Uydulararası bağlantıların gerçekleştirilmesi, küpsat sürü görevlerinin başarısını sağlamak için bir zorunluluktur.Bununla birlikte, şimdiye kadar neredeyse hiç düşünülmemiştir.Küpsatlar için iletişim sistemleri, tüketilen güç, geometri ve üretimle ilgili birkaç tuhaf taleple uğraşmak zorundadır.Uygulama türüne bağlı olarak, gerekli veri oranları saniyede onlarca megabit'e kadar çıkabilirken, güç tüketimi ve fiziksel boyut platform tarafından sınırlıdır.Önerilen iletişim şeması, güç verimli modülasyon ve kanal kodlamasını çoklu erişim ve yayılma spektrum teknikleriyle birleştirerek çoklu uyduların konuşlandırılmasını sağlayacaktır.Bunun dışında anten sistemi, uyduların yöneliminden bağımsız olarak bağlantılar kurulabilecek ve sürdürülebilecek şekilde tasarlanmalıdır.Elektriksel olarak yönlendirilebilir bir radyasyon paterni, küpün her yüzüne antenler yerleştirerek elde edilir.Konformal ışın şekillendirme, sisteme istenen herhangi bir iletim yönü için 5 dBi kazanç sağlar ve tutum kontrolü ihtiyacını ortadan kaldırır.Ayrıca, düzlemsel antenlerin kullanılması, herhangi bir konuşlandırma gerektirmediği için mekanik parçanın karmaşıklığını azaltır.


Milimetre bandında dairesel polarize yuva radyatörü sunulmaktadır.Düşük yansıma ve iyi polarizasyon performansı, son teknoloji slot elemanlarına kıyasla elde edilir.Yeni eleman performansını kontrol etmek için substrat entegre dalga kılavuzları (SIW) teknolojisinde yüksek kazanç dizisi prototipi uygulanmıştır.Yükseltme düzleminde kosekant genlik kapsama alanı ve azimut düzleminde 6 eğimli monopulse desen elde edilir.Üretilen bir anten prototipi için belirtilen çalışma bandında (36,7 – 37 GHz) 28,6 dBi ve 36,7 GHz'de verimliliğin %79'luk bir kazanç tepe değeri elde edilmiştir.Aynı şekilde, en yüksek ölçülen eksenel oran 36.85 GHz'de 1.95 dB'dir.


Trizomi X, kadınlarda ekstra bir X kromozomunun varlığından kaynaklanan değişken bir fenotipe sahip bir cinsiyet kromozom anomalisidir (46,XX yerine 47,XXX).En yaygın kadın kromozomal anormallik olup, yaklaşık 1000 kadın doğumundan 1'inde görülür.Bazı bireyler sadece hafif bir şekilde etkilendiğinden veya asemptomatik olduğundan, trizomi X'li bireylerin sadece% 10'unun teşhis edildiği tahmin edilmektedir.En yaygın fiziksel özellikler uzun boy, epikantal kıvrımlar, hipotoni ve klinodaktik olarak bulunur.Nöbetler, böbrek ve genitoüriner anormallikler ve prematüre yumurtalık yetmezliği (POF) bulguları da ilişkili olabilir.Trizomi X'li çocuklar daha yüksek motor ve konuşma gecikme oranlarına sahiptir, okul çağında bilişsel eksiklikler ve öğrenme güçlüğü riski yüksektir.Dikkat eksikliği, duygudurum bozuklukları (anksiyete ve depresyon) ve diğer psikolojik bozukluklar da dahil olmak üzere psikolojik özellikler genel popülasyona göre daha yaygındır.Trizomi X en yaygın olarak mayoz sırasında bölünmezlik sonucu ortaya çıkar, ancak postzigotik bölünmezlik vakaların yaklaşık %20'sinde ortaya çıkar.Trizomi X riski ileri anne yaşı ile artar.Trizomi X'teki fenotip, X-inaktivasyonundan kaçan genlerin aşırı ekspresyonundan kaynaklandığı varsayılır, ancak genotip-fenotip ilişkileri tanımlanmaya devam eder.Doğum öncesi dönemde amniyosentez veya koryonik villus örneklemesi ile tanı koymak yaygındır.Doğum sonrası tanılar için endikasyonlar en sık gelişimsel gecikmeler veya hipotoni, öğrenme güçlüğü, duygusal veya davranışsal zorluklar veya POF'dur.Kesin karyotip sonuçlarından önce ayırıcı tanı kırılgan X, tetrazomi X, pentazomi X ve Turner sendromu mozaiği içerir.Genetik danışmanlık önerilir.Prenatal dönemde teşhis edilen hastalar, gelişimsel gecikmeler için yakından takip edilmelidir, böylece erken müdahale terapileri gerektiği gibi uygulanabilir.Okul çağındaki çocuklar ve ergenler, bilişsel / akademik beceriler, dil ve / veya sosyal-duygusal gelişimdeki problemler için bir müdahale planı tanımlamaya ve geliştirmeye vurgu yaparak psikolojik bir değerlendirmeden yararlanırlar.Geç menarş, adet düzensizlikleri veya doğurganlık sorunları ile başvuran ergenler ve yetişkin kadınlar POF için değerlendirilmelidir.Hastalar bireysel ve aile desteği almak için destek kuruluşlarına yönlendirilmelidir.Prognoz, belirtilerin ciddiyetine ve tedavinin kalitesine ve zamanlamasına bağlı olarak değişkendir.


En kısa yol sorguları (SPQ), birçok grafik analizi ve madencilik görevinde gereklidir.Ancak, en kısa yol sorgularını büyük grafiklerde anında yanıtlamak maliyetlidir.En kısa yol sorgularını çevrimiçi olarak cevaplamak için, en kısa yolları somutlaştırabilir ve indeksleyebiliriz.Bununla birlikte, N köşelerinin grafiğindeki tüm kısa yolların doğrudan bir indeksi O(N2) uzayını alır.Bu makalede, en kısa yolları indeksleme ve çevrimiçi olarak en kısa yol sorgularını yanıtlama sorununu ele alıyoruz.Birçok büyük gerçek grafik zengin simetrik olarak gösterildiğinden, yaklaşımımızın merkezi fikri, en kısa yol sorgusunun yanıtlanmasının doğruluğunu ve verimliliğini korurken, indeks boyutunu azaltmak için grafik simetrisini kullanmaktır.Teknik olarak, dikey seviye yerine yörünge seviyesinde büyük bir grafiği indekslemek için bir çerçeve geliştiriyoruz, böylece materyalize edilen genişlik-ilk arama ağaçlarının sayısı O(N)'den O()'ya düşürülür, burada   N, grafikteki yörüngelerin sayısıdır.Kompakt genişlikte ilk arama ağaçlarını (kompakt BFS-ağaçları) elde etmek için yörünge adjacency ve yerel simetriyi araştırıyoruz.Hem sentetik verileri hem de gerçek verileri kullanan kapsamlı bir ampirik çalışma, kompakt BFS-ağaçlarının verimli bir şekilde inşa edilebileceğini ve alan maliyetinin önemli ölçüde azaltılabileceğini göstermektedir.Ayrıca, çevrimiçi en kısa yol sorgusu yanıtı kompakt BFS-ağaçları kullanılarak elde edilebilir.


Gelecekte ekoloji anlayışımızda ve deneyimimizde her yerde bulunan algılamanın rolü ne olacak?Sürekli örnekleme, coğrafi olarak yoğun bir sensör ağının doğal ortama, yerden yukarıya doğru dokumasıyla hangi fırsatlar yaratılır?Bu makalede, bu soruları bütünsel olarak araştırıyoruz ve çalışmalarımızı birincil ekolojik araştırmadan müzikal kompozisyona kadar çeşitli uygulamaları, yorumları ve sanatsal ifadeleri desteklemek için tasarlanmış bir çevresel sensör ağı üzerinde sunuyoruz.Geçtiğimiz dört yıl boyunca, her yerde bulunan algılama çerçevemizi büyük ölçekli bir sulak alan restorasyonunun tasarımı ve uygulanmasına dahil ederek, peyzaj ölçeğinde yaratıcı keşif için geniş bir tuval oluşturuyoruz.Burada sunduğumuz projeler, özel sensör düğüm donanımının geliştirilmesini ve geniş dağıtımını, son kullanıcı uygulamalarına gerçek zamanlı sensör verileri sağlamak için yeni web hizmetlerini, verilerin açık uçlu araştırılması için kamuya dönük kullanıcı arayüzlerini ve daha radikal UI modalitelerini, insansız hava araçları, sanal ve artırılmış gerçeklik ve duyusal büyütme için giyilebilir cihazlar aracılığıyla kapsamaktadır.Bu çalışmadan, her yerde bulunan bilgi işlem ve çevre restorasyonunun kesişimi için bir vizyon olan Ağlı Duyusal Peyzajı'nı damıtıyoruz.Sensör ağ teknolojileri ve etkileşime yeni yaklaşımlar varlığı yeniden şekillendirmeyi, mekansal ve zamansal ölçekler arasında ekolojik süreçlere duyusal bağlantılar açmayı vaat ediyor.


SQL Server 11 sürümü (kod adı "Denali"), sütun deposu endeksi adı verilen yeni bir indeks türüne dayanan yeni bir veri deposu sorgu hızlandırma özelliği sunar.Satır yığınlarını işleyen yeni sorgu operatörleriyle birleştirilen yeni indeks türü, veri ambarı sorgu performansını büyük ölçüde geliştirir: bazı durumlarda yüzlerce kez ve rutin olarak çok çeşitli karar destek sorguları için on kat hız.Sütun mağaza indeksleri, sorgu işleme ve optimizasyon da dahil olmak üzere sistemin geri kalanıyla tamamen entegredir.Bu makale, yeni endekslerden tam olarak yararlanmak için sorgu işleme ve sorgu optimizasyonuna yönelik geliştirmeler de dahil olmak üzere sütun mağazası indekslerinin tasarımı ve uygulanmasına genel bir bakış sunar.Ortaya çıkan performans iyileştirmeleri bir dizi örnek sorgu ile gösterilmiştir.


Zamansal soyutlamanın birden fazla seviyesinde bilgiyi öğrenmek, planlamak ve temsil etmek, AI için anahtar, uzun süredir devam eden zorluklardır.Bu makalede, bu zorlukların pekiştirme öğrenme ve Markov karar süreçlerinin (MDP'ler) matematiksel çerçevesi içinde nasıl ele alınabileceğini ele alıyoruz.Bu çerçevede olağan eylem nosyonunu, belirli bir süre boyunca harekete geçmek için opsiyonları (kapalı döngü politikaları) içerecek şekilde genişletiyoruz.Seçeneklere örnekler, bir nesneyi almak, öğle yemeğine gitmek ve uzak bir şehre seyahat etmenin yanı sıra kas seğirmeleri ve eklem torkları gibi ilkel eylemlerdir.Genel olarak, seçeneklerin zamansal olarak soyut bilgi ve eylemin takviye öğrenme çerçevesine doğal ve genel bir şekilde dahil edilmesini sağladığını gösteriyoruz.Özellikle, seçeneklerin dinamik programlama gibi planlama yöntemlerinde ve Q-öğrenme gibi öğrenme yöntemlerinde ilkel eylemlerle birbirinin yerine kullanılabileceğini gösteriyoruz.Resmi olarak, bir MDP üzerinde tanımlanan bir dizi seçenek, yarı Markov karar sürecini (SMDP) oluşturur ve SMDP'lerin teorisi, seçenekler teorisinin temelini oluşturur.Bununla birlikte, en ilginç konular altta yatan MDP ve SMDP arasındaki etkileşimle ilgilidir ve bu nedenle SMDP teorisinin ötesindedir.Bu gibi üç durum için sonuçlar sunuyoruz: (1) seçenekleri ile planlama sonuçlarının, seçenekleri kesmek ve böylece planlanandan daha iyi performans göstermek için icra sırasında kullanılabileceğini gösteriyoruz, (2) yürütmenin parçalarından bir seçenek hakkında bilgi edinebilen yeni seçenek içi yöntemler tanıtıyoruz ve (3) seçenekleri kendileri geliştirmek için kullanılabilecek bir alt hedef kavramı sunuyoruz.Tüm bu sonuçların mevcut literatürde öncülleri vardır; bu makalenin katkısı, mevcut takviye öğrenme çerçevesinde daha az değişiklikle daha basit ve daha genel bir ortamda kurulmasıdır.Özellikle, bu sonuçların devlet soyutlamasına, hiyerarşisine, fonksiyon yaklaşımına veya makroiletkenlik sorununa herhangi bir özel yaklaşımda bulunmadan (veya dışlamadan) elde edilebileceğini gösteriyoruz.- Hayır!1999 Elsevier Science B.V. tarafından yayınlandı. Tüm hakları saklıdır.Yazılı yazar.0004-3702/99/$ – Ön maddeye bakın!1999 Elsevier Science B.V. tarafından yayınlandı. Tüm hakları saklıdır.PII: S0004-3702(99)00052 -1 182 R.S.Sutton et al./ Yapay Zeka 112 (1999) 181211


AbstructMultilevel voltaj kaynağı dönüştürücüleri, yüksek güç uygulamaları için yeni bir güç dönüştürücü seçeneği olarak ortaya çıkmaktadır.Çok seviyeli voltaj kaynağı dönüştürücüleri tipik olarak merdiven voltajı dalgasını birkaç dc kondansatör voltajı seviyesinden sentezler.Çok seviyeli dönüştürücülerin en büyük sınırlamalarından biri, farklı seviyeler arasındaki voltaj dengesizliğidir.Voltajı farklı seviyeler arasında dengeleme teknikleri normalde voltaj sıkma veya kondansatör şarj kontrolü içerir.Çok seviyeli dönüştürücülerde voltaj dengesini uygulamanın birkaç yolu vardır.Geleneksel manyetik çiftli dönüştürücüleri dikkate almadan, bu kağıt üç yeni geliştirilen çok seviyeli voltaj kaynağı dönüştürücüleri sunar: 1) diyot-klamp, 2) uçan kapasitörler ve 3) ayrı dc kaynakları olan kademeli invertörler.Bu dönüştürücülerin çalışma prensibi, özellikleri, kısıtlamaları ve potansiyel uygulamaları tartışılacaktır.


Daha pürüzsüz ve daha az çarpık ac-to-dc, dc-to-ac ve dc-to-dc güç dönüşümü elde etmek için ikiden fazla voltaj seviyesi sağlayan çok seviyeli güç dönüştürücüleri, birçok katılımcıyı çekmiştir.Bu makale, kendinden voltaj dengelemesi ile genelleştirilmiş çok seviyeli bir invertör (dönüştürücü) topolojisi sunar.Diyotlu ve kapasitörlü çok seviyeli invertörler gibi mevcut çok seviyeli invertörler genelleştirilmiş inverter topolojisinden türetilebilir.Dahası, genelleştirilmiş çok seviyeli inverter topolojisi, diğer devrelerden herhangi bir yardım almadan her bir dc voltaj seviyesini otomatik olarak dengeleyebilen gerçek bir çok seviyeli yapı sağlar, böylece prensip olarak mevcut çok seviyeli invertörleri kucaklayan tam ve gerçek bir çok seviyeli topoloji sağlar.Bu genelleştirilmiş çok seviyeli inverter topolojisinden, birkaç yeni çok seviyeli invertör yapısı türetilebilir.Genelleştirilmiş çok seviyeli dönüştürücünün bazı uygulama örnekleri verilecektir.


21 yüzyılda elektrik enerjisi üretimi hem fiziksel altyapıda hem de kontrol ve bilgi altyapısında çarpıcı değişiklikler görecek.Nispeten az sayıdaki büyük, konsantre üretim merkezlerinden ve elektriğin çoğunlukla yüksek voltajlı bir ac ızgara üzerinden iletilmesinden (Fig.1) DC iletim hatlarının daha yüksek bir yüzdesine sahip daha çeşitli ve dağınık bir nesil altyapısına (Şekil.2) [1].Amerika Birleşik Devletleri'nde, üretim kapasitesi güç taleplerine uymamıştır, çünkü son on yılda rezerv marjları 1990 yılında %22'den 1997'de %16'ya düşmüştür.Bu azalan marj eğiliminin, kısmen gelecekteki deregülasyonlu elektrik ortamının nasıl çalışacağının belirsizliği nedeniyle önümüzdeki on yıl boyunca devam etmesi bekleniyor.Daha az rezerv marjı, yüksek talep günlerinde daha az zirve kapasitesine ve daha uçucu enerji fiyatlarına yol açacaktır [2].Daha kuralsız bir elektrik enerjisi endüstrisi ile birleştirilen fiziksel bir altyapıdaki bu değişiklik, daha fazla partinin güç üretmesine veya dağıtılmış nesile yol açacaktır.ABD'de ve yurtdışında üretilen toplam gücün pazar payını büyük ölçüde artırması beklenen dağıtılmış üretim enerji kaynaklarından bazıları arasında fotovoltaik, rüzgar, düşük başlı hidro ve jeotermal [3] gibi yenilenebilir enerji kaynakları bulunmaktadır.Yakıt hücresi teknolojisi de, güç ihtiyacının önemli bir kısmını sağlamaya başlayabileceği geliştirme noktasına yaklaşıyor [4].Yüksek güçlü elektronik modüllerin ortaya çıkması, daha fazla dc iletimin kullanılmasını teşvik etti ve yakıt hücreleri ve fotovoltaikler gibi DC güç kaynaklarının birbirine bağlanma umutlarını daha kolay ulaşılabilir hale getirdi.Bu tür kullanım uygulamaları için ideal olan modüler, ölçeklenebilir bir güç elektroniği teknolojisi, transformatörsüz çok seviyeli dönüştürücüdür [5].


Yeni konut ölçekli fotovoltaik (PV) dizileri yaygın olarak bir dizi pv panel dizisine bağlı tek bir dc-ac invertör veya bir veya iki paneli doğrudan ac ızgarasına bağlayan birçok küçük dc-ac invertör ile şebekeye bağlanır.Bu makale, basitleştirilmiş bir dc-ac invertöre bağlı yüksek voltajlı bir dize oluşturmak için seri olarak bağlanan panel başına dc-dc dönüştürücülerin alternatif bir topolojisini önermektedir.Bu, bireysel dc-ac ızgara bağlantılı invertörlerin maliyet veya verimlilik cezaları olmadan "panel başına dönüştürücü" yaklaşımının avantajlarını sunar.Buck, boost, buck-boost ve Cu/spl akut/k dönüştürücüleri, cascaded olabilen olası dc-dc dönüştürücüler olarak kabul edilir.Matlab simülasyonları, her topolojinin verimliliğinin yanı sıra artan maliyet ve karmaşıklığın faydalarını değerlendirmek için kullanılır.Buck ve daha sonra arttırıcıların belirli bir maliyet için en verimli topolojiler olduğu, buck'ın uzun teller için en uygun olduğu ve kısa teller için destek olduğu gösterilmiştir.Voltaj aralıklarında esnekken, buck-boost ve Cu / spl akut / k dönüştürücüler her zaman bir verimlilik veya alternatif olarak maliyet dezavantajındadır.


Son yıllarda, kablosuz sensör ağlarına artan bir ilgi var.Kablosuz sensör ağındaki en önemli sorunlardan biri, enerji verimli bir kümeleme protokolü geliştirmektir.Hiyerarşik kümeleme algoritmaları ağın yaşam süresini arttırmada çok önemlidir.Her kümeleme algoritması, kurulum aşaması ve sabit durum aşaması olmak üzere iki aşamadan oluşur.Bu algoritmalardaki sıcak nokta küme başı seçimidir.Bu makalede, düğümlerin heterojenliğinin, hiyerarşik olarak kümelenmiş kablosuz sensör ağlarındaki enerjileri açısından etkisini inceliyoruz.Sensör düğümlerinin nüfusunun bir yüzdesinin ek enerji kaynakları ile donatıldığını varsayıyoruz.Ayrıca sensör düğümlerinin rastgele dağıtıldığını ve mobil olmadığını, lavabonun koordinatlarının ve sensör alanının boyutlarının bilindiğini varsayıyoruz.Homojen kümeleme protokolleri, tüm sensör düğümlerinin aynı miktarda enerji ile donatıldığını ve sonuç olarak düğüm heterojenliğinin varlığından yararlanamadıklarını varsayar.Bu yaklaşımı uyarlayarak, kablosuz sensör ağları için her düğümün ağırlıklandırılmış seçim olasılıklarına dayalı, her düğümdeki artık enerjiye göre bir küme başı haline gelen enerji verimli heterojen kümelenmiş bir şema tanıtıyoruz.Son olarak, simülasyon sonuçları, önerilen heterojen kümeleme yaklaşımımızın LEACH ile karşılaştırıldığında ağ ömrünün uzatılmasında daha etkili olduğunu göstermektedir.2008 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır.


Sosyal ağ verilerinin gizliliği, bu değerli veri kaynağına erişimi sınırlamakla tehdit eden artan bir endişedir.Sosyal ağların grafik yapısının analizi, gelir üretimi ve sosyal bilimler araştırması için değerli bilgiler sağlayabilir, ancak ne yazık ki, bu analizin bireysel gizliliği ihlal etmediğinden emin olmak zordur.Grafiği anonimleştirmek veya hatta sadece toplu analiz sonuçları yayınlamak yeterli koruma sağlamayabilir.Diferansiyel gizlilik, bireylerin toplu sonuçlara katkılarını gizlemek için gürültüyü kullanan ve bireylerin veri kümesindeki varlığının gizli olduğunu çok güçlü bir matematiksel garanti sunan, sekmesel veriler üzerinden veri madenciliğinde popüler olan alternatif bir gizlilik modelidir.Daha önce bireylerin tanımlanmasına ve özel verilerin çıkarılmasına karşı savunmasız olan analizler, diferansiyel gizlilik garantileri altında güvenli bir şekilde serbest bırakılabilir.Diferansiyel gizliliği ağ verilerine uyarlamak için mevcut iki standardı gözden geçiriyor ve bu standartlar altında birkaç ortak sosyal ağ analiz tekniğinin uygulanabilirliğini analiz ediyoruz.Ek olarak, ağ verileri üzerinden farklı gizlilik için yeni bir standart olan dış bağlantı gizliliğini teklif ediyoruz ve önceki farklı gizlilik standartları altında özelleştirilemeyecek ortak ağ analiz teknikleri için iki güçlü dış bağlantı özel algoritmasını tanıtıyoruz.


Trafik gözetleme kameralarından hızlı araç tespiti gerçekleştiriyoruz.Nesne kutularını farklı özellik gösterimleri altında öneren ve rafine eden yeni bir derin öğrenme çerçevesi, yani Evolving Boxes geliştirilmiştir.Özellikle, çerçevemiz, ilk çapa kutularını oluşturmak ve olası olmayan bölgeleri erken atmak için hafif bir öneri ağına gömülüdür; İnce dönüşlü bir ağ, bu aday kutular için ayrıntılı özellikler üretir.İlginç bir şekilde, farklı özellik füzyon teknikleri uygulayarak, başlangıç kutularının hem yerelleştirme hem de tanıma için rafine edilebileceğini gösteriyoruz.Ağımızı son DETRAC kriteri üzerinde değerlendiriyoruz ve %9.5 mAP ile en son teknoloji ürünü Daha Hızlı RCNN üzerinde önemli bir gelişme elde ediyoruz.Ayrıca, ağımız ılımlı bir ticari GPU üzerinde 9-13 FPS algılama hızına ulaşır.


Bu makalede, seri beslemeli bir mikro şerit anten dizisinin tasarımı tartışılır ve sınırlı kazançlı tasarım zorluğu açıklanır.Dizinin yamaları arasındaki fazın, zorluğun üstesinden gelmede önemli bir rol oynadığını tartışır.Ka-bandında 23 element serisi ile beslenen doğrusal dizi, geniş yönde ışınla 19dBi kazanç sağlar ve -15dB'den daha iyi SLL'ye sahiptir.C bandında küçültülmüş bir versiyon tasarlanmış ve üretilmiştir.7-elementli seri beslemeli anten dizisi, 5.79 GHz'de 15.1 dBi'lik ölçülen kazanç sağladı.Bu tasarım, daha yüksek kazanç elde etmek için düzlemsel anten dizileri için genişletilebilir.


Boost, herhangi bir öğrenme algoritmasının doğruluğunu artırmak için kullanılan genel bir yöntemdir.Öncelikli olarak AdaBoost algoritmasına odaklanan bu bölüm, AdaBoost'un eğitim hatası ve genelleme hatasının analizleri de dahil olmak üzere son çalışmalardan bazılarına genel bakış; oyun teorisi ve doğrusal programlama ile bağlantının artırılması; artırma ve lojistik gerileme arasındaki ilişki; çok sınıflı sınıflandırma problemleri için AdaBoost'un uzantıları; insan bilgisini güçlendirmeye dahil etme yöntemleri; ve artırma kullanarak deneysel ve uygulamalı çalışmalar.


DropConnect'i, sinir ağları içindeki büyük tam bağlantılı katmanları düzenli hale getirmek için Dropout'un (Hinton et al., 2012) bir genellemesi olarak tanıtıyoruz.Dropout ile antrenman yaparken, her katman içinde rastgele seçilmiş bir aktivasyon alt kümesi sıfıra ayarlanır.DropConnect bunun yerine ağ içindeki ağırlıkların rastgele seçilmiş bir alt kümesini sıfıra ayarlar.Böylece her birim bir önceki katmandaki birimlerin rastgele bir alt kümesinden girdi alır.Hem Dropout hem de DropConnect'in genelleme performansına bir sınır türetiyoruz.Daha sonra DropConnect'i Dropout ile karşılaştırarak bir dizi veri kümesinde değerlendiririz ve birden fazla DropConnect eğitimli modeli toplayarak birkaç görüntü tanıma kriterinde son teknoloji sonuçları gösteririz.


Hareketleri etkileşimli olarak tanıyabilen ve yeni jestlerin çevrimiçi öğrenmesini gerçekleştirebilen Hidden Markov Modellerine dayanan bir jest tanıma sistemi geliştirdik.Buna ek olarak, bir jest modelini, tanıdığı her örnekle yinelemeli olarak güncelleyebilir.Bu sistem, her birinden sadece bir veya iki örnekten sonra 14 di erent jestinin güvenilir bir şekilde tanındığını göstermiştir.Sistem şu anda işaret dili alfabesinden gelen jestlerin tanınmasında kullanılmak üzere bir Cyberglove'a arayüzlüdür.Sistem, örneğin robot teleoperasyonu ve programlama için etkileşimli bir arayüzün bir parçası olarak uygulanmaktadır.


Yaklaşık dizgi eşleştirme problemi için yeni bir indeksleme yöntemi sunuyoruz.Yöntem, desenin bir bölümlenmesi ile birleştirilmiş bir son ek dizisine dayanır.Ortaya çıkan algoritmayı analiz ediyoruz ve ortalama geri alma süresinin, bazıları için tolere edilen hata payına ve alfabe boyutuna bağlı olduğunu gösteriyoruz.Yaklaşık olarak, nerede olduğu gösterilmiştir.Gerekli alan, bu sorun için oldukça ılımlı olan metin boyutunun dört katıdır.Bu endeksin, endeksli yaklaşık arama için mevcut tüm alternatiflerden daha iyi performans gösterebileceğini deneysel olarak gösteriyoruz.Bunlar aynı zamanda mevcut farklı şemaları karşılaştıran ilk deneylerdir.


Bu Doktora Konsorsiyumu makalesi, kuruluş içindeki mevcut belgelerden iş süreci modellerini otomatik olarak oluşturmak için NLP'nin BPM alanında nasıl uygulanabileceğini tartışır.Ana fikir, bir cümlenin sintaktik ve dilbilgisel yapısından, bir iş süreci modelinin bileşenlerinin türetilebileceğidir (yani.faaliyetler, kaynaklar, görevler, kalıplar).Sonuç, BPMN - adanmış bir iş süreci modelleme tekniği kullanılarak tasvir edilen bir iş süreci modeli olacaktır.


İnsan yüzlerini ön görüşlerden farklı ifade ve aydınlatma ile otomatik olarak tanımanın yanı sıra tıkanıklık ve kılık değiştirme sorununu ele alıyoruz.Tanıma problemini birden fazla doğrusal regresyon modeli arasında sınıflandırmanın bir parçası olarak ortaya koyuyoruz ve seyrek sinyal gösteriminden gelen yeni teorinin bu sorunu ele almanın anahtarını sunduğunu savunuyoruz.C1-minimizasyon tarafından hesaplanan seyrek bir gösterime dayanarak, (görüntü tabanlı) nesne tanıma için genel bir sınıflandırma algoritması önermektedir.Bu yeni çerçeve, yüz tanımada iki önemli konu hakkında yeni bilgiler sağlar: özellik çıkarma ve oklüzyona karşı sağlamlık.Özellik çıkarma için, tanıma problemindeki seyreklik düzgün bir şekilde kullanılırsa, özelliklerin seçiminin artık kritik olmadığını gösteririz.Bununla birlikte, kritik olan, özelliklerin sayısının yeterince büyük olup olmadığı ve seyrek gösterimin doğru bir şekilde hesaplanıp hesaplanmadığıdır.Aşağı örneklenmiş görüntüler ve rastgele projeksiyonlar gibi geleneksel olmayan özellikler, özyüzler ve Laplacianfaces gibi geleneksel özelliklerin yanı sıra, özellik uzayının boyutu seyrek gösterim teorisi tarafından öngörülen belirli eşikleri aştığı sürece de gerçekleştirir.Bu çerçeve, tıkanıklık ve yolsuzluktan kaynaklanan hataları, bu hataların genellikle standart (piksel) temele göre seyrek olduğu gerçeğinden yararlanarak tek tip olarak ele alabilir.Seyrek gösterim teorisi, tanıma algoritmasının ne kadar oklüzyonu ele alabileceğini ve oklüzyona karşı sağlamlığı en üst düzeye çıkarmak için eğitim görüntülerinin nasıl seçileceğini tahmin etmeye yardımcı olur.Önerilen algoritmanın etkinliğini doğrulamak ve yukarıdaki iddiaları doğrulamak için kamuya açık veritabanları üzerinde kapsamlı deneyler yapıyoruz.


İ.İ.D. göz önüne alındığında.Rasgele bir vektör X  R'nin gözlemleri, hem kovaryans matrisini , hem de ters kovaryans veya konsantrasyon matrisini  = () tahmin etme problemini inceliyoruz.X çok değişkenli Gaussçu olduğunda, 'nin sıfır olmayan yapısı, ilişkili bir Gauss Markov rastgele alanının grafiği ile belirtilir; ve bu tür seyrek  için popüler bir tahminci l1-düzenlenmiş Gaussçu MLE'dir.Bu tahminci, Gaussian olmayan X için bile mantıklıdır, çünkü l1-penalize edilmiş bir log-determinant Bregman farklılaşmasını en aza indirmeye karşılık gelir.Yüksek boyutlu ölçekleme altında performansını analiz ediyoruz, burada grafik p'deki düğüm sayısı, kenar sayısı s ve maksimum düğüm derecesi d, örnek boyutu n'nin bir fonksiyonu olarak büyümesine izin verilir. Parametrelere ek olarak (p, s, d), analizimiz oranları kontrol eden diğer önemli nicelikleri tanımlar: (a) gerçek kovaryans matrisinin l-operatör normu; ve (b)İlk sonucumuz,  tahminimizin tutarlılığını element yönünden maksimum-norm olarak belirler.Bu da Frobenius ve spektral normlarda yakınsama oranları elde etmemizi sağlar, maksimum düğüm dereceleri d = o (  s) olan grafikler için mevcut sonuçlar üzerinde iyileştirmeler yapılır.İkinci sonucumuzda, olasılık 1'e birleşirken,  tahmininin  konsantrasyon matrisinin sıfır modelini doğru bir şekilde belirlediğini gösteriyoruz.Teorik sonuçlarımızı çeşitli grafikler ve problem parametreleri için simülasyonlar yoluyla, simülasyonlardaki teorik tahminler ve davranışlar arasında iyi yazışmalar göstererek gösteriyoruz.AMS 2000 konu sınıflandırmaları: Birincil 62F12; ikincil 62F30.


Mevcut ticari anti-malware yazılımında popüler bir yaklaşım, kötü amaçlı kodların göstergesi olan tarama dizileri için programların kodunu arayarak kötü amaçlı programları tespit eder.Mevcut kötü amaçlı yazılımların imzaları olarak da bilinen tarama dizeleri, kötü amaçlı yazılım analistleri tarafından bilinen kötü amaçlı yazılım örneklerinden çıkarılır ve genellikle virüs sözlüğü olarak adlandırılan bir veritabanında saklanır.Bu süreç genellikle önemli miktarda insan çabası içerir.Buna ek olarak, bu teknikte iki ana sınırlama vardır.İlk olarak, tüm kötü niyetli programların kötü niyetli doğasının kanıtı olan bit kalıpları yoktur.Bu nedenle, bazı kötü amaçlı yazılımlar virüs sözlüğüne kaydedilmez ve imza eşleşmesi yoluyla tespit edilemez.İkincisi, belirli bit kalıplarını aramak, birçok form alabilen kötü amaçlı yazılımlar üzerinde işe yaramaz - engellenmiş kötü amaçlı yazılımlar.İmza eşleştirmenin yeni kötü amaçlı yazılım kalıplarını tanımlamada yetersiz olduğu ve engellenmiş kötü amaçlı yazılımları tanıyamadığı gösterilmiştir.Bu makale, bir dizi kötü amaçlı yazılım örneği ve bir dizi iyi huylu kod örneği üzerinde eğitilmiş bir öğrenme motoru aracılığıyla kötü amaçlı yazılımları keşfeden bir kötü amaçlı yazılım tespit tekniği sunmaktadır.Öğrenme motoru, biri kötü amaçlı yazılım örneklerinden ve diğeri iyi huylu kod örneklerinden olmak üzere iki sıkıştırma modeli oluşturmak için uyarlanabilir bir veri sıkıştırma modeli kullanır - kısmi eşleştirme (PPM) tarafından tahmin edilir.Bir kod örneği, tahmini çapraz entropisini en aza indirerek "malware" veya "benign" olarak sınıflandırılır.Ön sonuçlarımız çok umut verici.0.016 yanlış pozitif oran kadar düşük bir değerle yaklaşık 0.94 gerçek pozitif oran elde ettik.Deneylerimiz ayrıca bu tekniğin bilinmeyen ve obfuscated kötü amaçlı yazılımları etkili bir şekilde tespit edebildiğini göstermektedir.


Bir Bitcoin cüzdanı için iki faktörlü kimlik doğrulamasını nasıl gerçekleştireceğimizi gösteriyoruz.Bunu yapmak için, MacKenzie ve Reiter (Int J Inf Secur 2(34):218239, 2004. doi: 10.1007/s10207-00441-0 ) tarafından iki taraf imza protokolünün ECDSA uyarlamasını Bitcoin bağlamında nasıl kullanacağımızı açıklıyoruz ve her ikisini de sunan bir Bitcoin cüzdanının prototipik bir uygulamasını sunuyoruz: iki faktörlü kimlik doğrulama ve ayrı bir kanal üzerinden doğrulama.İkinci kimlik doğrulama faktörü olarak bir akıllı telefon kullandığımızdan, çözümümüz çoğu kullanıcı için zaten mevcut donanımla kullanılabilir ve kullanıcı deneyimi mevcut çevrimiçi bankacılık kimlik doğrulama yöntemlerine oldukça benzer.


Nesnelerin veya ödeneklerin işlevsel bölgelerinin yerelleştirilmesi, sahne anlayışının önemli bir yönüdür ve birçok robotik uygulama için uygundur.Bu çalışmada, 9916 nesne örneklerini içeren 3090 görüntüden oluşan piksel-bilgesi açıklamalı bir ödenek veri setini tanıtıyoruz.Bir cismin parçaları birden fazla bütçeye sahip olabileceğinden, bunu çok etiketli ödeme segmentasyonu için konvolutional sinir ağı ile ele alıyoruz.Ayrıca, ağı çok az anahtar nokta açıklamalarından eğitmek için bir yaklaşım önermekteyiz.Yaklaşımımız, zayıf denetim olarak anahtar nokta açıklamalarına veya görüntü açıklamalarına dayanan diğer zayıf denetim yöntemlerinden daha yüksek bir ücret tespit doğruluğu elde eder.


Belirsizlik, modellemesi ve analizi, istatistik ve operasyonel araştırma, bilgi yönetimi ve felsefe dahil olmak üzere birçok literatürde tartışılmıştır.Bayesian yaklaşımlarına bağlı olanlar genellikle belirsizliğin ya olasılıklarla modellenmesi gerektiğini ya da anlamı netleştiren tartışmalarla çözülmesi gerektiğini savunmuştur.Diğerleri, Knight'ı risk ve belirsizlik bağlamları arasında ayrım yaparken takip etti: eski olasılık yoluyla modelleme ve analiz kabul etti; ikincisi değil.Zadeh'in bulanık set kavramından kaynaklanan literatürlerde de birçok yaklaşım bulunmaktadır.Felsefe ve yönetim literatürlerinde duyu üretme teorileri, bilgi ve belirsizliği insan anlayışının zıt uçları olarak görür ve belirsizliğin çözümünü buna göre tartışır.Burada Bayesian bir duruş alıyoruz, ancak diğer yaklaşımlardaki endişeleri tanıyan ve özellikle de endişelerini istatistiksel, risk ve karar analizinde modelleme ve analiz süreçlerini yansıtmak için karar bağlamlarının Cynefin çerçevesinde belirleyen gelenekselden daha yumuşak bir duruş.Yaklaşım, nitel senaryo planlama fikirlerinin yakınsamasını ve analize daha nicel yaklaşımları savunan birkaç yeni tartışma örgüsüne dayanıyor Bu önerilerin ve tartışmaların modelleme metodolojisi ve özellikle Savage tarafından dile getirilen 'küçük dünya' kavramıyla nasıl ilişkili olduğunu tartışıyorum.


Yirmi yılı aşkın bir süredir, yaygın olarak esrar olarak bilinen esrar, yüksek gelirli ülkelerde gençler tarafından en çok kullanılan yasadışı uyuşturucu olmuştur ve son zamanlarda küresel ölçekte popüler hale gelmiştir.Son 10 yılda yapılan epidemiyolojik araştırmalar, ergenlik döneminde ve yetişkinliğe doğru düzenli olarak esrar kullanımının olumsuz etkileri olabileceğini göstermektedir.Epidemiyolojik, klinik ve laboratuvar çalışmaları esrar kullanımı ve olumsuz sonuçlar arasında bir ilişki kurmuştur.En büyük potansiyel halk sağlığı ilgisinin olumsuz sağlık etkilerine odaklanıyoruz - yani, gerçekleşmesi ve çok sayıda esrar kullanıcısını etkilemesi muhtemel olanlar.En olası yan etkiler arasında bir bağımlılık sendromu, motorlu taşıt kazaları riskinin artması, bozulmuş solunum fonksiyonu, kardiyovasküler hastalık ve düzenli kullanımın ergen psikososyal gelişimi ve ruh sağlığı üzerindeki olumsuz etkileri sayılabilir.


Amacımız, bilgisayar görme tabanlı teknikler geliştirerek doğal el nesnesi manipülasyonu anlayışını otomatikleştirmektir.Hipotezimiz, manipülasyon eylemlerini doğru bir şekilde tanımak için ellerin kavrama türlerini ve manipüle edilen nesnelerin niteliklerini modellemek gerektiğidir.Özellikle, el kavrama tiplerini, nesne niteliklerini ve eylemleri birleşik bir modeldeki tek bir görüntüden tanımaya odaklanıyoruz.İlk olarak, kavrama tipleri ve nesne öznitelikleri arasındaki bağlamsal ilişkiyi araştırıyoruz ve bu bağlamın hem kavrama tiplerinin hem de nesne özniteliklerinin tanınmasını artırmak için nasıl kullanılabileceğini gösteriyoruz.İkincisi, türleri ve nesne niteliklerini kavramanın farklı eylemleri karakterize etmek için tamamlayıcı bilgiler içerdiği hipotezine dayanarak eylemleri kavrama tipleri ve nesne öznitelikleri ile modellemeyi teklif ediyoruz.Önerilen eylem modelimiz, kavrama tipleri veya nesne nitelikleri gibi semantik kısıtlamaları dikkate almak için tasarlanmamış geleneksel görünüm tabanlı modellerden daha iyi performans gösterir.Kamu benmerkezci faaliyetleri veri kümeleri üzerindeki deney sonuçları hipotezimizi güçlü bir şekilde desteklemektedir.


Yeni otomotiv uygulamaları ve hizmetleri için bilgi teknolojisi (IT) merkezi önem kazanmıştır.Otomobil üretiminde BT ile ilgili maliyetler zaten yüksektir ve gelecekte önemli ölçüde artacaktır.Bununla birlikte, güvenlik ve güvenilirlik nispeten iyi kurulmuş bir alan haline gelmiş olsa da, araç bilişim sistemlerinin sistematik manipülasyon veya izinsiz girişlere karşı korunması henüz yeni ortaya çıkmaya başlamıştır.Bununla birlikte, BT güvenliği zaten immobilizörler veya dijital takograflar gibi bazı araç uygulamalarının temelidir.Gelecekteki otomotiv uygulamalarını ve iş modellerini güvenli bir şekilde etkinleştirmek için, BT güvenliği yeni nesil araçlar için merkezi teknolojilerden biri olacaktır.Araçlardaki BT güvenliğine son teknoloji bir genel bakışdan sonra, kriptografik terminoloji ve işlevselliğe kısa bir giriş yapıyoruz.Bu katkı daha sonra tipik saldırıları, ortaya çıkan güvenlik hedeflerini ve otomotiv alanındaki karakteristik kısıtlamaları sunarken otomotiv bilişim güvenliği ihtiyacını belirleyecektir.Temel güvenlik teknolojilerini ve ilgili güvenlik mekanizmalarını tanıtacağız ve ardından kritik araç uygulamalarının, iş modellerinin ve BT güvenliğine dayanan bileşenlerin ayrıntılı bir tanımını yapacağız.Katkımızı, araçlara BT güvenliğini yerleştirme konusunda otomotiv bilişim topluluğu için zorluklar ve fırsatlar hakkında ayrıntılı bir açıklama ile sonuçlandırıyoruz.


Uzaktaki bir yere gittiğinizde, mevcut konumunuzu sadece birkaç önemli trafik kavşağı üzerinden terk edeceksiniz.Bu gayri resmi gözlemden başlayarak, yol ağlarındaki en hızlı yol sorgularını az sayıda tablo aramasına azaltmamızı sağlayan algoritmik bir yaklaşım geliştirdik.Batı Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri'nin yol haritaları için, en iyi sorgu zamanlarımız, daha önce yayınlanan en iyi rakamlar üzerinde iki büyüklük sırasına göre gelişti.Bu aynı zamanda genel ağlar için bilinen en iyi algoritmadan bir milyon kat daha hızlıdır.


Theano, verimli düşük seviyeli uygulamalar üretmek için bir kullanıcının sembolik olarak belirlenmiş matematiksel hesaplamalarını optimize eden doğrusal bir cebir derleyicisidir.Bu makalede, Theano'ya yeni özellikler ve verimlilik iyileştirmeleri ve Theano'nun yakın zamanda tanıtılan bir makine öğrenme kütüphanesi olan Torch7'ye ve nöral sinir ağlarını hedef alan bir C++ kütüphanesi olan RNLM'ye göre performansını gösteren ölçütler sunuyoruz.


Kompakt bir çift bantlı mikro şerit bant geçişi filtresi, herhangi bir harici empedans eşleme bloğuna ihtiyaç duymadan 2.4 ve 5.2GHz'de çalışacak şekilde önerilmekte ve tasarlanmıştır.Akıcı konfigürasyona sahip modifiye edilmiş yarım dalga boyu basamaklı empedans rezonatörü, bu iki belirtilen frekanstaki çift rezonansları aynı anda minyatür genel boyutla heyecanlandıracak şekilde tasarlanmıştır.Paralel çiftli mikro şerit hattı, her iki çift geçiş bandındaki geri dönüş kayıplarını en aza indirmek için düzgün bir şekilde karakterize edilir.Optimize edilmiş sonuçlar, 20dB'den daha yüksek geri dönüş kayıpları ile iyi çift bant filtreleme performanslarını sergilemenin yanı sıra, uydurma bir filtre devresi ile yapılan deneylerle onaylanmaktadır.


SDM, veritabanları için üst düzey semantik tabanlı bir veritabanı açıklaması ve biçimsellik (database model) yapılandırmasıdır.Bu veritabanı modeli, bir uygulama ortamının anlamını çağdaş veritabanı modelleriyle mümkün olandan daha fazla yakalamak için tasarlanmıştır.Bir SDM spesifikasyonu, bir veritabanını uygulama ortamında var olan varlık türleri, bu varlıkların sınıflandırmaları ve gruplandırmaları ve bunlar arasındaki yapısal bağlantılar açısından tanımlar.SDM, bir uygulama ortamının semantiğini yakalamak için üst düzey modelleme ilkellerinin bir koleksiyonunu sağlar.Elde edilen bilgileri bir veritabanı yapısal spesifikasyonuna uyarlayarak, SDM aynı bilgilerin birkaç şekilde görüntülenmesini sağlar; Bu, veritabanı uygulamalarında tipik olarak mevcut olan çeşitli ihtiyaç ve işlem gereksinimlerini doğrudan karşılamayı mümkün kılar.Mevcut SDM'nin tasarımı, bunun bir ön sürümünü kullanma konusundaki deneyimlerimize dayanmaktadır.SDM, veritabanı sistemlerinin etkinliğini ve kullanılabilirliğini artırmak için tasarlanmıştır.Bir SDM veritabanı açıklaması, bir veritabanı için resmi bir spesifikasyon ve dokümantasyon aracı olarak hizmet verebilir; çeşitli güçlü kullanıcı arabirimi tesislerini desteklemek için bir temel sağlayabilir, veritabanı tasarım sürecinde kavramsal bir veritabanı modeli olarak hizmet verebilir; ve yeni bir veritabanı yönetim sistemi türü için veritabanı modeli olarak kullanılabilir.


Görüntü sınıflandırmasını büyük ölçekte ele alıyoruz, yani.Çok sayıda resim ve sınıf söz konusu olduğunda.İlk olarak, sınıflandırma doğruluğunu görüntü imzası boyutsallığının ve eğitim seti boyutunun bir fonksiyonu olarak inceliyoruz.Deneysel olarak, eğitim seti ne kadar büyükse, boyutsallığın doğruluk üzerindeki etkisinin o kadar yüksek olduğunu gösteriyoruz.Başka bir deyişle, yüksek boyutlu imzalar büyük veri kümeleri üzerinde son teknoloji sonuçlar elde etmek için önemlidir.İkincisi, iki kayıplı sıkıştırma stratejisi kullanarak çok büyük imzalarda (105 boyut sırasına göre) veri sıkıştırma sorununu ele alıyoruz: hash çekirdeği olarak bilinen bir boyutsallık azaltma tekniği ve ürün kuantizörlerine dayanan bir kodlama tekniği.Depolamadaki kazancın doğruluktaki bir kayba ve/veya CPU maliyetindeki bir artışa karşı nasıl takas edilebileceğini açıklıyoruz.İki büyük veri tabanında sonuçları rapor ediyoruz - ImageNet ve lM Flickr görüntülerinin bir veri kümesi - imzalarımızın depolanmasını 64 ile 128 arasında bir faktörle azaltabileceğimizi gösteriyor. doğrulukta az kayıp.Sınıflandırıcı öğrenmede dekompresyonu entegre etmek verimli ve ölçeklenebilir bir eğitim algoritması sağlar.ILSVRC2010'da, en son teknolojiye göre %2,5'lik mutlak bir iyileşmeye karşılık gelen top-5'te %74,3'lük bir doğruluk bildiriyoruz.ImageNet'in 10K sınıflarının bir alt kümesinde, en son teknolojiye göre% 160'lık göreceli bir iyileşme olan% 16,7'lik bir top-1 doğruluğu rapor ediyoruz.


Yeni kavramlar öğrenen insanlar genellikle sadece tek bir örnekten başarılı bir şekilde genellenebilir, ancak makine öğrenimi algoritmaları genellikle benzer doğrulukla gerçekleştirmek için onlarca veya yüzlerce örnek gerektirir.İnsanlar, öğrenilen kavramları geleneksel algoritmalardan daha zengin şekillerde de kullanabilirler - eylem, hayal gücü ve açıklama için.Bu insan öğrenme yeteneklerini, basit görsel kavramların büyük bir sınıfı için yakalayan bir hesaplama modeli sunuyoruz: dünyanın alfabelerinden elle yazılmış karakterler.Model, Bayesian kriteri altında gözlemlenen örnekleri en iyi açıklayan basit programlar olarak kavramları temsil eder.Zorlu bir tek atışlı sınıflandırma görevinde, model son derin öğrenme yaklaşımlarını geride bırakırken insan seviyesinde performans elde eder.Ayrıca, modelin yaratıcı genelleme yeteneklerini araştıran birçok "görsel Turing testi" sunuyoruz, bu da birçok durumda insan davranışından ayırt edilemez.


Bu iletişimde eksenel oranı (AR) bant genişliğini artırmak ve tek beslemeli düşük profilli dairesel polarize (CP) istiflenmiş yama anteninin iyi empedans eşleşmesini elde etmek için basit bir teknik geliştirilmiştir.Önerilen anten, tahrikli bir yama katmanı ve parazitik bir yama katmanından oluşur.Sürgülü yama katmanı, kesilmiş bir ana yama, parazitik bir yama ve bir prob besleme yapısından oluşurken, istiflenmiş yama katmanı beş yamadan oluşur.Önerilen anten, düşük profil, geniş empedans ve AR bant genişliği, yüksek kazanç ve tasarım, üretim ve entegrasyon kolaylığı gibi çekici özellikleri birleştirir.6 GHz bandında çalışan anten, bir FR4 substratı üzerinde tasarlanmış ve üretilmiştir ve toplam hacmi 0,8 0,8 0,09 0,09 0,0'dır.Ölçülen sonuçlar, antenin dB için% 30'dan fazla empedans bant genişliğine, yaklaşık% 20.7'lik bir 3-dB AR bant genişliğine ve 3-dB AR bant genişliği içinde 7.9 dB'nin üzerinde bir kazanç seviyesine ulaştığını göstermektedir.


Crohn hastalığı gastrointestinal sistemin tüm bölümlerini içerebilir ve sıklıkla diğer organları da içerebilir.Bu intestinal olmayan sevgilere ekstraintestinal tezahürler denir.Vulval tutulumu Crohn hastalığının nadir görülen bir ekstraintestinal tezahürüdür ve çocuklarda çok nadirdir.Vulval CD'si olan hastalar tipik olarak geniş ülser oluşumuna ilerleyen labia majora'nın eritem ve ödemi ile birlikte bulunur.Vulval Crohn hastalığı bağırsak problemlerinden önce veya sonra ortaya çıkabilir veya aynı anda ortaya çıkabilir.Bağırsak Crohn hastalığı olan 10 yaşındaki bir kızı perianal cilt etiketleri ve asemptomatik tek taraflı labial hipertrofi ile karmaşık hale getiriyoruz.Lezyonunun seyri bağırsak hastalığından bağımsızdı ve azatiyoprin ve topikal steroid dahil olmak üzere tıbbi tedaviye önemli ölçüde yanıt verdi.Çocuklukta vulval katılımın nadir olmasına rağmen, Crohn hastalığının genital bölgenin nontender, kırmızı, ödemli lezyonlarının ayırıcı tanısında düşünülmesi gerektiğini vurguluyoruz.


Ürün nicelemesi, hızlı yaklaşık en yakın komşu (ANN) araması için yüksek boyutlu vektörleri kompakt bir şekilde kodlamak için etkili bir vektör niceleme yaklaşımıdır.Ürün nicelemesinin özü, orijinal yüksek boyutlu uzayı, daha sonra ayrı ayrı nicelenen sonlu sayıda düşük boyutlu alt uzayın Kartezyen ürününe ayrıştırmaktır.Optimal boşluk ayrışması ANN aramasının performansı için önemlidir, ancak yine de adressiz kalır.Bu makalede, w.r.t.'deki niceleme bozulmalarını en aza indirerek ürün nicelemesini optimize ediyoruz.Uzay ayrıştırma ve niceleme kod defterleri.Optimizasyon için iki yeni yöntem sunuyoruz: alternatif olarak iki küçük alt problemi çözen parametrik olmayan bir yöntem ve girdi verileri bazı Gauss dağılımını takip ederse en uygun çözümü elde etmeyi garanti eden parametrik bir yöntem.Deneylerle, optimize edilmiş yaklaşımımızın ANN araması için ürün niceliğinin doğruluğunu önemli ölçüde geliştirdiğini gösteriyoruz.


2G ve 3G hücresel ağ teknolojilerinin benimsenmesiyle birlikte, cep telefonları artık verileri gerçek zamanlı olarak izleme istasyonlarına geri aktarma bant genişliğine sahip.Makalemiz, tıbbi verileri bir cep telefonuna ileten bir Bluetooth elektrokardiyogram sensörünün tasarımını ve değerlendirilmesini açıklamaktadır.Bu veriler telefonda görüntülenir ve saklanır.Sistemin gelecekteki gelişimi, bu verileri hücresel bir GPRS ağı üzerinden iletecektir.Mevcut sistem, mevcut EKG etkinlik monitörlerine düşük maliyetli ve hafif bir alternatif sunmaktadır.Son GPRS bağlı sistemi, hücresel kapsamanın mevcut olduğu her yerde bir hastanın kalbinin sürekli izlenmesini sağlayacaktır.


Sinirsel makine çevirisi NMT birçok makine çevirisi görevinde öne çıkmıştır.Bununla birlikte, bazı etki alanına özgü görevlerde, yalnızca benzer etki alanlarından gelen corpora çeviri performansını artırabilir.Alan dışı korpora doğrudan alan içi korpusa eklenirse, çeviri performansı bile bozulabilir.Bu nedenle, etki alanı adaptasyon teknikleri NMT etki alanı sorununu çözmek için gereklidir.Etki alanı uyarlaması için mevcut yöntemlerin çoğu, geleneksel ifade tabanlı makine çevirisi için tasarlanmıştır.NMT etki alanı uyarlaması için, ince ayar, etki alanı etiketleri ve etki alanı özellikleri gibi konularda sadece birkaç çalışma yapılmıştır.Bu makalede, cümle seviyesi NMT alan adı uyarlaması için dört hedefimiz var.İlk olarak, NMT'nin iç cümle gömmesi istismar edilir ve cümle gömme benzerliği, alan içi korpusa yakın olan alan dışı cümleleri seçmek için kullanılır.İkinci olarak, NMT eğitimi sırasında veri dağılımını dengelemek için üç cümle ağırlıklandırma yöntemi, yani cümle ağırlıklandırma, etki alanı ağırlıklandırma ve toplu ağırlıklandırma önermekteyiz.Üçüncüsü, NMT eğitimi sırasında cümle seçimini ve ağırlıklandırmayı ayarlamak için dinamik eğitim yöntemleri önermekteyiz.Dördüncüsü, multidomain problemini gerçek dünya NMT senaryosunda çözmek için, eğitim ve test verilerinin etki alanı dağılımlarının genellikle uyuşmadığı durumlarda, eğitim verilerinin etki alanı dağılımlarını dengelemek ve eğitim ve test verilerinin etki alanı dağılımlarını eşleştirmek için çok alanlı bir cümle ağırlıklandırma yöntemi önerdik.Önerilen yöntemler, konuşulan dil çevirisi IWSLT İngilizce-Fransızca/Almanca görevleri ve multidomain İngilizce-Fransızca görevi üzerine uluslararası atölyede değerlendirilir.Empirik sonuçlar, cümle seçiminin ve ağırlıklandırma yöntemlerinin NMT performansını önemli ölçüde artırabileceğini ve mevcut taban çizgilerinden daha iyi performans gösterebileceğini göstermektedir.


Kısıtlı yol planlamasına, uygulanabilir yolları verimli bir şekilde kodlayan özel bir arama alanına dayanan yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Yollar, devletler arasındaki bağlantılar olarak dolaylı olarak kodlanır, ancak yalnızca uygulanabilir ve yerel bağlantılar dahil edilir.Bu arama alanı geliştirildikten sonra, sistematik olarak mekansal olarak birbirinden farklı bir yol ilkeli seti oluşturuyoruz.Bu set, kısıtlı hareketlerin yerel bağlantısını ifade eder ve aynı zamanda fazlalıkları ortadan kaldırır.İlkel küme, sezgisel aramayı tanımlamak için kullanılır ve böylece seçilen çözünürlükte çok verimli bir yol planlayıcısı oluşturur.Ayrıca, bu hareket planlayıcısının özellikle yararlı olabileceği çok çeşitli uzay ve karasal robotik uygulamalarını tartışıyoruz.


Görüntü kaydı, bilgisayar görüşünde çeşitli uygulamalar bulur.Ne yazık ki, geleneksel görüntü kayıt teknikleri pahalı olma eğilimindedir.Newton-Raphson iterasyonunun bir türünü kullanarak iyi bir eşleşme bulmak için görüntülerin mekansal yoğunluk gradyanını kullanan yeni bir görüntü kayıt tekniği sunuyoruz.Tekniklerimiz daha hızlıdır, çünkü görüntüler arasındaki potansiyel eşleşmeleri mevcut tekniklerden çok daha az inceler.Ayrıca, bu kayıt tekniği rotasyon, ölçeklendirme ve kesmeyi işlemek için genelleştirilebilir.Tekniğimizin stereo görme sisteminde kullanılmak üzere uyarlanabileceğini gösteriyoruz.


Aşırı öğrenme makinesi (ELM), teoride basit ve uygulamada hızlı olan rekabetçi bir makine öğrenme tekniğidir.Ağ türleri, özellik haritalama işlevlerinde veya çekirdeklerde çeşitlilik şeklinde oldukça çeşitli olan tek gizli katman besleme ağlarıdır.Dengesiz sınıf dağılımı ile ilgili verilerle başa çıkmak için, (1) teoride basit ve uygulamada uygun olan ağırlıklı bir ELM önerilir; (2) önerilen çerçeve için çok çeşitli özellik haritalama işlevleri veya çekirdekleri mevcuttur; (3) önerilen yöntem doğrudan çok sınıflı sınıflandırma görevlerine uygulanabilir.Buna ek olarak, ağırlıklandırma şemasıyla bütünleştikten sonra, (1) ağırlıklı ELM, dengesiz sınıf dağılımı ile veri ile başa çıkabilirken, iyi dengelenmiş verilerdeki iyi performansı ağırlıksız ELM olarak koruyabilir; (2) kullanıcıların ihtiyaçlarına göre her örnek için farklı ağırlıklar atayarak, ağırlıklı ELM, maliyete duyarlı öğrenmeye genelleştirilebilir.& 2012 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır.


Proje, Raspberry Pi'yi işleme çipi olarak kullanarak monoküler görüş otonom otomobil prototipi oluşturmayı hedefliyor.Bir ultrasonik sensör ile birlikte bir HD kamera, gerçek dünyadan arabaya gerekli verileri sağlamak için kullanılır.Otomobil, verilen hedefe güvenli ve akıllıca ulaşabiliyor ve böylece insan hataları riskinden kaçınabiliyor.Şerit tespiti, engel tespiti gibi mevcut birçok algoritma, arabaya gerekli kontrolü sağlamak için birleştirilir.


Hareketli nesneler, GPS, mobil bilgisayarlar ve kablosuz iletişim cihazları gibi teknolojilerdeki sürekli gelişmeler nedeniyle veri madenciliği topluluğu için giderek daha çekici hale geliyor.Madencilik spatio-zamansal veriler birçok farklı işleve fayda sağlayabilir: doğru müşterileri doğru zamanda tanımlamak için pazarlama ekibi yöneticileri, kaynak tahsisini optimize etmek için hücresel şirketler, veri tahsisi konularında web sitesi yöneticileri, göç kalıplarını anlamak için hayvan göçü araştırmacıları ve hava tahmini için meteoroloji uzmanları.Bu araştırmada, mobil bir yörüngenin kompakt bir temsilini kullanıyoruz ve yörüngeler arasında yeni bir benzerlik ölçüsü tanımlıyoruz.Ayrıca, spatio-temporal verilerde benzer mobil nesnelerin gelişen gruplarını bulmak için artımlı kümeleme algoritması önermekteyiz.Algoritma ampirik olarak nesne kümelerinin kalitesi ( Dunn ve Rand indekslerini kullanarak), bellek alanı verimliliği, yürütme süreleri ve ölçeklenebilirlik (çalışma süresi ve nesne sayısı) ile değerlendirilir.


Düşük çözünürlüklü bir videoyu, yani video süper çözünürlüğünü (SR) süper çözme, genellikle tek görüntü SR veya çok çerçeveli SR tarafından ele alınır. Tek Görüntülü SR, her bir video çerçevesini bağımsız olarak ele alır ve video SR'de gerçekten çok önemli bir rol oynayan video çerçevelerinin içsel zamansal bağımlılığını göz ardı eder. Çok Çerçeveli SR, zamansal bağımlılığı modellemek için genellikle hareket bilgilerini, örneğin optik akışı çıkarır, ancak genellikle yüksek hesaplama maliyeti gösterir.Tekrarlayan sinir ağlarının (RNN'ler) video dizilerinin uzun vadeli zamansal bağımlılığını iyi modelleyebileceğini göz önünde bulundurarak, verimli çok çerçeveli SR için çift yönlü tekrarlayan evrişimsel ağ olarak adlandırılan tam bir evrişimsel RNN'yi önermekteyiz.Vanilyalı RNN'lerden farklı olarak, 1) yaygın olarak kullanılan tam besleme ileri ve tekrarlayan bağlantılar, ağırlık paylaşımlı convolutional bağlantılarla değiştirilir.Bu nedenle, çok sayıda ağ parametresini büyük ölçüde azaltabilir ve zamansal bağımlılığı daha ince bir düzeyde, yani çerçeve tabanlı olmaktan ziyade yama tabanlı olarak modelleyebilirler ve 2) önceki zaman adımlarındaki girdi katmanlarından mevcut gizli katmana bağlantılar, komşu çerçevelerde kısa süreli hızlı değişken hareketler için spatio-temporal desenleri ayırt etmeyi amaçlayan 3D feedforward konvolüsyonları ile eklenir.Ucuz evrişimsel işlemler nedeniyle, modelimiz düşük bir hesaplama karmaşıklığına sahiptir ve diğer çok çerçeveli SR yöntemlerinden daha hızlı büyüklükte siparişler verir.Güçlü temporal bağımlılık modellemesi ile modelimiz videoları karmaşık hareketlerle süper çözebilir ve iyi performans elde edebilir.


Hesaplamalı RFID (CRFID) platformları, on yıla yakın bir süredir yeniden yapılandırılabilir, pilsiz uygulamaları etkinleştirdi.Bununla birlikte, çeşitli faktörler geniş çapta benimsenmesini engellemiştir: düşük iletişim aralığı, düşük verim ve pahalı altyapı - CRFID okuyucuları genellikle 1000 $ 'dan daha pahalıya mal olur.Bu makale, mevcut CRFID okuyucularından daha yüksek bir büyüklük aralığı elde eden ve fiyatlarının bir kısmına mal olan bir backscatter okuyucusu olan LoRea'yı sunar.LoRea bunu, CRFID okuyucularının mevcut tasarımlarından ve daha spesifik olarak kendi kendine etkileşimin nasıl ele alındığından farklılaşarak başarır.LoRea, self-interferansını azaltmak için frekans-scatter iletimlerini taşıyıcı sinyalden uzaklaştıran son çalışmalara dayanıyor.LoRea ayrıca taşıyıcı nesli okuyucudan ayırır ve kendi kendine etkileşimi daha da azaltmaya yardımcı olur.Taşıyıcı neslin ayrıştırılması, taşıyıcı sinyali sağlamak için akıllı telefonların ve sensör düğümlerinin konuşlandırılmış altyapısının kullanılmasını da sağlar.Bu yöntemler birlikte okuyucunun maliyetini ve karmaşıklığını azaltır.LoRea ayrıca, yüksek hassasiyet ve daha uzun menzil sağlayan son backscatter sistemlerinden daha düşük bit hızlarında da kasıtlı olarak çalışır.LoRea'yı deneysel olarak değerlendiriyoruz ve görüş senaryolarında 225 m'ye kadar bir iletişim aralığına ulaştığını görüyoruz.Sinyalin okuyucuyu ve backscatter etiketini ayıran birkaç duvarı geçtiği kapalı ortamlarda, LoRea 30 m'lik bir menzile ulaşır. Bu sonuçlar, LoRea'nın en son teknoloji ürünü backscatter sistemlerini ve CRFID platformlarını nasıl geride bıraktığını göstermektedir.


Diğer trafik katılımcılarının hareketine ilişkin olarak otonom araçların planlanan yollarının güvenliği göz önünde bulundurulur.Bu nedenle, yolun diğer araçlar tarafından stokastik doluluğu tahmin edilmektedir.Tahmin, ölçümlerden ve diğer trafik katılımcılarının olası davranışlarından kaynaklanan belirsizlikleri dikkate alır.Buna ek olarak, trafik katılımcılarının etkileşiminin yanı sıra yol geometrisi nedeniyle sürüş manevralarının sınırlandırılması da düşünülmektedir.Sunulan yaklaşımın sonucu, otonom otomobilin belirli bir yörüngesi için bir çarpışma olasılığıdır.Sunulan yaklaşım, yoğun hesaplamaların çoğu çevrimdışı gerçekleştirildiğinden verimlidir, bu da gerçek zamanlı uygulama için yalın bir çevrimiçi algoritma ile sonuçlanır.


Temel insan bilişsel süreçlerinden biri problem çözmedir.Daha üst düzey bir bilişsel süreç olarak, problem çözme, nesnenin içsel bilgi temsili temelinde soyutlama, arama, öğrenme, karar verme, çıkarım, analiz ve sentez gibi diğer birçok bilişsel süreçle etkileşime girer - öznitelik-ilişki (OAR) modeli.Problem çözme, beynin belirli bir problem için bir çözüm arayan veya belirli bir hedefe ulaşmak için bir yol bulan bilişsel bir sürecidir.Bir problem nesnesi tanımlandığında, problem çözme, bir dizi çözüm hedefi ile bir dizi alternatif yol arasında bir ilişki bulmak için bellek alanında bir arama süreci olarak algılanabilir.Bu makale hem bilişsel bir model hem de problem çözme sürecinin matematiksel bir modelini sunar.Beynin bilişsel yapıları ve problem çözmenin bilişsel sürecinin arkasındaki içsel bilgi temsil mekanizmaları açıklanmaktadır.Bilişsel süreç resmi olarak gerçek zamanlı süreç cebiri (RTPA) ve kavram cebiri kullanılarak tanımlanır.Bu çalışma, Wang'ın beynin katmanlı referans modeline (LRMB) göre beynin temel mekanizmalarını ve süreçlerini ortaya çıkarmak ve simüle etmek için tasarlanmış bilişsel hesaplama projesinin bir parçasıdır; bu, bilişsel hesaplama ve yeni bilişsel bilgisayarlar için gelecek nesil metodolojilerin geliştirilmesine yol açması beklenmektedir.2008 Elsevier B.V. tarafından yayınlandı.


Son birkaç yılda, derin öğrenme teknikleri görüntü boyamada önemli gelişmeler sağladı.Bununla birlikte, bu tekniklerin çoğu, genellikle aşırı pürüzsüz ve / veya bulanık oldukları için makul yapıları yeniden yapılandırmada başarısız olurlar.Bu makale, ince detaylar sergileyen dolu bölgelerin çoğaltılmasında daha iyi bir iş yapan görüntü boyama için yeni bir yaklaşım geliştirir.EdgeConnect'in iki aşamalı bir dışavurumsal modeli, bir kenar jeneratöründen ve ardından bir görüntü tamamlama ağından oluşur.Kenar jeneratörü, resmin eksik bölgesinin kenarlarını (hem düzenli hem de düzensiz) halüsinasyonlar ve görüntü tamamlama ağı, a priori olarak halüsinasyon görmüş kenarları kullanarak eksik bölgeleri doldurur.Modelimizi CelebA, Places2 ve Paris StreetView gibi kamuya açık veri kümeleri üzerinden uçtan uca değerlendiriyoruz ve mevcut son teknoloji tekniklerini nicel ve nitel olarak üstün performans gösterdiğini gösteriyoruz.


Mevcut ince taneli sınıflandırma yaklaşımları genellikle ayrımcılığa uygun yerelleştirilmiş özellik gösterimlerini çıkarmak için nesne parçalarının sağlam bir lokalizasyonuna dayanır.Bununla birlikte, kısmen lokalizasyon, görünüm ve pozun büyük varyasyonu nedeniyle zorlu bir görevdir.Bu makalede, önceden eğitilmiş konvolutional sinir ağlarının, mevcut veri kümesindeki ağı gerçekten eğitmeye gerek kalmadan sağlam ve verimli nesne parçası keşfi ve lokalizasyonu için nasıl kullanılabileceğini gösteriyoruz."Part Detector Discovery" (PDD) olarak adlandırılan yaklaşımımız, ağ çıktılarının gradyan haritalarını analiz etmeye ve açıklamalı semantik parçalarla veya sınırlayıcı kutularla uzamsal olarak ilgili aktivasyon merkezlerini bulmaya dayanmaktadır.Bu, sadece CUB2002011 veri setinde mükemmel bir performans elde etmemize izin vermekle kalmaz, aynı zamanda eğitim sırasında test ve yer-gerçek parçaları sırasında belirli bir sınırlayıcı kutu annotasyonu gerektirmeden birlikte tespit ve kuş sınıflandırması yapmak için önceki yaklaşımların aksine.Kod, http://www.inf-cv.uni-jena.de/part_ keşfi ve https://github.com/cvjena/PartDetectorDisovery adresinde bulunmaktadır.


Büyük belge koleksiyonlarından göze çarpan yapıyı modellemek ve çıkarmak için yeni bir olasılıksal teknik önermekteyiz.Kümeleme ve konu modellemede olduğu gibi, amacımız, başka türlü ezici miktarda bilgiye örgütsel bir bakış açısı sağlamaktır.Özellikle belgeler arasındaki ilişkileri ortaya çıkarmak ve sömürmekle ilgileniyoruz.Bu amaçla, farklı iplik setlerinin çıkarılmasına odaklanıyoruz - önemli belgelerin birbirine bağlı, tutarlı zincirleri.Örnek vermek gerekirse, alıntı grafiklerinden araştırma konuları çıkarıyoruz ve haber makalelerinden zaman çizelgeleri oluşturuyoruz.Yöntemimiz oldukça ölçeklenebilir, yaklaşık dört dakikada 30 milyondan fazla kelimeden oluşan bir korpus üzerinde çalışıyor, dinamik bir konu modelinden 75 kat daha hızlı.Son olarak, modelimizden elde edilen sonuçlar, çeşitli metriklere göre insan haber özetlerine daha yakından benzemektedir ve aynı zamanda insan yargıçlar tarafından da tercih edilmektedir.


Bu makalede, statik görüntülerdeki nesnelerin dinamiklerini tahmin etmenin zorlu problemini inceliyoruz.Bir görüntüde bir sorgu nesnesi göz önüne alındığında, amacımız, nesnenin üzerinde hareket eden kuvvetler ve bu kuvvetlere yanıt olarak uzun vadeli hareketi açısından fiziksel bir anlayış sağlamaktır.Kuvvetlerin doğrudan ve açık bir şekilde tahmin edilmesi ve nesnelerin tek bir görüntüden hareketi son derece zordur.Newton senaryoları olarak adlandırılan ara fiziksel soyutlamaları tanımlıyoruz ve Newton senaryosunda tek bir görüntüyü bir duruma haritalamayı öğrenen Newton Sinir Ağı'nı (N3) tanıtıyoruz.Değerlendirmelerimiz, yöntemimizin bir sorgu nesnesinin dinamiklerini tek bir görüntüden güvenilir bir şekilde tahmin edebileceğini göstermektedir.Buna ek olarak, yaklaşımımız hız ve kuvvet vektörleri açısından öngörülen dinamikleri destekleyen fiziksel akıl yürütme sağlayabilir.Bu yönde araştırmayı teşvik etmek için, oyun motorları kullanılarak temsil edilen Newton senaryoları ile uyumlu 6000'den fazla video ve zemin gerçeği dinamikleri ile 4500'den fazla hareketsiz görüntü içeren Visual Newtonian Dynamics (VIND) veri kümesini derledik.


Nesnelerin İnterneti (IoT), internete benzersiz olarak tanımlanabilir nesneler eklendiğinde büyümeye devam ediyor.Bu cihazların eklenmesi ve uzaktan bağlanmaları hayatımıza yeni bir verimlilik kattı.Bununla birlikte, bu cihazların güvenliği sorgulanmıştır.Birçoğu güvenli olsa da, saf sayı, güvensiz cihazların küçük bir yüzdesinin bile önemli güvenlik açıkları oluşturabileceği bir ortam yaratır.Bu makale, ortaya çıkan bazı güvenlik açıklarını değerlendirir ve bazı rakamları tehdit ölçeğine koyar.


Modern sistemler giderek karmaşıklaştıkça, mevcut güvenlik uygulamaları sistem güvenliğini yeterince ele almak için etkili metodolojilerden yoksundur.Bu makale, yakın zamanda yayınlanan Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) Özel Yayın 800-160'da tanımlandığı şekilde sistem güvenlik mühendisliği (SSE) süreçlerinin, faaliyetlerinin ve görevlerin uygulanmasına yardımcı olmak için tekrarlanabilir ve özelleştirilebilir bir çerçeve önermektedir.İlk olarak, sistem odaklı güvenlik metodolojilerinin kısa bir araştırması sağlanır.Daha sonra, mühendislik problem alanı için bağlam sağlamak için NIST tanımlı SSE süreçleri arasındaki ilişkilerin incelenmesi yapılır.Bu bulgular, NIST SSE süreçlerinin üç tür sistem (geleneksel BT, siber-fiziksel ve savunma) için önceliklendirmeyi sağlayan yedi sistem-agnostik güvenlik alanına haritalandırılmasını bildirir.Bu somut örnekler, SSE çabalarının uygulanması ve önceliklendirilmesi için daha fazla anlayış sağlar.Bu makalenin amacı, NIST SP 800-160'da tanımlanan 30 sürecin, 111 faaliyetin ve 428 görevin verimli bir şekilde uygulanmasını bildirerek uygulayıcılara yardımcı olmaktır.Özelleştirilebilir çerçeve aracı, geliştiricilerin ihtiyaçlarını karşılamak için işe almaları, değiştirmeleri ve terzilik yapmaları için çevrimiçi olarak mevcuttur.


Bu makalede, küresel harmonikler aydınlatma gösterimini kullanarak keyfi bilinmeyen aydınlatma altında yüz tanıma için iki yeni yöntem önermekteyiz, bu da konu başına sadece bir eğitim görüntüsü ve 3D şekil bilgisi gerektirmez.Yöntemlerimiz, çok çeşitli aydınlatma koşulları altında elde edilen bir dışbükey Lambertian nesnesinin görüntü kümesinin düşük boyutlu doğrusal altuzay ile doğru bir şekilde yaklaşık olabileceğini gösteren sonuca dayanmaktadır.Bu boşluğu tek bir görüntüden kapsayan küresel harmonik temel görüntüleri tahmin etmek için iki yöntem sunuyoruz.İlk yöntemimiz, istatistiksel modeli 2D tabanlı görüntülerin bir koleksiyonuna dayanarak oluşturur.Öğrenilen istatistikleri kullanarak, eğer poz değişimi yoksa, keyfi aydınlatma koşulları altında çekilen tek bir görüntüden küresel harmonik temel görüntüleri tahmin edebileceğimizi gösteriyoruz.İlk yöntemle karşılaştırıldığında, ikinci yöntem, hem pozlar hem de aydınlatmalar boyunca görüntülerden temel görüntüleri kurtarmak için küresel harmonik aydınlatma gösterimini ve insan yüzlerinin 3D morfable modelini birleştirerek istatistiksel modelleri doğrudan 3D boşluklarda inşa eder.Temel görüntüleri tahmin ettikten sonra, her iki yöntem için de aynı tanıma şemasını kullanırız: test yüz resmine en yakın olan temel görüntülerin ağırlıklı bir kombinasyonunun olduğu yüzü tanırız.Birden fazla aydınlatma kaynağı da dahil olmak üzere çok çeşitli aydınlatma koşulları altında, yüksek tanıma oranlarına ulaşan bir dizi deney sunuyoruz.Yöntemlerimiz, çok daha ağır eğitim veri gereksinimlerine sahip olan yöntemlerle karşılaştırılabilir doğruluk seviyelerine ulaşır.İki yöntemin karşılaştırılması da sağlanmaktadır.


Bu çalışma, günlük fiziksel aktivitenin değerlendirilmesi için bir üçlü ivmeölçer (TA) ve taşınabilir bir veri işleme biriminin geliştirilmesini açıklamaktadır.TA, ortogonal olarak monte edilmiş üç tek eksenli piezoresistif ivmeölçerden oluşur ve insan vücudu ivmesinin genliğini ve frekans aralıklarını kapsayan ivmeleri kaydetmek için kullanılabilir.Enstrüman ve test-yeniden test deneyleri, TA'nın ofset ve duyarlılığının her ölçüm yönü için eşit olduğunu ve iki ölçüm gününde sabit kaldığını gösterdi.Transvers duyarlılık her ölçüm yönü için önemli ölçüde farklıydı, ancak ivmeölçer çıkışını etkilemedi (ana eksen boyunca hassasiyetin %3'ü).Veri birimi, ivmeölçer çıktısının on-line olarak işlenmesini, sekiz günlük süreler boyunca fiziksel aktivitenin güvenilir bir tahmincisine sağlar.Laboratuvarda standartlaştırılmış faaliyetler sırasında 13 erkek denekte sistemin ön değerlendirmesi, fiziksel aktivite nedeniyle ivmeölçer çıkışı ile enerji harcaması arasında önemli bir ilişki olduğunu gösterdi, fiziksel aktivite için standart referans (r=0.89).Sistemin yetersizlikleri, hareketsiz aktivitelere karşı düşük duyarlılığı ve statik egzersizi kayıt edememesidir.Normal günlük fiziksel aktivitenin ve laboratuvar dışındaki belirli faaliyetlerin değerlendirilmesi için sistemin geçerliliği serbest yaşayan deneklerde incelenmelidir.


Mandallı karşılaştırıcı, hemen hemen tüm analog-dijital dönüştürücü mimarilerinde kullanılmaktadır.Analog giriş sinyalini tam ölçekli bir dijital seviyeye dönüştürmek için olumlu bir geri besleme mekanizması kullanır.Rejenerasyon düğümlerindeki bu tür yüksek voltaj varyasyonları, giriş voltajı - geri tepme gürültüsüne bağlanır.Bu makale, geri tepme gürültüsünü en aza indirmek için mevcut çözümleri gözden geçirir ve iki yenisini önerir.HSPICE simülasyonları tekniklerimizin etkinliğini doğrular.


Büyük derin sinir ağı modelleri son zamanlarda sert görsel tanıma görevlerinde son teknoloji doğruluğunu göstermiştir.Ne yazık ki, bu tür modeller eğitmek için son derece zaman alıcıdır ve büyük miktarda hesaplama döngüsü gerektirir.Dünya çapında performans, ölçeklendirme ve görsel tanıma görevlerinde görev doğruluğu sergileyen bu tür modelleri eğitmek için emtia sunucu makinelerinden oluşan Adam adlı dağıtılmış bir sistemin tasarımını ve uygulanmasını anlatıyoruz.Adam, iş yükü hesaplamasını ve iletişimini optimize eden ve dengeleyen tüm sistem ortak tasarımı ile yüksek verimlilik ve ölçeklenebilirlik elde eder.Performansı artırmak ve ayrıca eğitimli modellerin doğruluğunu artırdığını göstermek için sistem boyunca asinkroni kullanıyoruz.Adam, daha önce mümkün olduğu düşünülenden önemli ölçüde daha verimli ve ölçeklenebilir ve ImageNet 22.000 kategori görüntü sınıflandırma görevinde karşılaştırılabilir bir zamanda büyük bir 2 milyar bağlantı modelini 2 kat daha yüksek bir doğrulukla eğitmek için 30 kat daha az makine kullandı.Ayrıca, görev doğruluğunun daha büyük modellerle geliştiğini de gösteriyoruz.Sonuçlarımız, mevcut eğitim algoritmalarını kullanarak derin öğrenmeye dağıtılmış bir sistem odaklı yaklaşımın takip etmeye değer olduğuna dair zorlayıcı kanıtlar sunmaktadır.


Basılı elektronik, gelecekteki Internet-of-things (IoT) konseptindeki kablosuz elektronik etiketler ve sensörler için kabul edilir.Mevcut yazdırılabilir organik ve inorganik yarı iletkenlerin düşük yük taşıyıcı hareketliliğinin bir sonucu olarak, basılı doğrultucuların operasyonel frekansı, cep telefonları ve basılı e-taglar arasında doğrudan iletişim ve güç sağlamak için yeterince yüksek değildir.Burada, 1.6 GHz'e kadar çalışan tamamen basılmış bir diyot bildiriyoruz.Si ve NbSi2 parçacıklarının iki istiflenmiş katmanına dayanan cihaz, düşük sıcaklıkta ve ortam atmosferinde esnek bir substrat üzerinde üretilmektedir.Si mikroparçacıklarının yüksek yük taşıyıcı hareketliliği, şarj enjeksiyonu sınırlı rejiminde cihaz operasyonunun gerçekleşmesine izin verir.Elde edilen cihaz yığınındaki oksit katmanlarının asimetrisi, tünelleme akımının düzeltilmesine yol açar.Basılı diyotlar antenler ve elektrokromik ekranlarla birleşerek tamamen basılmış bir e-tag oluşturdular.Ekranı güncellemek için Global System for Mobile Communications cep telefonundan toplanan sinyal kullanıldı.Bulgularımız, IoT uygulamaları içindeki basılı elektronikler için yeni bir iletişim yolu göstermektedir.


A-Si:H TFT'ler geleneksel olarak arka plan dizilerinde aktif matris ekranları için ve bazen esnek ekranlara ve sürücülere odaklanan mevcut çabalarla sıra veya sütun sürücü elektroniğinde kullanılır.Bu kağıt, esnek paslanmaz çelik ve plastik substratlarda a-Si:H TFT'ler için standart bir hücre kütüphanesi tasarlayarak esnek elektronikleri karmaşık dijital devrelere genişletir.Standart hücre kütüphanesi, standart bir hücre yeri ve rota aracıyla düzen otomasyonuna olanak tanır, görüntü işlevselliğini artırmak için arka plandaki a-Si:H dijital devrelerin düzenini önemli ölçüde hızlandırır.Sadece n kanallı transistörler mevcut olduğundan, kapılar iyi çıkış voltajı salınımları sağlamak için bir bootstrap çekme ağı ile tasarlanmıştır.Geliştirilen kütüphane 7 kapıdan oluşmaktadır: 5 kombine kapı (Inverter, NAND2, NOR2, NOR3 ve MUX2) ve 2 ardışık kapı (latch ve 'D' flip-flop).Test yapıları, standart hücrelerin gecikmesine karşı fan-out'u deneysel olarak karakterize etmek için üretilmiştir.Düzenden elektrik bağlantılarının otomatik olarak çıkarılması, şematik (LVS) karşı düzeni sağlamak, alt kapı a-Si:H TFT'ler için mevcut araç paketine de dahil edilmiştir.Standart hücre kütüphanesinin tanımlandığını göstermek için 3 bitlik bir sayaç tasarlandı, üretildi ve test edildi.


Sosyal girişimcilik, bir uygulama ve bilimsel araştırma alanı olarak, farklı yönetim ve işletme araştırma alanlarından gelen kavramları ve varsayımları sorgulamak, sorgulamak ve yeniden düşünmek için benzersiz bir fırsat sunar.Bu makale, sosyal girişimciliği sosyal değişimi katalize eden ve önemli sosyal ihtiyaçları girişimciler için doğrudan finansal faydaların egemen olmadığı bir şekilde ele alan bir süreç olarak ortaya koymaktadır.Sosyal girişimcilik, ekonomik değeri yakalamaya karşı sosyal değer ve gelişimi teşvik etmeye verilen nispeten daha yüksek öncelikte diğer girişimcilik biçimlerinden farklı olarak görülmektedir.Gelecekteki araştırmaları teşvik etmek için yazarlar, sosyal girişimcilik çalışması için teorik perspektifler arasında bir bağlantı olarak gömülülük kavramını tanıtmaktadır.# 2005 Elsevier Inc. Tüm hakları saklıdır.


Çoklu iletim antenleri kullanarak Rayleigh solma kanalları üzerinden iletişim için yeni bir paradigma olan uzay-zaman blok kodlamasını tanıtıyoruz.Veriler bir uzay-zaman blok kodu kullanılarak kodlanır ve kodlanan veri, eşzamanlı olarak iletilen antenler kullanılarak iletilen bölünmüş inton akışlarıdır.Her alıcı antende alınan sinyal, gürültü tarafından rahatsız edilen n iletilen sinyallerin doğrusal bir süperpozisyonudur.Maksimum benzerlik kod çözme, eklem tespiti yerine farklı antenlerden iletilen sinyallerin ayrıştırılması yoluyla basit bir şekilde elde edilir.Bu, uzay-zaman blok kodunun ortogonal yapısını kullanır ve sadece alıcıdaki doğrusal işleme dayanan maksimum benzerlik kod çözme algoritması verir.Uzay-zaman blok kodları, basit bir kod çözme algoritmasına sahip olmanın kısıtlamasına bağlı olarak belirli bir sayıda iletim ve alıcı anten için maksimum çeşitlilik sırasını elde etmek için tasarlanmıştır.Ortogonal tasarımların klasik matematiksel çerçevesi uzay-zaman blok kodları oluşturmak için uygulanır.Bu şekilde inşa edilen uzay-zaman blok kodlarının sadece birkaç sporadik n değeri için var olduğu gösterilmiştir.Daha sonra, ortogonal tasarımların bir genellemesinin, herhangi bir sayıda iletim anteni için hem gerçek hem de karmaşık takımyıldızlar için uzay-zaman blok kodları sağladığı gösterilmiştir.Bu kodlar, PAM gibi herhangi bir keyfi gerçek takımyıldızı kullanarak herhangi bir sayıda iletim anteni için mümkün olan maksimum iletim hızını elde eder.PSK ve QAM gibi keyfi bir karmaşık takımyıldızı için, herhangi bir sayıda iletim anteni için mümkün olan maksimum iletim hızının 1=2'sine ulaşan uzay-zaman blok kodları tasarlanmıştır.İki, üç ve dört iletim anteninin spesifik durumları için, uzay-zaman blok kodları, keyfi karmaşık takımyıldızları kullanarak sırasıyla, hepsi, 3 = 4 ve 3 = 4 maksimum olası iletim hızına ulaşan tasarlanmıştır.Kod çözme gecikmesi ile iletim antenlerinin sayısı arasındaki en iyi takas da hesaplanır ve burada sunulan kodların çoğunun bu anlamda da en uygun olduğu gösterilmiştir.


Burada RBAC96 modelleri olarak anılan rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC) modelleri ailesi yakın zamanda yazar ve meslektaşları tarafından yayınlandı.Bu makale, bu modellerin geliştirilmesinde önemli kararlar için mantığımızı verir ve dikkate alınan alternatifleri tartışır.


Saf işlevsel bir dilde deterministik paralel hesaplama için yeni bir programlama modeli sunuyoruz.Model monadiktir ve açık granülerliğe sahiptir, ancak deterministik ve saf kalırken, çalışma zamanında planlanan veri akışı ağlarının dinamik olarak inşa edilmesine izin verir.Uygulama, şimdiye kadar sadece paralellik sağlamak yerine işlevsel dillerde eşzamanlılığı simüle etmek için kullanılan monodik eşzamanlılığa dayanmaktadır.API'yi semantik özellikleriyle sunuyoruz ve paralel yürütmenin deterministik olduğunu savunuyoruz.Ayrıca, Haskell kütüphanesi olarak uygulanan tam bir iş çalma zamanlayıcısı sunuyoruz ve Haskell'deki mevcut paralel programlama modellerinin yanı sıra en azından performans gösterdiğini gösteriyoruz.


AMAÇ Bu çalışma, 6 ila 11 ve 12 ila 16 yaş arasındaki ABD'li çocuklar ve gençler için gıda yetersizliği ve bilişsel, akademik ve psikososyal sonuçlar arasındaki ilişkileri araştırır.YÖNTEMLER Üçüncü Ulusal Sağlık ve Beslenme Muayene Anketi (NHANES III) verileri analiz edildi.Ailenin cevap vereni, ailesinin bazen ya da sık sık yeterli yiyecek alamadığını bildirdiğinde, çocuklar gıda yetersizliği olarak sınıflandırıldı.Gıda yetersizliği ile bilişsel, akademik ve psikososyal önlemler arasındaki ilişkileri genel olarak ve daha sonra daha düşük riskli ve daha yüksek riskli gruplar içinde test etmek için gerileme analizleri yapılmıştır.Gıda yetersizliği için gerileme katsayıları ve oran oranları rapor edilir, yoksulluk durumu ve diğer potansiyel karışıklık faktörleri için ayarlanır.SONUÇLAR Karışık değişkenlere uyum sağladıktan sonra, 6 ila 11 yaşındaki gıda yetersizliği olan çocukların aritmetik puanları önemli ölçüde daha düşüktü ve bir notu tekrarlama olasılığı daha yüksekti, bir psikolog gördü ve diğer çocuklarla iyi geçinmekte zorlandı.Gıda yetersizliği çeken gençlerin bir psikolog görmeleri, okuldan uzaklaştırılmaları ve diğer çocuklarla geçinmekte zorluk çekmeleri daha muhtemeldi.Daha ileri analizler çocukları daha düşük riskli ve daha yüksek riskli gruplara ayırdı.Gıda yetersizliği ile çocuk sonuçları arasındaki ilişkiler risk seviyesine göre değişmektedir.Sonuçlar, olumsuz akademik ve psikososyal sonuçların aile düzeyindeki gıda yetersizliği ile ilişkili olduğunu ve Amerikan ailelerinin gıda güvenliğini artırmak için halk sağlığı çabalarına destek sağladığını göstermektedir.


Gerçek dünyadaki uygulamalardaki birçok sorun, istatistiksel olarak ilişkili olan birkaç rastgele değişkenin tahmin edilmesini içerir.Markov rastgele alanları (MRFs), bu tür bağımlılıkları kodlamak için harika bir matematiksel araçtır.Bu makalenin amacı, MRF'leri, çıktı rastgele değişkenleri arasındaki bağımlılıkları dikkate alarak karmaşık temsilleri tahmin etmek için derin öğrenme ile birleştirmektir.Bu hedefe doğru, yapılandırılmış modelleri MRF potansiyellerini oluşturan derin özelliklerle birlikte öğrenebilen bir eğitim algoritması sunuyoruz.Yaklaşımımız, öğrenmeyi ve çıkarımları harmanladığı ve GPU hızlandırmasını kullandığı için verimlidir.Algoritmamızın, gürültülü görüntülerden gelen kelimeleri tahmin etme görevlerinin yanı sıra Flickr fotoğraflarının etiketlenmesindeki etkinliğini gösteriyoruz.Derin özelliklerin ve MRF parametrelerinin ortak öğrenilmesinin önemli performans kazanımlarıyla sonuçlandığını gösteriyoruz.


Amaç: Amacımız, yazılım mühendisliğinin kanıta dayalı bir yaklaşımdan nasıl yararlanabileceğini tanımlamak ve yaklaşımla ilişkili potansiyel zorlukları tanımlamaktır. Metod: Kanıta dayalı tıbbı (EBM) destekleyen organizasyon ve teknik altyapıyı yazılım mühendisliğindeki durumla karşılaştırdık.Yazılım mühendisliğine özgü faktörlerin etkisini düşündük (yani.beceri faktörü ve yaşam döngüsü faktörü) kanıta dayalı yazılım mühendisliği (EBSE) uygulama yeteneğimize sahip olacaktır.Sonuçlar: EBSE, birçok farklı paydaş grubunun ihtiyaçlarını desteklemek amacıyla araştırma sonuçlarının entegrasyonunu teşvik ederek bir dizi fayda vaat ediyor.Bununla birlikte, şu anda EBSE'nin yaygın olarak benimsenmesi için gerekli altyapıya sahip değiliz. Beceri faktörü, yazılım mühendisliği deneylerinin özne ve deneyci önyargısına karşı savunmasız olduğu anlamına gelir.Yaşam döngüsü faktörü, teknolojilerin konuşlandırıldıktan sonra nasıl davranacağını belirlemenin zor olduğu anlamına gelir.Sonuçlar: Yazılım mühendisliği, yazılım mühendisliğinin doğasından kaynaklanan belirli sorunları ele alması koşuluyla, kanıt yaklaşımından ne kadar yararlanabileceğinin kullanılmasından yararlanacaktır.


Üç boyutlu el hareketi tanıma, bilgisayar görüşü, desen tanıma ve insan-bilgisayar etkileşiminde artan araştırma ilgilerini çekmiştir.Ortaya çıkan derinlik sensörleri, geleneksel kameralarla 2D etki alanında ciddi şekilde sınırlı olan çeşitli el hareketi tanıma yaklaşımlarına ve uygulamalarına büyük ölçüde ilham verdi.Bu makale, 3D derinlik sensörleri kullanarak el hareketi tanıma ile ilgili bazı yeni çalışmaların bir anketini sunmaktadır.İlk olarak bu alanda yaygın olarak kullanılan ticari derinlik sensörlerini ve kamu veri setlerini gözden geçiriyoruz.Ardından, 3D el hareketi tanıma için son teknoloji araştırmasını dört açıdan gözden geçiriyoruz: 1) 3D el modellemesi; 2) statik el hareketi tanıma; 3) el yörüngesi hareketi tanıma; ve 4) sürekli el hareketi tanıma.3D el hareketi tanıma yaklaşımlarına vurgu yaparken, ilgili uygulamalar ve tipik sistemler de uygulayıcılar için kısaca özetlenmiştir.


Tamamen denetlenmiş bir şekilde eğitilmiş derin bir evrişim ağının aktivasyonundan çıkarılan özelliklerin, büyük, sabit bir nesne tanıma görevi setinde yeni jenerik görevlere yeniden tasarlanıp tasarlanamayacağını değerlendiririz.Genel görevlerimiz orijinal olarak eğitilmiş görevlerden önemli ölçüde farklı olabilir ve geleneksel olarak derin bir mimariyi yeni görevlere eğitmek veya uyarlamak için yetersiz etiketlenmiş veya etiketlenmemiş veriler olabilir.Derin evrişimsel özelliklerin anlamsal kümelenmesini, sahne tanıma, alan uyarlaması ve ince taneli tanıma zorlukları da dahil olmak üzere çeşitli görevlerle ilgili olarak araştırıyor ve görselleştiriyoruz.Sabit bir özelliği tanımlamak için çeşitli ağ seviyelerine güvenmenin etkinliğini karşılaştırıyoruz ve birkaç önemli vizyon zorluğunda son teknolojiden önemli ölçüde daha iyi performans gösteren yeni sonuçlar bildiriyoruz.Bu derin evrişimsel aktivasyon özelliklerinin açık kaynaklı bir uygulaması olan DeCAF'ı, görme araştırmacılarının bir dizi görsel konsept öğrenme paradigması boyunca derin temsillerle deney yapabilmelerini sağlamak için tüm ilişkili ağ parametreleriyle birlikte serbest bırakıyoruz.


JSTOR arşivini kullanmanız, http://www.jstor.org/about/terms.html adresinde bulunan JSTOR'un Kullanım Şartlarını ve Koşullarını kabul ettiğinizi gösterir.JSTOR'un Kullanım Şartları ve Koşulları, kısmen, önceden izin almadığınız sürece, bir joumal veya birden fazla makale kopyasının tüm bir sayısını indirmeyebileceğinizi ve JSTOR arşivindeki içeriği yalnızca kişisel, ticari olmayan kullanımınız için kullanabileceğinizi sağlar.


JSTOR arşivini kullanmanız, http://www.jstor.org/page/info/about/policies/terms.jsp adresinde bulunan JSTOR'un Kullanım Şartlarını ve Koşullarını kabul ettiğinizi gösterir.JSTOR'un Kullanım Şartları ve Koşulları, kısmen, önceden izin almadığınız sürece, bir derginin tüm sayısını veya makalelerin birden fazla kopyasını indiremezsiniz ve JSTOR arşivindeki içeriği yalnızca kişisel, ticari olmayan kullanımınız için kullanabilirsiniz.


Bilgi sistemleri alanı, günlük sosyo-ekonomik yaşamda bilgi teknolojisinin merkeziliği üzerine kurulmuştur.Yine de, son on yılda Bilgi Sistemleri Araştırma (ISR) 'da yayınlanan makalelerin tam setinin gözden geçirilmesinden yola çıkarak, alanın temel konu olan bilgi teknolojisi (IT) eserini derinden meşgul etmediğini savunuyoruz.Bunun yerine, IS araştırmacılarının içeriğe merkezi teorik önem verme eğiliminde olduklarını (bazı genellikle belirtilmemiş teknolojilerin çalıştığı görüldüğü), eserin ayrık işlem yeteneklerini ( bağlamından veya kullanımından ayrı olarak) veya bağımlı değişkeni (teknoloji geliştirildikçe, uygulandıkça ve kullanıldıkça etkilendiği veya değiştirildiği varsayılan) buluyoruz.BT eserinin kendisi gözden kaybolma, kabul edilme veya inşa edildikten ve kurulduktan sonra sorunsuz olduğu varsayılmaktadır.Bulgularımızın sonuçlarını tartıştıktan sonra, teknolojiyi etkileri, bağlamı ve yetenekleri kadar ciddiye almaya başlayan IS alanı için bir araştırma yönü önermekteyiz.Özellikle, IS araştırmacılarının özellikle BT eserleri hakkında teoriler oluşturmaya başlamalarını ve daha sonra bu teorileri açıkça çalışmalarına dahil etmelerini öneriyoruz.Böyle bir araştırma yönünün, IS araştırmasının, her yerde bulunan, birbirine bağımlı ve ortaya çıkan bilgi teknolojileri ile giderek artan bir şekilde boğulan bir dünyanın anlaşılmasına önemli bir katkıda bulunması durumunda kritik olduğuna inanıyoruz.(Bilgi Sistemleri Araştırması; Bilgi Teknolojisi; Bilişim Araştırması; Bilişim Teorisi; Teknolojik Eserler; Teknoloji Değişimi)


Genellenebilirlik, araştırma yapan ve kullananlar için büyük bir endişe kaynağıdır.İstatistiksel, örneklemeye dayalı genellenebilirlik iyi bilinmektedir, ancak metodolojistler uzun süredir istatistikselin ötesinde genellenebilirlik kavramlarının farkındadır.Bu makalenin amacı, doğasını eleştirel bir şekilde inceleyerek, kullanımını ve yanlış kullanımını göstererek ve farklı biçimlerini sınıflandırmak için bir çerçeve sunarak genelleştirilebilirlik kavramını açıklığa kavuşturmaktır.Çerçeve, farklı formları ampirik ve teorik ifade türleri arasındaki ayrımla tanımlanan dört tip halinde düzenler.Bir yandan, çerçeve, istatistiksel, örnekleme tabanlı genellenebilirliğin meşru olduğu sınırları onaylar.Öte yandan, çerçeve, bilgi sistemleri ve diğer alanlardaki araştırmacıların genellenebilirlik iddiasını doğru bir şekilde ortaya koyabilecekleri ve dolayısıyla daha geniş bir alakaya sahip olabilecekleri yolları gösterir, hatta araştırmaları örnekleme tabanlı araştırma sınırlarının dışına düştüğünde bile.(Araştırma Metodolojisi; Pozitivist Araştırma; Yorumlayıcı Araştırma; Kantitatif Araştırma; Niteliksel Araştırma; Vaka Çalışmaları; Araştırma Tasarımı; Genellenebilirlik)


Büyük Convolutional Network modelleri son zamanlarda ImageNet kriteri üzerinde etkileyici sınıflandırma performansı göstermiştir (Krizhevsky et al., 2012).Bununla birlikte, neden bu kadar iyi performans gösterdiklerine veya nasıl geliştirilebileceğine dair net bir anlayış yoktur.Bu yazıda her iki konuyu da ele alıyoruz.Ara özellik katmanlarının işlevi ve sınıflandırıcının işleyişi hakkında fikir veren yeni bir görselleştirme tekniği tanıtıyoruz.Tanısal bir rolde kullanılan bu görselleştirmeler, Krizhevsky ve ark.'dan daha iyi performans gösteren model mimarileri bulmamızı sağlıyor.ImageNet sınıflandırma kriterinde.Ayrıca farklı model katmanlarından performans katkısını keşfetmek için bir ablasyon çalışması gerçekleştiriyoruz.ImageNet modelimizi diğer veri kümelerine iyi genelleştiriyoruz: softmax sınıflandırıcı yeniden eğitildiğinde, Caltech-101 ve Caltech-256 veri kümelerindeki mevcut son teknoloji sonuçlarını ikna edici bir şekilde yener.


Son teknoloji ürünü nesne tespit ağları, nesne konumlarını hipotezlemek için bölge öneri algoritmalarına bağlıdır.SPPnet xref ref-type="bibr" rid="ref1">[1]/xref> ve Fast R-CNN xref ref-type="bibr" rid="ref2">[2]/xref> gibi gelişmeler, bölge öneri hesaplamasını darboğaz olarak ortaya çıkararak bu tespit ağlarının çalışma süresini azaltmıştır.Bu çalışmada, tam görüntü convolutional özelliklerini algılama ağıyla paylaşan ve böylece neredeyse maliyetsiz bölge tekliflerini sağlayan bir italic>Region Proposal Network/italic> (RPN) tanıtıyoruz.Bir RPN, eş zamanlı olarak her pozisyonda nesne sınırlarını ve nesnelik puanlarını öngören tam bir konvolüsyonel ağdır.RPN, Fast R-CNN tarafından tespit için kullanılan yüksek kaliteli bölge önerileri üretmek için uçtan uca eğitilmiştir.RPN ve Fast R-CNN'yi, evrişimsel özelliklerini paylaşarak tek bir ağda daha da birleştiriyoruz - sinir ağlarının son zamanlarda popüler olan terminolojisini 'dikkat' mekanizmalarıyla kullanarak, RPN bileşeni birleşik ağa nereye bakacağını söylüyor.Çok derin VGG-16 modeli için xref ref-type="bibr" rid="ref3">[3]/xref> , algılama sistemimiz bir GPU'da 5 fps (italic>tüm adımlar dahil/italic>) kare oranına sahipken, PASCAL VOC 2007, 2012 ve MSCO veri kümelerinde görüntü başına sadece 300 teklif ile son teknoloji ürünü nesne algılama doğruluğu elde edilir.ILSVRC ve COCO 2015 yarışmalarında, Faster R-CNN ve RPN, birkaç parçada birinci sıra kazanan girişlerin temelleridir.Kod halka açık hale getirildi.


Bu makalede, orijinal normal Dijkstra algoritmasından [1] yeni bir Dijkstra algoritmasını doğaçlama bir Dijkstra olarak doğrulamak için matematiksel hesaplamaya doğru giden çabalar kısaca verilmiştir.Bu doğaçlama Dijkstra'nın sonucu, yangın söndürme biriminin tam olarak yangının yerine ulaşması için en kısa yolu bulmak için kullanıldı.Fikir, iki eşit yol varken, dönüşlerin yol üzerindeki etkisine bağlıdır, dönüşlerin daha fazla sayıda geçmesi daha fazla zaman alır ve daha az sayıda dönüşlerin geçmesi daha az zaman alır.Bu senaryoyu pratik olarak uygulamak için güney Hartum'da küçük bir gerçek alan alıyoruz.Sonuç, Geo-Dijkstra gibi yangınla mücadele için Geliştirilmiş Dijkstra algoritmasında metodolojimizi kanıtlayan ve doğrulayan güçlü bir gerekçe sunar.Ayrıca, yukarıda belirtilen algoritmaların değerlendirilmesinde çok umut verici ve gerçekçi sonuçlar elde edilmiştir.


Ağ güvenliği teknolojisi, hükümet ve endüstri bilişim altyapısını korumada çok önemli hale geldi.Modern saldırı tespit uygulamaları karmaşık gereksinimlerle karşı karşıyadır; güvenilir, genişletilebilir, yönetilmesi kolay ve düşük bakım maliyetine sahip olmaları gerekir.Son yıllarda, makine öğrenimine dayalı saldırı tespit sistemleri, yüksek doğruluk, yeni saldırı türlerine iyi genelleme ve değişen bir ortamda sağlam davranışlar göstermiştir.Bu çalışma, yapay sinir ağları ve destek vektör makinesi de dahil olmak üzere saldırı tespit sistemindeki makine öğrenme yöntemlerinin verimliliğini, gelecekte saldırı tespit sistemi kurmak için referans sağlama umuduyla karşılaştırmayı amaçlamaktadır.Makine öğrenimine dayalı saldırı dedektörlerindeki diğer ilgili çalışmalarla karşılaştırıldığında, her ölçüm için normal verilerin farklı oranlarını örnekleyerek ortalama değeri hesaplamayı teklif ediyoruz, bu da gerçek dünyadaki gözlem verileri için daha iyi bir doğruluk oranına ulaşmamıza yol açıyor.4 saldırı tipi için doğruluğu, algılama oranını, yanlış alarm oranını karşılaştırıyoruz.KDD-cup saldırı tespit kriteri veri kümesi üzerindeki kapsamlı deneysel sonuçlar, önerilen yaklaşımın, özellikle U2R ve U2L tipi saldırılar için KDD Winner'dan daha yüksek performans sağladığını göstermektedir.


Elle yazılmış sayısal tanıma için arka propaganda ağlarının bir uygulamasını sunuyoruz.Verilerin asgari ön işlemesi gerekiyordu, ancak ağın mimarisi son derece kısıtlandı ve özellikle görev için tasarlandı.Ağın girişi, izole edilmiş basamakların normalleştirilmiş görüntülerinden oluşur.Yöntemin % 1 hata oranı ve ABD tarafından sağlanan posta kodu basamaklarında yaklaşık % 9 reddetme oranı vardır.Posta Servisi.


Yüz tanımada (FR) derin öğrenme ile elde edilen ilerlemeye rağmen, giderek daha fazla insan ırksal önyargının gerçekçi FR sistemlerinde performansı açıkça düşürdüğünü buluyor.Mevcut eğitim ve test veritabanlarının neredeyse Kafkas deneklerden oluştuğu gerçeğiyle karşı karşıya kalan, ırksal önyargıyı değerlendirmek için hala bağımsız test veritabanları ve hatta bunu azaltmak için eğitim veritabanları ve yöntemleri yoktur.Bu haksız konuları fethetmeye yönelik araştırmayı kolaylaştırmak için, bu makale iki önemli kullanım alanı olan Irksal Yüzler in-the-Wild (RFW) veritabanı adı verilen yeni bir veri kümesine katkıda bulunur: 1) ırksal önyargı testi: Kafkas, Asya, Hint ve Afrika olmak üzere dört test alt kümesi inşa edilir ve her biri yüz doğrulaması için 6000 görüntü çiftine sahip yaklaşık 3000 birey içerir, 2) ırksal önyargı azaltma: Kafkasyalılarla etiketli bir eğitim alt kümesi ve üç etiketsiz eğitim alt kümesi.Hepimiz biliyoruz ki RFW, FR algoritmalarında ırksal önyargıyı ölçmek için ilk veritabanıdır.Farklı ırklar arasında alan boşluğunun varlığını ve FR algoritmalarında ırksal önyargının varlığını kanıtladıktan sonra, alan boşluğunu köprülemek için derin bir bilgi maksimizasyonu adaptasyon ağı (IMAN) daha ileri sürüyoruz ve kapsamlı deneyler ırksal önyargının algoritmamız tarafından daraltılabileceğini gösteriyor.


Bir dizi eğitim örneğinden rastgele elds oluşturmak için bir teknik sunuyoruz.Öğrenme paradigması, giderek daha büyük altgraflar tarafından desteklenen potansiyel işlevlere veya özelliklere izin vererek giderek daha karmaşık eldler oluşturur.Her bir özellik, model ile eğitim verilerinin ampirik dağılımı arasındaki Kullback-Leibler farklılaşmasını en aza indirerek eğitilen bir ağırlığa sahiptir.Açgözlü bir algoritma, özelliklerin eld'e aşamalı olarak nasıl eklendiğini belirler ve ağırlıkların optimal değerlerini tahmin etmek için yineleyici bir ölçeklendirme algoritması kullanılır.Bu gazetede tanıtılan rastgele eld modelleri ve teknikleri, altta yatan rastgele eldlerin Markovian olmadığı ve tahmin edilmesi gereken çok sayıda parametreye sahip olduğu için bilgisayar görme edebiyatının çoğuna ortak olanlardan.Karar ağaçları ve Boltzmann makineleri de dahil olmak üzere diğer öğrenme yaklaşımlarıyla ilişkiler verilmektedir.Yöntemin bir gösterimi olarak, doğal dil işlemede otomatik kelime classi katyonu sorununa uygulanmasını tanımlıyoruz.


RFID'ler Nesnelerin İnterneti'nin hayati bir bileşeni olarak ortaya çıkmaktadır.2012 yılında, ekipmanları bulmak, uyuşturucuları izlemek, perakende mallarını etiketlemek vb. için milyarlarca RFID konuşlandırıldı.Bununla birlikte, mevcut RFID sistemleri, etiketli bir nesnenin yalnızca radyo aralığında (on metreye kadar olabilen) olup olmadığını belirleyebilir, ancak tam yerini belirleyemez.Bu sınırlamayı ele almak için önceki öneriler bir görüş çizgisi modeline dayanır ve bu nedenle gerçek dünyadaki dağıtımlarda tipik olan çoklu yol etkileri veya görüş çizgisi olmayanlarla karşı karşıya kaldıklarında kötü performans gösterir.Bu makale, çoklu yol ve görüş çizgisi olmayan senaryolara dayanıklı ilk ince taneli RFID konumlandırma sistemini tanıtıyor.Multipath'ı zararlı olarak gören geçmiş çalışmaların aksine, tasarımımız RFID'leri doğru bir şekilde bulmak için multipath'i kullanır.Tasarımımızın altında yatan sezgi, yakınlardaki RFID'lerin benzer bir çoklu yol ortamı (örneğin, çevredeki reflektörler) yaşaması ve böylece benzer çoklu yol profilleri sergilemesidir.Anten hareketi ile oluşturulan sentetik diyafram radarı (SAR) kullanarak bu çoklu yol profillerini yakalar ve çıkarırız.Daha sonra bir etiketin konumunu belirlemek için dinamik zaman eğrileme (DTW) tekniklerini uyarlıyoruz.USRP yazılım radyolarını kullanarak tasarımımızın bir prototipini yaptık.Üniversite kütüphanemizde 200 ticari RFID dağıtımından elde edilen sonuçlar, yeni tasarımın yanlış yerleştirilmiş kitapları 11  cm'lik bir medyan doğrulukla bulabileceğini göstermektedir.


Kripto para kavramı, araştırma literatüründeki unutulmuş fikirlerden oluşturulmuştur.


Enerji kıtlığı ve giderek daha ciddi çevre kirliliği nedeniyle, sıfır emisyonlu ve yüksek verimli yakıt hücresi elektrikli araçların (FCEV) geleneksel araçların yerini alması için en potansiyel aday olması bekleniyor.DC / DC dönüştürücü, yakıt hücresi (FC) ve FCEV'nin sürücü hattı arasındaki arayüzdür.Geniş FC voltajını uygun bir voltaj seviyesine dönüştürmek için sadece yüksek voltaj kazancına ihtiyaç duymaz, aynı zamanda sistemin güvenilirliğini artırmak için hata toleransı kapasitesine de ihtiyaç duyar.Bu nedenle, yüzen interleaved boost konvertörleri (FIBC) en uygun seçim gibi görünmektedir.Bu topolojiye rağmen, güç anahtarı açık devre arızası (OCF) durumunda uygun kontrol şemasının etkisi altında kesintisiz çalışmaya devam edebilir, bozulmuş modda çalışmak bileşen stresi ve giriş akımı dalgalanması üzerinde olumsuz etkilere sahiptir.Bu nedenle, bu makale, dc otobüs voltajı sabitini korumak ve bu istenmeyen etkilerin kapsamlı teorik analizini ve simülasyon doğrulamasını göstermek için etkili bir kontrolör tasarlamayı amaçlamaktadır.


Bu makale ultra geniş bant ultra kompakt Butler Matrix tasarım şeması sunuyor.Tasarım, önemli boyut azaltma için istiflenmiş transformatör tabanlı kuplörler ve topaklanmış LC -ağ faz değiştiricileri kullanır.Kavram ispatı tasarımı olarak, standart 130nm toplu CMOS işleminde 2.0 GHz'lik bir merkez frekansında 44 Butler Matrix uygulanır.CMOS'ta rapor edilen tam entegre 2.0 GHz 4  4 Butler Matrix tasarımlarıyla karşılaştırıldığında, önerilen tasarım, en düşük ekleme kaybı olan 1.10dB'yi, 0.3 dB'lik en küçük genlik uyumsuzluğunu,% 34.6'lık en büyük kesirli bant genişliğini ve 0.635  1.122 mm2'lik en küçük çip çekirdek alanını elde eder.Ölçülen S-parametrelerine dayanarak, Butler Matrix'in dört eşzamanlı elektriksel dizi deseni, 2.0 GHz'de 29,5 dB'lik dizi tepe-çıkış oranına (PNR) ve 1.55 GHz ile 2.50 GHz arasında 15,0 dB'den daha iyi bir değere ulaşır.


Uzun süreli EKG izleme, EKG sinyallerini sürekli olarak kaydedebilen giyilebilir bir cihazın ihtiyaç duyduğu birçok günlük sağlık durumunda arzu edilir.Bu çalışmada, göğüste veya belde rahatça giyilebilen ampülant EKG izlemesi için giyilebilir bir kalp atış hızı kemeri önerdik.Aktif tekstil elektrotları EKG kaydı için tasarlanmıştır.Ve EKG sinyal koşullandırma devrelerinden oluşan bir pille çalışan devre kartı, vücut hareket algılama için 3 eksenli bir hızlandırıcı, 12 bit AD dönüştürücü, sinyal işleme için bir DSP ve veri depolama için bir SD kart geliştirildi.Sistem ayrıca, kalp atış hızı verilerini görüntülemek için bir spor saatine aktarabilen bir kablosuz iletişim modülü de içerir.Önerilen sistemin göze çarpmayan olduğunu ve günlük aktiviteler sırasında kullanıcı tarafından rahatça giyilebileceğini gösteren deneyler gerçekleştirildi.Belde giyildiğinde, dinlenme ve yürüme durumlarında makul derecede iyi kalitede EKG sinyalleri elde edildi.Önerilen sistem, uzun süreli ampülant EKG izlemesi için umut vadediyor.


Su dağıtım sistemlerinden toplanan örnekleme sıklığı ve zaman serisi verilerinin miktarı son yıllarda artmaktadır ve uygun otomatik teknikler uygulanabiliyorsa, özellikle makine öğreniminde sistem bilgisini geliştirme potansiyeline yol açmaktadır.Yenilik (veya anomali) tespiti, büyük miktarda ‘normal’ veriye gömülü yeni veya anormal kalıpların otomatik olarak tanımlanmasını ifade eder.Zaman serisi verileri ile uğraşırken (vektörlere dönüştürülür), bu, birçok normal zaman serisi noktası arasında gömülü anormal olaylar anlamına gelir.Destek vektör makinesi, sınıflandırma ve regresyon için bir araç olarak geliştirilmiş veri güdümlü bir istatistiksel tekniktir.Temel özellikler, Gaussian olmayan hatalar ve aykırılıklarla ilgili istatistiksel sağlamlığı, karar sınırının prensipli bir şekilde seçilmesini ve çekirdek fonksiyonları aracılığıyla açıkça doğrusal olmayan bir algoritma gerektirmeden özellik uzayına doğrusal olmayanlığın getirilmesini içerir.Bu araştırmada, destek vektör regresyonu, su akışı ve basınç zaman serisi verilerinden anomali tespiti için bir öğrenme yöntemi olarak kullanılır.Diğer bilgi kaynakları aracılığıyla toplanan geçmiş olay geçmişleri için hiçbir kullanım yapılmamıştır.Sağlamlığı eğitim hata fonksiyonundan türetilen destek vektör regresyon metodolojisi uygulanır.


Etki alanı uyarlaması, bilgisayar görüşünde önemli bir gelişmekte olan konudur.Bu makalede, nesne tanıma bağlamında etki alanı kayması ile ilgili ilk çalışmalardan birini sunuyoruz.Belirli bir görsel alanda edinilen nesne modellerini, özellik dağıtımındaki etki alanı kaynaklı değişikliklerin etkisini en aza indiren bir dönüşüm öğrenerek yeni görüntüleme koşullarına adapte eden bir yöntem tanıtıyoruz.Dönüşüm denetimli bir şekilde öğrenilir ve yeni etki alanında etiketli örnek bulunmayan kategorilere uygulanabilir.Değerlendirmemizi nesne tanıma görevlerine odaklarken, geliştirdiğimiz dönüşüm tabanlı uyarlama tekniği geneldir ve görüntü dışı verilere uygulanabilir.Diğer bir katkı, ücretsiz olarak indirilebilen yeni bir çok alanlı nesne veritabanıdır.Metodumuzun, az sayıda veya hiç hedef alan etiketi olmayan ve görüntüleme koşullarında orta ila büyük değişikliklerle kategorilerde tanınırlığı iyileştirme yeteneğini deneysel olarak gösteriyoruz.


Ku bandında çalışan yeniden yapılandırılabilir yansıtıcı antenler bu makalede sunulmaktadır.İlk olarak, polarizasyon dönüm konseptine dayanan yeni bir çok katmanlı birim hücre, yeniden yapılandırılabilir yansıtıcı uygulamalar için gerekli olan tek bitlik faz kaymasını elde etmek için önerilmiştir.Birim hücrenin prensibi, tasarım ve performans kriterlerini doğrulamak için simülasyonlarla birlikte mevcut model ve uzay eşleşme koşulu kullanılarak tartışılmaktadır.Daha sonra, anten uygulamasında birim hücrenin performansını doğrulamak için ofset beslemeli bir konfigürasyon geliştirilmiştir ve polarizasyon dönüşüm özelliği detaylandırılmıştır.Son olarak, 10  10 elementli ofset beslemeli bir reflektarray geliştirildi ve üretildi.Çift kutuplu anten, geniş açılı ışın taramasını gerçekleştirmek için kontrol kodu matrislerini kullanır.Reflektöre tam dalga analizi uygulanır ve ayrıntılı sonuçlar sunulur ve tartışılır.Bu elektronik olarak yönlendirilebilir yansıtıcı anten, geniş çalışma bandı, basit kontrol ve ışın tarama kabiliyeti nedeniyle uydu uygulamaları için önemli bir potansiyele sahiptir.


Görsel SLAM sistemlerinin değerlendirilmesi için bir ölçüt oluşturmak amacıyla RGB-D görüntü dizileri ve yer gerçeği kamera yörüngeleri içeren büyük bir veri kümesi sunuyoruz.Veri setimiz, bir Microsoft Kinect sensörünün renk ve derinlik görüntülerini ve kamera pozlarının yer gerçeği yörüngesini içerir.Veriler tam kare hızında (30 Hz) ve sensör çözünürlüğünde (640x480) kaydedildi.Yer gerçeği yörüngesi, sekiz yüksek hızlı izleme kamerasına (100 Hz) sahip yüksek doğruluklu bir hareket yakalama sisteminden elde edildi.Ayrıca, Kinect'ten ivmeölçer verilerini sağlarız.Son olarak, görsel SLAM sistemlerinin tahmini kamera yörüngesinin kalitesini ölçmek için bir değerlendirme kriteri önermekteyiz.


HAL, yayınlanmış olsun ya da olmasın, bilimsel araştırma belgelerinin depolanması ve yayılması için çok disiplinli bir açık erişim arşividir.Belgeler Fransa'daki veya yurtdışındaki öğretim ve araştırma kurumlarından veya kamu veya özel araştırma merkezlerinden gelebilir.L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destine au dpt et  la difüzyon de documents scientifiques de niveau recherche, publis ou non, manant des tablissements d'enseignement et de recherche français ou trangers, des ouir pub.Organizasyonel değişimi anlamada örgütsel rutinlerin uygulanması Markus Becker, Nathalie Lazaric, Richard Nelson, Sidney G. Winter


Bu çalışmada, yazarlar, son 4 on yılda yürütülen liderlik güvenine ilişkin araştırmaların bulgularını ve etkilerini incelediler.İlk olarak, çalışma liderlikte güven ile kilit sonuçlar, öncüller ve korelasyonlar arasındaki birincil ilişkilerin tahminlerini sağlar (k = 106).İkinci olarak, çalışma, yapıyı alternatif liderlik referansları (doğrudan liderlere karşı örgütsel liderlik) ve tanımlarla (güven türleri) belirlemenin liderlik ve sonuçlar ve öncüller arasındaki sistematik olarak farklı ilişkilerle nasıl sonuçlandığını araştırıyor.Doğrudan liderler (örneğin, denetçiler) özellikle önemli bir güven referansı gibi görünmektedir.Son olarak, geniş literatüre parsimoni sağlamak ve liderlik ve işleyişine olan güvenin inşasına dair farklı bakış açılarını netleştirmek için teorik bir çerçeve sunulmaktadır.


Kültür anlayışı, o kültürdeki bilgi teknolojilerinin ulusal, organizasyonel ve grup da dahil olmak üzere çeşitli seviyelerde incelenmesi için önemlidir ve bilgi teknolojisinin başarılı bir şekilde uygulanmasını ve kullanılmasını etkileyebilir.Kültür, doğrudan veya dolaylı olarak BT'yi etkileyebilecek yönetim süreçlerinde de rol oynar.Kültür, kısmen kültürün çok farklı tanımları ve ölçüleri nedeniyle araştırma yapmak için zorlu bir değişkendir.Bununla birlikte, BT ve kültür ilişkisine ışık tutan geniş bir edebiyat topluluğu ortaya çıkmıştır.Bu makale, BT ve kültür arasındaki bağlantılara ilişkin anlayışımıza dair içgörüler vermek için bu literatürün gözden geçirilmesini sağlamayı amaçlamaktadır.Kültürü kavramsallaştırarak ve BT ve kültürün incelenmesine değere dayalı bir yaklaşımın temelini atarak başlıyoruz.Bu yaklaşımı kullanarak, daha sonra bu geleneksel olarak ayrı iki araştırma akışını kavramsal olarak birbirine bağlayan örgütsel ve kültürler arası BT literatürünün kapsamlı bir incelemesini sunuyoruz.Analizimizden, kültürün BT üzerindeki etkisini, BT'nin kültür üzerindeki etkisini ve BT kültürünü vurgulayan altı BT-kültür araştırması teması geliştiriyoruz.Bu temalara dayanarak, daha sonra bir BT teorisi, değerler ve çatışma geliştiririz.Teoriye dayanarak, üç tür kültürel çatışma ve bu çatışmaların sonuçlarıyla ilgili önermeler geliştiriyoruz.Sonuçta, teori, bu çatışmaların uzlaşmasının değerlerin yeniden yönlendirilmesiyle sonuçlandığını öne sürmektedir.Bu araştırma çizgisinde ortaya konan özel araştırma zorlukları ile bitiriyoruz.