OBJEKTİF Robotik destekli yürüyüş eğitiminin Lokomat ile etkinliğini subakut inmeli bireylerde geleneksel yürüyüş eğitimi ile karşılaştırmak.YÖNTEMLER 0,1 ila 0,6 m/s arasında ilk yürüme hızına sahip toplam 63 katılımcı – 6 ay sonra multicenter, randomize klinik denemeyi tamamladı.Tüm katılımcılara yirmi dört adet 1 saatlik Lokomat veya geleneksel yürüyüş eğitimi verildi.Sonuç ölçütleri eğitimden önce, 12 ve 24 oturumdan sonra ve 3 aylık bir takip sınavında değerlendirildi.6 dakikada kendi kendine seçilen yerüstü yürüyüş hızı ve mesafesi birincil sonuç önlemleri iken, ikincil sonuç önlemleri arasında denge, hareketlilik ve fonksiyon, kaldens ve simetri, engellilik seviyesi ve yaşam kalitesi önlemleri yer aldı.SONUÇLAR Konvansiyonel yürüyüş eğitimi alan katılımcılar, yürüme hızında (P=.002) ve mesafede (P=.03) Lokomat'ta eğitilmiş olanlardan önemli ölçüde daha fazla kazanım yaşadılar.Bu farklılıklar 3 aylık takip değerlendirmesinde devam etmiştir.İki grup arasında ikincil önlemler farklı değildi, ancak geleneksel Lokomat grubuna karşı kadansta 2 kat daha büyük bir iyileşme gözlendi.Orta ila şiddetli yürüyüş bozukluğu olan subakut inme katılımcıları için, geleneksel yürüyüş eğitimi müdahalelerinin çeşitliliği, yürüme yeteneğindeki geri dönüşleri kolaylaştırmak için robotik destekli yürüyüş eğitiminden daha etkili görünmektedir.


İki platformda 43 kullanıcıdan gelen verileri kullanarak, akıllı telefon trafiğine ayrıntılı bir bakış sunuyoruz.Taramanın trafiğin yarısından fazlasına katkıda bulunduğunu, e-posta, medya ve haritaların her birinin yaklaşık% 10 oranında katkıda bulunduğunu görüyoruz.Ayrıca, küçük transfer boyutları nedeniyle alt katman protokollerinin üst kısmının yüksek olduğunu görüyoruz.Taşıma düzeyinde güvenlik kullanan transferlerin yarısı için, başlık baytları toplamın% 40'ına karşılık gelir.Paket kaybı akıllı telefon trafiğinin verimini sınırlayan ana faktör olsa da, İnternet sunucularındaki daha büyük gönderme tamponlarının transferlerin dörtte birinin verimini artırabileceğini gösteriyoruz.Son olarak, akıllı telefon trafiği ile radyo güç yönetimi politikası arasındaki etkileşimi inceleyerek, radyonun güç tüketiminin paket değişimlerinin performansı üzerinde en az etki ile %35 oranında azaltılabileceğini görüyoruz.


Bu makalede PowerBooter, dahili pil voltajı sensörlerini ve güç tüketimini izlemek için pil deşarjı davranışı bilgisini kullanan ve bireysel bileşenlerin güç yönetimi ve etkinlik durumlarını açıkça kontrol eden otomatik bir güç modeli yapım tekniğini açıklamaktadır.Harici ölçüm ekipmanı gerektirmez.Ayrıca, çevrimiçi güç tahmini için PowerBooter tarafından üretilen modeli kullanan bir bileşen güç yönetimi ve etkinlik durumu içgözlem tabanlı aracı olan PowerTutor'u da tanımlıyoruz.PowerBooter, uygulama geliştiricilerinin ve son kullanıcıların, her birinin farklı güç tüketimi özelliklerine sahip olduğu ve bu nedenle farklı güç modelleri gerektiren yeni akıllı telefon varyantları için güç modelleri üretmelerini hızlı ve kolay hale getirmeyi amaçlamaktadır.PowerTutor, gömülü sistemler için güç verimli yazılımın tasarımını ve seçimini kolaylaştırmayı amaçlamaktadır.Kombine, PowerBooter ve PowerTutor, daha fazla akıllı telefon varyantı ve kullanıcıları için güç modellemesi ve analizi açma hedefine sahiptir.


255 kullanıcıdan ayrıntılı izler kullanarak, akıllı telefon kullanımı hakkında kapsamlı bir çalışma yürütüyoruz.Kasıtlı kullanıcı faaliyetlerini - cihazla ve kullanılan uygulamalarla etkileşimleri - ve bu faaliyetlerin ağ ve enerji kullanımı üzerindeki etkisini karakterize ediyoruz.Kullanıcılar arasında muazzam çeşitlilik buluyoruz.İncelediğimiz tüm yönleriyle, kullanıcılar bir veya daha fazla büyüklük sırasına göre farklılık gösterir.Örneğin, günde ortalama etkileşim sayısı 10 ila 200 arasında değişir ve günde alınan ortalama veri miktarı 1 ila 1000 MB arasında değişir.Bu çeşitlilik seviyesi, kullanıcı deneyimini veya enerji tüketimini iyileştirmek için mekanizmaların, kullanıcı davranışını öğrenir ve buna uyum sağlarsa daha etkili olacağını düşündürmektedir.Kullanıcı davranışlarını öğrenme görevini kolaylaştıran kullanıcılar arasında niteliksel benzerlikler olduğunu görüyoruz.Örneğin, göreli uygulama popülerliği, farklı kullanıcılar için farklı dağıtım parametreleriyle üstel bir dağıtım kullanılarak modellenebilir.Gelecekteki enerji tüketimini tahmin etmek için bir mekanizma bağlamında kullanıcı davranışına uyum sağlamanın değerini gösteriyoruz.Uyarlama ile ilgili yüzde doksanlık hata, kullanıcılar arasında ortalama davranışa dayalı tahminlere kıyasla yarıdan daha azdır.


Bu makalede, gelecekteki 5G ağları için yeni bir fronthaul arayüzünün tasarımını tartışıyoruz.Mevcut fronthaul çözümlerinin başlıca eksiklikleri ilk olarak analiz edilir ve daha sonra yeni nesil fronthaul arayüzü (NGFI) adı verilen yeni bir fronthaul arayüzü önerilmiştir.NGFI için tasarım ilkeleri, fronthaul bant genişliğinin anten sayısından ayrıştırılması, hücre ve kullanıcı ekipmanının işlenmesinin ayrıştırılması ve yüksek performanslı kazançlı işbirlikçi teknolojilere odaklanmak da dahil olmak üzere sunulmaktadır.NGFI, özellikle bulut RAN, ağ fonksiyonları sanallaştırma ve büyük ölçekli anten sistemleri olmak üzere temel 5G teknolojilerini daha iyi desteklemeyi amaçlamaktadır.NGFI, mobil ağ trafiğindeki gelgit dalgası etkisinden yararlanarak düşük bant genişliğinin yanı sıra gelişmiş iletim verimliliğinin avantajlarını iddia ediyor.NGFI'nın iletimi, esneklik ve güvenilirliğin avantajlarından yararlanmak için Ethernet'e dayanır.Ethernet tabanlı fronthaul ağlarının büyük etkisi, zorlukları ve potansiyel çözümleri de analiz edilmektedir.Jitter, latency ve zaman ve frekans senkronizasyonu üstesinden gelinmesi gereken başlıca konulardır.


Anlamsal olarak eşdeğer çeviri setlerinden otomatik olarak Sonlu Durum Automata'yı (kelime kafesleri) oluşturan sözdizimi tabanlı bir algoritmayı tanımlıyoruz.Bu FSA'lar, deyimlerin iyi temsilleridir.Sözcüksel ve syntactic paraphrase çiftlerini çıkarmak ve girdi kümelerindeki cümlelerle aynı anlamı ifade eden yeni, görünmeyen cümleler oluşturmak için kullanılabilirler.FSA'larımız, çevirilerin kalitesini değerlendirmek için kullanılabilecek alternatif semantik renderlerin doğruluğunu da tahmin edebilir.


FuzzyLog, kısmen sıralanmış paylaşılan bir günlük soyutlamasıdır.Dağıtılmış uygulamalar aynı anda kısmi sıraya eklenebilir ve geri oynatılabilir.FuzzyLog uygulamaları, altta yatan ortak bir günlüğün faydalarını elde eder - güçlü tutarlılık, dayanıklılık ve başarısızlık atomikliğini basit yollarla çıkarır - dezavantajlarından acı çekmeden.Kısmi bir düzeni açığa çıkararak, FuzzyLog, uygulamalar için üç temel özellik sunar: üretim ve kapasite için doğrusal ölçeklendirme (atomiklikten ödün vermeden), daha zayıf tutarlılık garantileri ve ağ bölümlerine tolerans.Kısmi siparişi kompakt bir şekilde depolayan ve yeni bir sipariş protokolü aracılığıyla verimli eklentileri / oynatmayı destekleyen FuzzyLog soyutlamasının dağıtılmış bir uygulaması olan Dapple'ı sunuyoruz.FuzzyLog üzerinden çeşitli veri yapıları ve uygulamaları, birkaç harita varyantının yanı sıra bir ZooKeeper uygulaması da dahil olmak üzere uyguluyoruz.Değerlendirmemiz, bu uygulamaların kompakt, hızlı ve esnek olduğunu göstermektedir: doğrusal ölçeklenebilirlik, esnek tutarlılık garantileri (örneğin, nedensellik + tutarlılık) ve ağ bölme toleransı için FuzzyLog'un kısmi düzeninden yararlanırken, paylaşılan bir günlük tasarımının basitliğini (100s kod satırı) ve güçlü semantiğini (dayanıklılık ve başarısızlık atomikliği) korurlar.6-node Dapple dağıtımında, FuzzyLog tabanlı ZooKeeper 3M / sn tek tuşlu yazar ve 150K / sn atomik çapraz-sert yeniden adlandırmaları destekler.


Kulaklı biyosensörler (WBS), bir dizi yeni ayarda sürekli kardiyovasküler (CV) izlemeye izin verecektir.Bazı önemli hastalıkların tanı ve tedavisinde yararlar gerçekleştirilebilir.WBS, uygun alarm algoritmaları ile birlikte, yüksek riskli konular için CV felaketi için gözetim yeteneklerini artırabilir.WBS ayrıca kronik hastalıkların tedavisinde, terapinin kesin titrasyonunu sağlayan veya hasta uyumundaki gecikmeleri tespit eden bilgiler sağlayarak da rol oynayabilir.WBS, tehlikeli operasyonlar sırasında (askeri, yangınla mücadele vb.) insanların kablosuz gözetiminde önemli bir rol oynayabilir.) veya bu tür sensörler toplu sivil zayiat sırasında dağıtılabilir.CV fizyo-lojik parametrelerin acil tıbbi durumlarda en önemli bilgi olan "hayati işaretleri" oluşturduğu göz önüne alındığında, WBS çok sayıda risk altındaki denek için kablosuz bir izleme sistemi sağlayabilir.Aynı yaklaşım, günümüzün aşırı kalabalık acil servislerinin bekleme odasının izlenmesinde de yararlı olabilir.CV izlemesi gerektiren hastanede yatan hastalar için, mevcut biyosensör teknolojisi tipik olarak hastaları bir kablo karmaşasına bağlarken, giyilebilir CV sensörleri, hasta olan, ilaç alan ve tanıdık olmayan bir ortamda hastane hastaları için sürekli bir sorun olan hastalanma ve düşme riskini artırabilir.Günlük olarak, giyilebilir CV sensörleri, tedavi edilmemiş yüksek tansiyonu algılayarak kaçırılmış bir ilaç dozunu algılayabilir ve hastanın ilacı alması için otomatik bir hatırlatmayı tetikleyebilir.Dahası, doktorların yüksek tansiyon tedavisini titrasyonu önemlidir, çünkü hem yetersiz terapi hem de aşırı terapi (normalde düşük kan basıncına yol açar) mortaliteyi arttırır.Bununla birlikte, sağlık hizmeti sağlayıcıları, terapi kararlarını temel alacak olan sadece aralıklı kan basıncı değerlerine sahiptir; Sürekli kan basıncı izlemenin, tedavinin artmış titrasyonuna ve mortalitede azalmaya izin vermesi mümkündür.Benzer şekilde, WBS, hastanın egzersiz çabalarının fizyolojik imzasını kaydedebilecek (kalp atış hızı ve kan basıncındaki değişiklikler olarak tezahür etti), hastanın ve sağlık hizmeti sağlayıcısının sağlık sonuçlarını iyileştirmek için kanıtlanmış bir rejime uyumu değerlendirmesine izin verecekti.Kalp yetmezliği gibi kronik kardiyovasküler hastalığı olan hastalar için, WBS kullanan ev izlemesi, hastanın acil servis ziyareti ve pahalı hastane kabulünü gerektiren daha tehlikeli seviyelere ilerlemesinden çok önce, çok erken (ve genellikle kolayca tedavi edilebilir) aşamalarda alevlenmeleri tespit edebilir.Bu yazıda hem teknik hem de klinik olarak ele alacağız ...


Parmak izi sınıflandırması, parmak izi veritabanında önemli bir indeksleme mekanizması sağlar.Doğru ve tutarlı bir sınıflandırma, büyük bir veritabanı için parmak izi eşleştirme süresini büyük ölçüde azaltabilir.Literatürde daha önce bildirilenden daha iyi bir doğruluk elde edebilen bir parmak izi sınıflandırma algoritması sunuyoruz.Parmak izlerini beş kategoriye ayırıyoruz: whorl, sağ döngü, sol döngü, kemer ve tenteli kemer.Algoritma yeni bir gösterim (FingerCode) kullanır ve bir sınıflandırma yapmak için iki aşamalı bir sınıflandırıcıya dayanır.NIST-4 veritabanında 4000 görüntü üzerinde test edilmiştir.Beş sınıflı problem için, yüzde 90'lık bir sınıflandırma doğruluğu elde edilir (özellik çıkarma aşamasında yüzde 1,8'lik bir reddedilme ile).Dört sınıflı sorun için (bir sınıfa birleştirilmiş kemer ve kemer) yüzde 94,8'lik bir sınıflandırma doğruluğu elde edebiliyoruz (yüzde 1,8 ret ile).Sınıflandırıcıya bir reddetme seçeneği ekleyerek, sınıflandırma doğruluğu beş sınıflı sınıflandırma görevi için yüzde 96'ya ve görüntülerin toplam yüzde 32.5'inin reddedilmesinden sonra dört sınıflı sınıflandırma görevi için yüzde 97.8'e yükseltilebilir.


Bu makalede bir parmak izi sınıflandırma algoritması sunulmaktadır.Parmak izleri beş kategoriye ayrılır: kemer, tenteli kemer, sol döngü, sağ döngü ve whorl.Algoritma, parmak izi görüntüsünde tekil noktaları (çekirdekler ve deltalar) çıkarır ve tespit edilen tekil noktaların sayısına ve konumlarına göre sınıflandırma yapar.Sınıflandırıcı rotasyon, çeviri ve küçük ölçek değişikliklerine değişmez.Sınıflandırıcı, kuralların belirli bir veri kümesinden bağımsız olarak oluşturulduğu kural tabanlıdır.Sınıflandırıcı, NIST-4 veritabanındaki 4000 görüntüde ve NIST-9 veritabanındaki 5400 görüntüde test edildi.NIST-4 veritabanı için, beş sınıflı problem için %85,4, dört sınıflı problem için %91.1 (aynı kategoriye yerleştirilmiş kemer ve tenteli kemer ile) sınıflandırma accuracies elde edildi.Reddedilen bir seçenek kullanılarak, dört sınıflı sınıflandırma hatası,% 10 parmak izi görüntüsü reddedilerek% 6'dan daha azına düşürülebilir.Benzer sınıflandırma performansı NIST-9 veritabanında da elde edilmiştir.


Bu makale üç bölümden oluşmaktadır: genel olarak özetlerin bir ön tipolojisi; SUMMARIST otomatik çok dilli metin özetleme sisteminin mevcut ve planlı modüllerinin ve performansının bir açıklaması ve özetleri değerlendirmek için üç yöntemin tartışılması.1.T H E N N A T U R E O F U M A R I E S 1950'lerin sonu ve 60'ların başında yapılan erken deneyler, bilgisayar tarafından metin özetlenmesinin mümkün olduğunu öne sürdü, ancak s traightforward değildi (Luhn, 59; Edmundson, 68).Daha sonra geliştirilen yöntemler, öncelikle cümle konumu ve kelime frekansı sayımı gibi yüzey seviyesi fenomenlerine dayanan ve soyutlar yerine özler (metinden seçilen, çoğaltılan fiiller) üretmeye odaklanan (metnin yorumlanmış bölümleri, yeni oluşturulanlar) oldukça sofistike değildi.Birkaç on yıllık bir aradan sonra, büyük miktarda çevrimiçi metnin -corpora'da ve özellikle Web'de - artan varlığı, otomatik metin özetine olan ilgiyi yeniledi.Araya giren bu on yıllar boyunca, bilgisayar belleği ve hızının büyük artışlarıyla birleşen Doğal Dil İşleme (NLP) alanındaki ilerlemeler, çok cesaret verici sonuçlarla, daha sofistike teknikleri mümkün kıldı.1990'ların sonlarında, ABD'deki bazı nispeten küçük araştırma yatırımları (Microsoft, Lexis-Nexis, Oracle, SRA ve TextWise'deki ticari çabalar ve CMU, NMSU, Upenn ve USC / II'deki üniversite çabaları da dahil olmak üzere 10'dan fazla proje değil) üç veya dört yıl boyunca potansiyel pazarlanabilirlik sergileyen birkaç sistem ve sürekli iyileştirme sözü veren birkaç yenilik üretti.Buna ek olarak, birkaç yeni atölye çalışması, bir kitap koleksiyonu ve birkaç öğretici, otomatik metin özetinin sıcak bir alan haline geldiğini ifade ediyor.Bununla birlikte, çeşitli sistemleri incelemek ve gerçekte neyin elde edildiğini düşünmek için bir an zaman ayırıldığında, kişi altta yatan benzerliklerinden, odaklarının darlığından ve sorunu çevreleyen çok sayıda bilinmeyen faktörden etkilenmekten kendini alamaz.Örneğin, tam olarak bir özet nedir?Kimse tam olarak bilmiyor gibi görünüyor.Çalışmamızda, özeti genel terim olarak kullanıyoruz ve şu şekilde tanımlıyoruz: Bir özet, bir veya daha fazla (muhtemelen multimedya) metinden üretilen, orijinal metnin (ler) aynı bilgilerini içeren (bazılarını) içeren ve orijinal metnin yarısından fazla olmayan bir metindir.Resmi biraz netleştirmek için, varyasyonun aşağıdaki yönlerini belirleyerek takip eder ve genişletiriz (Spirck Jones, 97).Herhangi bir özet (en azından) üç ana özellik sınıfı ile karakterize edilebilir: Invut: kaynak metnin özellikleri (ler) Kaynak boyutu: tek belge v s .multi-document: Tek bir belge özeti tek bir girdi metninden türemiştir (ancak özetleme işleminin kendisi daha önce diğer metinlerden derlenmiş bilgileri kullanabilir).Çok belgeli özet, birden fazla girdi metninin içeriğini kapsayan bir metindir ve genellikle yalnızca girdi metinleri tematik olarak ilişkili olduğunda kullanılır.Spesifiklik: etki alanına özgü vs. genel: Girdi metinlerinin tümü tek bir etki alanına ait olduğunda, genel durumla karşılaştırıldığında, etki alanı spec i f i c özetleme tekniklerini uygulamak, belirli içeriğe odaklanmak ve belirli formatları çıkarmak için appropr ia te olabilir.Alana özgü bir özet, temaları tek bir kısıtlı alanla ilgili olan girdi metinlerinden türetilmiştir.Bu nedenle, daha az terim belirsizliği, kendine özgü kelime ve dilbilgisi kullanımı, özel biçimlendirme vb. varsayabilir ve bunları özette yansıtabilir.


Nyström tipi alt örnekleme yaklaşımlarını büyük ölçekli çekirdek yöntemlerine inceliyoruz ve rastgele örnekleme ve yüksek olasılık tahminlerinin dikkate alındığı istatistiksel öğrenme ortamında öğrenme sınırlarını kanıtlıyoruz.Özellikle, bu yaklaşımların, alt örnekleme seviyesinin uygun şekilde seçilmesi şartıyla optimal öğrenme sınırlarına ulaşabileceğini kanıtlıyoruz.Bu sonuçlar, Nyström Kernel Regularized Least Squares'in basit bir artımlı varyantını, alt örnekleme seviyesinin aynı zamanda düzenlileştirme ve hesaplamaları kontrol ettiği anlamında bir hesaplama düzenlileştirmesi biçimini uyguladığını göstermektedir.Kapsamlı deneysel analizler, göz önünde bulundurulan yaklaşımın büyük ölçekli veri kümeleri üzerinde sanat performanslarının durumuna ulaştığını göstermektedir.


Dağıtılmış hizmet reddi (DDoS) saldırıları internet çapında bir tehdit oluşturmaktadır.Bu ağlardan kaynaklanan saldırıları özerk olarak algılayan ve durduran kaynak uç ağlarında konuşlandırılmış bir DDoS savunma sistemi olan D-WARD'ı öneriyoruz.Saldırılar, ağ ile İnternet'in geri kalanı arasındaki iki yönlü trafik akışlarının sürekli izlenmesi ve normal akış modelleriyle periyodik karşılaştırma ile tespit edilir.Uyumsuz akışlar, saldırganlıklarıyla orantılı olarak oran sınırlıdır.D-WARD, bir saldırı sırasında bile meşru trafiğe iyi hizmet sunarken, DDoS trafiğini ihmal edilebilir bir seviyeye etkili bir şekilde azaltır.Sistemin bir prototipi bir Linux yönlendiricisinde inşa edilmiştir.Çeşitli saldırı senaryolarında etkinliğini gösterir, konuşlandırma motivasyonlarını tartışır ve ilişkili maliyetleri tanımlarız.


Yüz tanıma algoritmaları genellikle yüz görüntülerinin iyi hizalandığını ve benzer bir poza sahip olduğunu varsayar - ancak birçok pratik uygulamada bu koşulları karşılamak imkansızdır.Bu nedenle yüz tanımanın kısıtlanmamış yüz görüntülerine uzatılması, aktif bir araştırma alanı haline gelmiştir.Bu amaçla, Yerel İkili Desenlerin (LBP) histogramlarının yüz tanıma için son derece ayrımcı tanımlayıcılar olduğu kanıtlanmıştır.Bununla birlikte, çoğu LBP tabanlı algoritma, poz varyasyonuna ve yanlış hizalamaya karşı sağlam olmayan katı bir tanımlayıcı eşleştirme stratejisi kullanır.Biz poz varyasyonları ve yanlış hizalama ile başa çıkmak için tasarlanmış yüz tanıma için iki algoritma önermektedir.Ayrıca, aydınlatma varyasyonlarına karşı sağlamlığı artıran bir aydınlatma normalleştirme adımı da dahil ediyoruz.Önerilen algoritmalar, LBP'nin histogramlarına dayanan tanımlayıcıları kullanır ve sırasıyla uzaysal piramit eşleştirmesi (SPM) ve Naive Bayes En Yakın Komşusu (NBNN) ile eşleşen tanımlayıcıları gerçekleştirir.Katkımız, sınıf içi varyasyonlara göre geliştirilmiş bir sağlamlık sağlamak için görüntüden sınıfa ilişki kullanan esnek mekansal eşleştirme şemalarının dahil edilmesidir.Önerilen algoritmaların doğruluğunu, Ahonen'in orijinal LBP tabanlı yüz tanıma sistemine ve dört standart veri kümesindeki iki temel bütünsel sınıflandırıcıya karşı karşılaştırıyoruz.Sonuçlarımız, NBNN'ye dayanan algoritmanın diğer çözümlerden daha iyi performans gösterdiğini ve bunu poz varyasyonları varlığında daha belirgin bir şekilde yaptığını göstermektedir.


İçerik tabanlı görsel bilgi alma (CBVIR) veya içerik tabanlı görüntü alma (CBIR) son 10 yılda bilgisayar görüşü alanındaki en canlı araştırma alanlarından biri olmuştur.Büyük ve istikrarlı bir şekilde artan görsel ve multimedya verilerinin kullanılabilirliği ve İnternet'in geliştirilmesi, tam veritabanı alanlarını eşleştirmeye dayalı basit metin tabanlı sorgulardan veya isteklerden daha fazlasını sunan tematik erişim yöntemleri oluşturma ihtiyacını vurgulamaktadır.Görsel veya ses içeriğine dayalı sorguları formüle etmek ve yürütmek ve büyük multimedya depolarına göz atmaya yardımcı olmak için birçok program ve araç geliştirilmiştir.Yine de, farklı türde ve farklı özelliklere sahip belgelere sahip büyük çeşitli veritabanları ile ilgili olarak genel bir atılım elde edilememiştir.Hız, semantik tanımlayıcılar veya objektif görüntü yorumlarıyla ilgili birçok soruya verilen cevaplar hala cevapsızdır.Tıbbi alanda, görüntüler ve özellikle dijital görüntüler, giderek artan miktarlarda üretilir ve teşhis ve terapi için kullanılır.Cenevre Üniversitesi Hastanesi Radyoloji Bölümü tek başına 2002 yılında günde 12.000'den fazla görüntü üretti.Kardiyoloji şu anda özellikle kardiyak kateterizasyon videoları (her biri yaklaşık 2000 görüntü içeren yılda yaklaşık 1800 sınav) ile dijital görüntülerin en büyük ikinci üreticisidir.Cenevre Üniversitesi Hastanesi'nde üretilen kardiyolojik görüntü verilerinin toplam miktarı 2002 yılında 1 TB civarındaydı.Endoskopik videolar aynı zamanda muazzam miktarda veri üretebilir.Tıpta dijital görüntüleme ve iletişim (DICOM) ile görüntü iletişimi için bir standart belirlendi ve hasta bilgileri gerçek görüntü(ler) ile saklanabilir, ancak standardizasyona göre hala birkaç sorun hakimdir.Birkaç makalede, klinik karar vermeyi desteklemek için tıbbi görüntülere içerik tabanlı erişim önerilmiştir, bu da içerik tabanlı erişim yöntemlerinin resim arşivleme ve iletişim sistemlerine (PACS) entegrasyonu için klinik verilerin ve senaryoların yönetimini kolaylaştıracaktır.Bu makale, tıbbi görüntü verilerine ve alanda kullanılan teknolojilere içerik tabanlı erişim alanında mevcut literatüre genel bir bakış sunmaktadır.Bölüm 1, genel içerik tabanlı görüntü alımına ve kullanılan teknolojilere bir giriş sağlar.Bölüm 2, tıbbi uygulamada görüntü geri alımının kullanımı için önermeleri ve çeşitli yaklaşımları açıklar.Örnek sistemler ve uygulama alanları tanımlanmıştır.Bölüm 3, uygulanan sistemlerde kullanılan teknikleri, veri kümelerini ve değerlendirmelerini açıklar.Bölüm 4, klinik uygulamada ve araştırma ve eğitimde görüntü geri alma sistemlerinin olası klinik yararlarını tanımlar.Yararlı olabilecek yeni araştırma yönleri tanımlanıyor.Bu makale aynı zamanda, sistemler için birçok önermenin tıbbi alandan yapıldığı ve araştırma prototiplerinin bilgisayar bilimleri bölümlerinde tıbbi veri kümeleri kullanılarak geliştirildiği gibi, alandaki bazı sorunların açıklamalarını da tanımlamaktadır.Yine de klinik uygulamada kullanılan çok az sistem vardır.Hedefin, genel olarak, şu anda var olan metin tabanlı geri alma yöntemlerinin yerine geçmek değil, onları görsel arama araçlarıyla tamamlamak olduğu da belirtilmelidir.


Bu çalışma, kablosuz mobil ad-hoc ağları için önerilen üç yönlendirme protokolünün karşılaştırılmasıdır.Protokoller şunlardır: Hedef Sıralı Mesafe Vektör (DSDV), Ad-hoc Talep Üzerine Mesafe Vektör (AODV) ve Dinamik Kaynak Yönlendirme (DSR).Düğümlerin rastgele hareket ettiği bir senaryo üzerinde kapsamlı simülasyonlar yapılır.Sonuçlar, düğümlerin göreli hızlarını bir senaryoda yansıtacak şekilde tasarlanmış yeni bir mobilite metriğinin bir işlevi olarak sunulur.Ayrıca, protokolleri daha özel bağlamlarda test etmek için üç gerçekçi senaryo tanıtılmaktadır.Çoğu simülasyonda reaktif protokoller (AODV ve DSR) DSDV'den önemli ölçüde daha iyi performans gösterdi.Orta trafik yükünde DSR, test edilen tüm hareketlilik değerleri için AODV'den daha iyi performans gösterirken, AODV daha yüksek trafik yüklerinde DSR'den daha iyi performans gösterdi.İkincisi, DSR veri paketlerindeki kaynak rotalarından kaynaklanır ve bu da ağ üzerindeki yükü arttırır.Yönlendiriciler ve ana bilgisayarlar, böylece bir düğüm diğer düğümler arasında paketleri iletebilir ve kullanıcı uygulamalarını çalıştırabilir.Mobil ad-hoc ağları, son zamanlarda yapılan birçok araştırma ve geliştirme çalışmasının odak noktası olmuştur.Ad-hoc paket radyo ağları, şimdiye kadar merkezi olmayan bir ağ yapılandırmasının bir operasyonel avantaj veya hatta bir gereklilik olduğu askeri uygulamalarla ilgiliydi.Ad-hoc yapılandırma konseptlerini kullanan ağlar, birbirine bağlı kablosuz erişim noktalarından bireyler tarafından taşınan kablosuz cihazların ağlarına, örneğin dijital haritalara, vücuda bağlı sensörlere, sesli iletişim vb.Geniş aralıklı ve kısa menzilli ad-hoc ağlarının kombinasyonları, olumsuz çalışma koşullarında bile sağlam, küresel kapsama alanı sağlamaya çalışır.


Süpervoksel segmentasyonu, görüntü analizinde süperpiksel segmentasyonu olduğu için erken video analizine dahil edilmesi için güçlü bir potansiyele sahiptir.Bununla birlikte, birçok makul süpervoksel yöntem ve her birinin ne zaman ve nerede en uygun olduğu konusunda çok az anlayış vardır.Gerçekten de, süpervoksel segmentasyon üzerine tek bir karşılaştırmalı çalışmanın farkında değiliz.Bu amaçla, hem çevrimdışı hem de akış yöntemleri de dahil olmak üzere yedi süpervoksel algoritmayı, iyi bir süpervoksel olarak düşündüğümüz şey bağlamında inceliyoruz: yani, spatiyotemporal tekdüzelik, nesne / bölge sınır tespiti, bölge sıkıştırması ve parsimoni.Değerlendirme için, bu arzu edilen süpervoksel özelliklerini ölçmek için yedi kaliteli metrikten oluşan kapsamlı bir paket sunuyoruz.Buna ek olarak, süpervoksel sınıflandırma görevindeki yöntemleri video analizinde süpervoksellerin daha sonraki üst düzey kullanımları için bir vekil olarak değerlendiriyoruz.Çeşitli içerik türlerine ve yoğun insan açıklamalarına sahip altı mevcut benchmark video veri kümesini kullanıyoruz.Bulgularımız, hiyerarşik grafik tabanlı (GBH), ağırlıklı agregasyon (SWA) ve temporal süperpikseller (TSP) yöntemlerinin yedi yöntem arasında en iyi performans gösterenler olduğuna dair kesin kanıtlara yol açtı.Hepsi segmentasyon doğruluğu açısından iyi performans gösterir, ancak diğer desiderata göre değişir: GBH nesne sınırlarını en iyi şekilde yakalar; SWA bölge sıkıştırması için en iyi potansiyele sahiptir; ve TSP en iyi alt segmentasyon hatasına ulaşır.


GİRİŞ Hızlı büyüyen bir fibroadenom vakası rapor ediyoruz.13 yaşındaki hasta bir kız, sol göğüs kütlesi ile ilgili poliklinikte danıştı.Kütleye klinik muayenelerle fibroadenom teşhisi kondu ve hasta dikkatle izlendi.Kütle her menses ile hızla büyüdü ve dört ay sonra hacimde% 50 artış gösterdi.Lumpektomi yapıldı.Tümör histolojik olarak fibroadenom organize tipi olarak teşhis edildi ve birçok bezelye epitel hücrelerinin çekirdekteki anti-östrojen reseptör antikoru için pozitif immünohistokimyasal boyaması vardı.SONUÇ Tümörün östrojen duyarlılığı hızlı büyümeyi açıklayabilir.


Proc.Uluslararası Bilgisayar Vizyonu Konferansı, Korfu (Eylül 1999) Yerel görüntü özelliklerinin yeni bir sınıfını kullanan bir nesne tanıma sistemi geliştirilmiştir.Özellikler görüntü ölçeklendirme, çeviri ve rotasyona değişmez ve aydınlatma değişikliklerine ve afine veya 3D projeksiyona kısmen değişmezdir.Bu özellikler, primat görüşünde nesne tanıma için kullanılan alt temporal korteksteki nöronlarla benzer özellikleri paylaşır.Özellikler, ölçek uzayındaki sabit noktaları tanımlayan aşamalı bir filtreleme yaklaşımı ile verimli bir şekilde tespit edilir.Görüntü tuşları, çoklu yönelim düzlemlerinde ve çoklu ölçeklerde bulanık görüntü gradyanlarını temsil ederek yerel geometrik deformasyonlara izin veren oluşturulur.Anahtarlar, aday nesne eşleşmelerini tanımlayan en yakın komşu indeksleme yöntemine giriş olarak kullanılır.Her maçın nihai doğrulaması, bilinmeyen model parametreleri için düşük residual en az kareli bir çözüm bularak elde edilir.Deneysel sonuçlar, sağlam nesne tanımanın, 2 saniyenin altında bir hesaplama süresine sahip dağınık kısmen tıkalı görüntülerde elde edilebileceğini göstermektedir.


Bu açık kaynak bilgi işlem çerçevesi, yeni uygulamaların kilidini açmak için akış, toplu ve etkileşimli büyük veri iş yüklerini birleştirir.


Bilimin birçok alanı keşifsel veri analizine ve görselleştirmeye bağlıdır.Büyük miktarlarda çok değişkenli veriyi analiz etme ihtiyacı, boyutsallık azaltmanın temel problemini ortaya çıkarır: yüksek boyutlu verilerin kompakt temsillerini nasıl keşfedeceksiniz.Burada, yüksek boyutlu girdilerin düşük boyutlu, mahalle korumalı gömmelerini hesaplayan denetimsiz bir öğrenme algoritması olan yerel doğrusal gömmeyi (LLE) tanıtıyoruz.Yerel boyutsallık azaltma için kümeleme yöntemlerinin aksine, LLE, girdilerini daha düşük boyutsallıktaki tek bir küresel koordinat sistemine haritalandırır ve optimizasyonları yerel minima içermez.LLE, doğrusal rekonstrüksiyonların yerel simetrilerinden yararlanarak, yüzlerin veya metin belgelerinin görüntüleriyle oluşturulanlar gibi doğrusal olmayan manifoldların küresel yapısını öğrenebilir.


Araçlara daha fazla yazılım modülü ve harici arayüz eklendikçe, yeni saldırılar ve güvenlik açıkları ortaya çıkıyor.Araştırmacılar, araç içi Elektronik Kontrol Üniteleri (ECU'lar) arasında nasıl uzlaşma sağlanacağını ve araç manevrasını nasıl kontrol edeceğini gösterdiler.Bu güvenlik açıklarına karşı çeşitli savunma mekanizmaları önerildi, ancak araç içi ağ saldırılarına karşı güvenlik açısından kritik öneme sahip ECU'lar için güçlü bir koruma ihtiyacını karşılayamadılar.Bu eksikliği azaltmak için, Saat tabanlı IDS (CIDS) olarak adlandırılan anomali tabanlı bir saldırı tespit sistemi (IDS) önermekteyiz.ECU'ların parmak izi için periyodik araç içi mesajların aralıklarını ölçer ve daha sonra kullanır.Bu şekilde türetilen parmak izleri daha sonra ECU'ların Recursive Least Squares (RLS) algoritmasıyla saat davranışlarının bir temelini oluşturmak için kullanılır.Bu taban çizgisine dayanarak, CIDS tanımlama hatalarındaki anormal değişiklikleri tespit etmek için Kümülatif Sum (CUSUM) kullanır - bu açık bir saldırı işaretidir.Bu, araç içi ağ izinsiz girişlerinin% 0.055'lik düşük yanlış pozitif bir oranla hızlı bir şekilde tanımlanmasını sağlar.Son teknoloji IDS'lerden farklı olarak, bir saldırı tespit edilirse, CIDS'nin ECU'ların parmak izini alması da bir kök neden analizi kolaylaştırır; saldırıyı hangi ECU'nun monte ettiğini belirler.Bir CAN otobüs prototipi ve gerçek araçlar üzerindeki deneylerimiz, CIDS'in çok çeşitli araç içi ağ saldırılarını tespit edebildiğini göstermiştir.


Ultra düşük güç kablosuz sensör düğümleri için 2.4 GHz'lik bir engelleyici-kalıcı uyandırma alıcısı, dağıtılmış çok aşamalı N-yol filtreleme tekniğini kilidi açık düşük Q rezonatör-tercih edilmiş yerel osilatör ile birleştirerek belirsiz-IF çift dönüşüm topolojisini kullanır.Bu yapı dar bant seçiciliği ve müdahale edenlere karşı güçlü bağışıklık sağlarken, BAW rezonatörleri veya kristalleri gibi pahalı harici rezonans bileşenlerinden kaçınır.65 nm CMOS alıcı prototipi, -97 dBm'lik bir hassasiyet ve 5 MHz ofset'te -27 dB'den daha iyi bir taşıyıcı-interferer oranı sağlarken, 10-3 bit hata hızında 10 kb / s'lik bir veri hızı sağlarken, sürekli çalışma altında 0.5 V voltaj kaynağından 99  W tüketir.


Bu ciltte, yazarlar, araştırma literatüründen damıtılmış yedi genel öğrenme ilkesini ve aynı zamanda kolej fakültesi ile bire bir çalışan yirmi yedi yıllık deneyimden tanıtırlar.Araştırmayı, etkili organizasyonun motivasyonu neyin etkilediğine dair bilginin elde edilmesini ve kullanılmasını nasıl artırdığını öğrenmenin altında yatan bir dizi temel ilkeyi tanımlamak için geniş bir perspektiften (bilişsel, gelişimsel ve sosyal psikoloji; eğitimsel araştırma; antropoloji; demografi; ve örgütsel davranış) çektiler.Bu ilkeler, eğitmenlere belirli öğretim yaklaşımlarının neden öğrenci öğrenmesini desteklediğini veya desteklemediğini anlamalarına yardımcı olabilecek bir öğrenci öğrenme anlayışı sağlar, öğrenci öğrenimini belirli bağlamlarda daha etkili bir şekilde teşvik eden öğretim yaklaşımları ve stratejileri üretir veya rafine eder ve bu ilkeleri yeni kurslara aktarır ve uygular.


Bu makale Bianchini et al tarafından "Inside PageRank" kağıdının bir arkadaşı veya uzantısı olarak hizmet vermektedir.[19].PageRank ile ilgili tüm konuların kapsamlı bir araştırmasıdır, temel PageRank modelini kapsar, mevcut ve önerilen çözüm yöntemleri, depolama sorunları, varlık, benzersizlik ve yakınsama özellikleri, temel modelde olası değişiklikler, geleneksel çözüm yöntemlerine alternatifler önerildi, duyarlılık ve koşullandırma ve son olarak güncelleme sorunu.Birkaç yeni sonuç tanıtıyoruz, kapsamlı bir referans listesi sunuyoruz ve gelecekteki araştırmaların heyecan verici alanları hakkında spekülasyon yapıyoruz.


Bu makalede, yeni tanıtılan dağıtılmış aktif transformatör (DAT) yapısının performansını geleneksel on-chip empedans-dönüşüm yöntemleriyle karşılaştırıyoruz.Standart silikon proses teknolojilerinde yüksek güçlü tam entegre amplifikatörlerin tasarımında temel güç verimliliği sınırlamaları analiz edilir.DAT'ın, serideki birkaç düşük voltajlı itme-çekme amplifikatörünü manyetik bağlantı ile birleştiren verimli bir empedans-dönüşüm ve güç-kombinleme yöntemi olduğu gösterilmiştir.Yeni konseptin geçerliliğini göstermek için, 2,4-GHz 1.9-W 2-V tam entegre güç amplifikatörü, 50 giriş ve çıkış eşleme ile% 41'lik bir güç katma verimliliği elde ederek 0.35-m CMOS transistörleri Ürün Türü: Makale Ek Bilgi:  Copyright 2002 IEEE.İzinle yeniden basıldı.El yazması 27 Mayıs 2001'de alındı.[Online olarak yayınlandı: 2002-08-07] Bu çalışma Intel Corporation, Ordu Araştırma Ofisi, Jet Propulsion Laboratory, Infinion ve Ulusal Bilim Vakfı tarafından desteklendi.Yazarlar, özellikle R. Magoon, F. In'tveld, J. Powell, A. Vo ve K. Moye olmak üzere Conexant Systems'e çip imalatı için teşekkür ediyor.K. Potter, D. Ham ve H.Wu, Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü (Caltech), Pasadena'nın tamamı, yardımları için özel bir teşekkürü hak ediyor.Agilent Technologies ve Sonnet Software Inc., Liverpool, NY CAD araçları için teknik destek de takdir edilmektedir."Silikon Bazlı RF ve Mikrodalga Entegre Devreler Üzerine Özel Sayı", IEEE Mikrodalga Teorisi ve Teknikleri Üzerine İşlemler, vol.50, hayır.1, bölüm 2 Konu


Bir radyal güç birleştiricisinin, nispeten geniş bir bant üzerinde yüksek verimliliğin (% 90'dan büyük) elde edilebileceği çok sayıda güç amplifikatörünün birleştirilmesinde çok etkili olduğu bilinmektedir.Bununla birlikte, mevcut kullanımı, tasarım karmaşıklığı nedeniyle sınırlıdır.Bu makalede, hem başlangıç yaklaşık tasarım formülleri hem de son doğru tasarım optimizasyonu amaçları için uygun modeller dahil olmak üzere adım adım tasarım prosedürü geliştiriyoruz.Üç boyutlu elektromanyetik modellemeye dayanarak, tahmin edilen sonuçlar ölçülenlerle mükemmel bir uyum içindeydi.Radyal-kombiner verimliliği, zarif bozulması ve daha yüksek sipariş paketi rezonanslarının etkileri ile ilgili pratik konular burada ayrıntılı olarak tartışılmaktadır.


Mikro şerit probları ve bir WR-430 dikdörtgen dalga kılavuzu kullanarak 1:4 güç bölücünün başarılı gösterimi sunulmaktadır.Optimize edilmemiş yapının 15-dB geri dönüş kaybı bant genişliğinin %22 ve 0.5-dB ekleme kaybı bant genişliğinin %26 olduğu gösterilmiştir.Konvansiyonel işleme yoluyla gerçekleştirilirken, böyle bir yapı kanıtlanmış milimetre ve milimetre-altı dalga mikroişlem teknikleri ile tutarlı bir şekilde monte edilir.Bu nedenle, yapı, mikroişlemcilik yoluyla 100GHz'in çok üzerindeki uygulamalar için kullanılabilen mimariyi birleştiren potansiyel bir güç bölme ve güç sunar.


Sekiz cihazlı Ka-band katı hal güç amplifikatörü, seyahat-dalgası güç-bölme/kombinleme tekniği kullanılarak tasarlanmış ve üretilmiştir.Bu tasarımda kullanılan düşük profilli slotted-waveguide yapısı, geniş bir bant genişliği üzerinde sadece yüksek bir güç birleştirme verimliliği sağlamakla kalmaz, aynı zamanda aktif cihazlar için verimli bir ısı batışı sağlar.Sekiz cihazlı güç amplifikatörünün ölçülen maksimum küçük sinyal kazancı, 3,2 GHz (f / sub L / = 31,8 GHz, f / sub H / = 35 GHz) 3dB bant genişliği ile 34 GHz'de 19.4 dB'dir.Güç amplifikatöründen 1dB sıkıştırmada (P / sub out / at 1 dB) ölçülen maksimum çıkış gücü, 32.2 GHz'de 33 dBm (/spl sim / 2 W) olup,% 80'lik bir güç birleştirme verimliliğine sahiptir.Ayrıca, cihaz arızaları nedeniyle bu güç amplifikatörünün performans bozulması da simüle edilmiş ve ölçülmüştür.


Yüksek güç, geniş bant genişliği, yüksek doğrusallık ve düşük gürültü amplifikatör tasarımında en önemli özellikler arasındadır.Geniş bantlı mekansal güç birleştirme tekniği, geniş bantlı koaksiyel dalga kılavuzu ortamında büyük miktarda mikrodalga monolitik entegre devre (MMIC) amplifikatörlerinin çıkış gücünü birleştirerek tüm bu sorunları ele alırken, iyi doğrusallığı korur ve MMIC amplifikatörlerinin faz gürültüsünü iyileştirir.Bir koaksiyel dalga kılavuzu, giriş gücünü her bir elemana eşit olarak dağıtarak daha geniş bant genişliği ve daha iyi tekdüzelik için birleştirme devrelerinin sunucusu olarak kullanıldı.Çok daha küçük boyutlu yeni bir kompakt koaksiyel birleştirici araştırılmaktadır.Microstrip-line geçişine geniş bantlı slot hattı, ticari MMIC amplifikatörleri ile daha iyi uyumluluk için entegre edilmiştir.Termal simülasyonlar yapılır ve yüksek güç uygulamasında ısı batığını iyileştirmek için önceki tasarımlara göre geliştirilmiş bir termal yönetim şeması kullanılır.Kompakt birleştirici tasarımını kullanan yüksek güçlü bir amplifikatör inşa edilir ve 44-W maksimum çıkış gücü ile 6 ila 17 GHz arasında bir bant genişliğine sahip olduğu gösterilmiştir.Doğrusallık ölçümü, 52 dBm'lik yüksek bir üçüncü derece kesme noktası göstermiştir.Analiz, amplifikatörün sahte olmayan dinamik aralığı 2 3 kat genişletme yeteneğine sahip olduğunu gösteriyor.Amplifikatör ayrıca, taşıyıcıdan 10 kHz ofsette 140 dBc'ye yakın bir kalıntı faz tabanını, entegre ettiği tek bir MMIC amplifikatörüne kıyasla 5  6-dB azaltma ile göstermiştir.


Yaklaşan 5. nesil hücresel iletişim için türünün ilk örneği 28 GHz anten çözümü ayrıntılı olarak sunulmaktadır.Kapsamlı ölçümler ve simülasyonlar, önerilen 28 GHz anten çözümünün gerçekçi yayılma ortamlarında çalışan hücresel telefonlar için son derece etkili olduğunu tespit eder.


Ağ tabanlı saldırılar yaygın ve sofistike hale geldi.Bu nedenle, saldırı tespit sistemleri artık odaklarını ana bilgisayarlardan ve işletim sistemlerinden ağın kendisine kaydırıyor.Ağ tabanlı saldırı tespiti zordur, çünkü ağ denetimi büyük miktarda veri üretir ve tek bir saldırıyla ilgili farklı olaylar ağdaki farklı yerlerde görülebilir.Bu makale ağ saldırı tespiti için yeni bir yaklaşım olan NetSTAT'ı sunar.NetSTAT, hem ağın hem de saldırıların resmi bir modelini kullanarak, hangi ağ olaylarının izlenmesi gerektiğini ve nerede izlenebileceğini belirleyebilir.


Büyük kümeler üzerindeki büyük veri analizi, sorgu optimizasyonu için yeni fırsatlar ve zorluklar sunar.Veri bölümlemesi bu ortamdaki performans için çok önemlidir.Bununla birlikte, verinin yeniden bölünmesi çok pahalı bir işlemdir, bu nedenle bu tür işlemlerin sayısını en aza indirmek çok önemli performans iyileştirmeleri sağlayabilir.Bu nedenle, bu ortam için bir sorgu optimize edici, sıralama ve gruplandırma ile etkileşimi de dahil olmak üzere veri bölümleme hakkında akıl yürütebilmelidir.SCOPE, Microsoft'ta büyük veri analizi için kullanılan SQL benzeri bir betik dilidir.Dönüşüm tabanlı bir optimize edici, senaryoları Cosmos dağıtılmış bilgi işlem platformu için verimli yürütme planlarına dönüştürmekten sorumludur.Bu makalede, veri bölümleme ile ilgili akıl yürütmenin SCOPE optimize edicisine nasıl dahil edildiğini açıklıyoruz.İlişkisel operatörlerin bölümleme, sıralama ve gruplandırma özelliklerini nasıl etkilediğini gösteririz ve optimize edicinin gereksiz işlemlerden kaçınmak için bu özellikleri nasıl gerekçelendirdiğini ve kullandığını açıklarız.Çoğu optimize edicide, paralel planların dikkate alınması, bir işlem sonrası adımda yapılan bir düşüncedir.Bölünme ile ilgili akıl yürütme, SCOPE optimize edicisinin paralel, seri ve karma planların dikkate alınmasını maliyet tabanlı optimizasyona tam olarak entegre etmesini sağlar.Faydalar, yaklaşımımızın etkinleştirdiği çeşitli planları göstererek gösterilmiştir.


Roma senaryosunda yazılmış Hinglish metninin duygu polaritesini belirlemek için, farklı özellik seçim yöntemleri kombinasyonları ve terim frekansı-ters belge frekans özellik gösterimini kullanarak bir dizi sınıflandırıcı denedik.Hinglish'te yazılan haberlerde ve Facebook yorumlarında ifade edilen duygular için en iyi sınıflandırıcıları belirlemek için toplam 840 deney gerçekleştirdik.Hinglish metninde ifade edilen duyguyu sınıflandırmak için en iyi kombinasyon olarak terim frekans ters belge frekans tabanlı özellik gösterimi, kazanç oranı tabanlı özellik seçimi ve Radyal Basis Fonksiyon Sinir Ağı üçlüsünün sonucuna vardık.


IEEE Intelligent Transportation Systems Society ve yaygın hesaplama araştırma topluluğu arasındaki daha sıkı işbirliğini teşvik etmek için, yazarlar ITS Society'yi tanıtıyor ve ITS Society araştırmacılarının üzerinde çalıştıkları çeşitli yaygın hesaplama ile ilgili araştırma konularını sunuyor.Bu bölüm, Akıllı Ulaşım ile ilgili özel bir konunun parçasıdır.


Dil öğrenimi için etkileşimli multimodal bir çerçeve önermekteyiz.Büyük miktarlarda doğal metinlere pasif olarak maruz kalmak yerine, öğrenenlerimiz (eğim-ileri sinir ağları olarak uygulanır) bir tabula rasa kurulumundan başlayarak kooperatif referans oyunlarına katılırlar ve böylece oyunda başarılı olmak için iletişim kurma ihtiyacından kendi dillerini geliştirirler.Ön deneyler umut verici sonuçlar verir, ancak aynı zamanda bu şekilde eğitilmiş ajanların sadece oynadıkları oyun için etkili bir adhoc iletişim kodu geliştirmemesini sağlamanın önemli olduğunu öne sürer.


Son zamanlarda, üç boyutlu (3D) LTCC tabanlı SiP uygulamalarında yüksek entegrasyon yoğunluğu nedeniyle yüksek frekanslı sinyallerin zamanlama kontrolü şiddetle talep edilmektedir.Bu nedenle, eğri veya zamanlama gecikmesini kontrol etmek için, yeni 3D gecikme hatları önerilecektir.Sinyalin zayıf olması için koaksiyel hat kavramını benimsiyoruz ve yarı koaksiyel zeminli (QCOX-GND) geçişli yapı üzerinden gelişmiş bir sinyal önerdik.Simüle edilmiş sonuçları EM ve devre simülatörü kullanarak göstereceğiz.


Bir cümle verildiğinde, bir dizi dil işleme öngörüsü çıkaran tek bir evrişimsel sinir ağı mimarisini tanımlıyoruz: kısmen konuşma etiketleri, parçalar, adlandırılmış varlık etiketleri, semantik roller, semantik olarak benzer kelimeler ve cümlenin bir dil modeli kullanarak anlamlı (gramatik ve semantik) olma olasılığı.Tüm ağ, çoklu görev öğrenme örneği olan ağırlık paylaşımını kullanarak tüm bu görevlerde ortaklaşa eğitilir.Tüm görevler, etiketlenmemiş metinden öğrenilen ve paylaşılan görevler için yeni bir yarı denetimli öğrenme biçimini temsil eden dil modeli dışındaki etiketli verileri kullanır.Hem çoklu görev öğreniminin hem de yarı denetimli öğrenmenin paylaşılan görevlerin genelleştirilmesini nasıl geliştirdiğini ve bunun da son teknoloji performansla nasıl sonuçlandığını gösteriyoruz.


Tek kelimelik vektör uzay modelleri, sözlüksel bilgileri öğrenmede çok başarılı olmuştur.Bununla birlikte, daha uzun cümlelerin kompozisyonel anlamını yakalayamazlar, onları daha derin bir dil anlayışından alıkoyarlar.Özyinelemeli bir sinir ağı (RNN) modelini tanıtıyoruz, keyfi sintaktik tip ve uzunluk cümleleri ve cümleleri için kompozisyonel vektör gösterimlerini öğreniyor.Modelimiz, bir ayrıştırma ağacındaki her düğüme bir vektör ve bir matris atar: vektör, kurucunun doğal anlamını yakalarken, matris komşu kelimelerin veya cümlelerin anlamını nasıl değiştirdiğini yakalar.Bu matris-vektör RNN, operatörlerin önermesel mantık ve doğal dildeki anlamını öğrenebilir.Model, üç farklı deneyde sanat performansının durumunu elde eder: adverb-adjective çiftlerinin ince taneli duygu dağılımlarını tahmin etmek; film incelemelerinin duygu etiketlerini sınıflandırmak ve aralarındaki sentaktik yolu kullanarak neden-sonuç veya konu-mesaj gibi anlamsal ilişkileri sınıflandırmak.


Bu makale, ilk olarak bir ifadenin nötr veya polar olup olmadığını belirleyen ve daha sonra polar ifadelerin polaritesini belirleyen ifade düzeyindeki duygu analizine yeni bir yaklaşım sunar.Bu yaklaşımla, sistem, duygu ifadelerinin büyük bir alt kümesi için kontekstsel polariteyi otomatik olarak tanımlayabilir ve temelden önemli ölçüde daha iyi sonuçlar elde edebilir.


Zaman, birçok ilginç insan davranışının temelini oluşturur.Bu nedenle, bağlantıcı modellerde zamanı nasıl temsil edeceği sorusu çok önemlidir.Bir yaklaşım, zamanı açıkça (uzamsal bir gösterimde olduğu gibi) değil, işleme üzerindeki etkilerinden dolaylı olarak temsil etmektir.Mevcut rapor, ilk olarak Jordan (1986) tarafından tanımlanan ve ağlara dinamik bir bellek sağlamak için tekrarlayan bağlantıların kullanılmasını içeren bu hatlar boyunca bir öneri geliştirir.Bu yaklaşımda, gizli birim kalıpları kendilerine geri beslenir; Böylece gelişen iç temsiller, görev taleplerini önceki iç devletler bağlamında yansıtır.Nispeten basit problemlerden (XOR'un geçici sürümü) kelimeler için sentatik/semantik özellikler keşfetmeye kadar uzanan bir dizi simülasyon bildirilmektedir.Ağlar, görev taleplerini bellek talepleriyle birleştiren ilginç iç temsilleri öğrenebilir; gerçekten de, bu yaklaşımda bellek kavramı, görev işleme ile ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır.Bu temsiller, zengin bir yapıyı ortaya çıkarır, bu da onların içeriğe oldukça bağımlı olmalarını sağlarken aynı zamanda öğe sınıfları arasında genellemeleri ifade eder.Bu gösterimler, sözlük kategorilerini ve tür/token ayrımını temsil etmek için bir yöntem önermektedir.


Yeni bir makine öğrenimi paradigması olarak transfer öğrenimi son zamanlarda giderek daha fazla ilgi gördü.Bir hedef alandaki eğitim verilerinin tahmin modellerini etkili bir şekilde öğrenmek için yeterli olmadığı durumlarda, öğrenme aktarımı, öğrenme için diğer ilgili yardımcı alanlardan yardımcı kaynak verilerini kullanır.Bu alandaki mevcut çalışmaların çoğu, yalnızca hedef verilerle aynı temsili yapıya sahip kaynak verileri kullanmaya odaklanırken, bu makalede, metin ve görüntüler arasında bilgi aktarımı için heterojen bir transfer öğrenme çerçevesi genişleterek bu sınırı daha da ileriye itiyoruz.Bir hedef alan sınıflandırma problemi için, birçok sosyal web sitesinde, Web üzerinden mevcut olan bol metin belgelerinden bilgi aktarmak için bir köprü görevi görebilecek bazı açıklamalı görüntülerin bulunabileceğini gözlemliyoruz.Önemli bir soru, metin belgeleri keyfi olsa da kaynak verilerdeki bilginin etkili bir şekilde nasıl aktarılacağıdır.Çözümümüz, matris faktörizasyonu yoluyla yardımcı kaynak verilerinden çıkarılan semantik kavramlarla hedef görüntülerin temsilini zenginleştirmek ve yardımcı veriler tarafından oluşturulan gizli semantik özellikleri daha iyi bir görüntü sınıflandırıcı oluşturmak için kullanmaktır.Algoritmamızın Caltech-256 görüntü veri kümesindeki etkinliğini ampirik olarak doğrularız.


Yüz tanıma ve göz çıkarma, yüz tanıma, yüz ifadesi analizi, güvenlik girişi vb. gibi birçok uygulamada önemli bir role sahiptir.İnsan yüzü ve göz, burun gibi yüz yapılarının tespiti bilgisayar için karmaşık bir prosedürdür.Bu makale, Sobel kenar tespiti ve morfolojik işlemleri kullanarak frontal yüz görüntülerinden yüz algılama ve göz çıkarma için bir algoritma önermektedir.Önerilen yaklaşım üç aşamaya ayrılır; ön işleme, yüz bölgesinin tanımlanması ve gözlerin çıkarılması.Görüntülerin boyutlandırılması ve gri ölçekli görüntü dönüştürme, ön işlemede elde edilir.Yüz bölgesi tanımlaması, Sobel kenar tespiti ve morfolojik operasyonlarla gerçekleştirilir.Son aşamada, morfolojik operasyonlar yardımıyla yüz bölgesinden gözler çıkarılır.Deneyler sırasıyla IMM frontal face database, FEI face database ve IMM face database olmak üzere 120, 75, 40 görüntü üzerinden gerçekleştirilmektedir.Yüz algılama doğruluğu% 100,% 100,% 97.50 ve göz çıkarma doğruluğu oranı sırasıyla% 92.5,% 96.06,% 92.5'dir.


Bir agrega imza şeması, agregalamayı destekleyen dijital bir imzadır: n farklı kullanıcılardan gelen n farklı mesajlardaki n imzaları göz önüne alındığında, tüm bu imzaları tek bir kısa imzada toplamak mümkündür.Bu tek imza (ve n orijinal mesajlar), doğrulayıcıyı, n kullanıcılarının gerçekten n orijinal mesajlarını imzaladığına ikna edecektir (yani, kullanıcı i = 1 için Mi mesajını imzaladım)..., n).Bu yazıda toplu imza kavramını tanıtıyoruz, bu tür imzalar için güvenlik modelleri sunuyoruz ve toplu imzalar için çeşitli başvurular yapıyoruz.Boneh, Lynn ve Shacham nedeniyle çiftdoğrusal haritalara dayanan kısa bir imzadan verimli bir toplu imza oluşturuyoruz.Toplam imzalar, sertifika zincirlerinin boyutunu azaltmak (zincirdeki tüm imzaları toplayarak) ve SBGP gibi güvenli yönlendirme protokollerinde mesaj boyutunu azaltmak için kullanışlıdır.Ayrıca, toplam imzaların doğrulanabilir şekilde şifrelenmiş imzalara yol açtığını da gösteriyoruz.Bu tür imzalar, doğrulayıcının, verilen bir şifre metni olan C'nin, verilen bir mesajdaki bir imzanın şifrelemesi olduğunu test etmesini sağlar M .Sözleşme imzalama protokollerinde doğrulanabilir şekilde şifrelenmiş imzalar kullanılır.Son olarak, benzer fikirlerin basit halka imzaları vermek için kısa imza şemasını genişletmek için kullanılabileceğini gösteriyoruz.


Duygu analizi, hem ticari uygulamalar hem de akademik ilgi tarafından yönlendirilen, büyüyen bir araştırma alanıdır.Bu makalede, değerlik ve uyarılmanın duyarlılık boyutları için günlük benzeri blog gönderilerinin çok sınıflı sınıflandırmasını araştırıyoruz, burada görevin amacı, sırasıyla çok olumsuz / düşükten çok olumlu / yüksek bir beş seviyeli ölçekte bir gönderinin değerlik ve uyarılma düzeyini tahmin etmektir.Ayrık duygulanım durumlarını, Russell'ın çevresel etki modelinin psikolojik modeline dayanarak bu iki boyuttaki ordinal ölçeklere nasıl haritalandıracağımızı ve çok boyutlu, gerçek değerli açıklamalarla daha önce mevcut olan bir korpusu nasıl etiketleyeceğimizi gösteriyoruz.Regresyon kullanan deneysel sonuçlar ve destek vektör makinesi sınıflandırıcılarının tüm yaklaşımları, ikinci yaklaşımın daha iyi kesin ordinal sınıf tahmini doğruluğu sağlamasına rağmen, regresyon tekniklerinin daha küçük ölçekli hatalar yapma eğiliminde olduğunu göstermektedir.


İnsan eylemi tanıma topluluğu içindeki kamuya açık veri kümelerinin mevcut durumu hakkında bir inceleme sunuyoruz; poz tabanlı yöntemlerin yeniden canlanmasını ve kişi-kişi etkileşimi modellemesini anlamanın son ilerlemesini vurguluyoruz.Kullanım için birkaç anahtar özelliğe ilişkin veri kümelerini bir kriter veri kümesi olarak sınıflandırıyoruz; sınıf etiketlerinin sayısı, sağlanan zemin gerçekleri ve işgal ettikleri uygulama alanı dahil.Ayrıca her veri kümesinin soyutlama seviyesini de göz önünde bulundururuz; eylemleri, etkileşimleri ve daha üst düzey semantik faaliyetleri sunanları gruplandırırız.Anket, temel görünümü ve poz tabanlı veri kümelerini tanımlar, basit, vurgulanmış veya senaryolu eylem sınıflarına yönelik bir eğilime dikkat çeker, bunlar genellikle istikrarlı bir alt eylem jestleri koleksiyonu ile kolayca tanımlanabilir.Yakın ilişkili eylemler sağlayan veri kümelerinin açık bir eksikliği vardır, bunlar bir dizi poz ve jest yoluyla dolaylı olarak tanımlanmaz, daha ziyade dinamik bir etkileşim kümesidir.Bu nedenle, iki birey arasındaki 3D pozlama yoluyla karmaşık konuşma etkileşimlerini temsil eden yeni bir veri kümesi önermekteyiz.7 ayrı konuşma tabanlı senaryoyu tanımlayan 8 çift yönlü etkileşim, iki Kinect derinlik sensörü kullanılarak toplandı.Niyet, bir süre boyunca çok sayıda ilkel eylem, etkileşim ve hareketten oluşan olayları sağlamak; gerçek dünyayı daha fazla temsil eden bir dizi ince eylem sınıfı sağlamak ve şu anda geliştirilen tanıma metodolojilerine meydan okumaktır.Bunun, Elsevier'e 27 Ekim 2015'te sunulan 3D poz Preprint'i kullanarak konuşma etkileşimi sınıflandırmasına ayrılmış ilk veri kümelerinden biri olduğuna inanıyoruz ve atfedilen belgeler bu görevin gerçekten mümkün olduğunu gösteriyor.Tam veri kümesi, araştırma topluluğuna [1] halka açık hale getirilir.


Modern otomobillerde kullanılan Pasif Anahtarsız Giriş ve Başlangıç (PKES) sistemlerine röle saldırıları gösteriyoruz.İki verimli ve ucuz saldırı gerçekleştirme, kablolu ve kablosuz fiziksel katman röleleri inşa ediyoruz, bu da saldırganın araba ile akıllı anahtar arasında mesaj ileterek bir arabaya girip başlamasını sağlıyor.Rölelerimiz modülasyondan, protokolden veya güçlü kimlik doğrulama ve şifreleme varlığından tamamen bağımsızdır.8 üreticiden 10 otomobil modeli üzerinde kapsamlı bir değerlendirme yapıyoruz.Sonuçlarımız, sinyalin sadece bir yönde (arabadan anahtara) iletilmesinin saldırıyı gerçekleştirmek için yeterli olduğunu gösterirken, anahtar ve araba arasındaki gerçek mesafe büyük kalır (50 metreye kadar test edilmiştir, görüş hattı değildir).Ayrıca, kurulumumuzla akıllı anahtarın 8 metreye kadar heyecanlanabileceğini de gösteriyoruz.Bu, röleyi kurmak için saldırganın anahtara yaklaşma ihtiyacını ortadan kaldırır.Kritik sistem özelliklerini daha fazla analiz eder ve tartışırız.Röle saldırısının genelliği ve değerlendirilen sistemlerin sayısı göz önüne alındığında, benzer tasarımlara dayanan tüm PKES sistemlerinin aynı saldırıya karşı savunmasız olması muhtemeldir.Son olarak, röle saldırıları riskini en aza indiren acil hafifletme önlemlerinin yanı sıra, PKES sistemlerinin başlangıçta tanıtıldığı kullanım kolaylığını korurken röle saldırılarını önleyebilecek son çözümleri de önermekteyiz.


Kan oksijen doygunluğunu (SPO2) izlemek için temassız bir yöntem sunuyoruz.Yöntem, fotopletismografi (PPG) sinyallerinin alternatif olarak iki belirli dalga boyunda kaydedilmesine izin vermek için tetikleyici kontrollü bir CMOS kamera kullanır ve bu dalga boylarındaki PPG sinyallerinin pulsatil olmayan bileşenlerine pulsatilin ölçülen oranlarından SpO2'yi belirler.SpO2 değerinin sinyal-gürültü oranı (SNR) dalga boylarının seçimine bağlıdır.Turuncu ( = 611 nm) ve yakın kızılötesi ( = 880 nm) kombinasyonunun temassız video tabanlı algılama yöntemi için en iyi SNR'yi sağladığını bulduk.Bu kombinasyon, geleneksel temas tabanlı SpO2 ölçümünde kullanılandan farklıdır, çünkü bu dalga boylarındaki PPG sinyal güçlüleri ve kamera kuantum verimliliği, temassız bir yöntem kullanarak SpO2 ölçümüne daha uygundur.Ayrıca temassız yöntemi %83-98 SpO2 aralığında doğrulamak için küçük bir pilot çalışma yürüttük.Bu çalışma sonuçları, referans temaslı SpO2 cihazı kullanılarak ölçülenlerle uyumludur (r = 0.936, p ; 0.001).Sunulan yöntem, özellikle ücretsiz yaşam koşulları altında evde kişinin sağlığını ve sağlığını izlemek ve geleneksel temas tabanlı PPG cihazlarını kullanamayanlar için uygundur.


Web videolarında multimedya olaylarını tespit etmek, multimedya ve bilgisayar vizyonu alanlarında ortaya çıkan bir sıcak araştırma alanıdır.Bu makalede, olay tespiti sorununun genel yönleriyle başa çıkmak için Analitik Medya İşleme (E-LAMP) sistemi aracılığıyla Olay Etiketlememiz için son zamanlarda geliştirdiğimiz çerçevenin temel yöntemlerini ve teknolojilerini tanıtıyoruz.Daha spesifik olarak, binlerce saatlik videolarla büyük video veri koleksiyonlarını ele alabilmemiz için özellik çıkarma için verimli yöntemler geliştirdik.İkincisi, çıkarılan ham özellikleri, farklı özelliklerin ve farklı olayların mekansal düzen bilgilerinin daha iyi yakalanabilmesi için daha etkili döşemelere sahip uzamsal bir kelime çantası modelinde temsil ediyoruz, böylece genel algılama performansı geliştirilebilir.Üçüncüsü, yaygın olarak kullanılan erken ve geç füzyon şemalarından farklı olarak, daha iyi olay modellerinin üzerine inşa edilebilmesi için birden fazla özellikten daha sağlam ve ayrımcı bir ara özellik gösterimini öğrenmek için yeni bir algoritma geliştirilmiştir.Son olarak, olay tespitinin ek zorluklarını sadece çok az olumlu örnekle ele almak için, olay tespitine yardımcı kaynaklardan öğrenilen bilgileri etkin bir şekilde uyarlayabilen yeni bir algoritma geliştirdik.Hem ampirik sonuçlarımız hem de TRECVID MED'11 ve MED'12'deki resmi değerlendirme sonuçlarımız, bu fikirlerin entegrasyonunun mükemmel performansını göstermektedir.


Güçlü görsel nesne tanıma için özellik setleri sorusunu inceliyoruz; doğrusal SVM tabanlı insan tespitini bir test vakası olarak benimsemek.Mevcut kenar ve gradyan tabanlı tanımlayıcıları inceledikten sonra, deneysel olarak, yönelimli gradyan (HOG) tanımlayıcılarının histogramlarının ızgaralarının, insan tespiti için mevcut özellik setlerinden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini gösteriyoruz.Hesaplamanın her aşamasının performans üzerindeki etkisini inceliyoruz, ince ölçekli gradyanların, ince oryantasyon binning'in, nispeten kaba uzamsal binning'in ve üst üste binen tanımlayıcı bloklarda yüksek kaliteli yerel kontrast normalleşmesinin iyi sonuçlar için önemli olduğu sonucuna varıyoruz.Yeni yaklaşım, orijinal MIT yaya veritabanında mükemmele yakın bir ayrım sağlıyor, bu yüzden geniş bir poz varyasyonu ve arka plan yelpazesine sahip 1800'den fazla anotlanmış insan görüntüsünü içeren daha zorlu bir veri seti tanıtıyoruz.


Birçok desen tanıma görevi için, ideal giriş özelliği, çoklu karıştırıcı özelliklere (aydınlatma ve görüntüleme açısı gibi, bilgisayar görüşü uygulamalarında) değişmez olacaktır.Son zamanlarda, denetimsiz bir şekilde eğitilmiş derin mimariler, yararlı özelliklerin çıkarılması için otomatik bir yöntem olarak önerilmiştir.Bununla birlikte, öğrenilen özellikleri bir sınıflandırıcıda kullanmak dışında herhangi bir yolla değerlendirmek zordur.Bu makalede, bu öğrenilen özelliklerin farklı giriş dönüşümlerine değişmezlik derecesini doğrudan ölçen bir dizi ampirik test önermekteyiz.Yığınlanmış otomatik kodlayıcıların, doğal görüntüler üzerinde eğitildiğinde, giderek artan ölçüde değişmez özellikleri derinlikle öğrendiğini görüyoruz.Evrimsel derin inanç ağlarının her katmanda önemli ölçüde daha değişmez özellikler öğrendiğini görüyoruz.Bu sonuçlar, "derin" ve "shallower" temsillerinin kullanımını daha da haklı çıkarır, ancak yalnızca bir otoenkoderi diğerinin üzerine istiflemenin ötesinde mekanizmaların değişmezliğe ulaşmak için önemli olabileceğini öne sürer.Değerlendirme metriklerimiz, gelecekteki çalışmaları derin öğrenmede değerlendirmek ve böylece gelecekteki algoritmaların geliştirilmesine yardımcı olmak için de kullanılabilir.


İnternetin ortaya çıkmasıyla birlikte, milyarlarca görüntü artık çevrimiçi olarak serbestçe kullanılabilir ve görsel dünyanın yoğun bir örneğini oluşturur.Çeşitli parametrik olmayan yöntemler kullanarak, internetten toplanan 79.302.017 görüntüden oluşan büyük bir veri kümesinin yardımıyla bu dünyayı keşfediyoruz.İnsan görsel sisteminin görüntü çözünürlüğündeki bozulmalara karşı dikkate değer toleransını gösteren psikofiziksel sonuçlarla motive edilen veri kümesindeki görüntüler 32 x 32 renkli görüntü olarak saklanır.Her görüntü, Wordnet sözlük veritabanında listelendiği gibi, İngilizce 75,062 soyut olmayan isimden biriyle gevşek bir şekilde etiketlenmiştir.Bu nedenle görüntü veritabanı, tüm nesne kategorileri ve sahnelerinin kapsamlı bir kapsamını sağlar.Wordnet'ten gelen semantik bilgiler, etiketleme gürültüsünün etkilerini en aza indiren bir dizi semantik seviye üzerinden nesne sınıflandırması yapmak için en yakın komşu yöntemlerle birlikte kullanılabilir.Özellikle insanlar gibi veri kümesinde yaygın olan belirli sınıflar için, sınıfa özgü Viola-Jones tarzı dedektörlerle karşılaştırılabilir bir tanıma performansı gösterebiliyoruz.


Otomatik yüz tanıma teknolojileri, derin öğrenmedeki gelişmeler ve derin ağları eğitmek için daha büyük veri kümelerinin kullanılabilirliği nedeniyle performansta önemli gelişmeler gördü.Yüzleri tanımak, insanların çok iyi olduğuna inanılan bir görev olduğundan, tamamen kısıtlanmamış yüz görüntülerini işlerken otomatik yüz tanıma ve insanların göreceli performansını karşılaştırmak doğaldır.Bu çalışmada, insanların ve otomatik sistemlerin tanıma doğruluğuyla ilgili önceki çalışmaları, kısıtlanmamış yüz görüntüleri kullanarak çeşitli yeni analizler yaparak genişletiyoruz.İnsan tanıyıcılara konu başına değişen miktarlarda görüntü, cinsiyet gibi değişmez nitelikler ve oklüzyon, aydınlatma ve poz gibi ikinci dereceden nitelikler sunulduğunda performans üzerindeki etkisini inceliyoruz.Sonuçlar, insanların zorlu IJB-A veri kümesindeki otomatik yüz tanıma algoritmalarını büyük ölçüde geride bıraktığını göstermektedir.


Cellular Automata'ya (CA) dayanan SLEUTH modeli, metropol alanlarda şehir geliştirme simülasyonuna uygulanabilir.Bu çalışmada, kentsel genişlemeyi modellemek ve Tahran'daki kentsel büyümenin gelecekteki olası davranışını tahmin etmek için SLEUTH modeli kullanılmıştır.Temel veriler 1988, 1992, 1998, 2001 ve 2010 yıllarında beş Landsat TM ve ETM görüntüsü idi.Uzaysal deseni simüle etmek için üç senaryo tasarlandı.İlk senaryo, tarihsel kentleşme modunun devam edeceğini ve gelişme için tek sınırlamaların yükseklik ve eğim olduğunu varsaymıştı.İkincisi, büyümeyi çoğunlukla dahili hale getiren ve banliyö alanlarının genişlemesini sınırlayan kompakt bir senaryoydu.Son senaryo, küçük yamalara * karşılık gelen yazara izin veren çok merkezli bir kentsel yapı önerdi.Tel.: +98 912 3572913 E-posta adresi: shaghayegh.kargozar@yahoo.com


Sinir Ağları, sınıflandırma ve karar görevlerinde yaygın olarak kullanılır.Bu yazıda, sonuçlarının yerel güven sorununa odaklanıyoruz.İstatistiksel karar teorisinden, Sinir Ağları ile sınıflandırma için güven önlemlerinin belirlenmesi ve kullanılması hakkında bir fikir sunan bazı kavramları gözden geçiriyoruz.Daha sonra mevcut güven önlemlerine genel bir bakış sunarız ve son olarak ağ çıktılarının probabi-listik yorumunun faydalarını ve modelin kalitesinin botstrap hata tahmini ile tahmin edilmesini birleştiren basit bir önlem öneririz.Gerçek bir dünya uygulaması ve yapay bir problem üzerinde ampirik sonuçları tartışıyoruz ve en basit önlemin genellikle daha sofistike olanlardan daha iyi davrandığını, ancak belirli durumlarda tehlikeli olabileceğini gösteriyoruz.


Üretim Mesajlaşma Şartnamesi (MMS) protokolü endüstriyel proses kontrol uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak zayıf bir şekilde belgelenmiştir.Bu makalede, bilgi güvenliği bağlamında MMS'nin anlaşılmasını geliştirmek için MMS protokolünün bir analizini sunuyoruz.Bulgularımız, MMS'nin yetersiz güvenlik mekanizmalarına sahip olduğunu ve mevcut olan yetersiz güvenlik mekanizmalarının ticari olarak mevcut endüstriyel cihazlarda uygulanmadığını göstermektedir.


Yazılım satıcıları, müşterilerinin güvenini kazanmak için ürünlerini güvenlik standartlarına, örneğin Ortak Kriterlere (ISO 15408) göre sertifikalandırabilirler.Bununla birlikte, Ortak Kriterler sertifikasyonu, yazılım ürününün anlaşılabilir bir dokümantasyonunu gerektirir.Bu dokümantasyonun oluşturulması zaman ve para açısından yüksek maliyetlerle sonuçlanır.Ortak Kriterler sertifikasyonu için gerekli belgelerin oluşturulmasını destekleyen bir yazılım geliştirme süreci öneriyoruz.Bu nedenle, yazılım oluşturulduktan sonra dokümantasyonu oluşturmamıza gerek yoktur.Ayrıca, Ortak Kriterler belgelerinin kurulmasıyla ilgili olası sorunları keşfetmek için ADIT adı verilen gereksinimlere dayalı yazılım mühendisliği sürecinin geliştirilmiş bir sürümünü kullanmayı teklif ediyoruz.Bu sorunları sertifikasyon sürecinden önce tespit etmeyi amaçlıyoruz.Bu nedenle, sertifikasyon çabalarının pahalı gecikmelerinden kaçınırız.ADIT, farklı UML modelleri arasında tutarlılık kontrollerine izin veren kesintisiz bir geliştirme yaklaşımı sağlar.ADIT ayrıca güvenlik gereksinimlerinden tasarım belgelerine kadar izlenebilirliği destekler.Yaklaşımımızı akıllı ölçüm ağ geçidi sisteminin geliştirilmesiyle örneklendiriyoruz.


Son zamanlarda, sosyal ağlarda etki yayılımı olgusuna büyük ilgi duyuldu.Bu alandaki çalışmalar, sorunlarının bir girdisi olarak, kullanıcılar arasındaki etki olasılıkları ile etiketlenmiş kenarları olan bir sosyal grafik olduğunu varsaymaktadır.Bununla birlikte, bu olasılıkların nereden geldiği veya gerçek sosyal ağ verilerinden nasıl hesaplanabileceği sorusu bugüne kadar büyük ölçüde göz ardı edildi.Bu nedenle, bir sosyal grafikten ve kullanıcılarının bir eylem günlüğünden, etki modelleri oluşturup oluşturamayacağını sormak ilginçtir.Bu gazetede saldırılan asıl sorun budur.Model parametrelerini öğrenmek için modeller ve algoritmalar önermenin yanı sıra ve tahminlerde bulunmak için öğrenilen modelleri test etmek için, bir kullanıcının bir eylemi gerçekleştirmesinin beklenebileceği zamanı tahmin etmek için teknikler de geliştiriyoruz.Fikirlerimizi ve tekniklerimizi 1.3M düğümlü, 40M kenarlı bir sosyal grafikten oluşan Flickr veri setini ve 300K farklı eylemlere atıfta bulunan 35M tuple'dan oluşan bir eylem günlüğünü kullanarak onaylıyoruz.Gerçek bir sosyal ağda gerçek bir etkinin olduğunu göstermenin ötesinde, tekniklerimizin mükemmel bir tahmin performansına sahip olduğunu gösteriyoruz.


Ad hoc ağlarında gizlilikle korunan veri toplama, dağıtılmış iletişim ve kontrol gereksinimi, dinamik ağ topolojisi, güvenilmez iletişim bağlantıları vb. göz önünde bulundurularak zorlu bir sorundur.Dürüst olmayan düğümler olduğunda zorluk abartılır ve dürüst olmayan düğümlere karşı gizliliğin, doğruluğun ve sağlamlığın nasıl sağlanacağı n açık bir konudur.Yaygın olarak kullanılan kriptografik yaklaşımlardan farklı olarak, bu makalede, dağıtılmış konsensüs tekniğini kullanarak bu zorlu soruna değiniyoruz.Öncelikle, hassas verilerin gizliliğini korurken doğru bir toplam toplamayı garanti eden güvenli bir konsensüs tabanlı veri toplama (SCDA) algorith m olduğunu varsayıyoruz.Daha sonra, dürüst olmayan düğümlerden kirleticiyi hafifletmek için, komşuların dürüst olmayan düğümleri algılamasına izin veren bir Geliştirilmiş SCDA (E-SCDA) algoritması önerir ve tespit edilemeyen distones t düğümleri olduğunda bağlı hatayı türetiriz.Hem SCDA hem de E-SCDA'nın yakınsamasını kanıtlıyoruz.Ayrıca önerilen algoritmaların (, )-veri gizliliği olduğunu ve  ve  arasındaki matematiksel ilişkiyi elde ettiğini kanıtlıyoruz.Kapsamlı simülasyonlar, önerilen algori thm'lerin yüksek doğruluk ve düşük karmaşıklığa sahip olduğunu ve ağ dinamiklerine ve dürüst olmayan düğümlere karşı sağlam olduklarını göstermiştir.


Doğal görüntü üretimi şu anda Derin Öğrenme'de en aktif olarak araştırılan alanlardan biridir.Birçok yaklaşım, örn.Son teknoloji sanatsal stil transferi veya doğal doku sentezi için, denetimli olarak eğitilmiş derin sinir ağlarındaki hiyerarşik temsillerin istatistiklerine güvenin.Bununla birlikte, bu özellik gösteriminin hangi yönlerinin doğal görüntü üretimi için çok önemli olduğu belirsizdir: doğal görüntüler üzerindeki özelliklerin derinliği, birikmesi veya eğitimi mi?Burada doğal doku sentezi görevi için bu soruyu ele alıyoruz ve yukarıdaki yönlerden hiçbirinin vazgeçilmez olmadığını gösteriyoruz.Bunun yerine, yüksek algısal kalitedeki doğal dokuların yalnızca tek bir katmana sahip, havuzlama ve rastgele filtreler olmayan ağlardan üretilebileceğini gösteriyoruz.


Giysiler ve giyilebilir ürünler içinde entegre edilmiş telekomünikasyon sistemleri, tıbbi cihazların sağlık hizmetleri hükümlerini günün her saatinde arttırmada etkili olduğu bu tür yöntemlerdir.Tamamen gelişmiş olan bu giysiler, hastane kaynaklarını ve işgücünü en aza indirmenin yanı sıra gerektiğinde ve gerektiğinde uyarıda bulunabilecek ve dikkat talep edebilecektir.Dahası, görünüşte sağlıklı bireylerde önleyici rahatsızlıklar, sağlık düzensizlikleri ve öngörülemeyen kalp veya beyin bozukluklarında önemli bir rol oynayabilirler.Bu çalışma, tasarlanan antenin iletken parçalarının yanı sıra substrat için kullanılan tamamen tekstil malzemelerinden yapılmış bir Ultra-WideBand (UWB) anteninin araştırılmasının fizibilitesini sunar.Simüle edilmiş ve ölçülen sonuçlar, önerilen anten tasarımının geniş çalışma bant genişliği gereksinimlerini karşıladığını ve kompakt boyut, yıkanabilir ve esnek malzemelerle 17GHz bant genişliği sağladığını göstermektedir.Geri dönüş kaybı, bant genişliği, radyasyon paterni, akım dağılımı ve kazanç ve verimlilik açısından elde edilen sonuçlar, mevcut el yazması tasarımın kullanışlılığını doğrulamak için sunulmaktadır.Burada sunulan çalışma, bir gün bu kadar güvenilir ve rahat tıbbi izleme teknikleri ile kullanıcı (hasta) sağlamaya yardımcı olabilecek bağımsız bir süitin gelecekteki çalışmaları için derin etkilere sahiptir.Alındı 12 Nisan 2011, Kabul Edildi 23 Mayıs 2011, Zamanlandı 10 Haziran 2011 * Muhabir yazar: Mai A. Rahman Osman (mai.rahman@fkegraduate.utm.my).


Bir araştırma stratejisi olarak vaka çalışması, genellikle iş yerlerine veya sınırlı sayıda kuruluşun karşılaştırılmasına dayalı mütevazı ölçekli bir araştırma projesi üstlenmek isteyen öğrenciler ve diğer yeni araştırmacılar için bariz bir seçenek olarak ortaya çıkar.Bu bağlamda vaka çalışması araştırmalarının uygulanmasının en zorlu yönü, soruşturmayı, bilgiye mütevazı bir ek olması durumunda, değerli olduğunu iddia edebilecek bir araştırma parçasına ‘neler olduğunu’ açıklayan bir hesaptan kaldırmaktır.Bu makale, Yin, 1994, Hamel ve ark., 1993, Eaton, 1992, Gomm, 2000, Perry, 1998 ve Saunders ve ark., 2000 gibi vaka çalışması araştırmaları ve ilgili alanlarda yerleşik ders kitaplarına ağırlık verir, ancak yeni araştırmacıları bu araştırma yaklaşımının bazı temel ilkeleriyle uğraşmaya ve uygulamaya teşvik edecek şekilde vaka çalışması araştırmalarının kilit yönlerini dağıtmayı amaçlamaktadır.Makale, vaka çalışması araştırmasının ne zaman kullanılabileceğini, araştırma tasarımını, veri toplamayı ve veri analizini açıklar ve son olarak bir rapor veya tez yazarken kanıtların üzerine çizim yapmak için öneriler sunar.


Bu makale, Ephyra soru cevaplama motorunu, tek bir sistemde soru cevaplamaya birden fazla yaklaşımı entegre etmeyi sağlayan modüler ve genişletilebilir bir çerçeveyi açıklamaktadır.Çerçevemiz, dile özgü bileşenleri değiştirerek İngilizce dışındaki dillere uyarlanabilir.Soru cevaplama, bilgi açıklama ve bilgi madenciliği için iki ana yaklaşımı desteklemektedir.Ephyra, web'i bir veri kaynağı olarak kullanır, ancak daha küçük corpora ile de çalışabilir.Buna ek olarak, sorunun orijinal formülasyonundan soyutlanan soru yorumuna yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Metin kalıpları, bir soruyu yorumlamak ve metin snippet'lerinden cevaplar çıkarmak için kullanılır.Sistemimiz cevap çıkarma kalıplarını otomatik olarak öğrenir, soru-cevap çiftlerini eğitim verileri olarak kullanır.Deneysel sonuçlar bu yaklaşımın potansiyelini ortaya çıkardı.


Mevcut çerçevelerin büyük bir çoğunluğu, belirli sosyo-ekonomik ve teknolojik ortamlara sahip ülkelerde evrensel uygulanabilirliklerini ele almak için yetersizdir.Şimdiye kadar eDevlet'in uygulanmasında hiçbir "tek boyut herkese uymaz" stratejisi olmamasına rağmen, dönüşümde bazı temel ortak unsurlar vardır.Bu nedenle, bu makale, bazı teorilere ve gelişmekte olan ve gelişmiş ülkelerin mevcut e-Katılım girişimlerinden öğrenilen derslere dayanarak tekil bir sürdürülebilir model geliştirmeye çalışır, böylece ICT'nin faydaları maksimize edilebilir ve daha fazla katılım sağlanabilir.


Notlu eğitim görüntülerinin büyük bir kısmı, doğru ve sağlam derin ağ modellerinin eğitimi için kritik öneme sahiptir, ancak notlu eğitim görüntülerinin büyük bir kısmının toplanması genellikle zaman alıcı ve maliyetlidir.Görüntü sentezi, son derin öğrenme araştırmalarına artan ilgi çeken makineler tarafından otomatik olarak anotlanmış eğitim görüntüleri üreterek bu kısıtlamayı hafifletir.Ön plan nesnelerinin (OOI) arka plan görüntülerine gerçekçi bir şekilde yerleştirerek not edilmiş eğitim görüntülerini oluşturan yenilikçi bir görüntü sentezi tekniği geliştiriyoruz.Önerilen teknik, prensip olarak derin ağ eğitiminde sentezlenen görüntülerin kullanışlılığını artıran iki temel bileşenden oluşur.Birincisi, OOI'nin arka plan görüntüsü içindeki anlamsal olarak tutarlı bölgelerin etrafına yerleştirilmesini sağlayan bağlamsal anlamsal tutarlılıktır.İkincisi, gömülü OOI'nin hem geometri hizalamasından hem de görünüm gerçekçiliğinden çevredeki arka plana uygun olmasını sağlayan uyumlu görünüm uyarlamasıdır.Önerilen teknik, birbiriyle ilişkili ancak çok farklı bilgisayar görme zorlukları, yani sahne metni tespiti ve sahne metni tanıma üzerinde değerlendirilmiştir.Bir dizi kamu veri kümesi üzerinde yapılan deneyler, önerilen görüntü sentezleme tekniğimizin etkinliğini göstermektedir. Derin ağ eğitiminde sentezlenmiş görüntülerimizin kullanımı, gerçek görüntülerin kullanılmasına kıyasla benzer veya daha iyi sahne metni algılama ve sahne metni tanıma performansı elde edebilmektedir.


Bitcoin kripto para birimi, işlemlerini blok zinciri adı verilen halka açık bir günlükte kaydeder.Güvenliği, madenciler olarak adlandırılan katılımcılar tarafından yönetilen blok zincirini koruyan dağıtılmış protokole eleştirel olarak dayanıyor.Konvansiyonel bilgelik, madencilik protokolünün teşvik edici uyumlu ve işbirlikçi azınlık gruplarına karşı güvenli olduğunu, yani madencileri protokolü belirtildiği gibi takip etmeye teşvik ettiğini iddia eder.Bitcoin madenciliği protokolünün teşvik uyumlu olmadığını gösteriyoruz.Madencilerin gelirlerinin adil paylarından daha büyük olduğu bir saldırı sunuyoruz.Saldırının Bitcoin için önemli sonuçları olabilir: Rasyonel madenciler saldırganlara katılmayı tercih edecek ve ortak grup çoğunluk olana kadar boyutlarını artıracak.Bu noktada, Bitcoin sistemi merkezi olmayan bir para birimi olmaktan çıkar.Belirli varsayımlar yapılmadığı sürece, bencil madencilik, ortak madencilerin herhangi bir koalisyon boyutu için uygulanabilir olabilir.Genel durumda Bitcoin'i koruyan Bitcoin protokolüne pratik bir değişiklik önermekteyiz.Kaynakların 1/4'ünden daha azına komuta eden bir koalisyon tarafından bencil madenciliği yasaklıyor.Bu eşik, yanlış kabul edilen 1/2 bağından daha düşüktür, ancak herhangi bir büyüklükteki bir koalisyonun sistemi tehlikeye atabileceği mevcut gerçeklikten daha iyidir.


Bu makale Nesnelerin İnterneti'ne hitap ediyor.Bu umut verici paradigmanın ana etkeni, çeşitli teknolojilerin ve iletişim çözümlerinin entegrasyonudur.Tanımlama ve izleme teknolojileri, kablolu ve kablosuz sensör ve aktüatör ağları, gelişmiş iletişim protokolleri (Yeni Nesil İnternet ile paylaşılır) ve akıllı nesneler için dağıtılmış zeka sadece en alakalı olanıdır.Kolayca tahmin edilebileceği gibi, Nesnelerin İnterneti'nin ilerlemesine yapılan herhangi bir ciddi katkı mutlaka telekomünikasyon, bilişim, elektronik ve sosyal bilimler gibi farklı bilgi alanlarında yürütülen sinerjik faaliyetlerin bir sonucu olmalıdır.Böyle karmaşık bir senaryoda, bu anket bu karmaşık disipline yaklaşmak ve gelişmesine katkıda bulunmak isteyenlere yöneliktir.Bu Nesnelerin İnterneti paradigmasının farklı vizyonları rapor edilir ve teknolojilerin gözden geçirilmesini sağlar.Ortaya çıkan şey, hala önemli konuların araştırma topluluğu tarafından karşılanacağıdır.Bunların arasında en önemlileri ayrıntılı olarak ele alınmaktadır.2010 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır.


LSTM'ler veya daha basit teknikler kullanılarak hesaplanan düşük boyutlu vektör gömmeler, metnin "anlamını" yakalamak için popüler bir yaklaşım ve aşağı akış görevleri için yararlı bir denetimsiz öğrenme şeklidir.Ancak güçleri teorik olarak anlaşılamamıştır.Mevcut kağıt, doğrusal gömme şemalarının alt durumuna bakarak biçimsel anlayış elde eder.Sıkıştırılmış algılama teorisini kullanarak, kurucu kelime vektörlerini birleştiren temsillerin esas olarak metnin Bag-of-n-Grams (BonG) temsillerinin bilgi koruma doğrusal ölçümleri olduğunu gösteririz.Bu, LSTM'ler hakkında yeni bir teorik sonuca yol açar: Düşük bellekli bir LSTM'den türetilen düşük boyutlu gömmeler, şimdiye kadar kapsamlı ampirik çalışmaların gösteremediği bir sonuç olan BonG vektörleri üzerinde doğrusal bir sınıflandırıcı olarak, küçük hataya kadar, en azından sınıflandırma görevlerinde güçlü olabilir.Deneylerimiz bu teorik bulguları destekler ve standart kriterler üzerinde güçlü, basit ve denetimsiz temeller oluşturur, bu da bazı durumlarda kelime düzeyindeki yöntemler arasında en son teknolojidir.Ayrıca GloVe ve word2vec gibi yerleştirmelerin şaşırtıcı yeni bir özelliğini de gösteriyoruz: standart seyrek kurtarma aracı olan rastgele matrislerden daha verimli metinler için iyi bir algılama matrisi oluştururlar, bu da pratikte neden daha iyi temsillere yol açtığını açıklayabilir.


Algoritmik adaletteki çoğu yaklaşım, makine öğrenme yöntemlerini kısıtlar, böylece ortaya çıkan tahminler birkaç sezgisel adalet kavramından birini karşılar.Bu, özel şirketlerin ayrımcılık dışı yasalara uymasına veya olumsuz tanıtımdan kaçınmasına yardımcı olsa da, genellikle çok az, çok geç olduğuna inanıyoruz.Eğitim verileri toplandığında, dezavantajlı gruplardaki bireyler, kontrolleri dışındaki faktörler nedeniyle ayrımcılıktan muzdarip olmuş ve fırsatları kaybetmişlerdir.Mevcut çalışmada bunun yerine yeni bir kamu politikası gibi müdahalelere ve özellikle genel sistemin adilliğini geliştirirken olumlu etkilerini en üst düzeye çıkarmaya odaklanıyoruz.Müdahalelerin etkilerini modellemek için nedensel yöntemler kullanıyoruz, potansiyel müdahaleye izin veriyoruz - her bireyin sonucu müdahaleyi kimin aldığına bağlı olabilir.Bunu, New York'taki okulların veri setini kullanarak öğretim kaynaklarının bir bütçesini tahsis etmenin bir örneği ile gösteriyoruz.


Endüktif öğrenmeye yönelik çeşitli iyi gelişmiş yaklaşımlar artık var, ancak her birinin üstesinden gelinmesi zor olan speci c sınırlamaları var.Çok stratejili öğrenme, birden fazla yöntemi tek bir algoritmada birleştirerek bu sorunu çözmeye çalışır.Bu makale, yaygın olarak kullanılan iki ampirik yaklaşımın tek bir katyonunu tanımlamaktadır: kural indüksiyonu ve örnek tabanlı öğrenme.Yeni algoritmada, örnekler maksimum speci c kuralları olarak ele alınır ve classi katyonu en iyi eşleşme stratejisi kullanılarak gerçekleştirilir.Kurallar, belirgin doğrulukta bir gelişme elde edilinceye kadar örnekleri kademeli olarak genelleştirerek öğrenilir.Teorik analiz, bu yaklaşımın e-bilimsel olduğunu göstermektedir.RISE 3.1 sisteminde uygulanmaktadır.Kapsamlı bir ampirik çalışmada, RISE, hem ana yaklaşımlarının (PEBLS ve CN2) hem de bir karar ağacı öğrenicisinin (C4.5) son teknoloji temsilcilerinden daha yüksek başarılara sürekli olarak ulaşır.Lezyon çalışmaları, RISE'nin bileşenlerinin her birinin bu performans için gerekli olduğunu göstermektedir.Çoğu signi cantly, incelenen 30 etki alanının 14'ünde, RISE, PEBLS ve CN2'nin en iyilerinden daha doğrudur ve birden fazla ampirik yöntemi birleştirerek bir signi cant sinerjisinin elde edilebileceğini gösterir.


Açık Kaynak Yazılım (OSS) geç ticari ilgi konusu haline gelmiştir.Kuşkusuz, OSS, yazılım krizinin temel sorunlarını, yani yazılımın geliştirilmesinin çok uzun sürdüğü, bütçesini aştığı ve çok iyi çalışmadığı konusunda çok fazla söz veriyor gibi görünüyor.Gerçekten de, önemli OSS başarı öykülerinin birkaç örneği olmuştur - Linux işletim sistemi, Apache web sunucusu, BIND alan adı çözümleme yardımcı programı, sadece birkaçı.Bununla birlikte, OSS ile ilgili titiz akademik araştırmalar bugüne kadar çok az yapılmıştır.Bu çalışmada, IS alanında çok etkili olan iki önceki çerçeveden, yani Zachman'ın IS mimarisi (ISA) ve Checkland'ın CATWOE çerçevesinin Soft Systems Methodology'den (SSM) türetilmiştir.Ortaya çıkan çerçeve, OSS yaklaşımını ayrıntılı olarak analiz etmek için kullanılır.OSS araştırmalarının potansiyel geleceği de tartışılmaktadır.


2.4 GHz WLAN erişim noktası uygulamaları için kompakt çok yönlü dairesel polarizasyon anteni (CP) sunulmaktadır.Anten, dört bükülmüş monopolden ve aynı anda bu dört monopolü heyecanlandıran bir besleme ağından oluşur.CP anteninin elektrik boyutu sadece sub>0/sub>/5sub>0/sub>/5sub>0/sub>/13'tür.Empedans bant genişliği (Ssub>11/sub>;-10 dB) %3.85 (2.392 GHz ila 2.486 GHz) ve azimut düzlemindeki eksenel oran işletim bandında 0.5 dB'den düşüktür.


Tespit (CVPR'97, 17-19 Haziran 1997, Porto Riko Bildirilerinde görünmek için.)Edgar Osunay?Robert Freund?Federico Girosiy yCenter for Biological and Computational Learning and ?Operations Research Center Massachusetts Institute of Technology Cambridge, MA, 02139, U.S.A. Özet Bilgisayar vizyonunda Destek Vektör Makineleri (SVM) uygulamasını araştırıyoruz.SVM, V. Vapnik ve ekibi tarafından geliştirilen bir öğrenme tekniğidir (AT&T Bell Labs).bu polinom, sinir ağı veya Radyal Basis Fonksiyonları classi ers eğitimi için yeni bir yöntem olarak görülebilir.Karar yüzeyleri, doğrusal olarak kısıtlanmış bir kuadratik programlama problemini çözerek bulunur.Bu optimizasyon problemi zorludur, çünkü ikinci dereceden form tamamen yoğundur ve bellek gereksinimleri veri noktalarının sayısının karesi ile büyür.Küresel optimalliği garanti eden bir ayrışma algoritması sunuyoruz ve SVM'leri çok büyük veri setleri üzerinde eğitmek için kullanılabilir.Bozulmanın arkasındaki ana fikir, alt problemlerin yineleyici çözümü ve hem geliştirilmiş yineleyici değerler üretmek hem de algoritma için durdurma kriterlerini belirlemek için kullanılan optimallik koşullarının değerlendirilmesidir.SVM uygulamamızın deneysel sonuçlarını sunmakta ve 50.000 veri noktası veri setini içeren bir yüz algılama problemine yaklaşımımızın fizibilitesini göstermektedir.


Denetimsiz uzun metrajlı öğrenme ve derin öğrenme alanındaki son çalışmalar, büyük modelleri eğitebilmenin performansı önemli ölçüde artırabileceğini göstermiştir.Bu makalede, on binlerce CPU çekirdeğini kullanarak milyarlarca parametre ile derin bir ağ eğitimi sorununu ele alıyoruz.Büyük modelleri eğitmek için binlerce makine ile hesaplama kümelerini kullanabilen DistBelief adlı bir yazılım çerçevesi geliştirdik.Bu çerçevede, büyük ölçekli dağıtılmış eğitim için iki algoritma geliştirdik: (i) Downpour SGD, çok sayıda model replikasını destekleyen asenkron stokastik gradyan alçalma prosedürü ve (ii) Sandblaster, L-BFGS'nin dağıtılmış bir uygulaması da dahil olmak üzere çeşitli dağıtılmış toplu optimizasyon prosedürlerini destekleyen bir çerçeve.Downpour SGD ve Sandblaster L-BFGS hem derin ağ eğitiminin ölçeğini hem de hızını artırır.Sistemimizi, literatürde daha önce bildirilenden 30 kat daha büyük bir derin ağ eğitmek için başarıyla kullandık ve 16 milyon görüntü ve 21k kategori ile görsel nesne tanıma görevi olan ImageNet'te son teknoloji performansını elde ettik.Bu aynı tekniklerin, ticari bir konuşma tanıma hizmeti için daha mütevazı bir derin ağın eğitimini çarpıcı bir şekilde hızlandırdığını gösteriyoruz.Büyük sinir ağlarının eğitimi için uygulanan bu yöntemlerin performansına odaklanmamıza ve raporlamamıza rağmen, altta yatan algoritmalar herhangi bir gradyan tabanlı makine öğrenme algoritması için geçerlidir.


Kablosuz sensör ağına dayalı bir su çevre izleme sistemi önerilmektedir.Üç bölümden oluşur: veri izleme düğümleri, veri tabanı istasyonu ve uzaktan izleme merkezi.Bu sistem, rezervuarlar, göller, nehirler, bataklıklar ve sığ veya derin yeraltı suları gibi karmaşık ve büyük ölçekli su ortamı izleme için uygundur.Bu makale, yeni su ortamı izleme sistemi tasarımımız için açıklama ve illüstrasyona ayrılmıştır.Sistem, yapay bir gölün su sıcaklığı ve pH değer ortamının çevrimiçi otomatik izlenmesini başarıyla başarmıştı.Sistemin ölçüm kapasitesi, su sıcaklığı için 0 ila 80 C arasında, 0.5 C doğrulukla; pH değeri üzerinde 0 ila 14 arasında, 0.05 pH birim doğrulukla değişir.Farklı su kalitesi senaryolarına uygulanabilir sensörler, çeşitli su ortamları için izleme taleplerini karşılamak ve farklı parametreler elde etmek için düğümlere kurulmalıdır.İzleme sistemi böylece geniş uygulanabilirlik umutları vaat ediyor.


Multi-radio, multi-hop kablosuz ağlarda yönlendirme için yeni bir metrik sunuyoruz.Topluluk kablosuz ağları gibi sabit düğümlere sahip kablosuz ağlara odaklanıyoruz.Metrikin amacı, bir kaynak ve bir hedef arasında yüksek verimli bir yol seçmektir.Metrik, bağlantı üzerinden bir paketin Beklenen İletim Süresine (ETT) göre bireysel bağlantılara ağırlık atar.ETT, kayıp oranının ve bağlantının bant genişliğinin bir fonksiyonudur.Bireysel bağlantı ağırlıkları, aynı kanalı kullanan bağlantılar arasındaki paraziti açıkça açıklayan Ağırlıklı Kümülatif ETT (WCETT) adı verilen bir yol metriğinde birleştirilir.WCETT metriği, Multi-Radio Link-Quality Source Routing olarak adlandırdığımız bir yönlendirme protokolüne dahil edilmiştir. Her biri iki 802.11 kablosuz kart ile donatılmış 23 düğümden oluşan kablosuz bir test yatağında uygulayarak metriğimizin performansını inceledik.Çok radyolu bir ortamda, metriklerimizin daha önce önerilen yönlendirme metriklerinden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini, ikinci radyonun makul bir şekilde kullanılmasını sağladığını görüyoruz.


Bu makalede, monitörün LED'inden Smartphone'un kamerasına veri sızdırarak veri sızması için yeni bir yaklaşım sunuyoruz.Yeni yaklaşım, saldırganlar tarafından Gelişmiş Kalıcı Tehdit (APT) kapsamında kuruluştan değerli bilgiler sızdırmak için kullanılabilir.Geliştirilen kavramın kanıtı, pratik olarak insanların saldırıdan haberdar olmadığını gösteren bir deneyin tanımını takip eden makalede açıklanmaktadır.Bu tür tehditlerin ve bazı olası karşı önlemlerin tespitini kolaylaştıracak yollar önermekteyiz.


Ortaya çıkan çok çekirdekli platformlar için, örneğin, genel amaçlı hesaplama (GPGPU) için uygun çağdaş grafik kartları için, rastgele orman (RF) ve aşırı randomize ağaçların (ERT) ağaç-benzeri algoritmalarının iki yeni paralel uygulamasını sunuyoruz.Random Forest ve Extremely randomize ağaçlar sınıflandırma ve regresyon için topluluk öğrenenlerdir.Eğitim zamanında çok sayıda karar ağacı inşa ederek ve bireysel ağaçların çıktılarını karşılaştırarak bir tahmin çıkararak çalışırlar.Görevin doğuştan gelen paralelliği sayesinde, hesaplaması için bariz bir platform, çok sayıda işlem çekirdeğine sahip çağdaş GPU'ları kullanmaktır.Literatürdeki Rastgele Ormanlar için önceki paralel algoritmalar ya geleneksel çok çekirdekli CPU platformları veya daha basit donanım mimarisine ve nispeten az sayıda çekirdeğe sahip erken tarih GPU'ları için tasarlanmıştır.Yeni paralel algoritmalar, çok sayıda çekirdeğe sahip çağdaş GPU'lar için tasarlanmıştır ve daha yeni donanım mimarilerinin yönlerini bellek hiyerarşisi ve iş parçacığı zamanlaması olarak dikkate alır.NVidia tabanlı GPU'larda mümkün olan en iyi performans için C/C++ dili ve CUDA arayüzü kullanılarak uygulanırlar.CPU ve GPU platformları için en önemli önceki çözümlerle karşılaştırılan deneysel bir çalışma, yeni uygulamalar için genellikle birkaç büyüklükle önemli bir gelişme göstermektedir.


Konuşmanın bir kısmı ile etiketlenmiş metin korporası, dilbilimsel araştırmaların birçok alanında yararlıdır.Bu makalede, nöral ağlarda (Net-Tagger) yeni bir konuşma parçası etiketleme yöntemi sunulmakta ve performansı bir llMM-tagger (Cutting et al., 1992) ve bir trigram tabanlı etiketleyici (Kempe, 1993) ile karşılaştırılmaktadır.Net-Tagger'ın trigram tabanlı etiketleyicinin yanı sıra iIMM-tagger'dan daha iyi performans gösterdiği gösterilmiştir.


Büyük seyrek ikili veri setlerine pozlanmış sorgulara hızlı bir şekilde yaklaşık bir nswer üretme problemini araştırıyoruz.Özellikle bu soruna olasılıksal mod l tabanlı yaklaşımlara odaklanıyoruz ve temel bir bağımsızlık modelinden önemli ölçüde daha doğru olan bir dizi teknik geliştiriyoruz.Özellikle, sık kullanılan öğelerden olasılık ist c modelleri oluşturmak için iki teknik tanıtıyoruz: öğeler kümesi maksimum entropi yöntemi ve modeldeki öğeler kümesi dahil etme-eksi.Maksimum entropi yönteminde, öğeleri q uery değişkenlerinin dağılımında kısıtlamalar olarak ele alıyoruz ve çevrimiçi haraçlardaki sorgu için ortak bir olasılık modeli oluşturmak için maksimum entropi ilkesini kullanıyoruz.Dahil olma-dışlama modeli öğelerinde ve frekansları bir veri yapısında saklanır ve sorguya cevap vermek için inclusion-exclusion ilkesinin etkin bir şekilde uygulanmasını destekleyen bir ADtree'ye işaret eder.Bu iki öğeye dayalı modelleri ampirik olarak, ori ginal verinin doğrudan sorgulanması, orijinal verilerin örneklerinin sorgulanması ve indep endence modeli, Chow-Liu ağacı modeli ve Bernoulli karışım modeli gibi diğer olasılıksal modellerle karşılaştırıyoruz.Bu modeller yüksek boyutlulukla (yüzlerce veya binlerce öznitelik) başa çıkabilirken, bu konudaki diğer çalışmaların çoğu nispeten düşük boyutlu OLAP problemlerinde kullanılmıştır.Hem simüle edilmiş hem de gerçek zamanlı d işlem veri setleri üzerindeki deneysel sonuçlar, yaklaşım hatası, model karmaşıklığı ve bir sorgu cevabını hesaplamak için gereken çevrimiçi zaman arasındaki çeşitli temel takasları göstermektedir.


Robert Skipper ve Aaron Hyman'a bu el yazmasının daha önceki bir versiyonunda yardımları için özel teşekkür ederim.Ayrıca Shaun McQuitty, Robin Peterson, Chuck Pickett, Kevin Shanahan ve Journal of Business Research editörleri ve yorumcuları, yardımcı yorumları için teşekkür ederiz.Bu el yazmasının daha önceki bir versiyonu, 2001 Pazarlama İlerlemeleri Topluluğu konferansında sunulan en iyi makale için Shaw Ödülü'nü kazandı.Bu el yazmasının kısaltılmış bir versiyonu Journal of Business Research'te yayımlanmak üzere kabul edilmiştir.


Video ve hareket yakalamada insan vücudunun pozunun tanınması ve tahmin edilmesi için Encoder-Recurrent-Decoder (ERD) modelini önermekteyiz.ERD modeli, tekrarlayan katmanlardan önce ve sonra doğrusal olmayan kodlayıcı ve kod çözücü ağları içeren tekrarlayan bir sinir ağıdır.ERD mimarilerinin hareket yakalama (mocap) üretimi, gövde pozu etiketlemesi ve gövde pozu tahminleri görevlerinde yapılan hazırlıkları videolarda test ediyoruz.Modelimiz, birden fazla konu ve etkinlik alanında mocap eğitim verilerini ele alır ve uzun süre sürüklenmekten kaçınırken yeni hareketleri sentezler.İnsan poz etiketlemesi için ERD, sol-sağ vücut kısmı karışıklıklarını çözerek çerçeve vücut parçası dedektöründen daha iyi performans gösterir.Video poz tahminleri için ERD, 400ms'lik bir zamansal ufukta vücut eklemi yer değiştirmelerini tahmin eder ve optik akışa dayalı ilk sıra hareket modelini geride bırakır.ERD'ler, literatürdeki önceki Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) modellerini, temsilleri ve dinamiklerini ortaklaşa öğrenmek için genişletir.Deneylerimiz, bu tür temsil öğrenmelerinin uzay-zamanda hem etiketleme hem de tahmin için çok önemli olduğunu göstermektedir.Bunun, 1D metin, konuşma veya el yazısı ile karşılaştırıldığında spatio-zamansal görsel etki alanı arasında ayırt edici bir özellik olduğunu, basit sert kodlu gösterimlerin tekrarlayan birimlerle doğrudan birleştirildiğinde mükemmel sonuçlar gösterdiğini görüyoruz [31].


Gerçekçi insan algılama sistemlerini eğitmek ve yeni nesil insan poz tahmini modellerini ve algoritmalarını değerlendirmek için 4 farklı bakış açısı altında 5 kadın ve 6 erkek denek performansını kaydederek elde edilen 3.6 Milyon doğru 3D İnsan pozundan oluşan yeni bir veri setini tanıtıyoruz.Mevcut durumdaki veri kümelerinin büyüklüğünü birkaç büyüklük sırasına göre artırmanın yanı sıra, bu tür veri kümelerini tipik insan faaliyetlerinin bir parçası olarak karşılaşılan çeşitli hareket ve pozlarla (fotoğraf çekmek, telefonda konuşmak, poz vermek, selam vermek, yemek yemek vb.) tamamlamayı da amaçlıyoruz.), ek senkronize görüntü, insan hareket yakalama ve uçuş süresi (derinlik) verileri ve ilgili tüm konu oyuncularının doğru 3D vücut taramaları ile.Ayrıca, 3D insan modellerinin hareket yakalama kullanılarak canlandırıldığı ve doğru 3D geometri kullanılarak yerleştirildiği, karmaşık gerçek ortamlarda, hareketli kameralarla görüntülendiği ve oklüzyon altında olduğu kontrollü karışık gerçeklik değerlendirme senaryoları sunuyoruz.Son olarak, çeşitliliği ve araştırma topluluğundaki gelecekteki çalışmalarla iyileştirme kapsamını gösteren veri kümesi için bir dizi büyük ölçekli istatistiksel model ve ayrıntılı değerlendirme temelleri sunuyoruz.Deneylerimiz, en iyi büyük ölçekli modelimizin, bu sorun için mevcut en büyük kamu veri kümesinin ölçeğinin bir eğitim setine kıyasla performansta %20'lik bir iyileşme elde etmek için tam eğitim setimizden yararlanabileceğini göstermektedir.Yine de, büyük veri setimizle daha yüksek kapasite, daha karmaşık modellerden yararlanarak iyileştirme potansiyeli önemli ölçüde daha geniştir ve gelecekteki araştırmaları teşvik etmelidir.Veri kümesi, ilişkili büyük ölçekli öğrenme modelleri, özellikleri, görselleştirme araçları ve değerlendirme sunucusu için kod ile birlikte, çevrimiçi olarak http://vision.imar.ro/human3.6m adresinden edinilebilir.


Kriz bilişimi, toplumun teknolojiye yaygın erişiminin kitlesel acil durumlara nasıl tepki verdiğini nasıl dönüştürdüğünü araştırır.Bu dönüşümü incelemek için araştırmacılar, hacimleri ve heterojen doğası nedeniyle toplanması ve analiz edilmesi zor olan büyük veri kümelerine erişim gerektirir.Bu endişeyi gidermek için, sosyal medya verilerinin toplanması ve analizi ile araştırmacıları destekleyen bir ortam - EPIC Analyze - tasarladık ve uyguladık.Araştırmamız, bu hizmetlerin güvenilir, ölçeklenebilir, genişletilebilir ve verimli olmasını sağlamak için gerekli olan NoSQL, MapReduce, önbellekleme ve arama gibi bileşenlerin türlerini belirlemiştir.EPIC Analyze'ı kurarken karşılaşılan tasarım zorluklarını - veri modelleme, zamana karşı uzay takasları ve kullanışlı ve kullanılabilir bir sistem ihtiyacı gibi - tanımlıyoruz ve ölçeklenebilirliğini, performansını ve işlevselliğini tartışıyoruz.


Modern analitik uygulamaları, giderek karmaşıklaşan iş akışları oluşturmak için farklı kütüphanelerden ve çerçevelerden birden fazla işlevi birleştirir.Her işlev izolasyonda yüksek performans elde etse de, birleşik iş akışının performansı, işlevler boyunca geniş veri hareketi nedeniyle genellikle donanım sınırlarının altında bir büyüklük sırasıdır.Bu sorunu çözmek için, ortak olmayan kütüphaneler ve işlevler arasında optimize edilen veri yoğun uygulamalar için bir çalışma zamanı olan Weld'i öneriyoruz.Weld, SQL, makine öğrenimi ve grafik analitiği de dahil olmak üzere çeşitli veriparalel iş yüklerinin yapısını yakalamak için ortak bir ara gösterim kullanır.Daha sonra anahtar veri hareketi optimizasyonlarını gerçekleştirir ve tüm iş akışı için verimli paralel kod oluşturur.Weld, TensorFlow, Apache Spark, NumPy ve Pandas gibi mevcut çerçevelere kullanıcı odaklı API'lerini değiştirmeden aşamalı olarak entegre edilebilir.Weld'in bu çerçeveleri ve bunları birleştiren uygulamaları 30'ye kadar hızlandırabileceğini gösteriyoruz.


Bagging predictors, bir predictor'un birden fazla sürümünü üretmek ve bunları birleştirilmiş bir predictor elde etmek için kullanmak için kullanılan bir yöntemdir.Agregasyon, sayısal bir sonucu tahmin ederken versiyonlar üzerinde ortalamadır ve bir sınıfı tahmin ederken çoğulluk oyu yapar.Birden fazla sürüm, öğrenme setinin botstrap kopyalarını yaparak ve bunları yeni öğrenme setleri olarak kullanarak oluşturulur.Doğrusal regresyonda sınıflandırma ve regresyon ağaçları ve alt küme seçimi kullanılarak gerçek ve simüle edilmiş veri setleri üzerinde yapılan testler, torbalamanın doğrulukta önemli kazanımlar sağlayabileceğini göstermektedir.Yaşamsal unsur, tahmin yönteminin istikrarsızlığıdır.Öğrenme setini rahatsız etmek, inşa edilen tahminörde önemli değişikliklere neden olabilirse, torbalama doğruluğu artırabilir.


Kinect sensörü gibi yeni ortaya çıkan RGB-D kameraların başarısı, 3 boyutlu veri tabanlı bilgisayar uygulamalarının geniş bir beklentisini tasvir ediyor.Bununla birlikte, standart bir test veritabanının olmaması nedeniyle, yüz tanıma teknolojisinin bu güncel görüntüleme sensöründen nasıl yararlanabileceğini değerlendirmek zordur.Kinect ve yüz tanıma araştırması arasındaki bağlantıyı kurmak için, bu makalede Kinect sensörüne dayanan halka açık ilk yüz veritabanını (yani KinectFaceDB1) sunuyoruz.Veritabanı farklı veri modalitelerinden (iyi hizalanmış ve işlenmiş 2-D, 2.5-D, 3-D ve video tabanlı yüz verileri) ve çoklu yüz varyasyonlarından oluşur.Standart yüz tanıma yöntemlerini kullanarak önerilen veritabanı üzerinde karşılaştırma değerlendirmeleri yaptık ve derinlik verilerini puan düzeyinde füzyon yoluyla RGB verileriyle birleştirirken performanstaki kazancı gösterdik.Ayrıca Kinect'in 3 boyutlu görüntülerini (KinectFaceDB'den) yüz tanıma araştırması için önerilen veritabanının zorunlu ihtiyaçlarını ortaya koyan yüz biyometrisi bağlamında geleneksel yüksek kaliteli 3 boyutlu taramalarla (FRGC veritabanından) karşılaştırdık.


Kablosuz teknoloji ve destekleyici altyapıdaki gelişmeler, kullanıcının faaliyetlerini kısıtlamadan her yerde bulunan gerçek zamanlı sağlık hizmetleri ve fitness izleme için eşi görülmemiş bir fırsat sunar.Vücudun içine, üzerine ve etrafına yerleştirilen kablosuz olarak bağlı minyatür sensörler ve aktüatörler, tıbbi, yaşam tarzı ve eğlence uygulamalarını desteklemek için fizyolojik işaretlerin sürekli, otomatik ve göze çarpmayan izlenmesi için bir vücut alanı ağı oluşturur.BAN teknolojisi gelişimin ilk aşamasındadır ve yaygın olarak kabul görmesi için birkaç araştırma zorluğunun üstesinden gelinmesi gerekir.Bu makalede, BAN'ın temel uygulama, fonksiyonel ve teknik gereksinimlerini inceliyoruz.Ayrıca ölçeklenebilirlik (veri hızı, güç tüketimi ve görev döngüsü açısından), anten tasarımı, parazit azaltma, birlikte var olma, QoS, güvenilirlik, güvenlik, gizlilik ve enerji verimliliği gibi temel araştırma zorluklarını tartışıyoruz.Gelişmekte olan BAN pazarına hitap etmeye hazırlanan çeşitli aday teknolojiler değerlendirilmekte ve bunların liyakatleri ve kusurları vurgulanmaktadır.BAN'larla ilgili standardizasyon faaliyetlerine kısa bir genel bakış da sunulmaktadır.


Bu rapor Fitbit Flex ekosisteminin bir analizini açıklamaktadır.Amacımız, (1) Fitbit'in kullanıcılarından topladığı verileri, (2) Fitbit'in kullanıcılarına sağladığı verileri ve (3) cihaz sahiplerine sunulmayan verileri kurtarma yöntemlerini tanımlamaktır.Analizlerimiz dört farklı saldırı vektörünü kapsar.İlk olarak, Fitbit cihazının güvenlik ve gizlilik özelliklerini analiz ediyoruz.Daha sonra, senkronizasyon sırasında Fitbit cihazı ile bir akıllı telefon veya kişisel bilgisayar arasında gönderilen Bluetooth trafiğini gözlemliyoruz.Üçüncüsü, Fitbit Android uygulamasının güvenliğini analiz ediyoruz.Son olarak, Fitbit akıllı telefonu veya bilgisayar uygulaması ile Fitbit web hizmeti arasındaki ağ trafiğinin güvenlik özelliklerini inceliyoruz.Fitbit'in belirli koşullar altında yakındaki Flex cihazları hakkında gereksiz yere bilgi edindiğine dair kanıtlar sunuyoruz.Ayrıca, Fitbit'in cihaz sahiplerine toplanan tüm verileri sağlamadığını da gösteriyoruz.Aslında, Fitbit web hizmetine gönderilen ancak sahibine verilmeyen dakikalık etkinlik verilerinin kanıtlarını buluyoruz.Ayrıca, Fitbit cihazlarındaki MAC adreslerinin hiçbir zaman değiştirilmediğini ve kullanıcı korelasyon saldırılarının etkinleştirildiğini keşfettik.BTLE kimlik bilgileri, MITM saldırıları tarafından engellenebilecek TLS üzerinden cihaz eşleştirmesi sırasında ağda da açığa çıkar.Son olarak, gerçek kullanıcı etkinliği verilerinin doğrulandığını ve cihazdan Fitbit web hizmetine kadar uçtan uca düz metinde sağlanmadığını gösteriyoruz.


Graf soyutlama, birçok uygulama için işbirlikçi filtreleme gibi karmaşık makine öğrenimi (ML) algoritmalarının yürütülmesine en kısa yolu bulmaktan çok önemlidir.Çeşitli uygulamalar için ham verilerden grafik yapımı, verilerdeki üstel büyümenin yanı sıra büyük ölçekli grafik işleme ihtiyacı nedeniyle zorlu hale geliyor.Grafik yapımı bir veri-paralel sorunu olduğundan, MapReduce bu görev için çok uygundur.Grafik oluşturma, tablolama, dönüşüm, bölümleme, çıktı biçimlendirme ve serileştirme dahil olmak üzere grafik yapımının birçok karmaşıklığını boşaltmak için GraphBuilder'ı geliştirdik.GraphBuilder, programlama kolaylığı için Java dilinde yazılmıştır ve MapReduce modelini kullanarak ölçeklenir.Bu makalede GraphBuilder'ın motivasyonunu, mimarisini, MapReduce algoritmalarını ve çerçevenin performans değerlendirmesini anlatıyoruz.Büyük grafikler, depolama ve işleme ve bölümleme yöntemlerinin önemli performans etkilerine sahip olması için bir küme üzerinde bölümlendirilmelidir, çeşitli grafik bölümleme yöntemleri geliştirir ve performanslarını değerlendiririz.Ayrıca https://01.org/graphbuilder/ adresindeki çerçeveyi de açıyoruz.