Was bedeutet Musterstelle

Englisch Lernende Definition von Muster (Eintrag 2 von 2) In der Architektur werden Motive auf verschiedene Weise wiederholt, um Muster zu bilden. Am einfachsten ist, dass Strukturen wie Fenster horizontal und vertikal wiederholt werden können (siehe Leitbild). Architekten können dekorative und strukturelle Elemente wie Säulen, Giebel und Stürze verwenden und wiederholen. [23] Wiederholungen müssen nicht identisch sein; Zum Beispiel haben Tempel in Südindien eine ungefähr pyramidale Form, in der Elemente des Musters in fraktaler Weise in verschiedenen Größen wiederholt werden. [24] Sobald ein räumliches Muster wirtschaftlicher Aktivität realisiert ist, wird es natürlich auch andere Muster beeinflussen. Die Verbraucher neigen dazu, durch die Nähe von Einkaufsmöglichkeiten angezogen zu werden, Business-Center neigen dazu, sich an der Anwesenheit einer kritischen Masse von Kunden mit einer hohen Kaufkraft usw. zu orientieren. Somit gibt es Interaktivität am Standort sowohl an der Mikro- als auch an der Meso/Makro-Skala. Nglish: Die Übersetzung von Mustern für spanische Sprecher Wellen sind Störungen, die Energie tragen, während sie sich bewegen. Mechanische Wellen verbreiten sich durch ein Medium – Luft oder Wasser, so dass es oszillieren, wie sie vorbeigehen. [13] Windwellen sind Oberflächenwellen, die die chaotischen Muster des Meeres erzeugen.

Wenn sie über Sand gehen, erzeugen solche Wellen Muster von Wellen; in ähnlicher Weise, wie der Wind über Sand geht, schafft es Muster von Dünen. [14] Eine Alternative zur Zuordnung von Proteinen zu « bekannten » subzellulären Standortmustern besteht darin, unbeaufsichtigte Lernmethoden zu verwenden, um die statistisch signifikanten Muster zu identifizieren und Proteine von ihnen zu gruppieren. Das Prinzip besteht darin, jedes Proteinmuster mithilfe der SLFs darzustellen, aber Clusteranalyse zu verwenden, um sie zu gruppieren, anstatt sie zu klassifizieren. Dieser Ansatz wurde anhand von 3D-Bildern einer Reihe von Proteinen in 3T3-Zellen demonstriert (Chen et al. 2003). Diese Studie verwendete geklonte Zelllinien, die zufällig ausgewählte Proteine exdrückten, die intern mit GFP mit CD-Tagging verschmolzen wurden (Jarvik et al. 2002). Räumliches Data Mining erkennt Muster und Wissen aus räumlichen Daten. Räumliche Daten beziehen sich in vielen Fällen auf georaumbezogene Daten, die in Geodaten-Repositorys gespeichert sind. Die Daten können in « Vektor »- oder « Raster »-Formaten oder in Form von Bilddaten und georeferenzierten Multimedia-Formaten vorliegen. In jüngster Zeit wurden große geografische Data Warehouses durch die Integration thematischer und geografisch referenzierter Daten aus mehreren Quellen erstellt. Daraus können wir räumliche Datencubes erstellen, die räumliche Dimensionen und Kennzahlen enthalten, und räumliches OLAP für die multidimensionale räumliche Datenanalyse unterstützen.

Räumliches Data Mining kann für räumliche Data Warehouses, räumliche Datenbanken und andere Geodaten-Repositorys durchgeführt werden. Beliebte Themen zur geographischen Wissensermittlung und zum räumlichen Data Mining sind Mining-Raumverknüpfungen und Co-Location-Muster, räumliche Clusterbildung, räumliche Klassifizierung, räumliche Modellierung sowie räumliche Trend- und Ausreißeranalyse. Spazieren Sie durch eine Stadt. (Gehen Sie in einem Kreis oder in einem zufälligen Muster.) Abbildung 16.2.

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