In this paper, we develop a sequent

In this paper, we develop a sequential MDS for a real-time
localization so that it can be applicable for widely practical
applications. Conventional MDS finds an embedding space to
preserve the distances of input nodes in a higher dimensional
space. Since MDS algorithm running on and N-by-N pair-wise
distance matrix where N is the number of nodes, the
disadvantage of MDS relates to the eigenvector decomposition
process when all eigenvectors are estimated,
leading to the limited ability of MDS for real-time
applications.

Kết quả (Việt) 1:

Trong bài báo này, chúng tôi phát triển một MDS tuần tự cho một thời gian thựcđịa phương hoá vì vậy mà nó có thể được áp dụng cho thực hành rộng rãiCác ứng dụng. MDS thường tìm thấy một không gian nhúng đểduy trì khoảng cách của các đầu vào nút ở một cao hơn chiềukhông gian. Kể từ khi MDS thuật toán chạy vào và bởi Ngọc pair-wisema trận khoảng cách đó N là số lượng các nút, cácdisadvantage of MDS bất lợi liên quan đến sự phân hủy eigenvectorquá trình khi tất cả eigenvectors được ước tính,dẫn đến khả năng giới hạn của MDS cho thời gian thựcCác ứng dụng.

Kết quả (Việt) 2:

Trong bài báo này, chúng tôi phát triển một MDS tuần tự trong một thời gian thực
nội địa hóa để nó có thể được áp dụng cho thực tế rộng rãi
các ứng dụng. Thường MDS tìm thấy một không gian nhúng để
duy trì khoảng cách của các nút đầu vào trong một chiều cao
không gian. Kể từ khi thuật toán MDS chạy trên và N-by-N cặp-khôn ngoan
ma trận khoảng cách trong đó N là số lượng các nút, các
bất lợi của MDS liên quan đến eigenvector phân hủy
quá trình khi tất cả các vector riêng được ước lượng,
dẫn đến khả năng hạn chế về MDS cho gian thực Hiện
ứng dụng.