¿Qué son las entidades vectoriales?

¿Qué son las entidades vectoriales?

Datos rasterizados

La representación de las entidades por sus atributos, como hace casi cualquier base de datos, facilita la manipulación de la información sobre estas entidades utilizando los valores de sus atributos; por ejemplo, para enumerar todos los empleados que tienen «Envío» como valor de «Departamento». El popular enfoque de aprendizaje automático, consistente en representar las entidades como vectores creados por redes neuronales, nos permite identificar similitudes y relaciones (incrustadas en un «espacio vectorial») que podrían no ser evidentes con un enfoque más tradicional, aunque la naturaleza de caja negra de algunos de estos sistemas frustra a muchos usuarios que quieren comprender mejor la naturaleza de las relaciones. Nuestros experimentos demuestran métodos para combinar estas técnicas que nos permiten utilizar los valores de los atributos para afinar el uso de las incrustaciones vectoriales y obtener lo mejor de ambos mundos.

Para implementar esto, sus datos deben ser representados como tensores, que son una generalización de escalares, vectores y matrices, a dimensiones potencialmente más altas. Para muchas aplicaciones, este es ya el caso. Si usted está mirando la historia del precio de una acción, esos datos pueden ser representados como un 1-tensor (vector) de valores de punto flotante. Si se trata de analizar una fotografía, puede representarse como un 3-tensor que contiene los valores rojo, verde y azul de cada píxel. Para otras aplicaciones, como el tratamiento de texto o entidades (personas, lugares, organizaciones), esto se vuelve un poco más complicado.

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Errores de topología Gis

Tengo un std::vector<Enemigo> enemigos. Al final del constructor de la clase Enemy hago enemies.push_back(*this), aunque no estoy muy seguro de que esta sea la mejor manera, o realmente por qué necesito el puntero además de que me da un error sin él.

Para responder a la primera parte de la pregunta: enemies ha sido declarado como un vector y no como un puntero a Enemy. Por eso tienes que generar una referencia haciendo «*this» como argumento a la llamada push_back(). Estás guardando efectivamente una copia de todos los objetos construidos en este vector.

El vector almacena copias de los objetos, por lo que push_back() almacena una copia (no entra en un bucle de constructores sólo porque utiliza el constructor de copia por defecto para crear esa copia, que no hará un segundo push_back), lo que significa que estás duplicando objetos inadvertidamente, por lo que no se comportará como se espera.

Datos de atributos gis

En muchos casos, un comando de vectorización puede convertir una entidad ráster en vectorial con un solo clic. También puede definir la entidad ráster haciendo clic en dos o más puntos de la imagen. Una vez iniciado un comando de vectorización, puede continuar vectorizando entidades ráster adicionales utilizando cualquiera de los dos métodos de selección.

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Las herramientas VTools de seguimiento proporcionan un método semiautomático para trazar las polilíneas rasterizadas que se desean vectorizar. Por ejemplo, la herramienta de seguimiento de contorno traza una línea de contorno seleccionada hasta que se encuentra con un punto de decisión como un punto final o una etiqueta de contorno. En cada punto de decisión, puede proporcionar más información, cambiar el rumbo, volver a un vértice anterior o detener el seguidor.

Las opciones de separación de vectores pueden ayudarle a gestionar nuevos vectores asignando automáticamente pesos de línea (anchos) o capas de dibujo en función de los atributos del vector. Para obtener más información, consulte el cuadro de diálogo Opciones de separación de vectores.

Modelo entidad-atributo-valor

La clasificación de entidades se ha convertido recientemente en una importante tarea de búsqueda en la recuperación de información. El objetivo no es encontrar documentos que coincidan con los términos de la consulta, sino encontrar entidades. En este artículo proponemos un modelo formal para buscar entidades, así como un sistema completo de clasificación de entidades, proporcionando ejemplos de su aplicación al contexto empresarial. Evaluamos experimentalmente nuestro sistema en la tarea de Búsqueda de Expertos para mostrar cómo se puede adaptar a diferentes escenarios. Los resultados muestran que combinando técnicas simples de RI mejoramos un 53% en términos de [email protected] sobre nuestra línea base.

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Lucía Bustamante

Soy Lucía Bustamante, tengo 26 años y estudio el doble Grado de Comercio y Marketing en la UCM. Soy buena comunicadora, especialista en alimentación, experta en redes sociales y en mis ratos libres me encanta escribir y compartir mis conocimientos.

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