Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français français
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Big Data to Enable Global Disruption of the Grapevine-powered Industries

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Piloting Plan (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A report documenting the plan for the development of the pilots and the methodology and materials for the pilot trials.

Scalability and Robustness Experimental Methodology (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A document describing the methodology, the performance criteria, the protocols for the experiments, and the technical infrastructure requirements.

BigDataGrapes Software Stack Design (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A report of the overall design of the BigDataGrapes software stack, including functional specifications, communication standards, external tools and underlying frameworks.

Use Cases & Technical Requirements Specification (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A report presenting in detail the BigDataGrapes use cases and their interpretation with respect to technical and infrastructural requirements.

Data Management Plan & Support Pack (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

This deliverable will be a report that will specify how data will be collected, processed, monitored, catalogued, and disseminated during the project lifetime. It will also include a Support Pack with guidelines for the project coordinator and the partners, explaining how they should practically apply the guidelines during their activities, which software tools and services they should use, and how they can align the project requirements with their institutions’ standard practices and systems.

Experimental Report on Projected Datasets (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A document with the experimental results after testing the BigDataGrapes components over the two foreseen dataset projections (2020 and 2030).

Evaluation Report and KPI Assessment (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A report on the results of the application piloting sessions, inline with the defined experimental protocols and in accordance with the evaluation methodology produced in the context of T8.2.

Annual Public Report (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A report summarising the achievements and outcomes of the project for the reporting period, targeted to the general public. It will be made available via the project’s website.

Experimental Report on Current Datasets (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A document with the experimental results after the execution of the methodology over the data sets that were contributed to the project by the data partners.

Experimental Protocols and Evaluation Methodology (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A report describing the experiments to be conducted and their parameters, along with the methodology for assessing the results of the experiments in accordance with the piloting plan.

Dissemination and Awareness Report (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A report documenting the various dissemination, awareness and outreach activities and results for the respective period.

Integrated Software Stack and APIs (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A deployment of the Integrated BigDataGrapes Software Stack in the cloud, providing access and documentation for the APIs of the different components comprising the stack.

Data Ingestion and Integration Components (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The software components for carrying out data ingestion in the BigDataGrapes ecosystem, along with their documentation.

Methods and Tools for Distributed Inference (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Software assets the implement the distributed inference mechanisms envisioned in the project. They will be accompanied by a report providing details on the adopted methodology and by the documentation of the software.

Resource Optimization Methods and Algorithms (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Software assets the implement the novel resource optimization techniques envisioned in the project. They will be accompanied by a report providing details on the adopted methodology and by the documentation of the software.

Data Modelling and Linking Components (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A tool for creating, maintaining and linking semantic data, customized to serve the needs of the relevant grapevine-powered industries.

Uncertainty-aware Visual Analytics Components (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Software assets the implement the novel uncertainty-aware visual analytics mechanisms envisioned in the project. They will be accompanied by a report providing details on the adopted methodologies and by the documentation of the software.

Linguistic Pipelines for Semantic Enrichment (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A set of cooperating components carrying out different NLP tasks in an organized fashion in order to extract knowledge from unstructured text and use the results to semantically annotate relevant BigDataGrapes data.

Distributed Indexing Components (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Software assets the implement the novel Big Data indexing mechanisms envisioned in the project. They will be accompanied by a report providing details on the adopted methodology and by the documentation of the software.

Methods and Tools for Predictive Analytics over Extremely Large Datasets (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Software assets the implement the novel predictive analytics methods envisioned in the project. They will be accompanied by a report providing details on the adopted methodology and by the documentation of the software.

Analytics & Processing Layer (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Software assets the implement the novel distributed processing mechanisms envisioned in the project. They will be accompanied by a report providing details on the adopted methodology and by the documentation of the software.

Interactive Visualization Components (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A library of interactive visualisation components adjusted to the handling of Big Data and incorporating interaction and parameterisation techniques. The software will be accompanied by a detailed documentation and a summary of the novel methods implemented within the components.

Trust-aware Decision Support Systems (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Decision support component that incorporates the novel trust-aware recommendation components envisioned in the project. They will be accompanied by a report providing details on the adopted methodologies and by the documentation of the software.

Integration and Operation with real-life Software Systems (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A Farm Management System prototype incorporating the appropriate functionalities of the BigDataGrapes software stack, which will be used in the relevant piloting sessions.

Integration and Operation with real-life Practices (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A dashboard targeting industry-level decision makers and practitioners that incorporates the appropriate functionalities of the BigDataGrapes software stack, which will be used in the relevant piloting sessions.

Website and Social Media Presence (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Setup and maintenance plan for the project’s web site, social media accounts, blogs, forums, etc.

Publications

BigDataGrapes D3.1 - Data Modelling and Linking Components (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Alexiev, Vladimir
Publié dans: Numéro 1, 2018
Éditeur: European Commission
DOI: 10.5281/zenodo.1482757

BigDataGrapes D3.2 - Data Ingestion & Integration Components (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Zervas, Panagiotis; Konstantinidis, Sotiris; Koukourikos, Antonis
Publié dans: Numéro 1, 2018
Éditeur: European Commission
DOI: 10.5281/zenodo.1482751

Topic Propagation in Conversational Search (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ida Mele, Cristina Ioana Muntean, Franco Maria Nardini, Raffaele Perego, Nicola Tonellotto, Ophir Frieder
Publié dans: Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2020, Page(s) 2057-2060, ISBN 9781450380164
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3397271.3401268

An Empirical Comparison of Classification Algorithms for Imbalanced Credit Scoring Datasets (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Leopoldo Soares de Melo Junior, Franco Maria Nardini, Chiara Renso, Jose Antonio Fernandes de Macedo
Publié dans: 2019 18th IEEE International Conference On Machine Learning And Applications (ICMLA), 2019, Page(s) 747-754, ISBN 978-1-7281-4550-1
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/icmla.2019.00133

KNORA-IU: Improving the Dynamic Selection Prediction in Imbalanced Credit Scoring Problems (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Leopoldo Melo, Franco Maria Nardini, Chiara Renso, Jose Antonio Macedo
Publié dans: 2019 IEEE 31st International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), 2019, Page(s) 424-431, ISBN 978-1-7281-3798-8
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ictai.2019.00066

Training Curricula for Open Domain Answer Re-Ranking (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Sean MacAvaney, Franco Maria Nardini, Raffaele Perego, Nicola Tonellotto, Nazli Goharian, Ophir Frieder
Publié dans: Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2020, Page(s) 529-538, ISBN 9781450380164
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3397271.3401094

Fast Approximate Filtering of Search Results Sorted by Attribute (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Franco Maria Nardini, Roberto Trani, Rossano Venturini
Publié dans: Proceedings of the 42nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2019, Page(s) 815-824, ISBN 9781450361729
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3331184.3331227

Efficient Document Re-Ranking for Transformers by Precomputing Term Representations (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Sean MacAvaney, Franco Maria Nardini, Raffaele Perego, Nicola Tonellotto, Nazli Goharian, Ophir Frieder
Publié dans: Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2020, Page(s) 49-58, ISBN 9781450380164
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3397271.3401093

Efficient and Effective Query Auto-Completion (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Simon Gog, Giulio Ermanno Pibiri, Rossano Venturini
Publié dans: Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2020, Page(s) 2271-2280, ISBN 9781450380164
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3397271.3401432

Query-level Early Exit for Additive Learning-to-Rank Ensembles (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Claudio Lucchese, Franco Maria Nardini, Salvatore Orlando, Raffaele Perego, Salvatore Trani
Publié dans: Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2020, Page(s) 2033-2036, ISBN 9781450380164
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3397271.3401256

Efficient and Effective Query Expansion for Web Search (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Lucchese, Claudio; Nardini, Franco Maria; Perego, Raffaele; Trani, Roberto; Venturini, Rossano
Publié dans: Numéro 24, 2018, ISBN 978-1-4503-6014-2
Éditeur: Association for Computing Machinery (ACM)
DOI: 10.5281/zenodo.2668248

Efficient Energy Management in Distributed Web Search (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Catena, Matteo; Frieder, Ophir; Tonellotto, Nicola
Publié dans: Numéro 25, 2018, ISBN 978-1-4503-6014-2
Éditeur: Association for Computing Machinery (ACM)
DOI: 10.5281/zenodo.2710863

Selective Gradient Boosting for Effective Learning to Rank (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Claudio Lucchese, Franco Maria Nardini, Raffaele Perego, Salvatore Orlando, Salvatore Trani
Publié dans: The 41st International ACM SIGIR Conference on Research & Development in Information Retrieval - SIGIR '18, 2018, Page(s) 155-164, ISBN 9781-450356572
Éditeur: Association for Computing Machinery (ACM )
DOI: 10.1145/3209978.3210048

Performance Analysis of WebRTC-based Video Streaming over Power Constrained Platforms (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Bacco, Manlio; Catena, Matteo; de Cola, Tomaso; Gotta, Alberto; Tonellotto, Nicola
Publié dans: Numéro 2, 2018, ISBN 978-1-5386-4727-1
Éditeur: IEEE
DOI: 10.5281/zenodo.2705727

PHARA: an augmented reality grocery store assistant (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Verbert, Katrien; Gutiérrez, Francisco; Htun, Nyi-Nyi
Publié dans: Numéro 7, 2018, Page(s) 339-345, ISBN 978-1-4503-5941-2
Éditeur: ACM Transactions on Information Systems
DOI: 10.5281/zenodo.3267211

Multiple Query Processing via Logic Function Factoring (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Matteo Catena, Nicola Tonellotto
Publié dans: Proceedings of the 42nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2019, Page(s) 937-940, ISBN 9781450361729
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3331184.3331297

Expansion via Prediction of Importance with Contextualization (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Sean MacAvaney, Franco Maria Nardini, Raffaele Perego, Nicola Tonellotto, Nazli Goharian, Ophir Frieder
Publié dans: Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2020, Page(s) 1573-1576, ISBN 9781450380164
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3397271.3401262

Practical trade‐offs for the prefix‐sum problem (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Giulio Ermanno Pibiri, Rossano Venturini
Publié dans: Software: Practice and Experience, 2020, ISSN 0038-0644
Éditeur: John Wiley & Sons Inc.
DOI: 10.1002/spe.2918

On Optimally Partitioning Variable-Byte Codes (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Giulio Ermanno Pibiri, Rossano Venturini
Publié dans: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2019, Page(s) 1-1, ISSN 1041-4347
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tkde.2019.2911288

Compressed Indexes for Fast Search of Semantic Data (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Giulio Ermanno Pibiri, Raffaele Perego, Rossano Venturini
Publié dans: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2020, Page(s) 1-1, ISSN 1041-4347
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tkde.2020.2966609

Techniques for Inverted Index Compression (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Giulio Ermanno Pibiri, Rossano Venturini
Publié dans: ACM Computing Surveys, Numéro 53/6, 2021, Page(s) 1-36, ISSN 0360-0300
Éditeur: Association for Computing Machinary, Inc.
DOI: 10.1145/3415148

X-CLEaVER: Learning Ranking Ensembles by Growing and Pruning Trees (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Lucchese, Claudio; Nardini, Franco Maria; Orlando, Salvatore; Perego, Raffaele; Silvestri, Fabrizio; Trani, Salvatore
Publié dans: ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), Numéro 8, 2018, ISSN 2157-6904
Éditeur: Association for Computing Machinery (ACM)
DOI: 10.5281/zenodo.2668361

Parallel Traversal of Large Ensembles of Decision Trees (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Francesco Lettich, Claudio Lucchese, Franco Maria Nardini, Salvatore Orlando, Raffaele Perego, Nicola Tonellotto, Rossano Venturini
Publié dans: IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2018, Page(s) 1-1, ISSN 1045-9219
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tpds.2018.2860982

Towards a visual guide for communicating uncertainty in Visual Analytics☆ (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gutiérrez, Francisco; Verbert, Katrien; Seipp, Karsten; Ochoa, Xavier
Publié dans: Journal of Computer Languages, Numéro 19, 2018, ISSN 2590-1184
Éditeur: ELSEVIER
DOI: 10.5281/zenodo.3258001

Handling Massive N-Gram Datasets Efficiently (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ermanno Pibiri, Giulio; Venturini, Rossano
Publié dans: ACM Transactions on Information Systems, Numéro 25, 2019, ISSN 1046-8188
Éditeur: Association for Computing Machinary, Inc.
DOI: 10.5281/zenodo.3257995

A Review of Visualisations in Agricultural Decision Support Systems: an HCI Perspective (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gutiérrez, Francisco; Htun, Nyi-Nyi; Schlenz, Florian; Kasimati, Aikaterini; Verbert, Katrien
Publié dans: Computers and Electronics in Agriculture, Numéro 15, 2019, ISSN 0168-1699
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.5281/zenodo.3267196

Efficient Query Processing for Scalable Web Search (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Tonellotto, Nicola; Macdonald, Craig; Ounis, Iadh
Publié dans: Foundations and Trends® in Information Retrieval, Numéro 37, 2018, Page(s) 319-500, ISSN 1554-0677
Éditeur: NOW
DOI: 10.5281/zenodo.3268359

An Optimal Algorithm to Find Champions of Tournament Graphs (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Lorenzo Beretta, Franco Maria Nardini, Roberto Trani, Rossano Venturini
Publié dans: String Processing and Information Retrieval - 26th International Symposium, SPIRE 2019, Segovia, Spain, October 7–9, 2019, Proceedings, Numéro 11811, 2019, Page(s) 267-273, ISBN 978-3-030-32685-2
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-32686-9_19

Recherche de données OpenAIRE...

Une erreur s’est produite lors de la recherche de données OpenAIRE

Aucun résultat disponible

Mon livret 0 0