gde woznikaüt problemy optimizacii i zashumlennyh naborow dannyh iz-za mutacii, neopredelennosti whodnyh dannyh i mnogogrannosti prirody. Algoritm shumopodawleniq obespechiwaet moduliruemoe reshenie problem optimizacii, swqzannyh s obrabotkoj izobrazhenij. Predlagaemaq rabota (HIPID: Hadoop Image Processing Interface Denoising), w kotoroj zadachi MapReduce rabotaüt nad wychisleniqmi In-Situ, w kotoryh wychisleniq dwizhutsq k dannym, chto sokraschaet wremq wypolneniq kopirowaniq dannyh snowa i snowa. Cel'ü raboty qwlqetsq izuchenie raspredelennyh sistem, metodow shumopodawleniq w obrabotke izobrazhenij dlq umen'sheniq shuma w izobrazheniqh s pomosch'ü adaptiwnogo fil'tra s optimizaciej. Dalee predlozhennyj podhod primenqetsq k srede HIPI dlq analiza wremeni wypolneniq, PSNR i MSE izobrazhenij, dlq dostizheniq luchshego PSNR dlq kachestwennogo wizual'nogo wywoda.

Die Rauschunterdrückung und Optimierung von Ressourcen auf jeder Ebene der Lieferkette ist ein schwieriges Optimierungsproblem, vor allem, wenn die Wissensbasis aus großen Datensätzen generiert wird. Digitale Bildverarbeitung und Bilddatenwissenschaft sind die Hauptbereiche, in denen Optimierungsprobleme und verrauschte Datensätze aufgrund von Mutation, der Unsicherheit der Eingaben und der Vielseitigkeit der Natur auftreten. Der Rauschunterdrückungsalgorithmus bietet eine modulare Lösung für Optimierungsprobleme in der Bildverarbeitungsindustrie. Die vorgeschlagene Arbeit (HIPID: Hadoop Image Processing Interface Denoising), bei der MapReduce-Aufgaben mit In-Situ-Berechnungen arbeiten, bei denen sich die Berechnungen in Richtung der Daten bewegen, was die Ausführungszeit des wiederholten Kopierens von Daten reduziert. Die beabsichtigte Arbeit umfasst die Untersuchung von verteilten Systemen, Rauschunterdrückungstechniken in der Bildverarbeitung, um das Rauschen in Bildern durch einen adaptiven Filter mit der Optimierung zu reduzieren. Außerdem wird der Ansatz auf die HIPI-Umgebung angewendet, um die Ausführungszeit, den PSNR und den MSE von Bildern zu analysieren, um einen besseren PSNR-Wert für qualitative visuelle Ergebnisse zu erreichen.

Noise Reduction and Optimize of Resources at each level of the supply chain is a hard optimization problem especially, where the knowledge base generated from large datasets. Digital Image Processing and Image Data Science are prime areas where optimization and noisy data sets problems are occurred due to mutation, the uncertainty of input, and versatility of nature. Noise Reduction Algorithm provides the modulate solution for optimization problems related to image processing industry. The proposed work (HIPID: Hadoop Image Processing Interface Denoising) in which MapReduce tasks work on In-Situ computations in which computations are moving towards the data which reduces the execution time of copying data again and again. The purposed work includes the study of distributed systems, noise reduction techniques in image processing to reduce the noise in images by an adaptive filter with the optimization. Further purposed approach applies to HIPI environment to analyze the execution time, PSNR and MSE of images, to achieve better PSNR for qualitative visual outputs.

Time was when the Orthodontist regarded treatment of malocclusion as a static mechanical procedure. The problem of ¿retention and relapse¿ is likely to continue to tense the Orthodontist because of the complexities of the etiological factors and one has to be thorough with all the implicating concepts. The choice of the type of retention, duration of retention, has a great bearing on successful post retention cases. Any violation of the biologic limit, which trespasses the low of optimality, will end in miserable failure.

Os ortodontistas estão preocupados com o processo de recidiva há décadas. Diversos estudos têm sido realizados para determinar as mudanças ocorridas vários anos após o tratamento ortodôntico e os fatores que influenciam esse processo. Fatores como crescimento, periodonto, idade, terceiros molares, dimensões dos dentes, etc., têm sido considerados responsáveis por recidivas pós-tratamento. Diversos procedimentos foram desenvolvidos para garantir a estabilidade e prevenir ou, pelo menos, evitar alterações pós-tratamento, a fim de reduzir as recidivas. Para alcançar este objectivo, é importante compreender correctamente as alterações que ocorrem, vários factores que afectam as recidivas e os procedimentos de retenção.

Gli ortodontisti si sono preoccupati del processo di ricaduta per decenni. Diversi studi sono stati condotti per determinare i cambiamenti che avvengono diversi anni dopo il trattamento ortodontico e i fattori che li influenzano. Fattori come la crescita, il parodonto, l'età, i terzi molari, le dimensioni dei denti, ecc. sono stati ritenuti responsabili della ricaduta post-trattamento. Diverse procedure sono state ideate per assicurare la stabilità e prevenire o almeno evitare i cambiamenti post-trattamento in modo da ridurre la ricaduta. Per raggiungere questo scopo, è importante una corretta comprensione dei cambiamenti che avvengono, dei vari fattori che influenzano la ricaduta e delle procedure di ritenzione.

Ortodontow uzhe neskol'ko desqtiletij wolnuet problema recidiwow. Bylo prowedeno neskol'ko issledowanij, chtoby opredelit' izmeneniq, proishodqschie cherez neskol'ko let posle ortodonticheskogo lecheniq, i faktory, wliqüschie na nih. Faktory, wklüchaq rost, parodont, wozrast, tret'i molqry, razmery zubow i t.d. byli priznany otwetstwennymi za recidiw posle lecheniq. Bylo razrabotano neskol'ko procedur dlq obespecheniq stabil'nosti i predotwrascheniq ili, po krajnej mere, izbezhaniq izmenenij posle lecheniq, chtoby umen'shit' kolichestwo recidiwow. Dlq dostizheniq ätoj celi wazhno prawil'noe ponimanie proishodqschih izmenenij, razlichnyh faktorow, wliqüschih na recidiw, i procedur retencii.

Les orthodontistes sont préoccupés par le processus de rechute depuis des décennies. Plusieurs études ont été menées pour déterminer les changements qui se produisent plusieurs années après un traitement orthodontique et les facteurs qui les influencent. Des facteurs tels que la croissance, le parodonte, l'âge, les troisièmes molaires, les dimensions des dents, etc. ont été tenus pour responsables des rechutes post-traitement. Plusieurs procédures ont été conçues pour assurer la stabilité et prévenir ou du moins éviter les changements post-traitement afin de réduire les rechutes. Pour atteindre cet objectif, il est important de bien comprendre les changements qui se produisent, les différents facteurs qui affectent les rechutes et les procédures de rétention.

Kieferorthopäden beschäftigen sich seit Jahrzehnten mit dem Rückfallprozess. Es wurden mehrere Studien durchgeführt, um die Veränderungen, die mehrere Jahre nach einer kieferorthopädischen Behandlung stattfinden, und die Einflussfaktoren zu bestimmen. Faktoren wie Wachstum, Zahnhalteapparat, Alter, dritte Molaren, Zahndimensionen usw. wurden für den Rückfall nach der Behandlung verantwortlich gemacht. Es wurden mehrere Verfahren entwickelt, um die Stabilität zu gewährleisten und Veränderungen nach der Behandlung zu verhindern oder zumindest zu vermeiden, um Rückfälle zu vermeiden. Um dieses Ziel zu erreichen, ist es wichtig, die auftretenden Veränderungen, die verschiedenen Faktoren, die den Rückfall beeinflussen, und die Retentionsverfahren genau zu verstehen.

Los ortodoncistas llevan décadas preocupados por el proceso de recaída. Se han realizado varios estudios para determinar los cambios que se producen varios años después del tratamiento de ortodoncia y los factores que influyen. Factores como el crecimiento, el periodoncio, la edad, los terceros molares, las dimensiones de los dientes, etc., se han considerado responsables de la recaída después del tratamiento. Se han ideado varios procedimientos para asegurar la estabilidad y prevenir, o al menos evitar, los cambios post-tratamiento para reducir la recaída. Para lograr este propósito, es importante comprender adecuadamente los cambios que se producen, los diversos factores que afectan a la recidiva y los procedimientos de retención.