Görüntü Veritabanlarında Ortaya Çıkma – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Rekabet Ortamı
Yol gösterici ilkeler ve rekabet ortamıyla ilgili iki temel olgu olan artan değiştirme maliyetleri ve artan giriş engelleri, tüm iş modellerinde ortaktır. Sonuç olarak, farklı pazar segmentlerine girme ve nişte yeni müşteri ilişkileri kurma çabaları, kaçınılmaz olarak yerleşik şirketlerden güçlü bir dirençle karşılaşacaktır.
Belirli bir ASP modelinin diğerini konsolide etmesi için teknolojik atılımlar gibi bazı olaylar gerekecektir. Bu nedenle, her bir iş modelinde bazı dev oyuncular ortaya çıkmadan önce, çeşitli iş modelleri belirli bir süre içinde gelişecektir. Çeşitli ASP iş modellerinin benzersiz bir bir arada bulunmasına rağmen, endüstri yapısının değişimi ve evrimi üzerine bazı hipotezler, yol gösterici ilkelerle birlikte bu gözlemlerden türetilebilir.
İlk olarak, genel eğilim, müşteri tabanı tüm yerleşik ASP’leri canlı tutacak kadar büyük olmadığı için sektördeki toplam ASP sayısının azalacağı yönünde olacaktır.
Piyasadan elde edilen nakit akışları, kazananlara olası ara sıra başarısızlıklara karşı direnç sağlar ve yeni bir pazar nişi açmak için bir değer bileşenleri portföyünü çeşitlendirerek riski daha iyi yönetmelerine olanak tanır. Kaybedenlerin piyasadan çıkışını hızlandıran ve endüstri yapısını şekillendiren ölçek ekonomilerinden gelen bu tür bir pozitif geri besleme döngüsüdür.
İkincisi, endüstri, saf ASP’lerden (yani, bir ISV ile basit bir ortaklık) ziyade yatay ve dikey olarak uzmanlaşmış ASP’lere odaklanıyor. Ortaya çıkan ASP’lerin birincil kaygısı, hizmet mimarisine bazı katma değerli bileşenler oluşturmak, böylece rakiplerin kendi iş modellerini kopyalamasını ve müşterilerin mevcut sağlayıcıyı değiştirmesini zorlaştırmaktır.
Ancak, üçüncü taraf ISV’lere güvenmek, müşteri incelemesine konu olan temel performans sorunlarını çözmeyi daha da zorlaştırabilir. Öte yandan, ASP iş modellerinin yetenek profillerine bakıldığında, hem H-ASP’lerin hem de V-ASP’lerin bu açıdan hakim bir konuma sahip olduğu sonucuna varabiliriz.
SLA ve güvenlik gereksinimleri gibi bazı teknik kısıtlamalar yüzeye çıkarsa, çekirdek kurumsal uygulamaların kontrolünü harici bir sağlayıcıya devretmek, ASP’lerin güvenilir ve istikrarlı operasyon yeteneklerini kanıtlamalarını gerektirdiğinden, AIP teknolojik rekabet gücü kazanacaktır.
Son olarak, talep oranı artışının endüstri yapısını etkileyeceğini tahmin ediyoruz: pazar bölümlendirme modeli, her ASP türünün pazar payı vb. pazar genişlemesinin hızı, ASP’lerin rekabetçi öncelik seçimini etkileyecektir.
Sonuç
ASP endüstrisi, bir firmanın kaynaklarının yeniden dağıtımında büyük bir esneklik sağlayarak, gelecekteki e-iş işlemlerini şekillendirecektir. Sektör şu anda sektör yaşam döngüsünün ilk aşamasında olsa da, temel tekliflere ek olarak dikey veya alana özgü uzmanlık ve esnek yeteneklere artık çok dikkat ediliyor.
Veri tabanı Nedir
Telefonda veri tabanı Nedir
Yapılandırılmamış veri örnekleri
Big Data ile ilgili makaleler
Veri tabanı Nerelerde Kullanılır
Yapılandırılmış veri örnekleri
Büyük veri Nedir
Veri tabanı yönetim sistemi Nedir
Hem piyasayı hem de arz tarafını değerlendirmek için, evrimsel yolu şekillendiren bazı itici güçlerle birlikte ortaya çıkan ASP iş modelleri sınıflandırılmıştır. Bazı dikkatli gözlemler, (a) bir ASP modelinin kapasitesinin, büyük ölçüde hizmet ürünlerinin farklılaşmasına bağlı olduğunu ve (b) ölçek ekonomilerinin dinamik olarak gelişen piyasa mekanizmalarında kilit bir rol oynadığını ortaya çıkardı.
Kendi özel çözümlerini orijinal olarak geliştiren ASP’ler, nihai performans ve ölçeklenebilirlik açısından daha iyi konumlanacaklardır. Bu ASP’ler, belirli bir çözümün müşterilerinin günlük operasyonları için ne kadar kritik olduğuna bakılmaksızın piyasada başarılı olma şansını artıracaktır. Son olarak, gelişim yolunu etkileyebilecek bazı teknik faktörler (örneğin, SLA düzenlemesi ve güvenlik) yakın gelecekte dikkate alınmalıdır.
Görüntü Veritabanlarında Ortaya Çıkma İndeksi Kavramları
Görüntüler her yerde çeşitli kaynaklardan üretilir. Video kamera, sıradan kamera, röntgen makinesi vb. aracılığıyla oluşturulan uydu resimleri, biyomedikal, bilimsel, eğlence, spor ve daha pek çok şey olabilir.
Bu görüntüler, görüntü veritabanlarında saklanır. Veritabanlarından bu büyük hacimli görüntülere verimli bir şekilde erişmek için içerik tabanlı görüntü alma (CBIR) tekniği uygulanmaktadır. CBIR’nin uygulandığı alanlardan bazıları hava tahmini, bilimsel veri tabanı yönetimi, sanat galerileri, kolluk kuvvetleri ve moda tasarımıdır.
Başlangıçta görüntü temsili, görüntünün yükseklik, uzunluk, açı gibi çeşitli özniteliklerine dayanıyordu ve manuel olarak çıkarılan ve geleneksel veritabanı yönetim sistemleri çerçevesinde yönetilen bu öznitelikler kullanılarak erişildi.
Sorgular bu öznitelikler kullanılarak belirtilir. Bu, yüksek düzeyde görüntü soyutlaması gerektirir. Ayrıca, görüntünün çeşitli nesneleri arasındaki renk, şekil, doku ve uzamsal ilişkilere dayalı görüntüleri çıkarmak için sürecin otomatikleştirildiği özellik tabanlı nesne tanıma yaklaşımı da vardı.
Son zamanlarda, görüntü veritabanlarına erişmek için bu iki yaklaşımın, verimli görüntü temsili ve sorgu işleme algoritmalarının kombinasyonları geliştirilmiştir. Son CBIR araştırması, bu yaklaşımların her ikisini de birleştirmeye çalışır ve verimli görüntü temsilleri ve veri modelleri, sorgu işleme algoritmaları, akıllı sorgu arayüzleri ve etki alanından bağımsız sistem mimarisine yol açmıştır.
Bahsettiğimiz gibi, görüntü alımı renk, doku, şekil, üst düzey anlam bilim veya her ikisi gibi düşük düzeyli görsel özelliklere dayanabilir. Ancak şimdiye kadar yapılan çalışmaların çoğu, görüntülerin açık anlamlarının analizine dayanmaktadır.
Ancak görüntünün, yalnızca açık analizin sağladığından daha fazla ve farklı anlamlar veren örtük anlamları da vardır. Bu yazıda, görüntü veya multimedya veritabanlarının görüntülerinin analizinde dikkate alınması gerektiğine inandığımız, ortaya çıkma indeksi ve görüntünün örtük anlamlarının analizi kavramlarını sunuyoruz.
Ortaya Çıkış Kavramları
Açık olmayan bir görüntünün özelliği, açık hale getirilebilseydi ortaya çıkan bir özellik olurdu. Üç tür ortaya çıkma vardır: hesaplamalı ortaya çıkma, termodinamik ortaya çıkma ve bir modele göre ortaya çıkma. İkincisini makalemizde kullanıyoruz.
Odağımızı var olan bir şekle, yani bir görüntüye kaydırdığımızda ortaya yeni bir şekil çıkıyor. Yeni şeklin temsili, orijinal şekle ilişkin görüşümüze dayanmaktadır. Orijinal şekle bakışımızı değiştirdiğimizde yeni şekil ortaya çıkar. Bu ortaya çıkışın en önemli fikridir.
Şekil ortaya çıkışının iki sınıfı tanımlanmıştır: gömülü şeklin ortaya çıkışı ve yanıltıcı şekil ortaya çıkışı. Bu prosedürler, orijinal şeklin geometrik, topolojik veya boyutsal çalışmalarına dayanabilir.
Ortaya Çıkış Modeli
Bir görüntüden ortaya çıkan şekli çıkarmak için önce görüntünün orijinal şeklini yok etmemiz gerekir. Bu bize yapılandırılmamış bir görüntü verecektir. Şimdi yapılandırılmamış görüntüyü alıyoruz ve orijinal anlama ek olarak ekstra veya örtük anlamı buluyoruz ve bu süreç, açık ve ortaya çıkan görüntülerin üretilmesini sağlayarak örtük anlamı olan ortaya çıkan görüntüyü ortaya çıkarıyor. Bu bir modelde tanımlanabilir.
Ortaya Çıkış İndeksinin Tanımı
Görüntülerin gizli veya ortaya çıkan anlamlarının incelendiği ve bu gizli anlamların yanı sıra açık anlamlara dayalı olduğu, hiçbir gizli anlamın olmadığı durumlarda, görüntüleri almak için bir arama indeksi tanımlandığı için ortaya çıkma indeksi denir.
Big Data ile ilgili makaleler Büyük veri Nedir Telefonda veri tabanı Nedir Veri tabanı Nedir Veri tabanı Nerelerde Kullanılır Veri tabanı yönetim sistemi Nedir Yapılandırılmamış veri örnekleri Yapılandırılmış veri örnekleri