Kullanıcılar sürekli değişen bağlamda çok sayıda faaliyette yer almaktadır.Bağlam bakımından zengin ortamlardaki faaliyetleri analiz etmek, bağlamsal farkındalık araştırmalarında büyük bir zorluk haline gelmiştir.Sınıflandırma gibi aktivite tanıma için geleneksel yöntemler, bağlam ve faaliyetlerin çeşitliliği ve dinamikliği ile başa çıkamaz.Bu makalede, denetimsiz öğrenmeyi içeren bir etkinlik tanıma yaklaşımı önermekteyiz.Altuzay kümelemesinin (belirli bir denetimsiz öğrenme türü) yüksek boyutlu, heterojen duyusal girdiye uygulanmasının fizibilitesini analiz ediyoruz.Daha sonra kümeleme çıktısı ve sınıflandırma girdisi arasındaki yazışmaları sunuyoruz.Bu yaklaşım, örtülü, gelişen faaliyetleri keşfetme potansiyeline sahiptir ve geleneksel sınıflandırmaya dayalı yöntemlere değerli yardım sağlayabilir.Algılayıcılar bağlam tespitinde yaygınlaştıkça ve bilgi kanalları bağlam paylaşımını kolaylaştırmak için çoğalırken, bağlamı yorumlamak ve faaliyetler üzerindeki etkilerini analiz etmek giderek zorlaşıyor (Lim ve Dey 2010).Faaliyet tanıma için geleneksel yaklaşımların uygulanmasının bağlam ve etkinlik açısından zengin ortamlarda uygulanmasının giderek daha zor hale gelebileceğini savunuyoruz.Literatürde, öğrenme faaliyetleri için kullanılan bağlam nitelikleri, küçük bir özellik kümesi oluşturmak için ampirik varsayım veya boyut azaltma ile seçilir (Krause, Smailagic ve Siewiorek 2006).Bu yaklaşımlar geniş bir bağlam bilgisi yelpazesi karşısında olanaksızdır.En önemli dezavantajı, farklı faaliyetleri tanımlamak için gereken çok çeşitli özellikleri kabul etmemeleridir.Etkinlik tanıma için, önceki çalışmaların çoğu, bilinen bir dizi sınıf arasındaki faaliyetleri tahmin etmeyi amaçlayan denetimli öğrenme yaklaşımlarını uyguladı (Ferscha ve ark.2004).Bununla birlikte, bu yaklaşımlar, yeni ve hızlı gelişen faaliyetlerle başa çıkarken de zorlanmaktadır.Denetimsiz öğrenme, özellikle kümeleme, büyük veri kümelerindeki örtülü ilişkileri ve düzenlilikleri ortaya çıkarmak için son derece başarılı olmuştur.Sezgisel olarak, bağlam tarihine kümeleme uygulayan bir etkinlik tanıma yaklaşımı öngörebiliriz.Sık sık bağlam kalıplarını temsil eden kümeler, faaliyetleri ve bağlamsal koşullarını önerebilir.Sonuçlar, faaliyetleri analiz etmek ve yorumlamak için bağımsız olarak kullanılabilir.Ayrıca, kümeler kapsamları ve koşulları ortaya çıkarabilir Telif hakkı c  2011, Yapay Zekanın İlerlemesi Derneği (www.aaai.org).Tüm hakları saklıdır.faaliyetleri ve etkileşimleri.Bu bilgi, yaygın ortamlarda bilgi paylaşımının kapsamlarını belirlerken değerlidir.Kümeleme, bağlam içindeki dernekleri keşfetmede umut verici bir yaklaşım olsa da, geleneksel kümelemenin fizibilitesi, bağlam verilerinin yüksek boyutsallığı ve heterojenliği ile ilgili olarak sorgulanabilir.Bu makalede, öncelikle etkinlik tanıma için kümelemenin uygulanmasına yönelik zorluklar hakkında ayrıntılı bir analiz yapacağız.Daha sonra bu zorlukları giderebilecek iki yeni altuzay kümeleme yöntemini tanıtıyoruz.Son olarak, denetimsiz etkinlik tanıma analizine dayanarak, kümelemeyi geleneksel sınıflandırmaya dahil eden bir etkinlik tanıma çerçevesi önereceğiz.İki yönün birbirini tamamlayıcı olduğunu ve hibrit bir yaklaşım geliştirmenin etkinlik bağlamı farkındalığına büyük ölçüde fayda sağlayacağını göstereceğiz.Denetimsiz aktivite öğrenme


Bilinen nesne kategorilerinin görsel modellerini öğrenmek binlerce eğitim örneği gerektirir; bunun nedeni, yüzlerce parametre içeren modeller gerektiren nesne görünümünün çeşitliliği ve zenginliğidir.Nesne kategorilerini sadece birkaç resimden ( ) öğrenmek için bir yöntem sunuyoruz.İlişkisiz kategorilerin daha önce öğrenilmiş modellerinden elde edilebilecek "jenerik" bilgilerinin birleştirilmesine dayanır.Değişken Bayezyen bir çerçevede faaliyet gösteriyoruz: nesne kategorileri olasılıksal modellerle temsil edilir ve "öncelikli" bilgi, bu modellerin parametrelerinde bir olasılık yoğunluk fonksiyonu olarak temsil edilir.Bir nesne kategorisi için "posterior" model, bir veya daha fazla gözlem ışığında öncekini güncelleyerek elde edilir.Fikirlerimiz dört farklı kategoride gösterilmiştir (insan yüzleri, uçaklar, motosikletler, benekli kediler).Başlangıçta yüzlerce eğitim örneğinden üç kategori öğrenilir ve bunlardan bir "öncelikli" tahmin edilir.Daha sonra dördüncü kategorinin modeli 1 ila 5 eğitim örneğinden öğrenilir ve yeni örneklerin bir dizi test görüntüsünü tespit etmek için kullanılır.


Artan sayıda şirket sürdürülebilirlik yatırımları yapıyor ve artan sayıda yatırımcı sermaye tahsis kararlarına sürdürülebilirlik performans verilerini entegre ediyor.Bununla birlikte, önceki akademik literatür, maddi olmayan sürdürülebilirlik sorunlarına karşı yapılan yatırımlar arasında ayrım yapmamıştır.Her endüstri için malzeme olarak sınıflandırılan sürdürülebilirlik yatırımlarına ilişkin el haritalama verileriyle, çeşitli sürdürülebilirlik yatırımlarına ilişkin firmaya özgü performans verilerine yönelik yeni bir veri seti geliştiriyoruz.Bu, sürdürülebilirlik yatırımlarının değer etkileri hakkında yeni kanıtlar sunmamızı sağlar.Takvim zamanı portföy hisse senedi geri dönüş gerilemelerini kullanarak, malzeme sürdürülebilirliği konularında iyi performans gösteren firmaların, bu konularda kötü performans gösteren firmaları önemli ölçüde geride bıraktıklarını ve sürdürülebilirlik konularındaki yatırımların hissedar-değer artırıcı olduğunu öne sürüyoruz.Ayrıca, malzeme olarak sınıflandırılmayan sürdürülebilirlik konularında iyi performans gösteren firmalar, bu aynı konularda kötü performans gösteren firmalara düşük performans göstermezler ve sürdürülebilirlik konularındaki yatırımların asgari düzeyde değer-yıkıcı olmadığını öne sürerler.Son olarak, maddi konularda iyi performans gösteren ve aynı zamanda maddi olmayan konularda kötü performans gösteren firmalar en iyi performansı sergilerler.Bu sonuçlar, firmaların sürdürülebilirlik yatırımlarının verimliliğine değinmekte ve aynı zamanda sermaye tahsis kararlarında sürdürülebilirlik faktörlerinin entegrasyonuna bağlı olan varlık yöneticileri için de etkileri bulunmaktadır.Mozaffar Khan Harvard Business School'da misafir Doçenttir.George Serafeim, Harvard Business School'da Jakurski Aile İşletmesi Doçenti'dir.Aaron Yoon Harvard Business School'da doktora öğrencisidir.Singapur Ulusal Üniversitesi ve Harvard Business School'daki seminer katılımcılarından gelen yorumlar için minnettarız.Harvard Business School'daki Fakülte Araştırma ve Geliştirme Bölümü'nden finansal destek için minnettarız.George Serafeim, SASB Standartlar Konseyi'nde görev yaptı.İletişim e-postaları: mkhan@hbs.edu; gserafim@hbs.edu; ayoon@hbs.edu.


Python'da olasılıksal modelleme için açık kaynaklı bir makine öğrenme paketi olan nar sunuyoruz.Olasılıksal modelleme, olasılık dağılımlarını kullanarak belirsizliği açıkça tanımlayan çok çeşitli yöntemleri kapsar.Narda yaygın olarak kullanılan üç olasılık modeli genel karışım modelleri, gizli Markov modelleri ve Bayesian ağlarıdır.Narın birincil odak noktası, eğitim modellerinin karmaşıklıklarını tanımlarından soyutlamaktır.Bu, kullanıcıların altta yatan algoritmaları anlamaları ile sınırlı olmak yerine uygulamaları için doğru modeli belirlemeye odaklanmalarını sağlar.Bu odaklanmanın bir yönü, eğitim modelleri için bir strateji olarak veri kümelerinden yeterli istatistiklerin toplanmasını içerir.Bu yaklaşım, kullanıcının verileri nasıl bölümlendireceğini veya algoritmaları bu görevlerin kendileri için nasıl değiştireceğini düşünmesini gerektirmeden, temel dışı öğrenme, minibatch öğrenme ve yarı denetimli öğrenme gibi birçok yararlı öğrenme stratejisini önemsiz bir şekilde sağlar.nar, hesaplamaları hızlandırmak için Cython'da yazılır ve yerleşik çok iş parçacıklı paralelliğe izin vermek için küresel tercüman kilidini serbest bırakır, bu da benzer algoritmaların diğer uygulamalarıyla rekabet edebilir - veya daha iyi performans gösterir.Bu makale, nardaki tasarım seçeneklerine ve karmaşık özelliklerin basit kodla desteklenmesini nasıl sağladıklarına genel bir bakış sunar.Kod https://github.com/jmschrei/pomegranate adresinde mevcuttur.


0360-1315/$ bkz. ön madde 2008 Elsevier Ltd. A doi:10.1016/j.compedu.2008.06.004 * Tel.: +3


Yeni nesil öğrencilerin eğitim sistemine girdiği fikri, eğitimciler ve eğitim yorumcuları arasında son zamanlarda dikkatleri üzerine çekti.'Dijital yerliler' veya 'Net nesil' olarak adlandırılan bu gençlerin, tüm yaşamları boyunca teknolojiye daldıkları, onları sofistike teknik beceriler ve geleneksel eğitimin hazırlıksız olduğu öğrenme tercihleri ile donattıkları söyleniyor.Bu kuşaksal değişimin doğası ve buna karşılık eğitim reformunun acil gerekliliği hakkında büyük iddialar yapılıyor.Yaklaşan bir kriz duygusu bu tartışmayı yaygınlaştırıyor.Ancak, gerçek durum açık olmaktan çok uzaktır.Bu makalede, yazarlar dijital yerlilerin tartışmalarını analiz etmek için eğitim ve sosyoloji alanlarından yararlanırlar.Gazete, dijital yerliler hakkında yapılan ana iddiaları sunar ve sorgular ve tartışmanın kendisinin doğasını analiz eder.Biz, ampirik ve teorik olarak bilgilendirilmek yerine, tartışmanın akademik bir ‘ahlaki panik’ biçimine benzetilebileceğini savunuyoruz.Daha ölçülü ve ilgisiz bir yaklaşımın artık ‘dijital yerlileri’ ve eğitim üzerindeki etkilerini araştırmak için gerekli olduğunu öne sürüyoruz.Değişmeyen tek şey, her seferinde "büyük değişiklikler" olmuş gibi görünmesidir.Marcel Proust, Within a Buding Grove ( bağlantılar değiştir)


Parça boyutunu azaltmak için iletim hattı yerine birleştirilmiş hattı kullanan bir Ka-band düzlemsel üç yönlü güç bölücü önerilir.Geleneksel Wilkinson güç bölücüden farklı olarak önerilen düzlemsel topoloji analiz edilir ve sadece kompakt değil, aynı zamanda monolitik mikrodalga entegre devre uygulamaları için çok uygun olan dc blok özellikleri de sağlayabilir.Bir pHEMT işlemi ile uygulanan bölücü, 5.1 dB'den daha az bir ekleme kaybı ve 17 dB'den daha iyi bir çıkış izolasyonu gösterir.18 dB'den daha az bir geri dönüş kaybı ve 30 GHz'de 4.2deg'lik bir faz farkı elde edilebilir.Son olarak, simülasyon ve deneysel sonuçlar arasındaki iyi anlaşmalar gösterilmiştir.


Bu makale, nano ölçekli ince (50/100nm) Au filminin elastomer Polidimetilsiloksan (PDMS) üzerine yeni bir metalizasyon tekniğine dayanan gerilebilir bir Planar Ters F Anteni (PIFA) sunmaktadır.İnce metal filmler, elektrik iletimini kaybetmeden %20'ye kadar gerilebilir.Yeni malzemelerden yapılan PIFA anteni, uygulanan bir stresin giderilmesinden sonra %10'luk bir gerilme altında çalışabilir ve orijinal durumuna geri dönebilir.Anten performansı için simülasyon ve ölçüm sonuçları verilir.


BIM ve GIS'in entegrasyonuna artan bir ilgi var.Bununla birlikte, araştırmaların çoğu GIS uygulamalarında BIM verilerini ithal etmeye odaklanmıştır ve bunun tersi de geçerlidir.BIM ve GIS'in gerçek entegrasyonu, BIM'deki GIS teknolojisinin güçlü parçalarını ve elbette GIS'teki BIM teknolojisinden güçlü parçaları kullanıyor.Bu makalede, her iki dünyadan güçlü parçaların bir karışımı tek bir projeye entegre edilmiştir.Makale, semantik IFC verilerini bir GIS bağlamına almak için GeoBIM adlı bir CityGML uzantısının geliştirilmesini anlatıyor.IFC'nin CityGML'ye dönüştürülmesi (GeoBIM uzantısı dahil) açık kaynaklı Building Information Modelserver'da uygulanmaktadır.Bu katkı, Geoinformation ve Kartografi serilerindeki Ders Notları (Springer-Verlag, Heidelberg) içinde yayınlanacak çift kör inceleme sürecinde seçildi.3D Geo-Bilgi Bilimlerindeki Gelişmeler Kolbe, Thomas H.; König, Gerhard; Nagel, Claus (Eds.)2011, X ISBN 978-3-642-12669-7, Ciltli Yayın Tarihi: 5 Ocak 2011 Dizi Editörleri: Cartwright, W., Gartner, G., Meng, L., Peterson, M.P.ISSN: 1863-2246 Uluslararası Fotogrametri Arşivi, Uzaktan Algılama ve Mekansal Bilgi Bilimleri, Cilt XXXVIII-4/W15 5. Uluslararası 3D GeoInfo Konferansı, 3-4 Kasım 2010, Berlin, Almanya 193.


Piyasa kontrolü unsurlarıyla hiyerarşileri teşvik etmek, şirketlerde aynı anda girişimciliği ve motivasyonu artırmanın çok kullanılan bir yolu haline geldi.Bununla birlikte, bu makale, bu tür "içsel melezlerin", özellikle de radikal biçimlerinde, yönetimsel vaatlerle ilgili temel güvenilirlik sorunları nedeniyle, delege karar verme sürecine müdahale etmemenin, genellikle "seçimli müdahale sorunu" olarak adlandırılan bir teşvik sorunu olduğunu iddia ediyor. Bu teorik tema, dünya lideri Danimarkalı işitme cihazları üreticisi Oticon'un durumunu kullanarak geliştirildi ve resimlendi.1990'ların başında Oticon, radikal iç melezi olan "spagetti organizasyonu" ile ünlü oldu. Son çalışmalar, spagetti organizasyonunu, organizasyona gevşek bağlantı kurarak dinamik yetenekleri teşvik etmek için radikal bir girişim olarak yorumladı, ancak yaklaşık on yıl sonra spagetti organizasyonunun daha geleneksel bir matris organizasyonuna yol açtığını ihmal etti.Bu makale Oticon'daki örgütsel değişikliklerin örgütsel bir ekonomik yorumunu sunar ve spagetti organizasyonunun güçlü bir yükümlülüğünün yukarıdaki teşvik sorunu olduğunu savunur.Oticon'daki motivasyon, üst yönetimin örgütsel yapıyı değiştirmesi konusunda seçici müdahale ile güçlü bir şekilde zarar gördü ve bu motivasyonel sorunların giderilmesi için bir araçtı.Hem iç hibritlerin verimli bir şekilde tasarlanmasının anlaşılması hem de firmalar ve pazarlar arasındaki ayrımın daha genel olarak ele alınmasının yanı sıra iç ve dış hibritler arasındaki seçim için değiştirilebilir çıkarımlar geliştirilmektedir.


Yeniden yapılandırılabilir antenler, değişen sistem parametreleriyle başa çıkmak için polarizasyon, çalışma frekansı veya uzak alan desenini değiştirir.Bu makale, birkaç uygulama örneği ile yeniden yapılandırılabilir antenler için geçerli olan geçmiş ve güncel teknolojilerden bazılarını gözden geçirir.Mekanik olarak taşınabilir parça ve dizilerin yanı sıra, yeniden yapılandırılabilir antenler için geçerli daha yeni yarı iletken bileşen ve ton balığı-malzeme teknolojileri tartışılmaktadır.


Bu mektupta yüksek kazançlı düşük profilli Fabry-Perot (FP) sızıntılı dalga anteni (LWA) tek boyutlu yüksek kirişli direksiyon özelliklerini sunmaktadır.Yapı, bir yer düzleminden ve değişen endüktif kısmen yansıtıcı yüzeyden (PRS) oluşur.Bir mikro şerit yama anteni, birincil besleme olarak hareket etmek için boşluğun içine gömülüdür.Tasarım örnekleri olarak antenler 9.5 GHz hızında çalışacak şekilde tasarlanmıştır.Sabit toplam kalınlığı 0 /6 olan alt dalgaboyu FP boşlukları (burada 0 serbest alan çalışma dalga boyu) üretilir ve ölçülür.PRS endüktansını değiştirmenin etkisi analiz edilir.PRS'nin endüktif ızgarasını akıllıca tasarlarken, geniş kenardan 60'a yakın son ateş yönüne doğru yüksek kirişli bir direksiyon açısının elde edilebileceği gösterilmiştir.


Gizli adres, bir blok zinciri işleminin çıktısının alıcının cüzdan adresiyle halka açık bir şekilde birleşmesini önler ve bir işlemin gerçek hedef adresini gizler.Gizli adres, bir kripto para birimi ağı için etkili bir gizlilik artırıcı teknoloji sağlarken, tüm işlemleri aktif olarak izlemek ve Internet of Things (IoT) gibi kaynak kısıtlı ortamlar için uygulamasını kısıtlayan varsayılan hedef adreslerini hesaplamak için blok zinciri düğümleri gerektirir.Bu makalede, blok zinciri tabanlı IoT sistemleri için daha hızlı bir çift anahtarlı gizli adres protokolü olan DKSAP-IoT'yi sunuyoruz.DKSAP-IoT, performansı artırmak ve iki iletişim akranı arasında aynı anda işlem boyutunu azaltmak için TLS oturum devamına benzer bir teknik kullanır.Teorik analizimizin yanı sıra gömülü bir hesaplama platformundaki kapsamlı deneyler, DKSAPIoT'nin en son teknoloji şemasına kıyasla hesaplama yükünü en az %50 oranında azaltabildiğini ve böylece blok zinciri tabanlı IoT sistemlerine uygulanmasının yolunu açtığını göstermektedir.


Bu makalede, derin sinir ağlarını, eğitim verilerinin sadece küçük bir kısmının etiketlendiği yarı denetimli bir ortamda eğitmek için basit ve verimli bir yöntem sunuyoruz.Farklı çağlardaki ağ içi eğitim çıktılarını ve en önemlisi, farklı düzenlileştirme ve girdi büyütme koşulları altında, bilinmeyen etiketlerin fikir birliği tahminini oluşturduğumuz kendi kendine algılamayı tanıtıyoruz.Bu topluluk tahmininin bilinmeyen etiketler için en son eğitim çağında ağın çıkışından daha iyi bir tahminci olması beklenebilir ve bu nedenle eğitim için bir hedef olarak kullanılabilir.Yöntemimizi kullanarak, iki standart yarı denetimli öğrenme kriteri için yeni kayıtlar belirledik, SVHN'de (artırılmayan) sınıflandırma hata oranını 500 etiketle %18,44'ten %7,05'e ve CIFAR-10'da %18,63'ten %16,55'e 4000 etiketle ve standart büyütmeleri etkinleştirerek %5,12 ve %12,16'ya düşürdük.Ayrıca, Tiny Images veri kümesinden rastgele görüntüleri eğitim sırasında etiketsiz ekstra girdiler olarak kullanarak CIFAR-100 sınıflandırma doğruluğunda net bir gelişme elde ediyoruz.Son olarak, yanlış etiketlere karşı iyi tolerans gösteririz.


Generatif düşmanca ağların (GAN'lar) artan önemine rağmen, GAN'larda optimizasyon hala kötü anlaşılmış bir konudur.Bu makalede, GAN optimizasyonunun "gradyan iniş" biçimini, yani hem jeneratör hem de ayrımcı parametrelerde eş zamanlı olarak küçük gradyan adımları attığımız doğal ayarı analiz ediyoruz.GAN optimizasyonunun konveks-konkav bir oyuna (basit parametrelemeler için bile) karşılık gelmemesine rağmen, bu optimizasyon prosedürünün denge noktalarının geleneksel GAN formülasyonu için hala yerel olarak asemptotik olarak kararlı olduğunu gösteriyoruz.Öte yandan, yakın zamanda önerilen Wasserstein GAN'ın dengeye yakın olmayan sınır döngülerine sahip olabileceğini gösteriyoruz.Bu istikrar analiziyle motive edilen, hem WGAN hem de geleneksel GAN için yerel istikrarı garanti edebilen ve aynı zamanda yakınsama ve adresleme modunun çöküşünü hızlandırmada pratik vaatte bulunan gradyan iniş GAN güncellemeleri için ek bir düzenlileştirme terimi önermekteyiz.


Bu makale, dikdörtgen dalga kılavuzu teknolojisinde mikrodalga 3-D baskılı yüklerin gerçekleştirilmesini ve karakterize edilmesini açıklamaktadır.Birkaç ticari malzeme X bandında (8-12 GHz) karakterize edildi.Dielektrik özellikleri, bir boşluk pertürbasyon yöntemi ve bir iletim / yansıtma dikdörtgen dalga kılavuzu yöntemi kullanılarak çıkarıldı.Kaybeden bir karbon yüklü Akrilonitril Butadien Stirene (ABS) polimeri, 8 ila 12 GHz arasında eşleştirilmiş bir yükü gerçekleştirmek için seçildi.İki farklı sonlandırma türü kaynaşmış biriktirme modellemesi ile gerçekleştirildi: hibrit 3-D baskılı sonlandırma (metal dalga kılavuzu + piramidal polimer emici + metalik kısa devre) ve tam 3-D baskılı sonlandırma (kendi kendine tutarlı eşleştirilmiş yük).Hibrit ve tam 3 boyutlu baskılı sonlandırmalar için sırasıyla 1,075 ve 1,025'ten daha az voltaj ayakta dalga oranı X bandı üzerinden ölçüldü.Tam 3D baskılı sonlandırmanın güç davranışı araştırıldı.Olay gücü genliğinin bir fonksiyonu olarak yansıyan gücün çok doğrusal bir evrimi, 10 GHz'de 11.5 W'a kadar gözlemlenmiştir. Bu 3 boyutlu baskılı cihazlar, dikdörtgen dalga kılavuzu teknolojisinde mikrodalga ile eşleşen yüklerin gerçekleştirilmesi için çok düşük maliyetli bir çözüm olarak görünmektedir.


Bu makalede, sintaktik bir ağaç üzerinde çalışan tekrarlayan bir sinir ağı (RNN) modeli sunuyoruz.Modelimiz, önceki RNN modellerinden farklıdır, çünkü model, hedef görev için önemli cümlelerin açık bir şekilde ağırlıklandırılmasına izin verir.Ayrıca eğitimde ortalama parametreler önermekteyiz.Semantik ilişki sınıflandırması ile ilgili deneysel sonuçlarımız, hem cümle kategorilerinin hem de göreve özgü ağırlıklandırmanın modelin tahmin doğruluğunu önemli ölçüde artırdığını göstermektedir.Ayrıca, model parametrelerinin ortalamalandırılmasının öğrenmeyi stabilize etmede etkili olduğunu ve genelleme kapasitesini geliştirdiğini de gösteriyoruz.Önerilen model, son model RNN tabanlı modellerle rekabet ediyor.


Sinir ağlarından geliştirilmiş genelleme için standart teknikler ağırlık çürümesi ve budama içerir.Ağırlık bozunumu, bir önceki aşırı ağırlıklara karşılık gelen bozunma fonksiyonuna sahip bir Bayesian yorumuna sahiptir.Dönüşüm grupları ve maksimum entropi yöntemi, bir gaussian öncesinden ziyade bir Laplace önermektedir.Eğitimden sonra ağırlıklar daha sonra kendilerini iki sınıfa ayırırlar: (1) veri hatasına karşı ortak bir duyarlılığa sahip olanlar ve (2) bu duyarlılığı elde edemeyenler ve bu nedenle ortadan kaybolurlar.Eleştirel değer, eğitim sırasında uyarlanabilir olarak belirlendiğinden, ağırlıkları tam sıfıra ayarlama hissinin budaması, tek başına düzenlileştirmenin otomatik bir sonucu olur.Serbest parametrelerin sayısı, ağırlıklar budandıkça otomatik olarak azaltılır.MacKay'in kanıt çerçevesini ve gaussian düzenlileştiricisini kullanarak sonuçlarıyla bir karşılaştırma yapılır.


Bu makalede, çoklu sistem tasarım hedefleri olan çok kullanıcılı çoklu girişli tek çıkışlı (MISO) ikincil iletişim sistemleri için kaynak tahsisi üzerinde çalışıyoruz.İkincil alıcıların boşta kaldıklarında radyo frekansından enerji toplayabildikleri bilişsel radyo (CR) ağlarını ele alıyoruz.İkincil sistem, eş zamanlı kablosuz güç ve ikincil alıcılara güvenli bilgi aktarımı sağlar.Ağırlıklı Tchebycheff yaklaşımına dayalı bir Pareto optimal kaynak tahsis algoritmasının tasarımı için çok objektif bir optimizasyon çerçevesi önermekteyiz.Özellikle, algoritma tasarımı üç önemli sistem tasarım hedefini içerir: toplam iletim gücü minimizasyonu, enerji toplama verimliliği maksimizasyonu ve girişim gücü sızıntısı-totransmit güç oranı minimizasyonu.Önerilen çerçeve, ikincil sistemdeki iletişim gizliliği ve ikincil vericideki potansiyel kulak misafiri (küçük ikincil alıcılar ve birincil alıcılar) kanal durumu bilgilerinin (CSI) kusuru ile ilgili bir hizmet kalitesi (QoS) gereksinimini dikkate alır.Önerilen çerçeve, özel durumlar olarak toplam hasat edilen güç maksimizasyonu ve girişim gücü sızıntısı minimizasyonu içerir.Kabul edilen çok nesneli optimizasyon problemi konveks değildir ve yarıdefinite programlama (SDP) gevşemesi yoluyla konveks optimizasyon problemi olarak yeniden yayınlanır.Orijinal problemin küresel optimal çözümünün, hem ilkel hem de SDP'nin rahatlamış probleminin çift optimal çözümlerinden yararlanarak oluşturulabileceği gösterilmiştir.Ayrıca, çift sorunun çözümü optimal çözümün inşası için uygun olmadığında dava için iki suboptimal kaynak tahsis şeması önerilmiştir.Sayısal sonuçlar sadece önerilen suboptimal şemaların yakın-optimal performansını göstermekle kalmaz, aynı zamanda kabul edilen çelişkili sistem tasarım hedefleri arasında ilginç bir takası da ortaya çıkarır.


Bilişselliğin birçok biçimsel modeli, insan öğrenenlerin varsayımlarını yakalamak için öznel olasılık dağılımlarını dolaylı olarak kullanır.Bu modellerin çoğu uygulamaları bu dağılımları dolaylı olarak belirler.Subjektif olasılık dağılımlarından örnek alarak insan öğrenenlerin varsayımlarını doğrudan belirlemek için bir yöntem önermekteyiz.Bir insan tercih modeli ile Markov zinciri Monte Carlo (MCMC) arasındaki yazışmayı kullanarak, insanların farklı kategorilerle ilişkilendirdiği nesneler üzerindeki dağıtımlardan örnekleme için bir yöntem tanımlıyoruz.Görevimizde, denekler bir nesneye önerilen bir değişikliği kabul edip etmemeyi seçerler.Görev, bu kararların bir MCMC kabul kuralına uyması ve sabit dağılımın kategori dağılımı olduğu bir Markov zinciri tanımlaması için inşa edilmiştir.Bu prosedürü hem laboratuvarda edinilen yapay kategoriler hem de deneyimden edinilen doğal kategoriler için test ediyoruz.


Bu araştırmanın temel amacı, hekimler tarafından algılanan engelleri tespit etmek, kategorilere ayırmak ve analiz etmek, uygulayıcılara faydalı müdahale seçenekleri sunmak için Elektronik Tıbbi Kayıtların (EMR'ler) benimsenmesine yöneliktir.YÖNTEMLER EMR'lerin hekimler tarafından kabul edilmesinin önündeki engellere ilişkin 1998'den 2009'a kadarki araştırma makalelerine dayanan sistematik bir literatür incelemesi yapıldı.Literatür aramalarında dört veri tabanı, "Bilim", "EBSCO", "PubMed" ve "Cochrane Kütüphanesi" kullanıldı.Doktorların elektronik tıbbi kayıtların uygulanması ve kullanılmasına yönelik algılanan engelleri rapor ettikleri takdirde çalışmalar analize dahil edildi.Elektronik tıbbi kayıtlar, hasta bilgilerini toplayan, saklayan ve görüntüleyen bilgisayarlı tıbbi bilgi sistemleri olarak tanımlanır.SONUÇLAR Çalışma, EMR'nin önündeki engelleri hekimler tarafından algılanan yirmi iki maddeyi içermektedir.Toplam 31 alt kategori de dahil olmak üzere sekiz ana bariyer kategorisi belirlendi.Bu sekiz kategori şunlardır: A) Finansal, B) Teknik, C) Zaman, D) Psikolojik, E) Sosyal, F) Yasal, G) Örgütsel ve H) Değişim Süreci.Tüm bu kategoriler birbiriyle ilişkilidir.Özellikle, Kategoriler G (Organizasyonel) ve H (Değişim Süreci) diğer engellere aracılık ediyor gibi görünmektedir.Değişim yönetimi perspektifini benimseyerek, belirlenen engelleri aşabilecek bariyerle ilgili bazı müdahaleler geliştiriyoruz.EMR kullanımının tıbbi uygulamalarda olumlu etkilerine rağmen, bu tür sistemlerin evlat edinme oranı hala düşüktür ve hekimlerin direncini karşılar.Bu sistematik inceleme, doktorların EMR uygulamasına yaklaştıklarında bir dizi engelle karşılaşabileceğini ortaya koymaktadır.EMR uygulama sürecinin bir değişim projesi olarak ele alınması ve tıbbi uygulamalarda uygulayıcılar veya değişim yöneticileri tarafından yönetilmesi gerektiği sonucuna varıyoruz.Değişim yönetiminin kalitesi, EMR uygulamasının başarısında önemli bir rol oynamaktadır.Bu çalışmada vurgulanan engeller ve önerilen müdahaleler, Elektronik Tıbbi Kayıtların uygulayıcıları için bir referans olarak hareket etmeyi amaçlamaktadır.İlgili müdahaleler belirlenmeden önce spesifik durumun dikkatli bir şekilde teşhisi gereklidir.


Bu makalede, kalp atış hızını tahmin etmeyi geliştirmek için parmak ucu kullanarak kalp atış hızını ölçmek için yeni bir entegre cihazın tasarımını ve geliştirilmesini sunduk.Kalp ile ilgili hastalıklar gün geçtikçe arttığından, sağlık kalitesini sağlamak için doğru ve uygun fiyatlı bir kalp atış hızı ölçüm cihazına veya kalp monitörüne ihtiyaç duyulmaktadır.Bununla birlikte, çoğu kalp atış hızı ölçüm aracı ve ortamı pahalıdır ve ergonomiyi takip etmez.Önerilen Kalp Hızı Ölçümü (HRM) cihazımız ekonomik ve kullanıcı dostudur ve işaret parmağı yoluyla kan akışını tespit etmek için optik teknolojiyi kullanır.Nabız algılama, sinyal çıkarma ve darbe amplifikasyonunu içeren parmak ucundaki darbeleri tespit etmek için üç faz kullanılır.Cihazın gerçek sinyaller üzerindeki niteliksel ve nicel performans değerlendirmesi, fiziksel aktivitenin yoğun olduğu durumlarda bile kalp atış hızı tahmininde doğruluk gösterir.HRM cihazının performansını Elektrokardiyogram raporları ve farklı yaşlarda 90 kişinin kalp atışlarının manuel nabız ölçümü ile karşılaştırdık.Sonuçlar, cihazın hata oranının ihmal edilebilir olduğunu gösterdi.


Hastalık önleme ve hasta sağlığının korunması alanındaki teknolojik yenilikler, izleme sistemleri gibi alanların evrimini sağlamıştır.Kalp atış hızı, insan kardiyovasküler sisteminin sağlamlığı ile doğrudan ilişkili olan çok hayati bir sağlık parametresidir.Kalp atış hızı, kalbin dakikada attığı sayıdır, biyolojik iş yükü, işyerinde stres ve görevlere yoğunlaşma, uyuşukluk ve otonom sinir sisteminin aktif durumu gibi farklı fizyolojik durumları yansıtır.EKG dalga formu ile ya da kalbin düzenli kasılmalarıyla kan zorlandığı için atardamarın ritmik genişlemesini ve kasılmasını algılayarak ölçülebilir.Nabız, arterin cilde yakın olduğu bölgelerden hissedilebilir.Bu makale, kalp atış hızını parmak ucu ve Arduino ile ölçme tekniğini tanımlar.Bir ışık kaynağı ve dedektör kullanarak dokudaki kan hacmindeki varyasyonu ölçmede invazif olmayan bir yöntem olan fotofeltismografinin (PPG) esasına dayanır.Kalp atarken, aslında vücut boyunca kan pompalıyor ve bu da parmak arterinin içindeki kan hacminin de değişmesini sağlıyor.Kanın bu dalgalanması, parmak ucunun etrafına yerleştirilmiş bir optik algılama mekanizması ile tespit edilebilir.Sinyal yükseltilebilir ve arduino'ya seri port iletişimi yardımıyla gönderilir.Yazılım kalp atış hızı izleme ve sayma işlemleri yardımıyla gerçekleştirilir.Sensör ünitesi bir kızılötesi ışık yayan diyot (IR LED) ve bir foto diyottan oluşur.IR LED, parmak ucuna kızılötesi bir ışık iletir, bir kısmı parmak arterlerinin içindeki kandan geri yansıtılır.Foto diyot, ışığın geri yansıyan kısmını algılar.Yansıyan ışığın yoğunluğu, parmak ucunun içindeki kan hacmine bağlıdır.Bu nedenle, kalp yansıyan kızılötesi ışık değişimlerinin miktarını her attığında, foto diyot tarafından tespit edilebilir.Yüksek kazançlı bir amplifikatörle, yansıyan ışığın genliği içindeki bu küçük değişiklik bir darbeye dönüştürülebilir.


Bu makalede, uzaktan erişim özelliğine sahip kablosuz tabanlı Hasta Sensörü platformu (WSP, Sensor Node) olarak adlandırılan ortak yaklaşım Sensör Platformu'nu kullanan Basit Kablosuz iletim Sistemi'ni önermekteyiz.WSP'nin hedefleri şunlardır: Standart sensör düğümü (modüldeki sistem), ortak bir yazılım. Önerilen platform mimarisi (Sensor düğümü) farklı hayati parametre toplama ve gönderme için esneklik, kolay özelleştirme sunar.Kablosuz iletişim kanalına dayalı bir prototip oluşturulmuştur.Kablosuz lan (IEEE .802.15.4), prototipimizde (Sensör düğümü) iletişim kanalı olarak kullanılmıştır.Arzu sensörü bilgileri (hayati parametre) uzaktan görüntülenebilir ve ayrıca hayati parametre talebi karşılamak için ayarlanabilir.


Artırılmış gerçeklik, tıp eğitiminde giderek daha fazla uygulanmaktadır, çünkü eğitimciler bilgiyi sanal nesneler aracılığıyla paylaşabilirler.Bu araştırma, artırılmış gerçeklik yoluyla insan kalbinin anatomisi ile ilgili olarak kullanıcıların tıbbi bilgilerini geliştiren bir web uygulamasının geliştirilmesini açıklamaktadır.Değerlendirme iki farklı şekilde yapılır.İlkinde, bu makalenin yazarları, bir uzmanın gözetiminde bir araştırmacı kullanarak üç boyutlu bir insan kalp modülünün fizibilitesini değerlendirir.İkinci olarak, değerlendirme bilişsel yürüyüş yöntemi ile kullanılabilirlik sorunlarını tanımlamayı amaçlamaktadır.Üç tıp öğrencisi (naif kullanıcılar) web uygulamasında üç hedef göreve çağrılır.Görev tamamlama, standart bilişsel geçiş soruları seti ışığında takdir edilir.Artırılmış gerçeklik içeriği ıska isabetleri, üç boyutlu insan kalbinin eğitim yararını artırmak amacıyla ilk değerlendirme yoluyla ortaya çıkar.Bilişsel yürüyüş, bir sonraki yazılım sürümünde kullanılabilirliği daha da artırabilecek daha fazla iyileştirme noktası sağlar.Mevcut çalışma parçası pilot öncesi değerlendirmeyi oluşturur.Standartlaştırılmış metodolojiler, uygun öğrenci popülasyonlarına daha geniş pilotluk yapmadan önce uygulamayı geliştirmek için kullanılır.Bu tür değerlendirmeler, anatomi derslerinin çevrimiçi eğitimine yardımcı olan deneyimsel öğrenme yöntemlerinde önemli kabul edilir.


Bu mektup, çıkış portlarında nispeten esnek faz farklarını gerçekleştirebilen 4  4 Butler matrisinin yeni bir topolojisi sunar.Önerilen Butler matrisi, geleneksel Butler matrisindeki dörtgen kuplörlerin yerini almak için keyfi faz farkları olan kuplörleri kullanır.Uygulanan kuplörlerin faz farklılıklarını kontrol ederek, önerilen Butler matrisinin çıkış portları arasındaki aşamalı faz farklılıkları nispeten esnek olabilir.Tasarımı kolaylaştırmak için, kapalı form tasarım denklemleri türetilir ve sunulur.Tasarım konseptini doğrulamak için, dört benzersiz aşamalı faz farkına sahip bir düzlemsel 44 Butler matrisi ( - 30sup>/sup>, + 150sup>/sup>, - 120sup>/sup> ve + 60sup>/sup>) tasarlanmış ve üretilmiştir.Çalışma frekansında, genlik dengesizliği 0.75 dB'den azdır ve faz uyumsuzluğu 6sup>/sup> içindedir.Ölçülen geri dönüş kaybı 16 dB'den daha iyidir ve izolasyon 18 dB'den daha iyidir.10 dB geri dönüş kaybı ile bant genişliği yaklaşık% 15'tir.


Kolun ve vücudun erişilen bir hareketini kontrol etmek için, birkaç farklı hesaplama probleminin çözülmesi gerekir.Nöron benzeri işlemci ağlarında uygulanabilecek bazı paralel yöntemler tanımlanmıştır.Her yöntem genel görevin farklı bir bölümünü çözer.İlk olarak, istenen bir yörüngeyi takip etmek için gerekli torkları bulmak için bir yöntem tanımlanmıştır.Yöntemler tablo aramasından daha ekonomik ve çok yönlüdür ve çok az ardışık adım gerektirir.Daha sonra istenen bir yörüngenin iç temsilini oluşturmanın bir yolu tarif edilir.Bu yöntem, yörüngedeki mevcut noktada vücudun durumunun statik ve dinamik parametrelerini temsil eden bir "hareket karatahtasına" büyük bir sezgisel kural seti uygulayarak yörüngeyi tek bir parça halinde gösterir.Hesaplamalar, vücudun parçalarının konumlarını, yönelimlerini ve hareketlerini, eklem açıları veya vücudun kendisine dayanan benmerkezci bir çerçeveden ziyade, tek, hızlandırıcı olmayan, dünya merkezli bir referans çerçevesi açısından ifade ederek basitleştirilir.


Bu makalede, evrensel ultra yüksek frekans (UHF) RF tanımlama (RFID) uygulamaları için uygun olan tek beslemeli geniş bant dairesel polarize istiflenmiş yama anteni için iyi empedans eşleşmesi ve simetrik geniş kenar radyasyon desenleri elde etmek için yatay meandered şerit (HMS) besleme tekniği önerilmiştir.Anten, her biri FR4 substratlarının üst tarafında basılan iki köşeli kesilmiş yama ve bir HMS'den oluşur.HMS'nin bir ucu bir prob tarafından ana yamaya bağlanırken, diğer ucu bir SMA konektörüne bağlanır.Simülasyon sonuçları ölçümlerle karşılaştırılır ve iyi bir anlaşma elde edilir.Ölçümler, antenin empedans bant genişliğine (VSWR ; 1.5) yaklaşık% 25,8 (758-983 MHz), yaklaşık% 13,5 (838-959 MHz) 3dB eksenel oran (AR) bant genişliğine ve 3dB AR bant genişliği içinde yaklaşık 8,6 dB veya daha büyük bir kazanç seviyesine sahip olduğunu göstermektedir.Bu nedenle, önerilen anten, 840-955 MHz'lik UHF bandında çalışan evrensel UHF RFID okuyucuları için iyi bir aday olabilir.Buna ek olarak, mühendislere böyle bir antenin tasarlanması, değiştirilmesi ve optimize edilmesi için bilgi sağlamak için önerilen antenin parametrik bir çalışması ve tasarım kılavuzu sunulmaktadır.Sonunda, önerilen anten RFID sistem uygulamalarında doğrulanır.


Dairesel polarize (CP) radyasyon ve radyo frekansı tanımlama (RFID) okuyucu uygulamaları için yeni asimetrik dairesel şekilli delikli mikro şerit yama antenleri önerilmiştir.Kompakt dairesel polarize mikro şerit antenlerini gerçekleştirmek için tek beslemeli bir konfigürasyon tabanlı asimetrik dairesel şekilli slotlu kare mikro şerit yamaları benimsenmiştir.Çapraz yönler boyunca asimetrik dairesel şekilli yuvalar, CP radyasyonu ve küçük anten boyutu için kare bir mikro şerit yama üzerine simetrik olarak gömülüdür.CP radyasyonu, köşegen yönler boyunca slot alanlarına göre hafif asimetrik (dengesiz) yama ile elde edilebilir.Dört simetrik yarık da anten boyutunu daha da azaltmak için asimetrik dairesel şekilli oluklu yamanın ortogonal yönleri boyunca simetrik olarak gömülüdür.Antenin çalışma frekansı, CP radyasyonunu değişmeden tutarken yarık uzunluğunu değiştirerek ayarlanabilir.17.0 MHz empedans bant genişliği ile 6.0 MHz civarında ölçülen 3-dB eksenel-ratio (AR) bant genişliği, bir RO4003C substrat üzerindeki anten için elde edilir.Genel anten boyutu, 900 MHz'de 0.27o  0.27o  0.0137o'dur.


Dengesiz beslenen çapraz diyafram, dairesel polarizasyon için kısa bir geri tepme antenini (SBA) heyecanlandırmak için geliştirilmiştir.Çapraz diyafram, bir çift kapasitif koçanlı iki ortogonal H şeklindeki yuvadan oluşur ve bir kısaltma pimi ile dengesiz bir besleme oluşturan tek bir prob tarafından beslenir.Çapraz diyaframlı heyecanlı SBA'nın %6,5 (VSWR1.2) voltajlı dalga oranı (VSWR) bant genişliği ve 14 dBi'lik bir kazanç ile eksenel bir oran (les 3 dB) bant genişliği elde edebileceği gösterilmiştir.Anten yapısı anlatılır ve simülasyon ve deneysel sonuçlar sunulur.Empedans eşleme ve dairesel polarizasyon üretimi için mekanizmalar analiz edilir


Bu makale, küresel konumlandırma uydusu (GPS) uygulamaları için diyaframlı dairesel polarize bir antenin tasarımını ve testini açıklamaktadır.Anten, maksimum konumlandırma doğruluğu sağlamak için diferansiyel GPS sistemleri için gerekli olan 1575 ve 1227 MHz'lik hem L1 hem de L2 frekanslarında çalışır.Elektriksel performans, düşük profilli ve maliyet bu anten için eşit derecede önemli gereksinimlerdi.Tasarım prosedürü tartışılır ve ölçülen sonuçlar sunulur.Ayrıca imalat hassasiyeti analizinden elde edilen sonuçlar da yer almaktadır.


Geniş bantlı 90deg Schiffman faz kaydırıcısını içeren bir 90deg geniş bant balun, çift beslemeli tip mikro şerit antenlerin geniş bant dairesel polarizasyon performansını arttırmanın bir yolu olarak tanıtıldı.Önerilen 90deg geniş bant balun, geniş bir bant genişliği (% 57.5) boyunca iyi empedans eşleştirme, dengeli güç bölme ve tutarlı 90deg (plusmn5deg) faz kayması sağlar.Önerilen 90deg geniş bant balununu kullanan dairesel bir yama anteninin, çift L-prob vakası için sırasıyla ölçülen empedans (S11 -10 dB) ve eksenel oran (AR  3 dB) bant genişliğine (AR  3 dB) ve sırasıyla %71,28 ve %81,6'ya ulaştığı gösterilmiştir.


Bu makale, Avrupa şirketlerinde iş süreci yönetiminin (BPM) anlaşılması ve uygulanmasına ilişkin bir anket ve vaka çalışması araştırmalarının bulgularını rapor etmektedir.Süreç perspektifi, performans iyileştirme yoluyla rekabet avantajı elde etmek ve pazar baskılarına, daha iyi ve daha güvenilir hizmet için müşteri beklentilerine ve rekabetin artmasına yanıt olarak giderek artan bir mekanizma olarak görülmektedir.Avrupalı şirketlerin BPM'ye ne kadar önem verdiğini, onlar için ne anlama geldiğini ve pratikte ne yaptıklarını ortaya koyuyoruz.Makale, Avrupa Kalite Yönetimi Vakfı (EFQM) üyesi olan kuruluşlarda kalite yöneticileri ve iş süreci yöneticileri ile yapılan bir posta anketine ve BPM'nin benimsenmesinde lider olarak kabul edilen bir dizi kuruluşta vaka çalışmalarına dayanmaktadır.Çalışma, bazı ilginç yaklaşımların vurgulanmasına ve BPM'nin başarılı olması için önemli olan özelliklerin ortaya çıkmasına yardımcı oldu.Giriş İş süreci yönetimi (BPM) ile ilgili zorluklardan biri terminolojidir.Süreç terimi, yönetim literatüründeki örgütleri anlamamıza katkıda bulunan birçok disiplinde bulunabilir.Operasyonel bir görüş, kalite iyileştirmede (Deming, 1986), toplam kalite yönetiminde (Oakland, 1989) ve tam zamanında (Harrison, 1992) kavramında görülür.Sistem düşüncesi (Jenkins, 1971; Checkland, 1981), sibernetik (Bira, 1966) ve sistem dinamiği (Senge, 1990) terime daha zengin bir anlam kazandırır.Örgüt kuramcıları sosyal ve örgütsel süreçler açısından da konuşmuşlardır (Burrell ve Morgan, 1979; Monge, 1990).Bu öncüllerin yararlı bir incelemesi Peppard ve Preece (1995) tarafından sağlanmıştır.Mevcut çalışmanın merkezlendiği alan, yönetimsel düşüncenin Toplam Kalite veya İş Mükemmelliği modellerine bağlanmasıyla örgütsel etkinliği arttırmaya çalışan son yaklaşımlar dışında gelişir.Bunlar esas olarak pratisyen güdümlü ve akademik teoriye dayanmayan kişilerdir.Örnekler arasında Avrupa Kalite Yönetimi Vakfı modeli (EFQM) (Hakes, 1995) ve Malcom Baldrige Ulusal Kalite Ödülü modeli (MBNQA) (George, 1992) bulunmaktadır.Bu modeller, örgütsel etkinliğin çok faktörlü ve çok yapılı modellerini benimserken, esas olarak hedefe dayalı kalırlar (Cameron, 1986).Ayrıca güçlü bir operasyonel çerçeveden geliştiler ve genellikle Royal Mail'den Bob Dart, Simon Machin ve Tony Grant'a teşekkür etmek istiyoruz.Araştırmamızın çeşitli aşamalarında EFQM, Rank Xerox, British Telecom, TNT ve Nortel'in yardımını da takdirle karşılıyoruz.D ow nl oa de d by S E L C U K U N IV E R SI T Y A t 0 2: 52 0 8 Fe br ua ry 2 01 5 (P T ) Avrupa iş dünyasından dersler 11 iş süreci yeniden mühendislik (Hammer, 1990).Ayrıca değer zinciri analizinin güçlü süreç yöneliminde stratejik düşünceden etkilenmişlerdir (Porter, 1985) ve firmanın kaynak bazlı görüşünü barındırmaktadırlar (Grant, 1991).Modellerin kullanımı, işlevlerin değerini işlevselliği aşan süreçler lehine yeniden değerlendirerek stratejik düzeyde bir organizasyonun tasarımını sorgulamaya yol açabilir (Ghoshal ve Bartlett, 1995; Galbraith, 1995).Bununla birlikte, ne EFQM ne de MBNQA, BPM'nin nasıl dağıtılacağı konusunda doğrudan rehberlik sağlamaz.Yaklaşımlar genellikle iş süreçlerini tanımlama ve bunları operasyonel, destekleyici veya yön belirleme olarak sınıflandırma girişimlerini içerir.Bu etkinlik genellikle danışmanlar tarafından bir dizi yöntem kullanılarak kolaylaştırılır, ancak genellikle en azından organizasyonun en üst seviyesinde süreç haritalamasının yönlerini içerir.Süreç paradigmasının benimsenmesinin en azından üst düzey yöneticiler tarafından tercih edildiğine dair kanıtlar vardır (Garvin, 1995), ancak bunun kuruluşlar arasında yaygın olarak tutulan bir görüş olduğu hiçbir şekilde açık değildir.BPM'de iyi uygulama yönlerine, en azından operasyonel düzeyde (Armistead, 1996) işaret etmek mümkün olsa da, kuruluşların bu kavramı pratikte nasıl uyguladıklarını ve BPM yaklaşımının temel bileşenleri olarak bulduklarını bilmiyoruz.Yöntem Araştırmanın amacı, BPM'nin daha iyi anlaşılmasını ve organizasyonel etkililiğe ulaşmanın bir yolu olarak nasıl uygulanabileceğini geliştirmek olmuştur.Özellikle şirketlerin, süreç iyileştirme tekniklerinin uygulanmasından ziyade, tüm organizasyonlarını yönetmenin bir yolu olarak bir iş süreci perspektifini nasıl kullandıklarını öğrenmekle ilgilendik.Özellikle şu soruları araştırmaya çalıştık: .BPM, Avrupalı yöneticiler için ne kadar önemli?.Avrupa örgütleri arasında BPM konusunda ortak bir anlayış var mı?.Avrupalı kuruluşlar BPM'yi pratikte nasıl uyguluyor?Bu soruları ele alırken, kuruluşların BPM'yi nasıl kavramsallaştırdığına ve hem strateji formülasyonu hem de konuşlandırma açısından başkalarını aydınlatmak için deneyimlerinden yararlanmalarına ışık tutmayı umuyoruz.Bu makale araştırmanın bulgularını ele alır ve öğrenilebilecek dersler önerir.Araştırmamız sırasında, vaka inceleme materyalinden oluşan zengin bir veri bankası oluşturduk.Vaka çalışmaları, üst düzey yöneticilerin (genellikle kalite müdürü veya iş süreci yöneticisi) organizasyonlarının BPM'ye yaklaşımını detaylandırmak için davet edildiği açık uçlu bir görüşme formatı kullanılarak derlenmiştir.Görüşmeler kaydedildi ve transkribe edildi ve kavramları tanımlamak için bir bilişsel harita geliştirildi.Bazı durumlarda röportajlardan elde edilen veriler, EFQM modeline karşı iç öz değerlendirmeler için kullanılan materyallerle desteklenmiştir.Örgütler tipik olarak BPM yaklaşımlarını benimsedikleri bilindiği için seçildi.Bu makale, özellikle Rank Xerox, Nortel, British Telecom ve TNT ile Avrupa Kalite Ödülleri'nin bir şekilde (doğrudan bağlı kuruluşlar aracılığıyla) kazananları olan vaka çalışmalarına atıfta bulunmaktadır.D ow nl oa de d by S E L C U K U N IV E R SI T Y A t 0 2: 52 0 8 Fe br ua ry 2 01 5 (P T)


Bu kağıt, tasarım prosedürünün yanı sıra 2,45GHz 10  W kablosuz enerji hasat makinesinin (WEH) deneysel performansını, 1  W / cm2 olay güç yoğunluğunda maksimum toplam % 30 verimlilikle açıklar.WEH, şant yüksek hızlı düzeltici diyotu katlanmış bir dipol ile bütünleştirir.Bir metal reflektör, rekten kazancını arttırır ve çeyrek dalga boyu diferansiyel hattı bir boğum olarak kullanılır.Hem bir VDI WVD hem de bir Skyworks GaAs Schottky diyot antenle entegre edilir ve performansları karşılaştırılır.


Faktör analizi literatürü, yeterli derecede kararlı ve nüfus faktörlerine yakın karşılık gelen faktör çözümleri elde etmek için gerekli minimum örnek büyüklüğü ile ilgili bir dizi öneri içerir.Bu konuyla ilgili temel bir yanlış anlama, minimum örneklem boyutunun veya örneklem boyutunun değişken sayısına olan minimum oranının, çalışmalar arasında değişmez olmasıdır.Aslında, gerekli örneklem boyutu, değişkenlerin komünallik düzeyi ve faktörlerin aşırı determinasyon düzeyi de dahil olmak üzere, herhangi bir çalışmanın çeşitli yönlerine bağlıdır.Yazarlar, bu etkileri anlamak ve tahmin etmek için bir temel sağlayan teorik ve matematiksel bir çerçeve sunarlar.Hipotez etkileri, yapay veriler kullanılarak yapılan bir örnekleme çalışması ile doğrulanır.Sonuçlar, ortak başparmak kurallarının geçerliliğini göstermediğini gösterir ve faktör analizinde örneklem büyüklüğü için kılavuzlar oluşturmak için bir temel sağlar.


Hiperandrojenizme sahip kadınların kadın sporlarında rekabet edebilmelerini düzenleyen politikaların bazı büyük spor yönetim organları tarafından yakın zamanda uygulanması çok dikkat çekti ve hala tartışmalı bir konudur.Bu kısa makale iki ana tartışma konusunu ele almaktadır: Seçkin kadın sporcularda yüksek kan T seviyelerinin performansının artırılmasını destekleyen mevcut bilimsel temel ve bu politikalarla ilgili etik gerekçe ve düşünceler.Hem doğuştan hem de edinilmiş hiperandrojenik koşullar ve elit kadın sporlarındaki yaygınlıkları hakkında yakın zamanda yayınlanan veriler göz önüne alındığında, yüksek androjen seviyesinin performans artışına göre olduğunu iddia ediyoruz.Kadınları klinik ve biyolojik hiperandrojenizmle düzenlemek eleştiriye davetiyedir, çünkü cinsiyetin biyolojik parametreleri gerçek dünyada sadece iki kategoriye ayrılmaz.Bununla birlikte, tüm sporculara seviyeli bir oyun alanı sağlamak için ellerinden geleni yapmak spor yöneten organların sorumluluğundadır.Sporda hiperandrojenizm politikalarıyla ilgili tartışmaları gölgelememek için, spor uygunluğu ve terapötik seçenekler konuları her zaman üst üste gelseler bile ayrı ayrı ele alınmalı ve açıklanmalıdır.Son olarak, mevcut politikaların rafine edilmesi için bazı öneriler mevcut makalede yapılır.


Bu makalede, tweetlerin nasıl yazıldığının ve bu mesajları oluşturan kelimelerin meta-bilgisinin bazı özelliklerini araştıran Twitter mesajları (tweet) üzerindeki duyguları otomatik olarak tespit etmek için bir yaklaşım önermekteyiz.Dahası, eğitim verimiz olarak gürültülü etiketlerin kaynaklarından yararlanıyoruz.Bu gürültülü etiketler, Twitter verileri üzerinden birkaç duygu tespit web sitesi tarafından sağlandı.Deneylerimizde, özelliklerimizin tweetlerin daha soyut bir temsilini yakalayabildiğinden, çözümümüzün öncekilerden daha etkili olduğunu ve ayrıca önyargılı ve gürültülü verilerle ilgili olarak daha sağlam olduğunu gösteriyoruz.


Bu makalede, her bir çoklu girişli çoklu çıkışlı (MIMO) anten sisteminden oluşan bir düzlemsel, kompakt, tek substratlı, çok bantlı 2 set 2-element sunulmaktadır.MIMO anten sistemi, LTE bandını (698 MHz  813 MHz) kaplamak için tonozlu 2-elementli menderesli ve katlanmış MIMO anteninden ve sırasıyla 754 MHz  971 MHz, 1.65  .83 GHz ve 2  3.66 GHz'i kapsayacak şekilde kompakt 2-elementli modifiye küp geniş bant anteninden oluşur.Bu antenin yer düzlemi 0.76.92 GHz ve 3.05.2 GHz hızında çalışan bir algılama anteni gibi davranır.Üst bant antenleri, bilişsel radyolar (CR) ve Nesnelerin İnterneti (IoT) uygulamaları için eksiksiz bir anten platformu geliştirmek için 0.728.08 GHz, 1.64.84 GHz, 2.13.69 GHz ve 5.015.55 GHz aralığında çalışır.Anten düşük maliyetli bir FR-4 substratı (inf>r/inf>=4.4 tan=0.02) boyutlarında 65 120 1.56 mmsup>3/sup> üzerine imal edilmiştir.


Bu makalede, hem bilişsel-radyo tabanlı jammerların sıkışma kabiliyetini hem de bilişsel radyo ağlarının (CRN) sıkışma önleyici kabiliyetini, birden fazla işbirliği yapmayan jammerları ve bağımsız Rayleigh düz fading yayılımlarını göz önünde bulundurarak inceliyoruz.CRN iletiminin bir Markov modeli, anti-jamming performansının çapraz katman analizi için kurulmuştur.Geçiş olasılıkları, akıllı bir sıkışma saldırı stratejisi göz önünde bulundurularak analitik olarak türetilir.Ortalama çıktı ifadesi simülasyonlar tarafından elde edilir ve doğrulanır.Sonuçlar, CRN iletişimlerinin CRN spektrum algılama ve kanal değiştirme prosedürlerini hedefleyen akıllı sıkışma saldırılarına karşı son derece hassas olabileceğini göstermektedir.


Adaboost, bir dizi küçük karar ağacı inşa eden, her ağacı önceki ağaçlar tarafından kaçırılan zor durumları tahmin etmek için uyarlayan ve tüm ağaçları tek bir modelde birleştiren bir makine öğrenme algoritmasıdır.AdaBoost metodolojisini tartışacağız ve Real AdaBoost adlı uzantıyı tanıtacağız.Real AdaBoost güçlü bir akademik soydan gelmektedir: yazarları makine öğreniminin öncüleridir ve yöntem 15 yıla yayılan iyi kurulmuş ampirik ve teorik desteğe sahiptir.Pratik olarak konuşursak, Real AdaBoost okunabilir kredi puan kartları üretebiliyor ve değişken etkileşim ve uyarlanabilir, aşamalı binning de dahil olmak üzere çekici özellikler sunuyor.Real AdaBoost'u kredi puan kartları oluşturmak için baskın metodolojiye benzeteceğiz: kanıtların lojistik gerilemesinin (SWOELR) adım adım ağırlığı.Real AdaBoost, SWOELR'e oldukça benzer ve SWOELR modelleri için bir ölçüt olarak hizmet verecek şekilde iyi konumlandırılmıştır; hatta SWOELR'in gücünü anlayabileceğimiz istatistiksel bir çerçeve bile sunabilir.SAS'ta Real AdaBoost modelleri üretmek için bir makro sunuyoruz.INTRODUCTION Finansal kurumlar (FI'ler), pazarlama, dolandırıcılık tespiti, kredi yargılaması vb. için çok çeşitli modeller geliştirmelidir.Modelleme, makine öğrenimi patladığında yakın zamanda bir rönesans geçirdi - gelişmiş istatistiksel tekniklerin kullanılabilirliği, bu teknikleri uygulamak için güçlü bilgisayarların yaygınlığı ve bu yöntemleri benimseyen şirketlerin iyi bilinen başarıları (Parloff 2016).Bazı Fİ'ler içindeki departmanları modellemek karşıt taleplerle karşı karşıyadır: yöneticiler gelişmiş yöntemlerin ünlü değerinin bir kısmını isterken, hükümet düzenleyicileri, dahili dağıtım ekipleri ve cephe personeli uygulanması, yorumlanması ve anlaşılması kolay modeller ister.Bu makalede, güçlü, ancak opak makine öğrenme yöntemleri ve şeffaf geleneksel yöntemler arasında bir orta zemin sunabilecek bir makine öğrenme tekniği olan Real AdaBoost'u inceliyoruz.TÜKETİCİ RISK MODELLERİ FI'lerin genellikle güç ve şeffaflık arasında bir denge kurması gereken bir modelleme alanı tüketici risk modellemesidir.Tüketici risk modellemesi, müşterileri kredi değerlerine göre sıralamayı içerir (bir krediyi geri ödeyecekleri olasılığı): önce suç riskini belirten müşteri özelliklerini belirleyerek ve daha sonra her müşteri için göreceli bir risk puanı hesaplamak için matematiksel olarak birleştirerek (ortak özellikler şunlardır: geçmiş kredi suçluluğu, yüksek kredi kullanımı, vb.).CREDIT SCORECARDS Tüketici risk modellerini mümkün olduğunca şeffaf tutmak için, birçok FI, modelin nihai çıktısının bir puan kartı şeklinde olmasını gerektirir (bir örnek Tablo 1'de gösterilmiştir).Kredi puan kartları, basitlikleri, okunabilirlikleri ve modelleme sürecinde iş uzmanlığının dahil edilebileceği kolaylıklar nedeniyle müşteri risk modellerini temsil etmenin popüler bir yoludur (Maldonado et al.2013).Bir puan kartı, riski gösteren bir dizi özelliği listeler ve her bir karakteristik, bu karakteristik için değer aralıklarıyla tanımlanan az sayıda kutuya ayrılır (örneğin, kredi kullanımı:% 30-80, kredi kullanımı karakteristiği için bir kutudur).Her bir çöp kutusuna, istatistiksel bir modelden türetilen ve o çöp kutusunun riskiyle orantılı bir değer olan bir takım puan puanları atanır (SAS 2012).Bir müşteri karakteristik başına bir ve sadece bir bin içine düşecektir ve başvuru sahibinin nihai puanı, her bir bin tarafından atanan puanların toplamıdır (artı bir kesişme).Bu son puan tüketici riski ile orantılıdır.Puan kartlarını geliştirme prosedürü, kanıt lojistik regresyonunun (SWOELR) adım adım ağırlığı olarak adlandırılır ve SAS Enterprise MinerTM'deki Kredi Puanlama eklentisinde uygulanır.


Bununla birlikte, bu sorun için, her zamanki yaklaşım tamamen yetersiz olacaktır, çünkü 'yi makul bir doğruluk derecesine yakınlaştırmak, n'nin aşırı derecede büyük olmasını gerektirir.Örneğin, ortalama olarak, I'nin sadece bir sıfır olmayan değerini elde etmek için n  2.7014  10 ayarlamamız gerekir.Açıkçası bu pratik değildir ve çok daha küçük bir n değeri kullanılmalıdır.Bununla birlikte, çok daha küçük bir n değeri kullanmak, neredeyse kaçınılmaz olarak bir tahminle sonuçlanacaktır, n = 0 ve yaklaşık bir güven aralığı [L,U ] = [0, 0]!Yani naif yaklaşım işe yaramıyor.Şimdiye kadar kursta gördüğümüz varyans azaltma tekniklerini kullanmayı deneyebiliriz, ancak varsa çok az yardım sağlarlardı.


Tarım, Kızılderililerin kazançlarının önemli bir kaynağıdır ve tarım, Hindistan ekonomisi üzerinde büyük bir etki yaratmıştır.Daha iyi verim ve kaliteli teslimat için ekinlerin geliştirilmesi son derece gereklidir.Bu nedenle uygun koşullar ve mahsul yataklarındaki uygun nem, üretim için önemli bir rol oynayabilir.. Çoğunlukla sulama, bir uçtan diğerine akışların geleneksel yöntemleri ile yapılır.Bu tür arz, dosyalanmış çeşitli nem seviyelerini bırakabilir.Su sisteminin yönetimi, programlanmış sulama çerçevesi kullanılarak geliştirilebilir Bu makale, manuel emeği azaltacak ve su kullanımını optimize edecek araziler için çerçeveli programlanmış bir su sistemi önermektedir.Kurulumu formüle etmek için Arduino kiti, Wi-Fi modülü ile nem sensörü ile birlikte kullanılır.Deneysel kurulumumuz bulut çerçevesine bağlıdır ve veri edinimi yapılır.Daha sonra veriler bulut hizmetleri tarafından analiz edilir ve uygun öneriler verilir.


Florida'daki Tyndall AFB'deki Wright Laboratuvarı, bombaların ve mayınların yeri ve kaldırılmasıyla ilgili görevleri yerine getirebilen çeşitli robotik araçlar için özerk navigasyon sistemleri geliştirmek için Florida Üniversitesi ile sözleşme imzaladı.Görevlerden biri, patlamamış gömülü mühimmatlar için kapalı hedef aralıklarını incelemeyi içerir.Takip eden yoldaki doğruluk, görev için kritik öneme sahiptir.Şu anda araştırma gerektiren yüzlerce dönüm arazi var.Siteler tipik olarak her görevin 4,5 saate kadar sürebileceği bölgelere ayrılır.Bu siteler genellikle paralel sıralar boyunca incelenir.Takip eden yolun doğruluğunu artırarak, satırlar arasındaki mesafe, zemin delici sensörlerin neredeyse algılama genişliğine yükseltilebilir ve bu da görev başına anketlenen dönümün artmasına neden olur.Bu makale, yüksek seviyeli bir PID ve saf bir takip direksiyon denetleyicisini değerlendirir.Kontrolörler, her bir kontrolörün istenen özelliklerinin korunabilmesi için ağırlıklı bir çözümde birleştirildi.Bu strateji simülasyonda gösterildi ve bir Navigasyon Test Aracı (NTV) üzerinde uygulandı.Değişken eğriliğin bir test yolu için, ortalama yanal kontrol hatası 1,34 mI'lik bir araç hızında 2 cm idi.


Günümüzde hesaplamalı dilbilimdeki 64 bin dolarlık soru şu: "İstatistiksel doğal dil işleme hakkında bilgi edinmek için ne okumalıyım?" Bu soruyu defalarca sordum ve her seferinde temelde aynı cevabı verdim: bu konuyu doğrudan ele alan bir metin yok ve yapılabilecek en iyi şey iyi bir olasılık-teori ders kitabı ve iyi bir bilgi-teori ders kitabı bulmak ve bu metinleri bir dizi konferans makalesi ve dergi makalesi ile tamamlamak.Bu cevabın kışkırttığı hayal kırıklığını anlayarak, sonunda birinin bu konuyu doğrudan ele alan bir kitap yazdığını duymaktan mutluluk duydum.Bununla birlikte, Eugene Charniak'ın İstatistiksel Dil Öğrenimi'ni okuduktan sonra, bu kitabın giderek büyüyen istatistiksel NLP alanı üzerindeki etkisi hakkında çok karışık duygularım var.Kitap, morfoloji, sözdizimi, semantik ve pragmatik dahil olmak üzere NLP'ye (bölüm 1) klasik yapay zeka yaklaşımının çok kısa bir açıklamasıyla başlar.Olasılık teorisi ve bilgi teorisinden (bölüm 2) birkaç tanım sunar, daha sonra gizli Markov modellerini (bölüm 34) ve olasılıksal bağlamsız gramerleri (bölüm 56) tanıtmaya devam eder.Kitap, dilbilgisi indüksiyonu (7. bölüm), sintaktik kararsızlık (8. bölüm), kelime kümelemesi (9. bölüm) ve kelime duyusu ayrılığı (10. bölüm) gibi istatistiksel dil öğrenimindeki ileri konuları ele alan birkaç bölümle sona eriyor.Kitap, NLP'de istatistiksel modellemenin ilginç bir popüler tartışması olarak hizmet ediyor.İyi yazılmış ve eğlencelidir ve sınırlı bir matematiksel geçmişe sahip okuyucu için çok erişilebilirdir.Okuyucuyu alana tanıtmak için istatistiksel NLP konularının iyi bir seçimini sunar.Ve gizli Markov modelleri için ileriye dönük algoritmanın açıklamaları ve olasılıksal bağlamdan bağımsız gramerler için içeriden dışa doğru algoritma sezgisel ve takip edilmesi kolaydır.Bununla birlikte, bu araştırma alanına girmekle ilgilenen biri için bir kaynak olarak, bu kitap yazarın hedeflerinin çok altında kalıyor.Bu hedefler önsözde açıkça belirtilmiştir:


Diferansiyel gizlilik, agrega hakkında sorgular yanıtlanırken bile bir veritabanındaki bireysel bilgi parçalarının gizliliğini sağlamak için kullanılan kesin bir matematiksel kısıtlamadır.Sezgisel olarak, kişi diferansiyel gizliliğin ne yaptığını ve garanti etmediğini kabul etmelidir.Örneğin, tanım, veritabanındaki tek bir giriş dışında hepsini bilen güçlü bir hasım sonuncu hakkında daha fazla çıkarım yapmasını önler.Bu güçlü hasım varsayımı göz ardı edilebilir, bu da diferansiyel gizliliğin gizlilik garantisinin yanlış yorumlanmasına neden olur.Burada, farklı gizliliğin inceliklerinden bazılarını açıkça ortaya koyan karşılıklı bilgileri kullanarak gizliliğin eşdeğer bir tanımını veriyoruz.Karşılıklı bilgi ayrılığı gizliliği aslında -farklı gizlilik ile (,)-farklı gizlilik arasında gücü açısından sandviçlenir.Koşulsuz karşılıklı bilgi kullanan önceki çalışmaların aksine, diferansiyel gizlilik temel olarak koşullu karşılıklı bilgi ile ilgilidir, buna veritabanı dağıtımı üzerinde bir maksimize etme eşlik eder.Karşılıklı bilgilerin kullanılmasının kavramsal avantajı, diferansiyel gizliliğin daha basit ve daha sezgisel bir tanımını vermenin yanı sıra, özelliklerinin iyi anlaşılmasıdır.Diferansiyel gizliliğin çeşitli özellikleri, kompozisyon teoremleri gibi karşılıklı bilgi alternatifi için kolayca doğrulanır.


Hızlandırıcıları kullanarak paralel hesaplama, son birkaç yılda geniş çaplı reklam araştırmalarının dikkatini çekmiştir.Özellikle, GPU'ları genel amaçlı hesaplama için kullanmak, alınan zaman, maliyet, güç ve diğer metriklerle ilgili birkaç başarı hikayesi ortaya çıkardı.Howev er, hızlandırıcı tabanlı hesaplama CPU'ların hesaplamadaki rolünü önemli ölçüde düşürmüştür.CPU'lar evo lv ve aynı zamanda eşleşen hesaplama kaynakları sunduğundan, CPU'ları comput ation'a dahil etmek de önemlidir.Biz buna hybrid hesaplama modeli diyoruz.Gerçekten de, günümüz çağındaki bilgisayar sistemlerinin çoğu heterojenlik ve dolayısıyla böyle bir model oldukça doğaldır.Lee et al'ın yakın tarihli bir makalesinin iddiasını yeniden değerlendiriyoruz.(ISCA 20 10).Lee et al'dan kaynaklanan doğru sorunun olduğunu savunuyoruz.(ISCA 2010) CPU + GPU platformunun verimli bir şekilde nasıl kullanılacağı, birinin yalnızca CPU veya GPU kullanması gerekip gerekmediği olmalıdır.Bu amaçla, veritabanları, görüntü işleme, seyrek e matris çekirdekleri ve grafiklerden oluşan 13 farklı iş yükü kümesini deniyoruz.İki farklı hibrit platformla deney yapıyoruz: biri 6-c cevher Intel i7-980X CPU ve bir NVidia Tesla T10 GPU'dan ve diğeri NVidia GT520 GPU'ya sahip bir Intel E7400 çift çekirdekli CP U'dan oluşuyor.Her iki platformda da, hibrit çözümlerin yalnızca CPU veya GPU çözümleri üzerinde iyi bir reklam görünümü sunduğunu gösteriyoruz.Her iki platformda da, çözümlerimizin ortalama %9 kaynak verimli olduğunu gösteriyoruz.Bu nedenle çalışmamız, hibrit hesaplamanın yalnızca araştırma ölçekli platformlarda değil, aynı zamanda büyük ölçekli kullanıcı topluluğuna önemli performans kazanımları ve kaynak verimliliği ile daha gerçekçi ölçekli yst ms'de muazzam avantajlar sunabileceğini öne sürüyor.


İletişim ağlarının aşırı kullanımı, Nesnelerin İnterneti'nin yükselmesi, önemli ve gizli bilgilere karşı savunmasızlığın artmasına yol açar.Gelişmiş saldırı teknikleri ve saldırgan sayısı radikal bir şekilde artmaktadır.Girişim, internete yönelik başlıca tehditlerden biridir.Bu nedenle güvenlik sorunları büyük bir sorundu, böylece düşük doğruluk, yüksek yanlış alarm oranı ve zaman alıcı gibi saldırı tespit sisteminin sınırlamalarını gidermek için çeşitli teknikler ve yaklaşımlar sunuldu.Bu makale, K-anlamlı kümeleme ve Sıralı Minimal Optimizasyon (SMO) sınıflandırmasının kombinasyonuna dayanan ağ saldırı tespiti için hibrit bir makine öğrenme tekniği önermektedir.Yanlış pozitif alarm, yanlış negatif alarm hızı, algılama hızını iyileştirmek ve sıfır gün saldırganlarını tespit etmek için yanlış pozitif alarm oranını azaltabilen hibrit yaklaşımı tanıtıyor.NSL-KDD veri kümesi önerilen teknikte kullanılmıştır.Sınıflandırma, Sıralı Minimal Optimizasyon kullanılarak gerçekleştirildi.Önerilen hibrit makine öğrenme tekniğini eğittikten ve test ettikten sonra, sonuçlar önerilen tekniğin (K-ortalama + SMO) pozitif algılama oranı (%94,48) elde ettiğini ve yanlış alarm oranını (%1,2) azalttığını ve doğruluk elde ettiğini göstermiştir (%97,3695).


Cevabın kesinliği artık bir soru cevaplama sistemi için gereklidir, çünkü İnternet'teki büyük miktarda ücretsiz metin vardır.Yüksek bir hassasiyet elde etmeye çalışırken, vaka dilbilgisi teorisi tarafından desteklenen ve VerbNet çerçevelerine dayanan bir soru cevaplama sistemi önermekteyiz.Anlamsal düzeyde benzersiz cümleleri filtrelemek ve cevap cümlesinden cevap parçası (soruya cevap verebilecek bir cümle veya kelime) çıkarmak için sorudan sentaktik, tematik ve semantik bilgileri çıkarır.VerbNet, söz konusu fiil çerçevelerini ve aday cümlelerini tespit etmek için sistemimizde uygulanır, böylece sentaktik ve tematik bilgilerin yanı sıra semantik bilgiler de elde edilebilir.Soru cevap sistemimiz özellikle factoid soruları cevaplamak için iyi çalışır.Deneyler, yaklaşımımızın semantik olarak eşsiz cümleleri etkili bir şekilde filtreleyebildiğini ve bu nedenle sonuç listesinde doğru cevabı (s) daha yüksek sıralayabildiğini göstermektedir.


Takviye öğrenme, robotik hareket becerilerinin otomatik olarak kazanılması için güçlü ve esnek bir çerçeve sağlar.Bununla birlikte, takviye öğreniminin uygulanması, görevle ilgili nesnelerin konfigürasyonu da dahil olmak üzere, devletin yeterince ayrıntılı bir temsilini gerektirir.Doğrudan kamera görüntülerinden bir durum gösterimi öğrenerek devlet-uzay yapısını otomatikleştiren bir yaklaşım sunuyoruz.Yöntemimiz, nesnelerin konumları gibi mevcut görev için çevreyi tanımlayan bir dizi özellik noktası elde etmek için derin bir uzaysal otomatik kodlayıcı kullanır ve daha sonra yerel doğrusal modellere dayanan verimli bir takviye öğrenme yöntemi kullanarak bu özellik noktaları ile bir hareket becerisi öğrenir.Ortaya çıkan denetleyici, öğrenilen özellik noktalarına sürekli tepki verir ve robotun dünyadaki nesneleri kapalı döngü kontrolü ile dinamik olarak manipüle etmesini sağlar.Yöntemimizi, serbest duran bir oyuncak bloğu itmeyi, spatula kullanarak bir pirinç torbası toplamayı ve çeşitli pozisyonlarda bir kancaya ip çemberi asmayı içeren görevlerde PR2 robotu ile gösteriyoruz.Her görevde, yöntemimiz görevle ilgili nesneleri otomatik olarak izlemeyi ve konfigürasyonlarını robotun koluyla manipüle etmeyi öğrenir.


Öğrenme teorisi ve öğretim tasarımı alanları, nesnelci felsefi temellerinin bir yapısalcı epistemoloji ile değiştirildiği bilimsel bir devrimin ortasındadır.Bu makale, bir yapısalcı epistemolojinin varsayımlarını açıklar, onları nesnelci varsayımlarla karşılaştırır ve daha sonra Uzaktan Öğrenme Teknolojilerinin Uzaktan Sınırlamaları'nda yapıcı öğrenmeyi destekleyebilecek öğretim sistemlerini açıklar Canlı yüz yüze öğretimi desteklemek veya değiştirmek için, teknolojik aracılı uzaktan öğrenme, yüz yüze sınıflarda öğrenmeyi sınırlayan etkisiz yöntemleri çoğaltmaktan çok daha fazlasına sahiptir (Turoff 1995).Çok sık, uzak yerlerdeki öğrencilere tek yönlü dersler sunmak için potansiyel olarak etkileşimli teknolojiler kullanılır.Bununla birlikte, her türlü sınıfta en değerli faaliyetin öğrencilerin birlikte çalışıp etkileşimde bulunmaları ve bilginler ve uygulayıcılar topluluğunun bir parçası olmaları ve bir parçası olmaları için bir fırsat olduğuna inanıyoruz (Selfe ve Eilola 1989; Bates 1990; Seaton 1993; Nalley 1995).İyi bir öğrenme deneyimi, bir öğrencinin "yeni bilgi ve becerilerde ustalaşabileceği, varsayımları ve inançları inceleyebileceği ve bilgelik ve kişisel, bütünsel gelişim için canlandırıcı, işbirlikçi bir arayışa girebileceği" bir deneyimdir (Eastmond ve Ziegahn 1995, 59).Uzaktan eğitimde kullanılan teknoloji, bu "iyi öğrenme deneyimlerini" yayın öğretmen merkezli dersler ve gösteriler yerine "genişletilmiş sınıf modelinde" kolaylaştırmalıdır (Burge ve Roberts 1993).Bu amaca yönelik önemli bir engel, birçok öğretmen ve öğretim tasarımcısının geleneksel geçmişlerden uzaktan eğitime gelmesi, teoriye dayalı olmayan ve teknolojik aracılı öğretime iyi tercüme etmeyen öğretim ve öğrenme ile ilgili varsayımları beraberinde getirmesidir (Schieman, Taere ve McLaren 1992).


Sahadaki ilk makalelerin adlandırmasına dayanarak, hem etkileyici hem de kesin bir terminoloji seti sunuyoruz.Daha spesifik olarak, anonimlik, bağlantısızlık, gözlemlenemezlik ve takma ad (pseudonyms ve dijital takma adlar ve nitelikleri) tanımlarız.Bu terminolojinin benimsenmesinin, her araştırmacının kendi dilini sıfırdan icat etmesini önleyerek alanda daha iyi bir ilerleme elde etmeye yardımcı olabileceğini umuyoruz.Tabii ki, her bir kağıdın burada tanımlanan terimlere tutarlı bir şekilde eklenebilecek ek kelime hazinesine ihtiyacı olacaktır.


Bu makale, 74 katkının sınıflandırılması ve analizine dayanan ve ek olarak bu cesur yeni dünyaya eleştirel bir bakış açısı getiren yeniden düşünme proje yönetimi (RPM) literatürünün yapılandırılmış bir incelemesinin sonuçlarını sunmaktadır.Analiz yoluyla toplam 6 ana başlık kategorisi ortaya çıktı: bağlamsallaştırma, sosyal ve politik yönler, uygulamayı yeniden düşünme, karmaşıklık ve belirsizlik, projelerin gerçekliği ve daha geniş kavramsallaştırma.Bu kategoriler, proje yönetimi konusunda farklı ve alternatif bakış açılarına sahip çok çeşitli katkıları kapsamaktadır.Erken RPM literatürü 1980'lere kadar uzanırken, çoğunluk 2006'da yayınlandı ve araştırma akışı hala aktif görünüyor.Bu cesur yeni dünyaya eleştirel bir bakış, RPM'nin çok daha dağınık ve kabul edilebilir hale gelmesi için genel bir meydan okuma sergiliyor.2014 Elsevier Ltd. APM ve IPMA.Tüm hakları saklıdır.


Bulut bilişim, kullanıcılar için esneklik ve yüksek performans ve operatörler için yüksek maliyet verimliliği vaat ediyor.Bununla birlikte, çoğu bulut tesisi çok düşük kullanımda çalışır ve hem maliyet etkinliğine hem de gelecekteki ölçeklenebilirliğe zarar verir.Sürekli olarak yüksek uygulama performansı sağlarken kaynak kullanımını artıran bir küme yönetim sistemi olan Quasar'ı sunuyoruz.Quasar üç teknik kullanır.İlk olarak, kaynak rezervasyonlarına dayanmaz, bu da kullanıcıların karmaşık kod tabanlarının iş yükü dinamiklerini ve fiziksel kaynak gereksinimlerini anlamaması nedeniyle yetersiz kullanıma yol açar.Bunun yerine, kullanıcılar her iş yükü için performans kısıtlamalarını ifade eder ve Quasar'ın bu kısıtlamaları herhangi bir noktada karşılamak için doğru kaynak miktarını belirlemesine izin verir.İkincisi, Quasar, kaynak miktarının (ölçeklendirme ve ölçeklendirme), kaynak türünün ve her iş yükü ve veri kümesi için performansa müdahalenin etkisini hızlı ve doğru bir şekilde belirlemek için sınıflandırma tekniklerini kullanır.Üçüncüsü, kaynak tahsisi ve atamayı ortaklaşa gerçekleştirmek için sınıflandırma sonuçlarını kullanır, mevcut kaynaklarda iş yüklerini paketlemenin verimli bir yolu için geniş seçenek alanını hızla keşfeder.Quasar iş yükü performansını izler ve gerektiğinde kaynak tahsisini ve atamasını ayarlar.Quasar'ı, hem yerel bir kümede hem de bir EC2 sunucu kümesinde dağıtılmış analitik çerçevelerin ve düşük gecikmeli, durumsal hizmetlerin kombinasyonları da dahil olmak üzere çok çeşitli iş yükü senaryoları üzerinden değerlendiriyoruz.Sabit durumda, Quasar, 200 sunuculu EC2 kümesinde kaynak kullanımını %47 artırırken, her türlü iş yükü için performans kısıtlamalarını karşılar.


Heterojen veritabanlarına sahip dağıtılmış jeo-uzamsal uygulamalarda, veri entegrasyonuna yönelik ontoloji odaklı bir yaklaşım, dağıtılmış veritabanlarındaki verileri tanımlayan ontoloji kavramlarıyla, etki alanını tanımlayan küresel ontoloji kavramlarının hizalanmasına dayanır.Küresel ontoloji ile her dağıtılan ontoloji arasındaki hizalama kurulduktan sonra, kavramlar arasında çeşitli haritalamaları kodlayan anlaşmalar türetilir.Bu şekilde, kullanıcılar potansiyel olarak tek bir sorgu kullanarak yüzlerce coğrafi veri tabanını sorgulayabilirler.Yaklaşımımızı kullanarak, sorgulama kolayca yeni veri kaynaklarına ve dolayısıyla yeni bölgelere genişletilebilir.Bu makalede, ontolojileri görüntüleyen, birkaç harita katmanını görsel olarak destekleyen, otomatik olarak oluşturulan haritalamaları sunan ve son olarak anlaşmaları üreten bir araç olan AgreementMaker'ı tanımlıyoruz.r 2007 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır.


Ana bileşen analizi (PCA), popüler bir boyutsallık azaltma algoritmasıdır.Bununla birlikte, ana bileşenlere dayanarak orijinal özelliklerden hangisinin önemli olduğunu yorumlamak kolay değildir.Son yöntemler, bir L1 düzenlileştiricisi ekleyerek PCA'yı seyrekleştirerek yorumlanabilirliği artırır.Bu makalede seyrek PCA için olasılıksal bir formülasyonu tanıtıyoruz.Seyrek PCA'yı olasılıksal bir Bayesian formülasyonu olarak sunarak, otomatik model seçiminden yararlanıyoruz.Seyrekleştirme elde etmek için üç farklı önceliği inceliyoruz: (1) Laplacian dağılımına ve dolayısıyla L1 düzenliliğine eşdeğer iki seviyeli hiyerarşik bir öncelik, (2) ters-Gaussian önceliği ve (3) bir Jeffrey'nin önceliği.Bu modelleri varyasyonel çıkarım uygulayarak öğreniyoruz.Deneylerimiz gerçekten seyrek olasılık modelimizin seyrek bir PCA çözümüyle sonuçlandığını doğrulamaktadır.


Duygusal stresin fizyolojik özelliklerini ölçmek için bir sistem, bir sürüş görevi sırasında kullanılmak üzere geliştirilmektedir.Sürücünün cilt iletkenliğini, solunumunu, kas aktivitesini ve kalp aktivitesini ölçen sensörler kullanan iki prototip sunulmaktadır.İlk sistem, iki hızlı kanalda 200 Hz ve altı ek kanalda 20 Hz örnekleme oranlarına izin verir.Sinyallerde gerçek zamanlı işlem yapmak için giyilebilir bir bilgisayar kullanır ve her dakika bir kez sürücünün yüz ifadesinin görüntülerini yakalamak için kullanılan ekli bir dijital kameraya sahiptir.İkinci sistem, sekiz kanalda saniyede 1984 örnekleme hızına izin veren araba tabanlı bir bilgisayar kullanıyor.Bu sistem, sürücünün yüz ifadesini ve yol koşullarını sürekli olarak yakalamak için birden fazla video kamera kullanır.Veriler daha sonra bir video dörtlü splitter kullanarak fizyolojik sinyallerle senkronize edilir.Sürüş ortamında fizyolojik özelliklerin çıkarılmasına yönelik yöntemler, cilt iletkenliği yönlendirme tepkisinin ölçümü, kas aktivitesi, nabız ve solunum düzenleri de dahil olmak üzere tartışılmaktadır.Ön çalışmalar, sensörlerin birden fazla modalitesinin kullanılmasının sürüş olaylarına tepkileri ayırt etmeye nasıl yardımcı olabileceğini ve bireyin benzer sürüş koşullarına verdiği tepkinin günden güne nasıl değişebileceğini göstermektedir.


Desen tanıma için geleneksel makine öğrenme algoritmaları, herhangi bir ilişkili güven değeri olmadan sadece basit tahminler çıktı.Güven değerleri, her bir tahminin doğru olma olasılığının bir göstergesidir.İdeal durumda, bir kümedeki tüm örnekler için% 99 veya daha yüksek bir güven, bu kümedeki hatalı tahminlerin yüzdesinin% 1'i aşmayacağı anlamına gelir.Her bir tahminin olasılığını bilmek, ona ne ölçüde güvenebileceğimizi değerlendirmemizi sağlar.Bu nedenle, bir tür güven değerleriyle ilişkili tahminler, tıbbi tanı veya finansal analiz için kullanılanlar gibi birçok risk duyarlı uygulamada son derece arzu edilir.Aslında, bu tür bilgiler insan-bilgisayar etkileşimi gerektiren herhangi bir uygulamaya fayda sağlayabilir, çünkü her bir tahminin nasıl ele alınacağını belirlemek için güven değerleri kullanılabilir.Örneğin, bir filtreleme mekanizması kullanılabilir, böylece yalnızca belirli bir güven seviyesini karşılayan tahminler dikkate alınırken, geri kalanı yargı için bir insana atılabilir veya aktarılabilir.Ana akım makine öğreniminde bir tür güven değeri elde etmek için kullanılabilecek iki ana alan vardır; Bayesian çerçevesi ve Muhtemelen Yaklaşık Doğru öğrenme teorisi (PAC teorisi).Bayesian çerçevesi, çoğu zaman bireysel tahminleri kalitelerinin olasılıksal ölçütleriyle tamamlayan algoritmalar üretmek için kullanılır.Öte yandan, PAC teorisi, belirli bir algoritma için belirli bir güven seviyesi 1   ile ilgili hata olasılığı üzerinde üst sınırlar üretmek için kullanılabilir.Ancak bu yaklaşımların her ikisinin de dezavantajları vardır.Bayesian çerçevesini uygulamak için, veriyi oluşturan dağıtım hakkında önceden bilgi sahibi olmak gerekir.Doğru öncül bilindiğinde, Bayesian yöntemleri en uygun kararları verir.Ancak gerçek dünya veri setleri için, gerekli bilgi mevcut olmadığı için, kişinin keyfi olarak seçilmiş bir önceliğin varlığını varsayması gerekir.Bu durumda, varsayılan önceki yanlış ise, ortaya çıkan güven seviyeleri de "yanlış" olabilir; örneğin,% 95 güven seviyesi için öngörülen bölgeler çıktısı, vakaların% 95'inden çok daha azında gerçek etiketi içerebilir.Bu, güven seviyelerinin beklenen hataların yüzdesini bağlamasını beklediğimiz için büyük bir başarısızlık anlamına gelir.Bayesian yöntemlerinin varsayımları ihlal edildiğinde ne kadar yanıltıcı olabileceğinin deneysel bir gösterimi (Melluish et al., 2001).


Bir şifreleme yöntemi, bir şifreleme anahtarını halka açık olarak ortaya çıkaran yeni özellikle birlikte sunulur, böylece karşılık gelen şifre çözme anahtarını ortaya çıkarmaz.Bunun iki önemli sonucu vardır: (1) Kuryeler veya diğer güvenli araçlar anahtarları iletmek için gerekli değildir, çünkü bir mesaj, niyet edilen alıcı tarafından kamuya açıklanan bir şifreleme anahtarı kullanılarak şifrelenebilir.Mesajı sadece o deşifre edebilir, çünkü sadece o karşılık gelen şifre çözme anahtarını bilir.(2) Bir mesaj, özel olarak tutulan bir şifre çözme anahtarı kullanılarak "imzalanabilir".Herkes bu imzayı, ilgili kamuya açık şifreleme anahtarını kullanarak doğrulayabilir.İmzalar taklit edilemez ve imzalayan daha sonra imzasının geçerliliğini reddedemez.Bu, "elektronik posta" ve "elektronik fon transferi" sistemlerinde belirgin uygulamalara sahiptir.Bir mesaj, bir M numarası olarak temsil edilerek şifrelenir, M'yi halka açık olarak belirtilen bir güç e'ye yükseltir ve daha sonra sonuç, halka açık olarak belirtilen ürün, n, iki büyük gizli primer sayı p ve q ile bölündüğünde geri kalanı alır. Şifre çözme benzerdir; sadece farklı, gizli, güç d kullanılır, burada e * d  1 (mod - 1) * (q - 1)).Sistemin güvenliği kısmen yayınlanan bölücüyü faktoring zorluğuna dayanır, n.


İlk  fiyatı ve  ve $ fiyatı, yerel KDV'ye tabi olan net fiyatlardır.* ile belirtilen fiyatlar kitaplar için KDV içerir; (D) Almanya için% 7, (A) Avusturya için% 10 içerir.** ile belirtilen fiyatlar, elektronik ürünler için KDV; Almanya için %19, Avusturya için %20'dir.Taşıma ücretleri hariç tüm fiyatlar.Fiyatlar ve diğer detaylar önceden haber verilmeden değiştirilebilir.Tüm hatalar ve ihmaller hariç.D. Kissinger Milimetre-Dalga Alıcısı Silikon-Germanium Teknolojisinde 77 GHz Otomotiv Radarı için Kavramlar


Dairesel polarizasyon (CP) ve küçültülmüş boyuta sahip bir mikro şerit yama anteninin tasarlanması zorlu ve karmaşık bir iştir.Burada böyle bir anten önerilmiş ve deneysel olarak incelenmiştir.Yamanın dört köşesinde meandering tekniğinin ve kısa pinlerin bir araya getirilmesi, CP'nin yanında daha az geri radyasyon verir ve antenin boyutunu oldukça azaltır.Ayrıca, çalışma sıklığını kontrol eden yamaya endüktif ve kapasitif yükleme etkisi sağlayabilir.Bu makalede, dikdörtgen, U-şekli ve menderes gibi farklı kısa şerit yapıları ile bir çalışma yapılmaktadır.Simülasyonlar HFSS'de gerçekleştirildi ve simüle edilen sonuçları farklı yapılarla karşılaştırdı.Meandering tekniğinin diğer ikisinden daha iyi boyut azaltma sağladığı bulunmuştur, çünkü en güçlü akım güçlüleri meandering kısaltma şeritlerinde yoğunlaşır.Buna ek olarak, meandering tekniği diğerlerine göre yüksek ön-arka oranı sağlar.


Bu makale, önerilen sistemin açısal çözünürlüğünü iyileştirmek için üniform olmayan seyrek anten dizileri ve çoklu girişli çoklu çıkış teknikleri gibi yöntemlerin kullanıldığı yeni bir frekans modüle edilmiş sürekli dalga radar konseptini açıklamaktadır.Standart üretim tekniklerini kullanarak pratik fizibiliteyi göstermek için, diferansiyel yama anten dizileri ile birlikte yeni bir dört kanallı tek çipli radar alıcı-vericisi kullanan bir prototip sensörü, raf dışı RF substratı üzerinde gerçekleştirildi.Ayrıca, pratik uygulanabilirliğini göstermek için, monte edilen sistem, sunulan verimli sinyal işleme algoritmalarıyla birlikte gerçek dünya ölçüm senaryolarında test edildi.


Moore yasasının devam eden ilerlemesi, aynı anda birden fazla faz merkezinden birden fazla kodlanmış dalga formu ileten ve alan radar sistemlerinin geliştirilmesini ve geçmişte mevcut olmayan şekillerde işlenmesini sağlamıştır.Bu çoklu girişli çoklu çıkışlı (MIMO) radar sistemlerinden işleme için mevcut sinyaller, iletimin konvolüsyonuna karşılık gelen mekansal örnekler olarak görünür ve diyafram faz merkezleri alır.Örnekler, iletim / alma yayılma yollarından, hedef ve tesadüfi saçılma veya dağınıklıktan oluşan kanalı heyecanlandırma ve ölçme yeteneği sağlar.Bu sinyaller, uyarlanabilir bir tutarlı iletim ışını oluşturmak veya tek bir yerde yüksek çözünürlüğe sahip genişletilmiş bir alanı aramak için işlenebilir ve birleştirilebilir.Alınan verilerin uyarlanabilir bir şekilde birleştirilmesi, iletim ışını şeklinin uyarlanabilir bir şekilde kontrol edilmesinin etkisini sağlar ve mekansal boyut, gelişmiş parça tarama doğruluğu sağlar.Bu makale, geliştirilmiş gözetim radar performansının arkasındaki teoriyi açıklar ve bunu deneysel MIMO radarlarından alınan ölçümlerle gösterir.


Bu makalede, zaman bölmeli çoklu erişim (TDMA) sistemlerinde hareketli hedefler sorununa vurgu yaparak düzlemsel frekans modüllü sürekli dalga (FMCW) çoklu girişli çoklu çıkışlı (MIMO) dizilerin tasarımı için yöntemler sunuyoruz.Hedef hareketin ve operasyonun sınırlarının etkisini tartışıyoruz ve dizi tasarımında ve sinyal işlemede özel dikkat gerektiren etkilerini telafi etmek için bir yöntem sunuyoruz.Dizi tasarım teknikleri, uygulama da dahil olmak üzere örnekler ve ölçüm sonuçları da bu makalede ele alınmıştır.


Bu makale, doğrulanabilir sinir ağlarını, yani istenen bazı giriş-çıkış özelliklerini muhtemel bir şekilde karşılayan ağları eğitmek için yeni bir algoritmik çerçeve, tahmin edici-doğrulayıcı eğitim önermektedir.Anahtar fikir, aynı anda iki ağı eğitmektir: eldeki görevi yerine getiren bir tahminci ağı, örneğin, verilen girdilerin etiketlerini tahmin etmek ve tahmincinin doğrulanan özellikleri ne kadar iyi karşıladığına dair bir sınır hesaplayan bir doğrulayıcı ağ.Her iki ağ da, standart veri uyum kaybının ağırlıklı bir kombinasyonunu ve mülkün maksimum ihlalini sınırlayan bir terimi optimize etmek için aynı anda eğitilebilir.Deneyler, sadece tahmin edici-doğrulayıcı mimarinin, çok daha kısa eğitim süreleriyle (MNIST ve SVHN gibi küçük veri kümeleri üzerinde önceki algoritmaların performans göstermesi) adversarial örneklere doğrulanmış sağlamlık elde etmek için ağları eğitebildiğini değil, aynı zamanda CIFAR-10 için bilinen ilk (bilgimizin en iyisine) doğrulanabilir sağlam ağları üretmek için ölçeklendirilebileceğini de göstermektedir.


Öz-dikkatli sinir makinesi çeviri modellerinin gradyan tabanlı etki alanı uyarlaması için yöntemler önerir ve karşılaştırırız.Model parametrelerinin büyük bir bölümünün, grup kementi düzenlileştirme yoluyla öğrenme sırasında ofset tensör setinde yapılandırılmış seyrekliği teşvik ederek, çeviri kalitesinde minimal veya hiç azalma olmadan adaptasyon sırasında dondurulabileceğini gösteriyoruz.Çoklu veri setleri ve dil çiftleri arasında hem toplu hem de artımlı adaptasyon için bu tekniği değerlendiriyoruz.Kompakt etki alanı uyarlaması ile son teknoloji ürünü bir öz-dikkat modelini birleştiren sistem mimarimiz, hem alan hem de zaman açısından verimli olan yüksek kaliteli kişiselleştirilmiş makine çevirisi sağlar.


Tavsiye sistemleri geleneksel olarak kullanıcı profillerinin ve film özelliklerinin statik olduğunu varsayar.Geçici dinamikler tamamen reaktiftir, yani gözlemlendikten sonra çıkarımlanırlar, örn.Bir kullanıcının zevki değiştikten sonra veya filmler için elle tasarlanmış temporal önyargı düzeltmelerine dayanarak.Gelecekteki davranışsal yörüngeleri tahmin edebilen Recurrent Recommender Networks'ü (RRN) önermekteyiz.Bu, hem kullanıcıları hem de filmleri daha geleneksel bir düşük sıralı faktörizasyona ek olarak dinamikleri yakalayan Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) otomatik gerileme modeliyle destekleyerek elde edilir.Birden fazla gerçek dünya veri kümesinde, modelimiz mükemmel tahmin doğruluğu sunar ve çok kompakttır, çünkü latent durumu değil, sadece devlet geçiş fonksiyonunu öğrenmemiz gerekir.


Varyasyonel yöntemler daha önce sinir ağları için Bayesian çıkarımına izlenebilir bir yaklaşım olarak araştırılmıştır.Ancak bugüne kadar önerilen yaklaşımlar sadece birkaç basit ağ mimarisi için geçerli olmuştur.Bu makale, çoğu sinir ağına uygulanabilen kolay uygulanabilir bir stokastik varyasyonel yöntem (veya eşdeğer olarak, minimum açıklama uzunluk kaybı fonksiyonu) sunar.Yol boyunca çeşitli ortak düzenlileri varyasyonel bir perspektiften tekrar ziyaret eder.Ayrıca, hem ağ ağırlıklarının sayısını büyük ölçüde azaltabilen hem de geliştirilmiş genelleşmeye yol açabilen basit bir budama sezgisel sağlar.Deneysel sonuçlar, TIMIT konuşma korpusuna uygulanan hiyerarşik çok boyutlu nöral ağ için sağlanır.


Bu makale, Uzun Kısa Süreli Bellek nöral ağlarının, tek seferde bir veri noktasını tahmin ederek, uzun menzilli yapıya sahip karmaşık diziler oluşturmak için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir.Yaklaşım metin (verilerin ayrı olduğu) ve çevrimiçi el yazısı (verilerin gerçek değerli olduğu) için gösterilmiştir.Daha sonra ağın bir metin dizisi üzerindeki tahminlerini koşullandırmasına izin vererek el yazısı sentezine genişletilir.Ortaya çıkan sistem, çok çeşitli stillerde son derece gerçekçi el yazısı üretebilir.


Web sayfalarından kategoriler (örneğin, akademik alanlar, sporcular) ve ilişkiler (örneğin, PlaysSport (atlet, spor)) çıkarmak için yarı denetimli öğrenme problemini, her kategorinin veya ilişkinin bir avuç etiketli eğitim örneğinden başlayarak, artı yüz milyonlarca etiketsiz web belgesini çıkarmayı düşünüyoruz.Sadece birkaç etiketli örnek kullanarak yarı denetimli eğitim genellikle güvenilmezdir, çünkü öğrenme görevi yetersizdir.Bu makale, öğrenme görevini daha da kısıtlayarak, birçok çıkarıcının farklı kategoriler ve ilişkiler için yarı denetimli eğitimini birleştirerek çok daha fazla doğruluk elde edilebileceği tezini sürdürmektedir.Kategori ve ilişki çıkarıcılarının eğitiminin birleştirilebileceği çeşitli yolları karakterize ediyoruz ve sonuç olarak önemli ölçüde geliştirilmiş doğruluk gösteren deneysel sonuçlar sunuyoruz.


Dijital peerto-peer para birimi Bitcoin'deki birkaç kümeleme algoritmasının performansını analiz ediyoruz.Bitcoin'de kümeleme, belirli bir adresle aynı cüzdana ait adresleri bulma görevini ifade eder.Kümeleme stratejilerinin etkinliğini değerlendirmek için, 37.585 Bitcoin cüzdanı ve sahip oldukları adresler hakkında yer gerçeği verilerini yakalamak için Connection Bloom Filtering uygulamasında bir güvenlik açığından yararlanıyoruz.İyi bilinen kümeleme tekniklerine ek olarak, iki yeni stratejiyi tanıtıyoruz, bunları toplanan cüzdanların adreslerine uyguluyoruz ve hassaslığı değerlendiriyoruz ve zemin gerçeğini kullanarak geri çağırıyoruz.Connection Bloom Filtering güvenlik açığının doğası gereği, topladığımız veriler hatasız değildir.Bu tür yanlışlıklar varlığında performans metriklerini düzeltmek için bir yöntem sunuyoruz.Sonuçlarımız, modern cüzdan yazılımının bile kullanıcılarını doğru şekilde koruyamayacağını göstermektedir.Çok girişli sezgisel olarak bilinen en temel kümeleme tekniğiyle bile, bir düşman bir kurbanın ortalama %68,59 adresini tahmin edebilir.Bu metriğin birkaç daha sofistike buluşu birleştirerek daha da geliştirilebileceğini gösteriyoruz.


Bu makale, beşinci nesil (5G) kablosuz iletişim ağları için bir düzlemsel monopol anteni araştırıyor.Önerilen anten, milimetre dalga (mmW) spektrumunda, Ka bandını kapsayan 2539 GHz'de ultra geniş bir bant empedans tepkisine sahiptir.Anten, altıgen petek benzeri benzersiz yapısal düzene sahiptir ve 0.254 mm kalınlığında Rogers substratı üzerinde düşük profilli (87 mm2) olup, tasarımın gelecekteki cep telefonlarına dahil edilmesini sağlar.Bu anten, çalışma bandında% 90 verimlilikle birlikte 4.15 dBi'lik zirve kazancı sağlar.Tasarım aynı zamanda antenin merkezi frekansında 12.7 dBi maksimum kazanç sunan 81 eleman dizisine de uzatılmıştır.


Son zamanlarda, pazarlamacıların markalarını kullanıcı tarafından oluşturulan görüntülerde izlemeleri için Ditto'nun hizmeti ve logo tanıma için LogoGrab'ın mobil uygulama platformu gibi logo tanıma konusunda bir endüstriyel etkinlik telaşı yaşandı.Bununla birlikte, son dört yılda nispeten az sayıda akademik veya açık kaynaklı logo tanıma ilerlemesi sağlanmıştır.Bu arada, derin evrişimsel sinir ağları (DCNN'ler) çok çeşitli nesne tanıma uygulamalarında devrim yarattı.Bu çalışmada, logo tanıma için DCNN'leri uyguluyoruz.Popüler bir logo tanıma veri kümesinde yayınlanmış son teknoloji doğruluğunu aştığımız birkaç DCNN mimarisini teklif ediyoruz.


Convolutional ağlar, özelliklerin hiyerarşilerini sağlayan güçlü görsel modellerdir.Evolutional ağların kendi başlarına, eğitimli uçtan uca, pikselden piksele, semantik segmentasyonda önceki en iyi sonucu geliştirdiğini gösteriyoruz.Anahtar anlayışımız, keyfi boyutta girdi alan ve verimli çıkarım ve öğrenme ile karşılık gelen büyüklükte çıktı üreten "tamamen konvolutional" ağlar oluşturmaktır.Tamamen evrişimsel ağların alanını tanımlar ve detaylandırırız, uygulamalarını mekansal olarak yoğun tahmin görevlerine açıklarız ve önceki modellerle bağlantı kurarız.Çağdaş sınıflandırma ağlarını (AlexNet, VGG net ve GoogLeNet) tamamen evrişimsel ağlara uyarlıyoruz ve segmentasyon görevine ince ayar yaparak öğrenilen temsillerini aktarıyoruz.Daha sonra, semantik bilgileri derin, kaba bir tabakadan, sığ, ince bir tabakadan görünüm bilgileriyle birleştirerek doğru ve ayrıntılı segmentasyonlar üreten bir atlama mimarisi tanımlıyoruz.Tamamen evrişimsel ağlarımız, PASCAL VOC'nin iyileştirilmiş segmentasyonunu (%30 göreceli iyileştirme 2012'de IU ortalama %67.2'ye), NYUDv2, SIFT Flow ve PASCAL-Context'i elde ederken, çıkarım tipik bir görüntü için saniyenin onda birini alır.


Pratikte, makine öğreniminin bir uygulamasında hangi temsillerin veya kararların kabul edilebilir olduğu konusunda genellikle açık kısıtlamalar vardır.Örneğin, bir kararın belirli bir grubu desteklememesi yasal bir gereklilik olabilir.Alternatif olarak, verilerin temsilinin tanımlayıcı bilgiye sahip olmaması gerekebilir.Bu iki ilgili konuyu, muhalif bir eleştirmenin kapasitesini en aza indiren esnek temsilleri öğrenerek ele alıyoruz.Bu hasım temsilden ilgili hassas değişkeni tahmin etmeye çalışıyor ve bu nedenle hasmın performansını en aza indirmek, temsilde hassas değişken hakkında çok az bilgi olmasını veya hiç bilgi olmamasını sağlıyor.Bu düşmanca yaklaşımı iki sorun üzerinde gösteriyoruz: kararların ayrımcılıktan arındırılması ve özel bilgilerin görüntülerden kaldırılması.Rakip modeli minimax problemi olarak formüle ediyoruz ve bu minimax hedefini stokastik bir gradyan alternatif min-max optimize edici kullanarak optimize ediyoruz.Standart test problemleri için ayrımcı ücretsiz temsiller sunma ve adalet için sanat yöntemlerinin önceki durumu ile karşılaştırma yeteneğini gösteriyoruz, çoğu vakada istatistiksel olarak önemli bir gelişme gösteriyoruz.Bu yöntemin esnekliği, yeni bir problemle gösterilir: resimlerden, ayrı eğitim örneklerinden ve modele sağlanan açıklama biçimi hakkında a priori bilgi olmadan açıklamaların kaldırılması.


Konuşma makinesi anlama, konuşma tarihinin derin bir şekilde anlaşılmasını gerektirir.Geleneksel, tek dönüşlü modellerin tarihi kapsamlı bir şekilde kodlamasını sağlamak için, alternatif bir paralel işleme yapısı aracılığıyla, önceki soruları cevaplama sürecinde oluşturulan ara temsilleri bir araya getirebilen bir mekanizma olan FLOW'u tanıtıyoruz.Önceki soruları/cevapları girdi olarak birleştiren sığ yaklaşımlarla karşılaştırıldığında, FLOW konuşma tarihinin gizli semantiğini daha derinden bütünleştirir.Modelimiz FLOWQA, yakın zamanda önerilen iki konuşma zorluğunda (+ CoQA'da% 7,2 F1 ve Quac'ta +% 4,0) üstün performans göstermektedir.FLOW'un etkinliği diğer görevlerde de gösterir.Sıralı talimat anlayışını konuşma makinesi anlayışına indirgeyerek, FLOWQA, SCONE'daki üç alandaki en iyi modelleri %1,8 ila +4,4 oranında doğrulukla geride bırakır.


Modern arama motorları, popüler ticari sorguları esas olarak son derece alakalı belgelerle cevaplayacak kadar iyidir.Bununla birlikte, deneylerimiz, bu tür ilgili ticari sitelerdeki kullanıcıların davranışlarının aynı alaka etiketine sahip başka bir web sitesinden farklı olabileceğini göstermektedir.Bu nedenle arama motorları, geleneksel alaka derecelendirme yaklaşımının perspektifinden eşit derecede alakalı olan sıralama sonuçlarının zorluğuyla karşı karşıyadır.Bu sorunu çözmek için, güvenilirlik, kullanılabilirlik, tasarım kalitesi ve hizmet kalitesi gibi ilgili ek yönleri göz önünde bulundurmayı teklif ediyoruz.Bir sıralama algoritmasının bu yönleri hesaba katmasına izin vermek için, önerilen boyutlar boyunca bir web sayfasının kalitesini yakalayarak bir dizi özellik önerdik.Sitenin kümülatif kalitesini temsil eden tek etikete, ticari alakaya yeni fasetler topladık.Tüm öğrenme-sıralama veri kümesi için ticari alaka etiketleri tahmin ettik ve varsayılan alaka etiketleri yerine ağırlıklı ticari ve topikal alaka etiketleri kullandık.Yöntemimizi değerlendirmek için, yeni DCG benzeri metrikler oluşturduk ve çevrimiçi olmayan değerlendirmenin yanı sıra, önerilen bağlantı noktalarını dikkate alan bir sıralama algoritmasının kullanıcı tercihleriyle daha iyi uyumlu olduğunu gösteren çevrimiçi ara deneyler yaptık.


Hesaplama bilimlerinde, sosyal ağ analizinde, güvenlikte ve iş analitiğinde birçok önemli sorun veri yoğundur ve kendilerini grafik-teorik analizlere ödünç verirler.Bu makalede, çok büyük grafiklerin keşfedilmesinde karşılaşılan zorlukları, gelecekteki ekskala sistemlerinin yapı taşları haline gelmesi muhtemel gelişmiş çok çekirdekli işlemciler için bir genişlik-ilk arama (BFS) algoritması tasarlayarak araştırıyoruz.Büyük ölçekli grafik analitiği için yeni metodolojimiz, makineden bağımsız yönleri yakalayan, gelecekteki işlemcilere performansla taşınabilirliği garanti eden üst düzey bir algoritmik tasarımı, işlemciye özgü optimizasyonları yerleştiren bir uygulama ile birleştirir.En son teknoloji ürünü Intel Nehalem EP ve EX işlemcilerini ve tek bir sistemde 64'e kadar iş parçacığını kullanan deneysel bir çalışma sunuyoruz.Gerçek dünyadaki problemlerde bulunan güç-hukuk grafiklerini temsil eden birkaç kıyaslama problemi üzerindeki performansımız, son literatürdeki süper hesaplama sonuçlarıyla rekabet eden işlem oranlarına ulaşır.Deneysel değerlendirmede, 4 soketli Nehalem EX üzerinde çalışan grafik keşif algoritmamızın, 64 milyon köşeli ve 512 milyon kenarlı rastgele bir grafik keşfederken, (1) 128 işlemcili bir Cray XMT'den 2,4 kat daha hızlı olduğunu, (2) 200 milyon köşeli bir R-MAT grafiğiyle saniyede 550 milyon kenarı işleyebildiğini ve 1 milyar kenarı, Cray MTA-2'nin 40L daha hızlı ve 5 (3) ile benzer bir grafiğin performansıyla karşılaştırılabilir olduğunu kanıtlıyoruz.


Unicorn, binlerce emtia sunucusunda on milyarlarca kullanıcı ve varlık arasında trilyonlarca kenar aramak için tasarlanmış çevrimiçi, bellek içi bir sosyal grafik farkında indeksleme sistemidir.Unicorn, bilgi alımında standart kavramlara dayanır, ancak iyi sosyal yakınlık ile sonuçları teşvik etmek için özellikler içerir.Ayrıca, kaynak düğümlerinden birden fazla kenar uzaktaki nesneleri almak için yapraklar için birden fazla gidiş-dönüş gerektiren sorguları da destekler.Unicorn, yüzlerce milisaniyedeki latenslerde günde milyarlarca sorguyu cevaplamak için tasarlanmıştır ve Facebook'un Graph Search ürünü için bir altyapı yapı taşı olarak hizmet vermektedir.Bu makalede Unicorn tarafından desteklenen veri modelini ve sorgu dilini açıklıyoruz.Ayrıca, evrimini Facebook'un arama teklifleri için birincil arka uç haline geldiği için tanımlıyoruz.


Büyük grafiklerin analizi, çeşitli araştırma alanlarında önemli bir rol oynar ve birçok önemli uygulama alanında önemlidir.Grafiklerin etkili görsel analizi, ilgili kullanıcı etkileşim tesisleri ve algoritmik grafik analiz yöntemleri ile birlikte uygun görsel sunumlar gerektirir.Uygun grafik analiz sistemlerinin nasıl tasarlanacağı, verileri tanımlayan grafik türü, eldeki analitik görev ve grafik analiz yöntemlerinin uygulanabilirliği dahil olmak üzere birçok faktöre bağlıdır.Grafik görselleştirme ve navigasyon tekniklerinin en son anketleri Herman et al tarafından sunuldu.[HMM00] ve Diaz [DPS02].İlk çalışma, 2000 yılına kadar tanıtılan genel olarak hiyerarşilerin ve grafiklerin görselleştirilmesi için ana teknikleri inceledi.İkinci çalışma 2002 yılına kadar tanıtılan grafik düzenleri üzerinde yoğunlaştı.Son zamanlarda, zaman değişkenliği gösteren grafikler gibi daha geniş bir grafik türünü kapsayan yeni teknikler geliştirilmiştir.Ayrıca, giderek artan miktarda grafik yapılı verinin kullanılabilir hale gelmesiyle, algoritmik grafik analizi ve etkileşim tekniklerinin dahil edilmesi giderek daha önemli hale gelmektedir.Bu Devlet-Sanat Raporunda, büyük grafiklerin görsel analizi için mevcut teknikleri inceliyoruz.İncelememiz öncelikle grafik görselleştirme tekniklerini desteklenen grafik türüne göre değerlendirir.Görselleştirme teknikleri, görsel grafik araştırması için uygun etkileşim yaklaşımlarının sunumunun temelini oluşturur.Görsel grafik analizinin önemli bir bileşeni olarak, görsel grafik analizi sürecinin farklı aşamaları için yararlı çeşitli grafik algoritmik yönlerini tartışıyoruz.


İnsan gösterilerinden öğrenebilecek özerk sürüş için bir çerçeve sunuyoruz ve bunu özerk bir otomobilin uzunlamasına kontrolüne uyguluyoruz.Çevrimdışı, bir dizi örnek sürüş dizisinden araç takip stratejilerini modelliyoruz.Çevrimiçi olarak, model, bir insan sürücünün aynı durumda ne yapacağını kopyalayan hızlanmaları hesaplamak için kullanılır.Bu referans ivmesi, son ivmeyi uygulamadan önce bir dizi konfor ve güvenlik kısıtlaması uygulayan bir tahmin denetleyicisi tarafından izlenir.Kontrolör, önceki aracın öngörülen hareketindeki belirsizliğe karşı sağlam olacak şekilde tasarlanmıştır.Buna ek olarak, sürücü modeli tahminlerinin güvenini tahmin ediyoruz ve tahmin denetleyicisinin maliyet fonksiyonunda kullanıyoruz.Sonuç olarak, sürücü modelini öğrenmek için kullanılan eğitim verilerinin, bir insan sürücünün mevcut sürüş durumunu nasıl ele alacağı hakkında yeterli bilgi vermediği durumları ele alabiliriz.Yaklaşım, otonom aracımız üzerindeki simülasyon ve deneylerin bir kombinasyonu kullanılarak doğrulanır.


Yazılım testi, kaliteyi sağlamada iyi düşünülmüş bir egzersizden ziyade çok sık basit bir hata avıdır.Güvenli otonom araçların ölçeklendirilebilmesi için basit bir sistem düzeyinde test-başarı-patch-test döngüsünden daha metodik bir yaklaşım gerekecektir.ISO 26262 geliştirme V süreci, her bir test türünü karşılık gelen bir tasarım veya gereksinim belgesine bağlayan bir çerçeve oluşturur, ancak otonom araçlarla karşı karşıya olan yeni test sorunlarıyla başa çıkmak için uyarlandığında zorluklar sunar.Bu makale, otonom araçlar için V modeline göre testlerde beş ana zorluk alanını tanımlamaktadır: döngüden çıkan sürücü, karmaşık gereksinimler, deterministik olmayan algoritmalar, endüktif öğrenme algoritmaları ve arızalı işletim sistemleri.Bu farklı zorluk alanlarında umut verici görünen genel çözüm yaklaşımları şunları içerir: ardışık olarak rahatlamış operasyonel senaryolar kullanarak aşamalı dağıtım, en karmaşık özerklik işlevlerini daha basit güvenlik fonksiyonlarından ayırmak için bir monitör / aktüatör çifti mimarisi kullanımı ve daha verimli kenar durum testi yapmanın bir yolu olarak arıza enjeksiyonu.Önemli zorluklar, üst düzey özerklik sağlayan algoritmaların türünü güvenli bir şekilde belgelemekte kalırken, mevcut yazılım güvenliği yaklaşımlarını kullanabilmek için bunun yerine sistemi ve beraberindeki tasarım sürecini mimarlığa yakın görünmektedir.


Bir aracın, sürücünün açık başlatması olmadan güvenli ancak kişiselleştirilmiş bir şekilde şeritleri özerk olarak değiştirmesini sağlayan bir algoritmayı inceliyoruz (örn.dönüş sinyallerini etkinleştirir).Özerk sürüşte şerit değiştirme başlangıcı tipik olarak sübjektif kurallara, pozisyonların işlevlerine ve çevredeki araçların göreceli hızlarına dayanır.Bu yaklaşım genellikle keyfidir ve bireysel bir sürücünün sürüş stili tercihlerine kolayca adapte olmaz.Burada, insan sürücülerin şerit değiştirme karar davranışını yakalamak için veri odaklı bir modelleme yaklaşımı önermekteyiz.Tipik şerit değiştirme durumlarında bir test aracı ile veri topluyoruz ve belirli bir sürücünün tercihlerine göre şerit değiştirme başlangıcının anında tahmin edilmesi için sınıflandırıcıları eğitiyoruz.Bu karar mantığını, güvenlik ve konfor kısıtlamalarını karşılayan daha kişiselleştirilmiş bir özerk şerit değiştirme deneyimi oluşturmak için model öngörücü kontrol (MPC) çerçevesine entegre ediyoruz.Karar mantığının iki şerit değiştirme stilini yeniden üretme ve ayırt etme yeteneğini gösteriyoruz ve simülasyonlar yoluyla kontrol çerçevesinin güvenliğini ve etkinliğini gösteriyoruz.


Sinirsel ağ ilerlemeleri, bilgisayarların birçok alanda dil yeteneğini geliştirir.


Çalışanların, organizasyon dışındaki diğer kişilerin (yani kurumsal sosyal sorumluluk) çalışanların organizasyon tarafından doğrudan nasıl muamele gördüğüne ilişkin algılarının üzerindeki etkisini araştırıyoruz.On sekiz kuruluşta 827 çalışanla yapılan bir çalışmanın sonuçları, çalışanların kurumsal sosyal sorumluluk algılarının (CSR) (a) iş anlamlılığı ve algılanan örgütsel destek (POS) ve (b) iş anlamlılığı ile kısmen aracılık eden ancak POS ile değil, kısmen aracılık eden ilişki ile olumlu bir şekilde ilişkili olduğunu göstermektedir.Dahası, KSS'deki sınırlı mikro düzeydeki araştırmaları ele almak için, dört pilot çalışma ile KSS'nin çalışan algılarının bir ölçüsünü geliştiriyoruz.Bir bifaktör modeli kullanarak, sosyal sorumluluğun çevresel sorumluluğun ötesinde çalışan tutumları üzerinde ek bir etkiye sahip olduğunu görüyoruz, bu da sosyal sorumluluğun ilişkisel bileşeninden (örneğin, toplumla ilişkiler) kaynaklanmaktadır.


Konuşulan bir diyalog sisteminin (SDS) doğal dil üretimi (NLG) bileşeni genellikle önemli miktarda el işçiliğine veya iyi etiketlenmiş bir veri setine ihtiyaç duyar.Bu sınırlamalar, geliştirme maliyetlerine önemli ölçüde katkıda bulunur ve çapraz alan, çok dilli diyalog sistemlerini intrakt edilebilir hale getirir.Dahası, insan dilleri bağlam farkındadır.En doğal yanıt, önceden tanımlanmış sözdizimlerine veya kurallarına bağlı olmaktan ziyade verilerden doğrudan öğrenilmelidir.Bu makale, herhangi bir semantik hizalama veya önceden tanımlanmış dilbilgisi ağacı olmadan diyalog eylem-taklit çiftleri üzerinde eğitilebilen ortak tekrarlayan ve konvolüsyonel sinir ağı yapısına dayanan istatistiksel bir dil üreteci sunmaktadır.Objektif metrikler, bu yeni modelin önceki yöntemleri aynı deneysel koşullar altında geride bıraktığını öne sürüyor.İnsan yargıçlar tarafından yapılan bir değerlendirmenin sonuçları, yalnızca n-gram ve kural tabanlı sistemlere kıyasla tercih edilen yüksek kaliteli değil, dilsel olarak çeşitli ifadeler ürettiğini göstermektedir.