Bu yılın Mart ayında, Amerikan İstatistik Derneği (ASA), P-değerinin yaygın olarak yanlış kullanıldığı ve yanlış yorumlandığı yönündeki artan endişeye yanıt olarak, P-değerlerinin doğru kullanımı hakkında bir bildiri yayınladı.ASA tarafından verilen bu uyarıları, istatistik alanında derin bir geçmişe sahip olmayan klinisyenler ve araştırmacılar tarafından daha kolay anlaşılabilen bir dile çevirmeyi amaçlıyoruz.Dahası, P-değerlerinin sınırlarını, doğru kullanıldığında ve yorumlandığında bile göstermeyi ve yakın zamanda bildirilen iki çalışmayı örnek olarak kullanarak çalışma bulgularının klinik önemine daha fazla dikkat çekmeyi amaçlıyoruz.P değerlerinin genellikle yanlış yorumlandığını savunuyoruz.Yaygın bir hata, P  0.05'in boş hipotezin yanlış olduğu anlamına geldiğini ve P  0.05'in boş hipotezin doğru olduğu anlamına geldiğini söylemektir.0,05'lik bir P-değerinin doğru yorumu, eğer boş hipotez gerçekten doğru olsaydı, benzer veya daha aşırı bir sonucun, çalışmayı benzer bir örnekte tekrar ettikten sonra zamanın% 5'ini oluşturacağıdır.Başka bir deyişle, P-değeri, boş hipotez verilen verilerin olasılığı hakkında bilgi verir ve tam tersi değildir.P-değeri ile ilgili olası bir alternatif, güven aralığıdır (CI).Bir etkinin büyüklüğü ve bu etkinin tahmin edildiği belirsizlik hakkında daha fazla bilgi sağlar.Bununla birlikte, P-değerlerinin yerini alacak ve bilimsel sonuçların yanlış yorumlanmasını durduracak sihirli bir mermi yoktur.Bilim adamları ve okuyucular, istatistiksel testlerin, P-değerlerinin ve CI'lerin doğru, nüanslı yorumuna aşina olmalıdırlar.


Derinlik videosu, eklemli poz ve konuşma gibi birden fazla veri modalitesine dayanan insan hareketi tanıma için genelleştirilmiş bir yaklaşım önermekteyiz.Sistemimizde, her jest büyük ölçekli vücut hareketine ve el eklemlenmesi gibi yerel ince hareketlere ayrışır.Birden fazla ölçekte öğrenme fikri, bir jestin bir dizi karakteristik hareket dürtüsü veya dinamik poz olarak kabul edilmesi için zamansal boyuta da uygulanır.Her modalite ilk olarak kısa spatio-temporal bloklarda ayrı ayrı işlenir, burada ayrımcı veriye özgü özellikler ya manuel olarak çıkarılır ya da öğrenilir.Son olarak, büyük ölçekli zamansal bağımlılıkları, veri füzyonunu ve sonuçta jest sınıflandırmasını modellemek için bir Tekrarlayan Sinir Ağı kullanıyoruz.Multimodal Gesture Recognition veri setindeki 2013 Challenge ile ilgili deneylerimiz, çeşitli mekansal ve zamansal ölçeklerde çoklu modalitelerin kullanılmasının, modelin ayrı kanallardaki gürültünün yanı sıra bireysel sınıflandırıcıların hatalarını telafi etmesini sağlayan performansta önemli bir artışa yol açtığını göstermiştir.


Küçük kaymalara ve bozulmalara değişmez seyrek özellik dedektörleri hiyerarşisini öğrenmek için denetimsiz bir yöntem sunuyoruz.Ortaya çıkan özellik çıkarıcı, çoklu konvolüsyon filtrelerinden oluşur, ardından bitişik pencerelerdeki her filtre çıkışının maksimumunu hesaplayan bir özellik birleştirme katmanı ve nokta yönünde bir sigmoid doğrusal olmayanlık oluşur.İkinci bir seviye daha büyük ve daha değişmez özellikler, aynı algoritmayı birinci seviyeden özelliklerin yamaları üzerinde eğiterek elde edilir.Bu özellikler üzerinde denetimli bir sınıflandırıcının eğitimi, MNIST'te %0,64 hata ve kategori başına 30 eğitim örneği ile Caltech 101'de %54 ortalama tanıma oranı sağlar.Ortaya çıkan mimari konvolüsyonel ağlara benzer olsa da, katman açısından denetimsiz eğitim prosedürü, tamamen denetlenen öğrenme prosedürlerini vebalayan aşırı parametreleme problemlerini hafifletir ve çok az etiketli eğitim örneği ile iyi bir performans sağlar.


0.15 m GaN HEMT proses teknolojisini kullanan iki yüksek verimli Ka-band güç amplifikatörünün tasarımı ve performansı sunulmaktadır.3 aşamalı dengeli amplifikatör için ölçülen in-fiksasyon sürekli dalga (CW) sonuçları, 30GHz'de 11W'a kadar çıkış gücü ve %30'a kadar güç katma verimliliği (PAE) gösterir.3 aşamalı tek uçlu tasarım, 6W'dan fazla çıkış gücü ve %34'e kadar PAE üretti.Dengeli ve tek uçlu MIC'ler için kalıp boyutu sırasıyla 3.243.60mm2 ve 1.743.24mm2'dir.


Tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler), dinamik olarak değişen zamansal bilgileri kullanma yetenekleri nedeniyle doğal olarak konuşma tanıma için uygundur.Derin RNN'lerin zamansal ilişkileri farklı zaman taneciklerinde modelleyebildikleri, ancak kaybolan gradyan sorunlarına maruz kaldıkları savunulmuştur.Bu makalede, bu sorunu hafifletmek için sadece zamansal boyut değil, aynı zamanda derinlik boyutu boyunca hesaplamayı formüle eden ızgara LSTM bloklarını kullanarak istiflenmiş uzun kısa süreli bellek (LSTM) RNN'lerini uzatıyoruz.Dahası, derinlik boyutunu daha güncel bilgi sağlamak için zamansal boyuta göre derinlik boyutunu önceliklendiririz, çünkü ondan elde edilen çıktı sınıflandırma için kullanılacaktır.Bu modele öncelik verilen Grid LSTM (pGLSTM) diyoruz.Dört büyük veri kümesi (AMI, HKUST, GALE ve MGB) üzerinde yapılan kapsamlı deneyler, pGLSTM'nin alternatif derin LSTM modellerinden daha iyi performans gösterdiğini, istiflenmiş LSTM'leri% 4 ila% 7 bağıl iyileştirme ile yendiğini ve tüm veri kümelerinde tek yönlü modeller arasında yeni kriterler elde ettiğini göstermektedir.


Marko A. Rodriguez AT&T Interactive'de grafik sistemleri mimarı.Markoat>markorodriguez.com adresinden ulaşılabilir.Peter Neubauer, Neo Technology'nin baş işletme sorumlusudur.Peter.neubauerat>neotechnology.com'da ulaşılabilir Bir grafik, noktalardan (yani köşelerden) ve çizgilerden (yani kenarlardan) oluşan bir veri yapısıdır.Bir grafiğin noktaları ve çizgileri karmaşık düzenlemeler halinde düzenlenebilir.Bir grafiğin nesneleri ve birbirleriyle olan ilişkilerini gösterme yeteneği, şaşırtıcı derecede çok sayıda şeyin grafik olarak modellenmesine izin verir.Yazılım paketlerini bir eve çerçeveleme sağlayan ahşap kirişlere bağlayan bağımlılıklardan, çoğu şey karşılık gelen bir grafik gösterimine sahiptir.Bununla birlikte, bir şeyi bir grafik olarak temsil etmenin mümkün olması, mutlaka grafik gösteriminin yararlı olacağı anlamına gelmez.Bir modelleyici, grafikleri depolayan ve işleyen çok sayıda araç ve algoritmadan yararlanabiliyorsa, böyle bir haritalamaya değer.Bu makale, hesaplamadaki grafik dünyasını araştırır ve grafik modellerinin yararlı olduğu durumları ortaya çıkarır.


Yapay zekadaki merkezi bir sorun, kısmen gözlemlenebilir bir ortamda belirsizlik altında gelecekteki ödülü en üst düzeye çıkarmayı planlamaktır.Bu makalede, böyle bir ortamın modelini doğrudan eylem-gözlem çiftlerinin dizilerinden doğru bir şekilde öğrenen yeni bir algoritma öneriyor ve gösteriyoruz.Daha sonra, öğrenilen modelde plan yaparak ve orijinal ortamda neredeyse en uygun olan bir politikayı kurtararak gözlemlerden eylemlere döngüyü kapatırız.Özellikle, Predictive State Representation (PSR) parametrelerini öğrenmek için verimli ve istatistiksel olarak tutarlı bir spektral algoritma sunuyoruz.Algoritmayı, simüle edilmiş yüksek boyutlu, vizyon tabanlı bir mobil robot planlama görevinin bir modelini öğrenerek gösteriyoruz ve daha sonra öğrenilen PSR'de yaklaşık nokta tabanlı planlama yapıyoruz.Sonuçlarımızın analizi, algoritmanın çevrenin temel özelliklerini verimli bir şekilde yakalayan bir durum alanı öğrendiğini göstermektedir.Bu gösterim, az sayıda parametre ile doğru tahmin sağlar ve başarılı ve verimli planlama sağlar.


Gizli Markov Modelleri (HMM'ler), ayrık zaman serilerini modellemek için en temel ve yaygın olarak kullanılan istatistiksel araçlardan biridir.Tipik olarak, her zamanki yerel optima sorunlarından muzdarip olan deniz rch sezgiselleri (Baum-Welch / EM algoritması gibi) kullanılarak öğrenilirler.Gen eril'de bu modellerin altta yatan dağılımdan alınan örneklerle öğrenilmesinin zor olduğu bilinmekle birlikte, bir nat ur l ayırma koşulu altında HMM'leri öğrenmek için ilk olarak mümkün olan verimli algoritmayı (örnek ve hesaplama karmaşıklığı açısından) sunuyoruz.Bu durum kabaca lear ning karışımı dağılımları için düşünülen ayırma koşullarına benzer (aynı şekilde, bu modellerin genel olarak öğrenilmesi zordur).Ayrıca, örnek compl çıkış sonuçlarımız açıkça farklı (ayrık) gözlemlerin sayısına bağlı değildir - bu sayıya dolaylı olarak underlyin g HMM'nin spektral özellikleri aracılığıyla bağlıdırlar.Bu, algoritmayı özellikle çok sayıda gözlemle, örneğin observati alanının açık olduğu doğal dil işlemedekiler gibi, bazen bir dildeki kelimelerle algılamak için uygulanabilir hale getirir.Son olarak, algoritma özellikle basittir, sadece bir singula r değeri ayrışması ve matris çarpmalarına dayanır.


Bir kullanıcının özel anahtarının nitelikler üzerindeki herhangi bir erişim formülü açısından ifade edilmesini sağlayan bir Öznitelik Tabanlı Şifreleme (ABE) şeması oluşturuyoruz.Önceki ABE şemaları sadece monoton erişim yapılarını ifade etmekle sınırlıydı.Kararlı Çift Doğrusal Diffie-Hellman (BDH) varsayımına dayanan planımız için bir güvenlik kanıtı sunuyoruz.Dahası, yeni şemamızın performansı, mevcut, daha az ifade edici şemalarla olumlu bir şekilde karşılaştırılıyor.


4.9 ps/sub pp//0.65 ps/sub rms/ jitter ve -113.5 dBc/Hz faz gürültüsü ile 10 MHz ofsette 20 GHz faz kilitli döngü sunulmaktadır.Dirençleri bir anahtarla değiştiren ve bir invertör referans mahmuzunu -44.0 dBc'ye kadar bastıran yarım görev örneklenmiş bir ileri besleme döngü filtresi.Negatif-g/sub m/ osilatörünün faz gürültüsünü birleştirilmiş bir mikro şerit rezonatörü ile en aza indiren bir tasarım yineleme prosedürü özetlenmiştir.Darbeli mandallardan yapılmış statik frekans bölücüleri, flip-floplardan yapılmış olanlardan daha hızlı çalışır ve 2:1 frekans aralığına ulaşır.0.13-/spl mu/m CMOS'ta üretilen faz kilitli döngü, 17.6 ila 19.4GHz arasında çalışır ve 480mW'yi dağıtır.


Belgelerdeki etiketleri ve kurucu cümlelerini ortaklaşa kullanan metin sınıflandırması için yeni bir Convolutional Neural Network (CNN) modeli sunuyoruz.Spesifik olarak, annotatörlerin genel belge kategorizasyonlarını destekleyen cümleleri (veya snippet'leri) açıkça işaretledikleri senaryoları göz önünde bulundururuz, yani rasyonellik sağlarlar.Modelimiz, her bir belgenin bileşen cümlelerinin vektör gösterimlerinin doğrusal bir kombinasyonu ile temsil edildiği hiyerarşik bir yaklaşımla bu tür denetimden yararlanır.Verilen bir cümlenin rasyonel olma olasılığını tahmin eden cümle düzeyinde bir convolutional model önereceğiz ve daha sonra her cümlenin katkısını bu tahminlerle orantılı olarak toplam belge gösterimine ölçeklendireceğiz.Belge etiketlerine ve ilişkili gerekçelere sahip beş sınıflandırma veri kümesi üzerinde yapılan deneyler, yaklaşımımızın sürekli olarak güçlü temellerden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.Dahası, modelimiz doğal olarak tahminleri için açıklamalar sağlar.


OBEKTİF Gelişmekte olan ülkelerdeki anne depresyonu ve çocuk gelişimi arasındaki ilişkiyi sistematik bir literatür incelemesi ve meta-analiz yoluyla araştırmak.YÖNTEMLER Gelişmekte olan ülkelerden 2010 yılına kadar yayınlanan anne depresyonu ve çocuk gelişimi üzerine çalışmalar için altı veri tabanı arandı.Standart meta-analitik yöntemler takip edildi ve depresif annelerin çocuklarında hafif ve bodurluk için havuzlu oran oranları (OR'lar) tüm çalışmalar için rastgele efekt modelleri ve çalışma tasarımı, anne depresyonuna maruz kalma ve sonuç değişkenleri ile ilgili katı kriterleri karşılayan çalışma alt kümeleri kullanılarak hesaplandı.Seçilen çalışmalar için nüfus atfedilebilir risk (PAR) tahmin edildi.11 ülkeden toplam 13.923 anne ve çocuk çifti dahil olmak üzere on yedi çalışma, dahil olma kriterlerini karşıladı.Depresyon veya depresif belirtileri olan annelerin çocuklarının hafif (OR: 1.5; %95 güven aralığı, CI: 1.2-1.8) veya bodur (OR: 1.4; %95 CI: 1.2-1.7) olma olasılığı daha yüksekti.Üç uzunlamasına çalışmanın subanalizi daha güçlü bir etki gösterdi: Düşük ağırlık için OR 2.2 (% 95 CI: 1.5-3.2) ve bodurluk için 2.0 (% 95 CI: 1.0-3.9) idi.Seçilen çalışmalar için PAR, bebek popülasyonunun tamamen maternal depresif semptomlara maruz kalmaması durumunda %23 ila %29 daha az çocuğun hafif veya bodur olacağını göstermiştir.SONUÇ Anne depresyonu, erken çocukluk dönemindeki düşük kiloluluk ve bodurluk ile ilişkiliydi.Mekanizmaları ve nedenleri belirlemek için zorlu prospektif çalışmalara ihtiyaç vardır.Erken teşhis, tedavi ve anne depresyonunun önlenmesi, gelişmekte olan ülkelerde çocuk dublörlüğünün ve düşük kilonun azaltılmasına yardımcı olabilir.


Gerçek nesnelerin fiziksel dünyasını BT sistemlerinin sanal dünyası ile bir araya getirerek, Nesnelerin İnterneti hem kurumsal dünyayı hem de toplumu önemli ölçüde değiştirme potansiyeline sahiptir.Bununla birlikte, terim farklı topluluklar tarafından çok fazla abartılmış ve farklı şekilde anlaşılmıştır, çünkü özellikle IoT böyle bir teknoloji değildir, ancak farklı mühendislik alanlarına ilişkin heterojen - genellikle yeni - teknolojilerin yakınsamasını temsil eder.Ortak bir anlayışa ulaşmak için gereken şey, Nesnelerin İnterneti için bir alan modelidir, ana kavramları ve ilişkilerini tanımlar ve ortak bir sözlüğü ve taksonomi olarak hizmet eder ve böylece Nesnelerin İnterneti'nin daha ileri bilimsel söylem ve gelişimi için bir temel oluşturur.Gösterdiğimiz gibi, böyle bir alan modeline sahip olmak, bir şablon sağladığı ve böylece kullanım durumlarının analizini yapılandırdığı için beton IoT sistem mimarilerinin tasarımında da yararlıdır.


Gaussian Process Dynamical Models'in (GPDM'ler) 3D insanlar için insan pozu ve hareket sabıkalarını öğrenmek için kullanılmasını savunuyoruz.Bir GPDM, eğitim verilerine yakın pozlara ve hareketlere daha yüksek olasılık sağlayan bir yoğunluk fonksiyonuna sahip, insan hareket verilerinin düşük boyutlu bir gömülmesini sağlar.Bayesian modeli ile bir GPDM'nin ortalaması nispeten az miktarda veriden öğrenilebilir ve eğitim setinin dışındaki hareketlere zarif bir şekilde genelleşir.Burada GPDM'yi, önemli stilistik varyasyonlarla hareketlerden öğrenmeye izin verecek şekilde değiştiriyoruz.Ortaya çıkan sabıkalar, zayıf ve gürültülü görüntü ölçümlerine ve önemli oklüzyonlara rağmen bir dizi insan yürüyüş stilini izlemek için etkilidir.


Elde edilen veri kümesinde bildirilen mevcut CD ve EMD değerlerimize referans sağlamak için insan çalışması yaptık.İnsan konusuna görüntüden üçgen örgü oluşturmak için bir GUI aracı sağladık.Araç (bkz. Şekil 1), kullanıcının örgüyü 3D olarak düzenlemesini ve modellenmiş nesneyi giriş resmine geri hizalamasını sağlar.Doğrulama setimizin girdi görüntülerinden toplam 16 model oluşturulur.N = 1024 puan her modelden örneklenir.


Ambulatuvar elektrokardiyografi, klinik uygulamada, sıradan günlük aktiviteler sırasında kalbin anormal elektriksel davranışlarını tespit etmek için giderek daha fazla kullanılmaktadır.Bu izlemenin faydası, daha önce hastaların sabit olduğu gece apnesi çalışmalarına veya stres testi için multilead EKG sistemlerinin kullanılmasına dayanan solunum yoluyla geliştirilebilir.Tek kurşunlu taşınabilir EKG monitöründen elde edilen altı solunum ölçümünü, aynı anda ölçülen solunum hava akımı ile karşılaştırdık.Günlük yaşamın (yalan söyleme, oturma, ayakta durma, yürüme, koşu, koşma ve merdiven tırmanışı) ve altı gecelik çalışmaların kapsadığı on adet kontrollü 1-saatlik kayıt yapıldı.En iyi yöntem, RR aralığının uzamasına ve kısaltılmasına dayanan ortalama 0.2-0.8 Hz bantgeçirmesi filtresi ve RR tekniğiydi.Referans altın standardı ile ortalama hata oranları dakikada plusmn4 nefes (bpm) (tüm aktiviteler), plusmn2 bpm (yalanlama ve oturma) ve plusmn1 nefes (gece çalışmaları) idi.İstatistiksel olarak benzer sonuçlar, veri toplama prosedürlerini basitleştiren tam EKG dalga formundan elde edilen en iyi teknikle karşılaştırıldığında, yalnızca kalp atış hızı bilgisi (RR tekniği) kullanılarak elde edildi.Çalışma, solunumun, geleneksel yöntemlerden önemli farklılıklar olmaksızın tek yönlü bir EKG'den dinamik faaliyetler altında elde edilebileceğini göstermektedir.


Eğitim ve öğretim, bir neslin bilgeliğinin, bilgisinin ve becerilerinin bir sonraki nesillere aktarıldığı süreçtir.Bugün iki form f eğitim ve öğretim vardır: geleneksel eğitim ve uzaktan eğitim.Mobil öğrenme veya "M-Lear ning", bir d tablet bilgisayar, MP3 çalar, akıllı telefonlar ve cep telefonları gibi mobil cihazlar aracılığıyla öğrenme sürecini desteklemenin modern yollarını sunar.Bu belge, eğitim amaçlı mobil öğrenmenin alt konusunu tanıtmaktadır.Mobil cihazların öğretim ve öğrenme uygulamaları üzerinde ne gibi etkileri olduğunu inceler ve mobil cihazlarda d igital medya kullanımının sunduğu fırsatlara bakmaya devam eder.Bu makalenin temel amacı, mobi le öğrenmenin mevcut durumunu, faydalarını, zorluklarını ve öğretmeyi ve öğrenmeyi desteklemek için bariyerleri tanımlamaktır.Ocak-Mart 2013 tarihleri arasında bibliyografik ve internet araştırmaları yoluyla toplanan bu makale için veriler.Bu yazıda dört ana konu ele alınacaktır: 1.Mobil Öğrenmenin Analizi.2.Mobil Öğrenmeden E-Öğrenimi Farklılaştırmak 3.Mobil Öğrenmenin Değeri ve Faydaları 4.M obile Öğrenmenin Zorlukları ve Engelleri: Çalışma, Uzaktan Eğitim olarak M-Öğrenmenin toplum ty'ye büyük faydalar getirdiğini göstermiştir: Gerektiğinde Eğitim, herhangi bir yerde eğitim; Öğrenci merkezli yardımcı ntent; Çalışma sorunlarına yeniden girişten kaçınma; Vergi mükellefleri için eğitim ve eğitim merkezlerinde tam olarak işgal edilen du ring üniversite dersleri ve oturumları; ve Öğretme ve öğrenmenin sanayileşmesi.Ayrıca, dizüstü bilgisayarlar, mobil Tabletler, iPod touch ve iPad'ler, mobil e öğrenme için çok popüler cihazlardır, çünkü maliyet ve kullanılabilirliklerinden dolayı f uygulamalarıdır.-----------------------------------


Yüksek hızlı bir SerDes, yüksek hızlı çalışma, yoğun eşitleme tekniği, düşük güç tüketimi, küçük alan ve sağlamlık gibi birçok zorluğu karşılamalıdır.Yeni standartları karşılamak için, böyle bir OIF CEI-25G-LR, CEI-28G-MR/SR/VSR, IEEE802.3bj ve 32G-FC, veri oranları 25 ila 28Gb/s'ye çıkarılır, bu da önceki nesil SerDes'ten %75 daha yüksektir.Tek çipe entegre edilmiş yüzlerce şeritli SerDes uygulamaları için, yüksek performansı korurken güç tüketimi çok önemli bir faktördür.28Gb/s veya daha yüksek veri hızında [1-2] daha önceki birkaç çalışma vardır.Kritik zamanlama marjını karşılamak için yuvarlanmamış bir DFE kullanırlar, ancak yuvarlanmamış DFE yapısı DFE dilimleyici sayısını artırarak genel gücü ve kalıp alanını arttırır.Bu zorlukların üstesinden gelmek için çeşitli devreler ve mimari teknikler tanıtıyoruz.Analog ön uç (AFE), tek aşamalı bir mimari ve 15dB destek sağlayan transimpedans amplifikatöründe (TIA) kompakt bir on-chip pasif indüktör kullanır.Boost adaptiftir ve adaptasyon döngüsü, grup gecikme adaptasyonu (GDA) algoritması kullanılarak karar geri besleme ekolayzırından (DFE) adaptasyon döngüsünden ayrılır.DFE, güç ve alan azaltma için 2 toplam hata mandalı ile yarı dereceli 1-taplı yuvarlanmamış bir yapıya sahiptir.İki aşamalı bir duyu amplifikatörü tabanlı dilimleyici, 15mV ve DFE zamanlama kapatma hassasiyeti sağlar.Ayrıca yeni bir aktif indüktör devresi kullanan yüksek hızlı bir saat tamponu geliştiriyoruz.Bu aktif indüktör devresi, devre çalışma noktalarını optimize etmek için çıkış-ortak-mode voltajını kontrol etme özelliğine sahiptir.


Page ii Complex Adaptive Systems John H. Holland, Christopher Langton ve Stewart W. Wilson, Doğal ve Yapay Sistemlerde Adaptasyon Danışmanları: Biyoloji, Kontrol ve Yapay Zeka Uygulamaları ile Giriş Analizi, MIT Press edition John H. Holland Özerk Sistemlere Doğru: Francisco J. Varela ve Paul Bourgine Genetik Programlamanın Düzenlediği İlk Avrupa Yapay Yaşam Konferansının Bildirileri: Doğal Yöntemlerle Bilgisayarların Programlaması Üzerine.


Büyük miktarda verinin işlenmesine bağlı olan bilimsel sorunlar, birden fazla alandaki zorlukların üstesinden gelmeyi gerektirir: büyük ölçekli veri dağıtımını yönetmek, verilerin hesaplama kaynaklarıyla birlikte yerleştirilmesi ve planlanması ve büyük miktarda verinin depolanması ve aktarılması.Yüksek performanslı hesaplama ve Apache-Hadoop paradigması olarak adlandırılan, veri yoğun uygulamalar için iki önemli paradigmanın ekosistemlerini analiz ediyoruz.Her iki paradigmanın iki yaklaşımını analiz etmek için bir temel, ortak terminoloji ve işlevsel faktörler önermekteyiz."Big DataOgres" kavramını ve onların yönlerini, iki paradigma arasında bulunan en yaygın uygulama iş yüklerini anlama ve karakterize etme aracı olarak tartışıyoruz.Daha sonra iki paradigmanın göze çarpan özelliklerini tartışıyoruz ve iki yaklaşımı karşılaştırıyoruz.Özellikle, bu paradigmaların ortak uygulamalarını / yaklaşımlarını inceliyoruz, mevcut "mimarilerinin" nedenlerine ışık tutuyoruz ve bunları kullanan bazı tipik iş yüklerini tartışıyoruz.Önemli yazılım ayrımlarına rağmen, mimari benzerlik olduğuna inanıyoruz.Farklı düzeylerde ve bileşenlerde farklı uygulamaların potansiyel entegrasyonunu tartışıyoruz.Karşılaştırmamız, iki paradigmanın tamamen niteliksel bir incelemesinden, yarı-kuantatif bir metadolojiye doğru ilerler.Basit ve yaygın olarak kullanılan bir Ogre (K-anlamlama) kullanıyoruz, her iki paradigmadan da çeşitli uygulamaları kapsayan bir dizi temsili platformdaki performansını karakterize ediyoruz.Deneylerimiz, iki paradigmanın göreceli güçlerine dair bir içgörü sağlar.Ogres setinin, iki paradigmayı farklı boyutlar boyunca değerlendirmek için bir ölçüt olarak hizmet edeceğini öne sürüyoruz.


Bu makalede, akıllı telefonları giyilebilir algılama cihazları olarak kullanan insan faaliyetlerinin tanınması için, engelliler ve yaşlılar için uzaktan hasta aktivitesi izleme gibi yardımcı yaşam uygulamalarını hedefleyen yeni bir enerji verimli yaklaşım önermekteyiz.Yöntem, değiştirilmiş çok sınıflı Destek Vektör Makinesi (SVM) öğrenme algoritması önermek için sabit noktalı aritmetiği kullanır ve karşılaştırılabilir sistem doğruluk seviyelerini korurken, akıllı telefon pil ömrünü geleneksel kayan nokta tabanlı formülasyona göre daha iyi korumayı sağlar.Deneyler, bu yaklaşım ile geleneksel SVM arasında, önerilen yöntemin avantajlarını vurgulayarak, tanıma performansı ve pil tüketimi açısından karşılaştırmalı sonuçlar göstermektedir.


Bir sinir ağının çıkışının gradyan normunu girdilerine göre düzenli hale getirmek, birkaç kez yeniden keşfedilen güçlü bir tekniktir.Bu makale, gradyan düzenlileştirmenin, özellikle eğitim verilerinin miktarı küçük olduğunda, modern derin sinir ağlarını kullanarak, görme görevlerinde sınıflandırma doğruluğunu sürekli olarak artırabileceğinin kanıtlarını sunmaktadır.Düzenlileştiricilerimizi daha geniş bir Jacobian tabanlı düzenlileştirici sınıfının üyeleri olarak tanıtıyoruz.Gerçek ve sentetik veriler üzerinde ampirik olarak, öğrenme sürecinin eğitim noktalarının ötesinde kontrol edilen gradyanlara yol açtığını ve iyi genelleşen çözümlerle sonuçlandığını gösteriyoruz.


İki Vivaldi anten dizisi sunuldu.Birincisi, tuğla / beton duvar görüntüleme için STW uygulamaları için 1.2 ila 4 GHz bandını kapsayan 8-elementli konik bir yuva dizisidir.İkincisi, kuru duvardan nüfuz ederken yüksek çözünürlüklü görüntüleme için 8 ila 10.6 GHz arasında çalışan 16-elementli bir antipodal dizidir.İki tasarıma dayanarak ve Vivaldi anten dizisini beslemek için mikro şerit geçişi için pürüzsüz geniş bant yuvası kullanarak, 110 GHz frekans bandı kaplanabilir.Alternatif olarak, tasarım 13 GHz veya 810 GHz bandını kapsayacak şekilde yeniden yapılandırılabilir bir yapıda kullanılabilir.Deneysel ve ölçülen sonuçlar tamamlanmış ve ayrıntılı olarak tartışılacaktır.Tasarımlar, kompakt yeniden yapılandırılabilir ve taşınabilir sistemlerin geliştirilmesini önemli ölçüde etkileyecektir.


Bu makale, iki karşılıklı ortogonal polarizasyona duyarlı olan radyo astronomi enstrümantasyonu için 324-elementli 2-D geniş kenarlı bir dizi sunar.Dizi, çapraz şekilli bir yapıda düzenlenmiş dört Vivaldi anteni grubundan oluşan haç birimlerinden oluşur.Bu dizide kullanılan Vivaldi anteni, 6 GHz'de 3 GHz ve 44.2'de 87.5 simetrik ana kirişli bir radyasyon yoğunluğu karakteristiği sergiler.Ölçülen maksimum yan/arka lob seviyesi ana kiriş seviyesinin 10.3 dB altındadır.Dizi, ızgara loblarının oluşumu olmadan 5.4 GHz'lik yüksek bir frekansta çalışabilir.


Doğal sahne kategorilerini öğrenmek ve tanımak için yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Önceki çalışmalardan farklı olarak, uzmanların eğitim setini açıklamalarını gerektirmez.Bir sahnenin görüntüsünü, denetimsiz öğrenme ile elde edilen kod kelimeler olarak gösterilen yerel bölgelerin bir koleksiyonuyla temsil ediyoruz.Her bölge bir "tema"nın parçası olarak temsil edilir.Önceki çalışmalarda, bu tür temalar uzmanların el açıklamalarından öğrenilirken, yöntemimiz tema dağıtımlarını ve temalar üzerindeki kod kelime dağıtımını denetimsiz olarak öğrenir.13 kategorili karmaşık sahnelerden oluşan geniş bir sette tatmin edici kategorilendirme performansları bildiriyoruz.


Bu makalede, bireysel nesnelerin veya bölgelerin segmentasyonunu ve işlenmesini aşan gerçek dünya sahnelerinin tanınmasının hesaplamalı bir modelini önermekteyiz.Prosedür, Uzaysal Zarf olarak adlandırdığımız sahnenin çok düşük boyutlu bir temsiline dayanmaktadır.Bir sahnenin baskın mekansal yapısını temsil eden bir dizi algısal boyut (doğallık, açıklık, pürüzlülük, genişleme, sağlamlık) önermekteyiz.Daha sonra, bu boyutların spektral ve kaba yerelleştirilmiş bilgiler kullanılarak güvenilir bir şekilde tahmin edilebileceğini gösteriyoruz.Model, semantik kategorilere (örneğin, sokaklar, otoyollar, kıyılar) üyeliği paylaşan sahnelerin birlikte kapalı olarak yansıtıldığı çok boyutlu bir alan oluşturur.Mekansal zarf modelinin performansı, nesne şekli veya kimliği hakkındaki belirli bilgilerin sahne kategorizasyonu için bir gereklilik olmadığını ve sahnenin bütünsel bir temsilini modellemenin olası semantik kategorisi hakkında bilgi verdiğini göstermektedir.


Bu makalede, benzer birçok tahmin görevinden oluşan sorunlara bir makine öğrenme çözümü önermekteyiz.Bireysel görevlerin her birinin aşırı yüklenme riski yüksektir.Bu riski azaltmak için görevler arasında iki tür bilgi aktarımını birleştiriyoruz: çok görevli öğrenme ve hiyerarşik Bayesian modelleme.Çok görevli öğrenme, eldeki görevin tipik özellikleri olduğu varsayımına dayanır.Bu özellikleri elde etmek için, iki katmanlı büyük bir sinir ağı eğitiyoruz.Her görevin kendi çıktısı vardır, ancak girdiden gizli birimlere kadar olan ağırlıkları diğer tüm görevlerle paylaşır.Bu şekilde, nispeten büyük bir olası açıklayıcı değişken kümesi (ağ girdileri) daha küçük ve daha kolay bir özellik kümesine (gizli birimler) indirgenir.Bu özellik kümesi göz önüne alındığında ve uygun bir ölçek dönüşümünden sonra, görevlerin değiştirilebilir olduğunu varsayarız.Bu varsayım, hiperparametrelerin verilerden tahmin edilebileceği hiyerarşik bir Bayesian analizine izin verir.EEektif olarak, bu hiperpa-rametreler düzenlileştirici görevi görür ve aşırı ısınmayı önler.Sistemin zaman serisindeki durağanlıklara karşı nasıl sağlam hale getirileceğini ve daha fazla gelişme için talimatlar vermeyi anlatıyoruz.Gazete satışlarının tahmini ile ilgili bir veritabanındaki fikirlerimizi örneklendiriyoruz.


Naif Bayes/unigram, unigramların karışımı [6] ve Hofmann'ın olasılıksal latent semantik indeksleme (pLSI) olarak da bilinen bakış açısı modeli de dahil olmak üzere önceki birkaç modeli genelleştiren veya geliştiren metin ve diğer ayrık veri koleksiyonları için üretken bir model önermekteyiz [3].Metin modelleme bağlamında, modelimiz, her bir belgenin, sürekli değerli karışım oranlarının gizli bir Dirichlet rastgele değişkeni olarak dağıtıldığı konuların bir karışımı olarak üretildiğini varsayar.Çıkarım ve öğrenme, varyasyonel algoritmalar aracılığıyla verimli bir şekilde gerçekleştirilir.Bu modelin uygulamalarına ilişkin ampirik sonuçları metin modelleme, işbirlikçi filtreleme ve metin sınıflandırmasındaki sorunlara sunuyoruz.


Yapılandırılmış çıkış alanlarına haritalamalar (diziler, ağaçlar, bölmeler, vb.)Tipik olarak, arama ve parametre tahmininin tam olarak gerçekleştirilebileceği basit grafiksel yapılara (örneğin doğrusal zincirler) sınıflandırma algoritmalarının uzantıları kullanılarak öğrenilir.Ne yazık ki, birçok karmaşık problemde, tam arama veya parametre tahmininin izlenebilir olması nadirdir.Kesin modelleri öğrenmek ve sezgisel yollarla arama yapmak yerine, bu zorluğu benimsiyoruz ve yapılandırılmış çıktı problemini yaklaşık arama açısından ele alıyoruz.Arama optimizasyonu olarak öğrenme için bir çerçeve ve yakınsama-oremleri ve sınırları ile iki parametre güncellemesi sunuyoruz.Empirik kanıtlar, öğrenme ve kod çözme konusundaki entegre yaklaşımımızın, kesin modelleri daha küçük hesaplama maliyetlerinden daha iyi performans gösterebileceğini göstermektedir.


Teknoloji girişimciliği üzerine farklı türde aktörlere dağıtılan ajansı içeren bir bakış açısı geliştiriyoruz.Her oyuncu bir teknolojiyle ilgilenir ve bu süreçte ortaya çıkan teknolojik yolun dönüşümüyle sonuçlanan girdiler üretir.Teknolojik bir yola girişlerin istikrarlı bir şekilde birikmesi, dağıtılmış aktörlerin faaliyetlerini mümkün kılan ve kısıtlayan bir momentum oluşturur.Başka bir deyişle, ajans sadece dağıtılmakla kalmaz, aynı zamanda gömülüdür.Bu perspektifi, Danimarka'da ve Amerika Birleşik Devletleri'nde rüzgar türbinlerinin ortaya çıkışının altında yatan süreçlerin karşılaştırmalı bir çalışmasıyla açıklıyoruz.Karşılaştırmalı çalışmamız sayesinde, teknolojik yolların şekillendirilmesinde aktörlerin katılımına karşıt yaklaşımlar olarak “brölej” ve “kırılma” yı ortaya koyuyoruz.2002 Elsevier Science B.V. Tüm hakları saklıdır.


Daha derin sinir ağlarını eğitmek daha zordur.Daha önce kullanılanlardan önemli ölçüde daha derin olan ağların eğitimini kolaylaştırmak için artık bir öğrenme çerçevesi sunuyoruz.Katmanları, referanssız fonksiyonları öğrenmek yerine, katman girdilerine referansla artık fonksiyonları öğrenmek olarak açıkça yeniden düzenleriz.Bu artık ağların optimize edilmesinin daha kolay olduğunu ve önemli ölçüde artan derinlikten doğruluk kazanabileceğini gösteren kapsamlı ampirik kanıtlar sunuyoruz.ImageNet veri kümesinde, kalan ağları 152 katmana kadar derinlikle değerlendiririz - VGG ağlarından 8  daha derin, ancak yine de daha düşük karmaşıklığa sahiptir.Bu artık ağların bir topluluğu, ImageNet test setinde% 3.57 hata elde eder.Bu sonuç, ILSVRC 2015 sınıflandırma görevinde 1. sırada yer aldı.Ayrıca 100 ve 1000 katmanla CIFAR-10 üzerinde analiz sunuyoruz.Temsillerin derinliği, birçok görsel tanıma görevi için merkezi öneme sahiptir.Sadece son derece derin gösterimlerimiz nedeniyle, COCO nesne algılama veri kümesinde% 28 göreceli bir iyileşme elde ediyoruz.Derin kalıntı ağları, ImageNet algılama, ImageNet yerelleştirme, COCO algılama ve COCO segmentasyonu görevlerinde de 1. sırayı kazandığımız ILSVRC & COCO 2015 yarışmalarına gönderimlerimizin temelleridir.


Tek görüntü süper çözünürlüğü (SR) için derin bir öğrenme yöntemi önermekteyiz.Yöntemimiz, düşük / yüksek çözünürlüklü görüntüler arasında uçtan uca bir haritalamayı doğrudan öğrenir.Haritalama, düşük çözünürlüklü görüntüyü girdi olarak alan ve yüksek çözünürlüklü olanı çıkaran derin bir evrişimsel sinir ağı (CNN) [15] olarak temsil edilir.Ayrıca, geleneksel seyrek kodlama tabanlı SR yöntemlerinin de derin bir evrişim ağı olarak görülebileceğini gösteriyoruz.Ancak, her bileşeni ayrı ayrı ele alan geleneksel yöntemlerin aksine, yöntemimiz tüm katmanları ortaklaşa optimize eder.Derin CNN'imiz hafif bir yapıya sahiptir, ancak son teknoloji restorasyon kalitesini gösterir ve pratik çevrimiçi kullanım için hızlı bir hıza ulaşır.


Bu mektupta RF enerji toplama için geniş bant bükülmüş üçgen çok yönlü anten sunulmaktadır.Anten, 850 MHz'den 1.94 GHz'e kadar VSWR  2 için bir bant genişliğine sahiptir.Anten hem yatay hem de dikey polarize dalgaları alacak şekilde tasarlanmıştır ve tüm bant genişliği üzerinde kararlı bir radyasyon desenine sahiptir.Anten ayrıca enerji toplama uygulaması için optimize edilmiştir ve redresöre pasif voltaj amplifikasyonu ve empedans eşleşmesi sağlamak için 100  giriş empedansı için tasarlanmıştır.Sırasıyla 980 ve 1800 MHz'de 500 'luk bir yük için %60 ve %17'lik bir tepe verimliliği elde edilir.Bir hücre yerinde tüm bantları aynı anda toplarken, açık devre için 3.76 V voltaj ve 4.3 k  yük boyunca 1.38 V, rekten iki eleman dizisi kullanılarak 25 m'lik bir mesafede elde edilir.


Son bilimsel ve teknolojik gelişmeler, grafik olarak modellenen çok sayıda yapısal örüntüye tanık olmuştur.Sonuç olarak, büyük grafik veritabanlarında grafik koruma sorgularını etkili bir şekilde işlemek özel bir ilgi alanıdır.Bir grafik veritabanı G ve bir sorgu grafiği q göz önüne alındığında, grafik içerme sorgusu, q'yi altgraf(lar) olarak içeren G'deki tüm grafikleri almaktır.G'deki çok sayıda grafik ve izomorfizm testi için karmaşıklığın doğası nedeniyle, genel sorgu işleme maliyetini azaltmak için yüksek kaliteli grafik indeksleme mekanizmalarından yararlanmak arzu edilir.Bu makalede, grafik veritabanının sık ağaç özelliklerine dayanan yeni bir uygun maliyetli grafik indeksleme yöntemi önermekteyiz.Ağacın etkinliğini ve verimliliğini üç kritik açıdan indeksleme özelliği olarak analiz ediyoruz: özellik boyutu, özellik seçimi maliyeti ve budama gücü.Mevcut grafik tabanlı indeksleme yöntemlerinden daha iyi budama yeteneği elde etmek için, önceden maliyetli bir grafik madenciliği işlemi olmadan, sık ağaç özelliklerine (Tree) ek olarak, talep üzerine az sayıda ayrımcı grafik () seçeriz.Çalışmamız, (Tree+) grafik içerme sorgu problemini ele almak için işaretli (Tree+ Graph) indeksleme amacı için grafikten daha iyi bir seçim olduğunu doğrulamaktadır.İki anlamı vardır: (1) (Tree+) tarafından indeks inşası verimlidir ve (2) (Tree+) tarafından grafik içerme sorgusu işlemesi verimlidir.Deneysel çalışmalarımız, (Tree + ) kompakt bir indeks yapısına sahip olduğunu, indeks yapımında daha iyi bir büyüklük performansı elde ettiğini ve en önemlisi, güncel grafik tabanlı indeksleme yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir: gIndex ve C-Tree, grafik içerme sorgu işlemede.


Hem L1 hem de L2 bantları GPS sinyallerini almak için geliştirilen küçük bir slot yüklü yama anteni tasarımı tartışılmaktadır.Çift bant kapsama L2 bandında bir yama modu ve L1 bandında bir slot modu kullanılarak elde edilir.Yüksek dielektrik malzeme ve menderesli slot hattı, anten boyutunu 25.4 mm çapında azaltmak için kullanılır.RHCP, iki ortogonal modu küçük bir 0 -90  hibrid çip ile birleştirerek elde edilir.Hem yama hem de slot modları, antenin yan tarafında elverişli bir şekilde bulunan tek bir yakınlık sondasını paylaşır (Şekil 1.1).Bu makale, tasarım prosedürünün yanı sıra simüle edilmiş anten performansı hakkında tartışmaktadır.


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


Bu makale, araç ortamında Vehicular Delay Tolerant Networks'te (VDTN) yönlendirme için önerilen yönlendirme protokollerinin kapsamlı bir anketini sunmaktadır.DTN'ler, kesinti ve kopukluğa maruz kalanlar ve Vehicular Ad-Hoc Networks (VANET) gibi yüksek gecikmeli olanlar da dahil olmak üzere çeşitli operasyonel ortamlarda kullanılır.Araç trafiğinin seyrek olduğu ve iletişim kuran taraflar arasındaki doğrudan uçtan uca yolların her zaman mevcut olmadığı özel bir VANET türüne odaklanıyoruz.Böylece, bu bağlamda iletişim Vehicular Delay Tolerant Network (VDTN) kategorisine girer.Bir RSU'nun (Road Side Unit) sınırlı iletim aralığı nedeniyle, uzak araçlar, VDTN'de doğrudan RSU'ya bağlanamayabilir ve bu nedenle paketleri iletmek için ara araçlara güvenmek zorunda kalabilir.Mesaj rölesi işlemi sırasında, son derece bölünmüş VANET'lerde tam uçtan uca yollar mevcut olmayabilir.Bu nedenle, ara araçlar mesajları fırsatçı bir şekilde tamponlamalı ve iletmelidir.Tampon, taşıma ve ileri taşıma yoluyla, mesaj sonunda kaynak ve hedef arasında hiçbir zaman uçtan uca bir bağlantı olmasa bile hedefe teslim edilebilir.DTN'deki protokollerin yönlendirilmesinin temel amacı, uçtan uca gecikmeyi en aza indirirken varış noktasına teslimat olasılığını en üst düzeye çıkarmaktır.Ayrıca, araç içi trafik modelleri araç ağlarında DTN yönlendirmesi için önemlidir, çünkü DTN yönlendirme protokollerinin performansı ağın nüfus ve hareketlilik modelleriyle yakından ilgilidir.2014 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır.


Kağıt, bir anten metal bir plakanın yanına yatay olarak yerleştirildiğinde anten parametreleri üzerindeki etkileri sunar.Plakanın sonlu boyutu ve dikdörtgen şekli vardır.Katlanmış bir dipol anten kullanılır ve plakanın üzerine simetrik olarak yerleştirilir.FEM (sonlu eleman yöntemi), anten parametrelerinin plakanın büyüklüğüne ve plaka ile anten arasındaki mesafeye olan bağımlılığını simüle etmek için kullanılır.Metal plakanın varlığı, eğer doğru mesafedeyse küçük bile olsa, antenin davranışında çok büyük değişikliklere neden olur.Plaka ne kadar büyükse, özellikle genişlikte, daha keskin ve dar olan radyasyon deseninin loblarıdır.Anten yüksekliği, radyasyon paterninin kaç lobuna sahip olduğunu tanımlar.Empedans, yönlendirme ve ön-arka oranı da dahil olmak üzere bir dizi anten parametresi, anten yüksekliği arttıkça periyodik olarak değişir.Antenin rezonans frekansı da metal plakanın etkisi altında değişir.


Geniş bant 57.7  84.2 GHz Faz Değiştirici, faz ve dörtlü sinyal üretmek için kompakt bir Lange kuplörü kullanılarak sunulur.Lange kuplörü, IQ vektör modülasyonunu diferansiyel I ve Q sinyalleriyle sağlayan iki balun transformatörü tarafından takip edilir.Uygulanan Faz Değiştirici ortalama 6-dB ekleme kaybı ve 5-dB kazanç varyasyonu gösterir.Ölçülen ortalama rms fazı ve kazanç hataları sırasıyla 7 derece ve 1 dB'dir.Faz değiştirici, tuzak bakımından zengin bir substrat kullanılarak GlobalFoundries 45-nm SOI CMOS teknolojisinde uygulanmaktadır.Çip alanı 385 m  285 m'dir ve Faz Değiştirici 17 mW'dan daha az tüketir.Yazarların en iyi bilgisine göre, bu, hem 60 GHz bandını hem de E-band frekanslarını% 37'lik bir kesirli bant genişliği ile kapsayan ilk faz değiştiricidir.


Bu makale, nicel ölçümler elde etmek ve inme veya Parkinson hastalığı olan hastalar için spatiotemporal yürüyüş paternlerinden klinik göstergeleri araştırmak için giyilebilir bir atalet ölçüm sistemi ve ilişkili spatiotemporal yürüyüş analiz algoritmasını sunmaktadır.Giyilebilir sistem bir mikrodenetleyici, bir triaxial ivmeölçer, bir triaxial jiroskop ve bir RF kablosuz iletim modülünden oluşur.Ataletsel sinyal kazanımı, sinyal ön işlemesi, yürüyüş fazı tespiti ve ayak bileği hareket tahmini işlemlerinden oluşan spatiotemporal yürüyüş analiz algoritması, yürüyüş özelliklerinin ivmelerden ve açısal hızlardan çıkarılması için geliştirilmiştir.Doğru ayak bileği hareket aralığını tahmin etmek için, atalet sinyallerinin entegrasyon hatası birikimini azaltmak için ivmeleri ve açısal hızları tamamlayıcı bir filtreye entegre ettik.24 katılımcının tamamı, sistemi normal hızda 10 m düz bir çizgi boyunca yürümek için ayağına monte etti ve önerilen sistemin ve algoritmanın etkinliğini doğrulamak için yürüyüş kayıtları toplandı.Deneysel sonuçlar, tasarlanan spatiotemporal yürüyüş analiz algoritması ile önerilen atalet ölçüm sisteminin, spatiotemporal yürüyüş bilgilerini otomatik olarak analiz etmek için umut verici bir araç olduğunu, inme veya Parkinson hastalığının teşhisi için terapötik etkinliğin izlenmesi için klinik göstergeler olarak hizmet ettiğini göstermektedir.


Bu yayın, IEEE'nin telif hakkı taşımadığı makaleleri yeniden yazdırmayı içerir.Bu makaleler için tam metin IEEE Xplore'da mevcut değildir.


Regresyon ve sınıflandırma için yeni bir destek vektörü algoritması sınıfı önermekteyiz.Bu algoritmalarda, bir parametre, kişinin destek vektörlerinin sayısını etkin bir şekilde kontrol etmesine izin verir.Bu kendi başına yararlı olsa da, parametreleştirme, algoritmanın diğer serbest parametrelerinden birini ortadan kaldırmamızı sağlamanın ek avantajına sahiptir: regresyon durumunda doğruluk parametresi ve sınıflandırma durumunda düzenlileştirme sabiti C.Algoritmaları tanımlıyoruz, anlam ve seçim ile ilgili bazı teorik sonuçlar veriyoruz ve deneysel sonuçları rapor ediyoruz.


Bir otomatik kodlayıcının düzenli eğitimi tipik olarak büyük negatif değerleri alan gizli birim önyargılarıyla sonuçlanır.Olumsuz önyargıların, hem girdi verilerini temsil etmek hem de temsilin seyrekliğini sağlayan bir seçim mekanizması olarak hareket etmek olan gizli bir tabaka kullanmanın doğal bir sonucu olduğunu gösteriyoruz.Daha sonra, negatif önyargıların, içsel boyutsallığı yüksek olan veri dağılımlarının öğrenilmesini engellediğini gösteriyoruz.Ayrıca, gizli katmanın iki rolünü ayrıştıran ve standart otomatik kodlayıcıların tipik olarak başarısız olduğu çok yüksek içsel boyutsallığa sahip verilerdeki temsilleri öğrenmemizi sağlayan yeni bir aktivasyon fonksiyonu önermekteyiz.Decoupled aktivasyon fonksiyonu örtülü bir düzenlileştirici gibi davrandığından, model herhangi bir ek düzenlileştirme gerektirmeden, eğitim verilerinin yeniden yapılandırma hatasını en aza indirerek eğitilebilir.


Bu makalede, hareket kontrolünü iyileştirmek ve tahminde bulunmak için izlenen mobil robotlar için kinematik bir yaklaşım önermekteyiz.Kayma ve parça-toprak etkileşimlerinden kaynaklanan karmaşık dinamikler, aracın tam hareketini pist hızları temelinde tahmin etmeyi zorlaştırır.Bununla birlikte, otonom navigasyon için gerçek zamanlı hesaplamalar, döngüdeki dinamikleri tanıtmadan etkili bir kinematik yaklaşım gerektirir.Önerilen çözüm, araçla ilgili olarak hareket düzlemindeki anlık dönme merkezlerinin (ICR'ler) dinamiklere bağlı olmasına, ancak sınırlı bir alanda yatmasına dayanmaktadır.Böylece, belirli bir arazi için sabit ICR konumlarını optimize etmek, takip edilen mobil robotlar için yaklaşık kinematik bir modelle sonuçlanır.İki farklı yaklaşım kinematik parametrelerin off-line tahmini için sunulmaktadır: (i) aracın tüm hız aralığı için dinamik modelin sabit tepki simülasyonu; (ii) bir genetik algoritmanın modeli gerçek sensör okumalarından üretebilmesi için deneysel bir kurulumun tanıtılması.Bu yöntemler, on-line odometrik hesaplamalar ve orta hızlarda sert yüzeyli düz bir toprak üzerinde Auriga mobil robotu ile düşük seviyeli hareket kontrolü için değerlendirildi.KEY WORDStracked araçlar, kinematik kontrol, mobil robotik, parametre tanımlama, dinamik simülasyon


Diziler, ağaçlar ve grafikler gibi yapılandırılmış veriler için tasarlanmış çekirdek sınıflandırıcılar ve regresörler, hesaplama biyolojisi ve ilaç tasarımı gibi bir dizi disiplinlerarası alanı önemli ölçüde ilerletmiştir.Tipik olarak, kerneller, yapıların istatistiklerinden yararlanan veya olasılıksal üretici modellerden yararlanan bir veri türü için önceden tasarlanmıştır ve daha sonra konveks optimizasyonu yoluyla çekirdeklere dayalı bir ayrımcı sınıflandırıcı öğrenilir.Bununla birlikte, böyle zarif bir iki aşamalı yaklaşım, kernel yöntemlerini milyonlarca veri noktasına kadar ölçeklendirmekten ve özellik gösterimlerini öğrenmek için ayrımcı bilgilerden faydalanmaktan da sınırlandırdı.Yapı2vec, latent değişken modellerinin özellik alanlarına yerleştirilmesi fikrine dayanan yapılandırılmış veri gösterimi için etkili ve ölçeklenebilir bir yaklaşım ve bu tür özellik alanlarını ayrımcı bilgiler kullanarak öğrenmeyi önermektedir.İlginçtir ki, structure2vec, ortalama alan ve inanç yayılımı gibi grafik model çıkarım prosedürlerine benzer bir şekilde bir dizi fonksiyon haritalama gerçekleştirerek özellikleri ayıklar.Milyonlarca veri noktasını içeren uygulamalarda, structure2vec'in 2 kat daha hızlı çalıştığını, 10, 000 kat daha küçük modeller ürettiğini, aynı zamanda son teknoloji tahmin performansına ulaştığını gösterdik.


Veriler normal olmayan bir şekilde dağıtıldığında, Pearson'un r'sinin öneminin bir testinin Tip I hata oranlarını şişirebileceği ve gücü azaltabileceği bilinmektedir.İstatistik ders kitapları ve simülasyon literatürü, Pearson'un korelasyonuna birkaç alternatif sunar.Ancak, bu alternatiflerin göreceli performansı belirsizdir.Pearson, Spearman'ın rütbe sıralaması, dönüşümü ve yeniden örnekleme yaklaşımları da dahil olmak üzere 12 yöntemi karşılaştırmak için iki simülasyon çalışması yapıldı.Çoğu örneklem boyutu (n  20) ile, Pearson korelasyonunu değerlendirmeden önce verilerin normal bir şekle dönüştürülmesiyle Tip I ve Tip II hata oranları en aza indirgenmiştir.Dönüşüm yaklaşımları arasında, genel amaçlı bir rütbe tabanlı ters normal dönüşüm (yani, rantit puanlarına dönüşüm) en yararlı oldu.Bununla birlikte, örnekler hem küçük (n  10) hem de son derece normal olmadığında, permütasyon testi genellikle çeşitli botstrap testleri de dahil olmak üzere diğer alternatiflerden daha iyi performans gösterdi.


Bu makalede, substrat entegre dalga kılavuzları (SIW) tarafından beslenen üç farklı kompakt anten dizisini karşılaştırıyoruz.Anten kavramları radyatörlerin tipinde farklılık gösterir.Yuvalar manyetik doğrusal radyatörleri temsil eder, yamalar elektrikli yüzey radyatörleridir ve Vivaldi yuvaları seyahat-dalga antenlerine aittir.Bu nedenle, SIW besleyicileri heyecan verici anten elemanlarının farklı mekanizmalarından yararlanmak zorundadır.İncelenen anten dizilerinin empedans ve radyasyon özellikleri normalleştirilmiş frekansla ilişkilendirilmiştir.Anten dizileri, antenlerin durum değişkenleri, SIW besleyici mimarileri ve ilgili uygulama detayları üzerinde tasarlanmış antenlerin son parametrelerinin temel bağımlılıklarını göstermek için karşılıklı olarak karşılaştırılmıştır.


Yeni bir I/Q alıcı dizisinin, her bir alıcı kanalındaki faz kaymalarını, bir alıcı ışınını bir olay RF sinyaline doğru işaret etmek için uyarladığı gösterilmiştir.Ölçülen dizi 8.1 GHz hızında çalışır ve dört eleman dizisi için +/-35 derecelik direksiyon açılarını kapsar.Ek olarak, alıcı bir I / Q aşağı dönüştürücü içerir ve EVM ile 64QAM'ı% 4'ten daha az düşürür.Yonga 45 nm CMOS SOI işleminde üretilmiştir ve 143 mW dc güç tüketirken 3.45 mm2'lik bir alanı kaplar.


Ham görsel girdi verilerine dayanarak takviyeli öğrenme yapabilen bir öğrenme mimarisi önermekteyiz.Önceki yaklaşımların aksine, sadece kontrol politikası öğrenilmez.Başarılı olmak için, sistem aynı zamanda bağımsız olarak öğrenmeli, yüksek boyutlu bir girdi bilgi akışından ilgili bilgilerin nasıl çıkarılacağını öğrenme sistemine semantik olarak verilmemelidir.Bu yeni öğrenme mimarisinin ilk kanıtını zorlu bir kriterde, yani bir yarış yuvası otomobilinin görsel kontrolü üzerinde veriyoruz.Sadece başarı veya başarısızlıkla öğrenilen sonuç politikası, deneyimli bir insan oyuncu tarafından neredeyse hiç yenilmez.


Bugüne kadar, bilgisayar görüşündeki makine öğrenimine dayalı tanıma algoritmalarının neredeyse tüm deneysel değerlendirmeleri, tüm test sınıflarının eğitim zamanında bilindiği "kapalı set" tanıma biçimini almıştır.Görme uygulamaları için daha gerçekçi bir senaryo, dünyanın eksik bilgisinin eğitim zamanında mevcut olduğu ve bilinmeyen sınıfların test sırasında bir algoritmaya sunulabildiği "açık set" tanımadır.Bu makale, açık set tanımanın doğasını araştırıyor ve tanımını kısıtlı bir minimizasyon sorunu olarak resmileştiriyor.Açık set tanıma problemi, mevcut algoritmalar tarafından iyi bir şekilde ele alınmaz, çünkü güçlü bir genelleme gerektirir.Bir çözüme doğru bir adım olarak, 1 sınıf veya ikili bir SVM'nin doğrusal bir çekirdekle marjinal mesafelerinden bir karar alanı oluşturan bir "1-vs-set makinesi"ni tanıtıyoruz.Bu metodoloji, açık set tanımanın nesne tanıma ve yüz doğrulama dahil olmak üzere zorlu bir sorun olduğu bilgisayar görüşündeki birkaç farklı uygulama için geçerlidir.Caltech 256 ve ImageNet setleri üzerinde gerçekleştirilen büyük ölçekli çapraz veri seti deneylerinin yanı sıra Wild setindeki Labeled Faces üzerinde yapılan yüz eşleştirme deneyleri ile her ikisini de bu çalışmada değerlendiriyoruz.Deneyler, aynı görevler için mevcut 1-sınıf ve ikili SVM'lere kıyasla açık set değerlendirmesi için uyarlanmış makinelerin etkinliğini vurgulamaktadır.


Bayesian optimizasyonu, bilinmeyen, pahalı ve multimodal fonksiyonların küresel optimizasyonu için son derece etkili bir metodoloji olduğunu kanıtlamıştır.Dağılımları fonksiyonlar üzerinde doğru bir şekilde modelleme yeteneği, Bayesian optimizasyonunun etkinliği için kritik öneme sahiptir.Gaussian süreçleri fonksiyonlar üzerinde esnek bir ön koşul sağlamasına rağmen, modellenmesi zor olan çeşitli işlevler sınıfları vardır.Bunlardan en sık rastlananlarından biri de durağan olmayan fonksiyonlar sınıfıdır.Makine öğrenme algoritmalarının hiperparametrelerinin optimizasyonu, parametrelerin genellikle a priori olarak manuel olarak dönüştürüldüğü bir problem alanıdır, örneğin mekansal olarak değişen uzunluk ölçeğinin etkilerini hafifletmek için “log-uzayda” optimize ederek.Beta kümülatif dağıtım fonksiyonunu kullanarak giriş uzayının geniş bir bijektif dönüşüm veya çarpıklık ailesini otomatik olarak öğrenmek için bir metodoloji geliştiriyoruz.Warping çerçevesini çoklu görev Bayesian optimizasyonuna daha da genişletiyoruz, böylece birden fazla görev ortak bir sabit alana bükülebilir.Bir dizi zorlu kriter optimizasyonu görevinde, eğrilemenin dahil edilmesinin son teknoloji üzerinde büyük ölçüde geliştiğini, daha hızlı ve daha güvenilir sonuçlar ürettiğini gözlemliyoruz.


Heterojen veri akışlarının yüksek verimli gerçek zamanlı analizi için ölçeklenebilir bir sistem sunuyoruz.Mimarimiz, veriler sisteme geldikçe tahminsel analitik ve anomali tespiti için modellerin aşamalı olarak geliştirilmesini sağlar.Hadoop gibi, yüksek gecikme süresine sahip olabilen toplu veri işleme sistemlerinin aksine, mimarimiz, anındaki verilerin yutulmasına ve analiz edilmesine izin verir, böylece anormal davranışları gerçek zamanlı olarak algılar ve yanıtlar.Bu zamanlama, içeriden tehdit, finansal dolandırıcılık ve ağ ihlali gibi uygulamalar için önemlidir.Bu sistemin, içeriden gelen tehditleri tespit etme sorununa, yani bir kuruluşun kaynaklarının sistem kullanıcıları tarafından kötüye kullanılmasına ve deneylerimizin sonuçlarını kamuya açık bir içeriden tehdit veri kümesine sunma sorununa bir uygulamasını gösteriyoruz.


Classi katyonu, veri madenciliğinin ortaya çıkmasında önemli bir sorundur.Her ne kadar classi katyonu geçmişte kapsamlı bir şekilde çalışılmış olsa da, classi katyon algoritmalarının çoğu yalnızca bellekle ilgili veriler için tasarlanmıştır, böylece veri madenciliği büyük veri setleri için uygunluklarını sınırlar.Bu makale, ölçeklenebilir bir klasman oluşturma konusundaki sorunları ele alıyor ve yeni bir klasi er olan SLIQ'un tasarımını sunuyor.SLIQ, hem sayısal hem de kategorik nitelikleri ele alabilen bir karar ağacı sınıfıdır.Ağaç-büyüme aşamasında yeni bir ön-sorsiyon tekniği kullanır.Bu sıralama prosedürü, disk yerleşik veri kümelerinin sınıfsal katyonunu etkinleştirmek için en geniş ağaç yetiştirme stratejisi ile entegre edilmiştir.SLIQ ayrıca ucuz olan ve kompakt ve doğru ağaçlarla sonuçlanan yeni bir ağaç budama algoritması kullanır.Bu tekniklerin kombinasyonu, SLIQ'un büyük veri kümelerini ölçeklendirmesini ve sınıfların, niteliklerin ve örneklerin (kayıtların) sayısına bakılmaksızın veri kümelerini sınıflandırmasını sağlar, böylece veri madenciliği için çekici bir araç haline gelir.


Sınıflandırma önemli bir veri madenciliği problemidir.Sınıflandırma iyi çalışılmış bir problem olmasına rağmen, mevcut sınıflandırma algoritmalarının çoğu, tüm veri kümesinin tamamının veya bir kısmının kalıcı olarak bellekte kalmasını gerektirir.Bu, büyük veritabanları üzerinden madencilik için uygunluklarını sınırlar.Tüm bellek kısıtlamalarını kaldıran ve hızlı ve ölçeklenebilir olan PRINT adı verilen yeni bir karar ağacı tabanlı sınıflandırma algoritması sunuyoruz.Algoritma aynı zamanda kolayca paralelleştirilerek birçok işlemcinin tek bir tutarlı model oluşturmak için birlikte çalışmasına izin verecek şekilde tasarlanmıştır.Burada da sunulan bu paralellik, mükemmel ölçeklenebilirlik de sergiler.Bu özelliklerin kombinasyonu, önerilen algoritmayı veri madenciliği için ideal bir araç haline getirir.


Bu kağıt, standart yumuşak alt tabakanın tek bir tabakasında 100  diferansiyel mikro şerit hattı beslemeli bir düzlemsel ızgara dizisi anteni sunar.Anten, otomotiv radar uygulamaları için 79 GHz frekans bandında çalışır.Tek sıralı tasarımı, yükseklikte dar bir kiriş ve azimutta geniş bir kiriş sunar.Diferansiyel mikro şerit hattı beslemesi ile birlikte, anten frekans aralığında diferansiyel çok kanallı MIC'ler için uygundur.


Bu makale, potansiyel olarak ilgili bilgilerin çeşitli kaynaklarını bir araya getirmek için destek vektör makineleri (SVM'ler) kullanan bir duyarlılık analizi yaklaşımını tanıtmaktadır, bunlar arasında ifadeler ve sıfatlar için çeşitli tercih edilebilirlik önlemleri ve mevcut olduğunda metnin konusu hakkında bilgi bulunmaktadır.Tanıtılan özellikleri kullanan modeller, geçmişte etkili olduğu gösterilen unigram modelleri (Pang et al., 2002) ve unigram modellerinin lemmatize edilmiş versiyonları ile daha da birleştirilmiştir.Epinions.com'dan film inceleme verileri üzerine yapılan deneyler, unigram tarzı özellik tabanlı SVM'leri gerçek değerli tercih edilebilirlik önlemlerine dayananlarla birleştiren hibrit SVM'lerin üstün performans elde ettiğini ve bu verileri kullanarak şimdiye kadar yayınlanan en iyi sonuçları elde ettiğini göstermektedir.Konuyla ilgili daha küçük bir müzik incelemesi veri kümesi hakkında zenginleştirilmiş konu bilgileriyle zenginleştirilmiş bir özellik seti kullanan daha sonraki deneyler de rapor edilir, bunun sonuçları, konu bilgilerini bu tür modellere dahil etmenin de iyileşme sağlayabileceğini düşündürmektedir.


İncir.1.İnsanların nesnelerle etkileşimleri hakkında nedenler yaratan bir yöntem olan iMapper'ı, hem makul bir sahne düzenlemesini hem de insan hareketlerini kurtarmak için, bir giriş monoküler videosunu en iyi açıklayan bir yöntem olarak sunuyoruz (bkz.Videoya scenelet (örneğin, A, B, C) adı verilen karakteristik etkileşimlere uyuyoruz ve bunları makul bir nesne düzenlemesini ve insan hareket yolunu (solda) yeniden oluşturmak için kullanıyoruz.En önemli zorluk, güvenilir uyumun bilinmeyen oklüzyonlar (yani latent) hakkında bilgi gerektirmesidir.(Sağ) Elle açıklamalı yer gerçeği nesne yerleşimleri üzerinde sonucumuzun bir kaplamasını (yukarıdan görünüm) gösteriyoruz.Nesne örgülerinin tahmini nesne kategorisi, konumu ve boyut bilgilerine göre yerleştirildiğini unutmayın.


Bu mektup, çok katmanlı substrat entegre dalga kılavuzu (MSIW) tekniğine dayanan yeni bir eliptik filtrenin tasarımını ve deneyini sunar.Dört katlanmış MSIW boşluklu bir C bandı eliptik filtre, yüksek frekanslı yapı simülatörü yazılımı kullanılarak simüle edilir ve iki katmanlı baskılı devre kartı işlemi ile üretilir, ölçülen sonuçlar iyi performans gösterir ve simüle edilen sonuçlarla uyumludur.


Öznitelikler nesneler tarafından paylaşılan semantik görsel özelliklerdir.Nesne tanımayı ve içerik tabanlı görüntü aramasını geliştirmek için gösterildiler.Özniteliklerin birden fazla kategoriyi kapsaması beklenirken, örn.Bir dalmaçya ve bir balinanın her ikisi de "düz bir cilde" sahip olabilir, tek bir özniteliğin görünümünün kategoriler arasında oldukça değiştiğini görüyoruz.Bu nedenle, bir kategoride öğrenilen bir öznitelik modeli başka bir kategoride kullanılamaz.Öznitelik modellerinin yeni kategorilere nasıl uyarlanacağını gösteriyoruz.Olumlu transferin, kategorilerin kaynak alanı ile yeni hedef alan arasında gerçekleşebilmesini, etki alanlarının veri dağılımlarının benzer olduğu özellik seçimiyle bulunan bir özellik alt alanında öğrenerek sağlarız.Yeni etki alanından gelen veriler sınırlı olduğunda, bu yeni etki alanı için öznitelik modellerini, yardımcı bir etki alanında (Adaptive SVM aracılığıyla) eğitilmiş modellerle düzenli hale getirmenin, öznitelik tahmininin doğruluğunu artırdığını gösteriyoruz.


Hızlı eş zamanlı hash tabloları, sistemleri daha fazla sayıda çekirdek ve iplikle ölçeklendirdiğimiz için giderek daha önemli bir yapı taşıdır.Bu makale, birden fazla okuyucu ve yazarı destekleyen yüksek verimli ve bellek verimli eş zamanlı özet tablosunun tasarımını, uygulanmasını ve değerlendirilmesini sunar.Tasarım, kritik bölüm uzunluğunu en aza indirmek ve algoritma yeniden mühendisliği yoluyla işlemciler arası tutarlılık trafiğini azaltmak gibi sistem düzeyinde optimizasyonlara dikkat etmekten kaynaklanmaktadır.Bu mühendisliğin mimari temelinin bir parçası olarak, bu kritik yapı bloğuna Intel'in son donanım işlem belleği (HTM) desteğini benimseyen deneyimlerimiz ve sonuçlarımız hakkında bir tartışmayı da içeriyoruz.Mevcut veri yapıları üzerinde kaba taneli bir kilit kullanarak eş zamanlı erişime izin vermenin, genel performansı daha fazla iplikle azalttığını görüyoruz.HTM bu yavaşlamayı biraz hafifletse de, ortadan kaldırmaz.Yüksek performans elde etmek için hem HTM'ye hem de ince taneli kilitleme için tasarımlara fayda sağlayan algoritmik optimizasyonlara ihtiyaç vardır.Performans sonuçlarımız, yeni hash tablo tasarımımızın - iyimser guguklu haşhaş etrafında- diğer optimize edilmiş eş zamanlı hash tablolarını, küçük anahtar değerli öğeler için önemli ölçüde daha az bellek kullanırken bile, ağır iş yükleri için 2.5x'e kadar optimize ettiğini göstermektedir.16 çekirdekli bir makinede, hash tablomuz neredeyse 40 milyon ekleme ve saniyede 70 milyondan fazla arama işlemi gerçekleştiriyor.


Grafik veritabanları (GDB) son zamanlarda, verileri grafik benzeri yapı ile depolamak ve yönetmek için geleneksel veritabanlarının sınırlarını aşmak için ortaya çıkmıştır.Bugün, sosyal ağlar gibi grafik benzeri verileri yöneten birçok uygulama için bir gereksinimi temsil ediyorlar.Grafik veritabanlarındaki sorguları optimize etmek için uygulanan tekniklerin çoğu, geleneksel veritabanlarında, dağıtım sistemlerinde kullanılmıştır... ya da grafik teorisinden ilham alınmıştır.Bununla birlikte, grafik veritabanlarındaki yeniden kullanımları, dinamik yapı, son derece birbirine bağlı veriler ve veri ilişkilerine verimli bir şekilde erişme yeteneği gibi grafik veritabanlarının ana özelliklerine dikkat etmelidir.Bu makalede, grafik veritabanlarında sorgu optimizasyonu tekniklerini inceliyoruz.Özellikle, grafik benzeri verileri sorgulamayı geliştirmek için tanıttıkları özelliklere odaklanıyoruz.


MapReduce, çok çeşitli gerçek dünya görevlerine uygun büyük veri kümelerinin işlenmesi ve üretilmesi için bir programlama modeli ve ilişkili bir uygulamadır.Kullanıcılar hesaplamayı bir harita ve bir azaltma işlevi açısından belirler ve altta yatan çalışma zamanı sistemi, hesaplamayı büyük ölçekli makine kümeleri arasında otomatik olarak paralelleştirir, makine arızalarını işler ve ağ ve diskleri verimli bir şekilde kullanmak için makinelerarası iletişimi planlar.Programcılar sistemi kullanımı kolay buluyor: Son dört yılda Google'da on binden fazla farklı MapReduce programı dahili olarak uygulandı ve her gün ortalama yüz bin MapReduce işi Google'ın kümelerinde yürütülüyor ve günde toplam yirmi petabayttan fazla veri işleniyor.


Kablosuz sensör ağları (WSN'ler) geniş bir uygulama yelpazesi için etkili bir çözüm olarak ortaya çıkmıştır.Geleneksel WSN mimarilerinin çoğu, bir algılama alanı üzerinde yoğun olarak konuşlandırılmış statik düğümlerden oluşur.Son zamanlarda, mobil unsurlara (ME'ler) dayanan birkaç WSN mimarisi önerildi.Çoğu, WSN'lerdeki veri toplama problemini çözmek için mobiliteden yararlanır.Bu makalede ilk olarak WSN'leri ME'lerle tanımlıyoruz ve ME'lerin rolüne dayanarak mimarilerinin kapsamlı bir taksonomisini sunuyoruz.Daha sonra böyle bir senaryoda veri toplama sürecine genel bir bakış sunar ve ilgili sorunları ve zorlukları tanımlarız.Bu konulara dayanarak, ilgili literatür hakkında kapsamlı bir araştırma yapıyoruz.Son olarak, altta yatan yaklaşımları ve çözümleri, sorunları ve gelecekteki araştırma yönlerini açmak için ipuçlarıyla karşılaştırıyoruz.


Bu makalede, mikrodalga filtreleri için kuplaj matrislerinin sentezine yeni bir yaklaşım sunulmuştur d. Yeni yaklaşım, birden fazla varsa, bir ağ için tüm olası kuplaj matris çözümlerini kapsamlı bir şekilde keşfedeceği için, mevcut doğrudan matris sentezi için bir nd optimizasyon yöntemlerini temsil eder.Bu, mikrodalga filtresini gerçekleştirmesi amaçlanan teknolojiye en uygun olan bağlantı değerleri seti, rezonatör frequ ency ofsetleri, parazitik bağlantı toleransı vb.Yöntemin kullanımını göstermek için, r cently - tanıtılan 'genişletilmiş kutu' (EB) bağlantı matrisi yapılandırması alınır.EB, bir dizi önemli avantaja sahip yeni bir filtre konfigürasyonu sınıfını temsil eder; bunlardan biri, her bir prototip filtreleme fonksiyonu için çoklu bağlantı matrisi çözümlerinin varlığıdır, örneğin 8 derecelik durumlar için 16.Bu durum, sentez yönteminin kullanımını göstermek için bir örnek olarak alınır - çift modlu realizm için uygun bir çözüm ve bazı bağlantı elemanlarının ihmal edilebilecek kadar küçük olduğu bir çözüm sunar.Index Terimleri Kaplin matrisi, filtre sentezi, Groebner temeli, ters karakteristik, çoklu çözümler.


Bir öznenin kafasının yerini ve izini bulabilen ve daha sonra yüzün özelliklerini bilinen bireylerle karşılaştırarak kişiyi tanıyabilen gerçek zamanlı bir bilgisayar sistemi geliştirdik.Bu sistemde alınan hesaplama yaklaşımı, hem fizyoloji hem de bilgi teorisinin yanı sıra, neredeyse gerçek zamanlı performans ve doğruluğun pratik gereksinimleri ile motive edilir.Yaklaşımımız, yüz tanıma problemini, üç boyutlu geometrinin geri kazanılmasını gerektirmek yerine, yüzlerin normal olarak dik olması ve bu nedenle küçük bir 2 boyutlu karakteristik görüş kümesiyle tanımlanabileceği gerçeğinden yararlanarak, içsel olarak iki boyutlu (2-D) bir tanıma problemi olarak ele almaktadır.Sistem, yüz görüntülerini, bilinen yüz görüntüleri arasındaki önemli varyasyonları kapsayan bir özellik alanına yansıtarak işlev görür.Önemli özellikler "özyüzler" olarak bilinir, çünkü bunlar yüzlerin setinin özvektörleridir (ilkel bileşenler); mutlaka gözler, kulaklar ve burunlar gibi özelliklere karşılık gelmezler.Projeksiyon işlemi, bireysel bir yüzü özyüz özelliklerinin ağırlıklı bir toplamı ile karakterize eder ve böylece belirli bir yüzü tanımak için sadece bu ağırlıkları bilinen bireylerinkilerle karşılaştırmak gerekir.Yaklaşımımızın bazı özel avantajları, yeni yüzleri denetimsiz bir şekilde öğrenme ve daha sonra tanıma yeteneğini sağlaması ve bir sinir ağı mimarisi kullanarak uygulanmasının kolay olmasıdır.


Çok katmanlı algılayıcı, geri yayılımı kullanarak bir sınıflandırıcı olarak eğitildiğinde, Bayes optimal diskriminant fonksiyonuna yaklaşık olarak gösterilir.Sonuç hem iki sınıf sorunu hem de birden fazla sınıf için gösterilmiştir.Çok katmanlı algılayıcının çıktılarının, eğitilen sınıfların a posteriori olasılık fonksiyonlarına yaklaştığı gösterilmiştir.Kanıt, herhangi bir sayıda katman ve herhangi bir tip birim aktivasyon fonksiyonu, doğrusal veya doğrusal olmayan için geçerlidir.


Son yıllarda, derin üretken modellerin, doğrudan ham verilerden öğrenen görüntüler, ses ve hatta video gibi yüksek boyutlu gözlemleri ikna ettiğini ‘hayal ettiği’ gösterilmiştir.Bu çalışmada, hedefe yönelik görsel planları nasıl hayal edeceğimizi soruyoruz - dinamik bir sistemi mevcut yapılandırmasından istenen bir hedef duruma geçiren makul bir gözlem dizisi, daha sonra kontrol için referans yörüngesi olarak kullanılabilir.Görüntüler gibi yüksek boyutlu gözlemlere sahip sistemlere odaklanıyoruz ve temsil öğrenme ve planlamayı doğal olarak birleştiren bir yaklaşım öneriyoruz.Çerçevemiz, düşük boyutlu bir planlama modelinde bir geçiş ve ek bir gürültü ile üretken sürecin indüklendiği ardışık gözlemlerin üretken bir modelini öğrenir.Oluşturulan gözlemler ile planlama modelindeki geçiş arasındaki karşılıklı bilgiyi maksimize ederek, verilerin nedensel doğasını en iyi açıklayan düşük boyutlu bir gösterim elde ederiz.Planlama modelini verimli planlama algoritmalarıyla uyumlu olacak şekilde yapılandırıyoruz ve bu tür birkaç modeli ayrık veya sürekli durumlara göre sunuyoruz.Son olarak, görsel bir plan oluşturmak için, mevcut ve hedef gözlemlerini planlama modelinde kendi durumlarına yansıtır, bir yörünge planlar ve ardından yörüngeyi bir gözlem dizisine dönüştürmek için üretken modeli kullanırız.İp manipülasyonunun makul görsel planlarını hayal etme yöntemimizi gösteriyoruz3.


OBEKTİF Dikkat eksikliği/hiperaktivite bozukluğu (DEHB) olan çocuklarda ve ergenlerde çalışma belleği (WM) süreçlerindeki eksiklikler için ampirik kanıtları belirlemek.Method Exploratory meta-analitik prosedürler DEHB olan çocukların WM bozuklukları gösterip göstermediğini araştırmak için kullanılmıştır.1997'den Aralık 2003'e kadar yayınlanan 26 ampirik araştırma çalışması (önceki bir gözden geçirmenin ardından) dahil etme kriterlerimizi karşıladı.WM ölçüleri hem modaliteye (sözlü, mekansal) hem de gerekli işlem türüne (depolama ve depolama/manipülasyona karşı) göre kategorize edilmiştir.DEHB'li çocuklar, dil öğrenme bozuklukları ve genel entelektüel yetenekteki zayıflıklarla birlikte komorbiditeden bağımsız olan WM'nin birden fazla bileşeninde eksiklikler gösterdiler.Mekansal depolama için genel etki boyutları (etki boyutu = 0.85, CI = 0.62 - 1.08) ve mekansal merkezi yönetici WM (etki boyutu = 1.06, güven aralığı = 0.72-1.39), sözel depolama için elde edilenlerden daha büyüktü (etki boyutu = 0.47, güven aralığı = 0.36-0.59) ve sözel merkezi yönetici WM (etki boyutu = 0.43, güven aralığı = 0.24-0.62).DEHB'li çocuklarda WM bozukluklarının kanıtı, DEHB'de WM süreçlerini içeren son teorik modelleri desteklemektedir.DEHB'ye olan bozuklukların doğasını, ciddiyetini ve özgüllüğünü daha net bir şekilde tanımlamak için gelecekteki araştırmalara ihtiyaç vardır.


Derin öğrenme, çeşitli makine öğrenimi görevlerinde diğer yaklaşımlardan daha iyi performans göstermek için büyük veri kümelerinden ve hesaplamalı olarak verimli eğitim algoritmalarından yararlanır.Bununla birlikte, derin sinir ağlarının eğitim aşamasındaki kusurlar, onları düşmanca örneklere karşı savunmasız hale getirir: derin sinir ağlarının yanlış sınıflandırılmasına neden olmak amacıyla hasımlar tarafından hazırlanmış girdiler.Bu çalışmada, derin sinir ağlarına (DNN'lere) karşı hasımların alanını resmileştiriyoruz ve DNN'lerin girdileri ve çıktıları arasındaki haritalamanın kesin bir anlayışına dayanan düşmanca örnekler üretmek için yeni bir algoritma sınıfı tanıtıyoruz.Bilgisayar görüşüne yapılan bir uygulamada, algoritmalarımızın insan denekler tarafından doğru şekilde sınıflandırılan ancak belirli hedeflerde %97'lik bir düşmanca başarı oranına sahip bir DNN tarafından yanlış sınıflandırılan örnekleri güvenilir bir şekilde üretebildiğini ve numune başına giriş özelliklerinin yalnızca ortalama %4.02'sini değiştirebildiğini gösteriyoruz.Daha sonra farklı örnek sınıflarının sertlik ölçümünü tanımlayarak düşmanca pertürbasyonlara karşı savunmasızlığını değerlendiririz.Son olarak, iyi huylu bir girdi ile hedef sınıflandırma arasındaki mesafenin tahmin edici bir ölçüsünü tanımlayarak, düşmanca örneklere karşı savunmaları özetleyen ön çalışmaları tanımlıyoruz.


Apple'ın MacBook firmware güvenliğinde, bu dizüstü bilgisayarların SPI Flash önyükleme ROM'una güvenilir olmayan değişikliklerin yazılmasına izin veren birkaç kusur var.Bu özellik, popüler Apple MacBook ürün hattı için yeni bir kalıcı firmware rootkit'i veya 'bootkit' sınıfını temsil eder.Stealthy bootkit'ler kendilerini tespit etmekten gizleyebilir ve bunları kaldırmaya yönelik yazılım girişimlerini önleyebilir.Önyükleme ROM'unda yapılan kötü amaçlı değişiklikler, işletim sisteminin yeniden yüklenmesinden ve hatta sabit sürücü değiştirmesinden bile kurtulabiliyor.Ek olarak, kötü amaçlı yazılım, diğer Thunderbolt cihazlarının Option ROM'larına, hava boşluğu güvenlik çevrelerine viral olarak yayılmanın bir yolu olarak kendisinin bir kopyasını yükleyebilir.Apple, bu kusurların bazılarını CVE 2014-4498'in bir parçası olarak düzeltti, ancak MacBook'un önyükleme zamanında yazılımın kriptografik doğrulamasını yapmak için güvenilir donanımdan yoksun olması nedeniyle bu güvenlik açığı sınıfına kolay bir çözüm yoktur.


Bu makale, ultra geniş bantlı dijital-analog (D/A) dönüşüm alt sistemleri için aşırı 110-GHz bant genişliği 2:1 analog çoklayıcı (AMUX) sunar.AMUX, yeni geliştirilen $pmb0.25-mu mathrmm$ -emitter-genişliği InP çift heterojunction bipolar transistörler (DHBT'ler) kullanılarak tasarlanmış ve üretilmiştir, bu transistörler sırasıyla $pmbf_mathrmT$ ve $pmb fdisplaystyle max$ 460 ve 480 GHz'lik bir zirveye sahiptir.AMUX IC, veri girişli doğrusal tamponlar, bir saat girişli sınırlayıcı tampon, bir AMUX çekirdeği ve bir çıkış doğrusal tamponu da dahil olmak üzere topaklanmış yapı taşlarından oluşur.Veri ve saat yolları için ölçülen 3-dB bant genişliği her ikisi de 110 GHz'in üzerindedir.Buna ek olarak, 180 GS/s'ye kadar zaman alan büyük işaretli örnekleme işlemlerini ölçer ve elde eder.Bu AMUX kullanılarak 224-Gb/s (112-GBaud) dört seviyeli nabız amplitude modülasyonu (PAM4) sinyali başarıyla üretildi.Bildiğimiz kadarıyla, bu AMUX IC, daha önce bildirilen diğer AMUX'lere kıyasla en geniş bant genişliğine ve en hızlı örnekleme oranına sahiptir.


Bu makale, tamamen entegre bir RF enerji toplama sistemini tanıtmaktadır.Sistem, harici dc yüklerin talep ettiği akımı eşzamanlı olarak teslim edebilir ve ekstra çıkış gücü dönemlerinde ekstra enerjiyi harici kapasitörlerde depolayabilir.Tasarım 0.18- $mu textm$ CMOS teknolojisinde üretilmiştir ve aktif çip alanı 1.08 mm2'dir.Önerilen kendi kendine başlatma sistemi, entegre bir LC eşleştirme ağı, bir RF doğrultucu ve 66-157 nW tüketen bir güç yönetimi / kontrol ünitesi ile yeniden yapılandırılabilir.Gerekli saat üretimi ve voltaj referans devresi aynı çipe entegre edilmiştir.Görev döngüsü kontrolü, talep edilen çıkış gücünü sağlayamayan düşük giriş gücü için çalışmak için kullanılır.Ayrıca, RF doğrultucusunun aşamalarının sayısı, mevcut çıkış gücünün verimliliğini artırmak için yeniden yapılandırılabilir.Yüksek kullanılabilir güç için, harici bir enerji depolama elemanını şarj etmek için ikincil bir yol etkinleştirilir.Ölçülen RF giriş gücü hassasiyeti, 1-V dc çıkışında 14.8 dBm'dir.


Büyük belge arşivlerini yönetmek için bir çözüm sunan bir algoritma paketini incelemek.


Bu mektupta W-bandında yeni bir anten-in-package (AiP) teknolojisi önerilmiştir.Bu teknoloji, metalik paketin yüksek mekanik mukavemeti karşılamak için kullanılması gereken özel durumu çözmek için sunulmaktadır.Çok katmanlı düşük sıcaklıklı co-fired seramik (LTCC) teknolojisinden faydalanarak antenin radyasyon verimliliği korunabilir.Bu arada, yüksek mekanik mukavemet ve koruma performansı elde edilir.AiP'nin bir prototipi tasarlandı.Prototip, entegre LTCC anteni, düşük kayıplı besleyici ve konik boynuz açıklığına sahip metalik paketi oluşturur.Bu LTCC besleyici, lamine dalga kılavuzu (LWG) ile gerçekleştirilir.Anten empedans bant genişliğini genişletmek için LTCC'ye gömülü bir LWG boşluğu kullanılır.Elektromanyetik (EM) simülasyonlar ve anten performanslarının ölçümleri, tüm frekans ilgi alanı üzerinde iyi bir şekilde hemfikirdir.Önerilen prototip, 88 ila 98 GHz arasında 10 GHz'lik -10dB empedans bant genişliği ve 89 GHz'de 12,3 dBi'lik bir zirve kazancı elde ediyor.


Doğal sahnelerin istatistiklerini yakalayan ve çeşitli makine görüşü görevleri için kullanılabilen genel, etkileyici görüntü geçmişlerini öğrenmek için bir çerçeve geliştiriyoruz.Yaklaşım, genişletilmiş piksel mahalleleri üzerinden potansiyel işlevleri öğrenerek geleneksel Markov rastgele alan (MRF) modellerini genişletir.Alan potansiyelleri, birçok doğrusal filtre yanıtının doğrusal olmayan işlevlerini kullanan bir Ürün Uzmanları çerçevesi kullanılarak modellenir.Önceki MRF yaklaşımlarının aksine, doğrusal filtreler de dahil olmak üzere tüm parametreler eğitim verilerinden öğrenilir.Bu Uzmanlar Alanı modelinin yeteneklerini basit, yaklaşık bir çıkarım şeması kullanılarak uygulanan iki örnek uygulama, görüntü adlandırma ve görüntü boyama ile gösteriyoruz.Model, genel bir görüntü veritabanında eğitilirken ve belirli bir uygulamaya göre ayarlanmamış olsa da, özel tekniklerle rekabet eden ve hatta daha iyi performans gösteren sonuçlar elde ediyoruz.


Hücre dengeleme devreleri, pillerin yaşam döngüsünü genişletmek ve pillerden maksimum güç elde etmek için önemlidir.Pil paketlerinde hücre dengelemesi için birçok güç elektroniği topolojisi denenmiştir.Aktif hücre dengeleme topolojileri, endüktör-kapasitör veya transformatör-kapasitör kombinasyonu veya anahtarlı kapasitör veya anahtarlı indüktör gibi enerji depolama elemanlarını kullanarak pilin hücreleri arasındaki voltajları dengelemek için daha düşük performans gösteren hücrelere daha yüksek performans gösteren hücrelerden enerji aktarır.Bu çalışmada, herhangi bir enerji depolama elemanı kullanmadan aktif bir dengeleme topolojisi önerilmiştir.Fikir, bir kapasitör veya kapasitör bankalarının voltajları dengelemek için pil hücrelerine geçtiği anahtarlanmış kondansatör topolojisine benzer.Temel bir pil hücresi modeli, hücrenin kapasitif etkisi nedeniyle kapasitansı içerdiğinden, bu kapasitif etki hücre dengelemesinde kullanılabilir.Bu nedenle, anahtarlı kapasitör topolojisindeki eşitleyici kapasitörler ortadan kaldırılabilir ve pil hücreleri birbirleriyle değiştirilebilir.Bu, daha hızlı enerji transferine izin verir ve bu nedenle hızlı eşitleme ile sonuçlanır.Önerilen topoloji, güç elektronik devrelerinde sık sık başarısız olan kapasitörler gibi ekstra enerji depolama elemanlarının ihtiyacını ortadan kaldırır, ekstra enerji depolama elemanları tarafından eklenen kayıpları ve devrelerin maliyetini ve hacmini azaltır ve kontrol algoritmasını basitleştirir.Önerilen dengeleme devresi uygulama ihtiyacına göre uygulanabilir.Önerilen topoloji MATLAB/Simulink ortamında simüle edilir ve değişen kapasitör topolojilerine kıyasla hızı dengeleme açısından daha iyi sonuçlar göstermiştir.


Bu kitabın ikinci baskısındaki en büyük değişiklik, olasılıksal geri alma üzerine yeni bir bölümün eklenmesidir.Bu bölüm dahil edilmiştir, çünkü bence bu bilgi edinmedeki en ilginç ve aktif araştırma alanlarından biridir.Hala çözülmesi gereken birçok sorun var, bu yüzden bu özel bölümün bu alandaki bilgi durumunu ilerletmek isteyenlere yardımcı olacağını umuyorum.Diğer tüm bölümler, ele alınan konularla ilgili daha yeni çalışmalardan bazılarını ekleyerek güncellendi.Bu yeni baskıyı hazırlarken Bruce Croft ile tartışmalardan yararlandım, bu kitabın materyali ileri lisans bilgi (veya bilgisayar) fen öğrencileri, lisansüstü kütüphane fen öğrencileri ve IR alanında araştırma görevlilerini amaçlamaktadır.Bölümlerden bazıları, özellikle Bölüm 6 *, biraz gelişmiş matematikten basit bir şekilde yararlanır.Bununla birlikte, gerekli matematiksel araçlar, şu anda var olan çok sayıda matematiksel metinden kolayca ustalaşabilir ve her durumda, matematiğin gerçekleştiği yerlerde referanslar verilmiştir.İfadenin netliğini referansların yoğunluğuyla dengeleme sorunuyla yüzleşmek zorunda kaldım.Çok sayıda referans vermeye teşvik edildim, ancak metnin sürekliliğini yok edeceklerinden korkuyordum.Orta bir rotayı yönlendirmeye çalıştım ve Yıllık Bilgi Bilimi ve Teknolojisi İncelemesi ile rekabet etmedim.Normalde, yalnızca kitap veya süreli yayın gibi kolayca erişilebilen bazı biçimlerde yayınlanmış eserleri alıntılamaya teşvik edilir.Ne yazık ki, IR'deki ilginç çalışmaların çoğu teknik raporlarda ve doktora tezlerinde yer almaktadır.Örneğin, Cornell'deki SMART sistemi üzerinde yapılan çalışmaların çoğu yalnızca raporlarda mevcuttur.Neyse ki bunların çoğu artık Ulusal Teknik Bilgi Servisi (ABD) ve Üniversite Mikrofilmleri (İngiltere) aracılığıyla mevcuttur.Bu kaynakları kullanmaktan kaçınmadım, ancak aynı malzeme başka bir formda daha kolay erişilebilirse tercih ettim.Bana yardım eden birçok kişi ve kuruma olan hatırı sayılır borcumu kabul etmek isterim.Öncelikle şunu söyleyeyim ki, bu kitaptaki birçok fikirden sorumlular ama sadece ben sorumlu tutulmak istiyorum.En büyük borcum Karen Sparck Jones'a, bana deneysel bir bilim olarak bilgi edinmeyi araştırmayı öğretti.Nick Jardine ve Robin...


Bağlam tahmin modelleri (daha çok gömme veya nöral dil modelleri olarak bilinir) dağıtımsal semantik bloktaki yeni çocuklardır.Bu modelleri çevreleyen vızıltıya rağmen, literatür hala klasik, kont-vektör tabanlı dağıtımsal semantik yaklaşımlarla tahmin modellerinin sistematik bir karşılaştırmasından yoksundur.Bu makalede, çok çeşitli sözlüksel semantik görevlerde ve birçok parametre ayarında bu kadar kapsamlı bir değerlendirme yapıyoruz.Sonuçlar, kendi sürprizimize göre, bağlam tahmin modelleri, sayım tabanlı meslektaşlarına karşı kapsamlı ve yankı uyandıran bir zafer elde ettiğinden, vızıltının tamamen haklı olduğunu gösteriyor.


1Öğrenci, Dept.Bilgisayar Mühendisliği, VESIT, Maharashtra, Hindistan -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Karmaşık verilerden öğrenme ve işleme yeteneğine sahip bir insan beyni gibi davranmayı ve aynı zamanda karmaşık görevleri de çözmeye çalışmayı amaçlamaktadır.Bu özelliği nedeniyle metin, ses, görüntü vb. gibi çeşitli alanlarda kullanılmıştır.Doğal dil süreci derin öğrenme tekniklerinden etkilenmeye başlamıştır.Bu araştırma makalesi, Deep Learning'in Doğal Dil İşleme alanındaki son gelişmeleri ve uygulamalarını vurgulamaktadır.


Son yıllar, bulut bilişimin gelişimine ve geleneksel karar ağacı algoritmalarına zorluklar getiren büyük veri çağına tanık oldu.İlk olarak, veri kümesinin boyutu son derece büyük hale geldikçe, bir karar ağacı oluşturma süreci oldukça zaman alıcı olabilir.İkincisi, veriler artık hafızaya sığamadığı için, bazı hesaplamalar harici depolamaya taşınmalıdır ve bu nedenle I/O maliyetini arttırır.Bu amaçla, MapReduce programlama modelini kullanarak tipik bir karar ağacı algoritması olan C4.5'i uygulamayı teklif ediyoruz.Özellikle, geleneksel algoritmayı bir dizi Harita ve Azaltma prosedürüne dönüştürüyoruz.Ayrıca, iletişim maliyetini en aza indirmek için bazı veri yapıları tasarlıyoruz.Ayrıca büyük bir veri kümesi üzerinde kapsamlı deneyler yapıyoruz.Sonuçlar, algoritmamızın hem zaman verimliliği hem de ölçeklenebilirlik sergilediğini göstermektedir.


3D geo-database araştırması, 3D kentsel planlama, çevre izleme, altyapı yönetimi ve erken uyarı veya afet yönetimi ve yanıtı gibi zorlu uygulamaları desteklemek için umut verici bir alandır.Bu alanlarda, GIScience ve ilgili alanlarda disiplinlerarası araştırmalar, insan faaliyetlerini ve jeofiziksel fenomenleri tanımlayan büyük jeo-referanslı veri kümelerinin modellemesini, analizini, yönetimini ve entegrasyonunu desteklemek için gereklidir.Geo-databases, 2D haritaları, 3D jeo-bilimsel modelleri ve diğer jeo-referanslı verileri entegre etmek için platformlar olarak hizmet verebilir.Bununla birlikte, mevcut jeo-veri tabanları yeterli 3D veri modelleme ve veri işleme teknikleri sunmamaktadır.Yüzey ve hacim modellerini işlemek için yeni 3D geo-database'lere ihtiyaç vardır.Bu makale ilk olarak geo-database araştırmalarının 25 yıllık bir retrospektifini sunmaktadır.Veri modellemesi, standartları ve coğrafi verilerin indekslenmesi ayrıntılı olarak tartışılmaktadır.Disiplinlerarası araştırmalar için yeni alanlar açmak için 3D jeo-veri tabanlarının geliştirilmesi için yeni yönler ele alınmaktadır.Erken uyarı ve acil müdahale alanlarındaki iki senaryo, insan ve jeofiziksel fenomenlerin kombine yönetimini göstermektedir.Makale, açık araştırma problemlerine eleştirel bir bakışla sona eriyor.& 2011 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır.


Robotik ve yapay zekada otomasyon yolunda ilerlerken, cihazlarımızın bizden bağımsız olarak çalışabilmesi için artan miktarda etik karar vermeyi otomatikleştirmemiz gerekecek.Ancak etik karar vermeyi otomatikleştirmek, bu görevi nasıl yerine getireceğine dair kararlar almak zorunda kalacak mühendisler ve tasarımcılar için yeni sorular ortaya çıkarır.Örneğin, bazı etik kararlar sert ahlaki durumları içerir, bu da özerkliği çevreleyen yerleşik normlara ve bilgilendirilmiş rızaya saygı göstermek için kullanıcı girdisini gerektirir.Yazar, etik karar verme otomasyonuna eşlik eden bu ve diğer etik hususları dikkate alır.Tasarım odasında göz önünde bulundurulması gereken bazı genel etik gereksinimleri önermektedir ve mühendislerin, tasarımcıların, etikçilerin ve politika yapıcıların belirli etik karar verme biçimlerini nasıl otomatikleştireceğine karar vermesine yardımcı olmak için tasarım sürecine entegre edilebilecek bir tasarım aracı çizmektedir.


Sağlık, Nesnelerin İnterneti (IoT) teknolojisinin en hızlı genişleyen uygulama alanlarından biridir.IoT cihazları, kardiyovasküler hastalıklar (CVD) gibi kronik hastalıkları olan hastaların uzaktan sağlık izlemesini sağlamak için kullanılabilir.Bu makalede kalp atışı teşhisi için EKG analizi ve sınıflandırması için bir algoritma geliştiriyoruz ve bunu IoT tabanlı gömülü bir platformda uyguluyoruz.Bu algoritma, hastanın 24 saat sürekli izlenmesi için uygun giyilebilir bir EKG teşhis cihazı için önerimizdir.EKG analizi için Discrete Wavelet Transform (DWT) ve bir Destek Vektör Makinesi (SVM) sınıflandırıcısı kullanıyoruz.Elde edilen en iyi sınıflandırma doğruluğu, 18 ve 2493 destek vektörlerinin bir özellik vektörü için% 98,9'dur.Galileo kurulunda algoritmanın farklı uygulamaları, hesaplama maliyetinin böyle olduğunu, EKG analizi ve sınıflandırmasının gerçek zamanlı olarak yapılabileceğini göstermeye yardımcı olur.


Ulusal Sağlık Enstitüleri Ulusal Araştırma Kaynakları Merkezi himayesinde oluşturulan Kompleks Fizyolojik Sinyaller için yeni açılan Araştırma Kaynağı, kardiyovasküler ve diğer karmaşık biyomedikal sinyallerin incelenmesinde mevcut araştırmaları ve yeni araştırmaları teşvik etmeyi amaçlamaktadır.Kaynağın birbirine bağlı 3 bileşeni vardır.FizyolojiBank, biyomedikal araştırma topluluğu tarafından kullanılmak üzere fizyolojik sinyallerin ve ilgili verilerin iyi karakterize edilmiş dijital kayıtlarının büyük ve büyüyen bir arşividir.Şu anda, sağlıklı deneklerden ve yaşamı tehdit eden aritmiler, konjestif kalp yetmezliği, uyku apnesi, nörolojik bozukluklar ve yaşlanma dahil olmak üzere büyük halk sağlığı etkileri olan çeşitli koşullara sahip hastalardan multiparametre kardiyopulmoner, sinirsel ve diğer biyomedikal sinyallerin veritabanlarını içerir.FizyolojiToolkit, fizyolojik sinyal işleme ve analizi, istatistiksel fizik ve doğrusal olmayan dinamiklere dayanan hem klasik teknikler hem de yeni yöntemler kullanarak fizyolojik olarak önemli olayların tespiti, sinyallerin etkileşimli gösterimi ve karakterizasyonu, yeni veritabanlarının oluşturulması, fizyolojik ve diğer sinyallerin simülasyonu, analiz yöntemlerinin niceliksel olarak değerlendirilmesi ve karşılaştırılması ve durağan olmayan süreçlerin analizi için açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir.PhysioNet, kaydedilmiş biyomedikal sinyallerin ve bunları analiz etmek için açık kaynaklı yazılımların yayılması ve değişimi için çevrimiçi bir forumdur.Verilerin işbirlikçi analizi ve önerilen yeni algoritmaların değerlendirilmesi için tesisler sağlar.World Wide Web üzerinden PhysioBank verilerine ve PhysioToolkit yazılımına ücretsiz elektronik erişim sağlamanın yanı sıra (http://www.physionet.org), PhysioNet, kullanıcılara farklı uzmanlık seviyelerinde yardımcı olmak için çevrimiçi eğitimler aracılığıyla hizmet ve eğitim sunar.


Amaç - Sosyal denetimin uygulanabilirliğini, paydaşların kurumsal sürdürülebilirlik ve performansı hakkında değerlendirme ve raporlamaya yönelik bir yaklaşım olarak tanımlamak.Tasarım/metodoloji/yakınlaştırma – AA1000 ve sosyal denetim çalışmaları çerçevesinde çizilen bu makale, paydaş katılımını, sosyal denetim ve kurumsal sürdürülebilirliği kurumsal sürdürülebilirliği ele almak için diyaloga dayalı sosyal denetim uygulamakla ilişkilendiriyor.Bulgular - Bu makale, kurumsal sürdürülebilirlik ve sosyal denetim arasında bir "eşleşme" tanımlamaktadır, çünkü her ikisi de daha geniş bir paydaş kitlesinin refahını göz önünde bulundurarak ve paydaşların sürece katılımını gerektiren bir organizasyonun sosyal, çevresel ve ekonomik performansını iyileştirmeyi amaçlamaktadır.Bu makale, paydaşları diyalog yoluyla meşgul ederek sosyal denetimin güven oluşturmak, bağlılığı belirlemek ve paydaşlar ve şirketler arasında işbirliğini teşvik etmek için uygulanabileceğini öne sürmektedir.Araştırma sınırlamaları / uygulamaları - Bu araştırma, kurumsal sürdürülebilirliği ele almada sosyal denetimin uygulanabilirliği ve diyalog tabanlı sosyal denetimin sınırlamalarının belirlenmesi konusunda daha fazla ampirik araştırma gerektirir.Pratik çıkarımlar – Sosyal denetim, demokratik bir iş toplumundaki paydaşlar ve şirketler arasındaki farklı çıkarları dengelemek için yararlı bir mekanizma olarak tanımlanmıştır.Kurumsal sürdürülebilirliğin geliştirilmesi ve elde edilmesinde sosyal denetimin uygulanması görünüşte pratik etkilere sahiptir.Özgünlük/değer – Bu makale, iş dünyasının sürdürülebilirliğe doğru ilerlemesine yardımcı olmak için diyalog tabanlı sosyal denetimin uygulanabilirliğini inceler.Sosyal denetim, kurumsal sosyal ve çevresel performansa ilişkin değerlendirme ve raporlama süreci olarak, paydaşları diyalog yoluyla buluşturmak, güven oluşturmak, bağlılığı belirlemek ve paydaşlar ve şirketler arasında işbirliğini teşvik etmek için uygulanabilir.


Bir girdi görüntüsünün çıktı görüntüsüne dönüştürüldüğü görüntü dönüşüm problemlerini ele alıyoruz.Bu tür sorunlar için son yöntemler tipik olarak çıkış ve yer-gerçek görüntüler arasında per-piksel kaybı kullanarak besleme-ileri convolutional sinir ağlarını eğitir.Paralel çalışma, yüksek kaliteli görüntülerin, önceden eğitilmiş ağlardan çıkarılan üst düzey özelliklere dayanarak algısal kayıp işlevlerini tanımlayarak ve optimize ederek oluşturulabileceğini göstermiştir.Her iki yaklaşımın faydalarını birleştiriyoruz ve görüntü dönüşümü görevleri için ileri besleme ağlarını eğitmek için algısal kayıp işlevlerinin kullanılmasını teklif ediyoruz.Gatys et al tarafından gerçek zamanlı olarak önerilen optimizasyon problemini çözmek için bir feed-forward ağının eğitildiği görüntü tarzı aktarımıyla ilgili sonuçları gösteriyoruz.Optimizasyona dayalı yönteme kıyasla, ağımız benzer niteliksel sonuçlar verir, ancak üç büyüklük sırası daha hızlıdır.Ayrıca, per-piksel kaybın algısal bir kayıpla değiştirilmesinin görsel olarak hoş sonuçlar verdiği tek görüntülü süper çözünürlükle de deney yapıyoruz.


Kayıplı görüntü sıkıştırma yöntemleri, özellikle düşük bit oranlarında, sıkıştırılmış sonuçlara her zaman çeşitli hoş olmayan eserler sunar.Son yıllarda, JPEG sıkıştırılmış görüntüler için birçok etkili yumuşak kod çözme yöntemi önerilmiştir.Bununla birlikte, bilgimizin en iyisine göre, JPEG 2000 sıkıştırılmış görüntülerin yumuşak kod çözme üzerinde çok az çalışma yapılmıştır.Convolution Neural Network'ün (CNN) çeşitli bilgisayar görme görevlerindeki üstün performansından esinlenerek, JPEG 2000 için çoklu bit hızı odaklı derin CNN'ler kullanarak yumuşak bir kod çözme yöntemi sunuyoruz.Daha spesifik olarak, eğitim aşamasında, çok sayıda yüksek kaliteli eğitim görüntüsü ve farklı kodlama bit oranlarında karşılık gelen JPEG 2000 sıkıştırılmış görüntüleri kullanarak bir dizi derin CNN'i eğitiyoruz.Test aşamasında, bir giriş sıkıştırılmış görüntü için, yumuşak kod çözme gerçekleştirmek için en yakın kodlama bit hızı ile eğitilmiş CNN seçilir.Kapsamlı deneyler, JPEG 2000 sıkıştırılmış görüntülerinin görsel kalitesini ve objektif puanlarını büyük ölçüde geliştiren sunulan yumuşak kod çözme çerçevesinin etkinliğini göstermektedir.


Bitcoin, tüm İnternet'te olduğu gibi büyük ölçüde devrim yaratabilecek ve bankacılık, kamu sektörü ve tedarik zinciri de dahil olmak üzere birçok endüstri türü üzerinde olumlu bir etki yaratabilecek yeni bir kavram ortaya koydu.Bu yenilik sahte anonimliğe dayanıyor ve blok zinciri teknolojisine dayanan yenilikçi ademi merkeziyetçi mimarisi üzerinde çalışıyor.Blockchain, merkezi bir otoriteye ihtiyaç duymadan, işlem tabanlı bir uygulama ırkını, iş süreci içinde hesap verebilirliği ve şeffaflığı teşvik eden güven kuruluşuyla ileriye doğru itiyor.Bununla birlikte, bir blok zinciri defteri (örneğin, Bitcoin) topluca "Blockchain Analytics" olarak adlandırılan çok karmaşık ve uzmanlaşmış araçlar haline gelme eğilimindedir, bireylerin, kolluk kuruluşlarının ve hizmet sağlayıcılarının onu aramasına, keşfetmesine ve görselleştirmesine izin vermek için gereklidir.Son yıllarda, ilişkileri haritalamak, işlemlerin akışını incelemek ve adli soruşturmaları geliştirmenin bir yolu olarak suç örneklerini filtrelemek için çeşitli analitik araçlar geliştirilmiştir.Bu makale, blok zinciri analitik araçlarının mevcut durumunu tartışıyor ve uygulamalarına dayanan tematik bir taksonomi modeli sunuyor.Ayrıca gelecekteki geliştirme ve araştırma için açık zorlukları inceler.


Bir fotoğrafın arkasındaki fotoğrafçıyı tanımlamanın yeni problemini tanıtıyoruz.Bu sorunu çözmek için mevcut bilgisayar görme tekniklerinin fizibilitesini araştırmak için, 41 tanınmış fotoğrafçı tarafından çekilen 180.000'den fazla görüntüden oluşan yeni bir veri kümesi oluşturduk.Bu veri setini kullanarak, fotoğrafçıyı tanımlamada çeşitli özelliklerin (CNN özellikleri de dahil olmak üzere düşük ve üst düzey) etkinliğini inceledik.Ayrıca bu görev için yeni bir derin evrişimsel sinir ağı eğittik.Sonuçlarımız, üst düzey özelliklerin düşük seviyeli özelliklerden büyük ölçüde daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.Metodumuzun fotoğrafçıları ayırt etme yeteneği hakkında fikir veren ve hangi belirli fotoğrafçıların çektiği hakkında ilginç sonuçlar çıkarmamıza izin veren bu öğrenilmiş modelleri kullanarak niteliksel sonuçlar sunuyoruz.Ayrıca yöntemimizin iki uygulamasını da gösteriyoruz.


MapReduce ve varyantları, emtia kümeleri üzerinde büyük ölçekli veri yoğun uygulamaların uygulanmasında son derece başarılı olmuştur.Bununla birlikte, bu sistemlerin çoğu, diğer popüler uygulamalar için uygun olmayan bir döngüsel veri akışı modeli etrafında inşa edilmiştir.Bu makale, böyle bir uygulama sınıfına odaklanmaktadır: birden fazla paralel işlem boyunca çalışan bir veri kümesini yeniden kullananlar.Bu, birçok yineleyici makine öğrenme algoritmasının yanı sıra etkileşimli veri analizi araçlarını da içerir.MapReduce'un ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını korurken bu uygulamaları destekleyen Spark adlı yeni bir çerçeve sunuyoruz.Bu hedeflere ulaşmak için Spark, esnek dağıtılmış veri kümeleri (RDD'ler) adı verilen bir soyutlama sunar.Bir RDD, bir bölüm kaybolursa yeniden inşa edilebilecek bir dizi makineye bölünmüş, salt okunur bir nesne koleksiyonudur.Spark, yinelemeli makine öğrenme işlerinde Hadoop'u 10 kat daha iyi hale getirebilir ve 39 GB'lık bir veri kümesini saniye-altı yanıt süresiyle etkileşimli olarak sorgulamak için kullanılabilir.


Cümleleri doğru bir şekilde temsil etme yeteneği, dil anlayışının merkezinde yer alır.Cümlelerin semantik modellemesi için benimsediğimiz Dynamic Convolutional Neural Network (DCNN) adlı bir convolutional mimariyi tanımlıyoruz.Ağ, doğrusal diziler üzerinden küresel bir havuzlama işlemi olan Dynamic k-Max Pooling'i kullanır.Ağ, değişen uzunluktaki girdi cümlelerini ele alır ve cümle üzerinde kısa ve uzun menzilli ilişkileri açıkça yakalayabilen bir özellik grafiği başlatır.Ağ bir parse ağacına dayanmaz ve herhangi bir dile kolayca uygulanabilir.DCNN'yi dört deneyde test ediyoruz: küçük ölçekli ikili ve çok sınıflı duyarlılık tahmini, altı yönlü soru sınıflandırması ve uzaktan denetimle Twitter duyarlılık tahmini.Ağ, ilk üç görevde mükemmel performansa ve en güçlü taban çizgisine göre son görevde% 25'ten daha büyük bir hata azalmasına ulaşır.


Çok seviyeli inverter teknolojisi son zamanlarda yüksek güç orta gerilim enerji kontrolü alanında çok önemli bir alternatif olarak ortaya çıkmıştır.Bu kağıt, diyot-klamplı invertör (nötr nokta kelepçeli), kapasitör-klamplı (uçan kapasitör) ve ayrı dc kaynaklarına sahip kademeli çok hücreli gibi en önemli topolojileri sunar.Asimetrik hibrit hücreler ve yumuşak anahtarlı çok seviyeli invertörler gibi gelişmekte olan topolojiler de tartışılmaktadır.Bu makale aynı zamanda bu dönüştürücü ailesi için geliştirilen en uygun kontrol ve modülasyon yöntemlerini sunar: çok seviyeli sinüzoidal darbe genişliği modülasyonu, çok seviyeli seçici harmonik eliminasyon ve uzay-vektör modülasyonu.Laminatörler, konveyör bantları ve birleşik güç akış kontrolörleri gibi bu dönüştürücülerin en son ve daha alakalı uygulamalarına özel dikkat gösterilmektedir.Rejeneratif yük sağlayan invertörler için giriş tarafında aktif bir ön uç ihtiyacı da tartışılır ve devre topolojisi seçenekleri de sunulur.Son olarak, yüksek voltajlı yüksek güç cihazları ve optik sensörler ve gelecekteki gelişim için diğer fırsatlar gibi çevresel olarak gelişen alanlar ele alınmaktadır.


Motor sürücüleri için geleneksel iki seviyeli yüksek frekanslı darbe genişliği modülasyonu (PWM) invertörleri, motor sargılarına ortak mod voltajı ve yüksek voltaj değişimi (dV / dt) oranları üreten yüksek frekanslı anahtarlamalarıyla ilişkili çeşitli problemlere sahiptir.Çok seviyeli invertörler bu sorunları çözer çünkü cihazları çok daha düşük bir frekansta geçiş yapabilir.İki farklı çok seviyeli topoloji, elektrikli sürücüler için bir dönüştürücü, ayrı dc kaynaklarına sahip bir basamaklı invertör ve arka arkaya bir diyot kıskaçlı dönüştürücü olarak kullanılmak üzere tanımlanmıştır.Cascade inverter, mümkün olan yüksek VA dereceleri nedeniyle ve pillerden veya yakıt hücrelerinden elde edilebilecek çeşitli dc voltaj kaynakları kullandığı için büyük otomotiv allelelektrik sürücüler için doğal bir uyumdur.Arkadan arkaya diyot kelepçeli dönüştürücü, hibrid elektrikli araç gibi bir ak voltaj kaynağının mevcut olduğu yerlerde idealdir.Simülasyon ve deneysel sonuçlar, bu iki dönüştürücünün PWM tabanlı sürücüler üzerindeki üstünlüğünü göstermektedir.


Bu çalışmada, internet üzerinden büyük ölçekli oylama için uygun olan güvenli bir elektronik oylama protokolü önermekteyiz.Protokol, bir seçmenin, takip edilemez ancak otantik mesajları değiş tokuş ederek oylarını anonim olarak kullanmasına izin verir.Protokol, (i) yalnızca uygun seçmenlerin oy kullanabilmesini, (ii) bir seçmenin sadece bir oy kullanabilmesini, (iii) bir seçmenin oylarının son oylamada sayıldığını doğrulayabilmesini, (iv) seçmen dışında hiç kimsenin bir seçmenle oy vermemesini ve (v) bir seçmen oy kullanmamaya karar verirse, kimsenin hileli bir yerde oy kullanamayacağını garanti eder.Protokol, tüm kayıtlı seçmenlerin işbirliğini gerektirmez.Ne eşik kriptosistemleri veya oy vermek için anonim kanallar gibi karmaşık kriptografik tekniklerin kullanılmasını gerektirmez.Bu, literatürde önerilen diğer oylama protokollerinin aksinedir.Protokol, başarılı bir operasyon için seçmenlerden başka üç ajan kullanıyor.Ancak, bu ajanların hiçbirine güven duyulmasını istemiyoruz.Yani, ajanlar fiziksel olarak birlikte bulunabilir veya sahtekârlık yapmaya çalışmak için birbirleriyle kaynaşabilir.Bir dolandırıcılık yapılırsa, kolayca tespit edilebilir ve kanıtlanabilir, böylece oylama geçersiz ve geçersiz ilan edilebilir.Protokolü elektronik oylama göz önünde bulundurularak önersek de, protokol takip edilemez ancak otantik bir mesajın değiştirilmesini içeren diğer uygulamalarda kullanılabilir.Bu tür başvuruların örnekleri anonim veya anonim finansal işlemlerle ilgili gizli anketlere cevap vermektedir.


Son on yılda, gömülü sistemlerin günlük hayatımızın ayrılmaz parçaları olduğu aşikar hale geldi.Birçok gömülü uygulamanın kablosuz doğasının yanı sıra her yerde bulunmaları, güvenlik ve gizlilik koruma mekanizmalarına olan ihtiyacı özellikle önemli kılmıştır.Bu nedenle, FPGA'lar gömülü sistemlerin ayrılmaz parçaları haline geldikçe, güvenliklerini bir bütün olarak dikkate almak zorunludur.Bu katkı, hem sistemden hem de uygulama perspektifinden FPGA'lardaki güvenlik sorunlarının son teknoloji tanımını sağlar.Kriptografik uygulamalar için yeniden yapılandırılabilir donanımın avantajlarını tartışıyor, FPGA'ların potansiyel güvenlik sorunlarını gösteriyor ve açık araştırma sorunlarının bir listesini sunuyoruz.Ayrıca, FPGA'lardaki hem kamu hem de simetrik anahtar algoritma uygulamalarını özetliyoruz.


Metin madenciliği, veri madenciliği, makine öğrenimi, doğal dil işleme, bilgi alma ve bilgi yönetimi tekniklerini birleştirerek bilgi aşırı yükleme krizini çözmeye çalışan yeni ve heyecan verici bir bilgisayar bilimi alanıdır.Metin Madenciliği El Kitabı, metin madenciliği ve bağlantı tespitinde en son tekniklerin kapsamlı bir tartışmasını sunar.Kitap, çekirdek metin madenciliği ve bağlantı tespit algoritmaları ve operasyonlarının derinlemesine incelenmesini sağlamanın yanı sıra, gelişmiş ön işleme tekniklerini, bilgi temsili hususlarını ve görselleştirme yaklaşımlarını inceler ve gerçek dünya uygulamalarıyla sona erer.