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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  A Fast Multiscale Clustering Approach Based on DBSCAN

A Fast Multiscale Clustering Approach Based on DBSCAN

Por: Hindawi | Fecha: 2021

La multiescala aporta grandes beneficios para que las personas observen objetos o problemas desde diferentes perspectivas. Tiene una importancia práctica para la agrupación de datos multiescala. En la actualidad, existe una falta de investigación sobre la agrupación de datos a gran escala bajo la premisa de que se han obtenido resultados de agrupación de conjuntos de datos a pequeña escala. Si se realiza la agrupación en conjuntos de datos a gran escala utilizando métodos tradicionales, se presentan dos desventajas: (1) No se utilizan los resultados de agrupación de conjuntos de datos a pequeña escala. (2) El método tradicional causará más sobrecarga de ejecución. Con el objetivo de abordar estas deficiencias, este artículo propone un marco de trabajo de agrupación multiescala basado en DBSCAN. Este marco de trabajo utiliza DBSCAN para la agrupación de conjuntos de datos a pequeña escala, luego introduce el algoritmo Scaling-Up Cluster Centers (SUCC) para generar centros de agrupación de conjuntos de datos a gran escala mediante la fusión de
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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A Fast Multiscale Clustering Approach Based on DBSCAN

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Panorama de Bogotá. Costado noreste. Foto 2

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Panorama de Bogotá. Costado norte. Foto 2

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Panorama de Bogotá. Foto 17

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  A Fast Multiscale Clustering Approach Based on DBSCAN

A Fast Multiscale Clustering Approach Based on DBSCAN

Por: Hindawi | Fecha: 2021

La multiescala aporta grandes beneficios para que las personas observen objetos o problemas desde diferentes perspectivas. Tiene una importancia práctica para la agrupación de datos multiescala. En la actualidad, existe una falta de investigación sobre la agrupación de datos a gran escala bajo la premisa de que se han obtenido resultados de agrupación de conjuntos de datos a pequeña escala. Si se realiza la agrupación en conjuntos de datos a gran escala utilizando métodos tradicionales, se presentan dos desventajas: (1) No se utilizan los resultados de agrupación de conjuntos de datos a pequeña escala. (2) El método tradicional causará más sobrecarga de ejecución. Con el objetivo de abordar estas deficiencias, este artículo propone un marco de trabajo de agrupación multiescala basado en DBSCAN. Este marco de trabajo utiliza DBSCAN para la agrupación de conjuntos de datos a pequeña escala, luego introduce el algoritmo Scaling-Up Cluster Centers (SUCC) para generar centros de agrupación de conjuntos de datos a gran escala mediante la fusión de
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Panorama de Bogotá. Foto 14

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Imagen de apoyo de  Panorama de Bogotá. Foto 13

Panorama de Bogotá. Foto 13

Por: Hindawi | Fecha: 2021

La multiescala aporta grandes beneficios para que las personas observen objetos o problemas desde diferentes perspectivas. Tiene una importancia práctica para la agrupación de datos multiescala. En la actualidad, existe una falta de investigación sobre la agrupación de datos a gran escala bajo la premisa de que se han obtenido resultados de agrupación de conjuntos de datos a pequeña escala. Si se realiza la agrupación en conjuntos de datos a gran escala utilizando métodos tradicionales, se presentan dos desventajas: (1) No se utilizan los resultados de agrupación de conjuntos de datos a pequeña escala. (2) El método tradicional causará más sobrecarga de ejecución. Con el objetivo de abordar estas deficiencias, este artículo propone un marco de trabajo de agrupación multiescala basado en DBSCAN. Este marco de trabajo utiliza DBSCAN para la agrupación de conjuntos de datos a pequeña escala, luego introduce el algoritmo Scaling-Up Cluster Centers (SUCC) para generar centros de agrupación de conjuntos de datos a gran escala mediante la fusión de
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Panorama de Bogotá. Foto 3

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Casas-Quinta. Chapinero. Foto 1

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Imagen de apoyo de  Centro urbano Antonio Nariño. Foto 5

Centro urbano Antonio Nariño. Foto 5

Por: Gumersindo Cuéllar Jiménez | Fecha: 1952

Vista del Centro Urbano Antonio Nariño (CUAN). Este conjunto residencial fue diseñado por Néstor C. Gutiérrez y Esguerra Sáenz, Urdaneta, Suárez y Cía. Y fue inauguró en 1952. En su momento, fue un proyecto completamente innovador en la ciudad que planteó la posibilidad de una nueva forma de vivir, de habitar, ello era la vivienda multifamiliar “en las alturas”. Abarca 14 hectáreas y está conformado por trece edificios o torres, de trece y cinco pisos; amplias zonas verdes, teatro, iglesia, entre otros espacios. Fue declarado bien de interés cultural, mediante Resolución 965 del 22 de junio de 2001.
Fuente: Biblioteca Virtual Banco de la República Formatos de contenido: Fotografías
  • Temas:
  • Desarrollo urbano
  • Arte

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Centro urbano Antonio Nariño. Foto 5

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