Bu çalışmada, çevrimiçi tartışmalardaki yorumları ölçekdeki tartışmaları daha iyi anlama hedefine yönelik bir dizi kaba söylem eylemine sınıflandırmak için yeni bir yöntem sunuyoruz.Bu çalışmayı kolaylaştırmak için, genel çevrimiçi tartışmayı kapsayacak ve kalabalık işçiler tarafından kolay bir açıklama yapılmasına izin verecek şekilde tasarlanmış kaba söylem eylemlerinin kategorize edilmesini tasarlıyoruz.100.000'den fazla yorum içeren 9.000'den fazla iş parçacığını, konuşma eylemleriyle ücretli kalabalık kaynak kullanımı yoluyla manuel olarak bildiren ve Reddit sitesinden rastgele örneklenen bir topluluk topluyor ve yayınlıyoruz.Topluluğumuzu kullanarak, söylem eylemlerinin analizinin, Q&A çiftleri ve anlaşmazlık zincirleri gibi söylem dizileri ve farklı topluluklar da dahil olmak üzere farklı tartışma türlerini nasıl karakterize edebileceğini gösteriyoruz.Son olarak, corpus'umuzu kullanarak söylem eylemlerini tahmin etmek için deneyler yapıyoruz, koşullu rastgele alanlar gibi yapılandırılmış tahmin modellerinin %75'lik bir F1 puanı elde edebileceğini tespit ediyoruz.Ayrıca, söylemin genişletilmesinin basit bir soru ve cevaptan daha zengin bir kategori kümesine nasıl etki ettiğini, Q&A çıkarmanın geri çağırma performansını nasıl artırabileceğini de gösteriyoruz.


Frekans aralığı 6-18 GHz için tasarlanmış çift polarize geniş bant aşamalı dizi anteni, 45deg konik ızgara lobu serbest tarama hacmi ve Saab tarafından geliştirilen BOR-elementleri ile donatılmıştır.Bu dizi elemanının amacı, aktif mikrodalga modüllerine monte edilmesi, sökülmesi ve bağlanması kolay çift polarize genişbant dizi anteni getirmektir.Ayrıştırma, bakım ve yükseltme nedenleri için önemli olabilir.Mekanik tasarım ve elektromanyetik performans, ölçülen karşılıklı bağlantı katsayılarından hesaplanan aktif yansıma katsayısı şeklinde ve bir merkezi ve bir kenar elemanı için ölçülen aktif kazanç elemanı deseni sunulmaktadır.Küçük genişbant dizilerinde şiddetli olabilen dizideki kenar etkileri bu makalede ele alınır.


Duygu sınıflandırmasının ana görevi, yayınlanmış duygu verilerinin duygu kutuplarını (pozitif veya negatif) otomatik olarak değerlendirmektir (örn.haberler veya incelemeler).Bazı araştırmalar, denetlenen yöntemlerin bloglar veya incelemeler için iyi performans gösterebileceğini göstermiştir.Bununla birlikte, bir haber raporunun polaritesini yargılamak zordur.Web haber raporları diğer web belgelerinden farklıdır.Haberlerdeki duygu özellikleri, diğer Web belgelerindeki özelliklerden daha azdır.Ayrıca, farklı alanlardaki aynı kelimelerin farklı polaritesi vardır.Bu nedenle, web haberlerinin duyarlılık sınıflandırmasında kullanılan bir alanlararası duyarlılık kelime listesi oluşturmak için bir kendi kendine büyüme algoritması önermekteyiz.Bu makale, Web haberlerini otomatik olarak sınıflandırmak için daha önce tanımlanmamış bazı özellikleri dikkate alır, bu tekniklerin izolasyondaki etkinliğini ve sınıflandırma algoritmalarını kullanarak bir araya getirildiğinde inceler ve ayrıca çapraz alan kelime listesi için kendi kendine büyüme algoritmasını doğrular.


Önceden tanımlanmış homojen gruplara alternatiflerin (gözlemler/nesneler) atanması, büyük pratik ve araştırma ilgisi sorunudur.Bu tür bir sorun, grupların nominal veya ordinal olup olmadığına bağlı olarak sınıflandırma veya sıralama olarak adlandırılır.Sınıflandırma ve sıralama problemlerini ele almak için metodolojiler, istatistik/ekonometri, yapay zeka ve operasyon araştırmaları da dahil olmak üzere çeşitli araştırma disiplinlerinden geliştirilmiştir.Bu makalenin amacı, multicriteria karar yardımcısı (MCDA) çerçevesinde yürütülen araştırmaları gözden geçirmektir.İnceleme, MCDA sınıflandırma / sıralama modellerinin farklı biçimlerini, model geliştirme sürecinin farklı yönlerini ve MCDA sınıflandırma / sıralama tekniklerinin gerçek dünya uygulamalarını ve yazılım uygulamalarını kapsar.2002 Elsevier Science B.V. Tüm hakları saklıdır.


OBJEKTİF Bu makale, bilişsel bir mimaride sürücü davranışının titiz bir hesaplama modelinin geliştirilmesini araştırıyor - insan sisteminin temel özelliklerini ve sınırlamalarını içeren altta yatan psikolojik teorilere sahip bir hesaplama çerçevesi.BACKGROUND Hesaplamalı modelleme, araştırmacıların sürücü davranışını simüle etmelerine ve bu davranışın parametrelerini ve kısıtlamalarını keşfetmelerine olanak tanıyan karmaşık sürüş görevini incelemek için güçlü bir araç olarak ortaya çıkmıştır.YÖNTEM ACT-R (Adaptive Control of Thought-Rational) bilişsel mimarisinde geliştirilen entegre bir sürücü modeli, çok şeritli bir otoyol ortamında kontrol, izleme ve karar verme bileşenlerine odaklanan bir modeldir.SONUÇLAR Bu model, şerit tutma, eğri müzakere ve şerit değiştirme sırasında insan sürücülerin direksiyon profillerini, yanal konum profillerini ve bakış dağılımlarını hesaplar.Model, bilişsel mimarilerin genel insan yetenekleri ve kısıtlamaları bağlamında sürücü davranışlarının anlaşılmasını nasıl kolaylaştırdığını ve sürüş alanının model gelişimini daha karmaşık, gerçekçi görevlere doğru iterek bilişsel mimarilere nasıl fayda sağladığını göstermektedir.BAŞVURU Model, sürücü davranışını ve dikkat dağınıklığını öngören ve tanıyan pratik uygulamalar için çekirdek bir hesaplama motoru olarak da görev yapabilir.


Bu mektupta 60 GHz geniş kilitleme aralığı Miller bölücüsü sunulmaktadır.Bölücünün kilitleme aralığını artırmak ve güç tüketimini azaltmak için, zayıf inversiyon karıştırıcısına dayanan bir Miller bölücü önerdik.Önerilen Miller bölücü 65 nm CMOS'ta uygulanır ve 0 dBm'lik bir giriş gücünde 35,7 ila 64,2 GHz arasında% 57 kilitleme aralığı sergilerken, 0.4 V kaynağında 1,6-mW dc güç tüketir.Daha önce bildirilen CMOS milimetre dalga frekansı bölücülerine kıyasla, önerilen bölücü herhangi bir frekans ayar mekanizması olmadan en geniş kesirli bant genişliğine ulaşır.


İzinsiz blok zincirleri, hesaplama görevlerinin karmaşıklığını sınırlama pahasına da olsa, güvenilir olmayan güveni gerçekleştirebilir.Ölçeklenebilirliğin etkilerini açıklamak için, açık çok ajanlı bir sistemde ajan olarak tanımlanan akıllı sözleşmeler için bir güven modeli uyguladık.Ajan niyetleri mutlaka bilinmemekte ve özerk ajanlar risk altında kararlar alabilmelidir.Ölçeklenebilirlik için bu genel koşulların sonuçları Ethereum için analiz edilir ve daha sonra diğer mevcut ve gelecekteki platformlara genelleştirilir.


Gelişen IoT programlama çerçeveleri, akıllı evler ve giyilebilirler tarafından üretilen hassas verileri hesaplayan uygulamalar oluşturmayı sağlar.Bununla birlikte, bu çerçeveler yalnızca hassas veriler üzerinde izin tabanlı erişim kontrolünü destekler, bu da uygulamaların erişim sağladıktan sonra verileri nasıl kullandığını kontrol etmede etkisizdir.Bu sınırlamayı gidermek için, hassas veri tüketicilerinin, diğer tüm açıklanmayan akışları engellerken, düşük yük ile uyguladığı amaçlanan veri akış kalıplarını beyan etmelerini gerektiren bir sistem olan FlowFence'i sunuyoruz.FlowFence bunu, veri akışlarını ve ilgili kontrol akışlarını uygulama yapısı içine açıkça yerleştirerek gerçekleştirir.Geliştiriciler, uygulamalarını iki bileşene bölmek için FlowFence desteğini kullanırlar: (1) Sandbox'larda hassas veriler üzerinde çalışan bir dizi Quarantined Modülü ve (2) Hassas veriler üzerinde çalışmayan ancak Quarantined Modüllerini zincirleyerek yürütmeyi düzenleyen Kod, yalnızca sandbox'ların içindeki verilerle ilgili referanslar.FlowFence için temel işlevsellik hedeflerini türetmek için mevcut üç IoT çerçevesi üzerinde çalıştık ve daha sonra mevcut üç IoT uygulamasını taşıdık.Bu uygulamaları FlowFence kullanarak güvence altına almak, 232 satırdan 332 satır kaynak koduna kadar ortalama bir boyut artışına neden oldu.Portlu uygulamalardaki performans sonuçları, FlowFence'in pratik olduğunu gösteriyor: Yüz tanıma tabanlı bir kapı kontrol cihazı uygulaması, bir yüzü tanımak ve bir kapıyı açmak için% 4.9 gecikme yüküne maruz kaldı.


Öz-dikkat, bu vektörleri çift yönlü benzerliklere dayanarak her birine bağlayarak vektörlerin dizilerini kodlama yöntemidir.Bu modeller son zamanlarda ayrık dizileri modellemek için umut verici sonuçlar göstermiştir, ancak hesaplama ve modelleme sorunları nedeniyle akustik modellemeye başvurmak için uygun değildir.Bu makalede akustik modellemeye öz-dikkat uyguluyoruz, bu sorunları hafifletmek için çeşitli iyileştirmeler öneriyoruz: Birincisi, öz-dikkat belleği, bir örnekleme tekniğiyle ele aldığımız dizi uzunluğunda dörtlü olarak büyür.İkincisi, pozisyon bilgilerini modele dahil etmek için önceki yaklaşımların uygun olmadığını ve bu amaçla diğer temsilleri ve hibrit modelleri araştırdığını görüyoruz.Üçüncüsü, akustik sinyalde yerel bağlamın önemini vurgulamak için, bağlam aralığı üzerinde açık kontrol sağlayan Gaussian önyargılı bir yaklaşım önermekteyiz.Deneyler, modelimizin ağ ağı bağlantıları ile LSTM'lere dayanan güçlü bir temele yaklaştığını ve hesaplamanın çok daha hızlı olduğunu ortaya koyuyor.Hızın yanı sıra, yorumlanabilirliğin kendine özgü akustik modellerin bir gücü olduğunu buluyoruz ve öz-dikkat kafalarının dilsel olarak akla yatkın bir işbölümü öğrendiğini gösteriyoruz.


Bölgede kurucu çalışmanın adı.Adaptasyon, hayatta kalma ve evrimin anahtarıdır.Evrim organizimleri dolaylı olarak optimize eder.AI biyolojik optimizasyonu taklit etmek istiyor  Ttestin hayatta kalması  Keşif ve sömürü  Niche nding  Değişen ortamlar arasında sağlam (Mammals v. Dinos)  Kendi kendini düzenleme, onarım ve yeniden üretim 2 Articial Inteligence Bazı sapmalar  "Making computers do what its do its now"


Gelişimsel yapı, fiziksel bedenlenme, çoklu duyusal ve motor sistemlerin entegrasyonu ve sosyal etkileşim konularını araştırmak için, Cog adlı üst-torso insansı bir robot inşa ettik.Robotun yirmi bir serbestlik derecesi ve görsel, işitsel, vestibüler, kinestetik ve dokunsal duyular da dahil olmak üzere çeşitli duyusal sistemleri vardır.Bu bölüm, araştırmalarımızda kullandığımız metodoloji hakkında bir arka plan sunar, bu proje sırasında ortaya çıkan araştırma konularını vurgular ve hem projenin mevcut durumunun hem de uzun vadeli hedeflerimizin bir özetini sunar.Uygulanan çeşitli görsel-motor rutinleri (smooth-pursuit tracking, saccades, dürbün eşiği ve vestibular-oküler ve opto-kinetik refleksler), oryantasyon davranışlarını, motor kontrol tekniklerini ve sosyal davranışları (görsel bir hedefe işaret ederek, yüz ve göz bulma yoluyla ortak dikkati tanımak, kafa kafa uçlarının taklit edilmesi ve ifade edici geri bildirim yoluyla etkileşimi düzenlemek) rapor ediyoruz.Tam bir somutlaşmış sistem inşa etmek için gerekli olacak gelecekteki araştırmalar için bir dizi alanı daha özetliyoruz.


Segway Personal Transporter, Dean Kamen tarafından otomobili metropol alanlarda daha çevre dostu bir ulaşım yöntemi olarak değiştirmek için tasarlanmış küçük bir ayak izi elektrikli araçtır.Aracın dinamikleri, ters bir sarkaçın klasik kontrol problemine benzer, bu da dengesiz ve devrilmeye eğilimli olduğu anlamına gelir.Bu, zift açısını ve zaman türevini algılayan elektronikler tarafından engellenir, aracı dengelemek için motorları kontrol eder (1).Bu tür bir araç, çevre dostu ve enerji verimli bir ulaşım endüstrisi ile ilgili birçok teknoloji içerdiğinden ilginçtir.Bu tez, literatür çalışmasından planlamaya, tasarıma, araç yapımına ve doğrulamaya kadar her aşamayı içeren benzer bir aracın sıfırdan geliştirilmesini açıklamaktadır.Asıl amaç, 30 dakika boyunca 100 kg ağırlığa kadar olan bir kişiyi veya hangisi önce gelirse gelsin 10 km'lik bir mesafeyi taşıyabilecek bir araç inşa etmekti.Binici kontrollerinin doğal hareketler olduğu varsayılır; gidon kenarlarını eğme ile birlikte öne veya geriye doğru eğilmek, araca binmek için gereken tek binici girişi olmalıdır.Araç, model tabanlı bir kontrol tasarımı ve yukarıdan aşağıya bir inşaat yaklaşımı kullanılarak inşa edildi.Kontrolör, 100 Hz'lik bir kontrol döngüsünde uygulanan, kontrol sinyalini normal çalışma koşullarında doyurmadan rahatsızlıklara mümkün olduğunca hızlı yanıt vermek için tasarlanmış doğrusal bir kuadratik kontrolördür.Kontrol yasasını binici ağırlığına ve yüksekliğine uyarlama ihtiyacı, 1,8 m boyunda 80 kg ağırlığındaki bir kişi için tasarlanmış bir kontrolör ile araştırıldı.Ağırlıkları 60-100 kg ve yükseklikleri 1,6-1,9 m arasında olan kişilerin simülasyonları yapıldı ve kontrol cihazının uyarlanmasına gerek olmadığını gösterdi.Kontrolör, çalışma sırasında meydana geldiği düşünülen en yüksek açı sapması olan 6 derecelik açı bozukluklarından sonra bile aracı güvenli bir şekilde dik pozisyonlara döndürebilir.


Çalışma kanıtlarının (POW) en etkili uygulamalarından biri şu anda Bitcoin gibi blok zinciri protokollerinin tasarımındadır.Bununla birlikte, POW'ların bu bağlamda temel kriptografik araç olarak geniş çapta tanınmasına rağmen, Bitcoin blok zinciri protokolünün güvenliğini ima eden bilinen bir kriptografik formülasyon yoktur.Gerçekten de, Bitcoin protokolünün güvenliğini resmi olarak savunan tüm önceki çalışmalar, rastgele kahin modelindeki doğrudan kanıtlara dayanıyordu, böylece çekirdek POW ilkelinin gerekli özelliklerini izole etmenin di kültünü atlatıyordu.Bu çalışmada, standart modeldeki Bitcoin blok zinciri protokolünün güvenliğini ima eden POW ilkelinin bir formülasyonunu sağlayarak bu boşluğu çözeceğiz.İlkelimiz, bir e-bilimsel etkileşimli olmayan kanıt sistemine paralel olan bir dizi özellik gerektirir: eksiksizlik ve hızlı veri katyonu, kötü niyetli ispatlayıcılara karşı güvenlik (kurcalama ve seçilen mesaj saldırılarına karşı sertleştirilmiş sertlik) ve dürüst ispatçılar için güvenlik (seçilmiş anahtar ve mesaj saldırıları altında benzersiz bir şekilde başarılı olarak adlandırılır).İlginçtir ki, formülasyonumuz, ilkeli blok zinciri dışındaki bağlamlara uygulayan önceki POW formülasyonlarıyla karşılaştırılamaz.Sonuçumuz, ilkelimizin hesaplama varsayımlarından gerçekleşebileceğini varsayarak standart modeldeki blok zinciri protokollerinin güvenliğini kanıtlamanın yolunu açıyor.


Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) birimleri ile Tekrarlayan Sinir Ağları (RNNs) için basit bir düzenlileştirme tekniği sunuyoruz.Sinir ağlarını düzenli hale getirmek için en başarılı teknik olan bırakma, RNN'ler ve LSTM'ler ile iyi çalışmaz.Bu makalede, LSTM'lere bırakma işleminin doğru bir şekilde nasıl uygulanacağını gösteriyoruz ve çeşitli görevlere aşırı uyum sağlamanın önemli ölçüde azaldığını gösteriyoruz.Bu görevler arasında dil modelleme, konuşma tanıma ve makine çevirisi bulunmaktadır.


Resimleri eşleştirme ve kayıt amacıyla tanımlamak için yeni bir yöntem sunuyoruz.Görüntüdeki büyük, tutarlı bölgelerin görüntü açıklaması için özlü ve istikrarlı bir temel sağladığı bakış açısını alıyoruz.Görüntü bölgelerinin sürekli bir ölçek uzayının yerel ekstremitesini bulmak için çekirdek tabanlı optimizasyon teknikleri kullanarak görüntünün birkaç projeksiyonu (özellik alanı) üzerinde çalışan özellik tespiti için yeni bir algoritma geliştiriyoruz.Bu görüntü bölgelerinin tanımlayıcıları ve göreli geometrileri daha sonra bir görüntü açıklamasının temelini oluşturur.Çalışmanın vurgusu, görüntü içeriğini özetleyen ve bakış açısı değişikliklerine ve oklüzyona karşı son derece sağlam olan ancak eşleştirme ve kayıt için ayrımcı kalan özellikler üzerinedir.Görüntü geri alma sorununa uygulanan bu yöntemlerin deneysel sonuçlarını sunuyoruz.Metodumuzun yayınlanmış iki teknikle karşılaştırılabilir bir performans sergilediğini görüyoruz: Blobworld ve SIFT özellikleri.Bununla birlikte, bu tekniklerle karşılaştırıldığında, yöntemimizin iki önemli avantajı, (1) görüntülerdeki büyük değişiklikler altında kararlılığı ve (2) temsili verimliliğidir.2008 Elsevier Inc. Tüm hakları saklıdır.


Uçtan uca derin öğrenme kullanılarak geliştirilen son teknoloji bir konuşma tanıma sistemi sunuyoruz.Mimarimiz, zahmetli bir şekilde tasarlanmış işleme boru hatlarına dayanan geleneksel konuşma sistemlerinden önemli ölçüde daha basittir; Bu geleneksel sistemler aynı zamanda gürültülü ortamlarda kullanıldığında kötü performans gösterme eğilimindedir.Buna karşılık, sistemimiz arka plan gürültüsü, yankılanma veya hoparlör varyasyonunu modellemek için elle tasarlanmış bileşenlere ihtiyaç duymaz, bunun yerine doğrudan bu tür etkilere dayanıklı bir işlev öğrenir.Bir fonem sözlüğüne, hatta bir "fonem" kavramına bile ihtiyacımız yok. Yaklaşımımızın anahtarı, birden fazla GPU'yu kullanan iyi optimize edilmiş bir RNN eğitim sisteminin yanı sıra, eğitim için çok miktarda çeşitli veriyi verimli bir şekilde elde etmemizi sağlayan bir dizi yeni veri sentezi tekniğidir.Deep Speech olarak adlandırılan sistemimiz, daha önce yaygın olarak incelenen Switchboard Hub5'00'de yayınlanan sonuçları geride bırakarak, tam test setinde% 10.0 hata elde etti.Derin Konuşma ayrıca zorlu gürültülü ortamları yaygın olarak kullanılan, son teknoloji ticari konuşma sistemlerinden daha iyi ele alır.


Kablosuz Sensör Ağı (WSN) teknolojisi, çeşitli endüstrilerdeki uygulamalarıyla üretkenlik, güvenlik ve insan yaşam kalitesindeki ilerlemeleri kolaylaştırabilir.Özellikle, WSN teknolojisinin diğer endüstrilere kıyasla emek yoğun olan tarım alanına uygulanması ve buna ek olarak BT teknolojisi uygulamalarında tipik olarak eksiktir, değer katar ve tarımsal üretkenliği artırabilir.Bu çalışma, WSN teknolojisini kullanarak 'Ubiquitous Paprika Sera Yönetim Sistemi' önererek her yerde bulunan bir tarım ortamı kurmaya ve paprika yetiştiren çiftliklerin üretkenliğini artırmaya çalışmaktadır.Önerilen sistem, WSN sensörleri yükleyerek ve CCTV kameraları tarafından yakalanan görüntüleri izleyerek, paprika seralarının dışındaki ve içindeki mahsullerin büyüme ortamıyla ilgili bilgileri toplayabilir ve izleyebilir.Buna ek olarak, sistem uzaktan manuel ve otomatik kontrol için bir paprika sera ortamı kontrol tesisi sağlar, kullanıcıların rahatlığını ve üretkenliğini artırır ve sistemi çalıştırarak elde edilen büyüme ortamı verilerine dayanarak paprika yetiştirmek için optimize edilmiş bir ortam sağlar.


Bu makale, yakın zamanda gerçekleştirilen TREC-8 testlerinin soru-cevaplama (QA) izinde bilgi çıkarma (IE) sistemimizin, Textract'ın kullanımını ele almaktadır.Başlıca hedeflerimizden biri, IE'nin QA gibi uygulamalarda IR'ye (Bilgi Alma) nasıl yardımcı olabileceğini incelemektir.Çalışmamız gösteriyor ki: (i) IE, QA için sağlam bir destek sağlayabilir; (ii) Adlandırılmış Varlık etiketlemesi gibi düşük seviye IE, çoğu soru türünün ele alınmasında genellikle gerekli bir bileşendir; (iii) sağlam bir doğal dil sığ ayrıştırıcı, soruların ele alınması için yapısal bir temel sağlar; (iv) üst düzey alan bağımsız IE, yani.Birden fazla ilişkinin ve genel olayların çıkarılmasının, QA'da bir atılım yaratması bekleniyor.


Bu makalede, posterior dağılımlardan ardışık simülasyon yöntemlerine genel bir bakış sunuyoruz.Bu yöntemler, tipik olarak doğrusal olmayan ve Gaussian olmayan ayrık zaman dinamik modelleri için Bayesian filtrelemesinde özellikle ilgi çekicidir.Birkaç farklı bilimsel disiplinde son birkaç on yılda önerilen yöntemlerin birçoğunu birleştiren genel bir önem örnekleme çerçevesi geliştirilmiştir.Mevcut yöntemlerin yeni uzantıları da önerilmiştir.Özellikle deterministik filtreleme literatüründe daha önce kullanılmış olanlara benzer yerel doğrusallaştırma yöntemlerinin nasıl bir araya getirileceğini gösteriyoruz; bunlar çok etkili önem dağılımlarına yol açıyor.Ayrıca, devlet-uzay modellerinin bazı önemli sınıflarında mevcut olan analitik yapıdan yararlanmak için Rao-Blackwellization'ı kullanan bir yöntem tanımlıyoruz.Son bölümde dinamik modellerdeki olasılığın tahmin edilmesi, yumuşatılması ve değerlendirilmesi için algoritmalar geliştiriyoruz.


Kriptografik akümülatörler, sonlu bir değer kümesini tek bir kısa akümülatörde biriktirmeye izin verir.Birikmiş her değer için, bir tanığı verimli bir şekilde hesaplayabilir, bu da akümülatöre üyeliğini onaylar.Bununla birlikte, hesaplamalı olarak herhangi bir hesaplanmamış değer için bir tanık bulmak mümkün değildir.Tanıtımlarından bu yana, çok sayıda pratik uygulama için ve farklı özelliklere sahip çeşitli akümülatör şemaları önerilmiştir.Ne yazık ki, bugüne kadar mevcut tüm özellikleri yakalayan birleştirici bir model yoktur.Böyle bir model, akümülatörlerin kara kutu tarzında kullanılmasına izin verdiği için değerli olabilir.Bu amaçla, statik ve dinamik akümülatörleri, evrensel özelliklerini kapsayan ve inkar edilemezlik ve ayırt edilemezlik kavramlarını içeren (randomize) kriptografik akümülatörler için birleşik bir formel model önermekteyiz.Ek olarak, mevcut tüm şemaların kapsamlı bir sınıflandırmasını sunuyoruz.Bunu yaparken, çoğu akümülatörün ayırt edilebilir olduğu ortaya çıkar.Neyse ki, basit, hafif bir jenerik dönüşüm, mevcut birçok dinamik akümülatör şemasının ayırt edilemez olmasını sağlar.Bununla birlikte, bu dönüşüm, azaltılmış çarpışma serbestliğinin maliyetiyle birlikte gelirken, bu eksiklikten muzdarip olmayan ilk ayırt edilemez şemayı da önermekteyiz.Son olarak, ayırt edilemez akümülatörlerden gelen taahhütlerin kara kutu yapımının yanı sıra sıfır bilgi setinden ayırt edilemez, yadsınamaz evrensel akümülatörlerin kara kutu yapımını sunmak için birleşik modelimizi kullanıyoruz.Latter, ayırt edilemezlik sağlayan ilk evrensel akümülatör yapısını verir.


İnternetteki bilgiler, otomatik bilgi toplama ve anlamayı makineler ve hatta insanlar için zorlu kılan farklı veri kaynaklarında parçalanır ve sunulur.Bilgi grafikleri, bu yıllarda hem endüstride hem de akademik çevrelerde yaygınlaşmış, en verimli ve etkili bilgi entegrasyonu yaklaşımlarından biri olmuştur.Bilgi grafiği inşası için teknikler, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış veya hatta yapılandırılmamış veri kaynaklarından bilgi çıkarabilir ve nihayet bilgileri bir grafikte temsil edilen bilgiye entegre edebilir.Ayrıca, bilgi grafiği, bilgiyi bakımı kolay, anlaşılması kolay ve kullanımı kolay bir şekilde organize edebilir.Bu makalede, bilgi grafikleri oluşturmak için tekniklerin bir özetini veriyoruz.Hem akademi hem de endüstri tarafından geliştirilen mevcut bilgi grafiği sistemlerini gözden geçiriyoruz.Bilgi grafikleri oluşturma süreci hakkında ayrıntılı olarak tartışıyoruz ve mantıksal çıkarım ve akıl yürütme yoluyla otomatik bilgi grafiği kontrolü ve genişlemesi için son teknoloji tekniklerini inceliyoruz.Ayrıca, özellikle NoSQL bakış açısından bilgi veri modellerini ve grafik veritabanlarını tanıtarak grafik veri yönetimi konularını gözden geçiriyoruz.Son olarak, mevcut bilgi grafiği sistemlerine genel bakış yapıyoruz ve gelecekteki araştırma yönlerini tartışıyoruz.


Bu iletişimde dördüncü nesil uzun vadeli evrim (4G LTE) için geniş bantlı düşük profilli çift polarize yama anteni sunulmaktadır.İki giriş portu için iki geniş bant besleme mekanizması kullanılarak, yüksek giriş portu izolasyonu ve geniş empedans bant genişliği özelliklerine sahip çift polarize yama anten elemanı başarıyla tasarlanmıştır.Çift kutuplaşma için bir yama beslemek için geniş bir merandering sondası (M-probe) ve bir çift ikiz-L-probları önerilmiştir.Geniş bantlı balun ile önerilen tasarım, iki giriş portunda %47'nin üzerinde empedans bant genişliğine ve tüm işletim bandında 37 dB'nin üzerinde izolasyona sahiptir.İki limanda 8 dB'den fazla kazanç elde edilebilir.


Bu makale, farklı aydınlatma koşullarında yüz tanıma için yeni bir aydınlatma normalleştirme yaklaşımı sunmaktadır.Önerilen yaklaşımda, logaritma alanındaki aydınlatma varyasyonlarını telafi etmek için ayrık bir kosinüs dönüşümü (DCT) kullanılır.Aydınlatma varyasyonları esas olarak düşük frekanslı bantta bulunduğundan, farklı aydınlatma koşullarında varyasyonları en aza indirmek için uygun sayıda DCT katsayısı kesilir.Yale B veritabanı ve CMU PIE veritabanındaki deneysel sonuçlar, önerilen yaklaşımın, büyük aydınlatma varyasyonlarına sahip yüz görüntüleri için performansı önemli ölçüde artırdığını göstermektedir.Dahası, yaklaşımımızın avantajı, herhangi bir modelleme adımı gerektirmemesi ve gerçek zamanlı bir yüz tanıma sisteminde kolayca uygulanabilmesidir.


Bu makalede, ortak bir emtia makineleri kümesi üzerinde Bayesian işbirlikçi filtreleme modelini öğrenmeyi düşünüyoruz.İki ana zorluk ortaya çıkar: (1) Bayesian işbirlikçi filtrelemeyi nasıl paralelleştirebilir ve dağıtabiliriz?(2) Dağıtılmış çıkarım sistemimiz, kaynak rampası, önkoşul ve straggler da dahil olmak üzere paylaşılan, kaynak yönetilen bir kümede yaygın olan elastikiyet olaylarını nasıl ele alabilir?Bayesian çıkarımını paralelleştirmek için, her iki matris faktörizasyon bölümleme şemasından fikirleri, stokastik gradyan inişi ve parametre sunucuları ile kullanılan bayat eşzamanlı programlama ile uyarlıyoruz.Esneklik olaylarını ele almak için, sistem aksamaları sırasında daha fazla esneklik sağlayan önceki bölümleme şemalarının genelleştirilmesini sunuyoruz.Ayrıca, çalışma zamanında işi dinamik olarak yönlendirmek için iki yeni zamanlama algoritmasını da açıklıyoruz.Deneylerimizde, her iki zamanlama algoritmasının etkinliğini karşılaştırıyor ve sağlamlıklarını sistem başarısızlığına gösteriyoruz.


Yerel görsel tanımlayıcıları seçici olarak bir araya getirerek görüntü tanıma için yeni bir çerçeve öneriyor ve üstün ayrımcı gücünü ince taneli görüntü sınıflandırma görevlerinde gösteriyoruz.Temsil, gömülü bir yüksek boyutlu uzayda doğrusal bir yaklaşım kullanarak doğrusal olmayan fonksiyon öğrenimi için en kendine güvenen yerel tanımlayıcıları seçmeye dayanır.Seçici Havuzlama Vektörümüzün önceki son teknoloji Süper Vektör ve Fisher Vektör gösterimlerine göre avantajı, ayrıntıları ince taneli görüntü tanımada sınıflandırmak için önemli olduğunu kanıtlayan daha doğru bir öğrenme işlevi sağlamasıdır.Deneysel sonuçlarımız bu iddiayı doğrulamaktadır: Sınıflandırıcı olarak basit bir doğrusal SVM ile seçici havuzlama vektörü, yüz tanıma için CMU Multi-PIE veri seti, Caltech-UCSD Kuş veri seti ve ince taneli nesne kategorizasyonu için Stanford Köpekleri veri seti gibi çeşitli ince taneli görevler için standart ölçüt veri kümelerinde önemli performans kazanımları elde eder.Tüm veri kümelerinde sanat devletini geride bırakır ve tanıma oranlarını sırasıyla %96,4, %48,9, %52.0'a yükseltiriz.


Bu makalede, tek görüntülü süper çözünürlük problemlerini çözmek için yeni bir yöntem önermekteyiz.Giriş olarak düşük çözünürlüklü bir görüntü göz önüne alındığında, bir dizi eğitim örneği kullanarak yüksek çözünürlüklü muadilini kurtarıyoruz.Bu formülasyon süper-çözünürlük için diğer öğrenme tabanlı yöntemlere benzemekle birlikte, yöntemimiz son manifold takımlama yöntemlerinden, özellikle de yerel doğrusal gömmeden (LLE) esinlenmiştir.Özellikle, alçak ve yüksek çözünürlüklü görüntülerdeki küçük görüntü yamaları, iki ayrı özellik alanında benzer yerel geometriye sahip manifoldlar oluşturur.LLE'de olduğu gibi, yerel geometri, bir yamaya karşılık gelen bir özellik vektörünün, özellik uzayındaki komşuları tarafından nasıl yeniden yapılandırılabileceği ile karakterize edilir.Yüksek çözünürlüklü gömmeyi tahmin etmek için eğitim görüntü çiftlerini kullanmanın yanı sıra, üst üste bindirme yoluyla hedef yüksek çözünürlüklü görüntüdeki yamalar arasındaki yerel uyumluluk ve pürüzsüzlük kısıtlamalarını da uyguluyoruz.Deneyler, yöntemimizin çok esnek olduğunu ve iyi ampirik sonuçlar verdiğini göstermektedir.


Bilgisayar grafikleri için görüntü tabanlı modeller çözünürlük bağımsızlığından yoksundur: kalite bozulmadan örneklendikleri piksel çözünürlüğünün çok ötesine yakınlaştırılamazlar.Görüntülerin interpollenmesi genellikle kenarların ve görüntü detaylarının bulanıklaşmasıyla sonuçlanır.Yakınlaştırılmış görüntülerde makul yüksek frekanslı detaylar oluşturmak için eğitim görüntülerinin veritabanını kullanan görüntü interpolasyon algoritmalarını tanımlıyoruz.Görüntü ön işleme adımları, görüntünün işlenmesinden oldukça farklı görünebilecek eğitim görüntülerinin bölgelerinden görüntü detayının kullanılmasına izin verir.Bu yöntemler kenarlar gibi ne ayrıntıları korur, inandırıcı dokular oluşturur ve birden fazla oktav yakınlaştırıldıktan sonra bile iyi sonuçlar verebilir.Bu çalışma, herhangi bir ticari amaç için tamamen veya kısmen kopyalanamaz veya çoğaltılamaz.Tüm bu tür tüm veya kısmi kopyaların aşağıdakileri içermesi koşuluyla, eğitim ve araştırma amaçlı olmayan eğitim ve araştırma amaçları için tamamen veya kısmen kopyalama izni verilir: bu tür kopyalamanın Mitsubishi Electric Information Technology Center America'nın izni ile olduğunu belirten bir bildirim; yazarların kabulü ve esere bireysel katkılar; ve telif hakkı bildiriminin tüm geçerli bölümleri.Başka herhangi bir amaçla kopyalama, çoğaltma veya yeniden yayınlama, Mitsubishi Electric Information Technology Center America'ya ücret ödeme ile bir lisans gerektirir.Tüm hakları saklıdır.Telif hakkı c Mitsubishi Electric Information Technology Center America, 2001 201 Broadway, Cambridge, Massachusetts 02139 1.İlk baskı, TR2001-30, Ağustos, 2001.Egon Pasztor'un şu anki adresi: MIT Media Lab 20 Ames St. Cambridge, MA 02139 Örnek tabanlı Süper çözünürlüklü William T. Freeman, Thouis R. Jones, Egon C. Pasztor MitsubishiElectricResearchLaboratories(MERL) 201Broadway Cambridge, MA 02139 (a) (b) Şekil 1: Modellenmiş bir nesne, gerçek dünyadaki nesnelerin zenginliğinden yoksun olabilir.


Amaç - Bu makalenin amacı, altı sigma ve yalının yeni yöntemler olup olmadığını veya daha önce popüler olan yöntemlerin - toplam kalite yönetimi (TQM) ve tam zamanında (JIT) yeniden paketlenip paketlenmediğini araştırmaktır.Tasarım/metodoloji/yakınlaştırma – Çalışma, yalının JIT ve altı sigma ile TQM ile eleştirel bir karşılaştırmasına, yayın sıklığının ölçütüne ilişkin bir çalışmaya - önceki 30 yılın her yılında yayınlanan akademik makalelerin sayısına - her konu için ve değişim çabaları için kritik başarı faktörlerinin (CSF) gözden geçirilmesine dayanmaktadır.Bulgular - Daha yeni yalın ve altı sigma kavramları, JIT ve TQM kavramlarının yerini aldı - ancak mutlaka eklenmedi -.yalın ve altı sigma esas olarak eskinin yeniden paketlenmiş versiyonlarıdır ve yöntemler fad (ürün) yaşam döngüsünü takip ediyor gibi görünmektedir.Literatür, bu yöntemler için oldukça benzer ve oldukça genel CSF sunar, örneğin.üst yönetim desteği ve iletişim ve bilginin önemi.Bununla birlikte, eksik görünen şey, organizasyonel değişim ve iyileşme için sistemik bir yaklaşıma duyulan ihtiyaçtır.Pratik çıkarımlar – Bir tahmin, fad veya ürün yaşam döngüsü fenomeni göz önüne alındığında, yakında tanıtılan yeni bir yöntem olacağı, belki de zaten yalın altı sigma'nın sınır çizgisi mantıksız konsepti ile deneyimlenmiş bir şey olacağıdır.Öte yandan, hem JIT hem de yağsız ve TQM ve altı sigma arasındaki zaman boşluğuna dayanarak - BRP / yeniden mühendislik tarafından doldurulmuş bir boşluk - bir sonraki yöntem süreç odaklı olacaktır.Bu makale, örgütsel iyileştirme çabalarına süreç tabanlı bir yaklaşıma duyulan ihtiyacın tartışılmasıyla sona erer.Özgünlük/değer – Bu makale, örgütsel değişim ve iyileştirme çabalarından hangi derslerin alınabileceğini analiz etmesi bakımından değerlidir.Analiz, başarılı organizasyonel iyileştirme çabaları için bir süreç (sistem) perspektifine duyulan ihtiyacı tartışmadan önce herhangi bir değişim projesi için CSF'nin karşılaştırılmasını içerir.


Son birkaç yılda, sosyal medya (örneğin Twitter ve Facebook) muhteşem bir yükseliş ve popülerlik yaşıyor ve içerik paylaşımı ve sosyal paylaşım için her yerde bulunan bir söylem haline geliyor.Mobil cihazların ve konum tabanlı hizmetlerin yaygınlaşmasıyla, sosyal medya tipik olarak kullanıcıların günlük aktivitelerin (örneğin check-in ve fotoğraf çekme) nerede olduğunu paylaşmalarına izin verir ve böylece coğrafi alanlarda insan davranışlarını ve karmaşık sosyal dinamikleri anlamak için sosyal medyanın rollerini bir vekil olarak güçlendirir.Geleneksel spatiyotemporal verilerin aksine, verilerin bu yeni yöntemi dinamik, büyük ve tipik olarak yapılandırılmamış medya akışında (örneğin, metinler ve fotoğraflar), geleneksel spatiotemporal analiz ve coğrafi bilgi bilimi için temel temsil, modelleme ve hesaplama zorlukları oluşturan temsil edilir.Bu makalede, verimli ve sistematik spatiotemporal veri analizi için büyük konum tabanlı sosyal medya verilerini kullanmak için ölçeklenebilir bir hesaplama çerçevesi tanımlıyoruz.Bu çerçevede, sosyal medya kullanıcılarının etkinlik profillerini temsil etmek için uzay-zaman yörüngeleri (veya yolları) kavramı uygulanır.Hiyerarşik bir spatiotemporal veri modeli, yani bir spatiotemporal veri küpü modeli, sosyal medya kullanıcılarının çoklu spatiotemporal ölçeklerde toplama sınırları boyunca kolektif dinamiklerini temsil etmek için uzay-zaman yörüngeleri koleksiyonlarına dayalı olarak geliştirilmiştir.Çerçeve, Kuzey Amerika kıtasında yayınlanan Twitter beslemelerinin halka açık bir veri akışına dayalı olarak uygulanmaktadır.Bu çerçevenin avantajlarını ve performansını göstermek için, çoklu ölçeklerde büyük konum tabanlı sosyal medyada hareket dinamiklerinin gerçek zamanlı ve etkileşimli görsel olarak araştırılmasına izin vermek için etkileşimli bir akış haritalama arayüzü (hem tek kaynak hem de çoklu kaynak akış haritalaması dahil) geliştirilmiştir.Muhabir yazar Önbaskı Bilgisayarlara, Çevreye ve Kentsel Sistemlere sunuldu 10 Eylül 2014 ar X iv :1 40 9.28 26 v1 [ cs .S I] 8 S ep 2 01 4


Tek bir monoküler görüntüden derinlik tahmini görevini dikkate alıyoruz.Bu soruna denetimli bir öğrenme yaklaşımıyla başlıyoruz ve bu yaklaşımla monoküler görüntülerden oluşan bir eğitim seti (ormanlar, ağaçlar, binalar vb.) topluyoruz.ve bunlara karşılık gelen zemin-gerçeği derinlik haritaları.Ardından, görüntünün bir fonksiyonu olarak derinlik haritasını tahmin etmek için denetimli öğrenmeyi uygularız.Derinlik tahmini zorlu bir sorundur, çünkü yerel özellikler tek başına bir noktada derinliği tahmin etmek için yetersizdir ve görüntünün küresel bağlamını göz önünde bulundurmak gerekir.Modelimiz, çok ölçekli yerel ve küresel görüntü özelliklerini içeren ve hem bireysel noktalardaki derinlikleri hem de farklı noktalardaki derinlikler arasındaki ilişkiyi modelleyen, ayrımcı olarak eğitilmiş bir Markov Rastgele Alanı (MRF) kullanır.Yapılandırılmamış sahnelerde bile algoritmamızın sıklıkla oldukça doğru derinlik haritalarını kurtarabildiğini gösteriyoruz.


Bağlantılı cihazların patlaması ve Nesnelerin İnterneti, çeşitli cihaz güvenlik açıkları ve siber saldırılar için artan potansiyel nedeniyle internet güvenliği alanında yeni önemli zorlukları tetikledi.Bu makale Siber güvenlik, saldırı tespiti, önleme sistemleri ve yapay zeka alanlarına dokunuyor.Amacımız, makine öğreniminin uygulamalı kavramlarını kullanarak kötü niyetli bağlantıları anlama, tespit etme ve önleme yeteneğine sahip bir sistem yaratmaktır.Kötü amaçlı yazılım ve saldırı saldırıları için doğru bir sınıflandırma kararına yol açabilecek özelliklerin seçilmesinin ve çıkarılmasının önemini vurguluyoruz.REJ, SYN ve ACK bayraklarının hızına ve bağlantı durumlarına bağlı olarak, URI ve RESTful yöntemlerinden çıkarılan HTTP özellikleriyle, aynı ve farklı hizmetler ve konaklar için paket geçmişinden korelasyonlar çıkaran özellikleri birleştiren bir çözüm önermekteyiz.Önerilen çözümümüz, ağ saldırılarını ve botnet iletişimlerini ikili sınıflandırma problemi üzerinde %98,4 hassasiyetle tespit edebilmektedir.


Gerçek Seçenekler Teorisi genellikle BT yatırımlarının değerlenmesine uygulanır.Real Options Theory'nin uygulanmasına genellikle, kısıtlayıcı varsayımlara dayanan ve dolayısıyla eleştiriye tabi tutulan opsiyon fiyatlandırma modelleri aracılığıyla gerçek seçeneklerin parasal değerlemesi eşlik eder.Bu nedenle, bu makale BT yatırımlarının değerlemesi için opsiyon fiyatlandırma modellerinin uygulanmasını analiz eder.Yapılandırılmış bir literatür incelemesi, bilimsel literatürde Gerçek Seçenekler Teorisi ile değerlenen BT yatırımlarının türlerini ortaya koymaktadır.Bu tür BT yatırımları daha da araştırılır ve ana özellikleri geleneksel opsiyon fiyatlandırma modellerinin kısıtlayıcı varsayımlarıyla karşılaştırılır.Bu analiz, tespit edilen makalelerin bu varsayımları nasıl ele aldığına dair daha fazla tartışma için bir temel görevi görür.Sonuçlar, varsayımların yerine getirilmediği bilinmekle birlikte, birçok makalenin kritik varsayımları hesaba katmadığını göstermektedir.Dahası, BT yatırımının türü, varsayımların kritikliğini belirler.Ek olarak, kritik varsayımları gevşetme olanağı sağlayan geleneksel seçenek fiyatlandırma modellerinin birkaç uzantısı veya uyarlaması bulunabilir.Araştırmacılar bu makalede elde edilen sonuçlardan iki şekilde yararlanabilirler: İlk olarak, çeşitli BT yatırımları için hangi varsayımların kritik olabileceği gösterilmiştir.İkincisi, kritik varsayımları rahatlatan opsiyon fiyatlandırma modellerinin uzantıları tanıtılır.


BACKGROUND Dikkat eksikliği/hiperaktivite bozukluğu (DEHB), DEHB, ailesi ve etrafındaki topluluk üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilen karmaşık bir yüksek komorbid bozukluktur.DEHB şu anda farmakolojik ve farmakolojik olmayan müdahaleler kullanılarak yönetilmektedir.Bununla birlikte, teknolojideki gelişmeler ve mobil uygulamaların kullanımındaki artışla, DEHB'yi yönetmek, bu nüfus için özel olarak tasarlanmış uygulamalar kullanılarak artırılabilir.Bununla birlikte, şu anda mevcut uygulamaların uygunluğu ve kullanılabilirliği hakkında çok az şey bilinmektedir.AMAÇ Bu çalışmanın amacı, DEHB ve onlarla çalışan klinisyenlere sahip çocuklar ve gençler için listelenen en iyi 10 uygulamanın uygunluğunu araştırmaktı.Bu nüfus için tasarlanmış mobil uygulamaların bu nüfus için daha uygun bir şekilde tasarlanabileceği varsayılmaktadır.YÖNTEMLER Birleşik Krallık'ta DEHB olan çocuklara ve gençlere özel olarak hedeflenen en iyi 10 listelenen uygulama, Google Play (n=5) ve iTunes mağazası (n=5) aracılığıyla tanımlandı.Daha sonra, bu popülasyonu tedavi etme konusunda uzmanlaşmış 5 klinisyen ve DEHB'li 5 çocuk ve genç ile, tanımlanan 10 uygulama hakkındaki görüşlerini ve uygulamaların bu popülasyon için uygun olduğuna inandıkları şeyleri araştırmak için görüşmeler yapıldı.SONUÇLAR Klinisyen ve gençler röportajlarından beş tema ortaya çıktı: teknolojinin erişilebilirliği, uygulamalarla ilgili önemi, DEHB belirtileri ve ilgili zorluklar, yaş uygunluğu ve uygulama etkileşimi.Sadece klinisyen röportajlarından üç ek tema ortaya çıktı: semptomların izlenmesi, yan etkiler ve ilişkiler üzerindeki uygulama etkisi ve ortak komorbid koşulların etkisi.Uygulamaların özellikleri, örneğimizin görüşleriyle iyi uyuşmuyor gibi görünüyordu.Bu bulgular, uygulamaların bu durumla ilişkili karmaşık ihtiyaçları karşılamada uygun olmayabileceğini göstermektedir.DEHB ve aileleri olan çocuklar ve gençler için uygulamaların değerini ve özellikle bu yaş grubundaki DEHB yönetiminde uygulamalar için herhangi bir olumlu rolü araştırmak için daha fazla araştırma yapılması gerekmektedir.Teknolojinin bu nüfusu meşgul etmek için nasıl kullanılabileceğine ve onlara yardımcı olmak için nasıl kullanılabileceğine dair sistematik bir inceleme, ileriye doğru yararlı bir yol olacaktır.Bu, uygulamaların kullanımını daha fazla keşfetmeye başlamak için bir platform olabilir.


Otomatik diyet değerlendirmesi için yemek görüntülerini segmente etmek için etkileşimli bir şema önermekteyiz.Bir akıllı telefon kullanıcısı bir yemeği fotoğraflıyor ve sonuçta ortaya çıkan görüntüde birkaç temas noktasını işaret ediyor.Segmentasyon algoritması, temas noktalarıyla bir dizi gıda segmentini başlatır ve bunları yerel görüntü özelliklerini kullanarak büyütür.Algoritmayı 300 adet elle parçalanmış yemek görüntüsünden oluşan bir veri seti ile değerlendiriyoruz.Segmentasyon hassasiyeti 0,87'dir, tam otomatik segmentasyon için 0,70 ile karşılaştırıldığında.Sonuçlar, segmentasyon hassasiyetinin minimum kullanıcı müdahalesinin dahil edilmesiyle önemli ölçüde iyileştiğini göstermektedir.


Çiçek filtresi, bir dizi elemanın kompakt bir temsilini sağlayan olasılıksal bir veri yapısıdır.Yanlış pozitif olasılıkları düşük tutmak için, çiçek filtresinin boyutu, eklenen maksimum anahtar sayısında doğrusal olmak için a priori olarak boyutlandırılmalıdır, doğrusallık sabiti tipik olarak bir ila birkaç bayt arasında değişmektedir.Bir çiçek filtresi en yaygın olarak bellek veri yapısında kullanılır, bu nedenle boyutu makinedeki RAM alanının kullanılabilirliği ile sınırlıdır.Veri kümeleri zamanla İnternet ölçeğine büyüdükçe, çiçek filtrelerinin RAM alanı gereksinimleri de artar.Yeterli RAM alanı mevcut değilse, flash belleğin çiçek filtrelerini depolamak için uygun bir ortam olarak hizmet edebileceğini savunuyoruz, çünkü GB başına RAM maliyetinin yaklaşık onda biri kadardır ve yine de sabit diskten daha hızlı bir şekilde erişim süreleri siparişleri sağlar.Flash bellek tabanlı depolama için tasarlanmış bir çiçek filtresi olan BLOOMFLASH'ı sunuyoruz, bu da RAM alanı kullanımını (ve dolayısıyla sistem maliyetini) azaltmak için çiçek filtresi erişim süreleriyle yeni bir ticaret boyutu sağlıyor.Flaş üzerindeki tek bir düz çiçek filtresinin basit tasarımı, flaşta verimsiz olan yer içi bit güncellemeleri ve birden fazla okuma ve rastgele yazmalar da dahil olmak üzere birçok performans darboğazından muzdariptir ve tek bir arama veya ekleme işlemi için birçok flash sayfaya yayılmıştır.Bu performans darboğazlarını hafifletmek için BLOOMFLASH, iki önemli tasarım yeniliğinden yararlanır: (i) RAM'deki bit güncellemelerini tamponlamak ve bunları rastgele yazmaları flaşa indirgemeye yardımcı olan flaşa dökmek için toplu olarak uygulamak ve (ii) bileşen çiçek filtrelerinden oluşan hiyerarşik bir çiçek filtresi tasarımı, flaş sayfa başına bir tane depolamak, okumaları ve yazmaları yerelleştirmeye yardımcı olur.Tasarımımızı sürmek ve değerlendirmek için temsilci çiçek filtresi uygulamalarından alınan iki gerçek dünya veri izi kullanıyoruz.BLOOMFLASH, birkaç on mikrosaniye aralığında çiçek filtresi erişim sürelerine ulaşır ve böylece saniyede onbinlerce işlem sırasına kadar izin verir.


Bu çalışmada, Deep Convolutional Neural Networks'ün, standart Berkeley Segmentation Dataset'inde ölçüldüğü gibi, sınır tespiti görevinde insanlardan daha iyi performans gösterebileceğini gösteriyoruz.Dedektörümüz popüler Caffe çerçevesine tamamen entegre edilmiştir ve 320x420 görüntüsünü bir saniyeden daha kısa bir sürede işler.Katkılarımız öncelikle, sınır tespit eğitiminin kaybının dikkatli bir tasarımını, çok çözünürlüklü bir mimariyi ve eğitimi, mevcut sanat durumunun tespit doğruluğunu artırmak için dış verilerle birleştirerek, insan performansı 0.803 iken 0,788 ile 0,80 arasında optimum bir veri seti ölçeği F-ölçümünden oluşmaktadır.Derin öğrenmeyi gruplama ile birleştirerek, Normalize Cuts tekniğini derin bir ağ içinde entegre ederek performansı 0.813'e daha da geliştiriyoruz.Ayrıca, sınır dedektörümüzün potansiyelini, her iki görev için de nesne öneri üretimi ve semantik segmentasyonun daha üst düzey görevleri ile birlikte inceliyoruz.


Etkili kripto para birimi anahtar yönetimi, modern kripto para birimi için acil bir gereklilik haline geldi.Her ne kadar büyük bir kripto para birimi cüzdan yönetimi şeması önerilmiş olsa da, çoğunlukla belirli uygulama senaryoları için inşa edilmişlerdir ve genellikle zayıf güvenlikten muzdariptirler.Bu makalede, yarı güvenilir sosyal ağlara dayanan daha etkili, kullanılabilir ve güvenli bir kripto para cüzdan yönetim sistemi önermekteyiz, bu da kullanıcıların belirli koşullar altında bazı güçlü işlevlere ve iyileşmeye ulaşmak için ilgili taraflarla işbirliği yapmalarına olanak tanır.Ayrıca, zaman paylaşımı yetkilendirmesini elde etmek için kimlik tabanlı hiyerarşik anahtar yalıtımlı bir şifreleme şeması kullanıyoruz ve güvenlik artırılmış depolama, farklı cihazlarda taşınabilir giriş, şifresiz kimlik doğrulama, esnek anahtar delegasyonu ve benzeri özellikleri sağlayan yarı güvenilir bir taşınabilir sosyal ağ tabanlı cüzdan yönetimi şeması sunuyoruz.Performans analizi, önerilen şemalarımızın minimum ek yük gerektirdiğini ve düşük zaman gecikmelerine sahip olduğunu ve bu da onları gerçek dünya dağıtımı için yeterince verimli hale getirdiğini gösteriyor.


3D nesne yapısını tek bir görüntüden anlamak, bilgisayar görüşünde, çoğunlukla gerçek görüntülerdeki 3D nesne ek açıklamalarının eksikliğinden dolayı önemli ama zor bir iştir.Önceki çalışma, bu sorunu ya 2D anahtar noktası pozisyonları verilen bir optimizasyon görevini çözerek ya da zemin gerçeği 3D bilgileriyle sentetik veriler üzerinde eğitim vererek ele alıyor.Bu çalışmada, hem gerçek 2D açıklamalı görüntüler hem de sentetik 3D veriler üzerinde eğitilmiş 2D anahtar noktası ısı haritalarını ve 3D nesne yapısını sıralı olarak tahmin eden bir uçtan uca çerçeve olan 3D Interpreter Network (3D-INN) önermekteyiz.Bu, temel olarak iki teknik yenilikle mümkün kılınmıştır.İlk olarak, 3D yapısını 2D alana tahmin eden bir Projeksiyon Katmanı önermekteyiz, böylece 3D-INN, gerçek görüntüler üzerinde 2D ek açıklamalarla denetlenen 3D yapısal parametreleri tahmin etmek için eğitilebilir.İkincisi, anahtar noktaların ısı haritaları, gerçek ve sentetik verileri birbirine bağlayan bir ara temsil görevi görür ve 3D-INN'nin, kusurlu görüntü oluşturma nedeniyle gerçek ve sentezlenmiş görüntülerin istatistikleri arasındaki farktan zarar görmeden sentetik 3D nesnelerin varyasyonundan ve bolluğundan yararlanmasını sağlar.Ağ, hem 2D keypoint tahmini hem de 3D yapı geri kazanımı üzerinde son teknoloji performansını elde eder.Ayrıca, kurtarılan 3D bilgilerin, 3D oluşturma ve görüntü alma gibi diğer görüş uygulamalarında da kullanılabileceğini gösteriyoruz.


Nesterov'un hızlandırılmış gradyan yönteminin sınırı olan ikinci derece sıradan diferansiyel denklemi (ODE) türetiyoruz.Bu ODE, Nesterov'un şemasına yaklaşık eşdeğerlik gösterir ve böylece analiz için bir araç olarak hizmet edebilir.ODE'nin sürekli süresinin Nesterov'un şemasını daha iyi anlamayı sağladığını gösteriyoruz.Bir yan ürün olarak, benzer yakınsama oranlarına sahip bir şema ailesi elde ediyoruz.ODE yorumu, Nesterov'un bir algoritmaya yol açan şemasını yeniden başlatmayı da önerir; bu, hedef güçlü bir şekilde dışbükey olduğunda doğrusal bir hızda yakınsadığı kesin olarak kanıtlanabilir.


Siber güvenlikte etkili bir savunma, bir sistem boyunca birden fazla savunma katmanı uygular.Amaç, bir sistemi birkaç bağımsız yöntem kullanarak siber saldırıya karşı savunmaktır.Bu nedenle, bir savunma katmanına nüfuz edebilen bir siber saldırı diğer katmanlarda başarısız olabilir.Siber savunmanın yaygın katmanları şunlardır: saldırıdan kaçınma, önleme, tespit etme, hayatta kalma ve kurtarma.Güvenlik bilincine sahip kuruluşlarda siber güvenlik yatırım portföyünün farklı savunma katmanlarına ayrıldığını göstermektedir.Örneğin, iki yönlü bir bölünme çeviklik ve iyileşmedir.Siber çeviklik, siber saldırıların etkisiz hale getirilmesi gibi saldırı önleme tekniklerini takip ederken, siber iyileşme başarılı saldırılarla mücadele etmeyi amaçlamaktadır.Birincil odak noktası bir sistemin çevikliği olduğunda bile, kurtarmanın uygulama sırasında önemli bir nokta olması gerektiğini, çünkü saldırıların sıklığının sistemi bozacağını ve hızlı ve hızlı bir iyileşmenin gerekli olduğunu gösteriyoruz.Bununla birlikte, sınırlı siber güvenlik kaynaklarını farklı katmanlara tahsis etmek için henüz optimum bir mekanizma yoktur.İki uç katman arasındaki kaynak tahsisi için Markov Karar Süreci (MDP) çerçevesini kullanarak bir yaklaşım önermekteyiz: çeviklik ve iyileşme.


Bu çalışma, Elektronik Tıbbi Kayıtlar (EMR) teknolojisinin hekim tarafından benimsenmesi olgusuna Birleşik Teknoloji Kabul ve Kullanımı Teorisi'ni (UTAUT) uygular.UTAUT, bireysel kabulün sekiz teorisini, teknolojinin benimsenmesini ve kullanılmasını sağlayan veya engelleyen faktörlerin anlaşılmasına yardımcı olmak için tasarlanmış kapsamlı bir modele entegre eder.Bu nedenle, EMR'nin benimsenmesiyle ilgili olarak sağlık sektöründe şu anda neler olduğunu görmek için kullanışlı bir lens sağlar.Bu, hem sağlık hizmetleri hem de MIS toplulukları için karşılıklı olarak faydalıdır, çünkü UTAUT, EMR teknolojisinin neden daha yaygın olarak benimsenmediğini ve hangi reçetelerin gelecekte benimsenmesini kolaylaştırabileceğini açıklarken, MIS topluluğuna uygulamanın bir örneği aracılığıyla mevcut teoriyi güçlendirme fırsatı sunar.


Bu makalede 76-81 GHz aralığı için silikon tabanlı otomotiv radarının evrimi anlatılmaktadır.2009'da SiGe çıplak kalıp yongalarından başlayarak, bugün paketlenmiş MMIC'ler düşük maliyetli radar uygulamaları için kullanılabilir.Gelecekteki SiGe BiCMOS teknolojisi, düşük güç tüketiminde üstün performansa sahip son derece entegre tek çipli radarları mümkün kılacaktır.Bu, herkes için otomotiv radar güvenliğinin önünü açacak ve otonom sürüş için önemli bir adım olacaktır.


Bu makalede, milimetre dalga frekanslarında çok fonksiyonlu ölçeklenebilir fazlı dizilerin tasarımı ile ilgili faydalar ve zorluklar tartışılmaktadır.İlk olarak, onlarca ila yüzlerce elemana sahip aşamalı diziler için uygulamalar tartışılmaktadır.Silikon bazlı fazlı dizilerin mikrodalgadan terahertz frekanslarına ölçeklendirilmesi için mevcut çözümler gözden geçirilir.W-band fazlı diziler için çoklu entegrasyon seçenekleri ile ilişkili zorluklar ve takaslar, ambalaj ve anten performansına verilen özel önemle analiz edilir.Son olarak, SiGe IC'lerine ve 64-elementli çift kutuplu 94 GHz aşamalı dizi için organik paketlere dayanan bir çözüm, ilişkili ölçüm sonuçlarıyla birlikte tanımlanmaktadır.


Bu makalede, bir gofret seviye paketinde gelen ve böylece önemli bir maliyet azaltma sağlayan tel bağlama ihtiyacını ortadan kaldıran 77-GHz'lik bir radar alıcısı sunulmaktadır.Bu makalede kullanılan üretken Silikon-Germanium (SiGe) teknolojisinde mevcut olan yüksek entegrasyon seviyesi, alıcı dönüşüm parametrelerinin sistem içi izlenmesinin uygulanmasına izin verir.Bu, otomotiv güvenliği uygulamaları için ISO 26262 uyumlu radar sensörlerinin gerçekleştirilmesini kolaylaştırır.


W-band ölçeklenebilir fazlı-array sistemleri için tam entegre bir anten-in-package (AiP) çözümü gösterilmiştir.Çok katmanlı organik bir substrata gömülü 64 çift kutuplu antenli tam operasyonel kompakt W-band alıcı-verici paketi sunuyoruz.Bu pakette 12 metal katman, 16,2 mm x 16,2 mm boyutlarında ve 0.4 mm eğimli 292 top-grid-array (BGA) pimi bulunur.Dört silikon-germanyum (SiGe) alıcı-verici IC'si, pakete bağlı flip-chip'tir.Paket ortamında anten performansını optimize etmek için kapsamlı tam dalga elektromanyetik simülasyon ve radyasyon desen ölçümleri gerçekleştirildi ve mükemmel model-donanım korelasyonu elde edildi.Ayrıntılı devre-paket ortak tasarımı, yarı dalga boyu aralığı, yani 1,6 mm 94 GHz ile etkinleştirilir, hem paket hem de tahta seviyesinde dizi ölçeklenebilirliğini desteklemek için bitişik anten elemanları arasında korunur.Etkili izotropik yayılan güç (EIRP) ve radyasyon kalıpları da 64-elementli uzaysal gücü birleştirmek göstermek için ölçülür.


Düşük maliyetli yüksek kazançlı ve geniş bantlı substrat entegre dalga kılavuzu (SIW) beslemeli yama anten dizisi 60-GHz bandında gösterilmiştir.Geniş bantlı T-junctions ve geniş bantlı yüksek kazançlı boşluk destekli yama antenlerine sahip tek katmanlı bir SIW besleme ağı, aynı anda yüksek kazanç ve geniş bant performansı elde etmek için kullanılır.Önerilen anten dizisi çok katmanlı bir yapıya sahip olsa da, geleneksel düşük maliyetli tek katmanlı baskılı devre kartı (PCB) teknolojisi ile üretilebilir ve daha sonra tüm tek katmanları bir araya getirerek ve sabitleyerek gerçekleştirilebilir.4  4 anten dizisinin simüle edilmiş ve ölçülen empedans bant genişliği, 10 dB için% 27.5 ve% 22.6'dır.Simülasyon ve ölçüm arasındaki tutarsızlık analiz edilir.19.6 dBi'ye kadar bir kazanç ve düşük çapraz polarizasyona sahip simetrik tek yönlü radyasyon modelleri de elde edilir.Düşük üretim maliyeti ve iyi performans avantajlarıyla, önerilen anten dizisi milimetre dalga kablosuz iletişim sistemleri için umut verici bir adaydır.


Bu makalede, geniş bant 5:1 bant genişliği (0.8 ila 4.0 GHz) anten subarrayının tasarımı, optimizasyonu ve karakterizasyonuna sistematik bir yaklaşım sunuyoruz.Dizi elemanı 2.5:1 bant genişliğine sahip optimize edilmiş-taper antipodal Vivaldi yuvasıdır.Farklı boyutlarda ve 0.4 GHz (en yüksek frekansın% 10'u) örtüşen bant genişliğine sahip bu tür iki eleman, beslemeleri ve elektronikleri koruyan çok seviyeli bir zemin düzleminin üzerindeki yuvalanmış bir kafeste dizilir.Geri dönüş kaybı, radyasyon kalıpları, çapraz polarizasyon ve karşılıklı bağlantı 0.5  5.0 GHz'den ölçülür.Bu dizi, sırasıyla alt ve üst frekans bantlarında 50 ve 45 3-dB ışın genişliklerine sahip E düzlem desenlerini göstermektedir.Elementler arasındaki bağlantı, her üç boyutta da farklı göreceli anten konumları için karakterize edilir.


Bu makalede, kapsamlı ama verimli alt grup keşfi için yeni SD-Map algoritmasını sunuyoruz.SD-Map, sezgisel veya örnekleme tabanlı yöntemlerin aksine, bir veri kümesinde bulunan tüm ilginç alt grup kalıplarını tanımlamayı garanti eder.SD-Map algoritması, alt grup keşif görevi için uyarlamalarla madencilik derneği kuralları için iyi bilinen FP büyüme yöntemini kullanır.SD-Map'in eksik değerleri nasıl ele alabileceğini gösteriyoruz ve sentetik verileri kullanarak algoritmanın performansının deneysel bir değerlendirmesini sağlıyoruz.


Doğal görüntülerin dağılımını modellemek, denetimsiz öğrenmede önemli bir sorundur.Bu görev, aynı anda ifade edilebilir, izlenebilir ve ölçeklenebilir bir görüntü modeli gerektirir.İki uzaysal boyut boyunca bir görüntüdeki pikselleri ardışık olarak tahmin eden derin bir sinir ağı sunuyoruz.Yöntemimiz, ham piksel değerlerinin ayrık olasılığını modeller ve görüntüdeki bağımlılıkların tam kümesini kodlar.Mimari yenilikler, hızlı iki boyutlu tekrarlayan katmanları ve derin tekrarlayan ağlarda artık bağlantıların etkili bir şekilde kullanılmasını içerir.Sanatın önceki durumundan oldukça daha iyi olan doğal görüntülerde log-likelity puanları elde ediyoruz.Ana sonuçlarımız ayrıca çeşitli ImageNet veri kümesi üzerinde kriterler sunar.Modelden üretilen örnekler gevrek, çeşitli ve küresel olarak tutarlı görünmektedir.


Generatif Adversarial Nets [8], yakın zamanda generatif modelleri eğitmek için yeni bir yol olarak tanıtıldı.Bu çalışmada, sadece veriyi besleyerek oluşturulabilen üretici adversarial ağların koşullu versiyonunu tanıtıyoruz, y, hem jeneratöre hem de ayrımcıya bağlı kalmak istiyoruz.Bu modelin sınıf etiketleri üzerinde koşullandırılmış MNIST rakamları üretebileceğini gösteriyoruz.Ayrıca, bu modelin çok modlu bir modeli öğrenmek için nasıl kullanılabileceğini ve bu yaklaşımın eğitim etiketlerinin bir parçası olmayan tanımlayıcı etiketleri nasıl üretebileceğini gösterdiğimiz görüntü etiketlemesine bir uygulamanın ön örneklerini sunuyoruz.


OBJEKTİFLER Dört farklı Avrupa ülkesinden postmenopozal kadınlarda (PMW) cinsel ve vajinal sağlık açısından algıların, deneyimlerin ve ihtiyaçların değişkenliğini daha iyi anlamak.YÖNTEMLER İtalya, Almanya, İspanya ve Birleşik Krallık'ta 45-75 yaşları arasında toplam 3768 PMW'lık bir anket yapılmıştır.İngiltere örneği, 65 yaşın üzerindeki katılımcıların neredeyse dörtte biri ile önemli ölçüde daha yaşlıydı ve son vulvar ve vajinal atrofi (% 52,8) yaşayan kadınların en yüksek oranına sahipti.İtalyan ve İspanyol katılımcıların çoğunluğu VVA tedavisi alırken, İngiltere'de PMW'nin sadece %28'i ilaç kullanıyordu.En sık görülen menopozal semptom vajinal / vulvar kuruluğuydu, katılımcıların neredeyse %80'i bunu İngiltere hariç tüm ülkelerde bildirdi (48%).Öte yandan, vajinal / vulvar tahrişi İngiltere'de daha sık bildirilmiştir (% 41).Partneri olan katılımcıların yüzdesi, aylık cinsel aktivite oranı (% 49) gibi İngiltere'de (% 71) daha düşüktü.İngiltere'de, geçen yıl jinekolojik nedenlerden dolayı bir sağlık uzmanı gören katılımcıların oranı, diğer ülkelere göre daha düşüktü (yüzde 27'ye karşı  50), çünkü VVA semptomlarını onlarla tartışan orandı (yüzde 45'e karşı  67).Bu anlamda, UK PMW yardım istemeden önce daha uzun süre bekledi (özellikle cinsel ilişki ve kuruluk ile ağrı için).Katılımcılar tarafından dile getirilen VVA tedavisi zorlukları ile ilgili ana konular İngiltere'deki yönetim yolu, Almanya'daki etkinlik ve İtalya'daki yan etkilerdi.Her ne kadar tüm Avrupalı kadınlar cinsel yaşamlarının kalitesini artırma beklentisini paylaşsalar da, bu fırsat sağlık sistemi ile ilgili olarak farklı ülkeler arasında ve VVA'yı yönetirken sağlık profesyonelleriyle elde edilen etkili iletişimle değişti.


JSTOR, akademisyenlerin, araştırmacıların ve öğrencilerin güvenilir bir dijital arşivde geniş bir içerik yelpazesini keşfetmelerine, kullanmalarına ve geliştirmelerine yardımcı olan kar amacı gütmeyen bir hizmettir.Verimliliği artırmak ve yeni burs biçimlerini kolaylaştırmak için bilgi teknolojisi ve araçlarını kullanıyoruz.JSTOR hakkında daha fazla bilgi için lütfen support@jstor.org ile iletişime geçin.Bu makale, bilgi teknolojisinin örgütsel yaşamı neden ve nasıl etkilediğine dair teorileri ilgilendirmektedir.İyi teori, uygulandığında, bilgi teknolojisinin kullanıcılar, kuruluşlar ve diğer ilgili taraflar için arzu edilen sonuçlarla kullanılma olasılığını artıran araştırmalara rehberlik eder.İyi bir teori nedir?Teoriler genellikle içerikleri, kullanılan belirli kavramlar ve sunulan insani değerler açısından değerlendirilir.Bu makale, kuramları yapıları-teoricilerin nedensel etkinin doğası ve yönü hakkındaki varsayımları açısından inceler.Nedensel yapının üç boyutu, nedensel ajans, mantıksal yapı ve analiz seviyesi olarak kabul edilir.Nedensel ajans, nedenselliğin doğası hakkındaki inançları ifade eder: dış güçlerin değişime neden olup olmadığı, insanların amaçlanan hedefleri gerçekleştirmek için kasıtlı olarak hareket edip etmediği veya değişikliklerin insanların ve olayların etkileşiminden öngörülemeyen bir şekilde ortaya çıkıp çıkmadığı.Mantıksal yapı, teori-statik ve dinamik arasındaki zamansal yönü ve "nedenler" ile sonuçlar arasındaki mantıksal ilişkileri ifade eder.Analiz seviyesi, teorinin kavramlar ve ilişkiler - bireyler, gruplar, organizasyonlar ve toplum - oluşturduğu varlıkları ifade eder.Bilgi teknolojisinin örgütsel değişimdeki rolü hakkında iyi teori için birçok olası yapı olsa da, bu yapılardan sadece birkaçı mevcut teorileştirmede görülebilir.Seçeneklerin farkındalığının artması, avantajlarının ve dezavantajlarının açık tartışılması ve burada tartışılan boyutlar ve kategoriler açısından gelecekteki teorik ifadelerin açık karakterizasyonu, daha iyi teorinin geliştirilmesini teşvik etmelidir.


Etkili çıkarım ve manipülasyona izin veren şekil çiftleri arasındaki haritaların yeni bir temsilini sunuyoruz.Yaklaşımımızın anahtarı, şekiller üzerindeki noktalardan ziyade yazışma gerçek değerli işlevlere yer veren harita kavramının genelleştirilmesidir.Laplace-Beltrami operatörünün özfonksiyonları gibi her şekildeki fonksiyon alanı için çok ölçekli bir temel seçerek, çok kompakt, ancak küresel çıkarım için tamamen uygun bir haritanın temsilini elde ederiz.Belki de daha dikkat çekici bir şekilde, bir haritadaki tanımlayıcı koruma, dönüm noktası yazışmaları, parça koruma ve operatör komutativitesi gibi en doğal kısıtlamalar bu formülasyonda doğrusal hale gelir.Ayrıca, gösterim doğal olarak harita toplamı, fark ve kompozisyon gibi bazı cebirsel işlemleri destekler ve nokta-nokta yazışmaları oluşturmadan işlev veya açıklama aktarımı gibi bir dizi uygulamaya olanak tanır.Bu özellikleri, özünde tek bir doğrusal çözüm olan verimli bir şekil eşleştirme yöntemi tasarlamak için kullanıyoruz.Yeni yöntem, izometrik şekil eşleştirme kriteri üzerinde son teknoloji sonuçları elde eder.Ayrıca, bu temsilin mevcut şekil eşleştirme yöntemleriyle üretilen haritaların kalitesini artırmak için nasıl kullanılabileceğini ve segmentasyon aktarımında ve şekil koleksiyonlarının ortak analizinde kullanışlılığını örneklemekteyiz.


Vücut Sensör Ağları (BSN'ler), insanları günlük yaşamlarında destekleme yetenekleri nedeniyle dikkate değer dikkati iletmektedir.Özellikle, yardımlı yaşamların gerçek zamanlı ve invaziv olmayan izlenmesi, sağlık hizmetleri, spor / uygunluk, e-eğlence, sosyal etkileşim ve e-fabrika gibi birçok uygulama alanında büyük potansiyele sahiptir.Ve bu tür sistemleri karakterize eden temel ve önemli özellik, insan eylemlerini ve davranışlarını tespit edebilme yeteneğidir.Bu makalede, insan duruşu tanıma için yeni bir yaklaşım önerilmiştir.BSN sistemimiz, birden fazla giyilebilir sensörden gelen ivmeölçer verilerine uygulanan D-S Kanıt Teorisine dayanan bir bilgi füzyon yöntemine dayanır.Deneysel sonuçlar, geliştirilen prototip sisteminin temel duruşlar için (ayakta, oturarak, yalan söyleyerek, çömelerek)% 98.5 ile% 100 arasında bir tanıma doğruluğu elde edebildiğini göstermektedir.


Yuvalı dikotomiler, lojistik regresyon ile bazı politomöz sınıflandırma problemlerinin üstesinden gelmek için standart bir istatistiksel tekniktir.Çok sınıflı bir sınıflandırma görevini tekrar tekrar bir dichotomies sistemine bölen ve çok sınıflı problemlere iki sınıflı öğrenme algoritmalarını uygulamak için istatistiksel olarak sağlam bir yol sağlayan ikili ağaçlar olarak temsil edilebilirler (bu algoritmaların sınıfsal olasılık tahminleri oluşturduğunu varsayarsak).Bununla birlikte, genellikle belirli bir sorun için birçok aday ağaç vardır ve standart yaklaşımda belirli bir ağacın seçimi, pratikte mevcut olmayan alan bilgisine dayanır.Bir alternatif, her bir iç içe geçmiş dikotomi sistemini eşit derecede muhtemel olarak ele almak ve bu varsayıma dayanarak bir topluluk sınıflandırıcı oluşturmaktır.Bu yaklaşımın C4.5 ve lojistik regresyonu doğrudan çok sınıflı problemlere uygulamaktan daha doğru sınıflandırmalar ürettiğini gösteriyoruz.Sonuçlarımız ayrıca, her iki tekniğin de C4.5 ile birlikte kullanılması ve lojistik regresyon için karşılaştırılabilir sonuçlar olması durumunda, iç içe geçmiş dikotomi topluluklarının çift yönlü sınıflandırmadan daha doğru sınıflandırıcılar ürettiğini göstermektedir.Hata düzeltici çıkış kodları ile karşılaştırıldığında, lojistik regresyon kullanılırsa tercih edilir ve C4.5 durumunda karşılaştırılabilir.Ek bir fayda, sınıf olasılık tahminleri oluşturmalarıdır.Sonuç olarak, ikili sınıflandırıcıları çok sınıflı problemlere uygulamak için iyi bir genel amaçlı yöntem gibi görünüyorlar.


Öğrencilerin performansını tahmin edebilme yeteneği, mevcut eğitim sistemimizde çok önemlidir.Bu amaçla veri madenciliği kavramlarını kullanabiliriz.ID3 algoritması, karar ağaçları üretmek için bugün mevcut olan ünlü algoritmalardan biridir.Ancak bu algoritmanın birçok değere sahip niteliklere eğilimli olduğu bir eksikliği vardır.Bu nedenle, bu araştırma, kazanç oranını (bilgi kazancı yerine) kullanarak ve her karar verme noktasında her bir özniteliğe ağırlık vererek algoritmanın bu eksikliğinin üstesinden gelmeyi amaçlamaktadır.Veri kümesinde J48 ve Naive Bayes sınıflandırma algoritması gibi diğer birkaç algoritma da uygulanmaktadır.WEKA aracı J48 ve Naive Bayes algoritmalarının analizi için kullanıldı.Sonuçlar karşılaştırılır ve sunulur.Çalışmamızda kullanılan veri seti, VIT Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Okulu'ndan (SCSE) alınmıştır.Anahtar kelimeveri madenciliği, eğitim veri madenciliği (EDM), karar ağacı, kazanç oranı, ağırlıklı ID3


Görüntü ve videodaki insan analizi, insan pozu, giyim, kamera görüş noktaları, aydınlatma ve diğer faktörlerdeki büyük çeşitlilik nedeniyle zor bir sorundur.Bu değişkenliğin açık modellemesi zor olsa da, mevcut kişi görüntülerinin çok büyük bir miktarı, insan analizine örtülü, veri odaklı yaklaşım için motive eder.Bu çalışmada, insan görünümünün bir alt alanını kapsayan büyük miktarda görüntü kullanarak bu yaklaşımı keşfetmeyi amaçlıyoruz.Bu alt uzayı, görüntüleri bir grafik içine bağlayarak ve bu tür bir grafik aracılığıyla bilgiyi ayrımcı bir şekilde eğitilmiş bir grafik modeli kullanarak yayarak modelliyoruz.Özellikle insan poz tahmini ve eylem tanıma sorunlarını ele alıyor ve görüntü grafiklerinin bu sorunları ortaklaşa çözmeye nasıl yardımcı olduğunu gösteriyoruz.KTH veri kümesindeki insan eylemleriyle hareketsiz görüntülerle ilgili sonuçları rapor ediyoruz.


Helisel antenler uzun zamandır biliniyor, ancak literatür performansları hakkında tartışmalı bilgilerle boğulmuş durumda.Sonsuz bir yer düzleminin üzerinde bulunan helisel antenleri sistematik olarak araştırdık ve tasarım eğrileri elde ettik.Ayrıca yer iletkeninin şeklinin ve boyutunun helisel anten performansı üzerinde etkisi olduğunu gözlemledik.Bir fincan ve koni formuna sahip yer iletkenlerinin boyutlarını optimize ederek, anten kazancını önemli ölçüde artırdık.Helix ve yer iletkeninin eşzamanlı optimizasyonu, anten performansını iyileştirmek için devam etmektedir.


Giriş İstatistiksel dil modelleri, belirli bir sözcük dizisinin olasılığını tahmin eder.s = (w1,w2) gibi n kelimeli bir cümle verildiğinde...wn), dil modeli P(s) atar.İstatistiksel dil modelleri, dizi olasılık tahminlerine dayanarak iyi kelime dizilimi tahminlerini değerlendirir.Sağlam, hızlı ve doğru dil modelleri oluşturmak, makine çeviri sistemleri ve otomatik konuşma tanıma sistemleri gibi yapı sistemlerinin başarısındaki temel faktörlerden biridir.İstatistiksel dil modelleri çeşitli yaklaşımlara dayanarak tahmin edilebilir.Klasik dil modelleri, P(s) = P(w1,w2) gibi n-gram kelime dizilerine dayanarak tahmin edilir...wn) = n i=1 P(wiwi1) ve daha kısa bağlamlar için Markov kavramına göre yaklaşık olarak tahmin edilebilir (örneğin, n = 2 veya n = 3 ise trigram vb.).Son araştırmacılar, dil modelleri oluşturmak ve tahmin etmek için farklı mimariler uyguladılar.Klasik feed-forward nöral ağ tabanlı dil modelleri, geleneksel n-gram dil modelleme teknikleri arasında sürekli olarak iyi sonuçlar bildirmektedir [1].Abstract


Karmaşık visuomotor kontrolünde önemli bir zorluk, hedefleri belirtmek, planlama ve genelleme için etkili olan soyut temsilleri öğrenmektir.Bu amaçla, evrensel planlama ağlarını (UPN) tanıtıyoruz.UPN'ler, hedefe yönelik bir politika içine farklılaşabilir planlamayı yerleştirir.Bu planlama hesaplaması, gizli bir alanda ileri bir modeli açar ve gradyan iniş yörünge optimizasyonu yoluyla optimal bir eylem planı çıkarır.Plan-by-gradient-decent süreci ve altta yatan temsilleri, denetlenen bir taklit öğrenme hedefini doğrudan optimize etmek için uçtan uca öğrenilir.Öğrenilen gösterimlerin sadece gradyan tabanlı yörünge optimizasyonu yoluyla hedefe yönelik görsel taklit için etkili olmadığını, aynı zamanda görüntüleri kullanarak hedefleri belirtmek için bir metrik sağlayabileceğini görüyoruz.Öğrenilen temsiller, modelsiz takviye öğrenimi için yeni hedef durumlara ulaşmak için mesafe tabanlı ödüller belirlemek için kullanılabilir ve bu da görüntü tabanlı hedefler aracılığıyla açıklanan yeni görevleri çözerken önemli ölçüde daha etkili öğrenme ile sonuçlanır.https://sites.google adresini ziyaret edin.video vurguları için com/view/upn-public/home.


Yüksek boyutlu bir uzaya gömülü çok sayıda düşük boyutlu doğrusal veya afine alt uzaylarından alınan verileri kümelemek için seyrek gösterime (SR) dayanan bir yöntem önermekteyiz.Metodumuz, bir altuzaylar birliğindeki her noktanın, diğer tüm veri noktaları tarafından oluşturulan bir sözlükle ilgili olarak bir SR'ye sahip olması gerçeğine dayanmaktadır.Genel olarak, böyle bir SR bulmak NP zordur.Temel katkımız, hafif varsayımlar altında, SR'nin l1 optimizasyonu kullanılarak "tam olarak" elde edilebileceğini göstermektir.Verilerin segmentasyonu, bu SR'den inşa edilen bir benzerlik matrisine spektral kümeleme uygulanarak elde edilir. Yöntemimiz gürültüyü, aykırıları ve eksik verileri ele alabilir.Altuzay kümeleme algoritmamızı videodaki birden fazla hareketi bölümleme sorununa uyguluyoruz.167 video dizisi üzerinde yapılan deneyler, yaklaşımımızın son teknoloji yöntemlerinden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.


Microstrip yama antenleri, ince profil, hafiflik, düşük maliyet, imalat kolaylığı ve entegre devrelerle uyumluluk avantajları sunar, bu nedenle antenler polarizasyon çeşitliliği ve çift frekans taleplerini karşılamak için yaygın olarak kullanılır.Bu kağıt, havadaki sentetik diyafram radarı (SAR) sistemlerindeki uygulamalar için uygun çift kutuplu radyasyon elde etmek için koaksiyel olarak beslenen tek katmanlı kompakt çift bantlı (Cand X-band) mikro şerit yama antenini sunar.Tasarlanan anten, köşegenleri boyunca üst üste binen üç dikdörtgen yamadan oluşur.Antenin frekans tepkisini doğru bir şekilde tahmin etmek için tam dalga elektromanyetik simülasyonlar gerçekleştirilir.Üretilen anten, VSWR  2 için 154 MHz (f0 = 6.83 GHz) ve 209 MHz (f0 = 9.73 GHz) empedans bant genişliğine ulaşır.Her iki frekansın eşzamanlı kullanımı, SAR sistemindeki hedeflerin veri toplamasını ve bilgisini büyük ölçüde iyileştirmelidir.


Public Key Cryptography (PKC), İnternet gibi geleneksel ağlarda birçok güvenlik hizmetinin ve protokolünün altında yatan teknolojiyi mümkün kılmaktadır.Kablosuz sensör ağları bağlamında, PKC'nin en verimli türlerinden biri olan eliptik eğri kriptografisi (ECC), mevcut PKC tabanlı çözümlerin istismar edilebilmesi için PKC destek sensörü ağ uygulamaları sağlamak için araştırılmaktadır.Bu makale, kablosuz sensör ağlarındaki ECC işlemleri için yapılandırılabilir bir kütüphane olan TinyECC'nin tasarımını, uygulanmasını ve değerlendirilmesini sunar.TinyECC'nin birincil amacı, esnek bir şekilde yapılandırılabilen ve sensör ağ uygulamalarına entegre edilebilen ECC tabanlı PKC işlemleri için kullanıma hazır, halka açık bir yazılım paketi sağlamaktır.TinyECC, geliştiricilerin ihtiyaçlarına göre belirli optimizasyonları açıp kapatabilen bir dizi optimizasyon anahtarı sağlar.Optimizasyonların farklı kombinasyonları farklı yürütme süresi ve kaynak tüketimine sahiptir, bu da geliştiricilere TinyECC'yi sensör ağ uygulamalarına entegre etmede büyük esneklik sağlar.Bu makale ayrıca, TinyECC'nin deneysel değerlendirmesini, MICAz, Tmote Sky ve Imote2 dahil olmak üzere birçok ortak sensör platformunda da rapor etmektedir.Değerlendirme sonuçları, bireysel optimizasyonların yürütme süresi ve kaynak tüketimleri üzerindeki etkilerini gösterir ve TinyECC'nin en hesaplamalı verimli ve en depolama verimli konfigürasyonunu sağlar.


* Muhabbet eden yazar: Ch.Sandeep Kumar Subudhi Özet Çalışmamızın amacı, insan vücut ısısını, kan basıncını (BP), Nabız Oranını ve EKG'yi izlemek ve hasta yerini izlemektir.İnsan vücut ısısı, BP, Nabız Oranı ve EKG çalışma ortamında tespit edilir; Bu, ilgili sensörler kullanılarak algılanabilir.Duyulan bilgi, hasta ünitesindeki sinyal şartlandırma devresi aracılığıyla PIC16F877 mikrodenetleyicisine gönderilir.İstenilen miktarda sensör değeri ayarlanır ve aşılırsa ön adımlar zille işaret edilerek alınmalıdır. Sensör bilgileri, her iki ünitedeki mikrodenetleyicilerle bağlantılı Zigbee iletişim sistemi yardımıyla hasta ünitesinden ana kontrol ünitesine iletilecektir.Ana kontrol ünitesi, bu algılanan verileri ve o hastanın konumunu GPS Modülü yardımıyla gözlemciye / doktora gönderir.Gözlemci/doktor GSM modülü tarafından gönderilen SMS'i alabilir ve daha fazla karar alınabilir.Mesaj, Global sistem mobil (GSM) Modem kullanılarak bir cep telefonuna gönderilir.MAX232, mikrodenetleyici ve modem arasında bir sürücüydü.


Stereo görme, bilgisayar görüşünde aktif bir araştırma konusudur.Point Grey Bumblebee ve dijital tek lensli refleks kamera (DSLR) normalde stereo görüş araştırmalarında bulunurlar, sağlam ancak pahalıdırlar.Arduino ve Raspberry Pi gibi açık kaynaklı elektronik prototipleme platformları, öğrencilerin veya araştırmacıların araştırma projeleri için özel olarak ucuz deneysel ekipman üretmelerini sağlayan ilginç ürünlerdir.Bu makale, Pi ve kamera modüllerini kullanarak araştırmamızda geliştirilen akıllı stereo kamera mobil platformunu anlatıyor ve robotik stereo görüş araştırması çalışmaları için ucuz açık kaynaklı parçalar kullanma kavramını ayrıntılı olarak sunuyor.


Abstract Meaning Representation (AMR) için bir ayrıştırıcı sunuyoruz.İngilizce-AMR dönüşümünü string-to-tree, sözdizimi tabanlı makine çevirisi (SBMT) çerçevesinde ele alıyoruz.Bu işi yapmak için AMR yapısını SBMT'nin mekaniğine uygun ve modelleme için kullanışlı bir forma dönüştürüyoruz.AMR'ye özgü bir dil modeli tanıtıyoruz ve semantik kaynaklardan alınan veri ve özellikleri ekliyoruz.Ortaya çıkan AMR ayrıştırıcımız, son teknoloji sonuçları 7 Smatch puanı ile geliştirir.


Bir metal silindirin üzerine uygun şekilde yerleştirilmiş, güçlü bir şekilde birleştirilmiş E-şekilli yamalardan oluşan 4 elementli subarraylardan oluşan bir anten, kablosuz yerel alan ağlarında (WLAN) kullanılmak üzere önerilmiştir.Silindirik durumda bu özel dizi konfigürasyonunun kullanılması, yatay düzlemde sadece 2 subarray ile %8,3 bant genişliğine ve çok yönlü bir radyasyon desenine ulaşılmasını sağlar.CST Microwave Studio, üretimden önce doğrulama amacıyla kullanılır.Yazarların bilgisine göre, bu yakın zamanda tanıtılan güçlü bir şekilde birleştirilmiş E-şekilli yamalar kavramı ilk kez bir konformal antende kullanılır.


Bu makale Follow-Me Cloud konseptini tanıtıyor ve çerçevesini öneriyor.Önerilen çerçeve, bir veri merkezi ile bir 3GPP mobil ağının kullanıcı ekipmanı arasında devam eden bir IP hizmetinin, hizmet kesintisi olmadan başka bir optimal DC'ye sorunsuz bir şekilde taşınmasını amaçlamaktadır.Servis göçü ve sürekliliği, IP adresinin servis tanımlaması ile değiştirilmesiyle desteklenir.Gerçekten de, bir FMC hizmeti / uygulaması, bir oturum / hizmet kimliği ile, oturum üzerinden teslim edilen hizmetle birlikte dinamik olarak değişir; 3GPP mobil ağında UE'nin benzersiz bir tanımlayıcısından, bulut hizmetinin bir tanımlayıcısından ve bulut hizmetinin dinamik olarak değişen özelliklerinden oluşur.FMC'deki servis göçü, mobil ağdaki veri çapa ağ geçidinin değişmesi nedeniyle, sırayla UE hareketliliği ve / veya yük dengelemesi nedeniyle UE'nin IP adresindeki değişiklikle tetiklenir.Daha sonra yeni veri çapa ağ geçidinin özelliklerine göre optimal bir DC seçilir.UE ve DC'lerde kurulu olan ve IP akışlarının özelliklerini oturum/hizmet kimliğine haritalayan mantık sayesinde sorunsuz hizmet göçü ve sürekliliği desteklenir.


Erken primat görsel sisteminin davranışından ve nöronal mimarisinden ilham alan bir görsel dikkat sistemi sunulmaktadır.Çok ölçekli görüntü özellikleri tek bir topografik fayda haritasında birleştirilir.Dinamik bir sinir ağı daha sonra azalan tuzluluk sırasına göre katılan yerleri seçer.Sistem, karmaşık sahne anlayışı problemini hızla seçerek, hesaplamalı olarak verimli bir şekilde, ayrıntılı olarak analiz edilecek göze çarpan konumları seçerek parçalamaktadır.


Kümelemeyi kullanan bir anomali b sed saldırı tespit sisteminin (IDS) tasarımında en zor sorunlardan biri, elde edilen kümelerin etiketlenmesinde th'dir, yani.Bunlardan hangisinin ağ/sunucudaki "iyi" davranışa karşılık geldiğini ve "kötü" davranışa karşılık geldiğini belirlemek.Bu pap er'de, böyle bir IDS'de uygulama için bir kümeleme kalite endeksinden yararlanan yeni bir kümeleme etiketleme stratejisi önerilmektedir.Yeni etiketli algor ithm'in amacı, çok benzer vektörler içeren kompakt kümeleri tespit etmektir ve bunların saldırı vektörleri olma olasılığı yüksektir.İki kümeleme kalitesi endeksi te stad ve karşılaştırıldı: Silhouette endeksi ve Davies-Bouldin endeksi.Birden fazla sınıflandırıcı IDS'nin etkinliğini uygulanan iki dex ile karşılaştıran deney al sonuçları, Silhouette endeksini kullanan sistemin Davies-Bouldin endeksini kullanan sistemden çok daha doğru sonuçlar ürettiğini göstermektedir.Bununla birlikte, Davies-Bouldin endeksinin hesaplanması, kümeleme kullanan bir IDS'nin nihai gerçek zamanlı çalışmasına ilişkin çok önemli bir avantaj olan Silhouette endeksinin hesaplanmasından çok daha az karmaşıktır.


Vivaldi geniş bantlı faz dizileri ile ilgili önceki çalışmalar esas olarak İki boyutlu tarama faz dizilerine odaklanmıştır.Bu makalede minyatürleştirilmiş dengeli bir antipodal Vivaldi anteni (BAVA) sunulmaktadır.Çift kutuplu doğrusal fazlı dizilerde kompakt bir yapı oluşturmak için yeni bir dikey parazitik metal şerit yüklemesi kullanılır.Ark şeklindeki yuvalar ve metal şerit yükleri ile, alt çalışma bandındaki radyasyon performansı büyük ölçüde artırılabilir.Önerilen anten, 100mm (uzunluk) * 100mm (genişlik) * 125mm (derinlik) boyutunda periyodik sınır yoluyla sonsuz durumda simüle edilir.Anten, VSWR3 için 50'ye taranırken, dikey polarizasyon ve yatay polarizasyonda sırasıyla 4:1 (0.5GHz-2GHz) bant genişliği ve 5:1 (0.4GHz-2GHz) bant genişliği elde eder ve izolasyon, çalışma frekans aralığı üzerinde -18dB'den azdır.


Ultra geniş bantlı (UWB) nabız Doppler radarları, birden fazla konunun temassız hayati işaretleri izlemesi için kullanılabilir.Bununla birlikte, tespit edilen sinyalleri tipik olarak düşük sinyal-gürültü oranına (SNR) sahiptir ve solunum sinyallerinin sahte harmonikleri ve solunum ve kalp atışı sinyallerinin karışık ürünleri (kalp atışı sinyallerinden nispeten daha yüksek olabilir) geleneksel hızlı Fourier dönüşüm spektrogramlarını bozduğundan, önemli kalp atış hızı (HR) algılama hatalarına neden olur.Bu makalede, daha önce sürekli dalga radarlarının yansıyan sinyallerinin faz varyasyonlarını doğru bir şekilde tespit etmek için kullanılan karmaşık sinyal demodülasyon (CSD) ve arktanjant demodülasyon (AD) tekniklerini UWB darbe radarlarına da genişletiyoruz.Bu algılama teknikleri, müdahale eden harmonik sinyallerin etkisini azaltır, böylece tespit edilen hayati işaret sinyallerinin SNR'sini iyileştirir.HR tahmininin doğruluğunu daha da artırmak için, son zamanlarda geliştirilen bir devlet-uzay yöntemi CSD ve AD teknikleri ile başarıyla birleştirildi ve SNR'de 10 dB'den fazla iyileştirme gösterildi.Bu çeşitli tespit tekniklerinin uygulanması deneysel olarak araştırılmış ve tam hata ve İK tespitinin SNR analizi sunulmuştur.


Mikro şerit geçişine dair daha az koplanar dalga kılavuzu (CPW) aracılığıyla bir roman tartışılır ve simülasyonlara ve deneysel sonuçlara dayanan tasarım kuralları sunulur.Bu geçiş, 20 GHz'de 0.4 dB'lik bir değerle 10 GHz'den 40 GHz'e frekans aralığı üzerinden 1 dB'lik bir maksimum ekleme kaybı göstermektedir.Bu geçiş, RF sistemleriyle uyumlu olması, düşük kayıp performansı, düşük maliyet ve üretim kolaylığı nedeniyle çeşitli uygulamalar bulabilir.


Tek uçlu bir girdiyi büyük bir bant genişliği üzerinden bir diferansiyel çıktıya dönüştüren bir metamateryal balun sunulur.Cihaz ayrıca mükemmel geri dönüş kaybı, izolasyon ve aynı frekans bandı üzerindeki özelliklerle de sergiler.Balun, bir Wilkinson bölücüyü, ardından üst dal boyunca bir +90/spl deg/ negatif-refractive-index (NRI) metamalzeme (MM) faz değiştirme hattını ve alt dal boyunca bir -90/spl deg/ MM faz değiştirme hattını içerir.Hem +90/spl deg/ hem de -90/spl deg/ dalları için MM hatlarının kullanılması, faz yanıtlarının eğimlerinin eşleşmesine izin verir ve bu da geniş bant diferansiyel çıkış sinyali ile sonuçlanır.Balun teorik performansı, devre simülasyonları ve 1.5 GHz'de üretilmiş bir prototipin ölçümleri ile doğrulanır.MM balun, 1.16 GHz (1,17 ila 2.33 GHz) arasında ölçülen bir diferansiyel çıkış faz bant genişliği (180/spl deg//spl plusmn/10/spl deg/) gösterir.Her üç bağlantı noktası için ölçülen izolasyon ve dönüş kaybı, 2 GHz'i aşan bir bant genişliği üzerinde -10 dB'nin altında kalırken, çıkış miktarları S / sub 21 /  ve S / sub 31 /  0,5 ila 2.5 GHz arasında -4 dB'nin üzerinde kalır.


Bu makalede, diyet değerlendirmesi için kalori içeriği tahmini için görüntü-analiz tabanlı bir yaklaşım sunuyoruz.Birden fazla kullanıcı tarafından Food Log adı verilen genel bir Web servisinde yakalanan ve depolanan günlük gıda görüntülerinden yararlanıyoruz.Görüntüler herhangi bir kontrol veya işaret olmadan alınır.Gıda Günlüğü'nde yer alan ve kalori içeriği beslenme uzmanları tarafından tahmin edilen 6512 görüntüden oluşan bir sözlük veri kümesi oluşturuyoruz.Bir görüntü, renk histogramları, renk korelogramları ve SURF kedicikleri gibi çoklu görüntü özelliklerinin görüş açısından yer gerçeği verileriyle karşılaştırılır ve yer gerçeği görüntüleri benzerliklere göre sıralanır.Son olarak, giriş gıda görüntüsünün kalori içeriği, birden fazla özellikte en üst n sıralı kalorileri kullanarak doğrusal tahminle hesaplanır.Tahminin dağılımı, tahminlerin %79'unun 40 hatasında, %35'inin 20 hatasında doğru olduğunu göstermektedir.


İncir.1.Doğal bir görüntü göz önüne alındığında, önerilen yaklaşım, aynı sahnenin farklı versiyonlarını, örneğin gece, gün batımı, kış, ilkbahar, yağmur, sis veya bunların bir kombinasyonu gibi çok çeşitli koşullarda halüsinasyon görebilir.İlk olarak, yöntemimiz, sahneyi semantik düzenine ve istenen nitelik setine göre hayal etmek için tek bir jeneratör ağı kullanır.Daha sonra, görünümü doğrudan halüsinasyonlu çıktıdan girdi görüntüsüne aktarır, referans tarzı bir görüntüye erişmeye gerek yoktur.


Log periyodik anten ve Yagi-Uda anteni, çok yüksek yönlendirmenin gerekli olduğu uygulamalarda kullanılır.Ayrıca 17-20dBi aralığında çok yüksek kazanç sağlarlar.Bu makale, günlük periyodik ve Yagi antenlerinin çeşitli konfigürasyonları, avantajları ve sorunları hakkında bir inceleme sunar.Yagi-Uda anteni ile karşılaşılan bir sorun nispeten daha az bant genişliğidir.Bu sorun, yüksek bant genişliği üzerinde çalışabilen ve aynı zamanda yüksek kazanç sağlayan günlük periyodik anten ile çözülür.Bu makalede, basılı Yagi-Uda ve günlük periyodik anteni gerçekleştirmek için çeşitli tekniklerin gözden geçirilmesi tartışılmaktadır.Mikro şerit besleme, eş eksenli besleme vb. gibi farklı besleme teknikleri kullanılarak gerçekleştirilir.Ayrıca yönetmenlerin ve reflektörlerin şeklini değiştirerek de gerçekleştirilirler.Yüksek bant genişliği (log periyodik anten) de reflektör sayısını artırarak gerçekleştirildi.


Sürekli çalışmayı sürdürmek için, çevre enerjisini toplayan sistemler, taleplerini karşılamak için kullanımlarını dikkatli bir şekilde düzenlemelidir.Enerji kullanımının düzenlenmesi, bir sistemin talepleri elastik değilse ve donanım bileşenleri enerji açısından uygun değilse zordur, çünkü kullanımını arzına uyacak şekilde tam olarak ölçeklendiremez.Bunun yerine, sistem mevcut enerji rezervlerine ve gelecekteki enerji arzı tahminlerine dayanarak enerji taleplerini ne zaman karşılayacağını seçmelidir.Bu makalede, bir sistemin tahminlerini geliştirerek talebi karşılama yeteneğini geliştirmek için hava tahminlerinin kullanımını araştırıyoruz.Hava tahminini, gözlemsel ve enerji hasat verilerini analiz ederek bir hava tahminini rüzgar veya güneş enerjisi hasat tahminine çeviren bir model formüle ediyoruz ve doğruluğunu ölçüyoruz.Her iki enerji kaynağı için modelimizi, iki farklı enerji toplama sensör sistemi bağlamında elastik taleplerle değerlendiriyoruz: sensörleri harici kullanıcılara kiralayan bir sensör test yatağı ve sabit düğüm algılama oranlarını koruyan sözlüksel olarak adil bir sensör ağı.Hem rüzgar hem de güneş enerjili sensör sistemlerinde hava tahminlerinin kullanılmasının, her sistemin mevcut tahmin stratejileriyle karşılaştırıldığında taleplerini karşılama yeteneğini artırdığını gösteriyoruz.


Hızla büyüyen VLSI teknolojisi, gömülü sistemlerin maliyetini önemli ölçüde azaltabilir ve bu da ortak insan gereksinimlerini karşılayan düşük maliyetli kişisel sağlık izleme sistemlerinin yeni bir dönemini motive etmiştir.Bu tür sistemler bir kişiye adanmıştır ve uzaktan tanı bilgilerini sağlar.Bu makale, hastaya bağlı kabloları ortadan kaldırdığımız bir PSoC mikrodenetleyici ve GSM modülleri önermektedir.Hasta günlük aktiviteler yapma özgürlüğüne sahiptir ve hala sürekli izleme altındadır (yaşlı insanlar için çok uygundur).PSoC, tek çip uygulamasını etkinleştiren ADC ve Programlanabilir Kazanç amplifikatörü inşa etti.Donanım karmaşıklığı da basittir ve maliyeti azaltır.Bu sistemin temel prensibi, biyomedikal sensör modüllerinden gelen biyo tıbbi sinyalleri okumak ve veri dönüştürme görevlerini yerine getirmek, GSM kullanarak SMS göndermek ve aynı zamanda dalga formu ortalamalama veya düzeltme gibi basit ön işleme yeteneği sağlamaktır.AT komutları aracılığıyla PSoC'ye GSM tabanlı modem arayüzü.Mikrodenetleyici, yüksek yoğunluklu LED ve LDR kullanılarak Heart beat adlı metin mesajlarını alabilecek ve gönderebilecektir.Parmak LED ve LDR arasına yerleştirilir.Cilt, tespit için iletilen veya yansıyan ışık kullanılarak görünür (kırmızı) ile aydınlatılabilir.Bu makalenin konsepti, kişisel sağlık hizmetlerinde devrim yaratmak için kablosuz iletişimin tıbbi uygulamalara entegrasyonu üzerine kuruludur.Bu konsept altında hastalar artık tıbbi araçlar tarafından izlenecekleri belirli bir sağlık merkezine bağlı değildir – kablosuz iletişim sadece güvenli ve doğru izleme değil, aynı zamanda hareket özgürlüğü de sağlayacaktır.Uzaktan hasta izleme sadece hastane bakımını yeniden tanımlamakla kalmayacak, aynı zamanda iş, ev ve eğlence faaliyetlerini de yeniden tanımlayacaktır.Geleceğin evini hayal edin: yaşlı bireyler artık hastaneye gitmek zorunda kalmayacak, işte sıkışmış bir anne, hasta çocuğunun sıcaklığının e-posta güncellemelerini alabilecek, hareket halindeki bir doktor, hastalarının durumunu kontrol etmek için cep telefonunu açma yeteneğine sahip olacak.Bu projenin amacı, GSM Teknolojisini kullanarak kablosuz bir kalp atış izleme sistemi oluşturmaktır; bu, büyük ölçekli uzaktan hasta izleme sistemi için bir dizi kişisel sağlık cihazının ayrılmaz bir parçası olabilir.Bu makalede PSoC Microcontroller kullanan düşük maliyetli bir Dijital Kalp hızı ölçer tasarlanmıştır ve ayrıca bu ünite göndermek için GSM Modem'e bağlanmaktadır ...


Resilient Distributed Datasets (RDD'ler), programcıların MapReduce gibi veri akış modellerinin hata toleransını korurken büyük kümeler üzerinde bellek içi hesaplamalar yapmalarını sağlayan dağıtılmış bir bellek soyutlamasıdır.RDD'ler, mevcut veri akış sistemlerinin verimsiz bir şekilde ele aldığı iki tür uygulama tarafından motive edilir: grafik uygulamalarında ve makine öğreniminde yaygın olan yinelemeli algoritmalar ve etkileşimli veri madenciliği araçları.Her iki durumda da, verileri bellekte tutmak, performansı bir büyüklük sırasına göre artırabilir.Hata toleransını verimli bir şekilde elde etmek için, RDD'ler oldukça kısıtlı bir paylaşılan bellek biçimi sağlar: yalnızca diğer RDD'lerde toplu işlemlerle oluşturulabilen salt okunur veri kümeleridir.Bununla birlikte, RDD'lerin MapReduce ve Pregel gibi yineleyici işler için özel programlama modelleri de dahil olmak üzere geniş bir hesaplama sınıfını yakalayacak kadar etkileyici olduğunu gösteriyoruz.RDD'lerin uygulanması, yinelemeli işler için Hadoop'u 20  daha iyi hale getirebilir ve 5  7 saniyelik gecikmeli 1 TB veri kümesini aramak için etkileşimli olarak kullanılabilir.


Arama motorlarıyla memnuniyeti anlamak ve tahmin etmek, geri alma performansını değerlendirmenin önemli bir yönüdür.Bugüne kadar yapılan araştırmalar, arama memnuniyetini ikili ölçekte modelledi ve tahmin etti, yani arama yapan kişiler arama sonuçlarından memnun veya memnun değil.Bununla birlikte, kullanıcıların arama deneyimi karmaşık bir yapıdır ve farklı memnuniyet dereceleri vardır.Bu nedenle, doyumun ikili sınıflandırması sınırlayıcı olabilir.Bilgimizin en iyisine göre, sınıflanmış (çok seviyeli) arama memnuniyetini anlama ve tahmin etme problemini ilk inceleyen biziz.Arama motoru kayıtlarından çıkarılan eski inceleme oturumları, arama tatmininin insan anonsörleri tarafından çok noktalı ölçekte de değerlendirildiği oturumlardır.Bu arama günlüğü verilerinden yararlanarak, farklı memnuniyet derecelerine sahip oturumlarda arama davranışındaki zengin ve monoton olmayan değişiklikleri gözlemliyoruz.Bulgular, daha ince taneli memnuniyet seviyelerini tahmin etmemiz gerektiğini göstermektedir.Bu sorunu gidermek için, arama sonucunu, arama çabasını ve bir oturum sırasında hem sonuç hem de çabadaki değişiklikleri gösteren özellikleri kullanarak arama memnuniyetini modelliyoruz.Yaklaşımımızın, arama memnuniyetindeki ince değişiklikleri, son teknoloji yöntemlerden daha doğru bir şekilde tahmin edebileceğini ve arama memnuniyeti konusunda daha fazla fikir verebileceğini gösteriyoruz.Modellerimizin güçlü performansı, hizmetleriyle memnuniyeti orantılı olarak ölçmek isteyen arama sağlayıcıları için etkilere sahiptir.


Öğrencilerin bırakma oranı, çevrimiçi ve açık mesafe öğrenme kurslarında önemli bir metriktir.Bir dizi çevrimiçi uzaktan eğitim modülünde öğrencilerin davranışlarına ve etkinliklerine dayalı veri oluşturmak için bir zaman serisi sınıflandırma yöntemi önermektedir.Ayrıca, zaman serisi orman (TSF) sınıflandırma algoritmasına dayanan bir bırakma tahmini modeli sunuyoruz.Önerilen öngörücü model, etkileşim verilerine dayanır ve öğrenme hedeflerinden ve konu alanlarından bağımsızdır.Model, pedagoji uzmanlarına gerek kalmadan bırakma oranlarının tahmin edilmesini sağlar.Sonuçlar, seçilen iki veri kümesindeki tahmin doğruluğunun, modelde kullanılan verilerin kısmı büyüdükçe arttığını göstermektedir.Bununla birlikte, 0.84'lük makul bir tahmin doğruluğu, işlenen veri kümesinin sadece% 5'i ile mümkündür.Sonuç olarak, erken tahmin, eğitmenlerin bir öğrenci çok geride kalmadan önce kurs tamamlamayı teşvik etmek için müdahaleler tasarlamalarına yardımcı olabilir.


JSTOR arşivini kullanmanız, http://www.jstor.org/page/info/about/policies/terms.jsp adresinde bulunan JSTOR'un Kullanım Şartlarını ve Koşullarını kabul ettiğinizi gösterir.JSTOR'un Kullanım Şartları ve Koşulları, kısmen, önceden izin almadığınız sürece, bir derginin tüm sayısını veya makalelerin birden fazla kopyasını indiremezsiniz ve JSTOR arşivindeki içeriği yalnızca kişisel, ticari olmayan kullanımınız için kullanabilirsiniz.


Sayısal ve pratik bir Bayesian çerçevesi, feedforward ağlarında haritalamaların öğrenilmesi için tanımlanmıştır.Çerçeve, (1) alternatif ağ mimarilerini kullanan çözümler arasında objektif karşılaştırmalar, (2) ağ budama veya büyüyen prosedürler için objektif durdurma kuralları, (3) objektif büyüklük seçimi ve ağırlık çürüme terimlerinin türü veya katkı düzenlileştiricileri (büyük ağırlıkları cezalandırmak için vb.), (4) bir modelde iyi belirlenmiş parametrelerin etkili sayısının bir ölçüsü, (5) ağ parametrelerinde ve ağ çıkışında hata çubuklarının niceliksel tahminleri ve (6) splines ve radyal baz fonksiyonları gibi alternatif öğrenme ve interpolasyon modelleri ile objektif karşılaştırmalar.Bayesian "kanıt" otomatik olarak "Occam'ın jiletini" somutlaştırır, aşırı esnek ve aşırı karmaşık modelleri cezalandırır.Bayesian yaklaşımı, öğrenme modellerinde zayıf altta yatan varsayımları tespit etmeye yardımcı olur.Bir problemle iyi eşleşen öğrenme modelleri için, genelleme yeteneği ile Bayesian kanıtı arasında iyi bir korelasyon elde edilir.


FET boyutlu 1-18 GHz monolitik aktif büyü T (1 W hibrid) önerilir.Elektriksel olarak birbirinden izole edilmiş iki farklı bölücüyü GaAs FET elektrot konfigürasyonunda birleştiriyor, viz.LUFET kavramı.Özellikleri ve deney sonuçları sunulmuştur.Büyülü T'nin minyatür geniş bant RF sinyal işleme uygulamaları...


Görüntü sınıflandırması hem insanlar hem de bilgisayarlar için kritik bir görevdir.Zorluklardan biri semantik uzayın büyük ölçeğinde yatmaktadır.Özellikle, insanlar on binlerce nesne sınıflarını ve sahnelerini tanıyabilirler.Günümüzde hiçbir bilgisayar görme algoritması bu ölçekte test edilmemiştir.Bu makale, 10.000'den fazla görüntü sınıfı ile sınıflandırma üzerine bir dizi zorlu deney içeren büyük ölçekli kategorizasyon çalışmasını sunmaktadır.a) Hesaplamalı konuların algoritma tasarımında çok önemli hale geldiğini görüyoruz; b) Farklı sınıflandırıcıların göreceli performansı üzerine birkaç yüz resim kategorisinden gelen geleneksel bilgelik, kategori sayısı arttığında mutlaka tutmaz; c) WordNet'in yapısı (dil eğitimi için geliştirilmiş) ve görsel kategorizasyon zorluğu arasında şaşırtıcı derecede güçlü bir ilişki vardır; d) sınıflandırma semantik hiyerarşiden yararlanarak geliştirilebilir.On binlerce hatta milyonlarca görüntü kategorisini tanımak için otomatik görme algoritmaları geliştirmenin gelecekteki hedefine doğru, veri kümesi ölçeği, kategori yoğunluğu ve görüntü hiyerarşisi hakkında bir dizi gözlem ve argüman yapıyoruz.


Son birkaç yıldır Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA), ilk gerçek zamanlı bilgi destekli (KA) adaptif radar mimarisinin geliştirilmesine öncülük ediyor.Bu programın itici gücü, modern radarların karşılaştığı giderek daha karmaşık misyonlar ve operasyonel ortamlar ve geleneksel uyarlama yöntemlerinin hızla değişen parazit ortamlarını ele alamamasıdır.DARPA KA sensör sinyal işleme ve uzman akıl yürütme (KASSPER) programı, amacı olarak, modern bir radarın en çok hesaplama gerektiren alt sistemine (yani, sabıkalar) entegre edebilen yüksek performanslı gömülü bir hesaplama (HPEC) mimarisinin gösterimine sahiptir: adaptif uzay-zaman ışınlayıcı.Bu, çevresel bilginin radar ön uç üretim gereksinimlerini karşılamak için gereken hızlara erişmek için doğal olarak zor (imkansız değilse) olan bir bellek miktarı olduğu için ortalama bir başarı değildir.Bu makalede, KA adaptif radarın, anahtar algoritmik kavramların ve KASSPER HPEC mimarisinin kilit taşı olan çığır açan görünüm radar zamanlama yaklaşımının faydalarını vurgulayan KASSPER programına genel bir bakış sağlayacağız.


Geleneksel tıbbi modelin katılımcı tıbba yönelik mevcut evrimi, kullanıcının sağlığını izlemek ve uzaktan yardımı etkinleştirmek amacıyla iç ortamlara yayılmış sensörleri (çevresel, giyilebilir ve implante edilmiş) içeren Nesnelerin İnterneti (IoT) paradigmasıyla artırılabilir.RF tanımlama (RFID) teknolojisi, düşük maliyetli, enerji otonomu ve tek kullanımlık sensörler aracılığıyla akıllı ortamlarda kişisel sağlık hizmetleri için IoT fiziksel katmanının bir kısmını sağlamak için olgunlaştı.Burada, vücut merkezli sistemlere uygulama ve kullanıcının yaşam ortamı hakkında bilgi toplamak (sıcaklık, nem ve diğer gazlar) için RFID'nin son teknoloji ürünü bir anket sunulmaktadır.Mevcut birçok seçenek, güç maruziyeti ve sıhhi düzenlemelere uygun olarak insan davranışıyla ilgili çok kanallı verileri toplayabilecek ve işleyebilecek RFID sistemlerinin bazı örnekleriyle uygulama seviyesine kadar açıklanmaktadır.Açık zorluklar ve olası yeni araştırma eğilimleri nihayet tartışılmaktadır.


Jammer ve parazit, GNSS alıcıları tarafından tahmin edilen pozisyonlardaki hataların kaynağıdır.Engelleyici sinyaller sinyal-gürültü oranını azaltır ve alıcının uydu sinyallerini doğru bir şekilde tespit etmesine neden olur.Boşlukları parazit sinyalleri yönünde yerleştirerek, sıkışma ve çoklu yol azaltma için ışın şekillendirme tekniklerinin sağlamlığı nedeniyle, GNSS sinyal alımını iyileştirmek için bir dizi çok kanallı alıcıya sahip bir anten dizisi kullanılabilir.Mekansal referans ışını oluşturma, istenen varış yönü (DOA) ve bu amaç için girişim sinyallerindeki bilgileri kullanır.Bununla birlikte, çok kanallı bir alıcı kullanmak, sinyalin Açısının (AOA) tahmin edilmesi için birçok uygulamada geçerli değildir (donanım sınırlamaları veya taşınabilirlik sorunları).Bu makale, sentetik bir anten dizisine dayanan jammer ve parazit sinyallerinin DOA tahmini için yeni bir yöntem önermektedir.Bu durumda, tek bir antenin hareketi, müdahale sinyallerinin AOA'sını tahmin etmek için kullanılabilir.


Similes, web tabanlı ve vaka tabanlı akıl yürütme yaklaşımlarından kolayca elde edilebilir.Yine de, anlatı bağlamı ve yazar tarzı ile anlamlı bir ilişki içeren düşünceli mecazi açıklamalar üretmek henüz tam olarak araştırılmamıştır.Bu makalede yazar, bu estetik karmaşıklık seviyesine ulaşabilecek bir hesaplama modelinin temelini hazırlar.Bu makale ayrıca, insanlarla eşit olarak mecazi karşılaştırmalar üretmek ve sıralamak için olası bir mimariyi tanıtıyor ve değerlendiriyor:


45  -inclined doğrusal polarizasyon yayan bir seri yuva dizisi anteni için bir sidelobe bastırma yöntemi önerilmiştir.Eksenel yer değiştirmeler, geniş bir duvarın orta çizgisi boyunca bireysel merkezlenmiş-eksenli yayılan yuvalar için keyfi uyarma katsayıları oluşturmak için kullanılır.Önerilen tasarım yöntemini doğrulamak için, Ka bandında -20 dB ve -26 dB yan lob seviyeleri (SLL'ler) için bir Dolph-Chebyshev dağılımına sahip iki tip merkezi beslemeli doğrusal yuva dizi anteni tasarlıyoruz.Ayrıca, eşdeğer bir devre modeli analizi ve CST MWS kullanan elektromanyetik tam dalga simülasyonunu içeren bir çapraz doğrulama işlemi kullanılmaktadır.Önerilen seri yuva dizisi anteninin tüm yapısı, minyatürleştirme ve maliyet azaltma avantajlarını güvence altına almak için delme ve kimyasal gravür dahil olmak üzere baskılı devre kartlarında (PCB'ler) üretilmiştir.Ölçülen kazanımlar 15.17 ve 15.95 dBi ve SLL'ler sırasıyla iki tip imal edilmiş anten için -18.7 ve -22.5 dB'dir.Önerilen sidelobe baskılama yönteminin geçerliliğini gösterir.


2.36-2.4 GHz tıbbi gövde alanı ağ bandında çalışan kompakt bir uyumlu giyilebilir anten önermekteyiz.Anten, düzlemsel bir monopolün altına, sadece iki adet I-şekilli eleman dizisinden oluşan, oldukça kesikli bir meta yüzey yerleştirerek etkinleştirilir.Daha önce bildirilen yapay manyetik iletken yer düzlemi destekli anten tasarımlarının aksine, burada metasurface sadece izolasyon için bir zemin düzlemi olarak değil, aynı zamanda ana radyatör olarak da davranır.Bir anten prototipi üretildi ve test edildi, simülasyon ve ölçüm arasında güçlü bir anlaşma gösterdi.Daha önce önerilen giyilebilir antenlerle karşılaştırıldığında, gösterilen anten 0.5 0 0.3 0 0.028 0'lık kompakt bir form faktörüne sahiptir, hepsi de% 5,5 empedans bant genişliği, 6,2 dBi'lik bir kazanç ve 23 dB'den daha yüksek bir ön-arka oran elde ederken.Daha fazla sayısal ve deneysel araştırmalar, antenin performansının hem yapısal deformasyon hem de insan vücudu yüklemesi için olağanüstü derecede sağlam olduğunu, hem düzlemsel monopollerden hem de mikro şerit yama antenlerinden çok daha üstün olduğunu ortaya koymaktadır.Ayrıca, tanıtılan metal destekli metasurface, belirli emilim oranında %95,3'lük bir azalma sağlayarak, böyle bir anteni çeşitli giyilebilir cihazlara dahil etmek için birincil aday haline getiriyor.


Ağ İşlevleri Sanallaştırma (NFV), son zamanlarda günümüzün bilgisayar ve iletişim ağlarının evrimini önemli ölçüde hızlandıran önemli teknolojik itici güçlerden biri olarak ortaya çıkmıştır.NFV'nin avantajlarına rağmen, örneğin, yatırım maliyetinden tasarruf etmek, kaynak tüketimini optimize etmek, operasyonel verimliliği artırmak, ağ hizmeti yaşam döngüsü yönetimini basitleştirmek, birçok yeni güvenlik tehdidi ve güvenlik açığı tanıtılacak ve böylece pratikte daha da geliştirilmesini ve konuşlandırılmasını engelleyecektir.Bu makalede, tehdit analizimizi kısaca NFV bağlamında rapor ediyoruz ve ilgili güvenlik gereksinimlerini tanımlıyoruz.Amaç, kapsamlı bir tehdit taksonomisi oluşturmak ve etkili güvenlik önlemleri geliştirmek için bir kılavuz sağlamaktır.Ayrıca, NFV tabanlı güvenlik yönetimi ve hizmet orkestrasyonu için, kullanıcıların ve müşterilerin talepleri üzerine güvenlik işlevlerini dinamik ve uyarlanabilir bir şekilde dağıtmak ve yönetmek amacıyla kavramsal bir tasarım çerçevesi sunulmaktadır.NFV tabanlı erişim kontrolü ile ilgili bir kullanım durumu da geliştirilmiştir ve NFV tabanlı güvenlik yönetimi ve orkestrasyonun uygulanmasının fizibilitesini ve avantajlarını göstermektedir.