Makine öğrenimi yöntemlerinin uygulanabilirliği genellikle mevcut etiketli veri miktarı ve de imzalayıcının iyi iç gösterimler ve giriş veri vektörleri için iyi benzerlik önlemleri üretme yeteneği (veya yetersizliği) ile sağlanır.Bu tezin amacı, al gorithms tolearngood iç temsillerini önererek bu iki sınırlamayı hafifletmektir ve değişmez özellik hiyerarşileri u nlabellenmiş verilerden.Bu yöntemler geleneksel denetimli öğrenme algoritmalarının ötesine geçer ve denetimsiz ve yarı denetimli öğrenmeye dayanır.Özellikle bu çalışma, hiyerarşik modelleri eğitmek için bir dizi teknik ve ilke olan "derin öğrenme" yöntemlerine odaklanmaktadır.Hiyerarşik mod eller, gözlemlenen veri değişkenleri arasında karmaşık doğrusal olmayan bağımlılıkları kısa ve verimli bir şekilde yakalayabilen özellik hiyerarşileri üretir.Eğitimden sonra, bu mod ls gerçek zamanlı sistemlerde kullanılabilir, çünkü gösterimi doğrusal olmayan transf ormasyonları dizisi aracılığıyla girdinin çok hızlı bir ileri yayılımı ile hesaplarlar.Etiketli verilerin azlığı geleneksel supervi s d algoritmalarının kullanımına izin vermediğinde, hiyerarşinin her katmanı, denetimsiz veya yarı denetimli algoritmalar kullanılarak bott om'dan başlayarak dizi halinde eğitilebilir.Her katman bir kez eğitildikten sonra, tüm sistem uçtan uca ince ayar yapılabilir.Böyle bir özellik hiyerarşi es eğitmek için yapı taşı olarak kullanılabilecek birkaç adet görünmeyen algoritma önermekteyiz.Bilinen ve öğrenilen dönüşümlere karşı değişmez bir nd fe tures olan seyrek aşırı eksiksiz temsiller üreten algoritmaları araştırıyoruz.Bu algoritmalar Enerji kullanılarak tasarlanmıştır-


Bu mektupta, milimetre dalga (mmW) için yeni bir tip geniş bant substrat entegre dalga kılavuzu (SIW) boşluk destekli yama anteni ve dizisi araştırılır ve uygulanır.Önerilen anten, destekli SIW boşluğuna sahip dikdörtgen bir yamadan oluşur.Bant genişliğini ve radyasyon verimliliğini artırmak için, boşluk TE210 modunda rezonansa girecek şekilde tasarlanmıştır.Önerilen antene dayanarak, 4  4 dizisi de tasarlanmıştır.Hem önerilen anten hem de dizi, düzlemsel devrelerle kolay entegrasyon avantajına sahip standart baskılı devre kartı (PCB) işlemi ile üretilmiştir.Anten elemanının ölçülen bant genişliği (S11  -10 dB) %15'ten büyüktür ve anten dizisinin bant genişliği yaklaşık %8,7'dir.Ölçülen zirve kazançları element için 6.5 dBi ve dizi için 17.8 dBi ve buna karşılık gelen simüle edilmiş radyasyon verimliliği sırasıyla %83.9 ve %74.9'dur.Önerilen anten ve dizi, geniş bant, yüksek verimlilik, düşük maliyet, düşük profil vb.


Kompakt, düşük maliyetli ve yüksek radyasyon verimliliğine sahip anten yapısı, düzlemsel dalga kılavuzu, substrat entegre dalga kılavuzu (SIW), dielektrik rezonatör antenleri (DRA) bu makalede sunulmaktadır.SIW yüksek bir Q-dalga kılavuzu ve DRA düşük kayıplı bir radyatör olduğundan, daha sonra SIW-DRA, iletken kaybının hakim olduğu milimetre-dalga bandında yüksek radyasyon verimliliğine sahip mükemmel bir anten sistemi oluşturur.Farklı anten parametrelerinin anten performansı üzerindeki etkisi incelenir.SIW-DRA için iki farklı slot yönelimine dayanan deneysel veriler, milimetre dalga bandında tanıtılır ve önerilen anten modelimizi doğrulamak için simüle edilmiş HFSS sonuçlarıyla karşılaştırılır.İyi bir anlaşma sağlandı.SIW-DRA tek eleman için ölçülen kazanç, 5.51 dB,-19 dB maksimum çapraz polarize radyasyon seviyesi ve genel olarak hesaplanmış (HFSS kullanılarak simüle edilmiş) radyasyon veriminin %95'ten daha fazla olduğunu gösterdi.


Modern derin sinir ağları çok sayıda parametreye sahiptir ve bu da onları eğitmeyi çok zorlaştırır.Derin sinir ağlarını düzenli hale getirmek ve daha iyi optimizasyon performansı elde etmek için yoğun sparse yoğun bir eğitim akışı olan DSD'yi öneriyoruz.İlk D (Yoğun) adımda, bağlantı ağırlıklarını ve önemini öğrenmek için yoğun bir ağ eğitiyoruz.S (Sparse) adımında, önemsiz bağlantıları küçük ağırlıklarla budayarak ve seyreklik kısıtlaması göz önüne alındığında ağı yeniden eğiterek ağı düzenliyoruz.Son D (yeniden-yoğun) adımda, seyreklik kısıtlamasını kaldırarak model kapasitesini arttırır, budama parametrelerini sıfırdan yeniden başlatır ve tüm yoğun ağı yeniden eğitiriz.Deneyler, DSD eğitiminin görüntü sınıflandırması, başlık oluşturma ve konuşma tanıma görevlerinde çok çeşitli CNN, RNN ve LSTM'ler için performansı artırabileceğini göstermektedir.ImageNet'te DSD, GoogLeNet'in Top1 doğruluğunu sırasıyla %1,1, VGG-16'yı %4,3, ResNet-18'i %1,2 ve ResNet-50'yi %1,1 oranında geliştirdi.WSJ'93 veri kümesinde DSD, DeepSpeech ve DeepSpeech2 WER'i% 2.0 ve% 1.1 oranında geliştirdi.Flickr-8K veri kümesinde DSD, NeuralTalk BLEU skorunu 1.7'nin üzerinde geliştirdi.DSD'nin pratikte kullanımı kolaydır: eğitim zamanında, DSD sadece bir ekstra hiper parametreye maruz kalır: S basamağında seyreklik oranı.Test süresinde, DSD ağ mimarisini değiştirmez veya herhangi bir çıkarım yüküne maruz kalmaz.DSD deneylerinin tutarlı ve önemli performans kazancı, en iyi yerel optimumu bulmak için mevcut eğitim yöntemlerinin yetersizliğini gösterirken, DSD daha iyi bir çözüm bulmak için üstün optimizasyon performansı elde eder.DSD modelleri https://songhan.github.io/DSD adresinden indirilebilir.


Giyilebilir sensörler kullanılarak elde edilen kayıtlarda geçersiz verilerin tanımlanması özellikle önemlidir, çünkü mobil hastalardan elde edilen veriler, genel olarak, mobil olmayan hastalardan elde edilen verilerden daha gürültülüdür.Bu makalede, giyilebilir sensörler kullanılarak toplanan elektrokardiyogram (ECG) ve fotoplethysmogram (PPG) sinyallerinden güvenilir kalp hızlarının (HR) elde edilip edilemeyeceğinin değerlendirilmesini amaçlayan bir sinyal kalite indeksi (SQI) sunuyoruz.Algoritmalar elle etiketlenmiş verilerde doğrulandı.EKG için %94 ve %97 hassasiyet ve özgüllükler, PPG için ise %91 ve %95'lik oranlar elde edildi.Ek olarak, SQI'nin iki uygulamasını önermekteyiz.İlk olarak, SQI'yi güç tasarrufu sağlayan bir strateji için bir tetikleyici olarak kullanarak, kayıt süresini EKG için %94'e kadar ve PPG için yalnızca minimum geçerli hayati işaret verisi kaybıyla %93'e kadar azaltmanın mümkün olduğunu gösteriyoruz.İkincisi, bir SQI'nin PPG'den solunum hızı (RR) tahminindeki hatayı azaltmak için nasıl kullanılabileceğini gösteriyoruz.İki uygulamanın performansı, yardımsız yürüyebilen hastane hastalarına yönelik klinik bir çalışmadan toplanan veriler üzerinde değerlendirildi.


Son otuz yılda, bilgi sistemleri (IS) araştırmaları içinde metodolojik bir çoğulculuk gelişmiştir.Çeşitli disiplinler ve birçok araştırma topluluğu da bu tartışmaya katkıda bulunmaktadır.Bununla birlikte, aynı araştırma konusu üzerinde çalışmak veya aynı fenomeni incelemek mutlaka karşılıklı anlayışı sağlamamaktadır.Özellikle bu çok disiplinli ve uluslararası bağlamda, farklı araştırmacılar tarafından yapılan epistemolojik varsayımlar temel olarak değişebilir.Bu varsayımlar, araştırmanın geçerliliği, güvenilirliği, kalitesi ve titizliği gibi kavramların nasıl anlaşıldığı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir.Bu nedenle, epistemolojik varsayımların kapsamlı bir şekilde yayınlanması, aslında, neredeyse zorunludur.Bu nedenle, bu makalenin amacı, İS araştırmasındaki epistemolojik varsayımları sistematik olarak analiz etmek için kullanılabilecek bir epistemolojik çerçeve geliştirmektir.Bu araştırma, IS araştırma paradigmalarını tanımlamaya ve sınıflandırmaya çalışmak yerine, IS bağlamında epistemolojinin kapsamlı bir tartışmasını amaçlamaktadır.Farklı IS yaklaşımları ve yöntemleri arasındaki farklılıkların yanı sıra benzerliklerin tanımlanması için temel oluşturmaya katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.Epistemolojik çerçeveyi göstermek için kavramsal modellemeye konsensüs odaklı yorumlayıcı yaklaşım örnek olarak kullanılır.


İnsanlar en temel fiziksel konseptlerini gelişimin erken dönemlerinde edinirler ve daha fazla ve çeşitli dinamik ortamlara maruz kaldıklarında sezgisel fiziklerini yaşam boyunca zenginleştirmeye ve genişletmeye devam ederler.İnsanların fiziksel parametreleri birden fazla seviyede nasıl öğrenebileceğini açıklamak için hiyerarşik bir Bayesian çerçevesi tanıtıyoruz.Teori ediniminin önceki Bayesian modellerinin (Tenbaum, Kemp, Griffiths, & Goodman, 2011) aksine, nesnelerin zaman içinde gelişen dinamik sahnelerde nasıl etkileşime girdiğini yöneten kuvvetleri ve özellikleri öğrenmek için daha etkileyici olasılıksal program gösterimleri ile çalışıyoruz.Modelimizi, kısa filmler verilen yeni mikro dünyalarda birden fazla fiziksel parametreyi tahmin etmek için zorlu bir görevle insan öğrenenlerle karşılaştırıyoruz.Bu görev, insanların çoklu etkileşim halindeki fiziksel yasalar ve özellikler hakkında aynı anda mantık yürütmelerini gerektirir.İnsanlar genellikle bu ortamda öğrenebilirler ve yargılarında tutarlıdırlar.Yine de, insanların bu hesaplama gerektiren problemi sınırlı hesaplama kaynaklarıyla çözmede yapabilecekleri yaklaşımları gösteren sistematik hatalar da yaparlar.Yukarıdan aşağıya Bayesian yaklaşımını tamamlayan iki yaklaşım önermekteyiz.Bir yaklaşım modeli, daha aşağıdan yukarıya özellik tabanlı bir çıkarım şemasına dayanır.İkinci yaklaşım, alt-üst ve üst-aşağı yaklaşımların güçlü yanlarını, fiziksel-parametre uzayında bir arama için çıkış noktası olarak özellik-tabanlı çıkarımı alarak birleştirir.


Uluslararası kılavuzlar, ergenliği bastırmak için cinsiyet disforisi (GD) olan ergenlerde Gonadotropin-Releasing Hormon (GnRH) agonistlerinin kullanılmasını önermektedir.Cinsiyet disforik ergenlerin kendileri bu erken tıbbi müdahaleyi nasıl düşündükleri hakkında çok az şey bilinmektedir.Bu çalışmanın amacı (1) Hollanda'da ergenlik bastırılmasının kullanımı ile ilgili cinsiyet disforik ergenlerin düşüncelerini incelemek; (2) cinsiyet disforik ergenlerin düşüncelerinin tedavi ekiplerinde çalışan profesyonellerden farklı olup olmadığını araştırmak ve eğer öyleyse ne anlamda olduğunu araştırmaktı.Bu, erken tedaviye ilişkin cinsiyet disforik ergenlerin düşüncelerini tanımlamak için tasarlanmış niteliksel bir çalışmaydı.Biri hariç 13 ergenin tümü ergenlik bastırılması ile tedavi edildi; beş ergen trans kız, sekizi trans erkekti.Yaşları 13 ila 18 yaş arasında, ortalama yaşları 16 yaş ve 11 ay, ortalama yaşları 17 yaş ve 4 ay arasında değişiyordu.Daha sonra, ergenlerin düşünceleri, gençleri GD ile tedavi eden klinisyenlerin görüşleri ile karşılaştırıldı.Cinsiyet disforik ergenlerle yapılan röportajlardan üç tema ortaya çıktı: (1) Ergenlik bastırılmasına başlamak için uygun bir alt yaş sınırının belirlenmesinin zorluğu.Ergenlerin çoğu uygun bir yaş sınırı tanımlamayı zor buldu ve bunu bir ikilem olarak gördü; (2) ergenlik bastırılmasının uzun vadeli etkileri hakkında veri eksikliği.Ergenlerin çoğu, uzun vadeli veri eksikliğinin ergenlik bastırılmasını istemelerini engellemediğini ve engellemeyeceğini belirtti; (3) sosyal bağlamın rolü, bunun için iki alt tema vardı: (a) televizyonda ve internette medya-dikkatini arttırdı; (b) dayatılan bir klişe.Bazı ergenler sosyal bağlamın rolü konusunda olumluydu, ancak diğerleri bu konuda şüphe uyandırdı.Klinisyenlerle karşılaştırıldığında, ergenler tedavi görüşlerinde genellikle daha dikkatliydi.GD'de ergenlik bastırılmasının kullanımını tartışırken cinsiyet disforik ergenlere ses vermek önemlidir.Aksi takdirde, profesyoneller gerçek düşünceleri yerine ergenlerin görüşleri hakkındaki varsayımlara dayanarak hareket edebilirler.Diğer ülkelerdeki cinsiyet disforik ergenlerden daha nitel araştırma verileri toplamayı teşvik ediyoruz.


Görsel olarak açıklayıcı dilin bilgisayar vizyonu araştırmacılarına hem dünya hakkında bilgi hem de insanların dünyayı nasıl tanımladığı hakkında bilgi sunduğunu varsayıyoruz.Bu kaynaktan elde edilen potansiyel fayda, bugün kolayca elde edilebilen muazzam miktarda dil verisi nedeniyle daha önemli hale gelmektedir.Büyük miktarlarda metin verisinin ayrıştırılmasından ve bilgisayar görüşünden tanıma algoritmalarından elde edilen her iki istatistikten de yararlanan görüntülerden doğal dil açıklamaları otomatik olarak oluşturmak için bir sistem sunuyoruz.Sistem, resimler için ilgili cümlelerin üretilmesinde çok etkilidir.Ayrıca, belirli görüntü içeriğine önceki çalışmalardan özellikle daha doğru olan açıklamalar üretir.


Düşük profilli bir substrat entegre dalga kılavuzunun (SIW) boşluk destekli yuva anteninin bant genişliği artırılmış bir yöntemi bu kağıtta sunulmaktadır.Bant genişliği geliştirme, SIW destekli boşlukta aynı anda heyecan verici iki hibrit mod ile elde edilir ve bunları gerekli frekans aralığında birleştirir.Baskın alanları SIW boşluğunun farklı yarısında bulunan bu iki hibrit mod, rezonansların ve rezonansların iki farklı kombinasyonudur.Bu tasarım yöntemi deneylerle doğrulanmıştır.Daha önce sunulan SIW boşluk destekli yuva anteni ile karşılaştırıldığında, önerilen antenin kesirli empedans bant genişliği %1,4'ten %6,3'e çıkarılır, kazancı ve radyasyon verimliliği de 6,0 dBi ve %90'a kadar biraz iyileştirilir ve SIW boşluk boyutu yaklaşık %30 azalır.Önerilen anten, düşük çapraz polarizasyon seviyesi ve yüksek ön-arka oran gösterir.Hala düşük profilli, düşük üretim maliyeti ve düzlemsel devrelerle kolay entegrasyon avantajlarını koruyor.


BACKGROUND Uygulama bilimi, uygulamanın nasıl ve neden başarılı veya başarısız olduğunu daha iyi anlamak ve açıklamak için teorik yaklaşımların daha fazla kullanılmasına doğru ilerlemiştir.Bu makalenin amacı, uygulama biliminde farklı teori, model ve çerçeve kategorileri arasında ayrım yapan bir taksonomi önermek, uygulama araştırma ve uygulamasında ilgili yaklaşımların uygun seçimini ve uygulanmasını kolaylaştırmak ve uygulama araştırmacıları arasında disiplinler arası diyaloğu teşvik etmektir.Uygulama biliminde kullanılan kuramsal yaklaşımların üç genelleme amacı vardır: araştırmayı pratiğe çevirme sürecini tanımlamak ve/veya yönlendirmek (işlem modelleri); uygulama sonuçlarını neyin etkilediğini anlamak ve/veya açıklamak (belirleyici çerçeveler, klasik teoriler, uygulama teorileri); ve uygulama değerlendirme (değerlendirme çerçeveleri).Bu makale, üç genelleme hedefine ulaşmak için beş teorik yaklaşım kategorisi önermektedir.Bu kategoriler literatürde her zaman ayrı yaklaşımlar olarak tanınmaz.Bazı teoriler, modeller ve çerçeveler arasında örtüşme olsa da, farklılıkların farkındalığı, ilgili yaklaşımların seçimini kolaylaştırmak için önemlidir.Determinant çerçevelerin çoğu, uygulama çabalarını gerçekleştirmek için sınırlı "nasıl yapılır" desteği sağlar, çünkü determinantlar genellikle bir uygulama sürecine rehberlik etmek için yeterli ayrıntı sağlamak için çok geneldir.Ve birçok süreç modelinde, engelleri ve araştırmayı pratiğe çevirmeyi sağlayanların ilgililiğinden bahsedilirken, bu modeller uygulama başarısıyla ilişkili belirli belirleyicileri tanımlamaz veya sistematik olarak yapılandırmazlar.Dahası, süreç modelleri, uygulama çabalarının zamansal bir dizisini tanırken, belirleyici çerçeveler açıkça bir uygulama süreci perspektifi almaz.


Optik akış yerel olarak hesaplanamaz, çünkü bir noktada görüntü dizisinden yalnızca bir bağımsız ölçüm bulunurken, akış hızı iki bileşene sahiptir.İkinci bir kısıtlamaya ihtiyaç vardır.Optik akış desenini bulmak için, parlaklık deseninin görünür hızının görüntüdeki hemen hemen her yerde sorunsuz bir şekilde değiştiğini varsayan bir yöntem sunulur.Bir dizi sentetik görüntü dizisi için optik akışı başarıyla hesaplayan yineleyici bir uygulama gösterilir.Algoritma, uzay ve zamanda oldukça kaba bir şekilde nicelenen görüntü dizilerini işleyebileceği için sağlamdır.Ayrıca parlaklık seviyelerinin ve ek gürültünün nicelenmesine karşı duyarsızdır.Örnekler, pürüzsüzlük varsayımının tekil noktalarda veya resimdeki çizgiler boyunca ihlal edildiği yerlerde yer alır.


ImageNet LSVRC-2010 yarışmasındaki 1.2 milyon yüksek çözünürlüklü görüntüyü 1000 farklı sınıfa sınıflandırmak için büyük, derin bir evrişimsel sinir ağı eğittik.Test verilerinde, sırasıyla% 37.5 ve% 17.0'lık top-1 ve top-5 hata oranları elde ettik, bu da önceki son teknolojiden çok daha iyi.60 milyon parametreye ve 650.000 nörona sahip olan sinir ağı, bazıları max-toplama katmanları ve son 1000-yollu softmax'a sahip üç tam bağlantılı katmandan oluşan beş konvolüsyon katmanından oluşur.Eğitimi daha hızlı hale getirmek için, doymayan nöronları ve konvolüsyon operasyonunun çok verimli bir GPU uygulamasını kullandık.Tamamen bağlı katmanlara aşırı oturmayı azaltmak için, çok etkili olduğu kanıtlanan "dropout" adı verilen yeni geliştirilmiş bir düzenlileştirme yöntemi kullandık.Ayrıca ILSVRC-2012 yarışmasında bu modelin bir varyantına girdik ve ikinci en iyi girişle elde edilen %26,2 ile karşılaştırıldığında %15,3'lük bir kazanan top-5 test hata oranı elde ettik.


SummaRunner'ı sunuyoruz, belgelerin ekstraktif özetlenmesi için bir Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) tabanlı dizi modeli ve son teknolojiden daha iyi veya karşılaştırılabilir bir performans elde ettiğini gösteriyor.Modelimiz çok yorumlanabilir olmanın ek avantajına sahiptir, çünkü tahminlerinin bilgi içeriği, tuzluluk ve yenilik gibi soyut özelliklerle parçalanmasını sağlar.Çalışmamızın bir başka yeni katkısı, yalnızca insan kaynaklı referans özetlerini eğitebilen, cümle düzeyinde çıkarıcı etiketlere olan ihtiyacı ortadan kaldıran çıkarıcı modelimizin soyut eğitimidir.


Bu makalede, fotogerçekçi yüz görüntülerini sentezlemek için yüz eskizlerini tersine çevirmek için derin sinir ağları kullanıyoruz.İlk olarak, mevcut kısıtlanmamış yüz veri setlerini genişleterek, çok sayıda bilgisayar tarafından oluşturulan yüz eskizlerini ve buna karşılık gelen yüz görüntülerini içeren yarı simüle edilmiş bir veri kümesi oluşturuyoruz.Daha sonra, hem bilgisayar tarafından oluşturulan eskizler hem de elle çizilen eskizler üzerinde son teknoloji sonuçları elde eden modelleri, yeni veri setimizle birlikte toplu normalleştirme, derin artık öğrenme, algısal kayıplar ve stokastik optimizasyon gibi derin öğrenmedeki son gelişmelerden yararlanarak eğitiyoruz.Sonunda güzel sanatlar ve adli sanatlarda modellerimizin potansiyel uygulamalarını sergiliyoruz.Mevcut yama tabanlı yaklaşımların aksine, derin sinir ağı tabanlı yaklaşımımız, vahşi doğada yüz eskizlerini tersine çevirerek fotogerçekçi yüz görüntülerini sentezlemek için kullanılabilir.


Yükseltme, sınıflandırma metodolojisindeki en önemli son gelişmelerden biridir.Eğitim verilerinin yeniden ağırlıklandırılmış sürümlerine ardışık olarak bir sınıflandırma algoritması uygulayarak ve daha sonra bu şekilde üretilen sınıflandırıcılar dizisinin ağırlıklı çoğunluk oylarını alarak işleri artırmak.Birçok sınıflandırma algoritması için, bu basit strateji performansta çarpıcı gelişmelerle sonuçlanır.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 genellemelerle karşılaştırılabilir ve bazılarında çok daha üstün performans sergileyen türetilmiştir.Hesaplamayı azaltabilecek, genellikle 10 ila 50 faktörlü küçük bir değişiklik önermekteyiz.Son olarak, karar ağaçlarını artırmanın alternatif bir formülasyonunu üretmek için bu anlayışları uyguluyoruz.En iyi ilk kesilmiş ağaç indüksiyonuna dayanan bu yaklaşım, genellikle daha iyi performansa yol açar ve toplam karar kuralının yorumlanabilir açıklamalarını sağlayabilir.Aynı zamanda hesaplama açısından çok daha hızlıdır ve büyük ölçekli veri madenciliği uygulamalarına daha uygun hale getirir.


Dağınık sahnelerde çok sayıda farklı nesne sınıfını tespit etme sorununu ele alıyoruz.Geleneksel yaklaşımlar, görüntüye farklı sınıflandırıcılardan oluşan bir pilin birden fazla yerde ve ölçekte uygulanmasını gerektirir.Bu yavaş olabilir ve çok fazla eğitim verisi gerektirebilir, çünkü her sınıflandırıcı birçok farklı görüntü özelliğinin hesaplanmasını gerektirir.Özellikle, bağımsız olarak eğitilmiş dedektörler için, (çalışma zamanı) hesaplama karmaşıklığı ve (eğitim zamanı) örnek karmaşıklık ölçeği, tespit edilecek sınıf sayısı ile doğrusaldır.Sınıflar (ve/veya görünümler) arasında paylaşılabilecek ortak özellikler bularak hesaplama ve örnek karmaşıklığını azaltan, artırılmış karar kütüklerine dayanan çok görevli bir öğrenme prosedürü sunuyoruz.Her sınıf için dedektörler bağımsız olarak değil, ortaklaşa eğitilir.Belirli bir performans seviyesi için, gereken toplam özellik sayısı ve dolayısıyla sınıflandırıcının çalışma süresi maliyetinin, sınıf sayısıyla yaklaşık olarak logaritmik olarak ölçeklendiği gözlenir.Ortak eğitim tarafından seçilen özellikler genel kenar benzeri özelliklerdir, oysa her sınıfı ayrı ayrı eğiterek seçilen özellikler daha fazla nesneye özgü olma eğilimindedir.Genel özellikler daha iyi genelleşir ve çok sınıflı nesne algılamanın hesaplama maliyetini önemli ölçüde azaltır.


Gauss süreçleri, devlet uzay modellerinde bilinmeyen dinamiklerin önceki varsayımlarının esnek spesifikasyonlarına izin verir.Gaussian süreç durum uzay modellerinde verimli Bayesian öğrenme için bir prosedür sunuyoruz, burada temsil, problemi önceki kovaryans yapısından türetilen yaklaşık özfonksiyonlar kümesine yansıtarak oluşur.Bu model ailesi altında öğrenme, dikkatle hazırlanmış bir parçacık MCMC algoritması kullanılarak gerçekleştirilebilir.Bu şema hesaplamalı olarak verimlidir ve yine de sorunun tamamen Bayesian tedavisine izin verir.Geleneksel sistem tanımlama araçlarına veya mevcut öğrenme yöntemlerine kıyasla, modeldeki belirsizliklerin rekabetçi performansını ve güvenilir niceliğini gösteriyoruz.


Model tabanlı 6D pozu renk verilerinde rafine edilmesi için yeni bir yaklaşım sunuyoruz.Kontur tabanlı poz izleme fikrini temel alarak, çevirisel ve rotasyonel bir güncellemeyi tahmin etmek için derin bir sinir ağı öğretiyoruz.Çekirdekte, nesne konturlarını hizalayarak poz güncellemesini yönlendiren, böylece herhangi bir açık görünüm modelinin tanımından kaçınan yeni bir görsel kayıp sunuyoruz.Önceki çalışmaların aksine, yöntemimiz yazışmasız, segmentasyonsuz, oklüzyonla başa çıkabilir ve görsel belirsizliklerin yanı sıra geometrik simetriye de agnostiktir.Ek olarak, kaba başlatmaya karşı güçlü bir sağlamlık gözlemliyoruz.Yaklaşım gerçek zamanlı olarak çalışabilir ve derinlik verisine ihtiyaç duymadan 3D ICP'ye yaklaşan poz accuracies üretir.Ayrıca, ağlarımız tamamen sentetik verilerden eğitilmiştir ve http://campar.in.tum adresindeki arıtma koduyla birlikte yayınlanacaktır.Tekrarlanabilirliği sağlamak için de/Main/FabianManhardt.


Kentleşmenin hızlı ilerlemesi birçok insanın hayatını modernize etti, ancak aynı zamanda trafik sıkışıklığı, enerji tüketimi ve kirlilik gibi büyük sorunlara neden oldu.Kentsel hesaplama, şehirlerde üretilen verileri (örneğin, trafik akışı, insan hareketliliği ve coğrafi veriler) kullanarak bu sorunları çözmeyi amaçlamaktadır.Kentsel bilgi işlem, kentsel algılama, veri yönetimi, veri analitiği ve hizmetin insanların hayatlarının, şehir işletim sistemlerinin ve çevrenin göze çarpmayan ve sürekli bir şekilde iyileştirilmesi için tekrarlayan bir sürece bağlanmasıdır.Kentsel hesaplama, bilgisayar bilimlerinin kentsel alanlar bağlamında ulaşım, inşaat mühendisliği, çevre, ekonomi, ekoloji ve sosyoloji gibi geleneksel şehirle ilgili alanların buluştuğu disiplinlerarası bir alandır.Bu makale ilk olarak, genel çerçevesini ve temel zorluklarını bilgisayar bilimleri perspektifinden tartışarak kentsel hesaplama kavramını tanıtmaktadır.İkincisi, kentsel hesaplama uygulamalarını, kentsel planlama, ulaşım, çevre, enerji, sosyal, ekonomi ve kamu güvenliği ve güvenliğinden oluşan ve her kategoride temsili senaryolar sunan yedi kategoriye ayırıyoruz.Üçüncüsü, kentsel hesaplamada ihtiyaç duyulan tipik teknolojileri, kentsel algılama, kentsel veri yönetimi, heterojen veriler arasında bilgi füzyonu ve kentsel veri görselleştirme ile ilgili dört kat olarak özetliyoruz.Son olarak, kentsel hesaplamanın geleceği hakkında bir görünüm veriyoruz, toplumda bir şekilde eksik olan birkaç araştırma konusunu öne sürüyoruz.


Her gün yaklaşık bir milyar çevrimiçi video izlendiğinde, bilgisayar görüşü araştırmalarında ortaya çıkan yeni bir sınır, videoda tanınma ve aramadır.Binlerce görüntü kategorisi içeren büyük ölçeklenebilir statik görüntü veri kümelerinin toplanması ve anons edilmesi için çok çaba harcanırken, insan eylem veri kümeleri çok geride kalıyor.Mevcut eylem tanıma veritabanları, oldukça kontrollü koşullar altında toplanan on farklı eylem kategorisinin sırasını içerir.Bu veri kümelerindeki son teknoloji performansı artık tavana yakın ve bu nedenle yeni ölçütlerin tasarımı ve oluşturulmasına ihtiyaç var.Bu sorunu gidermek için, dijitalleştirilmiş filmlerden YouTube'a kadar çeşitli kaynaklardan elde edilen yaklaşık 7,000 manuel açıklamalı klip içeren 51 eylem kategorisiyle güncellenen en büyük eylem video veritabanını topladık.Bu veritabanını eylem tanıma için iki temsili bilgisayar görüş sisteminin performansını değerlendirmek ve kamera hareketi, bakış açısı, video kalitesi ve oklüzyon gibi çeşitli koşullar altında bu yöntemlerin sağlamlığını keşfetmek için kullanıyoruz.


Bilgi teorisi son zamanlarda, şimdiye kadar insanın belirli duyusal, algısal ve algısal-motor işlevlerdeki kapasitesinin mümkün olduğundan daha kesin bir şekilde belirtmek için kullanılmıştır (5, 10, 13, 15, 17, 18).Mevcut makalede bildirilen deneyler teoriyi insan motor sistemine kadar genişletmektedir.Sadece temel kavramların, bilgi miktarının, gürültünün, kanal kapasitesinin ve bilgi iletim hızının uygulanabilirliği şu anda incelenecektir.Yeni yazarların formüle ettiği bu kavramlara genel aşinalık (4,11, 20, 22) varsayılır.Kesinlikle konuşursak, insanın motor sistemini davranışsal düzeyde, ilişkili duyusal mekanizmalardan izole bir şekilde inceleyemeyiz.Sadece tüm reseptör-nöral-etkileyici sistemin davranışını analiz edebiliriz.Nasıl...


RDF, anlamsal web ve veri alışverişi için verileri kodlamak için giderek daha fazla kullanılmaktadır.Farklı yaklaşımları takip eden RDF veri yönetimine hitap eden çok sayıda eser olmuştur.Bu yazıda bu eserlere genel bir bakış sunuyoruz.Bu inceleme, merkezileştirilmiş çözümleri (yedekleme yaklaşımları olarak adlandırılan), dağıtılmış çözümleri ve bağlantılı verileri sorgulamak için geliştirilen teknikleri dikkate alır.Her kategoride, okuyucuların farklı yaklaşımların tanımlayıcı özelliklerini anlamalarına yardımcı olacak daha fazla sınıflandırma sağlanır.


Meme kanseri (BC) kadınlarda en sık görülen kanserdir ve tüm kadınların yaklaşık %10'unu hayatlarının bazı aşamalarında etkiler.Son yıllarda insidans oranı artmaya devam ediyor ve veriler, beş yıl tanıdan sonra hayatta kalma oranının %88, tanıdan 10 yıl sonra ise %80 olduğunu gösteriyor [1].Meme kanserinin erken tahmini, takip sürecindeki en önemli çalışmalardan biridir.Veri madenciliği yöntemleri, yanlış pozitif ve yanlış negatif kararların sayısını azaltmaya yardımcı olabilir [2,3].Sonuç olarak, veritabanlarındaki bilgi keşfi (KDD) gibi yeni yöntemler, çok sayıda değişken arasındaki kalıpları ve ilişkileri tanımlamaya ve kullanmaya çalışan tıbbi araştırmacılar için popüler bir araştırma aracı haline geldi ve veri kümelerinde depolanan tarihi vakaları kullanarak bir hastalığın sonucunu tahmin etti [4].


Derin öğrenmeyi, bir dizeyi başka bir dize almak için stokastik bir şekilde düzenleyen morfolojik reenflection gibi görevlere nasıl uygulamalısınız?Bu tür diziden diziye görevlere yeni bir yaklaşım, giriş dizesini, daha sonra nöral sinir ağlarını kullanarak çıkış dizesini oluşturmak için kullanılan bir vektöre sıkıştırmaktır.Buna karşılık, olası tüm çıkış dizelerini puanlamak için sonlu durum dönüştürücü kullanan geleneksel mimariyi korumayı, ancak tekrarlayan ağların yardımıyla puanlama işlevini arttırmayı teklif ediyoruz.Bir çift yönlü LSTM yığını, bir transdüser arkının uygulandığı giriş bağlamını özetlemek için soldan sağa ve sağdan sola giriş dizesini okur.Bu öğrenilen özellikleri, ağırlıklandırılmış sonlu durum otomatı şeklinde hizalanmış çıkış dizgeleri üzerinde bir olasılık dağılımı tanımlamak için dönüştürücü ile birleştiriyoruz.Bu, özelliklerin el mühendisliğini azaltır, öğrenilen özelliklerin giriş dizesindeki sınırsız bağlamı incelemesine izin verir ve yine de dinamik programlama yoluyla kesin çıkarıma izin verir.Yöntemimizi morfolojik reenfleksiyon ve lemmatizasyon görevleriyle ilgili olarak gösteriyoruz.


Yüksek çözünürlüklü görüntü radarları, genişletilmiş nesnelerin hareketinin hızını ve yönünü tek bir gözlemden tahmin etmek için yeni fırsatlar açar.Radar sensörleri sadece radyal hızı ölçtüğünden, normalde nesnenin hız vektörünü belirlemek için bir izleme sistemi kullanılır.En erken birkaç kareden sonra sabit bir hız tahmin edilir, bu da çapraz trafik gibi belirli durumlara tepki vermek için önemli bir zaman kaybına neden olur.Aşağıdaki kağıt, genişletilmiş bir hedefin hız vektörünü belirlemek için sağlam ve modelsiz bir yaklaşım sunar.Kalman filtresinin aksine, zaman ve mekanda veri ilişkilendirmesi gerektirmez.Bir anlık ( 50 ms) ve hız vektörünün önyargısız tahmini mümkündür.Yaklaşımımız sinyaldeki gürültü ve sistematik varyasyonları (örneğin, tekerleklerin mikro Doppler'ı) ele alabilir.Radar sensörünün ölçüm hatalarıyla sadece radyal hızda değil, azimut pozisyonunda da başa çıkmak için optimize edilmiştir.Bu yöntemin doğruluğu, birden fazla radar sensörünün kaynaşmasıyla arttırılır.


Gelişmiş sürücü yardım sistemlerinde ve otonom sürüşte, radara dayalı güvenilir çevre algısı ve nesne takibi esastır.Yüksek çözünürlüklü radar sensörleri genellikle nesne başına birden fazla ölçüm sağlar.Bu durumda geleneksel nokta izleme algoritmaları artık geçerli olmadığından, son birkaç yılda genişletilmiş nesne izleme için yeni yaklaşımlar ortaya çıktı.Bununla birlikte, öncelikle lidar uygulamaları için tasarlanmıştır veya radarların ek Doppler bilgilerini atlarlar.Doppler bilgisini kullanan klasik radar tabanlı izleme yöntemleri çoğunlukla paralel trafiğin nokta takibi için tasarlanmıştır.Bu makalede sunulan ölçüm modeli, paralel ve çapraz trafik de dahil olmak üzere keyfi trafik senaryolarında yaklaşık dikdörtgen şekilli araçları izlemek için geliştirilmiştir.Kinematik duruma ek olarak, nesnenin geometrik durumunu belirlemeye ve izlemeye izin verir.Doppler bilgisini kullanmak modelde önemli bir bileşendir.Ayrıca, ne ölçüm ön işleme, veri kümeleme, ne de açık veri ilişkilendirme gerektirir.Nesne izleme için, ölçüm modeline uyarlanmış bir Rao-Blackwellized parçacık filtresi (RBPF) sunulur.


Otomatik insan yüz tanıma algoritmalarının doğruluğu, makyaj ve kılık değiştirmiş görünümler altında aynı konuları tanırken önemli ölçüde bozulabilir.Geliştirilmiş güvenlik ve gözetim kısıtlamalarının artırılması, kılık değiştirme ve / veya makyaj altındaki yüzler için yüz tanıma algoritmalarından daha fazla doğruluk gerektirir.Bu makale, kılık değiştirmiş ve makyajlı görünümler altında yüz tanıma algoritmalarının bu tür kovaryatlar altında geliştirilmesi için yeni bir veri tabanı sunmaktadır.Bu veritabanı, 410 farklı konudan 2460 görüntüye sahiptir ve gerçek çevre altında edinilir, makyaj ve kılık değiştirme kolariatlarına odaklanır ve ayrıca her görüntü için zemin gerçeği (göz camı, goggle, bıyık, sakal) sağlar.Bu, gelişmiş algoritmaların yüz tanıma sırasında bu tür önemli kılık özniteliğini tanımlama yeteneklerini otomatik olarak ölçmelerini sağlayabilir. Ayrıca, iki popüler ticari eşleştiriciden ve son yayınlardan karşılaştırmalı deneysel sonuçlar sunuyoruz.Deneysel sonuçlarımız, bu eşleyicilerin bu yüzleri otomatik olarak tanıma yeteneklerinde önemli bir performans bozulması olduğunu göstermektedir.Ayrıca bu kibritçilerden yüz tespit doğruluğunu analiz ediyoruz.Deneysel sonuçlar, bu kovaryatların altındaki yüzleri tanımadaki zorlukların altını çizer.Bu yeni veritabanının kamuya açık alanda bulunması, makyaj ve kılık değiştirmiş yüzlerin tanınmasında çok ihtiyaç duyulan araştırma ve geliştirmenin ilerlemesine yardımcı olacaktır.


Bu makale, son teknoloji ürünü GPU tabanlı yüksek verimli hesaplama sistemlerinin yeteneklerini tartışıyor ve hesaplama araştırma topluluğunun ele alabileceği yüksek etkili alanları vurgulayarak, tek çipli paralel hesaplama sistemlerinin ölçeklendirilmesindeki zorlukları ele alıyor.Nvidia Research, bu zorlukları gidermeye çalışan heterojen yüksek performanslı bir bilgi işlem sistemi için bir mimariyi araştırıyor.


Hedef odaklı bir iletişim politikası öğrenmek genellikle denetimli öğrenme algoritmalarıyla çevrimdışı veya takviye öğrenme (RL) ile çevrimiçi olarak gerçekleştirilir.Buna ek olarak, şirketler müşteriler ve eğitimli insan ajanları arasında büyük miktarlarda diyalog transkriptleri biriktirirken, enkoder-kodlayıcı yöntemleri popülerlik kazanmıştır, çünkü ajan ifadeleri doğrudan ifade düzeyinde ek açıklamalara ihtiyaç duymadan gözetim olarak ele alınabilir.Bununla birlikte, bu tür yaklaşımların potansiyel dezavantajlarından biri, diyalog düzeyindeki hususlara bakılmaksızın bir sonraki ajanın ifadesini miyop olarak üretmeleridir.Bu endişeyi gidermek için, bu makale, hem konuşma hem de diyalog düzeyinde hedef odaklı bir politikayı optimize edebilen, açıklanmayan korporadan öğrenmek için çevrimdışı bir RL yöntemini açıklar.Yeni bir ödül fonksiyonu tanıtıyoruz ve çevrimiçi kullanıcı etkileşimi veya açık bir durum alanı tanımı gerektirmeden çevrimdışı bir politika öğrenmek için hem politika hem de politika dışı politika gradyanını kullanıyoruz.


Rutgers Ayak Bileği, rehabilitasyonda kullanılmak üzere tasarlanmış Stewart platform tipi haptik bir arayüzdür.Sistem, sanal gerçeklik tabanlı egzersizlere yanıt olarak hastanın ayağında altı derece özgürlük (DOF) direnci sağlar.Rutgers Ankle denetleyicisi gömülü bir Pentium kartı, pnömatik solenoid valfler, valf kontrolörleri ve ilişkili sinyal koşullandırma elektroniği içerir.Vaka çalışmamızda kullanılan rehabilitasyon egzersizi, sanal bir uçağı döngüler boyunca pilotluk yapmaktan oluşur.Egzersiz zorluğu, döngülerin sayısına ve yerleştirilmesine, sanal ortamdaki uçak hızına ve haptik arayüzün sağladığı direnç derecesine göre seçilebilir.Egzersiz verileri, bir Oracle veritabanında, gerçek zamanlı olarak şeffaf bir şekilde saklanır.Bu veriler, bir egzersiz sırasında ayak bileği pozisyonu, kuvvetler ve mekanik çalışmadan ve daha sonraki rehabilitasyon seanslarından oluşur.Tamamlanan döngü sayısı ve bunu yapmak için gereken süre de çevrimiçi olarak saklanır.Bir vaka çalışması, bu sistemi kullanarak inme sonrası dokuz ay boyunca bir hastaya sunulur.Sonuçlar, altı rehabilitasyon seansının üzerinde, hastanın Rutgers Ayak bileği ile ölçülen tork ve güç çıkışı artışlarıyla iyi örtüşen klinik güç ve dayanıklılık ölçümlerinde geliştiğini gösterdi.Ayrıca simülasyon sırasında görev doğruluğu ve koordinasyonunda ve hastanın yürüme ve merdiven tırmanma yeteneğinde önemli gelişmeler oldu.


Bu makale, sel felaketlerine karşı halkı uyarmak için erken uyarı sel sistemi için mimari önermektedir.Risk değerlendirmelerini üstlenmek için doğru veri toplama, tehlike izleme hizmetlerinin geliştirilmesi, riskle ilgili bilgilerle ilgili iletişim ve topluluk yanıt yeteneklerinin varlığı gibi dört unsur arasındaki bağlantılarla etkili bir erken uyarı sistemi geliştirilmelidir.Bu proje kablosuz sensör ağını kullanarak su seviyesini uzaktan izlemeye odaklanmaktadır.Proje ayrıca Global System for Mobile iletişim (GSM) ve kısa mesaj servisini (SMS) sensörlerden bilgisayara veri aktarmak veya ilgili kurbanın cep telefonu aracılığıyla doğrudan uyarmak için kullanıyor.Önerilen mimarinin, topluma yararlı olacak ve sel felaketi durumunda hayat kurtarmak için ihtiyati bir eylem olarak hareket edecek işleyen bir sisteme daha da geliştirilebileceği umulmaktadır.


Son çalışmalar, kurumsal sosyal sistemlerin (ESS'ler) uygulanmasının, kuruluşları muazzam ekonomik getiriler ve rekabet avantajı ile sonuçlanan yeni bir sosyal iş paradigmasına aktaracağını göstermektedir.Sosyal işletme, sosyal işbirliği, içsel bilgi paylaşımı, gönüllü olarak kitlesel katılım ile karakterize edilen tamamen yeni bir çalışma ve örgütlenme şekli yaratır, sadece birkaçını adlandırın.Bu nedenle, ESS'lerin uygulanması, yeni çalışma ve örgütlenme tarzının benzersizliğini ele almalıdır.Bununla birlikte, bu büyük işletme sistemlerinin uygulanması hakkında bilgi eksikliği vardır.Bu makalenin amacı, ESS uygulamasının yönetim modelini incelemektir.Norveç'te dünya lideri bir enerji şirketi olan Statkraft'ta 'Stream' adı verilen sosyal intranetin uygulanmasını araştırmak için bir vaka çalışması yürütülmektedir.'Stream'in yönetişim modeli, kurumsal iletişim, insan kaynakları ve BT arasındaki yakın işbirliği ve hesap verebilirliği vurgular, bu da ESS'lerin uygulanmasının yönetiminde paradigma kaymasını ima eder.Uygulamadaki faydalar ve zorluklar da belirlenir.Çalışmada kazanılan bilgi ve anlayışlara dayanarak, şirkete ESS'nin uygulanmasının yönetişiminin iyileştirilmesinde yardımcı olmak için öneriler önerilmiştir.Çalışma, ESS'nin uygulanmasının yönetimi hakkında bilgi / know-how'a katkıda bulunur.


E-devlet her hükümetin gündeminin bir parçası ve parseli haline geldi.Birçok hükümet, hükümet operasyonları üzerindeki önemli etkilerini ve etkilerini benimsemiştir.Teknoloji mantrası daha yaygın hale geldikçe, hükümet hizmet kalitesini, daha iyi şeffaflığı ve daha fazla hesap verebilirliği artırmak için ajanslarında ve departmanlarında e-devlet politikasını başlatmaya karar verdi.Malezya'ya gelince, hükmet e-hükümetin dalgasından ilham alıyor, çünkü kuruluşu kamu hizmet sunumunun kalitesini ve aynı zamanda iç operasyonlarını artırabilir.Bu nitel çalışma, e-hükümet girişimlerinin durum uygulamasını bir vaka çalışması olarak araştıracak ve aynı zamanda e-hükümetteki üstün performansı göz önüne alındığında, Güney Kore hükümetini bir kıyaslama çalışması olarak kullanarak bu bulguların karşılaştırmalı bir değerlendirmesini sağlayacaktır.Bu çalışmanın bulguları, kamu yönetimi perspektifiyle ilişkili olarak iyileşme için potansiyel alanları vurgulayacak ve bu karşılaştırmalı yaklaşımdan da Malezya, e-devlet projelerinin başarısını sağlamak için Güney Kore'nin uygulamalarından bazı dersler öğrenebilir.


DBpedia, Vikipedi'den yapılandırılmış bilgileri çıkarmak ve bu bilgileri Web'de kullanılabilir hale getirmek için bir topluluk çabasıdır.DBpedia, Vikipedi'den türetilen veri kümelerine karşı sofistike sorgular sormanıza ve Web'deki diğer veri kümelerini Vikipedi verilerine bağlamanıza olanak tanır.DBpedia veri kümelerinin çıkarılmasını ve ortaya çıkan bilgilerin insan ve makine tüketimi için Web'de nasıl yayınlandığını anlatıyoruz.DBpedia topluluğundan ortaya çıkan bazı uygulamaları açıklıyoruz ve web sitesi yazarlarının kendi sitelerinde DBpedia içeriğini nasıl kolaylaştırabileceğini gösteriyoruz.Son olarak, DBpedia'yı Web'deki diğer açık veri kümeleriyle birbirine bağlamanın mevcut durumunu sunuyoruz ve DBpedia'nın ortaya çıkan açık veri ağı için nasıl bir çekirdek görevi görebileceğini özetliyoruz.


Kara para aklama operasyonlarının tespit sürecini desteklemek için banka müşterilerini profillemek için bir veri madenciliği yaklaşımı sunuyoruz.İlk olarak genel sistem mimarisini sunuyoruz ve daha sonra bu makale için ilgili bileşene odaklanıyoruz.Müşterileri kümeler halinde gruplandırmamıza ve daha sonra bir dizi sınıflandırma kuralı oluşturmamıza izin veren bir finansal kurumdan gerçek dünya verileri üzerinde yapılan deneyleri detaylandırıyoruz.Kurulan müşteri profillerinin ve oluşturulan sınıflandırma kurallarının uygunluğunu tartışıyoruz.Tanımlanan genel ajan tabanlı mimariye göre, bu kurallar şüpheli işlemlerin sinyallendirilmesinden sorumlu akıllı ajanların bilgi tabanına dahil edilecektir.


Akıllı ev sensörlerini kullanan insan aktivitesi tanıma, akıllı ortamlarda her yerde bulunan hesaplamanın temellerinden biridir ve ortam destekli yaşam alanında yoğun bir araştırma geçiren bir konudur.Giderek daha fazla veri seti, makine öğrenme yöntemlerini gerektirir.Bu makalede, önceden hiçbir bilgi kullanmadan insan faaliyetlerini sınıflandırmayı öğrenen derin bir öğrenme modeli tanıtıyoruz.Bu amaçla, Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) Tekrarlayan Sinir Ağı üç gerçek dünya akıllı ev veri setine uygulandı.Bu deneylerin sonuçları, önerilen yaklaşımın doğruluk ve performans açısından mevcut olanlardan daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.


Etki alanı uyarlaması (DA), kaynak ve hedef arasındaki veri dağılımı uyuşmazlığına rağmen hedef veri üzerinde etkili bir tahminci öğrenmeyi amaçlayan transfer öğrenmedir.Bu makalede, aynı anda teorik olarak kurulmuş bir hata bağının üç terimini optimize eden çapraz alan görsel tanıma için yeni bir denetimsiz DA yöntemi sunuyoruz.Özellikle, önerilen DA yöntemi, yalnızca kaynak alan ve hedef alan arasındaki veri dağılımlarının farklılaşmasının değil, çoğu son teknoloji DA yönteminin yaptığı gibi azaldığı, aynı zamanda ayrımcı öğrenmeyi kolaylaştırmak için sınıflar arası mesafelerin de artırıldığı gizli bir paylaşılan özellik alt alanı arar.Ayrıca, önerilen DA yöntemi, sınıf etiketlerini paylaşılan alt alanda elde edilen özelliklerden seyrek olarak gerilerken, kaynak verilerdeki tahmin hatalarını en aza indirir ve kaynak ve hedef arasındaki etiket tutarlılığını sağlar.Negatif bilgi aktarımını daha fazla önlemek için veri aykırıları da hesaba katılır.Kapsamlı deneyler ve derinlemesine analiz, standart DA ölçütleri, yani 12 çapraz alan görüntü sınıflandırması görevinde sürekli olarak en son DA yöntemlerini aşan önerilen DA yönteminin etkinliğini doğrular.


Yüksek boyutlu konfigürasyon uzaylarında tek katlı yol planlama problemlerini çözmek için basit ve verimli bir randomize algoritma sunulmaktadır.Yöntem, başlangıçta köklenmiş ve hedef yapılandırmaları olan iki Hızlı Keşifli Rastgele Ağaç (RRT) inşa ederek çalışır.Ağaçların her biri etraflarındaki alanı keşfeder ve aynı zamanda basit açgözlü bir sezgisel kullanarak birbirlerine doğru ilerler.Başlangıçta çarpışmasız kavrama ve manipülasyon görevlerinin otomatik grafik animasyonu için bir insan kolu (bir 7-DOF kinematik zinciri olarak modellenmiştir) için hareket planlamak için tasarlanmış olmasına rağmen, algoritma başarılı bir şekilde çeşitli yol planlama problemlerine uygulanmıştır.Hesaplamalı örnekler, 2D ve 3D'deki katı nesneler için çarpışmasız hareketler ve 3D çalışma alanında 6-DOF PUMA kolu için çarpışmasız manipülasyon hareketleri üretmeyi içerir.Bazı temel teorik analizler de sunulmaktadır.


Bu iletişim, sıralı faz besleme ağı kullanarak dairesel polarize (CP) 2  2 yama dizisi sunar.Üç çalışma modunu birleştirerek, hem eksenel oran (AR) hem de empedans bant genişliği, daha önce yayınlanan sıralı tek katmanlı yama dizilerinden daha gelişmiş ve daha geniştir.Bu üç CP çalışma modu, yama elemanlarının kesikli köşelerini ve ardışık faz besleme ağını optimize ederek ayarlanmış ve eşleştirilmiştir.Önerilen yama dizisinin bir prototipi, tasarımı deneysel olarak doğrulamak için inşa edilmiştir.Ölçülen -10-dB empedans bant genişliği 1.03 GHz (5.20-6.23 GHz) ve ölçülen 3-dB AR bant genişliği 0.7 GHz (5.25-5.95 GHz) veya 5,5 GHz'in merkez frekansına karşılık gelen% 12,7'dir.Ölçülen zirve kazancı yaklaşık 12 dB'dir ve kazanç varyasyonu AR bant genişliği içinde 3 dB'den azdır.


Geri bildirim, 30 yıldan fazla bir süredir enerji korumasını teşvik etmek için bir strateji olarak incelenmiştir ve çalışmalar geniş ölçüde değişen sonuçlar bildirmektedir.Literatür incelemeleri, geri bildirimin etkinliğinin nasıl ve kime verildiğine bağlı olduğunu öne sürmüştür; ancak hem verilen geri bildirim türündeki hem de çalışma metodolojisindeki varyasyonlar sonuçların alınmasını zorlaştırmıştır.Mevcut makale, çözülmemiş sorunları tanımlamak için hem geri bildirim hem de proçevresel davranışla ilgili geçmiş teorik ve ampirik araştırmaları analiz eder ve 1976 ve 2010 yılları arasında yayınlanan 42 geri bildirim çalışmasının meta-analizini kullanarak enerji kullanımı hakkındaki geri bildirimin ne zaman ve nasıl etkili olduğuna dair bir dizi hipotezi test eder.Sonuçlar, geri bildirimin genel olarak etkili olduğunu, r = .071, p  .001, ancak etkilerde önemli bir varyasyon olduğunu göstermektedir (r -080 ila .480 arasında değişmektedir).Frekans, orta, karşılaştırma mesajı, süre ve diğer müdahalelerle (örneğin, hedef, teşvik) kombinasyon dahil olmak üzere bu ilişkiyi ılımlı hale getiren çeşitli tedavi değişkenleri bulundu.Genel olarak, sonuçlar, enerji korumasını teşvik etmek için umut verici bir strateji olarak geri bildirimin daha fazla kanıtını sunar ve gelecekteki araştırmaların, geri bildirimin nasıl ve kimin için en etkili olduğunu araştırmak için odaklanması gereken alanları önerir.


Bilim, sanat ve kültür sınırlarının ötesine geçen içerik tabanlı multimedya bilgi alımı, dünyanın her yerindeki sayısız medya çeşidini araştırmak için yeni paradigmalar ve yöntemler sunar.Bu anket, içerik tabanlı multimedya bilgi alımı ile ilgili 100+ yeni makaleyi gözden geçirir ve tarama ve arama paradigmaları, kullanıcı çalışmaları, duygusal hesaplama, öğrenme, semantik sorgular, yeni özellikler ve medya türleri, yüksek performans indeksleme ve değerlendirme tekniklerini içeren güncel araştırma yönlerindeki rollerini tartışır.Sanatın mevcut durumuna dayanarak, gelecek için büyük zorlukları tartışıyoruz.


Görevle ilgili matematiksel modeli optimize etmek, istatistik ve öğrenme alanlarındaki en temel metodolojilerden biridir.Bununla birlikte, genel olarak tasarlanmış şematik yinelemeler, gerçek dünyadaki uygulamalarda karmaşık veri dağılımlarını araştırmakta zorlanabilir.Son zamanlarda, derin yayılımların (yani ağların) eğitimi, bazı belirli görevlerde umut verici bir performans kazanmıştır.Ne yazık ki, mevcut ağlar genellikle sezgisel olarak inşa edilir, bu nedenle ilkesel yorumlar ve sağlam teorik desteklerden yoksundur.Bu çalışmada, bu farklı mekanizmalar (yani model optimizasyonu ve derin yayılma) arasındaki boşlukları kapatmak için Propagation and Optimization based Deep Model (PODM) adlı yeni bir paradigma sunuyoruz.Bir yandan, model optimizasyonu için derinden eğitilmiş bir çözücü olarak PODM'yi kullanıyoruz.Genellikle teorik araştırmalardan yoksun olan bu mevcut ağ tabanlı yinelemelerden farklı olarak, zorlu nonconvex ve nonsmooth senaryolarında PODM için sıkı bir yakınsama analizi sunuyoruz.Öte yandan, model kısıtlamalarını gevşeterek ve uçtan uca eğitimler vererek, alan bilgisi (modeller olarak formüle edilmiş) ve gerçek veri dağıtımlarını (ağlar tarafından öğrenilmiş) entegre etmek için PODM tabanlı bir strateji geliştiriyoruz, bu da gerçek dünya uygulamalarına meydan okumak için genel bir çerçeve oluşturuyor.Kapsamlı deneyler teorik sonuçlarımızı doğrular ve bu son teknoloji yaklaşımlara karşı PODM'nin üstünlüğünü gösterir.


Bilinmeyen bir ortamın haritasını oluşturma ve aynı zamanda bu haritayı gezinmek için kullanma görevi, mobil robotik araştırmalarında merkezi bir sorundur.Bu makale, sonar kullanarak eş zamanlı haritalama ve yerelleştirmenin (CML) uyarlanabilir bir şekilde nasıl gerçekleştirileceği sorununu ele almaktadır.Stokastik haritalama, araç yerelleştirmesi ve çevre haritalamasını dahil etmek için genişletilmiş Kalman lter'i genelleştiren KML'ye özellik tabanlı bir yaklaşımdır.Haritaya yeni özellikler başlatmak, özellikleri haritalamak için ölçümleri eşleştirmek ve güncel olmayan özellikleri silmek için gecikmiş en yakın komşu veri birliği stratejisini kullanan stokastik haritalamanın bir uygulamasını anlatıyoruz.Fisher bilgileri açısından uyarlanabilir algılama için bir metrik tanıtıyoruz ve aracın hata eliptiklerinin alanlarının ve haritadaki özellik tahminlerinin toplamını temsil ediyor.Öngörülen sensör okumaları ve beklenen ölü kurtarma hataları, robotun her potansiyel eylemi için metriği tahmin etmek için kullanılır ve en düşük maliyeti veren eylem (yani, maksimum bilgi) seçilir.Bu teknik simülasyonlar, havadaki sonar deneyleri ve sualtı sonar deneyleri ile gösterilmiştir.Sonuçlar 1) Hareketin uyarlanabilir kontrolü ve 2) Hareketin ve taramanın uyarlanabilir kontrolü için gösterilmiştir.Araç, çevredeki seçici olarak di rent nesnelerini keşfetme eğilimindedir.Bu adaptif algoritmanın performansı düz çizgi hareketinden ve rastgele hareketten daha üstün olduğu gösterilmiştir.


Kablosuz güç aktarımı, kablosuz sensör ağındaki enerji sorunlarını temelden ele almak için umut verici bir teknolojidir.Böyle bir teknolojinin etkili bir şekilde çalışmasını sağlamak için, ağın içinde seyahat etmek için bir şarj cihazı taşımak için bir araca ihtiyaç vardır.Öte yandan, bir mobil baz istasyonunun sabit bir istasyona göre önemli avantajlar sunduğu iyi tanınmıştır.Bu makalede, mobil baz istasyonunun kablosuz şarj aracında birlikte bulunmasıyla ilgili ilginç bir sorunu araştırıyoruz.Seyahat yolunu, durma noktalarını, şarj programını ve akış yönlendirmesini ortaklaşa optimize eden bir optimizasyon problemini inceliyoruz.Çalışmamız iki adımda gerçekleştirilir.İlk olarak, sıfır seyahat süresini varsayan idealize edilmiş bir problemi inceliyoruz ve bu idealize edilmiş soruna yakın bir optimal çözüm geliştiriyoruz.İkinci adımda, sıfır olmayan seyahat süresi ile pratik bir çözümün nasıl geliştirileceğini gösteriyoruz ve bu çözüm ile orijinal soruna bilinmeyen optimal çözüm arasındaki performans boşluğunu ölçüyoruz.


Bu makale, firmaların dinamik yeteneklerinin bir endüstride diferansiyel firma performansının ortaya çıkışını nasıl açıklayabileceğini araştırıyor.Hem stratejik hem de organizasyonel teoriden gelen içgörüleri sentezleyen, dinamik yeteneklerin performansla ilgili dört özelliği önerilmiştir: dinamik yetenek konuşlandırmasının zamanlaması, alternatif kaynak yapılandırmalarının araştırılmasının bir parçası olarak taklit edilmesi, dinamik yetenek konuşlandırmasının maliyeti ve dinamik yeteneklerin konuşlandırılmasını öğrenme.Teorik önermeler, bu özelliklerin diferansiyel firma performansının ortaya çıkmasına nasıl katkıda bulunduğunu öne sürerek geliştirilmiştir.Dinamik yeteneğin, bir firmanın evrimsel değişim süreçlerini yönlendiren bir dizi rutin olarak modellendiği resmi bir model sunulur.Modelin simülasyonu, dinamik kapasite konuşlandırması yoluyla değişim sürecine ilişkin bilgiler verir ve teorik önermelerin rafine edilmesine izin verir.Bu çalışmanın ilginç bulgularından biri, dinamik yeteneklerin firmalar arasında eş final olmasına rağmen, dinamik kapasite dağıtımının maliyetleri ve zamanlaması firmalar arasında farklılık gösterirse, firmalar arasında sağlam performans farklılıkları ortaya çıkabileceğidir.


Günümüzde internet üzerinden giderek artan sayıda kamu ve ticari hizmet kullanılmaktadır, böylece bilgi güvenliği, bilgisayar ağlarına karşı koruma amaçlı saldırılara karşı kullanılan toplum bilgisinde daha önemli bir konu haline gelmektedir.Başka bir şekilde, bazı veri madenciliği teknikleri de izinsiz giriş tespitine katkıda bulunur.Saldırı tespiti için kullanılan bazı veri madenciliği teknikleri iki sınıfa ayrılabilir: yanlış saldırı tespiti ve anomali saldırı tespiti.Yanlış kullanım, her zaman sistemin bilinen hassasiyetinden yararlanan bilinen saldırılara ve zararlı faaliyetlere atıfta bulunur.Anomali genel olarak bir müdahaleyi gösterebilen genel bir aktivite anlamına gelir.Bu makalede, saldırı tespiti için veri madenciliği tekniklerinin kullanıldığı 23 ilgili makale arasında karşılaştırma yapılmıştır.Çalışmalarımız, Yapay Sinir Ağı (ANN), Destek Vektör Makinesi (SVM) ve Çok Değişkenli Adaptif Regresyon Spline (MARS) gibi veri madenciliği ve yumuşak hesaplama tekniklerine genel bir bakış sunmaktadır.Bu kağıt karşılaştırmasında, IDS veri madenciliği teknikleri ve saldırı tespiti için kullanılan tuple'lar arasında gösterilmiştir.Bu 23 ilgili makalede, 7 araştırma makalesi ANN ve 4 tanesi SVM kullanıyor, çünkü ANN ve SVM diğer modellere ve yapılara göre daha güvenilir.Buna ek olarak, 8 araştırma DARPA1998 tuples ve 13 araştırma KDDCup1999'u kullanmaktadır, çünkü standart tuple'lar diğerlerinden çok daha güvenilirdir.Şu anda en iyi saldırı tespit modeli yoktur.Bununla birlikte, müdahale tespiti için gelecekteki araştırma yönleri bu makalede araştırılmalıdır.Anahtar Kelimeler Saldırı tespiti, veri madenciliği, ANN


Kentsel düzenleri örnek olarak sentezlemek için etkileşimli bir sistem sunuyoruz.Yöntemimiz aynı anda hem yapı tabanlı bir sentez hem de görüntü tabanlı bir sentez gerçekleştirerek makul bir sokak ağı ve havadan görüntü görüntüleri ile tam bir kentsel düzen oluşturur.Yaklaşımımız, gerçek dünyadaki kentsel alanların yapısını ve görüntü verilerini ve örnek olarak karmaşık düzenleri kolayca ve etkileşimli olarak oluşturmak için birkaç üst düzey işlem sağlamak için bir sentez algoritması kullanır.Kullanıcı, düşük seviyeli yapısal detaylardan endişe duymadan birleştirme, genişletme ve harmanlama gibi bir dizi işlemle yeni kentsel düzenler oluşturabilir.Ayrıca, örnek kentsel düzen parçalarını harmanlama yeteneği, yeni sentetik içerik oluşturmak için güçlü bir yol sağlar.Sistemimizi, her biri yüzlerce ile binlerce şehir bloğu ve parsel arasında değişen birkaç gerçek dünya kentinden örnek parçalar kullanarak kentsel düzenler oluşturarak gösteriyoruz.


Gradiyan alçalmasının yerel bir en aza indirgeyiciye yakınlaştığını gösteriyoruz, neredeyse kesinlikle rastgele başlatma ile.Bu, Kararlı Manifold Teoremi'nin dinamik sistemler teorisinden uygulanmasıyla kanıtlanmıştır.


Madencilik veri akışları, son on yılda araştırma ilgisinin odak noktası olmuştur.Donanım ve yazılım ilerlemeleri, her zamankinden daha hızlı veri üretimi sunarak bu araştırma alanının önemine katkıda bulunmuştur.Bu hızlı oluşturulan veriler veri akışları olarak adlandırılmıştır.Kredi kartı işlemleri, Google aramaları, bir şehirdeki telefon görüşmeleri ve diğerleri tipik veri akışlarıdır.Birçok önemli uygulamada, bu akış verilerini gerçek zamanlı olarak analiz etmek kaçınılmazdır.Geleneksel veri madenciliği teknikleri, veri akışı madenciliğinin ihtiyaçlarını ele almada yetersiz kalmıştır.Randomizasyon, yaklaşım ve adaptasyon, yeni teknikler geliştirmek veya bir akış ortamında çalışmasını sağlamak için çıkışları benimsemek için yaygın olarak kullanılmıştır.Bu makale, veri akışı madenciliği alanındaki önemli kilometre taşlarını ve sanatın durumunu gözden geçiriyor.Gelecekteki öngörüler de sunulmaktadır.C  2011 Wiley Periyodik, Inc.


Bit coin, yaygın kabul gören ilk dijital para birimidir.Ödemeler takma adlar arasında yapılırken, Bit coin güçlü gizlilik garantileri sunamaz: ödeme işlemleri kamuya açık merkezi olmayan bir deftere kaydedilir ve bundan çok fazla bilgi çıkarılabilir.Zero coin (Miers et al., IEEE S&P 2013), ödemenin kaynağından gelen işlemleri kaldırarak bu gizlilik sorunlarının bazılarını ele alır.Yine de, ödemelerin varış noktalarını ve miktarlarını ortaya koyuyor ve işlevsellik açısından sınırlı.Bu makalede, güçlü gizlilik garantileri ile tam teşekküllü bir defter tabanlı dijital para birimi oluşturuyoruz.Sonuçlarımız, sıfır bilgili Succinct Bilginin Etkileşimsiz Tartışmalarında (zk-SNARKs) son gelişmelerden yararlanmaktadır.İlk olarak, merkezi olmayan anonim ödeme şemalarını (DAP şemaları) formüle ediyor ve inşa ediyoruz.Bir DAP şeması, kullanıcıların birbirlerine doğrudan özel olarak ödeme yapmalarını sağlar: ilgili işlem, ödemenin kaynağını, varış noktasını ve aktarılan tutarı gizler.İnşaatın güvenliğinin resmi tanımlarını ve kanıtlarını sunuyoruz.İkinci olarak, DAP şeması yapımımızın pratik bir özeti olan Zero Cash'i inşa ediyoruz.Sıfır nakitte, işlemler 1 kB'den daha azdır ve 6 ms'nin altında sürer - daha az anonim Sıfır madeni paradan daha verimli ve düz Bit madeni para ile rekabet eder.


Kullanıcıları ve öğeleri içerik özelliklerinin gizli faktörlerinin doğrusal kombinasyonları olarak temsil eden hibrit bir matris faktorizasyon modeli sunuyorum.Model, soğuk başlangıç veya seyrek etkileşim veri senaryolarında (hem kullanıcı hem de öğe meta verilerini kullanarak) hem işbirlikçi hem de içerik tabanlı modellerden daha iyi performans gösterir ve en azından etkileşim verilerinin bol olduğu saf bir işbirlikçi matris faktörizasyon modelini gerçekleştirir.Ek olarak, model tarafından üretilen özellik gömmeleri, semantik bilgileri kelime gömme yaklaşımlarını anımsatan bir şekilde kodlar ve bunları etiket önerileri gibi bir dizi ilgili görev için kullanışlı hale getirir.


Matrix faktorizasyon tabanlı yöntemler, örneğin temel bir sorunun, bir terim-doküman matrisi verilen belge kümeleme veya eş-kümeleme kelimeleri ve belgeleri gerçekleştirmek olduğu, diyadik veri analizinde popüler hale gelir.Negatif olmayan matris üç faktörlü (NMTF) eş kümelenme için umut verici bir araç olarak ortaya çıkar, negatif olmayan, yani U P 0; S P 0; V P 0: Bu makalede X USV'nin ortogonalite kısıtlamalarıyla takip edildiği ortogonal NMTF için çok katlı güncellemeler geliştiririz, UU 14; I.Çeşitli belge veri setleri üzerinde yapılan deneyler, yöntemimizin belge kümelemesi için iyi çalıştığını ve polisemous kelimeleri eş kümeleme kelimeleri ve belgeler aracılığıyla ortaya çıkarmada yararlı olduğunu göstermektedir.2010 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır.


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


Akademik olarak başarılı öğrencilerin çalışmalarıyla meşgul olduğuna dair kanıtlar olmasına rağmen, öğrenci katılımını açıkça tanımlamak zor olmuştur.Öğrenci katılımı genellikle sosyal ve akademik olmak üzere iki boyuta sahip olarak yorumlanır.Sosyal medya ve dijital teknolojilerin hızla benimsenmesi, öğrencilerin katılımını iyileştirmek için bunları kullanmaya artan ilgiyi sağlamıştır.Bu makale, birinci sınıf psikoloji öğrencisi kohortu arasında Facebook kullanımını inceliyor ve öğrencilerin çoğunluğunun (%94) Facebook hesaplarına sahip olmasına ve Facebook'ta günde ortalama bir saat geçirmesine rağmen, kullanımın ağırlıklı olarak sosyal olduğu tespit edildi.Kişilik faktörleri kullanım kalıplarını etkiledi, daha vicdanlı öğrenciler Facebook'u daha az vicdanlı öğrencilerden daha az kullanma eğilimindeydi.Bu makale, sosyal katılımı akademik katılımı artırabilecek şekilde teşvik etmek yerine, Facebook'un dikkat dağıtıcı bir etki olarak faaliyet gösterme olasılığının daha yüksek olduğunu savunuyor.


Çevrimiçi sosyal paylaşım siteleri, tamamen yeni bir kendini sunma yöntemini ortaya çıkardı.Bu siber sosyal araç, kişiliği ve kimliği incelemek için yeni bir analiz sitesi sağlar.Mevcut çalışma, narsisizm ve benlik saygısının sosyal ağ sitesi Facebook.com'da nasıl tezahür ettiğini inceler.Benlik saygısı ve narsisistik kişilik öz raporları York Üniversitesi'ndeki 100 Facebook kullanıcısından toplandı.Katılımcı Web sayfaları da kendi kendini tanıtıcı içerik özelliklerine göre kodlanmıştır.Korelasyon analizleri, narsisizmde daha yüksek ve benlik saygısında daha düşük olan bireylerin, daha büyük çevrimiçi aktivitenin yanı sıra bazı kendi kendini teşvik eden içeriklerle ilişkili olduğunu ortaya koydu.Cinsiyet farklılıklarının, bireysel Facebook kullanıcıları tarafından sunulan kendi kendini tanıtıcı içerik türünü etkilediği bulundu.Sosyal ağ sitelerinde narsisizmin ve özsaygının etkileri ve gelecekteki araştırma yönleri tartışılmaktadır.


Gençler, İnternet'teki sosyal ağlara katılmak için kişisel bilgilerden özgürce vazgeçeceklerdir.Daha sonra, ebeveynleri günlüklerini okuduklarında şaşırırlar.Topluluklar, çevrimiçi gençler tarafından yayınlanan kişisel bilgilerden öfkelenir ve kolejler kampüsteki ve dışındaki öğrenci etkinliklerini takip eder.Gençler ve öğrenciler tarafından kişisel bilgilerin yayınlanmasının sonuçları vardır.Bu makale, bir gizlilik paradoksunu tanımlayarak sosyal ağlardaki gizlilik sorunları üzerindeki kargaşayı tartışacak; kamuya açık alana karşı özel; ve sosyal ağ gizlilik sorunları.Sonunda önerilen gizlilik çözümlerini ve gizlilik paradoksunu çözmeye yardımcı olmak için atılabilecek adımları tartışacaktır.


Çok bölümlü güç bölücünün yeni bir tasarım formülü, geniş izolasyon performansı elde etmek için türetilmiştir.Türetilmiş tasarım formülü, tek başına sonlandırılmış filtre tasarım teorisine dayanmaktadır.Bu makale, önerilen tasarım formülünün geçerliliğini göstermek için çok bölümlü güç bölücünün birkaç simülasyonunu ve deneysel sonuçlarını sunar.Deneyler, çok oktavlı izolasyon karakteristiğine sahip çok bölümlü güç bölücünün mükemmel performansını göstermektedir.


Öğrencilerin yerleştirme testlerinde başarıya (veya başarısızlığa) yol açan faktörleri anlamak ilginç ve zorlu bir sorundur.Merkezi yerleştirme testleri ve gelecekteki akademik başarılar ilgili kavramlar olarak kabul edildiğinden, yerleştirme testlerinin arkasındaki başarı faktörlerinin analizi, akademik başarının anlaşılmasına ve potansiyel olarak iyileştirilmesine yardımcı olabilir.Türkiye'de Ortaöğretim Geçiş Sistemi'nden büyük ve özellikli zengin bir veri seti kullanan bu çalışmada, ortaöğretim yerleştirme testi sonuçlarını tahmin etmek için modeller geliştirdik ve bu tahmin modelleri üzerinde duyarlılık analizi kullanarak en önemli tahmincileri belirledik.Sonuçlar, C5 karar ağacı algoritmasının bekleme numunesinde %95 doğrulukla en iyi tahmin edici olduğunu, ardından destek vektör makinelerinin (%91 doğrulukla) ve yapay sinir ağlarının (%89 doğrulukla) takip ettiğini gösterdi.Lojistik regresyon modelleri, dördünün %82 ile en az doğru ve genel doğruluğa sahip olduğu ortaya çıktı.Duyarlılık analizi, önceki test deneyiminin, bir öğrencinin bursu olup olmadığı, öğrencinin kardeş sayısı, önceki yılların not ortalamasının yerleştirme testi puanlarının en önemli tahmincileri arasında olduğunu ortaya koydu.2012 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır.


Multibiyometrik sistemler, birçok büyük ölçekli biyometrik uygulamada (örneğin, FBI-IAFIS, Hindistan'daki UIDAI sistemi) giderek daha fazla de-ployed ediliyor, çünkü daha düşük hata oranları ve unibiometrik sistemlere kıyasla daha büyük nüfus kapsamı gibi çeşitli avantajlara sahipler.Bununla birlikte, multibiyometrik sistemler, her kullanıcı için birden fazla biyometrik şablonun (örneğin, parmak izi, iris ve yüz) depolanmasını gerektirir, bu da kullanıcı gizliliği ve sistem güvenliği için artan riskle sonuçlanır.Bireysel şablonları korumanın bir yolu, yalnızca biyometrik bir kriptosistem kullanarak ilgili şablondan oluşturulan güvenli eskizleri saklamaktır.Bu, birden fazla skeçlerin depolanmasını gerektirir.Bu makalede, bir kullanıcının birden fazla şablonunu aynı anda tek bir güvenli taslak olarak korumak için özellik düzeyinde bir füzyon çerçevesi önermekteyiz.Başlıca katkılarımız şunları içerir: (1) önerilen özellik düzeyinde füzyon çerçevesinin iki iyi bilinen biyometrik kriptosistem, isim, bulanık kasa ve bulanık bağlılık kullanılarak pratik uygulanması ve (2) önerilen multibiyometrik kriptosistemlerde iki farklı veri tabanına (bir gerçek ve bir sanal multimodal veritabanı) dayanan, her biri parmak izi, iris ve yüz olmak üzere en popüler üç biyometrik model içeren eşleştirme doğruluğu ve güvenlik arasındaki takasın ayrıntılı analizi.Deneysel sonuçlar, burada önerilen her iki multibiometrik kriptosistemin de, unibiometrik muadillerine kıyasla daha yüksek güvenlik ve eşleme performansına sahip olduğunu göstermektedir.


Bir Web sayfasının önemi, okuyucuların ilgi alanlarına, bilgi ve tutumlarına bağlı olan doğal olarak öznel bir konudur.Ancak Web sayfalarının göreceli önemi hakkında objektif olarak söylenebilecek çok şey var.Bu makale, Web sayfalarını objektif ve mekanik olarak derecelendirmek için bir yöntem olan PageRank'i, onlara ayrılan insan ilgisini ve dikkatini seçici bir şekilde ölçüyor.PageRank'i idealleştirilmiş rastgele bir Web sörfçüsüyle karşılaştırıyoruz.PageRank'i çok sayıda sayfa için nasıl bilimsel olarak hesaplayacağımızı gösteriyoruz.Ayrıca, PageRank'i arama ve kullanıcı navigasyonuna nasıl uygulayacağımızı gösteriyoruz.


İyi özellikler identi ed ve çerçeveden çerçeveye izlenemediği sürece hiçbir özellik tabanlı görüş sistemi çalışamaz.Her ne kadar kendini takip etmek büyük ölçüde çözülmüş bir problem olsa da, iyi izlenebilen ve dünyadaki fiziksel noktalara karşılık gelen özellikleri seçmek hala zordur.Biz, izleyicinin nasıl çalıştığına dayandığı için inşaat tarafından en uygun olan bir özellik seçim kriteri ve dünyadaki noktalara karşılık gelmeyen oklüzyonları, disoklüzyonları ve özellikleri algılayabilen bir özellik izleme yöntemi önermektedir.Bu yöntemler, ne görüntü dönüşümleri altında çalışmak için önceki Newton-Raphson tarzı arama yöntemlerini genişleten yeni bir izleme algoritmasına dayanmaktadır.Performansı birkaç simülasyon ve deneyle test ediyoruz.


Madencilik sıralı desenler sorunu yakın zamanda [AS95]'te tanıtıldı.Her dizinin işlem-zamanı tarafından sipariş edilen işlemlerin bir listesi olduğu ve her işlemin bir dizi öğe olduğu bir dizi dizi veri tabanı verilir.Sorun, kullanıcı-speci ed minimum desteği ile tüm ardışık kalıpları keşfetmektir, burada bir kalıbın desteği, deseni içeren veri dizilerinin sayısıdır.Sıralı bir desen örneği, müşterilerin % 5'i Foundation'ı ve Ringworld'ü bir işlemde satın aldı, ardından  Second Foundation'ı daha sonraki bir işlemde » izledi.Sorunu şu şekilde genelleştiriyoruz.İlk olarak, bir desende bitişik elemanlar arasında minimum ve / veya maksimum bir zaman periyodu belirten zaman kısıtlamaları ekleriz.İkinci olarak, sıralı bir desenin bir elemanındaki öğelerin aynı işlemden gelmesi gerektiği kısıtlamasını gevşetiriz, bunun yerine öğelerin işlem süreleri kullanıcı-speci ed zaman penceresinde olan bir dizi işlemde bulunmasına izin veririz.Üçüncüsü, öğeler üzerinde kullanıcı-de ned taksonomisi (bir hiyerarşi) göz önüne alındığında, sıralı desenlerin taksonominin tüm seviyelerindeki öğeleri içermesine izin veriyoruz.Bu genelleştirilmiş sıralı kalıpları keşfeden yeni bir algoritma olan GSP'yi sunuyoruz.Sentetik ve gerçek hayattaki verileri kullanarak yapılan ampirik değerlendirme, GSP'nin [AS95]'de sunulan AporiAll algoritmasından çok daha hızlı olduğunu göstermektedir.GSP, veri dizilerinin sayısı ile doğrusal olarak ölçeklenir ve ortalama veri dizilimi boyutuna göre çok iyi ölçeklendirme özelliklerine sahiptir.Ayrıca, Bilgisayar Bilimleri Bölümü, Wisconsin Üniversitesi, Madison.


Dolgu kullanan vakaların kademeli olarak artmasıyla birlikte, tıbbi olmayan profesyoneller veya deneyimsiz hekimler tarafından tedavi edilen ve komplikasyonlarla sonuçlanan hasta vakaları da artmaktadır.Burada, dolgu enjeksiyonları aldıktan sonra akut komplikasyonlar yaşayan ve adipoz kaynaklı kök hücre (ADSC'ler) tedavisi ile başarılı bir şekilde tedavi edilen 2 hastayı rapor ediyoruz.Vaka 1, tıbbi olmayan bir profesyonel tarafından alnında, glabellasında ve burnunda dolgu (Restylane) enjeksiyonu alan 23 yaşında bir kadın hastaydı.Enjeksiyonundan bir gün sonra, 33 cm deri nekrozu ile inflamasyon gözlendi.Vaka 2, nazal dorsumda ve özel bir klinikte hyaluronik asit jeli (Juvederm) dolgu enjeksiyonu alan 30 yaşında bir kadındı.Dolgu enjeksiyonlu alanda eritema ve şişlik geliştirdi Her hastanın abdominal subkutan dokusundan toplanan ADSC'leri içeren bir çözelti subkutan ve dermis seviyelerinde lezyona enjekte edildi.Yaralar ek tedavi olmadan iyileşti.Sürekli takip ile, her iki hasta da ameliyat sonrası 6 ay boyunca sadece ince doğrusal yara izleri yaşadı.Adipoz kaynaklı kök hücreleri kullanarak, dolgu enjeksiyonundan sonra cilt nekrozunun akut komplikasyonlarını başarılı bir şekilde tedavi ettik, bu da çok daha az yara izine neden oldu ve sadece yara iyileşmesinde değil, aynı zamanda estetikte de daha tatmin edici sonuçlar elde edildi.


Recidivism tahmin puanları, yüz binlerce mahkmun ceza ve gözetimini belirlemek için ABD genelinde kullanılır.Bu tür bir recidivism tahmin puan üreteci, Northpointe'nin Kaliforniya ve Florida gibi eyaletlerde kullanılan Alternatif Yaptırımlar (COMPAS) için Islah Suçu Yönetimi Profillemesidir ve geçmiş araştırmalar, siyah mahkumlara karşı belirli adalet ölçütlerine göre önyargılı olduğunu göstermiştir.Bu ırksal önyargıya karşı koymak için, recidivism'i öngören ve ırksal önyargıyı ortadan kaldırmak için eğitilen düşmanca bir şekilde eğitilmiş bir sinir ağı sunuyoruz.Modelimizin sonuçlarını COMPAS ile karşılaştırırken, tahmin edici bir doğruluk kazanırız ve üç adalet önleminden ikisini elde etmeye yaklaşırız: eşitlik ve oran eşitliği.Modelimiz herhangi bir tahmin ve demografiye genelleştirilebilir.Bu araştırma parçası, recidivism tahmini gibi yüksek bahisli gerçek dünyadaki bir uygulamada bilimsel çoğaltma ve basitleştirme örneğine katkıda bulunur.


Bu makale, yerel ikili desenlere ve örnek ve prototip dağılımlarının parametrik olmayan ayrımcılığına dayanan gri ölçekli ve rotasyon değişmez doku sınıflandırmasına teorik olarak çok basit, ancak verimli, çok çözünürlüklü bir yaklaşım sunar.Yöntem, auniform olarak adlandırılan belirli yerel ikili kalıpların yerel görüntü dokusunun temel özellikleri olduğunu ve bunların oluşum histogramının çok güçlü bir doku özelliği olduğunu kabul etmeye dayanmaktadır.Açısal uzayın herhangi bir nicelemesi için ve herhangi bir mekansal çözünürlük için auniformo kalıplarını tespit etmeye izin veren genelleştirilmiş gri ölçekli ve rotasyon değişmez operatör sunumunu türetiyoruz ve çoklu çözünürlük analizi için birden fazla operatörü birleştirmek için bir yöntem sunuyor.Önerilen yaklaşım, gri ölçekli varyasyonlar açısından çok sağlamdır, çünkü operatör, tanımı gereği, gri ölçeğin herhangi bir monoton dönüşümüne karşı değişmezdir.Bir diğer avantaj, operatör küçük bir mahallede birkaç işlem ve bir arama tablosu ile gerçekleştirilebildiği için hesaplama basitliğidir.Sınıflandırıcının belirli bir dönme açısında eğitildiği ve diğer dönme açılarından alınan örneklerle test edildiği gerçek dönme değişmezlik problemlerinde elde edilen mükemmel deneysel sonuçlar, basit dönme değişmez yerel ikili kalıpların oluşum istatistikleri ile iyi bir ayrımcılığa ulaşılabileceğini göstermektedir.Bu operatörler, yerel görüntü dokusunun mekansal konfigürasyonunu karakterize eder ve yerel görüntü dokusunun kontrastını karakterize eden dönme değişmez varyans ölçümleriyle birleştirerek performans daha da geliştirilebilir.Bu ortogonal ölçümlerin ortak dağılımlarının rotasyon değişmez doku analizi için çok güçlü araçlar olduğu gösterilmiştir.Endeks TerimleriNonparametrik, doku analizi, Outex, Brodatz, dağılım, histogram, kontrast.


Bu makale, geleneksel dizi etiketleme çerçevesini genelleştiren ve dağıtılmış temsillerden yararlanan Çince kelime segmentasyonuna gömme eşleştirme yaklaşımı önermektedir.Eğitim ve tahmin algoritmaları doğrusal zaman karmaşıklığına sahiptir.Önerilen modele dayanarak, benchmark corpora üzerinde açgözlü bir segmenter geliştirilir ve değerlendirilir.Deneyler, açgözlü segmenterimizin önceki nöral ağ tabanlı kelime segmenterlerine göre daha iyi sonuçlar elde ettiğini ve performansı, basit özellik setine ve eğitim için harici kaynakların bulunmamasına rağmen, son teknoloji yöntemleriyle rekabet ettiğini göstermektedir.


3G sistemlerinin uzun vadeli evriminin (LTE) spesifikasyonu şu anda 3GPP'de 2007 sonunda hazır spesifikasyonun hedef tarihi ile devam etmektedir.Evrimleşmiş radyo erişim ağı (RAN), OFDM teknolojisine dayanan yeni bir radyo arayüzü ve radyo işlevselliğinin baz istasyonlarına dağıtıldığı kökten farklı bir RAN mimarisini içerir.RAN mimarisinin dağıtılmış doğası, dağıtılmış bir devir şeması da dahil olmak üzere dağıtılmış bir şekilde çalışan yeni radyo kontrol algoritmaları ve prosedürleri gerektirir.LTE'deki teslim prosedürünün en önemli yönleri, birkaç ayrıntı dışında 3GPP'ye zaten yerleşmiştir.Bu yazıda LTE erişim içi teslim prosedürüne genel bir bakış sunmakta ve kullanıcı tarafından algılanan performans yönlerine odaklanan performansını değerlendirmekteyiz.Bir TCP üretim noktasından paket iletmenin gerekliliğini araştırıyoruz, teslim sırasında sipariş paketi teslimi sorununu analiz ediyoruz ve bunun için basit bir çözüm öneriyoruz.Son olarak, HARQ/ARQ durum atkısının radyo verimliliği üzerindeki etkisini araştırıyoruz.Sonuçlar, ne kullanıcının performansı ne de radyo verimliliğinin LTE'nin yer değiştirme tabanlı teslim prosedürü ile tehlikeye girmediğini göstermektedir.


Elektromiyografi (EMG) sinyalleri klinik/biyomedikal uygulamalar, Evolveable Hardware Chip (EHW) geliştirme ve modern insan bilgisayar etkileşimi için kullanılabilir.Kaslardan elde edilen EMG sinyalleri, algılama, ayrışma, işleme ve sınıflandırma için gelişmiş yöntemler gerektirir.Bu makalenin amacı, EMG sinyal analizi için çeşitli metodolojileri ve algoritmaları, sinyali ve doğasını anlamanın etkili ve etkili yollarını sağlamak için göstermektir.Ayrıca, EMG'yi kullanarak, protez el kontrolü, kavrama tanıma ve insan bilgisayar etkileşimi ile ilgili uygulamalara odaklanan bazı donanım uygulamalarına da işaret ediyoruz.Çeşitli EMG sinyal analiz yöntemlerinin performansını göstermek için bir karşılaştırma çalışması da verilmektedir.Bu makale araştırmacılara EMG sinyalini ve analiz prosedürlerini iyi anlamalarını sağlar.Bu bilgi, daha güçlü, esnek ve verimli uygulamalar geliştirmelerine yardımcı olacaktır.


Yirmi yıl önce bilgi sistemleri araştırmasının (ISR) başlatılmasıyla, bilgi sistemlerinin (IS) alanının dikkati idari sistemlerin ve bireysel araçların ötesine geçti.Milyonlarca kullanıcı Facebook'a giriş yapıyor, iPhone uygulamalarını indiriyor ve merkezi olmayan iş organizasyonları oluşturmak için mobil hizmetleri kullanıyor.Bu yeni dinamikleri anlamak, BT eserlerinin bir kategorisi olarak dijital altyapılara dikkat eden alanı gerektirecektir.Literatürün son teknoloji ürünü bir incelemesi, dijital altyapılara artan bir ilgiyi ortaya koyuyor, ancak alanın henüz araştırma çabalarının merkezine altyapı koymadığını da doğruluyor.Bu kaymaya yardımcı olmak için IS araştırması için üç yeni yön önermekteyiz: (1) BT eserinin ayrı bir türü olarak dijital altyapının doğasına dair teoriler, sui generis; (2) tüm geleneksel IS araştırma alanlarını şekillendiren ilişkisel yapılar olarak dijital altyapılar; (3) belirgin IS fenomenleri olarak değişim ve kontrol paradoksları.Uzunlamasına, büyük ölçekli sosyoteknik fenomenlerin nasıl çalışılacağına dair önerilerle sonuçlanırken, İS araştırmasına rehberlik eden geleneksel kategorilerin sınırlamalarına dikkat etmeye çalışıyoruz.


etiket(ler) Etiket Sınıfı c) b) a) 7.3 Entegrasyon Stratejileri 241 Kombinasyon stratejisi (kombinasyon şeması olarak da adlandırılır), bireysel sınıflandırıcıların çıktısını birleştirmek için kullanılan bir tekniktir.Soyut düzeydeki en popüler kombinasyon stratejileri, yalnızca en çok oy alan sınıfa bir girdi deseni atanan çoğunluk oy kurallarına dayanmaktadır (bkz. Bölüm 7.2).İki sınıflandırıcı birleştirildiğinde, mantıksal bir VE veya mantıksal bir OR operatörü tipik olarak kullanılır.İkiden fazla sınıflandırıcı entegre edildiğinde, AND/OR kuralları birleştirilebilir.Örneğin, bir biyometrik sistem "parmak izi OR (yüz ve el geometrisi)" üzerinde çalışabilir; yani, bir kullanıcının tanıma için bir parmak izi veya hem yüz hem de el geometrisi sunmasını gerektirir.Sınıf kümesi azaltma, lojistik gerileme ve Borda sayımları, sınıflandırıcıların rütbe etiketlerine göre birleştirilmesinde en çok kullanılan yaklaşımlardır (Ho, Hull ve Srihari, 1994).Sınıf kümesi indirgemesinde, altkümenin mümkün olduğunca küçük olması ve hala gerçek sınıfı içermesi amacıyla sınıfların bir altkümesi seçilir.Birden fazla modaliteden çoklu alt kümeler tipik olarak bir birlik veya alt kümelerin bir kesişimi kullanılarak birleştirilir.Lojistik gerileme ve Borda sayım yöntemleri toplu olarak sınıf kümesi yeniden sıralama yöntemleri olarak adlandırılır.Buradaki amaç, verilen sınıfların konsensüs sıralamasını türetmek ve böylece gerçek sınıfın en üst sırada yer almasıdır.Rank etiketleri bir indeksleme/geri alma sisteminde entegrasyon için çok yararlıdır.Bir biyometrik geri alma sistemi tipik olarak sipariş edilen bir aday listesi çıkarır (büyük olasılıkla eşleşmeler).Bu sıralı listenin en üst öğesi doğru bir eşleşme olması en muhtemel olanıdır ve listenin alt kısmı en az olası eşleşmedir.Güven değerlerini birden fazla modaliteden birleştirmek için en popüler kombinasyon şemaları toplam, ortalama, medyan, ürün, minimum ve maksimum kurallardır.Kittler et al.(1998), bu popüler şemaların altında yatan matematiksel temeli anlamak amacıyla teorik bir çerçeve geliştirmiştir.Deneyleri, toplam veya ortalama şemanın pratikte tipik olarak çok iyi performans gösterdiğini gösterdi.Toplam kuralının kullanılmasındaki bir sorun, farklı modalitelerden gelen güvenlerin (veya puanların) normalleştirilmesi gerektiğidir.Bu normalleşme tipik olarak güven ölçümlerini farklı modalitelerden ortak bir alana haritalandırmayı içerir.Örneğin, bir biyometrik sistem bir mesafe puanı (daha düşük puan, daha benzer desenler) verebilirken, bir diğeri bir benzerlik puanı (daha yüksek puan, daha benzer desenler) verebilir ve böylece puanlar toplam kuralı kullanılarak doğrudan birleştirilemez.En basit haliyle, bu normalleşme sadece mesafe puanlarının işaretini tersine çevirmeyi içerebilir, böylece daha yüksek bir puan daha yüksek bir benzerliğe karşılık gelir.Daha karmaşık bir formda, normalleşme, her bir modaliteden güven değerlerinin dağılımlarını tahmin ederek eğitim verilerinden öğrenilebilen doğrusal olmayan olabilir.Daha sonra puanlar, sıfır ortalama, birim varyansa sahip olacak şekilde çevrilir ve ölçeklendirilir ve daha sonra hiperbolik teğet fonksiyonu kullanılarak (0,1) sabit bir aralıkla yeniden biçimlendirilir.Normalleştirme için tahmini dağılımları parametrelendirmenin cazip olduğunu unutmayın.Bununla birlikte, dağıtımların bu tür parametrelendirilmesi dikkatli kullanılmalıdır, çünkü biyometrik sistemlerin hata oranları tipik olarak çok küçüktür ve dağıtımların kuyruklarını tahmin etmede küçük bir hata, hata tahminlerinde önemli bir değişikliğe neden olabilir (bkz. Şekil 7.3).Diğer bir yaygın uygulama, her bir modalite için farklı ölçekleme faktörlerini (ağırlıklarını) eğitim verilerinden hesaplamaktır, böylece kombine sınıflandırıcının doğruluğu maxi7 Multimodal Biyometrik Sistemler 242 mizedir.Bu ağırlıklı toplam kuralının, bileşen sınıflandırıcılarının farklı güçleri (yani farklı hata oranları) olduğunda basit toplam kuralından daha iyi çalışması beklenir.Şekil 7.3. a) Bir parmak izi doğrulama sistemi için orijinal ve sahtekâr dağıtımlar (Jain ve ark., 2000) ve sahtekâr dağıtım için Normal bir yaklaşım.Görsel olarak, Normal yaklaşım iyi görünüyor, ancak FMR'nin FAR (Yanlış Kabul Oranı) ve (1-FNMR) olarak adlandırıldığı B'deki ROC'lerde gösterildiği gibi parametrik olmayan tahmine kıyasla performansta önemli bir düşüşe neden oluyor.Elsevier.Biyometrik sistemlerdeki çoklu modaliteleri birleştirmek için bazı şemalar da teorik bir bakış açısıyla incelenmiştir.Teorik bir analiz yoluyla, Daugman (1999b), güçlü bir biyometrik ve zayıf bir biyometrik, AND veya OR oylama kurallarını kullanarak soyut bir seviye kombinasyonu ile birleştirilirse, kombinasyonun performansının iki bireysel biyometrikten daha kötü olacağını gösterdi.Hong, Jain ve Pankanti'nin (1999) teorik analizi, AND/OR oylama stratejilerinin performansı ancak belirli koşullar yerine getirildiğinde arttırabileceğini ve Daugman'ın bulgularını doğruladığını gösteriyor.Analizleri ayrıca, güven seviyesi füzyonunun zayıf ve güçlü bir biyometrik birleştirme durumunda bile genel performansı önemli ölçüde iyileştirmesi beklendiğini gösterdi.Kittler et al.(1998), toplam (veya ortalama) kuralın diğer kuralları neden aştığını açıklamak için bir duyarlılık analizi başlattı.Toplam kuralın, posterior olasılıklar (güven değerleri) tahmininde bireysel sınıflandırıcıların hata oranlarına diğer benzer kurallardan (örneğin "ürün" kuralı) daha az hassas olduğunu gösterdiler.Toplam kuralının, aynı posterior olasılıkların farklı tahminlerini birleştirmek için en uygun olduğunu iddia ederler (örneğin, farklı sınıflandırıcı başlatmalardan kaynaklanır).Prabhakar ve Jain (2002), toplam ve ürün kurallarını Neyman-Pearson kombinasyon şeması ile karşılaştırdı ve ilişkili özellikleri birleştirirken ürün kuralının toplam kuralından daha kötü olduğunu ve hem toplam kuralının hem de ürün kurallarının zayıf ve güçlü sınıflandırıcıları birleştirirken Neyman Pearson kombinasyon şemasından daha düşük olduğunu gösterdi.0 20 40 60 80 100 0 1 2 3 4 5 6 7 Normalleştirilmiş Eşleştirme Puanı Pe rc en ta ge ( % ) Imposter Orijinal Parametrik Olmayan İmposter Dağıtımı Normal İmposter Dağıtımı Orijinal Dağıtımı 0 1 2 3 4 5 50 55 65 75 75 80 90 95 100 Yanlış Kabul Oranı (%) G en ui ne A cc ep ta nc e R at e (% ) Nonparametrik İmposter Dağıtımı Kullanarak Normal Dağıtımılma


Gait analizi son zamanlarda popüler bir araştırma alanı haline geldi ve nörodejeneratif hastalıkların klinik teşhisine yaygın olarak uygulandı.Kalça ve diz eklem açılarını yakalamak için çeşitli düşük maliyetli sensör tabanlı ve görüş tabanlı sistemler geliştirilmiştir.Bununla birlikte, bu sistemlerin performansları doğrulanmamıştır ve birbirleriyle karşılaştırılmıştır.Bu çalışmanın amacı, bir deney kurmak ve sensör tabanlı bir sistemin performanslarını birden fazla atalet ölçüm birimi (IMU'lar), markör algılamalı görme tabanlı bir yürüyüş analiz sistemi ve normal yürüyüş sırasında kalça ve diz eklem açılarını yakalamada işaretsiz bir görme tabanlı sistem ile karşılaştırmaktır.Elde edilen ölçümler, yer gerçeği ölçümü olarak goniometrelerden elde edilen verilerle doğrulandı.Sonuçlar, IMU'lar tabanlı sensör sisteminin küçük hatalarla mükemmel performans verdiğini, görüş sistemlerinin ise biraz daha büyük hatalarla kabul edilebilir sonuçlar verdiğini göstermektedir.


Özellik seçimi için algoritmalar iki geniş kategoriye ayrılır: Öğrenme algoritmasının kendisini, özelliklerin kullanışlılığını değerlendirmek için kullanan ambalajlar ve verilerin genel özelliklerine dayanarak özellikleri sezgisel olarak değerlendiren filtreler.Büyük veritabanlarına uygulama için, filtreler çok daha hızlı oldukları için ambalajlardan daha pratik olduğu kanıtlanmıştır.Bununla birlikte, mevcut filtre algoritmalarının çoğu yalnızca ayrık sınıflandırma problemleriyle çalışır.Bu makale, sürekli ve ayrık problemlere uygulanabilen hızlı, korelasyona dayalı bir filtre algoritmasını tanımlar.Algoritma genellikle naif Bayes, örnek tabanlı öğrenme, karar ağaçları, yerel ağırlıklı regresyon ve model ağaçlar için bir ön işleme adımı olarak kullanıldığında iyi bilinen ReliefF öznitelik tahmincisinden daha iyi performans gösterir.ReliefF'nin yaptığından daha fazla özellik seçimi gerçekleştirir - veri boyutsallığını çoğu durumda yüzde elli oranında azaltır.Ayrıca, önceden işlenmiş verilerden inşa edilen karar ve model ağaçları genellikle önemli ölçüde daha küçüktür.


Doğrusal modellerde tahmin için yeni bir yöntem önermekteyiz.'lasso', katsayıların mutlak değerinin bir sabitten daha az olduğu toplamına tabi olan karelerin artık toplamını en aza indirir.Bu kısıtlamanın doğası gereği, bazı katsayılar şapka üretme eğilimi tam olarak 0'dır ve bu nedenle yorumlanabilir modeller verir.Simülasyon çalışmalarımız, kementin hem alt küme seçiminin hem de sırt gerilemesinin bazı olumlu özelliklerinden hoşlandığını göstermektedir.Alt küme seçimi gibi yorumlanabilir modeller üretir ve sırt gerilemesinin kararlılığını sergiler.Ayrıca Donoho ve Johnstone tarafından yapılan adaptif fonksiyon tahmini çalışmaları ile ilginç bir ilişki vardır.Lasso fikri oldukça geneldir ve çeşitli istatistiksel modellerde uygulanabilir: genelleştirilmiş regresyon modellerine ve ağaç tabanlı modellere uzantılar kısaca açıklanmıştır.


Düşük maliyetli Microsoft Kinect sensörünün icadıyla, yüksek çözünürlüklü derinlik ve görsel (RGB) algılama yaygın kullanım için kullanılabilir hale gelmiştir.Kinect sensörü tarafından sağlanan derinlik ve görsel bilgilerin tamamlayıcı doğası, bilgisayar görüşündeki temel sorunları çözmek için yeni fırsatlar açar.Bu makale, son Kinect tabanlı bilgisayar görme algoritmaları ve uygulamalarının kapsamlı bir incelemesini sunmaktadır.Gözden geçirilmiş yaklaşımlar, Kinect sensörü aracılığıyla ele alınabilecek veya geliştirilebilecek görme problemlerinin türüne göre sınıflandırılır.Kapsanan konular arasında ön işleme, nesne izleme ve tanıma, insan aktivite analizi, el hareketi analizi ve iç mekan 3-D haritalama yer almaktadır.Her bir yöntem kategorisi için, ana algoritmik katkılarını ana hatlarıyla sıralıyor ve RGB meslektaşlarına kıyasla avantajlarını / farklılıklarını özetliyoruz.Son olarak, bu alandaki zorluklara ve gelecekteki araştırma eğilimlerine genel bir bakış veriyoruz.Bu makalenin Kinect tabanlı bilgisayar görme araştırmacıları için bir öğretici ve referans kaynağı olarak hizmet etmesi bekleniyor.


Bu makale, derinlik sensörleri ile gerçek zamanlı insan aksiyonu tanıma için siparişler adı verilen yeni bir görsel temsil sunuyor.Bir orderlet, bir grup düşük seviye özelliği arasında ordinal deseni yakalayan orta seviye bir özelliktir.İskeletler için, bir orderlet bir grup eklem arasında belirli mekansal ilişkiyi yakalar.Bir derinlik haritası için, bir emir, bir alt bölge grubu arasındaki şekil bilgisinin karşılaştırmalı bir ilişkisini karakterize eder.Orderlet temsili iki güzel özelliğe sahiptir.İlk olarak, küçük gürültüye duyarsızdır, çünkü bir sipariş sadece bireysel özellikler arasındaki karşılaştırmalı ilişkiye bağlıdır.İkincisi, çerçeve düzeyinde bir temsildir, böylece gerçek zamanlı çevrimiçi eylem tanıma için uygundur.Deneysel sonuçlar, çevrimiçi eylem tanıma ve çapraz çevre eylem tanıma konusundaki üstün performansını göstermektedir.


Vardiya azaltma gibi artımlı ayrıştırma teknikleri verimlilikleri sayesinde popülerlik kazanmıştır, ancak büyük bir sorun devam etmektedir: arama açgözlüdür ve dinamik programlamanın aksine tüm alanın (hatta ışın araması ile) sadece küçük bir kısmını araştırır.Şaşırtıcı bir şekilde, dinamik programlamanın aslında birçok kayma azaltıcı ayrıştırıcı için, özellik değerlerine dayanan "eşdeğer" yığınları birleştirerek mümkün olduğunu gösteriyoruz.Empirik olarak, algoritmamız son teknoloji ürünü kayma azaltıcı bağımlılık ayrıştırıcısı üzerinde doğrulukta bir kayıp olmadan beş kat hız sağlar.Daha iyi arama da daha iyi öğrenmeye yol açar ve son ayrıştırıcımız daha önce bildirilen tüm bağımlılık ayrıştırıcılarını İngilizce ve Çince için geride bırakır, ancak çok daha hızlıdır.


Bazı sorgular sadece makineler tarafından cevaplanamaz.Bu tür sorguların işlenmesi, veritabanından eksik olan bilgileri sağlamak, hesaplamalı olarak zor işlevleri yerine getirmek ve sonuçları bulanık kriterlere göre eşleştirmek, sıralamak veya toplamak için insan girdisi gerektirir.CrowdDB, ne veritabanı sistemlerinin ne de arama motorlarının yeterli şekilde cevaplayamadığı sorguları işlemek için kalabalık kaynak kullanımı yoluyla insan girdisini kullanır.SQL'i hem karmaşık sorgular yapmak için bir dil hem de verileri modellemenin bir yolu olarak kullanır.CrowdDB, geleneksel veritabanı sistemlerinin birçok yönünden yararlanırken, önemli farklılıklar da vardır.Kavramsal olarak, büyük bir değişiklik, sorgu işleme için geleneksel kapalı dünya varsayımının insan girdisi için tutmamasıdır.Uygulama perspektifinden bakıldığında, kitle kaynaklı verileri talep etmek, entegre etmek ve temizlemek için insan odaklı sorgu operatörlerine ihtiyaç vardır.Dahası, performans ve maliyet, işçi afinitesi, eğitim, yorgunluk, motivasyon ve konum dahil olmak üzere bir dizi yeni faktöre bağlıdır.CrowdDB'nin tasarımını tanımlıyoruz, Amazon Mechanical Turk'ü kullanarak ilk deney setini bildiriyoruz ve kitle kaynaklı sorgu işleme sistemlerinin geliştirilmesinde gelecekteki çalışmalar için önemli yolları ana hatlarıyla anlatıyoruz.


Bu makalede, ortalama fonksiyonların dağıtık minimizasyonu için iki yeni iletişim verimli yöntem sunuyoruz.İlk algoritma, herhangi bir yerel algoritmanın yerel bir alt soruna yaklaşık bir çözüm döndürmesine izin veren DANE algoritmasının [20] kesin olmayan bir varyantıdır.Böyle bir stratejinin DANE'nin teorik garantilerini önemli ölçüde etkilemediğini gösteriyoruz.Aslında, yaklaşımımız sağlamlaştırma stratejisi olarak görülebilir, çünkü yöntem pratikte ortaya çıkan veri bölünmesi konusunda DANE'den önemli ölçüde daha iyi davranmaktadır.DANE algoritmasının iletişim karmaşıklığı alt sınırlarına uymadığı iyi bilinmektedir.Bu boşluğu kapatmak için, yalnızca iletişim alt sınırlarıyla uyuşmayan, aynı zamanda tamamen birinci dereceden bir kahin kullanılarak da uygulanabilen AIDE adı verilen ilk yöntemin hızlandırılmış bir varyantını önermekteyiz.Ampirik sonuçlarımız, AIDE'nin makine öğrenimi uygulamalarında doğal olarak ortaya çıkan ayarlarda diğer iletişim verimli algoritmalardan daha üstün olduğunu göstermektedir.


Makale, geçmiş ve şimdiki sonuçları büyük ölçekli karmaşık sistemlerin merkezi olmayan kontrolü alanında gözden geçirir.Merkeziyetsizleşme, ayrışma ve sağlamlığa vurgu yapılır.Bu metodolojiler, yüksek boyutsallık, bilgi yapısı kısıtlamaları, belirsizlik ve gecikmeler gibi büyük ölçekli karmaşık sistemlerde ortaya çıkan belirli zorlukların üstesinden gelmek için etkili araçlar olarak hizmet eder.Bu içerikte gelecekteki araştırmalar için çeşitli muhtemel konular tanıtılmaktadır.Genel bakış, merkezi olmayan kontrolün ağ bağlantılı kontrol sistemlerine genişletilmesini sağlama potansiyellerinden dolayı birbirine bağlı dinamik sistemlerdeki son ayrışma yaklaşımlarına odaklanmıştır.# 2008 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır.


Özellik seçimi, sınıflandırma doğruluğunu artırabilir ve sınıflandırmanın hesaplama karmaşıklığını azaltabilir.Saldırı tespit sistemlerinde (IDS) veri özellikleri, her zaman, bazı sınıflandırmaların yalnızca birkaç örneği varken, diğerlerinin birçok örneği olduğu dengesiz sınıflandırma problemini ortaya koymaktadır.Bu dengesizlik açıkça sınıflandırma verimliliğini sınırlayabilir, ancak bunu ele almak için çok az çaba sarf edilmiştir.Bu makalede, IDS'de, nüfus evrimi için özel bir hakimiyet yöntemi ve önceden tanımlanmış çoklu hedefli arama olmak üzere iki strateji kullanan çok nesnel sorun için bir şema önerilmiştir.Trafiği sadece normal ve anormal arasında değil, aynı zamanda anormallik tipine göre de ayırt edebilir.Planımıza dayanarak, NSGA-III iyi performansa sahip yeterli bir özellik alt kümesi elde etmek için kullanılır.Gelişmiş bir çok objektif optimizasyon algoritması (I-NSGA-III), yeni bir niş koruma prosedürü kullanılarak daha da ileri sürülmektedir.En az seçilmiş özelliklere sahip bireyi seçen bir önyargı-seçim sürecinden ve hedeflerinin maksimum toplam ağırlığına sahip bireyi seçen bir uyum-seçim sürecinden oluşur.Deneysel sonuçlar, I-NSGA-III'ün dengesizlik problemini daha az örneği olan sınıflar için daha yüksek sınıflandırma doğruluğu ile hafifletebileceğini göstermektedir.Dahası, hem daha yüksek sınıflandırma doğruluğuna hem de daha düşük hesaplama karmaşıklığına ulaşabilir.2016 Elsevier B.V. tarafından yayınlandı.


Derin gizli değişken modeller, yüksek boyutlu verilerin gösterimlerini denetimsiz bir şekilde öğrenir.Son zamanlarda yapılan bir dizi çaba, istatistiksel olarak bağımsız varyasyon eksenlerini birbirinden ayıran, genellikle objektif fonksiyonun uygun modifikasyonlarını tanıtarak öğrenme temsillerine odaklanmıştır.Bu büyüyen edebiyat gövdesini, gizli kodun seyrekliği, temsillerin bijektivitesi ve ampirik veri dağılımının desteklenmesi arasındaki takasları açıkça temsil eden kanıtların alt sınırının genelleştirilmesini formüle ederek sentezliyoruz.Amacımız, bloklar içinde bir dereceye kadar korelasyona izin verirken değişken bloklarını birbirinden ayıran hiyerarşik gösterimleri öğrenmek için de uygundur.Bir dizi veri kümesi üzerinde yapılan deneyler, öğrenilen gösterimlerin yorumlanabilir özellikler içerdiğini, ayrık nitelikleri öğrenebildiğini ve görünmeyen faktörler kombinasyonlarına genelleştirebildiğini göstermektedir.


Elektromiyogram veya EMG sinyali çok küçük bir sinyaldir; görüntüleme amacıyla veya daha ileri analiz işlemi için geliştirmek için bir sistem gerektirir.Bu makale, düşük maliyetli fizyoterapi EMG sinyal alma sisteminin gelişimini iki kanal girişi ile sunar.Satın alma sisteminde, her iki giriş sinyali de bir diferansiyel amplifikatör ile güçlendirilir ve EMG sinyalinin doğrusal zarfını elde etmek için sinyal ön işleme tabi tutulur.Elde edilen EMG sinyali daha sonra dijitalleştirilir ve çizilmek üzere bilgisayara gönderilir.


Örnek kümeleme, belge özetleme ve sensör yerleştirme dahil olmak üzere makine öğrenimindeki çok çeşitli sorunlar, kısıtlı alt modül maksimizasyon problemleri olarak atılabilir.Son zamanlarda bu sorunlar için dağıtılmış algoritmalar geliştirmeye yönelik birçok çaba harcanmıştır.Bununla birlikte, bu sonuçlar yüksek sayıda mermi, suboptimal yaklaşım oranları veya her ikisinden de muzdariptir.Sıralı ayardaki mevcut algoritmaları dağıtılmış ayara getirmek için bir çerçeve geliştiriyoruz, sadece sabit sayıda MapReduce turunda birçok ayar için en uygun yaklaşım oranlarına ulaşıyoruz.Tekniklerimiz ayrıca bir matroid kısıtlamasına tabi monoton olmayan maksimizasyon için hızlı bir sıralı algoritma verir.


Ağa bağlı ve işbirlikçi robotlar için ortaya çıkan uygulamalar, ajan grupları için hareket koordinasyonu çalışmasını motive eder.Örneğin, ajan gruplarının gözetim, keşif ve çevresel izleme de dahil olmak üzere çeşitli yararlı görevleri yerine getireceği öngörülmüştür.Bu makale, "en yakın diğer ajandan uzaklaşın" veya "kendi Voronoi poligonunuzun en uzak tepesine doğru hareket edin" gibi mobil ajanlar arasındaki temel etkileşimleri ele almaktadır. Bu basit etkileşimler, dağıtılmış dinamik sistemlere aittir, çünkü uygulamaları yalnızca komşu ajanlar hakkında minimum bilgi gerektirir.Bu dağıtılmış dinamik sistemler ile disk kaplama ve küre paketleme maliyet fonksiyonları arasındaki yakın ilişkiyi geometrik optimizasyondan karakterize ediyoruz.Başlıca sonuçlarımız: (i) bu geometrik maliyet fonksiyonlarının düzgünlük özelliklerini karakterize ediyoruz, (ii) etkileşim yasalarının maliyet fonksiyonlarının pürüzsüz olmayan gradyanının varyasyonları olduğunu gösteriyoruz ve (iii) yasaların çeşitli asimptotik yakınsama özelliklerini oluşturuyoruz.Teknik yaklaşım, hesaplama geometrisinden, pürüzsüz olmayan analizden ve pürüzsüz olmayan stabilite teorisinden gelen kavramlara dayanır.


Son gelişmeler, Clari'nin kısmen sıralı, kısmen speci ed dizileri oluşturma sürecini, yürütmesi bir ajanın amacına ulaşacaktır.Bu makale, basit şeritlerin temsilini ele alan ve dinamik evrenler üzerinde ayrım ön koşulu, koşullu e ekleri ve evrensel quanti katyonu ile eylemleri yöneten biriyle başlayan en az bağlılık planlayıcılarının ilerlemesini özetlemektedir.Yol boyunca Chapman'ın Modal Truth Criterion formülasyonunun nasıl yanıltıcı olduğunu ve NP-tamlığının neden koşullu e ekts ile planlar hakkında akıl yürütme sonucunun planlayıcımız için geçerli olmadığını açıklıyoruz.1 Franz Amador, Tony Barrett, Darren Cronquist, Denise Draper, Ernie Davis, Oren Etzioni, Nort Fowler, Rao Kambhampati, Craig Knoblock, Nick Kushmerick, Neal Lesh, Karen Lochbaum, Drew McDermott, Ramesh Patil, Kari Pulli, Ying Sun, Austin Tate ve Mike Williamson'ason'a yardımcı yorumlar için teşekkür ederim.Bu araştırma kısmen Deniz Araştırma Fonu 90-J-1904 ve Ulusal Bilim Vakfı Hibe IRI-8957302 tarafından finanse edildi.


Parabolik lens ve dalga kılavuzu adaptörü ile donatılmış geniş bantlı çift sırtlı boynuz antenin tasarımı, üretimi ve karakterizasyonu da dahil olmak üzere tüm tasarım döngüsü bu makalede sunulmaktadır.Sunulan çalışmanın önemli bir amacı, 18-40 GHz frekans aralığında ana radyasyon lobu içinde düz bir faz karakteristiği ile yüksek doğrudanlık elde etmekti, böylece anten bir serbest alan malzeme karakterizasyon kurulumunda uygulanabilirdi.


Yeni nesil heterojen kablosuz ağlarda, çok arayüzlü bir terminale sahip bir kullanıcı, çeşitli teknolojiler kullanan farklı servis sağlayıcılarından ağ erişimine sahip olabilir.Teslim kararının birden fazla kritere ve kullanıcı tercihine dayandığına inanılmaktadır.Teslim kararı sorununu çözmek için çeşitli yaklaşımlar önerilmiştir, ancak karar yönteminin seçimi keyfi görünmektedir ve bazı yöntemler tartışmalı sonuçlar bile vermektedir.Bu makalede, yeni bir teslim karar stratejisi ile birlikte yeni bir teslim kriteri getirilmiştir.Buna ek olarak, teslim kararı bize bulanık çoklu öznitelik karar verme (MADM) sorunu olarak tanımlanır ve bazı kriterlerin kesin olmayan bilgileri ve kullanıcı tercihi ile başa çıkmak için bulanık mantık uygulanır.Çeşitli bulanık MADM yöntemlerinin sistematik bir analizinden sonra, uygulanabilir bir yaklaşım sunulur.Sonunda, önerilen yöntemleri gösteren örnekler verilir ve yöntemlerin hassasiyeti de analiz edilir.


Sınıflandırıcının performansı ve doğruluğu, doğrudan özellik seçiminin sonucundan etkilenir.Tek sınıf F-Score özellik seçimi ve geliştirilmiş F-Score özellik seçimi ve genetik algoritmaya dayanarak, K en yakın komşu, destek vektör makinesi, rastgele orman, naif Bayes gibi makine öğrenme yöntemleriyle birleştirildiğinde, iki sınıflandırma dengesiz veri problemini ve çoklu sınıflandırma problemini işlemek için bir hibrit özellik seçim algoritması önerilmiştir.Geleneksel makine öğrenme algoritması ile karşılaştırıldığında, daha geniş özellik alanında arama yapabilir ve dengesiz veri setlerinin özelliklerini, dengesiz sınıflandırma sorununu daha iyi ele alabilecek sezgisel kurallara göre ele almak için sınıflandırıcıyı teşvik edebilir.Deney sonuçları, alıcı altındaki alanın iki sınıflandırma için karakteristik eğriyi çalıştırdığını ve çoklu sınıflandırma problemi için doğruluk oranının diğer modellerle karşılaştırıldığında iyileştirildiğini göstermektedir.


Metin sınıflandırması için makine öğrenimi, belge kategorizasyonu, haber filtreleme, belge yönlendirme ve kişiselleştirmenin cor nerstone'udur.Metin etki alanlarında, öğrenme görevinin verimli ve m cevherinin doğru olması için etkili özellik seçimi gereklidir.Bu makale, on iki özellik seçim yönteminin ampirik bir karşılaştırmasını sunar (örn.Bilgi Kazancı) Reuters, TREC, OHSUMED, vb.'den toplanan 229 metin sınıflandırma problemi örneğinin bir kriteri üzerinde değerlendirildi.Sonuçlar, her biri farklı si tuat ons'larda uygun olduğu için birden fazla gol p ers seçiciden (doğruluk, F-ölçüm, hassasiyet ve geri çağırma) analiz edilir.Sonuçlar, ‘Bi-Normal Ayırma’ (BNS) olarak adlandırdığımız yeni bir özellik seçiminin, diğerlerini çoğu durumda önemli bir farkla geride bıraktığını ortaya koyuyor.Bu marj, metin clas sification problemlerinde yaygın olan ve özellikle indüksiyon algoritmaları için zorlu olan yüksek sınıf skew ile görevlerde genişledi.Veri madenciliği uygulayıcısının ihtiyaçlarına odaklanan yeni bir değerlendirme metodolojisi sunulmaktadır ve en iyi performansı verme olasılığı en yüksek olan bir (veya bir çift) metrik seçmek isteyen tek bir veri kümesi ile karşı karşıya kalmıştır.Bu bakış açısı iv'den BNS, hassaslık hariç tüm hedefler için en iyi tek seçimdi, bunun için Bilgi Kazancı en iyi sonucu en sık verdi.Bu analiz, örneğin, Gain ve Chi-Squared hakkındaki Informati'nin başarısızlıklarla ilişkili olduğunu ve bu nedenle birlikte kötü çalıştıklarını ortaya koydu.c, dört performans hedefinin her biri için en uygun metrik çiftlerini attığında, BNS tutarlı bir şekilde çiftinin bir membe r'sidir; örneğin, en büyük geri çağırma için, BNS + F1 ölçüsü çifti, en fazla sayıda görevde önemli bir farkla en iyi performansı verdi.