Yeni nesil gömülü bilgisayar sistemleri yeni zorlukları karşılamak zorunda kalacak.Sistemlerin ağırlıklı olarak özerk olarak hareket etmesi, değişen ortamlara dinamik olarak uyum sağlaması ve gerekirse birbirleriyle etkileşime girmesi bekleniyor.Bu tür sistemlere organik denir.Organik bilgi işlem sistemleri otonom bilgi işlem sistemlerine benzer.Buna ek olarak, Organik Bilgisayar sistemleri genellikle canlı gibi davranır ve doğa/biyolojik fenomenlerden ilham alır.Bu tür sistemlerin tasarımı ve inşası, yazılım mühendisliği süreci için yeni zorluklar getiriyor.Bu makalede, organik bilgi işlem sistemlerinin tasarımı, inşası ve analizi için bir çerçeve sunuyoruz.Tasarım ve inşaatın yanı sıra, kendi kendini yapılandırma veya kendi kendini uyarlama gibi organik özellikleri (yarı-) resmi olarak tanımlamak için de kullanılabilir.Üretim otomasyonundan gerçek dünya vaka çalışması üzerine çerçeveyi gösteriyoruz.


Görüntü bölgelerini metin etiketleriyle ilişkilendirmek için çok az etiketli resim ve büyük bir hizalanmamış metin korpusu kullanarak görüntüleri segmentler ve not veren yarı denetimli bir model önermekteyiz.Bir spor etkinliğinin fotoğrafları göz önüne alındığında, nesnelerin ve arka planın piksel düzeyinde etiketlenmesini sağlamak için gerekli olan tek şey, bu sporla ilgili bir dizi gazete makalesi ve bir ila beş etiketli resimdir.Modelimiz, metin korporasındaki kelimelerin belirli bağlamları paylaştığı ve görsel nesnelerle benzerlikler içerdiği gözlemiyle motive edilir.Görüntüleri görsel kelimeler, yeni bir bölge tabanlı gösterim kullanarak tanımlıyoruz.Önerilen model, görsel ve metinsel kelimeler arasında bir haritalamayı, gizli bir anlam uzayına yansıtarak bulan kernelleştirilmiş kanonik korelasyon analizine dayanmaktadır.Kerneller, ilgili görsel ve metinsel etki alanlarındaki bağlam ve sıfat özelliklerinden türetilmiştir.Yöntemimizi zorlu bir veri kümesine uyguluyoruz ve metinsel özellikler için New York Times'ın makalelerine güveniyoruz.Modelimiz son teknoloji ürünü anmada üstün performans gösterir.Segmentasyonda, önemli ölçüde daha fazla etiketli eğitim verileri kullanan diğer yöntemlerle olumlu bir şekilde karşılaştırır.


Bu kağıt, temassız hayati işaret algılama için 5.8 GHz radar sensörü çipi sunar.Sensör çipi TSMC 0.18 m CMOS 1P6M prosesinde tasarlanmış ve üretilmiştir.Düşük gürültülü amplifikatör hariç, radar sisteminin tüm aktif ve pasif bileşenleri tek bir CMOS çipine tamamen entegre edilmiştir.Basılı devre kartındaki ambalaj ve verici ve alıcı antenleri birbirine bağlayan radar sensörü çipi, bir insan yetişkininin solunum ve kalp atış oranlarını tespit etmek için başarıyla gösterilmiştir.


Bu makalede, ADS yazılımını kullanan IRNSS ve GAGAN uygulamaları için yarıklı üçgen fraktal yama anteni tasarlanmıştır.Hindistan, konumlandırma uygulamaları için Hint Bölgesel Seyrüsefer Uydu Sistemi (IRNSS) olarak bilinen uydu tabanlı bir navigasyon sistemleri geliştirmeyi amaçlamaktadır.Kullanıcı sektöründe IRNSS anteninin tasarımı vazgeçilmezdir.GPS Destekli ve Geo Artırılmış Navigasyon (GAGAN), Hindistan için bir uydu tabanlı büyütme sistemi, GPS sistemi üzerinde dik Asya-Pasifik bölgeleri üzerinde kusursuz navigasyon desteği sağlamak için bekleniyor.İstenilen anten dielektrik sabit r = 4.8 ve substrat kalınlığı h = 3.05 mm üzerinde kasıtlı olmuştur.Antenin besleme yeri dairesel polarizasyon üretmek için seçilmiştir.Antendeki kendinden benzer özellik çok bantlı rezonans frekansları sergiler.Bu özellikler L5 (1175 MHz), L1 (1575.42 MHz) ve S (2492.08 MHz) frekanslarında karşılanmalıdır.


Ka-bandında çift yönlü mobil yüksek veri hızı uydu iletişimlerine artan ilgi, özel anten izleme sistemlerinin ve beslemelerinin geliştirilmesini gerektirir.Bu makalede, Cassegrain reflektör antenine sahip bir mobil uydu iletişim yer terminali için baskılı devre kartlarına dayanan kompakt bir besleme yapısını tanımlıyoruz.Yeni yapı, çift dairesel polarizasyon iletişim modunun yanı sıra çok modlu monopulse izleme için TM01 modunu sağlar.Topraklanmış koplanar hatlardan dairesel dalga kılavuzlarına dikkatlice eşleşen geçişlere dayanan bu kuplör, Ka bandındaki aşağı bağlantıyı ve yukarı bağlantı frekans aralıklarını kapsayacak şekilde 20GHz ve 30 GHz'de çalışır.Bu çalışma, afet senaryolarında kara-mobil iletişim için bir uydu terminalinin geliştirilmesine katkıda bulunur.


Değişim hızlanıyor ve içinde yaşadığımız sistemlerin karmaşıklığı artıyor.Giderek artan değişim, insanlığın kendisinin bir sonucudur.Karmaşıklık büyüdükçe, insan eyleminin beklenmedik yan etkileri, kısır döngüdeki karmaşıklığı daha da artırır.Birçok bilgin, akıllıca yönetme yeteneğimizi geliştirmek için ‘sistem düşüncesinin’ geliştirilmesi çağrısında bulunur.Fakat insanlar karmaşık dinamik sistemler içinde ve hakkında nasıl öğrenirler?Öğrenme, kararlarımızın gerçek dünyayı değiştirdiği, dünya hakkında bilgi geri bildirimi aldığımız ve aldığımız kararları ve bu kararları motive eden zihinsel modelleri gözden geçirdiğimiz yeni bilgileri kullandığımız bir geri bildirim sürecidir.Ne yazık ki, sosyal eylem dünyasında çeşitli engeller bu öğrenme geri bildirimlerinin çalışmasını yavaşlatır veya engeller, hatalı ve zararlı davranış ve inançların devam etmesini sağlar.Öğrenmenin önündeki engeller, sistemlerin dinamik karmaşıklığını, yetersiz ve belirsiz sonuç geri bildirimlerini, bilişsel haritalarımızın önemli geri bildirim süreçlerini, gecikmeleri, stokları ve akışları atladığı sistematik 'geri bildirim yanlışlarını' ve karmaşık sistemleri karakterize eden doğrusal olmayanlıkları, bilişsel haritalarımızın dinamiklerini zihinsel olarak simüle edememeyi, zayıf kişilerarası ve örgütsel sorgulama becerilerini ve zayıf bilimsel akıl yürütme becerilerini içerir.Karmaşık sistemler hakkında öğrenmeyi geliştirmek için başarılı yöntemler tüm bu engelleri ele almalıdır.Karmaşık dinamik sistemler içinde ve hakkında öğrenme için etkili yöntemler, (1) katılımcı bilgisini ortaya çıkarmak, algıları ifade etmek ve yeniden çerçevelemek ve bu algılardan bir sorunun geri bildirim yapısının haritalarını oluşturmak için araçlar; (2) bu haritaların dinamiklerini değerlendirmek ve yeni politikaları test etmek için simülasyon araçları ve yönetim uçuş simülatörleri; ve (3) bilimsel akıl yürütme becerilerini geliştirmek, grup sürecini güçlendirmek ve bireyler ve takımlar için savunma rutinlerinin üstesinden gelmek için yöntemler içermelidir.


Bilgi teknolojisinin en gelişmiş gelişmelerini yakalayan kurumsal sistemler (ES) çoğu kuruluşta ortak fikstür haline geliyor.Bununla birlikte, ES'nin organizasyonel çevikliği (OA) nasıl etkilediği daha az araştırılmıştır ve mevcut araştırma eşdeğer kalmıştır.ES'nin OA'ya olumlu katkıda bulunabileceği perspektiften, teori tabanlı model geliştirme ve önerilen modelin titiz ampirik araştırması yoluyla yapılan bu araştırma, önemli araştırma boşluklarını köprüledi ve ES'nin OA üzerindeki etkisi için ampirik kanıtlar ve içgörüler sağladı.Avustralya ve Yeni Zelanda'da en az bir yıl boyunca ES'yi uygulayan ve kullanan 179 büyük kuruluştan toplanan verilere dayanan ampirik sonuçlar, kuruluşların ES'lerinden çeviklik elde edebileceklerini iki şekilde göstermektedir: ES özellikli yetenekleri geliştirmek için ES teknik yetkinliklerini geliştirerek anahtar algılama ve yanıt süreçlerini sayısallaştırmak; ve ES özellikli algılama ve yanıt verme yetenekleri nispeten çalkantılı bir ortamda hizalandığında.


Bu makale, dizel, şebeke elektriği ve güneş enerjili sulama sistemleri için farklı Bangladeşli mahsullerin sulama maliyetinin karşılaştırmalı bir resmini temsil etmektedir.Çalışma 27 çeşit ürün üzerinde yapılmıştır.Tüm veriler bu mahsuller için su hacmi hakkında toplanmıştır.Daha sonra aynı güç derecesine sahip üç farklı pompa türü (güneş, dizel, elektrik) seçilmiştir.5hp.Farklı mahsuller için kapsanan belirli alan, elde edilen su hacimlerinden daha fazla hesaplanır.O zaman nihayet taka'daki 10 yıllık maliyet hesaplandı.Tüm ekin ızgaralı sulama maliyeti için bulunan çalışma, güneş enerjili sulama maliyetinden minimumdur, çünkü daha sonraki büyük birincil yatırımla ilişkilidir.[12] Çalışma ayrıca soğan, havuç, soğuk, domates, mısır, sarımsak, kabak, zencefil, zerdeçal, kabak, lahana, karnabahar, bayan parmak, muz, papaya ve yer fıstığı gibi ekinlerin çoğu için güneş enerjisi ile sulamanın faydalı olmadığını keşfetti.[5] Patates, pamuk, soya fasulyesi, ayçiçeği, çilek, mercimek, hardal gibi bazı mahsullerin güneş enerjisi ile sulamanın dizel motorlu sulamaya kıyasla çok kazançlı olduğu da açıktır.


Artan yaşlanan nüfus, kronik hastalıkların yaygınlığı ve sürekli artan sağlık masrafları nedeniyle, sağlık sistemi, geleneksel hastane merkezli sistemden bireysel merkezli bir sisteme kadar temel bir dönüşüm geçiriyor.Giyilebilir tıbbi sistemlerdeki güncel ve gelişmekte olan gelişmeler bu paradigma değişimi üzerinde radikal bir etkiye sahip olacaktır.Giyilebilir tıbbi sistemlerdeki ilerlemeler, sağlık hizmetlerinin erişilebilirliğini ve karşılanabilirliğini sağlayacaktır, böylece fizyolojik koşullar sadece sporadik anlık görüntülerde değil, aynı zamanda uzun süre sürekli olarak izlenebilir ve bu da erken hastalık tespitini ve sağlık tehditlerine zamanında yanıt vermeyi mümkün kılar.Bu makale, p-Health için giyilebilir tıbbi sistemler alanındaki son gelişmeleri gözden geçiriyor.Yaşamsal işaretlerin ve biyokimyasal değişkenlerin sürekli ve invazif olmayan ölçümleri, akıllı biyomedikal giyim ve vücut alanı ağlarındaki ilerlemeler, hareket objesinin azaltılmasına yönelik yaklaşımlar, giyilebilir enerji toplama stratejileri ve giyilebilir tıbbi cihazların değerlendirilmesi için standart protokollerin oluşturulmasına yönelik teknolojiler bu makalede bu teknolojilerin klinik uygulamaları örnekleri ile sunulmaktadır.


Bu çalışma, bir Kablosuz Yeraltı Sensör Ağı (WUSN) kavramını tanıtmaktadır.WUSN'ler, tarımsal uygulamalar için toprak özellikleri ve çevresel izleme için toksik maddeler gibi çeşitli koşulları izlemek için kullanılabilir.Yüzeye tel ile bağlı gömülü sensörlere dayanan yeraltı koşullarını izlemenin mevcut yöntemlerinin aksine, WUSN cihazları tamamen yerin altına yerleştirilir ve herhangi bir kablolu bağlantı gerektirmez.Her cihaz gerekli tüm sensörleri, belleği, bir işlemciyi, bir radyoyu, bir anteni ve bir güç kaynağını içerir.Bu, konuşlandırmalarını mevcut yeraltı algılama çözümlerinden çok daha basit hale getirir.Bununla birlikte, toprak veya kaya gibi yoğun bir madde içindeki kablosuz iletişim, havadan daha zorludur.Bu faktör, WUSN cihazlarının ortaya çıkarılması ve yeniden şarj edilmesinin zorluğu nedeniyle enerji tasarrufu gerekliliği ile birleştirildiğinde, iletişim protokollerinin mümkün olduğunca verimli olması için yeniden tasarlanmasını gerektirir.Bu çalışma, WUSN'ler için uygulamalar ve tasarım zorlukları, bir yeraltı bağlantısındaki yol kayıplarını tahmin etme yöntemleri de dahil olmak üzere yeraltı iletişim kanalı için zorluklar ve iletişim protokolü yığınının her katmanındaki zorluklar hakkında kapsamlı bir genel bakış sağlar.2006 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır.


Otomasyon, insanların değiştirildiği anlamına gelmez; tam tersi.Giderek artan bir şekilde, insanlardan uçak ve hava trafik kontrolü, nükleer güç, üretim tesisleri, askeri sistemler, evler ve hastaneler de dahil olmak üzere karmaşık ve tipik olarak büyük ölçekli sistemlerde otomasyonla etkileşime girmeleri istenir.Bu, özellikle bilgisayar teknolojisi her zamankinden daha sofistike hale geldiğinde, sistem tasarımcısı veya insan operatörü / otomasyon süpervizörü için kolay veya hatasız bir görev değildir.Bu inceleme, insan-otomasyon etkileşiminin taksonomileri ve nitel modelleri; otomasyonla ilgili kazaların açıklamaları ve uyarlanabilir otomasyon çalışmaları; ve sosyal, politik ve etik konular da dahil olmak üzere alandaki son araştırma ve zorlukları özetlemektedir.


Bu makalede, organik substrat paketi üzerinde seramik ara bağlantı köprüsü kullanarak ince bir perde çoklu çip heterojen entegrasyon çözümünün mimarisini ve performansını anlatıyoruz.Sinyal bütünlüğünde artan IO yoğunluğunu ve elektriksel yüksek hızlı performansın iyileştirilmesini, küçük seramik elemanlar üzerindeki yoğun bakır yönlendirmelerin birbirine bağlı köprüler olarak sunulduğu bu yeni entegrasyon şeması ile elde edilebilir.Seramik köprü kullanmanın maliyeti ve sinyal zayıflaması, substrattaki silikon köprü veya gofret interpozerinden çok daha iyidir.


Derin Convolutional Sinir Ağları (DCNN'ler), son zamanlarda görüntü sınıflandırması ve nesne tespiti gibi üst düzey görme görevlerinde sanat performansının durumunu göstermiştir.Bu çalışma, DCNN'lerden gelen yöntemleri ve piksel düzeyinde sınıflandırma görevini ele almak için olasılıksal grafik modellerini (aynı zamanda "semantik görüntü segmentasyonu" olarak da adlandırılır) bir araya getiriyor.DCNN'lerin son katmanındaki yanıtların doğru nesne segmentasyonu için yeterince yerelleştirilmediğini gösteriyoruz.Bu, DCNN'leri yüksek seviye görevler için iyi yapan çok değişmez özelliklerden kaynaklanmaktadır.Derin ağların bu zayıf yerelleştirme özelliğini, son DCNN katmanındaki yanıtları tamamen bağlı Koşullu Rastgele Alan (CRF) ile birleştirerek aşıyoruz.Niteliksel olarak, "DeepLab" sistemimiz segment sınırlarını önceki yöntemlerin ötesinde bir doğruluk seviyesinde yerelleştirebilir.Kantitatif olarak, yöntemimiz PASCAL VOC-2012 semantik görüntü segmentasyonu görevinde yeni state-of-art'ı belirliyor ve test setinde %71,6 IOU doğruluğuna ulaşıyor.Bu sonuçların nasıl verimli bir şekilde elde edilebileceğini gösteriyoruz: Dikkatli ağ yeniden kullanıma sokulması ve Wavelet topluluğundan ‘delik’ algoritmasının yeni bir uygulaması, modern bir GPU'da saniyede 8 karede sinir ağı yanıtlarının yoğun bir şekilde hesaplanmasına izin veriyor.


Kullanıcılara diyet günlüğü alışkanlıklarında yardımcı olmak için bir sistem sunuyoruz, bu sistem iki farklı senaryoda telefonlarında kopan resimlerden gıda tanıma gerçekleştiriyor."Bağlam olarak yemek" olarak adlandırılan ilk senaryoda, hangi restoranda yemek yediklerini belirlemek için bir kullanıcının GPS bilgilerini kullanırız, bu nedenle kategorileri menüdeki öğelerin kümesini tanımak için kısıtlarız.Bu bağlamda, restoran zincirleri porsiyonları standartlaştırma ve her yemeğin diyet bilgilerini sağlama eğiliminde olduğundan, kullanıcıya yemekleri hakkında kesin kalori bilgilerini de bildirmemize olanak tanır.İkinci senaryoda, "Doğal Gıdalar" olarak adlandırılan, pişmiş bir yemeği, herhangi bir yerde kırılabilen bir resimden tanımaya çalışıyoruz.Her iki senaryoda da gıda tanıma konusunda kapsamlı deneyler yapıyoruz, 500 gıda kategorisi için 105K görüntü ile yeni tanıtılan veri setinde, yaklaşımımızın ölçeğinde fizibilitesini gösteriyoruz.


Dernek kurallarının keşfedilmesi önemli bir veri tabanı madenciliği problemidir.Dinding dernek kuralları için mevcut algoritmalar, analiz edilen veri tabanı üzerinden birkaç geçiş gerektirir ve açıkça I / O yükün rolü çok büyük veri tabanları için çok signi cant'tır.Veritabanı etkinliğini önemli ölçüde azaltan yeni algoritmalar sunuyoruz.Fikir rastgele bir örnek seçmek, bu örneği kullanarak muhtemelen tüm veritabanında bulunan tüm ilişkilendirme kurallarını kullanmak ve daha sonra sonuçları veritabanının geri kalanıyla doğrulamaktır.Algoritmalar böylece bir örneğe dayalı yaklaşımlar değil, kesin ilişkilendirme kuralları üretir.Bununla birlikte, yaklaşım olasılıksaldır ve örnekleme yöntemimizin tüm dernek kurallarını üretmediği nadir durumlarda, eksik kurallar ikinci bir geçişte bulunabilir.Deneylerimiz, önerilen algoritmaların, yalnızca bir veritabanı geçidinde çok bilimsel bir şekilde ilişkilendirme kurallarını ortaya çıkarabileceğini göstermektedir.


Hem nicel hem de kategorik nitelikler içeren büyük ilişkisel tablolarda madencilik derneği kurallarını tanıtıyoruz.Böyle bir derneğin bir örneği, "50 ila 60 yaş arasındaki evli insanların% 10'unun en az 2 arabası var" olabilir.Nicel özniteliklerle, özniteliğin değerlerini ince bölümlere ayırarak ve daha sonra bitişik bölümleri gerektiği gibi birleştirerek ilgileniriz.Bölünme nedeniyle kaybedilen bilgileri ölçen kısmi tamlık önlemleri sunuyoruz.Bu tekniğin doğrudan uygulanması çok fazla benzer kural oluşturabilir.Bu sorunu, çıktıdaki ilginç kuralları tanımlamak için "beklenenden daha büyük bir değer" faiz ölçüsü kullanarak ele alıyoruz.Bu tür nicel dernek kurallarını madencilik için bir algoritma veriyoruz.Son olarak, bu yaklaşımı gerçek hayattaki bir veri kümesinde kullanmanın sonuçlarını açıklıyoruz.


Dernek madenciliği genellikle istenmeyen derecede büyük bir dizi sık öğe kümesini ve dernek kurallarını türetebilir.Son çalışmalar ilginç bir alternatif önermiştir: sık sık kapalı öğelerin madenciliği ve bunların ilgili kuralları, dernek madenciliği ile aynı güce sahiptir, ancak sunulacak kuralların sayısını önemli ölçüde azaltır.Bu makalede, üç tekniğin geliştirilmesiyle, kapalı öğelerin madenciliği için bir e-bilimsel algoritma olan KAPALI'yı önermekteyiz: (1) aday nesil olmadan kapalı öğelerin madenciliği için sıkıştırılmış, sık desenli bir ağaç FP-ağaç yapısı uygulamak, (2) sık kapalı öğeleri hızlı bir şekilde tanımlamak için tek bir ön x yolu sıkıştırma tekniği geliştirmek ve (3) büyük veritabanlarında ölçeklenebilir madencilik için bölüm tabanlı bir projeksiyon mekanizması keşfetmek.Performans çalışmamız, Closet'in büyük veritabanları üzerinde e-bilimsel ve ölçeklenebilir olduğunu ve daha önce önerilen yöntemlerden daha hızlı olduğunu göstermektedir.


Bu makalede, olay günlüklerinde sık görülen davranış kalıplarını keşfetmek için bir yöntem tanımlıyoruz.Bu modelleri yerel süreç modelleri olarak ifade ediyoruz.Yerel işlem modeli madenciliği, süreç keşfi ve bölüm / ardışık desen madenciliği arasında konumlandırılabilir.Bu makalede sunulan teknik, süreç madenciliğinde olduğu gibi sıralı kompozisyon, eşzamanlılık, seçim ve döngü içeren davranışsal kalıpları öğrenebilir.Bununla birlikte, yaklaşımımızı süreç keşfinden ayıran ve bölüm / sıralı desen madenciliğine bir bağlantı oluşturan başlangıçtan bitiş modellerine bakmıyoruz.Sözde süreç ağaçlarına dayanan sık desenleri yakalayan yerel süreç modelleri oluşturmak için artımlı bir prosedür önermekteyiz.Yerel süreç modelleri için beş kalite boyutu ve buna karşılık gelen metrikler önermekteyiz, bir olay günlüğü verilmiştir.Bazı kalite boyutları için monotonluk özellikleri gösteririz, budama yoluyla yerel süreç modeli keşfinin hızlandırılmasını sağlarız.Gerçek bir yaşam örneği çalışmasıyla, yerel kalıpların madenciliğinin, düzenli başlangıçtan bitişe süreç keşif tekniklerinin sadece yapılandırılmamış, çiçek benzeri modeller öğrenebildiği süreçlerde içgörüler elde etmemizi sağladığını gösteriyoruz.


Geleneksel internet, (a) Alan Adı Sistemi (DNS) sunucuları, (b) genel anahtar altyapısı ve (c) merkezi veri depolarında depolanan son kullanıcı verileri gibi birçok merkezi hata ve güven noktasına sahiptir.Kullanıcıların uzak sunuculara güvenmesi gerekmediği Blockstack adlı yeni bir internetin tasarımını ve uygulamasını sunuyoruz.Ağın ortasından herhangi bir güven noktasını kaldırırız ve kritik veri bağlayıcılarını güvence altına almak için blok zincirler kullanırız.Blockstack, kimlik, keşif ve depolama için hizmetler uygular ve altta yatan blok zincirlerinin başarısızlıklarından kurtulabilir.Blockstack tasarımı, büyük bir blok zinciri tabanlı üretim sisteminden üç yıllık deneyimle bilgilendirilir.Blockstack, geleneksel internet hizmetlerine karşılaştırılabilir performans sunar ve geleneksel internete çok ihtiyaç duyulan güvenlik ve güvenilirlik yükseltmesini sağlar.


Geniş bant substrat entegre dalga kılavuzu boşluk destekli yuva anteni için yeni bir tasarım tekniği bu mektupta gösterilmiştir.Geleneksel dar dikdörtgen bir yuva kullanmak yerine, daha geniş bant genişliği performansı elde etmek için yay şeklinde bir yuva uygulanır.Yuva şeklinin değiştirilmesi, boşlukta güçlü bir yükleme etkisi yaratmaya yardımcı olur ve geniş bant yanıtı elde etmeye yardımcı olan iki yakın aralıklı hibrit mod oluşturur.Slot anteni, tek bir alt tabakada ince boşluk desteği (yükseklik ; 0.030) içerir ve böylece orta kazançlı tek yönlü radyasyon özellikleri gösterirken düşük profilli düzlemsel konfigürasyonu korur.1,03 GHz'lik bir bant genişliği (% 9,4), bant genişliği üzerinde 3,7 dBi'lik bir kazanç, 15 dB önden arkaya oranı ve -18 dB'nin altındaki çapraz polarizasyon seviyesini gösteren uydurma bir prototip de sunulmaktadır.


Denetimli öğrenme için adalet konusunda büyüyen bir literatür olmasına rağmen, denetimsiz öğrenmeye adalet dahil etmek daha az iyi çalışılmıştır.Bu makale, temel bileşen analizi (PCA) bağlamında adaleti inceler.İlk olarak boyutsallık azaltımı için adaleti tanımlarız ve tanımımız, korunan bir sınıf hakkındaki bilgiler (örneğin ırk veya cinsiyet) boyutsallık azaltılan veri noktalarından çıkarılamazsa, bir azalmanın adil olduğunu söyleyerek yorumlanabilir.Daha sonra, PCA ve çekirdek PCA'nın adilliğini (tanımımıza göre) artırabilecek konveks optimizasyon formülasyonları geliştiriyoruz.Bu formülasyonlar yarı tanımlı programlardır ve çeşitli veri kümeleri kullanarak etkinliklerini gösteririz.Yaklaşımımızın, sağlık sigortası oranlarını belirlemek için kullanılabilecek sağlık verilerinin adil (yaşla ilgili) bir kümelenmesini gerçekleştirmek için nasıl kullanılabileceğini göstererek sonuçlandırıyoruz.


Rastgele Projeksiyon, düşük dereceli matris yaklaşımı için kullanılan başka bir yöntem sınıfıdır.Rastgele bir projeksiyon algoritması, yüksek boyutlu bir uzay R n'den gelen veri noktalarını, rastgele bir matris S 2 R rn kullanarak daha düşük boyutlu bir altuzay R r (r  n) üzerine yansıtır.Rastgele haritalamanın temel fikri Johnson-Lindenstrauss lemma'dan gelir[7] (daha sonra ayrıntılı olarak açıklayacağız) "eğer bir vektör uzayındaki noktalar uygun şekilde yüksek boyutlu rastgele seçilmiş bir altuzaya yansıtılırsa, noktalar arasındaki mesafeler yaklaşık olarak korunur ".Rasgele projeksiyon yöntemleri hesaplamalı olarak verimlidir ve uygulamada yüksek boyutlu veri kümelerinin boyutsal olarak azaltılması için yeterince doğrudur.Dahası, birçok geometrik algoritmanın karmaşıklığı boyuta önemli ölçüde bağlı olduğundan, ön işleme olarak rastgele projeksiyon uygulamak birçok veri madenciliği uygulamasında yaygın bir görevdir.Sütun örnekleme yöntemlerinin aksine, düşük dereceli altuzayı yaklaşık olarak değerlendirmek için verilere erişmesi gereken rastgele projeksiyonlar, hesaplamaları sadece rastgele bir matris S içerdiğinden, veriyi ihmal eder. Rastgele projeksiyon tekniklerini anlamak için gerekli temel kavramlar ve tanımlarla başlıyoruz.Tanım 1 (Column Space).Bir matris A 2 R nd (n> d) düşünün.Tüm vektörler x 2 R d üzerinde bir aralık olarak, Ax A sütunlarının tüm doğrusal kombinasyonları üzerinde aralıkları ve bu nedenle A sütun uzayı olarak adlandırdığımız ve C (A) ile ifade ettiğimiz R n'nin bir d boyutlu alt uzayı tanımlar.Tanım 2 ( 2-Subspace Embedding).Bir matris S 2 R rn, eğer kSAxk 2 2 = (1  ") kAxk 2 2 2 , 8x 2 R d. Bu matris S düşük bir bozulma gömme sağlar ve bir (1  ")  2 alt uzay gömme olarak adlandırılırsa, C (A) için bir alt uzay gömme sağlar.Bir2-altuzay gömme kullanarak, A 2 R nd yerine SA 2 R rd ile çalışabilirsiniz.Tipik olarak r  n, bu yüzden birçok algoritmanın zaman/uzay karmaşıklığını azaltan daha küçük bir matrisle çalışıyoruz.Bununla birlikte, tüm altuzay R d [11] hakkında konuşuyorsak, kesinlikle r'nin d'den daha büyük olması gerektiğini unutmayın.Altuzay gömmenin C(A) için belirli bir temele bağlı olmadığını unutmayın, yani C(A) için ortonormal bir temel olan bir U matrisimiz varsa, Ux Ax ile aynı altuzayı verir.Bu nedenle, eğer S, A için bir gömme ise, bu da sizin için bir gömme olacaktır.Bir düşünelim...


Bilinmeyen bir ortamda keşif, mobil robotlar için temel işlevselliktir.Evrişimsel sinir ağları da dahil olmak üzere öğrenme tabanlı keşif yöntemleri, özellik çıkarma için insan tarafından tasarlanmış mantık olmadan mükemmel stratejiler sağlar [1].Ancak geleneksel denetimli öğrenme algoritmaları, kaçınılmaz olarak veri kümelerinin etiketleme çalışmaları üzerinde çok fazla çabaya mal oldu.Eğitim setinde yer almayan sahneler de çoğunlukla tanınmamaktadır.Sadece RGB-D sensöründen gelen derinlik bilgileri ile kapalı bir ortamda mobil robotların araştırılması için derin bir takviye öğrenme yöntemi önermektedir.Derin Q-Ağ çerçevesine [2] dayanarak, ham derinlik görüntüsü, tüm hareketli komutlara karşılık gelen Q değerlerini tahmin eden tek girdi olarak alınır.Ağ ağırlıklarının eğitimi uçtan ucadır.Rastlantısal olarak inşa edilmiş simülasyon ortamlarında, robotun herhangi bir insan yapımı etiketleme olmadan yabancı sahnelere hızlı bir şekilde adapte edilebileceğini gösteriyoruz.Ayrıca, özellik temsillerinin alıcı alanlarının analizi yoluyla, derin pekiştirici öğrenme, sahnelerin geçirgenliğini tahmin etmek için konvolüsyonel ağları motive eder.Test sonuçları, derin öğrenme [1] veya takviye öğrenmeye dayalı ayrı ayrı keşif stratejileri ile karşılaştırılır [3].Sadece simüle edilmiş ortamda bile eğitilmiş, gerçek dünya ortamında deneysel sonuçlar, robot denetleyicisinin bilişsel yeteneğinin denetimli yönteme kıyasla çarpıcı bir şekilde iyileştirildiğini göstermektedir.İlk kez ham sensör bilgisinin, uçtan uca derin takviye öğrenimi yoluyla mobil robotlar için bilişsel keşif stratejisi oluşturmak için kullanıldığına inanıyoruz.


DBpedia projesi, Vikipedi'den yapılandırılmış bilgileri çıkarmak ve bu bilgileri Web'de erişilebilir hale getirmek için bir topluluk çabasıdır.Ortaya çıkan DBpedia bilgi tabanı şu anda 2,6 milyondan fazla varlığı tanımlamaktadır.Bu varlıkların her biri için, DBpedia, 30 dilde insan tarafından okunabilen tanımlar, diğer kaynaklarla ilişkiler, dört kavram hiyerarşisinde sınıflandırmalar, çeşitli gerçekler ve varlığı tanımlayan diğer Web veri kaynaklarına veri düzeyinde bağlantılar dahil olmak üzere, Web üzerinden varlığın zengin bir RDF tanımına atıfta bulunabilecek küresel olarak benzersiz bir tanımlayıcı tanımlar.Geçtiğimiz yıl boyunca, artan sayıda veri yayıncısı DBpedia kaynaklarına veri düzeyinde bağlantılar kurmaya başladı ve DBpedia, ortaya çıkan veri ağı için merkezi bir bağlantı merkezi haline geldi.Şu anda, DBpedia çevresindeki birbirine bağlı veri kaynaklarının Web'i yaklaşık 4,7 milyar bilgi parçası sağlar ve coğrafi bilgiler, insanlar, şirketler, filmler, müzik, genler, ilaçlar, kitaplar ve bilimsel yayınlar gibi alanları kapsar.Bu makale, DBpedia bilgi tabanının çıkarılmasını, DBpedia'yı Web'deki diğer veri kaynaklarıyla ilişkilendirmenin güncel durumunu açıklar ve DBpedia çevresindeki Web Verilerini kolaylaştıran uygulamalara genel bir bakış sunar.


Semantik Web bilgi tabanı sistemlerini büyük OWL uygulamalarında kullanmakla ilgili olarak kıyaslama yöntemimizi açıklıyoruz.Lehigh University Benchmark'ı (LUBM) bu tür kriterlerin nasıl tasarlanacağının bir örneği olarak sunuyoruz.LUBM, üniversite alanı için bir on-toloji, keyfi bir boyuta ölçeklendirilebilen sentetik OWL verileri, çeşitli özellikleri temsil eden on dört uzantılı sorgu ve birkaç performans metriklerine sahiptir.LUBM, farklı akıl yürütme yeteneklerine ve depolama mekanizmalarına sahip sistemleri değerlendirmek için kullanılabilir.Bunu, iki bellek tabanlı sistem ve kalıcı depolamaya sahip iki sistem değerlendirmesiyle gösteriyoruz.


Hizmet Reddi saldırılarının dağıtılmış doğası nedeniyle, Kablosuz Sensör Ağları'ndaki (WSN'ler) geleneksel saldırı tespit sistemlerini kullanarak bu tür kötü niyetli davranışları tanımlamak son derece zordur.Mevcut makalede, kooperatif tabanlı bulanık yapay bağışıklık sistemi (Co-FAIS) olan biyo-ilhamlı bir yöntem tanıtılmaktadır.İnsan bağışıklık sisteminin tehlike teorisinden türetilen modüler tabanlı bir savunma stratejisidir.Ajanlar, algılayıcı davranışının anormalliğini bağlam antijen değeri (CAV) veya saldırganlar açısından hesaplamak ve güvenlik yanıtı için bulanık aktivasyon eşiğini güncellemek için birbirleriyle senkronize eder ve çalışırlar.Böyle bir çoklu düğüm durumunda, koklayıcı modülü, paket bileşenlerini analiz ederek ve günlük dosyasını bir sonraki katmana göndererek verileri denetlemek için lavabo düğümüne uyum sağlar.Bulanık yanlış kullanım dedektörü modülü (FMDM), tehlike sinyallerinin kaynaklarını tanımlamak için bir tehlike dedektörü modülü ile bütünleşir.Enfekte kaynaklar, sistem yeteneklerini geliştirmek için belirli, gerekli eylem için bulanık Q-öğrenme aşılama modüllerine (FQVM) iletilir.Kooperatif Karar Verme Modülleri (Co-DMM), optimum savunma stratejileri üretmek için bulanık Q-öğrenme aşılama modülü ile tehlike dedektörü modülünü içerir.Önerilen modelin performansını değerlendirmek için, Düşük Enerji Adaptif Kümeleme Hiyerarşisi (LEACH) bir ağ simülatörü kullanılarak simüle edildi.Model daha sonra, etkinliğini ve canlılığını göstermek için bulanık mantık denetleyicisi (FLC), yapay bağışıklık sistemi (AIS) ve bulanık Q-öğrenme (FQL) gibi mevcut diğer yumuşak hesaplama yöntemleriyle karşılaştırıldı.Önerilen yöntem, geleneksel ampirik yöntemlere kıyasla saldırılara karşı algılama doğruluğunu ve başarılı savunma oranı performansını geliştirir.& 2014 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır.


Bu yazıda X-band 13 substrat entegre dalga kılavuzu (SIW) güç bölücü tasarımı sunulmaktadır.Tasarlanan SIW güç bölücü, her çıkış portunda eşit faz dağılımı ile eşit genlik sağlar.Ayrıca tatmin edici bir çalışma bant genişliğine ve düşük ekleme kaybına sahiptir.Ayrıca, geri dönüş kaybı EM simülasyon sonuçlarında gösterildiği gibi tasarım frekansında yaklaşık 25 dB'dir.


Derinlik, RGB'yi nesne hacimleri ve sahne düzeni hakkında yararlı ipuçlarıyla tamamlayabilir.Bununla birlikte, RGB-D görüntü veri kümeleri, büyük monomodal RGB veri kümelerinin aksine, derin evrişimsel sinir ağlarını (CNN'ler) doğrudan eğitmek için hala çok küçüktür.RGB-D tanımadaki önceki çalışmalar tipik olarak RGB ve derinlik verileri için iki ayrı ağı birleştirir, büyük bir RGB veri kümesi ile önceden eğitilir ve daha sonra ilgili hedef RGB ve derinlik veri kümelerine ince ayarlıdır.Bu yaklaşımların birkaç sınırlaması vardır: 1) sadece RGB verilerinden öğrenilen düşük seviyeli filtreleri kullanın, böylece uygun derinlik özgül kalıplardan yararlanamaz ve 2) RGB ve derinlik özellikleri yalnızca üst düzeylerde ancak nadiren daha düşük seviyelerde birleştirilir.Bu makalede, hem büyük RGB veri kümelerinden edinilen bilgiyi, hem de sınırlı derinlik verilerinden öğrenilen derinliklere özgü ipuçlarıyla birlikte kullanan, daha etkili çok kaynaklı ve çok modlu temsiller elde eden bir çerçeve sunuyoruz.Farklı kaynak modellerden ve hedef modalitelerden katmanların ayrımcı kombinasyonlarını seçen, hem görevin üst düzey özelliklerini hem de her iki modalitenin içsel düşük seviye özelliklerini yakalayan çok modlu bir kombinasyon yöntemi önermekteyiz.


Çatışma ilginç hikayelerin vazgeçilmez bir unsurudur.Bu makalede, çatışmanın narolojik bir tanımını operasyonel hale getiriyoruz ve bu tanımı dahil etmek için yerleşik anlatı planlama tekniklerini genişletiyoruz.Çatışma kısmi sırası nedensel bağlantı planlama algoritması (CPOCL), nedensel sağlamlığı ve karakter inandırıcılığını korurken bir planda anlatı çatışmasının ortaya çıkmasını sağlar.Ayrıca, bu algoritmanın bilgi temsili açısından çatışmanın yedi boyutunu da tanımlıyoruz.İlk üç katılımcı, neden ve süre sırasıyla "kim?", "ne zaman?" ve "ne zaman?" sorularına cevap veren ayrık değerlerdir.Son dört denge, doğrudanlık, kazıklar ve çözünürlük, yazarın amacına göre çatışmaları seçmek için kullanılabilecek önemli anlatı özelliklerini tanımlayan sürekli değerlerdir.Ayrıca, bu anlatı fenomenlerinin operasyonelleşmelerini doğrulayan iki ampirik çalışmanın sonuçlarını sunuyoruz.Son olarak, CPOCL'in yedi boyuttaki kısıtlamalara dayanarak üretebileceği farklı türdeki hikayeleri gösteriyoruz.


Bu makalede, açıklamaya dayalı öğrenme (EBL) ve problem çözme performansını deneyim yoluyla iyileştirmedeki rolü özetlenmektedir.Birden fazla örnekten ortak özellikleri soyutlayarak öğrenen endüktif sistemlerin aksine, EBL sistemleri belirli bir örneğin neden bir kavram örneği olduğunu açıklar.Açıklamalar daha sonra operasyonel tanıma kurallarına dönüştürülür.Özünde, EBL yaklaşımı analitik ve bilgi yoğun, endüktif yöntemler ise ampirik ve bilgi-fakirdir.Bu makale, temel EBL yönteminin uzantılarına ve PRODIGY problem çözme sistemi ile bütünleşmesine odaklanmaktadır.PRODIGY'nin EBL yöntemi, karmaşık görev alanları için toplam arama süresini azaltmada etkili olan arama kontrol kurallarını elde etmek için özel olarak tasarlanmıştır.Alana özgü arama kontrol kuralları, başarılı problem çözme kararlarından, maliyetli başarısızlıklardan ve öngörülemeyen hedef etkileşimlerinden öğrenilir.Birden fazla öğrenme stratejisini açıklayıcı bir şekilde belirtme yeteneği, EBL'nin performans iyileştirme için genel bir teknik olarak hizmet etmesini sağlar.PRODIGY'nin EBL yöntemi analiz edilir, çeşitli örnekler ve performans sonuçları ile gösterilir ve EBL'yi entegre etmek ve problem çözmek için diğer yöntemlerle karşılaştırılır.'Gönderilen adres: Yapay Zeka Araştırma Şubesi, NASA Ames Araştırma Merkezi, Sterling Federal Sistemleri, Posta Durağı 244-17, Moffett Alanı CA 94035.Bu araştırma kısmen Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DOD), ARPA Order No.4976, Değişiklik 20, sözleşme numarası altında F33615-87-C-1499, Hava Kuvvetleri Aviyonik Laboratuvarı tarafından izlenir, kısmen N00014-84-K-0345 (N91) ve N00014-86-K-0678-N123 sözleşmelerinde Deniz Araştırmaları Ofisi tarafından, kısmen NASA tarafından sözleşmeli NCC 2-463, kısmen Ordu Araştırma Enstitüsü tarafından sözleşmeli MDA903-85-C-0324, alt sözleşmeli 4Bu belgede yer alan görüşler ve sonuçlar yazarların görüşleridir ve DARPA, ONR, NASA, ARI veya ABD Hükümeti'nin resmi politikalarını temsil ettiği şeklinde yorumlanmamalıdır.İlk ve beşinci yazarlar AT&T Bell Labs Ph.D. tarafından desteklenmiştir.Burslar.Masanın


Anlatıcı ve özellikle hikaye anlatımı, insan deneyiminin önemli bir parçasıdır.Sonuç olarak, anlatı hakkında akıl yürütebilecek hesaplama sistemleri daha etkili iletişimciler, eğlendiriciler, eğitimciler ve eğitmenler olabilir.Hesaplamalı anlatım mantığındaki temel zorluklardan biri, anlamlı olay dizilerinin otomatik olarak oluşturulması olan anlatı üretimidir.Bir anlatı eserinin başarısına katkıda bulunan birçok faktör - mantıksal ve estetik - vardır.Bu başarının merkezi onun anlaşılabilirliğidir.Anlatıların aşağıdaki iki niteliğinin evrensel olduğunu savunuyoruz: (a) arsanın mantıksal nedensel ilerleyişi ve (b) karakter inandırıcılığı.Karakter inandırıcılığı, seyircinin karakterler tarafından gerçekleştirilen eylemlerin seyircinin inançsızlığı askıya almasını olumsuz etkilemediği algısıdır.Özellikle, karakterler seyirci tarafından kasıtlı ajanlar olarak algılanmalıdır.Bu makalede, anlatı oluşturma sorununu çözmek için bir teknik olarak rafine aramanın kullanımını araştırıyoruz - ilk dünya durumunu hedef önermelerin tutunduğu bir dünya durumuna dönüştüren sağlam ve inandırıcı bir karakter eylemi dizisi bulmak.Yeni bir iyileştirme arama planlama algoritması - Niyet tabanlı Kısmi Düzen Nedensel Bağlantı (IPOCL) planlayıcısı - bu, nedensel olarak sağlam bir olay örgüsü ilerlemesi yaratmanın yanı sıra, eylemlerini açıklayan olası karakter hedeflerini belirleyerek ve bu karakterlerin neden hedeflerine bağlı olduklarını açıklayan plan yapıları oluşturarak karakter kasıtlılığı ile ilgili nedenler.IPOCL algoritması tarafından oluşturulan anlatı planlarının, geleneksel kısmi sipariş planlayıcıları tarafından oluşturulan planlardan daha iyi karakter niyetlerini izleyicinin anlamasını desteklediğini gösteren ampirik bir değerlendirmenin sonuçlarını sunuyoruz.


Bilgi teknolojisinin artan önemi ile, yeterli bilgi güvenliği önlemlerine acil ihtiyaç vardır.Sistematik bilgi güvenliği yönetimi, BT yönetimi için en önemli girişimlerden biridir.En azından gizlilik ve güvenlik ihlalleri, hileli muhasebe uygulamaları ve BT sistemlerine yönelik saldırılarla ilgili raporlar kamuoyunda göründüğünden, kuruluşlar fiziksel ve bilgi varlıklarını korumak için sorumluluklarını kabul etmişlerdir.Güvenlik standartları, yeterli bilgi güvenliği yönetim sistemini (ISMS) geliştirmek ve sürdürmek için kılavuz veya çerçeve olarak kullanılabilir.ISO/IEC 27000, 27001 ve 27002 standartları, giderek artan tanınma ve kabul gören uluslararası standartlardır.Bilgi güvenliği için "dünya çapında kuruluşların ortak dili" olarak adlandırılırlar [1].ISO/IEC 27001 şirketleri, ISMS'lerini üçüncü taraf bir kuruluş tarafından sertifikalandırabilir ve böylece müşterilerine güvenlik önlemlerinin kanıtlarını gösterebilir.


Trafik güvenliği dünya çapında ciddi bir sorundur.Birçok trafik kazası normalde sürücünün güvensiz sürüş davranışı ile ilgilidir, örn.Araba kullanırken yemek yemek.Bu çalışmada, sürücünün konvolüsyonel sinir ağlarına dayalı davranışını tanımak için vizyon tabanlı bir çözüm önermekteyiz.Spesifik olarak, bir görüntü göz önüne alındığında, cilt benzeri bölgeler, aksiyon etiketleri oluşturmak için derin bir konvolutional sinir ağları modeline, yani R * CNN'ye geçen Gaussian Mixture Model tarafından çıkarılır.Cilt benzeri bölgeler, yeterli ayrımcı kapasiteye sahip bol miktarda semantik bilgi sağlayabilir.Ayrıca, R*CNN nihai eylem tanımayı kolaylaştırmak için adaylardan en bilgilendirici bölgeleri seçebilir.Önerilen yöntemleri Southeast University Driving-posture Dataset'te test ettik ve önerilen yöntemin sürücülerin eylem tanımasında etkili olduğunu kanıtlayan veri kümesinde ortalama %97.76'lık Ortalama Hassasiyet (mAP) elde ettik.


Milimetre-dalga iletişiminin, önümüzdeki on yıl içinde beklenen dramatik trafik büyümesinin üstesinden gelmek için gelecekteki 5G mobil ağlarında önemli bir rol oynaması bekleniyor.Bu tür sistemler, mobil terminal, erişim noktası veya backhaul / fronthaul seviyelerinde kullanılan anten teknolojilerine ciddi şekilde meydan okuyacaktır.Bu makale, yazarların yüksek veri hızında 60-GHz iletişim için entegre antenler, anten dizileri ve yüksek-yönlülük yarı-optik antenlerin tasarımında elde ettikleri son başarılara genel bir bakış sunmaktadır.


Doğal dil işlemedeki çoğu görev, dil girdisi üzerinden soru cevaplama (QA) sorunlarına atılabilir.Dinamik bellek ağını (DMN), girdi dizilerini ve sorularını işleyen, semantik ve epizodik anıları oluşturan ve ilgili cevapları üreten birleşik bir sinir ağı çerçevesini tanıtıyoruz.Sorular, modelin dikkatini önceki yinelemelerin sonucuna göre şartlandırmasına izin veren yinelemeli bir dikkat sürecini tetikler.Bu sonuçlar daha sonra cevaplar üretmek için hiyerarşik bir ardışık dizi modelinde gerekçelendirilir.DMN uçtan uca eğitilebilir ve çeşitli görev ve veri kümeleri üzerinde sanat sonuçlarının durumunu elde eder: soru cevaplama (Facebook'un bABI veri kümesi), konuşma etiketlemesinin (WSJ-PTB) bir parçası için dizi modelleme, çekirdekleme çözünürlüğü (Quizbowl veri seti) ve duyarlılık analizi için metin sınıflandırması (Stanford Sentiment Treebank).Model sadece eğitimli kelime vektör gösterimlerine dayanır ve dize eşleştirmesi veya manuel olarak tasarlanmış özellikler gerektirmez.


Makine öğrenimi araştırmalarının uzun vadeli bir hedefi, özellikle akıllı bir diyalog ajanı oluşturmak için akıl yürütme ve doğal dile uygulanabilir yöntemler üretmektir.Bu hedefe doğru ilerlemeyi ölçmek için, okuma anlamayı soru cevaplama yoluyla değerlendiren bir dizi proxy görevinin kullanışlılığını savunuyoruz.Görevlerimiz, anlayışı çeşitli şekillerde ölçer: bir sistemin soruları zincirleme gerçekler, basit indüksiyon, çıkarım ve daha pek çok şeyle cevaplayıp cevaplayamayacağı.Görevler, bir insanla konuşma yeteneğine sahip olmayı amaçlayan herhangi bir sistemin ön koşulları olacak şekilde tasarlanmıştır.Birçok mevcut öğrenme sisteminin şu anda bunları çözemeyeceğine inanıyoruz ve bu nedenle amacımız bu görevleri beceri setlerine ayırmaktır, böylece araştırmacılar sistemlerinin başarısızlıklarını tanımlayabilir (ve düzeltebilir).Ayrıca yakın zamanda tanıtılan Memory Networks modelini genişletip geliştiriyoruz ve görevlerin bir kısmını, ancak hepsini değil, çözebildiğini gösteriyoruz.


Doğal veya teknolojik sistemler hakkındaki anlayışımızın nihai kanıtı, onları kontrol etme yeteneğimize yansır.Her ne kadar kontrol teorisi, mühendislik ve doğal sistemlerin istenen bir duruma yönlendirilmesi için matematiksel araçlar sunsa da, karmaşık kendi kendini organize eden sistemleri kontrol etmek için bir çerçeve eksiktir.Burada, keyfi bir karmaşık yönlendirilmiş ağın kontrol edilebilirliğini incelemek için analitik araçlar geliştiriyoruz, sürücü düğümlerini sistemin tüm dinamiklerine rehberlik edebilecek zamana bağlı kontrol ile tanımlıyoruz.Bu araçları birkaç gerçek ağa uyguluyoruz, sürücü düğümlerinin sayısının esas olarak ağın derece dağılımına göre belirlendiğini buluyoruz.Birçok gerçek karmaşık sistemde ortaya çıkan seyrek homojen olmayan ağların kontrol edilmesi en zor olduğunu, ancak yoğun ve homojen ağların birkaç sürücü düğümü kullanılarak kontrol edilebileceğini gösteriyoruz.Sezgisel olarak, hem model hem de gerçek sistemlerde sürücü düğümlerinin yüksek dereceli düğümlerden kaçınma eğiliminde olduğunu görüyoruz.


Evdeki su kullanım faaliyetlerini otomatik olarak ayrıştırmak için düşük maliyetli ve kolayca monte edilebilen tek noktalı bir basınç sensörü olan HydroSense teknolojisi ile ilgili önceki çalışmalarımızın genişletilmiş bir analizini sunuyoruz (Froehlich ve ark., 2009 [53]).Mevcut ve ortaya çıkan su ayrıştırma tekniklerinin bir anketini, yaklaşımımızın arkasındaki çalışma teorisinin daha kapsamlı bir açıklamasını ve sıcak ve soğuk su valfi kullanım sınıflandırmasını içeren genişletilmiş bir analiz bölümünü ve iki sınıflandırma yaklaşımı arasında bir karşılaştırma sağlayarak bu çalışmayı genişletiyoruz: Froehlich ve ark.(2009) [53] ve Gizli Markov Modeli kullanılarak yeni bir stokastik yaklaşım.Her ikisinin de valf ve fikstür seviyesindeki su olaylarını %90'dan fazla accuracies ile tanımlamada başarılı olduğunu gösteriyoruz.Deneysel metodolojimizdeki sınırlamaları ve ileriye dönük açık sorunları tartışarak bitiriyoruz.2010 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır.


Bu makale, geçici bir olay sınıflandırma şemasını, sistem tanımlama tekniklerini ve müdahaleci olmayan yük izlemede kullanım için uygulamayı açıklar.Birlikte, bu teknikler çalışma programını belirleyebilen ve bir AC veya DC güç dağıtım sistemine bağlı yüklerin fiziksel modellerinin parametrelerini bulabilen bir sistem oluşturur.İzleme sistemi sadece raf dışı donanım gerektirir ve dağıtım sistemindeki merkezi bir konuma monte edilen minimum sayıda sensörden gelen sinyali ayrıştırarak bireysel geçicileri tanır.AC ve DC sistemleri için uygulama detayları ve saha testleri sunulmaktadır.


Yaygın hesaplamanın önemli bir yönü, bilgisayarları ve sensör ağlarını, kullanıcıların çevrelerindeki davranışlarını etkili ve engelsiz bir şekilde inhibe etmek için kullanmaktır.Bu, hangi etkinlik kullanıcılarının performans gösterdiğini, nasıl performans gösterdiğini ve mevcut aşamasını çıkarımını içerir.Günlük yaşamın tanınması ve kaydedilmesi, yaşlı bakımında önemli bir sorundur.ADL inferencing için yeni bir paradigma, insanların kullandığı nesnelere dayanarak ADL'leri tanımak için radyo frekans tanımlama teknolojisi, veri madenciliği ve olasılıksal bir çıkarım motorundan yararlanır.Bu zorlukları ele alan ve bazı ADL izleme türlerini otomatikleştirmede söz veren bir yaklaşım önermekteyiz.Kilit gözlemimiz, bir ADL gerçekleştirirken bir kişinin kullandığı nesnelerin dizisinin hem ADL'nin kimliğini hem de yürütme kalitesini sağlam bir şekilde karakterize etmesidir.Böylece, Proaktif Aktivite Araç Seti (PROACT) geliştirdik.


Çağdaş iş ortamındaki firmaların bilgi, ağlar ve yenilikçi kapasite gibi maddi olmayan varlıklardan önemli ve sürekli rekabet avantajı elde ettiği giderek daha fazla tanınırlık kazanmaktadır.Bu tür maddi olmayan varlıkların geri dönüşünün ölçülmesi artık yöneticiler için zorunlu hale gelmiştir.Mevcut el yazması, pazarlama geri dönüşünün ölçümüne odaklanmaktadır.Öncelikle bu görevi yüksek bir yönetim önceliği haline getiren koşulları tartışıyoruz.Daha sonra hem genel yönetimde hem de pazarlamada bugüne kadarki ölçüm çabalarını tartışıyoruz.Daha sonra ölçüm çabalarını tarihsel bir perspektife yerleştiren kavramsal bir çerçeve sunuyoruz.Pazarlama metriklerinin geleceğinin nerede olduğu üzerine bir tartışma ile bitiriyoruz.2006 Elsevier Inc. Tüm hakları saklıdır.


Geçtiğimiz yirmi yıl, özellikle fizik ve biyolojideki doğal süreçlerden ilham alan stokastik arama algoritmalarına olan ilginin hızlı bir şekilde arttığını gördü.Karmaşık pratik optimizasyon problemleri ve çeşitli alanlardan alınan ilgili arama uygulamaları üzerinde etkileyici sonuçlar gösterilmiştir, ancak bu algoritmaların teorik anlayışı zayıf kalmaktadır.Bu, kısmen, "Ücretsiz Öğle Yemeği Yok" Teoremi de dahil olmak üzere evrensel arama algoritmalarında bazı temel sınırlamaları gösteren sonuçlara ödenen yetersiz dikkatten kaynaklanmaktadır.Bu makale bu sonuçları genişletir ve arama algoritmalarının tasarımı ve yararlı temsillerin inşası için bazı etkilerini ortaya çıkarır.Ortaya çıkan içgörüler, etki alanı bilgisinden yararlanarak algoritmaları ve temsilleri belirli problem sınıflarına uyarlamaya odaklanır.Bu, bu tür bilginin sistematik olarak gelecek için önemli bir araştırma gündemi olarak nasıl yararlanılabileceğine dair daha iyi bir teorik kavrayış elde etmenin temel önemini vurgulamaktadır.


Bu çalışmada, Nöral Görev Programlama (NTP) adı verilen, gösteri ve sinirsel program indüksiyonundan az atışlı öğrenme fikrini köprüleyen yeni bir robot öğrenme çerçevesi önermekteyiz.NTP, bir görev spesifikasyonunu (örneğin, bir görevin video gösterimini) girdi olarak alır ve tekrar tekrar daha ince alt görev spesifikasyonlarına ayrıştırır.Bu özellikler, alt düzey programların çevre ile etkileşime giren çağırılabilir altprogramlar olduğu hiyerarşik bir sinir programına beslenir.Yöntemimizi üç robot manipülasyon görevinde onaylıyoruz.NTP, hiyerarşik ve bileşimsel yapılar sergileyen sıralı görevler arasında güçlü genelleme sağlar.Deneysel sonuçlar, NTP'nin artan uzunlukları, değişken topolojileri ve değişen hedefleri ile görünmeyen görevlere doğru iyi genelleme yapmayı öğrendiğini göstermektedir.stanfordvl.github.io/ntp/.


Dairesel polarizasyon uygulamalarında kullanılmak üzere geniş bantlı 'kornerler tarafından kesilmiş dikdörtgen' istiflenmiş yama anteni önerildi.Bu kağıtta önerilen anten, 3 dB'den daha az eksenel bir oran ve 2'den daha az bir VSWR: 1'in kablosuz iletişim uygulamalarında kullanılmak üzere% 25 bant genişliği üzerinde ulaşılabilir olduğu gösterildi ve bu anten, geleneksel mikro şerit yama antenine kıyasla daha yüksek kazanç, daha düşük yan loblar ve daha geniş bant genişliği elde edebilir.


Boosting (Freund & Schapire 1996, Schapire & Singer 1998) sınıflama metodolojisindeki en önemli son gelişmelerden biridir.Birçok sınıflandırma algoritmasının performansı, bunları girdi verilerinin yeniden ağırlıklandırılmış sürümlerine ardışık olarak uygulayarak ve bu şekilde üretilen classiers dizisinin ağırlıklı bir çoğunluk oyu alarak genellikle çarpıcı bir şekilde geliştirilebilir.Bu görünüşte gizemli fenomenin iyi bilinen istatistiksel ilkeler, yani katkı modelleme ve maksimum olasılık açısından anlaşılabileceğini gösteriyoruz.İki sınıflı sorun için, yükseltme, bir kriter olarak maksimum Bernoulli olasılığını kullanarak lojistik ölçekte katkı modellemesine bir yaklaşım olarak görülebilir.Daha doğrudan yaklaşımlar geliştiriyoruz ve bunların neredeyse aynı sonuçları ortaya koyduğunu gösteriyoruz.Multinom olasılığına dayanan doğrudan çok sınıflı genellemeler, çoğu durumda artırmanın yakın zamanda önerilen diğer çok sınıflı genellemeleriyle karşılaştırılabilir performans sergileyen ve bazılarında çok daha üstün performans gösteren türetilmiştir.Hesaplamayı azaltabilecek, genellikle 10 ila 50 faktörlü küçük bir yükseltme önerisinde bulunuyoruz.Son olarak, karar ağaçlarını artırmanın alternatif bir formülasyonunu üretmek için bu anlayışları uyguluyoruz.En iyi kesilmiş ağaç indüksiyonuna dayanan bu yaklaşım, genellikle daha iyi performansa yol açar ve toplam karar kuralının yorumlanabilir açıklamalarını sağlayabilir.Ayrıca çok daha hızlı com-putationally büyük ölçekli veri madenciliği uygulamaları için daha uygun hale getirir.


Bu makale, CMOS transistörlerinin, entegre pasiflerin ve devre bloklarının milimetre-dalga (mm-dalga) frekanslarında tasarım ve modellemesini açıklamaktadır.Parazitlerin 130-nm CMOS transistörlerinin yüksek frekanslı performansı üzerindeki etkileri araştırılır ve en uygun cihaz düzeni ile 135 GHz'lik bir zirve f / alt max / elde edilmiştir.Endüktif kalite faktörü (Q/sub L/) iletim hatları için daha temsili bir metrik olarak önerilmiştir ve standart bir CMOS arka uç işlemi için, koplanar dalga kılavuzu (CPW) çizgilerinin mikro şerit çizgilerinden daha yüksek bir Q/sub L/ değerine sahip olduğu belirlenmiştir.Aktif ve pasif bileşenlerin mm-dalga frekanslarında doğru modelleme teknikleri sunulmaktadır.Önerilen metodoloji, 40 GHz ve 60 GHz'de çalışan iki geniş bantlı mm dalga CMOS amplifikatörü tasarlamak için kullanıldı.40-GHz amplifikatör bir zirveye ulaşır S/sub 21/ = 19 dB, çıkış P/sub 1dB/ = -0.9 dBm, IP3 = -7.4 dBm ve bir 1.5-V kaynağından 24 mA tüketir.60-GHz amplifikatör bir zirve S/sub 21/ = 12 dB, çıkış P/sub 1dB/ = +2.0 dBm, NF = 8.8 dB elde eder ve bir 1.5-V kaynağından 36 mA tüketir.Amplifikatörler, günümüzün ana akım CMOS teknolojilerinde karmaşık mm-dalga devrelerinin mümkün olduğunu gösteren standart 130-nm 6-metal katman dökme-CMOS işleminde üretildi.


Tarım, sürekli büyüyen popülasyonları beslemek için bir araçtan çok daha fazlası haline geldi.Nüfusun %70'inden fazlasının Hindistan'daki tarıma bağlı olduğu yerlerde çok önemlidir.Bu, çok sayıda insanı beslediği anlamına gelir.Bitki hastalıkları, insanları doğrudan veya dolaylı olarak sağlık veya ekonomik olarak etkiler.Bu bitki hastalıklarını tespit etmek için hızlı bir otomatik yola ihtiyacımız var.Hastalıklar farklı dijital görüntü işleme teknikleri ile analiz edilir.Bu makalede, bitki hastalıklarını tespit etmek için farklı dijital görüntü işleme teknikleri üzerine anket yaptık.


Bu makale, doğal görüntüler için kenar yönelimli bir enterpolasyon algoritması önermektedir.Temel fikir, önce düşük çözünürlüklü bir görüntüden yerel kovaryans katsayılarını tahmin etmek ve daha sonra düşük çözünürlüklü kovaryans ile yüksek çözünürlüklü kovaryans arasındaki geometrik ikiliğe dayanan daha yüksek bir çözünürlükte interpolasyonu uyarlamak için bu kovaryans tahminlerini kullanmaktır.Kovaryans tabanlı adaptasyonun kenar yönelimli özelliği, interpolasyon katsayılarını keyfi olarak yönlendirilmiş bir adım kenarına uyacak şekilde ayarlama yeteneğine sahiptir.Çift doğrusal interpolasyon ve kovaryans tabanlı adaptif interpolasyon arasında geçişin hibrit bir yaklaşımı, genel hesaplama karmaşıklığını azaltmak için önerilmiştir.Yeni enterpolasyon algoritmasının iki önemli uygulaması incelenmiştir: gri tonlamalı görüntülerin çözünürlük artırımı ve CCD örneklerinden renkli görüntülerin yeniden oluşturulması.Simülasyon sonuçları, yeni enterpolasyon algoritmamızın, enterpolasyonlu görüntülerin geleneksel doğrusal enterpolasyon üzerindeki öznel kalitesini önemli ölçüde geliştirdiğini göstermektedir.


Werner Reichardt Bütünleştirici Nörobilim Merkezi ve Teorik Fizik Enstitüsü, Tübingen Üniversitesi, Almanya Bernstein Hesaplamalı Nörobilim Merkezi, Tübingen, Almanya Sinirsel Bilgi İşleme Enstitüsü, Tübingen, Almanya Max Planck Biyolojik Sibernetik Enstitüsü, Tübingen, Almanya Nörobilim Bölümü, Baylor Tıp Koleji, Houston, TX, ABD Kime yazışmalar ele alınmalıdır; E-posta:


Amaç - Bu makalenin amacı, hangi küçük ve orta ölçekli işletmelerin (KOBİ'lerin) kurumsal sistemlerin (ERP, CRM, SCM ve e-ürün) benimsenmesinin daha muhtemel olduğunu tahmin etmek için kullanılabilecek bir model geliştirmektir.Tasarım/metodoloji/yakınlaştırma – Doğrudan görüşmeler, İngiltere'nin Kuzeybatısında bulunan rastgele bir KOBİ örneğinden veri toplamak için kullanıldı.Lojistik regresyon kullanılarak 102 yanıt analiz edildi.Bulgular – Sonuçlar, KOBİ'lerin kurumsal sistemlerin benimsenmesini etkileyen faktörlerin, KOBİ'lerin daha önce incelenmiş diğer bilgi sistemleri (IS) yeniliklerinin benimsenmesini etkileyen faktörlerden farklı olduğunu ortaya koymaktadır.KOBİ'lerin teknolojik ve örgütsel faktörlerden çevresel faktörlerden daha fazla etkilendiği bulunmuştur.Dahası, sonuçlar, daha fazla algılanan göreceli avantaja, bu sistemlerle evlat edinmeden önce daha fazla deney yapma yeteneğine, daha fazla üst yönetim desteğine, daha fazla örgütsel hazırlığa ve daha büyük bir boyuta sahip olan firmaların kurumsal sistemlerin benimsenmesini öngördüğünü göstermektedir.Araştırma sınırlamaları / etkileri - Bu çalışma, KOBİ'lerin bir dizi kurumsal sistemi benimsemesini etkileyen faktörlere odaklansa da (yani.ERP, CRM, SCM ve e-üretim), bu sistemlerin her birini etkileyen faktörler arasında ayrım yapamaz.Pratik çıkarımlar - Model, yazılım satıcılarına yalnızca potansiyel evlat edinenleri hedefleyebilecek pazarlama stratejileri geliştirmek için değil, aynı zamanda KOBİ'ler arasında ES'nin benimsenmesini artıracak stratejiler geliştirmek için de kullanılabilir.Özgünlük/değer – Küçük işletme bağlamında IS yeniliklerinin benimsenmesi/dağıtımında devam eden araştırmalara katkıda bulunur.


İnsan yürüyüşü, şimdiye kadar tıbbi tanıda kullanım için ihmal edilen en önemli biyometriklerden biridir.Bu makalede, Akıllı Gait Salınım Dedektörü (IGOD) olarak adlandırılan giyilebilir sensör tabanlı biyometrik giysiden elde edilen insan yürüyüşü üzerine bir fizibilite çalışması yapıyoruz.Bu takım elbise, bir insan vücudunun sekiz büyük ekleminden (iki diz, iki kalça, iki dirsek ve iki omuz) eşzamanlı yürüyüş salınımını ölçer.İnsan yürüyüş kalıplarını analiz etmek ve anlamak için teknikler geliştirildi.Yürüyüş salınımındaki değişkenlik, 3km/saat ile 5km/saat arasında değişen yürüyüş hızına göre incelenmiştir.Cinsiyet varyansı (erkek/kadın) yürüyüş salınımı da incelenmiştir.Diz eklemi hareketi ve kalça eklemi salınımından etkilenen insan yürüyüşü ile ilgili kapsamlı bir analiz, kol salıncak etkileri ile ele alınmıştır.Bu analiz bize insan iki ayaklı hareket ve istikrarı hakkında bir fikir verecektir.Tıbbi alanda hastalığın tespiti olan hastalardaki yürüyüş problemlerini teşhis etmek ve tespit etmek için kapsamlı bir şekilde analiz edilebilen insan yürüyüşü salınımları deposu oluşturmayı planlıyoruz.


Beyin bilgisayarı arayüzleri (BCI'lar), kullanıcılarının beynin periferik sinirlerin ve kasların normal çıkış yollarından ziyade beyin sinyallerini kullanarak dış cihazları iletişim kurmasına veya kontrol etmesine izin verir.Ciddi derecede engelli bireylere bağımsızlığın yeniden sağlanması ve dış sistemlerin insan kontrolünün daha da genişletilmesine olan ilgiden dolayı motive olan birçok alandan araştırmacılar bu zorlu yeni çalışmayla uğraşmaktadır.BCI araştırma ve geliştirme son yirmi yılda patlayıcı bir şekilde büyüdü.Son zamanlarda gerçek dünyadaki uygulamalar için ciddi engelli bireylere laboratuvar onaylı BCI sistemleri sağlama çabaları başladı.Bu makalede, BCI teknolojisinin mevcut durumu ve gelecekteki umutlarını ve klinik uygulamalarını tartışıyoruz.BCI'yi tanımlayacağız, insan beynindeki BCI-ilişkili sinyalleri gözden geçireceğiz ve BCI'ların fonksiyonel bileşenlerini tanımlayacağız.Ayrıca BCI teknolojisinin mevcut klinik uygulamalarını gözden geçireceğiz ve potansiyel kullanıcıları ve potansiyel uygulamaları belirleyeceğiz.Son olarak, BCI teknolojisinin mevcut sınırlamalarını, yaygın klinik kullanımının önündeki engelleri ve gelecekle ilgili beklentileri tartışacağız.


Mevcut sinirsel makine çevirisi (NMT) modelleri genellikle cümleleri izole olarak çevirir, belge düzeyindeki bilgilerden yararlanma fırsatını kaçırır.Bu çalışmada, NMT modellerini çeviri tarihi olarak son gizli temsilleri depolayan çok hafif önbellek benzeri bir bellek ağıyla büyütmeyi teklif ediyoruz.Oluşturulan kelimeler üzerindeki olasılık dağılımı, bellekten alınan çeviri geçmişine bağlı olarak çevrimiçi olarak güncellenir ve NMT modellerine zaman içinde dinamik olarak uyum sağlama yeteneği kazandırır.Farklı konu ve stillere sahip birden fazla alan üzerinde yapılan deneyler, önerilen yaklaşımın etkinliğini hesaplama maliyeti üzerinde ihmal edilebilir bir etki ile göstermektedir.


Seyreklik, sıfırları atlayarak derin sinir ağlarının hesaplama karmaşıklığını azaltmaya yardımcı olur.Seyreklikten yararlanmak, TPU[1] gibi yeni nesil DNN hızlandırıcılarında yüksek öncelik olarak listelenmiştir.Seyrekliğin yapısı, yani budamanın granülitesi, donanım hızlandırıcı tasarımının verimliliğini ve tahmin doğruluğunu etkiler.Kaba taneli budama, düzenli seyreklik desenleri yaratır, bu da donanım ivmesi için daha uygun ancak aynı doğruluğu korumak için daha zorlu hale getirir.Bu makalede, seyreklik düzenliliği ve tahmin doğruluğu arasındaki takası niceliksel olarak ölçüyoruz, daha yapılandırılmış seyreklik desenine sahipken doğruluğun nasıl korunacağına dair bilgiler veriyoruz.Deneysel sonuçlarımız, kaba taneli budamanın, doğruluk kaybı olmadan yapılandırılmamış budamaya benzer bir seyreklik oranına ulaşabileceğini göstermektedir.Ayrıca, indeks tasarrufu etkisi nedeniyle, kaba taneli budama, aynı doğruluk eşiğindeki ince taneli seyreklikten daha iyi bir sıkıştırma oranı elde edebilir.Son zamanlardaki seyrek evrişimsel sinir ağı hızlandırıcısına (SCNN) dayanarak, deneylerimiz kaba taneli seyrekliğin, ince taneli seyrekliğe kıyasla hafıza referanslarını kurtardığını daha da gösteriyor.Bellek referansı, aritmetik işlemlerden iki kat daha pahalı olduğundan, seyrek yapının düzenliliği daha verimli donanım tasarımına yol açar.


Sayısız öğrenme görevi sıralı verilerle uğraşmayı gerektirir.Görüntü başlığı, konuşma sentezi ve müzik nesli, bir modelin dizilişler olan çıktılar üretmesini gerektirir.Zaman serisi tahmini, video analizi ve müzikal bilgi alımı gibi diğer alanlarda, bir model diziler olan girdilerden öğrenmelidir.Doğal dili çevirmek, diyalog kurmak ve bir robotu kontrol etmek gibi etkileşimli görevler genellikle her iki yeteneği de talep eder.Tekrarlayan sinir ağları (RNNs), düğümlerin ağındaki döngüler yoluyla dizilerin dinamiklerini yakalayan bağlantıcı modellerdir.Standart feedforward sinir ağlarının aksine, tekrarlayan ağlar, keyfi olarak uzun bir bağlam penceresinden gelen bilgileri temsil edebilen bir durumu korur.Tekrarlayan sinir ağlarının geleneksel olarak eğitilmesi zor olmasına ve genellikle milyonlarca parametre içermesine rağmen, ağ mimarilerindeki son gelişmeler, optimizasyon teknikleri ve paralel hesaplama onlarla başarılı büyük ölçekli öğrenmeyi sağlamıştır.Son yıllarda, uzun kısa süreli bellek (LSTM) ve çift yönlü (BRNN) mimarilerine dayanan sistemler, görüntü başlığı, dil çevirisi ve el yazısı tanıma gibi çeşitli görevlerde çığır açan performans göstermiştir.Bu ankette, son otuz yılda ilk olarak ortaya çıkan ve daha sonra bu güçlü öğrenme modellerini pratik hale getiren araştırmaları gözden geçiriyor ve sentezliyoruz.Uygun olduğunda, çelişkili notasyon ve isimlendirmeyi uzlaştırırız.Amacımız, tarihsel bir bakış açısı ve birincil araştırmalara yapılan atıflarla birlikte sanat devletinin kendi kendine bir yansımasını sağlamaktır.


Sürgülü pencerenin çiftler üzerinde birleştiğini değerlendirmek için algoritmalar araştırıyoruz.Bu algoritmaların beklenen performansını analiz etmek için bir birim zaman-baz maliyet modeli sunuyoruz.Bu maliyet modelini kullanarak, işlemenin verimliliğini en üst düzeye çıkarmak için stratejiler önermekteyiz. üç senaryoda birleşir.İlk olarak, bir akışın diğerinden çok daha hızlı olduğu durumu ele alıyoruz.Birleşim algoritmalarının asimetrik kombinasyonlarının (örneğin, hash bir girdide birleşir, yuvalanmış döngüler diğerinde birleşir) simetrik birleştirme algoritması uygulamalarından daha iyi performans gösterebileceğini gösteriyoruz.İkincisi, sistem kaynaklarının giriş akışlarına ayak uydurmak için yetersiz olduğu vakayı araştırıyoruz.Bu durumda üretilen birleşik sonuç tuple'larının sayısını, iki girdi akışı boyunca bilgisayar kaynaklarını doğru bir şekilde tahsis ederek en üst düzeye çıkarabileceğimizi gösteriyoruz.Son olarak, bellek sınırlı olduğunda üretilen sonuç tuples sayısını maksimize etmek için stratejiler araştırıyoruz ve iki giriş akışı boyunca uygun bellek tahsisinin önemli ölçüde daha düşük kaynak kullanımı ve / veya daha fazla sonuç tuples ürettiğini gösteriyoruz.


İnternet, bireyler olarak hakkımızda zengin ve büyük bir bilgi deposu haline geldi.Bir kullanıcının ana sayfasındaki bağlantılardan ve metinlerden, kullanıcının abone olduğu posta listelerine kadar her şey, bir kullanıcının gerçek dünyada sahip olduğu sosyal etkileşimlerin yansımalarıdır.Bu makalede, bireyler arasındaki ilişkileri tahmin etmek için bu bilgileri çıkarmak için teknikler tasarlıyoruz.Ayrıca, bazı bilgi parçalarının sosyal bağlantıların diğerlerinden daha iyi göstergeleri olduğunu ve bu göstergelerin kullanıcı popülasyonları arasında değiştiğini ve farklı topluluklardaki bireylerin sosyal yaşamlarına bir bakış sağladığını gösteriyoruz.Tekniklerimiz, gerçek dünya bağlantılarını otomatik olarak çıkarımlamada ve toplulukları keşfetmede, etiketlemede ve karakterize etmede potansiyel uygulamalar sağlar.


Bu makale 65-nm CMOS teknolojisinde elektrostatik deşarj (ESD) korumalı RF düşük gürültülü amplifikatörler (LNA'lar) üzerinde çalışmaktadır.Çift diyotlu, modifiye silikon kontrollü doğrultucu (SCR) ve çift diyot konfigürasyonlu modifiye edilmiş-SCR dahil olmak üzere üç farklı ESD tasarımı, ESD korumalı LNA'ları 5.8 GHz'de gerçekleştirmek için kullanılır.Değiştirilmiş-SCR'yi çift diyot ile birlikte kullanarak, çoklu ESD akım yollarına sahip 5.8 GHz LNA,  6.5-kV İnsan-V Vücut-Modu (HBM) ESD koruma seviyesine karşılık gelen 4.3-A iletim hattı darbesi (TLP) arıza seviyesini gösterir.1.2 V'luk bir besleme voltajı ve 6,5 mA'lık bir tahliye akımı altında, önerilen ESD korumalı LNA, 16.7 dB'lik ilişkili bir güç kazancı ile 2,57 dB'lik bir gürültü rakamı göstermektedir.Giriş üçüncü derece kesme noktası (IIP3) - 11 dBm, giriş ve çıkış geri dönüş kayıpları sırasıyla 15.9 ve 20 dB'den büyüktür.


Bu makale, yerleri görünüşlerine göre tanıma sorununa olasılıksal bir yaklaşım tanımlamaktadır.Sunduğumuz sistem yerelleştirme ile sınırlı değildir, ancak yeni bir gözlemin daha önce görülmeyen bir yerden geldiğini belirleyebilir ve böylece haritasını genişletebilir.Etkili bir şekilde bu, görünüm uzayında bir SLAM sistemidir.Olasılıkçı yaklaşımımız, çevredeki algısal takma adları açıkça hesaba katmamızı sağlar - özdeş ama içgüdüsel gözlemler, aynı yerden gelme olasılığının düşük olmasını sağlar.Bunu, yer görünümünün üretken bir modelini öğrenerek başarırız.Öğrenme problemini iki bölüme ayırarak, yeni yer modelleri çevrimiçi olarak bir yerin sadece tek bir gözleminden öğrenilebilir.Algoritma karmaşıklığı, haritadaki yerlerin sayısında doğrusaldır ve özellikle mo-daki çevrimiçi döngü kapatma algılaması için uygundur.


Hedef dille ilgili sintaktik bilgileri nöral makine çeviri sistemine lineerleştirilmiş, lexicalized seçim ağaçlarına çevirerek dahil etmek için basit bir yöntem sunuyoruz.WMT16 Almanca-İngilizce haber çeviri görevi üzerine yapılan deneyler, aynı veri kümesinde eğitilmiş sözdizimi-agnostik NMT taban çizgisine kıyasla BLEU puanlarının arttığını gösterdi.Sözdizimi-farkındalık sisteminden yapılan çevirilerin analizi, çeviri sırasında taban çizgisine kıyasla daha fazla yeniden sıralama gerçekleştirdiğini göstermektedir.Küçük ölçekli bir insan değerlendirmesi, sözdizimi-farkındalık sistemine de bir avantaj gösterdi."kabul edildi..." başlığı


Kantonca, Güney Çin'in bazı bölgelerinde önemli bir lehçedir.Yerel çevrimiçi kullanıcılar genellikle görüş ve deneyimlerini yazılı Kantonca ile web'de temsil eder.Bu incelemelerdeki bilgiler potansiyel tüketiciler ve satıcılar için değerli olsa da, büyük miktardaki web incelemeleri bir ürüne tarafsız bir değerlendirme vermeyi zorlaştırır ve Kantonca incelemeler Mandarin Çincesi konuşanlar için anlaşılmazdır.Bu makalede, standart makine öğrenme teknikleri naif Bayes ve SVM, kullanıcı incelemelerini otomatik olarak olumlu veya olumsuz olarak sınıflandırmak için çevrimiçi Kantonca yazılmış restoran incelemeleri alanına dahil edilmiştir.Özellik sunumlarının ve özellik boyutlarının sınıflandırma performansı üzerindeki etkileri tartışılmaktadır.Doğruluğun, sınıflandırma modelleri ve özellik seçenekleri arasındaki etkileşimden etkilendiğini görüyoruz.Saf Bayes sınıflandırıcısı, SVM'den daha iyi veya daha iyi bir doğruluk elde eder.Karakter tabanlı bigramlar, kanton duygu yönelimini yakalamada unigramlardan ve trigramlardan daha iyi özellikler kanıtlanmıştır.2010 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır.


Video dizilerinin gösterimlerini öğrenmek için çok katmanlı Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) ağlarını kullanıyoruz.Modelimiz, bir girdi dizisini sabit uzunluk gösteriminde haritalamak için bir kodlayıcı LSTM kullanır.Bu gösterim, girdi dizisini yeniden yapılandırmak veya gelecekteki diziyi tahmin etmek gibi farklı görevleri gerçekleştirmek için tek veya çoklu kod çözücü LSTM'ler kullanılarak deşifre edilir.Önceden eğitilmiş bir konvolutional ağ kullanılarak çıkarılan video çerçevelerinin görüntü piksel yamaları ve üst düzey temsilleri ("algılar") olmak üzere iki tür giriş dizisi ile deney yapıyoruz.Kod çözücü LSTM'lerin oluşturulan çıktıya göre koşullandırması gerekip gerekmediği gibi farklı tasarım seçimlerini araştırıyoruz.Modelin öğrenilen video gösterimini geleceğe ve geçmişe ne kadar iyi tahmin edebileceğini görmek için modelin çıktılarını nitel olarak analiz ediyoruz.Öğrenilen özellikleri görselleştirmeye ve yorumlamaya çalışıyoruz.Modeli daha uzun zaman ölçeklerinde ve alan dışı verilerde çalıştırarak test ediyoruz.Denetlenmiş bir öğrenme problemi için onları ince ayar yaparak temsilleri daha da değerlendiriyoruz - UCF-101 ve HMDB-51 veri kümelerinde insan eylem tanıma.Temsillerin, özellikle sadece birkaç eğitim örneği olduğunda sınıflandırma doğruluğunu artırmaya yardımcı olduğunu gösteriyoruz.İlişkisiz veri kümelerinde (300 saatlik YouTube videoları) önceden eğitilmiş modeller bile eylem tanıma performansına yardımcı olabilir.


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


Bir homomorfik veya artımlı, çok kümeli hash fonksiyonu, bir hash değerini rastgele nesne koleksiyonlarına (olası tekrarlarla) öyle bir şekilde ilişkilendirir ki, iki koleksiyonun birliğinin hash'i, iki koleksiyonun hash'lerinden kolayca hesaplanabilir: sadece uygun bir grup operasyonu altında onların toplamıdır.Özellikle, büyük koleksiyonların hash değerleri aşamalı olarak ve/veya paralel olarak hesaplanabilir.Homomorfik hash, bu nedenle veritabanı bütünlüğü doğrulamasından akış seti / çoklu küme karşılaştırması ve ağ kodlamasına kadar uzanan uygulamalarla çok kullanışlı bir ilkeldir.Ne yazık ki, literatürdeki homomorfik hash fonksiyonlarının yapıları iki ana dezavantaj tarafından engellenir: aynı güvenlik seviyesindeki normal hash fonksiyonlarından çok daha uzun olma eğilimindedirler (örn.2 çarpışma direnci elde etmek için, onlar birkaç bin bit uzunluğunda, her zamanki hash fonksiyonları için 256 bit aksine) ve aynı zamanda oldukça yavaştır.Bu makalede, her iki zorluğun üstesinden gelmek için BLAKE2 gibi sıradan bir bit dize değerli hash fonksiyonunu ikili eliptik eğrilere verimli bir kodlama ile birleştiren Elliptic Curve Multiset Hash'i (ECMH) tanıtıyoruz.Bir yandan, ECMH sindirmelerinin boyutu esas olarak en uygun olanıdır: 2m-bit hash değerleri provideO(2) çarpışma direnci.Öte yandan, kapsamlı ampirik değerlendirmemizin, 128-bit güvenlik seviyesindeki 4 GHz Intel Haswell makinesinde saniyede 3 milyondan fazla set elemanı işleyebildiğini gösterdiği ECMH'nin yüksek verimli bir yazılım uygulamasını gösteriyoruz - önceki pratik yöntemlerden çok daha hızlı.Eliptik eğrilere dayalı artan haşhaş daha önce [1] olarak kabul edilirken, önerilen yöntem daha az verimli, zamanlama saldırılarına duyarlı ve potansiyel olarak patentli [2] idi ve pratik bir uygulama gösterilmedi.


Denetim denemelerini kullanarak icralarını izleyerek ayrıcalıklı programlardaki güvenlik açıklarının sömürüldüğünü tespit etmek için bir yöntem sunuyoruz, burada izleme, programların güvenlikle ilgili davranışlarının özelliklerine göre.Çalışmamız, saldırı tespit paradigması tarafından motive edilir, ancak yanlış kullanım davranışlarını kodlamak için d hoc yaklaşımlarından kaçınmaya yönelik bir n girişimidir.Ayrıcalıklı programların (hatalar nedeniyle) sistemlerde kendilerine tanınan ayrıcalıklar nedeniyle güvenlik uzlaşmasına neden olabileceği gözlemine dayanan yaklaşımımız, ayrıcalıklı programların amaçlanan davranışı, elbette, bir n d iyi huylu sınırlıdır.Anahtar, daha sonra amaçlanan davranışı belirtmek (Le., program politikası) ve güvenliği engelleyen amaçlanan davranışın dışında kalan ayrıcalıklı programın herhangi bir eylemini tespit etmek.Basit zorunlu mantık ve düzenli ifadelere dayanan bir program politikası belirtim dilini tanımlıyoruz.Ek olarak, Unix'teki ayrıcalıklı programların özelliklerini ve bu spesifikasyonlara göre denetim izlerini analiz etmek için Q prototip yürütme monitörünü sunuyoruz.Program politikaları şaşırtıcı derecede özlü ve net, bir n d eki, bu programlardaki bilinen güvenlik açıklarının sömürülerini tespit edebiliyor.Çalışmalarımız Unix'teki bilinen güvenlik açıkları tarafından motive edilmiş olsa da, tüm ayrıcalıklı programların davranışlarını sıkı bir şekilde kısıtlayarak, bilinmeyen güvenlik açıklarının sömürüldüğünün tespit edilebileceğine inanıyoruz.Özellikler üzerinde bir s Q kontrolü, n soyut güvenlik politikası ile ilgili olarak bunları doğrulamak için çalışmalar devam etmektedir.* Bu çalışma kısmen Sözleşme No kapsamında Ulusal Güvenlik Ajansı Üniversite Araştırma Programı tarafından finanse edilmektedir.DOD-MDA904-93-C4083 ve ARPA tarafından Sözleşme No.USNN00014-94-0065.


Bu makalede, hedef alanda hiçbir etiketin bulunmadığı denetimsiz alan adı transferi öğrenme sorununu ele alıyoruz.Hem kaynağı hem de hedef verileri ortak bir alt alana aktarmak için bir dönüşüm matrisi kullanıyoruz, burada her bir hedef örnek, farklı etki alanlarından alınan örneklerin iyi bir şekilde birbirine bağlanabilmesi için kaynak örneklerinin bir kombinasyonuyla temsil edilebilir.Bu şekilde, kaynak ve hedef alan adlarının tutarsızlıkları azalır.Rekonstrüksiyon katsayısı matrisine ortak düşük sıralı ve seyrek kısıtlamalar getirerek, verilerin küresel ve yerel yapıları korunabilir.Farklı sınıflar arasındaki marjları mümkün olduğunca büyütmek ve tutarsızlığı azaltmak için daha fazla özgürlük sağlamak için, katı ikili etiket matrisinin gevşek bir değişken matrise gevşemesine izin veren negatif olmayan bir etiket gevşeme matrisi öğrenerek esnek bir doğrusal sınıflandırıcı (projeksiyon) elde edilir.Yöntemimiz, gürültüyü modellemek için seyrek bir matris kullanarak potansiyel olarak negatif bir aktarımdan kaçınabilir ve böylece farklı gürültü türlerine karşı daha sağlamdır.Sorunumuzu kısıtlı bir düşük sıralama ve seyreklik minimizasyon problemi olarak formüle ediyoruz ve kesin olmayan artırılmış Lagrange çarpan yöntemiyle çözüyoruz.Çeşitli görsel etki alanı uyarlama görevleri üzerinde yapılan kapsamlı deneyler, önerilen yöntemin en son teknoloji yöntemlerine göre üstünlüğünü göstermektedir.Yöntemimizin MATLAB kodu, http://www.yongxu.org/lunwen.html adresinde halka açık olacaktır.


Bu makalede Grassmann ve Stiefel manifoldları üzerinde yeni Newton ve eşlenik gradyan algoritmaları geliştiriyoruz.Bu manifoldlar simetrik özdeğer problemi, doğrusal olmayan özdeğer problemleri, elektronik yapı hesaplamaları ve sinyal işleme gibi alanlarda ortaya çıkan kısıtlamaları temsil eder.Yeni algoritmalara ek olarak, geometrik çerçevenin algoritmalar oluşturmamızı, anlamamızı ve karşılaştırmamızı sağlayan nüfuz edici yeni anlayışlar sağladığını gösteriyoruz.Burada önerilen teori, daha önce ilgisiz algoritmaların üst düzey matematiksel görünümünü sağlayan sayısal doğrusal cebir algoritmaları için bir taksonomi sağlar.Yeni algoritmalar ve pertürbasyon teorilerinin geliştiricilerinin bu makaledeki teoriden, yöntemlerden ve örneklerden yararlanacağı umudumuzdur.


Amaç – Bu makalenin amacı, roller ve sorumluluklarla birlikte BPM karar vermeyi belirleyen bir iş süreci yönetimi (BPM) yönetim modeli önermektir.Çalışmanın ayar bağlamı, Avustralya'da faaliyet gösteren devlete ait bir şirkettir.Tasarım/metodoloji/yakınlaştırma – Bir içerik analizi yaklaşımı kullanarak örgütsel belgeleri inceleyen ve analiz eden nitel bir vaka çalışması.Belge analizi sonuçları, organizasyondaki önemli paydaşların bir dizi derinlemesine görüşmesini bildirmek için kullanılır.Görüşmeler, temaları türetmek ve açıklama kategorileri oluşturmak için sabit bir karşılaştırma yöntemi kullanılarak analiz edilir.Bulgular – BPM yönetim modeli önerilmiştir.Tematik analizin sonuçları, BPM yönetişim modelinin çerçevesine karşı yorumlanır ve teori ve uygulama için çıkarımlar içeren bulgulara yol açar.Pratik çıkarımlar – Araştırma, BPM uygulamasının seçilen vaka çalışması organizasyonundaki kurumsal yönetim ve yönetim sistemleriyle nasıl hizalanabileceğini ve entegre edilebileceğini göstermektedir.Özgünlük/değer - Yönetişimin önemini tanımlayan araştırmalara rağmen, ilişkili yeteneklerle birlikte, yukarıda belirtilen yeteneklerin bir organizasyonda etkin bir şekilde nasıl konuşlandırılabileceği konusunda çok az ilerleme kaydedilmiştir.Bu makale, bir organizasyonda BPM yönetiminin nasıl konuşlandırılacağı ile ilgili literatürdeki bir boşluğu ele almaktadır.


Sınıf tabanlı tekrarlayan sinir ağı (RNN) dil modellerinde çoklu kelime kümelemelerinin potansiyelini topluluk RNN dil modellemesi için kullanmayı teklif ediyoruz.Kümeleme kriterlerini ve kelime gömme alanını değiştirerek, farklı kelime/sınıf çarpanlarını tanımlamak için farklı kelime kümelemeleri elde edilir.Bu tür her bir kelime/sınıf faktörizasyonu için, birkaç temel RNNLM öğrenilir ve temel RNLM'lerin kelime tahmin olasılıkları daha sonra bir topluluk tahmini oluşturmak için birleştirilir.Modellerin bir alt kümesini seçmek ve bu modelleri kelime tahmini için birleştirmek için açgözlü bir geri model seçim prosedürü kullanıyoruz.Önerilen ensemble dil modelleme yöntemi, Penn Treebank test setinin yanı sıra Wall Street Journal (WSJ) Eval 92 ve 93 test setlerinde, test setinde en son teknoloji ürünü tek RNNLM'lerin yanı sıra değişen RNN öğrenme koşullarıyla üretilen çoklu RNLM'ler üzerinde karmaşıklık ve kelime hata oranını geliştirdi.


Çok seviyeli invertörler, endüstri ve araştırmaya yeni bir ilgi dalgası yarattı.Klasik topolojiler, çok çeşitli yüksek güçlü orta gerilim uygulamalarında uygulanabilir bir alternatif olduğunu kanıtlasa da, daha yeni topolojilerin evrimine aktif bir ilgi olmuştur.Klasik topolojilere kıyasla genel parça sayısında azalma, son zamanlarda tanıtılan topolojilerde önemli bir hedef olmuştur.Bu makalede, son zamanlarda önerilen çok seviyeli inverter topolojilerinin bazıları azaltılmış güç anahtarı sayısı ile gözden geçirilir ve analiz edilir.Kağıt, hem nitel hem de nicel parametreler açısından bu topolojilere giriş ve güncelleme görevi görecektir.Ayrıca, cihaz sayısını azaltmak için bir girişimde bulunulduğunda ortaya çıkan zorlukları da dikkate alır.Bu makalede sunulan bu topolojilerin ayrıntılı bir karşılaştırmasına dayanarak, belirli bir uygulama için uygun çok seviyeli çözüme ulaşılabilir.


Bu kağıt1, 20Gbaud / s (40Gb / s) PAM-4 modülasyonuna uygun 28nm CMOS teknolojisi kullanılarak tasarlanmış doğrusal bir optik alıcı sunar.Optik alıcı, bir transimpedans amplifikatöründen (40dB'den 56dB'ye ayarlanabilir kazanç) ve ardından değişken kazanç amplifikatöründen (6dB'den 17dB'ye ayarlanabilir kazanç) oluşur.Kapasitif zirve,  10GHz'lik bir bant genişliği elde etmek için kullanılır, böylece büyük kalıp alanı gerektiren çip indüktörlerinin kullanımından kaçınılır.Sağlam bir otomatik kazanç kontrol döngüsü, 20  A ila 500  A (tepek akım) giriş dinamik aralığı için  100mV sabit bir diferansiyel çıkış voltajı salınımı sağlamak için kullanılır.Aynı aralıkta yüksek doğrusallık (toplam harmonik bozulma %5'ten az, 250MHz sinüs dalgası, 10harmonik dikkate alınır) elde edilir.Rms girişi ile yönlendirilen gürültü akımı (10MHz'den 20GHz'e entegre edildi) 2.5  Arms idi.Doğrusal optik alıcı, 1.5V besleme voltajından 56mW tüketir.


E seçici optimizasyon algoritmaları arasındaki bağlantıyı keşfetmek için bir çerçeve geliştirilmiştir ve çözdükleri problemler Ücretsiz öğle yemeği olmayan NFL teoremlerinin sayısı Herhangi bir algoritma için bir sınıf problem üzerinden herhangi bir yüksek performans tam olarak başka bir sınıf üzerinde performans için ödenir Bu teoremler, bir algoritmanın bir optimizasyon problemine çok uygun olması için ne anlama geldiğinin geometrik bir yorumu ile sonuçlanır.


Bir ilgi konusu göz önüne alındığında, karşıt bir tema, karşıt bakış açılarının bir grubudur.Karşıt temaları özetleme görevini ele alıyoruz: Bir dizi fikirlendirilmiş belge verildiğinde, bu belgelerde bulunan karşıt temaları temsil etmek için anlamlı cümleler seçin.Birkaç faktör bunu zorlu bir sorun haline getirir: bilinmeyen sayıda konu, konular arasındaki bilinmeyen ilişkiler ve karşılaştırmalı cümlelerin çıkarılması.Yaklaşımımız üç temel bileşene sahiptir: kontrastlı tema modelleme, çeşitli tema çıkarma ve kontrastlı tema özetleme.Özellikle, konular arasındaki hiyerarşik ilişkileri tanımlamak için hiyerarşik olmayan bir parametrik model sunuyoruz; Bu model, konu başlıklarını iç içe geçmiş Çin restoran sürecinden temalar olarak çıkarmak için kullanılır.Yüksek kaliteye sahip bir dizi farklı temayı seçmek için yapılandırılmış determinantal nokta süreçlerini kullanarak temaların çeşitliliğini artırıyoruz.Son olarak, kontrast temaları eşleştiriyoruz ve zıtlık, alaka ve çeşitliliği açıkça göz önünde bulundurarak cümleleri seçmek için yineleyici bir optimizasyon algoritması kullanıyoruz.Üç veri kümesi üzerinde yapılan deneyler yöntemimizin etkinliğini göstermektedir.


Yüz tanıma, görüntü analizi ve bilgisayar görüşü alanında zorlu bir sorun sunar ve bu nedenle, çeşitli alanlardaki birçok uygulaması nedeniyle son birkaç yılda büyük ilgi görmüştür.Yüz tanıma teknikleri, yüz veri toplama metodolojisine göre üç kategoriye ayrılabilir: yoğunluk görüntüleri üzerinde çalışan yöntemler; video dizileri ile uğraşanlar; ve 3D bilgi veya kızılötesi görüntü gibi diğer duyusal verileri gerektirenler.Bu makalede, bu kategorilerin her birinde iyi bilinen yöntemlerin bazılarına genel bir bakış sağlanır ve burada belirtilen şemaların bazı yararları ve dezavantajları incelenir.Ayrıca, yüz tanıma, bu teknolojinin uygulamaları ve mevcut sistemleri bu görevle ilgili olarak rahatsız eden zorlukların bir kısmını ortaya koyan bir tartışma da sağlanmıştır.Bu makale aynı zamanda bu amaç için geliştirilen en yeni algoritmalardan bazılarına değinmekte ve yüz tanıma teknolojisi sanatının durumu hakkında bir fikir vermeye çalışmaktadır.


Görüntü özelliklerinin çıkarılması, görüntü tanımadaki temel görevlerden biridir.Şimdiye kadar, görüntü tanıma amacıyla kullanılmak üzere çeşitli özellikler olmuştur: (1) görsel özellikler; (2) pikselin istatistiksel özellikleri; (3) dönüşüm katsayısı özellikleri .Buna ek olarak, yazarın çok yararlı olduğuna inandığı başka bir özellik daha vardır, yani .(4) Bir görüntünün içsel niteliklerini temsil eden cebirsel özellikler .Görüntünün tekil değerleri (SV) bu tür bir özelliktir.Bu makalede, SV özellik vektörünün cebirsel ve geometrik değişmezlik ve gürültüye duyarsızlığın bazı önemli özelliklerine sahip olduğunu kanıtlıyoruz.Bu özellikler, görüntülerin tanımlanması ve tanınması için çok yararlıdır.Örnek olarak, SV özellik vektörü insan yüz görüntülerini tanıma sorunu için kullanılır.Bu makalede, SV özellikli yüz görüntülerinin vektör örnekleri kullanılarak, Sammon'un optimal descriminant düzlemine dayanan normal bir desen Bayes sınıflandırma modeli inşa edilir.Deneysel sonuç, SV özellik vektörünün sınıf ayrımında iyi bir performansa sahip olduğunu göstermektedir.Görüntü tanıma Cebirsel özellik ekstraksiyon Tekil değer özelliği Yüz görüntü tanıma Discrinant vektör Boyutsallık azaltma


HMM'lere dayanan durağan olmayan vektör zaman serilerinin Stokastik modellemesi konuşma uygulamaları için çok başarılı olmuştur [5].Son zamanlarda bir dizi görüntü tanıma problemine [7, 9] uygulanmıştır.Daha önce bildirilen çalışmalar [6], kimlik katyonu amacıyla insan yüzlerini modellemek için HMM'lerin kullanımını araştırmıştır.Yüzler sezgisel olarak ağız, göz, burun vb. gibi bölgelere ayrılabilir ve bu bölgeler bir HMM'nin durumlarıyla ilişkilendirilebilir.Üst alttaki bir HMM'nin kimlik katyonu performansı, iyi bilinen bazı algoritmalarla, örneğin [8]'de detaylandırıldığı gibi öz yüzlerle olumlu bir şekilde karşılaştırır.Bununla birlikte, şimdiye kadar sunulan çalışmada HMM parametreleştirmesi öznel sezgi ile ulaşıldı.Bu makale, kimlik katyon oranlarının HMM parametrelerine göre nasıl değiştiğini ve parametrelerin en mantıklı seçimini gösteren deneysel sonuçlar sunar.Makale aşağıdaki şekilde düzenlenmiştir: Bölüm 2, HMM tabanlı yaklaşıma genel bir bakış sunar; Bölüm 3, eğitim ve tanıma süreçlerini detaylandırır; Bölüm 4, deneysel kurulumu tanımlar; Bölüm 5, kimlik katyon sonuçlarını sunar; Bölüm 6, kağıdı sonlandırır.


Bu makale, hem çeşitli uygulamalarda başarıyla kullanılan bazı doku önlemlerinin hem de son zamanlarda önerilen bazı yeni umut verici yaklaşımların performansını değerlendirir.Sınıflandırma için örnek ve prototip dağılımlarının Kullback ayrımcılığına dayalı bir yöntem kullanılır.Tek boyutlu özellik değer dağılımlarına sahip tek özellikler için sınıflandırma sonuçları ve iki boyutlu dağılımlara sahip tamamlayıcı özellikler çiftleri için Doku analizi Sınıflandırma Özellik dağılımı Kullback diskriminant Performans değerlendirmesi Brodatz dokuları l. I N T R O D C T I O N Doku, birçok görüntü türünün analizi için önemli bir özelliktir.Dokuları ayırt etmek için çok çeşitli önlemler önerilmiştir, c1'2 Bazı doku ölçümlerinin performansını değerlendirmek için karşılaştırmalı çalışmalar Weszka et al., 3 Du Bufet al.4 ve Ohanian ve Dubes, s için


Bu makale, video dizilerinde insan yüzlerini modellemek ve tanımak için yeni bir yöntem sunar.Her kayıtlı kişi, ortam görüntü uzayında düşük boyutlu bir görünüm manifoldu ile temsil edilir.Karmaşık doğrusal olmayan görünüm manifoldu, alt kümelerin bir koleksiyonu (adı poz manifoldu) ve aralarındaki bağlantı olarak ifade edilir.Her poz manifoldu bir afine düzlemi ile yaklaşık olarak belirlenir.Bu gösterimi oluşturmak için, örnekler videolardan örneklenir ve bu örnekler bir K-anlamlı algoritma ile kümelenir; her küme, ana bileşen analizi (PCA) ile hesaplanan bir düzlem olarak temsil edilir.Pose manifoldları arasındaki bağlantı, poz manifoldunun her birindeki görüntüler arasındaki geçiş olasılığını kodlar ve bir eğitim video dizilerinden öğrenilir.Test video dizilerinde yüz tanıma için maksimum a posteriori formülasyonu, giriş görüntüsünün belirli bir poz manifoldundan geldiği ve bu poz manifolduna geçiş olasılığının önceki çerçeveden geldiği likelihoo d'yi entegre ederek sunulur.Kısmi oklüzyonlu yüzleri tanımak için, sürece bir ağırlık maskesi tanıtıyoruz.Kapsamlı deneyler, önerilen algoritmanın mevcut çerçeve tabanlı yüz tanıma yöntemlerini temporal oylama şemaları ile aştığını göstermektedir.


Bu makale yürüme engelli hastaların yürüyüş rehabilitasyonu için güçlü bir bacak ortezini tanımlamaktadır.Kağıt, bacağın üzerinde uygun kuvvetleri uygulayabilen kontrolörleri önerir, böylece istenen bir yörüngede hareket eder.Kontrolörlerin, simülasyonların ve deneysel sonuçların güçlü ortez ile tanımlanması kağıtta sunulmaktadır.Şu anda, ortez içinde bir kukla bacak ile deneyler yapılmıştır.Önümüzdeki aylarda, bu güçlü ortez sağlıklı deneklerde ve inme hastalarında kullanılacaktır.


İris dokusunda bulunan rastgelelik ve zenginlik, 2D Gabor filtre bankası analizini iris tanıma sistemleri için kullanılacak uygun bir teknik haline getirmektedir.Karmaşık doku yapılarını 2D Gabor filtreleri kullanarak doğru bir şekilde karakterize etmek için, bu tip filtrelerin birden fazla parametre setini kullanmak gerekir.Bu makale, bir iris tanıma sisteminin doğruluğunu kademeli olarak artırmak için çok sayıda 2D Gabor filtre parametresini optimize etme tekniği önermektedir.Önerilen metodoloji, hem kızılötesi hem de görünür spektrum iris görüntülerine uygulanmaya uygundur.Filtre bankası tasarım tekniğinin verimliliğini göstermek için, karşılaştırma için UBIRISv1 veritabanı kullanıldı.


Yüz tanıma için model ve örnek tabanlı bir yaklaşım önermekteyiz.Bu sorun daha önce sınırlı başarı ile modeller veya örnekler kullanılarak ele alınmıştır.Fikrimiz, daha sonra bir yüz tanıma sisteminin öğrenme aşamasında kullanılan çok daha fazla örneği sentezlemek için modeller kullanıyor.Bunu göstermek için, yüz şeklini tek bir görüntüden kurtarmak ve aynı yüzü yeni aydınlatma altında sentezlemek için istatistiksel bir şekil gölgelendirme modeli geliştiriyoruz.Daha sonra bunu, eğitim verilerinin eksikliği nedeniyle daha önce mümkün olmayan basit ve hızlı bir sınıflandırıcı oluşturmak için kullanıyoruz.


Bu makalede, görüş madenciliğinde görünüm çıkarma için ilk derin öğrenme yaklaşımını sunuyoruz.Aspect ekstraksiyonu, fikir sahibinin övdüğü ya da şikayet ettiği bir ürünün ya da hizmetin belirli yönlerini tespit etmek için, yani görüş hedeflerini fikirlendirilmiş metinde tanımlamayı içeren bir duygu analizi alt görevidir.7 katmanlı derin bir evrişimsel sinir ağı kullanarak, her kelimeyi ya bakış açısı ya da bakış açısı olmayan bir kelime olarak düşünceli cümlelerle etiketledik.Ayrıca aynı amaç için bir dizi dilbilimsel kalıp geliştirdik ve bunları sinir ağıyla birleştirdik.Ortaya çıkan topluluk sınıflandırıcısı, duygu analizi için kelime gömme modeliyle birleştiğinde, yaklaşımımızın son teknoloji yöntemlerden önemli ölçüde daha iyi doğruluk elde etmesini sağladı.


Bu makalede, mobil robotikte önemli bir açık sorunu tartışıyoruz: eş zamanlı harita oluşturma ve yerelleştirme, a priori bilgi olmadan uzun vadeli küresel referanslı konum tahmini olarak tanımlıyoruz.Bu sorun, aşağıdaki paradoks nedeniyle zordur: tam olarak hareket etmek için, bir mobil robotun doğru bir çevre haritasına sahip olması gerekir; ancak, doğru bir harita oluşturmak için, mobil robotun algılama konumlarının tam olarak bilinmesi gerekir.Bu şekilde, eş zamanlı harita oluşturma ve yerelleştirmenin, "hangisi önce geldi, tavuk mu yumurta mı?" (harita mı, hareket mi?) sorusunu sunduğu görülebilir.Ultrasonik algılamayı kullanırken, bu sorunun üstesinden gelmek için aracı çoklu servo monteli sonar sensörleriyle donatıyoruz, bu sayede robotun ilk konumundan bir alt çevre özelliklerinin tam olarak öğrenilebileceği ve daha sonra hassas konumlandırma sağlamak için izlenebilecek bir araç sunuyoruz.


Genel jenerasyon ve metnin manipülasyonu zorludur ve görsel alandaki son derin üretken modellemeye kıyasla sınırlı bir başarıya sahiptir.Bu makale, nitelikleri belirlenmiş semantik ile birbirinden bağımsız gizli temsilleri öğrenerek dinamik olarak kontrol edilen makul doğal dil cümleleri üretmeyi amaçlamaktadır.Varyasyonel otomatik kodlayıcıları ve bütünsel öznitelik ayrımcılarını semantik yapıların etkili bir şekilde yerleştirilmesi için birleştiren yeni bir nöral generatif model önermekteyiz.Ayrık metin örneklerine farklı yaklaşım, bağımsız öznitelik kontrolleri üzerindeki açık kısıtlamalar ve jeneratör ve ayrımcılarının verimli işbirlikçi öğrenimi ile modelimiz, yalnızca kelime açıklamalarından bile son derece yorumlanabilir temsiller öğrenir ve istenen niteliklere sahip gerçekçi cümleler üretir.Kantitatif değerlendirme, cümle ve öznitelik neslinin doğruluğunu doğrular.


Görsel içerikten duygu analizinin zorluğuna değiniyoruz.Duyguyu veya duyguyu doğrudan görsel düşük seviye özelliklerinden çıkartan mevcut yöntemlerin aksine, duygularla güçlü bir şekilde ilişkili görsel kavramların anlaşılmasına dayanan yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Temel katkımız iki yönlüdür: ilk olarak, psikolojik teoriler ve web madenciliği üzerine inşa edilmiş, 3000'den fazla Adjective Noun Pair'den (ANP) oluşan büyük ölçekli bir Görsel Duygu Ontolojisi (VSO) oluşturmak için bir yöntem sunuyoruz.İkincisi, bir görüntüde 1.200 ANP'nin varlığını tespit etmek için kullanılabilecek yeni bir görsel konsept dedektör kütüphanesi olan SentiBank'ı teklif ediyoruz.VSO ve SentiBank mevcut çalışmalardan farklıdır ve otomatik duyarlılık analizi ile etkinleştirilen çeşitli uygulamalara doğru bir kapı açacaktır.Görüntü tweetlerinin duyarlılığını tespit etme üzerine yapılan deneyler, önerilen SentiBank tabanlı tahmincileri metin tabanlı yaklaşımlarla karşılaştırırken tespit doğruluğunda önemli bir iyileşme olduğunu göstermektedir.Çaba aynı zamanda görsel bir duyarlılık ontolojisi, büyük bir dedektör kütüphanesi ve görsel duyarlılık analizi için eğitim / test kriterinden oluşan geniş bir kamuya açık kaynağa yol açar.


Bilgi, tüm modern kuruluşların yaşam kanıdır, ancak haber medyası kritik bilgi kaybı hikayelerini bildirmeye devam etmektedir.Bilgi güvenliğinin amacı, bilgi, donanım, yazılım ve insanlar gibi değerli varlıkları korumaktır.Bilgi güvenliği uzmanlarının çoğunluğu, iyi son kullanıcı davranışını teşvik etmenin ve kötü son kullanıcı davranışını kısıtlamanın etkili bir Bilgi Güvenliği Yönetim Sisteminin (ISMS) önemli bir bileşeni olduğuna inanmaktadır.Etkili bilgi güvenliğinin uygulanması, güvenlikle ilgili riskin anlaşılmasını, daha sonra uygun kontrollerin geliştirilmesini ve uygulanmasını içerir.Genel olarak, daha iyi çalışanlar kontrolleri uygulamakta ne kadar güvenli olursa, kuruluş o kadar güvende olacaktır, çünkü en iyi tasarlanmış teknik kontroller ve prosedürler bile, ilgili personel neden uygulandığını ve ne yaptıklarını anlamadığı takdirde sınırlı bir değere sahip olacaktır.Gerekli anlayış seviyesini elde etmek genellikle yıllık bir farkındalık eğitimi girişiminden daha fazlasını gerektirir ve çoğu kuruluş için büyük bir meydan okumadır.Aslında, birçok kuruluş için bilgi güvenliği kavramlarının organizasyon kültürüne entegrasyonunu sağlamak için kültürel bir değişim içerecektir.


Internet-of-things (IoT) tabanlı sağlık izleme sistemleri son zamanlarda sağlık hizmetlerinin kalitesini artırmak için tanıtıldı.Bununla birlikte, gelişmiş IoT tabanlı sürekli glikoz izleme sistemlerinin sayısı azdır ve mevcut sistemlerin birkaç sınırlaması vardır.Bu makalede, IoT tabanlı yaklaşımı kullanarak invazif ve sürekli glikoz izleme (CGM) sisteminin fizibilitesini inceliyoruz.Gerçek zamanlı glikoz, vücut sıcaklığı ve bağlamsal verileri sunmak için sensör cihazından arka uç sistemine kadar IoT tabanlı bir sistem mimarisi tasarladık (yani.çevresel sıcaklık) hastalar ve doktorlar gibi son kullanıcılara grafiksel ve insan tarafından okunabilir formlarda.Buna ek olarak, nRF iletişim protokolü, glikoz izleme sistemine uygun ve yüksek düzeyde enerji verimliliği elde etmek için özelleştirilmiştir.Ayrıca, sensör cihazının enerji tüketimini araştırıyoruz ve cihaz için enerji toplama üniteleri tasarlıyoruz.Son olarak, çalışma, anormal durumlarda hasta ve doktorları bilgilendirmek için bir push bildirim hizmeti gibi bir ağ geçidi düzeyinde birçok gelişmiş hizmet sağlar (yani.Çok düşük veya çok yüksek glukoz seviyesi).Sonuçlar, sistemimizin gerçek zamanlı olarak uzaktan sürekli glikoz izleme gerçekleştirebildiğini göstermektedir.Buna ek olarak, sonuçlar, özelleştirilmiş nRF bileşeni, güç yönetim ünitesi ve enerji toplama ünitesinin sensör cihazında tamamen uygulanmasıyla yüksek düzeyde enerji verimliliği elde edilebileceğini ortaya koymaktadır.c  2017 Yazarlar.Yayımcı: E Sevier B.V. ilit f t f re ce r ra hairs.


Hücresel ağlar genellikle baz istasyonlarını bir şebekeye yerleştirerek modellenir, mobil kullanıcılar rastgele dağınık veya deterministik olarak yerleştirilir.Bu modeller yaygın olarak kullanılmıştır, ancak hem son derece idealize edilmiş hem de çok sistemli olmaktan muzdariptir, bu nedenle karmaşık sistem düzeyinde simülasyonlar kapsama/çıkış olasılığını ve oranını değerlendirmek için kullanılır.Daha fazla izlenebilir model uzun zamandır arzu edilmektedir.Stokastik geometri kullanarak çok hücreli sinyal-araştırma-artı-gürültü oranı (SINR) için yeni genel modeller geliştiriyoruz.Çok genel varsayımlar altında, aşağı bağlantı SINR CCDF (kapanım olasılığına eşdeğer) için ortaya çıkan ifadeler hızlı bir şekilde hesaplanabilir integraller içerir ve bazı pratik özel durumlarda ortak integrallere (örneğin, Q-fonksiyonu) veya hatta basit kapalı form ifadelerine basitleştirilebilir.Ayrıca ortalama oranı ve daha sonra statik frekans yeniden kullanımından kapsam kazancını (ve ortalama oran kaybını) türetiriz.Kapsam tahminlerimizi grid modeli ve gerçek bir baz istasyonu dağıtımı ile karşılaştırıyoruz ve önerilen modelin kötümser (kapsamda bir alt sınır) olduğunu, grid modelinin iyimser olduğunu ve her ikisinin de eşit derecede doğru olduğunu gözlemliyoruz.Önerilen model, daha izlenebilir olmasının yanı sıra, gelecekteki ağlarda baz istasyonlarının giderek artan fırsatçı ve yoğun yerleşimini daha iyi yakalayabilir.


Noktalamalar, sonraki birçok metin işleme görevi için engeller oluşturabilecek otomatik konuşma tanıma çıktılarında mevcut değildir.Bu makale, transkribe edilmiş konuşma metinlerindeki kelimelerin akışı için noktalama sembollerini tahmin etmek için yeni bir yöntem önermektedir.Yöntemimiz, kelimeleri soldan sağa işlerken zengin bir dizi syntactic özelliği entegre ederek ortak bir şekilde ayrıştırma ve noktalama tahmini gerçekleştirir.Doğrusal karmaşıklık ile noktalama tahmini için uzun menzilli bağımlılıkları yakalamak için küresel bir görüşten yararlanabilir.IWSLT ve TDT4 test veri setleri üzerindeki deneysel sonuçlar, yöntemimizin transkribe edilmiş konuşma metnindeki kelimelerin akışı üzerinden noktalama tahmininde üst düzey performans elde edebileceğini göstermektedir.


Okuyucu / etiket paradigmasına dayanan radyo frekansı tanımlama teknolojisi, günlük yaşamın çeşitli yönlerine hızla nüfuz ediyor.Elektromanyetik araştırma esas olarak yüksek verimliliğe ve küçük boyuta sahip etiket antenlerinin tasarımı ile ilgilidir ve gömülü elektroniklerle eşleşen karmaşık empedanslara uygundur.Mevcut ancak parçalanmış açık literatürden başlayarak, bu makale UHF pasif etiket antenlerinin tasarımı için ilgili metodolojilerin homojen bir anketini sunmaktadır.Özellikle, ortak bir çerçevede, en çok kullanılan tasarım düzenlerinin temel kavramlarını göstermek için özen gösterilmektedir.Tasarım teknikleri ticari olmayan birçok örnekle gösterilmiştir.


Bu makale, LIMSI'nin paylaşılan WMT'16 görevi "Haberlerin Çevirisi"ne göndermelerini açıklamaktadır.Romence-İngilizce için sonuçları her iki yönde, İngilizce için Rusça'ya ve İngilizce'den Almanca'ya çevirmek için yeniden sipariş verme ile ilgili ön deneyleri rapor ediyoruz.Gönderimlerimiz esas olarak NCODE ve MOSES'i, işlem sonrası bir adımda sürekli uzay modelleri ile birlikte kullanır.Bu yılki katılımın ana yenilikleri şunlardır: Rusça ve Romence'ye çeviri için, dekoderin çıktısını morfolojik varyasyonlarla genişletmeye ve bu yeni arama alanını yeniden oluşturmak için bir CRF modeli kullanmaya çalıştık; Almanca'ya çeviriye gelince, katranı çoğaltmak için permütasyonlara izin veren bir bağımlılık yapısına dayanan kaynak tarafı ön sipariş etme ile uğraşıyoruz.


Yönetim Bilgi Sistemleri (MIS) ve Yönetim Bilimi/Operasyonları Araştırma (MS/OR) projelerinin birçok sorunu örgütsel davranış problemlerine atfedilmiştir.MIS ve MS/OR geliştirmeleri için harcanan milyonlarca dolar, sistemlerin başarısız olmaya devam etmesi nedeniyle çok az fayda sağlıyor.Bu davranışsal probiemleri anlamak ve çözmek için adımlar atılabilir.Bu makale, çoğu vaazda bu davranışsal sorunların yetersiz tasarımların sonucu olduğunu savunuyor.Bu kötü tasarımlar, MIS sistemleri tasarımcılarının organizasyonları, üyelerini ve içindeki bir MIS'in işlevini görme biçimine atfedilir.Yani, sistem tasarımcılarının referans çerçeveleri.Bu referans çerçeveleri, hatalı tasarım seçimlerine ve başarısızlıkların daha iyi tasarım alternatiflerini algılamasına neden olur.Mevcut sistem tasarımcılarının bakış açılarını yansıtan yedi koşul tartışılmaktadır.Bu koşulların tartışılması, Socio-Technicai Systems (STS) tasarım yaklaşımı içinde MIS tasarım metodolojisini yeniden yapılandırmanın ve sistem tasarımcılarının bakış açılarını değiştirmenin gerekliliğini göstermektedir.STS yaklaşımı, organizasyonlara gerçekçi bir bakış açısı ve onları değiştirmenin bir yolu olarak tanıtılmaktadır.Bu makale, MIS Quarterly'nin art arda sayılarında yer alan ilk iki makaledir.Bu ilk makalenin amacı, srs approaj:h'ye olan ihtiyacı göstermektir. İkincisi, STS metodolojisinin temel kavram ve ilkelerini ve bir MIS tasarımında nasıl kullanılabileceğini sunacaktır.


Bu makalede yeni bir Voltaj Kontrollü Halka Osilatör sunulmaktadır.Önerilen VCO, gecikme hücresinde kısmi pozitif geri bildirim kullanır, devrenin tek iki aşamalı olarak çalışmasına izin verir, azaltılmış güç tüketimi ile yüksek hız elde eder.Yeni VCO, çıkış frekansı ile kontrol voltajı arasında iyi bir doğrusallık, 100 kHz ofsette -90 dBc /Hz faz gürültüsü ve sadece 3.3 V güç kaynağı kullanarak 1.2 GHz'lik merkezi frekansında 7.01 mW tüketir.Devre 0.35 /spl mu/m CMOS-AMS prosesinde üretildi ve 67.5/spl çarpı/77.5 /spl mu/m/sup 2/ bir alanı kaplar.


Küresel konumlandırma sistemleri, makine görüşü ve lazer tabanlı sensörler gibi bilgisayar tabanlı sensörler ve aktüatörler, tarımsal görevlerde operatör faaliyetlerini değiştirebilen özerk sistemleri yapılandırmak amacıyla kademeli olarak mobil robotlara dahil edilmiştir.Bununla birlikte, birçok elektronik sistemin bir robota dahil edilmesi güvenilirliğini bozar ve maliyetini arttırır.Donanım minimizasyonunun yanı sıra yazılım minimizasyonu ve entegrasyon kolaylığı, uygulanabilir robotik sistemler elde etmek için gereklidir.Tarımda otomatik ekipmanın uygulanmasında ileri bir adım, bir dizi uzman robotun bir veya birkaç tarımsal görevi yerine getirmek için işbirliği yaptığı robot filolarının kullanılmasıdır.Bu makale, filolarda çalışan hem bireysel robotlar hem de robotlar için güvenilirliği artırmak, karmaşıklığı ve maliyetleri azaltmak ve yazılımın farklı geliştiricilerden entegrasyonuna izin vermek için bir sistem mimarisi geliştirmeye çalışmaktadır.Tam olarak dağıtılmış bir mimariden merkezi bir bilgisayarın tüm süreçleri yönettiği bütünleşik bir mimariye kadar çeşitli çözümler incelenir.Bu çalışma aynı zamanda robot filolarını kontrol etmek ve diğer muhtemel topolojileri ilerletmek için çeşitli topolojileri de incelemektedir.Bu makalede sunulan mimari, ticari bir traktör şasisine dayanan üç yer mobil ünitesinden oluşan RHEA filosunda başarıyla uygulanmaktadır.