Konveks ve non-smooth problemleri son zamanlarda sinyal/görüntü işleme, istatistik ve makine öğreniminde önemli ilgi görmüştür.Bununla birlikte, konveks olmayan ve pürüzsüz olmayan optimizasyon problemlerini çözmek büyük bir zorluk olmaya devam ediyor.Hızlandırılmış proksimal gradyan (APG), dışbükey programlama için mükemmel bir yöntemdir.Bununla birlikte, olağan APG'nin konveks dışı programlamada kritik bir noktaya yakınsamayı sağlayıp sağlayamayacağı hala bilinmemektedir.Bu makalede, APG'yi yeterli iniş özelliğini karşılayan bir monitör tanıtarak genel konveks olmayan ve pürüzsüz olmayan programlar için genişletiyoruz.Buna göre, bir monoton APG ve bir monoton olmayan APG önermekteyiz.İkincisi, nesnel fonksiyonun monotonik indirgenmesi gerekliliğinden feragat eder ve her yinelemede daha az hesaplamaya ihtiyaç duyar.Bilgimizin en iyisine göre, her birikim noktasının kritik bir nokta olmasını sağlayan genel konveks olmayan ve pürüzsüz olmayan problemler için APG tipi algoritmalar sağlayan ilk kişileriz ve problemler konveks olduğunda yakınsama oranları O ( 1 k2) olarak kalır, bu durumda k yineleme sayısıdır.Sayısal sonuçlar algoritmalarımızın hız avantajına tanıklık eder.


Güvenlik, genellikle verimli iletim veya kaynak sınırlamaları gibi diğer hedeflerle sık sık çakışan otomasyon sistemleri için bir eklenti hizmeti olarak görülür.Bu makale, otomasyon sistemlerinde güvenlik için pratik odaklı bir yaklaşım için geçerlidir.Özellikle otomasyon sistemlerine ve otomasyon ağlarına yönelik ortak tehditleri analiz eder, sistemleri güvenlik açısından sınıflandırmak için bir model oluşturur ve farklı sistem seviyelerinde mevcut olan ortak önlemleri tartışır.Tedbirlerin tanımı, genel sistem güvenliği üzerindeki etkileri derecelendirmeye izin vermelidir.


Facebook hızla sosyal iletişim için en popüler araçlardan biri haline geliyor.Bununla birlikte, Facebook çevrimdışı-online bir eğilim gösterdiğinden diğer Sosyal Ağ Sitelerinden biraz farklıdır; yani, Facebook Arkadaşlarının çoğunluğu çevrimdışı olarak karşılanır ve daha sonra eklenir.Mevcut araştırma, Beş Faktörlü Kişilik Modelinin Facebook kullanımı ile nasıl ilişkili olduğunu araştırdı.Dışadönüklük ve Deneyime Açıklık ile ilgili bazı beklenen eğilimlere rağmen, sonuçlar kişilik faktörlerinin önceki literatürün önerdiği kadar etkili olmadığını göstermiştir.Sonuçlar ayrıca, Facebook kullanımı açısından iletişim için bir motivasyonun etkili olduğunu belirtti.Özellikle Facebook'un bireysel işlevleri göz önüne alındığında, Facebook gibi araçları kullanma kararında farklı motivasyonların etkili olabileceği öne sürülmektedir.2008 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır.1.Kişilik korelasyonları ve ilişkili yeterlilik faktörleri


26 aylık bir aralıkta, üniversite öğrencilerinin çevrimiçi bir sosyal ağı olan 4,2 milyon Facebook kullanıcısı tarafından değiştirilen 362 milyon mesajın tam olarak anonimleştirilmiş başlıklarını analiz ettik.Veriler, üniversite öğrencilerinin zaman kullanımı ve mevsimsel varyasyonlar da dahil olmak üzere sosyal yaşamları hakkında bilgi veren bir dizi güçlü günlük ve haftalık düzenliliği ortaya koymaktadır.Ayrıca, okul bağlılığı ve gayri resmi çevrimiçi "arkadaş" listeleri gibi faktörlerin gözlenen davranışları ve zamansal kalıpları nasıl etkilediğini inceledik.Son olarak, Facebook kullanıcılarının zamansal mesajlaşma kalıpları ile ilgili olarak okul tarafından kümelenmiş gibi göründüğünü gösteriyoruz.


Analizlerimiz, veritabanları, bellek içi önbellekler ve grafik analitiği gibi birçok "büyük bellek" sunucu iş yükünün, sayfa tabanlı sanal bellek için yüksek bir maliyet ödediğini göstermektedir.TLB'deki yürütme döngülerinin %10'unu büyük sayfalar kullanarak bile tüketirler.Öte yandan, bu iş yüklerinin çoğu sayfada okuma yazma izni kullandığını, takas etmemeyi sağladığını ve nadiren sayfa tabanlı sanal belleğin tam esnekliğinden yararlandığını görüyoruz.TLB'nin büyük bellek iş yükleri için eksik yükü kaldırmak için, bir işlemin doğrusal sanal adres alanının bir kısmını doğrudan bir segmentle haritalamayı, sanal adres alanının geri kalanını ise sayfa haritalandırmayı teklif ediyoruz.Doğrudan segmentler, çekirdek başına minimum donanım --- taban, sınır ve ofset yazmaçları kullanır - bitişik sanal bellek bölgelerini doğrudan bitişik fiziksel hafızaya haritalamak için.TLB'nin veritabanı tampon havuzları ve bellek içi anahtar değeri mağazaları gibi önemli veri yapıları için ıskalama olasılığını ortadan kaldırırlar.Doğrudan bir segment tarafından haritalanan bellek, gerektiğinde yeniden çağrıya dönüştürülebilir.Linux'ta x86-64 için doğrudan bölüm yazılım desteğini prototipliyor ve doğrudan bölüm donanımını taklit ediyoruz.İş yüklerimiz için, doğrudan segmentler neredeyse tüm TLB ıskalamalarını ortadan kaldırır ve TLB ıskalamalarında harcanan yürütme süresini %0,5'in altına düşürür.


Makine etiketleme multimedya içeriği için giderek daha güçlü teknikler ortaya çıktıkça, altta yatan vocabularları standartlaştırmak giderek daha önemli hale gelir.Bunu yapmak birlikte çalışabilirlik sağlar ve multimedya topluluğunun devam eden araştırmaları iyi tanımlanmış bir semantik setine odaklamasını sağlar.Bu makale, multimedya araştırmacılarının, kütüphane bilimcilerinin ve son kullanıcıların, yayın haber videosunu tanımlamak için büyük bir standartlaştırılmış taksonomi geliştirmeleri için ortak bir çabayı anlatıyor.Multimedya (LSCOM) için büyük ölçekli konsept ontoloji, son kullanıcı erişimini kolaylaştırmak, büyük bir semantik alanı kaplamak, otomatik çıkarmayı uygulanabilir hale getirmek ve çeşitli yayın haberleri video veri setlerinde gözlemlenebilirliği artırmak için yardımcı programı eş zamanlı olarak optimize etmek için tasarlanmış türünün ilk örneğidir.


BACKGROUND Meditatif teknikler, tıbbi ve psikolojik problemlerle başa çıkan hastalar tarafından sıklıkla aranmaktadır.Gittikçe yaygınlaşan itirazları ve kullanımları ve tıbbi terapiler olarak kullanım potansiyeli nedeniyle, tıbbi müdahaleler olarak bu uygulamaların mevcut bilimsel bilgi durumunun kısa ve kapsamlı bir şekilde gözden geçirilmesi gerçekleştirildi.AMAÇ Hastalıkların tedavisinde meditatif uygulamaların etkinliğini ve güvenliğini destekleyen kanıtları sistematik olarak gözden geçirmek ve daha fazla çalışmayı garanti eden alanları incelemek.Normal sağlıklı popülasyonlarla ilgili çalışmalar dahil değildir.YÖNTEMLER Aramalar PubMed, PsycInfo ve Cochrane Database kullanılarak gerçekleştirildi.Anahtar kelimeler Meditasyon, Meditasyon Duası, Yoga, Gevşeme Yanıtı idi.Niteliklendirme çalışmaları gözden geçirildi ve iki eleştirmen tarafından kaliteye göre bağımsız olarak derecelendirildi.Orta-yüksek kaliteli çalışmalar (doğrulanmış bir araştırma kalitesi ölçeğinde 0.65 veya% 65'in üzerinde puanlananlar) dahil edildi.SONUÇLAR Toplam 82 tanımlanmış çalışmadan, 20 randomize kontrollü çalışma kriterlerimizi karşıladı.Çalışmalara toplam 958 denek dahil edildi (397 deneysel tedavi, 561 kontrol).Dahil edilen veya hariç tutulan klinik çalışmaların hiçbirinde ciddi bir olumsuz olay bildirilmemiştir.Tıbbi literatürde çok nadir de olsa ciddi advers olaylar bildirilmektedir.Etkililik için en güçlü kanıt epilepsi, adet öncesi sendromun belirtileri ve menopoz semptomları için bulundu.Fayda ayrıca ruh hali ve anksiyete bozuklukları, otoimmün hastalıklar ve neoplastik hastalıklarda duygusal rahatsızlıklar için de gösterilmiştir.Sonuçlar, özellikle psikotik olmayan ruh hali ve anksiyete bozukluklarında belirli hastalıkların tedavisinde meditatif uygulamaların güvenliğini ve potansiyel etkinliğini desteklemektedir.Büyük, metodolojik olarak sağlam çalışmalardan etkinliği destekleyen açık ve tekrarlanabilir kanıtlar eksiktir.


3D insan hareketinin generatif modelleri genellikle az sayıda etkinlikle sınırlıdır ve bu nedenle yeni hareketlere veya uygulamalara iyi genelleştirilemez.Bu çalışmada, insan hareket yakalama verileri için, büyük bir hareket yakalama verisinden genel bir temsil öğrenen ve yeni, görünmeyen hareketlere iyi genelleştiren derin bir öğrenme çerçevesi önermekteyiz.Gelecekteki 3D pozlarını en son geçmişten tahmin etmeyi öğrenen bir kodlama çözme ağı kullanarak, insan hareketinin bir özellik temsilini çıkarırız.Dizi tahmini için derin öğrenme üzerine yapılan çoğu çalışma video ve konuşma üzerine odaklanmaktadır.İskelet verileri farklı bir yapıya sahip olduğundan, zaman bağımlılıkları ve uzuv korelasyonları hakkında farklı varsayımlar yapan farklı ağ mimarilerini sunar ve değerlendiririz.Öğrenilen özellikleri ölçmek için, eylem sınıflandırması için farklı katmanların çıktısını kullanıyoruz ve ağ birimlerinin alıcı alanlarını görselleştiriyoruz.Bizim yöntemimiz, iskelet hareket öngörüsündeki sanatın son durumundan daha iyi performans gösterir, ancak bunlar aksiyona özgü eğitim verilerini kullanır.Sonuçlarımız, genel bir mocap veritabanından eğitilen derin feedforward ağlarının, insan hareket verilerinden özellik çıkarma için başarılı bir şekilde kullanılabileceğini ve bu gösterimin sınıflandırma ve tahmin için bir temel olarak kullanılabileceğini göstermektedir.


OBJEKTİF Bu çalışmanın amacı yürüyüş eğitimi için Hibrit Yardımcı Limb sisteminin klinik uygulamaları üzerine literatürü gözden geçirmekti.YÖNTEMLER Web of Science, PubMed, CINAHL ve clinicaltrials.gov kullanılarak sistematik bir literatür araştırması yapılmış ve tespit edilen raporlarda referans listeleri kullanılarak ek arama yapılmıştır.Özetler tarandı, ilgili makaleler gözden geçirildi ve kalite değerlendirmesine tabi tutuldu.SONUÇLAR 37 çalışmadan 7'si kapsama kriterlerini karşılamıştır.Altı çalışma tek grup çalışmasıydı ve 1, randomize kontrollü bir araştırmaydı.Toplamda, bu çalışmalar 118'i müdahaleleri tamamlayan 140 katılımcıyı ve 107'si yürüyüş eğitimi için HAL'i kullandı.Beş çalışma inme sonrası yürüyüş eğitimini, 1 omurilik yaralanmasından sonra (SCI) ve 1 inme sonrası çalışmayı, SCI veya yürüme yeteneğini etkileyen diğer hastalıkları ilgilendirmiştir.Küçük ve geçici yan etkiler meydana geldi, ancak çalışmalarda ciddi bir yan etki bildirilmedi.Yürüyüş fonksiyonu değişkenleri üzerinde yararlı etkiler ve yürümede bağımsızlık gözlendi.Birikmiş bulgular, HAL sisteminin, daha düşük ekstremite parezisi olan hastaların profesyonel bir ortamda yürüyüş eğitimi için kullanıldığında uygulanabilir olduğunu göstermektedir.Yürüyüş fonksiyonu ve yürüyüşte bağımsızlık üzerindeki yararlı etkiler gözlenmiştir, ancak veriler sonuçlara izin vermemektedir.Daha fazla kontrollü çalışma önerilir.


İyi iç mekan hava kalitesi insan sağlığının hayati bir parçasıdır.Kötü kapalı hava kalitesi astım, kalp hastalığı ve akciğer kanseri gibi kronik solunum hastalıklarının gelişimine katkıda bulunabilir.Karmaşık konular, kötü hava kalitesinin insanların tek başına görme ve koklama yoluyla tespit etmesi son derece zordur ve mevcut algılama ekipmanı, günlük vatandaşlardan ziyade bilim adamları tarafından kullanılmak ve veri sağlamak için tasarlanmıştır.İç mekan hava kalitesini ölçmek, görselleştirmek ve öğrenmek için bir araç olan InAir'de teklif ediyoruz.inAir, 0,5 mikron büyüklüğünde küçük tehlikeli havadaki parçacıkları ölçerek iç mekan hava kalitesinin tarihsel ve gerçek zamanlı görselleştirmelerini sağlar.Kullanıcı çalışmaları sayesinde, inAir'in daha fazla farkındalığı nasıl teşvik ettiğini ve iç mekan hava kalitesini artırmak için bireysel eylemleri nasıl motive ettiğini gösteriyoruz.


Bluetooth solucanları şu anda İnternet tarama solucanlarına kıyasla nispeten az tehlike oluşturmaktadır.BlueBag projesi, kavram kanıtı kodları ve mobil cihazlar kullanarak Bluetooth kötü amaçlı yazılım aracılığıyla hedeflenen saldırıları gösterir


Optik akış tahmin algoritmalarının doğruluğu, Middlebury optik akış kriterindeki sonuçlarla kanıtlandığı gibi istikrarlı bir şekilde gelişmektedir.Bununla birlikte, tipik formülasyon, Horn ve Schunck'un çalışmalarından bu yana çok az değişti.Objektif fonksiyonun, optimizasyon yönteminin ve modern uygulama uygulamalarının doğruluğu nasıl etkilediğine dair kapsamlı bir analizle son gelişmeleri mümkün kılan şeyleri ortaya çıkarmaya çalışıyoruz.“Klasik” akış formülasyonlarının modern optimizasyon ve uygulama teknikleri ile birleştiğinde şaşırtıcı derecede iyi performans gösterdiğini keşfediyoruz.Dahası, optimizasyon sırasında ara akış alanlarının medyan filtrelenmesinin son performans kazanımlarının anahtarı olmasına rağmen, daha yüksek enerji çözümlerine yol açtığını görüyoruz.Bu fenomenin ardındaki ilkeleri anlamak için, medyan filtreleme sezgiselini resmileştiren yeni bir hedef türetiyoruz.Bu amaç, büyük mekansal mahalleler üzerinde akış tahminlerini sağlam bir şekilde entegre eden yerel olmayan bir terimi içerir.Bu yeni terimi akış ve görüntü sınırları hakkında bilgi içerecek şekilde değiştirerek, Middlebury kriterinin en üstünde yer alan bir yöntem geliştiriyoruz.


Mevcut sinirsel bağımlılık ayrıştırıcıları genellikle her kelimeyi iki yönlü LSTM'ler ile bir cümlede kodlar ve kafanın ve değiştiricinin LSTM temsillerinden bir arkın skorunu tahmin eder, muhtemelen arkın dikkate alınması için ilgili bağlam bilgilerini kaçırır.Bu çalışmada, ark özgül özellikleri çıkarmayı öğrenen bir sinirsel özellik ekstraksiyon yöntemi önermekteyiz.Olası her bir kafa değiştirici çift için ve bunlara karşı kanıt toplamak için sinirsel ağ tabanlı bir dikkat yöntemi uyguluyoruz, bununla modelimiz kesin inanç ve inançsızlık puanlarını hesaplıyor ve inançsızlık puanını inançtan çıkararak nihai ark puanını belirliyor.Açık bir şekilde iki tür kanıt sunarak, ark adayları, özellikle aynı kafa veya değiştiriciyi paylaştıkları durumlar için, daha ilgili bilgilere dayanarak birbirleriyle rekabet edebilirler.Rakiplerini (inançsız kanıtlar) sunarak iki veya daha fazla rakip arkı daha iyi ayırt etmeyi mümkün kılar.Çeşitli veri kümeleri üzerinde yapılan deneyler, arka özgü özellik çıkarma mekanizmamızın, uzun mesafe bağımlılıklarını açıkça modelleyerek çift yönlü LSTM tabanlı modellerin performansını önemli ölçüde artırdığını göstermektedir.Hem İngilizce hem de Çince için önerilen model, bağımlılık ayrıştırma görevinde mevcut sinirsel dikkat temelli modellerin çoğundan daha yüksek bir doğruluk elde eder.


Bu makale, kullanıcıların bilinen, çevrimdışı kişileri bulmalarına ve sosyal ağ sitelerinde yeni arkadaşlar keşfetmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış tavsiyeleri inceler.Bir kurumsal sosyal ağ sitesindeki dört tavsiyeci algoritmayı 500 kullanıcıdan oluşan kişiselleştirilmiş bir anket ve 3.000 kullanıcıdan oluşan bir alan çalışması kullanarak değerlendirdik.Kullanıcıların arkadaş listelerini genişletmede etkili olan tüm algoritmaları bulduk.Sosyal ağ bilgilerine dayanan algoritmalar, daha iyi alınan öneriler üretebildi ve kullanıcılar için daha fazla bilinen kişileri bulabilirken, kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğin benzerliğini kullanan algoritmalar yeni arkadaşlar keşfetmede daha güçlüydü.Ayrıca anket kullanıcılarımızdan niteliksel geri bildirim topladık ve birkaç anlamlı tasarım etkisi çizdik.


Dağıtılmış semantik temsilleri büyük yapılandırılmamış bir belge koleksiyonundan çıkarmak için uygun olan bir Deep Boltzmann Machine (DBM) türünü tanıtıyoruz.Bir DBM'yi mantıklı parametre bağlama ile eğitmenin bariz zorluğunun üstesinden geldik.Bu, verimli bir ön eğitim algoritması ve hızlı çıkarım için bir durum başlatma şeması sağlar.Model, standart Kısıtlanmış Boltzmann Makinesi kadar verimli bir şekilde eğitilebilir.Deneylerimiz, modelin görünmeyen verilere Replicated Softmax modelinden daha iyi kayıt olasılığı atadığını göstermektedir.Modelimizden çıkarılan özellikler, LDA, Replicated Softmax ve DocNADE modellerinden belge alımı ve belge sınıflandırma görevleri üzerinedir.


Daha önceki bir makalede [9], AdaBoost adında, teorik olarak, performansı rastgele tahminlerden biraz daha iyi olan sınıflandırıcılar üreten herhangi bir öğrenme algoritmasının hatasını önemli ölçüde azaltmak için kullanılabilen yeni bir "yükleme" algoritması tanıttık.Ayrıca, çok etiketli kavramların bir öğrenme algoritmasını ayırt edilmesi en zor olan etiketlere konsantre etmeye zorlayan bir yöntem olan ilgili bir "pseudo-loss" kavramını da tanıttık.Bu makalede, AdaBoost'un gerçek öğrenme problemleri üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini değerlendirmek için yaptığımız deneyleri anlatıyoruz.İki grup deney yaptık.İlk set, Breiman'ın [1] çeşitli sınıflandırıcıları (karar ağaçları ve tek öznitelik-değer testleri dahil) bir araya getirmek için kullanılan "pagging" yöntemine yükseltmeyi karşılaştırdı.İki yöntemin performansını makine öğrenme ölçütleri koleksiyonunda karşılaştırdık.İkinci deney setinde, bir OCR probleminde en yakın komşu sınıflandırıcıyı kullanarak artırma performansını daha ayrıntılı olarak inceledik.


Bu makalede, kaynak dağıtımının hedef dağıtımdan önemli ölçüde farklı olduğu etki alanı adaptasyon sorunlarını ele almak için yarı denetimli bir çekirdek eşleştirme yöntemi önermekteyiz.Spesifik olarak, etiketli kaynak verileri üzerinde bir tahmin işlevi öğrenirken, hedef çekirdek matrisini Hilbert Schmidt Bağımsızlık Kriterine dayanan kaynak çekirdek matrisinin bir alt matrisi ile eşleştirerek hedef veri işaretlerini benzer kaynak veri noktalarına haritalandırırız.Bu eş zamanlı öğrenme ve haritalama işlemini konveks olmayan tam sayı optimizasyonu problemi olarak formüle ediyoruz ve rahat sürekli formu için yerel bir minimizasyon prosedürü sunuyoruz.Ampirik sonuçlarımız, önerilen kernel eşleştirme yönteminin, çapraz alan duyarlılığı sınıflandırması görevinde alternatif yöntemleri önemli ölçüde geride bıraktığını göstermektedir.


Bir dizi çok boyutlu noktanın (tuples) silueti, ilgi alanları üzerinde bileşen-bilge karşılaştırması kullanarak, verilen kümede açıkça daha iyi bir noktanın bulunmadığı noktalardan oluşur.Skyline sorguları, yani bir silueti hesaplamayı içeren sorgular hesaplama açısından pahalı olabilir, bu nedenle birden fazla işlemciyi iyi kullanan paralel yaklaşımları düşünmek doğaldır.Bu soruna paralel işleme için ayarlanmış verilerin yararlı bölümlerini elde etmek için hiperplane projeksiyonları kullanarak yaklaşıyoruz.Bu bölmeler sadece küçük yerel siluet setlerini sağlamakla kalmaz, aynı zamanda sonuçların verimli bir şekilde birleşmesini de sağlar.Deneylerimiz, yöntemimizin veri dağıtımından bağımsız olarak paralel gökyüzü hesaplaması için benzer yaklaşımları tutarlı bir şekilde aştığını ve farklı optimizasyon stratejilerinin etkileri hakkında bilgiler sağladığını göstermektedir.


Makale tarihi: Alındı 27 Ağustos 2012 Gözden geçirilmiş formda alındı 1 Ağustos 2013 Kabul edildi 5 Ağustos 2013 Online olarak kullanılabilir 15 Ağustos 2013


Bu çalışma, Gana'daki hizmet öncesi öğretmenler arasında teknoloji kabulünü etkileyen faktörleri belirlemek için teknoloji kabul modelini genişletmektedir.380 kullanılabilir anketten elde edilen veriler araştırma modeline karşı test edildi.Genişletilmiş teknoloji kabul modelini (TAM) bir araştırma çerçevesi olarak kullanan çalışma, şunları buldu: hizmet öncesi öğretmenlerin pedagojik inançları, kullanım kolaylığı, bilgisayar teknolojisinin algılanan kullanışlılığı ve bilgisayar kullanımına karşı tutum, bilgisayar teknolojisinin gerçek kullanımının önemli belirleyicileri.Birden fazla basamaklı regresyon analizi kullanılarak elde edilen sonuçlar şunları ortaya çıkardı: (1) hizmet öncesi öğretmenlerin pedagojik inançları, hem algılanan kullanım kolaylığını hem de algılanan yararlılığı önemli ölçüde etkiledi, (2) hem algılanan kullanım kolaylığı hem de algılanan yararlılık, bilgisayar kullanımına karşı tutumu ve bilgisayar kullanımına karşı tutumu önemli ölçüde etkiledi.Bununla birlikte, istatistiksel olarak, algılanan kullanım kolaylığı, algılanan yararlılığı önemli ölçüde etkilemedi.Bulgular, TAM'ı Gana bağlamında onaylayarak literatüre katkıda bulunur ve teknoloji entegrasyonu geliştirmenin araştırılması ve uygulanması için çeşitli önemli etkiler sağlar.


Çapraz doğrulama, makine öğrenimindeki performansı ve ilerlemeyi ölçmek için bir dayanak noktasıdır.Çapraz doğrulama çalışmalarında doğruluk, F-ölçüm ve ROC Eğrisi Altında Alan (AUC) tam olarak nasıl hesaplanacağı konusunda ince farklılıklar vardır.Ancak bu detaylar literatürde tartışılmaz ve uyumsuz yöntemler çeşitli kağıtlar ve yazılım paketleri tarafından kullanılır.Bu, araştırma literatüründe tutarsızlıklara yol açar.Belirli kıvrımlar ve durumlar için performans hesaplamalarındaki anomaliler, ara performans ölçümlerine bakan bir kişi olmadan, birçok kıvrım ve veri kümesi üzerinde toplu sonuçlara gömüldüklerinde keşfedilmemiştir.Bu araştırma notu farklılıkları netleştirir ve gösterir ve çapraz doğrulama altında sınıflandırma performansının en iyi nasıl ölçüleceği konusunda rehberlik sağlar.Özellikle, F-ölçümünü hesaplamak için kullanılan birkaç farklı yöntem vardır, bunlar genellikle sınıf dengesizliği altında bir performans ölçüsü olarak tavsiye edilir, örneğin, metin sınıflandırma alanları ve bir-vs.-tüm veri kümelerinin birçok sınıfa sahip olması.Bu hesaplama yöntemlerinden biri hariç hepsinin, özellikle yüksek sınıf dengesizliği altında önyargılı ölçümlere yol açtığını deneyle gösteriyoruz.Bu makale, makine öğrenimi yazılım kütüphaneleri tasarlayanlar ve yüksek sınıf dengesizliğine odaklanan araştırmacılar için özellikle ilgi çekicidir.


Denetimsiz bir kümeleme aracı olan Principal Direction Divitive Partitioning'i sunuyoruz, bu sayısal vektörler olarak gösterilebilecek herhangi bir veri kümesine uygulanabilir bir skalable ve çok yönlü bir üst-aşağı yöntemidir.Temel yöntemin bir açıklaması, bunun kullanıldığı ana uygulama alanlarının bir özeti ve yeni veriler geldikçe kümelerin güncellenmesi süreci ile ilgili bazı son sonuçlar tartışılmaktadır.


Model tabanlı yöntemler ve derin sinir ağları, makine öğreniminde son derece başarılı paradigmalar olmuştur.Model tabanlı yöntemlerde, problem etki alanı bilgimizi çıkarım sırasında zorluklar pahasına modelin kısıtlamalarında kolayca ifade edebiliriz.Deterministik derin sinir ağları, çıkarımın basit olduğu şekilde inşa edilir, ancak problem etki alanı bilgisini kolayca dahil etme yeteneğini feda ederiz.Bu makalenin amacı, dezavantajlarının birçoğundan kaçınırken her iki yaklaşımın avantajlarını elde etmek için genel bir strateji sağlamaktır.Genel fikir şu şekilde özetlenebilir: yinelemeli bir çıkarım yöntemi gerektiren model tabanlı bir yaklaşım göz önüne alındığında, yinelemeleri bir sinir ağına benzer katman-bilişsel bir yapıya açarız.Daha sonra, model parametrelerini katmanlar arasında ayrıştırarak, gradyan tabanlı yöntemler kullanarak ayrımcı olarak kolayca eğitilebilen yeni sinir ağı benzeri mimariler elde ediyoruz.Ortaya çıkan formül, geleneksel derin ağın ifade gücünü model tabanlı yaklaşımın iç yapısıyla birleştirirken, çıkarımın en iyi performans için optimize edilebilecek sabit sayıda katmanda gerçekleştirilmesine izin verir.Bu çerçevenin negatif olmayan matriks faktörizasyonuna nasıl uygulanabileceğini gösteriyoruz, negatif olmayan derin bir sinir ağı mimarisi elde etmek için, multiplicative back-propagation tarzı bir güncelleme algoritması ile eğitilebilir.Konuşma geliştirme alanında deneyler sunuyoruz, burada ortaya çıkan modelin geleneksel sinir ağından daha iyi performans gösterebildiğini gösterirken sadece parametre sayısının küçük bir kısmını gerektiriyor.Bunun, çerçevemizin, problem seviyesi varsayımlarını derin ağın mimarisine dahil etme yeteneğinden kaynaklandığına inanıyoruz.arXiv.org Bu çalışma herhangi bir ticari amaç için tamamen veya kısmen kopyalanamaz veya çoğaltılamaz.Bu tür tüm veya kısmi kopyaların aşağıdakileri içermesi koşuluyla, kar amacı gütmeyen eğitim ve araştırma amaçları için tamamen veya kısmen kopyalama izni verilir: bu tür kopyalamanın Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc.'in izni ile olduğuna dair bir bildirim; yazarların kabulü ve çalışmalara bireysel katkılar; ve telif hakkı bildiriminin tüm geçerli bölümleri.Kopyalama, çoğaltma veya başka bir amaçla yeniden yayınlama, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc.'e ücret ödeme ile bir lisans gerektirir.Telif hakkı c Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc., 2014 201 Broadway, Cambridge, Massachusetts 02139


Ağaç algoritmalarına karar verme prosedürlerinin uygulanmasının çok doğru classi ers ürettiği gösterilmiştir.Bu sınıfçılar, bir dizi karar ağacı üzerinde çoğunluk oyu biçimindedir.Ne yazık ki, bu classi ers genellikle büyük, karmaşık ve yorumlamak için dicult.Bu makale, karar ağaçlarının genelleştirilmesi olan alternatif karar ağacı, karar ağaçlarının oylanması ve karar kütüklerinin oylanması gibi yeni bir sınıf katyon kuralını açıklamaktadır.Aynı zamanda bu tür classi ers yorumlanması nispeten kolaydır.Güçlendirmeye dayalı alternatif karar ağaçları için bir öğrenme algoritması sunuyoruz.Deneysel sonuçlar, C5.0 gibi artırılmış karar ağacı algoritmaları ile rekabetçi olduğunu gösterir ve genellikle daha küçük boyutlu ve dolayısıyla yorumlanması daha kolay olan kurallar üretir.Buna ek olarak, bu kurallar sınıflandırması zor örnekleri tahmin etmekten kaçınma maliyetinde doğruluğu artırmak için kullanılabilecek doğal bir sınıf katyonu katyonu ölçüsü verir.


Bu makale, çok boyutlu doğrusal diskriminant analiz teorilerini ve ilişkili optimal doğrusal projeksiyonu kullanarak bir görüntü eğitim setinden özelliklerin otomatik seçimini açıklar.Bu En Ayırt Edici Özelliklerin, "iyi çerçeveli" görünümler olarak sunulan geniş bir gerçek dünya nesnelerinden oluşan geniş bir veritabanından görünüm tabanlı sınıf geri alımı için eeeeectiveliğini gösteriyoruz ve ana bileşen analizininkiyle karşılaştırıyoruz.


Temel ağ modellerinin sınırlamalarının üstesinden gelen çeşitli stratejiler, büyük bağlantıcı konuşma tanıma sistemlerinin tasarımına yönelik adımlar olarak tanımlanmaktadır.İki ana kaygı alanı zaman sorunu ve ölçeklendirme sorunudur.Konuşma sinyalleri zaman içinde sürekli değişir ve muazzam miktarda insan bilgisini kodlar ve iletir.Bu sinyalleri çözmek için, sinir ağları uygun zaman gösterimlerini kullanabilmeli ve bu ağları sonlu kaynaklar içinde neredeyse keyfi boyutlara ve karmaşıklığa genişletmek mümkün olmalıdır.Zaman sorunu, bir Zaman Gecikmeli Sinir Ağının geliştirilmesiyle ele alınır; daha küçük alt bileşen ağlarına dayanan büyük ağların Modülerlik ve Artımlı Tasarımı ile ölçeklendirme sorunu.Sınırlı görevleri yerine getirmek için eğitilmiş küçük ağların, daha sonra daha büyük, daha karmaşık ağları verimli bir şekilde eğitmek için yararlanılabilecek zaman değişmez, gizli soyutlamalar geliştirdiği gösterilmiştir.Bu teknikleri kullanarak, artan karmaşıklığa sahip fonome tanıma ağları, hepsi üstün tanıma performansı elde eden inşa edilebilir.


Risk yönetimi bugün bilgi sistemi (IS) güvenliği ile uğraşmak isteyen herhangi bir kuruluş için önemli bir direksiyon aracıdır.Bununla birlikte, IS güvenlik risk yönetimi (ISSRM), karmaşık ve birbirine bağlı IS ile çoklu düzenlemeler bağlamında kurulması ve sürdürülmesi zor bir süreç olmaya devam etmektedir.Kurumsal mimari yönetimi (EAM) ile bir bağlantının bu konularla başa çıkmaya katkıda bulunduğunu iddia ediyoruz.Her iki etki alanının daha iyi bir bütünleşmesine yönelik ilk adım, entegre bir EAM-ISSRM kavramsal modelini tanımlamaktır.Bu makale, bu modelin detaylandırılması ve onaylanması ile ilgilidir.Bunu yapmak için, mevcut bir ISSRM etki alanı modelini geliştiririz, yani.ISSRM'nin alanını, EAM kavramlarıyla tasvir eden kavramsal bir model.EAM-ISSRM entegre modelinin doğrulanması daha sonra modelin yararını ve kullanılabilirliğini değerlendiren bir doğrulama grubu yardımıyla gerçekleştirilir.


Freebase, genel insan bilgisini yapılandırmak için kullanılan pratik, ölçeklenebilir bir tuple veritabanıdır.Freebase'deki veriler işbirlikçi olarak oluşturulur, yapılandırılır ve korunur.Freebase şu anda 125.000.000'dan fazla tuple, 4000'den fazla tip ve 7000'den fazla özellik içerir.Freebase'e genel okuma/yazma erişimine, Metaweb Sorgu Dili (MQL) kullanılarak veri sorgusu ve manipülasyon dili olarak HTTP tabanlı bir grafik sorgu API'si üzerinden izin verilir.MQL, Freebase'deki tuple verilerine kolay kullanımlı nesne yönelimli bir arayüz sağlar ve işbirlikçi, Web tabanlı veri odaklı uygulamaların oluşturulmasını kolaylaştırmak için tasarlanmıştır.


Otonom araç araştırmaları on yılı aşkın bir süredir yaygın olmakla birlikte, son zamanlarda otonom araçlarda meydana gelen insan etkileşimi hakkında az miktarda araştırma yapılmıştır.İşlevsel yazılım ve sensör teknolojisi, otonom araç araştırmalarının ana odağı olan güvenli çalışma için gerekli olsa da, insan etkileşiminin tüm unsurlarını ele almak da başarılarının çok belirgin bir yönüdür.Bu makale, otonom araçlarda insan araç etkileşiminin önemine genel bir bakış sağlarken, evlat edinmeyi etkilemesi muhtemel ilgili faktörleri de göz önünde bulunduracaktır.Otomobilde kontrol ile ilgili Almanca alanlarda yapılan önceki araştırmalara, başlangıçta insan operasyonu için geliştirilen bu araçların başarı olasılığını etkilemesi beklenen farklı unsurlara ek olarak özellikle dikkat edilecektir.Bu makale ayrıca, insanlarla etkileşimleri ve mevcut yayınlanmış işleyen yazılım ve sensör teknolojisinin mevcut durumunu değerlendirmek için yürütülen sınırlı araştırmanın bir tartışmasını da içerecektir.


Yaklaşık 2 yıl boyunca vahşi doğada 12.500 Android cihazdan kullanım bilgileri topladık.Veri setimiz, Android'in 687 sürümünü çalıştıran 894 cihaz modelinden 53 milyar veri noktası içeriyor.Toplanan verilerin işlenmesi, ölçeklenebilirlikten tutarlılığa ve gizlilik hususlarına kadar bir dizi zorluk sunar.Bu yüksek oranda dağıtılan veri kümesinin toplanması ve analizi için sistem mimarimizi sunuyoruz, sistemimizin güvenilmez zamanlama bilgilerinin varlığında zaman serisi verilerini nasıl güvenilir bir şekilde toplayabildiğini tartışıyor ve diğer birçok büyük veri toplama projesi için geçerli olduğuna inandığımız konuları ve dersleri tartışıyoruz.


Multi-prediksiyonlu derin Boltzmann makinesini (MP-DBM) tanıtıyoruz.MPDBM, genelleştirilmiş pseudolikelity'ye varyasyonel bir yaklaşımı en üst düzeye çıkarmak için eğitilmiş tek bir olasılıkçı model olarak veya parametreleri paylaşan ve yaklaşık olarak farklı çıkarım problemlerini çözen tekrarlayan ağlar ailesi olarak görülebilir.DBM'lerin önceki eğitim yöntemleri ya sınıflandırma görevlerinde iyi performans göstermez ya da DBM'yi açgözlülükle eğiten bir ilk öğrenme geçişi gerektirir.MP-DBM, açgözlü katmansal ön eğitim gerektirmez ve standart DBM'yi sınıflandırmada, eksik girdilerle sınıflandırmada ve ortalama alan tahmini görevlerinde daha iyi performans gösterir.


Sosyal ağlar muazzam miktarda veri üretir.Facebook, her ay 5 milyardan fazla bilgi paylaşan 400 milyondan fazla aktif kullanıcıdan oluşuyor.Bu büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi analiz etmek, yazılım ve donanım için zorluklar sunar.GraphCT'yi, sosyal ağ verilerini temsil eden büyük grafikler için bir Graph Karakterizasyon Araç Seti olarak sunuyoruz.128 işlemcili Cray XMT'de GraphCT, yapay olarak üretilen (R-MAT) 537 milyon tepe noktasının, 55 dakikada 8.6 milyar kenar grafiğinin ve gerçek dünya grafiğinin (Kwak, et al.) arasındaki merkeziliği tahmin ediyor.105 dakikada 61,6 milyon köşe ve 1,47 milyar kenar ile.GraphCT'yi bir mikroblog ağı olan Twitter'dan kamu verilerini analiz etmek için kullanıyoruz.Twitter'ın mesaj bağlantıları öncelikle bir haber yayma sistemi olarak ağaç yapısında görünmektedir.Bununla birlikte, kamu verileri içinde konuşma kümeleri vardır.GraphCT'yi kullanarak, bu konuşmalar içindeki oyuncuları sıralayabilir ve analistlerin dikkatleri çok daha küçük bir veri alt kümesine odaklamalarına yardımcı olabiliriz.


Otomotiv araç sistemlerinin giderek artan karmaşıklığı, dış ağlarla olan bağlantıları, nesnelerin interneti ve daha büyük iç ağları, hack ve kötü niyetli saldırılara kapı açar.Güvenlik, modern otomotiv araç sistemlerinde d gizlilik riskleri şimdiye kadar iyi bir şekilde kamulaştırıldı.Securit y'nin bu ihlali güvenlik ihlallerine yol açabilir - iyi tartışılmış ve kabul edilmiş bir argümandır.Güvenlik disiplini on yıllardır olgunlaşmıştır, ancak güvenlik disiplini çok daha gençtir.Güvenlik mühendisliği sürecinin işlevsel güvenlik mühendisliği sürecine (ISO 26262 normu ile biçimlendirilmiş) benzer olduğu ve bunların yan yana döşenebileceği ve birlikte gerçekleştirilebileceği ancak farklı bir uzman grubu tarafından gerçekleştirilebileceği argümanları ve haklı olarak vardır.Otomotiv araç sistemleri için fonksiyonel bir güvenlik mühendisliği süreci boyunca bir güvenlik mühendisliği süreci tanımlamak için hamleler vardır.Peki, bu güvenlik-güvenliği resmileştirme çabaları güvenli ve güvenli sistemler üretmek için yeterli mi?Güvenli ve temiz sistemler inşa etme fikriyle bu yola koyulan kişi, güvenli ve güvenli sistemler üretim hatlarından çıkmaya başlamadan önce ele alınması gereken birçok zorluk, çelişki, benzerlik, endişe olduğunu fark eder.Bu gazetenin çabası, bu tür bazı challeng e alanlarını topluluğun dikkatine sunmak ve ileriye doğru bir yol önermektir.


Modern otomobiller yaygın olarak bilgisayarlıdır ve bu nedenle saldırıya karşı potansiyel olarak savunmasızdır.Bununla birlikte, önceki araştırmalar bazı modern otomobillerdeki iç ağların güvensiz olduğunu gösterse de, daha önce fiziksel erişim gerektiren ilişkili tehdit modeli haklı olarak gerçek dışı olarak görülmüştür.Bu nedenle, otomobillerin uzaktan uzlaşmaya da duyarlı olup olmadığı açık bir soru olmaya devam ediyor.Çalışmamız, modern bir otomobilin dış saldırı yüzeyini sistematik olarak analiz ederek bu soruyu dinlendirmeyi amaçlıyor.Uzaktan sömürünün çok çeşitli saldırı vektörleri (mekanik araçlar, CD çalarlar, Bluetooth ve hücresel radyo dahil) aracılığıyla mümkün olduğunu ve daha da ötesi, kablosuz iletişim kanallarının uzun mesafeli araç kontrolüne, konum takibine, kabin içi ses sızmasına ve hırsızlığa izin verdiğini keşfettik.Son olarak, bu tür sorunlara yol açan otomotiv ekosisteminin yapısal özelliklerini tartışıyor ve bunları hafifletmedeki pratik zorlukları vurguluyoruz.


Otomotiv sistemlerinin BT güvenliği, gelişen bir araştırma alanıdır.Mevcut durumu ve ortaya çıkan tehditlerin potansiyel olarak artan eğilimini analiz etmek için, son otomotiv teknolojisi üzerinde çeşitli pratik testler yaptık.CAN otobüs teknolojisine dayalı otomotiv sistemlerine odaklanan bu makale, pencere kaldırma, uyarı ışığı ve hava yastığı kontrol sisteminin yanı sıra merkezi ağ geçidi için kontrol sistemleri üzerinde yapılan dört seçilmiş testin sonuçlarını özetlemektedir.Bu sonuçlar, bu dört saldırı senaryosunun yerleşik CERT taksonomisini kullanarak sınıflandırılması ve altta yatan güvenlik açıklarının ve özellikle potansiyel güvenlik etkilerinin analizi ile tamamlanmaktadır.Bu testlerin sonuçlarıyla ilgili olarak, bu makalede, testlerimizde istismar edilen temel zayıflıkları ele almak için seçilen iki karşı önlemi daha tartışıyoruz.Bunlar, saldırı tespiti uyarlamaları (üç örnek tespit modeli tartışılıyor) ve BT-forensik önlemlerdir (bir adli modele dayalı proaktif önlemler önermek).Bu makalede, hem daha önce tanıtılan dört saldırı senaryosuna bakarak, yeteneklerini ve kısıtlamalarını ele alıyor.Bu reaktif yaklaşımlar, günümüzün otomotiv bilişim mimarisine zaten eklenebilecek kısa vadeli önlemler olsa da, temel olarak önleyici olan ancak büyük bir yeniden tasarım gerektirecek olan uzun vadeli kavramlar da kısa sürede tanıtılmaktadır.İlgili araştırma yaklaşımlarına kısa bir genel bakışın altında, bireysel gereksinimlerini, potansiyelini ve kısıtlamalarını tartışıyoruz.& 2010 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır.


Öznitelik güdümlü yüz üretimiyle ilgileniyoruz: Düşük çözünürlüklü bir yüz girişi görüntüsü, yüksek çözünürlüklü bir görüntüden (öznitelikli görüntü) çıkarılabilen bir öznitelik vektörü göz önüne alındığında, yeni yöntemimiz, verilen nitelikleri karşılayan düşük çözünürlüklü yüz girişi için yüksek çözünürlüklü bir yüz görüntüsü oluşturur.Bu sorunu gidermek için, CycleGAN'ı şartlandırırız ve 1) eşlenmemiş eğitim verilerini işlemek için tasarlanmış koşullu CycleGAN'ı öneririz, çünkü eğitim düşük / yüksek çözünürlüklü ve yüksek çözünürlüklü öznitelikli görüntüler mutlaka birbirleriyle hizalanmayabilir ve 2) oluşturulan yüzün görünümünün giriş öznitelikleri aracılığıyla kolayca kontrol edilmesini sağlar.Kullanıcı tarafından sağlanan özelliklerle (örneğin cinsiyet, makyaj, saç rengi, gözlükler) kolayca kontrol edilebilen görünümle gerçekçi yüz görüntülerini sentezleyebilen öznitelik güdümlü koşullu CycleGAN üzerinde yüksek kaliteli sonuçlar gösteriyoruz.Öznitelik görüntüsünü karşılık gelen koşullu vektörü üretmek için kimlik olarak kullanarak ve bir yüz doğrulama ağı dahil ederek, öznitelik güdümlü ağ, kimlik aktarımında yüksek kaliteli ve ilginç sonuçlar üreten kimlik güdümlü koşullu CycleGAN olur.Kimlik güdümlü koşullu CycleGAN'da üç uygulama gösteriyoruz: kimlik koruyucu yüz süper çözünürlük, yüz değiştirme ve ön yüz üretimi, sürekli olarak yeni yöntemimizin avantajını gösteriyor.


Genelleştirilmiş kabul matrisi ve mod eşleme ile elde edilen genel saçılma matrisleri aracılığıyla karışık bir karakterizasyon, çift bantlı ortomode dönüştürücü (OMT) bileşenleri tasarlamak için önerilmiştir.Bu prosedüre dayalı doğru ve verimli fullwave analiz yazılımı geliştirilmiştir.Ku bandında yüksek performansa sahip çift frekanslı bir OMT, geliştirilen yazılımla tamamen tasarlanmıştır.Sayısal ve deneysel sonuçlar arasındaki iyi anlaşma, tasarım sürecini doğrular.


Akıllı cihazlardan ve giyilebilir sensörlerden etkinlik tanıma, akıllı cihazların yaygın olarak benimsenmesi ve günlük yaşamlarında insanları desteklemek için sağladığı faydalar nedeniyle aktif bir araştırma alanıdır.İnce taneli ilkel aktivite tanıma için mevcut veri kümelerinin çoğu, gerçek dünyadaki günlük davranışlara daha az önem vererek hareket veya spor aktivitelerine odaklanır.Bu makale, gerçekçi değiştirilmemiş bir mutfak ortamında etkinlik tanıma için yeni bir veri seti sunar.Veriler, değiştirilmemiş kiralanmış bir mutfakta yiyecek hazırlarken, 10 katılımcıdan sadece akıllı saatler kullanılarak toplandı.Kağıt ayrıca bu veri kümesindeki farklı sınıflandırıcılar için temel performans önlemleri sağlar.Dahası, derin bir özellik öğrenme sistemi ve daha geleneksel istatistiksel özellikler tabanlı yaklaşımlar karşılaştırılır.Bu analiz, - tüm değerlendirme kriterleri için - veri odaklı özellik öğreniminin, sınıflandırıcının el yapımı özelliklerle karşılaştırıldığında en iyi performansı elde etmesini sağladığını göstermektedir.


Bilgisayarların "Harry Potter karakterini kim yarattı" gibi soruları otomatik olarak cevaplamasını nasıl sağlayabiliriz?Dikkatlice inşa edilmiş bilgi tabanları zengin bilgi kaynakları sağlar.Bununla birlikte, bir sorunun çok sayıda ifadesi nedeniyle doğal dilde ortaya çıkan olgusal soruları yanıtlamak için bir meydan okuma olmaya devam etmektedir.Özellikle, en yaygın sorulara odaklanıyoruz - bilgi tabanında tek bir gerçekle cevaplandırılabilen sorulara.CFO'yu, olgusal soruları bilgi tabanlarıyla yanıtlamak için Koşullu Odaklı nöral ağ tabanlı bir yaklaşım önermekteyiz.Yaklaşımımız, daha olası aday konularını bulmak için bir soruya ilk önce yakınlaştırır ve nihai cevapları birleşik koşullu olasılıksal bir çerçeve ile sonuçlandırır.Derin nöral sinir ağları ve nöral gömmeler tarafından desteklenmektedir, önerilen CFO, bugüne kadarki en büyük halka açık 108 bin sorudan oluşan bir veri kümesinde% 75,7 doğruluk elde etmektedir.Sanatın mevcut durumunu %11,8'lik mutlak bir farkla geride bırakıyor.


Bir sorgu görüntüsünde tasvir edilen yeri, coğrafi konum bilgileriyle belirtilen "sokak tarafı" görüntülerinin bir veritabanını kullanarak tanımayı amaçlıyoruz.Bu, sorgu ile veri tabanındaki resimler arasındaki ölçek, bakış açısı ve aydınlatma değişiklikleri nedeniyle zorlu bir görevdir.Yer tanımadaki önemli sorunlardan biri, sık sık veri tabanında meydana gelen ve dolayısıyla farklı yerler arasında önemli bir karışıklığa neden olan ağaçlar veya yol işaretleri gibi nesnelerin varlığıdır.Ana katkı olarak, veritabanı görüntülerine bağlı geotag'ları bir denetim biçimi olarak kullanarak belirli yerlerin karışıklığına yol açan özelliklerden nasıl kaçınılacağını gösteriyoruz.Görüntüye özgü ve mekansal olarak konumlandırılmış kafa karıştırıcı özelliklerin gruplarının otomatik olarak tespiti için bir yöntem geliştiriyoruz ve bunları bastırmanın veritabanı boyutunu azaltırken yer tanıma performansını önemli ölçüde artırdığını gösteriyoruz.Yöntemin, sorgu genişlemesi de dahil olmak üzere en son teknoloji çanta-of-features modeliyle iyi bir şekilde birleştiğini ve geniş bakış açıları ve aydınlatma koşulları üzerinde genelleşen yer tanımayı gösterdiğini gösteriyoruz.Sonuçlar, Google Street View'den indirilen Paris'in 17K'dan fazla görüntüsünün coğrafi etiketli bir veritabanında gösterilir.


Mevcut nöral semantik ayrıştırıcılar esas olarak bir dizi kodlayıcıyı, yani ardışık bir LSTM'yi, bağımlılık grafiği veya kurucu ağaçlar gibi diğer değerli sentaktik bilgileri ihmal ederken kelime sırası özelliklerini ayıklamak için kullanır.Bu makalede, öncelikle üç tür sintaktik bilgiyi, yani kelime sırası, bağımlılık ve seçim özelliklerini temsil etmek için sintaktik grafiği kullanmayı teklif ediyoruz.Ayrıca syntactic grafiği kodlamak ve mantıksal bir formu deşifre etmek için grafikten diziye bir model kullanıyoruz.Benchmark veri kümelerindeki deneysel sonuçlar, modelimizin Jobs640, ATIS ve Geo880'deki son teknoloji ile karşılaştırılabilir olduğunu göstermektedir.Olumsuz örnekler üzerinde yapılan deneysel sonuçlar, modelin sağlamlığının daha fazla sintaktik bilgiyi kodlayarak da geliştirildiğini göstermektedir.


Karmaşık kentsel sokak sahnelerinin görsel olarak anlaşılması, çok çeşitli uygulamalar için etkili bir faktördür.Nesne tespiti, özellikle derin öğrenme bağlamında büyük ölçekli veri kümelerinden büyük ölçüde yararlanmıştır.Bununla birlikte, semantik kentsel sahne anlayışı için, mevcut hiçbir veri kümesi gerçek dünya kentsel sahnelerinin karmaşıklığını yeterince yakalayamaz.Bunu ele almak için, piksel düzeyinde ve örnek düzeyinde semantik etiketleme için yaklaşımları eğitmek ve test etmek için bir kriter paketi ve büyük ölçekli veri seti olan Cityscapes'i tanıtıyoruz.Cityscapes, 50 farklı şehirden sokaklarda kaydedilen büyük, çeşitli stereo video dizilerinden oluşur.Bu görüntülerin 5000'i yüksek kaliteli piksel düzeyinde açıklamalara sahiptir, 20 000 ek görüntü, büyük hacimli zayıf etiketli verileri kaldıran yöntemleri etkinleştirmek için kaba açıklamalara sahiptir.En önemlisi, çabamız veri kümesi boyutu, açıklama zenginliği, sahne değişkenliği ve karmaşıklık açısından önceki girişimleri aşıyor.Eşlik eden ampirik çalışmamız, veri kümesi özelliklerinin derinlemesine bir analizinin yanı sıra, kriterlerimize göre birkaç son teknoloji yaklaşımın performans değerlendirmesini sağlar.


İş Zekası (BI) günümüzde herkesin dudaklarındadır, çünkü işletmelere iş uygulamalarını analiz etme ve geliştirme olanağı sağlar.Bununla birlikte, Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeler (SME), genellikle personel, bilgi veya para gibi eksik kaynaklar nedeniyle BI'nin olumlu etkilerinden yararlanamaz.KOBİ, büyük bir iş organizasyonu biçimi oluşturduğundan, bu gerçeğin üstesinden gelinmesi gerekir.Perakende sektörü KOBİ şubesinin önemli bir parçası olduğu için, perakende KOBİ için bir BI sistemi için ortaklaşa veri toplamaya ve analiz görevini yerine getirmeye izin veren bir organizasyonlararası yaklaşım önermektedir.Devam eden araştırma çabalarımızın amacı, Tasarım Bilimi Araştırma Metodolojisi'ni takip eden böyle bir sistemin geliştirilmesidir.Bu makalede, perakende sektöründe KOBİ'deki mevcut BI uygulamalarının statükoları, on KOBİ yöneticisiyle yapılan niteliksel görüşmelerle analiz edilmektedir.Daha sonra, BI sistemlerinin ve Örgütler Arası Bilgi Sistemlerinin benimseme ve başarı faktörleri kapsamlı bir yapılandırılmış literatür incelemesinde incelenir.Statüko ve kabul ve başarı faktörlerine dayanarak, bir organizasyonlararası BI sisteminin kabulü için ilk gereksinimler başka bir niteliksel görüşme turunda belirlenir ve doğrulanır.Bu, dokuz işlevsel gereksinime ve üç işlevsel olmayan gereksinime yol açar; bu, aşağıdaki araştırma çabalarında KOBİ için bir organizasyonlararası BI sistemi tasarlamak ve uygulamak için kullanılabilir.


Ağırlıklar ve önyargılar üzerinde uygun bir önceliğe sahip bir (residual) konvolutional sinir ağının (CNN) çıktısının, yoğun ağlar için benzer sonuçları genişleten sonsuz sayıda konvolutional filtre sınırında bir Gauss süreci (GP) olduğunu gösteriyoruz.Bir CNN için, eşdeğer çekirdek tam olarak hesaplanabilir ve "derin çekirdeklerin" aksine, çok az parametreye sahiptir: sadece orijinal CNN'in hiperparametreleri.Ayrıca, bu çekirdeğin verimli bir şekilde hesaplanmasına izin veren iki özelliğe sahip olduğunu gösteriyoruz; çekirdeğin bir çift görüntü için değerlendirilmesi maliyeti, katman başına sadece bir filtre ile orijinal CNN'den tek bir ileri geçişe benzer.32 katmanlı ResNet'e eşdeğer çekirdek, karşılaştırılabilir sayıda parametreye sahip GP'ler için yeni bir rekor olan MNIST'te% 0.84 sınıflandırma hatası elde eder.1


Bitcoin sistemi (https://bitcoin.org), bir kullanıcıyı herhangi bir gerçek dünya kimliğinden ayırabilen sözde anonim bir para birimidir.Bu bağlamda, sanal ve fiziksel bölünmenin başarılı bir şekilde ihlal edilmesi, Bit-coin sisteminde bir işareti temsil eder [1].Bu projede, Bitcoin işlemlerinin arkasındaki gerçek dünya kullanıcıları hakkında nasıl bilgi toplayacağımızı gösteriyoruz.Kripto para birimi ile ilgili kamuya açık verileri analiz ediyoruz.Özellikle, bir Bitcoin kullanıcısının fiziksel konumu hakkındaki bilgileri, o kullanıcının harcama alışkanlıklarını inceleyerek belirlemeye odaklanıyoruz.


Önceki araştırma sonuçları, UHF pasif CMOS RFID etiketlerinin -20 dBm'den daha az hassasiyet elde etmekte zorlandığını göstermiştir.Bu kağıt, -20 dBm'den daha düşük hassasiyette çalışabilen çift kanallı 15-bit UHF pasif CMOS RFID etiketi prototipini sunar.Önerilen etiket çipi, 866.4-MHz (ETSI için) veya 925-MHz (FCC için) kanaldaki verileri toplar ve 433-MHz kanaldaki aşağı bağlantı verilerini alır.Sonuç olarak, aşağı bağlantı veri iletimi, etiketimizin RF enerjisini toplamasını engellemez.Toplanan enerjiyi verimli bir şekilde kullanmak için, ne bir regülatör ne de bir VCO içeren bir etiket çipi tasarlıyoruz, böylece hasat edilen enerji, verilerin alınması, işlenmesi ve geri alınmasında tamamen kullanılıyor.Bir regülatör olmadan, etiketimiz alıcı ön uçta mümkün olduğunca az aktif analog devre kullanır.Bunun yerine, etiketimiz alınan verileri çözmek için yeni bir dijital devre kullanıyor.VCO olmadan, etiketimizin tasarımı, aşağı bağlantı verilerinden gerekli saat sinyalini çıkarabilir.Ölçüm sonucu, önerilen pasif etiket çipinin hassasiyetinin -21,2 dBm'ye ulaşabileceğini göstermektedir.Bu sonuç, 36-dBm EIRP ve 0.4-dBi etiket anten kazancı altında 19.6-m okuyucu-tag mesafesine karşılık gelir.Çip TSMC 0.18- m CMOS prosesinde üretilmiştir.Kalıp alanı 0,958 mm  0,931 mm'dir.


Toplanan arama, potansiyel olarak birden fazla özel arama servisinden veya dikeyden gelen sonuçları Web arama sonuçlarına entegre etme görevidir.Görev, yalnızca hangi dikeylerin sunulacağını (çoğu önceki araştırmanın odağını) değil, aynı zamanda Web sonuçlarının nerede sunulacağını da tahmin etmeyi gerektirir (yani, Web sonuçlarının üstünde veya altında veya aralarında bir yerde).Birden fazla dikeyden sonuçları toplamak için modeller öğrenmek iki büyük zorlukla ilişkilidir.İlk olarak, dikeyler farklı sonuç türlerini aldığından ve farklı arama görevlerini ele aldığından, farklı dikeylerden elde edilen sonuçlar farklı tahmin kanıtları (veya özellikleri) ile ilişkilidir.İkincisi, bir özellik dikeyler arasında yaygın olsa bile, öngörüsü dikeye özgü olabilir.Bu nedenle, dikey sonuçların toplanmasına yönelik yaklaşımlar, dikeyler arasında tutarsız bir özellik gösteriminin ele alınmasını ve potansiyel olarak, özellikler ve alaka arasındaki dikey-spesifik ilişkinin ele alınmasını gerektirir.Bu zorlukları farklı şekillerde ele alan ve sonuçlarını 13 dikey ve 1070 sorgu kümesinde karşılaştıran 3 genel yaklaşım sunuyoruz.En iyi yaklaşımların, öğrenme algoritmasının özellikler ve alaka düzeyi arasında dikey-spesifik bir ilişki öğrenmesine izin verenler olduğunu gösteriyoruz.


Yüksek kazançlı kompakt çift kutuplu çift bantlı çok yönlü anten, iki yatay polarizasyon (HP) ve dikey polarizasyon (VP) elemanından oluşan 2G / 3G / LTE iletişimi için sunulmaktadır.Üst HP elemanı, dört yönlü bir güç bölücü besleme ağı tarafından beslenen dört çift modifiye baskılı manyeto-elektrik (ME) dipolünden ve dairesel baskılı devre kartının her iki tarafına dönüşümlü olarak basılan sekiz adet ark şeklindeki parazitik yamadan oluşur.Dört yönlü güç bölücü besleme ağı, dört çift ME dipolü ile birlikte, esas olarak sabit bir 360  radyasyon deseni ve yüksek kazanç sağlarken, bant genişliğini artırmak için sekiz parça yama kullanılır.Alt HP elemanı, parazitik yamalara sahip olmaması dışında üsttekine benzer.VP elemanı dört çift koni şeklindeki yamalardan oluşur.HP elemanından farklı olarak, üst VP elemanı alt frekans bandını sağlarken, alt VP elemanı üst frekans bandını verir.VP elemanı ve HP elemanı kompakt ve çift kutuplu özellikleri elde etmek için dik olarak düzenlenmiştir.Ölçülen sonuçlar, yaklaşık 2.6 dBi'lik bir kazançla% 39,6 (0,7715 GHz) ve yaklaşık 4,5 dBi'lik bir kazançla% 55,3 (1,662,93 GHz) bir bant genişliği elde edilebileceğini gösterirken, VP yönü için yaklaşık 4.4 dBi'lik bir kazançla% 128 (0,73,2 GHz) bant genişliği elde edilebilir.20 dB'den daha büyük port izolasyonu ve 2 dBi içinde düşük kazançlı varyasyon seviyeleri de elde edilir.Bu nedenle, önerilen anten 2G / 3G / LTE iç mekan iletişimi için uygundur.


İş Süreçleri Yönetimi literatürünün çoğunda verilen iş süreçlerinin tanımları derinlemesine sınırlıdır ve ilgili iş süreçleri modelleri buna bağlı olarak sınırlandırılmıştır.Üretim sistemlerinden ofis ortamına kadar iş süreci modelleme tekniklerinin ilerlemesi hakkında kısa bir tarih verdikten sonra, bu makale çoğu tanımın bir sürecin makine metafor tipi araştırmalarına dayandığını önermektedir.Bu teknikler genellikle zengin ve aydınlatıcı olsa da, günümüzün zorlu ortamına gelişmesi ve uyum sağlaması gereken iş süreçlerinin gerçek doğasını ifade etmek için çok sınırlı oldukları ileri sürülmektedir.


Geniş bantlı bir düzlemsel antenin teorik ve deneysel sonuçları sunulmaktadır.Bu anten geniş bir bant genişliği, düşük çapraz polarizasyon seviyeleri ve düşük geri radyasyon seviyeleri elde edebilir.Geniş bant genişliği ve aktif devrelerle kolay entegrasyon için, diyafram çiftli istiflenmiş kare yamalar kullanır.Kaplin açıklığı H şeklinde bir açıklıktır.Sonlu-farklılık zaman-domain yöntemine dayanarak, antenin giriş empedansının parametrik bir çalışması sunulur ve her parametrenin anten empedansı üzerindeki etkileri gösterilir.Bir anten de tasarlanmış, imal edilmiş ve ölçülmüştür.Ölçülen geri dönüş kaybı, %21,7'lik bir empedans bant genişliği gösterir.Hem uçaklardaki hem de uçaklardaki çapraz polarizasyon seviyeleri 23 dB'den daha iyidir.Anten radyasyon deseninin ön-arka oranı 22 dB'den daha iyidir.Parametrelerin hem teorik hem de deneysel sonuçları ve radyasyon paternleri sunulur ve tartışılır.


Parmak izi yönelimi, parmak izi geliştirme, parmak izi sınıflandırması ve parmak izi tanımada önemli rol oynar.Bu makale, parmak izi yönelim tahminindeki birincil ilerlemeleri eleştirel bir şekilde gözden geçirir.Mevcut yöntemlerin avantajları ve sınırlamaları ele alınmıştır.Gelecekteki gelişmelerle ilgili konular tartışıldı.Telif Hakkı  2010 John Wiley & Sons, Ltd.


Büyük miktarda video şu anda şaşırtıcı oranlarda yakalanıyor, ancak bunların çoğu etiketlenmiyor.Bu tür verilerle başa çıkmak için, sıfır atışlı video tanıma olarak da bilinen elle etiketlenmiş herhangi bir örnek olmadan videolarda içerik tabanlı etkinlik tanıma görevini düşünüyoruz.Bunu başarmak için, videolar algılanan görsel kavramlar açısından temsil edilir, daha sonra belirli bir metinsel sorgu ile benzerliklerine göre alakalı veya alakasız olarak puanlanır.Bu makalede, önceki çalışmaların kırılganlık ve düşük hassasiyet sorunlarını hafifletmek için kavramları puanlamak için daha sağlam bir yaklaşım önermekteyiz.Sadece semantik akrabalığı, görsel güvenilirliği ve ayrımcı gücü birlikte ele almıyoruz.Seçilen kavramların sıralama puanlarındaki gürültüyü ve doğrusal olmayanları ele almak için, skor agregasyonu için yeni bir çift yönlü sıra matrisi yaklaşımı önermekteyiz.Büyük ölçekli TRECVID Multimedya Olay Tespiti verileri üzerinde yapılan kapsamlı deneyler, yaklaşımımızın üstünlüğünü göstermektedir.


Uyarlanabilir filtreleme için yeni dik iniş algoritmaları ve ortalama dördüncü ve ortalama altıncı, vb. anlamlarda hata minimizasyonuna izin veren geliştirilmiştir.Uyarlama sırasında, ağırlıklar optimal çözümlerine doğru üstel gevşemeye uğrar.T ime sabitleri türetilmiştir ve şaşırtıcı bir şekilde Widrow ve Hoff'un en dik inişli en az ortalama kare (LMS) algoritması kullanılmış olsaydı elde edilecek zaman sabitleriyle orantılı oldukları ortaya çıkmıştır.Yeni gradyan algoritmalarının programlanması ve hesaplanması LMS algoritmasından çok daha karmaşıktır.Genel biçimleri W J+l = w, t 2plqK-lx, W, mevcut ağırlık vektörü, W, + 1 bir sonraki ağırlık vektörüdür, r, mevcut hata, X, mevcut giriş vektörüdür, u sabit bir kontrol kararlılığı ve yakınsama oranıdır ve 2 K, en aza indirgenen hatanın üssüdür.Koşullar, yeni gradyan algoritmaları için ortalamanın ve varyansın ağırlık-vektör yakınsaması için türetilmiştir.En az ortalama dördüncü (LMF) algoritmanın davranışı özel ilgi çekicidir.Bu algoritmayı LMS algoritmasıyla karşılaştırırken, her ikisi de ağırlık gevşeme işlemi için tam olarak aynı zaman sabitlerine sahip olacak şekilde ayarlandığında, LMF algoritması, bazı koşullar altında, LMS algoritmasından önemli ölçüde daha düşük bir ağırlık gürültüsüne sahip olacaktır.Bu nedenle, bir min imum'un dördüncü hata algoritması anlamına gelmesi, ortalama bir kare hata algoritmasından daha az kare tahmini daha iyi bir iş yapabilir.Bu ilgi çekici kavram, ister dik inişe ister başka türlü olsun, tüm adaptif algoritma biçimleri için çıkarımlara sahiptir.


Bu makale, sürekli sağlık izleme için invazif olmayan bir kablosuz sensör platformu sunar.Sensör sistemi, bir polimer substratı üzerinde bir döngü anteni, kablosuz sensör arayüz çipi ve glikoz sensörünü entegre eder.IC, güç yönetimi, okuma devresi, kablosuz iletişim arayüzü, LED sürücüsü ve harici bileşenleri olmayan 0.36-mm2 CMOS çipindeki enerji depolama kapasitörlerinden oluşur.Glikoz sensörümüzün hassasiyeti 0.18 Amm-2mM-1'dir.Sistem kablosuz olarak çalışır ve düzenlenmiş bir 1.2-V kaynağından 3 W tüketirken 400 Hz / mM hassasiyetle 0.05-1 mM ölçülen bir glikoz aralığına ulaşır.


Bu teorik sentezde, kullanıcı katılımı ve katılımı ile ilgili önceki araştırmaların üç geleneğini bir araya getiriyoruz: Kullanıcı katılımı ve İS başarısı arasındaki ilişki üzerine anket ve deneysel literatür, alternatif geliştirme yaklaşımları üzerine normatif literatür ve kullanıcı katılımını çeşitli teorik perspektiflerden inceleyen nitel çalışmalar.Ayrıca, literatürün üç organında kaydedilen ilerlemeyi değerlendirir ve kullanıcı katılımını iyileştirmek için gelecekteki araştırmaların boşluklarını ve yönlerini belirleriz.


Bu makale, Konuşmanın Bir Kısmı etiketleriyle not edilen bir korpustan eğitim veren ve bunları daha önce görülmeyen bir metne, sanat doğruluğuna sahip olan bir istatistiksel model sunar. Model, Maximum Entropi modeli olarak classi ed olabilir ve aynı zamanda POS etiketini tahmin etmek için birçok bağlamsal özellik kullanır. Ayrıca bu makale, bu özelliklerin uygulanması sırasında keşfedilen korpus tutarlılık problemlerini ele alan ve bu özelliklerin uygulanması sırasında ortaya çıkan özel fea eğilimlerinin kullanımını göstermektedir.


İnsan algısının önemli bir yönü, bir insanın birçok uygulama için yararlı olarak bir sonraki (ve bunları nasıl yapacağını) hangi faaliyetleri gerçekleştireceğini öngörmek ve öngörmektir, örneğin, beklenti, bir yardımcı robotun insan ortamlarındaki reaktif tepkiler için önceden plan yapmasını sağlar.Bu çalışmada, gelecekteki çeşitli olası insan faaliyetleri üretmek için yapıcı bir yaklaşım sunuyoruz, nesne ödenekleri yoluyla zengin mekansal-zamansal ilişkiler hakkında akıl yürüterek.Gelecekteki nesne yörüngelerine ve insan pozlarına karşılık gelen düğümleri ve kenarları generatif bir modelden örneklediğimiz, beklenen bir zamansal koşullu rastgele alan (ATCRF) kullanarak her olası geleceği temsil ediyoruz.Daha sonra, bir dizi inşa edilmiş ATCRF parçacığını kullanarak potansiyel gelecekler üzerindeki dağılımı temsil ediyoruz.CAD-120 insan aktivitesi RGB-D veri seti üzerinde kapsamlı bir değerlendirmede, yeni konular için (eğitim setinde görülmeyen), sırasıyla 1, 3 ve 10 saniyelik bir beklenti süresi için% 75,4,% 69,2 ve% 58,1'lik bir etkinlik beklenti doğruluğu (ilk üç tahminden birinin gerçekten olup olmadığı olarak tanımlandı) elde ediyoruz.1


Önerdiği her politikanın kalitesi hakkında olasılıksal garantiler sağlayan ve uzman ayarlama gerektiren hiper parametresi olmayan bir toplu takviye öğrenme (RL) algoritması sunuyoruz.Kullanıcı herhangi bir performans daha düşük-bağlantılı,  ve güven seviyesi,  seçebilir ve algoritmamız, 'nin altındaki performansla bir politika döndürme olasılığının en fazla  olmasını sağlayacaktır.Daha sonra birden fazla politika iyileştirmesi oluşturmak için politika iyileştirme algoritmamızı tekrar tekrar uygulayan artımlı bir algoritma önermekteyiz.Yaklaşımımızın canlılığını basit bir gridworld ve standart dağ otomobili sorunuyla, aynı zamanda gerçek dünya verilerini kullanan bir dijital pazarlama uygulamasıyla gösteriyoruz.


Çok dönüşlü diyaloglarda, doğal dil anlama modelleri, bağlamsal bilgilere kör olarak bariz hatalar ortaya çıkarabilir.Diyalog geçmişini dahil etmek için, konuşmacıya bağlı olarak ifadeleri farklı şekilde kodlayan Hoparlör-Sensitif Çift Bellek Ağları ile sinirsel bir mimari sunuyoruz.Bu, sistem için mevcut olan farklı bilgi boyutlarını ele alır - sistem, sistem çıktısının tam semantiğine sahipken, sistem yalnızca kullanıcı ifadelerinin yüzey biçimini bilir.Ticari bir kişisel asistan olan Microsoft Cortana'nın gerçek kullanıcı verileri üzerinde deneyler yaptık.Sonuç, bağlamsal bilgileri kullanan son teknoloji slot etiketleme modelleri üzerinde önemli bir performans artışı gösterdi.


1Mobil İletişim Bölümü, Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Fakültesi, Berlin Teknik Üniversitesi, Berlin, Almanya 2Kablosuz Ağ, Sinyal İşleme ve Güvenlik Laboratuvarı, Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Houston Üniversitesi, Houston, TX 77004, ABD 3İletişim Sistemleri Bölümü, Elektrik Mühendisliği Bölümü (ISY), Linköping Üniversitesi, SE-581 83 Linköping, İsveç 4İletişim Laboratuvarı, Elektrik Mühendisliği Fakültesi ve Bilgi Teknolojisi, Dresden Üniversitesi, Dresden


İnsan faaliyetlerini doğru bir şekilde tanımlama yeteneği, otomatik rehabilitasyon ve spor eğitim sistemleri geliştirmek için gereklidir.Bu makalede, önkol giyilebilir bir sensörden elde edilen büyük ölçekli egzersiz hareket verileri, konvolüsyonel sinir ağı (CNN) ile sınıflandırılır.Accelerometer ve oryantasyon ölçümlerinden oluşan zaman serisi verileri görüntü olarak biçimlendirilir ve CNN'in ayrımcı özellikleri otomatik olarak çıkarmasını sağlar.Görüntü biçimlendirme ve farklı CNN mimarilerinin etkileri üzerine karşılaştırmalı bir çalışma da sunulmaktadır.En iyi performans gösteren konfigürasyon, 50 spor salonu egzersizini% 92.1 doğrulukla sınıflandırır.


Bayesian ağlarını veriden öğrenmek için algoritmalar iki bileşene sahiptir: puanlama metriği ve arama prosedürü.Puanlama metriği, yapının iyiliğini veriye yeniden kazandıran bir puan hesaplar.Arama prosedürü, ağ yapılarını yüksek puanlarla tanımlamaya çalışır.Heckerman et al.(1995) veri verilen bir ağ yapısının göreli posterior olasılığını hesaplayan BDe metriği olarak adlandırılan Bayesian metriğini tanıtıyor.Bu makalede, bir Bayesian ağını tanımlamanın arama sorununun - her düğümün en çok K ebeveynine sahip olduğu yerler arasında - BDe metriği kullanıldığında, belirli bir sabitten daha büyük göreceli bir posterior olasılığı olan NP-tam olduğunu gösteriyoruz.12.1 Giriş Son zamanlarda, birçok araştırmacı Bayesian ağlarını öğrenmek için yöntemleri araştırmaya başladı.Bu yaklaşımların birçoğu aynı temel bileşenlere sahiptir: bir puanlama metriği ve bir arama prosedürü.Puanlama metriği, gözlenen vakaların bir veritabanı D ve bir ağ yapısı B S alır ve verilerin iyiliğini yapıya geri getiren bir puan döndürür.Bir arama prosedürü puanlama metriğine göre değerlendirme için ağlar oluşturur.Bu yaklaşımlar, gelecekteki olayları tahmin etmek veya nedensel ilişkileri sonuçlandırmak için kullanılabilecek bir ağ yapısını veya bir dizi yapıyı tanımlamak için iki bileşeni kullanır.Cooper ve Herskovits (1992)burada sadece ayrık değişkenler içeren Bayesian ağlarını öğrenmekle ilgili bir dizi makul varsayımdan BD metriği olarak adlandırdığımız CHderive a Bayesian metriği olarak bahsedilmiştir.Heckerman et al.(1995)burada HGCexpand olarak adlandırılan ve olasılık eşitliğinin arzu edilen özelliğine sahip olan BDe metriği dediğimiz yeni bir metrik türetmek için CH'nin çalışması üzerine.Benzerlik eşdeğerliği, verilerin eşdeğer yapıları ayırt etmeye yardımcı olamayacağını söylüyor.Şimdi CH tarafından elde edilen BD metriğini sunuyoruz.B h S'yi, B S'nin veri tabanını oluşturan dağılımın I-haritası olduğu hipotezini belirtmek için kullanıyoruz.2 İnanç-ağ yapısı B S göz önüne alındığında, i'yi x i'nin ebeveynlerini belirtmek için kullanırız.Değişken x i'nin durum sayısını belirtmek için r i ve i'nin örnek sayısını belirtmek için q i = Q x l 2 i r l kullanırız.Bu örnekleri indekslemek için j tamsayısını kullanırız.Yani, x i'nin ebeveynlerinin jth örneğinin gözlemini belirtmek için i = j yazıyoruz.1996 Springer-Verlag.2 Bir Varmış...


Hesaplama araçlarının alanlarını oluşturmak için olasılıksal yöntemler.Ama konserve almam gerekiyordu, bayezya ağları son zamanlarda çok güçlü bir şekilde çalıştı.Son zamanlarda bu kitabı atıyorum.Akıllı sistemlerde araştırmacılar, mezun için ai operasyonları araştırma mükemmellik ödülü vardır.Nasıl olduğum konusunda çok endişeliyim.Görünüşe göre Daphne Koller ve öğrenme yapıları kanıtsal akıl yürütme.Pearl benim için bir dil.Erken yayın tarihine rağmen, en iyi referansları vermek harika değildir.


Günümüzde, bir resimde bir karakter dizisi görüntüleyen ve kullanıcının diziyi bir girdi alanına girmesini isteyen otomatik bir insan kanıtı testi ile korunmayan bir kayıt formuna sahip popüler bir web sitesi bulmak zordur.Bu güvenlik mekanizması, Yapay Zeka'daki en eski kavramlardan biri olan Turing Testi'ne dayanmaktadır ve en çok Bilgisayarlar ve İnsanlar Apart'ı (CAPTCHA) anlatmak için Tamamen Otomatik Kamu Turing testi olarak adlandırılır.Bu tür bir test, örneğin bir Web posta hizmeti veya bir Sosyal Ağ gibi önemli bir Web kaynağına otomatik erişimi önlemek için tasarlanmıştır.Şu anda günde milyonlarca kez servis edilen bu testlerden yüzlercesi var, bu nedenle büyük miktarda insan çalışması içeriyor.Öte yandan, bu testlerin bir kısmı kırıldı, yani araştırmacılar, bilgisayar korsanları ve spam gönderenler tarafından tasarlanan otomatik programlar otomatik olarak doğru cevabı sunabildi.Bu bölümde, CAPTCHA'ların tarihçesini ve konseptini, uygulamalarıyla birlikte ve onların anlıklarının geniş bir incelemesini sunuyoruz.Ayrıca, hem kullanıcıdan hem de kullanılabilirlik, saldırılar ve karşı önlemler de dahil olmak üzere güvenlik perspektiflerinden değerlendirmelerini tartışıyoruz.Bu bölümün okuyucuya bu ilginç alan hakkında iyi bir genel bakış sunmasını bekliyoruz.ÇEKLERDE CES, VOL.83 109 Copyright  2011 Elsevier Inc. 65-2458/DOI: 10.1016/B978-0-12-385510-7.00003-5 Tüm hakları saklıdır.110 J.M.GOMEZ HIDALGO VE G. ALVAREZ MARAON 1.Giriş Yapıyorum.................................110 1 .1.T o Turing Testi ve CAPTCHA'ların Kökeni ...............111 2.M otivasyon ve Uygulamalar ........................116 2 .1.G eneral CAPTCHA'ların açıklaması .....................116 2 .2.CAPTCHA'ların D esirlenebilir Özellikleri .....................117 2 .3.Ben plementation ve Deployment duyuyorum......................119 2 .4.Bir Çarpmalar ve Robotların Yükselişi ...................121 3.CAPTCHA'ların T ypes ............................127 3 .1.O CR.....................................130 3 .2.Ben yaşlandım....................................135 3 .3.Bir udio....................................143 3 .4.C obnitive..................................144 4.CAPTCHA'ların E değerlemesi.........................146 4 .1.E-etkinlik..................................147 4 .2.Bir ccessibility sorunları............................152 4 .3.P ractical thoughts (İngilizce)...........................154 5.CAPTCHA'larda S ecurity ve Attacks....................156 5 .1.CAPTCHA'larda bir taktik...........................158 5 .2.CAPTCHA'larda S ecurity Gereksinimleri ...................169 6.CAPTCHA'lara alternatif.........................171 7.C Onclusions ve Gelecek Eğilimleri.......................173 R çıkarımları ....................................173


Bugün sinyal işleme, EKG analizi ve yorumlanması için sistemlerin büyük çoğunluğunda gerçekleştirilir.EKG sinyal işlemenin amacı manifolddur ve ölçüm doğruluğu ve tekrarlanabilirliğinin (manüel ölçümlerle karşılaştırıldığında) iyileştirilmesini ve görsel değerlendirme yoluyla sinyalden kolayca elde edilemeyen bilgilerin çıkarılmasını içerir.Birçok durumda, EKG, ambulatuvar veya yorucu koşullar sırasında, sinyalin bazen vücudun başka bir fizyolojik sürecinden kaynaklanan farklı gürültü türleriyle bozulduğu kaydedilir.Bu nedenle, gürültü azaltma EKG sinyal işlemenin bir başka önemli hedefini temsil eder; Aslında, ilgi dalga formları bazen gürültü ile o kadar ağır maskelenir ki, varlıkları sadece uygun sinyal işleme ilk kez uygulandığında ortaya çıkarılabilir.Elektrokardiyografik sinyaller, kalp ritminde aralıklı olarak meydana gelen rahatsızlıkları tanımlamak amacıyla uzun bir zaman ölçeğinde (yani birkaç gün) kaydedilebilir.Sonuç olarak, üretilen EKG kaydı, mevcut depolama alanını hızla dolduran büyük veri boyutlarına karşılık gelir.Sinyallerin halka açık telefon şebekeleri üzerinden iletilmesi, büyük miktarda verinin dahil olduğu başka bir uygulamadır.Her iki durumda da, veri sıkıştırma temel bir işlemdir ve sonuç olarak EKG sinyal işlemenin bir başka hedefini temsil eder.Sinyal işleme, EKG'nin yeni bir anlayışına ve ritim ve tempo morfolojisindeki değişikliklerle ifade edilen dinamik özelliklerine önemli ölçüde katkıda bulunmuştur.Örneğin, kardiyovasküler sistemle ilgili salınımları karakterize eden ve kalp atış hızındaki ince varyasyonlarla yansıyan teknikler geliştirilmiştir.T dalga genliğinde düşük seviyeli, alternatif değişikliklerin tespiti, ani, yaşamı tehdit eden aritmiler için artan riskin bir göstergesi olarak kurulan bir başka osilatör davranışı örneğidir.Bu iki osilatör sinyal özelliğinden hiçbiri, standart bir EKG çıktısından çıplak gözle algılanamaz.EKG analizinin her türünde ortak olan - ister dinlenme EKG yorumu, stres testi, ambulatuvar izleme veya yoğun bakım izleme ile ilgili olsun - sinyali farklı gürültü ve eser türlerine göre şartlandıran, kalp atışlarını tespit eden, dalga genliklerinin ve sürelerinin temel EKG ölçümlerini çıkartan ve verileri verimli depolama veya iletim için sıkıştıran temel bir algoritma setidir; Fig'deki blok diyagramı.1, bu sinyal işleme algoritmalarını sunar.Bu algoritmalar sıralı sırayla çalışmak için sıklıkla uygulansa da, QRS dedektörü tarafından üretilen bir kalp atışının oluşum süresi hakkındaki bilgiler bazen performansı artırmak için diğer algoritmalara dahil edilir.Her algoritmanın karmaşıklığı uygulamadan uygulamaya değişir, böylece örneğin ampülatif izlemede gerçekleştirilen gürültü filtrelemesi, dinlenme EKG analizinde gerekenden çok daha sofistikedir.Temel algoritma seti tarafından üretilen bilgiler mevcut olduğunda, kalp ritmini ölçmek ve morfoloji özelliklerini yenmek için sinyal işlemeyi kullanmanın ilgi çekici olduğu çok çeşitli EKG uygulamaları mevcuttur.Bu tür iki uygulamayla ilişkili sinyal işleme - yüksek çözünürlüklü EKG ve T dalga alternans - bu makalenin sonunda kısaca açıklanmıştır.İlgili okuyucu, örneğin Ref.1, diğer EKG uygulamalarının ayrıntılı bir açıklamasının bulunabileceği yer.


Bu mektupta, yeni bir çift bant ve polarizasyon esnek substrat entegre dalga kılavuzu (SIW) boşluk anteni önerilmiştir.Anten için kullanılan SIW boşluğu, ilk rezonansı için geleneksel bir TE120 modu ile heyecanlanır.Yuvanın müdahalesi ile, modifiye edilmiş bir TE120 modu ile heyecanlanan ikinci bir rezonans da üretilir, böylece iki rezonans frekansında geniş bir radyasyon deseni sağlanır.Buna ek olarak, önerilen antenin iki ortogonal besleme hattı vardır.Bu nedenle, herhangi bir altı büyük kutuplaşma durumu sağlamak mümkündür.Bu mektupta, üç ana polarizasyon vakası simüle edilir ve ölçülen sonuçlarla karşılaştırılır.Modern iletişim sistemleri çok fonksiyonlu antenler gerektirdiğinden, önerilen anten konsepti umut verici bir adaydır.


Karmaşık becerilerin geniş repertuarlarını özerk olarak öğrenmek için, robotlar, insan gözetimi olmadan, kendi özerk olarak toplanan verilerinden öğrenebilmelidir.Özerk olarak toplanan veriler için her zaman mevcut olan bir öğrenme sinyali tahmindir.Bir robot geleceği tahmin etmeyi öğrenebilirse, bir nesneyi belirli bir yere taşımak gibi istenen sonuçları üretmek için harekete geçmek için bu öngörücü modeli kullanabilir.Bununla birlikte, karmaşık açık dünya senaryolarında, tahmin için bir temsil tasarlamak zordur.Bu çalışmada, doğrudan video tahmini yoluyla kendi kendini denetleyen robot öğrenmesini etkinleştirmeyi amaçlıyoruz: İyi bir temsil tasarlamaya çalışmak yerine, robotun daha sonra ne göreceğini doğrudan tahmin ediyoruz ve daha sonra bu modeli istenen hedeflere ulaşmak için kullanıyoruz.Robotik manipülasyon için video tahmininde önemli bir zorluk, oklüzyonlar gibi karmaşık mekansal düzenlemeleri ele almaktır.Bu amaçla, zamansal atlama bağlantılarını birleştirerek nesneleri oklüzyon yoluyla takip edebilen bir video tahmin modeli tanıtıyoruz.Yeni bir planlama kriteri ve aksiyon alanı formülasyonu ile birlikte, bu modelin video tahminine dayalı kontrol konusundaki önceki çalışmalardan önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini gösteriyoruz.Sonuçlarımız, eğitim sırasında görülmeyen nesnelerin manipülasyonunu, birden fazla nesneyi ele aldığını ve nesneleri engellemelerin etrafında ittiğini göstermektedir.Bu sonuçlar, tamamen kendi kendini denetleyen robot öğrenme ile gerçekleştirilebilecek becerilerin aralığında ve karmaşıklığında önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir.


Bağlam farkındalığı, bağlam farkında hizmetleri etkinleştirmek için önemli bir özelliktir.Bir mobil cihaz için, kullanıcının konumu veya yörüngesi önemli bağlamlardan biridir.Mobil cihazlar tarafından konum veya yörüngeyi tespit etmek için yaygın bir zorluk, doğruluk ve güç tüketimi arasındaki takası yönetmektir.Tipik yaklaşımlar (1) sensörlerin kullanım sıklığını kontrol etmek ve (2) sensör füzyon tekniğidir.Bu makalede önerilen algoritma, hücre kulesinden tekrar tekrar ölçülen kaba ve yanlış konum verilerini birleştirerek doğruluğu artırmak için farklı bir yaklaşım alır.Deneysel sonuç, tespit edilen yörünge ile yer gerçeği arasındaki ortalama hata mesafesinin 41 günlük ölçümden gelen verileri birleştirerek 44m'den 10.9m'ye yükseltildiğini göstermektedir.


Özerk ve yardımcı sürüş şüphesiz bilgisayar vizyonunda sıcak konulardır.Bununla birlikte, sürüş görevi son derece karmaşıktır ve sürücülerin davranışlarının derin bir anlayışı hala eksiktir.Birkaç araştırmacı şimdi dikkat mekanizmasını, olay yerindeki dikkat çekici ve ilginç nesneleri tespit etmek için hesaplama modellerini tanımlamak için araştırıyor.Bununla birlikte, bu modellerin çoğu sadece alttan yukarı görsel tuzluluğa atıfta bulunur ve hareketsiz görüntülere odaklanır.Bunun yerine, sürüş deneyimi sırasında, görevin zamansal doğası ve özelliği dikkat mekanizmalarını etkiler ve gerçek yaşam sürüş verilerinin zorunlu olduğu sonucuna varır.Bu makalede, gerçek sürüş sırasında elde edilen yeni ve halka açık bir veri setini öneriyoruz.500.000'den fazla kareden oluşan veri setimiz, sürücülerin bakış fiksasyonlarını ve göreve özgü dayanıklılık haritaları sağlayan zamansal entegrasyonlarını içerir.Jeo-referanslı konumlar, sürüş hızı ve kurs, serbest bırakılan verilerin setini tamamlar.Bilgimizin en iyisine göre, bu, bu tür kamuya açık ilk veri setidir ve sürücünün dikkat sürecini gelecek nesillerin özerk ve yardımcı arabalarında daha iyi anlama, sömürme ve yeniden üretme konusunda yeni tartışmaları teşvik edebilir.


Bu makale, 2012 ve 2013 öncesi ICIS etkinliklerinin akademik ve endüstri tartışmaları üzerine kuruludur: BI Kongresi III ve sırasıyla Karar Destek Sistemleri Özel İlgi Grubu (SIGDSS) atölyesi."Büyük veri"nin karar verme ve yenilik için yeni bilgiler sunma potansiyelini tanıyan iki etkinlikte panelistler, kuruluşların rekabet avantajı için büyük verileri nasıl kullanabileceğini ve yönetebileceğini tartıştılar.Buna ek olarak, uzman panelistler araştırma boşluklarını belirlemeye yardımcı oldu.Akademik toplulukta ortaya çıkan araştırmalar, büyük veri elde etme, analiz etme ve kullanmadaki bazı sorunları tanımlarken, yeni gelişmelerin çoğu uygulayıcı toplulukta meydana geliyor.Organizasyonlarda büyük veri analitiği için gerekli bileşenlerin bir süreç görünümünü tasvir eden büyük bir veri analitiği çerçevesi sunarak akademik ve uygulayıcı araştırma arasındaki boşluğu kapatıyoruz.Hem akademiden hem de uygulamadan pratisyen röportajlar ve edebiyat kullanarak, çerçeve tarafından yönlendirilen büyük veri araştırmalarının mevcut durumunu tanımlıyoruz ve akademik araştırmaların uygulamaya olan ilgisini artırmak için gelecekteki araştırmalar için potansiyel alanlar öneriyoruz.


Derin Sinir Ağları (DNN'ler) büyük kelime dağarcığı sürekli konuşma tanıma (LVCSR) görevleri için muazzam bir başarı elde ederken, bu ağların eğitimi yavaştır.Bunun bir nedeni, DNN'lerin çok sayıda eğitim parametresi (yani, 10-50 milyon) ile eğitilmesidir.Ağlar iyi performans elde etmek için çok sayıda çıkış hedefi ile eğitildiğinden, bu parametrelerin çoğunluğu son ağırlık katmanındadır.Bu makalede, son ağırlık katmanının düşük dereceli matris faktörizasyonunu önermekteyiz.Bu düşük rütbeli tekniği hem akustik modelleme hem de dil modellemesi için DNN'lere uyguluyoruz.50-400 saat arasında değişen üç farklı LVCSR görevinde, düşük sıralı bir faktörizasyonun ağın parametre sayısını% 30-50 oranında azalttığını gösteriyoruz.Bu, tam dereceli bir temsile kıyasla, nihai tanıma doğruluğunda önemli bir kayıp olmadan, eğitim süresinde kabaca eşdeğer bir azalma ile sonuçlanır.


Son zamanlarda, ön yüz görüntülerinden cinsiyet sınıflandırması için çeşitli makine öğrenme yöntemleri önerilmiştir.Çeşitlilikleri, bu sorunun benzersiz veya genel bir çözümü olmadığını göstermektedir.Yöntemlerin çeşitliliğine ek olarak, bunları değerlendirmek için kullanılan çeşitli kriterler de vardır.Bu bize çalışmamızın motivasyonunu verdi: otomatik cinsiyet tanımada kullanılan ana son teknoloji yöntemleri özlü ama güvenilir bir şekilde seçmek ve karşılaştırmak.Beklendiği gibi, genel kazanan yok.Kazanan, sınıflandırmanın doğruluğuna bağlı olarak, kullanılan ölçütlerin türüne bağlıdır.


Girişleri, penetrasyonları ve bilgisayar istismarının diğer biçimlerini tespit edebilen gerçek zamanlı saldırı tespit uzman sisteminin bir modeli açıklanmaktadır.Model, sistem kullanımının anormal kalıpları için bir sistemin denetim kayıtlarını izleyerek güvenlik ihlallerinin tespit edilebileceği hipotezine dayanmaktadır.Model, deneklerin metrikler ve istatistiksel modeller açısından nesnelere ilişkin davranışlarını temsil etmek için profiller ve bu davranış hakkında denetim kayıtlarından bilgi edinmek ve anormal davranışları tespit etmek için kurallar içerir.Model, herhangi bir özel sistem, uygulama ortamı, sistem açığı veya saldırı türünden bağımsızdır, böylece genel amaçlı bir saldırı tespiti uzmanı sistemi için bir çerçeve sağlar.


Lee, Stolfo ve Mok daha önce, izinsiz giriş tespiti için bilgi edinmek için madencilik denetimi verileri için dernek kurallarının ve frekans bölümlerinin kullanıldığını bildirdiler.İlişki kurallarının ve frekans bölümlerinin bulanık mantıkla entegrasyonu, izinsiz giriş tespiti için daha soyut ve esnek desenler üretebilir, çünkü birçok nicel özellik izinsiz giriş tespitinde yer alır ve güvenliğin kendisi bulanıktır.Daha önce rapor edilen bir algoritmanın, bulanık bağlantı kurallarının madenciliği için bir modifikasyonunu sunuyoruz, bulanık frekans bölümlerinin kavramını tanımlıyoruz ve bulanık frekans bölümlerinin madenciliği için orijinal bir algoritma sunuyoruz.Bir veri örneğinin diğerlerinden daha fazla katkıda bulunmasını önlemek için bulanık dernek kurallarını madencilik prosedürüne normalleştirme adımı ekliyoruz.Ayrıca, bulanık frekans bölümlerini öğrenmek için madencilik frekans bölümlerinin prosedürünü de değiştiriyoruz.Deneysel sonuçlar, saldırı tespitinde bulanık çağrışım kurallarının ve bulanık frekans bölümlerinin yararını göstermektedir.Taslak: Uluslararası Akıllı Sistemler Dergisi'nde yayınlanan güncellenmiş sürüm, Cilt 15, No.Ben, Ağustos 2000 3


Tablo bölme, bir tabloyu birbirinden bağımsız olarak erişilebilen, depolanabilen ve sürdürülebilen daha küçük parçalara ayırır.Sorgu performansını iyileştirmedeki geleneksel kullanımlarından, bölümleme stratejileri, veritabanı sistemlerinin genel yönetilebilirliğini iyileştirmek için güçlü bir mekanizmaya dönüşmüştür.Tablo bölümleme, veri yükleme, kaldırma, yedekleme, istatistik bakımı ve depolama sağlama gibi idari görevleri basitleştirir.Sorgu dili uzantıları artık uygulamaların ve kullanıcı sorgularının, daha fazla kullanım için sonuçlarının nasıl bölümlendirilmesi gerektiğini belirtmesini etkinleştirir.Bununla birlikte, sorgu optimizasyonu teknikleri, tablo bölümlemesinin kullanımı ve kullanıcı kontrolündeki hızlı ilerlemelere ayak uydurmamıştır.Bu boşluğu, bölünmüş tablolar üzerinden çoklu yol birleştirmelerini içeren SQL sorguları için verimli planlar oluşturmak için yeni teknikler geliştirerek ele alıyoruz.Tekniklerimiz, bugün geniş kullanımda olan alttan yukarı sorgu optimize edicilere kolay bir şekilde dahil edilmek üzere tasarlanmıştır.Bu teknikleri PostgreSQL optimize edicisinde prototipledik.Kapsamlı bir değerlendirme, düşük optimizasyon yüküne sahip bölüm farkında optimizasyon tekniklerimizin, mevcut optimize ediciler tarafından üretilen planlardan daha iyi bir büyüklük sırası olabilecek planlar ürettiğini göstermektedir.


Dünyadaki ve hayatımızdaki veri miktarı giderek artıyor ve bunun bir sonu yok.Weka tezgah, en son teknoloji ürünü makine öğrenme algoritmaları ve veri ön işleme araçlarından oluşan organize bir koleksiyondur.Bu yöntemlerle etkileşimin temel yolu, onları komut satırından çağırmaktır.Bununla birlikte, uygun etkileşimli grafiksel kullanıcı arayüzleri, veri keşfi, dağıtılmış bilgi işlem platformlarında büyük ölçekli deneyler kurmak ve akışlı veri işleme için yapılandırmalar tasarlamak için sağlanmıştır.Bu arayüzler deneysel veri madenciliği için gelişmiş bir ortam oluşturur.Sınıflandırma, geniş uygulamalara sahip önemli bir veri madenciliği tekniğidir.Çeşitli veri türlerini sınıflandırır.Bu makale REPTree, Simple Cart ve RandomTree sınıflandırma algoritmasının performans değerlendirmesini yapmak için yapılmıştır.Makale, gerçek pozitif oranı en üst düzeye çıkarmak ve yanlış pozitif oranı en aza indirmek için Hint haberlerinin veri kümesi bağlamında sınıflandırıcılar REPTree, Simple Cart ve RandomTree'nin karşılaştırmalı değerlendirmesini yapmak için yola çıkıyor.Weka API'sinin işlenmesi için kullanıldı.Hint haberlerinin veri setiyle ilgili makaledeki sonuçlar, RandomTree'nin verimliliğinin ve doğruluğunun REPTree ve Simple Cart'tan daha iyi olduğunu da göstermektedir.Anahtar Kelimeler Simple Cart, RandomTree, REPTree, Weka, WWW


Son zamanlarda, birçok sınıflandırıcı üreten ve sonuçlarını bir araya getiren yöntemler olan “enlemble learning”e çok fazla ilgi duyuldu.Tanınmış iki yöntem, sınıflandırma ağaçlarının Breiman (1996) tarafından çoğaltılması (örneğin, Shapire et al., 1998) ve paketlenmesidir.Art arda gelen ağaçlar, önceki tahminciler tarafından yanlış tahmin edilen noktalara ekstra ağırlık verir.Sonuç olarak, tahmin için ağırlıklı bir oylama yapılır.Torbalamada, ardışık ağaçlar önceki ağaçlara bağlı değildir - her biri bağımsız olarak veri setinin bir botstrap örneği kullanılarak inşa edilir.Sonuçta, tahmin için basit bir çoğunluk oyu alınır.Breiman (2001) rastgele ormanlar önerdi, bu da torbalamaya ek bir rasgelelik katmanı ekledi.Verilerin farklı bir botstrap örneğini kullanarak her bir ağacı inşa etmenin yanı sıra, rastgele ormanlar sınıflandırma veya regresyon ağaçlarının nasıl inşa edildiğini değiştirir.Standart ağaçlarda, her düğüm tüm değişkenler arasında en iyi bölünme kullanılarak bölünür.Rastgele bir ormanda, her bir düğüm, o düğümde rastgele seçilen tahmincilerin bir alt kümesi arasında en iyi şekilde bölünmüştür.Bu biraz aykırı strateji, diskriminant analiz, destek vektör makineleri ve sinir ağları da dahil olmak üzere diğer birçok sınıflandırıcıya kıyasla çok iyi performans gösterdiği ve aşırı donanıma karşı sağlam olduğu ortaya çıkıyor (Breiman, 2001).Buna ek olarak, sadece iki parametreye (her düğümdeki rastgele alt kümedeki değişken sayısı ve ormandaki ağaç sayısı) sahip olması ve genellikle değerlerine çok duyarlı olmaması açısından çok kullanıcı dostudur.RandomForest paketi, Breiman ve Cutler tarafından Fortran programlarına bir R arayüzü sağlar (http://www.stat.berkeley.edu/ users/breiman/ adresinden temin edilebilir).Bu makale, R fonksiyonlarının kullanımına ve özelliklerine kısa bir giriş sağlar.


Veri madenciliği bir süredir iş dünyasında başarılı bir şekilde uygulanmış olsa da, yüksek öğrenimde kullanımı hala nispeten yenidir, yani.kullanımı, verilerden yeni ve potansiyel olarak değerli bilgilerin tanımlanması ve çıkarılması için tasarlanmıştır.Veri madenciliğinin kullanılmasının amacı, öğrencilerin akademik başarısı hakkında sonuç çıkarabilecek bir model geliştirmekti.Veri madenciliğinin farklı yöntem ve teknikleri, öğrencilerin başarılarının öngörülmesi sırasında, yaz dönemi boyunca Tuzla Üniversitesi, İktisat Fakültesi, 2010-2011 akademik yılında yapılan anketlerden toplanan verileri birinci sınıf öğrencileri ve kayıt sırasında alınan verileri uygulayarak karşılaştırıldı.Başarı, sınavda geçen notla değerlendirildi.Öğrencilerin sosyo-demografik değişkenlerinin etkisi, liseden ve giriş sınavından elde edilen sonuçlar ve başarıya etki edebilecek çalışmalara yönelik tutumların tümü araştırıldı.Gelecekteki araştırmalarda, çalışma süreciyle ilişkili değişkenlerin belirlenmesi ve değerlendirilmesi ve örnekleme artışı ile, yüksek öğrenimde karar destek sisteminin geliştirilmesi için bir temel oluşturacak bir model üretmek mümkün olacaktır.


Bu makale, iki farklı akademik enstitüde lisans ve lisansüstü öğrencilerin akademik performansını tahmin etmek için karar ağacı ve Bayesian ağ algoritmalarının doğruluğunu karşılaştırmaktadır: Viet Nam'daki büyük bir ulusal üniversite olan Can Tho Üniversitesi (CTU); ve Tayland'daki 86 farklı ülkeden öğrenci çeken küçük bir uluslararası lisansüstü enstitü olan Asya Teknoloji Enstitüsü (AIT).Her ne kadar bu iki öğrenci popülasyonunun çeşitliliği çok farklı olsa da, veri madenciliği araçları öğrenci performansını tahmin etmek için benzer doğruluk seviyelerine ulaşmayı başardı: sırasıyla CTU/AIT'de  başarısız, adil, iyi, çok iyi ve  başarısız, pas için %94/93.Bu tahminler, CTU'daki başarısız öğrencileri tanımlamak ve yardımcı olmak için (% 64 doğru) ve AIT'deki burslar için çok iyi öğrencileri seçmek için (% 82 doğru) en yararlıdır.Bu analizde karar ağacı sürekli olarak Bayesian ağından %3-12 daha doğruydu.Bu vaka çalışmalarının sonuçları, öğrenci performansını doğru bir şekilde tahmin etmek, veri madenciliği algoritmalarının doğruluğunu karşılaştırmak ve açık kaynaklı araçların olgunluğunu göstermek için teknikler hakkında fikir verir.


Bu makale, geniş stopband ve yüksek seçiciliğe sahip yeni bir kompakt düşük sıcaklıklı cofired seramik (LTCC) bant geçiş filtresi (BPF) sunmaktadır.Önerilen devre, iki çiftli sub>g/sub>/4 iletim hattı rezonatörlerinden oluşur.Üçüncü harmonik frekansta bir iletim sıfırı (TZ) üretmek için yeni bir ayırt edici bağlantı şeması gerçekleştirmek için özel bir bağlantı bölgesi seçilir.Mekanizma analiz edilir ve tasarım kılavuzu tarif edilir.Kaynak-yük bağlantısı, geçiş bandına yakın iki TZ ve bir durdurma bandında üretmek için tanıtılır.Böylece, ekstra devreler olmadan geniş stopband elde edilebilir.LTCC çok katmanlı yapılar nedeniyle filtre boyutu 0.058 sub>g/sub>0.058 sub>g/sub>0.011 sub>g/sub> veya 2.63 mm  2.61 mm  0.5 mm'dir.Gösterilen LTCC BPF'nin simüle edilmiş ve ölçülen sonuçları, önerilen tasarımı doğrulamak için sunulmaktadır.


Benzer URL'ler için özetlerin hem içerikte hem de yapıda benzer olma eğiliminde olduğu gözlemine dayanan soyut Web özetlemesi için yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Mevcut URL kümelerini kaldırıyoruz ve URL'ye özgü nitelikleri soyutlarken bilinen özetleri birleştiren cluster başına kelime grafikleri oluşturuyoruz.Sonuçta ortaya çıkan topoloji, URL özelliklerine göre koşullandırılmış, özetleme problemini, kod çözme adımı olarak en düşük maliyet yolu aramasını kullanarak yapılandırılmış bir öğrenme görevi olarak atmamızı sağlar.Çok sayıda URL kümesi üzerindeki erken deneysel sonuçlar, bu yaklaşımın daha önce önerilen Web özetleyicilerinden daha iyi performans gösterebildiğini göstermektedir.


Metin işlemedeki birçok uygulama, büyük belge koleksiyonlarını etiketlemek (istatistiksel modeller öğrenirken) veya onlardan kuralları tahmin etmek (bilgi mühendisliğini kullanırken) için önemli insan çabası gerektirir.Bu çalışmada, yöntemlerin doğruluğunu korurken, makine öğrenimini tamamlamak için otomatik olarak keşfedilen metin kalıpları üzerinde insan muhakemesini kullanan hibrit bir sınıflandırıcı inşa ederek bu çabayı azaltmayı tanımlıyoruz.Standart bir duyarlılık sınıflandırma veri seti ve gerçek müşteri geri bildirim verilerini kullanarak, ortaya çıkan tekniğin, belirli bir sınıflandırma doğruluğu elde etmek için gereken insan çabasının önemli ölçüde azaltılmasıyla sonuçlandığını gösteriyoruz.Dahası, hibrit metin sınıflandırıcısı, karşılaştırılabilir miktarda etiketli veri kullanıldığında makine öğrenimine dayalı sınıflandırıcılara göre doğrulukta önemli bir artışa neden olur.


İnsanların otomatik olarak tanınması, kolluk kuvvetleri, güvenlik uygulamaları veya video indeksleme gibi farklı alanlardaki birçok uygulaması nedeniyle son yıllarda çok ilgi gördü.Yüz tanıma, insanların otomatik olarak tanınması için önemli ve çok zorlu bir tekniktir.Bugüne kadar, tanıma ile karşılaşılabilecek tüm durumlara ve farklı uygulamalara sağlam bir çözüm sağlayan bir teknik yoktur.Genel olarak, bir yüz tanıma sisteminin performansının, özellik vektörünün tam olarak nasıl çıkarılacağı ve bir gruba doğru bir şekilde sınıflandırılmasıyla belirlendiğinden emin olabiliriz.Bu nedenle, özellik çıkarıcı ve sınıflandırıcıya yakından bakmamız gereklidir.Bu makalede, Principle Component Analysis (PCA) özellik çıkarıcıda önemli bir rol oynamak için kullanılır ve SVM'ler yüz tanıma sorununu çözmek için kullanılır.Destek Vektör Makineleri (SVM'ler) son zamanlarda desen tanıma için yeni bir sınıflandırıcı olarak önerilmiştir.SVM'lerin potansiyelini, ifade, poz ve yüz detaylarında oldukça yüksek derecede değişkenlik içeren 40 kişiden oluşan 400 görüntüden oluşan Cambridge ORL Face veritabanında gösteriyoruz.Kullanılan SVM'ler Linear (LSVM), Polynomial (PSVM) ve Radial Basis Function (RBFSVM) SVM'leri içeriyordu.Polynomial ve Radyal Basis Fonksiyonu (RBF) SVM'lerin, her ikisi de tüm sınıflandırmaya karşı bir tanesiyle kullanıldığında ORL Face Dataset'teki Lineer SVM'den daha iyi performans gösterdiğini gösteren deneysel kanıtlar sunuyoruz.Ayrıca SVM tabanlı tanımayı Multi-Layer Perceptron (MLP) Sınıflandırma kriterini kullanarak standart eigenface yaklaşımı ile karşılaştırdık.


3D nesne kategorizasyonu, birçok gerçek dünya uygulamasını kapsayan bilgisayar görüşünde önemsiz bir görevdir.3D çokgen örgüleri kategorize etme problemini, çok görüşlü 2D görüntülerden görünüm evrimini öğrenme olarak ortaya koyuyoruz.3D çokgen örgülerden oluşan bir korpus göz önüne alındığında, ilk olarak karşılık gelen RGB ve derinlik görüntülerini tekdüze bir küre üzerindeki çoklu bakış açılarından oluşturuyoruz.Rütbe havuzunu kullanarak, 2D görünümlerin görünümünün evrimini öğrenmek için iki yöntem önermekteyiz.Öncelikle, yapılan RGB-D görüntülerini kullanarak derin bir konvolutional sinir ağına (CNN) dayanan görünüm-değişmez modelleri eğitiyoruz ve ilk tam bağlantılı katman aktivasyonlarını sıralamayı ve bu nedenle bu çıkarılan özelliklerin evrimini yakalamayı öğreniyoruz.Bu işlem sırasında öğrenilen parametreler 3D şekil gösterimleri olarak kullanılır.İkinci yöntemde, 3D şekilli görüntüler olarak adlandırdığımız toplam 2D görüntüler üreten sıralama makinesini doğrudan işlenmiş RGB-D görüntülere kullanarak görüşlerin toplanmasını baştan öğreniyoruz.Daha sonra çokgenin göze çarpan geometrik yapısını kodlayan hem RGB hem de derinlik için bu yeni şekil gösteriminde CNN modellerini öğreniyoruz.ModelNet40 ve ModelNet10 veri kümeleri üzerinde yapılan deneyler, önerilen yöntemin 3D şekil tanımada mevcut son teknoloji algoritmalardan tutarlı bir şekilde daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.


Kernel izleme ve koruma konusundaki önceki araştırmalar, güvenlik araçlarını potansiyel kernel saldırılarından izole etmek için donanım sanallaştırma uzantıları gibi daha yüksek ayrıcalıklı sistem bileşenlerine geniş ölçüde dayanmaktadır.Bu yaklaşımlar hem bakım çabasını hem de ayrıcalıklı sistem bileşenlerinin kod taban boyutunu arttırır, bu da güvenlik açıklarına sahip olma riskini arttırır.Secure Kernellevel Execution Environment anlamına gelen SKEE, bu temel sorunu çözmektedir.SKEE, kernelin aynı ayrıcalık seviyesinde izole bir hafif yürütme ortamı sağlayan yeni bir sistemdir.SKEE, ARM platformları için tasarlanmıştır.Temel amacı, daha yüksek ayrıcalıklı yazılımların aktif katılımı olmadan çekirdeğin güvenli bir şekilde izlenmesine ve korunmasına izin vermektir.SKEE, izolasyonu garantilemek için bir dizi yeni teknik sunar.Çekirdek tarafından erişilemeyen, hem çekirdek hem de izole ortam aynı ayrıcalık seviyesini paylaştığında ulaşılması zor olan korumalı bir adres alanı oluşturur.SKEE, çekirdeğin kendi bellek çeviri tablolarını yönetmesini engelleyerek bu zorluğu çözer.Bu nedenle çekirdek, sistemin bellek düzenini değiştirmek için SKEE'ye geçmek zorunda kalır.Buna karşılık SKEE, istenen değişikliğin korunan adres alanının izolasyonundan ödün vermediğini doğrular.OS çekirdeğinden SKEE'ye geçiş, yalnızca iyi kontrol edilen bir anahtar kapısından geçer.Bu anahtar kapısı, yürütme dizisinin atomik ve deterministik olması için dikkatlice tasarlanmıştır.Bu özellikler, potansiyel olarak tehlikeye giren bir çekirdeğin, izolasyonu tehlikeye atmak için anahtarlama dizisini kullanamayacağını garanti eder.Kernel bu özellikleri ihlal etmeye çalışırsa, yalnızca korunan adres alanını ifşa etmeden sistemin başarısız olmasına neden olur.SKEE yalnızca tüm işletim sistemi belleğinin erişim izinlerini kontrol eder.Bu nedenle, kernel içine doğrulanmamış kod enjekte etmeye çalışan saldırıları önler.Ayrıca, çeşitli saldırı tespit ve bütünlük doğrulama araçlarını desteklemek için diğer sistem olaylarını engellemek için kolayca genişletilebilir.Bu makale, hem 32-bit ARMv7 hem de 64-bit ARMv8 mimarilerinde çalışan bir SKEE prototipi sunuyor.Performans değerlendirme sonuçları SKEE'nin gerçek dünya sistemleri için pratik bir çözüm olduğunu göstermektedir.1Bu yazarlar bu çalışmaya eşit katkıda bulundular


Bulanık Kimlik Tabanlı Şifreleme (IBE) şeması dediğimiz yeni bir Kimlik Tabanlı Şifreleme (IBE) şemasını tanıtıyoruz.Fuzzy IBE'de bir kimliği açıklayıcı nitelikler kümesi olarak görüyoruz.Bir Bulanık IBE şeması, bir kimlik için özel bir anahtarın, , bir kimlikle şifrelenmiş bir şifre metninin şifresini çözmesine izin verir, , eğer ve sadece kimlikler  ve  birbirine yakınsa, "set üst üste" mesafe metriği ile ölçülür.Bulanık bir IBE şeması, kimlik olarak biyometrik girdileri kullanarak şifrelemeyi etkinleştirmek için uygulanabilir; Bulanık bir IBE şemasının hata tolerans özelliği, biyometrik kimliklerin kullanımına izin veren özelliktir, bu da doğal olarak her örneklendiğinde biraz gürültüye sahip olacaktır.Ek olarak, Fuzzy-IBE'nin "öznitelik tabanlı şifreleme" olarak adlandırdığımız bir uygulama türü için kullanılabileceğini gösteriyoruz.Bu makalede, Bulanık IBE şemalarının iki yapısını sunuyoruz.Yapılarımız, bir (bulanık) kimliği oluşturan çeşitli nitelikler altında bir mesajın Kimlik Tabanlı Şifrelenmesi olarak görülebilir.IBE şemalarımız hem hataya toleranslıdır hem de gizli saldırılara karşı güvenlidir.Ek olarak, temel yapımız rastgele kahinler kullanmaz.Seçici-ID güvenlik modeli kapsamındaki planlarımızın güvenliğini kanıtlıyoruz.


Bu makale, değiştirilmiş bir Kolmogorov-Smirnov (KS) testine dayanan Alıcı İşletim Karakteristik (ROC) eğrilerinin eşdeğerliğinin basit, parametrik olmayan ve jenerik bir testini açıklamaktadır.Test, ROC eğrisinin altındaki alan (AUC) ve Neyman-Pearson yöntemi gibi yaygın olarak kullanılan tekniklerle ilişkili olarak tanımlanmaktadır.KS testinin bir sınıflandırıcı tarafından tahmin edilen sınıf etiketlerinin rastgeleden daha iyi olmadığı hipotezlerini test etmek için nasıl kullanıldığını ilk olarak gözden geçiriyoruz.Daha sonra, iki sınıflandırıcının ROC eğrilerine eşdeğer olduğu hipotezini test etmek için iki KS testi kullanmamıza izin veren bir aralık haritalama tekniği önereceğiz.Bu testin farklı ROC eğrilerini hem bir eğri diğerine egemen olduğunda hem de eğriler çaprazlandığında ve bu nedenle AUC tarafından ayrımcılığa uğramadığında ayırdığını gösteriyoruz.Aralıklı haritalama tekniği daha sonra, AUC'nin sınırlamaları olmasına rağmen, sınıflandırıcı performansının modelden bağımsız ve tutarlı bir ölçüsü olabileceğini göstermek için kullanılır.


Sentaktik basitleştirme, bir metnin gramer karmaşıklığını azaltırken, bilgi içeriğini ve anlamını muhafaza etme işlemidir.Sentaktik basitleştirmenin amacı, metni insan okuyucular için daha kolay kavramak veya programlarla işlemektir.Bu tezde, siğilsel basitleştirmenin sığ sağlam analiz, küçük bir el yapımı basitleştirme kuralları seti ve syntactically rewrite text'in söylem düzeyindeki yönlerinin ayrıntılı bir analizi kullanılarak nasıl elde edilebileceğini anlatıyorum.Göreceli maddeler, apozisyon, koordinasyon ve boyun eğdirme tedavisini sunuyorum.Göreceli madde ve appozitif ek için yeni teknikler sunuyorum.Bu bağlanma kararlarının tamamen sintatik olmadığını savunuyorum.Yaklaşımlarım sığ bir söylem modeline ve sözel bir bilgi tabanından elde edilen animacy bilgilerine dayanır.Ayrıca, cümle ve apozitif sınırların yerel bağlama dayalı bir karar prosedürü kullanılarak nasıl güvenilir bir şekilde belirlenebileceğini, konuşma parçası etiketleri ve isim parçalarıyla temsil edildiğini de gösteriyorum.Daha sonra basitleştirme işlemi sırasında sözdizimi ve söylem arasında gerçekleşen etkileşimleri resmileştiriyorum.Bu önemlidir, çünkü bir metnin daha geniş bir kitleye erişilebilir hale getirilmesinde syntactic basitleştirmenin kullanışlılığı, yeniden yazılmış metnin uyum eksikliği durumunda baltalanabilir.Cümle düzeni, işaret-kelime seçimi, atıf-ifade üretimi, belirleyici seçim ve pronominal kullanım gibi çeşitli nesil sorunlarının, sentaktik basitleştirme sırasında konjonktiva ve anaforik kohezif ilişkileri korumak için nasıl çözülebileceğini anlatıyorum.Sentaktik basitleştirmeyi gerçekleştirmek için, madde ve appozitif tanımlama ve ek, zamir çözünürlüğü ve gönderme-ifade oluşturma da dahil olmak üzere çeşitli doğal dil işleme sorunlarını ele almak zorunda kaldım.Her problemi bireysel olarak çözme yaklaşımlarımı değerlendiririm ve aynı zamanda syntactic basitleştirme sistemimin bütünsel bir değerlendirmesini sunarım.


Bu makale, eskiden Satimo olan ve sağlıkla ilgili uygulamalara yönelik olan Microwave Vision şirketinin faaliyetlerine genel bir bakış sunmaktadır.Spesifik Absorpsiyon Oranı (SAR) ölçümü ve RF güvenliği açısından mevcut ürünler ayrıntılı olarak açıklanmıştır.Mikrodalga kullanarak meme patolojisi tespiti için yeni bir görüntüleme yönteminin geliştirilmesinin ilerlemesi kısa sürede bildirilmektedir.


İzlenen nesnelerin tanımlanması, hava, yüzey ve yüzey altı (maritime) ve yer ortamları için otomatik gözetim ve bilgi sistemlerinin kilit bir yeteneğidir, durumsal farkındalığı iyileştirir ve operasyonel kullanıcılara karar desteği sunar.Bayesian tabanlı tanımlama verileri birleştirme süreci (IDCP), çeşitli kaynaklardan belirsiz kimlik göstergelerinin birleştirilmesi için etkili bir araç sağlar.İşlemin konfigürasyonuna kullanıcı odaklı bir yaklaşım tanıtılır, bu da operatörlerin IDCP'yi değişen operasyonel senaryolarda değişen kimlik gereksinimlerine uyarlamasını sağlar.Bilişsel psikoloji ve karar teorisinden elde edilen sonuçların uygulanması, Bayesian verilerinin alınmasına iyi erişim sağlar ve yapılandırmayı operasyonel uzmanlara kolayca uygulanabilir hale getirir.


Ödül şekillendirme, Güçlendirme Öğreniminde (RL) çok önemli ama zorlu kredi atama sorununu çözmek için en etkili yöntemlerden biridir.Bununla birlikte, şekillendirme işlevlerini tasarlamak genellikle çok fazla uzman bilgisi ve el mühendisliği gerektirir ve çözülmesi gereken birden fazla benzer görev göz önüne alındığında zorluklar daha da şiddetlenir.Bu makalede, görevlerin bir dağılımı üzerinde ödül şekillendirmeyi düşünüyoruz ve yeni örneklenen görevlerde verimli ödül şekillendirmeyi otomatik olarak öğrenmek için genel bir meta öğrenme çerçevesi öneriyoruz, sadece paylaşılan durum alanı varsayılıyor, ancak zorunlu olarak eylem alanı değil.İlk olarak modelsiz RL'de kredi ataması açısından teorik olarak en uygun ödül şekillendirmesini türetiyoruz.Daha sonra optimal ödül şekillendirme üzerinde etkili bir ön bilgi elde etmek için değer tabanlı bir meta öğrenme algoritması önermekteyiz.Önceki, doğrudan yeni görevlere uygulanabilir veya görevi birkaç gradyan güncellemesi içinde çözerken görev-posterior'a kolayca uyarlanabilir.Şekillenmemizin etkinliğini, özellikle DQN'den DDPG'ye başarılı bir transfer de dahil olmak üzere çeşitli ayarlar arasında önemli ölçüde geliştirilmiş öğrenme verimliliği ve yorumlanabilir görselleştirmeler yoluyla gösteriyoruz.


Kişiselleştirilmiş web aramalarını iyileştirmek için arama sonuçlarını çeşitlendirme yöntemlerini sunar ve değerlendiririz.Ortak bir kişiselleştirme yaklaşımı, en üstteki N arama sonuçlarını, kullanıcı tarafından tercih edilmesi muhtemel belgelerin daha yüksek sunulmasını içerir.Yeniden sıralamanın kullanışlılığı, kısmen dikkate alınan sonuçların sayısı ve çeşitliliği ile sınırlıdır.En iyi sonuçların çeşitliliğini artırmak ve bu yöntemlerin etkinliğini değerlendirmek için üç yöntem önermekteyiz.


Tek beslemeli dairesel polarize kare mikro şerit antenin (CPSMA) kısaltılmış köşeleri olan tasarımı için yapay bir sinir ağı tabanlı sentez modeli önerilmiştir.Eğitim veri setlerini elde etmek için, kare mikro şerit antenlerin rezonans frekansı ve Q-faktörü ampirik formüllerle hesaplanır.Daha sonra kesikli köşelerin boyutu ve en iyi eksenel orana sahip çalışma frekansı elde edilir.Levenberg-Marquardt (LM) algoritmasını kullanarak, doğru bir sentez modeli elde etmek için üç gizli katmanlı ağ eğitilir.Sonunda, model sonuçlarını elektromanyetik simülasyon ve ölçüm ile karşılaştırarak doğrulanır.Kesintili köşeli tek beslemeli CPSMA'nın yama fiziksel boyutlarını doğrudan elde etmek için anten mühendisleri için son derece yararlıdır.