Hiyerarşik Pitman-Yor Süreci sabıkaları, dil modellerini öğrenmek, nokta tahmin tabanlı yöntemlerin daha iyi performans göstermesi için zorlayıcı yöntemlerdir.Bununla birlikte, bu modeller bellek ve zaman kullanımı gibi hesaplamalı ve istatistiksel çıkarım sorunlarının yanı sıra örnekleyicinin zayıf karıştırılması nedeniyle popüler değildir.Bu çalışmada HPYP modelini kompakt bir şekilde sıkıştırılmış sonek ağaçları kullanarak temsil eden yeni bir çerçeve önermekteyiz.Daha sonra, bu çerçevede, tam HPYP'ye kıyasla çok daha düşük bir bellek ayak izine sahip ve çıkarım süresinde hızlı olan verimli bir yaklaşık çıkarım şeması geliştiriyoruz.Deneysel sonuçlar, modelimizin önceki HPYP modellerine kıyasla önemli ölçüde daha büyük veri kümeleri üzerine inşa edilebileceğini gösterirken, birkaç büyüklük sırası daha küçük, eğitim ve çıkarım için hızlı ve son teknoloji ürünü Modifiye edilmiş Kneser-Ney sayım tabanlı LM düzleştirmenin karışıklığını %15'e varan oranda geride bırakıyor.


Bu makale, olayların yeni bir dil kaynağını ve gerçek dünya durumlarını karakterize eden semantik rolleri anlatıyor.Anlatısal şemalar, ilgili olayların (düzenleme ve yayınlama), olayların zamansal bir sırasını (yayınlanmadan önce düzenleme) ve katılımcıların semantik rollerini (yazarlar kitapları yayınlar) içerir.Bu tür dünya bilgisi, doğal dil anlayışında erken araştırmaların merkezinde yer aldı.Betikler, dünyada meydana gelen olayların ortak dizilerini temsil eden ana formalizmlerden biriydi.Ne yazık ki, bu bilginin çoğu elle kodlanmış ve zaman alıcıydı.Mevcut makine öğrenme tekniklerinin yanı sıra coreference zincirleri aracılığıyla öğrenmeye yeni bir yaklaşım, anlatı şemaları şeklinde açık alan metninden zengin olay yapısını otomatik olarak çıkarmamıza izin verdi.Bu makalede açıklanan anlatı şeması kaynağı, değişen boyutlarda şemalar halinde birleştirilen yaklaşık 5000 benzersiz olay içerir.Kaynağı, nasıl öğrenildiğini ve bu şemaların görünmeyen belgeler üzerindeki kapsamının yeni bir değerlendirmesini anlatıyoruz.


Konuşma, robotik, finans ve biyolojideki birçok uygulama, sıralı verilerle ilgilenir, burada sipariş konuları ve tekrarlayan yapılar yaygındır.Bununla birlikte, bu yapı standart kernel fonksiyonları ile kolayca yakalanamaz.Böyle bir yapıyı modellemek için, Gaussian süreçleri için ekspresif kapalı form kernel fonksiyonları önermekteyiz.Ortaya çıkan model, GP-LSTM, Gaussian süreçlerinin parametrik olmayan olasılıksal avantajlarını korurken, uzun kısa süreli bellek (LSTM) tekrarlayan ağların endüktif önyargılarını tamamen kapsar.Gauss süreci marjinal olasılığını optimize ederek önerilen çekirdeklerin özelliklerini yeni bir provabilly yakınsak yarı-stokastik gradyan prosedürü kullanarak öğreniriz ve ölçeklenebilir eğitim ve tahmin için bu çekirdeklerin yapısını kullanırız.Bu yaklaşım Bayesian LSTM'ler için pratik bir temsil sağlar.Birkaç kriterde son teknoloji performansını gösteriyoruz ve GP-LSTM tarafından sağlanan öngörüsel belirsizliklerin benzersiz bir şekilde değerli olduğu sonuçsal bir otonom sürüş uygulamasını derinlemesine araştırıyoruz.


Bu makale, incelemeleri tavsiye edildiği gibi sınıflandırmak için basit bir denetimsiz öğrenme algoritması sunar (vuruşlar yukarı) veya tavsiye edilmez (vuruşlar aşağı).Bir incelemenin sınıflandırılması, incelemedeki sıfatlar veya zarflar içeren cümlelerin ortalama semantik yönelimi ile tahmin edilir.Bir cümlenin iyi ilişkileri olduğunda pozitif semantik yönelimi (örn., "ince nüanslar") ve kötü ilişkileri olduğunda negatif semantik yönelimi (örn., "çok değerli") vardır.Bu makalede, bir ifadenin semantik yönelimi, verilen ifade ile "mükemmel" kelime arasındaki karşılıklı bilgi eksi, verilen ifade ile "fakir" kelime arasındaki karşılıklı bilgi olarak hesaplanır.Bir inceleme, cümlelerinin ortalama semantik yöneliminin olumlu olması durumunda önerilen şekilde sınıflandırılır.Algoritma, dört farklı etki alanından (otomobiller, bankalar, filmler ve seyahat hedeflerinin gözden geçirilmesi) örneklenen, Epinions'tan 410 incelemede değerlendirildiğinde ortalama %74'lük bir doğruluk elde eder.Doğruluk, otomobil incelemeleri için %84 ile film incelemeleri için %66 arasında değişmektedir.


Elektrogöçme (EM), entegre devre (IC) tasarımında ara bağlantı güvenilirliği için ileriye dönük önemli endişelerden biridir.Analog tasarımcılar bir süredir EM sorununun farkında olsalar da, dijital devreler de artık etkileniyor.Bu konuşma, temel tasarım sorunlarını ve ara bağlantı fiziksel tasarım sırasında elektrogöçme üzerindeki etkilerini ele almaktadır.Niyet, kısa süreli ve rezervuar etkileri gibi elektrogöçmeyi engelleyen önlemleri benimseyerek ara bağlantıdaki mevcut yoğunluk sınırlarını artırmaktır.Bu etkilerin yerleşim aşamasında kullanılması, gelecekte IC tasarım akışlarında EM endişelerinin kısmen giderilmesini sağlayabilir.


BACKGROUND Mobil uygulamalar, sağlıklı yaşamı teşvik etmek ve kronik koşulları azaltmak için halk sağlığına bir yaşam tarzı müdahalesi olarak hizmet etmek için söz veriyor, ancak kronik hastalığı olan bireylerin mobil uygulamaları nasıl kullandıkları veya algıladıkları hakkında çok az şey biliniyor.AMAÇ Bu çalışmanın amacı, kronik koşulları olan bireyler arasında sağlık için cep telefonu tabanlı uygulamalarla ilgili davranış ve algıları araştırmaktı.YÖNTEMLER Veriler, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki 1604 cep telefonu kullanıcısının mHealth kullanımını, inançlarını ve tercihlerini değerlendiren ulusal kesitsel bir anketten toplandı.Bu çalışma, sağlık uygulaması kullanımını, indirme nedenini ve kronik duruma göre etkinliği algılamıştır.SONUÇLAR Katılımcılar arasında, 1 ila 5 arasında uygulamaya sahip olmak, %38,9 (314/807) oranında, %6,6 (24/364) oranında hipertansiyonlu katılımcılar tarafından bildirilmiştir.Sağlık uygulamalarının kullanımı günde 2 kez veya daha fazla rapor edildi 2% 172/807), bir durum olmadan katılımcıların% 2,7'si (% 10/364) hipertansiyon,% 13,1'i (% 26/198) obezite,% 12,3'ü (% 20/163) diyabet,% 12.0'ı (% 32/267) depresyon ve% 16,6'sı (% 53/319) yüksek kolesterol ile.Lojistik gerilemenin sonuçları, kronik koşulları olan ve olmayan bireyler arasında sağlık uygulaması indirmesinde önemli bir fark göstermedi (P>.05).Sağlık durumu kötü olan bireylerle karşılaştırıldığında, sağlık uygulaması indirmesi, kendi kendine bildirilen çok iyi sağlık (odds oranı [OR] 3.80,% 95 CI 2.38-6.09, P.001) ve mükemmel sağlık (OR 4.77,% 95 CI 2.70-8.42, P.001) olanlar arasında daha muhtemeldi.Benzer şekilde, fiziksel aktiviteyi hiç veya nadiren bildiren bireylerle karşılaştırıldığında, sağlık uygulaması indirmesi haftada 1 gün (OR 2.47,% 95 CI 1.6-3.83, P.001), haftada 2 gün (OR 4.77,% 95 CI 3.27-6.94, P.001), haftada 3 ila 4 gün (OR 5.00,% 95 CI 3.52-7.10, P.001) ve haftada 5 ila 7 gün (OR 764 gün) arasında daha olasıydı.Tüm lojistik regresyon sonuçları yaş, cinsiyet ve ırk veya etnik köken için kontrol edilir.Bu çalışmadan elde edilen sonuçlar, kendi kendine bildirilen sağlık ve düşük fiziksel aktivite oranlarına sahip bireylerin, muhtemelen sağlık uygulamalarından en çok yararlanan kişilerin, indirmeyi bildirme ve bu sağlık araçlarını kullanma olasılığının en düşük olduğunu göstermektedir.


Ortalama değişkenlik portföy analizi, kâr ve risk arasındaki takasın ilk kantitatif tedavisini sağlamıştır.Objektif ve kısıtlamalar arasındaki etkileşimi, yarı değişkenlik modelleri de dahil olmak üzere bir dizi tek dönemli varyantta ayrıntılı olarak açıklıyoruz.Özellikle aşırı performansın cezalandırılmasından kaçınmaya önem verilir.Sonuçlar daha sonra senaryo ağaçlarına dayalı çok dönemli modellerin geliştirilmesi ve teorik analizinde yapı taşları olarak kullanılır.Önemli bir özellik, gelecekteki kararlarda fazla parayı kaldırma, yaklaşık olumsuz risk minimizasyonu sağlama olasılığıdır.


Ana bileşen analizinin doğrusal olmayan bir formunu gerçekleştirmek için yeni bir yöntem önerilmiştir.İntegral operatör kernel fonksiyonlarının kullanılmasıyla, bazı doğrusal olmayan harita ile giriş uzayı ile ilgili yüksek boyutlu özellik uzaylarındaki ana bileşenleri verimli bir şekilde hesaplanabilir, örneğin 16 görüntüde tüm olası beş pikselli ürünlerin alanı.Yöntemin türetilmesi ve desen tanıma için polinom özelliği ekstraksiyonu üzerinde deneysel sonuçlar sunuyoruz.


Açık kentsel sahneleri temsil eden 3D nokta bulutlarında otomatik nesne lokalizasyonu ve tanınması için bir yöntem sunuyoruz.Yöntem, nesneleri merkez konumlarına oy vererek tanıyan örtülü şekil modelleri (ISM) çerçevesine dayanmaktadır.Pratik kullanım için önemli bir özellik olan sınıf başına sadece çok az eğitim örneği gerektirir.Ayrıca spin görüntü tanımlayıcısının geliştirilmiş bir versiyonunu, normal yön tahmininde nokta yoğunluğu varyasyonuna ve belirsizliğine daha sağlam bir şekilde tanıtıyor ve değerlendiriyoruz.Deneylerimiz, bu modifikasyonların tanıma performansı üzerinde önemli bir etkisini ortaya koymaktadır.Sonuçlarımızı son teknoloji yöntemiyle karşılaştırıyoruz ve toplamda 150.000 m kentsel alandaki birleşik hava ve karasal LiDAR taramalarından oluşan Ohio veri setinde hem hassasiyette hem de hatırlamada önemli bir gelişme elde ediyoruz.


İletişim ve kontrolde teorik ve pratik sorunların önemli bir sınıfı istatistiksel niteliktedir.Bu tür sorunlar şunlardır: (i) Rasgele sinyallerin tahmin edilmesi; (ii) Rasgele gürültüden rastgele sinyallerin ayrılması; (iii) Rasgele gürültünün varlığında bilinen form sinyallerinin tespiti (darbeler, sinüzoidler).Öncü çalışmalarında, Wiener [1]3 problemlerin (i) ve (ii) sözde Wiener-Hopf integral denklemine yol açtığını gösterdi; aynı zamanda bu integral denklemin çözümü için bir yöntem (spektral faktörizasyon) verdi.Birçok uzantı ve genelleme Wiener'ın temel çalışmalarını takip etti.Zadeh ve Ragazzini sonlu bellek olayını çözdüler [2].Eş zamanlı olarak ve Bode ve Shannon'dan bağımsız olarak [3], basitleştirilmiş bir çözüm yöntemi [2] de verdiler.Booton, durağan olmayan Wiener-Hopf denklemini tartıştı [4].Bu sonuçlar artık standart metinlerde [5-6] bulunmaktadır.Bu ana hatlar boyunca biraz farklı bir yaklaşım son zamanlarda Darlington tarafından verilmiştir [7].Örneklenmiş sinyallerin uzantıları için, bkz., Franklin [8], Lees [9].WienerHopf denkleminin özfonksiyonlarına dayanan başka bir yaklaşım (genel olarak önceki yöntemlerde olmasa da durağan olmayan problemler için de geçerlidir), Davis [10] tarafından öncülük edilmiş ve diğerleri tarafından uygulanmıştır, örneğin Shinbrot [11], Blum [12], Pugachev [13], Solodovnikov [14].Tüm bu çalışmalarda amaç, rastgele bir sinyalin tahminini, ayrılmasını veya tespitini gerçekleştiren doğrusal bir dinamik sistemin (Wiener filtresi) spesifikasyonunu elde etmektir.41 Bu araştırma, kısmen AF 49 (638)-382 Sözleşmesi uyarınca ABD Hava Kuvvetleri Bilimsel Araştırma Ofisi tarafından desteklenmiştir.2 7212 Bellona Ave. 3 Parantez içindeki sayılar kağıdın sonundaki referansları belirtir.4 Tabii ki, genel olarak bu görevler doğrusal olmayan filtrelerle daha iyi yapılabilir.Bununla birlikte, şu anda, bu doğrusal olmayan filtrelerin nasıl elde edileceği (hem teorik hem de pratik olarak) hakkında çok az veya hiç bir şey bilinmemektedir.Enstrümanlar ve Düzenleyiciler Bölümü'nün katkılarıyla 29 Mart - 2 Mart 1959 tarihlerinde MEKANİK MÜHENDİSLERİNİN AMERİKA BİRLİİ'nin Enstrümanlar ve Düzenleyiciler Konferansı'nda sunuldu.NOT: Bildirilerde ileri sürülen ifadeler ve görüşler, Topluluğun değil, yazarlarının bireysel ifadeleri olarak anlaşılmalıdır.El yazması ASME Karargahı'nda alındı, 24 Şubat 1959.Kağıt No.59-IRD11.Doğrusal Filtreleme ve Tahmin Sorunlarına Yeni Bir Yaklaşım


Son 20 yılda birikmiş deneysel kanıtlar, uygun şekilde ağırlıklandırılmış tek terimlerin atanmasına dayanan metin indeksleme sistemlerinin, diğer daha ayrıntılı metin temsilleriyle elde edilebilenlerden daha üstün geri alma sonuçları ürettiğini göstermektedir.Bu sonuçlar, etkili termweighting sistemlerinin seçimine önemli ölçüde bağlıdır.Bu makale, otomatik terim ağırlıklı olarak kazanılan içgörüleri özetler ve diğer daha ayrıntılı içerik analiz prosedürlerinin karşılaştırılabileceği temel tek dönem indeksleme modelleri sunar.1.OTOMATİK TEKST ANALİZ 195O'ların sonlarında, Luhn [l] ilk olarak otomatik metin alma sistemlerinin hem depolanan metinlere hem de kullanıcıların bilgi sorgularına bağlı içerik tanımlayıcılarının karşılaştırılmasına dayanarak tasarlanabileceğini öne sürdü.Tipik olarak, belge ve sorgu metinlerinden çıkarılan belirli kelimeler içerik tanımlaması için kullanılacaktır; alternatif olarak, içerik gösterimleri, dikkate alınan konu alanlarına ve belge koleksiyonlarının içeriğine aşina olan eğitimli indeksçiler tarafından manuel olarak seçilebilir.Her iki durumda da, belgeler D= (ti, tj,...ytp) (1) formunun terim vektörleri ile temsil edilecek ve her tk, bazı örnek belge D'ye atanan bir içerik terimini tanımlayacaktır. Benzer şekilde, bilgi istekleri veya sorgular, vektör biçiminde veya Boolean ifadeleri şeklinde temsil edilecektir.Bu nedenle, tipik bir sorgu Q = (qa,qbr. . . .) olarak formüle edilebilir.,4r) (2)


Bu teknik rapor, Team MIT'nin DARPA Urban Challenge'a yaklaşımını açıklamaktadır.Araç çevresine monte edilmiş ve yeni bir çapraz-modal kalibrasyon tekniği ile kalibre edilmiş birçok ucuz sensör kullanmak için yeni bir strateji geliştirdik.Lidar, kamera ve radar veri akışları, gerçek zamanlı özerk kontrol için sağlam bir algı sağlayan yenilikçi, yerel olarak pürüzsüz bir durum gösterimi kullanılarak işlenir.Görev planlaması, durumsal planlama, durumsal yorumlama ve yörünge kontrolü için iyi kanıtlanmış algoritmaların yenilikçi bir kombinasyonundan oluşan, trafikte sürüş için esnek bir planlama ve kontrol mimarisi geliştirilmiştir.Bu yenilikler, kentsel ortamlarda özerk sürüş için donatılmış iki yeni robotik araca dahil ediliyor ve bir DARPA site ziyaret kursu üzerinde kapsamlı bir test yapılıyor.Deneysel sonuçlar, tüm temel navigasyon ve bazı temel trafik davranışlarını göstermektedir; boş otonom sürüş, saf-uygunluk kontrolü ve yerel çerçeve algılama stratejimizi kullanarak şerit, kinodinamik RRT yol planlaması, U-dönüşleri ve durumsal tercümanımızı kullanarak kavşaklardaki diğer otomobiller arasında ön değerlendirme.Bu yaklaşımları gelişmiş navigasyon ve trafik senaryolarına genişletmek için çalışıyoruz.Yönetici Özeti Bu teknik rapor, Team MIT'nin DARPA Urban Challenge'a yaklaşımını açıklamaktadır.Araç çevresine monte edilmiş ve yeni bir çapraz modal kalibrasyon tekniği ile kalibre edilmiş birçok ucuz sensör kullanmak için yeni bir strateji geliştirdik.Lidar, kamera ve radar veri akışları, gerçek zamanlı özerk kontrol için sağlam bir algı sağlayan yenilikçi, yerel olarak pürüzsüz bir durum gösterimi kullanılarak işlenir.Görev planlaması, durumsal planlama, durumsal yorumlama ve yörünge kontrolü için iyi kanıtlanmış algoritmaların yenilikçi bir kombinasyonundan oluşan, trafikte sürüş için esnek bir planlama ve kontrol mimarisi geliştirilmiştir.Bu yenilikler, kentsel ortamlarda özerk sürüş için donatılmış iki yeni robotik araca dahil ediliyor ve bir DARPA site ziyaret kursu üzerinde kapsamlı bir test yapılıyor.Deneysel sonuçlar, boş otonom sürüş, saf kıyafet kontrolü ve yerel çerçeve algılama stratejimizi kullanarak şerit takip etme, kino-dinamik RRT yol planlaması, U dönüşleri ve durumsal tercümanımızı kullanarak kavşaklardaki diğer otomobiller arasında ön değerlendirme gibi tüm temel navigasyon ve bazı temel trafik davranışlarını göstermektedir.Bu yaklaşımları gelişmiş navigasyon ve trafik senaryolarına genişletmek için çalışıyoruz.DİKKAT: Bu makalede yer alan bilgiler, Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) veya Savunma Bakanlığı'nın resmi politikalarını temsil etmemektedir.DARPA, bu makaledeki bilgilerin doğruluğunu veya güvenilirliğini garanti etmez.Ek destek...


Sabit fiziksel uzunluk, spoof Surface Plasmon Polariton tabanlı dalga kılavuzlarının analizini ve tasarımını terahertz frekanslarında ayarlanabilir gecikme ile sunuyoruz.Ayarlanabilir gecikme, dalga kılavuzunun toplam fiziksel uzunluğunu değiştirmeden oluk derinliğini değiştirerek Oluklu Planar Goubau Hatları (CPGL) kullanılarak elde edilir.Simülasyon sonuçlarımız, 237.9 , 226.6  ve 310.6  elektrik uzunluklarının fiziksel uzunlukları ile elde edilebileceğini göstermektedir. 250 m ve 200 m'de sırasıyla 0.25, 0.275 ve 0.3 THz'de, gösteri amaçlı olarak.Bu simülasyon sonuçları, fiziksel parametre ve malzeme özelliklerini kullanarak analitik hesaplamalarımızla da tutarlıdır.Aynı uzunluk gecikme çizgilerinin çiftlerini terahertz faz değiştiricisinin iki kolu gibi birleştirdiğimizde, göreceli faz kayması tahmininin% 5.8'den daha iyi bir hata oranı elde ettik.Bildiğimiz kadarıyla, bu ayarlanabilir spoof Surface Plasmon Polariton tabanlı CPGL gecikme hatlarının ilk kez gösterimidir.Fikir, terahertz bant devresi için sabit uzunluklara ve faz değiştiricilere sahip tonozlu gecikme çizgileri elde etmek için kullanılabilir.


Girdi olarak gri tonlamalı bir fotoğraf göz önüne alındığında, bu kağıt fotoğrafın makul bir renk versiyonunun halüsinasyonunu görme sorununa saldırır.Bu sorun açıkça yetersizdir, bu nedenle önceki yaklaşımlar ya önemli kullanıcı etkileşimine dayanmıştır ya da doymuş renklendirmelerle sonuçlanmıştır.Canlı ve gerçekçi renklendirmeler üreten tam otomatik bir yaklaşım önermekteyiz.Sorunun altında yatan belirsizliği bir sınıflandırma görevi olarak ortaya koyarak kucaklıyoruz ve sonuç olarak renklerin çeşitliliğini artırmak için eğitim zamanında sınıf dengelemeyi kullanıyoruz.Sistem, test zamanında bir CNN'de bir feed-forward geçişi olarak uygulanır ve bir milyondan fazla renkli görüntü üzerinde eğitilir.Algoritmamızı bir "renklendirme Turing testi" kullanarak değerlendiriyoruz, insan katılımcılardan oluşturulan ve zemin gerçeği renk görüntüsü arasında seçim yapmalarını istiyoruz.Yöntemimiz, önceki yöntemlerden önemli ölçüde daha yüksek olan denemelerin %32'sinde insanları başarılı bir şekilde kandırıyor.Dahası, renklendirmenin kendi kendini denetleyen özellik öğrenme için güçlü bir bahane görevi olabileceğini, çapraz kanal kodlayıcı olarak hareket ettiğini gösteriyoruz.Bu yaklaşım, birçok özellik öğrenme kriterinde son teknoloji performansı ile sonuçlanır.


İlk kez, radyo frekansı mikro elektromekanik sistemlere (RF MEMS) sahip tam entegre bir faz dizi anteni, esnek, organik bir substrat üzerinde 10 GHz'in üzerinde gösterilmiştir.Düşük gürültü amplifikatörü (LNA), MEMS faz değiştirici ve 2 kez 2 yama anten dizisi, sıvı kristal polimer substratı üzerinde bir sistem-on-package (SOP) içine entegre edilmiştir.İki anten dizisi karşılaştırılır; biri tek katmanlı SOP, ikincisi çok katmanlı SOP kullanılarak uygulanır.Her iki uygulama da düşük kayıplıdır ve 12deg ışın direksiyonu yeteneğine sahiptir.Tasarım frekansı 14 GHz'dir ve ölçülen geri dönüş kaybı her iki uygulama için de 12 dB'den büyüktür.Bir LNA kullanımı çok daha yüksek bir yayılan güç seviyesine izin verir.Bu antenler, ihtiyaç duyulan hemen hemen her boyut, frekans ve performansı karşılayacak şekilde özelleştirilebilir.Bu araştırma, organik SOP cihazları için en son teknolojiyi daha da ileri taşıyor.


Yalıtımlı kapı bipolar transistörleri (IGBT'ler) gibi yüksek voltaj dereceli katı hal anahtarları 6.5 kV'a kadar ticari olarak mevcuttur.Bu tür voltaj derecelendirmeleri darbeli güç ve yüksek voltajlı switch-mode dönüştürücü uygulamaları için çekicidir.Bununla birlikte, IGBT voltaj derecelendirmeleri arttıkça, mevcut yükselme ve düşme oranı genellikle azalır.Bu takastan kaçınmak zordur, çünkü IGBT'ler epitaksiyal veya sürüklenen bölge katmanında düşük bir direnç sağlamalıdır.Geri voltajı desteklemek için kalın sürüklenme bölgelerine sahip yüksek voltajlı IGBT'ler için, gerekli yüksek taşıyıcı konsantrasyonları, anahtarlama hızını yavaşlatan açma ve kapama sırasında enjekte edilir.Daha hızlı geçiş için bir seçenek seri çoklu, düşük voltaj dereceli IGBT'ler.Seride altı, 1200 V dereceli IGBT'lere sahip bir IGBT-stack prototipi deneysel olarak test edilmiştir.Altı serisi IGBT yığını, kompakt bir paketle sonuçlanan zorunlu hava soğutması için bireysel, optik olarak izole edilmiş, kapı sürücüleri ve alüminyum soğutma plakalarından oluşur.Her IGBT, geçici voltaj baskılayıcıları tarafından aşırı voltaj korumalıdır.Altı serisi IGBT yığınının ve tek bir 6.5 kV nominal IGBT'nin açma akım yükselme süresi, darbeli bir direnç yükü, kapasitör deşarj devresinde deneysel olarak ölçülmüştür.IGBT yığını, her biri 3.3 kV olarak derecelendirilen serideki iki IGBT modülü ile 9 kHz'de geçiş yapan ve 5 kV'lık bir çıkış üreten bir yükseltme devresi uygulaması ile karşılaştırılmıştır.Altı serisi IGBT yığını, kapanma sırasında azalan bir akım kuyruğu nedeniyle gelişmiş açma-açma hızı ve önemli ölçüde daha yüksek güç arttırıcı dönüştürücü verimliliği ile sonuçlanır.Deneysel test parametreleri ve karşılaştırma testlerinin sonuçları aşağıdaki makalede tartışılmaktadır.


Kent sokaklarında şerit işaretleyici tespitine sağlam ve gerçek zamanlı bir yaklaşım sunuyoruz.Yolun üst görünümünü oluşturmaya, seçici yönelimli Gauss filtrelerini kullanarak filtrelemeye, daha sonra bir işlem sonrası adımla takip edilen Bezier Splines'a uydurmak için yeni ve hızlı bir RANSAC algoritmasına ilk tahminleri vermek için RANSAC hat uydurmasını kullanmaya dayanır.Algoritmamız, caddenin hareketsiz görüntülerindeki tüm şeritleri çeşitli koşullarda tespit edebilirken, 50 Hz hızında çalışır ve önceki tekniklerle karşılaştırılabilir sonuçlar elde eder.


Çevrimiçi incelemelerin ve önerilerin kullanılabilirliğinin katlanarak artması, duyarlılık sınıflandırmasını akademik ve endüstriyel araştırmalarda ilginç bir konu haline getirmektedir.İncelemeler o kadar çok farklı etki alanını kapsayabilir ki, hepsi için açıklamalı eğitim verileri toplamak zordur.Bu nedenle, bu makale duygu sınıflandırıcıları için etki alanı adaptasyonu sorununu inceler, burada bir sistem bir kaynak etki alanından etiketli incelemeler konusunda eğitilir, ancak başka bir alanda konuşlandırılmak üzere tasarlanmıştır.Her inceleme için denetimsiz bir şekilde anlamlı bir temsil çıkarmayı öğrenen derin bir öğrenme yaklaşımı önermekteyiz.Bu üst düzey özellik gösterimi ile eğitilmiş duygu sınıflandırıcıları, 4 tür Amazon ürününün gözden geçirilmesinden oluşan bir kriterde son teknoloji yöntemleri açıkça geride bırakıyor.Dahası, bu yöntem iyi ölçeklendiriliyor ve 22 etki alanından oluşan daha büyük bir endüstriyel dayanım veri kümesinde etki alanı uyarlamasını başarılı bir şekilde gerçekleştirmemize izin verdi.


İnsanlar sandalyelerle sık sık etkileşime girerek, kullanıcılar tarafından ek bir çaba gerektirmeyen örtük sağlık algılaması yapmak için potansiyel bir yer haline getiriyorlar.İnsanların sandalyelerde nasıl oturduğunu anlamak ve sırasıyla sandalyenin kolçak ve sırtlıklarından kalp ve solunum hızını tespit eden bir sandalyenin tasarımını bildirmek için 550 katılımcıyı araştırdık.18 katılımcı ile yapılan bir laboratuvar çalışmasında, kalp hızı ve solunum hızı tespitinin ne zaman mümkün olduğunu belirlemek için bir dizi ortak oturma pozisyonunu değerlendirdik (kalp hızı için zamanın% 32'si, solunum hızı için% 52) ve tespit edilen hızın doğruluğunu değerlendirdik (kalp hızı için% 83, solunum hızı için% 73).Bu algılamayı 11 katılımcıyla toplam 40 saat süren bir in-situ çalışmasını değerlendirerek vahşi yaşama taşımanın zorluklarını tartışıyoruz.Biz, örtülü bir sensör olarak, sandalyenin, sandalye ile doğal etkileşim yoluyla işgalcisinden hayati işaretler verileri toplayabildiğini gösteriyoruz.


Otonom araç, çok sensörlü navigasyon ve konumlandırma, akıllı karar verme ve kontrol teknolojisini birleştiren bir mobil robottur.Bu makale, "Akıllı Öncü" olarak adlandırılan otonom aracın kontrol sistemi mimarisini sunar ve bilinmeyen ortamlarda etkili bir şekilde gezinmek için yol izleme ve hareket istikrarı tartışılır.Bu yaklaşımda, yol izleme problemini devlet uzayı biçiminde formüle etmek için iki derecelik bir özgürlük dinamik modeli geliştirilmiştir.Anlık yol hatasını kontrol etmek için, geleneksel kontrolörler çok çeşitli parametre değişiklikleri ve rahatsızlıkları üzerinde performans ve istikrarı garanti etmekte zorlanırlar.Bu nedenle, yeni geliştirilmiş bir adaptif-PID denetleyicisi kullanılacaktır.Bu yaklaşımı kullanarak araç kontrol sisteminin esnekliği arttırılacak ve büyük avantajlar elde edilecektir.Tüm süreç boyunca, Intelligent Pioneer'dan örnekler ve sonuçlar sunuyoruz ve bu yaklaşımı kullanan otonom araç, Çin'in 2010 ve 2011 Future Challenge'ında yarıştı.Intelligent Pioneer tüm yarışma programlarını bitirdi ve 2010 yılında birinci, 2011 yılında ise üçüncü sırada yer aldı.


Rekabetçi MNIST el yazısı dijital tanıma kriteri, 1998'den bu yana uzun bir kırık kayıt geçmişine sahiptir.Diğerleri tarafından en son ilerleme 8 yıl öncesine (hata oranı %0,4) dayanmaktadır.Düz çok katmanlı perceptronlar için iyi eski çevrimiçi geri yayılım, tek bir MLP ile MNIST el yazısı basamakları kriterinde% 0.35 ve yedi MLP'den oluşan bir komite ile% 0.31'lik çok düşük bir hata oranı sağlar.Bunu 2011 yılına kadar en iyi sonucu elde etmek için gereken tek şey, birçok gizli katman, katman başına birçok nöron, aşırı uyumdan kaçınmak için çok sayıda deforme eğitim görüntüsü ve öğrenmeyi büyük ölçüde hızlandırmak için grafik kartlarıdır.


Bitcoin, önemli sayıda kullanıcıyı çeken dağıtılmış bir dijital para birimidir.Bitcoin'i neyin bu kadar başarılı yaptığını anlamak için derinlemesine bir araştırma yapıyoruz, kriptografik e-para ile ilgili onlarca yıllık araştırmalar büyük ölçekli bir dağıtıma yol açmadı.Bitcoin'in uzun ömürlü istikrarlı bir para birimi için nasıl iyi bir aday olabileceğini de soruyoruz.Bunu yaparken, Bitcoin'in çeşitli konularını ve saldırılarını tespit ediyoruz ve bunları ele almak için uygun teknikler öneriyoruz.


Bu makale, beşinci nesil (5G) tam boyutlu çoklu giriş çoklu çıkış (FD-MIMO) sistemi için 29 GHz frekansında WR28 dalga kılavuzuna dayanan ışın yönlendirilebilir yüksek kazanç fazlı dizi anteninin yeni bir tasarım konseptini sunmaktadır.88 düzlemsel fazlı dizi, hem azimut hem de yükseklik yönünde 60 ila +60 derece arasında değişen hacimsel ışın taramasını elde etmek için üç boyutlu bir ışınlayıcı tarafından beslenir.Beamforming ağı (BFN), yatay ve dikey açıyı kontrol eden 64 ışın durumu elde etmek için 16 set 8  8 Butler matrix demetformer kullanılarak tasarlanmıştır.Bu, 5G uygulaması için Ka bandında volumetrik multibeam için dalga kılavuzu tabanlı yüksek güç üç boyutlu ışınlayıcı tasarlamak için yeni bir kavramdır.Fazlı dizinin maksimum kazancı 28,9 GHz ile 29,4 GHz frekans bandını kapsayan 28,5 dBi'dir.


Çevresel enerji, düşük güçlü kablosuz sensör ağları için çekici bir güç kaynağıdır.Prometheus'u sunuyoruz, insan müdahalesi veya servis hizmeti olmadan sürekli çalışma için enerji transferini akıllıca yöneten bir sistem.Farklı enerji depolama elemanlarının olumlu niteliklerini birleştirerek ve mikroişlemcinin zekasını kullanarak, tek enerji depolama sistemlerinin ortak sınırlamalarını azaltan verimli çok aşamalı bir enerji aktarım sistemi sunuyoruz.Tasarım seçimlerimizi, takaslarımızı, devre değerlendirmelerimizi, performans analizlerimizi ve modellerimizi sunuyoruz.Sistem bileşenleri arasındaki ilişkileri tartışıyoruz ve bir uygulamanın ihtiyaçlarını karşılamak için optimal donanım seçimlerini tanımlıyoruz.Son olarak, Berkeley'in Telos Mote'suna güç sağlamak için güneş enerjisini kullanan gerçek bir sistemin uygulanmasını sunuyoruz.Analizlerimiz, sistemin% 1 yük altında 43 yıl,% 10 yük altında 4 yıl ve% 100 yük altında 1 yıl boyunca çalışacağını öngörüyor.Uygulamamız, süper kapasitörlerden (birincil tampon) ve bir lityum şarj edilebilir pilden (ikincil tampon) oluşan iki aşamalı bir depolama sistemi kullanır.Mote, güç seviyeleri hakkında tam bilgiye sahiptir ve yaşam süresini en üst düzeye çıkarmak için enerji transferini akıllıca yönetir.


AmbiMax, kablosuz sensör düğümleri (WSN) için bir enerji toplama devresi ve süper kapasitör tabanlı bir enerji depolama sistemidir.Önceki WSN'ler çeşitli kaynaklardan enerji toplamaya çalışır ve bazıları pil yaşlanma sorununu gidermek için pil yerine süper kapasitörler kullanır.Bununla birlikte, ya empedans uyumsuzluğu nedeniyle çok fazla kullanılabilir enerji harcarlar ya da tepeden gelen aktif dijital kontrol gerektirirler ya da yalnızca belirli bir kaynak türüyle çalışırlar.AmbiMax, bu sorunları ilk önce maksimum güç noktası izleme (MPPT) özerk olarak gerçekleştirerek ele alır ve daha sonra süper kapasitörleri maksimum verimlilikle şarj eder.Ayrıca, AmbiMax modülerdir ve her biri farklı bir optimum boyuta sahip güneş, rüzgar, termal ve titreşim dahil olmak üzere birden fazla enerji toplama kaynağının bileşimini sağlar.Gerçek bir WSN platformunda deneysel sonuçlar, Eco, AmbiMax'in WSN'ler için mevcut son teknoloji verimliliğinin birkaç katını aynı anda ve özerk olarak birden fazla güç kaynağını başarıyla yönettiğini göstermektedir.


Fotovoltaik (PV) panele entegre edilecek düşük güç düşük maliyetli yüksek verimli maksimum güç noktası izleyicisi (MPPT) önerilir.Bu, standart bir fotovoltaik panele kıyasla% 25'lik bir enerji artışına neden olabilirken, pil voltajı düzenlemesi ve PV dizisinin yükle eşleştirilmesi gibi işlevleri yerine getirir.Harici olarak bağlı bir MPPT kullanmak yerine, PV panelinin bir parçası olarak entegre bir MPPT dönüştürücü kullanılması önerilir.Bu entegre MPPT'nin maliyet etkin olmak için basit bir denetleyici kullanması önerilmektedir.Ayrıca, doğrudan birleştirilmiş sistemden daha fazla enerjiyi yüke aktarmak için dönüştürücünün çok verimli olması gerekir.Bu basit bir yumuşak anahtarlı topoloji kullanılarak elde edilir.Daha düşük maliyetle çok daha yüksek bir dönüşüm verimliliği daha sonra MPPT'yi küçük PV enerji sistemleri için uygun fiyatlı bir çözüm haline getirecek.


Kablosuz sensör ağlarının toplumumuz üzerinde olumlu bir etki yaratması için muazzam potansiyel, konuyla ilgili büyük bir araştırma yarattı ve bu araştırma şimdi çevreye hazır sistemler üretiyor.Geniş çeşitlilik gösteren uygulama gereksinimleriyle birleştirilen mevcut teknoloji sınırları, tasarım alanının farklı bölümleri için çeşitli donanım platformlarına yol açar.Buna ek olarak, insan müdahalesi olmadan aylarca çalışması gereken bir sistemin benzersiz enerji ve güvenilirlik kısıtlamaları, sensör ağı donanımındaki taleplerin standart entegre devrelerdeki taleplerden farklı olduğu anlamına gelir.Bu makale, onları kontrol etmek için sensör düğümleri ve düşük seviyeli yazılımlar tasarlayan deneyimlerimizi açıklamaktadır.ZebraNet sisteminde, uzun vadeli hayvan göçlerini izlemek için ince taneli konum verilerini kaydetmek için GPS teknolojisini kullanıyoruz [14].ZebraNet donanımı 16-bit TI mikrodenetleyici, 4 Mbit off-chip flash bellek, 900 MHz radyo ve düşük güçlü bir GPS çipinden oluşur.Bu makalede, sensör ağları için verimli güç kaynakları tasarlama tekniklerimizi, düğümlerin enerji tüketimini yönetme yöntemlerini ve radyo, flaş ve sensörler de dahil olmak üzere periferik cihazları yönetme yöntemlerini tartışıyoruz.ZebraNet düğümlerinin tasarımını değerlendirerek ve nasıl geliştirilebileceğini tartışarak sonuca ulaşıyoruz.Bu donanımın geliştirilmesinde öğrenilen dersler hem gelecekteki sensör düğümlerinin tasarlanmasında hem de gerçek sistemlerde kullanılmasında yararlı olabilir.


Yapay Zekanın evrimi, teknoloji alanında katalizör görevi görmüştür.Artık bir zamanlar sadece bir hayal gücü olan şeyleri geliştirebiliriz.Bu tür yaratımlardan biri de sürücüsüz otomobilin doğuşudur.İşini yapabileceğin, hatta arabada uyuyabileceğin günler geldi ve direksiyona bile dokunmadan, hala hedef hedefinize güvenli bir şekilde ulaşabileceksiniz.Bu makale, bir yerden diğerine sürebilen veya kavisli raylar, düz raylar ve düz takip edilen kavisli raylar gibi farklı tipte raylar üzerinde söyleyebilen kendi kendine sürüş arabasının çalışma modelini önermektedir.Raspberry Pi ile birlikte otomobilin tepesine monte edilen bir kamera modülü, gerçek dünyadan gelen görüntüleri daha sonra aşağıdaki yönlerden birini tahmin eden Convolutional Sinir Ağı'na gönderir.Yani.Sağ, sol, ileri veya durdurma, daha sonra Arduino'dan uzaktan kumandalı aracın denetleyicisine bir sinyal göndererek takip edilir ve bunun sonucunda araba herhangi bir insan müdahalesi olmadan istenen yönde hareket eder.


Seyrek kanonik korelasyon analizi (CCA) problemini, yani iki doğrusal kombi ulusunu, her bir çok değişken için bir tane, belirli sayıda değişken kullanarak maksimum korelasyon sağlayan aramayı ele alıyoruz.Her aşamada korelasyonu bağlayan doğrudan açgözlü bir yaklaşıma dayanan verimli bir numeri cal yaklaşımı önermekteyiz.Yöntem özellikle büyük veri setleri ile başa çıkmak için des igned ve onun hesaplama kompleksi y sadece seyreklik düzeylerine bağlıdır.Algorith m'nin performansını korelasyon ve parsimoni arasındaki takas yoluyla analiz ediyoruz.Sayısal simülasyonun sonuçları, korelasyonun önemli bir kısmının nispeten az sayıda değişken kullanılarak yakalanabileceğini göstermektedir.Buna ek olarak, mevcut örneklerin sayısı çok değişkenli t boyutlarına kıyasla küçük olduğunda, seyrek CCA'nın düzenlileştirme yöntemi olarak kullanılmasını hiçbir şekilde test etmeyiz.I. I. NTRODUCTION Canonical korelasyon analizi (CCA), Harol d Hotelling [1] tarafından tanıtılan, bir çift veri ekşik es [2], [3] 'den ortak özellikler elde etmek için çok değişkenli veri n lizinde standart bir tekniktir.Bu veri kaynaklarının her biri, çok değişkenli dediğimiz rastgele bir vecto r üretir.Bir çok değişkenliliği ele alan klasik boyutsal ty indirgeme yöntemlerinin aksine, CCA, s'yi muhtemelen farklı boyutlarda ve yapıda iki boşluktan oluşan örnekler arasındaki istatistiksel ilişkileri dikkate alır.Özellikle, korelasyonlarını en üst düzeye çıkarmak için her biri çok değişkenli olan bir fo r olmak üzere iki doğrusal kombinasyon arar.Farklı disiplinlerde tek başına bir araç olarak veya diğer istatistiksel yöntemler için bir ön işleme adımı olarak kullanılır.Dahası, CCA, istatistikte çok sayıda klasik yöntemi içeren genelleştirilmiş bir çerçevedir, örneğin, Principal Componen t Analysis (PCA), Parsiyel En Az Kareler (PLS) ve Multiple Lineer Regresyon (MLR) [4].CCA, son zamanlarda çekirdek CCA'nın ortaya çıkması ve bağımsız bileşen analizine uygulanmasıyla dikkat çekmiştir [5], [6].Son on yıl, sinyallerin seyrek temsilleri ve seyrek sayısal yöntemler arayışına artan bir ilgiye tanık oldu.Bu nedenle, seyrek CCA problemini, yani az sayıda değişken kullanarak maksimal korelasyona sahip doğrusal kombinasyonların aranmasını ele alıyoruz.Seyreklik arayışı çeşitli akıl yürütmelerle motive edilebilir.Birincisi, sonuçları yorumlama ve görselleştirme yeteneğidir.Az sayıda değişken, küçük detaylardan bazılarını feda ederken "büyük resmi" elde etmemizi sağlar.Dahası, seyrek e gösterimleri hesaplamalı olarak efficien t'nin kullanılmasını sağlar İlk iki yazar bu el yazmasına eşit olarak katkıda bulundu .Bu çalışma kısmen Grant FA9550-06-1-0 324 altında bir AFOSR MURI tarafından desteklenmiştir. sayısal yöntemler, sıkıştırma teknikleri, yanı sıra nois e redüksiyon algoritmaları.seyreklik i düzenlileştirme ve istikrar için ikinci motivasyon.CCA'nın ana vulnerabilit ies'lerinden biri, az sayıda gözleme karşı duyarlılığıdır.Thu s, sırt CCA [7] gibi düzenli yöntemler kullanılmalıdır.Bu bağlamda seyrek CCA, vektörlerin boyutlarını azaltmamızı ve kararlı bir çözüm elde etmemizi sağlayan bir alt küme seçim şemasıdır.Bilgimizin en iyisine göre, seyrek CCA'ya ilk referans, [2] geri ve adım adım alt küme seçiminin önerildiği yerde ortaya çıktı.Bu tartışma qualitativ e doğası ile ilgiliydi ve belirli bir sayısal algoritma önerilmedi.Son zamanlarda, çok boyutlu veri pr işleme ve azalan hesaplama maliyeti için artan talepler, konunun bir kez daha öne çıkmasına neden oldu [8]  [13].Bu mevcut çözümlerle ilgili ana dezavantajlar seyreklik üzerinde doğrudan bir kontrol olmaması ve optimal hiperparametrelerini seçmenin zor (ve sezgisel olmayan) olmasıdır.Buna ek olarak, bu yöntemlerin çoğunun hesaplama karmaşıklığı, yüksek boyutlu veri setlerine sahip pratik uygulamalar için çok yüksektir.Sparse CCA da dolaylı olarak ele alınmıştır [9], [14] a d, seyrek PCA [9] , [15][17] hakkındaki son sonuçlarla yakından ilgilidir.Gerçekten de, önerilen çözümümüz sonuçların [17] CCA'ya bir uzantısıdır.Bu çalışmanın ana katkısı iki yönlüdür.İlk olarak, CCA algoritmalarını çoklu değişkenlerin her birinde seyreklik üzerinde doğrudan kontrol ile türetiyoruz ve performanslarını inceliyoruz.Hesaplamalı olarak verimli yöntemlerimiz özellikle larg e boyutlarının iki veri kümesi arasındaki ilişkileri anlamada aime d'dir.Sıralı olarak değişkenleri toplamaya (veya düşürmeye) dayanan ileri (veya geri) açgözlü bir yaklaşım benimsiyoruz.Her aşamada optimal CCA çözümünü bağlıyoruz ve tam sorunu çözme ihtiyacını atlıyoruz.Dahası, ileri açgözlü yöntemin hesaplama karmaşıklığı verinin boyutlarına değil, sadece seyreklik parametrelerine bağlıdır.Sayısal simülasyon sonuçları, korelasyonun önemli bir bölümünde, nispeten düşük sayıda sıfır olmayan katsayı kullanılarak etkili bir şekilde kapatılabileceğini göstermektedir.İkinci katkımız seyrek CCA'nın düzenlileştirme yöntemi olarak araştırılmasıdır.Ampirik simülasyonları kullanarak, çok değişkenlilerin boyutları örneklerin sayısından (veya aynı sırayla) daha büyük olduğunda ve seyrek CCA'nın avantajını gösterdiğinde, farklı algoritmaların kullanımını inceleriz.Bu bağlamda, açgözlü yaklaşımın avantajlarından biri, tam seyreklik yolunu tek bir seferde üretmesi ve verimli parametre ayarlamasına izin vermesidir.


Tekrarlayan geri yayılım ile bilgileri uzun zaman aralıklarında saklamayı öğrenmek, çoğunlukla yetersiz, çürüyen hata geri akışı nedeniyle çok uzun bir zaman alır.Hochreiter'in bu sorunun (1991) analizini kısaca gözden geçiriyoruz, daha sonra uzun kısa süreli bellek (LSTM) adı verilen yeni, verimli, gradyan tabanlı bir yöntem tanıtarak ele alıyoruz.Bunun zarar vermediği gradyanı doğrultarak, LSTM, özel birimler içinde sabit hata atlıkarıncaları aracılığıyla sabit hata akışını uygulayarak 1000 ayrık zaman adımını aşan minimum zaman gecikmelerini köprülemeyi öğrenebilir.Çoklayıcı kapı birimleri, sabit hata akışına erişimi açmayı ve kapatmayı öğrenir.LSTM, uzay ve zamanda yereldir; zaman adımı ve ağırlığı başına hesaplama karmaşıklığı O'dur.1.Yapay verilerle yaptığımız deneyler yerel, dağıtılmış, gerçek değerli ve gürültülü desen temsillerini içerir.Gerçek zamanlı tekrarlayan öğrenme, zaman içinde geri yayılma, tekrarlayan kaskat korelasyonu, Elman ağları ve nöral dizi toplama ile karşılaştırıldığında, LSTM çok daha başarılı koşulara yol açar ve çok daha hızlı öğrenir.LSTM ayrıca, daha önce tekrarlayan ağ algoritmaları tarafından hiç çözülmemiş karmaşık, yapay uzun süreli görevleri de çözer.


Önceki çalışmalar, anlamsal olarak anlamlı kelime ve metin temsillerinin nöral gömme modelleri ile elde edilebileceğini göstermiştir.Özellikle, paragraf vektörü (PV) modelleri, bir belge (topik) seviye dil modelini tahmin ederek bazı doğal dil işleme görevlerinde etkileyici performans göstermiştir.Bununla birlikte, PV modellerini geleneksel dil modeli yaklaşımlarıyla entegre etmek, dengesiz performans ve sınırlı iyileştirmeler üretir.Bu makalede, orijinal PV modelinin, geri alma görevlerindeki performansını kısıtlayan üç içsel problemini resmen tartışıyoruz.Ayrıca, IR görevi için daha uygun hale getiren modeldeki modifikasyonları da tanımlıyoruz ve bunların etkilerini deneyler ve vaka çalışmaları yoluyla gösteriyoruz.Ele aldığımız üç konu şunlardır: (1) PV'nin düzenlenmemiş eğitim süreci, son geri alma modelinde uzunluk yanlılığı üreten kısa belge aşırı uydurmaya karşı savunmasızdır; (2) PV'nin korpus temelli negatif örneklemesi, sık sık kelimelerin önemini aşırı derecede bastıran kelimeler için bir ağırlıklandırma şemasına yol açar; ve (3) kelime metin bilgisinin eksikliği, PV'nin kelime ikame ilişkilerini yakalayamamasını sağlar.


Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA), belirli varlıklar ve yönleri hakkında metinden gelen görüşlerin madenciliği ve özetlenmesi görevidir.Bu makalede, ilgili varlıklar, yönler ve polarite değerleri ile belirtilen kullanıcı incelemelerini içeren Fransızca için ABSA sistemlerinin geliştirilmesi ve test edilmesi için iki veri kümesi açıklanmaktadır.İlk veri kümesi ABSA sistemlerini eğitmek ve test etmek için 457 restoran incelemesi (2365 cümle) içerirken, ikincisi alan dışı değerlendirmeye adanmış 162 müze incelemesi (655 cümle) içerir.Her iki veri kümesi de SemEval-2016 Task 5 "Aspect-Based Sentiment Analysis" kapsamında inşa edildi ve yedi farklı dil temsil edildi ve araştırma amacıyla kamuya açıldı.Bu makale, açıklama türüne göre örnekler ve istatistikler sunar, açıklama kılavuzlarını özetler ve çapraz dil uygulanabilirliklerini tartışır.Ayrıca, verilerin SemEval ABSA görevinde değerlendirme için nasıl kullanıldığını açıklar ve Fransızca için elde edilen sonuçları kısaca sunar.


Bu makale, 8 dil çifti için makine çeviri sistemlerinin çeviri kalitesini değerlendirir: Fransızca, Almanca, İspanyolca ve Çekçe'yi İngilizce'ye ve geriye çevirmek.Sadece farklı MT sistemlerini sıralamamıza değil, aynı zamanda değerlendirme sürecinin daha üst düzey analizlerini yapmamıza izin veren kapsamlı bir insan değerlendirmesi gerçekleştirdik.Üç tür subjektif değerlendirme için zamanlama ve inter-annotatör anlaşmasını ölçtük.Otomatik değerlendirme metriklerinin insan yargılarıyla olan korelasyonunu ölçtük.Bu meta-değerlendirme, en çok kullanılan metodolojiler hakkında şaşırtıcı gerçekleri ortaya koymaktadır.


Dairesel olarak polarize tek katmanlı U-slot mikro şerit yama anteni önerilmiştir.Önerilen asimetrik U-slot, sonda ile beslenen kare yama mikro şerit anteninin herhangi bir köşesini delmeden dairesel polarizasyon için iki ortogonal modu üretebilir.U-slotun farklı kol uzunluklarının neden olduğu etkileri araştırmak için parametrik bir çalışma yapılmıştır.Köpük substratın kalınlığı, çalışma frekansındaki dalga boyunun yaklaşık %8.5'idir.Antenin 3 dB eksenel oran bant genişliği %4'tür.Antenin hem deneysel hem de teorik sonuçları sunulmuş ve tartışılmıştır.Dairesel polarizasyon, basılmış antenler, U-slot.


Bu mektupta, dairesel olarak polarize edilmiş (CP) yamalı geniş bantlı bir anten önerilmiştir.Bu yama anteni, geniş bant CP işlemi oluşturmak için ortogonal rezonans modlarını heyecanlandıran basılı bir meandering probu (M-probe) ve kesikli yamalardan oluşur.Yığınlanmış yama, 5G Wi-Fi uygulamasına uyacak şekilde eksenel-ratio (AR) bant genişliğini daha da geliştirmek için kullanılır.Önerilen anten sırasıyla %42,3 empedans bant genişliğine ve %16,8 AR bant genişliğine ulaşır.AR bant genişliği içindeki ortalama kazanç, 0,5 dB'den daha az varyasyonla 6.6 dB'dir.Bu çalışma, M-probe beslemeli CP yama anteninin bant genişliği genişletme tekniğini göstermektedir.M-probunun dielektrik yüklü yama antenindeki geniş bant özelliklerini de sağlayabileceğini araştıran ve sergileyen ilk çalışmadır.Antenin potansiyel uygulamaları 5G Wi-Fi ve uydu iletişim sistemleridir.


Bu makalede, gerçek zamanlı olarak birden fazla spesifik 3D nesneyi tespit etmek için yeni bir yöntem önermekteyiz.Hinterstoisser et al. tarafından yakın zamanda tanıtılan LINE2D / LINEMOD gösterimine dayanan şablon tabanlı yaklaşımdan başlıyoruz, ancak iki şekilde uzatıyoruz.İlk olarak, şablonları ayrımcı bir şekilde öğrenmeyi teklif ediyoruz.Bunun, örnek görüntülerin toplanması sırasında sadece birkaç milisaniyede çevrimiçi olarak yapılabileceğini ve dedektörün doğruluğu üzerinde büyük bir etkiye sahip olduğunu gösteriyoruz.İkincisi, tespiti hızlandıran basamaklara dayanan bir şema önereceğiz.Bir nesnenin tespiti hızlı olduğu için, çok düşük maliyetle yeni nesneler eklenebilir ve bu da yaklaşımımızı iyi ölçeklendirir.Deneylerimizde, tek bir CPU çekirdeği kullanarak 10 fps'nin üzerindeki kare hızlarında 10-30 3D nesneleri kolayca işliyoruz.3 farklı veri kümesinde doğrulandığı gibi, hem hız hem de doğruluk açısından son teknolojiden daha iyi performans gösteriyoruz.Bu hem monoküler renkli görüntüler (LINE2D ile) hem de RGBD görüntüler (LINEMOD ile) kullanıldığında geçerlidir.Dahası, monoküler renkli görüntüler üzerinde gelecekteki rekabet yöntemleri için 12 nesneden oluşan zorlu yeni bir veri seti sunuyoruz.


İnsanların internet bloglarında yazdıkları kişisel hikayeler, günlük olaylar arasındaki nedensel ilişkiler hakkında önemli miktarda bilgi içerir.Bu makalede, bu hikayelerin milyonlarcasını otomatik sağduyu nedensel akıl yürütme için kullanma çabalarımızı anlatıyoruz.Makul Alternatifler Seçimi olarak sağduyulu nedensel akıl yürütme problemini ele alarak, öykü korporasındaki nedensel bilgiden yararlanmak için çeşitli istatistiksel ve bilgi alma yaklaşımlarını karşılaştıran dört deneyi anlatıyoruz.Bu deneylerde en iyi performans gösteren sistem, milyonlarca kişisel öyküden oluşan bir topluluktaki kelimeler arasında Pointwise Karşılıklı Bilgi olarak hesaplanan nedensel öncül ve sonuçtaki kelimeler arasındaki basit bir eş zamanlı istatistik kullanır.


Vaka araştırması, en az on yıldır bilgi sistemleri (IS) disiplininde saygıyı emretmiştir.Vaka çalışmalarının alaka ve potansiyel değerine rağmen, bu metodolojik yaklaşım bir zamanlar en az sistematik olanlardan biri olarak kabul edildi.1980'lerin sonuna doğru, IS vaka araştırmasının titizlikle yürütülüp yürütülmediği konusu ilk olarak gündeme geldi.Alanımızdan araştırmacılar (örneğin, Benbasat et al.1987; Lee 1989) ve diğer disiplinlerden (örneğin, Eisenhardt 1989; Yin 1994) vaka araştırmalarında daha fazla titizlik çağrısında bulundu ve tavsiyeleri sayesinde vaka çalışma metodolojisinin ilerlemesine katkıda bulundu.Bu katkılar göz önüne alındığında, mevcut çalışma, IS alanının vaka çalışması yönteminin operasyonel kullanımında ne ölçüde ilerlediğini belirlemeyi amaçlamaktadır.Kesinlikle, son on yılda yapılan pozitivist IS vaka araştırmalarında metodolojik katılık düzeyini araştırır.Bu amacı gerçekleştirmek için, yedi büyük IS dergisinden 183 vaka makalesi tanımladık ve kodladık.Bu incelemede dikkate alınan değerlendirme nitelikleri veya ölçütleri, tasarım sorunları, veri toplama ve veri analizi olmak üzere üç ana alana odaklanmaktadır.Metodolojik katılık seviyesi bazı özel niteliklere göre mütevazı bir ilerleme kaydetmiş olsa da, genel olarak değerlendirilen katılık biraz eşdeğerdir ve hala iyileşme için önemli alanlar vardır.Anahtarlardan biri, özellikle veri toplama ile ilgili konularda daha iyi dokümantasyon içermek ve


Parmak izi görüntü geliştirme, parmak izi tanıma uygulamalarında önemli bir ön işleme adımıdır.Bu makalede, Gabor Wavelet filtre bankası tarafından parmak izi görüntüsünde yerel sırtın eşzamanlı yönelimini ve sıklığını çıkaran ve bunları görüntünün Gabor Filtrelemesinde kullanan bir yaklaşım tanıtıyoruz.Ayrıca, Gabor Filtreleri ve Yönlü Ortam Filtresinin (DMF) entegrasyonuna dayanan parmak izi görüntü geliştirmesine sağlam bir yaklaşım anlatıyoruz.Aslında, Gaussian tarafından dağıtılan sesler, Gabor Filtreleri ve DMF tarafından dürtü gürültüleri ile etkili bir şekilde azaltılır.Önerilen DMF sadece orijinal görevlerini bitirmekle kalmaz, aynı zamanda kırık parmak izi sırtlarına katılabilir, parmak izi görüntülerinin deliklerini, pürüzsüz düzensiz sırtları doldurabilir ve sırtlar arasındaki bazı sinir bozucu küçük eserleri kaldırabilir.Deneysel sonuçlar, yöntemimizin literatürde anlatılanlardan daha üstün olduğunu göstermektedir.


Günümüzde küresel olarak ağa bağlı toplum, bilginin yayılmasına ve paylaşılmasına büyük talepte bulunmaktadır.Geçmişte yayınlanan bilgiler çoğunlukla tablolar ve istatistiksel formdayken, birçok durum bugün belirli verilerin (microdata) serbest bırakılması için çağrıda bulunur.Bilgilerin atıfta bulunduğu varlıkların (katılımcılar olarak adlandırılır) anonimliğini korumak için, veri sahipleri genellikle adlar, adresler ve telefon numaraları gibi açık tanımlayıcıları kaldırır veya şifreler.Bununla birlikte, verilerin tanımlanması, anonimlik garantisi vermez.Yayınlanan bilgiler genellikle ırk, doğum tarihi, cinsiyet ve ZIP kodu gibi, yanıtlayanları yeniden tanımlamak ve ifşa etmek için tasarlanmamış bilgileri açıklamak için kamuya açık bilgilere bağlanabilen başka veriler içerir.Bu makalede, verilerin atıfta bulunduğu katılımcıların anonimliğini korurken mikro veri yayınlama sorununu ele alıyoruz.Yaklaşım k-anonimlik tanımına dayanmaktadır.Bir tablo, açıkça tanımlayıcı bilgileri içeriğiyle ilişkilendirmeye çalışırsa, bilgileri en az k varlıklara haritalandırırsa k-anonimliği sağlar.K-anonimliğinin, genelleme ve bastırma teknikleri kullanılarak açıklanan bilgilerin bütünlüğünden (veya doğruluğundan) ödün vermeden nasıl sağlanabileceğini örneklemekteyiz.K-anonimliği elde etmek için gerekenden fazla veriyi çarpıtmamak için serbest bırakma işleminin özelliğini yakalayan minimal genelleme kavramını tanıtıyoruz ve böyle bir genellemenin hesaplanması için bir algoritma sunuyoruz.Ayrıca, farklı minimaller arasında seçim yapmak için olası tercih politikalarını tartışıyoruz.


Kablosuz sensör ağları için akıllı kart tabanlı bir kullanıcı kimlik doğrulama şeması (kısaca, bir SUA-WSN şeması), sensör verilerine erişimi yalnızca hem akıllı karta hem de ilgili şifreye sahip olan kullanıcılara kısıtlamak için tasarlanmıştır.Son yıllarda önemli sayıda SUA-WSN şeması önerilmiş olsa da, amaçlanan güvenlik özellikleri yaygın olarak kabul edilen bir modelde resmi tanımlardan ve kanıtlardan yoksundur.Bunun bir sonucu, çeşitli saldırılara karşı güvensiz olan SUA-WSN şemalarının çoğalmasıdır.Bu makalede, Bellare, Pointcheval ve Rogaway'in (2000) yaygın olarak kabul edilen modelini genişleterek SUA-WSN şemalarının analizi için bir güvenlik modeli tasarlıyoruz.Modelimiz, yan kanal saldırılarının yanı sıra diğer yaygın saldırıları yakalarken kimlik doğrulamalı anahtar değişimi ve kullanıcı anonimliğinin resmi tanımlarını sağlar.Ayrıca eliptik eğri kriptografisine (ECC) dayanan yeni bir SUA-WSN şeması önermekte ve genişletilmiş modelimizde güvenlik özelliklerini kanıtlamaktadır.Bilgimizin en iyisine göre, önerilen şemamız, hem doğrulanmış anahtar değişimi hem de kullanıcı anonimliği elde eden ilk SUA-WSN şemasıdır.Şemamız aynı zamanda diğer ECC tabanlı (olasılıkla güvenli olmayan) şemalarla hesaplamalı olarak rekabetçidir.


Bu makale, Carnegie Mellon Üniversitesi'nin 2007 DARPA Urban Challenge'daki kazanan girişi olan Boss için geliştirilen engel tespiti ve izleme algoritmalarını açıklamaktadır.İzleme alt sistemini tanımlıyoruz ve daha büyük algı sistemi bağlamında nasıl çalıştığını gösteriyoruz.Takip alt sistemi, robota diğer araçların yakınında güvenli bir şekilde çalışmak için kentsel sürüşün karmaşık senaryolarını anlama yeteneği verir.Takip sistemi, tutarlı bir durum modeli oluşturmak için bir düzineden fazla sensörden gelen sensör verilerini çevre hakkında ek bilgilerle kaynaştırır.Sensör verilerinin kalitesine göre nesneleri izlemek için yeni bir çoklu model yaklaşımı kullanılır.Son olarak, izleme alt sisteminin mimarisi, işlem seviyelerinin her birini açıkça soyutlar.Alt sistem, yeni sensörler ve doğrulama algoritmaları ekleyerek kolayca genişletilebilir.


Son teknoloji soru cevaplama (QA) sistemleri, cevap pasajlarını almak için terim yoğunluk sıralamasını kullanır.Bu tür yöntemler genellikle soru terimleri arasındaki ilişkiler dikkate alınmadığı için yanlış pasajlar alır.Önceki çalışmalar, bağımlılık ilişkilerini sorular ve cevaplar arasında eşleştirerek bu sorunu gidermeye çalıştı.Anlamsal olarak eşdeğer ilişkiler farklı ifade edildiğinde başarısız olan katı eşleştirmeyi kullandılar.İstatistiksel modellere dayalı bulanık ilişki eşleştirmesi önermekteyiz.Geçmiş QA çiftlerinden ilişki haritalama puanlarını öğrenmek için iki yöntem sunuyoruz: biri karşılıklı bilgiye, diğeri ise beklenti maksimizasyonuna dayalıdır.Deneysel sonuçlar, yöntemimizin son teknoloji ürünü yoğunluk tabanlı geçiş geri alma yöntemlerini ortalama karşılıklı rütbede %78'e kadar önemli ölçüde geride bıraktığını göstermektedir.İlişki eşleştirme ayrıca sorgu genişlemesi ile geliştirilmiş bir sistemde yaklaşık %50'lik bir iyileşme sağlar.


Çeşitli doğal dil işleme görevlerine uygulanabilecek birleşik bir nöral ağ mimarisi ve öğrenme algoritması sunuyoruz: kısmen konuşma etiketleme, parçalama, varlık tanıma ve semantik rol etiketleme.Bu çok yönlülük, göreve özgü mühendislikten kaçınmaya ve bu nedenle çok sayıda önceki bilgiyi göz ardı etmeye çalışarak elde edilir.Her görev için dikkatlice optimize edilmiş insan yapımı girdi özelliklerinden yararlanmak yerine, sistemimiz büyük miktarlarda çoğunlukla etiketlenmemiş eğitim verileri temelinde iç temsilleri öğrenir.Bu çalışma daha sonra iyi performans ve minimum hesaplama gereksinimleri ile serbestçe kullanılabilen bir etiketleme sistemi oluşturmak için bir temel olarak kullanılır.


Doğal dil ayrıştırma için "derin" tekrarlayan konvolutional grafik transformatör ağına (GTN) dayanan yeni bir hızlı tamamen ayrımcı algoritma önermekteyiz.Bir parse ağacının bir "seviyeler" yığınına ayrışmasını varsayarsak, ağ, önceki seviyelerin tahminlerini dikkate alarak ağacın bir seviyesini tahmin eder.Collobert ve Weston'dan (2008) kelime temsillerinden yararlanan sadece birkaç temel metin özelliğini kullanarak, mevcut saf ayrımcı ayrıştırıcı ayrıştırıcı ayrıştırıcılara ve mevcut "benchmark" ayrıştırıcılarına (Collins ayrıştırıcısı gibi, olasılıksal bağlamsız gramer tabanlı) büyük bir hız avantajı ile benzer performans gösteriyoruz.


Sosyal ağlar, film tercihleri veya bilgi tabanları gibi birçok veri, varlıklar arasındaki çoklu ilişkileri tanımladıkları için çok-ilişkilidir.Bu verilerin modellenmesine odaklanan büyük bir çalışma grubu olsa da, bu çoklu ilişki türlerini ortaklaşa modellemek zor olmaya devam ediyor.Dahası, mevcut yaklaşımlar, bu türlerin sayısı arttıkça bozulma eğilimindedir.Bu makalede, büyük çok-ilişkili veri kümelerini modellemek için muhtemelen binlerce ilişki içeren bir yöntem önermekteyiz.Modelimiz, verilerin çeşitli etkileşim sıralarını yakalayan ve aynı zamanda farklı ilişkiler arasında seyrek latent faktörleri paylaşan çift doğrusal bir yapıya dayanmaktadır.Standart tensör-faktörizasyon veri kümelerine yaklaşımımızın performansını, en son teknolojiye sahip sonuçlara ulaştığımız veya daha iyi performans gösterdiğimiz yerlerde gösteriyoruz.Son olarak, bir NLP uygulaması ölçeklenebilirliğimizi ve modelimizin verimli ve anlamsal olarak anlamlı fiil temsillerini öğrenme yeteneğini gösterir.


Nöron benzeri birimler ağları için yeni bir öğrenme prosedürü, geri yayılmayı tanımlıyoruz.İşlem, ağdaki bağlantıların ağırlıklarını, ağın gerçek çıkış vektörü ile istenen çıkış vektörü arasındaki farkın bir ölçüsünü en aza indirmek için tekrar tekrar ayarlar.Ağırlık ayarlamaları sonucunda, girdi veya çıktının bir parçası olmayan dahili 'gizli' birimler görev alanının önemli özelliklerini temsil etmeye gelir ve görevdeki düzenlilikler bu birimlerin etkileşimleri tarafından yakalanır.Yararlı yeni özellikler oluşturma yeteneği, geri yayılımı, perceptron-konverjans prosedürü1 gibi daha önceki, daha basit yöntemlerden ayırır.


Semantik eşleştirme birçok doğal dil görevi için merkezi öneme sahiptir [2, 28].Başarılı bir eşleştirme algoritması, dil nesnelerinin iç yapılarını ve aralarındaki etkileşimi yeterince modellemelidir.Bu hedefe doğru bir adım olarak, görme ve konuşmada evrişimsel stratejiyi uyarlayarak, iki cümleyi eşleştirmek için evrişimsel sinir ağı modellerini önermekteyiz.Önerilen modeller, yalnızca katman katman kompozisyonu ve havuzlama ile cümlelerin hiyerarşik yapılarını güzel bir şekilde temsil etmekle kalmaz, aynı zamanda farklı seviyelerdeki zengin eşleştirme desenlerini de yakalar.Modellerimiz oldukça geneldir, dil hakkında önceden bilgi sahibi olmayı gerektirmez ve bu nedenle farklı doğadaki ve farklı dillerde eşleşen görevlere uygulanabilir.Çeşitli eşleştirme görevleri üzerine yapılan ampirik çalışma, önerilen modelin çeşitli eşleştirme görevleri üzerindeki etkinliğini ve rakip modellere üstünlüğünü göstermektedir.


Bir çift cümlenin nasıl modelleneceği, cevap seçimi (AS), deyim tanımlaması (PI) ve metinsel zorunluluk (TE) gibi birçok NLP görevinde kritik bir konudur.Önceki çalışmaların çoğu (i) belirli bir sistemi ince ayarlayarak tek bir görevi ele alır; (ii) her cümlenin temsilini, nadiren diğer cümlenin etkisini göz önünde bulundurarak ayrı ayrı modeller; veya (iii) tamamen manuel olarak tasarlanmış, göreve özgü dilsel özelliklere dayanır.Bu çalışma, bir çift cümleyi modellemek için genel bir Dikkate Dayalı Konvüsyonel Sinir Ağı (ABCNN) sunar.Üç katkı yapıyoruz.(i) ABCNN, cümle çiftlerinin modellenmesini gerektiren çok çeşitli görevlere uygulanabilir.(ii) Cümleler arasındaki karşılıklı etkiyi CNN'lere entegre eden üç dikkat şeması sunuyoruz; bu nedenle, her cümlenin temsili, muadilini dikkate alır.Bu birbirine bağımlı cümle çifti temsilleri, izole cümle temsillerinden daha güçlüdür.(iii) ABCNN'ler AS, PI ve TE görevlerinde son teknoloji performansını elde ederler.Kodu şu adreste yayınlıyoruz: https://github.com/yinwenpeng/Answer_Selection.


Ağlardaki düğümler ve kenarlar üzerindeki tahmin görevleri, öğrenme algoritmaları tarafından kullanılan mühendislik özelliklerinde dikkatli bir çaba gerektirir.Daha geniş temsil öğrenme alanındaki son araştırmalar, özelliklerin kendileri öğrenerek tahminin otomatikleştirilmesinde önemli ilerlemelere yol açmıştır.Bununla birlikte, mevcut özellik öğrenme yaklaşımları, ağlarda gözlemlenen bağlantı modellerinin çeşitliliğini yakalamak için yeterince ifade edici değildir.Burada, ağlardaki düğümler için sürekli özellik gösterimlerini öğrenmek için algoritmik bir çerçeve olan node2vec'i öneriyoruz.Node2vec'te, düğümlerin ağ mahallelerini koruma olasılığını en üst düzeye çıkaran düşük boyutlu bir özellik boşluğuna düğümlerin haritasını öğreniyoruz.Bir düğümün ağ mahallesinin esnek bir kavramını tanımlıyoruz ve çeşitli mahalleleri verimli bir şekilde araştıran taraflı rastgele bir yürüyüş prosedürü tasarlıyoruz.Algoritmamız, ağ mahallelerinin katı kavramlarına dayanan önceki çalışmaları genelleştiriyor ve mahalleleri keşfetmede eklenen esnekliğin daha zengin temsilleri öğrenmenin anahtarı olduğunu savunuyoruz.Düğüm2vec'in çeşitli alanlardan çeşitli gerçek dünya ağlarında çok etiketli sınıflandırma ve bağlantı tahmini üzerine mevcut son teknoloji teknikleri üzerindeki etkinliğini gösteriyoruz.Birlikte ele alındığında, çalışmamız karmaşık ağlarda son teknoloji ürünü görev-bağımsız temsilleri verimli bir şekilde öğrenmenin yeni bir yolunu temsil ediyor.


Bu bölüm, veri madenciliğinin ortaya çıkan yaklaşımına özel bir vurgu yaparak modern saldırı tespitinin durumunu inceler.Tartışma paralleIs saldırı tespitinin iki önemli yönü: genel algılama stratejisi (yanlış kullanım tespiti anomali tespitine karşı) ve veri kaynağı (bireysel konaklar ağ trafik'e karşı).Yanlış kullanım tespiti, bilinen saldırı kalıplarına uymaya çalışırken, anomali tespiti normal davranıştan sapmaları arar.İki yaklaşım arasında, sadece anomali tespiti bilinmeyen saldırıları tespit etme yeteneğine sahiptir.Anomali tespitine özellikle umut verici bir yaklaşım, ilişkilendirme madenciliğini sınıflandırma gibi diğer makine öğrenimi biçimleriyle birleştirir.Dahası, bir saldırı tespit sisteminin kullandığı veri kaynağı, tespit edebileceği saldırı türlerini önemli ölçüde etkiler.Ayrıntılı bilgi verD seviyesinde bir takas var.Barbar et al.(ed., Bilgisayar Güvenliğinde Veri Madenciliği Uygulamaları  Kluwer Academic Publishers 2002 s


Geniş etiketli nesne tanıma veri kümesi üzerinde eğitim görmüş derin bir evrişimsel sinir ağının (CNN) özellik çıkarma katmanları kullanılarak hesaplanmış görsel bir kavram temsil vektörü ile bir atlama gramı dilsel temsil vektörünü birleştirerek çok modlu kavram temsilleri oluşturuyoruz.Bu transfer öğrenme yaklaşımı, geleneksel görsel-işitsel-kelime yaklaşımına dayanan özellikler üzerinde net bir performans kazancı getiriyor.Deneysel sonuçlar WordSim353 ve MEN semantik akrabalık değerlendirme görevlerinde bildirilir.ImageNet veya ESP Game görüntülerini kullanarak hesaplanan görsel özellikleri kullanıyoruz.


Arapça kökler ve kalıp şablonlarının bir sözlüğüne indüklemek için uyguladığımız, katsayısal olmayan morfolojiyi öğrenmek için denetimsiz bir yaklaşım önermekteyiz.Yaklaşım, köklerin ve kalıpların hipotezli kalıp ve kök frekanslarına dayanan karşılıklı tekrarlamalı puanlama yoluyla ortaya çıkabileceği fikrine dayanmaktadır.Daha ileri bir yineleyici arıtma aşamasından sonra, indüklenen lexicon ile morfolojik analiz, %94'ün üzerinde bir kök tanımlama doğruluğu elde eder.Yaklaşımımız, Arapça morfolojinin denetimsiz olarak öğrenilmesiyle ilgili önceki çalışmalardan farklıdır, çünkü doğal olarak yazılmış, dile getirilmemiş metinlere uygulanabilir.


Bu vaka çalışması, büyük bir Avrupalı otomobil üreticisi olan Auto Inc.'de üç farklı dijital inovasyon projesini inceliyor.Rekabet eden değerler çerçevesini teorik bir mercek olarak kullanarak, dijitalleşmeden kaynaklanan ve yenilik yapan artan talepleri karşılamaya çalışan bir firmada dinamik yeteneklerin nasıl oluştuğunu araştırıyoruz.Bu dijitalleşme sürecinde, çalışmamız yerleşik sosyo-teknik kongrelerin zorlandığını göstermektedir.Dahası, kuruluşların dijitalleşme çağında yeni deneysel öğrenme süreçlerini benimsemenin yollarını bulma ihtiyacını tespit ediyoruz.Böyle bir değişiklik uzun vadeli bağlılık ve vizyon gerektirirken, bu çalışma, bu etkinleştiricilerin zamanlama, kalıcılık ve temaslar olduğu bu tür deneysel süreçler için üç gayri resmi etkinleştirici sunar.


Kompakt bir enine boyuta sahip uzunlamasına eğimli bir sırt dalga kılavuzu anten dizisi sunulmaktadır.Dizinin bant genişliğini genişletmek için, yeni bir kompakt dışbükey dalga kılavuzu bölücüsü tarafından beslenen iki subarray'a ayrılır.X-bandında 16-elementli bir tekdüze doğrusal dizi üretildi ve tasarımın geçerliliğini doğrulamak için ölçüldü.S11les-15 dB'nin ölçülen bant genişliği %14,9'dur ve ölçülen çapraz kutuplaşma seviyesi tüm bant genişliği üzerinde -36 dB'den azdır.Bu dizi, sentetik diyafram radarı (SAR) uygulaması için iki boyutlu çift kutuplu anten dizisi oluşturmak için kenar eğimli dalga kılavuzu dizisi ile birleştirilebilir.


Derin öğrenme, büyük sinir ağları ve büyük veri kümeleri ile gelişir.Bununla birlikte, daha büyük ağlar ve daha büyük veri kümeleri, araştırma ve geliştirme ilerlemesini engelleyen daha uzun eğitim süreleri ile sonuçlanır.Dağıtılmış senkron SGD, SGD minibatch'lerini bir paralel işçi havuzuna bölerek bu soruna potansiyel bir çözüm sunar.Yine de bu düzeni verimli hale getirmek için, iş başına iş yükü büyük olmalıdır, bu da SGD minibatch boyutunda önemsiz bir büyüme anlamına gelir.Bu makalede, ImageNet veri setinde büyük minibatch'lerin optimizasyon zorluklarına neden olduğunu ampirik olarak gösteriyoruz, ancak bunlar ele alındığında eğitimli ağlar iyi genelleme gösteriyor.Spesifik olarak, 8192 görüntüye kadar büyük minibatch boyutlarıyla antrenman yaparken doğruluk kaybı göstermeyiz.Bu sonucu elde etmek için, öğrenme oranlarını minibatch boyutunun bir fonksiyonu olarak ayarlamak için doğrusal bir ölçeklendirme kuralı benimsiyoruz ve eğitimin başlarında optimizasyon zorluklarının üstesinden gelen yeni bir ısınma şeması geliştiriyoruz.Bu basit tekniklerle, Caffe2 tabanlı sistemimiz ResNet50'yi bir saat içinde 256 GPU'da 8192 minibatch boyutuyla eğitirken, küçük minibatch doğruluğuyla eşleşiyor.Emtia donanımını kullanarak, uygulamamız 8'den 256 GPU'ya geçerken % 90 ölçekleme verimliliği elde eder.Bu sistem, görsel tanıma modellerini yüksek verimlilikle internet ölçekli veriler üzerinde eğitmemizi sağlar.


Kernel rootkit'ler bilgisayar sistemleri için korkunç tehditlerdir.Gizlidirler ve sistem kaynaklarına sınırsız erişime sahip olabilirler.Bu makale NumChecker, yeni bir sanal makine (VM) monitör tabanlı çerçeveyi sunar ve konuk bir sanal makinede kontrol akışını değiştiren kernel rootkitleri tespit eder ve tanımlar.NumChecker, sistem çağrısının yürütülmesi sırasında meydana gelen belirli donanım olaylarının sayısını ölçerek konuk sanal makinedeki bir sistem çağrısına yapılan kötü amaçlı değişiklikleri tespit eder ve tanımlar.Bu olayları otomatik olarak saymak için NumChecker, modern işlemcilerde mevcut olan donanım performans sayaçlarından (HPC'ler) yararlanır.HPC'leri kullanarak, kontrol maliyeti önemli ölçüde azalır ve kurcalama direnci arttırılır.Linux üzerinde NumChecker prototipini kernel tabanlı VM ile uyguluyoruz.HPC tabanlı iki fazlı kernel rootkit algılama ve tanımlama tekniği bir dizi gerçek dünyadaki kernel rootkit üzerinde sunulur ve değerlendirilir.Sonuçlar pratikliğini ve etkinliğini göstermektedir.


CycleGAN [Zhu et al., 2017], iki görüntü dağıtımı arasında bir dönüşümü öğrenmek için son zamanlarda başarılı bir yaklaşımdır.Bir dizi deneyde, modelin ilgi çekici bir özelliğini gösteriyoruz: CycleGAN, neredeyse algılanamayan, yüksek frekanslı bir sinyalde ürettiği görüntülere kaynak görüntü hakkındaki bilgileri "gizlemeyi" öğrenir.Bu hile, jeneratörün orijinal örneği kurtarabilmesini ve böylece döngüsel tutarlılık gereksinimini karşılayabilmesini sağlarken, oluşturulan görüntü gerçekçi kalır.Bu fenomeni, CycleGAN'ın eğitim prosedürünü, bir tür olumsuz örnek üreteci olarak eğiterek ve döngüsel tutarlılık kaybının CycleGAN'ın özellikle düşmanca saldırılara karşı savunmasız olmasına neden olduğunu göstererek düşmanca saldırılarla ilişkilendiriyoruz.


DATA BASE'nin bu sayısında yer alan makaleler b y Anthony G seçildi.Hopwood, London Graduate Schoo l of Business Studies'de muhasebe ve finansal raporlama profesörüdür.Profesör Hopwood, makalelerin önemli fikirler içerdiğini, uygulayıcılar veya akademisyenler olsun, bilgi sistemlerine tüm ilginin önem taşıdığını yazdı.Yazarlar, th e zamanında mesleki bağlılıkları ile Chris Argyris, Eğitim Enstitüsü , Harvard Üniversitesi; Bo Hedberg ve Sten Jonsson, İşletme Bölümü, University o f Göteborg; J .Frisco den Hertog, N.V. Philips'in Gloeilampenfabriyeken, Hollanda ve Michael J.Earl, Oxford Yönetim Çalışmaları Merkezi.Makaleler aslen Profesör Hopwood'un yazı işleri müdürü olduğu bir yayın olan Muhasebe, Organizasyonlar ve Toplum'da ortaya çıktı.AOS, emergin g gelişmelerini izlemek ve yeni yaklaşımları ve bakış açılarını aktif olarak teşvik etmek için vardır.


Doğal görüntülerden metin tespit etmek ve okumak, ortaya çıkan çeşitli uygulamaların merkezinde yer alan zor bir bilgisayar görme görevidir.Belge karakteri tanıma gibi ilgili sorunlar, bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi araştırmacıları tarafından yaygın olarak incelenmiştir ve el yazısı rakamları okumak gibi pratik uygulamalar için neredeyse çözülmüştür.Bununla birlikte, fotoğraflar gibi daha karmaşık sahnelerdeki karakterleri güvenilir bir şekilde tanımak çok daha zordur: mevcut en iyi yöntemler, aynı görevlerdeki insan performansının çok gerisinde kalmaktadır.Bu makalede, denetimsiz özellik öğrenme yöntemlerini kullanarak gerçek bir uygulamadaki rakamları tanıma sorununa saldırıyoruz: sokak seviyesindeki fotoğraflardan ev numaralarını okumak.Bu amaçla, Street View görüntülerinden kırpılmış 600.000'den fazla etiketli basamak içeren araştırma kullanımı için yeni bir kıyaslama veri seti tanıtıyoruz.Daha sonra, sorun elle tasarlanmış özelliklerle ele alındığında bu rakamları tanımanın zorluğunu gösteriyoruz.Son olarak, yakın zamanda önerilen iki denetimsiz özellik öğrenme yönteminin varyantlarını kullanıyoruz ve bunların kriterlerimizde ikna edici bir şekilde daha üstün olduğunu görüyoruz.


Doğal görüntüler üzerinde eğitilen birçok derin sinir ağı ortak bir fenomen sergiler: ilk katmanda Gabor filtreleri ve renk damlacıklarına benzer özellikler öğrenirler.Bu tür ilk katman özellikleri belirli bir veri kümesine veya göreve özgü değil, genel olarak birçok veri kümesine ve göreve uygulanabilir gibi görünmektedir.Özellikler sonunda ağın son katmanı tarafından genelden spesifike geçmelidir, ancak bu geçiş kapsamlı bir şekilde incelenmemiştir.Bu makalede, derin bir evrişimsel sinir ağının her katmanındaki nöronların genelliğine karşı özgüllüğü deneysel olarak ölçüyor ve birkaç şaşırtıcı sonuç bildiriyoruz.Aktarılabilirlik iki ayrı konudan olumsuz etkilenir: (1) beklenen hedef görevdeki performans pahasına daha yüksek katman nöronların orijinal görevlerine uzmanlaşması ve (2) birlikte uyarlanmış nöronlar arasındaki ağları bölme ile ilgili optimizasyon zorlukları beklenmedi.ImageNet'te eğitilen örnek bir ağda, özelliklerin ağın alt, orta veya üst kısmından aktarılıp aktarılmadığına bağlı olarak bu iki konudan birinin baskın olabileceğini gösteriyoruz.Ayrıca, temel görev ve hedef görev arasındaki mesafe arttıkça özelliklerin aktarılabilirliğinin azaldığını, ancak uzak görevlerden bile özelliklerin aktarılmasının rastgele özellikler kullanmaktan daha iyi olabileceğini belgeliyoruz.Son bir şaşırtıcı sonuç, neredeyse her sayıda katmandan aktarılan özelliklere sahip bir ağın başlatılmasının, hedef veri kümesine ince ayar yaptıktan sonra bile oyalanan genelleştirmeye bir destek üretebilmesidir.


Yüksek verimli dizileme, teorik olarak yüksek kaliteli de novo bir araya getirilmiş genom dizileri elde etmeyi mümkün kılmıştır, ancak pratikte DNA ekstraktları genellikle diğer organizmalardan gelen dizilerle kirlenir.Şu anda, ökaryotik meclisleri titizlikle dezenfekte etmek için mevcut birkaç yöntem vardır.Var olanlar, kirletici maddelere nükleotid benzerliğine ve hedef organizmadan dizileri ortadan kaldırma riskine dayanan filtre dizileri.Dizileri titizlikle sınıflandırabilen yerleşik bir makine öğrenme yönteminin, bir karar ağacının yeni bir uygulamasını tanıtıyoruz.Karar ağacının en büyük gücü, herhangi bir ölçülen özelliği girdi olarak alabilmesidir ve önemli tanımlayıcıların önceden tanımlanmasını gerektirmez.Karar ağacını de novo birleştirilmiş dizileri sınıflandırmak ve yöntemi yayınlanmış protokollerle karşılaştırmak için kullanıyoruz.Bir karar ağacı, ökaryotik de novo meclislerinde dizileri sınıflandırırken mevcut yöntemlerden daha iyi performans gösterir.Verimlidir, kolayca uygulanır ve hedef ve kirletici dizileri doğru bir şekilde tanımlar.Önemli olarak, bir karar ağacı, dizileri ölçülen tanımlayıcılara göre sınıflandırmak için kullanılabilir ve biyolojik veri kümelerinin damıtılmasında potansiyel olarak birçok kullanım alanına sahiptir.


Multimodal biyometri, son zamanlarda biyometrik tanıma sistemindeki yüksek performansıyla önemli ilgi gördü.Bu makalede, özellik düzeyinde füzyon teknikleri kullanarak yüz ve palmprint görüntüleri için multimodal biyometrikleri tanıtıyoruz.Gabor tabanlı görüntü işleme, diskriminant özellikleri çıkarmak için kullanılırken, ana bileşen analizi (PCA) ve doğrusal diskriminant analizi (LDA) her modalitenin boyutunu azaltmak için kullanılır.LDA'nın çıkış özellikleri seri olarak bir Öklid mesafe sınıflandırıcısı tarafından birleştirilir ve sınıflandırılır.ORL yüzü ve Poly-U palmprint veritabanlarına dayanan deneysel sonuçlar, bu füzyon tekniğinin tek modal biyometrik tarafından üretilenlere kıyasla biyometrik tanıma oranlarını artırabildiğini kanıtladı.


Bir Markov rasgele alanının (MRF) log bölüm işlevinde yeni bir üst sınır sınıfı tanıtıyoruz.Bu miktar, marjinal dağılımların yaklaşık olarak tahmin edilmesi, parametre tahmini, kombinatoryal numaralandırma, istatistiksel karar teorisi ve büyük sapmalar sınırları da dahil olmak üzere çeşitli bağlamlarda önemli bir rol oynar.Türetmemiz dışbükey ikilik ve bilgi geometrisinden gelen kavramlara dayanır: özellikle üstel alandaki dağılım karışımlarını ve üstel ve ortalama parametreler arasındaki Legendre haritalamasını kullanır.Ağaç yapılı dağılımların dışbükey kombinasyonlarının özel durumunda, Bethe varyasyonel problemine benzer, ancak aşağıdaki arzu edilen özelliklerle ayırt edilen bir çeşitlilik problemi ailesi elde ederiz: i) dışbükeydirler ve benzersiz bir küresel optimuma sahiptirler; ve ii) optimum, günlük bölümleme fonksiyonuna bir üst sınır verir.Bu optimum, toplam ürün algoritmasının sabit noktalarını veya daha genel olarak Bethe varyasyonel probleminin herhangi bir yerel optimumunu tanımlayanlara çok benzer sabit koşullarla tanımlanır.Toplam ürün sabit noktalarında olduğu gibi, optimizasyon argümanının unsurları orijinal modelin marjinallerine yaklaşım olarak kullanılabilir.Analiz doğal olarak hiperağaç yapılı dağılımların konveks kombinasyonlarına uzanır, böylece Kikuchi yaklaşımları ve varyantları ile bağlantılar kurulur.


Bu yazıda MRI verileri gibi video veya 3D görüntüler için 3 boyutlu (3D) SIFT tanımlayıcısını tanıtıyoruz.Ayrıca, bu yeni tanımlayıcının eylem tanıma uygulamasında video verilerinin 3D doğasını nasıl daha iyi temsil edebildiğini de gösteriyoruz.Bu makale, 3D SIFT'in daha önce kullanılan açıklama yöntemlerini zarif ve verimli bir şekilde nasıl geçebileceğini gösterecektir.Videoları temsil etmek için bir kelime paketi yaklaşımı kullanıyoruz ve video verilerini daha iyi tanımlamak için spatio-temporal kelimeler arasındaki ilişkileri keşfetmek için bir yöntem sunuyoruz.


Çok büyük veri kümelerinden kelimelerin sürekli vektör gösterimlerini hesaplamak için iki yeni model mimarisi önermekteyiz.Bu temsillerin kalitesi bir kelime benzerlik görevinde ölçülür ve sonuçlar, farklı sinir ağları türlerine dayanan daha önce en iyi performans gösteren tekniklerle karşılaştırılır.Çok daha düşük hesaplama maliyetinde doğruluktaki büyük gelişmeleri gözlemliyoruz, yani.1.6 milyar kelimelik bir veri kümesinden yüksek kaliteli kelime vektörlerini öğrenmek bir günden daha az sürer.Ayrıca, bu vektörlerin sentaktik ve semantik kelime benzerliklerini ölçmek için test setimizde son teknoloji performansı sağladığını gösteriyoruz.


Bu makalede, 5G milimetre dalga uygulamaları için 64-elementli 2930GHz aktif aşamalı bir dizi sunulmaktadır.64-elementli antenler, 64-chan-nel T / R modülleri, 4 frekans dönüşüm bağlantıları, kiriş kontrol devresi, güç yönetimi devreleri ve soğutma fanlarının önerilen aşamalı dizi kompozitleri ve çok kompakt bir boyutta (135mmX 77mmX56mm) entegre edilmiştir.Daha iyi RF performansı elde etmek için GaAs ve Si devrelerinin hibrid entegrasyonu kullanılır.Önerilen faz dizisinin mimarisi ve T/R modüllerinin ve antenlerinin detay tasarımı analiz edilir.OTA (hava üzerinde) ölçümü ile, önerilen fazlanmış dizi, 29.5GHz merkez frekansında 1 GHz bant genişliğine ulaşır ve azimuth ışın genişliği, 45deg tarama aralığı ile 12 derecedir.800MHz 64QAM sinyallerinin uyarılmasıyla, verici ışını  10dB'de çalışan PA ile% 5,5'lik bir EVM,  30,5dBc ACLR elde eder ve ölçülen doymuş EIRP 63 dBm'dir.


Vahşi doğada yüz özelliklerini tahmin etmek, karmaşık yüz varyasyonları nedeniyle zorludur.Vahşi doğada öznitelik tahmini için yeni bir derin öğrenme çerçevesi önermekteyiz.İki CNN, LNet ve ANet, öznitelik etiketleri ile birlikte ince ayarlı, ancak farklı şekilde önceden eğitilmiştir.LNet, yüz lokalizasyonu için büyük genel nesne kategorileri tarafından önceden eğitilirken, ANet, öznitelik tahmini için büyük yüz kimlikleri tarafından önceden eğitilir.Bu çerçeve, yalnızca son teknoloji ürünü büyük bir marjla daha iyi performans göstermekle kalmaz, aynı zamanda yüz temsilini öğrenmekle ilgili değerli gerçekleri de ortaya çıkarır.(1) Yüz lokalizasyonu (LNet) ve öznitelik tahmini (ANet) performanslarının farklı ön eğitim stratejileri ile nasıl geliştirilebileceğini gösterir.(2) LNet'in filtrelerinin yalnızca görüntü düzeyinde öznitelik etiketleriyle ince ayarlı olmasına rağmen, tüm görüntüler üzerindeki yanıt haritalarının yüz konumlarının güçlü bir göstergesi olduğunu ortaya koymaktadır.Bu gerçek, LNet'in yüz lokalizasyonu için yalnızca görüntü düzeyinde açıklamalarla eğitilmesini sağlar, ancak tüm öznitelik tanıma çalışmalarının gerektirdiği yüz sınırlayıcı kutular veya işaretler olmadan.(3) Ayrıca, ANet'in üst düzey gizli nöronlarının, masif yüz kimlikleriyle ön eğitimden sonra semantik kavramları otomatik olarak keşfettiğini ve bu tür kavramların öznitelik etiketleriyle ince ayar yaptıktan sonra önemli ölçüde zenginleştirildiğini gösterir.Her bir öznitelik, bu kavramların seyrek doğrusal kombinasyonu ile iyi açıklanabilir.


Bu mektup, 1.57-1.60 GHz üzerindeki topçu mermilerinde GPS sinyallerinin alınması için uygun kompakt bir anten sunmaktadır.Dört ters F-tipi eleman, eşit büyüklükte ve ardışık 90  faz farkı olan bir seri besleme ağı tarafından heyecanlanır.Antenin şekli ve form faktörü, antenin bir topçu fünyesinin içine kolayca monte edilebilmesi için uyarlanmıştır.Ölçümler, önerilen antenin 2.90-3.77 dB'lik bir kazanç, 1.9-2.86 dB'lik bir eksenel oran ve 1.57-1.62 GHz'in üzerinde -10 dB'den daha az bir yansıma katsayısına sahip olduğunu göstermektedir.


Tıraş bıçağı kullanarak kendini kesme, özellikle üst ekstremitelerde ve ön göğüs duvarında benzersiz desenlerle kalıcı ve sosyal olarak kabul edilemez izler bırakan bir tür kendi kendini kesme davranışıdır.Bu yara izleri toplumda kolayca tanınır ve kendi kendini yaralayanlar için ömür boyu suçluluk, utanç ve pişmanlık kaynağı haline gelir.Sunulan klinik çalışmada, karbon dioksit lazerinin yüzey yenileme ve ince deri greftlemenin, kendi kendini yaralayan tıraş bıçağı kesi izlerindeki etkinliğini araştırmayı amaçladık.YÖNTEMLER Yaşları 20 ila 41 yıl (ortalama 23,8 yıl) arasında değişen 16 beyaz erkek hastanın toplam 26 anatomik bölgesi (11 üst kol, 11 ön kol ve dört ön göğüs) 2001 Şubat ve 2003 Ağustos tarihleri arasında tedavi edildi.Ameliyat öncesi detaylı psikiyatrik değerlendirme; hastaya prosedürün bir "kamuflajı" operasyonu olduğunu bildirmek; hipertrofik yara izlerini bozulmamış cilt seviyesine kadar azaltmak; hipertrofik yaralara intralezyonel kortikosteroid enjeksiyonu; tek bir ünite olarak karbondioksit lazer resumering; ince (0.2 ila 0.3 mm) cilt greftleme; 15 gün boyunca kompresif pansuman; tübüler bandaj kullanımı; ve en az 6 ay boyunca güneş ışığından korunması prosedürün korunması prosedürün önemli noktaları oluşturdu.SONUÇLAR Yara izleri başarılı bir şekilde kamufle edildi ve yanık izi gibi sosyal olarak kabul edilebilir bir görünüme dönüştürüldü.Bir vakada kısmi greft kaybı ve başka bir vakada hiperpigmentasyon komplikasyonlarıydı.Yeni bir hipertrofik iz gelişmedi.CO2 lazer yenileme ve ince cilt greftleme yöntemi, kendi kendine delinmiş jilet bıçağı kesi izlerinin kamufle edilmesinde etkilidir.


Her işlemin müşteri kimliği, işlem süresi ve işlemde satın alınan öğelerden oluştuğu büyük bir müşteri işlem veritabanı verilir.Bu tür veritabanları üzerinde sıralı madencilik desenleri sorununu tanıtıyoruz.Bu sorunu çözmek için üç algoritma sunuyoruz ve sentetik verileri kullanarak performanslarını ampirik olarak değerlendiriyoruz.Önerilen algoritmalardan ikisi, AprioriSome ve AprioriAll, karşılaştırılabilir performansa sahiptir, ancak AprioriSome, sıralı bir deseni desteklemesi gereken minimum müşteri sayısı düşük olduğunda biraz daha iyi performans gösterir.Ölçeklendirme deneyleri, hem AprioriSome hem de AprioriAll'in müşteri işlemlerinin sayısıyla doğrusal olarak ölçeklendirildiğini göstermektedir.Ayrıca, müşteri başına işlem sayısı ve bir işlemdeki öğe sayısı ile ilgili olarak mükemmel ölçeklendirme özelliklerine sahiptirler.


Bu araştırma makalesinde, kompakt bir çift bant asimetrik koplanar şerit beslemeli baskılı anten, Bluetooth, WLAN/WiMAX ve kamu güvenliği uygulamaları için tasarlanmış ve sunulmuştur.Çift frekanslı çalışma bantları (2.45 GHz ve 5.25 GHz) ACS besleme hattına iki basit merdane şekilli yayılan şerit takılarak elde edilmiştir.Önerilen anten geometrisi, tek planlı zemin düzlemi de dahil olmak üzere toplam 13  21,3 m boyutlarıyla 1.6 mm kalınlığa sahip düşük maliyetli FR4 substratı üzerine basılmıştır.Meandered ACS beslemeli çift bantlı monopole antenin -10 dB empedans bant genişliği, sırasıyla 2,36-2.5 GHz'den yaklaşık 140MHz ve 2,4 GHz Bluetooth / WLAN, 5,2 / 5,8 GHz WLAN, 5,5 GHz WiMAX ve 4,9 GHz ABD kamu güvenlik bantlarını kapsayabilen 4,5-7.0 GHz'den 2500MHz'dir.Basit geometri ve geniş empedans bant genişliği özelliklerine ek olarak, önerilen yapı sırasıyla hem E hem de H düzleminde çift yönlü ve çok yönlü radyasyon deseni gerçekleştirir.


İstatistiksel veritabanlarının gizliliğinin korunması konusunda [10, 11]'de başlatılan bir dizi araştırmaya devam ediyoruz.Hassas bilgi veri tabanını tutan güvenilir bir sunucu düşünün.Gerçeklere bir sorgu fonksiyonu f haritalama veritabanları göz önüne alındığında, sözde gerçek cevap, f'nin veritabanına uygulanmasının sonucudur.Gizliliği korumak için, gerçek cevap özenle seçilmiş bir dağıtıma göre oluşturulan rastgele gürültünün eklenmesiyle rahatsız edilir ve bu yanıt, gerçek cevap artı gürültü, kullanıcıya iade edilir.Önceki çalışma, f = P i g (xi), xi'nin veritabanının ith satırını ve g haritaları veritabanı satırlarını [0, 1] olarak gösterdiği gürültülü toplamlar durumuna odaklandı.Çalışmayı f fonksiyonunun hassasiyetine göre gürültünün standart sapmasını kalibre ederek gizliliğin korunabileceğini kanıtlayarak f genel işlevlerine genişletiyoruz.Kabaca konuşursak, bu, f'ye herhangi bir tek argümanın çıktısını değiştirebileceği miktardır.Yeni analiz, birkaç belirli uygulama için daha önce durumun anlaşıldığından önemli ölçüde daha az gürültüye ihtiyaç duyulduğunu gösteriyor.İlk adım, transkriptlerin ayırt edilemezliği açısından gizliliğin çok temiz bir karakterizasyonudur.Ek olarak, etkileşimli dezenfekte mekanizmalarının etkileşimli olmayanlara karşı artan değerini gösteren ayırma sonuçları elde ediyoruz.


Son web arama teknikleri, Google'ın PageRank algoritmasında olduğu gibi web'in bağlantı yapısına dayanan küresel bir "ihmal" kavramıyla geleneksel metin eşleştirmesini artırır.Daha rafine aramalar için, bu küresel önem kavramı, kişiselleştirilmiş önem görüşleri oluşturmak için özelleştirilebilir - örneğin, önem puanları, başlangıçta ilgi çekici sayfaların kullanıcı tarafından belirlenmiş bir kümesine göre önyargılı olabilir.Olası tüm kişiselleştirilmiş görünümleri önceden hesaplamak ve depolamak pratik değildir, çünkü her görünümün hesaplanması web grafiği üzerinde yineleyici bir hesaplama gerektirir.Yeni grafik-teorik sonuçlar ve bu sonuçlara dayanan, kişiselleştirilmiş görüşleri kısmi vektörler olarak kodlayan yeni bir teknik sunuyoruz.Kısmi vektörler birden fazla kişiselleştirilmiş görünüm arasında paylaşılır ve hesaplama ve depolama maliyetleri, görünüm sayısı ile iyi ölçeklenir.Yaklaşımımız artımlı hesaplamayı mümkün kılar, böylece kısmi vektörlerden kişiselleştirilmiş görünümlerin inşası sorgu zamanında pratiktir.Kısmi vektörleri hesaplamak için verimli dinamik programlama algoritmaları, kısmi vektörlerden kişiselleştirilmiş görünümler oluşturmak için bir algoritma ve tekniklerimizin etkinliğini ve ölçeklenebilirliğini gösteren deneysel sonuçlar sunuyoruz.


Hem grup adaletine (pozitif sınıflandırma alan korunan bir gruptaki üyelerin oranı, bir bütün olarak popülasyondaki oranla aynıdır) hem de bireysel adalete (benzer bireylere benzer şekilde davranılmalıdır) ulaşan adil sınıflandırma için bir öğrenme algoritması önermektedir.Eşitliği, verilerin iyi bir temsilini bulmak için iki rakip hedefle bir optimizasyon problemi olarak formüle ediyoruz: verileri mümkün olduğu kadar kodlamak, aynı zamanda korunan gruba üyelikle ilgili herhangi bir bilgiyi gizlemek.Algoritmamızın bilinen diğer tekniklere göre olumlu sonuçlarını üç veri kümesinde gösteriyoruz.Ayrıca, yaklaşımımıza çeşitli avantajlar gösteriyoruz.İlk olarak, ara gösterimimiz diğer sınıflandırma görevleri için kullanılabilir (yani, aktarım öğrenimi mümkündür); İkincisi, sınıflandırma için verilerin önemli boyutlarını bulabilecek bir mesafe metriğini öğrenmeye doğru bir adım atıyoruz.


Bu makalede, belirli bir hassas özniteliğe göre bağımsız olması kısıtlanan sınıflandırmayı gerçekleştirmek için saf Bayes sınıflandırıcısının nasıl değiştirileceğini araştırıyoruz.Bu tür bağımsızlık kısıtlamaları, veri kümesindeki etiketlere yol açan karar süreci önyargılı olduğunda doğal olarak ortaya çıkar; örneğin, cinsiyet veya ırk ayrımcılığı nedeniyle.Bu ayar, kısmen ayrımcılığa dayanan bir karara izin vermeyen yasaların bulunduğu birçok dava tarafından motive edilir.Makine öğrenimi tekniklerinin naif bir şekilde uygulanması, şirketler için büyük para cezalarına yol açacaktır.Saf Bayes sınıflandırıcısını ayrımcılıksız yapmak için üç yaklaşım sunuyoruz: (i) kararın pozitif olma olasılığını değiştirmek, (ii) her hassas öznitelik değeri için bir model eğitmek ve bunları dengelemek ve (iii) tarafsız etiketi temsil eden Bayes modeline gizli bir değişken eklemek ve beklenti maksimizasyonu kullanarak olasılık için model parametrelerini optimize etmek.Hem yapay hem de gerçek hayattaki verilerle ilgili üç yaklaşım için deneyler sunuyoruz.


Mikroelektronik ve entegre devrelerdeki son gelişmeler, sistem-on-chip tasarımı, kablosuz iletişim ve akıllı düşük güç sensörleri, bir Kablosuz Vücut Alanı Ağının (WBAN) gerçekleşmesine izin verdi.Bir WBAN, insan vücudu fonksiyonlarını ve çevresindeki ortamı izleyen düşük güç, minyatür, invaziv / non-invaziv hafif kablosuz sensör düğümlerinden oluşan bir koleksiyondur.Buna ek olarak, her yerde bulunan sağlık, eğlence, interaktif oyun ve askeri uygulamalar gibi bir dizi yenilikçi ve ilginç uygulamayı desteklemektedir.Bu makalede, mimari ve topoloji, kablosuz implant iletişimi, düşük güçlü Orta Erişim Kontrolü (MAC) ve yönlendirme protokolleri dahil olmak üzere WBAN'ın temel mekanizmaları gözden geçirilmektedir.Fiziksel (PHY), MAC ve Ağ katmanlarında WBAN için önerilen teknolojilerin kapsamlı bir çalışması sunulur ve her katman için birçok yararlı çözüm tartışılır.Son olarak, çok sayıda WBAN uygulaması vurgulanmıştır.


Bilgi teknolojisinin (IT) korunması, kuruluşlar için önemli bir ekonomik zorluk haline geldi ve olmaya devam edeceği tahmin ediliyor.BT güvenliği yatırımı ile ilgili araştırmalar hızla büyürken, araştırmaların yapılandırılması, ekonomik teknolojik fenomenlerin açıklanması ve gelecekteki araştırmalara rehberlik etmek için teorik bir temelden yoksundur.Bu eksikliği, Kaynak Tabanlı Görüşü ve Örgütsel Öğrenme Teorisini benimseyen çok-teorik bir perspektiften ortaya çıkan yeni bir teorik model önererek ele alıyoruz.Bu teorilerin ortak uygulaması, tek bir teorik modelde, organizasyonel kaynakların BT güvenlik önlemleri ile korunması zaman içinde geliştiğinde ortaya çıkan organizasyonel öğrenme etkilerini kavramsallaştırmayı sağlar.Bu BT güvenlik yatırım modelini, büyük bir literatürün bulgularını sentezlemek ve araştırma boşluklarını türetmek için kullanıyoruz.Ayrıca pratik örnekler vererek bu boşlukların (kapanması) yönetsel etkilerini de tartışıyoruz.


Doğal dil söyleminde, ilgili olaylar daha büyük bir senaryoyu tanımlamak için birbirine yakın görünme eğilimindedir.Bu tür yapılar bir çerçeve kavramı ile resmileştirilebilir (diğer bir deyişle.şablon), ilgili olaylar ve prototipik katılımcılar ve olay geçişleri kümesini içerir.Çerçeveleri tanımlamak, bilgi çıkarma ve doğal dil üretimi için bir ön koşuldur ve genellikle manuel olarak yapılır.Çerçeveleri indükleme yöntemleri son zamanlarda önerilmiştir, ancak tipik olarak ad hoc prosedürlerini kullanırlar ve teşhis edilmesi veya uzatılması zordur.Bu makalede çerçeve indüksiyonu için ilk olasılıksal yaklaşımı, çerçeveleri, olayları, katılımcıları gizli konular olarak içeren ve metni en iyi açıklayan çerçeve ve olay geçişlerini öğrenen bir yaklaşım önermekteyiz.Çerçevelerin sayısı, syntactic ayrıştırmadan bir split-merge yönteminin yeni bir uygulaması ile ortaya çıkar.Metinden indüklenmiş çerçevelere ve çıkarılmış gerçeklere kadar uçtan uca değerlendirmelerde, yöntemimiz son teknoloji sonuçlar üretirken, mühendislik çabalarını önemli ölçüde azalttı.


Ortam destekli yaşam (AAL), engelli, yaşlı ve kronik hasta insanların yaşamlarını kolaylaştırmayı ve iyileştirmeyi amaçlayan BT çözümleri sunar.Hareketlilik yaşlı insanlar için önemli bir konudur, çünkü fiziksel aktiviteleri genel olarak yaşam kalitelerini arttırır ve sağlık durumlarını korur.Daha sonra, bu makale, bakıcılar ve yaşlılar için hareketliliklerini sınırlamadan aktif bir yaşam tarzı sürdürmelerine izin veren bir AAL çerçevesi sunar.Bu çerçeve, hareketlilik ortamları için dört AAL aracını içerir: i) bir düşme algılama mobil uygulaması; ii) giyilebilir sensörlere sahip bir biofeedback izleme sistemi; iii) Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS) ile donatılmış bir ayakkabı aracılığıyla bir açık hava konum hizmeti; ve iv) bir ev ortamıyla sınırlı birkaç yaşlıya bakan bakıcılar için bir mobil uygulama.Teklif değerlendirilir ve gösterilir ve kullanıma hazırdır.


Görüntülerden, talimatlardan doğrudan haritalayarak ve gerçek zamanlı kontrol için sürekli düşük seviye hız komutlarına tahminler yaparak üst düzey navigasyon talimatlarını takip etmek için bir yöntem tanıtıyoruz.Grounded Semantic Mapping Network (GSMN), ağ içinde bir pinhole kamera projeksiyon modeli ekleyerek dünya referans çerçevesine açık bir semantik harita oluşturan tamamen farklılaşabilen bir sinir ağı mimarisidir.Haritada depolanan bilgiler deneyimlerden öğrenilirken, yerelden dünyaya dönüşüm açıkça hesaplanır.Modeli, geliştirilmiş eğitim hızı ve bellek kullanımı için sekmeli yakınsama garantileri veren DAGGER'in değiştirilmiş bir varyantı olan DAGGERFM'i kullanarak eğitiyoruz.GSMN'yi gerçekçi bir quadcopter simülatörü üzerinde sanal ortamlarda test ediyoruz ve açık bir haritalama ve topraklama modüllerinin dahil edilmesinin GSMN'nin güçlü sinirsel taban çizgilerinden daha iyi performans göstermesine ve neredeyse uzman bir politika performansına ulaşmasını sağladığını gösteriyoruz.Son olarak, öğrenilen harita gösterimlerini analiz ediyoruz ve açık bir harita kullanmanın yorumlanabilir bir talimat takip modeline yol açtığını gösteriyoruz.


Günümüzde, çeşitli kuruluşlar arasında güvenli ve güvenilir bilgi iletişimi sağlamak için yüksek düzeyde bir güvenlik sağlamak çok önemlidir.Ancak internet ve diğer herhangi bir ağ üzerinden güvenli veri iletişimi her zaman ihlal ve yanlış kullanım tehdidi altındadır.Böylece Saldırı Tespit Sistemleri bilgisayar ve ağ güvenliği açısından gerekli bir bileşen haline gelmiştir.Saldırı tespitlerinde çeşitli yaklaşımlar kullanılmaktadır, ancak ne yazık ki şimdiye kadarki sistemlerden herhangi biri tamamen kusursuz değildir.Böylece, iyileştirme arayışı devam ediyor.Bu ilerlemede, burada çeşitli ağ ihlallerini verimli bir şekilde tespit etmek için genetik algoritma (GA) uygulayarak bir Saldırı Tespit Sistemi (IDS) sunuyoruz.GA için parametreler ve evrim süreçleri ayrıntılı olarak tartışılır ve uygulanır.Bu yaklaşım, trafik verilerini filtrelemek ve böylece karmaşıklığı azaltmak için evrim teorisini bilgi evrimine kullanır.Sistemimizin performansını uygulamak ve ölçmek için KDD99 benchmark veri setini kullandık ve makul algılama oranı elde ettik.


Makine öğrenimi modellerinin neden böyle davrandığını anlamak, hem sistem tasarımcılarını hem de son kullanıcıları birçok yönden güçlendirir: model seçiminde, özellik mühendisliğinde, tahminlere güvenmek ve harekete geçmek için ve daha sezgisel kullanıcı arayüzlerinde.Bu nedenle, yorumlanabilirlik makine öğreniminde hayati bir endişe haline gelmiştir ve yorumlanabilir modeller alanında yapılan çalışmalar yenilenen ilgi bulmuştur.Bazı uygulamalarda, bu tür modeller yorumlanamayan modeller kadar doğrudur ve bu nedenle şeffaflıkları için tercih edilir.Doğru olmadıklarında bile, yorumlanabilirlik son derece önemli olduğunda hala tercih edilebilirler.Bununla birlikte, makine öğreniminin yorumlanabilir modellerle sınırlandırılması genellikle ciddi bir sınırlamadır.Bu makalede, model-agnostik yaklaşımları kullanarak makine öğrenme tahminlerini açıklamak için tartışıyoruz.Makine öğrenme modellerini kara kutu fonksiyonları olarak ele alarak, bu yaklaşımlar, çeşitli kullanıcı ve modeller için hata ayıklama, karşılaştırma ve arayüzlerin iyileştirilmesi, model, açıklama ve temsillerin seçiminde çok önemli esneklik sağlar.Ayrıca, bu tür yöntemler için ana zorlukları ana hatlarıyla ortaya koyuyoruz ve bu zorlukları ele alan yeni tanıtılan model-agnostik açıklama yaklaşımını (LIME) gözden geçiriyoruz.


Derin sinir ağları, görüntü sınıflandırmasında etkileyici deneysel sonuçlar elde etti, ancak olumsuz pertürbasyonlara göre şaşırtıcı bir şekilde kararsız olabilir, yani ağın yanlış sınıflandırılmasına neden olan giriş görüntüsünde minimal değişiklikler olabilir.Algı modülleri ve sürücüsüz otomobiller için uçtan uca kontrolörler de dahil olmak üzere potansiyel uygulamalarla, bu durum güvenlikleriyle ilgili endişeleri gündeme getiriyor.Satisfiability Modulo Theory'ye (SMT) dayanan feed-forward çok katmanlı sinir ağları için yeni bir otomatik doğrulama çerçevesi geliştiriyoruz.Çizikler veya kamera açısı veya aydınlatma koşullarındaki değişiklikler gibi görüntü manipülasyonlarına odaklanıyoruz ve bir görüntü sınıflandırma kararının güvenliğini, ona yakın olan bir görüntü bölgesindeki orijinal görüntünün manipülasyonlarına göre sınıflandırmanın değişmezliği açısından tanımlıyoruz.Ayrımcılık uygulayarak bölgenin kapsamlı bir şekilde araştırılmasını sağlar ve analiz katmanını katmanlar halinde çoğaltırız.Yöntemimiz doğrudan ağ kodu ile çalışır ve mevcut yöntemlerin aksine, varsa, söz konusu bölge ve manipülasyon ailesi için düşmanca örneklerin bulunduğunu garanti edebilir.Eğer bulunursa, olumsuz örnekler insan testçilerine gösterilebilir ve/veya ağı ince ayar yapmak için kullanılabilir.Z3 kullanarak teknikleri uyguluyoruz ve bunları düzenli ve derin öğrenme ağları da dahil olmak üzere son teknoloji ağlarda değerlendiriyoruz.Ayrıca, olumsuz örnekleri aramak ve ağ sağlamlığını tahmin etmek için mevcut tekniklerle karşılaştırıyoruz.