currently in PHI-PSI when we comput

currently in PHI-PSI when we compute the weighted sum of matrix entries and the weighted sum of sub- scores, all the segments in the database share the same two sets of weights: one set associated with the similarity matrices, the other associated with the window. This is almost certainly a suboptimal algorithm, because the “important properties” and the “important positions” may be different in each case, and even the most appropriate window size for each case may vary. We are experimenting with different heuristics and parameters for finding best matches for an input.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ขณะนี้อยู่ในพีปอนด์ต่อตารางนิ้วเมื่อเราคำนวณผลรวมถ่วงน้ำหนักของรายการที่เมทริกซ์และน้ำหนักรวมของ sub-score ทุกส่วนงานในส่วนแบ่งฐานข้อมูลเดียวกันสองชุดของน้ำหนัก: หนึ่งตั้งที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมความคล้ายคลึงกันอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ หน้าต่าง นี้เป็นเกือบแน่นอนอัลกอริทึมซึง,เพราะ "คุณสมบัติที่สำคัญ" และ "ตำแหน่งสำคัญ" อาจจะแตกต่างกันในแต่ละกรณีและแม้แต่ขนาดของหน้าต่างที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละกรณีอาจแตกต่างกันไป เราจะทดสอบด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรมที่แตกต่างกันและพารามิเตอร์สำหรับการค้นหาที่ตรงกับที่ดีที่สุดสำหรับการป้อนข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัจจุบันในพีพี PSI เมื่อเราคำนวณถ่วงน้ำหนักผลรวมของรายการเมตริกซ์และถ่วงน้ำหนักผลรวมของคะแนนย่อย เซ็กเมนต์ทั้งหมดในฐานข้อมูลร่วมสองชุดเดียวของน้ำหนัก: ชุดหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับเมทริกซ์คล้าย อื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับหน้าต่าง เป็นขั้นตอนวิธีสภาพ เกือบแน่นอน เพราะ "คุณสมบัติสำคัญ" และ "ตำแหน่งสำคัญ" อาจแตกต่างกันในแต่ละกรณี และแม้ที่สุดหน้าต่างขนาดที่เหมาะสมแต่ละกรณีอาจแตกต่างกัน เรามีการทดสอบ ด้วยการลองผิดลองถูกต่าง ๆ และตรงกับพารามิเตอร์สำหรับการค้นหาที่ดีที่สุดสำหรับการป้อนข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในปัจจุบันในพี - PSI เมื่อเราการประมวลผลจำนวนถ่วงน้ำหนักของรายการ Matrix Storage Technology และจำนวนเงินที่ถ่วงน้ำหนักของคณะอนุกรรมการคะแนนกลุ่มทั้งหมดที่อยู่ในฐานข้อมูลที่ใช้ร่วมกันสองชุดคือชุดเดียวกันของเครื่องยกน้ำหนักชุดหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับแม็ตทริกซ์กันที่อื่นๆที่เกี่ยวข้องพร้อมด้วยหน้าต่างที่ โรงแรมแห่งนี้คือเกือบจะแน่นอนอัลกอริธึม suboptimal ที่เพราะ"คุณสมบัติที่สำคัญ"และ"ตำแหน่งที่สำคัญที่"อาจมีความแตกต่างในแต่ละกรณีและหน้าต่างขนาดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละกรณีอาจแตกต่างกันไป เรากำลังทำการทดลองเกี่ยวกับพารามิเตอร์และ Heuristics แตกต่างกันสำหรับการค้นหาตรงกับที่ดีที่สุดสำหรับอินพุต