Zamansal veri madenciliği, tarihsel verilerdeki kalıpları bulmayı amaçlamaktadır.Çalışmamız, ev sahibi ağlara yapılan bilgisayar saldırıları veya finansal kurumlarda hileli işlemler gibi hedef olayların meydana gelmesini tahmin etmek için verilerden zamansal kalıpları çıkarmak için bir yaklaşım önermektedir.Problem formülasyonumuz iki büyük zorluk sergiler: 1) olayların kategorik özelliklerle karakterize edildiğini ve düzensiz zaman aralıkları gösterdiğini varsayarız; Böyle bir varsayım klasik zaman serisi analizi kapsamının dışına düşer, 2) hedef olayların oldukça seyrek olduğunu varsayarız; Öngörülen teknikler sınıf dengesizliği problemiyle başa çıkmalıdır.Olay tahmini problemini hedef olaylardan önceki tüm sık olay kümelerini aramaya dönüştürerek yukarıdaki zorlukları ele alan verimli bir algoritma önermekteyiz.Sınıf dengesizliği sorunu, yalnızca azınlık sınıfı üzerindeki kalıpların aranmasıyla aşılır; kalıpların ayrımcılık gücü daha sonra diğer sınıflara karşı doğrulanır.Desenler daha sonra tahmin için kural tabanlı bir modelde birleştirilir.Deneysel analizimiz, hedef olayların doğru bir şekilde tahmin edilebileceği olay dizilerinin türlerini gösterir.


Veri madenciliği sistemleri, kalıpları keşfetmeyi ve veritabanlarında kaydedilen gerçeklerden yararlı bilgiler çıkarmayı amaçlamaktadır.Bu amaca yönelik yaygın olarak benimsenen bir yaklaşım, mevcut verilerin açıklayıcı modellerini hesaplamak için çeşitli makine öğrenme algoritmalarını uygulamaktır.Burada, bu araştırma alanındaki ana zorluklardan birini, büyük ve muhtemelen fiziksel olarak dağıtılmış veritabanlarına kadar ölçeklenen tekniklerin geliştirilmesini araştırıyoruz.Meta-öğrenme, meta-sınıflandırıcılar olarak adlandırılan daha yüksek seviyeli sınıflandırıcıları (veya sınıflandırma modellerini) hesaplamayı amaçlayan bir tekniktir ve farklı databas es üzerinde ayrı ayrı hesaplanan bazı p rincipled moda çoklu sınıflandırıcılarına entegre olur.Bu çalışma, meta öğrenmeyi tanımlar ve büyük ölçekli veri madenciliği uygulamaları için ajan tabanlı bir meta-öğrenme sistemi olan JAM sistemini (Java Ag ents for Meta-learning) sunar.Özellikle, merkezi veya ana bilgisayar tabanlı sistemlere kıyasla Thei r ek karmaşıklığından kaynaklanan dağıtılmış veri madenciliği sistemleri için birkaç immor tant desideratını tanımlar ve ele alır.Dağıtılmış sistemlerin heterojen platformlarla, çoklu veri tabanlarıyla ve (muhtemelen) farklı şemalarla, veri siteleri arasında iletişim kurmak için ölçeklenebilir ve etkili protokollerin tasarlanması ve uygulanmasıyla ve diğer akran veri sitelerinden sürülenen bilgilerin seçici ve verimli bir şekilde kullanılmasıyla uğraşması gerekebilir.Diğer önemli sorunlar, içsel wi ince Bir IBM bursu tarafından kısmen desteklenir.Dikkate alınmaması gereken veri madenciliği sistemleri, ilk olarak, modellerin hesaplanması ve mevcut modellerle birleştirilmesi sırasında daha önce mümkün olmayan yeni edinilen bilgilerden yararlanma becerisini ve ikincisi, yeni makine öğrenme yöntemlerini ve d ta madencilik teknolojilerini birleştirme esnekliğini içerir.Bu konuları JAM bağlamında araştırıyoruz ve çeşitli önerilen çözümleri kapsamlı ampirik st udie aracılığıyla değerlendiriyoruz.


Gömülü cihazlar yaygın hale geldi ve bir dizi gizlilik duyarlı ve güvenlik açısından kritik uygulamalarda kullanılıyorlar.Bu cihazların çoğu tescilli yazılım çalıştırır ve yazılımın iç işleyişi hakkında çok az belge mevcuttur.Bazı durumlarda, donanım ve koruma mekanizmalarının maliyeti cihazlara erişimi imkansız hale getirebilir.Bu tür ortamlarda mevcut olan yazılımı analiz etmek zordur, ancak yazılım hataları ve güvenlik açıklarıyla ilişkili risklerden kaçınılması gerekiyorsa gereklidir.Nitekim, son çalışmalar, piyasada bulunan bir dizi gömülü cihazda arka kapıların varlığını ortaya koydu.Bu makalede, gömülü cihazlarda çalışan firmware analizini desteklemek için bir ikili analiz çerçevesi olan Firmalice'yi sunuyoruz.Firmalice, ölçeklenebilirliğini artırmak için sembolik bir yürütme motorunun ve program dilimleme gibi tekniklerin üzerine kuruludur.Ayrıca, Firmalice, saldırganın ayrıcalıklı işlemleri gerçekleştirmek için gerekli girdileri belirleme yeteneğine dayanan yeni bir kimlik doğrulama baypas kusur modeli kullanır.Firmalice'i ticari olarak kullanılabilir üç cihazın ürün yazılımı üzerinde değerlendirdik ve ikisinde kimlik doğrulama bypass arka kapılarını tespit edebildik.Ek olarak, Firmalice, üçüncü firmware örneğindeki arka kapının, bir saldırgan tarafından bir dizi imtiyazsız kimlik bilgisi olmadan istismar edilemeyeceğini belirleyebildi.


Satın alma sürecinde hileli davranışın tespiti için proses madenciliğinin kullanılmasının teorik ve pratik değeri üzerine bir vaka çalışması Özet Bu tez, süreç madenciliği ve sahtekarlık tespiti ile ilgili altı aylık bir araştırma döneminin sonuçlarını sunar.Bu tez, süreç madenciliğinin dolandırıcılık tespitinde nasıl kullanılabileceğine ve süreç madenciliğinin dolandırıcılık tespiti için kullanılmasının faydalarına ilişkin araştırma sorusunu cevaplamayı amaçlamıştır.Bir edebiyat çalışmasına dayanarak, süreç madenciliğinin teorisi ve uygulaması ile çeşitli yönleri ve teknikleri hakkında bir tartışma sağlar.Hem bir edebiyat çalışması hem de bir alan uzmanıyla yapılan bir röportaj kullanılarak, dolandırıcılık ve dolandırıcılık tespiti kavramları tartışılmaktadır.Bu sonuçlar, iki vaka çalışmasının ilk kurulumunu oluşturmak için süreç madenciliği ve dolandırıcılık tespitinin uygulanmasına ilişkin mevcut vaka çalışmalarının bir analizi ile birleştirilir; bu durumda süreç madenciliği, satın alma sürecinde olası hileli davranışları tespit etmek için uygulanır.Bu vaka çalışmalarının deneyim ve sonuçlarına dayanarak, 1+5+1 metodolojisi, dolandırıcılığı tespit etmeye çalışırken madencilik tekniklerinin pratikte nasıl kullanılabileceğine dair tavsiyeler ile ilkelerin operasyonelleştirilmesine yönelik ilk adım olarak sunulmaktadır.Bu tez üç sonuç ortaya koymaktadır: (1) proses madenciliği, dolandırıcılık tespitine değerli bir katkıdır, (2) 1 + 5 + 1 konseptini kullanarak, muhtemelen hileli davranışın göstergelerini tespit etmek mümkündü (3) Proses madenciliğinin sahtekarlık tespiti için pratik kullanımı, mevcut araçların kötü performansı ile azalır.Performans sorunlarından muzdarip olmayan teknik ve araçlar, süreç ve olası hileli davranışlar hakkında yeni, daha hızlı veya daha kolay elde edilebilir bilgiler sağlayarak düzenli veri analizi tekniklerine bir eklemedir.iii Occam'ın Usturası: "Gerekli olanın ötesinde, herhangi bir şeyi açıklamak için gerekli olan varlık sayısı artmamalıdır" iv İçerikler


Mevcut bilgi tabanlı soru cevap sistemleri genellikle küçük açıklamalı eğitim verilerine dayanır.İlişki çıkarma gibi sığ yöntemler veri kıtlığına karşı sağlam olsa da, semantik ayrıştırma gibi derin anlam temsil yöntemlerinden daha az etkileyicidirler, böylece birden fazla kısıtlama içeren soruları yanıtlamada başarısız olurlar.Burada Vikipedi'den ek kanıtlarla bir ilişki çıkarma yöntemini güçlendirerek bu sorunu hafifletiyoruz.İlk olarak Freebase'den aday cevapları almak için sinir ağı tabanlı bir ilişki çıkarıcı sunuyoruz ve daha sonra bu cevapları doğrulamak için Wikipedia'dan çıkarım yapıyoruz.WebQuestions soru cevap veri kümesi üzerinde yapılan deneyler, yöntemimizin en son teknolojiye göre önemli bir gelişme olan %53,3'lük bir F1 elde ettiğini göstermektedir.


Refah, optimal deneyim ve işleyişi ilgilendiren karmaşık bir yapıdır.Refah üzerine güncel araştırmalar iki genel perspektiften türetilmiştir: mutluluğa odaklanan ve mutluluğu zevke ulaşma ve acıdan kaçınma açısından tanımlayan hedonik yaklaşım; ve anlam ve kendini gerçekleştirmeye odaklanan ve refahı bir kişinin tam olarak işlediği derece açısından tanımlayan eudaimonic yaklaşım.Bu iki görüş, farklı araştırma odaklarına ve bazı alanlarda farklı ve diğerlerinde tamamlayıcı olan bir bilgi birikimine yol açmıştır.Çok seviyeli modelleme ve yapı karşılaştırmaları ile ilgili yeni metodolojik gelişmeler, araştırmacıların alan için yeni sorular formüle etmelerine de izin veriyor.Bu inceleme, refahın doğası, öncüleri ve zaman ve kültür boyunca istikrarı ile ilgili her iki perspektiften de araştırmayı dikkate almaktadır.


Bu makale, bilgi teknolojisi ve örgütsel öğrenme konusunda ortaya çıkan araştırma literatürünü gözden geçirir ve değerlendirir.Anlam ve ölçüm konularını tartıştıktan sonra, iki ana araştırma akışını tanımlar ve değerlendiririz: örgütsel öğrenme kavramlarını organizasyonlarda bilgi teknolojisinin uygulanması ve kullanılması sürecine uygulayan çalışmalar; ve örgütsel öğrenmeyi desteklemek için bilgi teknolojisi uygulamalarının tasarımı ile ilgili çalışmalar.Eski araştırma akışından, deneyimin uygulama başarısında önemli, ancak belirsiz bir rol oynadığı sonucuna varıyoruz; öğrenme hem resmi eğitim hem de uygulamaya katılım yoluyla gerçekleştirilir; örgütsel bilgi engelleri diğer kuruluşlardan öğrenilerek aşılabilir; ve yeni teknolojiler öğrenmenin nispeten dar fırsat pencereleri ile karakterize edilen dinamik bir süreç olduğu sonucuna varıyoruz.İkinci akıştan, örgütsel bellek bilgi sistemleri için kavramsal tasarımların eser gelişimine değerli bir katkı olduğu; iletişimi ve söylemi destekleyen sistemler aracılığıyla öğrenmenin geliştirildiği; ve bilgi teknolojilerinin örgütsel öğrenmeyi hem etkinleştirme hem de devre dışı bırakma potansiyeline sahip olduğu sonucuna varıyoruz.Şu anda, bu iki akarsu, yakın kavramsal ve pratik bağlantılarına rağmen birbirlerinden bağımsız olarak akmaktadır.Bilgi teknolojisi ve örgütsel öğrenme ile ilgili gelecekteki araştırmaların daha entegre bir şekilde ilerlemesini, örgütsel öğrenmenin yerleşik doğasını tanımasını, dağıtılmış örgütsel hafızaya odaklanmasını, pratikte eserlerin etkinliğini göstermesini ve ilgili alanlarda ilgili araştırma bulgularını aramasını tavsiye ediyoruz.


Bu çalışmada 77-GHz frekans modüllü sürekli dalga radar sistemi sunan çok modlu bir ışınlama sistemi sunulmaktadır.İletim yolundaki entegre infaz/kuadralama modülatörlü dört alıcı-verici çipi, aynı antenlere sahip kısa menzilli frekans-bölüm çoklu erişim (FDMA) çoklu girişli çoklu-çıkış (MIMO) ve uzun menzilli iletim fazlı-array (PA) radar sistemini aynı anda gerçekleştirmek için kullanılır.FDMA MIMO radarlarının yüksek açısal çözünürlüğünü ve PA iletim antenlerinin yüksek kazançlı ve yönlendirilebilir ışınını birleştirir.Bu kavramın, dört antenli doğrusal bir anten dizisi ve alıcı yolda dijital ışın oluşturma yöntemleri için potansiyel faydalarını göstermek için çeşitli ölçümler gerçekleştirildi.


Bu rapor mevcut yorgunluk tespit ve tahmin teknolojilerini gözden geçirir.Mevcut farklı teknolojilerle ilgili veriler, dünya çapında çok çeşitli kaynaklardan toplanmıştır.Bu raporun ilk yarısı, teknolojilerin mevcut araştırma ve geliştirme durumunu özetlemekte ve hassaslık, güvenilirlik, geçerlilik ve kabul edilebilirlik konularında teknolojilerin durumunu özetlemektedir.İkinci yarı, teknolojilerin ulaşımdaki rolünü değerlendirir ve özellikle Avustralya ve Yeni Zelanda'daki diğer uygulama ve düzenleyici çerçevelere karşı teknolojilerin yeri hakkında yorumlar yapar.Rapor yazarları, donanım teknolojilerinin hiçbir zaman şirket yorgunluk yönetim sistemi olarak kullanılmaması gerektiği sonucuna varmışlardır.Donanım teknolojileri sadece son bir hendek güvenlik cihazı olma potansiyeline sahiptir.Bununla birlikte, donanım teknolojilerinin çıktısı, gerçek zamanlı risk değerlendirmesi sağlamak için şirket yorgunluk yönetim sistemlerine yararlı bir şekilde beslenebilir.Bununla birlikte, donanım teknolojisi çıktısı hiçbir zaman bir yönetim sistemine tek giriş olmamalıdır.Diğer girdiler en azından onaylanmış yazılım teknolojilerinden, görev için uygunluğun karşılıklı değerlendirilmesinden ve iş yükünün, çizelgelerin ve kadroların diğer risk değerlendirmelerinden gelmelidir.Amaç: Bilgi için: Ağır araçların sürücülerindeki yorgunluğun yönetimindeki yorgunluk tespit ve tahmin teknolojilerinin yerinin anlaşılmasını sağlamak.


Pascal Görsel Nesne Sınıfları (VOC) meydan okuması, görsel nesne kategorisi tanıma ve tespitinde bir kriter olup, vizyon ve makine öğrenme topluluklarına standart bir görüntü ve açıklama veri seti ve standart değerlendirme prosedürleri sunar.2005 yılından günümüze kadar her yıl düzenlenen meydan okuma ve ilişkili veri kümesi, nesne tespitinin kriteri olarak kabul edilmiştir.Bu makale veri seti ve değerlendirme prosedürünü açıklar.Hem sınıflandırma hem de tespit için değerlendirilen yöntemlerde son teknolojiyi gözden geçiriyoruz, yöntemlerin istatistiksel olarak farklı olup olmadığını, görüntülerden ne öğrendiklerini analiz ediyoruz (örn.nesne veya bağlamı) ve yöntemlerin kolay bulduğu veya karıştırdığı şey.Makale, meydan okumanın üç yıllık tarihinde öğrenilen derslerle sona erer ve gelecekteki iyileştirme ve genişletme için yönler önerir.


Amaç Bu araştırmanın amacı, inovasyon için bilgi yönetimi (KM) mekanizmalarını anlamak ve işletmelerin KM faaliyetlerini sürekli yeniliğe dönüştürmeleri için bir yaklaşım sağlamaktır.Tasarım/metodoloji/yakınlaştırma – Multidisipliner alanlardan literatürü inceleyerek bilgi, KM ve yenilik kavramları araştırılır.KM'nin fiziksel, insani ve teknolojik perspektifleri, inovasyon için iki temel faaliyetin tanımlanmasıyla ayırt edilir: bilgi oluşturma ve bilgi kullanımı.Daha sonra sürekli yenilik için temel bir gereklilik - bir içselleştirme aşaması tanımlanır.Sistem düşüncesi ve insan merkezli bakış açıları, KM'nin inovasyon mekanizmaları hakkında kapsamlı bir anlayış sağlamak için benimsenmiştir.Bulgular - KM'ye dayalı sürekli inovasyonun bir ağ oluşturma süreci, içselleştirme aşamasını birleştirerek önerilmektedir.KM'nin üç bakış açısına göre, inovasyonda örgütsel bilgi varlıklarının üç kaynağı belirlenmiştir.Ardından, inovasyonun iki temel faaliyetine dayanarak, sürekli inovasyon için KM'nin mekanizmalarını modellemek için bir meta model ve KM'nin makro süreci önerilmiştir.Ardından, KM mekanizmalarını operasyonel hale getirmek için, üç bilgi kaynağı, meta-model ve makro süreci sürekli yenilik sürecine entegre ederek hiyerarşik bir model inşa edilir.Bu model, bilgi ve yenilik arasındaki karmaşık ilişkileri dört katmana ayırır.Pratik çıkarımlar - Önceki araştırmalarda KM uygulamaları hakkında öğrenilen derslere göre, KM'nin üç perspektifi, KM projelerinin inovasyon için başarılı bir şekilde uygulanması için birbirleriyle işbirliği yapmalıdır; ve hiyerarşik model, KM'nin inovasyon sistemlerini uygulamak için uygun bir mimari sağlar.Özgünlük/değer - KM'nin meta-model ve makro süreci, yeni nesil KM'nin değer yaratmaya nasıl yardımcı olabileceğini ve sistem düşünme perspektifinden sürekli yeniliği nasıl destekleyeceğini açıklar.Hiyerarşik model, sürekli yenilik sürecindeki karmaşık bilgi dinamiklerini göstermektedir.


Bu makale, START bilgi erişim sisteminde soru cevaplamayı kolaylaştırmak için doğal dil açıklamalarının kullanımından öğrenilen stratejileri ve dersleri sunar.


Sıvı kristal polimer (LCP), potansiyel bir yüksek performanslı mikrodalga substratı ve ambalaj malzemesi olarak dikkat çeken bir malzemedir.Bu araştırma, LCP'nin milimetre dalga frekansları için elektriksel özelliklerini belirlemek için çeşitli yöntemler kullanır.Mikrostrip halka rezonatörleri ve boşluk rezonatörleri, 30 GHz'in üzerindeki LCP'nin dielektrik sabitini (/spl epsi//sub r/) ve kayıp tanjantını (tan/spl delta/) karakterize etmek için ölçülür.Ölçülen dielektrik sabitinin 3.16'ya yakın sabit olduğu gösterilir ve kayıp teğet 0.0049'un altında kalır.Buna ek olarak, farklı LCP substrat kalınlıklarında çeşitli iletim hatları üretilir ve kayıp özellikleri santimetre başına 2 ila 110 GHz arasında desibel olarak verilir.110 GHz'deki tepe iletim hattı kayıpları, hat tipine ve geometrisine bağlı olarak 0.88-2.55 dB / cm arasında değişir.Bu sonuçlar, LCP'nin milimetre dalga frekansları boyunca uzanan uygulamalar için mükemmel dielektrik özelliklere sahip olduğunu ilk kez göstermektedir.


Bu makale, giyilebilir cihazlar için hibrit bir radyo frekansı (RF) ve piezoelektrik ince film poliviniliden florür (PVDF) titreşim enerjisi biçerdöverini tanımlamaktadır.Paraziter kapasitansların ve ayrık indüktörlerin empedans özelliklerini kullanarak, önerilen biçerdöver sadece 15 Hz titreşim enerjisini temizlemekle kalmaz, aynı zamanda 915 MHz esnek gümüş-ink RF dipol anten olarak da çalışır.Ek olarak, 6 aşamalı bir Dickson RF-DC dönüştürücüsü ve hibrid biçerdöverin RF ve titreşim çıkışlarını DC sinyallerine dönüştürmek için bir diyot köprüsü doğrultucusu içeren bir arayüz devresi, dirençli yüklere güç sağlamak için değerlendirilir.20.9 " maksimum DC çıkış gücü, RF'den DC'ye dönüştürücü ve 8 dBm'lik giriş RF gücü kullanıldığında, açık devre çıkış voltajının %36'sında elde edilirken, 3 g titreşim uyarmadan elde edilen DC gücü, açık devre voltajının %51'inde maksimum 2,8  W'ya ulaşır.Deneysel sonuçlar, test edilen hibrit hasat sisteminin eş zamanlı olarak 7.3  W DC gücü ürettiğini, hasat makinesinden 3 W EIRP 915 MHz vericiye olan mesafenin 5.5 m olduğunu ve 1.8 g titreşim hızlandırma zirvesinden 1.8  W DC gücünün olduğunu göstermektedir.


İnsanların interneti kullanma şekline benzer şekilde, cihazlar Nesnelerin İnterneti (IoT) ekosistemindeki ana kullanıcılar olacaktır.Bu nedenle, cihazdan cihaza (D2D) iletişimin IoT'nin içsel bir parçası olması bekleniyor.Cihazlar, herhangi bir merkezi kontrol olmadan bağımsız olarak birbirleriyle iletişim kuracak ve bilgileri multihop bir şekilde toplamak, paylaşmak ve iletmek için işbirliği yapacaktır.İlgili bilgileri gerçek zamanlı olarak toplama yeteneği, IoT'nin değerinden yararlanmak için anahtardır, bu tür bilgiler akıllı bir ortamın yaratılmasını kolaylaştıracak zekaya dönüşecektir.Sonuçta, toplanan bilgilerin kalitesi, cihazların ne kadar akıllı olduğuna bağlıdır.Buna ek olarak, bu iletişim cihazları farklı ağ standartlarıyla çalışacak, birbirleriyle aralıklı bağlantı yaşayabilir ve çoğu kaynak kısıtlı olacaktır.Bu özellikler, geleneksel yönlendirme protokollerinin çözemediği çeşitli ağ zorlukları açar.Sonuç olarak, cihazlar akıllı D2D iletişimi elde etmek için akıllı yönlendirme protokolleri gerektirecektir.IoT ekosisteminde akıllı D2D iletişiminin nasıl sağlanabileceğine dair bir genel bakış sunuyoruz.Özellikle, son teknoloji yönlendirme algoritmalarının IoT'de akıllı D2D iletişimini nasıl elde edebileceğine odaklanıyoruz.


Trafik ışığı algılama (TLD), hem akıllı araçların hem de sürüş yardım sistemlerinin (DAS) hayati bir parçasıdır.Çoğu TLD için genel, küçük ve özel veri kümelerinde değerlendirilmeleri, belirli bir yöntemin kesin performansını belirlemeyi zorlaştırmaktadır.Bu makalede, en son teknoloji ürünü, gerçek zamanlı nesne algılama sistemini uyguluyoruz. Sadece Bir Kez Bakıyorsunuz, (YOLO) VIVA-challenge aracılığıyla mevcut olan kamu LISA Trafik Işığı veri setinde, farklı ışık ve hava koşullarında yakalanan yüksek sayıda anotlu trafik ışığı içerir.,,,,,,,,,, YOLO nesne dedektörü, AUC'yi etkileyici bir şekilde % 90,49'luk bir AUC ile karşılaştırır.ACF dedektörü ile aynı eğitim konfigürasyonunu kullanan YOLO dedektörü, %18,13 artışla %58,3'lük bir AUC'ye ulaşır.


Sahne kategorizasyonu bilgisayar görüşünde temel bir sorundur.Bununla birlikte, sahne anlama araştırması, sahne kategorilerinin tam çeşitliliğini yakalamayan şu anda kullanılan veritabanlarının sınırlı kapsamı ile sınırlandırılmıştır.Nesne kategorizasyonu için standart veritabanları yüzlerce farklı nesne sınıfı içerirken, sahne kategorilerinin mevcut en büyük veri kümesi sadece 15 sınıf içerir.Bu makalede, 899 kategori ve 130.519 görüntü içeren kapsamlı Scene UNderstanding (SUN) veritabanını sunuyoruz.Sahne tanıma için çok sayıda son teknoloji algoritmayı değerlendirmek ve yeni performans sınırları oluşturmak için 397 iyi örneklenmiş kategori kullanıyoruz.SUN veritabanındaki insan sahnesi sınıflandırma performansını ölçüyoruz ve bunu hesaplama yöntemleriyle karşılaştırıyoruz.Ek olarak, daha büyük sahnelerin içine gömülü sahneleri tespit etmek için daha ince taneli bir sahne gösterimini inceliyoruz.


Bu makale, tabloya dayalı doğal bir dil cümlesi oluşturmak için bir nöral generatif model olan Table2Seq'i önermektedir.Spesifik olarak, model bir tabloyu sürekli vektörlere haritalandırır ve daha sonra bir tablonun semantiğinden yararlanarak doğal bir dil cümlesi oluşturur.Nadir kelimeler, örneğin varlıklar ve değerler genellikle bir tabloda göründüğünden, içeriği tablodan çıktı dizisine seçici olarak kopyalayan esnek bir kopyalama mekanizması geliştiririz.Tablo2Seq modelimizin etkinliğini ve tasarlanmış kopyalama mekanizmasının yararını göstermek için kapsamlı deneyler yapıyoruz.WIKIBIO ve SIMPLEQUESTIONS veri kümelerinde, Table2Seq modeli son teknoloji sonuçlarını sırasıyla 34.70'ten 40.26'ya ve BLEU-4 puanları açısından 33.32'den 39.12'ye kadar geliştirir.Ayrıca, 4962 tablo için 13 318 tanımlayıcı cümle içeren açık alan veri kümesi WIKITABLETEXT'i oluşturuyoruz.Tablo2Seq modelimiz, WIKITABLETEXT'te şablon tabanlı ve dil modeli tabanlı yaklaşımları aşan 38.23 BLEU-4 puanına ulaşır.Dahası, bir arama motorundan 1 M tablo-query çiftleri üzerinde yapılan deneylerle, tablonun yapılandırılmış kısmını, yani tablo niteliklerini ve tablo hücrelerini göz önünde bulundurarak Tablo2Seq modelimiz, ek bilgi olarak, bir tablonun sadece sıralı kısmını, yani tablo başlığını göz önünde bulundurarak sıralı bir modelden daha iyi performans gösterir.


Timed Up and Go, yaşlılarda ve Parkinson hastalığında hareketliliği değerlendirmek için klinik bir testtir.Son zamanlarda kullanılan testin, atalet sensörlerinin hareketi değerlendirdiği versiyonları göz önünde bulundurulmaktadır.Yaygınlığı, kullanım kolaylığı ve maliyeti artırmak için, bir akıllı telefonun ivmeölçerini ölçüm sistemi olarak kabul ediyoruz.Test sırasında kaydedilen sinyallerden birkaç parametre (genellikle yüksek korelasyonlu) hesaplanabilir.Fazlalıktan kaçınmak ve lokomotor performansa en duyarlı özellikleri elde etmek için, ana bileşen analizi (PCA) yoluyla boyutsal bir azalma gerçekleştirildi.Farklı yaşlardaki kırk dokuz sağlıklı denek test edildi.PCA, orijinal parametrelerin gereksiz kombinasyonları olmayan ve veri değişkenliğinin çoğunu hesaba katan yeni özellikler (ilkel bileşenler) çıkarmak için gerçekleştirildi.Keşif analizi ve aykırı tespit için yararlı olabilirler.Daha sonra, ana bileşenlerle korelasyon analizi yoluyla orijinal parametrelerin azaltılmış bir kümesi seçildi.Bu set sağlıklı yetişkinlere dayalı çalışmalar için önerilebilir.Önerilen prosedür, sınıflandırma çalışmalarında birinci seviye bir özellik seçimi olarak kullanılabilir (örn.sağlıklı-Parkinson hastalığı, fallers-non fallers) ve gelecekte, hareket analizi için bir akıllı telefona dahil edilmesi için eksiksiz bir sistem sağlayabilir.


Bu çalışmanın amacı, pasif liderliğin çalışan refahı ile olumsuz ilişkisini açıklayan ardışık bir arabuluculuk modeli geliştirmek ve test etmekti.Rol stresi teorisine dayanarak, pasif liderliğin rol belirsizliğinin, rol çatışmasının ve rol aşırı yüklenmesinin daha yüksek seviyelerini öngöreceğini varsayıyoruz.Kaynakların Korunması teorisini çağrıştıran bu rol stresörlerinin, psikolojik çalışma yorgunluğu yoluyla, genel ruh sağlığı ve genel iş tutumu olmak üzere, çalışanların refahının iki yönünü dolaylı ve olumsuz yönde etkileyeceğini varsayıyoruz.2467 ABD'li işçinin olasılık örneğini kullanarak, yapısal denklem modellemesi, rol stresörlerinin ve psikolojik iş yorgunluğunun pasif liderlik ile çalışan refahın her iki yönü arasındaki olumsuz ilişkiye kısmen aracılık ettiğini göstererek modeli destekledi.Hipotez edilmiş, ardışık dolaylı ilişkiler, pasif liderlik ile zihinsel sağlık arasındaki genel ilişkinin %47,9'unu ve pasif liderlik ile genel iş tutumu arasındaki genel ilişkinin %26,6'sını açıkladı.Telif Hakkı  2016 John Wiley & Sons, Ltd.


Makale geçmişi: Alındı 22 Ağustos 2007 Kabul 29 Şubat 2008 Kullanılabilir çevrimiçi xxx


Derin etki alanı uyarlama yöntemleri, etki alanı değişmez gömmeleri öğrenerek dağıtım tutarsızlığını azaltabilir.Bununla birlikte, bu yöntemler yalnızca kaynak ve hedef görüntüler arasındaki sınıf düzeyindeki ilişkileri dikkate almadan tüm veri dağılımlarını hizalamaya odaklanır.Böylece, bir kuşun hedef gömmeleri, bir uçağın kaynak gömmelerine hizalanabilir.Bu semantik yanlış hizalama, hedef veri kümesindeki sınıflandırıcı performansını doğrudan bozabilir.Bu sorunu hafifletmek için, denetimsiz alan uyarlaması için bir benzerlik kısıtlamalı hizalama (SCA) yöntemi sunuyoruz.Gömme alanındaki dağılımları hizalarken, SCA, kaynak ve hedef görüntüler arasındaki sınıf düzeyindeki ilişkileri korumak için benzerliği koruyan bir kısıtlama uygular, yani bir kaynak görüntü ve hedef görüntü aynı sınıf etiketine sahipse, ilgili gömmelerinin yakın hizalanması ve tersi olması gerekir.Hedef etiketlerin yokluğunda, hedef görüntüler için sahte etiketler atarız.Etiketli kaynak görüntüleri ve sözde etiketli hedef görüntüler göz önüne alındığında, benzerliği koruyan kısıtlama, üçlü kaybı en aza indirerek uygulanabilir.Alan hizalama kaybı ve benzerliği koruyan kısıtlamanın ortak denetimi ile, iki kritik özellik, sınıf içi kompaktlık ve sınıflar arası ayrılabilirlik içeren alan-değişmez gömmeler elde etmek için bir ağ eğitiyoruz.İki veri kümesi üzerinde yapılan kapsamlı deneyler SCA'nın etkinliğini iyi göstermektedir.


Bu makalede, taşınabilir bir akıllı radar sensöründen gelen imzaların desen tanımasına dayanan bir insan hareketi tanıma sisteminin tasarımını ele alıyoruz.AAA pillerle çalışan akıllı radar sensörü, 2.4 GHz endüstriyel, bilimsel ve tıbbi (ISM) bandında çalışır.İki farklı jest seti için radar sinyallerinden çıkarılan prensip bileşenleri ve uygulamaya özgü zaman ve frekans alanı özelliklerini kullanarak özellik alanını analiz ettik.En yakın komşu tabanlı sınıflandırıcının, ortogonal dönüşümler yoluyla çıkarılan özelliklere kıyasla, özellikler büyüklük farklılıklarına ve Doppler kaymalarına bağlı olarak çıkarıldığında 10 kat çapraz doğrulama kullanarak çok sınıflı sınıflandırma için% 95'ten daha fazla doğruluk elde edebileceğini gösteriyoruz.Rapor edilen sonuçlar, yüksek doğrulukta akıllı ev ve sağlık izleme amaçları için bir desen tanıma sistemi ile entegre akıllı radarların potansiyelini göstermektedir.


Ağlara ve kaynaklarına yönelik saldırıların sürekli artması (CodeRed solucanı tarafından son zamanlarda gösterildiği gibi) bu değerli varlıkların korunması için bir gerekliliğe neden olur.Güvenlik duvarları artık en başta saldırı girişimlerini püskürtmek için yaygın bir kurulumdur.Engellemek yerine kötü niyetli faaliyetleri tespit etmeye çalışan müdahale tespit sistemleri (IDS), ilk savunma çevresi nüfuz edildiğinde ek koruma sunar.Kimlik sistemleri, toplanan verileri kötü amaçlı (imza tabanlı) veya bir yasal davranış modeli (anomally tabanlı) olarak bilinen önceden tanımlanmış imzalarla karşılaştırarak saldırıları sabitlemeye çalışır.Anomali tabanlı sistemler, daha önce bilinmeyen saldırıları tespit edebilme avantajına sahiptir, ancak kabul edilebilir bir davranış modeli ve olağandışı ancak yetkili faaliyetlerin neden olduğu yüksek sayıda alarm oluşturma zorluğundan muzdariptirler.Korunması gereken ağ hizmetleri ile ilgili uygulamaya özgü bilgileri kullanan bir yaklaşım sunuyoruz.Bu bilgiler, mevcut, basit ağ trafik modellerinin tek ağ paketlerinde saklanan kötü niyetli içeriği tespit etmeye izin veren bir uygulama modeli oluşturmasına yardımcı olur.Önerilen modelimizin özelliklerini ve sistemlerimizin verimliliğinin altını çizen deneysel verileri sunuyoruz.


Alınan: 20 Temmuz 2012 Revize: 18 Şubat 2013 2. Revizyon: 28 Haziran 2013 3. Revizyon: 20 Eylül 2013 4. Revizyon: 7 Kasım 2013 Kabul: 1 Şubat 2014 Özet Sosyal ağ sitelerine (SNS) gömülü mesaj ve sosyal ilişkilerin sayısı arttıkça, bireylerden tepki talep eden sosyal bilgi miktarı da artar.Sonuç olarak, SNS kullanıcılarının diğer SNS kullanıcılarına çok fazla sosyal destek verdiklerini hissettiklerini gözlemliyoruz.Sosyal destek teorisine (SST) dayanarak, bu olumsuz ilişkiyi SNS kullanımı ile ‘sosyal aşırı yük’ olarak adlandırıyoruz ve ölçmek için gizli bir değişken geliştiriyoruz.Daha sonra sosyal aşırı yüklenmenin teorik öncüllerini ve sonuçlarını tespit eder ve sosyal aşırı yük modelini ampirik olarak 12 ile yapılan röportajları ve 571 Facebook kullanıcısının anketini kullanarak değerlendiririz.Sonuçlar, kullanım kapsamının, arkadaş sayısının, öznel sosyal destek normlarının ve ilişki türünün (online-online-online vs offline friends) sosyal aşırı yüklenmeye doğrudan katkıda bulunan faktörler olduğunu göstermektedir.Sosyal aşırı yüklenmenin psikolojik ve davranışsal sonuçları, kullanıcılar tarafından SNS yorgunluğu, düşük kullanıcı memnuniyeti ve SNS kullanımını azaltma veya hatta durdurma niyetini içerir.SST ve SNS kabul araştırmaları için ortaya çıkan teorik çıkarımlar tartışılır ve kuruluşlar, SNS sağlayıcıları ve SNS kullanıcıları için pratik çıkarımlar çizilir.Avrupa Bilgi Sistemleri Dergisi, 4 Mart 2014; doi:10.1057/ejis.2014.3; düzeltilmiş çevrimiçi 11 Mart 2014


Tarama ve bölümlü tarama, geniş bir uygulama yelpazesi için önemli veri paralel ilkelleridir.Grafik işleme ünitelerinde (GPU'lar) bu ilkeller için hızlı, iş açısından verimli algoritmalar sunuyoruz.GPU mimarisine iyi bir şekilde haritalanan yeni veri gösterimleri kullanıyoruz.Algoritmalarımız bellek performansını artırmak için paylaşılan bellekten yararlanır.Algoritmalarımızın performansını, paylaşılan bellek banka çatışmalarını ortadan kaldırarak ve önceki paylaşılan bellek GPU algoritmalarındaki yükü azaltarak daha da geliştiriyoruz.Ayrıca, algoritmalarımız, keyfi segment uzunluklarına sahip segmentli diziler de dahil olmak üzere genel veri kümelerinde iyi çalışacak şekilde tasarlanmıştır.Ayrıca segment uzunluklarına göre segmentli taramaların performansını artırmak için optimizasyonlar sunuyoruz.NVIDIA GeForce 8800 GPU'ya sahip bir PC'de algoritmalarımızı uyguladık ve sonuçlarımızı önceki GPU tabanlı algoritmalarla karşılaştırdık.Sonuçlarımız, milyonlarca elemanla giriş dizilerindeki önceki algoritmalara göre 10 kat daha yüksek performansa işaret ediyor.


Daha önceki iki yöntemin güçlü hs'lerini birleştiren yeni bir sıralama algoritması sunuyoruz: artırılmış ağaç sınıflandırması ve yaygın olarak kullanılan bir bilgi toplama alımı ölçümü için ampirik olarak en uygun olduğu gösterilen LambdaR ank.Algoritma, fikirlerin zayıf öğrenciler için geçerli olmasına rağmen, güçlendirilmiş regresyon ağaçlarına dayanmaktadır ve hem tren hem de test aşamalarında karşılaştırılabilir accu racy için, sanatın durumundan önemli ölçüde hızlıdır.Ayrıca, herhangi iki çalışan ker için en uygun doğrusal kombinasyonu nasıl bulacağımızı da gösteriyoruz ve bu yöntemi, tam olarak du ring artırma çizgi arama problemini çözmek için kullanıyoruz.Buna ek olarak, daha önce tra ined bir modelle başlayarak ve artıklarını kullanarak artırmanın, model uyarlaması için etkili bir techn ique sağladığını ve daha büyük bir pazardan çok daha fazla veri üzerinde eğitilmiş bir rütbe verilen, yalnızca küçük miktarlar o f etiketli verilerin mevcut olduğu pazarlar için Web Arama eğitim rütbelerinde özellikle baskılı bir prob lem için sonuçlar verdiğimizi gösteriyoruz.


Bir görüntüden yağmur çizgilerini kaldırmak için DerainNet adlı derin bir ağ mimarisini tanıtıyoruz.Derin evrişimsel sinir ağına (CNN) dayanarak, verilerden yağmur ve temiz görüntü detay katmanları arasındaki haritalama ilişkisini doğrudan öğreniyoruz.Gerçek dünyadaki yağmur görüntülerine karşılık gelen zemin gerçeğine sahip olmadığımız için, görüntüleri eğitim için yağmurla sentezleriz.Ağın derinliğini veya genişliğini artıran diğer ortak stratejilerin aksine, objektif işlevi değiştirmek ve mütevazı büyüklükte bir CNN ile deraining'i geliştirmek için görüntü işleme alan bilgisi kullanıyoruz.Özellikle, DerainNet'imizi görüntü alanından ziyade ayrıntı (yüksek geçiş) katmanında eğitiyoruz.DerainNet sentetik veriler konusunda eğitilmiş olsa da, öğrenilen ağın test için gerçek dünya görüntülerine çok etkili bir şekilde çevrildiğini görüyoruz.Dahası, görsel sonuçları iyileştirmek için CNN çerçevesini görüntü geliştirme ile güçlendiriyoruz.Son teknoloji ürünü tek görüntü kaldırma yöntemleriyle karşılaştırıldığında, yöntemimiz ağ eğitiminden sonra yağmur gidermeyi ve çok daha hızlı hesaplama süresini geliştirdi.


Öğrenme analitiği, son on yılda ortaya çıkan teknoloji ile geliştirilmiş önemli bir öğrenme alanıdır.Alanın bu incelemesi, eğitim ortamlarında analitik gelişimini yönlendiren teknolojik, eğitimsel ve politik faktörlerin incelenmesiyle başlar.20. yüzyılda kökenleri de dahil olmak üzere öğrenme analitiğinin ortaya çıkışını, veri odaklı analitiğin gelişimini, öğrenme odaklı bakış açılarının yükselişini ve ulusal ekonomik kaygıların etkisini çizmeye devam ediyor.Daha sonra öğrenme analitiği, eğitimsel veri madenciliği ve akademik analitik arasındaki ilişkilere odaklanmaktadır.Son olarak, analitik araştırma öğrenme alanlarını inceler ve gelecekteki bir dizi zorluğu tanımlar.


Bu makale, ilk kötü amaçlı yazılım ontolojisinden bir Siber ontolojinin geliştirilmesini desteklemek için yaptığımız bir ticaret çalışması hakkında rapor veriyor.Siber ontoloji çabasının hedefleri ilk olarak tanımlanıyor ve ardından kullanılan ontoloji geliştirme metodolojisinin tartışılması takip ediliyor.Daha sonra makalenin ana gövdesi, başlangıçta kısıtlanan kötü amaçlı yazılım odağından Siber ontolojiyi genişletmek için kullanılabilecek potansiyel ontolojilerin ve standartların bir açıklamasıdır.Bu kaynaklar, özellikle, ilk kötü amaçlı yazılım ontoloji çabasına doğrudan katkıda bulunan Siber ve kötü amaçlı yazılım standartları, şemaları ve terminolojileri içerir.Diğer kaynaklar üst (bazen 'temel' olarak adlandırılır) ontolojilerdir.Herhangi bir Siber ontolojinin genişleteceği temel kavramlar bu temel ontolojilerde zaten tanımlanmış ve titizlikle tanımlanmıştır.Bununla birlikte, alan eksikliği nedeniyle, bu bölüm derinden azaltılmıştır.Buna ek olarak, zamana odaklanan fayda ontolojileri, jeospatial, kişi, olaylar ve ağ işlemleri kısaca açıklanmıştır.Bu yardımcı ontolojiler, herhangi bir Siber ontoloji de dahil olmak üzere birçok, çoğu olmasa da ontolojiyi kapsadığı için, özel süper alan veya hatta orta seviye ontolojiler olarak görülebilir.Ticaret çalışması tarafından kullanılan ontolojik mimarinin genel bir görünümü de verilmiştir.Ticaret çalışmasıyla ilgili rapor, yinelemeli evrimde önerilen bazı sonraki adımlarla sona ermektedir.


İzleme-takımlama, kısıtlanmamış senaryolarda birden fazla hedefi izleme görevini ele almak için en başarılı strateji olduğu kanıtlanmıştır [örn.40, 53, 55].Geleneksel olarak, bir ön işleme aşamasında oluşturulan seyrek algılamalar kümesi, amacı bu "noktaları" zamanla doğru bir şekilde ilişkilendirmek olan üst düzey bir izleyiciye giriş görevi görür.Bu yaklaşımın bariz bir eksikliği, görüntü dizilerinde mevcut olan çoğu bilginin, zayıf algılama yanıtlarını eşiğine getirerek ve maksimum olmayan bastırma uygulayarak basitçe göz ardı edilmesidir.Düşük seviyeli görüntü bilgilerinden yararlanan ve her (süper) pikseli belirli bir hedefe bağlayan veya arka plan olarak sınıflandıran çok hedefli bir izleyici sunuyoruz.Sonuç olarak, kısıtlanmamış, gerçek dünya videolarında klasik sınırlayıcı kutu gösterimine ek olarak bir video segmentasyonu elde ediyoruz.Yöntemimiz, birçok standart ölçüt dizisinde teşvik edici sonuçlar gösterir ve uzun süreli kısmi oklüzyonlarla kalabalık sahnelerde son teknoloji izleme-tanımlama yaklaşımlarından önemli ölçüde daha iyi performans gösterir.


İstatistikçiler, birkaç on yıl boyunca, yinelemeli Beklenti-Maksimizasyon (EM) teknikleri aracılığıyla bir üretken model olan parametreleri tahmin ederek sınıflandırıcıları eğitmek için etiketli ve etiketlenmemiş verilerin c ombinasyonunun kullanılmasını savunmuştur.Thi'nin bölümü, metin sınıfı birleştirme alanına uygulandığında bu yaklaşımın etkinliğini araştırır.Metin belgeleri burada, çoklu adlandırmaların bir karışımına dayanan üretken bir sınıflandırma modeline yol açan bir kelime çantası modeli ile temsil edilir.Bu model, yazılı metnin karmaşıklığının son derece basit bir temsilidir.Bu bölüm, generatif modellerle metin klasifi kedisi için yarı denetimli öğrenme ile ilgili üç önemli noktayı açıklar ve gösterir.İlk olarak, basit gösterime rağmen, bazı metinler, generatif model olasılığı ve classifica tion doğruluğu arasında yüksek bir pozitif korelasyona sahiptir.Bu alanlarda, EM'nin naif Bayes tex t modeli ile basit bir uygulaması iyi çalışır.İkincisi, bazı metin etki alanları bu korelasyona sahip değildir.Burada, pozitif c orrelasyonuna sahip daha ifade edici ve uygun bir üretici modeli tercih edebiliriz.Bu alanlarda, yarı denetimli öğrenme tekrar sınıflandırma ac curacy geliştirir.Son olarak, EM yerel maksima sorunundan muzdariptir, özellikle yüksek boyutlu metin sınıflandırması gibi ana hatları yapar.EM'nin bir varia nt'si olan deterministik tavlamanın yerel maxima sorununun üstesinden gelmeye yardımcı olabileceğini ve üretici model uygun olduğunda sınıflandırma accurac y'yi daha da artırabileceğini gösteriyoruz.


Sigmoid çapraz entropi kaybı (logistik regresyon) yoluyla denetimden daha hızlı ve daha doğru olan çok etiketli, çok sınıflı görüntü sınıflandırma modellerini eğitmek için bir yöntem sunuyoruz.Yöntemimiz, yüksek boyutlu seyrek etiketlerin birim-normed vektörlerin daha düşük boyutlu yoğun bir küreye yerleştirilmesini ve sınıflandırma sorununun bu kürede bir kosinüs yakınlık regresyonu problemi olarak ele alınmasını içerir.Yöntemimizi, lojistik regresyona kıyasla oldukça daha hızlı bir yakınsama sağladığı 17.000 etiketli 300 milyon yüksek çözünürlüklü görüntüden oluşan bir veri setinde test ediyoruz.


Bu makale makine çevirisinde büyük ölçekli istatistiksel dil modellemesinin faydaları hakkında rapor vermektedir.2 trilyon jetona kadar eğitmek için kullandığımız dağıtılmış bir altyapı önerildi ve bu da dil modellerinin 300 milyar n-gram'a kadar sahip olmasıyla sonuçlandı.Hızlı, tek geçişli kod çözme için pürüzsüz olasılıklar sağlayabilir.Büyük veri setlerinde eğitilmesi ucuz olan Stupid Backoff adlı yeni bir yumuşatma yöntemi tanıtıyoruz ve eğitim verisi miktarı arttıkça Kneser-Ney Smoothing'in kalitesine yaklaşıyoruz.


Bu projede, iyi bilinen Stanford Soru Yanıtlama Veri Kümesi (SQuAD) Soru Yanıtlama görevi için uçtan uca bir sinir ağı mimarisi oluşturmakla ilgileniyoruz.Uygulamamız, son zamanlarda yüksek performanslı bir başarı yönteminden hareketle, Coattention kodlayıcısını Dynamic Coattention Network olarak bilinen dinamik bir işaret kod çözücüsü ile birleştirir.Bu tür sistemlerin performansını artırabileceğine inandığımız farklı topluluk ve test kod çözme tekniklerini araştırdık.


Toplumumuzun ağa bağlı bilgisayarlara bağımlılığı korkutucu hale geldi: Ekonomide, tamamen dijital ağlar kolaylaştırıcılardan sürücülere dönüştü; siber-fiziksel sistemler yaşlandıkça, bilgisayar ağları artık fiziksel dünyamızın merkezi sinir sistemleri haline geliyor - hatta elektrik şebekesi gibi son derece kritik altyapılar bile.Aynı zamanda, ağa bağlı bilgisayarların 7/24 kullanılabilirliği ve doğru işleyişi çok daha tehdit altında hale geldi: BT sistemlerine yönelik sofistike ve son derece özel saldırıların sayısı önemli ölçüde arttı.Saldırı Tespit Sistemleri (IDS) ilgili savunma önlemlerinin önemli bir bileşenidir; geçmişte kapsamlı bir şekilde incelenmiş ve kullanılmıştır.Konvansiyonel IDS'ler büyük şirket ağlarına ve ötesine ya da büyük paralel saldırılara ölçeklendirilemediğinden, İşbirlikçi IDS'ler (CIDS'ler) ortaya çıkmıştır.Verileri toplayan ve değiştiren birkaç izleme bileşeninden oluşurlar.Belirli CIDS mimarisine bağlı olarak, merkezi veya dağıtılmış analiz bileşenleri, saldırıları tanımlamak için toplanan verileri mayınlar.Sonuç uyarıları, izlenen ağın bütünsel bir görünümünü oluşturmak için birden fazla monitör arasında korelasyon gösterir.Bu makale ilk olarak CIDS'ler için ilgili gereksinimleri belirler; Daha sonra bir CIDS tasarım alanını tanıtmak ve gereksinimlerle ilgili olarak tartışmak için bir temel olarak farklı yapı taşlarını ayırır.Bu tasarım alanına dayanarak, CIDS'lerden kaçan saldırılar ve CIDS'lerin mevcudiyetine yönelik saldırılar tartışılmaktadır.Tüm gereksinimler, yapı taşları ve saldırılar çerçevesi, daha sonra belirli CIDS yaklaşımlarının ayrıntılı bir anketi ve karşılaştırması da dahil olmak üzere işbirlikçi saldırı tespitinde sanatın durumunun kapsamlı bir analizi için kullanılır.


Bir kişinin mahremiyetini verimli bir şekilde korumak, vücut sensör ağları (BSN) gibi kritik, hayat kurtarıcı altyapılar için çok önemlidir.Bu makale, BSN'deki iki sensörün elektrokardiyogram (EKG) sinyalleri kullanılarak oluşturulan ortak bir anahtarı kabul etmesini sağlayan yeni bir anahtar anlaşma şeması sunmaktadır.Bu EKG tabanlı anahtar anlaşması (EKA) şeması, "plug-n-play" paradigmasını BSN güvenliğine getirmeyi amaçlamaktadır; bu sayede, sadece konuyla ilgili sensörlerin konuşlandırılması, ön-deployment gibi herhangi bir başlangıç biçimi gerektirmeden güvenli iletişimi mümkün kılabilir.Gerçek EKG verilerine dayanan şemanın analizi (MIT PhysiBank veritabanından elde edilmiştir), EKA'dan kaynaklanan anahtarların şunlar olduğunu göstermektedir: rastgele, zaman varyantı, belirli bir konu için özdeş ve ayrı kişiler için farklı olan kısa süreli EKG ölçümlerine dayanarak oluşturulabilir.


Uzun yıllar boyunca BT endüstrisi, mevcut yazılım varlıklarından yeni uygulamalar toplayarak yazılım geliştirme sürecini hızlandırmaya çalıştı.Bununla birlikte, 1960'larda Douglas Mcllroy'un öngördüğü formun gerçek bileşen tabanlı yeniden kullanımı hala kuraldan ziyade istisnadır ve bugün uygulanan sistematik yazılım yeniden kullanımının çoğu, ürün hattı mühendisliği veya etki alanına özgü çerçeveler gibi ağır sıklet yaklaşımlarını kullanır.Bileşen olarak, basit programlama dili sınıflarından Web hizmetleri ve Enterprise JavaBeans gibi daha karmaşık eserlere kadar iyi tanımlanmış bir arayüze sahip herhangi bir uyumlu ve kompakt yazılım işlevselliği birimini kastediyoruz.


Bu mektupta geniş bantlı ve basit bir torus düğüm monopol anteni sunulmaktadır.Anten, yaygın olarak 3-D baskı olarak bilinen katkılı üretim teknolojisi kullanılarak üretilmiştir.Antenin üretimi mekanik olarak basittir ve 1-2 GHz frekans aralığında -10 dB'nin altındaki giriş yansıma katsayısının yanı sıra kararlı radyasyon desenine sahiptir.Antenin ölçülen ve simüle edilen performansının bir karşılaştırması da sunulur.


Desen tanıma için Bayesian yöntemlerini kullanmanın en büyük engellerinden biri hesaplama gideri olmuştur.Bu tez, Bayesian çıkarımını daha önce mümkün olandan daha hızlı ve daha doğru bir şekilde gerçekleştirebilen bir yaklaşım tekniği sunmaktadır.Bu yöntem, "Beklenti Yayılımı", önceki iki tekniği birleştirir ve genelleştirir: varsayılan yoğunluk filtrelemesi, Kalman filtresinin bir uzantısı ve Bayesian ağlarındaki inanç yayılımının bir uzantısı olan döngüsel inanç yayılımı.Birleşme, bu algoritmaların her ikisinin de gerçek posterior dağılımı KL-divergence anlamında yakın olan daha basit bir dağılımla yaklaşık olarak nasıl görülebileceğini göstermektedir.Beklenti yayılımı her iki algoritmanın da en iyisinden yararlanır: varsayılan yoğunluk filtrelemenin genelliği ve döngüsel inanç yayılımının doğruluğu.Loopy inanç yayılımı, kesin inanç durumlarını yaydığı için, tamamen ayrık ağlar gibi sınırlı inanç ağları türleri için yararlıdır.Beklenti Yayılımı, inanç durumlarını, araçlar ve varyanslar gibi beklentilerle karşılaştırır ve çok daha geniş bir kapsam sağlar.Beklenti yayılımı, aynı zamanda, değişkenler arasında korelasyonlar içeren, tersine yön yayan daha zengin inanç durumlarındaki inanç yayılımını da genişletir.Bu çerçeve, sentetik ve gerçek dünya verilerini kullanarak çeşitli istatistiksel modellerde gösterilmiştir.Gaussian karışım problemlerinde, aynı miktarda hesaplama için, rakip yaklaşım tekniklerinden ikna edici bir şekilde daha iyi olduğu bulunmuştur: Monte Carlo, Laplace'ın yöntemi ve varyasyonel Bayes.Desen tanıma için, Beklenti Yayılımı, Bayes Noktası Makinesi sınıflandırıcılarını eğitmek için daha önce bilinenlerden daha hızlı ve daha doğru bir algoritma sağlar.Elde edilen sınıflandırıcılar, karşılaştırılabilir bir eğitim süresine ek olarak, birkaç standart veri kümesinde Destek Vektör Makinelerinden daha iyi performans gösterir.Beklenti yayılımı, Bayesian model seçimi yoluyla sınıflandırma için uygun bir özellik seti seçmek için de kullanılabilir.Tez Danışmanı: Rosalind Picard Başlık: Medya Sanatları ve Bilimleri Doçenti


Bu makale, kurumsal tahvil fiyatlandırmasının beş yapısal modelini ampirik olarak test eder: Merton (1974), Geske (1977), Longstaff ve Schwartz (1995), Leland ve Toft (1996) ve Collin-Dufresne ve Goldstein (2001).Modelleri 1986-1997 döneminde basit sermaye yapılarına sahip firmalardan 182 tahvil fiyatı örneği kullanarak uyguluyoruz.Geleneksel bilgelik, yapısal modellerin tahvil piyasasında görülenler kadar yüksek spreadler üretmemesidir ve beklentilere uygun olarak, Merton modelinin uygulanmasında öngörülen spreadlerin çok düşük olduğunu görüyoruz.Bununla birlikte, diğer yapısal modellerin çoğu, ortalama olarak çok yüksek olan yayılmaları öngörmektedir.Yine de, doğruluk bir sorundur, çünkü yeni modeller, yüksek kaldıraç veya volatiliteye sahip firmaların kredi riskini ciddi bir şekilde abartma eğilimindedir ve yine de daha güvenli tahvillerle yaygın bir düşük bütçe sorunundan muzdariptir.Leland ve Toft modeli, özellikle yüksek kuponlu olanlar olmak üzere çoğu tahvile aşırı tahminde bulunması bir istisnadır.Daha doğru yapısal modeller, en güvenli tahvillerin yayılımlarını çok az etkilerken, riskli tahvillerde kredi riskini artıran özelliklerden kaçınmalıdır.


Bu anket, hesaplama ajanlarındaki zihinsel yeteneklerin özerk gelişimine genel bir bakış sunar.Bunu, bilişsel sistemlerin uyarlanabilir, öngörülü ve amaca yönelik davranış sergileyen sistemler olarak karakterize edilmesine dayanarak yapar.Bilişselliğin çeşitli paradigmaları hakkında geniş bir anket sunuyoruz, bilişsel (fiziksel sembol sistemleri) yaklaşımlarını, ortaya çıkan sistemler yaklaşımlarını, bağlantıcı, dinamik ve enaktif sistemleri kapsayan ve ikisini hibrit sistemlerde birleştirme çabalarını ele alıyoruz.Daha sonra bu paradigmalardan çıkarılan birkaç bilişsel mimariyi gözden geçiriyoruz.Bu alanların her birinde, hem filogenetik hem de ontogenetik bakış açılarından gelişimsel bir yaklaşım benimsemenin etkilerini ve eşlik eden sorunlarını vurguluyoruz.Zihinsel yeteneklerin özerk gelişimi yeteneğine sahip sistemlerin sergilemesi gereken temel mimari özelliklerin bir özeti ile sonuçlandırıyoruz.


Son zamanlarda çeşitli LSTM tabanlı koşullu dil modelleri (LM) bir dizi dil oluşturma görevinde uygulanmıştır.Bu çalışmada, çeşitli model mimarileri ve kaynak bilgileri uçtan uca bir nöral diyalog sistemi çerçevesinde temsil etmek ve birleştirmek için farklı yollar üzerinde çalışıyoruz.Anlık öğrenme adı verilen bir yöntem, koşullandırma vektörüne bir yoldaş çapraz entropi objektif fonksiyonu uygulayarak denetimli ardışık sinyallerden öğrenmeyi kolaylaştırmak için de önerilmektedir.Deneysel ve analitik sonuçlar, öncelikle koşullandırma vektörü ile LM arasında rekabetin meydana geldiğini ve farklı mimarilerin ikisi arasında farklı takaslar sağladığını göstermektedir.İkincisi, koşullandırma vektörünün ayrımcı gücü ve şeffaflığı, hem model yorumlanabilirliği hem de daha iyi performans sağlamanın anahtarıdır.Üçüncü olarak, anlık öğrenme, hangi mimarinin kullanıldığından bağımsız olarak tutarlı performans iyileştirmelerine yol açar.


2 kez 1 çift kutuplu L-probe yığılmış yama anten dizisi sunulmaktadır.İki giriş portu arasında yüksek izolasyon elde etmek için yeni bir teknik kullandı.Önerilen anten, her iki port için de 0,808 ila 0,986 GHz arasında değişen 14-dB dönüş kaybı bant genişliğine sahiptir.Ayrıca, 30 dB'den fazla giriş portu izolasyonuna ve bu bant genişliği üzerinde ortalama 10.5 dBi'lik bir kazanç elde eder.Dahası, iki ana düzlemdeki radyasyon desenleri, geçiş bandındaki 3-dB ışın genişlikleri içinde -15 dB'den daha düşük bir çapraz polarizasyon seviyesine sahiptir.Bu özelliklerden dolayı, bu anten dizisi hem CDMA800 hem de GSM900 mobil iletişim sistemlerinin çalışma bant genişliğini karşılamak için gerekli olan açık hava baz istasyonu için son derece uygundur.


Tavsiye sistemleri kişiselleştirilmiş favori hizmetler sunmak için umut vericidir.Kullanıcıların önceki davranışlarına dayanarak tercihlerinin tahminini yapan işbirlikçi filtreleme (CF) teknolojileri, modern tavsiye sistemleri oluşturmak için en başarılı tekniklerden biri haline gelmiştir.Daha önce önerilen CF yöntemlerinde çeşitli zorlu sorunlar ortaya çıkar: (1) CF yöntemlerinin çoğu kullanıcıların yanıt modellerini görmezden gelir ve taraflı parametre tahmini ve suboptimal performans verebilir; (2) bazı CF yöntemleri, sistematik bir uygulamadan yoksun sezgisel ağırlık ayarlarını benimser; ve (3) çoklu adlandırmalı karışım modelleri, veri matrisini oluşturmak için matris faktörizasyonunun hesaplama yeteneğini zayıflatabilir, böylece eğitimin hesaplama maliyetini artırabilir.Bu sorunları çözmek için, kullanıcıların yanıt modellerini, yanıt bilinçli olasılıksal matris faktörizasyonu (RAPMF) çerçevesini oluşturmak için popüler bir matris faktörizasyonu CF modeli olan olasılıksal matris faktörizasyonuna (PMF) dahil ediyoruz.Daha spesifik olarak, kullanıcı yanıtı üzerinde, gözlemlenen derecelendirmeler için derecelendirme puanları ile parametrelendirilmiş bir Bernoulli dağıtımı olarak varsayım yaparken, gözlemlenmemiş derecelendirmeler için bir adım işlevi olarak varsayım yapıyoruz.Dahası, algoritmayı bir mini pil uygulaması ve bir çizim planlama politikası ile hızlandırıyoruz.Son olarak, farklı deneysel protokoller tasarlıyoruz ve önerilen RAPMF ve mini pil uygulamasının özelliklerini göstermek için hem sentetik hem de gerçek dünya veri kümeleri üzerinde sistematik ampirik değerlendirme yapıyoruz.


Cross-domain görsel veri eşleştirme, birçok gerçek dünya görüşü görevinde, örneğin kimlik fotoğrafları ve gözetim videoları arasında kişileri eşleştirmede temel sorunlardan biridir.Bu soruna geleneksel yaklaşımlar genellikle iki adım içerir: i) farklı etki alanlarından örnekleri ortak bir alana yansıtma ve ii) belirli bir mesafeye dayalı olarak bu alanda hesaplama (dis-)benzerliği.Bu makalede, mevcut modelleri i) geleneksel doğrusal projeksiyonları afine dönüşümlerine ve ii) afine Mahalanobis mesafesi ve Cosine benzerliğini veri güdümlü bir kombinasyonla genişleten yeni bir çift yönlü benzerlik ölçüsü sunuyoruz.Dahası, benzerlik ölçümümüzü derin konvolutional sinir ağları aracılığıyla özellik temsili öğrenme ile birleştiriyoruz.Özellikle, benzerlik ölçüm matrisini derin mimariye dahil ediyoruz ve model optimizasyonunun uçtan uca bir yolunu mümkün kılıyoruz.Genelleştirilmiş benzerlik modelimizi çeşitli zorlu çapraz alan eşleştirme görevlerinde kapsamlı bir şekilde değerlendiriyoruz: farklı görünümler altında yeniden tanımlama ve farklı modaliteler üzerinde yüz doğrulaması (yani, hareketsiz görüntülerden ve videolardan yüzler, yaşlı ve genç yüzler ve eskiz ve fotoğraf portreleri).Deneysel sonuçlar, modelimizin diğer son teknoloji yöntemlere göre üstün performansını göstermektedir.


Sorunlar Polinom-zaman çözülebilir proble ms sınıfını anlamak için, öncelikle bir "sorun"un ne olduğu konusunda resmi bir fikre sahip olmalıyız.Biz anbstract problemQ'yu bir problem kümesi I ve bir problem çözümü kümesi üzerinde ikili bir ilişki olarak tanımlıyoruz.Örneğin, SHORTEST-PATH için bir örnek, bir grafiğin ve iki köşenin üçlü bir consi sokmasıdır.Bir çözüm, g raph'teki bir köşe dizisidir, belki de boş dizi hiçbir yolun var olmadığını belirtir.SHORTEST-PATH probleminin kendisi, bir gra ph ve iki köşenin her bir örneğini, iki köşeyi birbirine bağlayan grafikte en kısa bir yol ile ilişkilendiren ilişkidir.S ince en kısa yollar mutlaka benzersiz değildir, verilen bir problem örneğinde mo r bir çözümden daha fazla olabilir.Soyut bir problemin bu formülasyonu, amaçlarımız için gerekenden daha geneldir.Yukarıda gördüğümüz gibi, NP-tamlık teorisi karar problemlerine dikkat çeker: evet/hayır çözümüne sahip olanlar.Bu durumda, soyut bir karar problemini, instan ce setI'yi 0, 1 çözüm kümesine eşleyen bir işlev olarak görebiliriz.Örneğin, SHORTEST-PATH i ile ilgili bir karar sorunu, daha önce gördüğümüz PATH sorunudur.Eğer i = G,u,v,k karar probleminin bir örneğiyse, o zaman PATH(i) = 1 (evet) eğer v'den v'ye en kısa bir yol en fazla kenardaysa ve PATH (i) = 0 (hayır) aksi takdirde.Birçok soyut problem karar problemleri değil, bir miktar değerin en aza indirilmesi veya en üst düzeye çıkarılması gereken optimizasyon problemleridir.Bununla birlikte, yukarıda gördüğümüz gibi, bir optimizasyon problemini daha zor olmayan bir karar sorunu olarak yeniden yayınlamak genellikle basit bir konudur.1Turing-makine modelinin kapsamlı bir tedavisi için Hopcroft ve Ullman [156] veya Lewis ve Papadimitriou [20 4] bakın.34.1 Polinom zamanı 973


Bu makalenin I. Bölümü, dağıtılmış bir sistem mimarisine dayanan özerk otomobillerin geliştirilmesi için bir geliştirme süreci ve bir sistem platformu önerdi.Önerilen geliştirme metodolojisi, hesaplama karmaşıklığının azaltılması, hataya toleranslı özellikler ve sistem modülerliği gibi avantajlara sahip özerk bir otomobilin tasarlanmasını ve geliştirilmesini sağladı.Bu makalede (Bölüm II), önerilen geliştirme metodolojisinin bir vaka çalışması, özerk bir sürüş sisteminin uygulama sürecini göstererek ele alınmaktadır.Uygulama sürecini sezgisel olarak tanımlamak için, çekirdek otonom sürüş algoritmaları (yerelleştirme, algılama, planlama, araç kontrolü ve sistem yönetimi) kısaca tanıtılır ve özerk bir sürüş sisteminin uygulanmasına uygulanır.Dağıtılmış bir sistem mimarisinin avantajlarını ve önerilen geliştirme sürecini özerk sistem uygulaması hakkında bir vaka çalışması yaparak inceleyebiliriz.Önerilen metodolojinin geçerliliği, Kore'de 2012 Özerk Araç Yarışması'nı kazanan özerk otomobil A1 aracılığıyla tüm görevlerin tamamlanmasıyla kanıtlanmıştır.


Mevcut tüm hava dolu substrat entegre dalga kılavuzu (AFSIW) topolojileri substrattan bağımsız bir elektrik performansı vermesine rağmen, elektromanyetik alanları içeren hava dolu bölgeler oluşturmak için özel, pahalı, laminatlara güvenirler.Bu makale, yüksek performanslı mikrodalga bileşenlerinin, standart katkı (3-D baskı) veya çıkarıcı (bilgisayar sayısal olarak kontrol edilen frezeleme / lazer kesim) üretim süreçleri aracılığıyla ticari olarak temin edilebilen çok çeşitli yüzey malzemelerine doğrudan entegrasyonunu sağlayan yeni bir substrat-bağımsız AFSIW üretim teknolojisi önermektedir.İlk olarak, AFSIW dalga kılavuzunun etkili geçirgenliği ve kayıp tanjantı için analitik bir formül elde edilir.Bu, tasarımcının substrat kayıplarını tipik olarak yüksek frekanslı laminatlarda karşılaşılan seviyelere düşürmesini sağlar.Daha sonra, birkaç mikrodalga bileşeni tasarlanmış ve üretilmiştir.Birden fazla AFSIW dalga kılavuzu ve dört yönlü güç bölücü/kombiner ölçümleri, her ikisi de yeni bir koaksiyel-hava dolu SIW geçişine dayanan bu yeni yaklaşımın, düşük ekleme kaybı ve tüm [5.155.85] GHz bandı üzerinde mükemmel eşleştirme ve izolasyon ile günlük yüzeylere doğrudan entegrasyon için uygun mikrodalga bileşenleri verdiğini kanıtlamaktadır.Bu nedenle, bu yenilikçi yaklaşım, alanı ve günlük nesnelerde mevcut malzemeleri verimli bir şekilde kullanan yeni nesil uygun maliyetli, yüksek performanslı ve görünmez bir şekilde entegre akıllı yüzey sistemlerinin önünü açıyor.


Mobil canlı akış şimdi üçüncü dalgasına iyi durumda.Bambuser ve Qik gibi erken sistemlerden, daha popüler uygulamalara, Meerkat ve Periscope'a, Facebook ve Instagram'daki günümüzün entegre sosyal akış özelliklerine kadar, hem teknoloji hem de kullanım çarpıcı bir şekilde değişti.Canlı yayının bu son aşamasında kameralar, çevreye dışa doğru odaklanmak yerine, akarsuya odaklanmak için içe doğru dönerler.Gençler, arkadaşlarını eğlendirmek, yeni insanlarla tanışmak ve ortak ilgi alanlarında başkalarıyla bağlantı kurmak için bu platformları giderek daha fazla kullanıyor.Gençlerin bu yeni platformlardaki canlı akış davranışlarını ve motivasyonlarını, 2,247 Amerikalı canlı yayıncı tarafından tamamlanan bir anket ve 20 gençle yapılan röportajlar, değişen uygulamaları, gençlerin daha geniş popülasyondan farklılıklarını ve yeni canlı akış hizmetleri tasarlamanın etkilerini vurgulayarak inceledik.


İmkânsız teoremler, kombinatoryal atama sorunu için tek etkin ve stratejiye dayanıklı mekanizmanın -örneğin, öğrencilere ders programları atamanın - diktatörlükler olduğunu öne sürer.Diktatörlükler çoğunlukla haksız olarak reddedilir: herhangi bir iki ajan için, biri diğerini seçmeden önce tüm nesnelerini seçer.Herhangi bir çözüm, verimlilik, teşvik ve adalet hususları arasında uzlaşmayı içerecektir.Bu makale kombinatoryal atama sorununa bir çözüm önermektedir.4 adımda geliştirilmiştir.İlk olarak, iki yeni sonuç adilliği kriteri, tek bir iyi ile sınırlanmış maksimin pay garantisi ve kıskançlığı öneriyorum, bu da bölünmezlikleri karşılamak için iyi bilinen kriterleri zayıflatıyor; kriterler diktatörlüklerin neden adaletsiz olduğunu resmileştiriyor.İkincisi, (i) gelirlerin eşit olmadığı ancak keyfi olarak birbirine yakın olduğu Eşit Gelirlerden Rekabetçi Denge'ye bir yaklaşımın varlığını kanıtlıyorum; (ii) piyasa, limitte sıfıra yaklaşan ve gerçekçi sorunlar için küçük olan hata ile temizler.Üçüncüsü, bu Yaklaşık CEEI'nin adalet kriterlerini karşıladığını gösteriyorum.Son olarak, ekonomistlerin geleneksel olarak fiyat alıcıları olarak gördüğü sıfır ölçüm ajanları için stratejiye dayanıklı olan yaklaşık CEEI'ye dayanan bir mekanizma tanımlıyorum.Önerilen mekanizma gerçek veriler üzerinde kalibre edilir ve teori ve pratikten alternatiflerle karşılaştırılır: Bilinen diğer tüm mekanizmalar ya sıfır ölçüm ajanları ya da haksız ex-post tarafından manipüle edilebilir ve çoğu hem manipüle edilebilir hem de adaletsizdir.


Üç fazlı, dört kademeli, tek kademeli, izole edilmiş sıfır voltajlı anahtarlama (ZVS) doğrultucusunun tasarım değerlendirmeleri ve performans değerlendirmeleri sunulmaktadır.Devre, üç fazlı, iki anahtarlı, ZVS, kesintili akım modu (DCM), güç faktörü düzeltme (PFC) doğrultucusunu, kısaca TAIPEI doğrultucusunu, ZVS tam köprü (FB) faz kaymalı dc / dc dönüştürücü ile entegre ederek elde edilir.Performans, HVDC dağıtım uygulamaları için 180 VRMS'den 264 VRMS'ye kadar hat-toline voltaj aralığına ve 200 V'dan 300 V'a kadar sıkı düzenlenmiş değişken dc çıkış voltajına sahip üç fazlı 2.7 kW'lık bir prototip üzerinde değerlendirildi. Prototip, tüm giriş voltajı ve yük-current aralığı üzerinde ZVS ile çalışır ve% 95 aralığında verimlilikle% 5'ten daha az giriş-current THD elde eder.


Generative Adversarial Networks (GANs) için uyarlanabilir bir menteşe kaybı objektif fonksiyonu kullanarak istikrarı ve performansı artırmak için yeni bir eğitim prosedürü öneriyoruz.Hedef dağılımın beklenen enerjisi ile uygun menteşe kayıp marjını tahmin ediyoruz ve hem marjın güncellenmesi için ilkesel bir kriter hem de yaklaşık bir yakınsama ölçüsü elde ediyoruz.Ortaya çıkan eğitim prosedürü basit ancak çeşitli veri kümeleri üzerinde sağlamdır.Denetimsiz görüntü oluşturma görevi ile ilgili önerilen eğitim prosedürünü hem nitel hem de nicel performans iyileştirmelerine dikkat çekerek değerlendiriyoruz.


Controller-Area Network (CAN) otobüs protokolü [1], 1986 yılında Robert Bosch GmbH tarafından icat edilen ve orijinal olarak otomotiv kullanımına yönelik bir otobüs protokolüdür.Şimdiye kadar otobüs, arabalardan ve kamyonlardan, yıldırım kurulumlarından endüstriyel tezgahlara kadar değişen cihazlarda bulunabilir.Doğası gereği güvenliğe, yani güvenilirliğe çok odaklanmış bir sistemdir.Ne yazık ki, şifreleme veya kimlik doğrulama gibi güvenliği zorlamanın yerleşik bir yolu yoktur.Bu makalede, CAN otobüsünde geriye dönük uyumlu bir mesaj kimlik doğrulama protokolünün uygulanmasıyla ilgili sorunları araştırıyoruz.Böyle bir protokolün hangi sınırlamaları karşılaması gerektiğini ve bunun neden ortadan kaldırdığını, bilgimizin en iyisine, şimdiye kadar yayınlanan tüm kimlik doğrulama protokollerini gösteriyoruz.Ayrıca, belirtilen tüm gereksinimleri karşılayan ve CAN otobüsünün herhangi bir kısıtlamasını ihlal etmeyen bir mesaj kimlik doğrulama protokolü olan CANAuth'u sunuyoruz.Anahtar KelimelerCAN veri yolu, gömülü ağlar, yayın kimlik doğrulaması, simetrik kriptografi


XFI, hem esnek erişim kontrolü hem de temel bütünlük garantileri sunan, herhangi bir ayrıcalık düzeyinde ve hatta emtia sistemlerinde eski kodlar için kapsamlı bir koruma sistemidir.Bu amaçla XFI, statik analizi satır içi yazılım korumaları ve iki katlı bir yürütme modeli ile birleştirir.X86 mimarisinde Windows için XFI'yı ikili yeniden yazma ve basit, tek başına bir doğrulayıcı kullanarak uyguladık; Uygulamanın doğruluğu doğrulayıcıya bağlıdır, ancak yeniden yazana değil.Cihaz sürücüleri ve multimedya codec'leri gibi yazılımlara XFI uyguladık.Elde edilen modüller, hem çekirdek hem de kullanıcı modu adres alanlarında, sadece mütevazı uygulama yükü ile güvenli bir şekilde çalışır.


Sinyal işleme ve istatistik gibi uygulamalarda, birçok problem, az belirlenmiş doğrusal denklem sistemlerine seyrek çözümler bulmayı içerir.Bu problemler, yapılı, düzgün olmayan optimizasyon problemleri, yani 1-düzenlenmiş doğrusal en küçük kare problemlerini en aza indirme problemi olarak formüle edilebilir.Bu makalede, daha genel 1-düzenlenmiş konveks minimizasyon problemlerini, yani 1-düzenlenmiş konveks düzgün fonksiyonunu en aza indirme problemini çözmek için bir blok koordinat gradyan alçalma yöntemi (CGD olarak kısaltılır) önermekteyiz.Koordinat bloğu yeterli iniş sağlamak için Gauss-Southwell tipi bir kural tarafından seçildiğinde yöntemimiz için bir Q-lineer yakınsama oranı belirleriz.CGD yönteminin verimli uygulamalarını teklif ediyoruz ve büyük ölçekli 1-düzenlenmiş doğrusal en küçük karelerin sıkıştırılmış algılama ve görüntü dekonvolution'da ortaya çıkan problemlerin yanı sıra veri sınıflandırmasında özellik seçimi için büyük ölçekli 1-düzenlenmiş lojistik regresyon problemlerinin çözümü için sayısal sonuçlar rapor ediyoruz.Özellikle büyük ölçekli 1-düzenlenmiş doğrusal en küçük kareleri veya lojistik regresyon problemlerini çözmek için tasarlanmış birkaç son teknoloji algoritma ile karşılaştırıldığında, verimli bir şekilde uygulanan bir CGD yönteminin, CGD yönteminin sadece bu özel problem sınıflarını çözmek için özel olarak tasarlanmamasına rağmen bu algoritmalardan daha iyi performans gösterebileceğini göstermektedir.


UNESCO'ya göre, eğitim temel bir insan hakkıdır ve her ulusa eşit kalitede evrensel erişim sağlanmalıdır.Bu hedef henüz çoğu ülkede, özellikle gelişmekte olan ve az gelişmiş ülkelerde sağlanamadığı için, eğitimi geliştirmek için daha etkili yollar bulmak son derece önemlidir.Bu makale, öğrencinin bilgi profilinin geliştirilmesine yol açan ve eğitimcilere öğrencilerini en iyi yönlendirmek için karar vermelerinde yardımcı olabilecek hesaplamalı zekanın (veri madenciliği ve veri bilimi) uygulanmasına dayanan bir model sunmaktadır.Bu model ayrıca, her öğrenci için toplanan bireysel stratejik planlama içinde hedeflerin başarısını izlemek için önemli performans göstergeleri oluşturmaya çalışır.Model, ilgili bilgileri paydaşlara sunmak için sınıflandırma ve tahmin, veri yapısı görselleştirme ve tavsiye sistemleri için grafik açıklaması için rastgele orman kullanır.Sunulan sonuçlar, Brezilyalı özel bir k-9'dan (elementer okul) elde edilen gerçek veri setine dayanarak inşa edildi.Elde edilen sonuçlar arasında kilit veriler arasında korelasyonlar, öğrenci performansını tahmin etmek için bir model ve paydaşlar için oluşturulan öneriler yer almaktadır.


Semantik benzerlik önlemleri bilgi alma ve bilgi entegrasyonunda önemli bir rol oynar.Semantik benzerliği modellemeye yönelik geleneksel yaklaşımlar, tek bir ontoloji içindeki tanımlar arasındaki semantik mesafeyi hesaplar.Bu tek ontoloji ya etki alanından bağımsız bir ontolojidir ya da mevcut ontolojilerin entegrasyonunun bir sonucudur.Tek bir ontolojinin gerekliliğini rahatlatan ve farklı ontoloji spesifikasyonlarının açıklık ve biçimselleşme seviyelerindeki farklılıkları açıklayan semantik benzerliği hesaplamaya yönelik bir yaklaşım sunuyoruz.Bir benzerlik fonksiyonu, eş anlamlı kümeler, semantik mahalleler ve bölümler, işlevler ve nitelikler olarak sınıflandırılan ayırt edici özellikler üzerinde eşleşen bir işlem kullanarak benzer varlık sınıflarını belirler.Farklı ontolojilerle yapılan deneysel sonuçlar, ontolojilerin varlık sınıflarının tam ve ayrıntılı temsilleri olduğunda modelin iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir.Kelime eşleştirme ve semantik mahalle eşleştirme kombinasyonu, eşdeğer varlık sınıflarını tespit etmek için yeterli olsa da, özellik eşleştirmesi, benzer, ancak mutlaka eşdeğer olmayan varlık sınıfları arasında ayrım yapmamızı sağlar.


Yığınlı genelleme, daha fazla tahmin doğruluğu elde etmek için alt seviye modelleri birleştirmek için üst düzey bir model kullanmanın genel bir yöntemidir.Bu makalede, Wolpert tarafından 1992'de istiflenmiş genellemenin yürürlüğe girmesinden bu yana sınıfsal katyon görevlerinde "siyah sanat" olarak kabul edilen iki önemli konuyu ele alıyoruz: daha yüksek seviyeli modeli türetmeye uygun genelleştirici türü ve girdi olarak kullanılması gereken nitelikler.En iyi sonuçların, daha yüksek seviyeli modelin, alt seviyedekilerin con dence'ini (ve sadece tahminleri değil) bir araya getirdiğinde elde edildiğine inanıyoruz.Sınıfsal katyon görevleri için üç çeşit öğrenme algoritmasını birleştirmek için yığılmış genellemenin e yönünü gösteriyoruz.Ayrıca yığılmış genellemenin performansını çoğunluk oyu ve yaylanma ve torbalamanın yayınlanmış sonuçlarıyla karşılaştırıyoruz.


Koşullu GAN'lar doğal görüntü sentezinde ön plandadır.Bu tür modellerin ana dezavantajı etiketli verilerin gerekliliğidir.Bu çalışmada, koşullu ve koşulsuz GAN'lar arasındaki boşluğu kapatmak için iki popüler denetimsiz öğrenme tekniği, düşmanca eğitim ve kendi kendini denetlemeden yararlanıyoruz.Özellikle, ağların temsil öğrenme görevi üzerinde işbirliği yapmasına izin verirken, klasik GAN oyununa göre düşmanca davranmasına izin veriyoruz.Kendini denetlemenin rolü, ayrımcıyı eğitim sırasında unutulmayan anlamlı özellik temsillerini öğrenmeye teşvik etmektir.Hem öğrenilen görüntü gösterimlerinin kalitesini hem de sentezlenen görüntülerin kalitesini ampirik olarak test ediyoruz.Aynı koşullar altında, kendi kendini denetleyen GAN, son teknoloji koşullu muadillerine benzer bir performans elde eder.Son olarak, tamamen denetimsiz öğrenmeye yönelik bu yaklaşımın, koşulsuz IMAGNET neslinde 33 FID'ye ulaşmak için ölçeklendirilebileceğini gösteriyoruz.


Sosyal medyada kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğin analizi ve ürün ve olaylara yönelik kullanıcı görüşlerinin doğru spesifikasyonu birçok uygulama için oldukça değerlidir.Web 2.0'ın çoğalması ve web'de kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğin hızlı bir şekilde büyümesiyle, ince taneli bilgi veren görünüm seviyesi duyarlılık analizine yaklaşımlar büyük ilgi görüyor.Bu çalışmada, bakış açısına dayalı duyarlılık analizi için sınıflandırıcı bir topluluk yaklaşımı sunulmaktadır.Yaklaşım geneldir ve bir konuyu modellemek ve kullanıcıların ele aldığı ana yönleri belirtmek için gizli dirichlet tahsisini kullanır.Daha sonra, her yorum daha fazla analiz edilir ve kelimeler ve yönler arasındaki etkileşimleri gösteren kelime bağımlılıkları çıkarılır.Saf bayes, maksimum entropi ve destek vektör makineleri tarafından formüle edilen bir topluluk sınıflandırıcısı, kullanıcının her bir yönüne yönelik yorumunun polaritesini tanımak için tasarlanmıştır.Değerlendirme sonuçları, bireysel sınıflandırıcılara kıyasla sağlam bir iyileşme gösterir ve topluluk sisteminin, kullanıcı tarafından oluşturulan içeriği analiz etmede ve kullanıcıların görüşlerini ve tutumlarını belirtmede ölçeklenebilir ve doğru olduğunu gösterir.


Belgelerin konuya göre değil, genel duyguya göre sınıflandırılması sorununu ele alıyoruz, örneğin, bir incelemenin olumlu veya olumsuz olup olmadığını belirlemek.Film incelemelerini veri olarak kullanarak, standart makine öğrenme tekniklerinin insan tarafından üretilen temellerden kesin olarak daha iyi performans gösterdiğini görüyoruz.Bununla birlikte, kullandığımız üç makine öğrenme yöntemi (Naive Bayes, maksimum entropi sınıflandırması ve destek vektör makineleri) geleneksel konuya dayalı kategorizasyonda olduğu gibi duygu sınıflandırmasında da performans göstermez.Duygu sınıflandırma problemini daha zorlu hale getiren faktörleri inceleyerek sonuca ulaşıyoruz.Yayın bilgisi: EMNLP 2002, pp.79-86.


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


Bu makalede, büyük ölçekli bir Çin yüz veritabanının edinimini ve içeriğini açıklıyoruz: CAS-PEAL yüz veritabanı.CAS-PEAL yüz veritabanını oluşturma hedefleri şunlardır: 1) dünya çapında yüz tanıma araştırmacılarına farklı varyasyon kaynakları, özellikle poz, ifade, aksesuar ve aydınlatma (PEAL) ve tek bir üniforma veritabanında ayrıntılı yer-doğruluk bilgileri sağlamak; 2) pratik uygulamaları hedefleyen en son teknoloji yüz tanıma teknolojilerini, raf dışı görüntüleme ekipmanı kullanarak ve veritabanında normal yüz varyasyonları tasarlayarak geliştirmek; ve 3) Moğolca geniş bir yüz veritabanı sağlamak.Şu anda, CAS-PEAL yüz veritabanında 1040 kişinin (595 erkek ve 445 kadın) 99 594 görüntüsü bulunmaktadır.Aynı anda farklı pozlar arasında görüntüleri yakalamak için toplam dokuz kamera bir ark koluna yatay olarak monte edilir.Her bir denekten, üç çekimde 27 görüntü elde etmek için doğrudan ileriye, yukarı ve aşağı bakmaları istenir.Veri tabanında beş yüz ifadesi, altı aksesuar ve 15 aydınlatma değişikliği de yer almaktadır.Veritabanının seçilmiş bir alt kümesi (CAS-PEAL-R1, 1040 konunun 30 863 görüntüsünü içerir) şimdi diğer araştırmacılar için kullanılabilir.CAS-PEAL-R1 veritabanına dayalı değerlendirme protokolünü tartışıyoruz ve dört algoritmanın performansını aşağıdakileri yapmak için bir temel olarak sunuyoruz: 1) veritabanının yüz tanıma algoritmaları için zorluk derecesini temel olarak değerlendirmek; 2) veritabanını kullanan araştırmacılar için tercih değerlendirme sonuçları; ve 3) yaygın olarak kullanılan algoritmaların güçlü ve zayıf yönlerini belirlemek.


Ensemble yöntemleri, bir dizi classi er oluşturan ve daha sonra yeni veri noktalarını tahminlerinin ağırlıklı bir oyunu alarak sınıflandıran öğrenme algoritmalarıdır Orijinal topluluk yöntemi Bayesian aver yaşlanmadır, ancak daha yeni algoritmalar, çıktı kodlamasını düzeltmeyi içerir. Bagging ve artırma Bu kağıt, bu yöntemleri gözden geçirir ve toplulukların neden herhangi bir tek classi'den daha iyi performans gösterebileceğini açıklar. topluluk yöntemlerini karşılaştıran bazı önceki çalışmalar gözden geçirilir ve Adaboos'un hızlı bir şekilde yapmadığı nedenleri ortaya çıkarmak için bazı yeni deneyler sunulur.


Negatif olmayan bir matrise düşük dereceli bir faktörizasyonla yaklaşan negatif olmayan matris faktörizasyonu problemini inceliyoruz.Bu sorun özellikle Makine Öğreniminde önemlidir ve kendini çok sayıda uygulamada bulur.Ne yazık ki, orijinal formülasyon kötü ve NPhard'dır.Bu makalede, her bir veri noktasının birkaç farklı veri sütununun bir konveks kombinasyonu olduğunu belirten ayrılabilir varsayımı altında NMF problemini çözmek için Row Entropi Minimization'a dayanan bir satır aralıklı model önermekteyiz.Entropi fonksiyonunun ve  normunun konsantrasyonunu, enerjiyi en az sayıda gizli değişkene yoğunlaştırmak için kullanırız.Ayrılabilirlik varsayımı altında, önerilen modelimizin veri kümesini oluşturan veri sütunlarını sağlam bir şekilde kurtardığını kanıtlıyoruz, veriler gürültü ile bozulduğunda bile.Önerilen modelin sağlamlığını ampirik olarak haklı çıkarıyoruz ve son teknoloji ile ayrıştırılabilir NMF algoritmalarından önemli ölçüde daha sağlam olduğunu gösteriyoruz.


Hiyerarşik Bayesian yaklaşımları, kararları hedeflemek için kullanılabilecek bireysel düzeyde parametre tahminleri sağladıkları için ampirik pazarlamada merkezi bir rol oynamaktadır.MCMC yöntemleri, hiyerarşik Bayesian modellerini tahmin etmek için doğru bireysel seviye tahminleri sağlayabildikleri için tercih edilen yöntemler olmuştur.Bununla birlikte, MCMC yöntemleri hesaplamalı olarak engelleyicidir ve mevcut "Büyük Veri" çağında yaygın hale gelen büyük veri setlerine uygulandığında iyi ölçeklenmez.Pazarlama literatürüne, varyasyonel Bayesian (VB) çıkarımı olarak bilinen Bayesian tahmin tekniklerinin yeni bir sınıfını tanıtıyoruz.Bu yöntemler, arka dağılıma yaklaşmak ve simülasyon tabanlı MCMC yöntemleriyle ilişkili hesaplama maliyetinin bir kısmında doğru tahminler yapmak için deterministik bir optimizasyon yaklaşımıyla ölçeklenebilirlik zorluğuyla mücadele eder.Değişken Bayesian çıkarımındaki son gelişmeleri istismar ediyor ve genişletiyoruz ve iki VB tahmini yaklaşımının – eşlenik modeller için ortalama alan VB ( Gibbs örneklemesine benzer) ve eşlenik olmayan modeller için Sabit biçimli VB (Metropolis-Hasting'e benzer) – karmaşık pazarlama modellerini tahmin etmek için etkili bir şekilde birleştirilebileceğini vurguluyoruz.Ayrıca, paralel hesaplamadaki ve stokastik optimizasyondaki son gelişmelerin, bu VB yöntemlerinin hızını daha da artırmak için nasıl kullanılabileceğini de gösteriyoruz.Simule edilmiş ve gerçek veri setlerini kullanarak, VB yaklaşımlarını yaygın olarak kullanılan birkaç pazarlama modeline (örn.Karışık doğrusal, logit, seçim ve hiyerarşik ordinal logit modelleri) ve VB çıkarımının pazarlama sorunları için yaygın olarak uygulanabilir olduğunu gösterir.


Yüksek seviye füzyon yaklaşımlarının uygulanması, çok sensörlü veri füzyonu ve otomotiv güvenliği füzyon sistemlerinde önemli avantajlar dizisinin bunun bir istisnası olmadığını göstermektedir.Yüksek seviye füzyon, tamamlayıcı veya / ve gereksiz görüş alanına sahip otomotiv sensör ağlarına uygulanabilir.Bu yaklaşımın avantajı, sistem modülerliğini sağlaması ve işlemenin içindeki geri bildirimlere ve döngülere izin vermediği için kıyaslama yapılmasına izin vermesidir.Bu makalede, kısa bir mimari ve algoritmik sunum da dahil olmak üzere iki özel yüksek seviyeli veri füzyon yaklaşımı açıklanmıştır.Bu yaklaşımlar esas olarak veri ilişkilendirme kısmında farklılık gösterir: (a) iz seviyesi füzyon yaklaşımı, nesne sürekliliği ve çok boyutlu atama vurgusu ile nokta ilişkilendirmesi ve (b) çevrenin modellenmesi ve sensör veri füzyonunun gerçekleştirilmesi için genel bir yol öneren ızgara tabanlı füzyon yaklaşımı ile çözer.Bu yaklaşımların test durumu, çok sensörlü bir PREVENT/ProFusion2 kamyon gösterici aracıdır.


Sınıflandırma sorunu, hedef pazarlama, tıbbi tanı, haber grubu filtreleme ve belge organizasyonu gibi çeşitli alanlardaki uygulamalarla veri madenciliği, makine öğrenimi, veritabanı ve bilgi edinme topluluklarında yaygın olarak incelenmiştir.Bu makalede, çok çeşitli metin sınıflandırması hakkında bir anket sunacağız.


Duygu Analizi, hem araştırma hem de endüstride yaygın olarak incelenen bir araştırma alanıdır ve duygu analizi ile ilgili görevleri ele almak için farklı yaklaşımlar vardır.Duygu Analizi motorları, sözdizim tabanlı tekniklerden makine öğrenimine veya sentezsel kurallar analizini içeren yaklaşımları uygular.Bu tür sistemler uluslararası araştırma zorluklarında zaten değerlendirilmektedir.Bununla birlikte, büyük semantik bilgi tabanlarını dikkate alan veya bunlara dayanan ve Semantik Web'in en iyi uygulamalarını uygulayan Semantik Duygu Analizi yaklaşımları, diğer uluslararası zorluklarla belirli deneysel değerlendirme ve karşılaştırma altında değildir.Bu tür yaklaşımlar potansiyel olarak daha yüksek performans sunabilir, çünkü doğal dil kavramlarıyla ilişkili örtülü, semantik özellikleri de analiz edebilirler.Bu makalede, semantik özellikleri uygulayan veya bunlara dayanan sistemlerin büyük test setlerini içeren bir yarışmada ve farklı duygu görevlerinde değerlendirildiği Semantik Duygu Analizi Mücadelesi'nin dördüncü baskısını sunuyoruz.Sadece sözdizimi/kelime-sayısı veya sadece sözdizimi-tabanlı yaklaşımlara dayanan sistemler değerlendirme ile dışlanmıştır.Ardından, her görev için değerlendirmenin sonuçlarını sunarız ve duygu analizi görevini ele almak için çeşitli bilgi tabanlarını birleştiren en yenilikçi yaklaşım ödülünün kazananını gösteririz.


Bu makale, öngörü ve algısal kategorizasyonu beyin tarafından çözülen bir çıkarım problemi olarak görmektedir.Beynin dünyayı, sensoryumdaki nedensel yapıyı kodlayan bir hiyerarşi veya dinamik sistemlerin basamakları olarak modellediğini varsayıyoruz.Algı, duyusal verileri açıklamak için bu iç modellerin optimizasyonu veya tersine çevrilmesi ile eşittir.Duyusal verilerin nasıl üretildiğine dair bir model göz önüne alındığında, modelin kanıtlarına bağlı serbest bir enerjiye dayanan model inversiyonuna genel bir yaklaşım getirebiliriz.Bunu takip eden serbest enerji formülasyonu, tanıma sürecini reçete eden denklemler sağlar, yani.Duyusal girdinin nedenlerini temsil eden nöronal aktivitenin dinamikleri.Burada, hiyerarşik ve dinamik yapısı simüle edilmiş beyinlerin duyusal durumların yörüngelerini veya dizilerini tanımasını ve tahmin etmesini sağlayan çok genel bir modele odaklanıyoruz.Önce hiyerarşik dinamik modelleri ve bunların inversiyonunu gözden geçiriyoruz.Daha sonra beynin bu inversiyonu uygulamak için gerekli altyapıya sahip olduğunu ve bu noktayı kuş kuşlarını tanıyabilen ve kategorize edebilen sentetik kuşlar kullanarak gösterdiğini gösteriyoruz.


Bu makale, 3D nesne tespitinin modal algısı sorununu ele almaktadır.Görev sadece 3D dünyada nesne lokalizasyonlarını bulmak değil, aynı zamanda sadece bir kısmı RGB-D görüntüde görülse bile fiziksel boyutlarını ve pozlarını tahmin etmektir.Son yaklaşımlar, nokta bulutunu derinlik kanalından doğrudan 3D alanda 3D özelliklerden yararlanmak için kullanmaya çalıştı ve geleneksel 2.5D temsil yaklaşımlarına göre üstünlüğünü gösterdi.Amodal 3D algılama problemini 2.5D gösterim çerçevesine bağlı kalarak tekrar gözden geçiriyoruz ve 2.5D görsel görünümü doğrudan 3D nesnelerle ilişkilendiriyoruz.Nesneleri 3D konumlarını, fiziksel boyutlarını ve iç mekan sahnelerindeki yönelimleri aynı anda tahmin eden yeni bir 3D nesne algılama sistemi önermekteyiz.NYUV2 veri kümesindeki deneyler, algoritmamızın son teknolojiden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini ve 2.5D gösteriminin 3D amodal nesne tespiti için özellikleri kodlama yeteneğine sahip olduğunu göstermektedir.Tüm kaynak kodu ve verileri https://github.com/phoenixn/Amodal3Det adresindedir.


Düşük Güç ve Kayıp Ağları Yönlendirme Protokolü (RPL), 6LoWPAN ağları gibi kısıtlı ortamlar için standartlaştırılmış yeni bir yönlendirme protokolüdür.IPv6/RPL bağlantılı 6LoWPAN'larda güvenlik sağlamak, cihazların güvenilmeyen İnternet'e bağlı olması ve kaynakların kısıtlı olması, iletişim bağlantılarının kayıplı olması ve cihazların RPL, 6LoWPAN ve CoAP/CoAP gibi bir dizi yeni IoT teknolojisi kullanması nedeniyle zordur.Bu makalede, IoT teknolojilerinin kapsamlı bir analizini ve saldırganlar veya IDS'ler tarafından istismar edilebilecek yeni güvenlik yeteneklerini sunuyoruz.Bu makaledeki en büyük katkılardan biri, RPL'yi yönlendirme protokolü olarak çalıştıran 6LoWPAN ağlarına karşı iyi bilinen yönlendirme saldırılarını uygulamamız ve göstermemizdir.Bu saldırıları Contiki işletim sisteminde RPL uygulamasında uyguluyoruz ve bu saldırıları Cooja simülatöründe gösteriyoruz.Ayrıca, IPv6 protokolündeki yeni güvenlik özelliklerini vurguluyoruz ve bu özelliklerin hafif bir kalp atışı protokolü uygulayarak IoT'de izinsiz giriş tespiti için kullanılmasını örneklendiriyoruz.


Günümüzün yüksek performanslı işlemcilerinde yaygın olan önbellek hiyerarşisi, uygulamada iyi performans gösteren algoritmalar tasarlamak için dikkate alınmalıdır.Bu makale, harici bellek algoritmalarının bu amaca uyarlanmasını savunmaktadır.Bu fikir ve ilgili pratik konular, i>k/i>-yolu birleştirmesine dayanan harici hafızaya ve önbelleğe alınmış hafızaya uygun hızlı bir öncelik kuyruğunun mühendisliği ile örneklenmiştir.Önceki harici bellek algoritmalarını, önbelleğe alınan hafızaya aktarmak için çok önemli olan sabit faktörlerle geliştirir.Bir iş istasyonunun önbellek hiyerarşisinde çalışan algoritma, büyük girdiler için ikili yığınların ve 4ary yığınlarının optimize edilmiş bir uygulamasından en az iki kat daha hızlıdır.


Cümle düzeyinde sınıflandırma görevleri için önceden eğitilmiş kelime vektörleri üzerinde eğitim almış konvolüsyonel sinir ağları (CNN) ile bir dizi deney hakkında rapor veriyoruz.Küçük hiperparametre ayarlı ve statik vektörlü basit bir CNN'in birden fazla kriterde mükemmel sonuçlar elde ettiğini gösteriyoruz.Göreve özgü vektörleri ince ayar yoluyla öğrenmek, performansta daha fazla kazanç sağlar.Ek olarak, hem göreve özgü hem de statik vektörlerin kullanımına izin vermek için mimaride basit bir değişiklik yapmayı teklif ediyoruz.Burada tartışılan CNN modelleri, duygu analizi ve soru sınıflandırmasını içeren 7 görevden 4'ünde sanatın durumunu geliştiriyor.


Ayrık olasılık dağılımları ile yaygın olan parametre tahmin yöntemlerini sunar, bu da metin modellemesinde özellikle ilgi çekicidir.Maksimum olasılıkla başlayarak, bir posteriori ve Bayesian tahmini, eşlenik dağılımlar ve Bayesian ağları gibi merkezi kavramlar gözden geçirilir.Bir uygulama olarak, gizli Dirichlet tahsisi (LDA) modeli, Dirichlet hiperparametre tahmini tartışması da dahil olmak üzere Gibbs örneklemesine dayanan yaklaşık bir çıkarım algoritmasının tam bir türetilmesiyle ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.Tarih: sürüm 1: Mayıs 2005, sürüm 2.4: Ağustos 2008.


Bu, yazarın Dinamik Programlama ve Optimal Kontrol, Vol.II, 4. Baskı, Athena Scientific, 2012.Yeni malzeme içerir ve önemli ölçüde revize edilir ve genişletilir (boyut olarak iki katından fazla olmuştur).Yeni malzeme, tüm Bölüm 1 ve 2: olumlu ve olumsuz maliyet modelleri, deterministik optimal kontrol (adaptif DP dahil), stokastik en kısa yol modelleri ve risk duyarlı modellerin karakteristik kontraktif yapısından yoksun olan birkaç modelin birleşik bir muamelesini sağlamayı amaçlamaktadır.İşte yeni malzemenin bir özeti:


Lineer sistemlerin çözümü için ilgili yoğun matris faktorizasyonlarında sözde görünüş-başlık mekanizmalarını uygularken karşılaşılan yük dengesizliğinin üstesinden gelmek için iki yeni teknik önermekteyiz.Her iki teknik de faktörizasyon sırasında iki iplik takımının oluşturulduğu/etkin hale getirildiği senaryoyu hedef alır ve her takım bağımsız bir görev / yürütme branşını gerçekleştirmekle görevlidir.İlk teknik, iki görev arasında işçi paylaşımını (WS) teşvik eder ve ilk olarak tamamlanan görevin ipliklerinin daha pahalı görev tarafından kullanılmak üzere yeniden yerleştirilmesini sağlar.İkinci teknik, hızlı bir görevin daha yavaş tamamlama görevini, ikinci görevin erken sonlandırmasını (ET) ve faktorizasyon prosedürünün bir sonraki yinelemeye sorunsuz bir şekilde geçişini uyarmasına izin verir.İki mekanizma, temel doğrusal cebir alt programlarının yeni bir şekillendirilebilir iplik seviyesi uygulaması ile anında oluşturulur ve faydaları, LU faktörizasyonunun bir uygulaması ile, görünüm-başlık ile geliştirilmiş kısmi pivotlama ile gösterilir.Concretely, 12 çekirdekli bir Intel-Xeon sistemi üzerindeki deneysel sonuçlarımız, WS+ET'yi birleştirmenin faydalarını göstermekte, görev-paralel runtime tabanlı bir çözümle karşılaştırıldığında rekabetçi performans bildirmektedir.


25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 Makale geçmişi: Alındı 13 Şubat 2012 Revize edilmiş formda alındı 18 Mart 2013 Kabul edildi 4 Nisan 2013 Mevcut çevrimiçi xxx


OBJEKTİF Bu, 18 yaşına kadar incelenen 1.000'den fazla Yeni Zelandalı çocuğun doğum kohortundaki çocukluk cinsel istismarının (CSA) yaygınlığını, korelasyonunu ve sonuçlarını tanımlayan bir dizi makalede ikinci sıradadır.Bu makale, 18 yaşında CSA raporları ile 18 yaşında DSM-IV tanı sınıflandırmaları arasındaki ilişkileri inceler.YÖNTEM Yeni Zelandalı çocukların doğum kohortu, doğumdan 16 yaşına kadar yıllık aralıklarla incelenmiştir.18 yaşında, 16 yaşından önce CSA'nın retrospektif raporları ve eşzamanlı olarak ölçülen psikiyatrik semptomlar elde edildi.SONUÇLAR CSA'yı bildirenlerin depresyon, anksiyete bozukluğu, davranış bozukluğu, madde kullanım bozukluğu ve intihar davranışları CSA'yı rapor etmeyenlere göre daha yüksek oranlardaydı (p  .002).CSA'nın kapsamı ve düzensizlik riski arasında tutarlı ilişkiler vardı, cinsel ilişki içeren CSA'nın en yüksek düzensizlik riskine sahip olduğu bildirenlerle.Bu sonuçlar, bulgular prospektif olarak ölçülen çocukluk ailesi ve ilgili faktörlere göre ayarlandığında devam etti.CSA ile eşzamanlı olmayan ölçülen bozukluklar arasındaki benzer ama daha az belirgin ilişkiler bulundu.Bulgular, CSA'nın ve özellikle şiddetli CSA'nın, prospektif olarak ölçülen karışıklık faktörleri için ödenek verildiğinde bile genç yetişkinlerde psikiyatrik bozukluk riskinin arttığını göstermektedir.


Yeni bir microstrip-line-fed geniş bant dairesel polarize (CP) annular-ring yuva anteni (ARSA) tasarımı önerildi.Mevcut halka yuvası antenleriyle karşılaştırıldığında, burada tasarlanan ARSA'lar çok daha büyük CP bant genişliğine sahiptir.Önerilen tasarımın ana özellikleri arasında daha geniş bir halka yuvası, bir çift topraklanmış şapka şeklindeki yamalar ve deforme olmuş bükülmüş besleme mikro şerit hattı bulunmaktadır.L ve S bantlarında FR4 substratları kullanılarak tasarlanan ARSA'lar sırasıyla %46 ve %56 kadar büyük 3-dB eksenel-ratio bant genişliğine (ARBW'ler) sahipken, L bandında RT5880 substratı kullananlar %65'tir.Bu 3-dB eksenel-ratio bantlarda, VSWR  2 ile empedans eşleşmesi de elde edilir.


Önemli ölçüde geliştirilmiş bant genişliğine sahip bir substrat entegre dalga kılavuzu (SIW) H-plane sektörel boynuz anteni sunulmaktadır.Çok katmanlı substrat içindeki yan alevli duvardaki viaların basit bir düzenlemesinden oluşan konik bir sırt, operasyonel bant genişliğini büyütmek için tanıtılır.Anten yapısı için yayılan dalgayı sağlamak için basit bir besleme konfigürasyonu önerilir.Önerilen anten, iki tanınmış tam dalga paketi olan Ansoft HFSS ve CST Microwave Studio tarafından simüle edilmiştir.Simülasyon sonuçları arasında yakın anlaşmaya varılmıştır.Tasarlanan anten, 18-40 GHz'lik tüm frekans aralığı için iyi radyasyon özellikleri ve 2.5'ten düşük düşük VSWR gösterir.


Bu makale, görüntüleri son derece hızlı bir şekilde işleyebilen ve yüksek algılama oranlarına ulaşabilen görsel nesne algılama için bir makine öğrenme yaklaşımını açıklamaktadır.Bu çalışma üç önemli katkı ile ayırt edilir.Birincisi, dedektörümüz tarafından kullanılan özelliklerin çok hızlı bir şekilde hesaplanmasına izin veren "Entegral Görüntü" adı verilen yeni bir görüntü gösteriminin tanıtılmasıdır.İkincisi, daha büyük bir kümeden az sayıda kritik görsel özellik seçen ve son derece verimli sınıflandırıcılar veren AdaBoost'a dayanan bir öğrenme algoritmasıdır[6].Üçüncü katkı, giderek daha karmaşık sınıflandırıcıları bir "cascade"de birleştirmek için bir yöntemdir, bu da görüntünün arka plan bölgelerinin umut verici nesne benzeri bölgelere daha fazla hesaplama harcarken hızlı bir şekilde atılmasını sağlar.Kaskatı, önceki yaklaşımların aksine, atılan bölgelerin ilgi nesnesini içerme ihtimalinin düşük olduğu istatistiksel garantiler sağlayan nesneye özgü bir dikkat odağı mekanizması olarak görülebilir.Yüz algılama alanında sistem, önceki en iyi sistemlerle karşılaştırılabilir algılama oranları verir.Gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılan dedektör, görüntü farklılaştırmasına veya cilt rengi algılamasına başvurmadan saniyede 15 kare hızında çalışır.


Soyut Sosyologlar genellikle sosyal süreçleri değişkenler arasındaki etkileşimler olarak modeller.Sosyal yaşamı, aldıkları etkiye yanıt olarak birbirlerini etkileyen adaptif ajanlar arasındaki etkileşimler olarak modelleyen alternatif bir yaklaşımı gözden geçiriyoruz.Bu ajan tabanlı modeller (ABM'ler), yerel etkileşimlerin bilginin yayılması, normların ortaya çıkması, kongrelerin koordinasyonu veya kolektif eyleme katılım gibi tanıdık ama gizemli küresel kalıpları nasıl üretebileceğini göstermektedir.Ortaya çıkan sosyal kalıplar da beklenmedik bir şekilde ortaya çıkabilir ve daha sonra devrimlerde, piyasa çökmelerinde, modasızlıklarda ve beslenme çılgınlığında olduğu gibi dramatik bir şekilde dönüşebilir veya kaybolabilir.ABM'ler, küresel çıkar modellerinin bireysel özelliklerin toplamından daha fazla olduğu teorik kaldıraç sağlar, ancak aynı zamanda, ortaya çıkan model, ilişkisel düzeydeki mikro temellerin alttan yukarı dinamik bir modeli olmadan anlaşılamaz.Hesaplamalı sosyolojide "faktörlerden" "aktörlere" geçişin kısa bir tarihsel taslağıyla başlıyoruz, bu da ajan tabanlı modellemenin bilgisayar simülasyonunun daha önceki sosyolojik kullanımlarından temel olarak nasıl farklı olduğunu gösteriyor.Daha sonra, yerel etkileşimin dışında sosyal yapının ve sosyal düzenin ortaya çıkışına odaklanan son katkıları gözden geçiriyoruz.Sosyoloji, bu yeni metodolojiyi takdir ederken diğer sosyal bilimlerin gerisinde kalmış olsa da, gözden geçirdiğimiz gazetelerde belirgin bir sosyolojik katkı belirgindir.İlk olarak, teorik ilgi, ajan etkileşimini şekillendiren ve şekillendiren dinamik sosyal ağlara odaklanır.İkincisi, ABM'ler, ağ topolojisi, sosyal tabakalaşma veya mekansal hareketlilik gibi yapısal faktörleri manipüle ederek makrososyolojik teorileri test eden sanal deneyler yapmak için kullanılır.İncelememizi, bu yaklaşımın zengin sosyolojik potansiyelini gerçekleştirmek için bir dizi öneriyle sonuçlandırıyoruz.


İnsanların ve robotların akıcı ve güvenli etkileşimleri, her iki ortağın da diğerlerinin eylemlerini tahmin etmesini gerektirir.İnsan niyet çıkarımına yönelik yaygın bir yaklaşım, denetimli sınıflandırıcılarla bilinen hedeflere yönelik belirli yörüngeleri modellemektir.Bununla birlikte, bu yaklaşımlar gelecekteki olası hareketleri hesaba katmaz ve okunaklı ve öngörülebilir hareket gibi kinematik ipuçlarını kullanmazlar.Bu yöntemlerin darboğazı, genel insan hareketinin doğru bir modelinin olmamasıdır.Bu çalışmada, geçmiş çerçevelerin bir penceresi verilen gelecekteki insan hareketinin bir penceresini tahmin etmek için eğitilmiş koşullu bir varyasyonlu otomatik kodlayıcı sunuyoruz.RGB derinlik görüntülerinden elde edilen iskelet verilerini kullanarak, bu denetimsiz yaklaşımın 1660 ms'ye kadar çevrimiçi hareket tahmini için nasıl kullanılabileceğini gösteriyoruz. Ayrıca, hedef spesifik eğitim verilerini kullanmadan hareket başlangıcından sonraki ilk 300-500 ms içinde çevrimiçi hedef tahmini gösteriyoruz.Olasılıkçı yaklaşımımızın avantajı, gelecekteki olası hareketlerden örnekler çıkarma olasılığıdır.Son olarak, öğrenilen düşük boyutlu manifold üzerinde hareketlerin ve kinematik ipuçlarının nasıl temsil edildiğini araştırıyoruz.


Bu makale, 65nm CMOS teknolojisindeki W-Band'deki ilk tam çipli entegre enerji biçerdöverini ve rektenayı sunmaktadır.Tasarımlar 1 aşamalı Dickson voltaj çarpanına dayanmaktadır.Rectenna, doğrudanlığı ve gerçekleşen kazancı artırmak için substratın altında bir yansıtıcıya sahip bir çip entegre dipol anteninden oluşur.Enerji biçerdöver ve rectenna, 94GHz'de sırasıyla% 10 ve% 2'lik bir güç dönüşüm verimliliği elde eder.Tek başına biçerdöver, pedler de dahil olmak üzere sadece 0.0945mm2'yi kaplarken, tam entegre rectenna 0.48mm2'lik minimum bir çip alanını kaplar.


Sosyal medya yaygınlaşıyor ve kuruluşların hedeflerine ulaşmak için kullandıkları diğer tüm medya biçimleri gibi yönetilmesi gerekiyor.Bununla birlikte, sosyal medya, sosyal ağ yapısı ve eşitlikçi doğası nedeniyle herhangi bir geleneksel veya diğer çevrimiçi medyadan temelde farklıdır.Bu farklılıklar, doğru analiz ve sonraki yönetim için bir ön koşul olarak farklı bir ölçüm yaklaşımı gerektirir.Doğru sosyal medya metriklerini geliştirmek ve daha sonra uygun gösterge tabloları oluşturmak için, üç yeni bileşenden oluşan bir araç kiti sunuyoruz.İlk olarak, teorik olarak, sosyal medyanın ana unsurlarını kapsayan, pazarlama, psikoloji ve sosyolojiden teoriler çizen bütüncül bir çerçeve türetir ve öneririz.Bu unsurları (yani ‘motifler,’ ‘content,’ ‘network structure,’ ve ‘sosyal roller ve etkileşimler’) son araştırma çalışmalarıyla desteklemeye ve detaylandırmaya devam ediyoruz.İkinci olarak, teorik çerçevemize, literatür incelemesine ve pratik deneyime dayanarak, uygun sosyal medya metrikleri tasarlamak ve mantıklı bir sosyal medya panosu oluşturmak için değerli olabilecek dokuz kılavuz önermekteyiz.Üçüncüsü, çerçeveye ve kılavuzlara dayanarak, yönetsel çıkarımlar elde ediyoruz ve gelecekteki araştırmalar için bir gündem öneriyoruz.2013 Doğrudan Pazarlama Eğitim Vakfı, Inc.Elsevier Inc. tarafından yayımlanmıştır. Tüm hakları saklıdır.


Güçlendirme Öğrenmesi (RL), burada makinelerin sinir kontrolörlerinin bir uyarlama tekniği olarak kabul edilir.Amaç, Aktör-Eleştiri algoritmalarının, ek arka plan hesaplamaları pahasına, aynı kalitede politikalar elde etmek için daha az ajan-çevre etkileşimi gerektirmesini sağlamaktır.Bu hedefe deneyim tekrarı ruhuyla ulaşmayı teklif ediyoruz.Değişen bir politikanın, önceki deneyime dayanan bir iyileştirme yönüne ilişkin bir tahmin yöntemi burada esastır.Kesikli önem örneklemesini kullanan bir tanesini önermekteyiz.Bu tür tahmincilerin önyargı sınırlarını türetir ve bu önyargının asimptotik olarak kaybolduğunu kanıtlarız.Deneysel çalışmada klasik ActorCritic yaklaşımımızı uyguluyoruz ve öğrenme hızında 20 kat artış elde ediyoruz.


"Internet of Things" (IoT), cihazların ve yazılımların daha önce görülmemiş bir ölçekte bilgi paylaşması için fırsatlar sunar.Bununla birlikte, bu kadar büyük bir birbirine bağlı ağ, sistem geliştiricileri ve kullanıcıları için yeni zorluklar yaratmaktadır.Bu makalede, IoT sisteminin katmanlı bir mimarisini önermekteyiz.Bu modeli kullanarak, her katmanın zorluklarını tanımlamaya ve değerlendirmeye çalışıyoruz.Ayrıca, bu mimariyi güvenli hale getirmek için kullanılabilecek birkaç mevcut teknolojiyi de tartışıyoruz.


Tercümanlık değişkenleri generatif modellerde kullanışlıdır.Generatif Adversarial Networks (GAN), girdilerinde esnek olan üretken modellerdir.Bilgi Maksimumlaştırıcı GAN (InfoGAN), jeneratörün çıkışını gizli kodlar adı verilen girdisinin bir bileşenine bağlar.Çıkışı bu giriş bileşenine bağlı olmaya zorlayarak, çıkış gösteriminin bazı özelliklerini kontrol edebiliriz.Bir GAN'daki ayrımcı ve jeneratörü ortaklaşa eğitirken Nash dengesini bulmak çok zordur.InfoGAN kullanarak görüntü üretmek için bazı başarılı ve başarısız yapılandırmaları ortaya çıkarıyoruz.


Mobil platformların yaygınlığı, Android'in büyük pazar payı ve Android Market'in açıklığı onu kötü amaçlı yazılım saldırıları için sıcak bir hedef haline getiriyor.Bir kötü amaçlı yazılım örneği tespit edildikten sonra, kötü niyetli niyetini ve iç işleyişini hızlı bir şekilde ortaya çıkarmak kritik öneme sahiptir.Bu makalede, sanallaştırma tabanlı kötü amaçlı yazılım analizi geleneğini sürdüren bir Android analiz platformu olan DroidScope'u sunuyoruz.Mevcut masaüstü kötü amaçlı yazılım analiz platformlarından farklı olarak, DroidScope hem OSlevel hem de Java düzeyinde semantiği aynı anda ve sorunsuz bir şekilde yeniden yapılandırır.Özel analizleri kolaylaştırmak için DroidScope, bir Android cihazın üç seviyesini yansıtan üç katmanlı API ihraç eder: donanım, OS ve Dalvik Sanal Makinesi.DroidScope'un üzerine, ayrıntılı yerel ve Dalvik talimat izlerini, profil API düzeyindeki etkinliği toplamak ve hem Java hem de yerel bileşenlerden gelen bilgi sızıntısını izlemek için çeşitli analiz araçları geliştirdik.Bu araçların gerçek dünyadaki kötü amaçlı yazılım örneklerini analiz etmede etkili olduğu ve makul derecede düşük performans yüküne maruz kaldığı kanıtlanmıştır.


Bu yazıda kırılganlık imzaları oluşturma sorununu araştırıyoruz.Bir güvenlik açığı imzası, belirli bir güvenlik açığının tüm istismarlarına, hatta polimorfik veya metamorfik varyantlara bile uyuyor.Çalışmamız, programın semantiğine ve istismarın kendisinin semantiği veya sözdizimi yerine örnek bir istismar tarafından uygulanan kırılganlığa odaklanarak önceki yaklaşımlardan ayrılır.Bir kırılganlığın semantiğini gösteriyoruz, kırılganlığı sömüren tüm ve yalnızca girdileri içeren bir dil tanımlar.Bir güvenlik açığı imzası, güvenlik açığı dilinin bir temsilidir (örneğin, düzenli bir ifade).Hata oranı sadece bilinen test vakaları için ampirik olarak ölçülebilen istismar temelli imzaların aksine, bir güvenlik açığı imzasının kalitesi, olası tüm girdiler için resmi olarak ölçülebilir.Bir güvenlik açığı imzasının resmi bir tanımını sağlar ve güvenlik açığı imzaları oluşturmanın ve eşleştirmenin hesaplama karmaşıklığını araştırırız.Ayrıca kırılganlık imzalarının tasarım alanını sistematik olarak araştırıyoruz.Kırılganlık imzası oluşturmada üç temel konuyu tanımlıyoruz: bir güvenlik açığı imzası, bir güvenlik açığı uygulayabilecek girdi kümesini, imza oluşturma sırasında analizimize tabi olan güvenlik açığı kapsamını (yani savunmasız program yollarının sayısını) ve daha sonra belirli bir temsil ve kapsam için bir güvenlik açığı imzasının nasıl oluşturulduğunu temsil ediyor.Yeni veri akışı analizi ve otomatik olarak kırılganlık imzaları oluşturmak için kısıtlama çözme gibi mevcut tekniklerin yeni benimsenmesini teklif ediyoruz.Tekniklerimizi test etmek için bir prototip sistemi inşa ettik.Deneylerimiz, önceki exploit tabanlı imzalardan çok daha yüksek kalitede tek bir exploit kullanarak otomatik olarak bir güvenlik açığı imzası oluşturabileceğimizi gösteriyor.Buna ek olarak, tekniklerimizin diğer birkaç güvenlik uygulaması vardır ve bu nedenle bağımsız ilgi alanı olabilir.


Bu makale, dinamik bir kontrolör yapısı ve ayrık zamanlı hibrit sistemleri stabilize etmek için sistematik bir tasarım prosedürü önermektedir.Önerilen yaklaşım, mevcut olduğunda istikrarlı bir devlet geri besleme kontrol yasası tasarlamak için kullanılabilen kontrol Lyapunov fonksiyonları (CLFs) kavramına dayanmaktadır.Genel olarak, hem sürekli hem de ayrık durumları içeren hibrit dinamik sistemler için bir CLF'nin inşası, özellikle rakipsiz ayrık dinamiklerin varlığında son derece karmaşıktır.Bu nedenle, CLF'nin ayrık ve sürekli bir kısmının bileşimsel tasarımına izin veren bir hibrit kontrol Lyapunov işlevinin yeni konseptini tanıtıyoruz ve hibrit bir CLF'nin varlığının klasik bir CLF'nin varlığını garanti ettiğini resmen kanıtlıyoruz.Hibrit sistemin dinamiklerini belirli bir kontrolör dinamikleri ile genişleterek hibrit bir CLF sentezlemek için yapıcı bir prosedür sağlanır.Bu sentez prosedürünün, geri çekilen bir ufuk kontrol stratejisi ile uygulanabilecek dinamik bir denetleyiciye yol açtığını ve ilişkili optimizasyon sorununun gerçek dünya uygulamalarında yararlı olan oldukça genel bir hibrit sistem sınıfı için sayısal olarak izlenebilir olduğunu gösteriyoruz.Klasik hibrid geri çekilen ufuk kontrol algoritmaları ile karşılaştırıldığında, önerilen yaklaşım tipik olarak, iki örnekle gösterildiği gibi, hesaplama yükünün azaltılmasını sağlayan kapalı döngü sisteminin asimptotik kararlılığını garanti etmek için daha kısa bir tahmin ufku gerektirir.