Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

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

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Piloting Plan (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

BigDataGrapes Software Stack Design (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Data Management Plan & Support Pack (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Integrated Software Stack and APIs (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Methods and Tools for Distributed Inference (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Publikacje

BigDataGrapes D3.1 - Data Modelling and Linking Components (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Alexiev, Vladimir
Opublikowane w: Numer 1, 2018
Wydawca: European Commission
DOI: 10.5281/zenodo.1482757

BigDataGrapes D3.2 - Data Ingestion & Integration Components (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Zervas, Panagiotis; Konstantinidis, Sotiris; Koukourikos, Antonis
Opublikowane w: Numer 1, 2018
Wydawca: European Commission
DOI: 10.5281/zenodo.1482751

Topic Propagation in Conversational Search (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Ida Mele, Cristina Ioana Muntean, Franco Maria Nardini, Raffaele Perego, Nicola Tonellotto, Ophir Frieder
Opublikowane w: Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2020, Strona(/y) 2057-2060, ISBN 9781450380164
Wydawca: ACM
DOI: 10.1145/3397271.3401268

An Empirical Comparison of Classification Algorithms for Imbalanced Credit Scoring Datasets (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Leopoldo Soares de Melo Junior, Franco Maria Nardini, Chiara Renso, Jose Antonio Fernandes de Macedo
Opublikowane w: 2019 18th IEEE International Conference On Machine Learning And Applications (ICMLA), 2019, Strona(/y) 747-754, ISBN 978-1-7281-4550-1
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/icmla.2019.00133

KNORA-IU: Improving the Dynamic Selection Prediction in Imbalanced Credit Scoring Problems (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Leopoldo Melo, Franco Maria Nardini, Chiara Renso, Jose Antonio Macedo
Opublikowane w: 2019 IEEE 31st International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), 2019, Strona(/y) 424-431, ISBN 978-1-7281-3798-8
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/ictai.2019.00066

Training Curricula for Open Domain Answer Re-Ranking (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Sean MacAvaney, Franco Maria Nardini, Raffaele Perego, Nicola Tonellotto, Nazli Goharian, Ophir Frieder
Opublikowane w: Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2020, Strona(/y) 529-538, ISBN 9781450380164
Wydawca: ACM
DOI: 10.1145/3397271.3401094

Fast Approximate Filtering of Search Results Sorted by Attribute (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Franco Maria Nardini, Roberto Trani, Rossano Venturini
Opublikowane w: Proceedings of the 42nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2019, Strona(/y) 815-824, ISBN 9781450361729
Wydawca: ACM
DOI: 10.1145/3331184.3331227

Efficient Document Re-Ranking for Transformers by Precomputing Term Representations (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Sean MacAvaney, Franco Maria Nardini, Raffaele Perego, Nicola Tonellotto, Nazli Goharian, Ophir Frieder
Opublikowane w: Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2020, Strona(/y) 49-58, ISBN 9781450380164
Wydawca: ACM
DOI: 10.1145/3397271.3401093

Efficient and Effective Query Auto-Completion (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Simon Gog, Giulio Ermanno Pibiri, Rossano Venturini
Opublikowane w: Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2020, Strona(/y) 2271-2280, ISBN 9781450380164
Wydawca: ACM
DOI: 10.1145/3397271.3401432

Query-level Early Exit for Additive Learning-to-Rank Ensembles (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Claudio Lucchese, Franco Maria Nardini, Salvatore Orlando, Raffaele Perego, Salvatore Trani
Opublikowane w: Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2020, Strona(/y) 2033-2036, ISBN 9781450380164
Wydawca: ACM
DOI: 10.1145/3397271.3401256

Efficient and Effective Query Expansion for Web Search (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Lucchese, Claudio; Nardini, Franco Maria; Perego, Raffaele; Trani, Roberto; Venturini, Rossano
Opublikowane w: Numer 24, 2018, ISBN 978-1-4503-6014-2
Wydawca: Association for Computing Machinery (ACM)
DOI: 10.5281/zenodo.2668248

Efficient Energy Management in Distributed Web Search (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Catena, Matteo; Frieder, Ophir; Tonellotto, Nicola
Opublikowane w: Numer 25, 2018, ISBN 978-1-4503-6014-2
Wydawca: Association for Computing Machinery (ACM)
DOI: 10.5281/zenodo.2710863

Selective Gradient Boosting for Effective Learning to Rank (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Claudio Lucchese, Franco Maria Nardini, Raffaele Perego, Salvatore Orlando, Salvatore Trani
Opublikowane w: The 41st International ACM SIGIR Conference on Research & Development in Information Retrieval - SIGIR '18, 2018, Strona(/y) 155-164, ISBN 9781-450356572
Wydawca: Association for Computing Machinery (ACM )
DOI: 10.1145/3209978.3210048

Performance Analysis of WebRTC-based Video Streaming over Power Constrained Platforms (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Bacco, Manlio; Catena, Matteo; de Cola, Tomaso; Gotta, Alberto; Tonellotto, Nicola
Opublikowane w: Numer 2, 2018, ISBN 978-1-5386-4727-1
Wydawca: IEEE
DOI: 10.5281/zenodo.2705727

PHARA: an augmented reality grocery store assistant (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Verbert, Katrien; Gutiérrez, Francisco; Htun, Nyi-Nyi
Opublikowane w: Numer 7, 2018, Strona(/y) 339-345, ISBN 978-1-4503-5941-2
Wydawca: ACM Transactions on Information Systems
DOI: 10.5281/zenodo.3267211

Multiple Query Processing via Logic Function Factoring (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Matteo Catena, Nicola Tonellotto
Opublikowane w: Proceedings of the 42nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2019, Strona(/y) 937-940, ISBN 9781450361729
Wydawca: ACM
DOI: 10.1145/3331184.3331297

Expansion via Prediction of Importance with Contextualization (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Sean MacAvaney, Franco Maria Nardini, Raffaele Perego, Nicola Tonellotto, Nazli Goharian, Ophir Frieder
Opublikowane w: Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2020, Strona(/y) 1573-1576, ISBN 9781450380164
Wydawca: ACM
DOI: 10.1145/3397271.3401262

Practical trade‐offs for the prefix‐sum problem (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Giulio Ermanno Pibiri, Rossano Venturini
Opublikowane w: Software: Practice and Experience, 2020, ISSN 0038-0644
Wydawca: John Wiley & Sons Inc.
DOI: 10.1002/spe.2918

On Optimally Partitioning Variable-Byte Codes (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Giulio Ermanno Pibiri, Rossano Venturini
Opublikowane w: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2019, Strona(/y) 1-1, ISSN 1041-4347
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tkde.2019.2911288

Compressed Indexes for Fast Search of Semantic Data (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Giulio Ermanno Pibiri, Raffaele Perego, Rossano Venturini
Opublikowane w: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2020, Strona(/y) 1-1, ISSN 1041-4347
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tkde.2020.2966609

Techniques for Inverted Index Compression (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Giulio Ermanno Pibiri, Rossano Venturini
Opublikowane w: ACM Computing Surveys, Numer 53/6, 2021, Strona(/y) 1-36, ISSN 0360-0300
Wydawca: Association for Computing Machinary, Inc.
DOI: 10.1145/3415148

X-CLEaVER: Learning Ranking Ensembles by Growing and Pruning Trees (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Parallel Traversal of Large Ensembles of Decision Trees (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Francesco Lettich, Claudio Lucchese, Franco Maria Nardini, Salvatore Orlando, Raffaele Perego, Nicola Tonellotto, Rossano Venturini
Opublikowane w: IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2018, Strona(/y) 1-1, ISSN 1045-9219
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tpds.2018.2860982

Towards a visual guide for communicating uncertainty in Visual Analytics☆ (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Gutiérrez, Francisco; Verbert, Katrien; Seipp, Karsten; Ochoa, Xavier
Opublikowane w: Journal of Computer Languages, Numer 19, 2018, ISSN 2590-1184
Wydawca: ELSEVIER
DOI: 10.5281/zenodo.3258001

Handling Massive N-Gram Datasets Efficiently (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Ermanno Pibiri, Giulio; Venturini, Rossano
Opublikowane w: ACM Transactions on Information Systems, Numer 25, 2019, ISSN 1046-8188
Wydawca: Association for Computing Machinary, Inc.
DOI: 10.5281/zenodo.3257995

A Review of Visualisations in Agricultural Decision Support Systems: an HCI Perspective (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Gutiérrez, Francisco; Htun, Nyi-Nyi; Schlenz, Florian; Kasimati, Aikaterini; Verbert, Katrien
Opublikowane w: Computers and Electronics in Agriculture, Numer 15, 2019, ISSN 0168-1699
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.5281/zenodo.3267196

Efficient Query Processing for Scalable Web Search (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Tonellotto, Nicola; Macdonald, Craig; Ounis, Iadh
Opublikowane w: Foundations and Trends® in Information Retrieval, Numer 37, 2018, Strona(/y) 319-500, ISSN 1554-0677
Wydawca: NOW
DOI: 10.5281/zenodo.3268359

An Optimal Algorithm to Find Champions of Tournament Graphs (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Lorenzo Beretta, Franco Maria Nardini, Roberto Trani, Rossano Venturini
Opublikowane w: String Processing and Information Retrieval - 26th International Symposium, SPIRE 2019, Segovia, Spain, October 7–9, 2019, Proceedings, Numer 11811, 2019, Strona(/y) 267-273, ISBN 978-3-030-32685-2
Wydawca: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-32686-9_19

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Moja broszura 0 0