Texas 3D Yüz Tanıma Veritabanını üç boyutlu (3D) yüz tanıma ve diğer ilgili alanlarda araştırmacılara sunuyoruz.Bu veritabanı 1149 çift yüksek çözünürlük içerir, bir stereo kamera kullanılarak elde edilen 118 yetişkin insan deneklerin normalleştirilmiş, önceden işlenmiş ve mükemmel hizalanmış renk ve aralık görüntülerini gösterir.Görüntülere, deneklerin cinsiyeti, etnik kökeni, yüz ifadesi ve 25'in manuel olarak bulunan antropometrik yüz fidusial noktaları hakkında bilgiler eşlik ediyor.3D yüz tanıma algoritmalarının geliştirilmesi ve değerlendirilmesi için verilerin belirli bölümleri de dahildir.


Büyük verilerin yönetimi ve analizi, Hadoop ve şimdi Spark çerçevelerinde sistematik olarak veri dağıtılmış bir mimari ile ilişkilidir.Bu makale, üç referans ortamının doğrudan kullanımı ile elde edilen performansı karşılaştırarak istatistikçiler için bu teknolojilere bir giriş sunmaktadır: R, Python Scikit-learn, Universit de Toulouse – INSA, Institut de Mathmatiques, UMR CNRS 5219 Institut de Mathmatiques, UMR CNRS 5219 Universit de Toulouse – UT3, Institut de Mathmatiques 1 CNRS 109 61 9v 1 [ .A P'de st] 3 0 Se p 20 16 Spark MLlib üç kamusal kullanım durumunda: karakter tanıma, film tavsiye etme, ürünleri kategorize etme.Ana sonuç olarak, Spark, MLlib veya SparkML'deki geleneksel öğrenme yöntemlerinin (logistik regresyon, rastgele ormanlar) mevcut uygulamaları, entegre veya dağıtılmamış bir mimaride bu yöntemlerin (R, Python Scikit-learn) alışılmış kullanımı ile kötü rekabet etmiyorsa, veri toplama ve tavsiye için çok verimli olduğu görülmektedir.


Davis tarafından tanıtılan [12/] yapılarımızın algılanan kullanışlılığı ve algılanan kolaylığı için ölçüm ölçekleri, ortaya çıkan bilgi teknolojilerinin kullanıcı kabulünü tahmin etmek için yaygın olarak kullanılmaya başlandı.Nesnelerin gruplandırılmasının, güvenilirlik ve geçerlilik ölçütlerinin art arda enflasyonuna neden olup olmadığını incelemek için bir deney yapıldı.Güvenilirliğin ve geçerliliğin madde gruplamasından değil, algılanan yararlılık ve algılanan kullanım kolaylığının açıkça tanımlanmasından kaynaklandığı hipotezimize destek bulduk ve kullanılan öğeler bu konsensüsün özünü açıkça yakalayan her birini ölçer.


Asimetrik yarım köprü (AHB) flyback dönüştürücü, daha yüksek anahtarlama frekanslarında çalışmak için çekici bir topolojidir, çünkü birincil yan anahtarların sıfır voltajlı anahtarlanması ve ikincil yan doğrultucunun sıfır akımlı anahtarlanması ile çalışabilir.Bu makalede, evrensel hat voltaj aralığı uygulamaları için AHB flyback dönüştürücünün ayrıntılı bir analiz ve tasarım prosedürü sunulmaktadır.AHB flyback dönüştürücünün performansı, Simplis'te elde edilen simülasyon dalga formlarına dayanarak kayıp analizi ile değerlendirilir ve 65-W (19.5-V, 3.33-A) evrensel hat voltaj aralığı adaptörünün laboratuvar prototipi üzerinde deneysel olarak doğrulanır.


Tarama, ana bellek sütun mağazalarında çok önemli bir işlemdir.Bir sütunu tarar ve hangi kayıtların bir filtre predicate'ini karşıladığını gösteren bir sonuç bit vektörü döndürür.ByteSlice, verileri çoklu baytlara bölen ve yüksek sıralı bayt karşılaştırmaları ile erken durdurma kabiliyetinden yararlanan bir bellek içi veri düzenidir.Sütun genişlikleri genellikle byte'ın katları olmadığından, ByteSlice'ın son baytı 0 ile doldurulur, bellek bant genişliğini ve hesaplama gücünü boşa harcar.Kaynakları tam olarak kullanmak için, boş bitlere (yani başlangıçta 0'larla doldurulmuş bitler) ikincil bir indeks örmeyi teklif ediyoruz, yeni düzenimizi oluşturuyoruz DIFusion (Data Index Fusion).DIFusion, ByteSlice'den erken durdurma kabiliyetini devralan ve aynı zamanda sıfır alan yüküne sahip indeksleme yeteneğine sahip yeni bir hızlı tarama olan Skip-scan'ı etkinleştirir.Empirik sonuçlar, DIFusion'daki atlama taramalarının ByteSlice'da tarama yaptığını gösteriyor.


Dağıtılmış paylaşılan belleğin uygulanması için dört temel algoritma karşılaştırılır.Kavramsal olarak, bu algoritmalar yerel sanal adres alanlarını yerel bir alan ağına bağlı birden fazla hostu kapsayacak şekilde genişletir ve bazıları ev sahiplerinin sanal bellek sistemleriyle kolayca entegre edilebilir.Dağıtılmış paylaşılan belleğin yararları ve paylaşılan bellek algoritmalarının yürütüldüğü ortamla ilgili olarak yapılan varsayımlar anlatılmaktadır.Algoritmalar daha sonra tanımlanır ve uygulama düzeyinde erişim davranışı ile ilgili performanslarının karşılaştırmalı bir analizi sunulur.Doğru algoritma seçiminin büyük ölçüde uygulamaların bellek erişim davranışı tarafından belirlendiği gösterilmiştir.Temel algoritmaların özellikle ilginç iki uzantıları tarif edilir ve dağıtılmış paylaşılan belleğin bazı sınırlamaları not edilir.


Kullanıcı merkezli güvenlik, bilgi güvenliği ve güvencesinde büyük bir zorluk olarak tanımlandı.Hem güvenlik hem de insan / bilgisayar arayüzü (HCI) araştırmasının yerleşik bir alt alanı ve ürün geliştirme yaşam döngüsü üzerinde bir etkisi olmanın eşiğindedir.Hem güvenlik hem de HCI, çalışmalarının yararını ve geçerliliğini kanıtlamak için kullanıcılarla etkileşimlerin gerçekliğine güvenir.Bu alanlarda uygulayıcılar ve araştırmacılar olarak, bu alanların her ikisinde de kullanılan en temel araçları bile uygularken hala büyük sorunlarla karşı karşıyayız.Bu makale, kullanıcı merkezli güvenliğin önemli atılımlar yapmak için üstesinden gelmesi gereken sosyal, teknik ve pragmatik seviyelerdeki sistemik barikatları ele almaktadır.Uzman değerlendirmesi ve kullanıcı testleri bugün etkili kullanılabilir güvenlik üretmektedir.Güvenli evreleme, kullanılabilirlik arızası risklerinin numaralandırılması, entegre güvenlik, şeffaf güvenlik ve güvenilir makamlara güvenme gibi ilkeler de geliştirilmiş sistemlerin temelini oluşturabilir.


Bu makalede yeni bir düzlemsel geniş bant mikrostrip-to-waveguide geçişi önerilmiştir.Yönlendirilen dalga kılavuzu dikdörtgen dalga kılavuzu veya sırtlı dalga kılavuzu olabilir.Geçiş, açık devreli bir mikro şerit çeyrek dalga boyu rezonatörü ve kısa devreli bir dalga kılavuzunun üst geniş kenar duvarındaki rezonans U şeklindeki bir yuvadan oluşur.Çalışma mekanizmasını yorumlamak ve mühendislik tasarımı için kaba bir model sağlamak için fizik tabanlı eşdeğer devre modeli de geliştirilmiştir.Geniş bant geçişi, istiflenmiş iki kutuplu rezonatör filtresi olarak kabul edilebilir.Her bir bağlantı devresi, merkez frekanstaki grup gecikme bilgilerini kullanarak yaklaşık olarak ayrı olarak tasarlanabilir.Geniş bant özelliğine ek olarak, geçiş boyut olarak kompakt, vialess ve düzlemsel devrelerle son derece uyumludur.Bu iyi özellikler, yeni geçişi, dalga kılavuzu cihazlarının çok katmanlı bir planya devresine yüzey monte edilmesi gereken sistem mimarisi için çok çekici kılar.Geçişin kullanışlılığını göstermek için iki tasarım örneği verilmiştir: biri geniş bantlı sırtlı dalga kılavuzu bantgeçiti filtresi, diğeri ise yüzeye monte edilebilir geniş bantlı düşük sıcaklıklı eş ateşlemeli seramik lamine dalga kılavuzu boşluk filtresidir.Her iki filtre de, pratik uygulamalarda umut verici potansiyeller gösteren mikro şerit çizgileri ile arayüz için önerilen geçişle birlikte.


Organizasyonlar, bilgi sistemlerini korumak için teknik ve prosedürel önlemler geliştirir.Sadece teknik tabanlı güvenlik çözümlerine güvenmek yeterli değildir.Organizasyonlar teknik güvenlik çözümlerini sosyal, insani ve örgütsel faktörlerle birlikte göz önünde bulundurmalıdır.İnsan unsuru, bilgi sistemlerini ve diğer teknoloji kaynaklarını günlük operasyonlarında kullanan çalışanları (içeridekileri) temsil eder.ISP bilinci, organizasyonel bilgi sistemlerini korumak için gereklidir.Bu çalışma, ISP farkındalığının öncülerini ve ISP ve güvenlik uygulamaları ile memnuniyet üzerindeki etkisini incelemek için İnovasyon Difüzyon Teorisini uyarlar.Araştırma modelini değerlendirmek için Amerika Birleşik Devletleri'ndeki üniversitelerde 236 çalışandan oluşan bir örnek toplanmaktadır.Sonuçlar, ISP kalitesi, öz-yeterlilik ve teknoloji güvenliği bilincinin ISP farkındalığını önemli ölçüde etkilediğini göstermiştir.Mevcut çalışma, ISP farkındalığının öncülerinin anlaşılmasına yönelik önemli katkılar sunar ve bilgi güvenliği davranışsal etki alanında memnuniyet yönünün dahil edilmesine yönelik bir başlangıç noktası sağlar.


Saldırı tespiti, Saldırıları tanımlama sürecidir.IDS'nin temel amacı Normal ve Müdahaleci faaliyetleri tanımlamaktır.Son yıllarda, birçok araştırmacı IDS oluşturmak için veri madenciliği tekniklerini kullanıyor.Burada, daha yüksek algılama oranına ulaşmak için SVM ve Partikül sürü optimizasyonu gibi veri madenciliği tekniğini kullanarak yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Önerilen tekniğin önemli adımları vardır: Ön işleme, PSO kullanarak eğitim, farklı eğitim alt kümeleri oluşturmak için K-anlamlarını kullanarak kümeleme.Daha sonra sonraki eğitim alt kümelerine dayanarak SVM sınıflandırması için bir vektör oluşturulur ve sonunda, Intrusion'un gerçekleştiğini veya olmadığını tespit etmek için PSO kullanılarak sınıflandırma yapılır.Bu makale, daha önce incelenen eserlerin dezavantajlarının özetlenmesi ve tanımlanmasını içerir.Anahtar Kelimeler-Intrusion algılama sistemi; Nöro-bulanıklık; Destek Vektör Makinesi (SVM); PSO; K-anlamları


Video özetleri, bir video akışının içeriğinin, hareketsiz görüntüler, video segmentleri, grafiksel temsiller ve metinsel tanımlayıcıların bir kombinasyonu yoluyla yoğunlaştırılmış ve özlü temsilleri sağlar.Bu makale, araştırma literatüründen türetilen ve araştırma literatürünü incelemek için bir araç olarak kullanılan video özetlemesi için kavramsal bir çerçeve sunmaktadır.Çerçeve, video özetleme teknikleri (o akışın bir özetini elde etmek için içeriği bir kaynak video akışından işlemek için kullanılan yöntemler) ve video özetleri (video özetleme tekniklerinin çıktıları) arasında ayrım yapar.Video özetleme teknikleri üç geniş kategoride ele alınır: dahili (doğrudan video akışından elde edilen bilgileri analiz edin), harici (doğrudan video akışından kaynaklanmayan bilgileri analiz edin) ve hibrit (iç ve dış bilgilerin bir kombinasyonunu analiz edin).Video özetleri, türetilen içerik türünün (nesne, olay, algı veya özellik tabanlı) ve kullanıcıya tüketimleri için sunulan işlevselliğin (etkileşimli veya statik, kişiselleştirilmiş veya genel) bir işlevi olarak kabul edilir.Video özetlemenin, anlamsal boşluk gibi uzun süredir devam eden zorlukların üstesinden gelmek ve bireysel kullanıcılarla daha fazla ilgisi olan video özetleri sağlamak için dış bilgilerin, özellikle de kullanıcı tabanlı bilgilerin daha fazla birleştirilmesinden yararlanacağı savunulmaktadır.2007 Elsevier Inc. Tüm hakları saklıdır.


Bu çalışma, altı oktav bant genişliğine ve 60 derece taramaya kadar çalışacak yeni bir sıkı bağlanmış dipol dizi anteni rapor ediyor.Dizi, yeni bir entegre besleme ağı tarafından geliştirilen mevcut sac dizi radyatör konseptini kullanarak tam dalga EM simülasyonları aracılığıyla tasarlandı.0.3  GHz boyunca düzlemsel ve konformal dizilerin çeşitli prototipleri, öngörülen ve ölçülen tüm terminal ve radyasyon özellikleri arasında gözlemlenen iyi bir anlaşma ile üretilmiş ve test edilmiştir.Örneklenen diziler, göreceli radyatör yüksekliği 0.12 maksimum operasyonel dalga boyuna sahip 1.2-6 GHz için tasarlanmıştır.


İnsanlar bir sahnede çok az çabayla veya hiç çaba göstermeden yüzleri tespit eder ve tanımlarlar.Ancak, bu görevi yerine getiren otomatik bir sistem oluşturmak çok zordur.Birkaç ilgili Alt Sorunlar vardır: bir yüz olarak bir desenin tespiti .Yüz tanımlaması, yüz ifadelerinin analizi ve yüzün fiziksel özelliklerine dayalı sınıflandırma .Bu işlemleri gerçekleştiren bir sistem birçok uygulama bulacaktır, örn.suç tespiti, güvenli sistemlerde kimlik doğrulaması vb.Bugüne kadar yapılan çalışmaların çoğu kimlik tespitinde yer almıştır.Bu makale, bu sorunların çözümünde geçmiş çalışmaları inceler.İnsan görsel sisteminin bu sorunlara ilişkin kapasitesi de tartışılmaktadır.Otomatik bir sistem için bir rehber olarak hizmet vermek içindir.Bu sorunlara yönelik bazı yeni yaklaşımlar da kısaca tartışılmaktadır.Yüz algılama Yüz tanımlama Yüz ifadeleri Sınıflandırma Yüz özellikleri


Bu kağıtta işlem gören sinyal tespit edilebilirliği sorunu aşağıdaki gibidir: Bir gözlemciye, belirtilen bir gözlem aralığı boyunca zamanla değişen bir voltaj verildiğini ve kaynağının gürültü olup olmadığına veya sinyal artı gürültü olup olmadığına karar vermesinin istendiğini varsayalım.Gözlemci bu kararı vermek için hangi yöntemi kullanmalıdır ve bu yöntemin gerçekleştirilmesi hangi alıcıdır?Bu sorunun teorik yönleri hakkında bir tartışma yaptıktan sonra, makale, bir dizi pratik ilgi durumu için optimum alıcının belirli türevlerini sunar.Çıkışı, giriş voltajının gözlem aralığı üzerindeki olasılık oranının değeri olan alıcı, Neyman Pearson gözlemcisi, Siegert'in ideal gözlemcisi ve.Woodward ve Davies'in tlobserver.lV dahil olmak üzere literatürdeki çeşitli optimum yöntemlerden hangisinin kullanıldığına bakılmaksızın ikinci sorunun cevabıdır. Bir yanıt vermek için gereken optimum bir gözlemci, sadece bir çalışma seviyesi seçer ve girişin bu sinyal artı gürültü seviyesinden ortaya çıktığı sonucuna varır.Bu tür her bir çalışma seviyesi ile ilişkili olarak, cevabın yanlış bir alarm olması ve koşullu algılama olasılığı koşullu olasılıklardır.Alıcı işletim karakteristiği veya ROC olarak adlandırılan bu miktarların grafikleri, bir alıcıyı değerlendirmek için uygundur.Tespit problemi, örneğin sinyal gücü değişerek değiştirilirse, bir ROC eğrileri ailesi oluşturulur.Bahis eğrileri gibi şeyler böyle bir aileden kolayca elde edilebilir.Belirli bir durumda kullanılacak işletim seviyesi gözlemci tarafından seçilmelidir.Seçimi, izin verilen yanlış alarm oranı, a priori olasılıklar ve hataların göreceli önemi gibi faktörlere bağlı olacaktır.Bu teorik yönlerin sn giriş olarak hizmet etmesiyle dikkat, olasılık oranı için açık formüllerin türetilmesine ve bir dizi belirli vaka için tespit ve yanlış alarm olasılığına ayrılmıştır.Sabit, bant sınırlı, beyaz Gaussian gürültü varsayılır.Sunulan yedi özel vaka, pratik durumları yakından temsil eden sinyal tespitindeki en basit sorunlardan seçildi.Vakaların ikisi, sinyalin başlangıç zamanı, sinyal frekansı veya her ikisi de l&TlOUn olduğunda tespit etme olasılığının bulunmasının önemli sorununa en iyi yaklaşım için bir temel oluşturur.Dahası, bu iki durumda sinyaldeki belirsizlik çeşitli olabilir ve bu iki oldukça genel durum için belirsizlik ve sinyalleri tespit etme yeteneği arasında nicel bir ilişki sunulur.Sunulan örneklerin çeşitliliği, diğer basit sinyal algılama sorunlarına saldırmak için yöntemler önermeye ve doğrudan bir çözüme izin vermeyecek kadar karmaşık sorunlara içgörü vermeye hizmet etmelidir.


Doku, görüntünün fotomikrograf, hava fotoğrafı veya uydu görüntüsü olup olmadığı, bir görüntüye ilgi duyan nesnelerin veya bölgelerin tanımlanmasında kullanılan önemli özelliklerden biridir.Bu makale, gri ton uzaysal bağımlılıklarına dayanan bazı kolayca hesaplanabilir metinsel özellikleri açıklar ve üç farklı görüntü verisinin kategorileştirme görevlerinde uygulamalarını gösterir: beş çeşit kumtaşının fotomikrografileri, sekiz kara kullanım kategorisinin 1:20 000 pankromatik hava fotoğrafı ve yedi kara kullanım kategorisini içeren Toprak Kaynakları Teknolojisi Uydusu (ERTS) çok özel görüntüler.İki tür karar kuralı kullanıyoruz: biri karar bölgelerinin dışbükey polihedra (parçasal doğrusal karar kuralı) ve diğeri karar bölgelerinin dikdörtgen paralel borulu (min-max karar kuralı) olduğu.Her deneyde veri seti iki parçaya, bir eğitim setine ve bir test setine bölündü.Test seti tanımlama doğruluğu, fotomikrografiler için yüzde 89, hava fotoğrafı görüntüleri için yüzde 82 ve uydu görüntüleri için yüzde 83'tür.Bu sonuçlar, kolayca hesaplanabilir metinsel özelliklerin muhtemelen çok çeşitli görüntü sınıflandırma uygulamaları için genel bir uygulanabilirliğe sahip olduğunu göstermektedir.


Görüntü analizi, segmentasyon ve sıkıştırma için iki boyutlu ayrık sinyalleri genelleştirilmiş nonorthogonal 2-D "Gabor" temsillerine dönüştürmek için üç katmanlı bir sinir ağı tanımlanmıştır.Bu dönüşümler, küresel 2-D uzaysal koordinatlara gömülü yerel pencereli 2-D spektral koordinatlar açısından tam bir görüntü açıklaması sağlayan birleşik spat iahpektral gösterimlerdir [lo], [15].Görüntülerdeki içsel fazlalıklar yeniden çıkarıldığından, ortaya çıkan görüntü kodları çok kompakt olabilir.Bununla birlikte, bu birleşik dönüşümlerin doğal olarak hesaplanması zordur, çünkü t e temel genişleme, bir re ortogonal değil, işlev görür.Bastiaans tarafından 1-D sinyalleri için geliştirilen bir o r t h o g o n k i n g yaklaşımı [SI, biyorthonormal genişlemelere dayanarak, birleşik örnekleme oranları ve pencereleme fonksiyonunun değişmezliği üzerindeki kısıtlamalar ve yardımcı ortogonalizasyon işlevlerinin yerel olmayan sonsuz seriler olması ile sınırlandırılmıştır.Sabit ağırlıklara sahip iki katman ve ayarlanabilir ağırlıklara sahip bir katman içeren interlaminar etkileşimlere dayanan mevcut "nöral ağ" yaklaşımında, ağ, bu kısıtlayıcı koşullar olmadan tam birleşik 2-D Gabor dönüşümleri için katsayılar bulur.Katsayıların basitçe görüntüdeki belirli özelliklerin varlığını ifade ettiği şeklinde yorumlanabileceği keyfi tamamlanmamış dönüşümler için, ağ, görüntüyü temsil ederken minimum ortalama kareli hata anlamında optimal katsayılar bulur.Tam rekonstrüksiyona izin veren cebirsel olarak eksiksiz bir şemada, ağ, piksel gösterimindeki entropiyi 2 boyutlu Gabor dönüşümünde 2,55'e indirgeyen genişleme katsayıları bulur.Biyolojik olarak esinlenmiş bir kütük-polar topluluğuna dayanan "dalgacık" genişlemelerinde, rotasyonlar ve tek bir altta yatan 2-D Gabor dalgacık şablonunun çevirilerinde, görüntü sıkıştırması 20: 1'e kadar oranlarla gösterilmiştir.Ayrıca, tam 2-D Gabor dönüşümündeki katsayıların kümelenmesine dayanan görüntü segmentasyonu da gösterilmiştir.Kullanışlı nonorthogonal görüntü dönüşümlerini uygulamak için bu katsayı bulma ağı da nörobilimsel bir öneme sahip olabilir, çünkü sabit ağırlıklara sahip ağ katmanları, ağırlıklandırma fonksiyonları olarak kedi görsel korteksindeki oryantasyon seçici nöronlardan elde edilen ampirik 2-D alıcı alan profillerini kullanır ve sonuçta ortaya çıkan dönüşüm, küresel mekansal koordinatlara açısal ve spektral analiz yerleştirmenin biyolojik görsel stratejisini taklit eder.


Yalın yönetim (LM), birbiriyle ilişkili sosyo-teknik uygulamalardan oluşan karmaşık bir sisteme dayanan süreçleri iyileştirmek için yönetsel bir yaklaşımdır.Son zamanlarda, tartışma LM'deki örgütsel kültürün (OC) rolüne odaklanmıştır.Bu makale, LM'yi başarıyla uygulayan bitkilerin belirli bir OC profili ile karakterize edilip edilmediğini ve yumuşak LM uygulamalarını kapsamlı bir şekilde benimseyip benimsemediğini inceleyerek bu tartışmaya katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.Veriler, çok gruplu bir yaklaşım kullanılarak Yüksek Performanslı Üretim (HPM) proje veri kümesinden analiz edildi.Sonuçlar, belirli bir OC profilinin başarılı yağsız bitkileri karakterize ettiğini ortaya koydu; Özellikle, başarısız yağsız bitkilerle karşılaştırıldığında, daha yüksek bir kurumsal kolektivizm, gelecekteki yönelim, insancıl bir yönelim ve daha düşük bir iddialılık seviyesi gösterirler.Yüksek düzeyde kurumsal kolektivizm, gelecekteki yönelim ve insancıl yönelim genel olarak yüksek performans gösterenlerin ortak özellikleri olsa da, düşük düzeyde iddialılık sadece başarılı yağsız bitkilerin tipik özelliğidir.Buna ek olarak, başarılı yağsız bitkiler, başarısız yağsız bitkilerden (yani, küçük grup problem çözme, çalışanların birden fazla görevi yerine getirme eğitimi, tedarikçi ortaklıkları, müşteri katılımı ve sürekli iyileştirme gibi insanlarla ve ilişkilerle ilgili yağsız uygulamalar) daha kapsamlı olarak yumuşak LM uygulamalarını kullanırken, sert LM uygulamaları (yani yağsız teknik ve analitik araçlar) açısından önemli ölçüde farklılık göstermezler.Yöneticiler için sonuçlar, LM'yi başarılı bir şekilde uygulamak için, yumuşak uygulamaları benimseyerek ve uygun bir OC profilinin gelişimini besleyerek LM tekniklerinin ötesine geçmenin temel olduğunu göstermektedir.


Tekrarlayan sinir ağı (RNN) modelleri, gizli bir ağaç yapısı tarafından yönetilen ardışık verilerin işlenmesi için yaygın olarak kullanılmaktadır.Önceki çalışmalar, RNN modellerinin (özellikle Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) tabanlı modeller) altta yatan ağaç yapısından yararlanmayı öğrenebileceğini göstermektedir.Bununla birlikte, performansı sürekli olarak ağaç tabanlı modellerin gerisinde kalmaktadır.Bu çalışma, gizli durum nöronları arasındaki frekansları güncelleme emrini uygulayan yeni bir endüktif yanlılık Sıralı Nöronlar önermektedir.Sipariş edilen nöronların, gizli ağaç yapısını açıkça tekrarlayan modellere entegre edebileceğini gösteriyoruz.Bu amaçla, yeni bir RNN birimi sunuyoruz: ON-LSTM, dört farklı görevde iyi performanslar elde ediyor: dil modelleme, denetimsiz ayrıştırma, hedeflenmiş sentaktik değerlendirme ve mantıksal çıkarım1.


Belki de en basit ve en temel niteliksel olasılık yasası, birleşme kuralıdır: Bir birleşme olasılığı, P(A&B), bileşenlerinin olasılıklarını aşamaz, P(A) ve .P(B), çünkü birleştirmenin uzantısı (veya olasılık kümesi) bileşenlerinin uzantısına dahil edilir.Bununla birlikte, belirsizlik altındaki yargılar, genellikle birliktelik kuralına bağlı olmayan sezgisel sezgisel buluşlarla aracılık eder.Bir birleştirme, bileşenlerinden birinden daha temsil edici olabilir ve belirli bir kategorinin örnekleri, daha kapsayıcı bir kategorinin örneklerinden daha kolay hayal edilebilir veya alınabilir.Bu nedenle, temsililik ve kullanılabilirlik buluşları, bir birleşimin, bileşenlerinden birinden daha olası görünmesini sağlayabilir.Bu fenomen, kelime sıklığının tahmin edilmesi, kişilik yargısı, tıbbi prognoz, risk altındaki karar, suç eylemleri şüphesi ve siyasi tahmin dahil olmak üzere çeşitli bağlamlarda gösterilmiştir.Bağlanma kuralının sistematik ihlalleri, hem özneler arasında hem de özneler içinde karşılaştırmalarda yatan kişilerin ve uzmanların yargılarında gözlenir.Bağlanma yanılgısının alternatif yorumları tartışılır ve onunla mücadele girişimleri araştırılır.


1000'lerce ev sahibinde 100'lerce kullanıcı içeren bir hükümet sitesindekine benzer normal trafik oluşturan bir saldırı tespit değerlendirme test yatağı geliştirildi.Kurban UNIX ana bilgisayarlarına karşı yedi haftalık eğitim verileri ve iki haftalık test verileri olmak üzere 300'den fazla örnek 38 farklı otomatik saldırı başlatıldı.Altı araştırma grubu kör bir değerlendirmeye katıldı ve sonuçlar sonda, hizmet reddi (DoS), uzaktan yerel (R2L) ve kullanıcıdan köke (U2R) saldırılar için analiz edildi.En iyi sistemler, eğitim verilerinde yer alan eski saldırıları, günde 10 yanlış alarm oranında% 63 ila% 93 arasında değişen ılımlı algılama oranlarında tespit etti.Algılama oranları, yalnızca test verilerine dahil edilen yeni ve yeni R2L ve DoS saldırıları için çok daha kötüydü.En iyi sistemler, uzak kullanıcılar tarafından kök düzeyinde ayrıcalıklara zarar vermeyi içeren bu yeni saldırıların kabaca yarısını tespit edemedi.Bu sonuçlar, daha fazla araştırmanın mevcut kurala dayalı saldırıları genişletmek yerine yeni saldırılar bulmak için teknikler geliştirmeye odaklanması gerektiğini göstermektedir.


Açık alan hedefli duyarlılık, hedefin bir metin corpus'undan her bir söze karşı olan duyguyla birlikte bahsettiğini bulan ortak bilgi çıkarma görevidir.Görev tipik olarak bir dizi etiketleme sorunu olarak modellenir ve CRF gibi son teknoloji etiketleyiciler kullanılarak çözülür.Kelime gömme ve otomatik özellik kombinasyonlarının görev üzerindeki etkisini, duygu analizi için büyük potansiyeller gösteren sinir ağları kullanarak bir CRF tabanını genişleterek ampirik olarak inceliyoruz.Sonuçlar, nöral modelin hatırlamayı önemli ölçüde artırarak daha iyi sonuçlar verebileceğini göstermektedir.Buna ek olarak, nöral ve ayrık özelliklerin yeni bir entegrasyonunu, göreceli avantajlarını birleştiren ve her iki taban çizgisine kıyasla önemli ölçüde daha yüksek sonuçlara yol açan bir öneride bulunuyoruz.


Etki alanı uyarlama algoritmaları, bir kaynak etki alanında eğitilmiş bir modeli yeni bir hedef etki alanına genelleştirmeye çalışır.Birçok pratik durumda, kaynak ve hedef dağılımları önemli ölçüde farklılık gösterebilir ve bazı durumlarda önemli hedef özelliklerin kaynak etki alanında desteği olmayabilir.Bu makalede, mevcut algoritmanın en emin olduğu hem hedef özellikleri hem de örnekleri belirleyen eğitime yavaş yavaş ekleyerek kaynak ve hedef etki alanları arasındaki boşluğu köprüleyen bir algoritma tanıtıyoruz.Algoritmamız eş-eğitimin bir varyantıdır [7] ve biz buna CODA (domain uyarlaması için birlikte eğitim) adını veriyoruz.Orijinal ortak eğitim çalışmasından farklı olarak, belirli bir özellik bölünmesini varsaymayız.Bunun yerine, her yineleme için, eş zamanlı olarak bir hedef tahminciyi, özellik uzayının görünümlere bölünmesini ve tahminciye dahil edilecek kaynak ve hedef özelliklerinin bir alt kümesini öğrenen tek bir optimizasyon problemi formüle ediyoruz.CODA, Blitzer et al'ın 12 etki alanı benchmark veri setindeki son teknolojiyi önemli ölçüde geride bırakır.[4].Gerçekten de, hedef gözetim CODA'nın geniş bir yelpazede (84 karşılaştırmadan 65'i) en iyi performansı elde eder.


Bu mektupta, substrat entegre dalga kılavuzu geçişine bir slot hattı, substrat entegre devrelerinin geliştirilmesi için önerilmiştir.Arka arkaya geçişin ekleme kaybı 8,7'den 9,0 GHz'e kadar 1 dB'den azdır.Bu geçişle, bir düzlemsel büyü-T incelenir ve tasarlanır.Ölçülen sonuçlar, 8.4-9.4 GHz deneysel frekans aralığında üretilen büyü-T'nin çok iyi bir performansının gözlemlendiğini göstermektedir.Genlik ve faz dengesizlikleri sırasıyla 0,2 dB ve 1.5deg'den azdır.


OBEKTİF Peyronie hastalığından kaynaklanan zayıflatıcı penil eğriliği olan erkekler için tek tip tedavi olarak minimal invaziv bir teknik olan penoskrotal çarpım (PSP) kullanma 4 yıllık deneyimimizi sunmak.HASTALAR VE YÖNTEMLER Penis eğriliği olan 48 erkekte (orta yaş 58.7 yıl) penis, birden fazla emilemeyen dikiş ile eğriliğin karşısındaki tunica albuginea'yı embriye ederek yeniden yapılandırıldı.Tüm hastalara, eğrilik derecesi veya yönü ne olursa olsun, penisi hor görmeden yapılan küçük bir penoskrotal kesi ile yaklaşıldı.Penil şaft açısı ve gerilmiş penil uzunluğunun ayrıntılı ölçümleri, yeniden yapılanmadan önce ve sonra kaydedildi ve analiz edildi ve düzeltme için gerekli dikişlerin sayısı belgelendi.SONUÇLAR Neredeyse tüm hastalarda ventral penoskrotal kesi ile kolayca düzeltilebilen dorsal ve/veya lateral deformiteler vardı.Ortalama (aralık) düzeltme derecesi 28 (18-55) derece ve kullanılan dikiş sayısı 6 (4-17) idi.Çarpmadan önce ve sonra gerilmiş penil uzunluk ölçümleri önemli bir fark göstermedi.Tek bir PSP prosedürü 45/48 (%93) hastada başarılı oldu; iki tanesi düzeltmeden memnun değildi, biri yinelemeli çarpma ve diğeri penil proteze sahipti; diğeri ağrı için dikiş salınımı gerektiriyordu.CONCLUSIONS PSP güvenli ve etkilidir ve şiddetli veya biplanar eğriliği olan durumlar için bile düşünülmelidir.


Değişken ve özellik seçimi, onlarca veya yüzbinlerce variabl es ile veri kümelerinin mevcut olduğu uygulama alanlarında çok sayıda araştırmanın odağı haline gelmiştir.Bu alanlar arasında internet belgelerinin metin işlenmesi, gen ifadesi arr ay naliz ve kombinatoryal kimya yer almaktadır.Değişken seçimin amacı üç yönlüdür: improvi ng tahmincilerin tahmin performansı, daha hızlı ve daha uygun maliyetli tahmin orları sağlamak ve verileri oluşturan altta yatan sürecin daha iyi anlaşılmasını sağlamak.Bu özel konunun kontribusyonları, bu tür sorunların çok çeşitli yönlerini kapsar: nesnel fonksiyonun daha iyi bir tanım iyonu sağlamak, özellik inşası, özellik sıralaması, çok değişkenli özellik sele ction, verimli arama yöntemleri ve özellik geçerlilik değerlendirme yöntemleri.


Bu makale, dijital renkli görüntülerde insan yüzlerini otomatik olarak tespit etmek için bir teknik sunar.Bu, ilk olarak bölgelerin renk görüntüsünde insan derisi içerdiğini tespit eden ve daha sonra bu bölgelerden görüntüdeki bir yüzün yerini gösterebilecek bilgileri çıkaran iki aşamalı bir süreçtir.Cilt algılama, renk ve doku bilgilerine dayanan bir cilt filtresi kullanılarak gerçekleştirilir.Yüz algılama, yalnızca tespit edilen cilt alanlarını içeren gri tonlamalı bir görüntü üzerinde gerçekleştirilir.Thresh holding ve matematiksel morfolojinin bir kombinasyonu, bir yüzün varlığını gösterecek nesne özelliklerini çıkarmak için kullanılır.Yüz algılama işlemi, test sonuçlarının gösterdiği gibi tahmin edilebilir ve oldukça güvenilir bir şekilde çalışır.


Birleştirilmiş dinamik sistemlerin ağları, biyolojik osilatörleri, Josephson bağlantı dizilerini, heyecan verici medyayı, sinir ağlarını, mekansal oyunları, genetik kontrol ağlarını ve diğer birçok kendi kendini düzenleyen sistemi modellemek için kullanılmıştır.Normalde, bağlantı topolojisinin tamamen düzenli veya tamamen rastgele olduğu varsayılır.Ancak birçok biyolojik, teknolojik ve sosyal ağ bu iki uç arasında bir yerde yer almaktadır.Burada, bu orta zeminden akort edilebilen basit ağ modellerini araştırıyoruz: düzenli ağlar, artan miktarda bozukluğu tanıtmak için ‘yeniden kablolandı’.Bu sistemlerin, düzenli kafesler gibi yüksek oranda kümelenebildiğini, ancak rastgele grafikler gibi küçük karakteristik yol uzunluklarına sahip olduğunu görüyoruz.Biz bunlara küçük dünya olgusuna benzeterek "küçük dünya" ağları diyoruz (popüler olarak altı derece ayırma olarak bilinir).Solucan Caenorhabditis elegans'ın sinir ağı, batı Amerika Birleşik Devletleri'nin elektrik şebekesi ve film oyuncularının işbirliği grafiğinin küçük dünya ağları olduğu gösterilmiştir.Küçük dünya bağlantılarına sahip dinamik sistemlerin modelleri, gelişmiş sinyal yayılım hızı, hesaplama gücü ve senkronize edilebilirliği gösterir.Özellikle bulaşıcı hastalıklar küçük dünya ağlarında normal kafeslere göre daha kolay yayılır.


Grafiklerdeki bağlantı tahmini problemini denetimli bir matris faktörizasyon yaklaşımı kullanarak çözmeyi teklif ediyoruz.Model, gizli özellikleri (muhtemelen yönlendirilmiş) bir grafiğin topolojik yapısından öğrenir ve popüler denetimsiz puanlardan daha iyi tahminler yaptığı gösterilmiştir.Bu gizli özelliklerin düğümler veya kenarlar için isteğe bağlı açık özelliklerle nasıl birleştirilebileceğini gösteriyoruz, bu da her iki özellik türünü de yalnızca kullanmaktan daha iyi performans sağlıyor.Son olarak, bir sıralama kaybı için doğrudan optimize ederek bağlantı öngörüsünde yaygın olan sınıf dengesizliği sorununu ele almak için yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Modelimiz stokastik gradyan inişi ve büyük grafiklere ölçekler ile optimize edilmiştir.Birkaç veri kümesindeki sonuçlar yaklaşımımızın etkinliğini göstermektedir.


Bu makalede, son derece değişken yüz kalıplarını sağlam bir şekilde tespit etmek için tasarlanmış, görüntü düzleminde /spl plusmn / 20 dereceye kadar döndürülen ve karmaşık gerçek dünya görüntülerinde /spl plusmn / 60 dereceye kadar çıkan bir evrişimsel sinir mimarisine dayanan yeni bir yüz algılama yaklaşımı sunuyoruz.Önerilen sistem, basit probleme özgü özellik çıkarıcıları, herhangi bir varsayımda bulunmadan veya çıkarılacak özellikler veya analiz edilecek yüz deseni alanları ile ilgili herhangi bir el yapımı tasarım kullanmadan, yüz ve yüz olmayan desenlerden oluşan bir eğitim setinden otomatik olarak sentezler.Yüz algılama prosedürü, ham giriş görüntüsünü bir bütün olarak ele alan basit konvolüsyon ve alt örnekleme modüllerinin bir boru hattı gibi davranır.Bu nedenle, verimli bir yüz algılama sisteminin, görüntü alanlarının sınıflandırılmasından önce herhangi bir maliyetli yerel ön işleme gerektirmediğini gösteriyoruz.Önerilen şema, zor durumların ele alınması için birden fazla ağın kullanılmasını gerektirmeden, zor test setlerinde gösterilen, özellikle düşük seviyede yanlış pozitiflerle çok yüksek algılama oranı sağlar.Zorlu test setlerinde önerilen yaklaşımın verimliliğini gösteren kapsamlı deneysel sonuçlar sunuyoruz ve yüz desenlerinin değişkenlik derecelerine ilişkin derinlemesine bir duyarlılık analizi dahil ediyoruz.


Gaussian süreç modelinin yeni bir karışımını önermekteyiz, bu modelde gating fonksiyonu olasılıksal bir mantıksal modelle bağlantılıdır, bizim durumumuzda Markov mantık ağları.Bu şekilde, Gaussian süreçlerinin (MLxGP) Markov mantık karışımları olarak adlandırılan ortaya çıkan karma grafik modeli, ortak Bayesian parametrik olmayan regresyon ve olasılıksal ilişkisel çıkarım görevlerini çözer.Buna karşılık, MLxGP, mantıksal kısıtlamalara dayalı regresyon veya regresyon verileri hakkında olasılıksal mantıksal sonuçlar çıkarmak gibi yeni, ilginç görevleri kolaylaştırır, böylece "makineler regresyon verilerini okur".


Video ve atalet sensörleri (akselerometre ve jirometre) kullanarak üç boyutlu uzaydaki nesneleri tespit etmek için, modern mobil platformlarda telefonlardan drone'lara kadar her yerde bulunan bir sistemi tanımlıyoruz.Ataletler, nesneler için sınıfa özgü skala sabıkaları empoze etme ve küresel bir oryantasyon referansı sağlama becerisini sağlar.Minimal bir yeterli temsil, semantik (kimlik) posterior ve uzaydaki nesnelerin syntactic (poz) nitelikleri, bir yerelleştirme ve haritalama filtresi ile korunabilen geometrik bir terime ayrıştırılabilir ve bir olasılık fonksiyonu, ayrımcı olarak eğitilmiş bir konvolutional sinir ağı ile yaklaşık olarak görülebilir. Ortaya çıkan sistem, video akışını nedensel olarak gerçek zamanlı olarak işleyebilir ve nesnelerin sahnede bir temsilini sağlar.


Kümeleme Algoritması, enerji tüketimini azaltmak için kullanılan bir tür anahtar tekniktir.Ağın ölçeklenebilirliğini ve ömrünü artırabilir.Enerji tasarruflu kümeleme protokolleri heterojen kablosuz sensör ağlarının karakteristiği için tasarlanmalıdır.DEEC olarak adlandırılan heterojen kablosuz sensör ağları için yeni bir dağıtılmış enerji tasarruflu kümeleme şeması teklif ediyor ve değerlendiriyoruz.DEEC'de küme kafaları, her düğümün artık enerjisi ile ağın ortalama enerjisi arasındaki orana bağlı olarak bir olasılıkla seçilir.Düğümler için küme başı olma dönemleri, başlangıç ve artık enerjilerine göre farklıdır.Yüksek başlangıç ve artık enerjiye sahip düğümler, düşük enerjili düğümlerden daha fazla küme başı olma şansına sahip olacaktır.Son olarak, simülasyon sonuçları, DEEC'in heterojen ortamlarda mevcut önemli kümeleme protokollerinden daha uzun ömürlü ve daha etkili mesajlar elde ettiğini göstermektedir.2006 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır.


Kablosuz sensör ağları büyümeye devam ettikçe, etkili güvenlik mekanizmalarına duyulan ihtiyaç da artmaktadır.Sensör ağları hassas verilerle etkileşime girebileceğinden ve/veya düşmanca katılımsız ortamlarda çalışabileceğinden, bu güvenlik endişelerinin sistem tasarımının başlangıcından itibaren ele alınması zorunludur.Bununla birlikte, doğal kaynak ve hesaplama kısıtlamaları nedeniyle, sensör ağlarındaki güvenlik, geleneksel ağ / bilgisayar güvenliğinden farklı zorluklar oluşturur.Şu anda kablosuz sensör ağ güvenliği alanında muazzam bir araştırma potansiyeli var.Bu nedenle, bu alandaki mevcut araştırmalara aşina olmak araştırmacılara büyük fayda sağlayacaktır.Bunu göz önünde bulundurarak, kablosuz sensör ağ güvenliğindeki ana konuları inceliyoruz ve sensör güvenliğindeki engelleri ve gereksinimleri sunuyoruz, mevcut saldırıların çoğunu sınıflandırıyor ve son olarak ilgili savunma önlemlerini listeliyoruz.


E-postanın yaygın kullanımı ile, artık kendimiz yazdığımız benzeri görülmemiş miktardaki metinlere erişebiliyoruz.Bu makalede, duygu analizinin birçok posta türünde duyguları ölçmek ve izlemek için etkili görselleştirmelerle birlikte nasıl kullanılabileceğini gösteriyoruz.Kalabalık kaynak kullanarak büyük bir kelime - duygu birliği sözlüğü yaratıyoruz ve duyguları aşk mektuplarında, nefret mektuplarında ve intihar notlarında karşılaştırmak için kullanıyoruz.İş yeri e-postasında duygu sözcüklerini nasıl kullandıkları konusunda cinsiyetler arasında belirgin farklılıklar olduğunu gösteriyoruz.Örneğin, kadınlar sevinç-üzücülük ekseninden birçok kelime kullanırlar, oysa erkekler korku-güven ekseninden terimleri tercih ederler.Son olarak, insanların e-postalarındaki duyguları izlemelerine yardımcı olabilecek görselleştirmeler gösteriyoruz.


L1 düzenli kayıpları en aza indirmek için paralel bir koordinat alçalma algoritması olan Shotgun'u teklif ediyoruz.Koordinat inişi doğal olarak sıralı gibi görünse de, Shotgun için yakınsama sınırlarını, probleme bağlı bir sınıra kadar yakın çizgi hızlarını öngören kanıtlarız.Lasso ve seyrek lojistik regresyon için Shotgun hakkında kapsamlı bir ampirik çalışma sunuyoruz.Paralellik potansiyeli ile ilgili teorik tahminlerimiz, gerçek verilerdeki davranışlarla yakından örtüşmektedir.Shotgun, diğer yayınlanmış çözücüleri bir dizi büyük sorunda geride bırakarak, L1 için en ölçeklenebilir algoritmalardan biri olduğunu kanıtlıyor.


Sosyal ağlar, e-posta grafikleri veya anlık mesajlaşma kalıpları gibi doğal grafikler, internet üzerinden yaygın hale gelmiştir.Bu grafikler devasadır, genellikle yüz milyonlarca düğüm ve milyarlarca kenar içerir.Bu tür grafikleri incelemek için bazı teorik modeller önerilmiş olsa da, verilerin ölçeği ve doğası nedeniyle analizleri hala zordur.Büyük ölçekli grafik ayrıştırma ve çıkarım için bir çerçeve önermekteyiz.Ölçeği çözmek için, çerçevemiz dağıtılır, böylece veriler paylaşılan hiçbir şey olmayan bir makine seti üzerinde bölünür.Bir grafiği bölmeye dayanan yeni bir faktörizasyon tekniği önermekteyiz, böylece bölmeler arasındaki kenarlardan ziyade komşu köşelerin sayısını en aza indiririz.Ayrışmamız bir akış algoritmasına dayanmaktadır.Altta yatan hesaplama donanımının ağ topolojisine uyum sağladığı için ağ farkındadır.Değişkenlerin yerel kopyalarını ve verimli bir asenkron iletişim protokolünü, ağ iletişimi maliyetine maruz kalmadan hesaplamanın çoğunu gerçekleştirmek için çoğaltılmış değerleri senkronize etmek için kullanıyoruz.Bir e-posta iletişim ağından türetilen 200 milyon köşe ve 10 milyar kenardan oluşan bir grafikte, algoritmamız yakınsama özelliklerini korurken, bilgisayar sayısında neredeyse doğrusal ölçeklenebilirliğe izin veriyor.


Sağlam mevsimler arası yerelleştirme, otonom araçların uzun vadeli görsel navigasyonundaki en büyük zorluklardan biridir.Bu makalede, görüntülerin semantik segmentasyonundaki son gelişmeleri, yani her pikselin temsil ettiği nesne türüyle ilgili bir etiket atandığı, uzun vadeli görsel lokalizasyon sorununa saldırmak için kullanırız.Çevrenin semantik olarak etiketlenmiş 3D nokta haritalarının, semantik olarak ayrılmış görüntülerle birlikte, ayrıntılı özellik tanımlayıcılarına (SIFT, SURF, vb.) ihtiyaç duymadan araç lokalizasyonu için verimli bir şekilde kullanılabileceğini gösteriyoruz.), Bu nedenle, el yapımı özellik tanımlayıcılarına bağlı olmak yerine, bir görüntü segmenterinin eğitimine güveniyoruz.Ortaya çıkan harita, geleneksel bir tanımlayıcı tabanlı haritaya kıyasla çok daha az depolama alanı kaplar.Parçacık filtresi tabanlı semantik lokalizasyon çözümü, SIFT özelliklerine dayanan bir çözümle karşılaştırılır ve hatta yıl boyunca daha büyük ve daha açıklayıcı SIFT özellikleriyle eşit olarak gerçekleştirdiğimiz büyük mevsimsel varyasyonlarla bile çoğu zaman 1 m'nin altında bir hata ile lokalize edilebilir.


Uygun bir mesafe metrikini öğrenmek, birçok öğrenme makinesinin başarısında önemli bir rol oynar.Geleneksel metrik öğrenme algoritmaları, eğitim ve test örnekleri ilgili ancak farklı etki alanlarından (yani kaynak etki alanı ve hedef etki alanından) çekildiğinde sınırlı faydaya sahiptir.Bu mektupta, bilgi-teorik bir ortamda etki alanı uyarlaması için iki yeni metrik öğrenme algoritması önererek, iki etki alanında güç aktarımının ve standart öğrenme makinesi yayılımının ayırt edilmesine izin veriyoruz.İlkinde, üç hedefi birleştirerek bir çapraz alan Mahalanobis mesafesi öğrenilir: farklı alanlar arasındaki dağılım farkını azaltmak, hedef alan verilerinin geometrisini korumak ve kaynak alan verilerinin geometrisini etiket bilgileriyle hizalamak.Ayrıca, karmaşık alan adaptasyon problemlerini çözmeye yönelik çabalarımızı harcıyoruz ve ilk yöntemi birden fazla çekirdek öğrenme çerçevesine genişleterek doğrusal çapraz alan metrik öğrenmenin ötesine geçiyoruz.Birden fazla çekirdeğin dışbükey bir kombinasyonu ve doğrusal bir dönüşüm, önceki bilgilerin araştırılmasına ve veri özelliklerinin tanımlanmasına büyük ölçüde fayda sağlayan tek bir optimizasyonda uyarlanabilir bir şekilde öğrenilir.Üç gerçek dünya uygulamasında (yüz tanıma, metin sınıflandırması ve nesne kategorizasyonu) yapılan kapsamlı deneyler, önerilen yöntemlerin son teknoloji metrik öğrenme ve etki alanı uyarlama yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiğini doğrulamaktadır.


Sparse kodlama, nesne tanıma için yerel özellikleri öğrenmek için yaygın bir yaklaşımdır.Son zamanlarda, amacın tek bir görüntünün içeriğinden ziyade görüntüler arasındaki ilişkiyi kodlamak olduğu spatio-temporal, dürbün veya diğer çoklu gözlem verilerinden öğrenme özelliklerine artan bir ilgi var.Gizli değişkenlerin, çoklu görüntü çözgüleri arasında paylaşılan öz uzaylardaki dönme açılarını tespit ederek dönüşümleri kodladığını gösteren çok görüşlü özellik öğreniminin bir analizini sunuyoruz.Analizimiz, videolarda karmaşık hücre modellerini eğitirken dönüşüme özgü özelliklerin ortaya çıktığını gösteren son deneysel sonuçları açıklamaya yardımcı olur.Analizimiz ayrıca, dönüşüm-değişmez özelliklerin dönüşümlerin öğrenme temsillerinin bir yan ürünü olarak ortaya çıkabileceğini göstermektedir.


Yüksek boyutlu veriler, yüksek boyutlu giriş vektörlerini yeniden oluşturmak için küçük bir merkezi katmana sahip çok katmanlı bir sinir ağı eğiterek düşük boyutlu kodlara dönüştürülebilir.Gradyan iniş, bu tür "otomatik kodlayıcı" ağlarındaki ağırlıkları ince ayar yapmak için kullanılabilir, ancak bu sadece başlangıç ağırlıkları iyi bir çözüme yakınsa iyi çalışır.Derin otoencoder ağlarının, verilerin boyutsallığını azaltmak için bir araç olarak ana bileşen analizinden çok daha iyi çalışan düşük boyutlu kodları öğrenmesini sağlayan ağırlıkları başlatmanın etkili bir yolunu tanımlıyoruz.


Empirik kanıtlar, hashin boyutsallık azaltma ve pratik parametrik olmayan tahmin için etkili bir strateji olduğunu göstermektedir.Bu makalede, özellik hashı için üstel kuyruk sınırları sağlarız ve rastgele altuzaylar arasındaki etkileşimin yüksek olasılıkla ihmal edilebilir olduğunu gösteririz.Bu yaklaşımın fizibilitesini yeni bir kullanım durumu için deneysel sonuçlarla gösteriyoruz - yüz binlerce görevle çoklu görev öğrenme.


Metin belgelerine yönelik yeni bir görselleştirme ve bilgi alma tekniği olan Word Tree'yi tanıtıyoruz.Bir Kelime Ağacı, geleneksel "anahtar kelime-in-context" yönteminin grafiksel bir versiyonudur ve metin gövdelerinin hızlı bir şekilde sorgulanmasını ve araştırılmasını sağlar.Bu yazıda tekniğin tasarımını ve uygulanmasında ortaya çıkan bazı teknik konuları anlatıyoruz.Buna ek olarak, kullanıcıların görselleştirmeden değer elde etme yollarına bir pencere sağlayan Many Eyes'ta birkaç ay boyunca kelime ağaçlarının kamuya açık bir şekilde konuşlandırılmasının sonuçlarını tartışıyoruz.


Son birkaç yılda, telif hakkı işaretlerini ve diğer bilgileri dijital resimlerde, videoda, seste ve diğer multimedya nesnelerinde saklamak için çok sayıda şema önerildi.Araştırma literatüründe ve alanında ortaya çıkan bazı yarışmacıları tanımlıyoruz; daha sonra, onlar tarafından gizlenen bilgilerin kaldırılmasını veya başka bir şekilde kullanılamaz hale getirilmesini sağlayan bir dizi saldırı sunuyoruz.1 Bilgi Saklama Uygulamaları Son birkaç yıl, diğer bilgilerdeki bilgileri gizlemenin yollarına hızla artan bir ilgi gördü.Buna bir takım faktörler katkıda bulundu.Telif hakkının dijital medyanın kopyalanabilmesinin kolaylığıyla aşındırılacağı korkusu, insanların gizli telif hakkı işaretlerini ve seri numaralarını ses ve videoya yerleştirme yollarını incelemelerine yol açtı; gizliliğin aşındırılacağı endişesi, elektronik nakit, anonim repostacılar, dijital seçimler ve mobil bilgisayar kullanıcılarını üçüncü tarafların izlemesini zorlaştıran teknikler üzerinde çalışmaya yol açtı; ve rakibin aynı şekilde yapmasını zorlaştırırken, kişinin kendi trafiğini gizleme konusundaki geleneksel 'askeri' endişeler devam ediyor.Bilgi saklama konusundaki ilk uluslararası atölye [2] bu toplulukları bir araya getirdi ve orada bir dizi saklanma şeması sunuldu; daha fazlası başka yerlerde sunuldu.Steganografi ve telif hakkı işaretlemesindeki yararlı ilerlemenin tüm bu ilk nesil şemalara saldırmaya çalışmaktan kaynaklanabileceği görüşünü oluşturduk.Kriptolojinin ilgili alanında ilerleme yineleyiciydi: kriptografik algoritmalar önerildi, bunlara yönelik saldırılar bulundu, daha fazla algoritma önerildi, vb.Sonunda teori ortaya çıktı: akış şifrelerine hızlı korelasyon saldırıları ve blok şifrelere diferansiyel ve doğrusal saldırılar, şimdi kriptografik algoritmaların gücünü daha önce olduğundan çok daha ayrıntılı olarak anlamamıza yardımcı oluyor.Benzer şekilde, birçok kriptografik protokol önerildi ve hemen hemen tüm erken adaylar kırıldı, bu da protokol sağlamlığı ve resmi doğrulama teknikleri kavramlarına yol açtı [6].Yani bu makalede, ilk olarak en son şemaların geliştirildiği telif hakkı koruma bağlamını tanımlıyoruz; daha sonra bunların bir seçimini anlatıyoruz?İlk yazar, Intel Corporation'a 'Bilgi Saklama Sistemlerinin Çöküşü' hibesi kapsamında finansal destek için minnettardır.Ne oldu?Üçüncü yazar bir Avrupa Komisyonu Marie-Curie hibe David Aucsmith (Ed.): Bilgi Saklama 1998, LNCS 1525, pp.218238, 1998. c  Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1998 Telif Hakkı İşaretleme Sistemlerine Saldırılar 219 şema ve bunların çoğunu kıran bir dizi saldırı sunar.Sonunda genel olarak steganografi ve özellikle telif hakkı işaretlemesi bağlamında sağlamlığın anlamı hakkında bazı açıklamalar yapıyoruz.1.1 Telif Hakkı Koruma Sorunları Dijital kayıt medyası birçok yeni olasılık sunuyor, ancak Hollywood ve rock müzik endüstrisi gibi fikri mülkiyet sahipleri arasında kullanıcıların video, müzik ve multimedya çalışmalarının sınırsız mükemmel kopyalarını yapabilmeleri durumunda geçimlerinin tehdit edileceği yönündeki yaygın korkular nedeniyle katılımları engellendi.Dijital medya için ilk kopya koruma mekanizmalarından biri, Sony ve Phillips tarafından seksenli yıllarda dijital ses kasetleri için tanıtılan seri kopya yönetim sistemi (SCMS) idi [31].Fikir, tüketicilerin arabalarında kullanmak (söylemek) için sahip oldukları bir CD'nin dijital ses kasetini yapmalarına izin vermekti, ancak bir başkasının kasetini yapmak için değil; böylece kopyalar yalnızca ilk nesille sınırlı olacaktı.Uygulama, her bir ses nesnesinin başlığına bir Boolean işaretleyicisi içerecekti.Ne yazık ki bu başarısız oldu çünkü bazı üreticiler tarafından üretilen donanım bunu uygulamadı.Daha yakın zamanlarda Dijital Çok Yönlü Disk (DVD) konsorsiyumu olarak da bilinen Dijital Video Disk, seri kopya yönetimini uygulamak için bir telif hakkı işaretleme şeması için öneriler çağrısında bulundu.Fikir, tüketicilere satılan DVD oynatıcıların ev videolarının sınırsız olarak kopyalanmasına ve TV programlarının zaman kaydırmalı izlenmesine izin vereceği, ancak ticari korsanlık için kolayca kötüye kullanılamayacağıdır [19, 44].Önerilen uygulama, videoların işaretsiz olması veya 'asla kopyalama' veya 'sadece bir kez kopyalama' olarak işaretlenmesidir; uyumlu oyuncular 'asla kopyalama' olarak işaretlenmiş bir video kaydetmeyecek ve 'sadece bir kez kopyalama' olarak işaretlenmiş bir video kaydederken işaretini 'asla kopyalama' olarak değiştirecektir.Ticari olarak satılan videolar 'asla kopyalama' olarak işaretlenirken, TV yayınları ve benzeri materyaller 'sadece bir kez kopyalama' olarak işaretlenecek ve ev videoları işaretsiz olacaktır.Elektronik telif hakkı yönetim şemaları, Imprimatur ve CITED [45, 66, 67] gibi Avrupa projeleri ve Fikri Mülkiyet Hakları Çalışma Grubu tarafından önerilen Amerikan projeleri tarafından da önerilmiştir [69].


Parametrelerin gradyanını hesaplarken DNN'leri ikili ağırlıklar ve aktivasyonlarla eğiten bir yöntem olan BinaryNet'i tanıtıyoruz.BinaryNet ile CIFAR-10 ve SVHN üzerinde MNIST ve ConvNets üzerinde bir Çok Katmanlı Perceptron (MLP) eğitmenin mümkün olduğunu ve neredeyse son teknoloji sonuçlar elde ettiğini gösteriyoruz.Çalışma zamanında BinaryNet, bellek kullanımını büyük ölçüde azaltır ve çoğu çarpmayı, hem genel amaçlı hem de özel Deep Learning donanımı üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilecek 1-bit münhasır veya (XNOR) işlemlerle değiştirir.MNIST MLP'mizi optimize edilmemiş bir GPU çekirdeğinden 7 kat daha hızlı çalıştırmanın mümkün olduğu bir ikili matris çarpma GPU çekirdeği yazdık, sınıflandırma doğruluğunda herhangi bir kayıp yaşamadan.BinaryNet için kod mevcuttur.


Parametreli modeller, şaşırtıcı derecede az sayıda parametre ile insan yüzlerinin gerçekçi, manipüle edilebilir görüntülerini üretebilir.


Yakın zamanda önerilen uzaysal modülasyon (SM) tekniğinin bir genellemesi olarak kabul edilebilecek yeni bir genelleştirilmiş uzaysal modülasyon (GSM) tekniğini önermekteyiz.SM, yalnızca bir aktif iletim antenine sahip özel bir GSM durumu olarak görülebilir.SM'nin aksine GSM, bilgi bitlerini haritalamak için çoklu iletim antenlerinin endekslerini kullanır ve böylece önemli ölçüde artan spektral verimlilik elde edebilir.Ayrıca, birden fazla aktif iletim anteni seçmek, GSM'nin SM'ye kıyasla önemli aktarım çeşitliliği kazanımları elde etmesini sağlar, çünkü tüm aktif antenler aynı bilgileri iletir.Öte yandan, kanallar arası girişim (ICI) bu aktif antenler aracılığıyla aynı sembollerin iletilmesiyle tamamen önlenir.GSM'nin sembol hata oranı (SER) performansı için sipariş istatistiklerini kullanarak teorik analiz sunuyoruz.Analitik sonuçlar simülasyon sonuçlarımızla yakın bir anlaşma içindedir.GSM ve SM'nin bit hata oranı performansı simüle edilir ve karşılaştırılır, bu da GSM'nin üstünlüğünü gösterir.Ayrıca, farklı iletim ve alıcı anten konfigürasyonlarına sahip GSM sistemleri incelenmektedir.Sonuçlarımız, daha yüksek modülasyon düzenine sahip daha az sayıda iletim anteninin kullanılmasının daha iyi BER performansına yol açacağını göstermektedir.


Modern bir Akıllı Şebeke için temel bir gereklilik, şebeke değişkenlerinin sürekli izlenmesidir.Bu görev, şebeke ağı boyunca konuşlandırılmış kendi kendine çalışan elektronik cihazlar kullanılarak verimli bir şekilde elde edilir.Şebeke güç hatlarının çevresinde, bu hatların yüksek voltajları kapasitif kaplin kullanarak bu tür yükler için bir enerji kaynağı sağlayabilir.Bu, Elektrik-Saha Enerji Hasat (EFEH) olarak bilinir.Bununla birlikte, bu ilkeyi kullanan bildirilen stratejiler, pratik sistemler için gerekli olan güç aktarımını nasıl en üst düzeye çıkaracaklarını araştırmamıştır, çünkü EFEH'den elde edilen mevcut enerji her zaman oldukça küçüktür.Bu makalede, orta voltajlı güç hattı yalıtkanlarının parazit kapasitansı kullanılarak optimum enerji hasadı için yeni bir yaklaşım önerilmiştir.Daha sonra, çıkarılan enerjiyi en üst düzeye çıkaran yük koşullarını korumak için bir takip gücü elektronik dönüşüm sistemi kullanılır.Sistem performansı, çıkarılan enerjiyi en üst düzeye çıkaran çalışma koşullarını tanımlamak için teorik çalışmalar ve bilgisayar simülasyonları kullanılarak analiz edilmiştir.Şimdiye kadar elde edilen sonuçlar, sadece hat yalıtkan biçerdöver ile besleyici iletken arasında var olan kapasitif kaplin kullanılarak 22 kV ızgara besleyiciden 100 mW'a kadar hasat edilebileceğini göstermektedir.


Gözetim veya adli tıp gibi güvenlik ve güvenlik uygulamaları, düşük çözünürlüklü video verilerinde yüz tanıma talep etmektedir.Düşük çözünürlüklü video yüz tanıma için manifold tabanlı bir parça karşılaştırma stratejisine sahip bir Convolutional Neural Network (CNN) tabanlı bir yüz tanıma yöntemi önermekteyiz.Düşük çözünürlüklü etki alanı, ağ mimarisini darboğazları veya yüz görüntülerinin önemli ölçüde artmasını önlemek için ayarlayarak ele alınmaktadır.CNN, büyük ölçekli bir kendi kendine toplanan video yüz veri seti ve yaklaşık 1.4M eğitim görüntüleri ile sonuçlanan büyük ölçekli genel görüntü yüz veri kümelerinin bir kombinasyonu ile eğitilmiştir.Büyük miktardaki video verilerini işlemek ve etkili bir karşılaştırma yapmak için CNN yüz tanımlayıcıları, yerel yama araçlarıyla pist seviyesinde verimli bir şekilde karşılaştırılır.Kurulumumuz, YouTube Faces Veritabanı'nın 3232 piksel düşük çözünürlüklü bir sürümünde yüzde 80,3 doğruluk elde ediyor ve yerel görüntü tanımlayıcılarının yanı sıra bu alanda en son VGG-Face ağından [20] daha iyi performans gösteriyor.Önerilen yöntemin üstün performansı, kendi kendine toplanan vahşi gözetim veri setinde doğrulanır.


Bu makalede, çevrimiçi kullanıcı incelemelerinden nesnelerin uygulanabilir yönlerini çıkarmak için yeni bir çerçeve sunuyoruz.Bu yönlerin çıkarılması, web'den ürün görüşlerinin otomatik olarak madenciliğinde ve kullanıcı incelemelerinin görüşe dayalı özetlerinin oluşturulmasında önemli bir zorluktur [18, 19, 7, 12, 27, 36, 21].Modellerimiz, çok tahıllı konuları indüklemek için LDA ve PLSA gibi standart konu modelleme yöntemlerinin uzantılarına dayanmaktadır.Çok taneli modellerin görevimiz için daha uygun olduğunu savunuyoruz, çünkü standart modeller, bir kullanıcı tarafından derecelendirilme eğiliminde olan bir nesnenin yönlerinden ziyade, nesnelerin küresel özelliklerine (örneğin, bir ürün türünün markası) karşılık gelen konular üretme eğilimindedir.Sunduğumuz modeller sadece güvenilir yönleri çıkarmakla kalmaz, aynı zamanda tutarlı konulara da kümelenir, örneğin 'bekçi' ve 'barmen', restoranlar için aynı konunun 'personel' parçasıdır.Bu, onu, en az kümeleme ile terim frekans analizi yoluyla yönleri çıkaran önceki çalışmaların çoğundan ayırır.Çok tahıllı modelleri hem nitel hem de nicel olarak değerlendirerek standart konu modelleri üzerinde önemli ölçüde geliştiğini gösteriyoruz.


Arttırılmış karar ağaçları günümüzde kullanılan en popüler öğrenme teknikleri arasındadır.Test zamanında hızlı hızlar sergilerken, nispeten yavaş eğitim onları gerçek zamanlı öğrenme gereksinimlerine sahip uygulamalar için pratik hale getirir.Bu dezavantajın üstesinden gelmek için prensipli bir yaklaşım önermekteyiz.Eğitim verilerinin bir alt kümesindeki ön hatası göz önüne alındığında bir karar kütüğünün hatasına bağlı olduğumuzu kanıtlarız; Sınır, eğitim sürecinin başlarında vaat etmeyen özellikleri budamak için kullanılabilir.Bu sınırdan yararlanan hızlı bir eğitim algoritması önererek, sınıflandırıcının son performansında hiçbir ücret ödemeden büyüklük sıralamasının hızlandırılmasını teklif ediyoruz.Bizim yöntemimiz Boosting'in yeni bir varyantı değil; daha da büyük hızlara ulaşmak için mevcut Boosting algoritmaları ve diğer örnekleme yöntemleri ile birlikte kullanılır.


Bankaların ATM nakit yönetimi tekniklerinin iyileştirilmesi, otomatik vezne makinelerine nakit sağlayan bankalar ve bağımsız firmalar için ayrı bir optimizasyon sorunu olarak literatürde önemli bir dikkat çekmiştir.Bu makale bunun yerine daha fazla maliyet azaltma olasılığına odaklanır: nakit yönetimi sorununu tek bir sorun olarak optimize etmek.Bunu yaparken, bankalar arasındaki sözleşmeli fiyatlar ve transit şirketlerdeki nakit, genel olarak, bireysel optimizasyonlara göre daha fazla maliyet azaltmasına izin veren genel olarak değiştirilebilir.Bu prosedürün kalıcılığını göstermek için, bir Macar ticari bankası için Baumol tipi nakit talebi tahminine dayalı olası Pareto-geliştirme yeniden sözleşme planlarını belirledik ve bu da önemli bir maliyet düşüşüne neden oldu.2016 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır.


Bu makalede, car2car uygulamaları için yenilikçi bir anten sistemi tanımlanmıştır.Anten sistemi, antenlerin yanı sıra komple car2car çip donanımı ve yazılımını içeren aktif bir anten modülüne dayanmaktadır.Bu modül çok küçüktür, böylece örneğin entegre edilebilir.Arabaların çatısında bir köpekbalığı yüzgeci antenine.Ayrıca ek modüller arabada başka bir yere monte edilebilir ve ana modüle Ethernet üzerinden bağlanabilir.Bu, sistemin yüksek esnekliğini ve yeniden yapılandırılabilirliğini sağlar.İki test aracı yeni araba2car gösterici sistemleri ile donatıldı ve dinamik açık hava senaryolarında olduğu gibi 3D ölçüm odasında da ölçümler yapıldı.Yeni sistem, ölçümlerde ve saha denemelerinde mükemmel performans gösterir.


Çok seviyeli invertörler (MLI), endüstriyel uygulamalar için yüksek voltaj ve yüksek güç aralığında yaygın olarak kullanılmaktadır.Bunun nedeni düşük harmonik bozulma, daha az elektromanyetik girişim ve üst aralıktaki dc bağlantı voltajlarıdır.Ancak aşağıdaki inverter türü, voltaj dengelemede zorluk, daha yüksek sayıda bileşen ve darbe genişliği modülasyon kontrol yöntemindeki karmaşıklık gibi birkaç dezavantaja sahiptir.Bu makalenin amacı, mevcut topolojileri, her seviyede beş anahtar ve aynı voltaj kaynakları ile 7 seviyeli modifiye edilmiş azaltılmış anahtar simetrik MLI (MRSMLI) tasarlayarak karşılaştırmaktır.Yedi seviyeli yedi-anahtarlı, yedi seviyeli altı-anahtarlı ve yedi seviyeli beş-anahtarlı MLI'nın simülasyonu ve karşılaştırması MATLAB/SIMULINK ortamı kullanılarak yapılacaktır.Beş anahtarlı bir MLI'dan elde edilen sonuçlar, yedi anahtarlı MLI'nın FFT Analiz tasarımı ile doğrulanacaktır.Elde edilen çıktı daha sonra bir indüksiyon motorunun kontrolü için kullanılacaktır.Simülasyon sonuçları, önerilen MRSMLI'nın donanım kurulumunu tasarlayarak doğrulanacaktır.


Büyük veriye olan son ilgi, birçok şirketin firma performansını (FPER) artırmak için büyük veri analitiği yeteneği (BDAC) geliştirmesine yol açtı.Bununla birlikte, BDAC bazı şirketler için ödeme yapar, ancak diğerleri için ödeme yapmaz.Görünüşe göre çok az kişi büyük verilerle büyük bir etki elde etmiş.Bu zorluğu gidermek için, bu çalışma, kaynak tabanlı teori (RBT) ve sosyomateryalizmin dolanıklık görüşü üzerine çizim yapan bir BDAC modeli önermektedir.Bulgular BDAC'ı üç ana boyuttan (yani yönetim, teknoloji ve yetenek yeteneği) ve 11 alt boyuttan (yani planlama, yatırım, koordinasyon, kontrol, bağlantı, uyumluluk, modülerlik, teknoloji yönetimi bilgisi, teknik bilgi, işletme bilgisi ve ilişkisel bilgi) oluşan hiyerarşik bir model olarak göstermektedir.Bulgular, daha üst düzey BDAC modelinin dolanıklık kavramsallaştırmasının değerini ve FPER üzerindeki etkisini doğrulamaktadır.Sonuçlar aynı zamanda analitik yeteneğin – BDAC FPER ilişkisi üzerinde iş stratejisi hizalamasının – önemli ölçüde ılımlı etkisini de aydınlatmaktadır.


Bilimsel olguları karmaşık sistem ilkeleri açısından anlamak hem bilimsel hem de pedagojik açıdan önemlidir.Bilimin farklı disiplinlerinden gelen durumlar genellikle aynı ilke ile yönetilir ve bu nedenle disiplinler arasında bilgi aktarımını teşvik etmek değerli çapraz döllenme ve bilimsel birleşmeyi mümkün kılar.Bu tür bir transferin kanıtları tarihsel olarak tartışmalı olsa da, öğrencilerin deneyleri ve gözlemleri, karmaşık sistem ilkelerinin aktarılmasını teşvik etmek için pedagojik yöntemler önermektedir.Güçlü bir strateji, öğrencilerin algısal olarak topraklanmış senaryoların unsurlarını ve etkileşimlerini aktif olarak yorumlamalarıdır.Bu tür bir yorum, genel ilkelerin yanı sıra vakaların sunulması ve öğrencilerin vakaların hesaplama modellerini keşfetmeleri ve inşa etmeleri yoluyla kolaylaştırılabilir.Ortaya çıkan bilgi hem somut olarak temellendirilebilir, hem de perspektife son derece bağımlı ve genelleştirilebilir olabilir.Karmaşık sistemlerin hesaplamalı ve zihinsel modellerini koordine etme yöntemlerini, anlayışı ve genellemeyi teşvik etmede idealleşmenin ve somutluğun rollerini ve transfer için diğer tamamlayıcı teorik yaklaşımları tartışıyoruz.Karmaşık Sistemler 3'ü Anlamak Karmaşık Sistemler İlkeleriyle Aktarımı Teşvik Etmek Öğrenciler öğrendiklerini yeni durumlara ne zaman ve nasıl aktarırlar?Bu, eğitim ve bilişsel bilimin karşılaştığı en önemli sorulardan biridir.Bunu ele almak, öğrenme, analog akıl yürütme ve kavramsal temsil ile ilgili derin temel araştırma konularına değinirken çok önemli pratik sonuçlara sahiptir.Dikkate değer araştırmalar, öğrencilerin öğrendiklerini kendiliğinden aktarmadıklarını, en azından yüzeysel olarak farklı alanlara aktarmadıklarını göstermektedir (Detterman, 1993; Gick & Holyoak, 1980; 1983).Bu rahatsız edicidir, çünkü öğretmenler öğrencilerin öğrendiklerini ilgili yeni durumlara uygulayacakları umuduyla içeriği seçerler.Öğrencilerin bilimsel ilkeleri yüzeysel olarak farklı alanlara aktarabileceğine inanıyoruz ve bu inançta yalnız değiliz (Bransford & Schwartz, 1999; Jacobson, 2001; Judd, 1908; Simon, 1980).Davamızı sunmak için, "savaşmaya" değer olan transfer türlerini açıklayacağız. Bunları tanımlamak sadece eğitici bir soru değil, aynı zamanda bilimsel bir soru da ortaya çıkıyor.Buna göre, karmaşık sistemleri yöneten genel ilkelere göre farklı alanlardan fenomenleri birleştirmeyi amaçlayan bilime yönelik yeni bir yaklaşımı açıklayacağız.Bilime bu karmaşık sistem yaklaşımı, hem somut olarak topraklanmış hem de taşınabilir bilimsel anlayış kazandırmak için benzersiz eğitim fırsatları sunmaktadır.Topraklanmış genelleme kavramı bir oksimoron gibi gelebilir, ancak transfer hesabımızın anahtarıdır.Genellemeleri iletmek için zaman onurlandırılmış yöntem, zorunlu mantık veya cebir gibi sembolik formalizmleri kullanmak olmuştur.Bu formalizmler, bir öğrencinin bir durumun özelliklerini aşmasını sağlayabilir, ancak sonuçta ortaya çıkan soyutlamayı durumun sezgisel bir anlayışından koparma riskini de üstlenirler.Bunun yerine, algısal, zamansal ve mekansal olarak topraklanmış oldukları sürece somut olan durum adetlerini teşvik eden öğrenme ve öğretme yöntemlerini önermekteyiz.Bununla birlikte, bir durumun birçok unsurunun göz ardı edilmesi veya son derece basitleştirilmesinde hala idealizasyonlardır.Bu makalede, aşağıdaki adımlarla topraklı genellemeler elde etmek için bir yaklaşım geliştireceğiz: 1) Bölümdeki ‘durumlu genel soyutlama’ kavramını da açıklayınız. 2) Karmaşık sistemlerin doğasını anlamak, 2) birkaç vaka çalışmasında ortaya çıkan genel karmaşık sistemlere örnekler verir, 3) Karmaşık sistemler aracılığıyla öğretim biliminin pedagojik faydalarını açıklayın, 4) Karmaşık sistemlerde transferin ve genellemenin önemini tartışın.Bilimi Karmaşık Sistem İlkeleri ile birleştirmek Bilimi ilerletmenin bir yolu, teorileri aşamalı olarak ortaya çıkarmak, deneysel detaylar eklemek ve mekanistik hesapları detaylandırmaktır.Bu kayıtla, "şeytan ayrıntılardadır" ve bilim adamlarının uygun bir şekilde işgali bu ayrıntıların peşinden gitmektir.Bu bilim vizyonu en çok John Horgan tarafından 1996 yılında yayınlanan "Bilimin Sonu" adlı kitabında vurgulandı. Temel bilimsel kuramlama ve keşifler çağının geçtiğini ve geriye kalan tek şeyin Einstein, Darwin ve Newton'un benzerleri tarafından ortaya konan teorilerin ayrıntılarını rafine etmek olduğunu savundu.Bilimsel uzmanlaşmanın hızlı oranı, Horgan'ın argümanını destekliyor gibi görünüyor.Tek büyük bilimsel dergilerin "Doğa" ve "Bilim" olduğu bir çağdan, "Kışan Hidroloji Dergisi" ve "Omuz ve Dirsek Cerrahisi Dergisi" gibi özel dergilerin bulunduğu bir döneme geçtik, her biri birkaç farklı alt uzmanlık için bir şemsiye priz.Bir Bilim Danışma Kurulu'na katılanların yarısından fazlası, biyologların dar tanımlı biyolojik alanlarda uzmanlaşarak büyük resmin izini kaybettiklerine inanıyor.Yine de, birçok bilim adamı, gözleri ve zihinleri için rekabet eden bilimsel çıktının çokluğu nedeniyle daha ileri derecelerde uzmanlaşmak zorunda hissediyor.Bilim adamlarının küçük bir alt kümesi, artan uzmanlaşma eğilimini tersine çevirmeyi seçti.Bunun yerine, fizikten biyolojiye, sosyal bilimlere kadar birçok bilimsel alanda geçerli olan ilkeleri takip ettiler.İlkeler, bu alanlara metaforik veya belirsiz bir şekilde uygulanmaz, çünkü "kaos" ve "fraktal" terimleri genellikle sanat veya kişilerarası ilişkilere uygulanır.Bunun yerine, karmaşık sistem araştırmacılarının Karmaşık Sistemleri Anlama 5'in iddiası, bazen denklemler veya hesaplama kuralları setleri olarak ifade edilebilen aynı özel ilkenin görünüşte farklı fenomenleri tanımlayabileceğidir.Karmaşık sistemler tarafından, yerel olarak etkileşime giren çok sayıda farklı element içeren ve zamanla küresel olarak değişen bir sistemle sonuçlanan sistemlere atıfta bulunuyoruz.Son birkaç on yılda, karmaşık sistemler teorisi alanı hızla gelişmektedir (Bar-Yam, 1997; Hollanda, 1995; Kauffman, 1993; Wolfram, 2002).Karmaşık sistemler teorisi ve yöntemleri artık bilimlere endemiktir ve hemen hemen her akademik disiplin ve meslekte bulunabilir (Amaral & Ottino, 2004; Barabasi, 2002; Diermeir & Merlo, 2000; Epstein & Axtell 1996; Wolfram, 1986).İlk başta karmaşık sistemlerin doğal ve sosyal fenomenlerin küçük bir kısmını temsil ettiği görülebilir.Ama bu bir yanlış anlaşılma olur.Bir şeyi karmaşık bir sistem ya da karmaşık bir fenomen yapan şey bir perspektif meselesidir.Sistem öğelerinin etkileşimine odaklanan karmaşık bir sistem perspektifi alırsanız, doğadaki ve toplumdaki hemen hemen her sistem karmaşık bir sistem olarak tanımlanabilir.Bu açıdan bakıldığında, sistem daha sonra karmaşık sistem ilkeleri ve yöntemleri kullanılarak analiz edilebilir.Karmaşık sistemler teorisi, çok çeşitli geleneksel disiplinlerde doğal ve sosyal sistemleri tanımlayabilecek bir dizi genel ilkeyi tanımlamıştır.Birkaç örnek sıralanmıştır.Doğada yaygın olarak bulunan bir sistem mimarisi: Desen 1: Bir varlık, kendisi gibi daha fazla varlığın üretilmesine neden olur.Aynı zamanda, başka bir tür varlığın üretilmesine neden olur, bu da onu ortadan kaldırır.


Bu bölümde, grafik verilerinde anahtar kelime araması yapan yöntemleri inceliyoruz.Anahtar kelime arama, karmaşık veri yapılarından bilgi almak için basit ama kullanıcı dostu bir arayüz sağlar.Birçok gerçek yaşam veri kümesi ağaçlar ve grafiklerle temsil edildiğinden, anahtar kelime araması çeşitli türlerdeki veriler için çekici bir mekanizma haline gelmiştir.Bu ankette, XML verileri ve ilişkisel veriler için soyut temsil olan şema grafiklerinde anahtar kelime arama yöntemlerini ve şema içermeyen grafiklerde anahtar kelime arama yöntemlerini tartışıyoruz.Tartışmamızda, grafikteki anahtar kelime aramasının üç ana zorluğuna odaklanıyoruz.İlk olarak, grafikteki anahtar kelime aramasının semantiği nedir, ya da bir anahtar kelime aramasının cevabı olarak nitelendirilen şey; ikincisi, iyi bir cevabı oluşturan şey ya da cevapları nasıl sıralayacağı; üçüncü olarak, anahtar kelime aramasının verimli bir şekilde nasıl gerçekleştirileceği.Ayrıca bazı çözülmemiş zorlukları tartışıyoruz ve bazı yeni araştırma talimatları sunuyoruz.


Herhangi bir sabit pozitif tamsayı p için (np) kadar küçük olabilen sıkı hata sınırlarına sahip kişiselleştirilmiş PageRank vektörlerini hesaplamak için geliştirilmiş bir algoritma veriyoruz. Geliştirilmiş PageRank algoritması, belirli bir grafikteki kenarların nicel bir sıralamasını hesaplamak için çok önemlidir.Kenar sıralamasını, birbiriyle ilişkili iki sorunu incelemek için kullanacağız - grafik seyrekleştirme ve grafik bölme.Geliştirilmiş bir bölümleme algoritması elde etmek için PageRank vektörlerini kullanarak grafik seyrekleştirme ve bölümleme algoritmalarını birleştirebiliriz.


Siber-Fiziksel Sistemlerin (CPS) modern toplumun çeşitli yönlerindeki yaygınlığı hızla artmaktadır.Bu, CPS'yi çeşitli saldırılar için giderek daha çekici hedeflere dönüştürür.Siber güvenliği CPS güvenliğinin ayrılmaz bir parçası olarak görüyoruz.Buna ek olarak, siber güvenlik kapsamı dışında olan CPS'ye özgü yönleri araştırmak için gereklilik vardır.En önemlisi, siber-fiziksel alan sınırını geçebilecek saldırılar analiz edilmelidir.CPS'nin bu tür çapraz alan saldırılarına karşı savunmasızlığı, şu anda en ünlü Stuxnet saldırısı gibi çok sayıda örnekle pratik olarak kanıtlanmıştır.Bu makalede, CPS'ye yönelik saldırıların tanımı için taksonomiyi önermekteyiz.Önerilen taksonomi, hem geleneksel siber saldırıları hem de CPS'ye çapraz alan saldırılarını temsil etme yeteneğine sahiptir.Ayrıca, önerilen taksonomiye dayanarak, saldırı kategorizasyonunu tanımlıyoruz.Önerilen taksonominin birkaç olası uygulama alanı kapsamlı bir şekilde tartışılmaktadır.Diğerlerinin yanı sıra, literatürde bilinen CPS'ye yönelik saldırılar hakkında bir bilgi tabanı oluşturmak için kullanılabilir.Ayrıca, önerilen açıklama yapısı, her ikisi de mutlaka CPS güvenliğini iyileştirmek için olan bu saldırıların niceliksel ve niteliksel analizini teşvik edecektir.


Takviye öğrenme, otonom robotların en az insan müdahalesi ile büyük davranış becerileri repertuarlarını öğrenmelerini sağlama vaadini tutar.Bununla birlikte, takviye öğreniminin robotik uygulamaları, öğrenme sürecinin özerkliğini genellikle gerçek fiziksel sistemler için pratik olan eğitim sürelerine ulaşma lehine tehlikeye atar.Bu tipik olarak el mühendisliği politika temsilleri ve insan kaynaklı gösterilerin tanıtılmasını içerir.Derin pekiştirme öğrenme, genel amaçlı sinir ağı politikalarını eğiterek bu sınırlamayı hafifletir, ancak doğrudan derin pekiştirme öğrenme algoritmalarının uygulamaları, görünürdeki yüksek örnek karmaşıklığı nedeniyle simule edilmiş ayarlar ve nispeten basit görevlerle sınırlandırılmıştır.Bu makalede, derin Q-fonksiyonlarının offpolicy eğitimine dayanan son zamanlarda derin bir takviye öğrenme algoritmasının karmaşık 3D manipülasyon görevlerini ölçeklendirebileceğini ve gerçek fiziksel robotları eğitecek kadar verimli bir şekilde derin sinir ağı politikalarını öğrenebileceğini gösteriyoruz.Eğitim sürelerinin, algoritmayı, politika güncellemelerini eş zamanlı olarak bir araya getiren birden fazla robota paralel hale getirerek daha da azaltılabileceğini gösteriyoruz.Deneysel değerlendirmemiz, yöntemimizin simülasyonda çeşitli 3D manipülasyon becerileri ve daha önce herhangi bir gösteri veya manuel olarak tasarlanmış gösterimler olmadan gerçek robotlarda karmaşık bir kapı açma becerisi öğrenebileceğini göstermektedir.


Şu anda, ek bileşen olmadan bir güç ayrıştırma yöntemi, uçan bir kondansatör dc / dc dönüştürücüden (FCC) ve voltaj kaynağı invertörden (VSI) oluşan bir dc ila tek fazlı ac dönüştürücü için önerilmiştir.Özellikle, FCC'deki küçük bir uçan kapasitör, hem bir güçlendirme işlemi hem de çift hatlı frekanslı güç dalgalanması azaltması için kullanılır.Böylece, büyük bir elektrolitik kapasitör kullanımından kaçınmak için dc-link kapasitör değeri en aza indirilebilir.Buna ek olarak, bileşen tasarımı, örneğin, destek indüktörü ve uçan kapasitör, önerilen kontrol uygulandığında netleştirilir.Deneyler, önerilen kontrolün geçerliliğini doğrulamak için 1.5 kW'lık bir prototip kullanılarak gerçekleştirildi.Deneysel sonuçlar, önerilen kontrolün kullanımının dc-link voltaj dalgalanmasını %74.5 oranında azalttığını ve inverter çıkış akımının toplam harmonik bozulmasını (THD) %5'ten daha az olduğunu ortaya koydu.Ayrıca, 1.1 kW'lık bir yükte maksimum %95,4'lük bir sistem verimliliği elde edildi.Son olarak, yüksek güç yoğunluğu tasarımı Pareto ön optimizasyonu tarafından değerlendirilir.Üç güç ayrıştırıcı topolojinin güç yoğunlukları, örneğin bir destek topolojisi, bir buck topolojisi ve önerilen topoloji karşılaştırılır.Sonuç olarak, önerilen topoloji, burada kabul edilen topolojiler arasında en yüksek güç yoğunluğunu (5.3 kW / dm3) elde eder.


Bu makalede, görüntü gradyanlarının şeklini ve keskinliğini tanımlayan bir parametrik öncelik olan önceki gradyan profilini kullanarak yeni bir genel görüntü süper çözünürlüklü bir yaklaşım önermekteyiz.Daha önce çok sayıda doğal görüntüden öğrenilen gradyan profilini kullanarak, düşük çözünürlüklü bir görüntüden yüksek çözünürlüklü bir görüntü tahmin ettiğimizde görüntü gradyanları üzerinde bir kısıtlama sağlayabiliriz.Bu basit ama çok etkili öncelikle, son teknoloji sonuçlar üretebiliyoruz.Yeniden yapılandırılmış yüksek çözünürlüklü görüntü keskindir, nadir çınlama veya jaggy eserlere sahiptir.


Büyük ölçekli bilgi grafiklerinde (KGS) akıl yürütmeyi öğrenme problemini inceliyoruz.Daha spesifik olarak, çoklu-hop ilişkisel yolları öğrenmek için yeni bir pekiştirme öğrenme çerçevesi tanımlıyoruz: bilgi grafiği gömmelerine dayanan sürekli durumlara sahip politika tabanlı bir ajan kullanıyoruz, bu da yolunu genişletmek için en umut verici ilişkiyi örnekleyerek KG vektör uzayında nedenler yaratıyor.Önceki çalışmaların aksine, yaklaşımımız doğruluğu, çeşitliliği ve verimliliği dikkate alan bir ödül fonksiyonu içerir.Deneysel olarak, önerilen yöntemimizin Freebase ve Never-Ending Language Learning veri kümelerine yol sıralamasına dayalı bir algoritma ve bilgi grafiği yerleştirme yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiğini gösteriyoruz.1


Bir tüketici derinliği sensörü tarafından kaydedilen tek bir görüş derinliği girdisinden katı olmayan geometrileri ve hareketleri sağlam bir şekilde yeniden yapılandırmak için yeni bir hareket izleme tekniği sunuyoruz.Fikir, katı olmayan hareketlerin çoğunun (özellikle insanla ilgili hareketlerin) içsel olarak eklemsel hareket altuzayında yer aldığı gözlemine dayanmaktadır.Bu avantajdan yararlanmak için, inline-formula>tex-math notation="LaTeX">$L_0$/tex-math>alternatives> inline-graphic xlink:href="xu-ieq2688331.gif"/>/alternatives>/inline-formula> tabanlı, yerel bir çözücüye sahip bir hareket düzenlileştiricisi olan bir roman sunuyoruz.inline-formula>tex-math notation="LaTeX">$L_0$/tex-math> alternatives>inline-graphic xlink:href="xu-ieq3-2688331.gif"/>/alternatives>/inline-formula> stratejisi, sabit olmayan hareket izleme boru hattına entegre edilir ve yavaş yavaş hareket eder.Eklem eklemlerinin bilgileri, takip doğruluğunu daha da iyileştirmek ve izleme hatalarını önlemek için aşağıdaki izleme prosedüründe kullanılır.Oklüzyonlar, yüz ve el hareketleri ile karmaşık insan vücudu hareketleri üzerinde yapılan kapsamlı deneyler, yaklaşımımızın hareket takibindeki sağlamlığı ve doğruluğu önemli ölçüde geliştirdiğini göstermektedir.


İnternetteki üçüncü taraf siteler tarafından daha hassas veriler paylaşılır ve saklanırken, bu sitelerde depolanan verileri şifreleme ihtiyacı olacaktır.Veri şifrelemenin bir dezavantajı, seçici olarak yalnızca kaba taneli bir seviyede paylaşılabilmesidir (yani, başka bir partiye özel anahtarınızı vermek).Key-Policy Attribute-Based Encryption (KP-ABE) olarak adlandırdığımız şifreli verilerin ince taneli paylaşımı için yeni bir kripto sistemi geliştiriyoruz.Kripto sistemimizde, şifre metinleri bir dizi öznitelik ile etiketlenir ve özel anahtarlar, bir kullanıcının hangi şifre metinlerinin şifresini çözebileceğini kontrol eden erişim yapıları ile ilişkilendirilir.Yapımızın denetim-log bilgilerinin paylaşılmasına ve yayın şifrelemesine uygulanabilirliğini gösteriyoruz.İnşaatımız, Hiyerarşik Kimlik Tabanlı Şifreleme (HIBE)'ye tabi olan özel anahtarların delegasyonunu desteklemektedir.


İnsanların güncel ilgi alanları hakkında ne düşündüklerine dair bir fikir edinmek için son zamanlarda sosyal medyanın analizine odaklanan çok sayıda çalışma olsa da, yine de karşı karşıya kalınması gereken birçok zorluk var.Başlangıçta haber makaleleri gibi daha düzenli metin türleri için tasarlanmış metin madenciliği sistemleri, Facebook gönderileri, tweetler vb. ile başa çıkmak için uyarlanması gerekebilir.Bu makalede, sosyal medyadan fikir madenciliği ile ilgili çeşitli konuları ve çok farklı alanlarda geliştirdiğimiz iki örnek uygulama ile birlikte bir Doğal Dil İşleme (NLP) sistemine dayattığı zorlukları tartışıyoruz.Makine öğrenme tekniklerini kullanan görüş madenciliği çalışmalarının çoğunun aksine, sığ dilsel analiz yapan ve nihai görüş polaritesini ve puanını oluşturmak için bir dizi dilsel alt bileşen üzerine inşa eden modüler bir kural tabanlı yaklaşım geliştirdik.


Fotovoltaik (PV) ızgara-bağlantı sisteminin konfigürasyonunu basitleştirmek için, bu kağıt bir buck-boost dc-dc dönüştürücü benimsemeyi önerir ve daha sonra hat-komütasyonlu bir H-köprü açma devresi ile bağlantı yoluyla tek fazlı bir invertör geliştirir.DC giriş-voltaj ve ac çıkış-voltaj koşullarına bağlı olarak, önerilen devre, basamaklı veya basamaklı invertör olarak işlevsel olarak çalışabilir.Geniş voltaj-değişkenlik aralığına sahip uygulamalar için uygundur.Sadece bir anahtar yüksek frekanslı olarak çalıştırıldığından, anahtarlama kaybı verimliliği artırmak için önemli ölçüde azaltılabilir.Son olarak, 110 Vrms / 60 Hz çıkış voltajına sahip bir laboratuvar prototipi daha sonra önerilen inverterin fizibilitesini doğrulamak için simüle edilir ve uygulanır.


Son zamanlarda yapılan çalışmalar, yozlaşma gürültüsünün Gaussian olduğu durumda, yeniden yapılandırma hatasının kare hatası olduğunu ve verilerin sürekli değerli olduğunu gösteren, denoising ve kontraktif otomatik kodlayıcıların veri üreten yoğunluğun yapısını dolaylı olarak nasıl yakaladığını göstermiştir.Bu, Langevin ve Metropolis-Hastings MCMC'yi kullanarak bu örtülü olarak öğrenilen yoğunluk fonksiyonundan örnekleme için çeşitli önerilere yol açmıştır.Bununla birlikte, düzenlileştirilmiş otomatik kodlayıcıların eğitim prosedürünün, veriler ayrık olduğunda altta yatan veri üreten dağıtımın dolaylı tahminine nasıl bağlanacağı veya diğer yolsuzluk süreci ve yeniden yapılandırma hatalarının nasıl kullanılacağı belirsizliğini korumuştur.Diğer bir konu da, sadece küçük yolsuzluk gürültüsünün sınırında geçerli olan matematiksel gerekçedir.Burada, tüm bu konuları ele alan soruna farklı bir saldırı önermekteyiz: keyfi (ama gürültülü yeterince) yolsuzluk, keyfi yeniden yapılandırma kaybı (log benzeri olarak görülüyor), hem ayrık hem de sürekli değerli değişkenleri ele almak ve sonsuz olmayan yolsuzluk gürültüsünden (veya sonsuz olmayan sözleşmeli cezadan) kaynaklanan önyargıyı ortadan kaldırmak.


JSTOR arşivini kullanmanız, http://www.jstor.org/about/terms.html adresinde bulunan JSTOR'un Kullanım Şartlarını ve Koşullarını kabul ettiğinizi gösterir.JSTOR'un Kullanım Şartları ve Koşulları, kısmen, önceden izin almadığınız sürece, bir derginin tüm sayısını veya makalelerin birden fazla kopyasını indiremezsiniz ve JSTOR arşivindeki içeriği yalnızca kişisel, ticari olmayan kullanımınız için kullanabilirsiniz.Bu eserin daha fazla kullanımı için lütfen yayıncı ile iletişime geçin.Yayıncı iletişim bilgileri http://www.jstor.org/journals/asl.html adresinden edinilebilir.Bir JSTOR iletiminin herhangi bir parçasının her kopyası, bu iletimin ekranda veya basılı sayfasında görünen aynı telif hakkı bildirimini içermelidir.


Sarcasm, çevrimiçi topluluklarda yaygın olarak kullanılan sofistike bir konuşma eylemi biçimidir.Bununla birlikte, alaycılığın otomatik olarak tanınması yeni bir görevdir.Sarcasm tanıma, inceleme özetleme ve sıralama sistemlerinin performansına katkıda bulunabilir.Bu makale, ürün incelemelerinde alaycı cümleleri tanıyan Sarcasm Tanımlaması için Yarı Denetimli Bir Algoritma olan SASI'yi sunar.SASI'nın iki aşaması vardır: yarı denetimli desen kazanımı ve alay sınıflandırması.Çeşitli kitaplar ve ürünler için yaklaşık 66000 Amazon incelemesi içeren bir veri seti üzerinde deneyler yaptık.Her cümlenin 3 annotatör tarafından etiketlendiği bir altın standardı kullanarak, alaycı cümleleri tanımlamak için %77 hassasiyet ve %83,1 geri çağırma elde ettik.Alaycı söylemleri karakterize eden bazı güçlü özellikler bulduk.Bununla birlikte, daha ince desen tabanlı özelliklerin bir kombinasyonu, alaycılığın çeşitli yönlerini tanımlamada daha umut verici olduğunu kanıtladı.Ayrıca, alaycılığın çevrimiçi topluluklarda ve sosyal ağlarda kullanılmasının motivasyonu hakkında spekülasyon yapıyoruz.


En son Wireless Sensor Networks teknolojileri, su şebekesinin otomatik izlenmesini ve su tüketimlerinin akıllı ölçümünü gerçekleştirmek için uygulanabilir çözümler sağlayabilir.Bununla birlikte, su boruları boyunca bulunan sensör düğümleri, çalışma koşulları tarafından empoze edilen gerekli enerjiyi elde etmek için elektrik şebekesi tesislerine erişemez.Bu anlamda, ağ mimarisini mümkün olan en az gücü gerektirecek şekilde tasarlamak temel öneme sahiptir.Bu makale, gelecekteki akıllı su şebekelerinde olası evlat edinme için Kablosuz Ölçüm Otobüsü protokolünün uygunluğunu, iletim performansını değerlendirerek, prototip sensör düğümleri aracılığıyla yürütülen simülasyonlar ve deneysel testler yoluyla araştırır.


Bu makale, yatırımcının bakış açısından karşılıklı fon performansını analiz eder.Risksiz bir varlık, endeks fonları ve aktif olarak yönetilen yatırım fonları arasından seçim yapan ortalama değişkenlikli bir yatırımcı için portföy seçimi problemini inceliyoruz.Bu sorunu çözmek için bir Bayesian performans değerlendirme yöntemi kullanıyoruz; yaklaşımımızda önemli bir yenilik, yönetim becerisi ile ilgili önceki inançların f lexible setinin geliştirilmesidir.Daha sonra metodolojimizi 1.437 yatırım fonu örneğine uyguluyoruz.Yine de bazı son derece şüpheci önceki inançların aktif yöneticilere ekonomik olarak önemli tahsisatlara yol açtığını görüyoruz.Aktif olarak yönetilen EQUITY MUTUAL FUNDS, varlıklarda trilyonlarca dolara sahiptir, yönetim ücretlerinde on milyarlarca dolar toplar ve yatırımcılar, basın ve araştırmacılardan büyük ilgi görür.Yıllardır birçok uzman, yatırımcıların düşük maliyetli pasif yönetilen endeks fonlarında daha iyi durumda olacağını söylüyor.Endeks fonlarındaki son büyümeye rağmen, aktif yöneticiler hala karşılıklı fon varlıklarının büyük çoğunluğunu kontrol ediyor.Bu aktif yöneticilerden herhangi biri ek harcamalara değer mi?Yatırımcılar aktif olarak yönetilen tüm yatırım fonlarından kaçınmalı mı?Jensen 1968!'den bu yana, çoğu çalışma, yatırım fonları evreninin harcamalardan sonra kriterlerini aşmadığını bulmuştur.1 Bu kanıt, ortalama aktif yatırım fonundan kaçınılması gerektiğini göstermektedir.Öte yandan, son çalışmalar gelecekteki anormallerin  "alfas" geri döndüğünü buldu!geçmiş getiriler veya alfalar kullanılarak tahmin edilebilir, 2 geçmiş fon * Baks ve Metrik Maliye Bölümü, The Wharton School, Pennsylvania Üniversitesi'ndendir.Wachter, New York Üniversitesi, The Stern School, Maliye Bölümü'ndendir.Nick Barberis, Gary Chamberlain, Ken French, Will Goetzmann, Karsten Hansen, Chris Jones, Tom Knox, Tony Lancaster, Lubos Pstor, Andr Perold, Steve Ross, Andrei Shleifer, Rob Stambaugh, Ren Stulz, Sheridan Titman, anonim bir hakem ve Columbia, Wharton, NBER, 1999 ABER ve 2000 Yaz Enstitüsü'ndeki seminer katılımcılarına teşekkür ederiz.Wachter, mali destek için Lehman Brothers'a teşekkür ediyor.1 Son zamanlarda, Carhart 1995!, Malkiel 1995!, ve Daniel et al.1997!hepsi, hayatta kalma önyargısından nispeten uzak örneklerde modern performans değerlendirme yöntemleri kullanarak küçük veya sıfır ortalama anormal getiriler bulur.2 Carlson 1970!, Lehman ve Modest 1987!, Grinblatt ve Titman 1988, 1992!, Hendricks, Patel ve Zechhauser 1993!, Goetzmann ve Ibbotson 1994!, Brown ve Goetzmann 1995!, Elton, Gruber, ve Blake 1996!FİNANSIN GÜNLÜÜ VOL.LVI, hayır.1 ŞUBAT 2001


Milimetre-dalgası ve terahertz (30-10 000 GHz) teknolojilerinin geliştirilmesinde, hala tam olarak keşfedilmemiş elektromanyetik spektruma olan artan ilgiyle başa çıkmak için önemli ilerlemeler sağlanmıştır.Elektromanyetik dalgaların bu frekans aralığı üzerindeki doğası, yüksek çözünürlüklü görüntüleme uygulamalarının, moleküler duyarlı spektroskopik cihazların ve ultrabroadband kablosuz iletişimin geliştirilmesi için çok uygundur.Bu makalede, milimetre dalga ve terahertz anten teknolojileri, farklı platformlara dayalı geleneksel ve geleneksel olmayan düzlemsel / planar olmayan anten yapıları da dahil olmak üzere genel olarak incelenmektedir.Umut verici bir teknolojik platform olarak, substrat entegre devreler (SIC'ler) giderek daha fazla dikkat çeker.Çeşitli substrat entegre dalga kılavuzu (SIW) şemaları ve diğer sentezlenmiş kılavuz teknikleri, antenlerin ve dizilerin tasarımında yaygın olarak kullanılmıştır.Farklı tiplerde substrat entegre antenler ve ışın şekillendirme ağları, elektriksel ve mekanik performanslarla bağlantılı olarak teorik ve deneysel sonuçlarla ilgili olarak tartışılmaktadır.


Çocukluk cinsel istismarı (CSA) Güney Afrikalı (SA) çocuklar arasında yaygındır, ancak risk faktörleri ve psikiyatrik sonuçlarla ilgili veriler sınırlıdır ve karışıktır.Gençlik Stres Kliniğimize sevk edilen travma geçirmiş çocuklar ve ergenler, demografik, cinsel istismar, yaşam boyu travma ve psikiyatrik geçmişler elde etmek için görüşüldü.En az bir yaşam boyu travmaya maruz kalan 94 katılımcının (59 kadın, 35 erkek; ortalama yaş 14.25 [8.25] yıl) verileri analiz edildi.Cinsel istismar, katılımcıların %53'ünde (%42,56'sı kadın, %10,63'ü erkek) ve failler tarafından bilinen ihlallerin %64'ünde bildirilmiştir.Multinomyal lojistik regresyon analizi, kadın cinsiyetini (P = 0.002) ve tek ebeveynli aileleri (P = 0.01) CSA'nın (%62.5) önemli tahmincileri olduğunu ortaya koydu.CSA, diğer travmalara maruz kalmayı öngörmedi.Cinsel istismara uğrayan çocukların fiziksel ve duygusal istismar alt ölçek puanları ve toplam CTQ puanları, istismara maruz kalmayan çocuklara göre önemli ölçüde daha yüksekti.Depresyon (33%, X 2 = 10.89, P = 0.001) ve TSSB (63.8%, X 2 = 4.79, P = 0.034) travmanın en yaygın psikolojik sonuçlarıydı ve her ikisi de CSA ile önemli ölçüde ilişkiliydi.CSA'nın yüksek oranları, bu travmatize numunede yüksek TSSB oranları öngördü.Bulduğumuz dernekler, CSA'nın uluslararası çalışmaları ile tutarlı görünmektedir ve gelişmekte olan ülkelerde gelecekteki sosyal farkındalık, önleme ve tedavi stratejilerini odaklamak için kullanılmalıdır.


Alzheimer hastalığı (AD) en sık görülen demans türlerinden biridir.Şu anda AD için bir tedavi yoktur ve erken teşhis, hastalığın ilerlemesini geciktirebilecek tedavilerin gelişimi için çok önemlidir.Beyin görüntüleme Alzheimer hastalığı için bir biyobelirteç olabilir.Bu, MR Images ile birçok çalışmada gösterilmiştir, ancak PET gibi fonksiyonel görüntüleme durumunda, özellikle Hafif Bilişsel Bozulmanın (MCI) erken aşamasında AD teşhis etme yeteneklerini belirlemek için daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulmaktadır.Bu yazıda ADNI ve MCI tanıları için ADNI veritabanının PET görüntülerinin kullanımını inceliyoruz.Segmentasyonla eş zamanlı olarak özellik seçimini gerçekleştiren basit sınıflandırıcıların karışımına dayanan bir teknik olan Boosting sınıflandırma yöntemini benimseriz, böylece yüksek boyutlu problemlere çok uygundur.Yükseltici sınıflandırıcı, AD'nin tespitinde% 90.97 ve MCI tespitinde% 79.63 doğruluk elde etti.


Bu makale, 470 MHz-700 MHz arasında çalışan TV White Space (TVWS) spektrum bandındaki baz istasyonu için geniş bir bant anteninin tasarımını ve simülasyonunu sunar.Geniş bant genişliği sağlayan basılı Log Periyodik Dipol Dizisi (LPDA) konsepti, geniş bant antenini gerçekleştirmek için kullanılmıştır.Anten elemanları r = 4.4 ve tan  = 0.02 ile düşük maliyetli FR4 substrat üzerine basılmıştır.Bu elemanlar substratın her iki tarafında alternatif olarak basılır.Antenin toplam hacmi 303  162.3  1.6 mm3'tür.Boyutu azaltmak için, bu tasarım için ölçeklendirme faktörü () 0.89 olarak kabul edilir ve göreceli aralık () 0.054 olarak seçilir.Anten en küçük elementin tabanında beslenir.Anten, 470 MHz  700 MHz frekans aralığında VSWR  2 için bir empedans bant genişliği gösterir.Bu antenin kazancı, tüm çalışma bandında 5,3 dB ila 6,5 dB arasındadır.Radyasyon paterni, hem E hem de H düzlemlerinde 30 dB'lik maksimum ön-arka lob oranına (F/B) sahip tek tip radyasyon paterni ile son yangın davranışını gösterir.


Son yıllarda, fikir madenciliği çok fazla araştırma ilgisini çekti.Bununla birlikte, görüş spam'ini (veya sahte incelemeleri) tespit etmek için sınırlı çalışma yapılmıştır.Sorun, Web aramasında spam'e benzer [1, 9 11].Bununla birlikte, spam'i gözden geçirmek daha zordur, çünkü elle okuyarak sahte incelemeleri tanımak çok zordur [2].Bu makale, sınırlı bir sorunla, yani gözden geçirenlerin şüpheli davranışlarını temsil edebilecek olağandışı inceleme kalıplarını tanımlamakla ilgilenir.Sorunu beklenmedik kurallar bulmak olarak formüle ediyoruz.Teknik etki alanından bağımsızdır.Tekniği kullanarak, bir Amazon.com inceleme veri kümesini analiz ettik ve spam faaliyetlerini belirten birçok beklenmedik kural ve kural grubu bulduk.


AutoML'deki son gelişmeler, denetimli öğrenme görevlerinde makine öğrenimi uzmanlarıyla rekabet edebilecek otomatik araçlara yol açtı.Bu çalışmada, Auto-Net'in herhangi bir insan müdahalesi olmadan otomatik olarak ayarlanmış derin sinir ağları sağlayan iki versiyonunu sunuyoruz.İlk sürüm olan Auto-Net 1.0, Bayesian Optimization metodunu SMAC kullanarak yarışma kazanan sistem Auto-sklearn'den gelen fikirler üzerine kuruludur ve Theano'yu altta yatan derin öğrenme (DL) çerçevesi olarak kullanır.Daha yeni Auto-Net 2.0, BOHB olarak adlandırılan Bayesian Optimizasyonu ve HyperBand'in son bir kombinasyonu üzerine kuruludur ve PyTorch'u DL çerçevesi olarak kullanır.Bildiğimiz kadarıyla, Auto-Net 1.0, insan uzmanlara karşı rekabet veri setlerini kazanan ilk otomatik ayarlı sinir ağıydı (ilk AutoML mücadelesinin bir parçası olarak).Daha fazla ampirik sonuç, Auto-sklearn ile Auto-Net 1.0'ın her iki yaklaşımdan da daha iyi performans gösterebileceğini ve Auto-Net 2.0'ın daha iyi performans gösterebileceğini göstermektedir.


Bu makale, iki 32-elementli SiGe tabanlı faz dizileri arasında 64 GHz iletim / alıcı iletişim bağlantısı sunar.Anten elemanı, yükselti düzleminde doğrudanlık sağlayan seri beslemeli bir yama dizisidir.İletim dizisi 42 dBm'lik bir EIRP ile sonuçlanırken, alıcı dizi 33 dB'lik bir elektronik kazanç ve T / R anahtarı ve anten kayıpları da dahil olmak üzere bir sistem NF  8 dB sağlar.Diziler, azimutta SiGe çipinde 5 bitlik faz değiştirici kullanarak +/50 olarak taranabilir, aynı zamanda çok düşük yan loblar ve yakın ideal bir desen tutar.İletişim bağlantısı, iletim tarafında bir dizi ve alıcı tarafta harici karıştırıcılar ve IF amplifikatörleri ile birlikte başka bir dizi kullanır.Bir Keysight M8195A keyfi dalga formu jeneratörü, iletim tarafında modüle edilmiş dalga formlarını üretmek için kullanılır ve alınan IF sinyalini demodüle etmek için bir Keysight DSO804A osiloskop kullanılır.Bağlantı performansı farklı tarama açıları ve modülasyon formatları için ölçüldü.QPSK kullanan 16-QAM kullanan 1 Gbps ve QPSK kullanan 2 Gbps veri oranları 300 m'de gösterilmiştir. Sistem ayrıca 100 metrede 4 Gbps veri hızı ve 800 metrede  500 Mbps veri hızı ile sonuçlanır.


Bu makale, çok büyük, düzlemsel aktif elektronik olarak taranan bir dizi (AESA) için bir üretim yaklaşımı ve deneysel doğrulamayı ele almaktadır.Planar AESA mimarisi, X-Band'de 768 aktif anten elemanına sahip monolitik baskılı bir devre kartı (PCB) kullanmaktadır.Yüksek eleman sayımlarına sahip fiziksel olarak büyük dizilerin üretimi, inşaat, montaj ve verim hususları ile ilgili olarak tartışılmaktadır.ESA'nın ölçülü aktif dizi kalıpları da sunulmaktadır.


Bu makale, Q bandı uydu uygulamaları için standart bir 0.18-mum SiGe BiCMOS teknolojisinde 16-elementli faz-array vericisini göstermektedir.Verici dizisi, 4 bit RF faz değiştiricileri ve bir kurumsal besleme ağı ile tüm RF mimarisine dayanmaktadır.1: 2 aktif bölücü ve iki 1: 8 pasif tee-junction bölücü, kurumsal besleme ağını oluşturur ve pasif bölücünün alanı en aza indirmek için üç boyutlu korumalı iletim hatları kullanılır.Tüm sinyaller, giriş ve çıkış arayüzleri hariç, çipin içinde diferansiyel olarak işlenir.Fazlı array vericisi, kanal başına 12.5 dB ortalama güç kazancı ile 42.5 GHz'de 3dB kazanç bant genişliği 39.9-45.6 GHz ile sonuçlanır.RMS kazanç varyasyonu  1.3 dB ve RMS faz varyasyonu 35-50 GHz'deki tüm 4 bit faz durumları için 'dir.Ölçülen giriş ve çıkış dönüş kayıpları, sırasıyla 36.6-50 GHz'de  -10 dB ve 37.6-50 GHz'de -10 dB'dir.Ölçülen tepeden tepeye grup gecikme varyasyonu, 40-45 GHz'de plusmn 20 ps'dir.P-1dB çıkışı -5plusmn1.5 dBm ve maksimum doymuş çıkış gücü - 2.5plusmn1.5 dBm kanal başına 42.5 GHz'dir.Verici, 1.8 dB RMS'nin tüm faz durumlarında 16 farklı kanal arasında uyumsuzluk kazandığını ve  7deg RMS faz uyumsuzluğunu gösterir.A - 30 dB en kötü durumdaki bağlantı noktası bağlantı noktası 30-50 GHz'de bitişik kanallar arasında ölçülür ve kanallararası bağlantı nedeniyle ölçülen RMS kazancı ve faz bozuklukları sırasıyla  0.15 dB ve  1deg, 35-50 GHz'dedir.Tüm ölçümler herhangi bir on-chip kalibrasyonu olmadan elde edilir.Çip, 5 V besleme voltajından 720 mA tüketir ve çip boyutu 2.6times3.2 mm2'dir.


mm-dalga bantlarında yeni nesil hücresel teknolojinin (5G) geliştirilmesi, düşük maliyetli fazlı-array alıcı-vericiler gerektirecektir [1].Işın şekillendirmenin yararı ile bile, mobil form faktöründeki alan kısıtlamaları nedeniyle, kabul edilebilir PA PAE, LNA NF ve genel alıcı-verici güç tüketimini korurken TX çıkış gücünü artırmak, bağlantı bütçesinin izin verilen yol kaybını en üst düzeye çıkarmak ve ahize durumu sıcaklığını en aza indirmek için önemlidir.Ayrıca, aşamalı-array alıcı-vericinin çift kutuplulaştırma iletişimini destekleyebilmesi gerekecektir.Analog baz bandına bir IF arayüzü, ahize veya kullanıcı ekipmanı (UE) aktif anteninde düşük güç tüketimi için ve birden fazla karolu anten modülü taşıyan bir anten arka planında uygulanan düşük kayıplı IF güç birleştirme / bölme ağına sahip müşteri tesisleri ekipmanı (CPE) veya baz istasyonu (BS) anten dizileri için alıcı dizilerinin kullanılmasını sağlamak için istenir.


Sözcük temsili için Küresel Vektörler (GloVe), Jeffrey Pennington ve diğerleri tarafından tanıtıldı.[3] Sözcüklerin vektör gösterimlerini öğrenmek için etkili ve etkili bir yöntem olduğu bildirilmiştir.state-of-the-art performansı, word2vec aracında uygulanan negatif örneklemeli (SGNS) [2] skip-gram ile de sağlanır.Bu notta, iki modelin eğitim hedefleri arasındaki benzerlikleri açıklıyoruz ve SGNS'nin amacının, maliyet işlevleri farklı tanımlanmış olsa da, özel bir GloVe biçiminin amacına benzediğini gösteriyoruz.


Veri merkezleri şaşırtıcı oranlarda sayı ve boyutta artarken, operasyonel maliyet, termal yönetim, boyut ve performans, ilişkili hesaplama ekipmanlarındaki güç alt sistemleri için sürüş metrikleri olmaya devam ediyor.Bu makale, 10kW çıkış gücü için tasarlanmış ve veri merkezi uygulamalarını hedef alan SiC tabanlı faz kaydırmalı tam köprü (PSFB) dönüştürücü sunmaktadır.Tasarım yaklaşımı, dönüştürücü verimliliğinin ayarlanmasına ve termal yönetim sisteminin en aza indirilmesine odaklandı ve bu da yüksek yoğunluklu bir dönüştürücü ile sonuçlandı.Benzersiz bir termal yönetim sistemi de kullanılmıştır, bu da hem güç yoğunluğunun artmasına hem de daha iyi termal yönetime neden olmuştur.Bu makalede, bu dönüştürücünün uygulanması hem elektrik hem de termal ampirik sonuçlarla birlikte ayrıntılı olarak açıklanmıştır.


Metamalzemelerin ve bunların anten sistemlerine olan uygulamalarının kısa bir incelemesi yapılır.Yapay manyetik iletkenler ve elektriksel olarak küçük yayılan ve saçılan sistemler vurgulanır.Tek negatif, çift negatif ve sıfır indeksli metamalzeme sistemleri, boyutlarını, verimliliklerini, bant genişliğini ve yönlendirilebilirlik özelliklerini manipüle etmek için bir araç olarak tartışılmaktadır.anahtar kelimeler: metamalzemeler, elektriksel olarak küçük antenler, karmaşık medya, yapay manyetik iletkenler


Açık inovasyon, inovasyon yönetiminin en sıcak konularından biri haline geldi.Bu makale, açık inovasyon konseptini anlamamızdaki sınırları keşfetmeyi amaçlamaktadır.Bunu yaparken, neyin (açık inovasyonun içeriği), ne zaman (bağlam bağımlılığı) ve nasıl (process) sorularını ele alıyorum.Açık inovasyon, birçok farklı şekilde uygulanabilen zengin bir kavramdır.Açık inovasyonun bağlam bağımlılığı en az anlaşılmış konulardan biridir; performansı etkileyen iç ve dış çevre özellikleri hakkında daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.Açık inovasyon süreci hem açık inovasyona geçiş hem de çeşitli açık inovasyon uygulamaları ile ilgilidir.Herhangi bir yeni konseptte olduğu gibi, ilk çalışmalar başarılı ve erken benimseyenlere odaklanır, vaka çalışmalarına ve tanımlayıcı çalışmalara dayanır.Bununla birlikte, erken benimseyenlerden alınan tüm dersler aşağıdaki firmalar için geçerli olmayabilir.Vaka çalışması araştırmaları, şeylerin nasıl çalıştığına dair anlayışımızı arttırır ve önemli fenomenleri tanımlamamızı sağlar.Bunları, faktörlerin göreceli önemini belirlemek, etki zincirlerini anlamak için yol modelleri oluşturmak ve bağlam bağımlılıklarını resmi olarak test etmek için büyük örnekleri içeren nicel çalışmalar takip etmelidir.Bununla birlikte, kanıtlar, açık inovasyonun birçok firma için ve birçok bağlamda değerli bir kavram olduğunu, inovasyon yönetiminde son yerini bulma yolunda olduğunu göstermektedir.& 2010 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır.


Sıralama, indeks oluşturma, sıralama birleştirme ve kullanıcı tarafından istenen çıktı sıralama gibi birçok veritabanı işleminin merkezinde yer alır.GPU'lar çeşitli işlemleri hızlandırmak için umut verici bir platform olarak ortaya çıktıkça, GPU'ları sıralamak uygulanabilir bir çaba haline gelir.Geçtiğimiz birkaç yıl boyunca GPU'ları sıralamak için çeşitli iyileştirmeler önerildi ve bu da saniyede bir milyardan fazla 32-bit anahtar sıralama oranına ulaşan ilk radix sıralama uygulamalarına yol açtı.Yine de, son teknoloji yaklaşımlar, CPU tabanlı meslektaşlarından önemli ölçüde daha fazla bellek aktarımı gerektirdiğinden, ağır bellek bant genişliğine bağlıdır.Çalışmamız, bellek aktarımlarının miktarını neredeyse yarıya indiren ve bu nedenle bellek bant genişliği sınırlamasını önemli ölçüde kaldıran yeni bir yaklaşım önermektedir.İki gigabaytlık sekiz baytlık kayıtları 50 milisaniye gibi kısa bir sürede sıralayabilen yaklaşımımız, tek tip dağıtımlar için en son teknoloji GPU tabanlı radix türü üzerinde 2,32 kat iyileştirme sağlayarak, çarpık dağıtımlar için en az 1,66 kat daha az bir hıza sahip olmayı sağlıyor.GPU'da bulunmayan veya mevcut cihaz belleğini aşan girdileri ele almak için, PCIe veri aktarımlarıyla ilişkili yükü hafifleten boru hattı heterojen sıralama algoritması ile verimli GPU sıralama yaklaşımımızı geliştiriyoruz.Uçtan uca sıralama performansını 16 iş parçacığı çalıştıran son teknoloji ürünü CPU tabanlı radix sıralamasıyla karşılaştıran heterojen yaklaşımımız, sırasıyla 64 GB anahtar değeri çiftlerini çarpık ve tekdüze bir dağılımla sıralamak için 2.06 kat ve 1.53 kat iyileştirme sağlar.


Benzerliklerin ölçülmesi veya eşdeğer algısal mesafeler çerçevesinde görsel kategori tanımayı, kategorilerin örneklerini prototiplemek için göz önünde bulunduruyoruz.Bu yaklaşım oldukça esnektir ve homojen bir çerçevede renk, doku ve özellikle şekle dayalı olarak tanınmaya izin verir.Bu ortamda en yakın komşu sınıflandırıcılar doğal olsa da, sınırlı örnekleme durumunda yüksek varyans (yanlılık-varyans ayrışması) sorunundan muzdariptirler.Alternatif olarak, destek vektör makinelerini kullanabilirsiniz, ancak bunlar zaman alıcı optimizasyon ve çift yönlü mesafelerin hesaplanmasını içerir.Çok sınıflı ayarı doğal olarak ele alan, hem eğitimde hem de çalışma zamanında makul hesaplama karmaşıklığına sahip olan ve uygulamada mükemmel sonuçlar veren bu iki yöntemin bir melezini önermekteyiz.Temel fikir, bir sorgu örneğine yakın komşular bulmak ve komşuların toplanmasındaki mesafe işlevini koruyan yerel bir destek vektör makinesi eğitmektir.Yöntemimiz, en yakın komşu ve destek vektör makinelerinden daha iyi performans gösterdiği büyük, çok sınıflı veri setlerine uygulanabilir ve sorun destek vektör makineleri için zor olduğunda verimli kalır.Çok çeşitli mesafe fonksiyonları kullanılabilir ve deneylerimiz şekil ve doku sınıflandırması (MNIST, USPS, CURET) ve nesne tanıma (Caltech- 101) için bir dizi kriter veri setinde son teknoloji performansını gösterir.Caltech-101'de sınıf başına 15 eğitim görüntüsünde% 59,05 (% 0,56) ve 30 eğitim görüntüsünde% 66,23 (% 0,48) doğru bir sınıflandırma oranı elde ettik.