research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Guidelines For Better Queries Performance In Database Systems

Author: Dr. Lamyaa A.S. Al-Sammaraie د.لمياء عبد الصمد السامرائي
Journal: Journal of Baghdad College of Economic sciences University مجلة كلية بغداد للعلوم الاقتصادية الجامعة ISSN: 2072778X Year: 2007 Issue: 14 Pages: 377-394
Publisher: Baghdad College of Economic Sciences كلية بغداد للعلوم الاقتصادية

Loading...
Loading...
Abstract

Query optimization is more than transformation and query equivalence. Database designers must develop a robust cost metric, and consider cost and search space. Building extensible enumeration architecture is important, understanding the existing framework makes effective query optimizations.This paper presents effective guidelines to Database designers to guide them for a better understanding to effective query optimization factors . It identifies and presents , effective guidelines for Query evaluation to the mostly used databases (Relational, Deductive, Object Oriented, Multiple , Distributed & Parallel ) types approaches that affect optimizing relational query minimizes the most relevant performance measures (like CPU, Memory, resource usage,… etc).

يستنتج هذا البحث أهم العوامل المؤثرة في استجواب قواعد البيانات ويبحث في هذه العوامل ويقدم خطوط ارشادية لكل نوع الغرض منها توفير افضل اسلوب يزيد من كفاءة الاداء عند اجراء عمليات الاستعلام لأنواع قواعد البيانات المستخدمة حاليا وهي العلائقية والاستنتاجية والشيئية والموزعة والمتوازية ان تأثير هذه العوامل متغير كما ان فهم اطار العمل يؤدي الى استخدام طرق استعلام كفوءة مع الاخذ بنظر الاعتبار في مرحلة التصميم ان العديد من عوامل الاداء كزمن الاستجابة , وقت تنفيذ البرامج وتوقف التطبيق الفجائي تعتمد علىعوامل عدة أهمها كفاءة عملية الاستعلام .


Article
BIN OBJECT RECOGNITION USING IMAGE MATRIX DECOMPOSITION AND NEURAL NETWORKS

Authors: Hema C R --- Paulraj M. --- R. Nagarajan --- Sazali Yaacob
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2007 Volume: 3 Issue: 1 Pages: 60-64
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

Bin picking robots require vision sensors capable of recognizing objects in the binirrespective of the orientation and pose of the objects inside the bin. Bin picking systems arestill a challenge to the robot vision research community due to the complexity of segmenting ofoccluded industrial objects as well as recognizing the segmented objects which have irregularshapes. The problem becomes more complex when these objects look like entirely differentobjects in various orientations. In this paper a simple object recognition method is presentedusing singular value decomposition of the object image matrix and a functional link neuralnetwork for a bin picking vision system. The results of the functional link net are comparedwith that of a simple feed forward net. The network is trained using the error back propagationprocedure. The proposed method is robust for recognition of objects.

تتطلب منضو مات الالتقاط من الصنادیق استعمال منضو مات رؤیة قادرة على تمييز الأشياء داخل الصندوق. تصعبعملية التمييز هذه وذلك لأن الأشياء المراد تمييزها تأخذ أشكالا غير منتضمه. آما إن تغير وضعية اللاجسام داخلالصندوق یؤدي الى رؤیتها آأجسام مختلفة. یقدم هذا البحث إلى طریقه مبسطه لتمييز الأجسام داخل الصنادیق بطریقةتحليل مصفوفة الصورة وشبكه عصبيه ذات داله مرتبطة. تمت مقارنة النتائج مع تلك المستحصله من شبكه عصبيه بسيطةذات تغذیه أمامية. تم تعليم ألشبكه باستخدام خوارزمية انسياب الخطأ خلفا. وقد أضهرت النتائج أن المنضومه المفترحهذات متانة عالية

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2007 (2)