Sürekli iletkenlik modunda (CCM) çalışan güç faktörü düzeltme (PFC) dönüştürücünün dinamik tepkisi, voltaj kontrol döngüsünün düşük bant genişliğinden büyük ölçüde etkilenir.Bu makalede, sözde-sürekli-iletkenlik modunda (PCCM) çalışan yeni bir üçlü durum yükseltici PFC dönüştürücü önerilmiştir.Freewheel anahtarlama kontrol aralığı ile getirilen ek bir kontrol-özgürlük derecesi, PFC kontrolünün elde edilmesine yardımcı olur.Sabit bir çıkış voltajını korumak için basit ve hızlı bir voltaj kontrol döngüsü kullanılabilir.Ayrıca, geleneksel kesintili iletkenlik modunda (DCM) çalışan PFC yükseltici dönüştürücü ile karşılaştırıldığında, PCCM'de çalışan PFC yükseltici dönüştürücü, azaltılmış akım ve voltaj dalgalanmaları ile büyük ölçüde geliştirilmiş akım taşıma kabiliyetini göstermektedir.Geleneksel CCM ve DCM'de çalışan PFC yükseltici dönüştürücünün analitik ve simülasyon sonuçları sunulmuştur ve bunlarla karşılaştırılmıştır.Simülasyon sonuçları, tri-state boost PFC dönüştürücüsünün mükemmel dinamik performansını göstermektedir.


Bu makale, 1890'larda Vucetich ve Henry'nin en eski parmak izi sınıflandırma sistemlerinden otomatik parmak izi tanımlamasının ortaya çıkmasıyla bireyleri tanımlamak için parmak izi kalıplarını kullanma çabalarının tarihindeki önemli gelişmeleri özetlemektedir.Makale, parmak izlerinin depolanması, eşleştirilmesi ve alınması için "manuel" sistemlerin tarihini kronikleştirerek, tarihsel bağlamda otomatik parmak izi tanımadaki ilerlemeleri ortaya koyar ve tarihsel ve sosyal önemini vurgular.


Belge düzeyinde duyarlılık sınıflandırması bir zorluk olmaya devam ediyor: bir belgenin anlamsal anlamında cümleler arasındaki içsel ilişkileri kodlamak.Bunu ele almak için, vektör tabanlı belge gösterimini birleşik, alttan yukarıya bir şekilde öğrenmek için bir sinir ağı modeli tanıtıyoruz.Model ilk olarak convolutional nöral ağ veya uzun kısa süreli bellek ile cümle temsilini öğrenir.Daha sonra, cümlelerin semantiği ve ilişkileri, kapılı nöral sinir ağı ile belge temsilinde uyarlanabilir bir şekilde kodlanır.IMDB ve Yelp Dataset Challenge'dan dört büyük ölçekli inceleme veri kümesinde belge düzeyinde duyarlılık sınıflandırması yapıyoruz.Deneysel sonuçlar şunları göstermektedir: (1) sinir modelimiz, çeşitli son teknoloji algoritmalar üzerinde üstün performans gösterir; (2) kapılı nöral sinir ağı, duygu sınıflandırması için belge modellemesinde standart nöral sinir ağını çarpıcı bir şekilde geride bırakır.


Denetimli bir görevdeki performansı artırmak için mevcut semantik kelime vektörlerini yeniden kullanmak için hızlı bir yöntem sunuyoruz.Son zamanlarda, bilgi işlem kaynaklarının artmasıyla, büyük miktarlarda etiketlenmemiş verilerden zengin kelime gömmeleri öğrenmek mümkün hale geldi.Bununla birlikte, bazı yöntemlerin iyi gömmeleri öğrenmesi günler veya haftalar alır ve bazılarının eğitilmesi oldukça zordur.Mevcut bir gömme, bazı etiketli verileri girdi olarak alan ve aynı alana bir gömme üreten, ancak denetimli görevde daha iyi bir tahmin performansı olan bir yöntem önermekteyiz.Duygu sınıflandırması görevinde çeşitli temellere göre iyileşme gösteririz ve eğitim seti yeterince küçük olduğunda yaklaşımın en yararlı olduğunu gözlemleriz.


Banka uzun vadeli mevduat satışı için telepazarlama çağrılarının başarısını tahmin etmek için bir veri madenciliği (DM) yaklaşımı önermekteyiz.Portekizli bir perakende bankası ele alındı ve veriler 2008 ile 2013 yılları arasında toplandı ve böylece son mali krizin etkileri de dahil edildi.Banka müşterisi, ürün ve sosyal-ekonomik özelliklerle ilgili 150 özellikten oluşan büyük bir seti analiz ettik.Modelleme aşamasında yarı otomatik bir özellik seçimi araştırıldı, Temmuz 2012'den önceki verilerle gerçekleştirildi ve bu da 22 özellikten oluşan azaltılmış bir set seçmeye izin verdi.Ayrıca dört DM modelini karşılaştırdık: lojistik regresyon, karar ağaçları (DT), sinir ağı (NN) ve destek vektör makinesi.İki metrik, alıcının çalışma karakteristik eğrisinin (AUC) alanı ve LIFT kümülatif eğrisinin (ALIFT) alanı kullanılarak, dört model en son veriler (Temmuz 2012'den sonra) ve yuvarlanan pencereler şeması kullanılarak bir değerlendirme aşamasında test edildi.NN, en iyi sonuçları (AUC=0.8 ve ALIFT=0.7) sunarak, daha iyi sınıflandırılmış yarı müşterileri seçerek abonelerin %79'una ulaşmasını sağladı.Ayrıca, iki bilgi çıkarma yöntemi, bir duyarlılık analizi ve bir DT, NN modeline uygulandı ve birkaç önemli özellik ortaya çıkardı (örneğin, Euribor oranı, çağrının yönü ve banka acentesi deneyimi).Bu tür bilgi çıkarma, elde edilen modeli telepazarlama kampanyası yöneticileri için güvenilir ve değerli olarak doğruladı.Elsevier'e sunulan ön baskı 19 Şubat 2014


Farklı nesnelerle etkileşime giren insanları içeren görüntülerin ve videoların yorumlanması yıldırıcı bir görevdir.Sahneyi veya olayı anlamayı, insan hareketlerini analiz etmeyi, manipüle edilebilir nesneleri tanımayı ve insan hareketinin bu nesneler üzerindeki etkisini gözlemlemeyi içerir.Bu algısal görevlerin her biri bağımsız olarak gerçekleştirilebilirken, aralarındaki etkileşimler dikkate alındığında tanıma oranı artar.İnsan algısının psikolojik çalışmalarıyla motive edilen, insan-nesne etkileşimlerinin anlaşılmasında yer alan çeşitli algısal görevleri bütünleştiren bir Bayesian yaklaşımı sunuyoruz.Nesne ve eylem tanıma için önceki yaklaşımlar sırasıyla statik şekil veya görünüm özelliği eşleştirme ve hareket analizine dayanır.Yaklaşımımız bu geleneksel yaklaşımların ötesine geçer ve tutarlı semantik yorumlama için algısal unsurların her birine mekansal ve fonksiyonel kısıtlamalar uygular.Bu tür kısıtlamalar, görünümler yeterince ayrımcı olmadığında nesneleri ve eylemleri tanımamızı sağlar.Ayrıca, bu tür kısıtlamaların herhangi bir hareket bilgisi kullanmadan statik görüntülerden gelen eylemlerin tanınmasında kullanıldığını da gösteriyoruz.


Özellik seçimi, birçok makine öğrenimi uygulamasının önemli bir bileşenidir.Özellikle birçok biyoinformatik görevde, anlamlı özellikler çıkarmak ve gürültülü olanları ortadan kaldırmak için verimli ve sağlam özellik seçim yöntemleri arzu edilir.Bu makalede, hem kayıp fonksiyonu hem de düzenlileştirme üzerinde ortak 2,1-norm minimizasyonu vurgulayarak yeni bir sağlam özellik seçimi yöntemi önermekteyiz.2,1-norm tabanlı kayıp fonksiyonu, veri noktalarında aykırılıklara karşı sağlamdır ve 2,1norm düzenlileştirmesi, tüm veri noktalarındaki özellikleri ortak seyreklik ile seçer.Kanıtlanmış yakınsama ile verimli bir algoritma tanıtılır.Regresyona dayalı hedefimiz, özellik seçim sürecini daha verimli hale getirir.Yöntemimiz hem genomik hem de proteomik biyobelirteç keşfine uygulanmıştır.Özellik seçim yöntemimizin performansını göstermek için altı veri setinde kapsamlı ampirik çalışmalar gerçekleştirilir.


İki bağımsız algoritmadan oluşan multimedya içerik analizi ve alımı için yeni bir çerçeve sunuyoruz.İlk olarak, veri sıralaması için sağlam bir Laplacian matrisi öğrenmek için Local Regression ve Global Alignment (LRGA) ile sıralama adı verilen yeni bir yarı denetimli algoritma önermekteyiz.LRGA'da, her veri noktası için, komşu noktalarının sıralama puanlarını tahmin etmek için yerel bir doğrusal regresyon modeli kullanılır.Daha sonra yerel modellerin tüm veri noktalarından küresel olarak hizalanması için birleşik bir nesnel işlev önerilmiştir, böylece her bir veri noktasına en uygun sıralama puanı atanabilir.İkincisi, multimedya veri gösterimini rafine etmek için yarı denetimli uzun vadeli Relevance Feedback (RF) algoritmasını önermekteyiz.Önerilen uzun vadeli RF algoritması, multimedya özellik uzayında hem multimedya veri dağıtımını hem de kullanıcılar tarafından sağlanan geçmiş RF bilgilerini kullanır.İz oranı optimizasyonu problemi daha sonra verimli bir algoritma ile formüle edilir ve çözülür.Algoritmalar, çapraz medya alımı, görüntü alımı ve 3D hareket / poz veri alımı da dahil olmak üzere çeşitli içerik tabanlı multimedya geri alma uygulamalarına uygulanmıştır.Dört veri setindeki kapsamlı deneyler, hassasiyet, sağlamlık, ölçeklenebilirlik ve hesaplama verimliliğindeki avantajlarını göstermiştir.


İki makak maymununun 6 alt bölgesinin (alan F5) rostral kısmındaki 532 nörondan elektriksel aktivite kaydettik.Önceki veriler, bu alandaki nöronların hedefe yönelik el ve ağız hareketleri sırasında deşarj olduğunu göstermiştir.Burada, yeni keşfedilen bir dizi F5 nöronun özelliklerini ("ayna nöronları", n = 92) açıklıyoruz; bunların hepsi, hem maymun belirli bir eylemi gerçekleştirdiğinde hem de deneyci tarafından yapılan benzer bir eylemi gözlemlediğinde aktif hale geldi.Ayna nöronlar, görsel olarak tetiklenebilmek için, eylemin ajanı ve nesnesi arasında bir etkileşim gerektiriyordu.Ajanın tek başına veya nesnenin tek başına (üç boyutlu nesneler, yiyecekler) görülmesi etkisizdi.El ve ağız en etkili ajanlardı.Ayna nöronlarını aktive edenler arasında en çok temsil edilen eylemler kavrama, manipüle etme ve yerleştirmeydi.Çoğu ayna nöronlarında (%92), yanıt verdikleri görsel eylem ile kodladıkları motor tepki arasında net bir ilişki vardı.Ayna nöronların yaklaşık% 30'unda kongreans çok katıydı ve etkili gözlemlenen ve uygulanan eylemler hem genel eylem açısından karşılık geliyordu (örn.) ve bu eylemin nasıl yürütüldüğüne ilişkin olarak (örn.hassas kavrama).Sonuç olarak, ayna nöronların motor eylemlerin gözlemini ve yürütülmesini eşleştirmek için bir sistem oluşturmasını önererek sonuca varıyoruz.Bu sistemin eylem tanımadaki olası rolünü tartışıyoruz ve F5 ve insan Brocca bölgesi arasındaki önerilen homoloji göz önüne alındığında, ayna nöronlarınkine benzer bir eşleme sisteminin insanlarda var olduğunu ve eylemlerin yanı sıra fonetik jestlerin tanınmasında rol oynayabileceğini varsayıyoruz.


Etiketli ve etiketsiz verilerden öğrenmenin genel problemini göz önünde bulundururuz, buna genellikle yarı denetimli öğrenme veya enterdüktif çıkarım denir.Yarı denetimli öğrenmeye ilkesel bir yaklaşım, bilinen etiketli ve etiketsiz noktalar tarafından toplu olarak ortaya çıkarılan içsel yapıya göre yeterince pürüzsüz bir sınıflandırma işlevi tasarlamaktır.Böyle pürüzsüz bir çözüm elde etmek için basit bir algoritma sunuyoruz.Yöntemimiz, bir dizi sınıflandırma problemi üzerinde deneysel sonuçları teşvik edici sonuçlar verir ve etiketlenmemiş verilerin etkili bir şekilde kullanıldığını gösterir.


Çevrimiçi olarak kullanılabilir 18 Temmuz 2010 Bilgi aşırı yüklemesi, örneğin yol trafiği yönetimi alanında karşılaşılan büyük ölçekli kontrol sistemlerinin insan operatörleri için ciddi bir sorundur.Bu tür sistemlerin operatörleri durum farkındalığından yoksun olma riski altındadır, çünkü mevcut sistemler mevcut bilgilerin grafiksel kullanıcı arayüzleri üzerindeki tema sunumuna odaklanır - bu nedenle kritik durumların zamanında ve doğru bir şekilde tanımlanmasını, çözülmesini ve önlenmesini tehlikeye atar.Son yıllarda, anlamsal olarak daha zengin bir bilgi modeline sahip durum farkındalığına ontoloji tabanlı yaklaşımlar ortaya çıkmıştır.Bununla birlikte, mevcut yaklaşımlar ya etki alanına özgüdür ya da etki alanından bağımsız olmaları durumunda yeniden kullanılabilirlikleriyle ilgili eksikliklere sahiptir.Bu yazıda, anoperatörün durum farkındalığını arttırmayı amaçlayan ontoloji güdümlü bilgi sistemleri için bir çerçeve olan BeAware!'in geliştirilmesinden edindiğimiz deneyimi sunuyoruz.Mevcut domain-bağımsız yaklaşımların aksine, BeAware!Ontoloji, gözlemlenen gerçek dünya nesneleri arasındaki spatio-zamansal ilkel ilişkiler kavramını tanıtarak çerçevenin yeniden kullanılabilirliğini geliştirir.Uygulanabilirliğini göstermek için, BeAware'in bir prototipi!yol trafik yönetimi alanında uygulanmıştır.Bu prototipe genel bir bakış ve ontoloji güdümlü bilgi sistemlerinin geliştirilmesi için öğrenilen dersler katkımızı tamamlar.2010 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır.


Genel bilgi sistemi (IS) ve belirli bilgi teknolojisi (IT) uygulamaları ile kullanıcı memnuniyeti IS araştırmalarında iyice incelenmiştir.Bununla birlikte, portal teknolojisinin yaygın ve artan kullanımı ile, portal kullanımı üzerinde bir kullanıcı memnuniyeti çalışması yürütme ihtiyacı vardır - özellikle, işletmeden personele (b2e) portal.Bu makalede, kullanıcı memnuniyeti ölçeklerinin ve b2e portalının kapsamlı bir literatür incelemesinden türetilen b2e portal kullanıcı memnuniyetini belirlemek için kavramsal bir model önermekteyiz.b2e portal kullanıcı memnuniyetinin dokuz boyutu tanımlanır ve modellenir: bilgi içeriği, kullanım kolaylığı, erişim kolaylığı, zamanındalık, verimlilik, güvenlik, gizlilik, iletişim ve düzen.


Nesnelerin İnterneti (IoT), akıllı evler, akıllı şehirler, sağlık hizmetleri, ulaşım vb. alanlarda paradigma kaymasına yol açan otomatik sistemlerin yönetiminde ve kontrolünde devrim yaratıyor.IoT teknolojisinin, savaş alanlarında askeri operasyonların etkinliğini artırmada önemli bir rol oynaması da öngörülüyor.Eşgüdümlü otomatik kararlar için savaş ekipmanlarının ve diğer savaş kaynaklarının birbirine bağlanması, savaş alanlarının interneti (IoBT) olarak adlandırılır.IoBT ağları, iletişim altyapısının yokluğu ve cihazların siber ve fiziksel saldırılara duyarlılığı gibi savaş alanına özgü zorluklar nedeniyle geleneksel IoT ağlarından önemli ölçüde farklıdır.Savaş senaryolarındaki mücadele verimliliği ve koordineli karar verme, büyük ölçüde gerçek zamanlı veri toplamaya bağlıdır; bu da ağın bağlantısına ve düşmanlar huzurunda bilgi yayılmasına dayanır.Bu çalışma, güvenli ve yeniden yapılandırılabilir IoBT ağları tasarlamanın teorik temellerini oluşturmayı amaçlamaktadır.Stokastik geometri ve matematiksel epidemiyoloji teorilerinden yararlanarak, misyon kritik verilerin farklı ağ cihazları türleri arasındaki iletişimini incelemek ve sonuç olarak ağı uygun maliyetli bir şekilde tasarlamak için entegre bir çerçeve geliştiriyoruz.


Sürekli büyüyen olasılıksal grafik modelleri, inanç ağları, nedensel etki ve olasılıksal çıkarım alanlarındaki çoğu araştırmacı için, ACM Turing ödüllü Dr. Pearl ve nedensellik konusundaki ilahiyat makaleleri iyi bilinir ve kabul edilir.Nedenselliğin temsil edilmesi ve belirlenmesi, bir olay (neden) ile ikinci bir olay (etki) arasındaki ilişki, ikinci olayın birinci olayın bir sonucu olarak anlaşılması, zorlu bir sorundur.Yıllar boyunca, Dr. Pearl hem Sanat hem de Neden ve Etki Bilimi üzerine önemli ölçüde yazmıştır.Bayesian inanç ağlarının mucidi, "Nedensellik: Modeller, Akıl yürütme ve çıkarım" konulu bu kitapta, nedensellik ve etki ile nedensellik, istatistikte nedensel çıkarım, Simpson paradoksu, ampirik araştırma için nedensel diyagramlar, nedensel iddiaların sağlamlığı, nedensellik nedensellik nedensellik ve tanımlama olasılıkları dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere önceki çalışmalarını tartışır ve detaylandırır.


Bilgi sistemleri başarısına katkıda bulunan faktörleri belirlemeye çalışan son on yıl ve bir buçuk yıl boyunca çok sayıda çalışma yapılmıştır.Bununla birlikte, bu çalışmalarda bağımlı değişken olan I/S başarısını tanımlamak zor olmuştur.Farklı araştırmacılar başarının farklı yönlerini ele almış, karşılaştırmaları zorlaştırmış ve benzer şekilde I / S araştırması için kümülatif bir gelenek oluşturma beklentisini zorlamıştır.Bu farklı araştırmayı düzenlemek ve I/S başarı kavramına daha entegre bir bakış açısı sunmak için kapsamlı bir taksonomi tanıtıldı.Bu taksonomi, I/S başarısının altı ana boyutunu veya kategorisini (SYSTEM OUALITY, BİLGİ KALİTESİ, KULLANIM, KULLANIM, KULLANICI SATIŞ, BÖLGESEL ETKİNLİK ve ORGANİZASYONAL ETKİSİ) ortaya koymaktadır.Bu boyutları kullanarak, hem kavramsal hem de ampirik çalışmalar daha sonra gözden geçirilir (toplam 180 makale alıntılanır) ve taksonominin boyutlarına göre düzenlenir.Son olarak, I/S başarısının birçok yönü açıklayıcı bir modele çekilir ve gelecekteki I/S araştırmaları için etkileri tartışılır.


Temsili öğrenme, doğal dil işlemede temel bir sorundur.Bu makale, metin sınıflandırması için yapılandırılmış bir temsilin nasıl öğrenileceğini inceler.Hiçbir yapı kullanmayan veya önceden belirlenmiş yapılara dayanan mevcut temsil modellerinin çoğundan farklı olarak, optimize edilmiş yapıları otomatik olarak keşfederek cümle temsilini öğrenmek için bir takviye öğrenme (RL) yöntemi önermektedir.Yapılandırılmış temsil oluşturmak için iki girişim gösteriyoruz: Bilgi Dağıtılmış LSTM (ID-LSTM) ve Hiyerarşik Yapılandırılmış LSTM (HS-LSTM).ID-LSTM yalnızca önemli, görevle ilgili kelimeleri seçer ve HS-LSTM cümle yapılarını bir cümlede keşfeder.İki temsil modelindeki yapı keşfi, ardışık bir karar sorunu olarak formüle edilmiştir: Yapı keşfinin mevcut kararı, politika gradyanı RL tarafından ele alınabilecek aşağıdaki kararları etkiler.Sonuçlar, yöntemimizin önemli kelimeleri veya görevle ilgili yapıları açık yapı açıklamaları olmadan tanımlayarak görev dostu temsilleri öğrenebileceğini ve böylece rekabetçi performans sağladığını göstermektedir.


Dünya çapında ağın patlayıcı büyümesi ve e-ticaretin ortaya çıkması, tavsiye sistemlerinin geliştirilmesine yol açtı - belirli bir kullanıcı için ilgi çekici olacak bir dizi öğeyi tanımlamak için kullanılan kişiselleştirilmiş bir bilgi filtreleme teknolojisi.Kullanıcı tabanlı işbirlikçi filtreleme, bugüne kadar tavsiye sistemleri oluşturmak için en başarılı teknolojidir ve birçok ticari tavsiye sisteminde yaygın olarak kullanılmaktadır.Ne yazık ki, bu yöntemlerin hesaplama karmaşıklığı, tipik ticari uygulamalarda birkaç milyon olabilen müşteri sayısıyla doğrusal olarak büyür.Bu ölçeklenebilirlik endişelerini gidermek için model tabanlı tavsiye teknikleri geliştirilmiştir.Bu teknikler, farklı öğeler arasındaki ilişkileri keşfetmek ve bu ilişkileri tavsiyelerin listesini hesaplamak için kullanmak için kullanıcı-tem matrisini analiz eder.Bu makalede, önce çeşitli öğeler arasındaki benzerlikleri belirleyen ve daha sonra tavsiye edilecek öğelerin kümesini tanımlamak için bunları kullanan model tabanlı öneri algoritmalarının böyle bir sınıfını sunuyoruz.Bu algoritmalar sınıfındaki anahtar adımlar (i) öğeler arasındaki benzerliği hesaplamak için kullanılan yöntem ve (ii) bir öğe sepeti ile aday tavsiyeci öğe arasındaki benzerliği hesaplamak için bu benzerlikleri birleştirmek için kullanılan yöntemdir.Sekiz gerçek veri kümesi üzerindeki deneysel değerlendirmemiz, bu madde tabanlı algoritmaların, geleneksel kullanıcı-komşuluk tabanlı tavsiye sistemlerinden iki kat daha hızlı olduğunu ve karşılaştırılabilir veya daha iyi kalitede öneriler sunduğunu göstermektedir.


Bu genel bakış, otonom çok parmaklı robotik ellerle 3D nesne kavramaları üretmek için hesaplama algoritmaları sunar.Robotik kavrama on yıllardır aktif bir araştırma konusu olmuştur ve sentez algoritmalarını kavramak için büyük çaba harcanmıştır.Mevcut kağıtlar, kavrama mekaniğini ve parmak-nesne temas etkileşimlerini [7] veya robot el tasarımını ve kontrollerini incelemeye odaklanır [1].Robot kavrama sentez algoritmaları [63]'te gözden geçirilmiştir, ancak o zamandan beri öğrenme tekniklerini kavrama sorununa uygulamaya yönelik önemli bir ilerleme kaydedilmiştir.Bu genel bakış, analitik ve ampirik kavrama sentezi yaklaşımlarına odaklanmaktadır.


Silikon, RF, mikrodalga ve milimetre dalga uygulamaları için yeni bir dizi olasılık ve zorluk sunar.SiGe heterojunction bipolar transistörlerin yüksek kesme frekansları ve MOSFET'lerin sürekli büzülen özellik boyutları çok fazla vaatte bulunurken, düşük arıza voltajları, kayıplı substratlar, düşük Q pasifleri, uzun ara bağlantı parazitleri ve yüksek frekanslı bağlantı sorunları gibi bu teknolojilerin gerçekleriyle başa çıkmak için yeni tasarım tekniklerinin tasarlanması gerekir.Silikonda komple sistem entegrasyonuna örnek olarak, bu kağıt 0.18-/spl mu/m silikon-germanyumda ilk tam entegre 24GHz sekiz-elementli fazlı dizi alıcısını ve 0.18-/spl mu/m CMOS'ta entegre güç amplifikatörlü ilk tam entegre 24GHz dört-elementli fazlı dizi vericisini sunar.Verici ve alıcı ışın oluşturma yeteneğine sahiptir ve iletişim, menzil, konumlandırma ve algılama uygulamaları için kullanılabilir.


CubeSat platformları, küresel internet ağları derin uzay araştırmaları ve havacılık araştırmaları için alternatif çözümler olarak ticari girişimlerde giderek daha popüler hale geliyor.Birçok teknoloji şirketi ve sistem mühendisi, küresel Alçak Dünya Yörüngesi (LEO) uydulararası takımyıldızlarının bir parçası olarak küçük uydu sistemlerini uygulamayı planlıyor.Yüksek performanslı düşük maliyetli donanım, bu çabaların yönlendirilmesinde önemli bir öneme sahiptir.Bu makale, yüksek veri hızı alan iletişim sistemleri için düşük maliyetli bir çözüm olarak nano / mikrosatellit veya diğer uydu sistemlerinde uygulanabilen Ka-Band Entegre Verici Meclisi (ITA) Modülü'nün heterodyne mimarisini ve performansını sunmaktadır.Modül, dahili faz kilitli osilatör, entegre verici, polarizör ve lens düzeltilmiş anten ile +29 dBm'lik doğrusal iletimi 26,7 ila 26,9 GHz frekans aralığında sunmak için 0,9 ila 1,1 GHz IF giriş sinyalini dönüştürür.


Bu makalede, bu kadar büyük bir notatif korpus inşa etme konusundaki deneyimlerimizi gözden geçiriyoruz - Penn Treebank, Amerikan İngilizcesinin 4,5 milyondan fazla kelimesinden oluşan bir korpus.Penn Treebank Projesi'nin (1989-1992) ilk üç yıllık aşamasında, bu corpus kısmen konuşma (POS) bilgileri için anons edilmiştir.Buna ek olarak, yarısından fazlası iskelet sentaktik yapısı için not edilmiştir.Yorumlar Pennsylvania Üniversitesi Bilgisayar ve Bilgi Bilimleri Bölümü Teknik Rapor No.MSCIS-93-87.Bu teknik rapor ScholarlyCommons'ta mevcuttur: http://repository.upenn.edu/cis_reports/237 Building A Large Annotated Corpus of English: The Penn Treebank MS-CIS-93-87 LINC LAB 260 Mitchell P. Marcus Beatrice Santorini Mary Ann Marcinkiewicz University of Pennsylvania School of Engineering and Applied Science Bilgisayar ve Bilgi Bilimi Bölümü Philadelphia, PA4 1910-6389


Mikrodalga uygulamaları için konformal ve esnek substratlar üretmek için yeni bir teknik sunuyoruz, bunlar arasında systems-on-package da var.Üretilen malzemeler, seramik tozları polimerlerle birleştirerek, eş zamanlı olarak bükülebilen (bükülebilen) yüksek kontrastlı bir substrat üreterek üretilir.Bu tür birkaç polimer-seramik substrat üretilir ve bir yama anteninin ve birleştirilmiş bir hat filtresinin performansını incelemek için kullanılır.Bu kağıt, substratların kayıp performansını değerlendirmek için ölçümler verilirken substrat karıştırma yöntemini sunar.Genel olarak, üretilen kompozitler, epsivr=20'ye kadar geçirgenliğe ve yeterince düşük kayıpla esnek substratlara yol açar.


Ağ adli tıp, izinsiz girişleri tespit etmek ve araştırmak için ağ trafiğinin yakalanması, kaydedilmesi ve analizi ile ilgilenen bilimdir.Bu makale, bugüne kadar önerilen çeşitli ağ adli çerçeveleri hakkında kapsamlı bir araştırma yapar.Ağ adli tıpları için mevcut çeşitli dijital adli tıp modelleri üzerine inşa edilmiş genel bir süreç modeli önerilmiştir.Ağ adli tıpları için tanımlama, kategorizasyon ve motivasyon açıkça belirtilmiştir.Çeşitli Ağ Adli Analiz Araçlarının (NFAT) ve adli tıp tetkikçileri için mevcut ağ güvenliği izleme araçlarının işlevselliği tartışılmaktadır.Uygulama çerçevelerinde, süreç modellerinde ve analiz araçlarında mevcut olan spesifik araştırma boşlukları belirlenir ve büyük zorluklar vurgulanır.Bu çalışmanın önemi, bu yaklaşmakta olan ve genç disiplini keşfetmede güvenlik uygulayıcıları ve araştırmacılar için çok yararlı olacak araçları, süreç modellerini ve çerçeve uygulamalarını kapsayan ağ adli tıpına genel bir bakış sunmasıdır.bir 2010 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır.


Bu çalışma, Davis'in (1989) TAM modelini ve Straub'un (1994) SPIR ekini bir BT difüzyon modeline cinsiyet ekleyerek genişletiyor.Teknoloji Kabul Modeli (TAM), IS araştırmalarında IS türleri ve milletler arasında bilgi sistemlerinin kullanımının bir açıklaması olarak yaygın olarak incelenmiştir.Bu araştırma çizgisi önemli kültürler arası farklılıklar bulmuş olsa da, sosyo-dilbilimsel araştırmalarda cinsiyetin etkilerine aldırmamış olsa da, cinsiyet kültürün temel bir yönüdür.Gerçekten de, erkeklerin hiyerarşi ve bağımsızlık üzerine söylemlere odaklanma eğiliminde olduğunu gösteren sosyolinguistik araştırmalar, kadınlar samimiyet ve dayanışmaya odaklanırken.Bu literatür, IT difüzyon araştırmasına ve Teknoloji Kabul Modeline kavramsal uzantılar için sağlam bir temel sağlar.İnançlarla ve bilgisayar tabanlı medyanın kullanımıyla ilgili olabilecek cinsiyet farklılıklarını test eden bu çalışma, kesitsel bir anket aracı aracılığıyla 392 kadın ve erkek yanıtı örnekledi.Örnek, Kuzey Amerika, Asya ve Avrupa'daki havayolu endüstrisindeki E-posta sistemlerini kullanan benzer bilgi çalışan gruplarından geldi.Çalışma bulguları, kadınların ve erkeklerin algılarında farklı olduğunu, ancak e-posta kullanmadığını göstermektedir.Bu bulgular, araştırmacıların diğer kültürel etkilerin yanı sıra BT difüzyon modellerinde cinsiyeti de içermesi gerektiğini göstermektedir.Yöneticiler ve iş arkadaşları, dahası, aynı iletişim tarzının cinsiyetler tarafından farklı algılanabileceğinin farkına varmalı, daha elverişli iletişim ortamları yaratılabileceğini, yalnızca örgütsel bağlamsal faktörleri değil, aynı zamanda kullanıcıların cinsiyetini de dikkate alan ortamlar yaratılabileceğini öne sürmelidir.Bu ortamların oluşturulması, yalnızca iletişim ortamının gerçek olarak konuşlandırılmasını değil, aynı zamanda iletişim medyası üzerinde örgütsel eğitimi de içerir.


Eğitim kalıpları ile karar sınırı arasındaki marjı en üst düzeye çıkaran bir eğitim algoritması sunulmaktadır.Teknik, Perceptronlar, polinomlar ve Radyal Basis Fonksiyonları dahil olmak üzere çok çeşitli sınıflandırma işlevlerine uygulanabilir.Etkili parametre sayısı, sorunun karmaşıklığına uyacak şekilde otomatik olarak ayarlanır.Çözüm, destekleyici kalıpların doğrusal bir kombinasyonu olarak ifade edilir.Bunlar karar sınırına en yakın eğitim modellerinin alt kümesidir.leave-one-out yöntemine ve VC-boyutuna dayalı genelleme performansına bağlanır.Optik karakter tanıma problemleri üzerine deneysel sonuçlar, diğer öğrenme algoritmalarıyla karşılaştırıldığında elde edilen iyi genellemeyi göstermektedir.


Modern otomobil, ağa bağlı bilgisayarlar tarafından kontrol edilir.Bu ağların güvenliği tarihsel olarak çok az endişe vericiydi, ancak araştırmacılar son yıllarda saldırmak için birçok zayıf noktalarını gösterdiler.Bu saldırılara karşı bir savunmanın parçası olarak, otomotiv kontrolör alan ağı (CAN) otobüsü için bir anomali dedektörü değerlendiriyoruz.Saldırıların çoğu, ağa ekstra paketler eklemeye dayanır.Ancak çoğu normal paket sıkı bir frekansa ulaşır.Bu, mevcut ve tarihsel paket zamanlamasını karşılaştıran bir anomali detektörünü motive eder.Sürgülü bir pencere üzerinde paketler arası zamanlamayı ölçen bir algoritma sunuyoruz.Ortalama süreler, bir anomali sinyali vermek için tarihsel ortalamalarla karşılaştırılır.Bu yaklaşımı bir dizi ekleme frekansı üzerinden değerlendirir ve etkinliğinin sınırlarını gösteririz.Ayrıca, paketlerin veri içeriğinin benzer bir ölçüsünün anomalileri tanımlamak için nasıl etkili olmadığını da gösteriyoruz.Son olarak, tek sınıf bir destek vektör makinesinin yüksek güvene sahip anomalileri tespit etmek için aynı bilgileri nasıl kullanabileceğini gösteriyoruz.


Convolutional nöral ağ (CNN) derinliği, görüntü süper çözünürlüğü (SR) için çok önemlidir.Bununla birlikte, görüntü SR için daha derin ağların eğitilmesinin daha zor olduğunu gözlemliyoruz.Düşük çözünürlüklü girdiler ve özellikler, kanallar arasında eşit muamele gören ve bu nedenle CNN'lerin temsil kabiliyetini engelleyen bol miktarda düşük frekanslı bilgi içerir.Bu sorunları çözmek için, çok derin artık kanal dikkat ağları (RCAN) önermekteyiz.Özellikle, uzun atlama bağlantıları olan birkaç artık gruptan oluşan çok derin bir ağ oluşturmak için artık (RIR) yapısında bir kalıntı önermekteyiz.Her artık grup, kısa atlama bağlantıları olan bazı kalıntı bloklar içerir.Bu arada, RIR, bol miktarda düşük frekanslı bilginin birden fazla atlama bağlantısı aracılığıyla atlanmasına izin verir, bu da ana ağın yüksek frekanslı bilgileri öğrenmeye odaklanmasını sağlar.Ayrıca, kanallar arasındaki bağımlılıkları göz önünde bulundurarak kanal açısından özellikleri uyarlanabilir bir şekilde yeniden ölçeklendirmek için bir kanal dikkat mekanizması önermekteyiz.Kapsamlı deneyler, RCAN'ımızın son teknoloji yöntemlere karşı daha iyi doğruluk ve görsel iyileştirmeler elde ettiğini göstermektedir.


Araştırma incelemesi, araştırma kanıtlarını sentezlemek için giderek daha popüler bir yaklaşım haline geldi.Evrensel bir çalışma tanımının veya kesin prosedürün kurulmadığı nispeten yeni bir yaklaşımdır.Bu tarama incelemesinin amacı, literatürdeki incelemelere genel bir bakış sunmaktı.YÖNTEMLER Arksey ve O'Malley çerçevesi kullanılarak bir tarama incelemesi yapıldı.Dört bibliyografik veri tabanında ve gri literatürde tarama inceleme çalışmalarını tanımlamak için bir araştırma yapıldı.İnceleme seçimi ve karakterizasyonu, önceden test edilmiş formları kullanarak iki bağımsız gözden geçiren tarafından gerçekleştirildi.SONUÇLAR Arama, 1999'dan Ekim 2012'ye kadar yayınlanan 344 inceleme tespit etti.İncelemeler amaç, metodoloji ve raporlama detayları açısından çeşitliydi.İncelemelerin yaklaşık dörtte üçü (%74,1) bir sağlık konusunu ele aldı.Çalışma tamamlama süreleri 2 haftadan 20 aya kadar değişkenlik gösterdi ve %51'i yayınlanmış bir metodolojik çerçeve kullandı.Dahil edilen çalışmaların kalite değerlendirmesi nadiren yapıldı (%22.38).CONCLUUSIONS Scoping incelemeleri, geniş konuları haritalamak için nispeten yeni ama giderek yaygınlaşan bir yaklaşımdır.Davranışlarındaki değişkenlik nedeniyle, kanıtların yararını ve gücünü sağlamak için metodolojik standardizasyonlarına ihtiyaç vardır.


Robot asistanları ve profesyonel iş arkadaşları, yerli ve endüstriyel ortamlarda bir emtia haline geliyor.Robotların çalışma alanlarını insanlarla paylaşmalarını ve onlarla fiziksel olarak etkileşime girmelerini sağlamak için, güvenli robot reaksiyonu için kontrol stratejileri ile birlikte tüm robot yapısındaki olası çarpışmaların hızlı ve güvenilir bir şekilde ele alınması gerekir.Birincil motivasyon, fiziksel temaslar nedeniyle olası insan yaralanmalarının önlenmesi veya sınırlandırılmasıdır.Bu anket makalesinde, konuyla ilgili ilk çalışmalarımıza dayanarak, sadece propriyoseptif sensörler kullanan gerçek zamanlı çarpışma tespiti, izolasyon ve tanımlama için deneysel model tabanlı algoritmaları inceliyor, genişletiyor, karşılaştırıyor ve değerlendiriyoruz.Bu, fiziksel insan-robot etkileşimi veya manipülasyon görevlerinde olduğu gibi, çevre ile etkileşime giren robotlar için çarpışma olayı boru hattının bağlamdan bağımsız aşamalarını kapsar.Sorun önce katı robotlar için ele alınır ve daha sonra eklem / iletim esnekliğinin varlığına uzatılır.Temel fiziksel motivasyonlu çözüm, manipülatörler ve insansılardan uçan robotlara ve hatta ticari ürünlere kadar dünya çapında çok sayıda robotik sisteme uygulanmıştır.


Yayınlanan haber öykülerinin borsanın yönü, volatilitesi, esnaf hacmi ve haberlerde bahsedilen bireysel hisse senetlerinin değeri üzerinde önemli bir etkisi olduğunu öne süren çok sayıda çalışma vardır.Haber belgelerinin, üç aylık raporların, blogların ve / veya Twitter verilerinin otomatik duygu analizinin bir ticaret stratejisinin bir parçası olarak verimli bir şekilde kullanılabileceğini öne süren yayınlanmış bazı araştırmalar bile var.Bu makale sadece böyle bir ticaret stratejisi ailesi sunar ve daha sonra bu uygulamayı, başvurularının bağlamlarına rağmen, duygu analizörlerinin genel olarak nasıl değerlendirildiğinin arkasındaki bazı tacit varsayımlarını yeniden incelemek için kullanır.Bu tutarsızlığın bir bedeli vardır.


Nesneleri görüntülerde 2D sınırlayıcı kutular olarak tanımada elde edilen büyük ilerlemeye rağmen, tıkanmış nesneleri tespit etmek ve birden fazla nesnenin 3D özelliklerini tek bir görüntüden tahmin etmek hala çok zordur.Bu makalede, görünüm, 3D şekil, bakış açısı, tıkanıklık ve tıkanıklık dahil olmak üzere nesnelerin temel özelliklerini ortaklaşa kodlayan yeni bir nesne gösterimi, 3D Voxel Pattern (3DVP) önermekteyiz.3DVP'leri veri odaklı bir şekilde keşfediyoruz ve 3DVP'lerin bir sözlüğü için özel dedektörlerden oluşan bir banka eğitiyoruz.3DVP dedektörleri, belirli görünürlük örüntülerine sahip nesneleri tespit edebilir ve meta-verileri 3DVP'lerden 2D segmentasyon maskesi, 3D poz yanı sıra oklüzyon veya tıkanıklık sınırları gibi tespit edilen nesnelere aktarabilir.Aktarılan meta-veri, nesneler arasındaki oklüzyon ilişkisini sonuçlandırmamıza izin verir, bu da daha iyi nesne tanıma sonuçları sağlar.Deneyler KITTI algılama kriteri [17] ve açık sahne veri kümesi [41] üzerinde yapılır.Araç tespiti ile ilgili son teknoloji sonuçları geliştiriyoruz ve dikkate değer marjlarla (%6'sı KITI'nin zor verilerinde) tahminde bulunuyoruz.Ayrıca, arka plandaki nesneleri doğru bir şekilde segmente etme ve 3D olarak yerelleştirmede yöntemimizin yeteneğini doğruluyoruz.


Veriye dayalı ekonomi geliştikçe, işletmeler yüksek hacimli, yüksek hızlı veri akışları üzerinde hareket edebilme konusunda rekabet avantajını fark ettiler.Dağıtılmış mesaj kuyrukları ve emtia donanımındaki binlerce veri akışı bölmesine ölçeklenebilen akış işleme platformları gibi teknolojiler bir yanıttır.Bununla birlikte, bu sistemler tarafından sağlanan programlama API'sı genellikle düşük seviyeli olup, programcı öğrenme eğrisine ve bakım yüküne ekleyen önemli özel kod gerektirir.Ek olarak, bu sistemler genellikle Hive, Impala veya Presto gibi Big Data sistemlerinde popüler olduğunu kanıtlamış SQL sorgulama yeteneklerinden yoksundur.Veri akışı sorgulaması ve manipülasyonu için standart SQL'e minimal bir uzantı kümesi tanımlıyoruz.Bu uzantılar, açık kaynaklı dağıtılmış akış işleme çerçevesi olan Samza'da yürütülen fiziksel planlara SQL akışını derleyen yeni bir araç olan SamzaSQL'de prototiplenmiştir.Yerel Samza uygulamalarına karşı SQL sorgularının akış performansını karşılaştırıyoruz ve kullanılabilirlik iyileştirmelerini tartışıyoruz.SamzaSQL, açık kaynaklı Apache Samza projesinin bir parçasıdır ve genel kullanım için kullanılabilir olacaktır.


Birçok gerçek dünya senaryosunda, belirli bir makine öğrenimi görevi için etiketlenmiş verilerin elde edilmesi maliyetlidir.Yarı denetimli eğitim yöntemleri, çok sayıda etiketsiz veri ve daha az sayıda etiketli örnekten yararlanır.İnsanlarda öğrenmeden ilham alan derin sinir ağlarının yarı denetimli eğitimi için yeni bir çerçeve önermekteyiz.Dernekler, etiketli örneklerin yerleştirilmelerinden etiketlenmemiş olanlara ve arkaya yapılır.Optimizasyon programı, derneğin başladığı aynı sınıfta sona eren doğru dernek döngülerini teşvik eder ve farklı bir sınıfta sona eren yanlış dernekleri cezalandırır.Uygulamanın kullanımı kolaydır ve mevcut uçtan uca eğitim kurulumuna eklenebilir.Birkaç veri kümesinde bir araya gelerek öğrenmenin yeteneklerini gösteriyoruz ve ek olarak mevcut etiketsiz verileri kullanarak sınıflandırma görevlerindeki performansı muazzam bir şekilde artırabileceğini gösteriyoruz.Özellikle, etiketli verileri az olan durumlar için, eğitim planımız SVHN'deki sanatın mevcut durumundan daha iyi performans gösterir.


Sürekli gelişen radyo frekansı tanımlama (RFID) teknolojisi ile eşzamanlı olarak, yeni uygulama alanlarında karşılaşılan gereksinimleri karşılamak için yeni etiket anten malzemeleri ve yapıları ortaya çıkmaktadır.Bu çalışmada, pasif ultra yüksek frekans (UHF) RFID dipol etiket antenleri için bir radyasyon verimliliği ölçüm yöntemi geliştirildi ve doğrulandı.Ayrıca, giyilebilir vücut merkezli kablosuz iletişim uygulamaları için dikilmiş dipol etiket antenlerinin radyasyon verimliliğini ölçmek için ölçüm yöntemi uygulanır.Ölçümlerden edinilen bilgiler, etiket anteni malzeme yapı kayıplarını karakterize etmek ve etiket anteni performansını ve güvenilirliğini daha da geliştirmek ve optimize etmek için kullanılabilir.


Ego-araç hareketinin tahmini, gelişmiş sürüş yardımcı sistemleri ve mobil robot lokalizasyonu için önemli bir yetenektir.Aşağıdaki makale, ego-araçların (uzunlamasına, yanal hız ve yaw hızı) tam 2D hareket durumunu anında belirlemek için radar sensörlerini kullanarak sağlam bir algoritma sunmaktadır.En az iki Doppler radar sensörü ile alınan sabit yansımaları (hedefler) arasındaki bağıl hareketi değerlendirir.Radyal hızlarının azimut açısına dağılımına dayanarak, durağan olmayan hedefler ve dağınıklık dışlanır.Ego-hareketi ve buna karşılık gelen kovaryans matrisi tahmin edilir.Algoritma, kümeleme veya dağınıklık bastırma gibi herhangi bir ön işleme adımı gerektirmez ve herhangi bir model varsayımı içermez.Sensörler araç üzerinde herhangi bir konuma monte edilebilir.Uzayda hedef birliğinden kaçınarak ortak bir görüş alanı gerekli değildir.Ek bir fayda olarak, tüm hedefler anında durağan veya durağan olmayan olarak etiketlenir.


Son zamanlarda otomotiv gömülü sistemi akıllı araba, elektrikli kart ve benzeri gelişinden bu yana son derece gelişmiştir.IPA (Akıllı Otopark Yardımı), BSW (Blind Spot Uyarısı), LDWS (Lane Kalkış Uyarı Sistemi), LKS (Lane Tutma Sistemi) gibi çeşitli katma değerli sistemlere sahiptirler - bunlar ADAS (Advanced Driver Assistance Systems).AUTOSAR (AUTomotive Open System Architecture), otomotiv gömülü yazılım geliştirmek için en önemli endüstriyel standarttır.AUTOSAR, otomotiv E/E mimarileri için açık bir endüstri standardı geliştirmek ve kurmak için birlikte çalışan otomotiv üreticileri ve tedarikçilerinin bir ortaklığıdır.Bu makalede, AUTOSAR'ı kısaca tanıtacağız ve otomotiv yazılımı LDWS (Lane Detection & Warning System) geliştirmesinin sonuçlarını göstereceğiz.


Örnek öğrenme tabanlı tek görüntü süper çözünürlüklü (SR), yüksek çözünürlüklü (HR) görüntüyü tek girişli düşük çözünürlüklü (LR) görüntüden yeniden yapılandırmak için umut verici bir yöntemdir.Birçok popüler SR yaklaşımı, pratik uygulamalarını sınırlayan zaman-ya da mekan-yoğunluğu daha yüksektir.Bu nedenle, bazı araştırmalar bir altuzay görünümüne odaklandı ve son teknoloji sonuçlar verdi.Bu makalede, LR görüntülerinin büyük doğrusal olmayan özellik uzayını eğitim aşamasında bir grup doğrusal altuzaya dönüştürmek için önceki modellerle karışımla etkili bir şekilde kullanıyoruz.Özellikle, önce görüntü yamalarını LR yamalarının farklı eğriliğine dayanan yeni bir seçici yama işleme yöntemiyle birkaç gruba ayırıyoruz ve daha sonra her gruptaki karışımın önceki modellerini öğreniyoruz.Dahası, farklı önceki dağılımların SR'de çeşitli etkinliği vardır ve bu durumda, öğrenci-t-öncesinin iyi bilinen Gaussian öncekinden daha güçlü bir performans gösterdiğini görüyoruz.Test aşamasında, giriş LR özelliklerini uygun altuzayda haritalamak için öğrenilmiş çoklu karışımlı ön modelleri benimsiyoruz ve son olarak karşılık gelen İK görüntüsünü yeni bir karışık eşleştirme yöntemiyle yeniden oluşturuyoruz.Deneysel sonuçlar, önerilen yaklaşımın bazı son teknoloji SR yöntemlerinden hem niceliksel hem de niteliksel olarak üstün olduğunu göstermektedir.


Çarpışmasız hash fonksiyonlarının tasarımı için basit, yeni bir paradigma sunuyoruz.Bu paradigmadan çıkan herhangi bir fonksiyon artımlıdır.(Bu, daha önce hash ettiğim bir x mesajının, x 0'ın hash'ini sıfırdan yeniden derlemek yerine, x'i almak için x'te yapılan modi katyon miktarıyla orantılı olarak eski hash değerini hızlı bir şekilde "güncelleyebilir" anlamına gelir.)Ayrıca bu paradigmadan yayılan herhangi bir işlev paralelleştirilebilir, donanım uygulaması için kullanışlıdır.Paradigmamızdan birkaç speci c fonksiyonu türetiyoruz.Hepsi standart bir hash fonksiyonu, varsayılan ideal ve bazı cebirsel işlemler kullanır.Rst fonksiyonu, Muhash, mesajın bloğu başına bir modüler çarpma kullanır, bu da onu makul bir şekilde e-bilimsel yapar ve signi, önceki artımlı hash fonksiyonlarından daha hızlıdır.Ayrık logaritma probleminin sertliğine dayanarak güvenliği kanıtlanmıştır.İkinci bir fonksiyon olan AdHASH, çarpma yerine eklemeler kullanarak daha da hızlıdır, en kısa kafes vektörlerinin uzunluğunun yaklaşmasının zor olduğu veya ağırlıklı alt küme toplamı probleminin zor olduğu göz önüne alındığında güvenlik kanıtlanmıştır.Üçüncü bir işlev olan LtHASH, güvenlik kanıtlanmış, yine en kısa kafes vektörü yaklaşımının sertliğine dayanan, son kafes tabanlı fonksiyonların pratik bir varyantıdır.Dept.Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği, San Diego'daki Kaliforniya Üniversitesi, 9500 Gilman Drive, La Jolla, Kaliforniya 92093, ABD.E-Posta: mihir@cs.ucsd.edu.URL: http://www-cse.ucsd.edu/users/mihir.Kısmen NSF KARİYER Ödülü CCR-9624439 ve Bilim ve Mühendislik Packard Vakfı Bursu tarafından desteklenmektedir.Bilgisayar Bilimleri için YMIT Laboratuvarı, 545 Teknoloji Meydanı, Cambridge, MA 02139, ABD.E-Posta: miccianc@theory.lcs.mit.edu.Kısmen DARPA sözleşmesi DABT63-96-C-0018 tarafından desteklenmektedir.


Fiziksel bir nesnenin tam bir modelini oluşturma problemini inceliyoruz.Bu, yoğunluk görüntüleri kullanılarak mümkün olsa da, burada doğrudan erişim t o üç boyutlu bilgi sağlayan aralık görüntüleri kullanıyoruz.Çözmemiz gereken ilk sorun, farklı görüşler arasındaki dönüşümü bulmaktır.Önceki yaklaşımlar ya bu dönüşümün bilinmesini (tam bir model için son derece zor olan) ya da özellik eşleşmesi ile hesaplanmasını (bütünleşme için yeterince doğru olmayan) kabul etmiştir.Bu makalede, d a t a aralığında doğrudan çalışan ve birbirini izleyen görüşleri yeterli örtüşen alan t o görünümler arasında doğru bir dönüşüm elde eden yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Bu, nokta t o nokta eşleşmeleri gerektirmeyen işlevsizliği en aza indirerek gerçekleştirilir.Kayıt yönteminin ve modelleme prosedürünün ayrıntılarını veriyoruz ve bunları karmaşık nesnelerin gerçek aralıklı görüntüleri üzerinde gösteriyoruz.1 Giriş Fiziksel nesnelerin modellerini oluşturmak, biyolojik görme modüllerinin gerekli bir bileşen makinesidir.Bu tür modeller daha sonra nesne tanıma, poz tahmini veya denetim görevlerinde kullanılabilir.İlgi çekici nesne tam olarak tasarlanmışsa, böyle bir model CAD modeli şeklinde mevcuttur.Bununla birlikte, birçok uygulamada, bu tür CAD modellerine erişmek mümkün değildir veya pratik değildir ve fiziksel nesneden modeller oluşturmamız gerekir.Bazı araştırmacılar, birden fazla görüşten oluşan ([4], [a]) bir model kullanarak sorunu atlarlar, ancak t, liis her zaman yeterli değildir.Bir nesnenin tam bir modeline ihtiyaç duyulursa, aşağıdaki adımlar gereklidir: 1. veri edinimi, 2. görünümler arasında kayıt, 3. görünümlerin entegrasyonu.Bakış açısıyla, nesnenin belirli bir bakış açısından 3D yüzey bilgilerini kastediyoruz.Entegrasyon süreci, kullanılan temsil şemasına çok bağlı olmakla birlikte, entegrasyonu gerçekleştirmenin ön koşulu, veriler arasındaki dönüşümü farklı görüşlerden bilmekten oluşur.Registrat,ion'un amacı, t, covrespon,den,ce problemi olarak da bilinen böyle bir transformat.ion'u bulmaktır.Bu sorun, daha önceki birçok araştırma çalışmasının çekirdeği olmuştur: Bhanu [a], nesneyi çoklu görünüm elde etmek için bilinen açılardan döndürerek nesne tanıma için bir nesne modelleme sistemi geliştirmiştir.Chien et al.[3] ve Ahuja ve Veen-stra [l] octree nesnesinin modellerini oluşturmak için ortogonal görünümler kullandılar.Bu yöntemlerle, ...


Bu makalede, dağınık ve tıkanık ortamlardaki prosedürleri kavramak için verimli bir 3D nesne tanıma ve tahmin yaklaşımı sunuyoruz.Yaygın görünüm tabanlı yaklaşımların aksine, sadece 3D geometri bilgisine güveniyoruz.Yöntemimiz sağlam bir geometrik tanımlayıcıya, bir hash tekniğine ve verimli, yerelleştirilmiş bir RANSAC benzeri örnekleme stratejisine dayanmaktadır.Her nesnenin karşılık gelen yüzey normallerine sahip bir dizi noktadan oluşan bir modelle temsil edildiğini varsayarız.Yöntemimiz aynı anda birden fazla model örneğini tanır ve sahnedeki pozlarını tahmin eder.Çeşitli testler, önerilen yöntemin, nesnelerin yalnızca küçük bölümlerinin görülebildiği gürültülü, dağınık ve bölünmemiş aralık taramalarında iyi performans gösterdiğini göstermektedir.Algoritmanın ana prosedürü, yöntemin sürekli bir manipülasyon görevine doğrudan entegrasyonunu sağlayan yüksek bir tanıma hızıyla sonuçlanan doğrusal bir zaman karmaşıklığına sahiptir.7 derecelik bir kartezyen empedans kontrollü robotla yapılan deneysel doğrulama, yöntemin karmaşık bir rastgele yığından nesneleri kavramak için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir.Bu uygulama, bilgisayar görüşü ve softrobotik entegrasyonun, yapılandırılmamış ve tıkanmış ortamlarda hareket edebilen robotik bir sisteme nasıl yol açtığını göstermektedir.


Bu makale, tek bir kamera görüntüsünde bir 3D nesnenin örneklerini tanımak ve 3D pozlarını belirlemek için bir yaklaşımı açıklamaktadır.Hiyerarşik bir model, yalnızca nesnenin 3D CAD modelinin geometri bilgilerine dayanarak oluşturulur.Yaklaşım, nesnenin yüzeyinin dokusuna veya yansıtma bilgisine dayanmaz, bu da onu çok çeşitli endüstriyel ve robotik uygulamalar için yararlı hale getirir, örneğin bin toplama.Önceki yöntemlerin tipik problemlerini ele alan hiyerarşik bir görüş tabanlı yaklaşım uygulanır: Gerçek perspektifi ele alır, gürültüye, tıkanıklığa ve dağınıklığa birçok pratik uygulama için yeterli ölçüde sağlamdır ve kontrast değişikliklerine değişmezdir.Bu hiyerarşik modelin üretimi için, ölçek-uzay etkilerinin dikkate alınabileceği yeni bir model görüntü oluşturma tekniği sunulmaktadır.Gerekli nesne görünümleri benzerlik tabanlı bir görünüm grafiği kullanılarak türetilir.Kapsamlı bir aramanın yüksek sağlamlığı, verimli bir hiyerarşik arama ile birleştirilir.3D pozu, görüntüdeki geometrik mesafeleri en aza indiren, nesne mesafesine göre yüzde 0.12'ye kadar bir konum doğruluğu ve testlerimizde 0.35 dereceye kadar bir yönelim doğruluğu sağlayan en az karelik bir ayar kullanılarak rafine edilir.Tanıma süresi büyük ölçüde nesnenin karmaşıklığından bağımsızdır, ancak esas olarak nesnenin kameranın önünde görünebileceği poz aralığına bağlıdır.Verimlilik nedenlerinden dolayı, yaklaşım uygulamaya bağlı olarak poz aralığının kısıtlanmasına izin verir.Tipik çalışma süreleri birkaç yüz ms aralığındadır.


6D pozunu tahmin etmek için yeni bir kamu veri seti olan T-LESS'i tanıtıyoruz, yani.dokusuz katı nesnelerin çevirisi ve dönüşü.Veri seti, kayda değer bir dokuya ve ayrımcı renk veya yansıma özelliklerine sahip otuz endüstri ile ilgili nesneye sahiptir.Nesneler şekil ve/veya boyutta simetriler ve karşılıklı benzerlikler gösterirler.Diğer veri kümeleriyle karşılaştırıldığında, benzersiz bir özellik, bazı nesnelerin diğerlerinin parçaları olmasıdır.Veri kümesi, üç senkronize sensörle, özellikle yapılandırılmış bir ışık ve uçuş zamanı RGB-D sensörü ve yüksek çözünürlüklü bir RGB kamera ile yakalanan eğitim ve test görüntülerini içerir.Her sensörden yaklaşık 39K eğitim ve 10K test görüntüleri vardır.Ek olarak, her nesne için iki tip 3D model sağlanır, yani.Manuel olarak oluşturulmuş bir CAD modeli ve yarı otomatik olarak yeniden yapılandırılmış bir model.Eğitim görüntüleri, siyah bir arka plana karşı bireysel nesneleri tasvir eder.Test görüntüleri, çeşitli karmaşıklıklara sahip yirmi test sahnesinden kaynaklanır; bu, birkaç izole nesne ile basit sahnelerden, birkaç nesnenin birden fazla örneğine ve yüksek miktarda dağınıklığa ve tıkanıklığa sahip olanlara kadar artar.Görüntüler, nesne / sahne etrafında sistematik olarak örneklenmiş bir görüş küresinden yakalandı ve tüm modellenmiş nesnelerin doğru zemin gerçeği 6D pozları ile not edildi.İlk değerlendirme sonuçları, 6D nesne poz tahminindeki son durumun, özellikle önemli tıkanıklık olan zor durumlarda, iyileştirme için yeterli alana sahip olduğunu göstermektedir.T-LESS veri kümesi cmp:felk:cvut:cz/t-less adresinden çevrimiçi olarak temin edilebilir.


BT kontrol çerçevelerinin yaygın olarak benimsenmesine rağmen, kullanımlarını araştırmak için çok az akademik ampirik araştırma yapılmıştır.Bu makale, Avustralya genelindeki kamu sektörü kuruluşlarında Bilgi ve İlgili Teknoloji Kontrol Hedeflerinden (COBIT) 15 önemli BT kontrol sürecinin olgunluk seviyelerini ölçmek için yapılan araştırmalara dayanmaktadır.Ayrıca, bir dizi ulustan bir karma sektör grubu, Asya-Okyanus ülkelerinden bir karma sektör grubu ve tüm coğrafi alanlar için kamu sektörü örgütleri için benzer bir kritere karşı bir karşılaştırma yapar.Avustralya verileri, 50’den fazla çalışana sahip olduğu tespit edilen 387 finansal olmayan kamu sektörü kuruluşunun posta anketinde toplandı ve bu da %27’lik bir yanıt oranı sağladı.2002 yılında IS Denetim ve Kontrol Derneği tarafından yapılan orijinal uluslararası ankette görülen desenler Avustralya verilerinde de görülmüştür.Bununla birlikte, Avustralya kamu sektörü, en önemli 15 BT süreci için tüm uluslararası kriterlerde sektörlerden daha iyi performans gösterdi.


Milyonlarca satır, milyonlarca sütun ve milyarlarca sıfır olmayan elementle yaklaşık olarak büyük matrisleri çarpana çıkaracak yeni bir algoritma sunuyoruz.Yaklaşımımız, yineleyici bir stokastik optimizasyon algoritması olan stokastik gradyan inişine (SGD) dayanır.İlk olarak, kayıp fonksiyonunun ağırlıklı bir "stratum kayıpları" toplamı olarak ifade edilebileceği genel kayıp azaltma problemleri için geçerli olan bir "stratified" SGD varyantı (SSGD) geliştiriyoruz.Stokastik yaklaşım teorisi ve rejeneratif süreç teorisinin sonuçlarını kullanarak SSGD'nin yakınsaması için yeterli koşulları kuruyoruz.Daha sonra, DSGD adı verilen, MapReduce kullanarak web ölçekli veri kümelerinde tam olarak dağıtılabilen ve çalıştırılabilen yeni bir matris-faktörizasyon algoritması elde etmek için SSGD'yi özelleştiriyoruz.DSGD çok çeşitli matris faktorizasyonlarını işleyebilir.DSGD uygulamamızdaki performansı optimize etmek için kullanılan pratik teknikleri tanımlıyoruz.Deneyler DSGD'nin önemli ölçüde daha hızlı bir şekilde yakınsadığını ve alternatif algoritmalardan daha iyi ölçeklenebilirlik özelliklerine sahip olduğunu göstermektedir.


Sınıflandırma, yerelleştirme ve tespit için Convolutional Networks'ü kullanmak için entegre bir çerçeve sunuyoruz.Çok ölçekli ve sürgülü bir pencere yaklaşımının bir ConvNet içinde nasıl verimli bir şekilde uygulanabileceğini gösteriyoruz.Ayrıca nesne sınırlarını tahmin etmeyi öğrenerek yerelleşmeye yeni bir derin öğrenme yaklaşımı sunuyoruz.Sınırlama kutuları daha sonra tespit güvenini artırmak için bastırılmak yerine birikmektedir.Farklı görevlerin aynı anda tek bir paylaşılan ağ kullanılarak öğrenilebileceğini gösteriyoruz.Bu entegre çerçeve, ImageNet Büyük Ölçekli Görsel Tanıma Yarışması 2013 (ILSVRC2013) yerelleştirme görevinin galibidir ve tespit ve sınıflandırma görevleri için çok rekabetçi sonuçlar elde etmiştir.Yarışma sonrası çalışmalarda, tespit görevi için yeni bir sanat devleti kuruyoruz.Son olarak, OverFeat adlı en iyi modelimizden bir özellik çıkarıcı yayınlıyoruz.


Bu yazıda sürekli durum-aksiyon alanları ile takviye öğrenme sorunlarını ele alıyoruz.Genel fonksiyon yaklaşımı ve veri yeniden kullanımına izin vermek için [1] çalışmayı genişleten yeni bir algoritma, tted doğal aktör-eleştiri (FNAC) önermektedir.Doğal aktör-eleştiri mimarisini [1] önem örneklemesi kullanarak tted değer yinelemesinin bir varyantı ile birleştiriyoruz.Bu şekilde elde edilen yöntem, ana zayıflıklarının üstesinden gelirken her iki yaklaşımın çekici özelliklerini birleştirir: gradyan tabanlı bir aktörün kullanımı, sürekli eylem alanlarında politika optimizasyonu ile regresyon yöntemlerinde bulunan di kültlerinin kolayca üstesinden gelir; Buna karşılık, regresyon tabanlı bir eleştirmenin kullanılması, verilerin e-bilimsel kullanımına izin verir ve TD tabanlı eleştirmenlerin sıklıkla sergilediği yakınsama problemlerini önler.Algoritmamızın yakınsamasını kuruyoruz ve uygulamasını basit bir sürekli boşlukta, sürekli eylem probleminde gösteriyoruz.


Özellik seçimi, veri madenciliği ve makine öğrenme problemlerini çözmenin önemli bir yönüdür.Bu makale, Destek Vektör Makinesi (SVM) öğrenimi için bir özellik seçim yöntemi önermektedir.Çoğu özellik seçimi yöntemi gibi, önerilen yöntem de önem sırasını azaltmada tüm özellikleri sıralar, böylece daha alakalı özellikler tanımlanabilir.SVM'nin olasılıksal çıktılarına dayanan yeni bir kriter kullanır.Özellik Tabanlı Duyarlılık (FSPP) olarak adlandırılan bu kriter, belirli bir özelliğin önemini, özellik uzayı üzerindeki toplam değeri, SVM'nin olasılıksal çıktılarının özellikle ve özellik olmadan mutlak farklılığını hesaplayarak değerlendirir.Bu kriterin kesin şekli kolayca hesaplanamaz ve yaklaşıma ihtiyaç duyulur.Bu amaçla dört yaklaşım, FSPP1-FSPP4 önerilmektedir.İlk iki yaklaşım, eğitim verilerinin örnekleri arasında özelliğin değerlerini rastgele permute ederek kriteri değerlendirir.Standart SVM çıkışından olasılıksal çıkışına kadar haritalama fonksiyonunun tercihlerinde farklılık gösterirler: FSPP1 basit bir eşik fonksiyonu kullanırken FSPP2 sigmoid fonksiyonu kullanır.İkinci ikisi doğrudan kritere yaklaşır, ancak özelliklerle ilgili olarak kriterin düzgünlük varsayımlarında farklılık gösterir.Genel bir özellik seçimi şemasında kullanılan bu yaklaşımların performansı, daha sonra son Sinirsel Bilgi İşleme Sistemleri (NIPS) özellik seçim yarışmasından veri setleri de dahil olmak üzere çeşitli yapay sorunlar ve gerçek dünya sorunları üzerinde değerlendirilir.FSPP1-3, FSPP2'nin hafif bir marjla genel olarak en iyisi olmasıyla tutarlı bir şekilde iyi bir performans gösterir.FSPP2'nin performansı, test ettiğimiz veri kümelerindeki literatürde en iyi performans gösteren özellik seçim yöntemlerinden bazılarıyla rekabet halindedir.İlişkili hesaplamaları mütevazıdır ve bu nedenle SVM uygulamaları için bir özellik seçim yöntemi olarak uygundur.


Dönüştürülmüş adımlı empedans saç tokası rezonatörü kullanılarak ultra geniş stopbandlı kompakt bir mikro şerit lowpass filtresi (LPF) önerilmiştir.Dönüştürülmüş rezonatör, adımlı empedans saç tokası rezonatörü ve gömülü altıgen koçan yüklü çift hatlı bir yapıdan oluşur.Boyutu büyütmeden, gömülü yapı geniş bir stopband elde etmek için tanıtılır.Bir prototip LPF simüle edildi, üretildi ve ölçüldü ve ölçümler simülasyonlarla iyi bir uyum içinde.Uygulanan lowpass filtresi, 12.01fc'ye kadar 14 dB'lik bir ret seviyesine sahip ultra geniş bir stopband sergiler.Buna ek olarak, önerilen filtre 0.071 g  0.103 g boyutundadır, burada g, 1.45 GHz kesme frekansında dalga kılavuzu uzunluğudur.


İklim değişiklikleri ve yağışlar son on yılda düzensiz olmuştur.Bu nedenle son dönemde, akıllı tarım olarak adlandırılan iklim-akıllı yöntemler birçok Hint çiftçi tarafından benimsenmektedir.Akıllı tarım, IOT (Internet of Things) ile uygulanan otomatik ve yönlendirilmiş bir bilgi teknolojisidir.IOT, tüm kablosuz ortamlarda hızla ve yaygın olarak gelişmektedir.Bu makalede, IOT teknolojisinin sensör teknolojisi ve kablosuz ağ entegrasyonu, tarımsal sistemin gerçek durumuna göre incelenmiş ve gözden geçirilmiştir.İnternet ve kablosuz iletişim ile birleştirilmiş bir yaklaşım olan Uzaktan İzleme Sistemi (RMS) önerilmiştir.Başlıca amaç, Kısa Masaj Servisi (SMS) aracılığıyla uyarılar ve hava durumu düzeni, mahsuller vb. hakkındaki tavsiyeler gibi tarımsal tesislere kolay erişim sağlayan tarım üretim ortamının gerçek zamanlı verilerini toplamaktır.


Çevrimiçi Sosyal Ağlarda (OSN) önemli miktarda kendini ifşa etmesine rağmen, bu fenomenin arkasındaki motivasyon hala çok az anlaşılmaktadır.Gizlilik Calculus teorisi üzerine inşa edilen bu çalışma, bireysel öz gizlilik kararlarının arkasındaki faktörlere daha yakından bakarak bu boşluğu doldurur.237 konuya sahip bir Yapısal Denklem Modelinde, Algılanan Zevk ve Gizlilik Endişelerini bilgi ifşasının önemli belirleyicileri olarak görüyoruz.OSN kullanıcılarının gizlilik endişelerinin öncelikle bir gizlilik ihlalinin algılanan olasılığı ve beklenen hasar tarafından çok daha az belirlendiğini onaylıyoruz.Bu anlayışlar, OSN sağlayıcıları ve politika yapıcıları için öznel yanlış anlamalardan ziyade nesnel gerekçeye dayanan sağlıklı açıklama seviyelerini sağlama çabalarında sağlam bir temel oluşturmaktadır.


Veritabanı yönetim sistemleri (DBMS) ile etkileşime giren uygulamalar her yerde bulunmaktadır.Bu tür veritabanı uygulamaları genellikle bir uygulama sunucusunda barındırılır ve veri işleme için veri almak için ağ üzerinden veritabanı sunucusunda barındırılan bir DBMS'ye birçok küçük erişim gerçekleştirir.Onlarca yıldır, veritabanı ve programlama sistemleri araştırma toplulukları, bu tür uygulamaları farklı perspektiflerden optimize etmek için çalıştı: veritabanı araştırmacıları yüksek verimli DBMS'ler inşa ettiler ve programlama sistemleri araştırmacıları, uygulamaları barındırmak için özel derleyiciler ve çalışma zamanı sistemleri geliştirdiler.Bununla birlikte, bu özel sistemleri bir arada değerlendirerek ve aralarında uzanan optimizasyon fırsatlarını arayarak veritabanı uygulamalarını optimize eden nispeten az sayıda çalışma olmuştur.Bu makalede, hem programlama sistemine hem de DBMS'ye bütüncül bir şekilde bakarak veritabanı uygulamalarını optimize eden üç projeyi vurguluyoruz.DBMS ve uygulama arasındaki arayüzü dikkatlice tekrar ziyaret ederek ve deklaratif veritabanı optimizasyonu ve modern program analiz tekniklerinin bir karışımını uygulayarak, gerçek dünyadaki uygulamalarda birden fazla büyüklük sırasının hızlandırılmasının mümkün olduğunu gösteriyoruz.


Bu makalede, WWAN / LTE metal çerçeveli akıllı telefon uygulamaları için hibrit çok modlu dar çerçeve anteni önerilmektedir.Yer açıklığı sadece 5 mm  45 mm'dir, bu da dar çerçeveli akıllı telefonlar için umut vericidir.Küçük bir boşluğa sahip metal jant, sistem zeminine üç topraklanmış yama ile bağlanır.Bu önerilen anten, üç çift döngü modu ve bir slot modunu heyecanlandırabilir.Bu dört modu birleştirerek, önerilen anten GSM850/900, DCS/PCS/UMTS2100 ve LTE2300/2500 işlemleri için kapsama alanı sağlayabilir.Önerilen antenin ayrıntılı tasarım hususları anlatılır ve hem deneysel hem de simüle edilmiş sonuçlar da sunulur.


Ultra geniş bantlı bir solar Vivaldi anteni önerilmiştir.Amorf silikon hücrelerden kesilmiş, kayıplı güç yönetimi bileşenlerine olan ihtiyacın üstesinden gelen 4.25 V'de bir zirve gücü korur.Kablosuz iletişim cihazı güneş enerjisi verebilir veya çift kaynaklı enerji hasadı için bir rectenna olarak işlev görebilir.Solar Vivaldi, 0,95-2,45 GHz'den 0.5-2.8 dBi kazanç ile performans gösterir ve rectenna modunda kablosuz enerji süpürme için üç bant kapsar.


Makine çevirisinin sinirsel kodlayıcı-kodlayıcı modelleri, geleneksel çeviri modellerine rakip olarak etkileyici sonuçlar elde etti.Bununla birlikte, modelleme formülasyonları aşırı derecede basittir ve geleneksel modellerde yerleşik birkaç anahtar endüktif önyargıyı atlar.Bu makalede, dikkat çekici sinirsel çeviri modelini, konumsal önyargı, Markov şartlandırması, doğurganlık ve çeviri yönleri üzerinde anlaşma da dahil olmak üzere kelime tabanlı hizalama modellerinden yapısal önyargıları içerecek şekilde genişletiyoruz.Temel dikkat modeli ve standart ifade tabanlı model üzerinde çeşitli dil çiftleri üzerinde iyileştirmeler gösteriyoruz, düşük kaynak ortamında zor dilleri değerlendiriyoruz.


Bayesian yaklaşımları, Güçlendirme Öğreniminde keşif keşfine yönelik prensipli bir çözüm sunar.Bununla birlikte, tipik yaklaşımlar ya tamamen gözlemlenebilir bir ortam varsayar ya da zayıf bir ölçek alır.Bu çalışma, kısmen gözlemlenebilir sistemlerdeki dinamikleri öğrenirken altta yatan yapıdan yararlanabilen bir çerçeve olan Factored Bayes-Adaptive POMDP modelini tanıtmaktadır.Ayrıca, eklem posteriorunu durum ve model değişkenleri üzerine yakınlaştırmak için bir inanç izleme yöntemi ve Monte-Carlo Tree Search çözüm yönteminin bir uyarlamasını sunuyoruz, bunlar birlikte altta yatan problemi yakın zamanda çözebiliyorlar.Yöntemimiz, bilinen bir faktörizasyon göz önüne alındığında verimli bir şekilde öğrenebilir veya aynı zamanda faktörizasyon ve model parametrelerini de öğrenebilir.Bu yaklaşımın mevcut yöntemlerden daha iyi performans gösterebildiğini ve daha önce mümkün olmayan sorunları çözebildiğini gösteriyoruz.


Kelime gömme, metin verilerini gerçek sayıların vektörleri olarak temsil eden popüler bir çerçevedir.Bu vektörler dildeki semantiği yakalar ve çeşitli doğal dil işleme ve makine öğrenimi uygulamalarında kullanılır.Bu yararlı özelliklere rağmen, sıradan dil korporasından türetilen kelime gömmeleri mutlaka insan önyargıları sergilemektedir [6].GloVe kelime gömme algoritması [9] tarafından üretilen işgal kelime vektörleri için doğrudan ve dolaylı cinsiyet yanlılığını ölçeriz, daha sonra bu algoritmayı, bu gömmeyi kullanan aşağı akış uygulamalarında önyargıyı arttırmak için daha az taraflı bir gömme üretmek için değiştiririz.


Bu makale, otomatik bir nomous, etkileşimli tur rehberi robotunun yazılım mimarisini açıklamaktadır.Kullanıcı etkileşimi ve Web tabanlı telepresence ile ilgili yerelleştirme, haritalama, çarpışmadan kaçınma, planlama ve vari ous modüllerini entegre eden modüler ve dağıtılmış bir yazılım archi te ture sunar.Özünde, yazılım yaklaşımı olasılıksal hesaplamaya, on-line öğrenmeye ve herhangi bir zamanda alg orithmlerine dayanır.Robotların son derece dinamik ortamlarda güvenli, güvenilir ve yüksek hızlarda çalışmasını sağlar ve robotun perasyonuna yardımcı olmak için çevrede herhangi bir değişiklik gerektirmez.İnsanların sezgilerine hitap eden etkileşimli yeteneklerin tasarımına özel önem verilir.Arayüz, halka açık yerlerdeki insan-robot etkileşimi için yeni araçlar sağlar ve aynı zamanda dünyanın dört bir yanındaki insanlara Web'i kullanarak bir "sanal telepresans" kurma olanağı sağlar.Bizim approac h örneklemek için, sonuçları bizim robot "RHINO" yoğun nüfuslu bir müzede altı günlük bir süre için konuşlandırıldı zaman, 1997 ortalarında elde bildirilmektedir.Ampirik sonuçlar halka açık ortamlarda relia bl operasyonunu göstermektedir.Robot, müzenin atten dansını başarılı bir şekilde %50'den fazla artırdı.Buna ek olarak, dünyanın dört bir yanındaki binlerce insan robotu Web üzerinden kontrol etti.Bu yeniliklerin hizmet robotları için çok geniş bir r uygulama alanına ulaştığını varsayıyoruz.


Bu mektup, uzun vadeli üç boyutlu (3-D) Lidar verilerinden öğrenilen yeni bir semantik haritalama yaklaşımı olan Recurrent-OctoMap'i sunar.Mevcut semantik haritalama yaklaşımlarının çoğu, semantik haritaların 3-D rafine edilmesinden ziyade tek çerçevelerin semantik anlayışını geliştirmeye odaklanır (yani.füzyon semantik gözlemler).3 boyutlu semantik harita iyileştirmesi için en yaygın olarak kullanılan yaklaşım, bir Markov-zincir modelini takiben ardışık öngörü olasılıklarını birleştiren "Bayes güncellemesi" dir.Bunun yerine, bir sınıflandırıcıdan tahminleri kaynaştırmak yerine, semantik özellikleri kaynaştırmak için bir öğrenme yaklaşımı önermekteyiz.Yaklaşımımızda, 3 boyutlu haritamızı bir OctoMap olarak temsil ediyor ve koruyoruz ve her hücreyi bir Recurrent-OctoMap elde etmek için nöral bir sinir ağı olarak modelliyoruz.Bu durumda, semantik haritalama işlemi bir diziden diziye kodlama-kod çözme problemi olarak formüle edilebilir.Dahası, Recurrent-OctoMap'imizdeki gözlem süresini uzatmak için, dinamik bir ortamı iki haftadan fazla veri kullanarak ardışık olarak haritalamak için sağlam bir 3D yerelleştirme ve haritalama sistemi geliştirdik ve sistem keyfi bellek uzunluğu ile eğitilebilir ve konuşlandırılabilir.ETH uzun vadeli 3-D Lidar veri kümesindeki yaklaşımımızı onaylıyoruz.Deneysel sonuçlar, önerilen yaklaşımımızın geleneksel "Bayes güncellemesi" yaklaşımından daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.


Öğrenci tutma, birçok kayıt yönetim sisteminin önemli bir parçasıdır.Üniversite sıralamalarını, okul itibarını ve finansal refahı etkiler.Öğrenci tutma, yükseköğretim kurumlarında karar vericiler için en önemli önceliklerden biri haline gelmiştir.Öğrenci tutulumunu iyileştirmek, yıpratmanın arkasındaki nedenleri kapsamlı bir şekilde anlamakla başlar.Böyle bir anlayış, risk altındaki öğrencileri doğru bir şekilde tahmin etmenin ve onları tutmak için uygun şekilde müdahale etmenin temelidir.Bu çalışmada, çeşitli veri madenciliği teknikleri (hem bireyler hem de topluluklar) ile birlikte beş yıllık kurumsal veriler kullanılarak, birinci sınıf öğrencilerin yıpratılmasının arkasındaki nedenleri tahmin etmek ve açıklamak için analitik modeller geliştirdik.Karşılaştırmalı analiz sonuçları, toplulukların bireysel modellerden daha iyi performans gösterdiğini, dengeli veri kümesinin dengesiz veri kümesinden daha iyi tahmin sonuçları ürettiğini gösterdi.Satın Alma İhracatının duyarlılık analizi Önceki makale Sonraki makale Giriş bilgilerinizin veya kurumunuz aracılığıyla erişiminiz olup olmadığını kontrol edin.


Sürekli özniteliklere sahip alanlarda C4.5'in bildirilen bir zayıflığı, sürekli özniteliklere ilişkin testlerin oluşumunu ve değerlendirilmesini değiştirerek ele alınır.MDL'den ilham alan bir ceza, bu tür testlere uygulanır ve bunların bir kısmını dikkate almaktan ve tüm testlerin göreceli arzu edilebilirliğini değiştirmekten kurtarır.Empirik denemeler, modi katyonlarının daha yüksek tahmin edici birikimlere sahip daha küçük karar ağaçlarına yol açtığını göstermektedir.Sonuçlar ayrıca, bu değişiklikleri içeren C4.5'in yeni bir versiyonunun, küresel diskalifiyeyi kullanan ve çok aralıklı bölünmelere sahip küçük ağaçlar inşa eden son yaklaşımlardan daha üstün olduğunu da ifade ediyor.


Herhangi bir çift internet yüz fotoğrafı arasındaki optik akışın hesaplanması, aydınlatma, poz ve geometri farklılıkları nedeniyle en güncel sanat akışı tahmin yöntemleri için zordur.Akış tahmininin, aynı (veya benzer) nesnenin büyük bir fotoğraf koleksiyonundan yararlanarak çarpıcı bir şekilde geliştirilebileceğini gösteriyoruz.Özellikle, Google Image Search'ten bir ünlünün fotoğraflarının durumunu düşünün.Bu tür iki fotoğrafın farklı yüz ifadesi, aydınlatma ve yüz yönelimi olabilir.Temel fikir, doğrudan giriş çifti (I, J) arasındaki akışı hesaplamak yerine, ışıklandırma korunurken yüz ifadelerinin ve pozun normalleştirildiği görüntülerin (I', J') versiyonlarını hesaplamamızdır.Bu, her fotoğrafı, tam fotoğraf koleksiyonundan oluşan bir görünüm altuzayına yinelemeli olarak yansıtarak elde edilir.İstenilen akış, akışların birleştirilmesiyle elde edilir (I  I') o (J'  J).Yaklaşımımız herhangi bir iki çerçeveli optik akış algoritması ile kullanılabilir ve aydınlatma ve şekil değişikliklerine değişmezlik sağlayarak algoritmanın performansını önemli ölçüde artırır.


Elektrik enerjisi üretimi, sera gazı emisyonlarını azaltma ve karışık enerji kaynaklarını tanıtma ihtiyacı nedeniyle dünya çapında çarpıcı bir şekilde değişiyor.Güç ağı, öngörülemeyen günlük ve mevsimsel varyasyonlarla talebi karşılamak için iletim ve dağıtımda büyük zorluklarla karşı karşıyadır.Elektrik Enerjisi Depolama (EES), kullanılan teknolojiye göre enerjinin belirli bir durumda depolandığı ve gerektiğinde elektrik enerjisine dönüştürüldüğü bu zorlukların karşılanmasında büyük potansiyele sahip olan destekleyici teknolojiler olarak kabul edilmektedir.Bununla birlikte, çok çeşitli seçenekler ve karmaşık karakteristik matrisler, belirli bir uygulama için belirli bir EES teknolojisini değerlendirmeyi zorlaştırır.Bu makale, mevcut en son teknolojilerin kapsamlı ve net bir resmini sağlayarak ve bir enerji üretim ve dağıtım sistemine entegrasyon için uygun olacakları bu sorunu hafifletmeyi amaçlamaktadır.Makale, işletme ilkeleri, teknik ve ekonomik performans özellikleri ve önemli EES teknolojilerinin mevcut araştırma ve geliştirilmesine genel bir bakışla başlar ve depolanan enerji türlerine göre altı ana kategoriye ayrılır.Bunun ardından kapsamlı bir karşılaştırma ve gözden geçirilmiş teknolojilerin uygulama potansiyeli analizi sunulmaktadır.2014 Yazarları.Elsevier Ltd. tarafından yayınlanmıştır.Bu, CC BY lisansı altında açık erişimli bir makaledir (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/).


Bağımlılık ayrıştırma için LR algoritmasının veri odaklı bir varyantını sunuyoruz ve olasılıksal genelleştirilmiş LR bağımlılık ayrıştırma için en iyi ilk arama ile genişletiyoruz.Ayrıştırıcı eylemleri, ayrıştırıcının mevcut durumunu temsil eden özelliklere dayanan bir sınıflandırıcı tarafından belirlenir.Bu ayrıştırma çerçevesini CoNLL 2007 paylaşılan görevinin her iki parçasına da uyguluyoruz, her durumda farklı öğrenenlerle eğitilmiş birden fazla modelden yararlanıyoruz.Çok dilli pistte, on dilin her biri için üç LR modeli eğitiyoruz ve elde edilen analizleri her bir modelle maksimum yayılan ağaç oylama şemasıyla birleştiriyoruz.Etki alanı uyarlama izinde, etiketli out ofdomain eğitim setini desteklemek için hedef etki alanındaki etiketsiz verileri ayrıştırmak için iki model kullanıyoruz, ortak eğitimdeki bir yinelemeye benzer bir şemada.


Eş zamanlı olarak iki modeli eğittiğimiz bir adversarial süreç yoluyla üretken modelleri tahmin etmek için yeni bir çerçeve önermekteyiz: veri dağıtımını yakalayan bir üretici model G ve bir numunenin G'den ziyade eğitim verilerinden gelme olasılığını tahmin eden ayrımcı bir model D. G için eğitim prosedürü, D'nin hata yapma olasılığını en üst düzeye çıkarmaktır.Bu çerçeve, minimax iki oyunculu bir oyuna karşılık gelir.G ve D keyfi fonksiyonlar alanında, G'nin eğitim veri dağıtımını kurtarması ve D'nin her yerde 12'ye eşit olması ile benzersiz bir çözüm var.G ve D'nin çok katmanlı algılayıcılar tarafından tanımlandığı durumda, tüm sistem geri yayılma ile eğitilebilir.Örneklerin eğitimi veya üretimi sırasında herhangi bir Markov zincirine veya yuvarlanmamış yaklaşık çıkarım ağına gerek yoktur.Deneyler, oluşturulan örneklerin nitel ve nicel değerlendirmesi yoluyla çerçevenin potansiyelini göstermektedir.


Bu makale SAIL, Tek Erişim Noktası Tabanlı Kapalı Lokalizasyon sistemini sunmaktadır.WiFi tabanlı konumlandırma tekniklerinde ilerlemeler olmasına rağmen, mevcut çözümlerin ya yoğun erişim noktaları (AP'ler), manuel parmak izi alma, enerji aç WiFi taraması veya sofistike AP donanımı gerektirdiğini görüyoruz.SAIL'i bu kısıtlamalardan kaçınmak için tek bir emtia WiFi AP kullanarak tasarlıyoruz.SAIL, ikisi arasındaki sinyal akışının yayılım gecikmesini kullanarak istemci ile AP arasındaki mesafeyi hesaplar, akıllı telefon açma teknikleriyle mesafeyi birleştirir ve sonuçta müşterinin konumunu tek bir AP kullanarak vermek için geometrik yöntemler kullanır.SAIL, fiziksel katman (PHY) bilgisini ve insan hareketini, doğrudan yolun yayılma gecikmesini kendi başına hesaplamak için birleştirir, çoklu yolun olumsuz etkisini ortadan kaldırır ve metre-altı mesafe tahmin doğruluğunu verir.Ayrıca, SAIL, akıllı telefon sensörlerini kullanarak ölü geri çağırmaya yönelik ortak zorluklardan bazılarını sistematik olarak ele alıyor ve mevcut teknikler üzerinde 2-5x doğruluk iyileştirmeleri elde ediyor.SAIL'i emtia kablosuz AP'leri ve akıllı telefonlarda uyguladık.10 mobil kullanıcı ile büyük ölçekli bir kurumsal ortamda yapılan değerlendirme, SAIL'in kullanıcının konumunu yalnızca tek bir AP kullanarak 2.3 milyon ortalama hata ile yakalayabildiğini göstermektedir.


"Yeşil" elektronik sadece yeni bir bilimsel terimi değil, aynı zamanda doğal kökenli bileşikleri tanımlamayı ve çevresel olarak güvenli (biyobozunur) ve / veya biyouyumlu cihazlarda uygulanabilirliğe sahip sentetik malzemelerin üretimi için ekonomik olarak verimli yollar oluşturmayı amaçlayan yeni bir araştırma alanını temsil eder.Bu araştırmanın nihai amacı, genel olarak insan ve çevre dostu elektroniklerin üretimi ve bu tür elektronik devrelerin özellikle canlı doku ile entegrasyonu için yollar oluşturmaktır.Ortaya çıkan "yeşil" elektronikler sınıfına yönelik araştırmalar, yalnızca düşük maliyetli ve enerji verimli malzeme ve cihazlar sunmak için organik elektroniklerin orijinal sözünü yerine getirmekle kalmaz, aynı zamanda elektronikler için düşünülemez işlevsellikler elde etmeye de yardımcı olabilir, örneğin yaşam ve çevreye iyi huylu entegrasyon.Bu İnceleme, bu gelişmekte olan malzeme grubundaki son araştırma ilerlemelerini ve alışılmadık organik elektronik cihazlara entegrasyonlarını vurgulayacaktır.


Kendi kendini düzenleyen öğrenme, başarılı çevrimiçi öğrenme için kritik bir faktör olarak kabul edilir ve öğrencilerin algılanan akademik kontrolü ve akademik duyguları, kendi kendini düzenleyen öğrenmenin önemli öncüleridir.Duygular ve biliş birbiriyle ilişkili olduğundan, algılanan akademik kontrol ve akademik duygular arasındaki ortak ilişkiyi kendi kendini düzenleyen öğrenme sürecini anlamak için değerli olacaktır.Bu nedenle, bu çalışma, algılanan akademik kontrol ile çevrimiçi öğrenmede kendi kendini düzenleyen öğrenme arasındaki ilişkide akademik duyguların (keyif, endişe ve sıkıntı) rolünü inceledi.Yol modeli, akademik duyguların aracılık ve moderatör etkilerini test etmek için önerildi.Çevrimiçi kurslara kayıtlı 426 Koreli üniversite öğrencisinden veri toplandı ve bir yol analizi yapıldı.Sonuçlar, zevkin algılanan akademik kontrol ve kendi kendini düzenleyen öğrenme arasındaki ilişkiye aracılık ettiğini gösterdi, ancak zevkin ılımlı etkisi önemli değildi.Boredom ve anksiyetenin kendi kendini düzenleyen öğrenme üzerinde önemli aracılık etkileri yoktu, oysa algılanan akademik kontrol ve kendi kendini düzenleyen öğrenme arasındaki ilişkide önemli ılımlı etkiler gösterdiler.Akademik duyguların öğrenmedeki rolü ve öğrencilerin çevrimiçi öğrenmedeki kendi kendini düzenleyen öğrenmelerini kolaylaştırmaya yönelik etkileri, bulgulara dayanarak tartışıldı.2014 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır.


Nesnelerin İnterneti, şu anda bağlantısız olan şeyleri ve insanları birbirine bağlamakla ilgilidir.Toplum için hizmetlerin maliyet etkin kalitesini değiştirmek için var olan sistemlerin dönüştürülmesinde yeni dönemdir.Akıllı şehir vizyonunu desteklemek için Urban IoT tasarım planları, vatandaşlar için katma değerli hizmetlerin yanı sıra şehrin en gelişmiş iletişim teknolojileriyle yönetilmesinden yararlanır.Acil müdahaleyi gerçek zamanlı hale getirmek için IoT, ilk yanıt verenlerin yolunu geliştirir ve acil durum yöneticilerine bu varlıkları kullanmak için gerekli güncel bilgi ve iletişimi sağlar.IoT, zayıf bir iletişim ağı ve bilgi gecikmesi gibi mevcut sorunlar da dahil olmak üzere acil müdahaleye yönelik zorlukların çoğunu hafifletir.Bu makalede, yangın tehlikeleri için bir acil müdahale sisteminin IoT standart yapısı kullanılarak tasarlandığı öne sürülmektedir.Bu önerilen şemayı uygulamak için düşük maliyetli Espressif wi-fi modülü ESP-32, Alev algılama sensörü, Duman algılama sensörü (MQ-5), Yanıcı gaz algılama sensörü ve bir GPS modülü kullanılır.Sensörler tehlikeyi algılar ve tehlike yerini hepsinin bağlı olduğu bulut servisine göndererek itfaiye ve polis gibi yerel acil durum kurtarma organizasyonlarını uyarır.Genel ağ, hızlı ve güvenilir iletişim için hafif ağırlıklı bir veri odaklı yayın-abone mesaj protokolü MQTT hizmetlerinden yararlanır.Böylece, akıllı bir entegre sistem IoT yardımıyla tasarlanmıştır.


Yürüyüş tanıma alanında, Gait Energy Image (GEI) ve Chrono-Gait Image (CGI) gibi şablon tabanlı yaklaşımlar düşük hesaplama maliyeti ile iyi bir tanıma performansı elde edebilir.Bu arada, CGI zamansal bilgiyi GEI'den daha iyi koruyabilir.Bununla birlikte, yerel şekil özelliklerine daha az dikkat ederler.Zamansal bilgileri korumak ve daha bol yerel şekil özellikleri oluşturmak için, GEI ve CGI şablonlarının Histogramını (HOG) çıkararak birden fazla HOG şablonu oluşturuyoruz.Deneyler, yayınlanan birkaç yaklaşımla karşılaştırıldığında, önerilen çoklu HOG şablonlarımızın yürüyüş tanıma için daha iyi performans elde ettiğini göstermektedir.


Öngörülebilir yoğunluklar sınıfı, gözlemlenen örneklerin log-likelity fonksiyonunu maksimize ederek ağırlıklandırılmasıyla elde edilir.Bu yaklaşım, gözlemlenen kovaryatın tüm popülasyondakinden daha farklı bir dağılım izlediği örnek anketler veya deneylerin tasarımı gibi durumlarda e seçicidir.Parametrik modelin mispeci katyonu altında, ağırlık fonksiyonunun optimal seçimi asemptotik olarak popülasyondaki kovaryatın yoğunluk fonksiyonunun gözlemlerdekine oranı olarak gösterilir.Bu, örneklem anketlerinin sözde-maksimum olasılık tahminidir.Optimumluk beklenen Kullback-Leibler kaybı ile de ned edilir ve optimum ağırlık, örnekleme kimliğinin önemi göz önünde bulundurularak elde edilir.Bununla birlikte, modelin doğru speci katyonu altında, sıradan maksimum olasılık tahmini (yani.üniform ağırlık) asemptotik olarak en uygun olduğu gösterilmiştir.Orta derecede örneklem boyutu için, durum iki aşırı durum arasındadır ve beklenen kaybın bir tahmini olarak türetilen bilgi kriterinin bir varyantını en aza indirerek ağırlık fonksiyonu seçilir.Yöntem aynı zamanda Bayesian öngörücü yoğunluğunun ağırlıklı bir versiyonuna da uygulanır.Sayısal örnekler ve Monte-Carlo simülasyonları polinom regresyonu için gösterilmiştir.Güçlü parametrik tahmin ile bir bağlantı tartışılmaktadır.c  2000 Elsevier Science B.V. Tüm hakları saklıdır.


CMOS operasyonel amplifikatörler için bileşen ve transistör boyutlandırmasını optimize etmek ve otomatikleştirmek için bir yöntem sunuyoruz.Çok çeşitli performans önlemlerinin tasarım değişkenlerinin posynom fonksiyonları olarak formüle edilebileceğini gözlemliyoruz.Sonuç olarak, amplifikatör tasarım problemleri, son zamanlarda çok verimli küresel optimizasyon yöntemlerinin geliştirildiği özel bir konveks optimizasyon problemi olan geometrik bir program olarak formüle edilebilir.Bu nedenle sentez yöntemi hızlıdır ve küresel olarak en uygun tasarımı belirler; özellikle nihai çözüm başlangıç noktasından tamamen bağımsızdır (hatta imkansız bile olabilir) ve kaçınılmaz özellikler kesin olarak tespit edilmiştir.M. Hershenson ve ark. tarafından daha ayrıntılı olarak tanımlanan yöntemi kısaca tanıttıktan sonra, yöntemin altı ortak op-amp mimarisine nasıl uygulanabileceğini gösteriyoruz ve birkaç örnek tasarım veriyoruz.


Grafik olarak temsil edilen verileri çıkarma yeteneği, çeşitli yapısal kalıpları tespit etmek için birçok alanda önemli hale gelmiştir.Veri madenciliğinin önemli bir alanı anomali tespitidir, ancak grafik tabanlı verilerdeki anormallikleri tespit etme açısından çok az çalışma yapılmıştır.Bu makalede, olası içeriden tehdit aktivitesini temsil eden bilgileri içeren uygulamalarda anormallikleri ortaya çıkarmak için grafik tabanlı yaklaşımlar sunuyoruz: e-posta, cep telefonu görüşmeleri ve sipariş işleme.


Jenerik görsel kategorileri pozlama, aydınlatma ve çevre dağınıklığı ile tanıma sorunu için birkaç popüler öğrenme yönteminin uygulanabilirliğini değerlendiriyoruz.36 azimut altındaki 50 tek renkli oyuncaktan oluşan stereo görüntü çiftleri, 9 yükselti ve 6 aydınlatma koşulundan oluşan büyük bir veri seti toplandı (toplam 194.400 bireysel görüntü için).Nesneler 5 genel kategorinin 10 örneğiydi: dört ayaklı hayvanlar, insan figürleri, uçaklar, kamyonlar ve arabalar.Her kategorinin beş örneği eğitim için, diğer beşi ise test için kullanıldı.Çeşitli miktarlarda değişkenliğe ve çevredeki dağınıklığa sahip nesnelerin düşük çözünürlüklü gri tonlamalı görüntüleri, eğitim ve test için kullanıldı.En yakın komşu yöntemleri, destek vektör makineleri ve evrişim ağları, ham piksellerde veya PCA türevli özellikler üzerinde çalışan test edildi.Tekdüze arka planlara yerleştirilen görünmeyen nesne örnekleri için test hata oranları, SVM için yaklaşık %13, evrişim ağları için ise %7 civarındaydı.Son derece dağınık görüntülere sahip bir segmentasyon / tanıma görevinde, SVM pratik olmadığını kanıtladı, evrişim ağları ise% 16 / 7 hata verdi.Sistemin gerçek zamanlı bir versiyonu, doğal sahnelerdeki nesneleri saniyede yaklaşık 10 kare olarak algılayabilen ve sınıflandırabilen bir şekilde uygulandı.


Bu makale, nesne tespiti için ayrımcı olarak eğitilmiş, çok ölçekli, deforme edilebilir bir parça modelini tanımlar.Sistemimiz, 2006 PASCAL kişi tespit zorluğunda en iyi performansa göre ortalama hassasiyette iki kat iyileştirme sağlar.Ayrıca, 2007 yarışmasında yirmi kategoriden on tanesinde en iyi sonuçları elde ediyor.Sistem büyük ölçüde deforme olabilen parçalara dayanır.Deforme edilebilir parça modelleri oldukça popüler hale gelmiş olsa da, değerleri PASCAL meydan okuması gibi zor kriterlerde gösterilmemişti.Sistemimiz ayrıca ayrımcı eğitim için yeni yöntemlere de dayanmaktadır.Veri madenciliği sert negatif örnekleri için marja duyarlı bir yaklaşımı, latent SVM olarak adlandırdığımız bir formalizmle birleştiriyoruz.Gizli bir SVM, gizli bir CRF gibi, konveks olmayan bir eğitim sorununa yol açar.Bununla birlikte, gizli bir SVM yarı konvekstir ve olumlu örnekler için gizli bilgi belirtildiğinde eğitim sorunu konveks haline gelir.Eğitim yöntemlerimizin sonunda hiyerarşik (grammar) modeller ve gizli üç boyutlu poz içeren modeller gibi daha gizli bilgilerin etkili bir şekilde kullanılmasını sağlayacağına inanıyoruz.


Uzun kısa süreli bellek (LSTM; Hochreiter & Schmidhuber, 1997) nöral sinir ağları (RNNs) için önceki öğrenme algoritmaları tarafından çözülemeyen çok sayıda görevi çözebilir.LSTM ağlarının, ağın iç durumunun sıfırlanabileceği açıkça işaretlenmiş uçlarla alt sekanslara ayrılmış bir primeri olmayan sürekli giriş akışlarını işleyen bir zayıflığını tanımlıyoruz.Sıfırlama olmadan, devlet süresiz büyüyebilir ve sonunda ağın bozulmasına neden olabilir.Çözümümüz, bir LSTM hücresinin uygun zamanlarda kendini sıfırlamayı öğrenmesini ve böylece iç kaynakları serbest bırakmasını sağlayan yeni, uyarlanabilir bir unutma kapısıdır.Standart LSTM'nin diğer RNN algoritmalarından daha iyi performans gösterdiği illüstratif benchmark problemlerini gözden geçiriyoruz.Tüm algoritmalar (LSTM dahil) bu sorunların sürekli sürümlerini çözemez.Ancak unutma kapıları olan LSTM, bunları kolayca ve zarif bir şekilde çözer.


Görüntü sınıflandırması, büyük ölçekli görüntü setlerinin kullanılabilirliği ile son yıllarda önemli ölçüde ilerlemiştir.Bununla birlikte, ince taneli sınıflandırma, çok sayıda ince taneli kategorinin açıklama maliyeti nedeniyle büyük bir zorluk olmaya devam etmektedir.Bu proje, etiketli eğitim verileri olmadan bile bu tür kategorilerde zorlayıcı sınıflandırma performansının elde edilebileceğini göstermektedir.Resim ve sınıf gömmeleri göz önüne alındığında, eşleşen gömmelere uyumsuz olanlardan daha yüksek bir puan atanacak şekilde bir uyumluluk işlevi öğreniriz; Bir resmin sıfır atış sınıflandırması, en yüksek ortak uyumluluk puanı veren etiketi bularak gelir.Son teknoloji görüntü özelliklerini kullanıyoruz ve hiyerarşilerden türetilen veya etiketsiz metin korporasından öğrenilen farklı denetimli niteliklere ve denetimsiz çıktı gömmelerine odaklanıyoruz.Hayvancılık ve Caltech-UCSD Kuşları veri kümeleri üzerinde önemli ölçüde geliştirilmiş bir state-of-the-art oluşturuyoruz.En cesaret verici olarak, tamamen denetimsiz çıktı gömmelerinin (Wikipedia'dan öğrenildi ve ince taneli metinle geliştirildi) zorlayıcı sonuçlar elde ettiğini, hatta önceki denetimli son teknolojiden daha iyi performans gösterdiğini gösteriyoruz.Farklı çıktı gömmeleri birleştirerek, sonuçları daha da geliştiriyoruz.


Yüz tanıma sistemlerinin sunum saldırılarına karşı savunmasızlığı (doğrudan saldırılar veya sahte saldırılar olarak da bilinir) biyometrik topluluktan büyük ilgi gördü.Yüz tanıma sistemlerinin gerçek zamanlı uygulamalara hızlı gelişimi, özellikle otomatik sınır kontrolü gibi katılımsız uygulama senaryolarında sunum saldırılarına direnme yetenekleri konusunda yeni endişeler uyandırdı.Sunum saldırısının amacı yüz tanıma sistemini yüz biyometrik bir eser sunarak alt etmektir.Popüler yüz biyometrik eserleri arasında basılı bir fotoğraf, yüz fotoğrafının elektronik gösterimi, elektronik ekran kullanarak video oynatma ve 3D yüz maskeleri yer alıyor.Bunlar, en son teknoloji ürünü yüz tanıma sistemleri için yüksek bir güvenlik riski göstermiştir.Bununla birlikte, bu tür hedefli saldırıları otomatik olarak tespit edebilen ve hafifletebilen çeşitli sunum saldırı tespiti (PAD) algoritmaları (karşı önlemler veya antispoofing yöntemleri olarak da bilinir) önerilmiştir.Bu anketin amacı, gerçekleştirilen yüz sunum saldırısı tespiti ile ilgili mevcut çalışmalara sistematik bir genel bakış sunmaktır.Bu makale, yüz sunum saldırılarının farklı yüz eserleri türleri, son teknoloji ürünü PAD algoritmaları ve bu alanda çalışan ilgili araştırma laboratuvarlarına genel bir bakış, kırılganlık değerlendirmeleri ve performans değerlendirme metrikleri, yarışmaların sonuçları, yeni PAD algoritmalarını tekrarlanabilir bir şekilde kıyaslamak için kamu veritabanlarının kullanılabilirliği ve son olarak bu alandaki ilgili uluslararası standardizasyonun bir özeti de dahil olmak üzere çeşitli yönlerini açıklamaktadır.Dahası, bu gelişen biyometri alanında ele alınması gereken açık zorlukları ve gelecekteki çalışmaları tartışıyoruz.


Bu makalede, çok fazlı interleaved LLC rezonant dönüştürücü için yeni bir yaklaşım sunulmuştur.Önerilen çözüm, transformatör birincil sargılarının yıldız bağlantısına sahip üç LLC modülünün kullanılmasına dayanarak, çıkış akımı dalgalanmasının ve sonuç olarak çıkış filtresi kapasitör boyutunun sert bir şekilde azaltılmasını sağlar.Rezonant bileşenlerin toleransına büyük ölçüde duyarlı olan ve mevcut dengesizliğe neden olan diğer çok fazlı çözümlerden farklı olarak, önerilen topoloji doğal bir akım paylaşım yeteneği sergiler.Ayrıca, mevcut uyumsuzlukları telafi etmek ve her modül tarafından sağlanan akımı tamamen dengelemek için kapalı döngü faz kayma kontrolü tanıtılır.Çıkış akımı dalgalanmasının azaltılması ve faz kayması kontrol etkileşimi ve yük adım varyasyonları üzerindeki etkisi üzerine bu tür bir çözümün yararı da araştırılmaktadır.Bir prototip üzerindeki ölçümler, iddiaların ve önerilerin doğrulanması olarak simülasyonlara eklenir.


Yeni bir yapı, iş gömülülük başlıklı, tanıtıldı.İşyerinde ve dışında faktörleri değerlendirmek, bir bireyin (a) diğer insanlarla, ekiplerle ve gruplarla olan bağlantılarını, (b) işleriyle, organizasyonlarıyla ve toplumlarıyla uyumlarını algılamasını ve (c) işinden ayrılırlarsa feda etmek zorunda kalacaklarını söylediklerini içerir.İki örnekle bir iş gömülülük ölçüsü geliştirilmiştir.Sonuçlar, iş gömülülüğün hem ayrılma niyetinin hem de gönüllü cironun temel sonuçlarını öngördüğünü ve iş tatmini, örgütsel bağlılık, iş alternatifleri ve iş arama üzerinde ve üzerinde önemli artışlı varyansları açıkladığını göstermektedir.Teori ve uygulama için çıkarımlar tartışılır.


Yüz tanıma, son beş yılda, derin evrişimsel sinir ağları (DCNN) tarafından önemli ölçüde desteklenen yeni teknikler öneren sayısız sistemle muazzam sıçramalar yaptı.Yüz tanıma performansı, LFW gibi klasik veri kümelerinde derin öğrenme kullanılarak gökyüzüne fırlasa da, bu tekniğin insan performansına ulaştığı inancına yol açsa da, yeni yayınlanan IJB veri kümelerinin gösterdiği gibi, kısıtlanmamış ortamlarda hala açık bir sorun olmaya devam ediyor.Bu anket, derin yüz tanımadaki ve daha genel olarak, doğrulama ve tanımlama için yüz temsillerini öğrenmedeki ana gelişmeleri özetlemeyi amaçlamaktadır.Anket, son beş yıl içinde en iyi bilgisayar görüş mekanlarında ortaya çıkan ana, son teknoloji ürünü (SOTA) yüz tanıma tekniklerinin net ve yapılandırılmış bir sunumunu sunmaktadır.Anket, standart bir yüz tanıma boru hattını takip eden birden fazla parçaya ayrılır: (a) SOTA sistemlerinin nasıl eğitildiği ve hangi kamu veri setlerini kullandıkları; (b) yüz ön işleme kısmı (tetikleme, hizalama, vb.; (c) transfer öğrenimi için kullanılan mimari ve kayıp fonksiyonları (d) doğrulama ve tanımlama için yüz tanıma.Anket, bir bakışta SOTA sonuçlarına genel bir bakışla ve şu anda topluluk tarafından göz ardı edilen bazı açık konularla sona eriyor.


Abstract Meaning Representation (AMR) grafiklerinden İngilizce cümleler oluşturmak, paralel AMR'ler ve İngilizce cümlelerden yararlanmak için bir yöntem sunuyoruz.AMR-to-English neslini cümle tabanlı makine çevirisi (PBMT) olarak ele alıyoruz.AMR grafiklerinin belirteçlerini İngilizce benzeri bir sırayla doğrusallaştırmayı öğrenen bir yöntem tanıtıyoruz.Doğrusallaştırmamız PBMT'deki bozulma miktarını azaltır ve üretim kalitesini arttırır.Standart AMR/İngilizce test setinde 26.8 Bleu puanı rapor ediyoruz.


Ahşap kazık algılama ve ölçme algoritmalarının performansını değerlendirmek için bir kriter olarak kullanılabilecek ahşap yığın görüntülerinden oluşan bir veritabanı sunuyoruz.Farklı algoritma türleri için kullanılabilecek altı veritabanı kategorisini ayırt ediyoruz.Gerçek ve sentetik sahnelerin görüntüleri, 354 veri setine bölünmüş 7655 görüntüden oluşur.Kategoriye bağlı olarak, veri setleri ya yer gerçeği verilerini ya da algoritmaların karşılaştırılabileceği ormancılık özel ölçümlerini içerir.


Yeni nesil 5G ağları bağlamında, uydu endüstrisi uydu iletişiminin rolünü yeniden gözden geçirmek ve yenilemek için açıkça kararlıdır.(Karasal) sabit ve mobil ağların evrimindeki önemli sürücüler olarak, Yazılım Tanımlı Ağ (SDN) ve Ağ Fonksiyonu Sanallaştırma (NFV) teknolojileri, uydu ve karasal segmentlerin daha iyi ve daha esnek entegrasyonuna yönelik merkezi teknoloji etkinleştiricileri olarak konumlandırılmakta ve gelişmiş ağ kaynakları yönetimi teknikleri ile uydu ağı daha fazla hizmet inovasyonu ve iş çevikliği sağlamaktadır.Senaryoların ve kullanım durumlarının analizi yoluyla, bu makale, SDN / NFV teknolojilerinin uydu iletişimini 5G'ye doğru getirebileceği faydaların bir açıklamasını sağlar.Uydu yer segmenti etki alanında SDN/NFV teknolojilerinin tanıtılması yoluyla takip edilen farklı potansiyel iyileştirme alanlarını tanımlamak için üç senaryo sunulur ve analiz edilir.Her senaryoda, belirli yetenekler hakkında daha fazla bilgi edinmek ve bunlardan kaynaklanan teknik zorlukları tanımlamak için bir dizi kullanım durumu geliştirilmiştir.


Dağıtılmış veritabanı yönetim sistemlerinde temel ilişkilerin parçalanması, eşzamanlılık seviyesini ve dolayısıyla sorgu işleme için sistem verimini artırır.İlişkisel, nesne yönelimli ve tümdengelimli veritabanlarındaki ilişkilerin yatay ve dikey parçalanması için algoritmalar mevcuttur; Bununla birlikte, kullanıcı sorgularında görünen değişken bağlayıcılara ve sorgu-erişim kuralı bağımlılığına dayanan hibrit parçalanma teknikleri, tümdengelimli veritabanları sistemleri için eksiktir.Bu makalede, dağıtılmış tümdengelimli veritabanı sistemleri için hibrit bir parçalanma yaklaşımı önermekteyiz.Yaklaşımımız öncelikle temel ilişkilerin kullanıcı sorgularına dayatılan bağlayıcılara göre yatay olarak bölünmesini göz önünde bulundurur ve daha sonra yatay olarak bölünmüş ilişkilerin dikey parçalarını ve küme kurallarını özniteliklerin afinitesini ve sorguların ve kuralların erişim sıklığını kullanarak üretir.Önerilen parçalanma tekniği, dağıtılmış tümdengelimli veritabanı sistemlerinin tasarımını kolaylaştırır.


Bir karışım yoğunluğunu belirleyen parametrelerin tahmin edilmesi sorunu, yaklaşık doksan yıla yayılan büyük, çeşitli bir literatürün konusu olmuştur.Son yirmi yılda, maksimum olasılık yöntemi, öncelikle yüksek hızlı elektronik bilgisayarların ortaya çıkması sayesinde, bu soruna en çok takip edilen yaklaşım haline geldi.Burada, öncelikle bu soruna yönelik literatür hakkında kısa bir anket sunuyoruz ve bunun için maksimum benzerlik tahminini gözden geçiriyoruz.Daha sonra nihai ilgi konusuna dönüyoruz, bu da karışım yoğunluğu problemleri için sayısal olarak maksimum benzerlik tahminlerini yaklaşık olarak tahmin etmek için özel bir yinelemeli prosedürdür.EM algoritması olarak bilinen bu prosedür, eksik veri problemleri için maksimum benzerlik tahminlerine yaklaşık olarak kullanılan aynı adı taşıyan genel bir algoritmanın karışım yoğunluğu bağlamına bir uzmanlıktır.Karışım yoğunlukları için EM algoritmasının formülasyonunu ve teorik ve pratik özelliklerini tartışıyoruz, özellikle üstel ailelerden gelen yoğunluk karışımlarına odaklanıyoruz.


Düşük ve yüksek çözünürlüklü örneklerden oluşan bir sözlüğe dayanan tek görüntü süper çözünürlük şeklinde görüntü yükseltme problemini ele alıyoruz.Yakın zamanda önerilen iki yöntem olan Anchored Neighborhood Regression (ANR) ve Simple Functions (SF) en son teknoloji ürünü kalite performansı sağlar.Ayrıca, ANR bilinen en hızlı süper çözünürlüklü yöntemler arasındadır.ANR, sözlük atomlarına sabitlenmiş seyrek sözlükler ve regresörler öğrenir.SF, kümelere ve ilgili öğrenilmiş işlevlere dayanır.ANR ve SF'nin en iyi niteliklerini birleştiren gelişmiş bir ANR varyantı olan A+'yı teklif ediyoruz.A+, ANR'den gelen özellikler ve demirli regresörler üzerine inşa edilir, ancak sözlükteki regresörleri öğrenmek yerine SF'ye benzer tam eğitim materyalini kullanır.Yöntemimizi standart görüntüler üzerinde onaylıyoruz ve en son teknoloji yöntemleriyle karşılaştırıyoruz.Daha iyi kalite elde ediyoruz (yani.0.2-0.7dB PSNR, ANR'den daha iyi) ve mükemmel zaman karmaşıklığı, A+'yı bugüne kadarki en verimli sözlük tabanlı süper çözünürlüklü yöntem haline getiriyor.


Ağa bağlı bilgisayarların sayısı arttıkça, saldırı tespiti ağları güvenli tutmada önemli bir bileşendir.Bununla birlikte, bir yanlış algılama sisteminin inşası ve sürdürülmesi çok emek yoğundur, çünkü saldırı senaryolarının ve desenlerinin analiz edilmesi ve kategorize edilmesi gerekir ve buna karşılık gelen kural ve kalıpların dikkatlice elle kodlanması gerekir.Bu nedenle, veri madenciliği bu rahatsızlığı hafifletmek için kullanılabilir.Bu makale, çok seviyeli bir hibrit sınıflandırıcı, izinsiz girişleri tespit etmek için ağaç sınıflandırıcıları ve kümeleme algoritmalarının bir kombinasyonunu kullanan bir saldırı tespit sistemi önermektedir.Bu yeni algoritmanın performansı, MADAM ID ve 3 seviyeli ağaç sınıflandırıcıları gibi diğer popüler yaklaşımlarla karşılaştırılır ve hem yüksek saldırı tespit oranı hem de makul derecede düşük yanlış alarm oranı açısından önemli bir iyileşme sağlanmıştır.


Topluluk yapıları birçok sosyal, biyolojik ve teknolojik ağın önemli bir özelliğidir.Burada Girvan ve Newman tarafından önerilen bu tür toplulukları tespit etme yöntemiyle ilgili bir varyasyonu inceliyoruz ve topluluk sınırlarını tanımlamak için merkezilik önlemlerini kullanma fikrine dayanıyoruz [M. Girvan ve M. E. J. Newman, Proc.Natl.Acad.Sci.ABD 99, 7821 (2002).Hiyerarşik kümeleme algoritmasını geliştiririz, bu algoritma en yüksek bilgi merkeziliği ile yinelemeli olarak kenarı bulmak ve kaldırmaktan oluşur.Algoritmayı, topluluk yapısı zaten bilinen veya başka yöntemlerle incelenen bilgisayar ve gerçek dünya ağlarında test ediyoruz.Algoritmamızın, O(n4) zamanında tamamlanmasına rağmen, özellikle topluluklar çok karışık ve diğer yöntemler tarafından zor tespit edildiğinde çok etkili olduğunu gösteriyoruz.


Bu makale, Küresel Navigasyon Uydu Sistemleri (GNSS) için tasarlanmış bir mikro şerit dairesel polarize anten tasarımı sunmaktadır.Sunulan cihaz, bir Rogers RO3006 substratına basılan mikro şeritli oluklu yama anteninden, 2 mm kalınlığında bir köpük tabakasından ve geniş bantlı ticari 3-dB SMT kuplörden oluşur.Kuplörün ölçülen S-Parametreleri ile kombine fullwave anten sonuçları, anten eşleştirmesi ve daha büyük bant genişliklerinde eksenel oran açısından çok iyi performanslar göstermektedir.


Örnek karmaşıklık ve güvenlik, gerçek dünya görevleri için takviye öğrenme ile politikalar öğrenirken büyük zorluklardır - özellikle politikalar derin sinir ağları gibi zengin işlev yaklaşıklayıcılar kullanılarak temsil edildiğinde.Gerçek dünya hedef etki alanının simüle edilmiş bir kaynak etki alanı kullanılarak yaklaşık olarak tahmin edildiği model tabanlı yöntemler, simüle edilmiş verilerle gerçek verileri artırarak yukarıdaki zorlukların üstesinden gelmek için bir yol sağlar.Bununla birlikte, simüle edilmiş kaynak etki alanı ile hedef etki alanı arasındaki tutarsızlıklar, simüle edilmiş eğitim için bir zorluk oluşturmaktadır.Bir dizi simüle edilmiş kaynak alan adı ve modellenmemiş efektler de dahil olmak üzere çok çeşitli olası hedef alan adlarına sağlam ve genelleştirilmiş politikaları öğrenmek için bir tür düşmanca eğitim kullanan EPOpt algoritmasını tanıtıyoruz.Ayrıca, topluluktaki kaynak etki alanları üzerindeki olasılık dağılımı, hedef etki alanından gelen veriler ve yaklaşık Bayesian yöntemleri kullanılarak aşamalı olarak daha iyi bir yaklaşım haline getirmek için uyarlanabilir.Böylece, bir model topluluğu üzerinde öğrenme, kaynak etki alanı adaptasyonu ile birlikte, hem sağlamlık hem de öğrenme / uyum avantajı sağlar.


Bir sosyal ağdaki merkeziliği ölçmek, özellikle iki taraflı modda, ağ topolojisinin tam bilgi gereksinimi ve üst-k davranışsal temsili kullanıcılarının doğru bir şekilde tespit edilmemesi gibi birçok zorluk ortaya koymaktadır.Yukarıda belirtilen zorlukların üstesinden gelmek için, çift taraflı sosyal ağlardaki merkezi düğümleri tanımlamak için doğru bir merkezilik önlemi olan HellRank'i öneriyoruz.HellRank, iki parçalı bir ağın aynı tarafındaki iki düğüm arasındaki Hellinger mesafesine dayanır.Bu mesafenin iki parçalı bir ağ üzerindeki etkisini teorik olarak analiz ediyoruz ve bunun için üst ve alt sınırlar buluyoruz.HellRank merkezilik ölçüsünün hesaplanması, her bir düğümün yerel bilgileri yalnızca yakın komşuları üzerinde kullanmasına izin vererek dağıtılabilir.Sonuç olarak, ağ topolojik yapısı hakkında tam bilgiye sahip merkezi bir varlığa ihtiyaç yoktur.HellRank ölçümünün performansını gerçek dünya ağlarındaki diğer merkezilik önlemleriyle korelasyon olarak deneysel olarak değerlendiriyoruz.Sonuçlar, HellRank ile Kendall ve Spearman derece korelasyon katsayısına göre diğer geleneksel metrikler arasında kısmi sıralama benzerliği göstermektedir.


İnsan yürüyüşüne dair iki hakim, ama şaşırtıcı derecede çelişkili teoriyi inceliyoruz.Yürüyüşün altı belirleyicisi, kütlenin (COM) vücut merkezinin dikey yer değiştirmesini azaltarak hareketlenmenin enerjik maliyetini en aza indirmek için önerilen yürüyüşün kinematik özellikleridir.Ters sarkaç benzetmesi, duruş bacağının bir sarkaç gibi davranmasının yararlı olduğunu, COM için yatay bir yol yerine daha dairesel bir yay yazmasını önerir.Son literatür altı determinant teorisine karşı kanıt sunar ve basit bir matematiksel analiz, düzleştirilmiş bir COM yörüngesinin aslında kas çalışmasını ve kuvvet gereksinimlerini artırdığını gösterir.Benzer bir analiz, ters çevrilmiş sarkaçın daha iyi ücret aldığını, ancak paradoksal olarak hiçbir iş veya kuvvet gereksinimini öngörmediğini göstermektedir.Paradoks, neredeyse tamamen sadece uzuvların dinamikleri tarafından üretilen periyodik yürüyüşlere atıfta bulunan dinamik yürüyüş yaklaşımı ile çözülebilir.Gösteriler, yumuşak bir eğime inen pasif dinamik yürüyüş makineleri ve seviye zeminde yürüyen aktif dinamik yürüyüş robotlarını içerir.Dinamik yürüyüş, ters sarkaç mekanizmasından yararlanır, ancak bir pendüler duruş bacağından diğerine geçmek için mekanik çalışma gerektirir.Adım adım geçişin ters sarkaç yürüyüşünün kaçınılmaz bir enerjisel sonucu olduğunu gösteriyoruz ve insanlar ve makineler üzerinde deneysel olarak test edilebilen tahminlere yol açıyoruz.Dinamik yürüyüş yaklaşımı, kinematik veya yürüyüş kuvvetleri yerine mekanik çalışmalara odaklanan yeni bir bakış açısı sağlar.İnsan yürüyüşü özelliklerini yorumlamak yerine yapıcı bir şekilde açıklamak yararlıdır.


Yanlış kullanım tespiti, mevcut aktiviteyi bir davetsiz misafirin beklenen eylemleriyle karşılaştırarak ağ saldırılarının örneklerini tanımlamaya çalışma sürecidir.Yanlış algılamaya yönelik mevcut yaklaşımların çoğu, bilinen saldırıların belirtilerini tanımlamak için kural tabanlı uzman sistemlerinin kullanılmasını içerir.Bununla birlikte, bu teknikler beklenen kalıplardan farklı olan saldırıları belirlemede daha az başarılıdır.Yapay sinir ağları, ağ aktivitesini sınırlı, eksik ve doğrusal olmayan veri kaynaklarına dayanarak tanımlama ve sınıflandırma potansiyeli sağlar.Sinir ağlarının analitik güçlü yönlerini kullanan yanlış algılama sürecine bir yaklaşım sunuyoruz ve sonuçları bu yaklaşımın ön analizinden sağlıyoruz.