İki katmanlı bir hücresel ağda - daha kısa menzilli femtocell sıcak noktalarına sahip merkezi bir makroselden oluşan - çapraz kademeli girişim, evrensel frekans yeniden kullanımı ile genel kapasiteyi sınırlar.Evrensel frekans yeniden kullanımı ile yakın-uzak etkileri ölçmek için, bu kağıt, herhangi bir uygulanabilir femtocell SINR seti göz önüne alındığında, en büyük uygulanabilir hücresel Sinyal-araştırma-Plus-Noise Oranı (SINR) sağlayan temel bir ilişki türetmektedir.İki katmanlı bir ağda basit ve doğru performans anlayışları sağlayan bir bağlantı bütçesi analizi sunuyoruz.Femtocells'te dağıtık bir yardımcı program tabanlı SINR uyarlaması, makrohücreye kochannel femtocells'ten çapraz kademeli müdahaleyi hafifletmek için önerilmiştir.Foschini-Miljanic (FM) algoritması adaptasyonun özel bir durumudur.Her femtocell, SINR tabanlı bir ödülden oluşan bireysel yararlarını, daha az ortaya çıkan bir maliyetten (makrosele müdahale) en üst düzeye çıkarır.Sayısal sonuçlar, FM'e göre ortalama femtocell SINR'lerde %30'dan fazla iyileşme göstermektedir.Çapraz katman müdahalesinin hücresel bir kullanıcının SINR hedefini elde etmesini engellemesi durumunda, en güçlü femtocell engelleyicilerin iletim güçlerini azaltan bir algoritma önerilmiştir.Algoritma, bir hücresel kullanıcının SINR hedefine 100 femtocells/cell-site (tipik hücresel parametrelerle) bile ulaşmasını sağlar ve femtocelllerde sadece %16 oranında en kötü durumda SINR azalmasını gerektirir.Bu sonuçlar, paylaşılan spektruma sahip iki katmanlı ağlarda minimum ağ yükü gerektiren güç kontrol şemalarının tasarımını motive eder.


Geleneksel düzlemsel baskılı quasi-Yagi antenlerinin basitliği ve sezgisel tasarımı, iyi yönlendirilmesi nedeniyle yaygın popülaritesine yol açmıştır.Bu makalede, S bandında çalışan tek bir yönetmen ve içbükey bir parabolik reflektör içeren yeni bir quisi-Yagi anteni önerildi.Empedans karakteristiği ve radyasyon karakteristiği CST-Microwave Studio ile simüle edilir ve anten imal edilir ve ölçülür.Ölçülen sonuçlar, 2.28-2.63GHz'de çalışabilen antenin, çalışma frekansı aralığında ortalama 6.5dBi, özellikle 2.5GHz'de 7.5dBi'lik en yüksek kazanç elde edebileceğini göstermektedir.Önerilen anten WLAN/TD-LTE/BD1 ve benzeri alanlarda yaygın olarak kullanılabilir.


Bu makale, yüksek güç faktörüne sahip bir LLC rezonans dönüştürücü tabanlı LED (Işık Yayan Diyot) lamba sürücüsü önermektedir.Önerilen devre, sürekli iletim modunda (CCM) çalışan PFC (Power Factor Correction) için bir yükseltici dönüştürücü ve LED lamba yükünü sürmek için yarı köprü rezonans dönüştürücü kullanır.LLC dönüştürücü, yarı köprünün katı hal anahtarları, anahtarlama kayıplarını azaltmak için sıfır voltaj anahtarlama (ZVS) altında çalışacak şekilde tasarlanmıştır.50 W LED sürücüsünün analizi, tasarımı, modellenmesi ve simülasyonu, evrensel AC şebekeleri için MATLAB/Simulink aracı kullanılarak gerçekleştirilir.Güç kalitesi endeksleri, önerilen LED lamba sürücüsünün performansını değerlendirmek için AC şebeke akımının (THDi), güç faktörünün (PF) ve arma faktörünün (CF) toplam harmonik bozulması gibi hesaplanır.


Bina tavsiye sistemleri için en başarılı yaklaşımlardan biri olarak, işbirlikçi filtreleme (CF), diğer kullanıcılar için bilinmeyen tercihlerin önerilerini veya tahminlerini yapmak için bir grup kullanıcının bilinen tercihlerini kullanır.Bu makalede, ilk olarak veri seyrekliği, ölçeklenebilirlik, eşanlamlılık, gri koyun, şilin saldırıları, gizlilik koruması vb. ve olası çözümleri gibi CF görevlerini ve ana zorluklarını tanıtıyoruz.Daha sonra üç ana CF tekniği kategorisi sunuyoruz: bellek tabanlı, model tabanlı ve hibrit CF algoritmaları (diğer tavsiye teknikleriyle CF'yi birleştiren), her kategorinin temsili algoritmaları için örnekler ve tahmin edici performanslarının analizi ve zorlukları ele alma yetenekleri.Temel tekniklerden en son teknolojiye kadar, bu alanda araştırma ve uygulama için bir yol haritası olarak sunulabilecek CF teknikleri için kapsamlı bir anket sunmaya çalışıyoruz.


ÖzetGünümüzde haberler, bağlantılar, resimler veya VDO'lar gibi sosyal medya bilgileri kapsamlı bir şekilde paylaşılmaktadır.Bununla birlikte, sosyal medya aracılığıyla bilgi yaymanın etkinliği kaliteden yoksundur: daha az gerçek kontrolü, daha fazla önyargı ve birkaç söylenti.Birçok araştırmacı Twitter'da güvenilirlik hakkında araştırma yaptı, ancak Facebook'taki güvenilirlik bilgileri hakkında araştırma raporu yok.Bu makale, Facebook bilgileri üzerindeki güvenilirliği ölçmek için özellikler önermektedir.Facebook'ta güvenilirlik sistemini geliştirdik.İlk olarak, her bir gönderinin güvenilirliğini manuel insan etiketiyle ölçmek için FB güvenilirlik değerlendiricisini geliştirdik.Daha sonra Destek Vektör Makinesi (SVM) kullanarak bir model oluşturmak için eğitim verilerini topladık.İkinci olarak, her bir gönderinin güvenilirliğini değerlendirmek için Facebook kullanıcıları için FB güvenilirliğinin krom bir uzantısını geliştirdik.FB güvenilirlik krom uzantısımızın kullanım analizine dayanarak, kullanıcıların yanıtlarının yaklaşık %81'i önerilen sistem tarafından otomatik olarak hesaplanan önerilen güvenilirlikle hemfikirdir.


Sosyal medya ağı fenomeni, çevrimiçi olarak erişilebilen ve erişimi kolay büyük miktarda değerli veri oluşturur.Birçok kullanıcı, farklı sosyal ağ sitelerindeki görüntüleri, videoları, yorumları, yorumları, haberleri ve görüşleri paylaşırken, Twitter en popüler olanlardan biridir.Twitter'dan toplanan veriler son derece yapılandırılmamıştır ve tweet'lerden yararlı bilgiler çıkarmak zorlu bir iştir.Twitter, çoğunlukla tweetlerini Arap dilini kullanarak yayınlayan ve yazan çok sayıda Arapça kullanıcısına sahiptir.İngilizcede duygu analizi üzerine çok fazla araştırma yapılmış olsa da, Arapça'daki araştırma ve veri setlerinin miktarı sınırlıdır.Bu makale, sağlık hizmetleri hakkındaki görüşler hakkında olan ve Twitter'dan toplanan bir Arapça dil veri setini tanıtmaktadır.Gazete ilk olarak Twitter'dan veri toplama sürecini ve ayrıca Arapça büyük bir duyarlılık analizi veri kümesi oluşturmak için Arapça metni filtreleme, ön işleme ve açıklama sürecini detaylandıracak.Derin ve Evrimsel Sinir Ağları ile birlikte çeşitli Makine Öğrenme algoritmaları (Nave Bayes, Destek Vektör Makinesi ve Lojistik Regresyon) sağlık veri setimiz üzerindeki duygu analizi deneylerimizde kullanılmıştır.


Bu makale, bu nitel yöntemlerden birini tanımlar ve tartışır - vaka araştırma stratejisi.Bu yaklaşımı kullanarak araştırma yapmak isteyen araştırmacılar için öneriler sunulmaktadır.Vaka araştırmasının değerlendirilmesi için kriterler belirlenir ve çalışmaların kategorize edilmesi için yararlı birkaç özellik belirlenir.Bilgi sistemleri dergilerinden alınan bir makale örneği gözden geçirilir.Makale, vaka araştırma yaklaşımını kullanarak araştırmaya özellikle uygun olan araştırma alanlarının örnekleriyle sona eriyor.ACM kategorileri: H.O., J.O.


Bu makale, ICT'nin eğitimdeki rollerini ele almaktadır.Bilgi iletişim teknolojileri (ICT) şu anda insan yaşamının her yönünü etkilemektedir.İş yerlerinde, iş yerlerinde, eğitimde ve eğlencede göze çarpan roller oynuyorlar.Dahası, birçok insan ICT'leri değişim için katalizör olarak tanır; çalışma koşullarında değişiklik, bilgi işleme ve alışverişi, öğretim yöntemleri, öğrenme yaklaşımları, bilimsel araştırmalar ve bilgiye erişim.Bu nedenle, bu inceleme makalesi, ICT'lerin rollerini, eğitim sistemlerine entegrasyonun vaatlerini, sınırlamalarını ve temel zorluklarını ele almaktadır.İnceleme aşağıdaki soruları cevaplamaya çalışır: (1) ICT'lerin eğitimdeki faydaları nelerdir?(2) Bazı gelişmekte olan ülkelerin eğitim sistemlerinde ICT kullanımının mevcut vaatleri nelerdir?(3) ICT'lerin eğitim sistemlerine entegrasyonunun sınırlamaları ve temel zorlukları nelerdir?İnceleme, onu karakterize eden tüm sınırlamalar ne olursa olsun, ICT'nin çağdaş bir öğrenme paradigması olan konstrüktivizm ile uyum içinde kaliteli eğitim sağlamak için eğitim sistemlerine fayda sağladığı sonucuna varmıştır.


Bu harf, tablet / dizüstü bilgisayar uygulamaları için dahili bir uniplanar küçük boyutlu çok bantlı anten sunar.Önerilen anten, ortak LTE / WWAN kanallarına ek olarak ticari GPS / GLONASS frekans bantlarını kapsar.Anten üç bölümden oluşur: 50 11 0.8 mm2 büyüklüğünde çift beslemeli, kısaltmalı ve düşük frekanslı spiral şeritler.Spiral şerit yardımıyla, 900 MHz'de daha düşük bant çalışması elde edilir.İki çalışma frekansı bandı 870-965 ve 1556-2480 MHz'i kapsar.Simülasyon sonuçlarını doğrulamak için, önerilen basılı antenin bir prototipi üretilir ve test edilir.Simülasyon ve ölçüm sonuçları arasında iyi bir anlaşma elde edilir.


MIMO (multi-input multiple-output) radarı, çoklu, uzamsal olarak dağıtılmış verici ve alıcıları kullanan bir mimariyi ifade eder.Genel anlamda, MIMO radarı bir tür çoklu statik radar olarak görülebilirken, ayrı isimlendirme, MIMO radarını çoklu statik radar literatüründen ayıran ve MIMO iletişimleriyle yakın ilişkisi olan benzersiz özellikler önermektedir.Bu makale, MIMO radarı üzerindeki son zamanlarda yapılan bazı çalışmaları geniş bir şekilde ayrılmış antenlerle gözden geçiriyor.Yaygın olarak ayrılmış iletim / alıcı antenler, hedefin radar kesitinin (RCS) mekansal çeşitliliğini yakalar.MIMO radarının benzersiz özellikleri örneklerle açıklanır ve resmedilir.Tutarsız olmayan işlemlerle, hedef tespiti için bir çeşitlilik kazancı elde etmek ve varış açısı ve Doppler gibi çeşitli parametrelerin tahmin edilmesi için bir hedefin RCS mekansal varyasyonlarının yararlanılabileceği gösterilmiştir.Hedef konum için, tutarlı işlemenin radarın dalga formuyla desteklenenden çok daha fazla bir çözünürlük sağlayabileceği gösterilmiştir.


Nispeten düşük boyutlu bir uzaydaki gerçek değerli vektörler olarak kelimelerin dağıtılmış gösterimleri, büyük metin korporasından sentaktik ve semantik özellikler çıkarmayı amaçlamaktadır.Yakın zamanda tanıtılan word2vec (Mikolov et al., 2013a; Mikolov et al., 2013b) adlı bir sinir ağının, anlamsal bilgiyi vektörler kelimesi yönünde kodladığı gösterilmiştir.Bu kısa raporda, vektörlerin uzunluğunun, frekans terimiyle birlikte, bir korpusta kelime öneminin ölçüsü olarak kullanılması önerilmiştir.Bu öneriyi desteklemek için etki alanına özgü bir soyutlar topluluğu kullanan deneysel kanıtlar sunulmaktadır.Metin korporası için yararlı bir görselleştirme tekniği ortaya çıkar, burada kelimeler iki boyutlu bir düzlemde haritalanır ve otomatik olarak öneme göre sıralanır.


Multimedya topluluğu, multimedya içeriğini daha etkili bir şekilde analiz etmede derin öğrenme temelli tekniklerin yükselişine tanık olmuştur.Geçtiğimiz on yılda, derin öğrenme ve multimedya analitiğinin yakınsaması, sınıflandırma, algılama ve gerileme gibi birçok geleneksel görevin performansını artırdı ve aynı zamanda semantik segmentasyon, altyazı ve içerik oluşturma gibi nispeten yeni birkaç alanın manzarasını da temelden değiştirdi.Bu makale, multimedya analitiğindeki büyük görevlerin gelişim yolunu gözden geçirmeyi ve gelecekteki yönlere bir göz atmayı amaçlamaktadır.Multimedya analitiği ile ilgili temel derin teknikleri, özellikle görsel alanda özetleyerek başlıyoruz ve daha sonra son gelişmelerden güç alan temsilci üst düzey görevleri gözden geçiriyoruz.Dahası, popüler ölçütlerin performans incelemesi, teknoloji ilerlemesine bir yol sağlar ve hem kilometre taşı çalışmalarını hem de gelecekteki yönleri tanımlamaya yardımcı olur.


Öğretmenler, geleneksel eğitim sisteminde sözlü talimatlarla birlikte metin kitaplarını tanıtarak öğrencilerine öğretmeye çalıştılar.Bununla birlikte, Bilgi ve İletişim Teknolojisi (ICT) geliştirmek için öğretim ve öğrenme yöntemleri değiştirilebilir.Öğrencileri interaktif öğrenme sistemiyle uyarlamanın zamanı geldi, böylece öğrenme, yakalama ve ezberleme yeteneklerini geliştirebilirler.Öğrenciler için yüksek kaliteli ve gerçekçi eğilimli bir ortam yaratmak vazgeçilmezdir.Görsel öğrenmeyi anlamak ve öğrenmeleriyle başa çıkmak daha kolay olabilir.Farklı multimedya uygulama araçlarını kullanarak birincil düzeydeki öğrenciler için video şeklinde görsel öğrenme materyalleri (güneş sistemine genel bir bakış) geliştirdik.Bu makalenin amacı, öğrencilerin görsel öğrenme materyalleri aracılığıyla yeni bilgi veya beceriler edinme yeteneklerinin etkisini incelemek ve görsel öğrenme materyallerinin öğretmen talimatlarıyla bütünleştirilmesi olan harmanlanmış yaslanmadır.Bu çalışma için Dakka şehrinde bir ilköğretim okulunu ziyaret ettik ve üç farklı öğrenci grubuyla (i) öğretmen öğrencilerine geleneksel sistemle aynı malzemelerle ders verdi ve öğrencinin bir dizi soruyla (ii) başka bir gruba sadece görsel öğrenme materyali öğretildi ve değerlendirme 15 anket ile yapıldı, (iii) üçüncü gruba öğretmen talimatlarıyla birleştirilmiş ve aynı anketlerle değerlendirilen güneş sistemi videosu ile eğitim verildi.Görsel materyallerin (güneş sistemi) sözel talimatlarla bütünleştirilmesi, öğrenmenin harmanlanmış bir yaklaşımıdır.Etkileşimli harmanlanmış yaklaşım, öğrencileri bilgi ve becerileri edinme becerisini büyük ölçüde teşvik etti.Öğrenciler tepki ve algı diğer iki yönteme göre harmanlanmış tekniğe karşı çok olumluydu.Bu etkileşimli harmanlama yaslanma sistemi özellikle okul çocukları için uygun bir yöntem olabilir.


Kentsel kara delik, bir trafik anomalisi olarak, günümüzde birçok büyük şehirde birçok felaket kazasına neden olmuştur.Geleneksel yöntemler, bölgesel kalabalık akışını tanımlamak için oldukça eksik olan kara delik algılama algoritmasını tek bir bakış açısıyla tasarlamak için yalnızca tek kaynak verilerine (örneğin, taksi yörüngeleri) bağlıdır.Bu makalede, New York'un her bölgesindeki (NYC) kentsel kara delikleri, çapraz alan veri kaynaklarını kaynaştırarak 3 boyutlu bir tensörle farklı zaman aralıklarında modelliyoruz.Tensörün eksik girişlerini bağlam farkında tensör ayrıştırma yaklaşımıyla tamamlayarak, NYC boyunca kara delik durumunu kurtarmak için coğrafi özelliklerden, 311 şikayet özelliklerinden ve insan hareketliliğinden gelen bilgilerden yararlanıyoruz.Bilgiler yerel sakinlerin ve yetkililerin karar vermelerini kolaylaştırabilir.Modelimizi NYC ile ilgili beş veri kümesi ile değerlendiriyoruz, tek bir veri kümesi tarafından tanımlanamayan (veya tespit edilenlerden daha erken) kentsel kara delikleri teşhis ediyoruz.Deneysel sonuçlar dört temel yöntemin ötesindeki avantajları göstermektedir.


Bu iletişim, geniş bir iletken zemine sahip sırtlı substrat entegre dalga kılavuzuna (SIW) dayanan geniş bantlı ve düşük profilli bir H-düzlem boynuz anteni sunar.Korna anteni, orta frekansta 0,13  0 kalınlığında tek bir substratta uygulanır.Düşük profiline rağmen, yeni H-düzlem boynuz anteni, genişletilmiş dielektrik levha üzerine basılmış ark şeklinde bir bakır konik ve üç adımlı bir sırtlı SIW geçişi kullanarak çok geniş bir bant genişliğine ulaşır.Sırtlı SIW, operasyon bant genişliğini genişletmek ve karakteristik empedansı düşürmek için kritik öneme sahiptir, böylece koaksiyel sondadan dar SIW'ye mükemmel bir empedans eşleşmesi geniş bir frekans aralığında elde edilebilir.Üretilen boynuz anteninin ölçülen VSWR'si 6.6 GHz'den 18 GHz'e kadar 2,5'in altındadır.Anten aynı frekans aralığında sabit radyasyon ışını da sergiler.Ölçülen sonuçların simüle edilenlerle iyi bir şekilde aynı fikirde olduğu gözlenmiştir.


Hem sınıflandırma hem de regresyona dayalı görevler üzerinde konvolüsyonel sinir ağlarının (CNN) sağlamlığını iyileştirmek için rastgele stil transferine dayanan yeni bir veri büyütme biçimi olan stil büyütmeyi tanıtıyoruz.Eğitim sırasında, stil artırımımız doku, kontrast ve rengi randomize ederken, şekil ve semantik içeriği korur.Bu, rasgele bir stil transfer ağının stil rasgeleleştirmesini gerçekleştirmek için uyarlanarak, giriş stilini bir stil görüntüsünden çıkarmak yerine çok değişkenli normal bir dağıtımdan örnekleyerek gerçekleştirilir.Standart sınıflandırma deneylerine ek olarak, stil büyütmenin (ve genel olarak veri büyütmenin) etki alanı transfer görevleri üzerindeki etkisini araştırıyoruz.Veri büyütmenin etki alanı kaymasına karşı sağlamlığı önemli ölçüde geliştirdiğini ve etki alanı uyarlamasına basit, agnostik bir alternatif olarak kullanılabileceğini görüyoruz.Stil büyütmeyi yedi geleneksel büyütme tekniğinin bir karışımına kıyasla, ağ performansını artırmak için onlarla kolayca birleştirilebileceğini görüyoruz.Tekniğimizin etkinliğini sınıflandırma ve monoküler derinlik tahminlerinde alan transferi deneyleri ile onaylıyoruz, genellemede tutarlı iyileştirmeler gösteriyoruz.


Karar ağaçları istatistiksel veri sınıflandırmasında popüler bir tekniktir.Her bir alt bölge belirli bir sınıfa göre homojen hale gelene kadar özellik uzayını ayrık alt bölgelere bölerler.Temel Sınıflandırma ve Gerileme Ağacı (CART) algoritması, eksen paralel bölmelerini kullanarak özellik alanını böler.Gerçek karar sınırları özellik eksenleri ile aynı hizada olmadığında, bu yaklaşım karmaşık bir sınır yapısı üretebilir.Oblike karar ağaçları, sınır yapısını potansiyel olarak basitleştirmek için oblik karar sınırlarını kullanır.Bu yaklaşımın en büyük sınırlaması, ağaç indüksiyon algoritmasının hesaplamalı olarak pahalı olmasıdır.Bu makalede HHCART adı verilen yeni bir karar ağacı algoritması sunuyoruz.Yöntem, ağaç inşaatı sırasında her düğümdeki eğitim verilerini yansıtmak için bir dizi Ev Sahibi matrisi kullanır.Her yansıma, her sınıfın kovaryans matrisinden gelen özvektörlerin yönlerine dayanır.Yansıyan eğitim verilerindeki eksen paralel bölünmeler göz önüne alındığında, yansıtılmamış eğitim verilerindeki eğik bölünmeleri bulmanın verimli bir yolunu sağlar.Deneysel sonuçlar, HHCART ağaçlarının doğruluğunun ve büyüklüğünün literatürdeki bazı kıyaslama yöntemleriyle karşılaştırılabilir olduğunu göstermektedir.HHCART'ın çekici özelliği, aynı eğik bölünmede hem nitel hem de nicel özellikleri ele alabilmesidir.


Görüntüler için otomatik olarak öğrenilen kalite değerlendirmesi, görüntü yakalama boru hatlarının değerlendirilmesi, depolama teknikleri ve medya paylaşımı gibi çok çeşitli uygulamalardaki kullanışlılığı nedeniyle son zamanlarda sıcak bir konu haline geldi.Bu sorunun öznel doğasına rağmen, mevcut yöntemlerin çoğu yalnızca AVA ve TID2013 gibi veri setleri tarafından sağlanan ortalama görüş skorunu tahmin eder.Yaklaşımımız, bir evrişimsel sinir ağı kullanarak insan görüş puanlarının dağılımını öngörmemiz nedeniyle diğerlerinden farklıdır.Mimarimiz, karşılaştırılabilir performansa sahip diğer yöntemlerden önemli ölçüde daha basit olma avantajına da sahiptir.Önerilen yaklaşımımız, kanıtlanmış, son teknoloji ürünü derin nesne tanıma ağlarının başarısına (ve yeniden eğitilmesine) dayanır.Ortaya çıkan ağımız, görüntüleri yalnızca güvenilir bir şekilde ve insan algısıyla yüksek korelasyonla puanlamak için değil, aynı zamanda fotoğraflı bir boru hattında fotoğraf düzenleme / geliştirme algoritmalarının uyarlanmasına ve optimizasyonuna yardımcı olmak için de kullanılabilir.Tüm bunlar, "altın" bir referans görüntüsüne ihtiyaç duymadan yapılır, sonuç olarak tek görüntü, semantik ve algısal olarak farkında, referanssız kalite değerlendirmesine izin verir.


Video sınıflandırmasındaki mevcut son teknoloji, yerel görsel tanımlayıcıları kullanan Bag-of-Word'lara dayanmaktadır.En yaygın olarak bunlar, yönelimli gradyanların histogramı (HOG), optik akışın histogramı (HOF) ve hareket sınırı histogramları (MBH) tanımlayıcılarıdır.Bu yaklaşım sınıflandırma için çok güçlü olsa da, hesaplama açısından da pahalıdır.Bu makale hesaplama verimliliği sorununu ele almaktadır.Spesifik olarak: (1) Yoğun olarak örneklenen HOG, HOF ve MBH tanımlayıcıları için birkaç hız-up'ı önerir ve Matlab kodunu serbest bırakırız; (2) Çerçeve örnekleme oranı ve Optik Akış yönteminin türü açısından tanımlayıcıların doğruluk ve hesaplama verimliliği arasındaki takası araştırırız; (3) Karakter kelime dağarcığını hesaplamak için doğruluk ve hesaplama verimliliği arasındaki takası araştırırız, yaygın olarak benimsenen vektör niceleme tekniklerinin çoğunu kullanır ve karşılaştırırız: $$k


AbstractVideo anomalisi tespiti ve lokalizasyonu için sadece normal örnekler kullanılarak kısmen denetlenmiş derin öğrenme yaklaşımını sunuyoruz.Bu çalışmayı motive eden içgörü, normal örneklerin bir Gauss Mixture Modelinin (GMM) en az bir Gaussian bileşeni ile ilişkilendirilebileceği, anomalilerin ise herhangi bir Gauss bileşenine ait olmadığıdır.Yöntem, Gaussian Mixture Variational Autoencoder'a dayanır ve bu da normal örneklerin özellik gösterimlerini, derin öğrenme kullanılarak eğitilmiş bir Gaussian Mixture Modeli olarak öğrenebilir.Tam bağlantılı bir katman içermeyen bir Tam Convolutional Network (FCN), giriş görüntüsü ve çıkış özelliği haritası arasındaki göreceli mekansal koordinatları korumak için kodlayıcı-kodlayıcı yapısı için kullanılır.Gaussian karışım bileşenlerinin her birinin ortak olasılıklarına dayanarak, görüntü testi yamalarının anomalisini puanlamak için örnek bir enerji tabanlı yöntem sunuyoruz.Görünüm ve hareket anomalilerini birleştirmek için iki akışlı bir ağ çerçevesi kullanılır, eski ve dinamik akış görüntüleri için RGB çerçeveleri kullanılır.Yaklaşımımızı iki popüler kriterde (UCSD Dataset ve Avenue Dataset) test ediyoruz.Deneysel sonuçlar, yöntemimizin sanat durumuna kıyasla üstünlüğünü doğrulamaktadır.


World Wide Web (WWW) ve akıllı telefon teknolojilerinin evrimi, günlük hayatımızın devriminde önemli bir rol oynamıştır.Konum tabanlı sosyal ağlar (LBSN) ortaya çıktı ve kullanıcıların check-in bilgilerini ve multimedya içeriğini paylaşmalarını kolaylaştırdı.İlgi Noktası (POI) tavsiye sistemi, en potansiyel check-in konumlarını tahmin etmek için check-in bilgilerini kullanır.Check-in bilgilerinin farklı yönleri, örneğin, bir POI'nin coğrafi mesafesi, kategorisi ve zamansal popülaritesi; ve zamansal check-in eğilimleri ve bir kullanıcının sosyal (arkadaşlık) bilgileri etkili bir tavsiyede çok önemli bir rol oynar.Bu makalede, MAPS (Multi Aspect Personalized POI Recommender System) adı verilen kaynaşmış bir öneri modeli önermekteyiz; bu, tek bir modelde kategorik, zamansal, sosyal ve mekansal yönleri birleştiren bilgimizde ilk olacak.Bu kağıdın en büyük katkısı şunlardır: (i) sorunu, kategori ve mesafe yönleri üzerinde kısıtlamalar bulunan konum düğümlerinin bir grafiği olarak gerçekleştirir (yani.İki konum arasındaki kenar eşik mesafesi ve konumların kategorisi ile sınırlandırılır, (ii) çok yönlü kaynaşmış POI öneri modeli önerir ve (iii) modeli iki gerçek dünya veri seti ile kapsamlı bir şekilde değerlendirir.


QA sistemleri zorlu ilköğretim bilim sınavı alanında istikrarlı ilerlemeler kaydediyor.Bu çalışmada, zorlukların ince taneli bir karakterizasyonunu destekleyen, bilgi ve çıkarım gereksinimlerinin açıklama tabanlı bir analizini geliştiriyoruz.Özellikle, QA görevi için kullanılacak uygun kanıt kaynaklarına dayanarak gereksinimleri modelliyoruz.Önce doğru cevabı destekleyen bir bilgi tabanında uygun cümleleri tanımlayarak, daha sonra bunları açıklamalar oluşturmak, gerekli eksik bilgileri doldurmak için kullanırız.Bu açıklamalar, gereksinimlerin ince taneli bir kategorizasyonunu oluşturmak için kullanılır.Bu gereksinimleri kullanarak 212 soruda bir geri alma ve bir çıkarım çözücüsü karşılaştırıyoruz.Analiz, çıkarım çözücünün kazanımlarını doğrular, karmaşık çıkarım gerektiren daha fazla soruya cevap verdiğini gösterirken, aynı zamanda çözücülerin ve bilgi kaynaklarının göreceli güçlü yönlerine dair bilgiler sağlar.Açıklamalı soruları ve açıklamaları, bilgi tabanı inşaat hedeflerini belirlemek ve otomatik çıkarımda bilgi toplamayı desteklemek de dahil olmak üzere, bilim sınavı QA için geniş bir faydaya sahip bir kaynak olarak yayınlıyoruz.


Örnek durumdan eylem haritalamalarına kadar politikalar geliştiren bir teknik olan Robot Learning from Demonstration (LfD) hakkında kapsamlı bir anket sunuyoruz.LfD tasarım seçimlerini gösterici, problem alanı, politika türetme ve performans açısından tanıtıyoruz ve LfD araştırmalarını kategorize edecek bir yapının temellerine katkıda bulunuyoruz.Özellikle, teleoperasyondan taklit etmeye kadar örneklerin toplandığı çoklu yolları analiz eder ve sınıflandırırız, ayrıca eşleme fonksiyonları, dinamik modeller ve planlar da dahil olmak üzere politika türetme için çeşitli teknikler.Sonuç olarak, gelecekteki araştırmalar için LfD sınırlamalarını ve ilgili umut verici alanları tartışıyoruz.


Akıllı telefonlar ve "uygulama" pazarları, üçüncü taraf uygulamaların kullanıcıların gizlilik duyarlı verilerini nasıl kötüye kullanabileceği veya uygunsuz bir şekilde ele alabileceği konusunda endişe yaratıyor.Neyse ki, PC dünyasından farklı olarak, popüler uygulama pazarları aracılığıyla uygulama dağıtımının merkezi doğası sayesinde mobil uygulamaların güvenliğini artırmak için benzersiz bir fırsatımız var.Uygulama pazarına kabul sürecinin bir parçası olarak uygulanan uygulamaların kapsamlı bir şekilde onaylanması, mobil cihaz güvenliğini önemli ölçüde artırma potansiyeline sahiptir.Bu makalede, uygulamaları analiz eden ve potansiyel güvenlik ve gizlilik ihlalleri raporlarını üreten otomatik bir güvenlik doğrulama sistemi olan AppInspector'u sunuyoruz.Akıllı telefon uygulamalarını otomatik doğrulama yoluyla daha güvenli hale getirme vizyonumuzu tanımlıyoruz ve güvenlik ve gizlilik ihlallerini tespit etmek ve analiz etmek, kapsamlı test kapsamı sağlamak ve çok sayıda uygulamaya ölçeklendirmek gibi önemli zorlukları ana hatlarıyla ortaya koyuyoruz.


Mevcut araştırma, yüksek öğretim kurumlarında çevrimiçi arenaya kendi kendini ifşa etme konusundaki mevcut teoriyi genişletmeyi ve üniversite öğrencileri tarafından popüler bir sosyal ağ sitesi (SNS), Facebook'un kullanımı hakkında bilgi tabanına ve anlayışına katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.Üniversite öğrencilerinin (N = 463) Facebook'u nasıl kullandığını araştırmak için deneysel olmayan bir çalışma yaptık ve çevrimiçi SNS tabanlı ortamlarda bilgilerin açıklanmasında kişilik ve kültürün oynadığı rolleri inceledik.Sonuçlar, bireylerin çevrimiçi olarak kişisel olarak farklı bir şekilde ifşa ettiklerini ve hem kültür hem de kişilik önemli olduğunu gösterdi.Özellikle, kollektivist bireylerin ekstraversiyonu düşük ve çevrimiçi bir ortamda etkileşimde bulundukları, diğerlerine kıyasla en az dürüst ve en çok izleyiciyle ilgili bilgileri ortaya çıkardıkları bulunmuştur.Keşif analizleri ayrıca, öğrencilerin Facebook gibi siteleri öncelikle mevcut kişisel ilişkileri sürdürmek için kullandıklarını ve SNS'deki kendi sunumlarını kontrol etmek için seçici olarak gizlilik ayarlarını kullandıklarını göstermektedir.Bu çalışmanın bulguları, üniversite öğrencilerinin SNS'deki kendini ifşa etmelerini anlama, kişilik ve kendini ifşa etme konusundaki literatüre katkıda bulunma ve çevrimiçi kendini sunma konusunda araştırma ve uygulama için gelecekteki yönleri şekillendirme konusunda fikir vermektedir.Elsevier Ltd. tarafından yayınlanmıştır.


Otonom sürüş ve araç güvenliği uygulamaları ile kavşaklardaki sürücü davranışının tahmini için bir çerçeve sunuyoruz.Çerçeve, sürücü davranışının ve araç dinamiklerinin hibrit durum sistemi (HSS) olarak modellenmesine dayanır; sürücü kararları ayrık durum sistemi olarak modellenir ve araç dinamikleri sürekli durum sistemi olarak modellenir.Önerilen tahmin yöntemi, anlık sürekli durumu izlemek için gözlemlenebilir parametreler kullanır ve bu gözlemler verilen bir sürücünün en olası davranışını tahmin eder.Bu makale, araç-sürücü bağlantısının hibrit yapısını kapsayan ve filtrelenmiş sürekli gözlemlerden sürücü davranışını tahmin etmek için gizli Markov modellerini (HMM'ler) kullanan bir çerçeveyi açıklamaktadır.Böyle bir yöntem, şerit değişiklikleri veya kavşak erişimi gibi diğer araçların bilinmeyen kararlarını içeren senaryolar için uygundur.Böyle bir çerçeve kapsamlı veri toplamayı gerektirir ve yazarlar araç sürüş verilerinin toplanmasında ve analiz edilmesinde kullanılan prosedürü açıklarlar.Örnek vermek gerekirse, önerilen hibrit mimari ve sürücü davranışı tahmin teknikleri, sağlanan örnek sonuçlarla kavşakların yakınında eğitilir ve test edilir.Önerilen çerçeve, basit sınıflandırıcılar ve doğal sürücü tahmini arasında karşılaştırma yapılır.Elde edilen sonuçlar, HSS-HMM çerçevesini kullanma vaadini gösterir.


Bu makale, verimli büyük ölçekli video alımı için yeni bir çerçeve geliştirir.Geleneksel yakın çift arama kapsamının ötesinde olan daha üst düzey benzerliklere göre video bulmayı amaçlıyoruz.Popüler hash tekniğini takiben, en yakın komşu aramasını kolaylaştırmak için kompakt ikili kodlar kullanıyoruz.Geri alma için yalnızca bir tür hash kodundan yararlanan önceki yöntemlerin aksine, bu kağıt, videolardaki çeşitli ve çok ölçekli görsel içerikleri etkili bir şekilde tanımlamak için heterojen hash kodlarını birleştirir.Yöntemimiz özellik havuzu ve hash'i tek bir çerçevede bütünleştirir.Birikme aşamasında, video çerçevelerini, çeşitli anlamsal video içeriklerini yakalayan önceden belirlenmiş bir dizi bileşene atarız.Hash aşamasında, her bir video bileşenini kompakt bir hash kodu olarak temsil ediyoruz ve birden fazla hash kodunu etkili arama için hash tablolarına birleştiriyoruz.En bilgilendirici kodları korurken geri alma işlemini hızlandırmak için, havuzlama ve haşhaş aşamalarını köprülemek için grafik tabanlı bir etki maksimizasyon yöntemi önermekteyiz.Etki maksimizasyonu probleminin alt modül olduğunu gösteriyoruz, bu da açgözlü bir optimizasyon yönteminin neredeyse en uygun çözümü elde etmesini sağlıyor.Yöntemimiz çok verimli çalışıyor, TRECVID veri setinden binlerce video klibi yaklaşık 0.001 saniyede alıyor.1M örnekleri ile daha büyük ölçekli sentetik veri kümesi için, 100 sorguya yanıt olarak 1 saniyeden daha az kullanır.Yöntemimiz hem denetimsiz hem de denetimli senaryolarda kapsamlı bir şekilde değerlendirilmektedir ve TRECVID Multimedya Olay Tespiti ve Columbia Tüketici Videosu veri kümeleri ile ilgili sonuçlar önerilen tekniğimizin başarısını göstermektedir.


Birçok dil oluşturma görevi, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış girdilere koşullandırılmış metin üretimini gerektirir.Rastgele sayıda giriş fonksiyonuna koşullandırılmış bir çıkış dizisi oluşturan yeni bir sinir ağı mimarisi sunuyoruz.Önemli olarak, yaklaşımımız hem koşullanma bağlamının seçimine hem de örneğin karakterler veya belirteçler gibi neslin granülerliğinin marjinalleştirilmesine izin verir, böylece ölçeklenebilir ve etkili bir eğitim sağlar.Bu çerçeveyi kullanarak, karışık bir doğal dilden ve yapılandırılmış spesifikasyondan programlama kodu üretme problemini ele alıyoruz.Toplanabilir ticaret kartı oyunlarından Magic the Gathering ve Hearthstone'dan türetilen bu paradigma için iki yeni veri seti oluşturuyoruz.Bunlarda ve önceden var olan üçüncü bir kolorduda, marjinalleştirmenin çoklu öngörücülerin modelimizin güçlü ölçütlerden daha iyi performans göstermesine izin verdiğini gösteriyoruz.


OBJEKTİF Sağlık hizmetlerinde büyük veri analitiğinin vaadini ve potansiyelini tanımlamak.YÖNTEMLER Makale, sağlık hizmetlerinde büyük veri analitiğinin ortaya çıkan alanını anlatıyor, faydaları tartışıyor, mimari bir çerçeve ve metodolojiyi özetliyor, literatürde bildirilen örnekleri anlatıyor, zorlukları kısaca tartışıyor ve sonuçlar sunuyor.SONUÇLAR Makale, sağlık araştırmacıları ve uygulayıcıları için büyük veri analitiğine geniş bir genel bakış sunar.Sağlık hizmetlerinde büyük veri analitiği, çok büyük veri kümelerinden içgörü sağlamak ve maliyetleri azaltırken sonuçları iyileştirmek için umut verici bir alana evriliyor.Potansiyeli büyüktür; ancak üstesinden gelinmesi gereken zorluklar vardır.


Bu makalede, dernek kural madenciliği ile ilgili temel kavramların ön hazırlıklarını ve mevcut dernek kural madenciliği tekniklerinin listesini inceliyoruz.Tabii ki, tek bir makale tüm algoritmaların tam bir incelemesi olamaz, ancak belirtilen referansların ana teorik konuları kapsayacağını ve araştırmacıyı henüz keşfedilmemiş ilginç araştırma yönlerine yönlendireceğini umuyoruz.


Konu başına tek bir galeri örneği kullanarak aydınlatma, ifade, oklüzyon ve yaştaki büyük varyasyonlara duyarsız olan parametresiz bir yüz tanıma algoritması geliştiriyoruz.Equidistant prototiplerin yerleştirmenin sınıflar arasındaki minimum bire karşı en düşük marjı en üst düzeye çıkaran optimal bir gömme olduğu gözleminden yararlanıyoruz.Eğitim verilerinin küresel veya yerel yapısını korumak yerine, doğrusal regresyon analizi (LRA) adı verilen yöntemimiz, eğitim verilerinin gerçek yapısından bağımsız olarak galeri örneklerini eşit uzak yerlere haritalamak için en az karelik regresyon tekniğini uygular.Ayrıca, jenerik yüzlerin sınıf içi yüz farklılıklarını sıfır vektörlerle haritalayan yeni bir jenerik öğrenme yöntemi, LRA'nın genelleme yeteneğini geliştirmek için birleştirilmiştir.Bu yeni yöntemi kullanarak, sadece bir avuç jenerik sınıfa dayanan öğrenme, genel veriler farklı bir veritabanından ve kamera kurulumundan toplandığında bile yüz tanıma performansını büyük ölçüde artırabilir.Greville algoritmasına dayanan artan öğrenme, haritalama matrisini yeni gelen galeri sınıflarından, eğitim örneklerinden veya genel varyasyonlardan verimli bir şekilde güncelleştirir.Oldukça basit ve parametresiz olmasına rağmen, LRA, Gabor temsili ve yerel ikili desenler gibi yaygın olarak kullanılan yerel tanımlayıcılarla birleştirildiğinde, Genişletilmiş Yale B, CMU PIE, AR ve  Yazışmalı yazar üzerinde birkaç standart deney için son teknoloji yöntemlerinden daha iyi performans gösterir.Tel:+86 10 62283059 Faks: + 86 10 62285019 E-posta adresi: whdeng@bupt.edu.cn (Weihong Deng) Elsevier'e gönderilen ön baskı 28 Mart 2014


Bu makale, insan görsel sisteminin ilk aşamalarında görsel bilgi işleme için çok kanallı filtreleme teorisinden esinlenen bir doku segmentasyon algoritması sunmaktadır.Kanallar, mekansal-frekans alanını neredeyse aynı şekilde kaplayan Gabor filtrelerinin bir bankası ile karakterize edilir ve filtrelenmiş görüntülerden giriş görüntüsünün yeniden yapılandırılmasına dayanan sistematik bir filtre seçim şeması önerilmiştir.Doku özellikleri, her (seçilmiş) filtrelenmiş görüntüyü doğrusal olmayan bir dönüşüme tabi tutarak ve her pikselin etrafındaki bir pencerede bir miktar "enerji" hesaplayarak elde edilir.Daha sonra özellik görüntülerini entegre etmek ve bir segmentasyon üretmek için bir kare hata kümeleme algoritması kullanılır.Kümeleme sürecine mekansal bilgileri dahil etmek için basit bir prosedür önerilmiştir.Doku kategorilerinin "'doğru' sayısını tahmin etmek için göreceli bir indeks kullanılır.Doku segmentasyonu Çok kanallı filtreleme Kümeleme Kümeleme indeksi Gabor filtreleri Wavelet dönüşümü I .I N T R O D U C T I O N Görüntü segmentasyonu, birçok görüntü analizinde veya bilgisayar görüşü uygulamalarında zor ama çok önemli bir görevdir.Sadece küçük mahallelerde ortalama gri seviyedeki veya renkteki farklılıklar görüntü segmentasyonu için her zaman yeterli değildir.Aksine, komşu piksellerin gri değerlerinin mekansal düzenlemesindeki farklılıklara, yani dokudaki farklılıklara güvenmek gerekir.Bir resmin metinsel ipuçlarına dayalı olarak segmente edilmesi sorunu, doku segmentasyonu problemi olarak adlandırılır.Doku segmentasyonu, belirli bir görüntüde "uniform" dokulara sahip bölgelerin tanımlanmasını içerir.Belirli bir bölgenin tekdüze bir dokuya sahip olup olmadığına karar vermek için uygun doku ölçülerine ihtiyaç vardır.Sklansky (o, segmentasyon bağlamında uygun olan dokunun aşağıdaki tanımını önermiştir: "Resimdeki bir bölge, yerel istatistikler veya resmin diğer yerel özellikleri sabit, yavaş değişen veya yaklaşık periyodik ise sabit bir dokuya sahiptir".Doku, bu nedenle, hem yerel hem de küresel çağrışımlara sahiptir - t, bir görüntü bölgesi üzerindeki belirli yerel önlemlerin veya özelliklerin değişmezliği ile karakterize edilir.Doğal ve yapay dokuların çeşitliliği, dokunun evrensel bir tanımını vermeyi imkansız kılar.Son yirmi yılda görüntü dokusunu analiz etmek için çok sayıda teknik önerilmiştir/2,3) Bu makalede,  Bu çalışma kısmen Ulusal Bilim Vakfı altyapısı CDA-8806599 hibesi ve E. I.Du Pont De Nemours & Company Inc. çok kanallı filtreleme yaklaşımı.Bu yaklaşım, görsel bilgilerin insan görsel sisteminin ilk aşamalarında işlenmesi için çok kanallı bir filtreleme teorisinden esinlenmiştir.İlk olarak Campbell ve Robson (4) tarafından önerilen teori, görsel sistemin retina görüntüsünü, her biri dar bir frekans aralığı (boyut) ve yönelim üzerinde yoğunluk varyasyonları içeren bir dizi filtrelenmiş görüntüye ayrıştırdığını iddia ediyor.Böyle bir ayrışmayı öneren psikofizik deneyler uyarıcı olarak çeşitli ızgara desenleri kullandı ve adaptasyon tekniklerine dayanıyordu.Il Takip eden psikofizyolojik deneyler teoriyi destekleyen ek kanıtlar sağladı.De Valois ve ark.Örneğin, (5), Macaque maymununun görsel korteksindeki basit hücrelerin farklı frekans ve yönelimlere sahip sinüzoidal ızgaralara tepkisini kaydetti.Her hücrenin sadece dar bir frekans ve yönelim aralığına yanıt verdiği gözlemlenmiştir.Bu nedenle, memelilerin görsel korteksinde dar bir aralıkta frekans ve oryantasyon kombinasyonlarına ayarlanmış mekanizmalar olduğu görülmektedir.Bu mekanizmalar genellikle kanallar olarak adlandırılır ve uygun şekilde bant geçiş filtreleri olarak yorumlanır.Doku analizine çok kanallı filtreleme yaklaşımı sezgisel olarak çekicidir, çünkü farklı dokuların baskın boyutları ve yönelimlerindeki farklılıkları istismar etmemizi sağlar.Günümüzde doku analizi için çok çözünürlüklü bir yaklaşıma duyulan ihtiyaç iyi bilinmektedir.Doku analizine yönelik diğer yaklaşımların bu paradigmayı barındıracak şekilde genişletilmesi gerekirken, çok kanallı filtreleme yaklaşımı doğal olarak çok çözünürlüklüdür.Bir diğer önemli


Bu makale, stereo görüş için eşleştirme maliyetini hesaplama sorununa yeni bir yaklaşım sunmaktadır.Yaklaşım, stereo görüntü çiftlerinden giriş yamalarının benzerliğini hesaplamak için kullanılan bir Convolutional Neural Network'e dayanmaktadır.Son teknoloji stereo boru hattı adımları ile birlikte, yöntem büyük stereo kıyaslamalarında en iyi sonuçları elde eder.Kağıt stereo eşleştirme sorununu tanıtıyor, önerilen yöntemi tartışıyor ve son stereo veri kümelerinden elde edilen sonuçları gösteriyor.


Sınırsız, sırasız, küresel ölçekli veri kümeleri günlük işlerde giderek daha yaygın hale gelmektedir (örn.Web günlükleri, mobil kullanım istatistikleri ve sensör ağları).Aynı zamanda, bu veri kümelerinin tüketicileri, daha hızlı yanıtlar için doyumsuz bir açlığa ek olarak, verilerin kendi özelliklerine göre olay zamanı sipariş verme ve pencere açma gibi gelişmiş gereksinimler geliştirmiştir.Bu arada, pratiklik, kişinin bu tür girdiler için doğruluk, gecikme ve maliyetin tüm boyutları boyunca asla tam olarak optimize edemeyeceğini belirtir.Sonuç olarak, veri işleme uygulayıcıları, bu görünüşte rekabet eden önermeler arasındaki gerilimleri nasıl uzlaştıracakları konusunda ikilemle bırakılır ve genellikle birbirinden farklı uygulamalar ve sistemlerle sonuçlanır.Modern veri işlemede bu gelişmiş gereksinimlerle başa çıkmak için temel bir yaklaşım değişiminin gerekli olduğunu öne sürüyoruz.Bir alan olarak, sınırsız veri kümelerini sonunda tamamlanmış olan sonlu bilgi havuzlarına sokmaya çalışmaktan vazgeçmeliyiz ve bunun yerine, tüm verilerimizi görüp görmediğimizi asla bilemeyeceğimiz varsayımı altında canlı ve nefes almalıyız, sadece yeni veriler gelecek, eski veriler geri çekilebilir ve bu sorunu takip edilebilir hale getirmenin tek yolu, uygulayıcıya uygun takasların seçilmesine izin veren prensipli soyutlamalar, gecikme maliyeti ve doğruluk.Bu makalede, böyle bir yaklaşımı, Veri Akışı Modeli'ni, izin verdiği semantiğin ayrıntılı bir incelemesi, tasarımına rehberlik eden temel ilkelere genel bir bakış ve modelin gelişmesine yol açan gerçek dünya deneyimleri aracılığıyla kendini doğrulaması ile birlikte sunuyoruz.FlumeJava [12] ve MillWheel [2] teknolojilerine dayanan Google Cloud Dataflow [20] işleme modelini tanımlamak için "Dataflow Model" terimini kullanıyoruz.Bu çalışma Creative Commons AttributionNonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported Lisansı altında lisanslanmıştır.Bu lisansın bir kopyasını görüntülemek için http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ adresini ziyaret edin.Lisans kapsamındakiler dışında herhangi bir kullanımdan önce izin alın.info@vldb.org adresine e-posta göndererek telif hakkı sahibi ile iletişime geçin.Bu ciltten makaleler, sonuçlarını 31 Ağustos 2015, Kohala Coast, Hawaii'deki 41. Uluslararası Çok Büyük Veri Tabanları Konferansı'nda sunmaya davet edildi.VLDB Bağışının Bildirileri, Vol.8, hayır.12 Telif Hakkı 2015 VLDB Bağışı 2150-8097/15/08.


Nesne tespiti, HOG özellikleri üzerinde doğrusal SVM'leri kullanmaya son birkaç yılda birleşti.Bununla birlikte, doğrusal SVM'leri eğitmek oldukça pahalıdır ve kategori sayısı arttıkça zorlanabilir hale gelebilir.Bu çalışmada çok daha eski bir tekniği tekrar gözden geçiriyoruz, viz.Doğrusal Ayrımcılık Analizi ve LDA modellerinin neredeyse önemsiz bir şekilde ve performansta çok az veya hiç kayıp olmadan eğitilebileceğini göstermektedir.Doğal görüntülerin yakalama özelliklerini tahmin ettiğimiz kovaryans matrisleri.Bu kovaryanslarla HOG özelliklerini beyazlatmak, böylece HOG özellikleri arasında doğal olarak oluşan korelasyonları ortadan kaldırır.Bu beyazlatılmış özelliklerin (WHO olarak adlandırdığımız) benzerlikleri hesaplamak için orijinal HOG özelliklerinden oldukça daha iyi olduğunu ve kümelemedeki yararlılıklarını kanıtladığını gösteriyoruz.Son olarak, bulgularımızı PASCAL VOC 2007'de rekabetçi olan bir nesne tespit sistemi üretmek için kullanırken, eğitilmesi ve test edilmesi oldukça kolay.


Bu makale, CubeSats için kendi kendini patlatan bir helisel pantograf anteninin davranışını araştırıyor.Helisel pantograf konsepti, uydu otobüsüne bağlanma kavramlarıyla birlikte tanımlanmaktadır.Sekiz helezondan oluşan bir pantografın sonlu eleman katlama simülasyonları sunulur ve bir prototip anten üzerinde yapılan sıkıştırma kuvveti deneyleriyle karşılaştırılır.Yansıma katsayısı testleri de sunulur ve prototip antenin çalışma frekansı aralığını gösterir.Helisel pantograf, mevcut küçük uydu anten çözümlerine umut verici bir alternatif olarak gösterilmiştir.


Bu makale, etkileşim düzeyindeki insan faaliyetlerini birinci şahıs bakış açısıyla tanıma sorununu ele almaktadır.Amaç, bir gözlemcinin (örneğin, bir robot veya giyilebilir bir kamera) sürekli video girişlerinden 'diğerlerinin hangi aktiviteyi gerçekleştirdiğini' anlamasını sağlamaktır.Bunlar arasında ‘gözlemciyi kucaklayan bir kişi’ gibi dostane etkileşimlerin yanı sıra ‘gözlemciyi yumruklamak’ veya ‘gözlemciye nesneleri fırlatmak’ gibi düşmanca etkileşimler de yer alıyor ve bunların videoları fiziksel etkileşimlerin neden olduğu büyük miktarda kamera ego-hareketini içeriyor.Makale, küresel ve yerel hareket bilgilerini entegre etmek için çok kanallı çekirdekleri araştırıyor ve birinci şahıs etkinlik videolarında görüntülenen zamansal yapıları açıkça dikkate alan yeni bir etkinlik öğrenme / tanıma metodolojisi sunuyor.Deneylerimizde, yalnızca segmentli videolarla sınıflandırma sonuçları göstermekle kalmıyor, aynı zamanda yeni yaklaşımımızın sürekli videolardan gelen faaliyetleri güvenilir bir şekilde tespit edebildiğini doğruluyoruz.


Paylaşılan bellek kullanan birden fazla işlemci çekirdeğine sahip bilgisayarlar artık her yerde.Bu makalede, ek hesaplama gücünden yararlanmak amacıyla bu ortamı özellikle hedef alan birkaç paralel geometrik algoritma sunuyoruz.Tanımladığımız d-boyutlu algoritmalar, (a) artımlı algoritmalar kullanmadan önce ön işleme için tipik olarak kullanıldığı gibi, (b) kd-tree inşaatı, (c) eksen hizalı kutu kesişimi hesaplaması ve son olarak (d) Delaunay üçgenlemelerinde ağ oluşturma algoritmaları için noktaların toplu olarak yerleştirilmesi veya sadece Delaunay üçgenlemelerinin hesaplanmasıdır.Hesaplamalı Geometri Algoritmaları Kütüphanesi'ne (CGAL, http://www.cgal.org/) dayalı uygulamalarımızı kullanarak bu algoritmalar için 3D olarak deneysel sonuçlar gösteriyoruz.Bu çalışma, algoritmaların önemli bir kullanıcı müdahalesi gerektirmeden mevcut paralel kaynakları otomatik olarak kullandığı CGAL için paralel bir mod haline gelmesini umduğumuz bir adım.


İleri Parkinson hastalığı (PD) olan hastaların yaklaşık %50'si ani ve geçici bir yürüme yetersizliği olan yürüyüş donmasından (FOG) muzdariptir.Genellikle düşmeye neden olur, günlük aktivitelere müdahale eder ve yaşam kalitesini önemli ölçüde bozar.PD hastalarında yürüyüş açıkları genellikle farmakolojik tedaviye dirençli olduğundan, etkili farmakolojik olmayan tedaviler özel ilgi görmektedir.OBJEKTİFLER Çalışmamızın amacı, gerçek zamanlı yürüyüş verileri elde edebilen, bunları işleyen ve önceden belirlenmiş özelliklere göre yardım sağlayan giyilebilir bir cihaz kavramını değerlendirmektir.YÖNTEMLER FOG tespit edildiğinde otomatik olarak işaret sesi sağlayan ve konu yürümeye devam edene kadar kalan gerçek zamanlı giyilebilir FOG algılama sistemi geliştirdik.Giyilebilir yardımcı teknolojimizi 10 PD hastasıyla yapılan bir çalışmada değerlendirdik.Sekiz saatten fazla veri kaydedildi ve her hasta tarafından bir anket dolduruldu.SONUÇLAR İki yüz otuz yedi FOG olayı, profesyonel fizyoterapistler tarafından Hok sonrası video analizinde tanımlanmıştır.Cihaz, FOG olaylarını çevrimiçi olarak %73,1 hassasiyet ve 0.5 saniyelik çerçeve tabanlı bir değerlendirmede %81.6 özgüllükle tespit etti.Bu çalışma ile PD hastaları için çevrimiçi yardımcı geri bildirimin mümkün olduğunu gösteriyoruz.Hastaların ve fizyoterapistlerin giyilebilir asistanın giyilebilirliği ve performansı konusundaki bakış açılarını ve asistanı kullanırken yürüyüş performanslarını sunar ve tartışırız ve bir sonraki araştırma adımlarına dikkat çekeriz.Sonuçlarımız, böyle bir bağlam farkında sistemin yararını gösterir ve daha ileri çalışmaları motive eder.


Denetimli öğrenmede geniş bir araştırma grubu, eğitim örneklerinin tek bir etiketle ilişkili olduğu tek etiketli verilerin analiziyle ilgilenir. L. Ancak, birkaç uygulama alanındaki eğitim örnekleri genellikle bir dizi etiketle ilişkilendirilir Y  L. Bu tür verilere çok etiketli denir.Belgeler ve web sayfaları gibi metinsel veriler genellikle tek bir etiketten daha fazlası ile not edilir.Örneğin, Hıristiyan kilisesinin "Da Vinci Şifresi" filminin yayınlanmasına tepkileri ile ilgili bir haber makalesi hem din hem de film olarak etiketlenebilir.Metinsel verilerin kategorize edilmesi belki de baskın çok etiketli uygulamadır.Son zamanlarda, çok etiketli verilerden öğrenme konusu, görüntülerin [1, 2, 3] ve videonun [4, 5] semantik notasyonu, fonksiyonel genomik [6, 7, 8, 9, 10], duygulara müzik kategorizasyonu [11, 12, 13, 14] gibi artan sayıda yeni uygulamadan motive edilen ve pazarlamayı yönlendiren birçok araştırmacıdan önemli ilgi çekmiştir [15].Tablo 1 literatürde ele alınan çeşitli uygulamaları sunmaktadır.Bu bölüm, çok etiketli veri madenciliğinin hızla gelişen araştırma alanıyla ilgili geçmiş ve son çalışmaları gözden geçirir.Bölüm 2, çok etiketli verilerden öğrenmede iki ana görevi tanımlar ve önemli sayıda öğrenme yöntemi sunar.Bölüm 3, çok etiketli veriler için boyutsallık azaltma yöntemlerini tartışır.Bölüm 4 ve 5, başarılı bir şekilde karşılanırsa, çok etiketli öğrenme yöntemlerinin gerçek dünyadaki uygulamalarını önemli ölçüde genişletebilecek iki önemli araştırma zorluklarını ele alır: a) etiket yapısını istismar etmek ve b) çok sayıda etiketle alan adlarına kadar ölçeklendirmek.Bölüm 6, çok etiketli veri kümelerini ve istatistiklerini sunarken, Bölüm 7, çok etiketli öğrenme için en sık kullanılan değerlendirme önlemlerini sunar.


Bu iletişim, 2.4 GHz için polarizasyon çeşitliliğine sahip çift portlu yeniden yapılandırılabilir kare yama antenini sunar.Yamadaki dört p-i-n diyotun durumlarını kontrol ederek, önerilen antenin polarizasyonu, her bir porttaki doğrusal polarizasyon (LP), sol veya sağ el dairesel polarizasyon (CP) arasında değiştirilebilir.Hava substratı ve diyafram-eşleştirilmiş besleme yapısı, p-i-n diyotlarının önyargı devresini basitleştirmek için kullanılır.LP modlarında yüksek izolasyon ve düşük çapraz polarizasyon seviyesi ile her iki port da polarimetrik radarlar için çift doğrusal polarize anten olarak aynı anda çalışabilir.Hareketlilik, olumsuz hava koşulları ve görüş hattı dışı uygulamalardan kaynaklanan zorlukları ele almak için uygun olan her limanda farklı CP dalgaları elde edilir.Anten, polarizasyon çeşitliliği uygulamalarında yaygın olarak uygulanabilen basit yanlı ağ, kolay imalat ve ayarlama avantajlarına sahiptir.


19 Temmuz 2001'de internete bağlı 359,000'den fazla bilgisayar, 14 saatten kısa bir sürede Kod Kırmızı (CRv2) solucanı ile enfekte edildi.Code-Red'in sonraki suşları da dahil olmak üzere bu salgının maliyetinin 2,6 milyar doları aştığı tahmin edilmektedir.Bu saldırının neden olduğu küresel hasara rağmen, kısmen solucanlar hakkında küresel bilgi toplama zorluğu nedeniyle solucanın yayılmasını karakterize etmek için birkaç ciddi girişim olmuştur.Solucan yayılımının küresel olarak tespit edilmesini sağlayan bir teknik kullanarak, 2 Temmuz 2001 tarihinden itibaren 45 günlük bir süre içinde Code-Red'in İnternet'e yayılmasının özelliklerini belirlemek için verileri topladık ve analiz ettik.Bu makalede, Code-Red'in yayılımını izlemek için kullandığımız metodolojiyi ve daha sonra iz analizlerimizin sonuçlarını açıklıyoruz.İlk olarak enfeksiyon ve deaktivasyon oranları açısından Code-Red ve CodeRedII solucanlarının yayılımını detaylandırıyoruz.Enfeksiyonun yayılması için optimize edilmeden bile, Code-Red enfeksiyon oranları dakikada 2.000'den fazla konakçıya ulaştı.Daha sonra, coğrafi konum, haftalık ve günlük zaman etkileri, üst düzey etki alanları ve ISS'ler dahil olmak üzere enfekte ev sahibi popülasyonun özelliklerini inceliyoruz.Solucanın uluslararası bir etkinlik olduğunu, enfeksiyon aktivitesinin günlük etkileri gösterdiğini ve çoğu dikkatin büyük şirketlere odaklanmasına rağmen, Kod Kırmızısı solucanının öncelikle ev ve küçük işletme kullanıcılarına avlandığını gördük.Ayrıca DHCP'nin enfekte olmuş ana bilgisayarların ölçümleri üzerindeki etkilerini niteledik ve IP adreslerinin bir solucanın 24 saatten daha uzun bir zaman ölçeğine yayılmasının doğru bir ölçüsü olmadığını belirledik.Son olarak, Code-Red solucanının deneyimi, internet ana bilgisayarlarındaki geniş kapsamlı güvenlik açıklarının hızlı ve çarpıcı bir şekilde kullanılabileceğini ve internet solucanlarını hafifletmek için ana bilgisayar yamalama dışındaki tekniklerin gerekli olduğunu göstermektedir.


Google Books Ngram Corpus'un yeni bir baskısını sunuyoruz; bu, kelimelerin ve cümlelerin beş yüzyıllık bir süre boyunca, sekiz dilde ne sıklıkta kullanıldığını anlatıyor; şimdiye kadar yayınlanan tüm kitapların% 6'sını yansıtıyor.Bu yeni baskıda sintaktik açıklamalar tanıtılıyor: kelimeler konuşmanın bir parçası olarak etiketleniyor ve baş değiştirici ilişkileri kaydediliyor.Ekler, tarihsel metinlere özel olarak uyarlanmış istatistiksel modellerle otomatik olarak üretilir.Korpus, dilsel eğilimlerin, özellikle sözdiziminin evrimi ile ilgili olanların incelenmesini kolaylaştıracaktır.


Makale tarihi: Alındı 26 Ağustos 2007 Gözden geçirilmiş formda alındı 7 Mayıs 2008 Kabul edildi 13 Mayıs 2008


Transliterasyon sorununa kısa bir giriş yaptıktan ve Arapça'dan İngilizce'ye çeviriye özgü bazı konuları vurguladıktan sonra, soruna hesaplamalı bir çözüm olarak üç fazlı bir algoritma tanıtılır.Algoritma, Hidden Markov Model yaklaşımına dayanır, ancak çevrimiçi veritabanlarında mevcut olan bilgileri de kullanır.Algoritma daha sonra değerlendirilir ve %80'e yaklaşan doğruluk elde ettiği gösterilmiştir.


Commonsense akıl yürütme konusundaki araştırmamızda, özellikle önemli bir bilgi türünün insan hedefleri hakkında bilgi olduğunu bulduk.Özellikle arayüz ajanlarına Commonsense akıl yürütme uygularken, kullanıcı eylemlerinden gelen hedefleri tanımamız (plan tanıma) ve hedefleri uygulayan eylem dizileri oluşturmamız gerekir (planlama).Ayrıca, genellikle belirli bir hedefin ne zaman ve nerede gerçekleşebileceği veya ne kadar süreceği gibi hedeflerin ortaya çıktığı durumlarla ilgili daha genel soruları cevaplamamız gerekir.Commonsense bilgi edinimi ile ilgili geçmiş çalışmalarda, kullanıcılardan bu tür bilgiler doğrudan istenmiştir.Ancak son zamanlarda, başka bir yaklaşım ortaya çıktı - kullanıcıları bilgi sağlamanın oyunda iyi puanlamanın aracı olduğu oyunlar oynamaya ikna etmek, böylece oyuncuları motive etmek.Bu yaklaşım, Luis von Ahn ve meslektaşları tarafından İnsan Hesaplaması olarak adlandırılan bir yaklaşıma öncülük etmiştir.Common Consensus, günlük hedefler hakkında Commonsense bilgisini toplayan ve onaylayan eğlenceli, kendi kendine yeten bir web tabanlı oyundur.TV oyun programı Family Feud1'in yapısına dayanmaktadır.Küçük bir kullanıcı çalışması, kullanıcıların oyunu eğlenceli bulduğunu, bilgi kalitesinin çok iyi olduğunu ve bilgi toplama oranının hızlı olduğunu gösterdi.ACM Sınıflandırması: H.3.3 [INFORMATION STORAGE AND RETRİEVAL]: Bilgi Arama ve Geri Alma; I.2.6 [ARTIFICIAL INTELLIGENCE]: Öğrenme


Küçük boyutuna rağmen, coccyx'in birkaç önemli işlevi vardır.Birden fazla kas, ligament ve tendon için yerleştirme alanı olmasının yanı sıra, oturma pozisyonundaki bir kişiye ağırlık taşıyan destek sağlayan iskial tüberozitelerle birlikte tripodun bir ayağı olarak da hizmet eder.Koksidini insidansı (koksiks bölgesinde ağrı) bildirilmemiştir, ancak koksidini gelişme riskinin artmasıyla ilişkili faktörler obezite ve kadın cinsiyetini içerir.YÖNTEMLER Bu makale koksidini anatomisi, fizyolojisi ve tedavisi hakkında genel bir bakış sunmaktadır.SONUÇLAR Muhafazakar tedavi vakaların %90'ında başarılıdır ve birçok vaka tıbbi tedavi olmadan çözülür.Refrakter vakalar için tedaviler arasında pelvik taban rehabilitasyonu, manuel manipülasyon ve masaj, transkutan elektriksel sinir stimülasyonu, psikoterapi, steroid enjeksiyonları, sinir bloğu, omurilik stimülasyonu ve cerrahi prosedürler bulunur.SONUÇ Fizik tedavi, ergonomik adaptasyonlar, ilaçlar, enjeksiyonlar ve muhtemelen psikoterapi kullanan multidisipliner bir yaklaşım, refrakter koksiks ağrısı olan hastalarda en büyük başarı şansına yol açar.Yeni cerrahi teknikler ortaya çıksa da, etkinliği belirlenmeden önce daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.


Araştırmacıların bunları yaratma yöntemlerini keşfetmeye başlamasından bu yana geçen yaklaşık altı on yılda, dış iskeletler bilim kurgudan neredeyse ticarileştirilmiş ürünlere doğru ilerledi.Henüz mükemmelleştirilmemiş olan dış iskelet gelişimi ile ilgili birçok zorluk olsa da, alandaki ilerlemeler muazzam olmuştur.Bu makalede, tarihi gözden geçiriyor ve alt ekstremite dış iskeletlerinin ve aktif ortezlerin en son durumunu tartışıyoruz.Literatürde tanımlanan cihazların çoğu için donanım, aktüasyon, duyusal ve kontrol sistemlerine genel bir bakış sunarız ve henüz üstesinden gelinmemiş büyük ilerlemelerin ve engellerin tartışılmasıyla sona ereriz.


Negatif olmayan matriks faktörizasyonu (NMF), görüntü işleme ve belgelerin semantik analizi de dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda yararlı olan denetimsiz bir öğrenme yöntemidir.Bu makale, NMF ayrışmasının özel bir durumu olan simetrik NMF'ye (SNMF) odaklanmaktadır.Seviye 3 temel doğrusal cebir alt programlarını kullanan üç paralel multiplicative güncelleme algoritması doğrudan bu sorun için geliştirilmiştir.İlk olarak, Öklid mesafesini en aza indirerek, çoklayıcı bir güncelleme algoritması önerilmiştir ve hafif koşullar altında yakınsaması kanıtlanmıştır.Buna dayanarak, başka iki hızlı paralel yöntem daha önermekteyiz: -SNMF ve  -SNMF algoritmaları.Hepsinin uygulanması kolaydır.Bu algoritmalar olasılıksal kümeleme için uygulanır.Yüz görüntü kümelemesi, belge kategorizasyonu ve gen ifadesinde desen kümelemesi için etkinliklerini gösteriyoruz.


İstatistiksel mekanik (sonlu bir sıcaklıkta termal dengede birçok serbestlik derecesine sahip sistemlerin davranışı) ve çok değişkenli veya kombinatoryal optimizasyon (birçok parametreye bağlı olarak verilen bir fonksiyonun minimumunu bulmak) arasında derin ve kullanışlı bir bağlantı vardır.Katılarda tavlama ile ilgili ayrıntılı bir benzetme, çok büyük ve karmaşık sistemlerin özelliklerinin optimizasyonu için bir çerçeve sağlar.İstatistiksel mekanikle olan bu bağlantı yeni bilgileri açığa çıkarır ve geleneksel optimizasyon problemleri ve yöntemleri hakkında yabancı bir bakış açısı sağlar.


Derin sinir ağlarının eğitimi genellikle büyük miktarda veri gerektirir ve çok hesaplama yoğundur.Burada, pahalı gradyan alçalma prosedürünü atlatmanın ve bir sinir ağının parametrelerini doğrudan eğitim verilerinin özelliklerinden türetmenin mümkün olabileceğini gösteriyoruz.Yakınsamaya yakın olarak, girdiye yakın katmanlar için gradyan iniş denklemlerinin doğrusallaştırılabileceğini ve her sınıf için verilerin eş değişkenliği ile ilgili gürültü ile stokastik denklemler haline gelebileceğini gösteriyoruz.Çözümlerin bu denklemlere dağılımını türetiyoruz ve bunun bir "denetlenmiş ana bileşen analizi" ile ilgili olduğunu keşfediyoruz. Bu sonuçları görüntü veri kümeleri MNIST, CIFAR10 ve CIFAR100 üzerinde uyguluyoruz ve bulgularımızı kullanarak önceden eğitilmiş katmanların, aynı boyuttaki sinir ağlarından karşılaştırılabilir veya daha üstün olduğunu görüyoruz.Dahası, önceden eğitilmiş katmanlarımız genellikle kovaryans matrisinin hızlı bir şekilde yakınsaması nedeniyle eğitim verilerinin bir kısmını kullanarak hesaplanabilir.Bu nedenle, bulgularımız, hem gradyan alçalması için kullanılan verilerin sadece bir kısmını gerektirerek hem de eğitimin pahalı geri yayılım adımındaki katmanları ortadan kaldırarak eğitim süresini kesebileceğimizi göstermektedir.Ek olarak, bu bulgular derin sinir ağlarının iç işleyişini kısmen aydınlatır ve sınıflandırma problemlerinin bazı aşamaları için en uygun çözümleri matematiksel olarak hesaplamamıza izin verir, böylece bu tür sorunları verimli bir şekilde çözme yeteneğimizi önemli ölçüde artırır.