Bir referans miktarı ile tahmini/kontrollü değeri arasındaki yanlış mesafe veya hata kavramı, herhangi bir filtreleme/kontrol probleminde temel bir rol oynar.Yine de, çok nesneli filtrelemenin köklü alanında eksik mesafe konusunda tatmin edici bir kavram yoktur.Bu makalede, performans değerlendirmesi için çok nesneli ıska mesafeleri bağlamında mevcut metriklerin tutarsızlıklarını ana hatlarıyla ortaya koyuyoruz.Daha sonra, mevcut çok nesneli performans değerlendirme metriklerinin dezavantajlarını gideren matematiksel ve sezgisel olarak tutarlı yeni bir metrik önermekteyiz.


Miss mesafe-Euclidean, Mahalanobis, vb. kavramı, tek hedefli sistemlerin mühendislik teorisinin ve uygulamasının temel, geniş kapsamlı ve elde edilen bir öğesidir.Bu makalede, çok hedefli (ve daha genel olarak çok nesneli) sistemler için kapsamlı bir L/sub p/-tipi mesafe metrikleri teorisini tanıtıyoruz.Bu teorinin, çok hedefli izleme algoritmalarının performansını değerlendirmek için Drummond tarafından önerilen sezgisel olarak çekici bir optimal atama yaklaşımı olan bu teorinin genişlediğini ve titiz bir teorik temel sağladığını gösteriyoruz.Standart optimal atama veya dışbükey optimizasyon tekniklerine dayanan bu tür metrikleri hesaplamak için sistemlenebilir hesaplama yaklaşımlarını tanımlıyoruz.Performans değerlendirmesi ve sensör yönetimi gibi uygulamalar için bu metriklerin potansiyel olarak geniş kapsamlı etkilerini tanımlıyoruz.Eski durumda, çok hedefli izleme algoritmaları için etkinlik ölçütleri (MoE'ler) olarak çok hedefli yanlış mesafe metriklerinin uygulanmasını gösteriyoruz.


Kesin olmayan çıkarımla yapılandırılmış öğrenme temel bir sorundur.Yapılandırılmış algılayıcı algoritmasının varyantlarını, yakınsamayı garanti eden genel bir "violation-fixing" çerçevesi altında sunuyoruz.Bu çerçeve, özel durumlar olarak "erken güncelleme" de dahil olmak üzere önceki ilaçları sübvanse eder ve ayrıca standart algılayıcının neden kesin olmayan arama ile başarısız olabileceğini açıklar.Ayrıca, bu çerçevede, son teknoloji parçalı etiketleme ve artımlı ayrıştırma sistemlerinde önemli ölçüde azaltılmış eğitim süreleri ile daha iyi modeller öğrenen yeni güncelleme yöntemleri de sunuyoruz.


Sıralı hesaplamanın von Neumann modelinin başarısı, yazılım ve donanım arasında verimli bir köprü olduğu gerçeğine atfedilebilir: üst düzey diller bu modele verimli bir şekilde derlenebilir; ancak donanımda etkili bir şekilde uygulanabilir.Yazar, yazılım ve donanım arasında paralel hesaplama için gerekli olan analog bir köprünün, eğer bu kadar yaygın olarak kullanılacaksa olduğunu savunuyor.Bu makale, bu rol için bir aday olarak toplu eşzamanlı paralel (BSP) modelini tanıtıyor ve hem üst düzey dil özelliklerinin ve algoritmaların uygulanmasında hem de donanımda uygulanmasında verimliliğini ölçen sonuçlar veriyor.


Bu makalede, kötü amaçlı yazılımların cep telefonu ağlarında iletişim hizmetlerini kullanarak yayılmasının etkilerini değerlendiriyoruz.Kendi kendine yayılan kötü amaçlı yazılımlar internette iyi anlaşılsa da, cep telefonu ağları topolojiler, hizmetler, tedarik ve kapasite, cihazlar ve iletişim kalıpları açısından çok farklı özelliklere sahiptir.Bu yeni ortamda kötü amaçlı yazılımları araştırmak için, cep telefonu ağlarının özelliklerini ve kısıtlamalarını yakalayan bir etkinlik sürücüsü simülatörü geliştirdik.Özellikle simülatör, ağ altyapısının gerçekçi topolojileri ve tedarik kapasitelerinin yanı sıra cep telefonu adres defterleri tarafından belirlenen kontaktografları modelliyor.Cep telefonu ağlarındaki rastgele temas solucanlarının hızını ve şiddetini değerlendirir, bu tür solucanların ağ üzerinde sahip olabileceği hizmet reddi etkilerini karakterize eder, kötü amaçlı yazılım yayılımını hızlandırmak için yaklaşımları araştırır ve ağları bu tür saldırılara karşı savunmanın etkilerini tartışırız.


Bu makale, ISO 26262 donanım gereksinimlerine sahip bir otomotiv güvenlik mikroişlemcisinin değerlendirilmesi için adım adım bir kılavuz sağlar.ISO 26262 part 5 - Donanım düzeyinde ürün geliştirme - Otomotiv donanım geliştirme aşamasındaki güvenlik faaliyetlerini belirtir.Bu aşamada, donanım güvenliği tasarımı (ISO 26262 bölüm 3 ve 4), uygulanmış, entegre edilmiş ve test edilmiştir.ISO 26262 donanım geliştirme sürecine uygunluğu kanıtlamak için, donanım üzerindeki nicel değerlendirmeler vazgeçilmezdir.Bu nicel değerlendirmeler donanım mimarisi metrikleri ve olasılıksal donanım metrikleri olarak bilinir.Değerlendirme sonuçları, ASIL-A (en düşük) ile ASIL-D (en yüksek) arasında değişen bir otomotiv güvenliği bütünlüğü seviyesine (ASIL) sahip bir tasarıma hak kazanır.Bu makalede, ISO 26262 donanım değerlendirme sürecini göstermek için örnek bir güvenlik mikroişlemcisi uyguladık.ASIL seviyesinin donanım mimarisi metriklerinden ve olasılıksal donanım metriklerinden türetme prosedürleri tamamen tartışılmaktadır.Değerlendirme sonuçlarına dayanarak, ISO 26262 güvenlik donanımı tasarımı için tasarım önerileri de sunuyoruz.


Sıkıştırıcı Algılama, literatürde yüz tanımanın standart yöntemlerinden biri haline gelmiştir.Bununla birlikte, bu çalışmanın çoğunu destekleyen seyreklik varsayımının veriler tarafından desteklenmediğini gösteriyoruz.Verideki bu seyreklik eksikliği, sıkıştırma algılama yaklaşımının kesin sinyali geri kazanamayacağı ve bu nedenle seyrek yaklaşımların istenen sağlamlığı veya performansı sağlayamayacağı anlamına gelir.Bu damarda, yüz tanıma sorununa basit bir 2 yaklaşımının sadece son teknoloji yaklaşımından önemli ölçüde daha doğru olmadığını, aynı zamanda daha sağlam ve çok daha hızlı olduğunu gösteriyoruz.Bu sonuçlar kamuya açık YaleB ve AR yüz veri kümelerinde gösterilmektedir, ancak daha geniş bir şekilde Kompresif Algılama uygulaması için etkileri vardır.


Son yıllarda insan faaliyetlerinin tanınmasıyla ilgili birçok araştırmacı için ilgi konusu bir konu var.Bu makalede, derin öğrenme (DL) algoritması ile insan faaliyetlerini tanımak için araştırmayı önermekteyiz.Faaliyetleri gerçekleştiren katılımcılardan elde edilen verileri, insan faaliyetlerinin tanınması sonuçlarını değerlendirmek amacıyla topladık.Derin ağı önceden eğittikten sonra ince ayar süreci başlar.Hidden Markov Model (HMM) ve naif Bayes Classifier (NBC) ile karşılaştırıldığında, deney sonuçları, önerilen derin öğrenme algoritmasının akıllı evdeki insan faaliyetlerini tanımak için etkili bir yol olduğunu göstermektedir.


Doğal dil işlemedeki son gelişmeler, ham metinlerin bir koleksiyonundan düşük seviyeli özellikler çıkaran kütüphaneler üretti.Açıklamalar olarak bilinen bu özellikler genellikle hiyerarşik, ağaç tabanlı veri yapılarında dahili olarak saklanır.Bu makale, açıklamaların, keşifsel veri analizi ve öngörüsel modelleme için optimize edilmiş normalleştirilmiş ilişkisel veri tablolarının bir koleksiyonu olarak temsil edilmesi için bir veri modeli önermektedir.Sanatsal NLP kütüphanelerinin (CoreNLP veya spaCy) iki durumundan birini çağıran R paketi cleanNLP, bu veri modelinin bir uygulaması olarak sunulmaktadır.Ham metni girdi olarak alır ve normalleştirilmiş tabloların bir listesini döndürür.Sağlanan özel açıklamalar arasında tokenizasyon, konuşma etiketlemesinin bir parçası, varlık tanıma, duygu analizi, bağımlılık ayrıştırma, çekirdeksel çözümleme ve kelime gömmeler yer almaktadır.Paket şu anda İngilizce, Almanca, Fransızca ve İspanyolca girdi metnini desteklemektedir.


Bu önerilen modeli geliştirme düşüncesi, topluma karşı sosyal sorumluluktan kaynaklanmaktadır.Kaza sırasında acil ilk yardım ve acil tıbbi hizmetlerin eksikliği, kaza vakalarının çoğunda başlıca ölüm nedenidir.Bunun başlıca nedenlerinden biri ambulansın geç gelmesi olabilir, kaza yerinde ambulansa bilgi verecek kimse yoktur.Toplumun sorumluluğunu üstlenme düşüncesi, önerilen modelimiz "GSM ve GPRS kullanan Mikrodenetleyici tabanlı akıllı kask" ile sonuçlandı.Bu önerilen model tasarımın amacı, kaza ile ilgili sorumlu kişileri en kısa sürede bilgilendirmektir, böylece yaralı kişinin hayatını kurtarmak için gerekli önlemleri alabilirler.Önerilen sistemimiz Microcontroller olarak Arduino, çağrı amacı için GSM, takip amacı için GPRS ve esas olarak kazayı tespit etmek için Sensörler'den oluşmaktadır.Önerilen sistemimiz kazayı tespit eder ve bir dakika içinde kayıtlı numaraya sesli mesaj ile birlikte kısa mesaj gönderir.


Gauss süreçleri (GP), olasılıksal modelleme amaçları için güçlü araçlardır.Hiyerarşik Bayesian modellerinde gizli işlevler üzerindeki önceki dağılımları tanımlamak için kullanılabilirler.Önceki over fonksiyonları, fonksiyonun düzgünlüğünü ve değişkenliğini belirleyen ortalama ve kovaryans fonksiyonu ile örtülü olarak tanımlanır.Çıkarım daha sonra posterior işlemi değerlendirerek veya yaklaşıklayarak doğrudan fonksiyon uzayında yapılabilir.Çekici teorik özelliklerine rağmen GP'ler uygulamalarında pratik zorluklar sağlar.GPstuff, Linux ve Windows MATLAB ve Octave ile uyumlu GP modelleri için çok yönlü bir hesaplama araçları koleksiyonudur.Diğerlerinin yanı sıra, çeşitli çıkarım yöntemleri, seyrek yaklaşımlar ve model değerlendirmesi için araçlar içerir.Bu çalışmada, bu araçları gözden geçiriyor ve çeşitli modellerde GPstuff kullanımını gösteriyoruz.


Bu makalede, voltaj kontrollü osilatör (VCO) yerleşik düzlemsel tip dairesel rezonatör ile birleştirilen faz kilitli döngü (PLL) kullanılarak temassız bir yakınlık hayati işaret sensörü, şiddetli ortamlarda duyarlılığı arttırmak için önerilmiştir.Düzlemsel tip dairesel rezonatör, VCO'nun bir dizi geri besleme elemanının yanı sıra yakın alan alıcı bir anten görevi görür.VCO'nun vücut yakınlık etkisi ile ilgili frekans sapması, 50 mm'ye kadar 0,07 MHz / mm ila 1,8 MHz / mm (6,8 mV / mm ila 205 mV / mm hassasiyet) arasında değişirken, VCO sürüklenme miktarı 60 C sıcaklık aralığı ve % 5'lik ayrık bileşen toleransı durumunda yaklaşık 21 MHz'dir.Toplam frekans varyasyonu, 60 MHz olan PLL'nin yakalama aralığında meydana gelir.Böylece, döngü kontrol voltajı, frekans sapma miktarını, ortam sıcaklığından bağımsız olarak hayati işaretleri çıkarmak için kullanılan doğrudan akım (DC) voltajının bir farkına dönüştürür.Deneysel sonuçlar, bir denekten 50 mm uzağa yerleştirilen önerilen sensörün, 2.4 GHz'lik bir çalışma frekansında solunum sinyalinin neden olduğu harmonik sinyallerin belirsizliği olmadan solunum ve kalp atışı sinyallerini güvenilir bir şekilde algılayabildiğini ortaya koymaktadır.


Son birkaç yılda, dil tabanlı video alımı çok ilgi çekti.Bununla birlikte, doğal bir uzantı olarak, belirli video anlarını bir açıklama sorgusu verilen bir video içinde lokalize etmek nadiren araştırılır.Her ne kadar bu iki görev benzer görünse de, ikincisi iki ana nedenden dolayı daha zordur: 1) Eski görevin yalnızca sorgunun bir videoda gerçekleşip gerçekleşmediğini ve tüm bir videoyu döndürüp döndürmediğini yargılaması gerekir, ancak ikincisi, bir video içindeki hangi anın sorguyla eşleştiğine karar vermesi ve anın başlangıç ve bitiş noktalarını doğru bir şekilde vermesi beklenir.Bir videodaki farklı anların farklı sürelere ve çeşitli mekansal-zamansal özelliklere sahip olması nedeniyle, altta yatan anları ortaya çıkarmak son derece zordur.2) Alakasal değerlemenin temel bileşenine gelince, eski genellikle bir video ve sorguyu alaka puanını hesaplamak için ortak bir alana yerleştirir.Bununla birlikte, daha sonraki görev, yalnızca belirli bir anın özelliklerinin değil, anın bağlam bilgilerinin de çok katkıda bulunduğu an lokalizasyonu ile ilgilidir.Örneğin, sorgu "ilk" gibi zamansal kısıtlayıcı kelimeler içerebilir, bu nedenle bunları doğru bir şekilde anlamak için zamansal içeriğe ihtiyaç vardır.Bu konuları ele almak için, bir Dikkat Çapraz-Modal Geri Alma Ağı geliştiriyoruz.Özellikle, sorguda bahsedilen görsel özellikleri vurgulamak ve aynı zamanda bağlamlarını birleştirmek için bir bellek dikkat mekanizması tasarlıyoruz.Bunun ışığında, artırılmış an gösterimini elde ediyoruz.Bu arada, bir çapraz modlu füzyon alt ağı, hem moda içi hem de modalararası dinamikleri öğrenir ve bu da anlık sorgu temsilinin öğrenilmesini artırabilir.Yöntemimizi iki veri kümesinde değerlendiriyoruz: DiDeMo ve TACoS.Kapsamlı deneyler, modelimizin son teknoloji yöntemlerine kıyasla etkinliğini göstermektedir.


Çevrimiçi metin miktarı arttıkça, metnin analizine ve yönetimine yardımcı olmak için metin sınıflandırması talebi artmaktadır.Metin ucuzdur, ancak bir metnin hangi sınıflara ait olduğunu bilmek şeklinde bilgi pahalıdır.Metnin otomatik olarak sınıflandırılması bu bilgileri düşük maliyetle sağlayabilir, ancak sınıflandırıcıların kendileri pahalı insan çabasıyla inşa edilmeli veya kendileri elle sınıflandırılmış metinlerden eğitilmelidir.Bu makalede, veri madenciliğinin dernek kuralı kavramını kullanarak metnin sınıflandırılması prosedürünü tartışacağız.Dernek kural madenciliği tekniği, önceden sınıflandırılmış metin belgelerinden belirlenen özelliği türetmek için kullanılmıştır.Nave Bayes sınıflandırıcısı daha sonra nihai sınıflandırma için türetilmiş özelliklerde kullanılır.


Bu makalede, yazarlar, kazancı artırmak, H-düzlem ışın genişliğini daraltmak ve Vivaldi antenini çıkıntılı bir dielektrik çubukla kullanarak faz merkezi varyasyonlarını frekansla en aza indirmek için bir teknik önerdiler.Örnek bir anten üretildi ve ölçüldü ve ön ölçülen sonuçlar çok umut verici ve simülasyon sonuçlarıyla iyi bir uyum içinde.


Bu makale, on-chip interconnect ve indüktör uygulamalarıyla ilgili grafen tabanlı yapıların yüksek frekanslı empedansının doğru bir şekilde değerlendirilmesi için ilk ayrıntılı metodolojiyi sunmaktadır.Ohm yasasının basitleştirici varsayımlarının ötesine geçerek, elektrik alan varyasyonunun ortalama bir serbest yol içindeki etkileri ve yerel olmayan elektrik alanına olan akım bağımlılığı, grafen şeritlerin (GR'lerin) yüksek frekanslı davranışını doğru bir şekilde yakalamak için dikkate alınır.Aynı zamanda, daha düşük frekanslarda benimsenebilecek basitleştirilmiş bir yaklaşım da açıklanmaktadır.Temel Boltzmann denkleminden başlayarak ve altıgen Brillouin bölgesinde grafen için benzersiz dağılım ilişkisi ile birleştiğinde, GR yapısındaki akım yoğunluğu elde edilir.İlk olarak, GR'nin yarı sonsuz bir levhası Fourier integralleri teorisi kullanılarak analiz edilir ve bunu Yeşil'in fonksiyon yaklaşımını kullanarak türetilmiş akım yoğunluğunun kendi kendine tutarlı bir sayısal hesaplamasına dayanan pratik sonlu yapılar için titiz bir metodolojinin geliştirilmesi izler.


Nesne tespiti için yeni bir yaklaşım olan YOLO'yu sunuyoruz.Nesne tespiti ile ilgili önceki çalışmalar, algılamayı gerçekleştirmek için sınıflandırıcıları yeniden amaçlar.Bunun yerine, nesne tespitini uzamsal olarak ayrılmış sınırlayıcı kutulara ve ilişkili sınıf olasılıklarına bir regresyon problemi olarak çerçeveliyoruz.Tek bir sinir ağı, sınırlı kutuları ve sınıf olasılıklarını tek bir değerlendirmede doğrudan tam görüntülerden öngörür.Tüm algılama boru hattı tek bir ağ olduğundan, doğrudan algılama performansında uçtan uca optimize edilebilir.Birleşik mimarimiz son derece hızlıdır.Temel YOLO modelimiz görüntüleri gerçek zamanlı olarak saniyede 45 kare olarak işler.Ağın daha küçük bir versiyonu olan Fast YOLO, saniyede şaşırtıcı bir 155 kareyi işlerken, diğer gerçek zamanlı dedektörlerin MAP'sinin iki katına ulaşıyor.YOLO, son teknoloji tespit sistemlerine kıyasla, daha fazla yerelleştirme hatası yapar, ancak arka planda yanlış pozitifleri tahmin etme olasılığı daha düşüktür.Son olarak, YOLO nesnelerin çok genel temsillerini öğrenir.Doğal görüntülerden sanat eserleri gibi diğer alanlara genelleme yaparken DPM ve R-CNN de dahil olmak üzere diğer algılama yöntemlerinden daha iyi performans gösterir.


Kısıtlanmamış doğal fotoğraflarda keyfi çok karakterli metni tanımak zor bir sorundur.Bu makalede, bu etki alanında eşit derecede zor bir alt soruna değiniyoruz.Street View görüntülerinden keyfi çok basamaklı sayıları tanımak.Bu sorunu çözmek için geleneksel yaklaşımlar tipik olarak yerelleştirme, segmentasyon ve tanıma adımlarını ayırır.Bu makalede, bu üç adımı doğrudan görüntü pikselleri üzerinde çalışan derin bir konvolutional sinir ağı kullanarak bütünleştiren birleşik bir yaklaşım önermekteyiz.Derin sinir ağlarının DistBelief (Dean et al., 2012) uygulamasını, yüksek kaliteli görüntüler üzerinde büyük, dağıtılmış sinir ağlarını eğitmek için kullanıyoruz.Bu yaklaşımın performansının, evrişim ağının derinliği ile arttığını, en iyi performansın, eğittiğimiz en derin mimaride, on bir gizli katmanla gerçekleştiğini görüyoruz.Bu yaklaşımı halka açık SVHN veri kümesinde değerlendiriyoruz ve tam sokak numaralarını tanımada %96'nın üzerinde doğruluk elde ediyoruz.Her haneli bir tanıma görevinde, en son teknolojiyi geliştirdiğimizi ve% 97.84 doğruluk elde ettiğimizi gösteriyoruz.Ayrıca bu yaklaşımı, Street View görüntülerinden elde edilen ve on milyonlarca sokak numarası anonsu içeren daha da zorlu bir veri kümesinde değerlendiriyoruz ve %90'ın üzerinde doğruluk elde ediyoruz.Değerlendirmelerimiz ayrıca, belirli çalışma eşiklerinde, önerilen sistemin performansının insan operatörlerininkiyle karşılaştırılabilir olduğunu göstermektedir.Sistemimiz bugüne kadar dünya çapında Street View görüntülerinden 100 milyona yakın fiziksel sokak numarası çıkarmamıza yardımcı oldu.


İnsansız hava araçlarının (UAV'ler) hava üssü istasyonları (BS'ler) olarak kullanılması, gelecekteki kablosuz ağlarda, özellikle geçici bir olay ve acil durum sırasında talep üzerine konuşlandırılması için büyük pratik öneme sahiptir.Önceki çalışmalar İHA hareketliliğinin getirdiği performans iyileştirmesini göstermiş olsa da, esas olarak dosya aktarımı ve veri toplama gibi gecikmeye dayanıklı uygulamalara odaklanmaktadır.Bu nedenle, İHA hareketliliğinin, video konferans ve çevrimiçi oyun gibi gecikmeli kısıtlı uygulamalar için performans kazancı sağlayıp sağlayamadığı bilinmemektedir.Bundan motive olarak, bu makalede, belirli bir uçuş süresi içinde iki yer kullanıcısına hizmet etmek üzere bir İHA'nın gönderildiği bir İHA etkin indirme bağlantısı ortogonal bölme çoklu erişim (OFDMA) ağı üzerinde çalışıyoruz.Kullanıcıların gecikme-belirlenen minimum oran-ratio kısıtlamalarını dikkate alarak, amacımız İHA yörüngesini ve iletişim kaynak tahsisini ortaklaşa optimize ederek minimum kullanıcı verimini en üst düzeye çıkarmaktır.Minimum oran-ratio kısıtlamaları daha sıkı hale geldikçe, genel olarak max-min kullanıcı veriminin azaldığını gösteriyoruz, bu da İHA hareketliliğinden ve kullanıcı gecikme gereksiniminden yararlanarak üretim kazancı arasında temel bir takas olduğunu ortaya koyuyor.Simülasyon sonuçları teorik bulgularımızı doğrular ve ayrıca önerilen tasarımımızın etkinliğini gösterir.


RDF, Semantik-Web verileri, yaşam bilimleri ve ayrıca Web 2.0 platformları bağlamında ivme kazanan şemasız yapılandırılmış bilgiler için bir veri modelidir.RDF'nin "pay-as-you-go" doğası ve sorgu dili SPARQL'nin esnek desen eşleştirme yetenekleri, uzun birleştirme yolları da dahil olmak üzere karmaşık sorgular için verimlilik ve ölçeklenebilirlik zorlukları gerektirir.Bu makale, akıcı indeksleme ve sorgu işleme ile RISC tarzı bir mimari izleyerek mükemmel performans sağlayan SPARQL'nin bir uygulaması olan RDF-3X motorunu sunar.Fiziksel tasarım, iş yüklerinden bağımsız olarak tüm RDF-3X veritabanları için aynıdır ve konu-özellik-nesne üçlülerinin tüm permütasyonları ve ikili ve uniary projeksiyonları için ayrıntılı indeksler tarafından indeks ayarlama ihtiyacını tamamen ortadan kaldırır.Bu indeksler oldukça sıkıştırılmıştır ve sorgu işlemcisi agresif bir şekilde hızlı birleştirmeyi, işlemci önbelleklerinin mükemmel performansıyla birleştirebilir.Sorgu optimize edici, karmaşık sorgular için bile en uygun birleştirme siparişlerini seçebilir, tüm birleştirme yolları için istatistiksel sentezler içeren bir maliyet modeli ile.RDF-3X sorgular için optimize edilmiş olsa da, aynı zamanda bir sahneleme mimarisi aracılığıyla verimli çevrimiçi güncellemeler için iyi bir destek sağlar: ana veritabanı indekslerine doğrudan güncellemeler ertelenir ve bunun yerine daha sonra ana indekslere toplu bir şekilde birleştirilen kompakt diferansiyel indekslere uygulanır.50 milyondan fazla RDF üçlüsüne sahip birkaç büyük ölçekli veri seti ve desen eşleştirme, manyway star-joins ve uzun path-joins içeren kıyaslama sorguları ile yapılan deneysel çalışmalar, RDF-3X'in daha önce en iyi alternatifleri bir veya iki büyüklük sırasına göre geride bırakabileceğini göstermektedir.


Büyük bir parmak izi veritabanından eksik veya kısmi parmak izlerinin belirlenmesi bugün zor bir zorluk olmaya devam ediyor.Kısmi parmak izleri ile ilgili mevcut çalışmalar, yerel sırt ayrıntılarını kullanarak bire bir eşleşmeye odaklanmaktadır.Bu makalede, küresel topolojik özelliklerden yararlanarak kısmi parmak izlerini eşleştirmek için aday listelerini alma sorununu araştırıyoruz.Özellikle, kısmi bir parmak izinden küresel topoloji gösterimini yeniden yapılandırmak için analitik bir yaklaşım önermekteyiz.İlk olarak, rekonstrüksiyon problemini tanımlamak için ters bir yönelim modeli sunuyoruz.Daha sonra, ters modele tüm geçerli çözümler için genel bir ifade sağlarız.Bu, bilinmeyen parçalardaki eksik yapıları keşfederken mevcut segmentlerdeki veri sadakatini korumamızı sağlar.Kayıp oryantasyon yapılarını tahmin etmek için sırt topolojisi özelliklerinin bazı a priori bilgilerine dayanan algoritmalar geliştirdik.İstatistiksel deneylerimiz, önerilen model tabanlı yaklaşımımızın çift yönlü parmak izi eşleştirmesi için aday sayısını etkili bir şekilde azaltabileceğini ve böylece kısmi parmak izi tanımlaması için sistem geri alma performansını önemli ölçüde iyileştirebileceğini göstermektedir.


Düşük dereceli matrislerin geri kazanılması, son zamanlarda tam yeniden yapılandırma garantileri ve ilginç pratik uygulamalar için son teorik sonuçlarla motive edilen birçok bilim ve mühendislik alanında önemli bir etkinlik gördü.Bu makalede, matris tamamlamada düşük dereceli matrisleri tahmin etmek için yeni kurtarma algoritmaları ve seyrek Bayesian öğrenme (SBL) ilkelerine dayanan sağlam ana bileşen analizi sunuyoruz.Bir matris faktörizasyon formülasyonundan başlayarak ve tahminlerdeki düşük sıralı kısıtlamayı bir seyreklik kısıtlaması olarak uygulayarak, yüksek geri kazanım performansı sağlarken doğru rütbenin belirlenmesinde çok etkili bir yaklaşım geliştiririz.Diğer benzer sorunlar ve ampirik sonuçlarda mevcut yöntemlerle bağlantılar ve bu yaklaşımın etkinliğini gösteren güncel son teknoloji yöntemleriyle karşılaştırmalar sağlıyoruz.


Etiket yayılımı, grafiklerde güçlü ve esnek bir yarı denetimli öğrenme tekniğidir.Öte yandan sinir ağları, birçok denetimli öğrenme görevinde iz kayıtlarını kanıtlamıştır.Bu çalışmada, nöral ağların gücünü ve etiket yayılımını birleştirebilen, grafik-düzenlenmiş bir objektif, yani Sinirsel Grafik Makineleri ile bir eğitim çerçevesi önermekteyiz.Bu çalışma, daha önceki literatürü nöral ağların graftaugmented eğitimi üzerine genelleştirerek, birden fazla nöral mimariye (Feed-forward NNs, CNNs ve LSTM RNNs) ve geniş bir grafik yelpazesine uygulanmasını sağlar.Yeni amaç, sinir ağlarının hem etiketli hem de etiketsiz verileri şu şekilde kullanmasına izin verir: (a) ağın denetimli ayardaki gibi etiketli verileri kullanarak eğitilmesine izin vermek, (b) ağın bir grafikteki komşu düğümler için benzer gizli gösterimleri öğrenmesine ön yargı vermek, etiket yayılımı ile aynı damarda.Önerilen hedefe sahip bu tür mimariler, stokastik gradyan inişi kullanılarak verimli bir şekilde eğitilebilir ve kenar sayısında doğrusal olan bir çalışma süresi ile büyük grafiklere ölçeklendirilebilir.Önerilen ortak eğitim yaklaşımı, mevcut birçok yöntemi, çok çeşitli görevlerde (sosyal grafiklerde çok etiketli sınıflandırma, haber kategorizasyonu, belge sınıflandırması ve semantik niyet sınıflandırması), birden fazla grafik girdisi biçiminde (düğüm seviyesi özelliklerine sahip ve olmayan grafikler dahil) ve farklı sinir ağları türlerini kullanarak ikna edici bir şekilde geride bırakır.Google'da staj sırasında yapılan iş.


Grafiksel modeller, çok değişkenli istatistiksel modelleme için güçlü bir formalizmde grafik teorisi ve olasılık teorisini bir araya getirir.İstatistiksel sinyal işlemede - iletişim teorisi, kontrol teorisi ve biyoinformatik gibi ilgili alanlarda olduğu gibi - istatistiksel modeller uzun zamandır grafikler açısından formüle edilmiştir ve olasılıklar ve marjinal olasılıklar gibi temel istatistiksel miktarları hesaplamak için algoritmalar genellikle bu grafiklerde çalışan tekrarlar açısından ifade edilmiştir.Örnekler arasında gizli Markov modelleri, Markov rastgele alanları, ileriye dönük algoritma ve Kalman filtreleme [Rabiner ve Juang (1993); Pearl (1988); Kailath et al.(2000).Bu fikirler grafiksel modellerin biçimciliği içinde anlaşılabilir, birleştirilebilir ve genelleştirilebilir.Gerçekten de, grafiksel modeller, bu klasik mimariler üzerindeki varyasyonları formüle etmek ve tamamen yeni istatistiksel modellerin ailelerini keşfetmek için doğal bir çerçeve sağlar.Yukarıda belirtilen özyinelemeli algoritmalar, bağlantı ağacı algoritması olarak bilinen genel bir özyinelemeli algoritmanın örnekleridir [Lauritzen ve Spiegelhalter, 1988].Bağlantı ağacı algoritması, grafiksel bir modeldeki eksik kenarların deseniyle kodlanan ortak olasılık dağılımının faktörizasyon özelliklerinden yararlanır.Uygun seyrek grafikler için, bağlantı ağacı algoritması, hesaplama olasılıklarının ve grafiksel bir modelle ilişkili diğer istatistiksel miktarların genel sorununa sistematik ve pratik bir çözüm sunar.Ne yazık ki, pratik ilgi çekici birçok grafik modeli "uygun seyrek" değildir, böylece bağlantı ağacı algoritması artık marjinal olasılıkları ve diğer beklentileri hesaplama sorununa uygun bir hesaplama çözümü sağlamaz.Bu tür vakalarla başa çıkmaya çalışmak için popüler yöntemlerden biri Markov zinciri Monte Carlo (MCMC) çerçevesidir ve gerçekten de önemli bir literatür vardır.


Bu makalede, kayıt bağlantısı ve benzerlik araması için ilk paralel ve dağıtılmış motor olan LSHDB'yi sunuyoruz.LSHDB, altta yatan benzerlik arama motoru olarak kullanılan Locality-Sensitive Hashing'in (yüksek boyutlarda benzer öğeleri tespit etmek için popüler bir yöntem) mekaniğini gizlemek için bir soyutlama katmanını somutlaştırır.LSHDB, girdi verilerinden uygun veri yapılarını oluşturur ve bu yapıları bir noSQL motoru kullanarak diskte devam ettirir.Dağıtılmış sorguların paralel işlenmesini doğal olarak destekler, oldukça genişletilebilir ve kullanımı kolaydır.Record Linkage (ve Gizlilik Korumalı Kayıt Bağlantısı) görevleri bağlamında benzer kayıtları tespit etmek için hem LSHDB'yi hem de gönderilen sorgulara benzer dize değerlerini tanımlamak için bir arama motoru olarak göstereceğiz.


İskelet tel çerçeve hareketi için gerçek zamanlı bir jest sınıflandırma sistemi sunuyoruz.Temel bileşenleri, gürültülü giriş altında tanıma sağlamlığı için tasarlanmış iskeletin açısal bir temsilini, çok değişkenli zaman serisi verileri için kademeli korelasyon tabanlı bir sınıflandırıcıyı ve elde edilen bir jest ile eşleşen jest için bir kahin arasındaki hareket farkını değerlendirmek için dinamik zaman uyarımına dayanan bir mesafe metriğini içerir.İlk ve son araçlar doğada jenerik olsa ve herhangi bir jest eşleme senaryosuna uygulanabilse de, sınıflandırıcı, giriş hareketinin bilinen, kanonik bir zaman tabanına bağlı olduğu varsayımına dayanarak tasarlanır: müzikal bir vuruş.28 jest sınıfı, XBOX Kinect platformu kullanılarak kaydedilen ve her jest sınıfı için onlarca denek tarafından gerçekleştirilen yüzlerce jest örneği içeren bir kriterde, sınıflandırıcımız yaklaşık 4 saniyelik iskelet hareket kayıtları için ortalama %96:9 doğruluk oranına sahiptir.Bu doğruluk, gerçek zamanlı derinlik sensöründen gelen giriş gürültüsü göz önüne alındığında dikkat çekicidir.


Biz iki vizyon tabanlı izleme teknikleri kullanarak bir ev ortamında pasif olarak stride-to-stride yürüyüş değişkenlik ölçme bir analiz sunmak: iki web kameralı bir sistemden anonim video verileri, ve tek bir Microsoft Kinect derinlik görüntüleri.Her yıl milyonlarca yaşlı yetişkin düşmektedir.Yaşlı bireylerin düşme riskini değerlendirme yeteneği, yaşlandıkça bağımsız ortamlarda güvenli bir şekilde yaşamaya devam etmelerini sağlamak için gereklidir.Çalışmalar, stride-to-stride yürüyüş değişkenliği ölçümlerinin yaşlı yetişkinlerde düşmeleri öngördüğünü göstermiştir.Bu analiz için, bir dizi katılımcıdan, iki görüş tabanlı sistem tarafından izlenirken, yer gerçeği için işaretleyici tabanlı Vicon hareket yakalama sistemi ile birlikte bir dizi kısa yürüyüş yapmaları istendi.Her bir sistem kullanılarak stride-to-stride yürüyüş değişkenliği ölçümleri hesaplandı ve Vicon'dan elde edilenlerle karşılaştırıldı.


Çalışmanın amacı, yaşlıların yaşam kalitelerini iyileştirmek ve/veya sağlık durumlarını izlemek amacıyla evlerinde kurulu ve işletilen "akıllı ev" teknolojisi ile ilgili algılarını ve beklentilerini araştırmaktır.ARAŞTIRMA TASARIMI VE YÖNTEMLERİ Bu pilot çalışmada, yaşlı yetişkinlerin teknoloji algılarını ve teknolojinin günlük yaşamlarını iyileştirebileceğine inandıkları yolları değerlendirmek için üç odak grubu oturumu gerçekleştirildi.Bu gruplarda tartışılan temalar, katılımcıların düşmeleri önleme veya tespit etme, görsel veya işitme bozukluklarına yardımcı olma, hareketliliği iyileştirme, izolasyonu azaltma, ilaçları yönetme ve fizyolojik parametrelerin izlenmesi gibi sağlıkla ilgili konularda cihazların ve sensörlerin yararlılığı algılarını içeriyordu.Ses kasetleri transkribe edildi ve bir içerik analizi yapıldı.SONUÇLAR Üç odak grup oturumuna toplam 15 yaşlı yetişkin katıldı.İleri teknolojilerin yaşlı yetişkin sakinlere fayda sağlayacağı alanlar arasında acil yardım, düşmelerin önlenmesi ve tespiti, fizyolojik parametrelerin izlenmesi vb.Cihazların kullanıcı dostu olması, insan tepkisinin olmaması ve yaşlı öğrencilere uyarlanmış eğitim ihtiyacı hakkında endişeler dile getirildi.Tüm katılımcılar hayatlarını geliştirmek için evlerine kurulabilen cihazlara ve sensörlere karşı genel olarak olumlu bir tutuma sahipti.


Bir dizi koleksiyonu içinde 1 boyutlu alt dizilimleri bulmak için verimli bir indeksleme yöntemi sunuyoruz, öyle ki alt diziler belirli bir tolerans içinde belirli bir (query) kalıpla eşleşiyor.Fikir, her veri dizisini, özellik uzayında çok boyutlu dikdörtgenlerden oluşan küçük bir kümeye haritalamaktır.Daha sonra, bu dikdörtgenler R*-tree [9] gibi geleneksel mekansal erişim yöntemleri kullanılarak kolayca indekslenebilir.Daha ayrıntılı olarak, veri dizisi üzerinde kayar bir pencere kullanıyoruz ve özelliklerini çıkarıyoruz; sonuç, özellik uzayında bir izdir.Bu tür patikaları alt raylara bölmek için verimli ve etkili bir algoritma önermekteyiz, bunlar daha sonra Minimum Sınırlama Dikdörtgenleri (MBR'leri) ile temsil edilmektedir.Farklı uzunluklardaki sorguları da inceliyoruz ve her bir vakanın verimli bir şekilde nasıl ele alınacağını gösteriyoruz.Yöntemimizi uyguladık ve sentetik ve gerçek veriler (stok fiyat hareketleri) üzerinde deneyler gerçekleştirdik.Yöntemi ardışık tarama ile karşılaştırdık, ki bu tek bariz rakiptir.Sonuçlar mükemmeldi: yöntemimiz arama süresini 3 kattan 100 kata kadar hızlandırdı.


İnsan hareketinin temsili ve tanınmasına yönelik yeni bir görüş temelli yaklaşım sunulmuştur.Temsilin temeli, zamansal bir şablondur - her bir noktadaki vektör değerinin, bir görüntü dizisindeki karşılık gelen mekansal konumdaki hareket özelliklerinin bir fonksiyonu olduğu statik bir vektör-görüntüdür.Aerobik egzersizleri bir test alanı olarak kullanarak, şablonların basit, iki bileşenli bir versiyonunun temsil gücünü araştırıyoruz: İlk değer, hareketin varlığını gösteren ikili bir değerdir ve ikinci değer, bir dizideki hareketin recency işlevidir.Daha sonra, bilinen eylemlerin görüntülerinin depolanmış örneklerine karşı zamansal şablonlarla eşleşen bir tanıma yöntemi geliştiririz.Yöntem otomatik olarak zamansal segmentasyon gerçekleştirir, hızdaki doğrusal değişikliklere değişmez ve standart platformlarda gerçek zamanlı olarak çalışır.Index TerimleriMotion tanıma, bilgisayar görüşü.


Çok ajanlı öğrenmedeki temel zorluk, durağan olmayan diğer ajanların davranışlarına en iyi cevabı öğrenmektir: diğer ajanlar da stratejilerini uyarlarsa, öğrenme hedefi hareket eder.Farklı araştırma akışları, durağanlığa birkaç açıdan yaklaştı, bu da sanatın durumuna genel bir bakışı korumayı ve yeni eserlerin yeniliğini ve önemini doğrulamayı zorlaştıran çeşitli örtülü varsayımlar yaptı.Bu anket, rakip kaynaklı durağanlığı oyun teorisi, takviye öğrenme ve çok kollu haydutlardan gelen araçlarla ele alan çalışmaların tutarlı bir genel bakışını sunar.Dahası, algoritmaların bu durağanlık dışılığı nasıl modellediği ve üstesinden geldiği, yeni bir çerçeveye ve beş kategoriye (gelişmişlik sırasını artırarak): görmezden gelin, unutun, hedef modellere cevap verin, modelleri öğrenin ve zihin teorisi.Çok çeşitli son teknoloji algoritmalar, bu kategorileri ve çevrenin temel özelliklerini (örneğin, gözlemlenebilirlik) ve rakiplerin uyum davranışlarını (örneğin, pürüzsüz, ani) kullanarak bir taksonomi olarak sınıflandırılır.Daha da açıklığa kavuşturmak için, her kategorinin güçlü ve sınırlamalarını karşılaştıran bir etki alanının açıklayıcı varyasyonlarını sunuyoruz.Son olarak, farklı yaklaşımların hangi ortamlarda en çok hak ettiğini tartışıyoruz ve gelecekteki araştırmaların umut verici yollarına işaret ediyoruz.


Bilgi tabanı ile cevaplanan soru üzerine yapılan araştırmalar son zamanlarda derin mimarilerin giderek daha fazla kullanıldığı görülmüştür.Bu genişletilmiş soyutta, soru ayrıştırma için sinirsel makine çevirisi paradigmasının uygulanmasını inceliyoruz.SPARQL grafik sorgu dilindeki grafik kalıplarını ve kompozisyonlarını öğrenmek için sıralı bir model kullanıyoruz.Programları soru-cevap çiftleri aracılığıyla teşvik etmek yerine, sorular ve sorgular arasındaki hizalamaların şablonlar aracılığıyla oluşturulduğu yarı denetimli bir yaklaşım bekliyoruz.Doğal dil neslindeki geç dönem kayda değer eserler kullanılarak dil konuşmalarının kapsamının genişletilebileceğini savunuyoruz.


Elektronik hükümet (e-hükümet) alanında on yıldan fazla süren kapsamlı araştırma çalışmalarının ardından, e-hükümetin uygulanmasını etkileyen maliyetler, fırsatlar, faydalar ve riskler hakkında sistematik bir literatür incelemesi yapmak için henüz bir girişimde bulunulmadı.Bu, özellikle hükümetlerin e-devlet girişimlerini uygularken yıllar boyunca karşılaştıkları çeşitli ilgili zorluklar göz önüne alındığında önemlidir.Bu nedenle, bu makalenin amacı, Scopus çevrimiçi veritabanından ve Google Scholar'dan tespit edilen 132 çalışmanın sistematik bir incelemesini kullanarak bu konuları ele alan ilgili literatürün kapsamlı bir analizini yapmak ve Elektronik Hükümet, Uluslararası Bir Dergi (EGIJ), Uluslararası Elektronik Hükümet Araştırmaları Dergisi (IJEGR) ve Dönüşüm Hükümeti: İnsanlar, Süreç ve Politika (TPGPPP) gibi elektronik hükümet araştırmalarına adanmış dergilerden ilgili makalelerin manuel bir incelemesini yapmaktır.Genel gözden geçirme, çok sayıda makalenin maliyetleri, fırsatları, faydaları ve riskleri tartışmasına rağmen, bu konuların tedavisinin yüzeysel olma eğiliminde olduğunu belirtti.Ayrıca, bu yapıların çeşitli e-hükümet sistemlerine ilişkin performansını istatistiksel olarak değerlendirebilen ampirik çalışmaların eksikliği var.Bu nedenle, bu araştırma, hükümetlerin maliyetlerin, fırsatların, faydaların ve risklerin e-hükümet sistemlerinin başarısına ve uygulama perspektifinden ön kabulüne olan etkisini daha iyi analiz etmelerine yardımcı olacaktır.


Henüz kanıtlanmamış olsa da, ampirik kanıtlar, model genellemesinin optimanın Hessian aracılığıyla tanımlanabilen yerel özellikleriyle ilişkili olduğunu göstermektedir.Model genellemesini PAC-Bayes paradigması altında bir çözümün yerel mülkiyeti ile birleştiriyoruz.Özellikle, model genelleme yeteneğinin Hessian ile ilişkili olduğunu, Hessian'ın Lipschitz sabiti ve parametrelerin ölçekleri ile karakterize edilen daha yüksek dereceli "düzlük" terimleri ile ilişkili olduğunu kanıtlıyoruz.Kanıt tarafından yönlendirilen, modelin genelleme yeteneğini puanlamak için bir metrik ve buna göre perturbed modeli optimize eden bir algoritma önermekteyiz.


DeepMatching (DM), görüntüler arasındaki yarı yoğun yazışmaları hesaplamak için kullanılan son teknoloji eşleştirme algoritmalarından biridir.Son optik akış yöntemleri, ilk görüntü yazışmalarını bulmak için DeepMatching'i kullanır ve olağanüstü performans sağlar.Bununla birlikte, korelasyon haritası hesaplaması olan DeepMatching'in anahtar yapı taşı zaman alıcıdır.Bu makalede, DeepMatching'e Locality Sensitive Hashing (LSH) kullanarak sorunu gideren yeni bir algoritma olan LSHDM'yi önermekteyiz.Hesaplama karmaşıklığı korelasyon haritası hesaplama adımı için büyük ölçüde azaltılır.Deneyler, görüntü eşleşmesinin, optik akış tahmini için karşılaştırılabilir doğruluğu korurken, DeepMatching'e kıyasla on kat veya daha fazla sürede yaklaşımımızla hızlandırılabileceğini göstermektedir.


Okuma yazmayı öğrenen okuryazarlık, çocukların okula girmesinden çok önce başlar.Okuma ve yazmanın temel becerilerinden biri, düşünceleri sembolik olarak temsil etme ve bunları dille paylaşma yeteneğidir ve bu da hikaye için aynı zamansal ve mekansal bağlamı paylaşmayabilir.Çocuklar bu önemli dil becerilerini her gün öğrenir ve uygularlar, çevrelerindeki akranları ve yetişkinlerle hikayeler anlatırlar.Özellikle, akran işbirliği bağlamında hikaye anlatımı, çocukların okuryazarlık için önemli olan dil becerilerini öğrenmeleri için önemli bir ortam sağlar.Bunun ışığında, çocuklarla işbirliği içinde hikayeler anlatan somutlaşmış bir konuşma ajanı olan Sam'i tasarladık.Sam, okul öncesi çocuklar için bir eş gibi görünmek için tasarlandı, ancak gelişimsel olarak gelişmiş bir şekilde hikayeler anlatmak için tasarlandı: okuryazarlık için önemli olan anlatı becerilerini modellemek.Sonuçlar, sanal akranla oynayan çocukların, sanal akranın dilbilimsel olarak gelişmiş öykülerine daha yakından benzeyen hikayeler anlattığını gösterdi: daha alıntılı konuşma ve zamansal ve mekansal ifadeler kullanarak.Buna ek olarak, çocuklar Sam'in hikayelerini dikkatle dinlediler, ona yardım ettiler ve iyileştirmeler önerdiler.Teknolojinin küçük çocukların okuryazarlık öğrenmesinde sosyal bir rol oynamasının potansiyel faydaları tartışılmaktadır.


Sözcüklerin belgelerle olan anlamını haritalayan kompozisyon sürecini yakalamak, Doğal Dil İşleme ve Bilgi Alma alanındaki araştırmacılar için merkezi bir meydan okumadır.nüanslı semantik yakalamak için çok önemli olan kelime ve cümle düzeni ayrımlarını korurken, düşük boyutlu bir vektör uzayına yerleştirerek belgelerin anlamını temsil edebilen bir model tanıtıyoruz.Modelimiz, hem cümle hem de belge düzeyinde evrişim filtrelerini öğrenen, hiyerarşik olarak düşük seviyeli lektik özellikleri yakalamayı ve yüksek seviye semantik kavramlara oluşturmayı öğrenen genişletilmiş bir Dinamik Evrişim Sinir Ağına dayanmaktadır.Bu modelin etkinliğini bir dizi belge modelleme görevinde gösteriyoruz, özellik mühendisliği olmadan ve daha kompakt bir modelle güçlü sonuçlar elde ediyoruz.Bilgisayar görüşü için derin konvolüsyon ağlarını görselleştirmedeki son gelişmelerden esinlenerek, belge ağlarımız için sadece öğrenme süreçlerine içgörü sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda metinler için zorlayıcı bir otomatik özetleme sistemi üretmek için yorumlanabilecek yeni bir görselleştirme tekniği sunuyoruz.


Büyük bir medya şirketini desteklemek için doğal bir dil işleme platformu oluşturmak için dört yıllık bir akademik araştırma projesi hakkında rapor veriyoruz.Hesaplanabilir Haber platformu, zengin uygulamalar oluşturmak için kullanılabilecek bir yapılandırılmış veri katmanı üreten haber öykülerini işler.Altta yatan platformu ve onu inşa etmeyi araştırdığımız araştırma görevlerini tanımlıyoruz.Platform, farklı haber odası işlevlerini desteklemek için tasarlanmış çok çeşitli prototip uygulamaları desteklemektedir.Bu nitel incelemenin, bu tür bir projede yer alan zorluklar hakkında bazı bilgiler sağladığını umuyoruz.


Çoklu ortam analiz yöntemlerinin performansını etkileyen ara adımlarda içgörü elde etmek için genel video indeksleme için zorluk sorununu tanıtırken, aynı zamanda deneylerin tekrarlanabilirliğini teşvik ediyoruz.Bir meydan okuma sorununa varmak için, jenerik video indeksleme problemini 2 unimodal analiz deneyi, 2 multimodal analiz deneyi ve 1 kombine analiz deneyine ayırarak, otomatik konsept algılama yöntemlerinin sistematik olarak incelenmesi için genel bir şema sunuyoruz.Her deney için, TRECVID 2005/2006 kriterinden, 101 semantik kavramdan oluşan bir sözdizimi kullanarak, 85 saatlik uluslararası yayın haber verileri üzerindeki genel video indeksleme performansını değerlendiriyoruz.Her deneyde minimum bir performans oluşturarak, zorluk sorunu, genel indeksleme sorununun bileşen tabanlı optimizasyonuna izin verirken, aynı zamanda diğer araştırmacılara indeksleme metodolojisi geliştirme sırasında karşılaştırma için bir referans sunar.Video indeksleme performansını teşvik eden ara analiz adımlarında daha fazla araştırmayı teşvik etmek için, meydan okuma, araştırma topluluğuna elle açıklamalı bir konsept sözlüğü, önceden hesaplanmış düşük seviyeli multimedya özellikleri, eğitimli sınıflandırıcı modelleri ve hepsi http://www.mediamill.nl/challenge/ adresinde bulunan temel performansla birlikte beş deney sunuyor.


Var olan video denoizing algoritmalarının çoğu, görüntü gürültüsünün tek bir istatistiksel modelini varsayar, örneğin.ek Gauss beyaz gürültü, hangi genellikle pratikte ihlal edilir.Bu makalede, video verilerinden ciddi karışık gürültüyü kaldırabilecek yeni bir yama tabanlı video denoising algoritması sunuyoruz.Hem mekansal hem de zamansal alandaki benzer yamaları gruplayarak, karışık gürültüyü düşük rütbeli bir matris tamamlama problemi olarak çıkarma problemini formüle ediyoruz, bu da gürültünün istatistiksel özellikleri üzerinde güçlü varsayımlar olmadan bir adlandırma şemasına yol açıyor.Ortaya çıkan nükleer normla ilgili minimizasyon problemi, son zamanlarda geliştirilen birçok yöntemle verimli bir şekilde çözülebilir.Karışık gürültüyü gidermek için önerilen denoising algoritmamızın sağlamlığı ve etkinliği, örn.Fevri gürültü ile karıştırılan ağır Gauss gürültüsü deneylerde doğrulanır ve önerilen yaklaşımımız, mevcut bazı video denoising algoritmalarıyla olumlu bir şekilde karşılaştırır.


Bu makale, bir nesnenin eksik frekans örneklerinden yeniden yapılandırılmasının model problemini dikkate alır.Ayrık zamanlı bir sinyal f/spl isin/C/sup N/ ve rastgele seçilmiş bir frekans kümesi /spl Omega/ düşünün.F'yi set /spl Omega/ üzerindeki Fourier katsayılarının kısmi bilgisinden yeniden yapılandırmak mümkün mü?Bu kağıdın tipik bir sonucu aşağıdaki gibidir.F'nin T spikes f(t)=/spl sigma//sub/spl tau///spl isin/T/f(/spl tau/)/spl delta/(t-/spl tau/) T/spl les/sub M/spl middot/(log N)s/Çivilerin yerlerini ve genliklerini bilmiyoruz.O zaman en az 1-O(N/sup -M/) olasılığı ile f, tam olarak /spl lscr//sub 1/ minimizasyon probleminin çözümü olarak yeniden yapılandırılabilir.Kısacası, bir dışbükey optimizasyon problemini çözerek tam iyileşme sağlanabilir.Başarının istenen olasılığına bağlı olan C/sub M/ için sayısal değerler veriyoruz.Sonuçumuz yeni bir tür doğrusal olmayan örnekleme teoremi olarak yorumlanabilir.Aslında, T sivri uçlarından yapılan herhangi bir sinyalin, hemen hemen her O (T/spl middot/logN) frekansından konveks programlama ile kurtarılabileceğini söyler.Dahası, bu, 1-O (N/sup -M/) olasılığı ile başarılı olan herhangi bir yöntemin genel olarak en az T/spl middot/logN ile orantılı bir dizi frekans örneği gerektirmesi anlamında neredeyse en uygun olanıdır.Metodoloji, çeşitli diğer durumlara ve daha yüksek boyutlara uzanır.Örneğin, eksik frekans örneklerinden parçalı sabit (bir veya iki boyutlu) bir nesneyi nasıl yeniden yapılandırabileceğinizi gösteriyoruz - atlama sayısının (dekontinüyonların) yukarıdaki duruma uyması şartıyla - f'nin toplam varyasyonu gibi diğer konveks fonksiyonellerini en aza indirerek.


Bu makale, matrisi, bir dizi dışbükey kısıtlamaya uyan tüm matrisler arasında minimum nükleer norma sahip olan yeni bir algoritmayı tanıtıyor.Bu sorun, bir rütbe küçültme sorununun dışbükey gevşemesi olarak anlaşılabilir ve girişlerinin küçük bir alt kümesinden (ünlü Netflix sorunu) büyük bir matrisi kurtarma görevinde olduğu gibi birçok önemli uygulamada ortaya çıkar.İç nokta yöntemleri gibi raf dışı algoritmalar, bir milyondan fazla bilinmeyen girişle bu tür büyük sorunlara doğrudan uygun değildir.Bu makale, en uygun çözümün düşük rütbeye sahip olduğu sorunları ele almada son derece verimli olan basit bir birinci dereceden ve uygulanması kolay bir algoritma geliştirir.Algoritma yineleyicidir, Xk, Y k matrislerinin bir dizisini üretir ve her adımda esas olarak Y k matrisinin tekil değerleri üzerinde yumuşak bir itme işlemi gerçekleştirir. Bunu düşük dereceli matris tamamlama problemleri için çekici kılan iki dikkat çekici özellik vardır.Birincisi, yumuşak thresholding işleminin seyrek bir matrise uygulanmasıdır; ikincisi, Xk iteratlarının rütbesinin ampirik olarak azalmamasıdır.Her iki gerçek de algoritmanın çok az depolama alanı kullanmasına ve her yinelemenin hesaplama maliyetini düşük tutmasına izin verir.Teorik açıdan, yineleme dizisinin yakınsadığını gösteren bir yakınsama analizi sağlarız.Pratik tarafta, mütevazı bir masaüstü bilgisayarda 1, 000  1, 000 matrisin bir dakikadan kısa bir sürede kurtarıldığı sayısal örnekler sunuyoruz.Ayrıca, yaklaşımımızın, örneklenen girdilerin yaklaşık %0,4'ünden yaklaşık bir milyar bilinmeyenle yaklaşık 10 derecelik matrisleri kurtararak çok büyük ölçekli sorunlara uygun olduğunu gösteriyoruz.Yöntemlerimiz, 1 minimizasyon için doğrusallaştırılmış Bregman yinelemeleri hakkındaki son literatürle bağlantılıdır ve bu algoritmaları iyi bilinen Lagrange çarpan algoritmaları açısından anlayabileceğimiz bir çerçeve geliştiririz.


Andor, D., Alberti, C., Weiss, D., Severyn, A., Presta, A., Ganchev, K., Petrov, S. ve Collins, M. (2016).Küresel olarak normalleştirilmiş geçiş tabanlı sinir ağları.Hesaplamalı Dilbilim Derneği'nde.Ballesteros, M., Goldberg, Y., Dyer, C. ve Smith, N. A.(2016).Keşifle eğitim, açgözlü bir yığın-LSTM ayrıştırıcısını geliştirir.Doğal dil işlemede ampirik yöntemler konulu konferansın bildirileri.Chen, D. ve Manning, C. D. (2014).Sinir ağlarını kullanan hızlı ve doğru bir bağımlılık ayrıştırıcısı.Doğal dil işlemede ampirik yöntemler konulu konferansın Bildirilerinde, sayfa 740750.Cheng, H., Fang, H., He, X., Gao, J. ve Deng, L. (2016).Bağımlılık ayrıştırma anlaşması ile iki yönlü dikkat.arXiv ön baskı arXiv:1608.02076.Hashimoto, K., Xiong, C., Tsuruoka, Y. ve Socher, R. (2016).Ortak bir çok görev modeli: Birden fazla nlp görevi için bir sinir ağı büyütmek.arXiv ön baskı arXiv:1611.01587.Kiperwasser, E. ve Goldberg, Y.(2016).Çift yönlü LSTM özellik gösterimlerini kullanarak basit ve doğru bağımlılık ayrıştırma.Hesaplamalı Dilbilim Derneğinin İşlemleri, 4:313327.Kuncoro, A., Ballesteros, M., Kong, L., Dyer, C., Neubig, G. ve Smith, N. A.(2016).Tekrarlayan sinir ağı gramerleri sözdizimi hakkında ne öğrenir?CORR, abs/1611.05774.McDonald, R. T. ve Pereira, F. C. (2006).Yaklaşık bağımlılık çözümleme algoritmalarının çevrimiçi olarak öğrenilmesi.EACL'de.Nivre, J., Hall, J. ve Nilsson, J.(2006).Maltparser: Bağımlılık ayrıştırma için veri güdümlü ayrıştırıcı.LREC Bildirilerinde, cilt 6, sayfa 2216-2219.


Videolar karmaşık semantik bilgileri iletmek ve yeni bilgilerin anlaşılmasını kolaylaştırmak için hizmet eder.Bununla birlikte, farklı modalitelerden (yani resim, video, metin) karışık semantik anlamlar söz konusu olduğunda, bir bilgisayar modelinin kavramları ( sel, fırtına ve hayvanlar gibi) algılaması ve sınıflandırması daha zordur.Bu makale, transfer öğrenme ve sıralı derin öğrenme modellerindeki son gelişmelerden yararlanarak video konsepti sınıflandırmasını geliştirmek için çok modlu bir derin öğrenme çerçevesi sunmaktadır.Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) modelleri daha sonra hem ses hem de metinsel modeller için sıralı semantik elde etmek için kullanılır.Önerilen çerçeve, yalnızca felaket sahnelerini değil, felaket olayı sırasında gerçekleşen faaliyetleri de içeren felaketle ilgili bir video veri kümesine uygulanır.Deneysel sonuçlar önerilen çerçevenin etkinliğini göstermektedir.


Bu makale, grafik modellerde (Bayezya ağları ve Markov rastgele alanları) çıkarım ve öğrenme için varyasyonel yöntemlerin kullanımına öğretici bir giriş sunar.QMR-DT veritabanı, sigmoid inanç ağı, Boltzmann makinesi ve tam çıkarım algoritmalarını çalıştırmanın mümkün olmadığı birkaç gizli Markov modeli de dahil olmak üzere bir dizi grafik modeli sunuyoruz.Daha sonra, orijinal grafik modelini çıkarımın verimli olduğu basitleştirilmiş bir grafik modeline dönüştürmek için büyük sayıların yasalarından yararlanan varyasyonel yöntemleri tanıtıyoruz.Basitleştirilmiş modeldeki çıkarım, orijinal modele olan ilgi olasılıklarının sınırlarını sağlar.Konveks ikiliğine dayalı varyasyonel dönüşümler üretmek için genel bir çerçeve tanımlıyoruz.Son olarak örneklere geri dönüyoruz ve varyasyonel algoritmaların her durumda nasıl formüle edilebileceğini gösteriyoruz.


Doku sentezi için parametrik olmayan bir yöntem önerilmiştir.Doku sentezi işlemi, ilk tohumdan dışarı doğru yeni bir görüntü, her seferinde bir piksel büyür.Bir Markov rastgele alan modeli varsayılır ve şimdiye kadar sentezlenen tüm komşuları verilen bir pikselin koşullu dağılımı, örnek görüntünün sorgulanması ve tüm benzer mahallelerin bulunmasıyla tahmin edilir.Rasgelelik derecesi tek bir algısal sezgisel parametre ile kontrol edilir.Yöntem mümkün olduğunca yerel yapıyı korumayı amaçlar ve çok çeşitli sentetik ve gerçek dünya dokuları için iyi sonuçlar üretir.


Görüntülerden gürültüyü gidermek için kısıtlı bir sayısal algoritma türü sunulur.Görüntünün toplam varyasyonu, gürültünün istatistiklerini içeren kısıtlamalara tabi olarak en aza indirilir.Kısıtlamalar Lagrange çarpanları kullanılarak dayatılır.Çözüm, gradyan-projeksiyon yöntemi kullanılarak elde edilir.Bu, kısıtlamalar tarafından belirlenen bir manifold üzerinde zamana bağlı kısmi diferansiyel denklemin çözülmesi anlamına gelir.T   olarak çözüm, denoized görüntü olan sabit bir duruma yaklaşır.Sayısal algoritma basit ve nispeten hızlıdır.Sonuçlar çok gürültülü görüntüler için son teknoloji gibi görünüyor.Yöntem invazif değildir, görüntüde keskin kenarlar verir.Teknik, görüntünün her seviye setini, görüntünün gradyanının büyüklüğüne bölünen seviyenin eğriliğine eşit hızla normalin kendisine doğru hareket ettirmenin ilk adımı ve görüntüyü tekrar kısıtlayıcı kümeye yansıtan ikinci bir adım olarak yorumlanabilir.


Gerçek zamanlı konuşma tanıma uygulamalarında gecikme önemli bir konudur.Konuşma sırasında bile hızlı bir şekilde yanıt veren karakter düzeyinde bir artımlı konuşma tanıma (ISR) sistemi geliştirdik, burada konuşma devam ederken hipotezler kademeli olarak geliştiriliyor.Algoritma, bağlantıcı zamansal sınıflandırma (CTC) ile eğitilmiş uçtan uca bir konuşma-karakter tek yönlü nöral ağ (RNN) ve RNN tabanlı karakter düzeyinde bir dil modeli (LM) kullanır.CTC eğitimli RNN'nin çıkış değerleri, ışın arama kod çözme ile işlenen karakter düzeyinde olasılıklardır.RNN LM, uzun vadeli bağımlılık bilgisi sağlayarak kod çözmeyi artırır.Sistemin son derece uzun giriş konuşmasını düşük gecikme ile işlemesini sağlayan ek derinlik budama özelliğine sahip ağaç tabanlı çevrimiçi ışın aramasını öneriyoruz.Bu sistem sadece konuşmada hızlı bir şekilde yanıt vermekle kalmaz, aynı zamanda telaffuza göre kelime dışı (OOV) kelimeleri de dikte edebilir.Önerilen model, WSJ SI-284 eğitim setinde eğitildiğinde Wall Street Journal (WSJ) Nov'92 20K değerlendirme setinde% 8.90 hata oranı (WER) kelimesini elde eder.


Geleneksel olarak risk almanın üniter, istikrarlı bir bireysel fark değişkeni olarak görülmesine rağmen, davranışsal karar verme araştırmalarında ortaya çıkan kanıtlar, risk almanın alana özgü bir yapı olduğunu göstermektedir.Bir aktivitenin algılanan yararlarını ve algılanan riskliliğini (Weber & Milliman, 1997) gerileyen bir psikolojik risk geri dönüş çerçevesi kullanarak, bu çalışma, yeni HEXACO kişilik çerçevesi (Lee & Ashton, 2004) kullanılarak risk tutumu ve geniş kişilik boyutları arasındaki ilişkileri dört risk alanı arasında inceledi.12'den fazla doğal dilde yapılan sözlüksel çalışmalarda çoğaltılan bu kişilik çerçevesi, geleneksel Beş Faktör Modeli'nin veya 'Büyük Beş'in aksine, altı geniş kişilik boyutundan daha fazla kişiliği değerlendirir. Yol analizi yoluyla, risk algıları, algılanan faydalar ve altı HEXACO boyutu üzerinde dört ayrı alanda risk alma riskini geriledik.Tüm risk alanlarında, duygusallık boyutunun artmış risk algıları ile ilişkili olduğunu ve yüksek vicdaniliğin daha az algılanan faydalarla ilişkili olduğunu gördük.Ayrıca HEXACO boyutları ve risk tutumu arasındaki etki alanına özgü ilişkilerin birkaç benzersiz modelini de rapor ediyoruz.Özellikle, açıklık, sosyal ve rekreasyonel riskler için risk alma ve algılanan faydalar ile ilişkiliyken, daha düşük dürüstlük / humilite, daha fazla sağlık / güvenlik ve etik risk alma ile ilişkiliydi.Bu bulgular, bireylerin çeşitli bağlamlarda riske nasıl yaklaştıklarına dair anlayışımızı genişletir ve bireysel farklılıklar araştırmalarında Büyük Beş modelde bulunmayan bir boyut olan dürüstlük / humilitenin faydasını daha da vurgular.Telif hakkı # 2010 John Wiley & Sons, Ltd. anahtar kelimeler risk alma riski; risk algılama; risk geri dönüş çerçevesi; kişilik; HEXACO; dürüstlük / humility Risk alma geleneksel olarak hem davranışsal karar verme hem de kişilik araştırmalarında kalıcı, istikrarlı ve etki alanı değişmez bir yapı olarak görülmüştür (örn., Eysenck & Eysengenck, 1977; Kahneman & Tversky, 1979; Paunon & Jackson, 1996).Bununla birlikte, son gelişmeler risk almanın içerik veya etki alanı olduğunu göstermektedir (Blais & Weber, 2006; Hanoch, Johnson, &Wilke, 2006; Soane & Chmiel, 2005; Weber, Blais, & Betz, 2002).Bu bilgi ışığında, psikologlar daha derin bir ler, Karar Araştırması, Eugene, OR 97401, ABD'den yararlanacaklardı.E-posta: jweller@decisionresearch.org


Araç büyümesini ve hava kirliliğini kontrol etmek için Pekin belediye hükümeti, 2011 yılında potansiyel alıcılara rastgele bir lisans kotası tahsis eden bir araç piyango sistemi uyguladı.Bu makale, bu politikanın filo bileşimi, yakıt tüketimi, hava kirliliği ve sosyal refah üzerindeki etkisini araştırmaktadır.Araç kayıt verilerini kullanarak, rastgele katsayılı ayrık seçim modelini tahmin ediyoruz ve tahmin edilen parametrelere göre karşı-factual analiz yapıyoruz.Piyangonun yeni yolcu aracını azalttığını görüyoruz *Profesörler Andrew Cassey, Ana Espinola-Arredondo, Benjamin Cowan, Gregmar Galinato, Dong Lu, Jill McCluskey, Mark Gibson, Shanjun Li, Jia Yan, Dan Yang ve Washington Eyalet Üniversitesi'ndeki seminer katılımcılarının nazik yardımlarını ve yapıcı yorumlarını minnetle kabul ediyoruz.Çin Ulusal Bilim Fonu'nun (Grant #71620107005) finansal desteği kabul edilmektedir.Yazılı yazar.E-posta: yziying1988@gmail.com (Z. Yang), fmunoz@wsu.edu (F. Muoz-Garca), tangmp.sicau@gmail.com (M. Tang).Satışlar% 50.15, yakıt tüketimi% 48.69 ve kirletici emisyonları% 48.69 2012 yılında.Ayrıca, bu tür piyango, yeni otomobil alımlarını üst düzey ancak daha az yakıt verimli araçlara kaydırdı.Karşı-olgusal analizimizde, ilerici bir vergi planının, yakıt tüketimini ve hava kirliliğini azaltmada piyango sisteminden daha iyi çalıştığını ve daha yüksek bir filo yakıt verimliliğine ve daha az refah kaybına yol açtığını gösteriyoruz.


Elektronik para (veya e-para), dijital olarak temsil edilen ve aracıya ihtiyaç duymadan bir taraftan diğerine akıllı kartla değiştirilebilen paradır.Paranın tıpkı kağıt para gibi çalışacağı tahmin ediliyor.Potansiyel önemli özelliklerinden biri anonimliktir.E-para şeklinde olan suç gelirleri, yeniden satılmak üzere yabancı para ve yüksek değerli mallar satın almak için kullanılabilir.Bu nedenle e-para, nakit kaçırmak veya yüz yüze işlemler yapmak zorunda kalmadan kirli parayı yerleştirmek için kullanılabilir.


JSTOR arşivini kullanmanız, http://www.jstor.org/page/info/about/policies/terms.jsp adresinde bulunan JSTOR'un Kullanım Şartlarını ve Koşullarını kabul ettiğinizi gösterir.JSTOR'un Kullanım Şartları ve Koşulları, kısmen, önceden izin almadığınız sürece, bir derginin tüm sayısını veya makalelerin birden fazla kopyasını indiremezsiniz ve JSTOR arşivindeki içeriği yalnızca kişisel, ticari olmayan kullanımınız için kullanabilirsiniz.


Bu çalışmanın temel amacı, hastalık tahmini için daha az hata oranıyla hızlı, kolay ve verimli bir algoritma oluşturmaktır ve büyük veri setleriyle bile uygulanabilir ve bağımlı değişkenlerle makul desenler gösterebilir.Veri madenciliğinde hastalık tanımlaması ve tahmini için yeni bir hibrit algoritma inşa edildi.Karar ağacı ve dernek kuralının birleşimi olan Hastalık Tanımlama ve Tahmini (DIP) algoritması, bazı belirli bölgelerdeki bazı hastalık isabetlerinin olasılığını tahmin etmek için kullanılır.Aynı zamanda tahmin için farklı parametreler arasındaki ilişkiyi gösterir.Bu algoritmayı vb.net yazılımını kullanarak uygulamak da geliştirilmiştir.


Hash join algoritması ailesi, equi-join performans değerlendirmesi için önde gelen tekniklerden biridir.OLAP sistemleri, boyut tabloları ve büyük olgu tabloları arasındaki yabancı anahtar birleştirmelerini verimli bir şekilde uygulamak için bu araştırma çizgisini ödünç alır.Veri ambarı şeması ve iş yükü özelliği perspektifinden, hash birleştirme algoritması çok boyutlu haritalama ile daha da basitleştirilebilir ve yabancı anahtar birleştirme algoritmaları tek performans perspektifi yerine birden fazla perspektiften değerlendirilebilir.Bu makalede, taşıyıcı anahtar indeksi odaklı yabancı anahtarı şema bilinçli ve OLAP iş yükü özelleştirilmiş tasarım yabancı anahtarı, OLAP iş yüklerinde son teknoloji birleştirme algoritmalarının nasıl performans gösterdiğini kapsamlı bir şekilde değerlendirmek için birleştiriyoruz.Deneylerimiz ve analizlerimiz aşağıdaki bilgileri verdi: (1) OLAP iş yükü için özelleştirilmiş yabancı anahtar birleştirme algoritması, genel amaçlı hash birleştirmelerinden daha ileri bir performans adımını oluşturabilir; (2) her bir birleştirme algoritması, giriş_size / cache_size'ın önbellek yerellik oranının hakim olduğu güçlü ve zayıf performans bölgelerini ince taneli bir mikro birleştirme kriteri ile gösterir; (3) basit donanım-olası paylaşılan hash tablosu, karmaşık donanım-bilinçli radix bölümlendirmeyi en iyi şekilde birleştirir;Genel olarak, birleştirme performansının iyileştirilmesinin sadece donanım-bilinçli algoritma optimizasyonlarına zıt sistematik bir çalışma olduğunu ve OLAP alan bilgisinin, hem CPU hem de donanım hızlandırıcıları için veri depolama iş yüklerinde yabancı anahtar birleştirmelerinde taşıyıcı anahtar indeksinin etkili olmasını sağladığını savunuyoruz.


Görüntü sıkıştırması on yıllardır aktif olarak çalışılmış olsa da, görüntüleri modern sinir ağları ile sıkıştırmayı öğrenme konusunda nispeten az araştırma yapılmıştır.Yama tabanlı otomatik kodlayıcıları kullananlar gibi standart yaklaşımlar, çok fazla vaatte bulunmuş ancak üç soruyu ele alamadığı için popüler görüntü kodekleriyle rekabet edememektedir: 1) aktivasyonları etkili bir şekilde ikilileştirme: Binarizasyonun yokluğunda, bir darboğaz tabakası tek başına verimli sıkıştırmaya yol açmama eğilimindedir; 2) değişken oranlı kodlamaya nasıl ulaşılacağı: standart bir otomatik kodlayıcı, her sabit çözünürlükteki yaması için sabit uzunlukta bir kod oluşturur.Değişken oranlı görüntü sıkıştırması için genel bir çerçeve ve LSTM'ler de dahil olmak üzere konvolüsyonel ve devolüsyonel tekrarlayan ağlara dayanan ve bu sorunları ele alan ve mevcut temel kodeklere kıyasla umut verici sonuçlar bildiren yeni bir mimari önermekteyiz.Önerilen yöntemleri, tüm yöntemler için çok zor olduğunu kanıtlayan küçük görüntülerden (3232) oluşan büyük ölçekli bir kriter üzerinde değerlendiriyoruz.


Kablosuz sensör ağları için teknolojilerin etkinleştirilmesi, son birkaç yıl içinde araştırma topluluklarında büyük ilgi gördü.Kablosuz sensör düğümlerinin kendi kendine çalışabilmesi için belirli durumlarda bile son derece arzu edilir, hatta gereklidir.Bu hedef göz önünde bulundurularak, titreşim tabanlı bir piezoelektrik jeneratör, kablosuz sensör ağları için etkin bir teknoloji olarak geliştirilmiştir.Bu makalenin odak noktası, iki katmanlı bir bükme elemanına dayanan bir piezoelektrik jeneratörün modellemesini, tasarımını ve optimizasyonunu tartışmaktır.Jeneratörün analitik bir modeli geliştirildi ve onaylandı.Sezgisel tasarım anlayışı sağlamanın yanı sıra, model tasarım optimizasyonu için temel olarak kullanılmıştır.Model kullanılarak üretilen 1 cm3 büyüklüğündeki tasarımlar, 120 Hz'de 2.5 m s2 titreşim kaynağından 375 W güç çıkışı göstermiştir.Ayrıca, aynı titreşim kaynağından özel tasarlanmış 1,9 GHz radyo vericisine güç sağlamak için 1 cm3 jeneratör kullanılmıştır.(Bu makaledeki bazı rakamlar sadece elektronik versiyonda renklidir)


Bu makale, büyük bir kelime dağarcığı konuşma tanıma görevi için ayrımcı dil modellemesini açıklar.İki parametre tahmin yöntemini karşılaştırıyoruz: perceptron algoritması ve düzenli koşullu günlük benzerliğini maksimize etmeye dayanan bir yöntem.Modeller deterministik ağırlıklı sonlu durum otomatı olarak kodlanır ve otomata bir temel tanıyıcıdan çıkan kelime-lattiklerle kesişerek uygulanır.Algılayıcı algoritması, eğitim verileri üzerinden sadece birkaç geçişte nispeten küçük bir özellik setini otomatik olarak seçme avantajına sahiptir.Perceptron algoritması tarafından verilen özellik setini kullanan düzenli olasılıklara dayanan bir yöntemi ve perceptron ağırlıkları ile başlatmayı tanımlıyoruz; bu yöntem, sadece perceptron ile eğitim üzerinde kelime hata oranında (WER) ek bir %0,5 azalma sağlar.Nihai sistem, bir ilk geçiş tanıma sistemi için WER'de %1.8'lik bir mutlak azalma (%39.2'den %37.4'e) ve çok geçişli bir tanıma sistemi için WER'de %0.9'luk mutlak azalma (%28.9'dan %28.0'a) elde eder.2006 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır.


Bu makale, mobil sağlık bakımı ile ilgili mevcut literatürden sanatın durumunu sunmaktadır.Çalışma, güvenilir ve titiz bir yöntem kullanarak, belirli bir alandaki belirli bir konuyla ilgili mevcut tüm araştırmaları değerlendirip yorumlamanın bir yolu olan sistematik bir inceleme yoluyla gerçekleştirildi.İlk 1,482 kağıttan, seçim kriterlerimize uyan 40 (%2,69) kağıdın tam okuması yoluyla verileri çıkardık ve analiz ettik.2010 yılından bu yana yaptığımız analizler, 10 uygulama alanında mevcut gelişmeyi göstermekte ve bu konuda devam eden eğilimleri ve teknik halenkleri sunmaktadır.Uygulama alanları şunlardır: hasta izleme, altyapı, yazılım mimarisi, modelleme, çerçeve, güvenlik, fikasyonlar, multimedya, mobil bulut bilişim ve konuyla ilgili literatür incelemeleri.En alakalı zorluklar, cihazların düşük pil ömrü, ultiplatform geliştirme, veri iletimi ve güvenliğidir.Makalemiz, alandaki son bulguları birleştirir ve gelecekteki araştırma planlama ve geliştirme için becerikli bir rehber olarak hizmet eder.


Faz kaydırılmış tam köprü (PSFB) darbe genişliği modülasyonu (PWM) dönüştürücüde, dış snubber kapasitörler, dönüş kayıplarını azaltmak için yalıtılmış kapı bipolar transistörlerine (IGBT'ler) paralel olarak bağlanır.Sıfır voltaj geçişi (ZVT) koşulu hafif yüklerde sağlanmaz, bu nedenle paralel kapasitörler IGBT'lerin anahtarlama kayıplarına ve başarısızlık riskine neden olan IGBT'ler aracılığıyla deşarj olur.IGBT aracılığıyla kondansatör deşarjı, yüksek değerli snubber kapasitörlerin kullanımını kısıtlar ve IGBT'nin kapanma kaybı yüksek akımlarda artar.Bu sorunlu durum özellikle sarkan bacakta ortaya çıkar.Bu çalışmada, PSFB PWM dönüştürücüsünün sarkan bacağı ile yüksek değerli snubber kapasitörlerin kullanılmasını sağlayan yeni bir teknik önerilmiştir.Önerilen tekniğin avantajları olarak, IGBT üzerinden yüksek kapasiteli deşarj akımı hafif yüklerde önlenir, IGBT'lerin dönüş değiştirme kayıpları azalır ve dönüştürücünün performansı yüksek akımlarda iyileştirilir.Önerilen PSFB PWM dönüştürücüsü bir yardımcı devre içerir ve basit bir yapıya, düşük maliyete ve kontrol kolaylığına sahiptir.Dönüştürücünün çalışma prensibi ve ayrıntılı tasarım prosedürü sunulmaktadır.Teorik analiz tam olarak 75 kHz ve 10 kW dönüştürücü prototipi ile doğrulanmaktadır.


Sanal gerçekliğin exergames veya aktif video oyunu aracılığıyla kullanımı, yani.Rehabilitasyonda tamamlayıcı bir araç olarak yeni bir etkileşimli oyun biçimi, son birkaç yılda araştırma ve klinik uygulamada sık sık odak noktası olmuştur.Bununla birlikte, bunların etkinliğine dair kanıtlar yaşlı nüfusta azdır.Bu inceleme, yaşlı yetişkinlerde fiziksel işleyişin iyileştirilmesinde exergames'in etkilerinin bir özetini sağlamayı amaçlamaktadır.Veritabanları EMBASE, MEDLINE, PsyInfo, Cochrane veri tabanı, PEDro ve ISI Bilgi Ağı'nda randomize kontrollü denemeler için bir arama yapıldı.Dahil edilen çalışmalardan elde edilen sonuçlar PEDro ölçeği tarafından eleştirel bir inceleme ve metodolojik kalite ile analiz edilmiştir.İncelemeye on üç çalışma dahil edildi.Exergames müdahalesi için en yaygın cihaz Nintendo Wii oyun konsolu (8 çalışma), ardından bilgisayar oyunları, Pad ile dans video oyunu (her biri iki çalışma) ve Denge Rehabilitasyon Ünitesi ile sadece bir çalışmaydı.Timed Up and Go, fiziksel işleyişi değerlendirmek için en sık kullanılan araçtı (7 çalışma).PEDro ölçeğine göre, çalışmaların çoğu, 5 puanın (8 çalışmanın) altında puan oranı yüksek olan metodolojik problemler sundu.Exergames protokolleri ve süreleri çok çeşitlidir ve yaşlı insanlarda fiziksel fonksiyonun faydaları sonuçsuz kalmaktadır.Bununla birlikte, çalışmalar arasındaki bir fikir birliği, exergames kullanımının sağladığı olumlu motivasyon yönüdür.Daha iyi metodolojik kalite, dış geçerlilik elde etmek ve daha güçlü bilimsel kanıtlar sağlamak için daha ileri çalışmalara ihtiyaç vardır.


"Chip ve PIN" olarak da bilinen EMV, dünya çapında kart ödemeleri için önde gelen sistemdir.Avrupa'da ve Asya'nın büyük bir kısmında kullanılır ve Kuzey Amerika'da da uygulanmaya başlar.Ödeme kartları bir çip içerir, böylece bir kimlik doğrulama protokolü uygulayabilirler.Bu protokol, her işlemin taze olmasını sağlamak için öngörülemeyen sayı olarak adlandırılan bir nonce oluşturmak için satış noktası (POS) terminalleri veya ATM'leri gerektirir.İki ciddi sorun keşfettik: yaygın bir uygulama kusuru ve EMV protokolünün kendisiyle ilgili kusuru düzeltmek için daha derin, daha zor bir sorun.İlk kusur, bazı EMV uygulayıcılarının sadece sayaçları, zaman damgalarını veya ev-yetişkin algoritmalarını bu nonce'ı sağlamak için kullanmasıdır.Bu, onları kart klonlamadan ayırt edilemez bir "oyun öncesi" saldırıya maruz bırakır, kart kullanan bankaya sunulan günlükler açısından ayırt edilemez ve bir kartı fiziksel olarak klonlamak imkansız olsa bile gerçekleştirilebilir.Kart klonlama, EMV'nin engellenmesi gereken dolandırıcılık türüdür.Zayıflığı nasıl tespit ettiğimizi, zayıflığın kapsamını, ATM ve terminal deneylerinden elde edilen kanıtları ve kavram kanıtı saldırılarını nasıl uyguladığımızı anlatıyoruz.En büyük üreticilerden yaygın olarak kullanılan ATM'lerde kusurlar bulduk.Artık, mağdurların EMV kartlarının klonlanamayacağını ve bir anlaşmazlıkta yer alan bir müşterinin bu nedenle yanlış veya suç ortağı olması gerektiğini iddia eden bankalar tarafından geri ödemelerin reddedildiği dolandırıcılık sayısının en azından bir kısmını açıklayabiliriz.İkinci sorun yukarıdaki çalışmayla ortaya çıktı.Rastgele sayı kalitesinden bağımsız olarak, bir protokol hatası vardır: terminal tarafından oluşturulan gerçek rastgele numara, karttan bir kimlik doğrulama kodu yakalarken daha önce kullanılan saldırganla değiştirilebilir.Oyun öncesi saldırının bu varyantı, bir ATM veya POS terminalindeki kötü amaçlı yazılımlar veya terminal ile satın alan arasında bir adam-in-the-middle tarafından gerçekleştirilebilir.Bu kusurların şimdiye kadar tespit edilmekten kaçınmasını sağlayan tasarım ve uygulama hatalarını araştırıyoruz: EMV spesifikasyonunun eksiklikleri, EMV çekirdek sertifikasyon sürecinin eksiklikleri, uygulama testi, resmi analiz ve müşteri şikayetlerinin izlenmesi.Sonunda karşı önlemleri tartışıyoruz.Bu kusurları bankalara ilk sorumlu açıklamamızdan bir yıldan fazla bir süre sonra, yalnızca ilklerini hafifletmek için harekete geçildi, vahşi doğada ikincinin muhtemel bir vakasını gördük ve ATM ve POS kötü amaçlı yazılımlarının yayılması onu daha da tehdit haline getiriyor.


Kısa bir grup imza şeması oluşturuyoruz.Şemasımızdaki imzalar, yaklaşık olarak aynı güvenlikle standart bir RSA imzasının boyutudur.Grup imzamızın güvenliği, Güçlü Diffie-Hellman varsayımına ve Çift Doğrusal gruplarda Karar Doğrusal varsayımı olarak adlandırılan yeni bir varsayıma dayanmaktadır.Sistemimizin güvenliğini, rastgele kahin modelinde, Bellare, Micciancio ve Warinschi tarafından yakın zamanda verilen grup imzaları için güvenlik tanımının bir varyantını kullanarak kanıtlıyoruz.


Bu makalede, mikrodalga bileşeninin katkı üretimi için iki farklı yaklaşım tartışılmaktadır.İlk yaklaşım, popüler ve ucuz kaynaşmış biriktirme modellemesidir (FDM).Bu makalede, farklı doldurma faktörü kullanılarak, FDM'nin kontrollü dielektrik sabitli cihazların üretimi için uygun olduğu gösterilmiştir.İkinci yaklaşım Stereolitografi'dir (SLA).Bu yaklaşımla çözünürlük açısından daha iyi sonuçlar elde edilebilir.Ayrıca mikrodalga cihazlarının yüzeyinin bakır plakaya çok kolay bir şekilde gösterilmesi ve etkinliği, mantar şeklindeki rezonatörlerle iki kutuplu bir filtrenin üretimi ve ölçümü ile gösterilmiştir.


Yiyeceklerin otomatik olarak anlaşılması önemli bir araştırma zorluğudur.Gıda tanıma motorları, hastanın diyet ve gıda alma alışkanlıklarını doğrudan mobil veya giyilebilir kameralar kullanılarak edinilen görüntülerden otomatik olarak izlemek için geçerli bir yardım sağlayabilir.Alandaki ilk zorluklardan biri, yiyecekleri içeren görüntüler arasındaki ayrımdır.Gıdaya karşı gıda dışı sınıflandırmaya yönelik mevcut yaklaşımlar, çok sınıflı veya tek sınıflı sınıflandırma yaklaşımlarıyla birlikte hem sığ hem de derin temsilleri kullanmıştır.Bununla birlikte, genellikle farklı metodolojiler ve veriler kullanılarak değerlendirilerek, mevcut yöntemlerin performanslarının gerçek bir karşılaştırmasını mümkün kılmışlardır.Bu makalede, gıdaya karşı gıda dışı sınıflandırma için kullanılan en son sınıflandırma yaklaşımlarını dikkate alıyoruz ve bunları halka açık bir veri kümesinde karşılaştırıyoruz.Farklı derin öğrenme tabanlı gösterimler ve sınıflandırma yöntemleri dikkate alınır ve değerlendirilir.


Otomatik kompozisyon derecelendirme sorununa çeşitli standart metin kategorileştirme teknikleri uygulandı.Bayesian bağımsızlık sınıflandırıcıları ve knearest-neighbor sınıflandırıcıları, elle derecelendirilmiş denemelere puan atamak için eğitildi.Bu puanlar, doğrusal regresyon kullanılarak diğer birkaç özet metin ölçümü ile birleştirildi.Sınıflandırıcılar ve regresyon denklemleri daha sonra yeni bir deneme setine uygulandı.Sınıflandırıcılar çok iyi çalıştı.Otomatik noter ile son manuel not arasındaki anlaşma, insan noterler arasındaki anlaşma kadar iyiydi.


Teknolojideki ve ideolojideki son gelişmeler, eğitim araştırmaları için tamamen yeni yönler açtı.Artan öğrenim masrafları ve ücretsiz, çevrimiçi kurs tekliflerinden kaynaklanan montaj baskısı, tartışmayı açıyor ve fiziksel sınıfta değişimi katalize ediyor.Ters çevrilmiş sınıf bu tartışmanın merkezinde yer almaktadır.Çevirmeli sınıf, asenkron video konferansları ve pratik problemlerini ödev olarak kullanan ve sınıfta aktif, grup tabanlı problem çözme etkinlikleri yapan yeni bir pedagojik yöntemdir.Bir zamanlar uyumsuz olduğu düşünülen öğrenme teorilerinin benzersiz bir kombinasyonunu temsil eder - yapıcı bir ideoloji üzerine kurulan aktif, problem tabanlı öğrenme faaliyetleri ve davranışçı ilkelere dayanan doğrudan öğretim yöntemlerinden türetilen öğretim dersleri.Bu makale, çevirmeli sınıfın önceki ve devam eden araştırmalarının kapsamlı bir anketini sunmaktadır.Çalışmalar birkaç boyutta karakterize edilir.Diğerlerinin yanı sıra, bunlar sınıf içi ve sınıf dışı faaliyetlerin türünü, çalışmayı değerlendirmek için kullanılan önlemleri ve her çalışma için metodolojik özellikleri içerir.Bu anketin sonuçları, bugüne kadar yapılan çalışmaların çoğunun öğrenci algılarını araştırdığını ve tek grup çalışma tasarımlarını kullandığını göstermektedir.Ters çevrilmiş sınıfın öğrenci algılarının raporları biraz karışıktır, ancak genel olarak olumludur.Öğrenciler, video konferanslara şahsen verilen dersleri tercih etme eğilimindedir, ancak konferanslara göre etkileşimli sınıf etkinliklerini tercih ederler.Anekdotsal kanıtlar, öğrenci öğreniminin geleneksel sınıfa kıyasla döndürülenler için daha iyi olduğunu göstermektedir.Bununla birlikte, öğrenci öğrenme sonuçlarını nesnel olarak araştıran çok az çalışma vardır.Kontrollü deneysel veya yarı deneysel tasarımlar kullanarak nesnel öğrenme çıktılarını araştıran gelecekteki çalışma çalışmaları için tavsiye ederiz.Ayrıca araştırmacıların sınıf içi faaliyetlerin tasarımına rehberlik etmek için kullanılan teorik çerçeveyi dikkatlice düşünmelerini tavsiye ederiz.1 Çevirilmiş Sınıfın Yükselişi Eğitimin çehresini değiştirmek için birleşen iki ilgili hareket vardır.Bunlardan ilki teknolojik bir harekettir.Bu teknolojik hareket, bilginin son derece düşük bir maliyetle amplifikasyonunu ve çoğaltılmasını sağlamıştır.1400'lerde matbaa ile başladı ve giderek artan bir oranda devam etti.Elektronik telgraf 1830'larda, 1800'lerin sonunda ve 1900'lerin başında kablosuz radyo, 1920'lerde televizyon, 1940'larda bilgisayarlar, 1960'larda internet ve 1990'larda dünya çapında web'de geldi.Bu teknolojiler benimsendikçe, kanalları üzerinden yayılan fikirler ikinci bir harekete olanak sağlamıştır.Teknolojik hareket özgür ve açık bilgi akışının gerçek fiziksel engellerini aşmaya çalışırken, bu ideolojik hareket yapay, insan yapımı engelleri ortadan kaldırmaya çalışır.Bu, özgür yazılım hareketinde (örneğin, Stallman ve Lessig [67]'ye bakınız) özetlenmiştir, ancak bu hareket kesinlikle yazılımla sınırlı değildir.Bunun iyi bir örneği ansiklopediden görülebilir.Britannica Ansiklopedisi, yaklaşık 250 yıldır (1768'den beri) sürekli olarak yayınlanmaktadır.Encyclopedia Britannica içeriği 1981'den beri dijital olarak var olmasına rağmen, 2001'de Wikipedia'nın ortaya çıkışına kadar ansiklopedik içeriğe açık erişim dünya çapında kullanıcılar için mevcut değildi.Britannica Ansiklopedisi'ne erişim sınırlı sayıda ücretli aboneyle sınırlı kalır [21], ancak Vikipedi'ye erişim açıktır ve web sitesi 2,7 milyar ABD aylık sayfa görüntülemesi almaktadır [81].Böylece, ansiklopedik içeriğe ücretsiz erişim sağlamak için teknoloji ve dijital içerik mevcut olmasına rağmen, ideolojik barikatlar bunun gerçekleşmesini engelledi.Bu ideolojiler aşılıncaya kadar insanlığın dünyanın en büyük, en güncel ansiklopedisi haline gelen şeyi yaratmak için güçlendiği söylenemezdi [81].Benzer şekilde, bu iki hareketin yüksek öğretim üzerindeki birleşik etkilerini görmeye başlıyoruz.Teknolojik arenada, araştırmalar önemli ilerlemeler kaydetti.Çalışmalar, video konferansların (biraz) kişisel derslerden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir [9], etkileşimli çevrimiçi videolar daha da iyi yapıyor (Efekt boyutu = 0,5) [83,51].Çevrimiçi ödevler, kağıt ve kalem ödevleri kadar etkilidir [8,27] ve dikkatle geliştirilmiş akıllı özel ders sistemlerinin insan öğretmenler kadar etkili olduğu gösterilmiştir [77].Bu gelişmelere rağmen, iyi eğitim sistemlerinin geliştirilmesi yasaklayıcı derecede pahalı olabileceğinden, evlat edinme yavaş olmuştur.Ancak buna karşılık gelen ideolojik hareket bu mali engelleri yıkıyor.İdeolojik olarak, MIT 2001'de OpenCourseWare (OCW) girişimini açıkladığında önemli bir adım attı.Bu, daha önce yalnızca MIT'de 40.000 $ / yıl'ın üzerinde olan üniversite harçlarını ödeyen öğrenciler için mevcut olan bilgilere erişim sağladı.Bu eğilimi sürdüren MIT alum Salman Khan, 2006 yılında Khan Academy'yi kurdu ve 2012 yılında 3200'den fazla video ve 350 uygulama egzersizinden oluşan bir kütüphane yayınladı.Khan Akademisi'nin belirtilen misyonu, "2012'nin herhangi bir yerinde herkese ücretsiz dünya standartlarında bir eğitim sunmaktır." Geçtiğimiz yıl bu hareket hızla ivme kazandı.Khan'ın çabalarından ilham alan Stanford profesörleri Sebastian Thrun ve Andrew Ng, 2011 sonbaharında çevrimiçi kurslarına erişim sağladılar.Thrun, Peter Norvig ile yapay zeka öğretti ve 160.000'den fazla öğrenciyi ücretsiz çevrimiçi kurslarına çekti.Daha sonra, Thrun üniversiteden ayrıldı ve şu anda 11 ücretsiz kursa ev sahipliği yapan Udacity'yi kurdu [76].Stanford'un desteğiyle Ng, kendi açık çevrimiçi eğitim girişimi olan Coursera'yı da başlattı.Princeton, Pennsylvania Üniversitesi ve Michigan Üniversitesi, tekliflerini 42 kursa genişleten Coursera ortaklığına katıldı [10].MIT ayrıca açık eğitim girişimini geliştirdi ve Harvard ile 60 milyon dolarlık bir girişim olan edX'e katıldı [19].EdX, "Harvard ve MIT sınıflarını ücretsiz olarak çevrimiçi olarak sunacak." Çevrimiçi eğitim iyileşirken, genişlerken ve ücretsiz olarak açık bir şekilde kullanılabilir hale gelirken, tuğla ve harç okullarında üniversite harçları hızla artıyor [56].Kaliforniya Üniversitesi sistemindeki öğrenim 2000'den bu yana neredeyse üç katına çıktı [32].Doğal olarak, bu Kaliforniya'daki üniversite öğrencileri tarafından iyi karşılanmıyor [2].Aynı şekilde, Quebec'teki öğrenciler planlı öğrenim artışlarını aktif olarak protesto ediyorlar [13].Planlanan harç zamlarına karşı, Rutgers'daki öğrenci protestocuları (20 Haziran 2012'de) seslerini duyurmak için bir kurul toplantısına ara verdiler [36].Yangına yakıt eklemek, Gillen ve ark.'ın yakın tarihli bir çalışmasından elde edilen sonuçlar.[31] Araştırmayı sübvanse etmek için lisans öğrencisi eğitiminin kullanıldığını göstermektedir.Sonuç olarak, hem öğrenciler hem de eğitim kurumları tarafından sorulan doğal soru, öğrencilerin paraları için tam olarak ne aldıklarıdır.Bu, fiziksel akademik kurumlara, kişisel eğitim deneyimlerini geliştirmek ve geliştirmek için belirli bir baskı uygulamaktır.


Bu makalede, güç yarı iletkenini seri olarak bağlamaya gerek kalmadan geniş bir voltaj aralığında (2,4-7.2 kV) çalışabilen orta gerilim uygulamaları için yeni bir voltaj kaynağı dönüştürücü sunulmaktadır.Önerilen dönüştürücünün çalışması incelenir ve analiz edilir.Önerilen dönüştürücüyü kontrol etmek için, gereksiz anahtarlama durumlarına sahip bir uzay-vektör modülasyonu (SVM) stratejisi önerilmiştir.SVM genellikle gereksiz anahtarlama durumuna sahiptir.Ulaşmaya çalıştığımız ana nokta nedir?Bu gereksiz anahtarlama durumları, önerilen dönüştürücüdeki uçan kapasitörlerin çıkış voltajını ve denge voltajlarını kontrol etmeye yardımcı olur.Dönüştürücünün farklı çalışma koşullarındaki performansı MATLAB/Simulink ortamında araştırılmaktadır.Önerilen dönüştürücünün fizibilitesi deneysel olarak 5-kVA prototipi üzerinde değerlendirilir.


Bu makale, zemin basıncı verilerine dayalı yürüyüş kullanarak insanların kimliklerine bir yaklaşım sunmaktadır.Geniş bir alan yüksek çözünürlüklü basınç algılama zemini kullanarak, COP'nin hem 1D basınç profilini hem de 2D konum yörüngelerini içeren bir ayak basamağı üzerinde ayak basınçlarının merkezinin 3D yörüngelerini elde edebildik.3D COP yörüngelerine dayanarak, daha sonra bir dizi özellik çıkarılır ve adım uzunluğu ve kadans gibi diğer özelliklerle birlikte insanların tanımlanması için kullanılır.Fisher lineer diskriminant sınıflandırıcı olarak kullanılır.Önerilen yöntem kullanılarak teşvik edici sonuçlar elde edilmiştir ortalama tanıma oranı %94 ve yanlış alarm oranı %3 çift yönlü ayak adım verileri kullanılarak 10 denekler.


Çoklu lazer tarayıcı, panorama kameraları ve monte edilmiş atalet ölçüm ünitesi (IMU) ile geleneksel kapalı lazer tarama arabası / arka paketleri, 3D iç mekan haritalama sorununa popüler bir çözümdür.Bununla birlikte, bu haritalama takımlarının maliyeti oldukça pahalıdır ve tüketici elektronik bileşenleri tarafından neredeyse hiç çoğaltılamaz.Tüketici RGB-Depth (RGB-D) kamera (örneğin, Kinect V2), 3D nokta bulutları toplamak için düşük maliyetli bir seçenektir.Bununla birlikte, dar görüş alanı (FOV) nedeniyle, toplama verimliliği ve veri kapsamları lazer tarayıcılardan daha düşüktür.Buna ek olarak, sınırlı FOV tarama iş yükü, veri işleme yükü ve görsel odometri (VO) / eş zamanlı lokalizasyon ve haritalama (SLAM) arızası riskinin artmasına yol açar.İç mekan haritalama için yardımcı bilgilerle (yani renk) 3D nokta bulutları verilerini toplamanın verimli ve düşük maliyetli bir yolunu bulmak için, bu kağıtta, büyük FOV'lu bir dizi oluşturmak için birden fazla RGB-D sensörünün kalibrasyonu üzerine inşa edilmiş bir prototip iç mekan haritalama çözümü sunuyoruz.Üç uçuş süresi (ToF) tabanlı Kinect V2 RGB-D kamera, geniş bir görüş alanı oluşturmak için farklı görüş yönlerine sahip bir donanıma monte edilmiştir.Üç RGB-D veri akışı, OpenKinect sürücüsü tarafından senkronize edilir ve toplanır.Tek RGB-D kameraların geometrisini ve derinlik kalibrasyonunu içeren içsel kalibrasyon, homografi tabanlı yöntem ve ışın düzeltmesi ile çözülür ve ardından sırasıyla piksel-bilişsel spline çizgi işlevlerine dayanan aralık önyargıları düzeltmesi yapılır.Ekstrinsik kalibrasyon, seyrek kontrol belirteçlerinden başlangıç dış yönelim parametrelerini (EoP'ler) çözen ve RGB-D nokta bulutları ile referanslı lazer nokta bulutları arasındaki mesafeyi en aza indiren yinelemeli bir en yakın nokta (ICP) varyantı ile başlangıç değerini daha da rafine eden kaba-ince bir şema ile elde edilir.Önerilen prototip ve kalibrasyon yönteminin etkinliği ve doğruluğu, prototipten elde edilen nokta bulutlarının karasal bir lazer tarayıcı (TLS) tarafından toplanan yer gerçeği verileriyle karşılaştırılmasıyla değerlendirilir.Sonuçların genel analizi, önerilen yöntemin saniyede 30 karede toplanan üç Kinect V2 kameradan çoklu nokta bulutlarının kesintisiz entegrasyonunu sağladığını ve iç mekan haritalama uygulamaları için düşük maliyetli, verimli ve yüksek kaplamalı 3D renk noktası bulut koleksiyonuna neden olduğunu göstermektedir.


Kaba küme teorisi, indüksiyonu yönetmek için uygulanabilir.İki farklı sınıflandırma kuralı vardır, pozitif ve sınır kuralları, farklı kararlara ve sonuçlara yol açar.Sadece güven, kapsam ve genellik gibi sözdizimi önlemlerinden değil, aynı zamanda karar-yöntem, maliyet ve risk gibi semantik önlemlerden de ayırt edilebilirler.Sınıflandırma kuralları, her bir bireysel kural için yerel olarak veya bir dizi kural için küresel olarak değerlendirilebilir.Her iki sınıflandırma kuralı da, Pawlak kaba seti modelinin olasılıksal bir uzantısı olan bir karar-teorik modelden üretilebilir ve yorumlanabilir.Kaba küme teorisinin önemli bir kavramı olarak, bir öznitelik indirgemesi, verilen bilgi tablosunun belirli bir özelliğini korumak için ortaklaşa olarak yeterli ve bireysel olarak gerekli olan niteliklerin bir alt kümesidir.Bu makale farklı sınıflandırma özellikleri ile ilgili karar-teorik kaba set modellerinde azalma, örneğin: kararmonotocity, güven, kapsama, genellik ve maliyet.Bu özelliklerin birçoğunun Pawlak kaba seti modelindeki tek bir c ölçüsü ile doğru bir şekilde yansıtılabileceğini belirtmek önemlidir.Öte yandan, olasılıksal modellerde ayrı ayrı düşünülmeleri gerekir.C ölçüsünün basit bir uzantısı bu özellikleri değerlendiremez.Bu çalışma, öznitelik azaltma sorununa yeni bir bakış açısı sağlar.Crown Copyright 2008 Elsevier Inc. tarafından yayınlandı. Tüm hakları saklıdır.


Bu kağıt Dyna ile önceki çalışmaları genişletir Akıllı sistemler için bir mimarlık sınıfıdır. örnekleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine


Bireysel stok fiyatlarının geçmişinden özellikler çıkarmak için istiflenmiş sınırlı Boltzmann makinelerinden oluşan bir otomatik kodlayıcı kullanıyoruz.Modelimiz, giriş özelliklerinin kapsamlı el mühendisliği olmadan stoklarda momentum etkisinin geliştirilmiş bir versiyonunu keşfedebiliyor ve temel momentum için 1990-2009 test döneminde% 10.53'e karşı yıllık% 45.93'lük bir getiri sağlayabiliyor.


Bu çalışmada, çok girişli çoklu çıkışlı (MIMO) anten konfigürasyonu ile geniş bantlı, düzlemsel, baskılı ters-F anten (PIFA) önerilmiştir.MIMO anten sistemi, 4G LTE uygulamaları için 2.1 GHz frekans bandında çalışan 4 elementten oluşur.Önerilen tasarım kompakt, düşük profilli ve kablosuz el cihazları için uygundur.MIMO anteni 4.4'e eşit r ile ticari olarak temin edilebilen FR4 substratı üzerinde üretilmiştir.Tek elemanın boyutları 266 mm2'dir ve tahta hacmi 100600.8 mm3'e eşittir.İzolasyon, zemin yuvaları kullanılarak önerilen tasarımda 5 dB ile geliştirilmiştir.Karakteristik mod analizi (CMA), anten sisteminin davranışını analiz etmek için kullanılır.


100Gb/s optik taşıma ve ötesi için itme, alıcı-vericilerin maliyetini, karmaşıklığını ve boyutunu düşürmek için elektronik bileşenleri daha yüksek hız ve entegrasyon düzeyinde gerektirir [1-2].Bu, her biri 25Gb / s ve ötesinde çalışan paralel çok kanallı optik alıcı vericiler gerektirir.Vericilerin çıkış gücündeki varyasyonlar ve bazı durumlarda farklı optik yollar nedeniyle paralel alıcıların farklı giriş optik güç seviyelerinde çalışması gerekir.Bu eğilim, entegre çok kanallı alıcılarda kabul edilebilir kanallararası çaprazlama için artan gerginlik yerleştirir [3].Tüm kanallar çalışırken bu çapraz konuşma cezasının en aza indirilmesi, ultra yüksek verimli optik bağlantılarda giderek daha önemli hale geliyor.


Bu çalışmada, istatistiksel makine çevirisi (SMT) için emir kod çözme yönünün etkisini inceliyoruz.Hem cümle tabanlı hem de hiyerarşik ifade tabanlı SMT sistemleri, kaynak ve/veya hedef dilin kelime sırasını tersine çevirerek ve çeviri sonuçlarını normal yön ile karşılaştırarak araştırılır.Analiz, hizalama modeli, dil modeli ve ifade tablosu gibi çeşitli bileşenler üzerinde yapılır ve bunlardan hangisinin çeşitli çeviri yönlerinden kaynaklanan farklılıkların hesabını yaptığını görür.Ayrıca, farklı çeviri yönleriyle eğitilmiş sistemlerden yararlanmak için sistem kombinasyonunu, hizalama kombinasyonlarını ve cümle tablosu kombinasyonlarını kullanmayı teklif ediyoruz.Deneysel sonuçlar, BLEU'da 1,7 puana kadar ve NTCIR9 Japonca-İngilizce ve Çince-İngilizce görevler için normal yön sistemlerine kıyasla TER'de 3,1 puana kadar iyileştirmeler göstermektedir.


http://www.jstor.org Karmaşık Bayesian Modelleme için Bir Dil ve Program Yazar(lar): W. R. Gilks, A. Thomas ve D. J. Spiegelhalter Kaynak: Royal Statistical Society Dergisi.D Serisi (İstatistikçi), Vol.43, hayır.1, Özel Sayı: Pratik Bayesian İstatistikleri Konferansı, 1992 (3) (1994), pp.169-177 Yayınlayan: Wiley Royal Statistical Society Kararlı URL için: http://www.jstor.org/stable/2348941 Erişim tarihi: 19-08-2014 17:40 UTC


Psikoloji dergilerinde önem testinin uygulamaları üzerine devam eden tartışmalar ışığında ve Cohen'in (1994) makalesinin yayınlanmasının ardından, Amerikan Psikoloji Derneği (APA) Bilimsel İşler Kurulu (BSA) "önem testi ve alternatifleri de dahil olmak üzere istatistiklerin uygulamalarını çevreleyen tartışmalı konulardan bazılarını aydınlatmak için" İstatistiksel Çıkarım Görev Gücü (TFSI) adlı bir komite topladı; alternatif altta yatan modeller ve veri dönüşümü; ve güçlü kişisel bilgisayarlarla yapılan yeni (daha güçlü iletişim yöntemleri).Robert Rosenthal, Robert Abelson ve Jacob Cohen (başkanlar) başlangıçta bir araya geldiler ve görev gücünde birkaç tür uzmana sahip olmanın arzu edilebilirliği konusunda anlaştılar: istatistikçiler, istatistik öğretmenleri, dergi editörleri, istatistik kitaplarının yazarları, bilgisayar uzmanları ve bilge yaşlılar.Dokuz kişi daha sonra katılmaya davet edildi ve hepsi kabul etti.Bunlar Leona Aiken, Mark Appelbaum, Gwyneth Boodoo, David A. Kenny, Helena Kraemer, Donald Rubin, Bruce Thompson, Howard Wainer ve Leland Wilkinson idi.Buna ek olarak, Lee Cronbach, Paul Meehl, Frederick Mosteller ve John Tukey, Görev Gücü'nün Kıdemli Danışmanları olarak görev yaptı ve yazılı materyaller hakkında yorum yaptı.TFSI iki yıl içinde iki kez bir araya geldi ve bu süre boyunca karşılık geldi.İlk toplantıdan sonra, görev gücü, boş hipotez önemi testinin ötesinde konuları inceleme niyetini belirten bir ön rapor yayınladı.Görev gücü yorumları davet etti ve bu geri bildirimi ikinci toplantısı sırasında görüşmelerde kullandı.İkinci toplantıdan sonra, görev gücü, Amerikan Psikoloji Derneği Yayın Kılavuzu'nun (APA, 1994) istatistiksel bölümlerini revize etmek olacak olan daha fazla eylem için çeşitli olasılıklar önerdi.Kapsamlı bir tartışmadan sonra BSA, "TFSI, APA Yayın Kılavuzu'nun bir revizyonunu üstlenmeden önce, Amerikan Psikolog'unda bir makale yayınlamayı, mevcut veri analizi ve raporlama uygulamalarındaki değişiklikler hakkında alanda tartışma başlatmanın bir yolu olarak düşünmek isteyebileceğini" tavsiye etti (BSA, kişisel iletişim, 17 Kasım 1997).Bu rapor bu talebi takip eder.İtalikteki bölümler, TFSI'nın önerdiği kılavuzlardır ve APA yayın kılavuzunu revize etmek veya diğer BSA destekleyici materyalleri geliştirmek için kullanılabilir.Her bir kılavuzun ardından, Leland Wilkinson tarafından görev gücü için ve gözden geçirilmesi altında toplanan yorumlar, açıklamalar veya ayrıntılar bulunmaktadır.Bu rapor sadece istatistiksel yöntemlerin kullanımı ile ilgilidir ve genel olarak araştırma yöntemlerinin bir değerlendirmesi anlamına gelmez.Psikoloji geniş bir bilim dalıdır.Bir alanda uygun olan yöntemler başka bir alanda uygun olmayabilir.Bu raporun başlığı ve formatı Bailar ve Mosteller (1988) tarafından benzer bir makaleden uyarlanmıştır.Bu makaleye danışılmalıdır, çünkü bu makaleyle biraz örtüşür ve psikolojideki araştırmalarla ilgili bazı konuları tartışır.Daha fazla ayrıntı bu konudaki yayınlarda birkaç komite üyesi tarafından da bulunabilir (Abelson, 1995, 1997; Rosenthal, 1994; Thompson, 1996; Wainer, basında; ayrıca Harlow, Mulaik, & Steiger, 1997).