Sözcüklerin anlamsal akrabalıklarını hesaplamaya yönelik önceki çalışmalar, anlamlarını soyutlamada temsil etmeye, kelimelerarası yakınlıkları etkili bir şekilde göz ardı etmeye odaklanmıştır.Kelime-kelime-ilişkisini öğrenmek için büyük ölçekli bir veri madenciliği yaklaşımı önermekteyiz, burada ilgili kelimelerin bilinen çiftleri öğrenme sürecine kısıtlamalar getirmektedir.Her bir kelime için, içinde göründüğü bağlamlar göz önüne alındığında bir kelimenin olasılığını en üst düzeye çıkarmaya çalışan düşük boyutlu bir temsil öğreniyoruz.CLEAR olarak adlandırılan yöntemimizin, daha önce yayınlanmış yaklaşımlardan önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiği gösterilmiştir.Önerilen yöntem ilk ilkelere dayanmaktadır ve türetilmiş kelime benzerlikleri üzerinde kısıtlamalar empoze etme esnekliğine sahipken, çeşitli metin korpora türlerini sömürecek kadar geneldir.Ayrıca, bugüne kadarki en büyük veri kümesi olduğuna inandığımız kelime ilişkililik algoritmalarını değerlendirmek için kamuya açık yeni bir etiketli veri seti de sunuyoruz.


Akıllı dünya, nesnelerin (örneğin saatlerin, cep telefonlarının, bilgisayarların, arabaların, otobüslerin ve trenlerin) insanlara otomatik ve akıllı bir şekilde işbirliği içinde hizmet edebileceği bir çağ olarak öngörülmüştür.Akıllı dünyanın yolunu açan Nesnelerin İnterneti (IoT), akıllı dünyadaki her şeyi birbirine bağlar.Sürdürülebilir bir akıllı dünyaya ulaşarak motive olan bu makale, IoT'nin enerji tüketimini daha da azaltan yeşil IoT ile ilgili çeşitli teknolojileri ve sorunları tartışıyor.Özellikle, öncelikle IoT ve yeşil IoT ile ilgili bir genel bakış gerçekleştirilir.Daha sonra, sıcak yeşil bilgi ve iletişim teknolojileri (ICT'ler) (örneğin, yeşil radyo frekansı tanımlaması, yeşil kablosuz sensör ağı, yeşil bulut bilişimi, yeşil makineden makineye ve yeşil veri merkezi) yeşil IoT'yi etkinleştirerek incelenir ve genel yeşil ICT ilkeleri özetlenir.Ayrıca, yeşil IoT'de yeni bir paradigma olan sensör bulutu hakkındaki en son gelişmeler ve gelecek vizyonu sırasıyla gözden geçirilir ve tanıtılır.Son olarak, gelecekteki araştırma yönleri ve yeşil IoT ile ilgili açık sorunlar sunulmaktadır.Çalışmalarımız, yeşil IoT ve akıllı dünya ile ilgili araştırmalar için aydınlatıcı ve en son rehberlik olmayı hedeflemektedir.


Bu makale, hareket halindeki uygulamalar için düşük maliyetli Ka-bandı Dizi Anteni için çok katmanlı bir anten panelinin ana özelliklerini açıklamaktadır.LOCOMO satcom terminali, trasmit / alıcı ve RHCP / LHCP anahtarlama özelliğine sahip çift kutuplu düşük profilli bir antene dayanmaktadır.


Ku bandı, elektronik olarak sabitlenebilir, yüzey dalga kılavuzu (SWG) yapay empedans yüzey antenleri (AISA) radyal bir diziden oluşan polarizasyon kontrolüne sahip, elektronik olarak sabitlenebilir bir holografik anten için bir tasarım sunuyoruz.Anten, SWG'lerin her birine yüzey dalgalarını merkezi bir besleme ağı aracılığıyla başlatarak çalışır.Yüzey dalgası empedansı, varaktörlü empedans yamaları ile elektronik olarak kontrol edilir.Empedans, anteni yükseklik, azimut ve polarizasyonda taramak için ayarlanır.Radyal simetri 360  azimuthal direksiyona izin verir.Önceden kanıtlanmış SWG AISA'lar ile inşa edilirse, -75'den 75'ye kadar olan yüksekliklerde 3 dB'den daha az kazanç varyasyonu ile tarama yapabilir.Polarizasyon, V-Pol, H-Pol, LHCP ve RHCP arasında isteğe bağlı olarak değiştirilebilir.


Veri kümeleri büyüdükçe ve analitik algoritmalar daha karmaşık hale geldikçe, analitik başlatan analistlerin tipik iş akışı, tamamlamasını beklemek, sonuçları incelemek ve daha sonra hesaplamayı ayarlanmış parametrelerle yeniden başlatmak birçok gerçek dünya görevi için gerçekçi değildir.Bu makale, bir analistin bir algoritmanın kısmi sonuçlarını kullanılabilir hale geldikçe incelemesini ve ilgi alanlarının alt alanlarına öncelik vermek için algoritmayla etkileşime girmesini sağlayan alternatif bir iş akışı, ilerici görsel analiz sunar.İlerici görsel analitik, analitik algoritmaları anlamlı kısmi sonuçlar üretmek ve hesaplama hızından ödün vermeden analist müdahalesini sağlamak için uyarlamaya bağlıdır.Paradigma aynı zamanda, sürekli rafine edici sonuçları ezici analistler olmadan içerecek ve analitik yönlendirmeyi destekleyen bir analisti desteklemek için etkileşimler sağlayacak bilgi görselleştirme tekniklerini uyarlamaya bağlıdır.Bu makalenin katkıları şunları içerir: ilerici görsel analitik paradigmasının bir açıklaması; ilerici görsel analitik sistemlerinde hem algoritmalar hem de görselleştirmeler için tasarım hedefleri; bir olay dizileri koleksiyonundaki ortak kalıpları analiz etmek için ilerici görsel analitik sistemi (İlerici Görüşler) ve klinik araştırmacılar tarafından elektronik tıbbi kayıtları analiz eden İlerici İçgörülerin ve ilerici görsel analitik paradigmanın bir değerlendirmesi.


Tekrarlayan sinir ağlarının (RNNs) sıkıştırılması sorununu inceliyoruz.Özellikle mobil cihazlarda verimli bir şekilde çalıştırılabilen kompakt ve doğru konuşma tanıma sistemleri inşa etme hedefiyle motive edilen RNN akustik modellerinin sıkıştırılmasına odaklanıyoruz.Bu çalışmada, hem tekrarlayan hem de tekrarlayan olmayan katmanlar arası ağırlık matrislerini ortaklaşa sıkıştıran genel tekrarlayan model sıkıştırması için bir teknik sunuyoruz.Önerilen tekniğin, Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) akustik modelimizin boyutunu, doğrulukta ihmal edilebilir bir kayıpla orijinal boyutunun üçte birine düşürmemizi sağladığını görüyoruz.


Abstract Meaning Representation (AMR) için bir ayrıştırıcı sunuyoruz.İngilizce-AMR dönüşümünü string-to-tree, sözdizimi tabanlı makine çevirisi (SBMT) çerçevesinde ele alıyoruz.Bu işi yapmak için AMR yapısını SBMT'nin mekaniğine uygun ve modelleme için kullanışlı bir forma dönüştürüyoruz.AMR'ye özgü bir dil modeli tanıtıyoruz ve semantik kaynaklardan alınan veri ve özellikleri ekliyoruz.Ortaya çıkan AMR ayrıştırıcımız, son teknoloji sonuçlarla önemli ölçüde iyileşir.


Hızlı gıdaların ilk görsel veri setini, toplam 4.545 hareketsiz görüntü, 606 stereo çift, hareketten yapı için 303 360 video ve 27 gönüllülerin yeme etkinliklerinin gizlilikle korunan videolarıyla tanıtıyoruz.Bu çalışma, diyet değerlendirmesi için fast food tanıma üzerine yapılan araştırmalarla motive edildi.Veriler, 11 popüler fast food zincirinden 101 gıdanın üç örneğini elde ederek ve hem restoran koşullarında hem de kontrollü bir laboratuvar ortamında görüntü ve videolar yakalayarak toplandı.Veri kümesini, iki standart yaklaşım, renk histogramı ve SIFT özelliklerinin torbasını, ayrımcı bir sınıflandırıcı ile birlikte kullanarak karşılaştırıyoruz.Veri setimiz ve ölçütlerimiz bu alandaki araştırmaları teşvik etmek için tasarlanmıştır ve araştırma topluluğuna serbestçe serbest bırakılacaktır.


Bu makalede, Derin Convolutional Sinir Ağı'ndan elde edilen özelliğin, geleneksel el yapımı görüntü özellikleri, HoG ve Renk yamaları ile Fisher Vectors ile entegre ederek gıda tanıma doğruluğunu büyük ölçüde artırdığını bildiriyoruz.Deneylerde, şimdiye kadar bildirilen bu veri kümesinin en iyi sınıflandırma doğruluğunu geride bırakan 100 sınıf gıda veri seti olan UEC-FOD100 için en iyi 5 doğruluk olarak %72,26, büyük ölçüde %59,6 doğruluk elde ettik.


Bu çalışmada, bir dizi küçük ve basit durum değiştirme sensörü kullanarak ev ortamındaki faaliyetleri tanımak için bir sistem tanıtılır.Sensörler, ev ortamlarına hızlı ve her yerde kurulabilen cihazlara "kaydırmak ve unutmak" için tasarlanmıştır.Önerilen algılama sistemi, bazen kameralar ve mikrofonlar gibi invaziv olarak algılanan sensörlere bir alternatif sunar.Önceki çalışmalardan farklı olarak, sistem, araştırmacı olmayan yolcularla birden fazla konut ortamında konuşlandırılmıştır.Küçük bir veri kümesi üzerinde yapılan ön sonuçlar, kullanılan değerlendirme kriterlerine bağlı olarak, tuvalet, banyo ve tespit accuracies ile tımar gibi tıbbi profesyonellerin ilgi alanlarını tanımanın mümkün olduğunu göstermektedir.


Dilbilgisi hata düzeltmesi (GEC), yazılı metindeki dilbilgisi hatalarını otomatik olarak düzeltme görevidir.Dilbilgisi hata düzeltmeye yönelik daha önceki girişimler, bir cümlede yalnızca belirli bir hata türünü düzeltmekle sınırlı olan kural tabanlı ve sınıflandırıcı yaklaşımları içerir.Cümleler farklı türlerde birden fazla hata içerebileceğinden, pratik bir hata düzeltme sistemi tüm hataları tespit edebilir ve düzeltebilir.Bu raporda, tüm hata türleri için uçtan uca GEC sistemleri geliştirmek için yanlış İngilizce'yi düzeltmek ve bazı makine çevirisi yaklaşımlarını keşfetmek için bir çeviri görevi olarak GEC'yi araştırıyoruz.İstatistiksel Makine Çevirisi (SMT) ve Sinirsel Makine Çevirisi (NMT) yaklaşımlarını GEC'ye uygularız ve bireysel hatalara odaklanan önceki yöntemlere kıyasla bir cümlede farklı türlerdeki çoklu hataları düzeltebileceklerini gösteririz.Ayrıca makine çevirisi yaklaşımlarının zayıf yönlerini de tartışıyoruz.Son olarak, makine çeviri sistemleri tarafından üretilen hipotezleri yeniden sıralamak için bir aday yeniden sıralama tekniği üzerinde de deneyler yapıyoruz.Regresyon modelleri ile, her aday hipotezi için bir dilbilgisi puanı tahmin etmeye ve puana göre yeniden sıralamaya çalışıyoruz.


Hamiltonian Monte Carlo (HMC) örnekleme yöntemleri, Metropolis-Hastings çerçevesinde yüksek kabul olasılıkları olan uzak önerileri tanımlamak için bir mekanizma sağlar ve devlet alanının standart rastgele yürüyüş tekliflerinden daha verimli bir şekilde araştırılmasını sağlar.Bu tür yöntemlerin popülaritesi son yıllarda önemli ölçüde artmıştır.Bununla birlikte, HMC yöntemlerinin bir sınırlaması, Hamiltonian dinamik sisteminin simülasyonu için gerekli gradyan hesaplamasıdır - bu tür hesaplamalar, büyük bir örneklem boyutu veya akış verilerini içeren problemlerde olanaksızdır.Bunun yerine, verilerin bir alt kümesinden hesaplanan gürültülü bir gradyan tahminine güvenmeliyiz.Bu makalede, böyle bir stokastik gradyan HMC yaklaşımının özelliklerini araştırıyoruz.Şaşırtıcı bir şekilde, stokastik yaklaşımın doğal uygulaması keyfi olarak kötü olabilir.Bu sorunu gidermek için, gürültülü gradyanın etkilerini ortadan kaldıran, istenen hedef dağılımını değişmez dağılım olarak koruyan bir sürtünme terimi ile ikinci derece Langevin dinamiklerini kullanan bir varyant tanıtıyoruz.Simule edilmiş verilerle ilgili sonuçlar teorimizi doğrular.Ayrıca yöntemlerimizi sinir ağları kullanarak bir sınıflandırma görevine ve çevrimiçi Bayesian matrix faktörizasyonuna da uyguluyoruz.


Mevcut bilginin artan miktarı ve dağıtılmış ve heterojen doğası veri madenciliği alanında büyük bir etkiye sahiptir.Bu makalede, ana bilgisayar belleğine sığamayan çok büyük, dağıtılmış ve muhtemelen heterojen veritabanları üzerinden öğrenilen özel sınıflandırıcıları verimli bir şekilde entegre etmeyi amaçlayan paralel ve dağıtılmış artırım algoritmaları için bir çerçeve önermekteyiz.Boosting, sınıflandırıcıların seri olarak eğitildiği, önceki sınıflandırıcıların performansına göre uyarlanmış eğitim örneklerinin ağırlıkları ile son derece doğru sınıflandırıcı topluluklarını oluşturmak için popüler bir tekniktir.Paralel arttırıcı algoritmamız, az sayıda işlemci ile sıkı bir şekilde birleştirilmiş paylaşılan bellek sistemleri için tasarlanmıştır ve tek bir işlemciyi yükseltmekten daha az yinelemede maksimum tahmin doğruluğuna ulaşma hedefi vardır.Tüm işlemciler her yükseltme turunda paralel olarak sınıflandırıcıları öğrendikten sonra, tahminlerinin güvenine göre birleştirilirler.Dağıtılmış yükseltme algoritmamız, öncelikle verilerin bir araya getirilemediği birkaç ayrık veri sitesinden öğrenme için önerilmiştir, ancak büyük bir veri kümesinin daha verimli bir analiz için birkaç ayrık alt kümeye bölündüğü paralel öğrenme için de kullanılabilir.Her yükseltme turunda, önerilen yöntem tüm sitelerden sınıflandırıcıları birleştirir ve her sitede bir sınıflandırıcı topluluğu oluşturur.Son sınıflandırıcı, ayrık veri setleri üzerine inşa edilmiş tüm sınıflandırıcı toplulukların bir topluluğu olarak inşa edilmiştir.Birkaç veri setine uygulanan yeni önerilen yöntemler, paralel yükseltmenin standart ardışık yükseltmeden çok daha hızlı bir şekilde aynı veya daha iyi tahmin doğruluğuna ulaşabileceğini göstermiştir.Deneylerden elde edilen sonuçlar, dağıtılmış yükseltmenin standart yükseltme üzerinde karşılaştırılabilir veya biraz geliştirilmiş sınıflandırma doğruluğuna sahip olduğunu, daha küçük veri setleri kullandığından çok daha az bellek ve hesaplama süresi gerektirdiğini de göstermektedir.


Generatif Adversarial Nets (GAN'lar) ve Varyational Auto-Encoders (VAE'ler) Gaussian beyaz gürültüsünden etkileyici görüntü nesilleri sağlar, ancak altta yatan matematik iyi anlaşılmamıştır.Sabit gömme operatörünü ters çevirerek derin evrişimli ağ jeneratörlerini hesaplıyoruz.Bu nedenle, bir ayrımcı veya kodlayıcı ile optimize edilmeleri gerekmez.Gömme Lipschitz deformasyonlara süreklidir, böylece jeneratörler giriş beyaz gürültü vektörleri arasındaki doğrusal interpolasyonları çıkış görüntüleri arasındaki deformasyonlara dönüştürür.Bu gömme dalgacık Scattering dönüşümü ile hesaplanır.Sayısal deneyler, ortaya çıkan Scattering jeneratörlerinin, ayrımcı bir ağ veya bir kodlayıcı öğrenmeden, GAN'lar veya VAE'ler gibi benzer özelliklere sahip olduğunu göstermektedir.


Mimariler, tam robotik sistemlerin omurgasını oluşturur.Mimarinin doğru seçimi, robotik sistemlerin spesifikasyonunu, uygulanmasını ve onaylanmasını kolaylaştırmak için uzun bir yol kat edebilir.Tersine, elbette, yanlış seçim kişinin hayatını perişan edebilir.Robotik sistemlerin bazı ihtiyaçlarını sunar, robot mimarilerinin bazı genel sınıflarını tanımlar ve farklı mimari stillerin bu ihtiyaçların giderilmesinde nasıl yardımcı olabileceğini tartışırız.Kağıt, alanın kendisi gibi, biraz ön plandadır, ancak robot mimarilerini kullananlar veya geliştirenler için rehberlik sağlayacağı umulmaktadır.


Substrat entegre dalga kılavuzu (SIW), substrata geleneksel olarak entegre edilemeyen bazı düzlemsel antenlerin oluşturulmasına izin verir.Bununla birlikte, bazı teknoloji kısıtlamaları nedeniyle, tasarlanmış SIW boynuz antenleri normalde 10 GHz'in üzerindeki frekansta çalışır.Bu kağıt, 0/10'dan daha ince substratlara izin veren sırtlı SIW'ye dayanan 6.8GHz düşük profilli bir H-düzlem boynuz anteni önermektedir.Uzak alan radyasyon paternlerinin önerilen antenin iyi performansını ortaya çıkardığı bildirilmektedir.Farklı sayıda sırta sahip sırtlı SIW boynuz antenleri arasındaki karşılaştırmalar da eşleşen iyileştirmeleri göstermek için yapılır.


Yenilik ve stratejik yönetimin araştırma alanlarındaki akademisyenler, yaklaşık 30 yıl veya daha fazla bir süre için ödenebilirlik konusunda endişe duyuyorlar.Uygulanabilirlik araştırmalarına ve sürekli gelişmeye odaklandılar.Bu makalede, Web of Science Core Collection veritabanından edinilebilirlik çalışmaları üzerine 30 yıl (1986-16) literatürü analiz ediyoruz.Bibliyometrik analiz ve içerik analizi kullanılarak farklı dönemlerin ve terimlerin bir referans kümeleme haritası oluşturulmuştur.Buna dayanarak, uygulanabilirlik araştırmasının evrimsel yörüngesini, mekanizmalarını ve teorik mimarisini inceliyor ve daha fazla araştırma yönünü araştırıyoruz.Sonuçlar, ödenebilirlik araştırma evriminin özünün açılış ve paylaşım, değer yaratma ve değer artışındaki algı değişiklikleri olduğunu ve gelecekteki araştırmaların platform yönetimi, üretken ödenebilirlik ve problem çözme mekanizmalarının evrimindeki ödenebilirlik rolüne odaklandığını göstermektedir.


Görüntü ve sesteki ters problemler ve özellikle süper çözünürlük, düşük çözünürlüklü bozulmuş gözlemi göz önüne alındığında, yüksek çözünürlüklü bir çıktının şartlı dağılımını karakterize etmek için yüksek boyutlu yapılandırılmış tahmin problemleri olarak görülebilir.Ölçekleme oranı küçük olduğunda, nokta tahminleri etkileyici bir performans elde eder, ancak kısa sürede bu koşullu dağılımın çoklu modalitesini yakalayamamalarının sonucu olarak regresyondan ortalamaya sorun yaşarlar.Yüksek boyutlu görüntü ve ses dağılımlarının modellenmesi hem karmaşık geometrik yapıları hem de dokulu bölgeleri modelleme yeteneğini gerektiren zor bir iştir.Bu makalede, yeterli istatistiklerinin derin evrişimsel sinir ağları tarafından verildiği koşullu model olarak Gibbs dağılımını kullanmayı teklif ediyoruz.Ağ tarafından hesaplanan özellikler yerel deformasyona sabittir ve giriş sabit bir doku olduğunda varyansı azaltmıştır.Bu özellikler, sonuçta ortaya çıkan yeterli istatistiklerin, bozulmuş gözlemler verilen hedef sinyallerin belirsizliğini en aza indirirken, son derece bilgilendirici olduğu anlamına gelir.CNN'in filtreleri çok ölçekli karmaşık dalgacıklarla başlatılır ve daha sonra, Generative Adversarial Networks ile bazı benzerlikler taşıyan koşullu günlük benzeriliğin gradyanını tahmin ederek bunları ince ayarlayacak bir algoritma öneririz.Görüntü süper çözünürlük görevinde önerilen yaklaşımı deneysel olarak değerlendiririz, ancak yaklaşım geneldir ve ses bant genişliği uzantısı gibi diğer zorlu kötü koşullar altında kullanılabilir.


Sözelleştirilmemiş bir PCFG'nin, daha önce gösterilenden çok daha doğru bir şekilde, basit, dilsel olarak motive olmuş durum bölünmelerinden yararlanarak, vanilya ağacı bankası gramerinde gizli yanlış bağımsızlık varsayımlarını parçalayabileceğini gösteriyoruz.Gerçekten de, %86.36 (LP / LR F 1) performansı, erken lexicalizedPCFG modellerinden daha iyi ve şaşırtıcı bir şekilde mevcut kalbe yakın.Bu sonuç, Lexicalized modellerin maksimum olası doğruluğu üzerinde güçlü bir alt sınır oluşturmanın ötesinde potansiyel kullanımlara sahiptir: Lexicalized olmayan bir PCFG, çok daha kompakt, çoğaltılması daha kolaydır ve daha karmaşık Lexical modellere göre yorumlanması daha kolaydır ve ayrıştırma algoritmaları daha basit, daha yaygın olarak anlaşılmış, daha düşük asimptotik karmaşıklığa sahiptir ve optimize edilmesi daha kolaydır.1990'ların başında, olasılıksal yöntemler NLP'yi süpürürken, çözümleme çalışmaları olasılıksal bağlamsız gramerlerin (PCFG'ler) araştırılmasını yeniden canlandırdı (Booth ve Thomson, 1973; Baker, 1979).Bununla birlikte, ayrıştırma ve dil modelleme için PCFG'lerin yararlılığı ile ilgili ilk sonuçlar biraz hayal kırıklığı yarattı.LexicalizedPCFG'lerin (baş kelimelerinin nota phrasal düğümleri) yüksek performanslı PCFG ayrıştırma için anahtar araç olduğu inancı ortaya çıktı.Bu yaklaşım, konuşma tanımada kelime n-gram modellerinin büyük başarısı ile uyumluydu ve sözcüksel bağımlılıkların PPPattachments (Ford et al., 1982; Hindle ve Rooth, 1993) gibi belirsizlikleri çözmek için anahtar bir araç olduğunu gösteren gösterilerin yanı sıra, sözcükselleştirilmiş gramerlere daha geniş bir ilgiden güç aldı.Takip eden on yılda, parse ayrıştırma ve hatta dil modellemesi açısından büyük başarı, çeşitli lexicalized PCFG modelleri ile elde edildi (Magerman, 1995; Charniak, 1997; Collins, 1999; Charniak, 2000; Charniak, 2001).Bununla birlikte, birkaç sonuç, sözdiziminin bu tür ayrıştırıcılarda ne kadar büyük bir rol oynadığını sorgulamıştır.Johnson (1998), Penn ağaç bankasının üzerindeki anunlexicalizedPCFGover performansının, her bir düğümü ana kategorisine göre belirterek muazzam bir şekilde geliştirilebileceğini gösterdi.Penn ağaç bankası, PCFG'yi kapsayan kötü bir çözüm aracıdır, çünkü içerdiği bağlam-özgürlük varsayımları çok güçlüdür ve bu şekilde zayıflatılması modeli çok daha iyi hale getirir.Daha yakın zamanlarda, Gildea (2001) iyi bir güncel lexicalized PCFG ayrıştırıcısı dışında bileksik olasılıklar alarak neredeyse hiç performans zarar verir nasıl tartışır: tarafından en fazla 0.5% eğitim verileri ile aynı etki alanından test metni için, ve hiç farklı bir etki alanından test metni için değil.Fakat tam olarak bu bileksik bağımlılıklar, örneğin Hindle ve Rooth'un PPpattachment'tan yaptığı gösteride, lexicalized PCFG'lerin çok başarılı olması gerektiği sezgisini destekledi.Bunu Penn Treebank'ta mevcut olan sözlüksel bağımlılık bilgilerinin temel seyrekliğinin bir yansıması olarak kabul ediyoruz.Bir konuşma insanının dediği gibi, bir milyon kelimelik eğitim verisi yeterli değildir.Ağaçbank'ın Wall Street Journal metninin merkezinde yer alan konular için bile, hisse senetleri gibi, çok makul bağımlılıklar sadece bir kez ortaya çıkar, örneğin hisse senetleri sabitken, diğerleri hiç oluşmaz, örneğin hisse senetleri fırladı .2 En iyi performans gösteren lexicalized PCFG'lerin alt kategorizasyonunu giderek daha fazla kullanan bir sözcüktür.2Bu gözlem, seyreklik ile mücadele için çeşitli sınıfsal benzerlik temelli yaklaşımları motive eder ve bu umut verici bir çalışma yolu olmaya devam eder, ancak bu alandaki başarı biraz zor kanıtlanmıştır ve her halükarda, mevcut lexicalized PCFG'ler, varsa tam kelime eşleşmelerini kullanır ve syntactic kategori tabanlı tahminlerle interpola te.3Bu makalede, Penn ağaç bankasında ortaya çıkan bir sentaktik ca kategorilerinin ortaya çıktığı Chomsky'nin (1965) orijinal genel anlamda alt kategorileştirme terimini kullanıyoruz.Charniak (2000), ayrıştırıcı kazanımlarının düğümlerin parantannotasyonundan elde ettiği değeri gösterir, bu bilginin en azından sözlükselleştirmeden türetilebilecek bilgilere kısmen tamamlayıcı olduğunu öne sürer ve Collins (1999), PCFG'yi kapsayan naif Penn ağaçbank'ın yanlış bağlam-özgürlük varsayımlarını, bu "tabanları" sözcük öbeği ve sözcük öbeği ile ayırt etmek gibi bir dizi dilsel olarak motive edilmiş ve dikkatlice el mühendisliği alt kategorizasyonlarını kullanır.Etkinliğiyle ilgili eksik deneysel sonuçlar verirken, bu özelliklerin sözlükselleşmeye tamamlayıcı olan ayrıştırma üzerindeki yararlı etkileri nedeniyle dahil edildiğini varsayabiliriz.Bu makalede, bir leksicalized PCFG ile elde edilebilecek ayrıştırma performansının daha önce gösterildiğinden çok daha yüksek olduğunu ve gerçekten de topluluk bilgeliğinin mümkün olduğunu düşündüğünden çok daha yüksek olduğunu gösteriyoruz.Bir vanilya PCFG ve son teknoloji lexicalize modelleri arasındaki boşluğu kapatmak için çok şey yapan birkaç basit, dilsel olarak motive edilmiş açıklamayı anlatıyoruz.Özellikle, Magerman'ın (1995) ve Collins'in (1996) lexicalized PCFG'lerinden daha iyi performans gösteren anunlexicalizedPCFG'yi inşa ediyoruz (daha yeni modeller olmasa da, örneğin Charniak (1997) veya Collins (1999)).Bu sonucun bir yararı, bir lexicalized PCFG kapasitesine bağlı çok güçlendirilmiş bir alttır.Böyle güçlü bir taban çizgisi sağlanmadığı ölçüde, topluluk, Lexicalized olasılıkların hem doğru kararı vermek hem de eğitim verilerinde mevcut olduğu yerlere eleştirel bir şekilde bakmak yerine, Lexicalization'ın olasılıksal ayrıştırmadaki yararlı etkisini büyük ölçüde abartma eğiliminde olmuştur.İkincisi, bu sonuç özellik keşfi için dilbilimsel analizin değerini doğrular.Sonuç başka kullanım ve avantajlara sahiptir: daha karmaşık olan lexicalized modellerden daha kolay yorumlanabilir, gerekçelendirilebilir ve geliştirilebilir bir PCFG'dir.Dilbilgisi gösterimi çok daha kompakttır, artık lexicalized olasılıkları depolayan büyük yapılara ihtiyaç duymaz.Ayrıştırma algoritmaları daha düşük asimptotik karmaşıklığa sahiptir4 ve çok daha küçük gramer egosu birkaç alt kategoriye ayrılır, örneğin di viding fiil cümleleri sonlu ve sonlu olmayan fiillere, rath e teriminin onl y'yi predicators'ın syntactic argüman çerçevelerine atıfta bulunduğu modern sınırlı kullanıma göre.4O(n3) vs O(n5) saf bir uygulama için, ya da eğer Eisner ve Satta'nın akıllıca yaklaşımını kullanıyorsa O(n4)'a karşı (1999).Sabitler.Bir lexicalizedPCFG ayrıştırıcısı, hem standart kod optimizasyon teknikleri hem de arama alanı budaması için yöntemlerin araştırılması dahil olmak üzere çok daha basittir (Caraballo ve Charniak, 1998; Charniak ve ark., 1998).Yüksek performanslı olasılıksal ayrıştırmada lexicalized olasılıklarının kullanılmasına karşı çıkmak amacımız değildir.Sözcüksel bağımlılıkların, cümle belirsizliklerinin ana sınıflarının çözümünde yararlı olduğu ve mümkün olduğunda bir ayrıştırıcının bu tür bilgileri kullanması gerektiği kapsamlı bir şekilde gösterilmiştir.Burada, sözel olmayan, yapısal bağlamı kullanmaya odaklanıyoruz, çünkü bu bilginin yetersiz kullanıldığını ve takdir edilmediğini düşünüyoruz.Bu soruşturmayı, hem sözlüksel hem de yapısal şartlandırmayı kullanan son teknoloji ürünü ayrıştırmanın temelinin sadece bir parçası olarak görüyoruz.1 Deneysel Kurulum Önceki çalışmalarla karşılaştırmayı kolaylaştırmak için modellerimizi Penn ağaç bankasının WSJsection bölümünün 2-21. bölümlerinde eğittik.22. bölümün ilk 20 dosyasını (393 cümle) bir geliştirme seti (devset) olarak kullandık.Bu set, bireysel sonuçlarda fark edilebilir bir varyans olduğu kadar küçüktür, ancak devsetin kısmen manuel bir tepe tırmanışında sürekli olarak telafi edilmesi yoluyla iyi özellikler için hızlı arama yapılmasına izin vermiştir.23. bölümün tamamı final modeli için test seti olarak kullanıldı.Her model için, girdi ağaçları Johnson (1998)'da olduğu gibi bir şekilde not edildi veya dönüştürüldü.Bir dizi dönüştürülmüş ağaç göz önüne alındığında, yerel ağaçları standart şekilde gramer yeniden yazma kuralları olarak gördük ve kural olasılıkları için maksimum benzerlik tahminlerini kullandık.5 Dilbilgisini ayrıştırmak için, genelleştirilmiş bir CKY ayrıştırıcısının basit bir dizi tabanlı Java uygulamasını kullandık, bu da son en iyi modelimiz için, bölüm 23'teki tüm cümleleri 1GB bellekte ayrıntılı bir şekilde ayrıştırabildi, ortalama uzunluk cümleleri için yaklaşık 3 saniye sürdü.6 5 Etiketleme olasılıkları bilinmeyen kelimeleri barındırmak için yumuşatıldı.QuantumP(tagword) aşağıdaki gibi tahmin edilmiştir: kelimeler, sermayeleştirme, sonek, rakam ve diğer karakter özelliklerine dayalı olarak birkaç kategori kelime sınıfından birine bölünmüştür.Bu kategorilerin her biri için, P(tagwordclass) 'ın th e maksimum benzerlik tahminini aldık.Bu dağılım, eğer varsa, s etiketlenmesini gözlemleyen bir önceki olarak kullanıldı, verenP(tagword) = [c(tag, word) +  P(tagwordclass)]/[c(word)+].Bu daha sonra P(wordtag) vermek için tersine çevrildi.Bu etiketleme modelinin kalitesi tüm sayıları etkiler; örneğin, ham ağaçbank gramerinin devset F 1'i 72.62 ve onsuz 72.09'dur.6Parser açık kaynak olarak indirilebilir: http://nlp.stanford.edu/downloads/lex-parser.shtml


Düşük hesaplama karmaşıklığı ile değer fonksiyonlarının seyrek gösterimlerini öğrenebilen yeni bir l1 düzenlileştirilmiş politika dışı yakınsak TD-öğrenme yöntemi (termed RO-TD) sunuyoruz.ROTD'nin altında yatan algoritmik çerçeve iki temel fikri bütünleştirir: TDC gibi politika dışı yakınsak gradyan TD yöntemleri ve pürüzsüz olmayan konveks optimizasyonunun konveks-konkav eyer-noktası formülasyonu, çevrimiçi konveks düzenlileştirmeyi kullanarak birinci derece çözücüleri ve özellik seçimini sağlar.RO-TD'nin ayrıntılı bir teorik ve deneysel analizi sunulmaktadır.Politika dışı yakınsamayı, seyrek özellik seçim kabiliyetini ve RO-TD algoritmasının düşük hesaplama maliyetini göstermek için çeşitli deneyler sunulmaktadır.


Bu yazıda, Arapça metin temsili ve sınıflandırma yöntemleri için Sanatın kısa bir güncel durumunu sunduk.İlk olarak Arapça metin üzerinde sınıflandırmaya uygulanan bazı algoritmaları anlatıyoruz.İkinci olarak, Arapça metin üzerinde uygulanan sınıflandırma algoritmalarını karşılaştırırken tüm önemli çalışmaları alıntılıyoruz, bundan sonra, yeni sınıflandırma yöntemleri öneren bazı yazarlardan söz ediyoruz ve son olarak ön işlemenin Arapça TC üzerindeki etkisini araştırıyoruz.


Bu makale, buck veya boost konvertör olarak işletilen tersine çevrilmeyen buck-boost konvertöre odaklanmaktadır.Darbe-genişlik modülasyonunun (PWM) buck/boost modu geçişi etrafındaki kesintisinin çıkış voltajı dalgalanmasında önemli artışlara neden olabileceği gösterilmiştir.PWM nonlinearitesinin etkisi, tasarım parametreleri açısından en kötü durum dalgalanma voltajını ölçmek için periyodik sabit durum analizi kullanılarak incelenir.Ayrıca, bir bifurkasyon analizi, PWM kesintisinin yarı periyodik kaosa yol açtığını ve bu da buck/boost modu geçişi etrafında düzensiz bir operasyonla sonuçlandığını göstermektedir.Artan dalgalanma, dönüştürücünün WCDMA el cihazlarında olduğu gibi bir RF güç amplifikatörü için bir güç kaynağı olarak kullanıldığında çok önemli bir sorundur.Deneysel bir prototipte gösterildiği gibi, azaltılmış verimlilik pahasına, düşük çıkış voltajı dalgalanması ile sonuçlanan kesintiyi ortadan kaldırmak için bir yaklaşım önerilmiştir.


Dizin eklem fleksiyonu/genişlik açılarını segment ivmesi ve açısal hız verilerinden tahmin etmek için yeni bir yöntem tanımlanmıştır.Yaklaşım, Kalman filtrelerinin ve anatomik bilgiye dayanan biyomekanik kısıtlamaların bir kombinasyonunu kullanır.Yakın zamanda yayınlanan birçok yöntemin aksine, önerilen yaklaşım dünyanın manyetik alanını kullanmaz ve bu nedenle modern binalarda yaygın olarak bulunan karmaşık alan bozulmalarına duyarsızdır.Yöntem, bitişik gövde segmentlerine yerleştirilen iki IMU'dan alınan ölçümlerden diz açısını hesaplayarak deneysel olarak doğrulandı.Göreceli olarak yavaş aktiviteler sırasında veya kısa süreler boyunca yaklaşımlarını doğrulayan önceki birçok çalışmanın aksine, algoritmanın performansı hem yürüme hem de 5 dakikalık periyotlar boyunca çalışma sırasında değerlendirildi.Yedi sağlıklı denek, 1 ila 5 mil/saat arasında çeşitli hızlarda test edildi.Hatalar, sonuçları 10 kamera hareket izleme sisteminden (Qualysis) eş zamanlı olarak elde edilen verilerle karşılaştırarak tahmin edildi.Ortalama ölçüm hatası, yavaş yürüme (1 mph) için 0,7 derece ile koşma (5 mph) için 3,4 derece arasında değişiyordu.IMU analizinde kullanılan ortak kısıtlama, Qualysis verilerinden türetilmiştir.Yöntemin sınırlamaları, klinik uygulaması ve olası uzantısı tartışılmaktadır.


Son yıllarda, donanım teknolojisindeki ilerleme, birçok olayı gerçek zamanlı olarak izleme olasılığına yol açmıştır.Gelen verilerin hacmi o kadar büyük olabilir ki, tüm bireysel verilerin izlenmesi zor olabilir.Belirli bir kaydı tekrar ziyaret etmek de bu ortamda imkansız olabilir.Bu nedenle, toplama, katılma, sık desen madenciliği ve indeksleme gibi birçok veritabanı şeması bu bağlamda daha zorlu hale gelir.Bu makale, veri akışlarının işlenmesinde bu sorunları çözmek için önceki çabaları inceler.Vurgu, birçok akış işleme motorunda desteklenen sürgülü pencere sorgularının belirlenmesi ve işlenmesi üzerinedir.Ayrıca, sinopsis yapıları, plan paylaşımı, operatör çizelgelemesi, yük dökülmesi ve düzensizlik kontrolü de dahil olmak üzere akış sorgusu işleme ile ilgili çalışmaları gözden geçiriyoruz.Kategori:Ubiquitous hesaplama


Güvensiz çapraz blok zincirli ticaret protokolleri inşa etmek zor.Bu nedenle, merkezi likidite sağlayıcıları, zincirler arası transferleri yürütmek için tercih edilen yol olmaya devam ediyor - bu da güvenilir aracıların yerini almak için izinsiz defterlerin amacıyla temelde çelişiyor.Crossblockchain işlemlerini etkinleştirmek sadece şu anda rekabet eden blok zinciri projelerinin daha iyi işbirliği yapmasını sağlamakla kalmadı, aynı zamanda şu anda kendi blok zinciri ekosistemi içindeki dijital varlıkların ticaretiyle sınırlı olduğu için merkezi olmayan borsalar için özel bir öneme sahip görünüyor.Bu makalede, güvenilmeyen çapraz zincirli iletişime yönelik bir yaklaşım olan kripto para destekli tokenler kavramını sistemleştiriyoruz.XCLAIM'i, örneğin ihraç, ticaret ve kullanım için bir protokol önermekteyiz.Ethereum'da Bitcoin destekli jetonlar.Üç olası protokol sürümü için uygulamalar sunar ve güvenliklerini ve zincir içi maliyetlerini değerlendiririz.XCLAIM ile, mevcut blok zinciri işlem ücretleri göz önüne alındığında, Ethereum'da keyfi miktarda Bitcoin destekli jeton yayınlamak en fazla 1.17 ABD Doları tutarındadır.Protokolümüz Bitcoin ve Ethereum'un fikir birliği kurallarında herhangi bir değişiklik gerektirmez ve diğer kripto para birimlerini destekleyecek kadar geneldir.


Doğruluk tahmini yöntemlerini gözden geçiriyoruz ve en yaygın iki metod çapraz doğrulama ve bootstrap'ı karşılaştırıyoruz Arti cial veri ve teorik reults'un katlanmış tal sonuçları, sınırlı ayarlarda gerçek classi'yi seçmek için daha iyi bir classi'yi seçmenin daha iyi olabileceğini gösterdi. classi er model seçimi on kat çapraz doğrulama, bir milyon C ve bir Na'nın üzerinde büyük ölçekli bir deneyden daha iyi olabilir.


Microsoft Research Redmond, bu yıl ilk kez TREC'e katıldı ve soru cevaplama parçasına odaklandı.Filtreleme ve Web parçaları için Microsoft Research Cambridge gönderimleri ile ilgili bu ciltte ayrı bir rapor bulunmaktadır (Robertson et al., 2002).Web soru cevaplama için veri odaklı teknikleri araştırıyoruz ve sistemimizi TREC QA'ya katılmak için biraz değiştirdik.Ana QA pisti (AskMSR ve AskMSR2) için iki tur gönderdik.


Yeni bir ultra geniş bant (UWB) mikrostrip-to-CPS (coplanar stripline) geçişi geliştirilmiştir.Bu geçiş veya balun yapısı, iyi empedans dönüşümü, kompakt boyut ve geniş bant genişliği gibi birkaç cazip avantaja sahiptir.Mikro şerit hattı ile CPS arasındaki paralel çiftli hat bölümü çeşitli geçiş boyutları altında araştırıldıktan sonra, iki iletim direğinin ortaya çıkmasıyla geniş bir iletim bandı elde edilir.Daha sonra, böyle bir tek geçiş devresi, tüm UWB bandını (3,1 GHz ila 10,6 GHz) kapsayacak şekilde en uygun şekilde tasarlanmıştır.Deneyde öngörülen sonuçları doğrulamak için, aynı 50 Omega mikro şerit besleme hattına sahip iki arka arkaya geçiş üretilmiş ve test edilmiştir.Ölçülen sonuçlar, 3.5 GHz'den 10,0 GHz'e kadar bir bant üzerinde 10,0 dB'ye yakın geri dönüş kaybını gösterir.


Bu makale, potansiyel alan yöntemi kullanılarak yönlendirilen sera ortamında mobil ölçüm istasyonunun uygulanmasıyla ilgilidir.Bir seranın işlevi, bitkilerin tam ömrü için en uygun yetiştirme koşullarını oluşturmaktır.Özerk ölçüm sistemleri kullanmak, serada en uygun ortamı oluşturmak için gerekli tüm parametrelerin izlenmesine yardımcı olur.Sensörlerle donatılmış robot, seranın içindeki ürün sıraları boyunca sonuna ve arkasına kadar sürebilir.Sera uygulamasını ölçmek ve kontrol etmek amacıyla kullanılan bir kablosuz sensör ağı sunar.Kablosuz teknoloji ve minyatürleştirmedeki sürekli ilerlemeler, ortamın çeşitli yönlerini giderek daha esnek bir şekilde izlemek için sensör ağlarının konuşlandırılmasını sağlamıştır.


Dil evriminin son bilgisayar modelleme araştırmalarını inceliyoruz, sözdizimi-sentax koevrimini simüle eden kural tabanlı bir modele ve dil rekabet dinamiklerini ölçen denklem tabanlı bir modele odaklanıyoruz.Bu modellerin dört öngörüsünü ele alıyoruz: (a) etki alanı-genel yetenekleri arasındaki korelasyon (örn.sıralı öğrenme) ve dile özgü mekanizmalar (örn.kelime sırası işleme); (b) dil ve ilgili yetkinliklerin birlikte evrilmesi (örn.ortak dikkat); (c) kültürel iletim ve sosyal yapının dilsel anlaşılabilirlik üzerindeki etkileri; ve (d) dilsel, biyolojik ve fiziksel olgular arasındaki benzerlikler.Tüm bunlar, dil yapılarının evrimlerini, bireysel öğrenme mekanizmalarını ve ilgili biyolojik ve sosyo-kültürel faktörleri anlamamıza önemli ölçüde katkıda bulunur.Anketi, dil evriminin modelleme çalışmalarının gelecekteki üç yönünü vurgulayarak sonuçlandırıyoruz: (a) model değerlendirmesi için deneysel yaklaşımları benimsemek; (b) modellerin ampirik temellerini birleştirmek; ve (c) modelleme, dilbilim ve diğer ilgili disiplinler arasında çok disiplinli işbirliği.


İnsanlar, yaşlanma ve hormonal değişiklikler nedeniyle uzuvlarındaki ağrılara eğilimlidir.Bunun bir sonucu olarak, insanların temel aktivitesi yani yürüyüş olarak da bilinen uzuvların hareket düzeni etkilenir.Bir bacaktaki ağrıyı önlemek için her iki uzuvda da eşit olmayan ağırlık uygulayarak, insanlar yavaş yavaş duruşta topallama ve yan bükülmeden oluşan anormal bir yürüyüş deseni geliştirirler.Bu genellikle uzun süre fark edilmez.Anormal yürüme düzenlerini algılayabilen ve algılayabilen akıllı telefonlar kullanan bir sistem önermekteyiz.Uzuv hareketinin algılanması, bir akıllı telefondaki gömülü bir ivmeölçer tarafından gerçekleştirilir ve anormal yürüme düzeninin tespiti, adım uzunluğu, yürüme hızı vb. gibi farklı özelliklerin sınıflandırılmasıyla gerçekleştirilir.Naive Bayes ve Decision trees sınıflandırıcılarını birleştirerek, farklı anormallik seviyelerini sınıflandırmada %89'a yakın başarı elde ettik.Daha fazla doğrulama, beş kullanıcı arasında karar ağacı tabanlı bir yürüyüş varyasyonu dedektörü akıllı telefon uygulaması uygulanarak yapıldı ve bu da% 90 doğrulukla sonuçlandı.


Veri tabanı arama, madencilik ve analiz ile ilişkili büyük veri analitiği, firma performansını artırabilecek yenilikçi bir BT yeteneği olarak görülebilir.Bazı önde gelen şirketler pazar rekabetini güçlendirmek ve yeni iş fırsatları açmak için aktif olarak büyük veri analitiği benimsemelerine rağmen, birçok firma büyük verilerle ilgili anlayış ve deneyim eksikliği nedeniyle benimseme eğrisinin erken aşamasındadır.Bu nedenle, büyük veri kabulü ile ilgili konuları anlamak ilginç ve zamanındadır.Bu çalışmada, büyük veri analitiğinin satın alma niyetini açıklamak için bir araştırma modeli önerilmiştir.


Veri tanımlaması, verilerin araştırma amacıyla serbest bırakılması talebini ve bireylerden gizlilik talebini uzlaştırır.Bu makale, k-anonimleştirme olarak bilinen güçlü kimlik çözme prosedürü için bir optimizasyon algoritması önerir ve değerlendirir.Bir k-anonimleştirilmiş veri kümesi, her kaydın en az k - 1 diğerinden ayırt edilemez olduğu özelliğe sahiptir.Optimize edilmiş k-anonimliğinin basit kısıtlamaları bile NP-serttir ve önemli hesaplama zorluklarına yol açar.Sorunun kombinatoriklerini evcilleştiren olası anonimleştirmelerin alanını keşfetmek ve sıralama gibi pahalı işlemlere bağımlılığı azaltmak için veri yönetimi stratejileri geliştirmek için yeni bir yaklaşım sunuyoruz.Gerçek nüfus sayımı verileri üzerinde yapılan deneylerle, ortaya çıkan algoritmanın iki temsili maliyet ölçüsü ve geniş bir k aralığı altında optimal k-anonimizasyonları bulabileceğini gösteriyoruz. Ayrıca, algoritmanın, girdi verilerinin veya girdi parametrelerinin makul bir zamanda optimal bir çözüm bulmayı engellediği durumlarda iyi anonimleştirmeler üretebileceğini de gösteriyoruz.Son olarak, algoritmayı farklı kodlama yaklaşımlarının ve problem varyasyonlarının anonimleştirme kalitesi ve performansı üzerindeki etkilerini araştırmak için kullanıyoruz.Bildiğimiz kadarıyla, bu, problemin genel bir modeli altında önemsiz olmayan bir veri kümesinin optimal k-anonimleştirilmesini gösteren ilk sonuçtur.


Bir model verilen Markov karar süreci (MDP) veya kısmen gözlemlenebilir bir Markov karar süreci (POMDP) için bir politika alanı arama sorununa yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Yaklaşımımız şu gözleme dayanmaktadır: Herhangi bir (PO)MDP, tüm devlet geçişlerinin (mevcut durum ve eylem göz önüne alındığında) deterministik olduğu "eşit" bir POMDP'ye dönüştürülebilir.Bu, genel politika arama sorununu, yalnızca deterministik geçişlerle POMDP'leri göz önünde bulundurmamız gereken bir soruna indirger.Bu dönüştürülmüş POMDP'lerdeki tüm politikaların değerini tahmin etmek için doğal bir yol veriyoruz.Politika arama daha sonra sadece yüksek tahmini değere sahip bir politika aranarak gerçekleştirilir.Ayrıca, değer tahminlerimizin iyi olacağı, Kearns, Mansour ve Ng [7] gibi teorik sonuçların kurtarılacağı, ancak ufuk zamanına üstel bağımlılıktan ziyade sadece bir polinoma sahip olan "örnek karmaşıklık" sınırları olan koşulları da belirleriz.Yöntemimiz, sonsuz durum ve eylem alanlarına sahip olanlar da dahil olmak üzere keyfi POMDP'ler için geçerlidir.Ayrıca küçük bir ayrık probleme yaklaşımımız ve bisiklet sürmeyi öğrenmeyi içeren karmaşık sürekli durum / sürekli eylem problemi için ampirik sonuçlar sunuyoruz.


Çalışmalarımızın ana katkısı CityEngine ve Grasshopper gibi genel amaçlı parametrik modelleme platformu gibi son derece uzmanlaşmış yazılımların parametrik kentsel tasarımı için yöntemleri birleştirmektir.Çalışmalarımız, kentsel tasarım için mimarlar ve planlamacılar tarafından parametrik araçların kullanılmasını kolaylaştırır ve teşvik eder.Bu makalede, sokak ağı üretimi ve blok alt bölümü için özel bir çekirge bileşeni sunuyoruz.Komponent, RhinoCommon SDK kullanılarak C # 'da geliştirilmiştir.Grasshopper'ı bir öğretim egzersizinde kentsel tasarım önerisinin geliştirilmesi için kullandık.Kentsel tasarım projesinin gereksinimlerini karşılamak için, mevcut Grasshopper bileşenlerinin aralığına ek işlevler eklenmesi gerekiyordu.Özellikle, sokak ağı üretimi ve blok alt bölümü için bileşenlere ihtiyacımız vardı.Bu bileşeni geliştirmek için, tanımlanan sokak genişletme stratejilerini (Weber et al., 2009) ve tanımlanan blok alt bölümü yöntemlerini uyguladık (Vanegas et al., 2009).Ek olarak, Rhinoceros'un NURBS modelleme yeteneklerini karşılamak için stratejileri uyarladık ve geliştirdik.


Birçok işletme, pazarlama erişimi için tavsiye sistemleri kullanıyor.Öneri algoritmaları içeriğe dayalı olabilir veya işbirlikçi filtreleme ile yönlendirilebilir.İçerik bilgilerini doğrudan işbirlikçi filtrelemenin matris faktörizasyon yaklaşımına dahil etmenin farklı yollarını inceliyoruz.Bu içerik artırılmış matris faktorizasyon algoritmaları sadece öneri doğruluğunu artırmakla kalmaz, aynı zamanda içerik hakkında yararlı bilgiler sağlar ve tavsiyeleri daha kolay yorumlanabilir hale getirir.


Yazarlar, narsisizmin kendini ve liderliğin diğer derecelendirmeleri, işyeri sapkınlığı ve görev ve bağlamsal performansla ne ölçüde ilişkili olduğunu değerlendiren 2 çalışmadan elde edilen sonuçları rapor etmektedir.Çalışma 1 sonuçları, narsisizmin, Büyük Beş özelliği kontrol ederken bile, liderliğin gelişmiş kendini derecelendirmeleriyle ilişkili olduğunu ortaya koydu.Çalışma 2 sonuçları ayrıca narsisizmin gelişmiş liderlik benlik algıları ile ilişkili olduğunu ortaya koydu; gerçekten de, narsisizm önemli ölçüde olumlu bir şekilde liderlik benlik değerlendirmeleri ile ilişkili olsa da, diğer liderlik derecelendirmeleri ile önemli ölçüde olumsuz ilişkiliydi.Çalışma 2 ayrıca, narsisizmin diğer (denetleyici) derecelendirmelere kıyasla işyeri sapkınlığının ve bağlamsal performansın daha elverişli öz değerlendirmeleriyle ilişkili olduğunu ortaya koydu.Son olarak, hipoteze göre, narsisizm, görev performansından ziyade bağlamsal performansla daha güçlü bir şekilde ilişkiliydi.


Derin ağlar, çok sayıda etiketli örnek üzerinde eğitildiğinde son teknoloji sonuçları veren sınıflandırma modelleri olarak başarıyla kullanılır.Bununla birlikte, bu modeller genellikle az miktarda veri üzerinde eğitildiğinde kolayca aşırıya kaçma eğilimleri nedeniyle yarı denetimli problemler için çok daha az uygundur.Bu çalışmada, etiketli verilerin sadece küçük bir alt kümesiyle yarı denetimli bir rejimi hedefleyen yeni bir eğitim hedefi araştıracağız.Bu kriter, etiketli örneklerin kümesi içindeki mesafe ilişkileri üzerinde derin bir metrik yerleştirmeye ve etiketlenmemiş setin gömmeleri üzerindeki kısıtlamalara dayanmaktadır.Son öğrenilen gösterimler öklid uzayında ayrımcıdır ve bu nedenle etiketli örnekleri kullanarak daha sonraki en yakın komşu sınıflandırması ile kullanılabilir.


Bitcoin ekonomisindeki operatörlere dağıtılmış hizmet reddi (DDoS) saldırılarının yaygınlığı ve etkisi hakkında ampirik bir araştırma sunuyoruz.Bu amaçla, popüler Bitcoin forumu bitcointalk.org'da "DDoS" den bahseden gönderileri topluyor ve analiz ediyoruz.Mayıs 2011 ile Ekim 2013 arasında yapılan yaklaşık 3 000 farklı gönderiden başlayarak, 40 Bitcoin hizmetine 142 benzersiz DDoS saldırısı belgeliyoruz.Bilinen tüm operatörlerin %7'sinin saldırıya uğradığını, ancak döviz borsalarının, madencilik havuzlarının, kumar operatörlerinin, eWallet'lerin ve finansal hizmetlerin diğer hizmetlere göre saldırıya uğrama olasılığının çok daha yüksek olduğunu görüyoruz.Tesadüfen değil, döviz kurlarını ve madencilik havuzlarının CloudFlare, Incapsula veya Amazon Cloud gibi DDoS korumasına sahip olma olasılığının çok daha yüksek olduğunu görüyoruz.Saldırıya uğrayan bu hizmetlerin, saldırıya uğramamış operatörlerden daha fazla DDoS karşıtı hizmet satın alma olasılığının üç katından fazla olduğunu gösteriyoruz.Büyük madencilik havuzlarının (tarihi hashrat hisseleri en az% 5 olan) küçük havuzlardan çok daha fazla DDoS olma ihtimali olduğunu görüyoruz.Mt.'yi araştırıyoruz.Para borsalarına DDoS saldırıları için bir vaka çalışması olarak Gox ve 2013 ilkbaharında ticaret hacmi ve döviz kurlarındaki büyük artış sırasında yapılan orantısız miktarda DDoS raporu buluyor.Bitcoin üzerindeki DDoS saldırılarını araştırmak için gelecekteki fırsatları özetleyerek sonuca ulaşıyoruz.


Bitcoin, önceki kripto para birimlerinden daha geniş bir şekilde benimsendi; Yine de başarısı, operasyonel güvensizlik ve işlem geri dönülemezliğinden yararlanan dolandırıcıların dikkatini çekti.Yatırımcıların Bitcoin borsalarından karşı karşıya kaldığı ve Bitcoins ile sert para birimi arasında dönüşüm yapan riski inceliyoruz.Son üç yılda kurulan 40 Bitcoin borsasının sicil kayıtlarını inceliyoruz ve 18'in o zamandan beri kapalı olduğunu, müşteri hesabı bakiyelerinin sıklıkla silindiğini görüyoruz.Dolandırıcılar bazen suçludur, ama her zaman değil.Orantılı bir tehlike modeli kullanarak, bir borsanın işlem hacminin kapanmasının muhtemel olup olmadığını gösterdiğini görüyoruz.Daha az popüler olan borsaların, popüler olanlardan daha fazla kapatılma olasılığı daha yüksektir.Ayrıca, popüler borsaların bir güvenlik ihlali yaşama olasılığının daha yüksek olduğunu gösteren bir lojistik gerileme sunuyoruz.


Bu makale konveks programlama (CP) problemlerinin önemli bir sınıfını, yani genel pürüzsüz ve pürüzsüz stokastik bileşenlerin toplamı ile objektif işlevi verilen stokastik kompozit optimizasyonunu (SCO) dikkate alır.SCO, pürüzsüz, pürüzsüz ve stokastik olmayan CP'yi belirli özel durumlar olarak kapsadığından, bu sorunları çözmek için yakınsama hızına geçerli bir alt sınır, dışbükey programlamanın klasik karmaşıklık teorisinden bilinmektedir.Bununla birlikte, bu alt bağlılığa ulaşabilen optimizasyon algoritmalarının hiç geliştirilmediğini unutmayın.Bu makalede, basit ayna-desenli stokastik yaklaşım yönteminin bu sorunları çözmek için en iyi bilinen yakınsama oranını sergilediğini gösteriyoruz.En büyük katkımız, Nesterov'un pürüzsüz CP [32,34] için en uygun yöntemine dayanan hızlandırılmış stokastik yaklaşım (AC-SA) algoritmasını tanıtmak ve AC-SA algoritmasının SCO için yakınsama hızına yukarıda belirtilen alt sınıra ulaşabileceğini göstermektir.Bilgimizin en iyisine göre, aynı zamanda pürüzsüz olmayan, pürüzsüz ve stokastik CP problemlerini çözmek için literatürdeki ilk evrensel optimal algoritmadır.AC-SA algoritmasının mevcut yöntemler üzerindeki önemli avantajlarını, özel ama geniş bir stokastik programlama problemi sınıfının çözümü bağlamında örneklemekteyiz.


[1] J. Xiao, S. Baker, I. Matthews, T. Kanade, "Gerçek Zamanlı Kombine 2D + 3D Aktif Görünüm Modelleri", CVPR, pp.535-542, 2004.[2] N. Gourier, D. Hall, J. L. Crowley, "Sabit Yüz Özelliklerinin Sağlam Tespitinden Yüz Yöneliminin Tahmini", 2004 İşaretinin Bildirilmesi, ICPR, Deiktik Hareketlerin Görsel Gözlemi Uluslararası Atölyesi, 2004.[3] G. Fanelli, M. Dantone, J. Gall, A. Jssati, L. Van Gool, "Gerçek Zamanlı 3D Yüz Analizi için Random Ormanları", IJCV, pp.437-458, 2013.[4] Y. LeCun, R. Bottou, Y. Bengio, P. Haffner, "Belge Tanımaya Uygulanan Sınıf Tabanlı Öğrenme", Proc.IEEE, vol.86, hayır.11, pp.2278-2324, 1998.[5] A. Krizhevsky, I. Sutskever, G. E. Hinton, "Derin Evrimsel Sinir Ağları ile ImageNet Sınıflaması", NIPS, pp.1106-1114, 2012.Bu çalışma, Kore hükümeti (MSIP) tarafından finanse edilen Kore Ulusal Araştırma Vakfı (NRF) hibesi tarafından desteklendi (No.2010-0028680).Önerilen Yöntem  Konvansiyonel Kafa Pose Tahmin Yaklaşımları


Büyük bir ilgi, dikkatin görsel odağının ve zihinsel durumun bir göstergesi olarak baş pozunu kullanan sürücü yardım sistemlerine odaklanmıştır.Aslında, kafa poz tahmini, kafa yönelimini kamera görünümüne göre çıkarıma izin veren bir tekniktir ve model tabanlı veya görünüm tabanlı yaklaşımlar ile gerçekleştirilebilir.Model tabanlı yaklaşımlar, genellikle yüz özelliklerinden elde edilen bir yüz geometrik modelini kullanırken, görünüm tabanlı teknikler, bir tanımlayıcı ile karakterize edilen tüm yüz görüntüsünü kullanır ve genellikle poz tahminini bir sınıflandırma problemi olarak kabul eder.Görünüme dayalı yöntemler daha hızlıdır ve daha çok ayrık poz tahminlerine uyarlanmıştır.Bununla birlikte, performansları, yüz görünümünde yer alan kimlik ve aydınlatma hakkındaki bilgileri azaltmak için iyi seçilmesi gereken baş tanımlayıcıya güçlü bir şekilde bağlıdır.Bu makalede, yüz özellikleri görünmese bile, sürücünün dikkat seviyesini monoküler görünür spektrum görüntülerinden belirlemeyi amaçlayan görünüm tabanlı ayrık bir kafa poz tahmini önermektedir.Açık bir şekilde, ilk olarak, en alakalı dört oryantasyon temelli baş tanımlayıcının, yani yönlendirilebilir filtrelerin, yönelimli gradyanların (HOG) histogramının, Haar özelliklerinin ve hızlandırılmış sağlam özelliğin (SURF) uyarlanmış bir versiyonunun kaynaşmasından kaynaklanan yeni bir tanımlayıcı önermekteyiz.İkincisi, tanımlayıcının özelliklerinin kompakt, alakalı ve tutarlı bir alt kümesini türetmek için, bazı iyi bilinen özellik seçim algoritmaları üzerinde karşılaştırmalı bir çalışma yapılır.Son olarak, elde edilen alt küme, kafa poz varyasyonlarını öğrenmek için destek vektör makinesi (SVM) tarafından gerçekleştirilen sınıflandırma sürecine tabidir.Kamu veri tabanı (Pointing'04) ve gerçek dünya dizimizle yapılan deneylerde gösterdiğimiz gibi, yaklaşımımız başı yüksek bir doğrulukla tanımlıyor ve son teknoloji yöntemlere kıyasla kafa pozunun sağlam bir şekilde tahmin edilmesini sağlıyor.


Bu kağıttaki Q-LINKPAN uygulaması için düşük profilli bir substrat entegre dalga kılavuzu boşluğu destekli E-şekilli yama anteni önerilmiştir.Çalışma bant genişliğini genişletmek için, önerilen anteni bir tane daha rezonans modu oluşturmak için metalize edilmiş bir antenle beslemek için bir eş planlayıcı dalga kılavuzu (CPW) kullanılır.Buna ek olarak, yüzey dalgasını bastırmak ve radyasyon verimliliğini artırmak için substrat entegre bir boşluk kullanılır.Tasarımda E-düzlem radyasyon deseninin simetrisini ve H-düzlem çapraz kutuplaşmasını iyileştirmek için bir diferansiyel besleme ağı kullanılır.Bir gösteri için 2 times 2$'lık bir prototip tasarlanır, imal edilir ve ölçülür.Ölçülen sonuçlar, prototipin %34,4'lük 10 dB empedans bant genişliğine, uzun mesafe uygulamaları için 37.546 GHz'de dar bir E-düzlem radyasyon ışınına sahip yaklaşık 12.5 dB'lik bir kazanç ve kısa mesafe uygulamaları için 4753 GHz'de geniş bir E-düzlem radyasyon ışınına sahip yaklaşık 8 dB'lik bir kazanç olduğunu göstermektedir.Önerilen teknik, ortaya çıkan Q-LINKPAN kablosuz sisteminin hem kısa hem de uzun menzilli iletişim gereksinimlerini karşılamak için kompakt düzlemsel anten geliştirmek için kullanılabilir.


Naive Bayes indüksiyon algoritmalarının daha önce birçok classi katyon görevinde şaşırtıcı bir şekilde doğru olduğu gösterilmiştir, hatta temel aldıkları koşullu bağımsızlık varsayımı ihlal edildiğinde bile. Şimdiye kadar yapılan çoğu çalışma küçük veritabanlarında nasıl yapıldı? Bazı büyük veritabanlarında Naive Bayes'in doğruluğunun ölçeklenmediğini ve karar ağaçlarının yanı sıra Naive Bayes'in daha büyük bir algoritma önerdiğini gösteriyoruz.


Multimedya içeriği bugünün Web bilgilerine hakimdir.Multimedya kullanıcı-item etkileşimlerinin doğası 1/0 ikili örtülü geri bildirimdir (örneğin, fotoğraf beğenileri, video görünümleri, şarkı indirmeleri vb.).), açık geri bildirimden çok daha düşük bir maliyetle (örneğin, ürün derecelendirmeleri) daha büyük bir ölçekte toplanabilir.Bununla birlikte, mevcut işbirlikçi filtreleme (CF) sistemlerinin çoğu, kullanıcıların multimedya içeriğiyle olan etkileşimlerindeki örtüklüğü göz ardı ettikleri için multimedya tavsiyesi için iyi tasarlanmamıştır.Multimedya tavsiyesinde, altta yatan kullanıcıların tercihlerini bulanıklaştıran öğe ve bileşen düzeyinde örtüklük olduğunu savunuyoruz.Öğe düzeyindeki örtüklük, kullanıcıların öğeler üzerindeki tercihleri anlamına gelir (örn.fotoğraflar, videolar, şarkılar, vb.)bilinmeyen, bileşen düzeyindeki örtüklük ise, her öğenin içinde kullanıcıların farklı bileşenler üzerindeki tercihlerini ifade eder (örn.bir resimdeki bölgeler, bir videonun çerçeveleri, vb.)Bilinmiyor.Örneğin, bir videodaki bir 'görüntü', kullanıcının videoyu nasıl beğendiği (yani item-seviyesi) ve videonun hangi bölümlerinin ilgilendiği (yani bileşen-seviyesi) hakkında belirli bir bilgi sağlamaz.Bu makalede, CF'de, "Dikkatli İşbirlikçi Filtreleme (ACF)" olarak adlandırılan multimedya tavsiyesinde zorlu öğe ve bileşen düzeyinde örtülü geri bildirimleri ele almak için yeni bir dikkat mekanizması tanıtıyoruz.Özellikle, dikkat modelimiz iki dikkat modülünden oluşan bir sinir ağıdır: herhangi bir içerik özelliği çıkarma ağından başlayarak bileşen düzeyinde dikkat modülü (örn.Görüntüler / videolar için CNN), multimedya öğelerinin bilgilendirici bileşenlerini ve öğe tercihlerini puanlamayı öğrenen öğe düzeyinde dikkat modülünü seçmeyi öğrenir.ACF, BPR ve SVD++ gibi örtülü geri bildirimlerle klasik CF modellerine sorunsuz bir şekilde dahil edilebilir ve SGD kullanılarak verimli bir şekilde eğitilebilir.İki gerçek dünya multimedya Web servisi üzerinde yapılan kapsamlı deneyler sayesinde: Vine ve Pinterest, ACF'nin son teknoloji CF yöntemlerinden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini gösteriyoruz.


Bu makalede, otomatik özellik mühendisliğine iki son teknoloji yaklaşımı inceliyor, karşılaştırıyor ve birleştiriyoruz: Convolution Tree Kernels (CTK'ler) ve Convolutional Neural Networks (CNN'ler) Bir Soru Yanıtlama (QA) ayarında cevap cümlelerini sıralamayı öğrenmek için.QA ile uğraşırken, temel husus, öğrenme algoritmalarında soru ve cevap bileşenleri arasındaki ilişkisel bilgileri kodlamaktır.Bu amaçla, ilişkisel bilgileri kullanarak yeni CNN'ler önermek ve bunları ilişkisel BTK'larla birleştirmek.Sonuçlar, (i) her iki yaklaşımın da, BTK'ların daha yüksek doğruluk ürettiği ve (ii) bu tür yöntemlerin birleştirilmesinin benzeri görülmemiş yüksek sonuçlara yol açtığı bir soru cevaplama görevinde sanat durumuna ulaştığını göstermektedir.


Amacımız, nörorehabilitasyona yardımcı olmak, geliştirmek, ölçmek ve belgelemek için robotik ve otomasyon teknolojisini uygulamaktır.Bu makale, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge'de (MIT) geliştirilen ve Burke Rehabilitasyon Hastanesi, White Plains, NY'da test edilen bir prototip robot destekli rehabilitasyon tesisine sahip 20 inme hastasını içeren bir klinik çalışmayı gözden geçiriyor.Robot destekli değerlendirme prosedüründe toplanan kinematik verileri analiz etme yaklaşımımızı da sunar.Özellikle, 1) robot destekli terapinin olumsuz etkileri olmadığına, 2) hastaların prosedürü tolere ettiğine ve 3) bozulmuş uzuvların periferik manipülasyonunun beyin iyileşmesini etkileyebileceğine dair kanıtlar sunuyoruz.Bu sonuçlar standart klinik değerlendirme prosedürlerine dayanmaktadır.Ayrıca, robot destekli bir değerlendirme prosedüründe kinematik verileri kullanarak bir yaklaşım sunuyoruz.


Taşınabilir enerjili ortez sistemleri gibi ortez alanındaki yenilikçi teknolojik gelişmeler, rehabilitasyonun fonksiyonel çıkışını iyileştirmek için yeni tedavi yöntemleri oluşturabilir.Bu makalede, yürüyüş sırasında bağlanmamış yardım sağlamak için yeni bir taşınabilir ayak bileği ayak ortezini (PPAFO) sunuyoruz.PPAFO, çift yönlü pnömatik döner aktüatör yoluyla hem plantar fleksör hem de dorsiflexor tork yardımı sağlar.Sistem, ayağın aktüasyonunu kontrol etmek için taşınabilir bir pnömatik güç kaynağı (sıkıştırılmış karbondioksit şişesi) ve gömülü elektronik kullanır.Tasarım işlevselliğini göstermek için bir engelli ve üç engelli olmayan konudan pilot deneysel veriler topladık.Bozulan denek, kauda equina sendromu nedeniyle alt bacaklarda bilateral bozulmaya sahipti.Devre dışı bırakılan yürüyüşçülerden elde edilen verilerin, PPAFO'nun yürüyüş sırasında doğru zamanlanmış plantar fleksör ve dorsiflexor yardımı sağlama yeteneğini gösterdiğini gördük.Duruş ve salıncak sırasında tibialis anterior'un azaltılmış aktivasyonu da yardımcı engelsiz yürüme denemeleri sırasında görülmüştür.Duruşun ikinci yarısında dikey zemin reaksiyon kuvvetinde bir artış, engelli denek için yardımlı denemeler sırasında mevcuttu.Devre dışı kalan yürüyüşçülerden gelen veriler işlevsellik gösterdi ve engelli bir yürüyüşçüden gelen veriler fonksiyonel plantar fleksör yardımı sağlama yeteneğini gösterdi.


Bu makale, önümüzdeki on yıl boyunca kablosuz evrim için anahtar mekanizma olarak ağ densifikasyonunu araştırıyor.Ağ densifikasyonu, alan üzerinde densifikasyon (örneğin, küçük hücrelerin yoğun olarak konuşlandırılması) ve frekans (çeşitli bantlarda radyo spektrumunun daha büyük bölümlerinin kullanılması) içerir.Büyük ölçekli uygun maliyetli mekansal densifikasyon, kendi kendini organize eden ağlar ve hücrelerarası girişim yönetimi ile kolaylaştırılır.Ağ densifikasyonunun tam faydaları, ancak backhaul densifikasyonu ile tamamlanırsa ve girişim iptali yapabilen gelişmiş alıcılar tarafından gerçekleştirilebilir.


Günümüzde teknolojinin hızla gelişmesi, insanları Nesnelerin İnterneti adı verilen yeni ve devrimci bir konsepte götürdü.Bu model, kişisel nesneler (akıllı telefonlar, defterler, akıllı saatler, tabletler vb.) gibi tüm "nesnelerin", sensörler ve diğer çevresel unsurlarla gömülü elektronik ekipmanın her zaman ortak bir ağa bağlı olduğunu dayatmaktadır.Bu nedenle, ağda tanınan bir cihaz kullanarak herhangi bir kaynağa herhangi bir zamanda erişebilirsiniz.IoT ekonomik ve sosyal açıdan faydalı olsa da, böyle bir sistemin uygulanması dikkate alınması gereken birçok zorluk, risk ve güvenlik sorunu oluşturmaktadır.Günümüzde, internetin mimarisi, trilyonlarca cihazı birbirine bağlamak ve bunlar arasında birlikte çalışabilirliği sağlamak için güncellenmeli ve yeniden düşünülmelidir.Bununla birlikte, en önemli sorun, muhtemelen bu alanın nispeten yavaş gelişiminin ana nedenlerinden biri olan IoT'nin güvenlik gereksinimleridir.Bu makale, şu anda IoT bağlamında kullanılan en önemli uygulama katmanı protokollerini sunar: CoAP, MQTT, XMPP.Bunları hem ayrı ayrı hem de karşılaştırmalı olarak, bu protokollerin sağladığı güvenliğe odaklanarak tartışıyoruz.Son olarak, gelecekteki bazı araştırma fırsatları ve sonuçları sunuyoruz.


Bu mektupta genişbant istiflenmiş dairesel yama anteni sunulmaktadır.Geniş bant karakteristiği, kapasitif olarak birleştirilmiş besleme yapısı kullanılarak elde edilir.Anten, eşit büyüklükte ve tutarlı 90  faz kaymasına sahip geniş bantlı dört çıkışlı bir besleme ağı tarafından beslenir.Son anten, GPS, GLONASS, Galileo ve Pusula dahil olmak üzere Küresel Navigasyon Uydu Sistemi uygulamaları için çok iyi dairesel polarize radyasyon sağlar.


Bu makale, çift yönlü itme-çekme dc-dc dönüştürücü için analiz ve modelleme sunar.Özellikle PWM artı faz kayma kontrolü ile kaçak akım azalmasına dikkat edilir.Farklı çalışma modlarındaki sızıntı akımı, çeşitli çalışma koşulları için verimli modları tanımlamak için karşılaştırılmıştır.Durum uzayı ortalamalama yöntemi, en verimli modun küçük sinyal ve büyük sinyal modellerini türetmek için benimsenmiştir.3070V/300V prototip üretildi.Hem simülasyon sonuçları hem de deneysel sonuçlar modelin geçerliliğini kanıtlar.


Mikroblog mesajları, uzunluk sınırı ve gayri resmi yazı stili gibi bazı doğal özellikler nedeniyle mevcut duygu analizi teknikleri için ciddi zorluklar yaratmaktadır.Bu makalede, Çin mikroblog mesajlarının fikir hedeflerinin çıkarılması sorununu inceliyoruz.Böyle ince taneli kelime düzeyindeki görev henüz mikrobloglarda iyi araştırılmamıştır.Sorunu çözmek için denetimsiz bir etiket yayılım algoritması önermekteyiz.Bir konudaki tüm mesajların görüş hedefleri, benzer mesajların benzer görüş hedeflerine odaklanabileceği varsayımına dayanarak toplu olarak çıkarılır.Mikrobloglardaki konular hashtag'ler veya kümeleme algoritmaları kullanılarak tanımlanır.Çin mikroblogları üzerindeki deneysel sonuçlar, çerçevemizin ve algoritmalarımızın etkinliğini göstermektedir.


Sinyal işleme ve örüntü tanıma algoritmaları, konvolüsyonun kapsamlı bir şekilde kullanılmasını sağlar.Birçok durumda, hesaplama doğruluğu hesaplama hızı kadar önemli değildir.Örneğin, özellik çıkarmada, bir sinyale olan ilginin özellikleri genellikle oldukça çarpıktır.Bu gürültü şekli justi, daha hızlı özellik çıkarma elde etmek için bir miktar nicelemedir.Yaklaşımımız, düşük dereceli polinomlarla sinyalin yaklaşık bölgelerinden oluşur ve daha sonra dürtü fonksiyonlarını (veya dürtü fonksiyonlarının türevlerini) elde etmek için ortaya çıkan sinyallerin çıkarılmasını sağlar.Bu temsil ile, konvolüsyon son derece basit hale gelir ve oldukça etkili bir şekilde uygulanabilir.Gerçek konvolüsyon, konvolüsyonun sonucunu entegre ederek geri kazanılabilir.Bu yöntem, özellik ekstraksiyonunda önemli bir hız sağlar ve evrişimsel sinir ağları için geçerlidir.


Bu makale, yüksek algılama oranları elde ederken görüntüleri son derece hızlı bir şekilde işleyebilen görsel bir nesne algılama çerçevesini tanımlar.Üç önemli katkıları vardır.Birincisi, dedektörümüz tarafından kullanılan özelliklerin çok hızlı bir şekilde hesaplanmasına izin veren "Entegral Görüntü" adı verilen yeni bir görüntü gösteriminin tanıtılmasıdır.İkincisi, az sayıda kritik görsel özellik seçen ve son derece verimli sınıflandırıcılar veren AdaBoost'a dayanan bir öğrenme algoritmasıdır [6].Üçüncü katkı, sınıflandırıcıları bir "cascade"de birleştirmek için bir yöntemdir, bu da görüntünün arka plan bölgelerinin hızla atılmasını sağlarken, umut verici nesne benzeri bölgelere daha fazla hesaplama yapar.Yüz tespiti alanında bir dizi deney sunulmaktadır.Sistem, en iyi önceki sistemlerle karşılaştırılabilir yüz algılama performansı sağlar [18, 13, 16, 12, 1].Geleneksel bir masaüstünde uygulanan yüz algılama, saniyede 15 kare ile ilerler.


Yazılımda bulunan fikri mülkiyete yönelik üç saldırı türünü ve buna karşılık gelen üç teknik savunmayı tanımlıyoruz.Ters mühendisliğe karşı güçlü bir savunma, yazılımı anlaşılmaz ama yine de işlevsel hale getiren bir süreç olan obfuscation'dır.Yazılım korsanlığına karşı bir savunma, yazılımın kökenini belirlemeyi mümkün kılan bir işlem olan filigranlamadır.Kurcalamaya karşı bir savunma, kurcalamaya karşı korumalıdır, böylece yazılımda yetkisiz değişiklikler (örneğin bir filigran kaldırmak için) işlevsiz kodla sonuçlanacaktır.Her savunma türü için mevcut teknolojiyi kısaca inceliyoruz.


Küçük bir anten olarak çalışan bir kapasitör veya indüktör, teorik olarak, devre kaybı olmadan ayarlama varsayımı üzerine, boyutundan bağımsız olarak belirli bir güç miktarını kesebilir.Bu ideale göre pratik verimlilik, antenin güç faktörü ve bant genişliği ile karşılaştırıldığında antenin "radyasyon güç faktörü" ile sınırlıdır.Her iki tür antenin radyasyon güç faktörü, Ab'nin anten tarafından işgal edilen silindirik hacim olduğu (1/6) (Ab/l2) 'den biraz daha büyüktür ve l, çalışma frekansında radyan boyudur ( 1/2 dalga boyu olarak tanımlanır).Verimlilik, antenin tuneriyle birleştirilmesinin yakınlığı ile daha da sınırlıdır.Küçük antenlerin daha temel özellikleri ve basit bir devredeki davranışları için diğer basit formüller verilir.1-Mc için örnekler.Tipik devrelerdeki çalışma, I.R.E. için yaklaşık 35 db'lik bir kayıp olduğunu göstermektedir.Standart kapasitif anten, 1 metre karelik bir hacmi 0.5 metre eksenel uzunlukla kaplayan büyük bir döngü için 43 db ve bu boyutlarda 1/5'lik bir döngü için 64 db.


Ultra geniş bant uygulamaları için bir reflektöre karşı bulunan iki çapraz merkez beslemeli konik mono-döngü ve iki çapraz elektrik dipolünden oluşan 45 çift kutuplu tek yönlü anten elemanı sunulmaktadır.Dengesiz enerjiyi dengeli enerjiye geçirmek için eliptik olarak konikleştirilmiş iletim hattının kullanımını içeren antenin çalışma prensibi tanımlanmıştır.Farklı reflektörler-planar veya konik-ile tasarımlar araştırılır.Ölçülü üst üste binmiş empedans bant genişliği %126'dır (SWR ; 2).Yapının tamamlayıcı doğası nedeniyle, anten, çalışma bandı üzerinde düşük çapraz polarizasyon ve düşük arka lob radyasyonu ile nispeten kararlı bir geniş kenar radyasyon modeline sahiptir.Önerilen antenin ölçülen kazancı, konik destekli bir yansıtıcıya monte edildiğinde, sırasıyla port 1 ve port 2 için 4 ila 13 dBi ve 7 ila 14.5 dBi arasında değişir.İki bağlantı noktası arasındaki ölçülen bağlantı noktası, işletim bandı üzerinde -25 dB'nin altındadır.


Bu makalede, altı farklı dilde ortak cümle temsillerini öğrenmek için nöral makine çevirisinin çerçevesini kullanıyoruz.Amacımız, dilden bağımsız bir temsilin, altta yatan semantiği yakalaması muhtemeldir.Yeni bir çapraz dil benzerliği ölçümü tanımlıyoruz, 1.4M cümle temsillerini karşılaştırıyoruz ve yakın cümlelerin özelliklerini inceliyoruz.Gömme uzayına yakın olan cümlelerin gerçekten semantik olarak çok ilişkili olduğunu, ancak genellikle oldukça farklı bir yapıya ve sözdizimine sahip olduğunu deneysel kanıtlar sunuyoruz.Bu ilişkiler farklı dillerdeki cümleleri karşılaştırırken de geçerlidir.


Bu çalışmada, 157 eylem sınıfı ile Charades Eylem Tanıma Veri setini kullanarak eylem tanıma problemini başlattık.Aşırı öğrenme makineleri, destek vektör makineleri ve karar ağaçları gibi farklı tekniklerin sonuçlarını, derin sinir ağları ve sahne-eylem koşullu olasılıklarla çıkarılan özellikler üzerine uyguladık.


Giderek artan sayıda gözetim ve biyometrik uygulama, video kameraların bakış açısından görünen bireylerin yüzünü tanımayı amaçlamaktadır.Video kameralarla yakalanan yüzlerin görünümünün poz, aydınlatma, ölçek, bulanıklık, ifade, oklüzyon vb. değişiklikler nedeniyle önemli ölçüde değiştiği, video tabanlı FR sistemleri zorlu operasyonel ortamlara tabi tutulabilir.Özellikle, hala video FR ile, sınırlı sayıda yüksek kaliteli yüz görüntüleri tipik olarak bir bireyin sisteme kaydedilmesi için yakalanırken, operasyonlar sırasında farklı bakış açıları ve kontrolsüz koşullar altında video kameralar kullanılarak bol miktarda yüz yörüngesi yakalanabilir.Bu makale, kayıt sırasında her bir hedef birey için sağlam bir yüz temsili öğrenebilen ve daha sonra hala referans bir görüntüden (hedef bireyin ROI'leri) çıkarılan yüz bölgelerini canlı veya arşivlenmiş videolardan çıkarılan ROI'lerle doğru bir şekilde karşılaştırabilen derin bir öğrenme mimarisi sunar.HaarNet adlı derin evrişimsel sinir ağları (DCNN'ler) topluluğu, bir gövde ağının yüz ROI'lerinin (holistik temsil) küresel görünümünden ilk olarak özellikleri çıkardığı öne sürülmektedir.Ardından, üç şube ağı, Haar benzeri özelliklere dayanarak asimetrik ve karmaşık yüz özelliklerini (yerel temsiller) etkili bir şekilde gömer.Yüz temsillerinin ayrımcılığını artırmak için, sınıf içi varyasyonları azaltan ve sınıflararası varyasyonları artıran yeni bir düzenli üçlü kayıp fonksiyonu önerilmiştir.Hedef kişi başına hala tek referans göz önüne alındığında, önerilen DCNN'nin sağlamlığı, HaarNet'i operasyonel ortamlarda bulunan yakalama koşullarını taklit eden sentetik olarak oluşturulan yüz hala ROI'lerle ince ayar yaparak daha da geliştirilmiştir.Önerilen sistem, doğruluk ve karmaşıklığa göre zorlu COX Face ve Chokepoint veri kümelerinden gelen halatlar ve videolar üzerinde değerlendirilir.Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin video tabanlı FR için son teknoloji sistemlere göre performansı önemli ölçüde artırabileceğini göstermektedir.


Destek-vektör ağı, iki grup sınıflandırma problemi için yeni bir öğrenme makinesidir.Makine kavramsal olarak şu fikri uygular: giriş vektörleri doğrusal olmayan bir şekilde çok yüksek boyutlu bir özellik uzayına eşlenir.Bu özellik uzayında doğrusal bir karar yüzeyi inşa edilir.Karar yüzeyinin özel özellikleri, öğrenme makinesinin yüksek genelleme kabiliyetini sağlar.Destek-vektör ağının arkasındaki fikir, daha önce eğitim verilerinin hatasız olarak ayrılabildiği sınırlı vaka için uygulanmıştır.Burada bu sonucu ayrıştırılamaz eğitim verilerine uzatıyoruz.Polinom girdi dönüşümlerini kullanan destek-vektör ağlarının yüksek genelleme yeteneği gösterilmiştir.Ayrıca, destek-vektör ağının performansını, hepsi Optik Karakter Tanıma'nın bir kıyaslama çalışmasında yer alan çeşitli klasik öğrenme algoritmalarıyla karşılaştırıyoruz.


Büyük adaylardan çok sayıda kullanıcıya ilgili öğeleri kesinlikle tavsiye etmek, birçok çevrimiçi platformda (örneğin Amazon.com ve Netflix.com) vazgeçilmez ancak hesaplama açısından pahalı bir iştir.Umut verici bir yol, kullanıcıları ve öğeleri bir Hamming alanına yansıtmak ve daha sonra Hamming mesafesi üzerinden öğeleri önermektir.Bununla birlikte, önceki çalışmalar soğuk başlangıç zorluklarını ele almadı ve örtülü geri bildirim gibi tercih verilerini en iyi şekilde kullanamadı.Bu boşluğu doldurmak için Discrete Content-aware Matrix Factorization (DCMF) modeli, 1) kullanıcı/tem içerik bilgilerinin varlığında kompakt ama bilgilendirici ikili kodlar türetmek; 2) logit kaybının yerel bir üst sınırına dayalı sınıflandırma görevini desteklemek; 3) seyreklik sorunuyla başa çıkmak için bir etkileşim düzenlileştirmesi sunmak.Ayrıca parametre öğrenme için verimli bir ayrık optimizasyon algoritması geliştiriyoruz.Üç gerçek dünya veri kümesi üzerindeki kapsamlı deneylere dayanarak, DCFM'nin hem regresyon hem de sınıflandırma görevlerinde son teknolojilerden daha iyi performans gösterdiğini gösteriyoruz.


Son yıllarda, hızla yaşlanan bir toplum nedeniyle yardımlı yaşam teknolojilerinde hızlı bir artışa tanık olduk.Yaşlanan nüfus, resmi sağlık hizmetlerinin artan maliyeti, bakıcı yükü ve bireylerin bağımsız olarak yaşamaları üzerindeki önemi, hepsi güvenli ve bağımsız yaşlanma için yenilikçi destekli yaşam teknolojilerinin geliştirilmesini motive eder.Bu ankette, ambient zeka paradigmasına dayanan yaşlı yetişkinler için "ambient destekli yaşam" (AAL) araçlarının ortaya çıkışını özetleyeceğiz.Son teknoloji AAL teknolojilerini, araçlarını ve tekniklerini özetleyeceğiz ve mevcut ve gelecekteki zorluklara bakacağız.


Bu makalede, evde aktivite ritimlerini inceliyoruz ve dört vaka çalışması ile yardımlı bir yaşam ortamında 22 sakinin bir aktivite izleme pilot çalışmasından elde edilen bir düzine davranışsal kalıp sunuyoruz.Kurulan davranış kalıpları, sirkadiyen aktivite ritimlerini (CAR) ve sapmalarını modelleyen istatistiksel bir tahmin algoritmasına dayanan özel yazılımlar kullanılarak yakalandı.CAR, bir sakinin yardımlı oturma dairesi içindeki her odada geçirdiği ortalama süreye ve ayrıca oda başına hareket olaylarının ortalama n.umber tarafından verilen aktivite seviyesine bağlı olarak istatistiksel olarak tahmin edildi.Onaylanmış bir ev içi izleme sistemi (IMS), izlenen sakinin hareket verilerini kaydetti ve her oda için doluluk süresini ve etkinlik seviyesini belirledi.Bu verileri kullanarak, sakinlerin sirkadiyen davranışları çıkarıldı, anomalileri gösteren sapmalar tespit edildi ve ikincisi, IMS tarafından oluşturulan aktivite raporlarının yanı sıra tesisin izlenen sakinler üzerindeki profesyonel bakıcılarının notları ile ilişkilendirildi.Sistem, aktivite düzenlerindeki sapmaları tespit etmek ve bakıcıları sağlık durumundaki değişiklikleri yansıtabilecek bu tür sapmalara karşı uyarmak için kullanılabilir, böylece bakıcılara bakım teşhis standardını uygulama ve zamanında müdahale etme fırsatı sunar.


Zaman serisi kümelemenin çeşitli alanlarda yararlı bilgiler sağlamada etkili olduğu gösterilmiştir.Zamansal veri madenciliği araştırmalarındaki çabanın bir parçası olarak zaman serisi kümelemesine artan bir ilgi var gibi görünüyor.Genel bir bakış sağlamak için, bu makale çeşitli uygulama alanlarında zaman serisi verilerinin kümelenmesini araştıran önceki çalışmaları inceler ve özetler.Zaman serisi kümelemenin temelleri, zaman serisi kümeleme çalışmalarında yaygın olarak kullanılan genel amaçlı kümeleme algoritmaları, kümeleme sonuçlarının performansını değerlendirme kriterleri ve ham veri, çıkarılan özellikler veya bazı model parametreleri formlarında karşılaştırılan iki zaman serisi arasındaki benzerliği / farklılığı belirleyen önlemler de dahil olmak üzere sunulmaktadır.Geçmiş araştırmalar, doğrudan ham verilerle ya da zaman ya da frekans etki alanında, dolaylı olarak ham verilerden çıkarılan özelliklerle ya da dolaylı olarak ham verilerden inşa edilen modellerle çalışıp çalışmadıklarına bağlı olarak üç gruba ayrılır.Önceki araştırmaların benzersizliği ve sınırlandırılması tartışılır ve gelecekteki araştırmalar için birkaç olası konu belirlenir.Ayrıca, zaman serisi kümelemenin uygulandığı alanlar, kullanılan veri kaynakları da dahil olmak üzere özetlenmiştir.Bu incelemenin, bu araştırma alanını ilerletmek isteyenler için bir basamak taşı olarak hizmet edeceği umulmaktadır.2005 Pattern Recognition Society (İngilizce).Elsevier Ltd. tarafından yayınlanmıştır. Tüm hakları saklıdır.


Bu çalışmada minyatür bir ultra geniş bant (UWB) güç bölücü (PD) önerilmiştir.İki aşamalı Wilkinson PD'nin iletim hatlarını köprülü T-coil'ler kullanarak uygulayarak, bant genişliğinde azalma olmadan çok kompakt boyut elde edilebilir.Özellikle, merkez frekansı fsub>0/sub>=5.5 GHz olan önerilen bir UWB çift yönlü PD, ticari GaAs pHEMT işlemi kullanılarak uygulanmaktadır.Pedsiz devre boyutu sadece 1.45 mm  0.84 mm'dir, bu da fsub>0/sub>'da yaklaşık 0.027sub>0/sub>  0.016sub>0/sub>'dur.15-dB giriş/çıkış geri dönüş kaybı ve izolasyon için kesirli bant genişliği% 110'dur ve bant içi yerleştirme kaybı 1.3  0.36 dB arasındadır.


Çok geniş bir ayar aralığına sahip basit ve kompakt bir yuva anteni önerilir.25 mm (kabaca H/8'e eşittir, burada H ayar aralığının en yüksek frekansına karşılık gelir) açık yuva zeminin kenarına kazınır.Tunabilitesi elde etmek için, yapıda sadece iki topaklanmış element, yani bir PIN diyot ve bir varaktör diyot kullanılır.Yuvanın açık ucuna yerleştirilen PIN diyotunu değiştirerek, yuva anteni standart bir yuva (anahtar açıkken) veya yarım bir yuva (anahtar kapalıyken) olarak rezonansa girebilir.Bu iki modda geniş bir frekans aralığı üzerinde sürekli ayarlama, yuvaya yüklenen varaktör diyotun ters yanlılığını (farklı kapasitanslar vererek) ayarlayarak elde edilebilir.Optimum tasarım sayesinde, iki modun ayar bantları çok geniş bir ayar aralığı oluşturmak için birbirine dikilir.Üretilen prototip, -10 dB'den daha iyi Sll ile 0,42 GHz ila 1,48 GHz arasında bir ayar frekansı aralığına sahiptir ve 3.52:1'lik bir frekans oranı (fR = fu / fL) verir.Ölçülen tam küresel radyasyon desenleri, tüm ayar aralığı içinde önerilen antenin tutarlı radyasyon özelliklerini gösterir.


Büyük evrişimsel sinir ağlarını düzenli hale getirmek için basit ve etkili bir yöntem sunuyoruz.Geleneksel deterministik havuzlama operasyonlarını stokastik bir prosedürle değiştiriyoruz, rastgele her havuzlama bölgesi içindeki aktivasyonu havuzlama bölgesi içindeki faaliyetler tarafından verilen çoklu bir adlandırma dağılımına göre seçiyoruz.Yaklaşım hiper parametresizdir ve bırakma ve veri büyütme gibi diğer düzenlileştirme yaklaşımlarıyla birleştirilebilir.Veri büyütmeyi kullanmayan diğer yaklaşımlara göre dört görüntü veri kümesinde son teknoloji performansı elde ediyoruz.


Özet Güncel mimarilerde merkezi bir rol oynayan havuzlama operasyonlarını genelleştirerek derin sinir ağlarını geliştirmeye çalışıyoruz.Karmaşık ve değişken kalıplara uyum sağlamak için havuzlamanın öğrenilmesine izin veren yaklaşımların dikkatli bir şekilde araştırılmasını takip ediyoruz.İki ana yön, (1) maksimum ve ortalama havuzlamanın birleştirilmesi (iki strateji) yoluyla bir havuzlama işlevi öğrenmek ve (2) kendileri öğrenilen havuzlama filtrelerinin ağaç yapılı bir füzyonu şeklinde bir havuzlama işlevi öğrenmektir.Deneylerimizde, araştırdığımız her genelleştirilmiş havuzlama işlemi, ortalama veya maksimum havuzlama yerine kullanıldığında performansı geliştirir.Deneysel olarak, önerilen havuzlama işlemlerinin geleneksel havuzlamaya göre değişmezlik özelliklerinde bir artış sağladığını ve sanatın durumunu yaygın olarak benimsenen birkaç ölçüt veri kümesine koyduğunu gösteriyoruz; ayrıca uygulanması kolaydır ve çeşitli derin sinir ağı mimarileri içinde uygulanabilir.Bu faydalar, eğitim sırasında hesaplama yükünde sadece bir ışık artışı (zamanlama deneylerinde% 5 ila% 15 arasında değişen) ve model parametrelerinin sayısında çok mütevazı bir artış ile birlikte gelir.Örneğin, 45 ek parametre kullanarak, ImageNet'teki AlexNet performansını% 6 göreceli (top-5, tek görünüm) olarak iyileştiriyoruz.


Grafik madenciliği, veri madenciliği alanında önemli bir araştırma alanıdır.Çalışma alanı, grafik veri setleri içinde sık kullanılan altgrafların tanımlanmasına odaklanır.Araştırma hedefleri şunlara yöneliktir: (i) aday altgrafları üretmek için etkili mekanizmalar (çiftler oluşturmadan) ve (ii) oluşturulan aday altgrafları, istenen sık altgrafları hesaplamalı olarak verimli ve prosedürel olarak etkili bir şekilde tanımlayacak şekilde en iyi şekilde nasıl işlenebilir.Bu makale, sık altgraf madenciliği alanında mevcut araştırmaların bir anketini sunar ve ana araştırma konularını ele almak için çözümler önermiştir.


Hassas Tarım İzleme Sistemi (PAMS), mahsullerin tarımsal ortamlarını izleyebilen ve çiftçilere hizmet sağlayan akıllı bir sistemdir.Kablosuz sensör ağı (WSN) tekniğine dayanan PAMS, son yıllarda artan dikkat çekiyor.Bu tür sistemlerin amacı, büyüme dönemini yönetmek ve izlemek yoluyla mahsullerin çıktılarını iyileştirmektir.Bu makale, PAMS için bir WSN tasarımını sunar, gerçek dünya deneyimimizi paylaşır ve uygulama ve dağıtımlardaki araştırma ve mühendislik zorluklarını tartışır.


gradyan alçalması ile eğitilen uzun kısa süreli bellek (LSTM) ağı, geleneksel nöral ağların genel olarak çözemediği zor sorunları çözer.Son zamanlarda, decoupled genişletilmiş Kalman filtre eğitim algoritmasının, orijinal gradyan iniş eğitim algoritmasına kıyasla eğitim adımlarının sayısını önemli ölçüde azaltarak daha da iyi performansa izin verdiğini gözlemledik.Bu makalede, klasik tekrarlayan ağlar tarafından çözülemeyen, ancak Kalman filtreleri ile birleştirilen LSTM tarafından zarif ve sağlam ve hızlı bir şekilde çözülen bir dizi deney sunuyoruz.


Bu makale, Linux Kernel Integrity Monitor'u (LKIM) yazılım bütünlüğü ölçümünün geleneksel yöntemlerine göre bir iyileştirme olarak tanıtır.LKIM, çalışan bir çekirdeğin operasyonel bütünlüğünü daha tam olarak karakterize etmek için bir araç olarak bağlamsal denetim kullanır.Kriptografik olarak çekirdekteki statik kodu ve verileri haşlamanın yanı sıra, geliştirilmiş bütünlük ölçümü sağlamak için dinamik veri yapıları incelenir.Temel yaklaşım, çekirdeğin çalışmasını etkileyen diğer verilerin yanı sıra fonksiyon işaretçilerinin kullanımı yoluyla çekirdeğin yürütme akışını kontrol eden yapıları inceler.Bu tür yapılar, çekirdek işlemlerini genişletmek için verimli bir yol sağlar, ancak aynı zamanda statik parçaları değiştirmeden kötü amaçlı kod eklemenin bir yoludur.LKIM uygulaması tartışılır ve bağlamsal denetimin pratik olduğunu göstermek için ilk performans verileri sunulur.


Bu makalede, video tabanlı kişinin yeniden tanımlanması sorununu inceliyoruz.Bu, geleneksel görüntü tabanlı kişinin yeniden tanımlanmasından daha zorlu ve daha pratik bir ilgidir.Bu sorunu gidermek için, kişinin yeniden tanımlanması için video tabanlı bir temsili öğrenmek için convolutional Long Short Term Memory (LSTM) tabanlı ağların kullanılmasını öneriyoruz.Bu amaçla, derin Convolutional Neural Networks (CNN'ler) ve LSTM ağlarından ortaklaşa yararlanmayı teklif ediyoruz.Bir kişinin sıralı video çerçeveleri göz önüne alındığında, çerçevelerde kodlanan mekansal bilgi ilk olarak bir dizi CNN tarafından çıkarılır.LSTM'lerden türetilen bir kodlayıcı kodlayıcı çerçevesi, CNN çıktılarının ortaya çıkan zamansal zamanını kodlamak için kullanılır.Bu yaklaşım, videonun uzaysal bilgiyi korurken, sıralı bir dizi olarak açıkça modellenebilmesini sağlayan rafine bir özellik gösterimine yol açar.Karşılaştırmalı deneyler, yaklaşımımızın video tabanlı kişilerin ILIDS-VID ve PRID 2011'de yeniden tanımlanması için en son teknolojiye sahip performansa ulaştığını göstermektedir.


RGB-D (Kırmızı Yeşil Mavi ve Derinlik) sensörleri, aynı anda bir sahneden renk ve derinlik bilgisi sağlayabilen cihazlardır.Son zamanlarda, eğlence pazarından birçok farklı alana (örneğin, robotik, CAD vb.) ticari büyümeleri nedeniyle birçok çözümde yaygın olarak kullanılmaktadırlar.Araştırma topluluğunda, bu cihazlar, kabul edilebilir düzeydeki yanlışlık nedeniyle iyi bir alıma sahip olmuştur.birçok uygulama ve düşük maliyetli, ancak bazı durumlarda, hassasiyetlerini sınırlayarak, algılanabilecek minimum özellik boyutuna yakın bir şekilde çalışırlar.Bu nedenle kalibrasyon süreçleri, doğruluklarını artırmak ve bu tür uygulamaların gereksinimlerini karşılamalarını sağlamak için kritik öneme sahiptir.Bildiğimiz kadarıyla, birden fazla RGB-D sensöründe sonuçlarını değerlendiren kalibrasyon algoritmalarının karşılaştırmalı bir çalışması yoktur.Özellikle bu makalede, en çok kullanılan üç kalibrasyon yönteminin karşılaştırılması, yapılandırılmış ışık ve uçuş süresine dayalı üç farklı RGB-D sensörüne uygulanmıştır.Yöntemlerin karşılaştırılması, derinlik ölçümlerinin doğruluğunu değerlendirmek için bir dizi deneyle gerçekleştirildi.Ek olarak, bir nesne yeniden yapılandırma uygulaması, sensörün hassasiyetinin sınırında çalıştığı bir uygulama örneği olarak kullanılmıştır.Yeniden yapılanmanın elde edilen sonuçları görsel inceleme ve nicel ölçümlerle değerlendirilmiştir.


Bu mektup, kablosuz güç iletim uygulamaları için tüm polarizasyon alma özelliğine sahip yeni bir rectenna sunar.Çift doğrusal polarize anten kullanılarak, rastgele polarizasyon olayı dalgası tamamen iki limanında toplanabilir.Antene bir rekten olarak bağlanmak için, antenin iki portu tarafından sağlanan RF gücünün verimli bir şekilde düzeltilebilmesi için çift girişli bir doğrultucu tasarlanmıştır.Olay dalgasının uygun bir polarizasyonu ile, önerilen rekten, 295.3  W / cm2 giriş gücü yoğunluğu altında% 78'lik bir maksimum verimlilik sergiler.Dahası, aynı güç yoğunluğu altında, rektnanın verimliliği, olay dalgasının kutuplaşmasına bakılmaksızın her zaman% 61'den daha yüksek kalabilir.


Hassas yörünge izleme, Mikro Hava Araçlarının (MAV'ler) dağınık ortamda veya rahatsızlıklar altında çalışması için çok önemli bir özelliktir.Bu makalede, MAV yörünge takibi için en son model tabanlı iki kontrol tekniği arasında ayrıntılı bir karşılaştırma sunuyoruz.Klasik bir Lineer Model Predictive Controller (LMPC) sunulur ve tam sistem modelini dikkate alan daha gelişmiş bir Lineer Olmayan Model Predictive Controller (NMPC) ile karşılaştırılır.Dikkatli bir analizde, iki uygulamanın hız ve izleme performansı açısından avantajlarını ve dezavantajlarını gösteriyoruz.Bu, hovering performansını, adım tepkisini ve agresif yörünge takibini nominal koşullar altında ve harici rüzgar rahatsızlıkları altında değerlendirerek elde edilir.


Son birkaç yılda ana belleği artıran iki ana donanım eğilimi ve büyük ölçüde paralel çok çekirdekli işleme tarafından yönlendirilen, iyi bilinen birleştirme algoritmalarının paralelleştirilmesinde çok fazla araştırma yapıldı.Bununla birlikte, bu mimarilerin ana belleğe tek biçimli olmayan bellek erişimi (NUMA) sadece bu algoritmaların tasarımında sınırlı dikkat çekmiştir.Ana bellek hash'inin son teklifleri uygulamalarına katılıyor ve NUMA mimarileri üzerindeki büyük performans problemlerini tanımlıyoruz.Daha sonra büyük ölçüde paralel ortamlar için bir NUMA-aware hash'i geliştiriyoruz ve speci c uygulamasının bir NUMA sistemindeki performansı nasıl detaylandırdığını gösteriyoruz.Deneysel değerlendirmemiz, dikkatli bir şekilde tasarlanmış bir hash'in, önceki yüksek performanslı hash'in ikiden fazla faktörle birleştiğini ve bunun da saniyede 3/4 milyar katılma argümanının benzeri görülmemiş bir şekilde kesilmesine neden olduğunu gösteriyor.


Son birkaç yılda bilgisayar ağlarının hızla genişlemesiyle, güvenlik modern bilgisayar sistemleri için çok önemli bir konu haline geldi.Gayri meşru kullanımı tespit etmenin iyi bir yolu, alışılmadık kullanıcı aktivitesini izlemektir.Elle kodlanmış kural setlerine dayanan veya çevrimiçi komutları tahmin eden müdahale tespit yöntemleri, inşa etmek için zahmetlidir veya çok güvenilir değildir.Bu makale, izinsiz girişleri tespit etmek için sinir ağları uygulamak için yeni bir yol önermektedir.Bir kullanıcının sistemi kullanırken bir ‘print’ bıraktığına inanıyoruz; bu baskıyı öğrenmek ve her kullanıcıyı dedektiflerin insanları suç mahalline yerleştirmek için parmak izi kullandığı gibi tanımlamak için bir sinir ağı kullanılabilir.Bir kullanıcının davranışı baskısıyla uyuşmuyorsa, sistem yöneticisi olası bir güvenlik açığı konusunda uyarılabilir.NNID (Neural Network Intrusion Detector) adı verilen bir geri yayılım sinir ağı, tanımlama görevinde eğitildi ve 10 kullanıcıdan oluşan bir sistemde deneysel olarak test edildi.Sistem, olağandışı aktiviteyi tespit etmede% 96 doğruydu ve% 7 yanlış alarm oranı vardı.Bu sonuçlar, kullanıcı profillerini öğrenmenin izinsiz girişleri tespit etmek için etkili bir yol olduğunu göstermektedir.


Katı bir nesnenin pozu 6 serbestlik derecesine sahiptir ve birçok robotik ve sahne anlama uygulamasında tam bilgisi gereklidir.6D nesne poz tahminlerinin değerlendirilmesi basit değildir.Nesne pozu, nesne simetrileri ve oklüzyonları nedeniyle belirsiz olabilir, yani.Verilen görüntüde ayırt edilemez olan ve bu nedenle eşdeğer olarak ele alınması gereken çoklu nesne pozları olabilir.Makalede 6D nesnesi tahmin sorunları oluşturuyor, bir değerlendirme metodolojisi öneriyor ve poz belirsizliği ile ilgilenen üç yeni poz hata fonksiyonu tanıtılıyor.Yeni hata fonksiyonları literatürde yaygın olarak kullanılan işlevlerle karşılaştırılır ve bazı sezgisel olmayan sonuçları ortadan kaldırdığı gösterilmiştir.Değerlendirme araçları aşağıda verilmiştir: https : //github.com/thodan/obj pose eval


Doku sentezi bilgisayar grafikleri, görme ve görüntü işlemede birçok uygulama için önemlidir.Bununla birlikte, hem verimli hem de yüksek kaliteli sonuçlar üretebilen bir algoritma tasarlamak zor olmaya devam etmektedir.Bu makalede gerçekçi doku sentezi için verimli bir algoritma sunuyoruz.Algoritmanın kullanımı kolaydır ve girdi olarak sadece örnek bir doku gerektirir.Önceki tekniklerle üretilenlere eşit veya daha iyi algılanan kaliteye sahip dokular üretir, ancak iki büyüklük sırasını daha hızlı çalıştırır.Bu, doku sentezini geleneksel olarak pratik olmadığı düşünülen sorunlara uygulamamıza izin verir.Özellikle görüntü düzenleme ve zamansal doku üretimi için kısıtlı senteze uyguladık.Algoritmamız Markov Random Field doku modellerinden türetilmiştir ve deterministik bir arama süreciyle dokular oluşturur.Bu sentez sürecini ağaç yapılı vektör nicelemesi kullanarak hızlandırıyoruz.


Gerçekçi kıyafetler tasarlamak ve taklit etmek zordur.3D taramalardan kıyafetlerin yakalanmasını ele alan önceki yöntemler, tek giysiler ve basit hareketlerle sınırlıydı, ayrıntı eksikliği vardı veya özel doku desenleri gerektiriyordu.Burada, hareket halindeki tamamen giyinmiş insanlara düzenli kıyafetler yakalama sorununu ele alıyoruz.İnsanlar genellikle aynı anda birden fazla kıyafet giyerler.Bu tür kıyafetlerin şeklini tahmin etmek, zaman içinde izlemek ve inandırıcı bir şekilde yapmak için, her giysi diğerlerinden ve vücuttan bölümlere ayrılmalıdır.ClothCap yaklaşımımız, yeni bir çok parçalı 3D giysili gövde modeli kullanıyor, her bir giysi parçasını otomatik olarak segmente alıyor, minimum kıyafetli vücut şeklini tahmin ediyor ve giysinin altında poz veriyor ve zamanla giysinin 3D deformasyonlarını takip ediyor.Giysileri ve hareketlerini 4D taramalardan tahmin ediyoruz; yani, 60 fps'de hareket eden konunun yüksek çözünürlüklü 3D taramaları.ClothCap, giyinik bir kişiyi hareket halinde yakalayabilir, kıyafetlerini çıkarabilir ve kıyafetleri yeni vücut şekillerine yeniden hedefleyebilir; Bu, sanal denemelere doğru bir adım sağlar.


Sosyal girişimcilik üzerine çalışmak, girişimcilik çalışmaları, sosyal inovasyon ve kar amacı gütmeyen yönetim de dahil olmak üzere bir dizi alanla kesişen bir çalışma alanı oluşturur.Bilginler, bu yeni disiplinin gelişimine, sosyal girişimciliğin ortaya çıkışını takip etmeye çalışan çabaların yanı sıra geleneksel girişimcilik gibi diğer örgütsel faaliyetlerle karşılaştırarak katkıda bulunmaya başlıyorlar.Bununla birlikte, yeni gelişen bir alan olarak, sosyal girişimcilik bilginleri, tanımlı ve kavramsal netliği, alanın sınırlarını ve bir dizi ilgili ve anlamlı araştırma sorusuna ulaşma mücadelesini içeren bir dizi tartışmanın ortasındadır.Bu makale, sosyal girişimcilik vaadini bir araştırma alanı olarak inceler ve gelecekteki çalışmalar için bir dizi araştırma alanı ve araştırma sorusu önerir.


Tavsiye sistemleri, 1990'ların ortalarında işbirlikçi filtreleme ile ilgili ilk makalenin ortaya çıkmasından bu yana önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir.Genel olarak, tavsiye sistemleri, kullanıcıların bilgi, ürün veya hizmetleri (kitaplar, filmler, müzik, dijital ürünler, web siteleri ve TV programları gibi) bulmalarına yardımcı olan destekleyici sistemler olarak, diğer kullanıcıların önerilerini toplayarak ve analiz ederek tanımlanır; bu, çeşitli otoritelerden gelen incelemeler ve kullanıcı nitelikleri anlamına gelir.Bununla birlikte, tavsiye sistemleri ile ilgili akademik araştırmalar son on yılda önemli ölçüde arttığından, gerçek dünya durumunda uygulanabilir olması için daha fazla araştırma yapılması gerekmektedir.Çünkü tavsiye sistemleri üzerindeki araştırma alanı hala diğer araştırma alanlarına göre daha geniş ve daha az olgundur.Buna göre, tavsiye sistemleri ile ilgili mevcut makalelerin yeni nesil tavsiye sistemleri için gözden geçirilmesi gerekmektedir.Bununla birlikte, tavsiyeci sistem araştırmalarının niteliği göz önüne alındığında, tavsiyeci sistem araştırmalarını belirli disiplinlerle sınırlamak kolay olmayacaktır.Bu nedenle, 2001'den 2010'a kadar yayınlanan 37 dergiden tavsiye sistemleri hakkındaki tüm makaleleri inceledik.37 dergi, MIS Journal Rankings dergisinin en iyi 125 dergisinden seçilir.Ayrıca, literatür araması, “Öneri sistemi”, “Öneri sistemi”, “Kişiselleştirme sistemi”, “İşbirlikçi filtreleme” ve “


Son derece düşük maliyetli, basit yapılı, küçük boyutlu (3.8 cm3.8 cm0.95 cm) ve hafif (7 g) yeni bir esnek çok katmanlı triboelektrik nanojeneratör (TENG) tek bir esnek alt tabaka üzerinde yenilikçi bir şekilde entegre ederek gösteriyoruz.Metal yüzeyindeki benzersiz yapı ve nanopor bazlı yüzey modifikasyonu sayesinde, anlık kısa devre akımı (Isc) ve açık devre voltajı (Voc) 0,66 mA ve 215 V'ye, anlık maksimum güç yoğunluğu 9,8 mW / cm2 ve 10,24 mW / cm3 olabilir.Bu, çıkış gücünü artırmak için ilk 3D entegre TENG'dir.Normal yürüyüşten gelen presle tetiklenen TENG, bir ayakkabı pedine bağlı olarak, birden fazla ticari LED ampulü anında sürebildi.Esnek yapı ile TENG, giysilere daha da entegre edilebilir veya insan hareketlerine duyarlı tıkanıklık ve rahatsızlık getirmeden insan vücuduna bağlanabilir.Burada gösterilen TENG'in yeni tasarımı, potansiyel olarak kendi kendine çalışan taşınabilir elektroniklere ulaşmak için uygulanabilir.


Duygu Analizi, insanlar tarafından ifade edilen cümlelerdeki duyguların, görüşlerin ve gerçeklerin analiziyle ilgilenir.Blogları, yorumları, incelemeleri ve tüm yönleriyle ilgili tweetleri analiz ederek insanların tutumlarını ve duygularını izlememizi sağlar.İnternetin gelişmesi, turizm, sağlık ve herhangi bir iş gibi her türlü endüstride güçlü bir etkiye sahiptir.İnternetin kullanılabilirliği, bilgiye erişme ve deneyimlerini kullanıcılar arasında paylaşma biçimini değiştirdi.Sosyal medya bu bilgileri sağlar ve bu yorumlar diğer kullanıcılar tarafından güvenilirdir.Bu makale, kullanıcıların ücretsiz metin biçiminde ifade ettikleri duyguları analiz ederek sosyal medyanın sağlık endüstrisi üzerindeki kullanımını ve etkisini tanır, böylece onlarla ilgili hizmetlerin veya özelliklerin kalite göstergelerini verir.Bu makalede, çeşitli özellikler için çevrimiçi incelemeleri, tweetleri veya müşteri geri bildirimlerini sınıflandırmak için geliştirilmiş Terim Frekansı Ters Belge Frekansı (TFIDF) yöntemi ve doğrusal regresyon modelini kullanan bir duyarlılık sınıflandırıcı modeli önerilmiştir.Model, hastaneler hakkında çevrimiçi kullanıcı incelemeleri toplama sürecini içerir ve bu incelemeleri ifade edilen duygular açısından analiz eder.Bilgi Çıkarma işlemi alakasız incelemeleri filtreler, tanımlanan özelliklerin duygusal kelimelerini çıkarır ve duygu sözlüğü kullanarak özelliklerin duyarlılığını nicelleştirir.Duygusal olarak ifade edilen olumlu veya olumsuz kelimeler, sözlükte belirtilen sınıflandırmayı kullanarak ağırlık atanır.Tweetler/yorumlar üzerindeki duyarlılık analizi, Doğal Dil İşleme (NLP) ve Bilgi Alma (IR) tekniklerini kullanan çeşitli özellikler için yapılır.Senti-score kullanılarak önerilen doğrusal regresyon modeli, hizmet özelliğinin yıldız derecesini öngörür.İstatistiksel sonuçlar, geliştirilmiş TF-IDF yönteminin metni temsil etmek için kullanılan TF ve TF-IDF yöntemleriyle karşılaştırıldığında daha iyi doğruluk sağladığını göstermektedir.Özellikler üzerine metin analizi (kullanıcı geri bildirimi) sonucunda elde edilen senti-score, sadece görüş özeti değil, aynı zamanda farklı rakiplerin çeşitli özellikleri üzerinde karşılaştırmalı sonuçlar da verir.Bu bilgiler, işletme tarafından işlerini iyileştirmek ve çok yüksek bir kullanıcı memnuniyeti sağlamak için düşük puanlı özelliklere odaklanmak için kullanılabilir.


Bu makalede, çok temel veri işleme bileşenlerine dayanan görüntü sınıflandırması için çok basit bir derin öğrenme ağı önermekteyiz: 1) kademeli ana bileşen analizi (PCA); 2) ikili karma; ve 3) blok yönlü histogramlar.Önerilen mimaride, PCA çok aşamalı filtre bankalarını öğrenmek için kullanılır.Bunu basit ikili haşlama ve indeksleme ve havuzlama için histogramları bloke etme takip eder.Bu mimari böylece PCA ağı (PCANet) olarak adlandırılır ve son derece kolay ve verimli bir şekilde tasarlanabilir ve öğrenilebilir.Karşılaştırma yapmak ve daha iyi bir anlayış sağlamak için, PCANet'in iki basit varyasyonunu da tanıtıyor ve inceliyoruz: 1) RandNet ve 2) LDANet.PCANet ile aynı topolojiyi paylaşırlar, ancak kademeli filtreleri ya rastgele seçilir ya da doğrusal diskriminant analizinden öğrenilir.Bu temel ağları, yüz doğrulaması için Yabandaki Etiketli Yüzler (LFW) de dahil olmak üzere farklı görevler için birçok benchmark görsel veri setinde kapsamlı bir şekilde test ettik; MultiPIE, Genişletilmiş Yale B, AR, Yüz Tanıma Teknolojisi (FERET) yüz tanıma için veri setleri; ve elle yazılmış sayısal tanıma için MNIST.Şaşırtıcı bir şekilde, tüm görevler için, görünüşte naif bir PCANet modeli, önekli, son derece el yapımı veya dikkatlice öğrenilmiş [derin sinir ağları (DNN'ler) tarafından] en son teknoloji özellikleriyle aynı düzeydedir.Daha da şaşırtıcı bir şekilde, model Genişletilmiş Yale B, AR ve FERET veri kümelerinde ve MNIST varyasyonlarında birçok sınıflandırma görevi için yeni kayıtlar belirler.Diğer genel veri setleri üzerindeki ek deneyler, PCANet'in doku sınıflandırması ve nesne tanıma için basit ama son derece rekabetçi bir temel olarak hizmet etme potansiyelini de göstermektedir.


Bu makalede, ana bellek, paralel, çok çekirdekli birleştirme algoritmalarının performansını deneysel olarak inceliyoruz, sıralama-birleştirme ve (radix-)hash birleştirmesine odaklanıyoruz.Bu iki katılım yaklaşımının göreceli performansı uzun zamandır tartışma konusu olmuştur.Modern çok çekirdekli mimarilerin ortaya çıkmasıyla, sıralama birleştirmenin artık radix-hash katılmaktan daha iyi bir seçim olduğu savunulmuştur.Bu iddia, SIMD talimatlarının genişliğine (sort-merge, SIMD yeterince geniş olduğunda radix-hash'ı birleştirir) ve NUMA farkındalığına (sort-merge, NUMA mimarilerinde hash katılmaktan üstündür) dayanarak haklıdır.Bu algoritmaların orijinal ve optimize edilmiş sürümleri üzerinde kapsamlı deneyler yapıyoruz.Deneyler, bu iddiaların aksine, radixhash'ın katılmasının hala açıkça üstün olduğunu ve radix'in performansına ancak çok büyük miktarda veri söz konusu olduğunda bir araya geldiğini göstermektedir.Kağıt ayrıca bu algoritmaların en hızlı uygulamalarını sağlar ve modern donanım mimarilerinin sadece katılımlar için değil, herhangi bir paralel veri işleme operatörü için ilgili birçok yönünü kapsar.


Modern CPU'lar, paralel olarak birkaç veri elemanı üzerinde temel işlemlerin yapılmasına izin veren talimatlara sahiptir.Bu talimatlara SIMD talimatları denir, çünkü birden fazla veri elemanına tek bir talimat uygularlar.SIMD teknolojisi başlangıçta multimedya uygulamalarının performansını hızlandırmak için emtia işlemcilerine inşa edildi.SIMD talimatları veritabanı motoru tasarımı ve uygulaması için yeni fırsatlar sağlar.Bir veritabanı bağlamında çeşitli işlem türlerini inceliyoruz ve işlemlerin iç döngüsünün SIMD talimatları kullanılarak nasıl hızlandırılabileceğini gösteriyoruz.SIMD talimatlarının kullanımı iki anlık performans avantajına sahiptir: Bir dereceye kadar paralellik sağlar, böylece birçok işlem aynı anda işlenebilir.Ayrıca genellikle koşullu şube talimatlarının ortadan kaldırılmasına, dal yanlış tahminlerinin azaltılmasına yol açar. Sıralı taramalar, toplama, indeks işlemleri ve katılımlar dahil olmak üzere en önemli veritabanı işlemlerini dikkate alıyoruz.SIMD talimatlarını kullanarak bunları uygulamak için teknikler sunuyoruz.SIMD teknolojisini daha iyi kullanabilmeleri için geleneksel sorgu işleme algoritmalarının yeniden tasarlanmasında önemli faydalar olduğunu gösteriyoruz.Çalışmamız, dörtlü bir SIMD paralelliği kullanarak, yeni algoritmalar için CPU süresinin geleneksel algoritmalardan %10 ila dört kat daha az olduğunu göstermektedir.Süperlineer hız aşımları, dal yanlış tahmin etkilerinin ortadan kaldırılması sonucunda elde edilir.


Tablo taramaları, ad-hoc sorgularının daha fazla kullanılması ve çok çekirdekli, vektör özellikli donanımların daha fazla kullanılabilirliği nedeniyle son zamanlarda daha ilginç hale geldi.Tablo tarama performansı, değer gösterimi, tablo düzeni ve işleme teknikleri ile sınırlıdır.Bu makalede, verimli tek geçişli predicate değerlendirmesi için yeni bir düzen ve işleme tekniği önermekteyiz.Sütun başına sabit sayıda bit içeren bir dizi satırdan başlayarak, sütunları bir dizi banka oluşturmak için ekleriz ve ardından her bankayı desteklenen bir makine kelime uzunluğuna, tipik olarak 16, 32 veya 64 bite yerleştiririz.Daha sonra, her bir bankanın sütunlarındaki kısmi önkoşulları, sütun düzeyinde eşitliği, aralık testlerini, bu önkoşulların IN-list önkoşullarını ve konjonktürlerini, aynı anda bir banka içindeki birden fazla sütunda ve bir makine kaydındaki birden fazla satırda değerlendiren yeni bir değerlendirme stratejisi kullanarak değerlendiririz.Bu yaklaşım, kısmi olarak bir sütunu tek seferde değerlendirmesi gereken saf sütun mağazalarından daha iyi performans gösterir.Bu yeni yaklaşımın ve önerilen birkaç alternatifin performansını ve temsilini değerlendirir ve karşılaştırırız.


Bu makale, C-Store araştırma prototipinin tasarımının ticarileştirilmesi olan Vertica Analitik Veritabanı'nın (Vertica) sistem mimarisini açıklamaktadır.Vertica, klasik bir ilişkisel arayüz sunan modern bir ticari RDBMS sistemini gösterirken, aynı zamanda uygun mimari seçimler yaparak modern "web ölçeği" analitik sistemlerden beklenen yüksek performansı elde ediyor.Vertica aynı zamanda akademik sistem araştırmalarının doğrudan başarılı bir ürüne nasıl ticarileştirilebileceği konusunda öğretici bir derstir.


MonetDB, büyük veri koleksiyonları üzerinden analitik ihtiyacı olan uygulamaları hedefleyen son teknoloji ürünü açık kaynak kodlu bir veritabanı yönetim sistemidir.MonetDB, günümüzde sağlık hizmetlerinde, telekomünikasyonda, bilimsel veritabanlarında ve veri yönetimi araştırmalarında aktif olarak kullanılmaktadır ve aylık olarak ortalama 10.000'den fazla indirme kullanılmaktadır.Bu makale, son yirmi yılda geliştirdiği MonetDB teknolojisi ve mevcut MonetDB tasarımını yönlendiren ve gelecekteki evriminin temelini oluşturan ana araştırma vurguları hakkında kısa bir genel bakış sunar.