{"_id":"1b2a0e8af5c1f18e47e71244973ce4ace4ac6034","text":"Hiyerarşik Pitman-Yor Süreci sabıkaları, dil modellerini öğrenmek, nokta tahmin tabanlı yöntemlerin daha iyi performans göstermesi için zorlayıcı yöntemlerdir.Bununla birlikte, bu modeller bellek ve zaman kullanımı gibi hesaplamalı ve istatistiksel çıkarım sorunlarının yanı sıra örnekleyicinin zayıf karıştırılması nedeniyle popüler değildir.Bu çalışmada HPYP modelini kompakt bir şekilde sıkıştırılmış sonek ağaçları kullanarak temsil eden yeni bir çerçeve önermekteyiz.Daha sonra, bu çerçevede, tam HPYP'ye kıyasla çok daha düşük bir bellek ayak izine sahip ve çıkarım süresinde hızlı olan verimli bir yaklaşık çıkarım şeması geliştiriyoruz.Deneysel sonuçlar, modelimizin önceki HPYP modellerine kıyasla önemli ölçüde daha büyük veri kümeleri üzerine inşa edilebileceğini gösterirken, birkaç büyüklük sırası daha küçük, eğitim ve çıkarım için hızlı ve son teknoloji ürünü Modifiye edilmiş Kneser-Ney sayım tabanlı LM düzleştirmenin karışıklığını %15'e varan oranda geride bırakıyor."}
{"_id":"6c9bd4bd7e30470e069f8600dadb4fd6d2de6bc1","text":"Bu makale, olayların yeni bir dil kaynağını ve gerçek dünya durumlarını karakterize eden semantik rolleri anlatıyor.Anlatısal şemalar, ilgili olayların (düzenleme ve yayınlama), olayların zamansal bir sırasını (yayınlanmadan önce düzenleme) ve katılımcıların semantik rollerini (yazarlar kitapları yayınlar) içerir.Bu tür dünya bilgisi, doğal dil anlayışında erken araştırmaların merkezinde yer aldı.Betikler, dünyada meydana gelen olayların ortak dizilerini temsil eden ana formalizmlerden biriydi.Ne yazık ki, bu bilginin çoğu elle kodlanmış ve zaman alıcıydı.Mevcut makine öğrenme tekniklerinin yanı sıra coreference zincirleri aracılığıyla öğrenmeye yeni bir yaklaşım, anlatı şemaları şeklinde açık alan metninden zengin olay yapısını otomatik olarak çıkarmamıza izin verdi.Bu makalede açıklanan anlatı şeması kaynağı, değişen boyutlarda şemalar halinde birleştirilen yaklaşık 5000 benzersiz olay içerir.Kaynağı, nasıl öğrenildiğini ve bu şemaların görünmeyen belgeler üzerindeki kapsamının yeni bir değerlendirmesini anlatıyoruz."}
{"_id":"8e508720cdb495b7821bf6e43c740eeb5f3a444a","text":"Konuşma, robotik, finans ve biyolojideki birçok uygulama, sıralı verilerle ilgilenir, burada sipariş konuları ve tekrarlayan yapılar yaygındır.Bununla birlikte, bu yapı standart kernel fonksiyonları ile kolayca yakalanamaz.Böyle bir yapıyı modellemek için, Gaussian süreçleri için ekspresif kapalı form kernel fonksiyonları önermekteyiz.Ortaya çıkan model, GP-LSTM, Gaussian süreçlerinin parametrik olmayan olasılıksal avantajlarını korurken, uzun kısa süreli bellek (LSTM) tekrarlayan ağların endüktif önyargılarını tamamen kapsar.Gauss süreci marjinal olasılığını optimize ederek önerilen çekirdeklerin özelliklerini yeni bir provabilly yakınsak yarı-stokastik gradyan prosedürü kullanarak öğreniriz ve ölçeklenebilir eğitim ve tahmin için bu çekirdeklerin yapısını kullanırız.Bu yaklaşım Bayesian LSTM'ler için pratik bir temsil sağlar.Birkaç kriterde son teknoloji performansını gösteriyoruz ve GP-LSTM tarafından sağlanan öngörüsel belirsizliklerin benzersiz bir şekilde değerli olduğu sonuçsal bir otonom sürüş uygulamasını derinlemesine araştırıyoruz."}
{"_id":"033b62167e7358c429738092109311af696e9137","text":"Bu makale, incelemeleri tavsiye edildiği gibi sınıflandırmak için basit bir denetimsiz öğrenme algoritması sunar (vuruşlar yukarı) veya tavsiye edilmez (vuruşlar aşağı).Bir incelemenin sınıflandırılması, incelemedeki sıfatlar veya zarflar içeren cümlelerin ortalama semantik yönelimi ile tahmin edilir.Bir cümlenin iyi ilişkileri olduğunda pozitif semantik yönelimi (örn., \"ince nüanslar\") ve kötü ilişkileri olduğunda negatif semantik yönelimi (örn., \"çok değerli\") vardır.Bu makalede, bir ifadenin semantik yönelimi, verilen ifade ile \"mükemmel\" kelime arasındaki karşılıklı bilgi eksi, verilen ifade ile \"fakir\" kelime arasındaki karşılıklı bilgi olarak hesaplanır.Bir inceleme, cümlelerinin ortalama semantik yöneliminin olumlu olması durumunda önerilen şekilde sınıflandırılır.Algoritma, dört farklı etki alanından (otomobiller, bankalar, filmler ve seyahat hedeflerinin gözden geçirilmesi) örneklenen, Epinions'tan 410 incelemede değerlendirildiğinde ortalama %74'lük bir doğruluk elde eder.Doğruluk, otomobil incelemeleri için %84 ile film incelemeleri için %66 arasında değişmektedir."}
{"_id":"0eaa75861d9e17f2c95bd3f80f48db95bf68a50c","text":"Elektrogöçme (EM), entegre devre (IC) tasarımında ara bağlantı güvenilirliği için ileriye dönük önemli endişelerden biridir.Analog tasarımcılar bir süredir EM sorununun farkında olsalar da, dijital devreler de artık etkileniyor.Bu konuşma, temel tasarım sorunlarını ve ara bağlantı fiziksel tasarım sırasında elektrogöçme üzerindeki etkilerini ele almaktadır.Niyet, kısa süreli ve rezervuar etkileri gibi elektrogöçmeyi engelleyen önlemleri benimseyerek ara bağlantıdaki mevcut yoğunluk sınırlarını artırmaktır.Bu etkilerin yerleşim aşamasında kullanılması, gelecekte IC tasarım akışlarında EM endişelerinin kısmen giderilmesini sağlayabilir."}
{"_id":"45e2e2a327ea696411b212492b053fd328963cc3","text":"BACKGROUND Mobil uygulamalar, sağlıklı yaşamı teşvik etmek ve kronik koşulları azaltmak için halk sağlığına bir yaşam tarzı müdahalesi olarak hizmet etmek için söz veriyor, ancak kronik hastalığı olan bireylerin mobil uygulamaları nasıl kullandıkları veya algıladıkları hakkında çok az şey biliniyor.AMAÇ Bu çalışmanın amacı, kronik koşulları olan bireyler arasında sağlık için cep telefonu tabanlı uygulamalarla ilgili davranış ve algıları araştırmaktı.YÖNTEMLER Veriler, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki 1604 cep telefonu kullanıcısının mHealth kullanımını, inançlarını ve tercihlerini değerlendiren ulusal kesitsel bir anketten toplandı.Bu çalışma, sağlık uygulaması kullanımını, indirme nedenini ve kronik duruma göre etkinliği algılamıştır.SONUÇLAR Katılımcılar arasında, 1 ila 5 arasında uygulamaya sahip olmak, %38,9 (314\/807) oranında, %6,6 (24\/364) oranında hipertansiyonlu katılımcılar tarafından bildirilmiştir.Sağlık uygulamalarının kullanımı günde 2 kez veya daha fazla rapor edildi 2% 172\/807), bir durum olmadan katılımcıların% 2,7'si (% 10\/364) hipertansiyon,% 13,1'i (% 26\/198) obezite,% 12,3'ü (% 20\/163) diyabet,% 12.0'ı (% 32\/267) depresyon ve% 16,6'sı (% 53\/319) yüksek kolesterol ile.Lojistik gerilemenin sonuçları, kronik koşulları olan ve olmayan bireyler arasında sağlık uygulaması indirmesinde önemli bir fark göstermedi (P>.05).Sağlık durumu kötü olan bireylerle karşılaştırıldığında, sağlık uygulaması indirmesi, kendi kendine bildirilen çok iyi sağlık (odds oranı [OR] 3.80,% 95 CI 2.38-6.09, P.001) ve mükemmel sağlık (OR 4.77,% 95 CI 2.70-8.42, P.001) olanlar arasında daha muhtemeldi.Benzer şekilde, fiziksel aktiviteyi hiç veya nadiren bildiren bireylerle karşılaştırıldığında, sağlık uygulaması indirmesi haftada 1 gün (OR 2.47,% 95 CI 1.6-3.83, P.001), haftada 2 gün (OR 4.77,% 95 CI 3.27-6.94, P.001), haftada 3 ila 4 gün (OR 5.00,% 95 CI 3.52-7.10, P.001) ve haftada 5 ila 7 gün (OR 764 gün) arasında daha olasıydı.Tüm lojistik regresyon sonuçları yaş, cinsiyet ve ırk veya etnik köken için kontrol edilir.Bu çalışmadan elde edilen sonuçlar, kendi kendine bildirilen sağlık ve düşük fiziksel aktivite oranlarına sahip bireylerin, muhtemelen sağlık uygulamalarından en çok yararlanan kişilerin, indirmeyi bildirme ve bu sağlık araçlarını kullanma olasılığının en düşük olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"1935e0986939ea6ef2afa01eeef94dbfea6fb6da","text":"Ortalama değişkenlik portföy analizi, kâr ve risk arasındaki takasın ilk kantitatif tedavisini sağlamıştır.Objektif ve kısıtlamalar arasındaki etkileşimi, yarı değişkenlik modelleri de dahil olmak üzere bir dizi tek dönemli varyantta ayrıntılı olarak açıklıyoruz.Özellikle aşırı performansın cezalandırılmasından kaçınmaya önem verilir.Sonuçlar daha sonra senaryo ağaçlarına dayalı çok dönemli modellerin geliştirilmesi ve teorik analizinde yapı taşları olarak kullanılır.Önemli bir özellik, gelecekteki kararlarda fazla parayı kaldırma, yaklaşık olumsuz risk minimizasyonu sağlama olasılığıdır."}
{"_id":"0e1431fa42d76c44911b07078610d4b9254bd4ce","text":"Ana bileşen analizinin doğrusal olmayan bir formunu gerçekleştirmek için yeni bir yöntem önerilmiştir.İntegral operatör kernel fonksiyonlarının kullanılmasıyla, bazı doğrusal olmayan harita ile giriş uzayı ile ilgili yüksek boyutlu özellik uzaylarındaki ana bileşenleri verimli bir şekilde hesaplanabilir, örneğin 16 görüntüde tüm olası beş pikselli ürünlerin alanı.Yöntemin türetilmesi ve desen tanıma için polinom özelliği ekstraksiyonu üzerinde deneysel sonuçlar sunuyoruz."}
{"_id":"292eee24017356768f1f50b72701ea636dba7982","text":"Açık kentsel sahneleri temsil eden 3D nokta bulutlarında otomatik nesne lokalizasyonu ve tanınması için bir yöntem sunuyoruz.Yöntem, nesneleri merkez konumlarına oy vererek tanıyan örtülü şekil modelleri (ISM) çerçevesine dayanmaktadır.Pratik kullanım için önemli bir özellik olan sınıf başına sadece çok az eğitim örneği gerektirir.Ayrıca spin görüntü tanımlayıcısının geliştirilmiş bir versiyonunu, normal yön tahmininde nokta yoğunluğu varyasyonuna ve belirsizliğine daha sağlam bir şekilde tanıtıyor ve değerlendiriyoruz.Deneylerimiz, bu modifikasyonların tanıma performansı üzerinde önemli bir etkisini ortaya koymaktadır.Sonuçlarımızı son teknoloji yöntemiyle karşılaştırıyoruz ve toplamda 150.000 m kentsel alandaki birleşik hava ve karasal LiDAR taramalarından oluşan Ohio veri setinde hem hassasiyette hem de hatırlamada önemli bir gelişme elde ediyoruz."}
{"_id":"922b5eaa5ca03b12d9842b7b84e0e420ccd2feee","text":"İletişim ve kontrolde teorik ve pratik sorunların önemli bir sınıfı istatistiksel niteliktedir.Bu tür sorunlar şunlardır: (i) Rasgele sinyallerin tahmin edilmesi; (ii) Rasgele gürültüden rastgele sinyallerin ayrılması; (iii) Rasgele gürültünün varlığında bilinen form sinyallerinin tespiti (darbeler, sinüzoidler).Öncü çalışmalarında, Wiener [1]3 problemlerin (i) ve (ii) sözde Wiener-Hopf integral denklemine yol açtığını gösterdi; aynı zamanda bu integral denklemin çözümü için bir yöntem (spektral faktörizasyon) verdi.Birçok uzantı ve genelleme Wiener'ın temel çalışmalarını takip etti.Zadeh ve Ragazzini sonlu bellek olayını çözdüler [2].Eş zamanlı olarak ve Bode ve Shannon'dan bağımsız olarak [3], basitleştirilmiş bir çözüm yöntemi [2] de verdiler.Booton, durağan olmayan Wiener-Hopf denklemini tartıştı [4].Bu sonuçlar artık standart metinlerde [5-6] bulunmaktadır.Bu ana hatlar boyunca biraz farklı bir yaklaşım son zamanlarda Darlington tarafından verilmiştir [7].Örneklenmiş sinyallerin uzantıları için, bkz., Franklin [8], Lees [9].WienerHopf denkleminin özfonksiyonlarına dayanan başka bir yaklaşım (genel olarak önceki yöntemlerde olmasa da durağan olmayan problemler için de geçerlidir), Davis [10] tarafından öncülük edilmiş ve diğerleri tarafından uygulanmıştır, örneğin Shinbrot [11], Blum [12], Pugachev [13], Solodovnikov [14].Tüm bu çalışmalarda amaç, rastgele bir sinyalin tahminini, ayrılmasını veya tespitini gerçekleştiren doğrusal bir dinamik sistemin (Wiener filtresi) spesifikasyonunu elde etmektir.41 Bu araştırma, kısmen AF 49 (638)-382 Sözleşmesi uyarınca ABD Hava Kuvvetleri Bilimsel Araştırma Ofisi tarafından desteklenmiştir.2 7212 Bellona Ave. 3 Parantez içindeki sayılar kağıdın sonundaki referansları belirtir.4 Tabii ki, genel olarak bu görevler doğrusal olmayan filtrelerle daha iyi yapılabilir.Bununla birlikte, şu anda, bu doğrusal olmayan filtrelerin nasıl elde edileceği (hem teorik hem de pratik olarak) hakkında çok az veya hiç bir şey bilinmemektedir.Enstrümanlar ve Düzenleyiciler Bölümü'nün katkılarıyla 29 Mart - 2 Mart 1959 tarihlerinde MEKANİK MÜHENDİSLERİNİN AMERİKA BİRLİİ'nin Enstrümanlar ve Düzenleyiciler Konferansı'nda sunuldu.NOT: Bildirilerde ileri sürülen ifadeler ve görüşler, Topluluğun değil, yazarlarının bireysel ifadeleri olarak anlaşılmalıdır.El yazması ASME Karargahı'nda alındı, 24 Şubat 1959.Kağıt No.59-IRD11.Doğrusal Filtreleme ve Tahmin Sorunlarına Yeni Bir Yaklaşım"}
{"_id":"e50a316f97c9a405aa000d883a633bd5707f1a34","text":"Son 20 yılda birikmiş deneysel kanıtlar, uygun şekilde ağırlıklandırılmış tek terimlerin atanmasına dayanan metin indeksleme sistemlerinin, diğer daha ayrıntılı metin temsilleriyle elde edilebilenlerden daha üstün geri alma sonuçları ürettiğini göstermektedir.Bu sonuçlar, etkili termweighting sistemlerinin seçimine önemli ölçüde bağlıdır.Bu makale, otomatik terim ağırlıklı olarak kazanılan içgörüleri özetler ve diğer daha ayrıntılı içerik analiz prosedürlerinin karşılaştırılabileceği temel tek dönem indeksleme modelleri sunar.1.OTOMATİK TEKST ANALİZ 195O'ların sonlarında, Luhn [l] ilk olarak otomatik metin alma sistemlerinin hem depolanan metinlere hem de kullanıcıların bilgi sorgularına bağlı içerik tanımlayıcılarının karşılaştırılmasına dayanarak tasarlanabileceğini öne sürdü.Tipik olarak, belge ve sorgu metinlerinden çıkarılan belirli kelimeler içerik tanımlaması için kullanılacaktır; alternatif olarak, içerik gösterimleri, dikkate alınan konu alanlarına ve belge koleksiyonlarının içeriğine aşina olan eğitimli indeksçiler tarafından manuel olarak seçilebilir.Her iki durumda da, belgeler D= (ti, tj,...ytp) (1) formunun terim vektörleri ile temsil edilecek ve her tk, bazı örnek belge D'ye atanan bir içerik terimini tanımlayacaktır. Benzer şekilde, bilgi istekleri veya sorgular, vektör biçiminde veya Boolean ifadeleri şeklinde temsil edilecektir.Bu nedenle, tipik bir sorgu Q = (qa,qbr. . . .) olarak formüle edilebilir.,4r) (2)"}
{"_id":"6ac15e819701cd0d077d8157711c4c402106722c","text":"Bu teknik rapor, Team MIT'nin DARPA Urban Challenge'a yaklaşımını açıklamaktadır.Araç çevresine monte edilmiş ve yeni bir çapraz-modal kalibrasyon tekniği ile kalibre edilmiş birçok ucuz sensör kullanmak için yeni bir strateji geliştirdik.Lidar, kamera ve radar veri akışları, gerçek zamanlı özerk kontrol için sağlam bir algı sağlayan yenilikçi, yerel olarak pürüzsüz bir durum gösterimi kullanılarak işlenir.Görev planlaması, durumsal planlama, durumsal yorumlama ve yörünge kontrolü için iyi kanıtlanmış algoritmaların yenilikçi bir kombinasyonundan oluşan, trafikte sürüş için esnek bir planlama ve kontrol mimarisi geliştirilmiştir.Bu yenilikler, kentsel ortamlarda özerk sürüş için donatılmış iki yeni robotik araca dahil ediliyor ve bir DARPA site ziyaret kursu üzerinde kapsamlı bir test yapılıyor.Deneysel sonuçlar, tüm temel navigasyon ve bazı temel trafik davranışlarını göstermektedir; boş otonom sürüş, saf-uygunluk kontrolü ve yerel çerçeve algılama stratejimizi kullanarak şerit, kinodinamik RRT yol planlaması, U-dönüşleri ve durumsal tercümanımızı kullanarak kavşaklardaki diğer otomobiller arasında ön değerlendirme.Bu yaklaşımları gelişmiş navigasyon ve trafik senaryolarına genişletmek için çalışıyoruz.Yönetici Özeti Bu teknik rapor, Team MIT'nin DARPA Urban Challenge'a yaklaşımını açıklamaktadır.Araç çevresine monte edilmiş ve yeni bir çapraz modal kalibrasyon tekniği ile kalibre edilmiş birçok ucuz sensör kullanmak için yeni bir strateji geliştirdik.Lidar, kamera ve radar veri akışları, gerçek zamanlı özerk kontrol için sağlam bir algı sağlayan yenilikçi, yerel olarak pürüzsüz bir durum gösterimi kullanılarak işlenir.Görev planlaması, durumsal planlama, durumsal yorumlama ve yörünge kontrolü için iyi kanıtlanmış algoritmaların yenilikçi bir kombinasyonundan oluşan, trafikte sürüş için esnek bir planlama ve kontrol mimarisi geliştirilmiştir.Bu yenilikler, kentsel ortamlarda özerk sürüş için donatılmış iki yeni robotik araca dahil ediliyor ve bir DARPA site ziyaret kursu üzerinde kapsamlı bir test yapılıyor.Deneysel sonuçlar, boş otonom sürüş, saf kıyafet kontrolü ve yerel çerçeve algılama stratejimizi kullanarak şerit takip etme, kino-dinamik RRT yol planlaması, U dönüşleri ve durumsal tercümanımızı kullanarak kavşaklardaki diğer otomobiller arasında ön değerlendirme gibi tüm temel navigasyon ve bazı temel trafik davranışlarını göstermektedir.Bu yaklaşımları gelişmiş navigasyon ve trafik senaryolarına genişletmek için çalışıyoruz.DİKKAT: Bu makalede yer alan bilgiler, Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) veya Savunma Bakanlığı'nın resmi politikalarını temsil etmemektedir.DARPA, bu makaledeki bilgilerin doğruluğunu veya güvenilirliğini garanti etmez.Ek destek..."}
{"_id":"e275f643c97ca1f4c7715635bb72cf02df928d06","text":null}
{"_id":"1e55bb7c095d3ea15bccb3df920c546ec54c86b5","text":null}
{"_id":"8acaebdf9569adafb03793b23e77bf4ac8c09f83","text":"Sabit fiziksel uzunluk, spoof Surface Plasmon Polariton tabanlı dalga kılavuzlarının analizini ve tasarımını terahertz frekanslarında ayarlanabilir gecikme ile sunuyoruz.Ayarlanabilir gecikme, dalga kılavuzunun toplam fiziksel uzunluğunu değiştirmeden oluk derinliğini değiştirerek Oluklu Planar Goubau Hatları (CPGL) kullanılarak elde edilir.Simülasyon sonuçlarımız, 237.9 , 226.6  ve 310.6  elektrik uzunluklarının fiziksel uzunlukları ile elde edilebileceğini göstermektedir. 250 m ve 200 m'de sırasıyla 0.25, 0.275 ve 0.3 THz'de, gösteri amaçlı olarak.Bu simülasyon sonuçları, fiziksel parametre ve malzeme özelliklerini kullanarak analitik hesaplamalarımızla da tutarlıdır.Aynı uzunluk gecikme çizgilerinin çiftlerini terahertz faz değiştiricisinin iki kolu gibi birleştirdiğimizde, göreceli faz kayması tahmininin% 5.8'den daha iyi bir hata oranı elde ettik.Bildiğimiz kadarıyla, bu ayarlanabilir spoof Surface Plasmon Polariton tabanlı CPGL gecikme hatlarının ilk kez gösterimidir.Fikir, terahertz bant devresi için sabit uzunluklara ve faz değiştiricilere sahip tonozlu gecikme çizgileri elde etmek için kullanılabilir."}
{"_id":"325d145af5f38943e469da6369ab26883a3fd69e","text":"Girdi olarak gri tonlamalı bir fotoğraf göz önüne alındığında, bu kağıt fotoğrafın makul bir renk versiyonunun halüsinasyonunu görme sorununa saldırır.Bu sorun açıkça yetersizdir, bu nedenle önceki yaklaşımlar ya önemli kullanıcı etkileşimine dayanmıştır ya da doymuş renklendirmelerle sonuçlanmıştır.Canlı ve gerçekçi renklendirmeler üreten tam otomatik bir yaklaşım önermekteyiz.Sorunun altında yatan belirsizliği bir sınıflandırma görevi olarak ortaya koyarak kucaklıyoruz ve sonuç olarak renklerin çeşitliliğini artırmak için eğitim zamanında sınıf dengelemeyi kullanıyoruz.Sistem, test zamanında bir CNN'de bir feed-forward geçişi olarak uygulanır ve bir milyondan fazla renkli görüntü üzerinde eğitilir.Algoritmamızı bir \"renklendirme Turing testi\" kullanarak değerlendiriyoruz, insan katılımcılardan oluşturulan ve zemin gerçeği renk görüntüsü arasında seçim yapmalarını istiyoruz.Yöntemimiz, önceki yöntemlerden önemli ölçüde daha yüksek olan denemelerin %32'sinde insanları başarılı bir şekilde kandırıyor.Dahası, renklendirmenin kendi kendini denetleyen özellik öğrenme için güçlü bir bahane görevi olabileceğini, çapraz kanal kodlayıcı olarak hareket ettiğini gösteriyoruz.Bu yaklaşım, birçok özellik öğrenme kriterinde son teknoloji performansı ile sonuçlanır."}
{"_id":"57bbbfea63019a57ef658a27622c357978400a50","text":null}
{"_id":"7ffdf4d92b4bc5690249ed98e51e1699f39d0e71","text":"İlk kez, radyo frekansı mikro elektromekanik sistemlere (RF MEMS) sahip tam entegre bir faz dizi anteni, esnek, organik bir substrat üzerinde 10 GHz'in üzerinde gösterilmiştir.Düşük gürültü amplifikatörü (LNA), MEMS faz değiştirici ve 2 kez 2 yama anten dizisi, sıvı kristal polimer substratı üzerinde bir sistem-on-package (SOP) içine entegre edilmiştir.İki anten dizisi karşılaştırılır; biri tek katmanlı SOP, ikincisi çok katmanlı SOP kullanılarak uygulanır.Her iki uygulama da düşük kayıplıdır ve 12deg ışın direksiyonu yeteneğine sahiptir.Tasarım frekansı 14 GHz'dir ve ölçülen geri dönüş kaybı her iki uygulama için de 12 dB'den büyüktür.Bir LNA kullanımı çok daha yüksek bir yayılan güç seviyesine izin verir.Bu antenler, ihtiyaç duyulan hemen hemen her boyut, frekans ve performansı karşılayacak şekilde özelleştirilebilir.Bu araştırma, organik SOP cihazları için en son teknolojiyi daha da ileri taşıyor."}
{"_id":"d00ef607a10e5be00a9e05504ab9771c0b05d4ea","text":"Yalıtımlı kapı bipolar transistörleri (IGBT'ler) gibi yüksek voltaj dereceli katı hal anahtarları 6.5 kV'a kadar ticari olarak mevcuttur.Bu tür voltaj derecelendirmeleri darbeli güç ve yüksek voltajlı switch-mode dönüştürücü uygulamaları için çekicidir.Bununla birlikte, IGBT voltaj derecelendirmeleri arttıkça, mevcut yükselme ve düşme oranı genellikle azalır.Bu takastan kaçınmak zordur, çünkü IGBT'ler epitaksiyal veya sürüklenen bölge katmanında düşük bir direnç sağlamalıdır.Geri voltajı desteklemek için kalın sürüklenme bölgelerine sahip yüksek voltajlı IGBT'ler için, gerekli yüksek taşıyıcı konsantrasyonları, anahtarlama hızını yavaşlatan açma ve kapama sırasında enjekte edilir.Daha hızlı geçiş için bir seçenek seri çoklu, düşük voltaj dereceli IGBT'ler.Seride altı, 1200 V dereceli IGBT'lere sahip bir IGBT-stack prototipi deneysel olarak test edilmiştir.Altı serisi IGBT yığını, kompakt bir paketle sonuçlanan zorunlu hava soğutması için bireysel, optik olarak izole edilmiş, kapı sürücüleri ve alüminyum soğutma plakalarından oluşur.Her IGBT, geçici voltaj baskılayıcıları tarafından aşırı voltaj korumalıdır.Altı serisi IGBT yığınının ve tek bir 6.5 kV nominal IGBT'nin açma akım yükselme süresi, darbeli bir direnç yükü, kapasitör deşarj devresinde deneysel olarak ölçülmüştür.IGBT yığını, her biri 3.3 kV olarak derecelendirilen serideki iki IGBT modülü ile 9 kHz'de geçiş yapan ve 5 kV'lık bir çıkış üreten bir yükseltme devresi uygulaması ile karşılaştırılmıştır.Altı serisi IGBT yığını, kapanma sırasında azalan bir akım kuyruğu nedeniyle gelişmiş açma-açma hızı ve önemli ölçüde daha yüksek güç arttırıcı dönüştürücü verimliliği ile sonuçlanır.Deneysel test parametreleri ve karşılaştırma testlerinin sonuçları aşağıdaki makalede tartışılmaktadır."}
{"_id":"20f5b475effb8fd0bf26bc72b4490b033ac25129","text":"Kent sokaklarında şerit işaretleyici tespitine sağlam ve gerçek zamanlı bir yaklaşım sunuyoruz.Yolun üst görünümünü oluşturmaya, seçici yönelimli Gauss filtrelerini kullanarak filtrelemeye, daha sonra bir işlem sonrası adımla takip edilen Bezier Splines'a uydurmak için yeni ve hızlı bir RANSAC algoritmasına ilk tahminleri vermek için RANSAC hat uydurmasını kullanmaya dayanır.Algoritmamız, caddenin hareketsiz görüntülerindeki tüm şeritleri çeşitli koşullarda tespit edebilirken, 50 Hz hızında çalışır ve önceki tekniklerle karşılaştırılabilir sonuçlar elde eder."}
{"_id":"e6bef595cb78bcad4880aea6a3a73ecd32fbfe06","text":"Çevrimiçi incelemelerin ve önerilerin kullanılabilirliğinin katlanarak artması, duyarlılık sınıflandırmasını akademik ve endüstriyel araştırmalarda ilginç bir konu haline getirmektedir.İncelemeler o kadar çok farklı etki alanını kapsayabilir ki, hepsi için açıklamalı eğitim verileri toplamak zordur.Bu nedenle, bu makale duygu sınıflandırıcıları için etki alanı adaptasyonu sorununu inceler, burada bir sistem bir kaynak etki alanından etiketli incelemeler konusunda eğitilir, ancak başka bir alanda konuşlandırılmak üzere tasarlanmıştır.Her inceleme için denetimsiz bir şekilde anlamlı bir temsil çıkarmayı öğrenen derin bir öğrenme yaklaşımı önermekteyiz.Bu üst düzey özellik gösterimi ile eğitilmiş duygu sınıflandırıcıları, 4 tür Amazon ürününün gözden geçirilmesinden oluşan bir kriterde son teknoloji yöntemleri açıkça geride bırakıyor.Dahası, bu yöntem iyi ölçeklendiriliyor ve 22 etki alanından oluşan daha büyük bir endüstriyel dayanım veri kümesinde etki alanı uyarlamasını başarılı bir şekilde gerçekleştirmemize izin verdi."}
{"_id":"7cbbe0025b71a265c6bee195b5595cfad397a734","text":"İnsanlar sandalyelerle sık sık etkileşime girerek, kullanıcılar tarafından ek bir çaba gerektirmeyen örtük sağlık algılaması yapmak için potansiyel bir yer haline getiriyorlar.İnsanların sandalyelerde nasıl oturduğunu anlamak ve sırasıyla sandalyenin kolçak ve sırtlıklarından kalp ve solunum hızını tespit eden bir sandalyenin tasarımını bildirmek için 550 katılımcıyı araştırdık.18 katılımcı ile yapılan bir laboratuvar çalışmasında, kalp hızı ve solunum hızı tespitinin ne zaman mümkün olduğunu belirlemek için bir dizi ortak oturma pozisyonunu değerlendirdik (kalp hızı için zamanın% 32'si, solunum hızı için% 52) ve tespit edilen hızın doğruluğunu değerlendirdik (kalp hızı için% 83, solunum hızı için% 73).Bu algılamayı 11 katılımcıyla toplam 40 saat süren bir in-situ çalışmasını değerlendirerek vahşi yaşama taşımanın zorluklarını tartışıyoruz.Biz, örtülü bir sensör olarak, sandalyenin, sandalye ile doğal etkileşim yoluyla işgalcisinden hayati işaretler verileri toplayabildiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"bf003bb2d52304fea114d824bc0bf7bfbc7c3106","text":null}
{"_id":"9a59a3719bf08105d4632898ee178bd982da2204","text":"Otonom araç, çok sensörlü navigasyon ve konumlandırma, akıllı karar verme ve kontrol teknolojisini birleştiren bir mobil robottur.Bu makale, \"Akıllı Öncü\" olarak adlandırılan otonom aracın kontrol sistemi mimarisini sunar ve bilinmeyen ortamlarda etkili bir şekilde gezinmek için yol izleme ve hareket istikrarı tartışılır.Bu yaklaşımda, yol izleme problemini devlet uzayı biçiminde formüle etmek için iki derecelik bir özgürlük dinamik modeli geliştirilmiştir.Anlık yol hatasını kontrol etmek için, geleneksel kontrolörler çok çeşitli parametre değişiklikleri ve rahatsızlıkları üzerinde performans ve istikrarı garanti etmekte zorlanırlar.Bu nedenle, yeni geliştirilmiş bir adaptif-PID denetleyicisi kullanılacaktır.Bu yaklaşımı kullanarak araç kontrol sisteminin esnekliği arttırılacak ve büyük avantajlar elde edilecektir.Tüm süreç boyunca, Intelligent Pioneer'dan örnekler ve sonuçlar sunuyoruz ve bu yaklaşımı kullanan otonom araç, Çin'in 2010 ve 2011 Future Challenge'ında yarıştı.Intelligent Pioneer tüm yarışma programlarını bitirdi ve 2010 yılında birinci, 2011 yılında ise üçüncü sırada yer aldı."}
{"_id":"7592f8a1d4fa2703b75cad6833775da2ff72fe7b","text":"Rekabetçi MNIST el yazısı dijital tanıma kriteri, 1998'den bu yana uzun bir kırık kayıt geçmişine sahiptir.Diğerleri tarafından en son ilerleme 8 yıl öncesine (hata oranı %0,4) dayanmaktadır.Düz çok katmanlı perceptronlar için iyi eski çevrimiçi geri yayılım, tek bir MLP ile MNIST el yazısı basamakları kriterinde% 0.35 ve yedi MLP'den oluşan bir komite ile% 0.31'lik çok düşük bir hata oranı sağlar.Bunu 2011 yılına kadar en iyi sonucu elde etmek için gereken tek şey, birçok gizli katman, katman başına birçok nöron, aşırı uyumdan kaçınmak için çok sayıda deforme eğitim görüntüsü ve öğrenmeyi büyük ölçüde hızlandırmak için grafik kartlarıdır."}
{"_id":"cbcd9f32b526397f88d18163875d04255e72137f","text":null}
{"_id":"14829636fee5a1cf8dee9737849a8e2bdaf9a91f","text":"Bitcoin, önemli sayıda kullanıcıyı çeken dağıtılmış bir dijital para birimidir.Bitcoin'i neyin bu kadar başarılı yaptığını anlamak için derinlemesine bir araştırma yapıyoruz, kriptografik e-para ile ilgili onlarca yıllık araştırmalar büyük ölçekli bir dağıtıma yol açmadı.Bitcoin'in uzun ömürlü istikrarlı bir para birimi için nasıl iyi bir aday olabileceğini de soruyoruz.Bunu yaparken, Bitcoin'in çeşitli konularını ve saldırılarını tespit ediyoruz ve bunları ele almak için uygun teknikler öneriyoruz."}
{"_id":"3d16ed355757fc13b7c6d7d6d04e6e9c5c9c0b78","text":null}
{"_id":"d19f938c790f0ffd8fa7fccc9fd7c40758a29f94","text":null}
{"_id":"cd5b7d8fb4f8dc3872e773ec24460c9020da91ed","text":"Bu makale, beşinci nesil (5G) tam boyutlu çoklu giriş çoklu çıkış (FD-MIMO) sistemi için 29 GHz frekansında WR28 dalga kılavuzuna dayanan ışın yönlendirilebilir yüksek kazanç fazlı dizi anteninin yeni bir tasarım konseptini sunmaktadır.88 düzlemsel fazlı dizi, hem azimut hem de yükseklik yönünde 60 ila +60 derece arasında değişen hacimsel ışın taramasını elde etmek için üç boyutlu bir ışınlayıcı tarafından beslenir.Beamforming ağı (BFN), yatay ve dikey açıyı kontrol eden 64 ışın durumu elde etmek için 16 set 8  8 Butler matrix demetformer kullanılarak tasarlanmıştır.Bu, 5G uygulaması için Ka bandında volumetrik multibeam için dalga kılavuzu tabanlı yüksek güç üç boyutlu ışınlayıcı tasarlamak için yeni bir kavramdır.Fazlı dizinin maksimum kazancı 28,9 GHz ile 29,4 GHz frekans bandını kapsayan 28,5 dBi'dir."}
{"_id":"34feeafb5ff7757b67cf5c46da0869ffb9655310","text":"Çevresel enerji, düşük güçlü kablosuz sensör ağları için çekici bir güç kaynağıdır.Prometheus'u sunuyoruz, insan müdahalesi veya servis hizmeti olmadan sürekli çalışma için enerji transferini akıllıca yöneten bir sistem.Farklı enerji depolama elemanlarının olumlu niteliklerini birleştirerek ve mikroişlemcinin zekasını kullanarak, tek enerji depolama sistemlerinin ortak sınırlamalarını azaltan verimli çok aşamalı bir enerji aktarım sistemi sunuyoruz.Tasarım seçimlerimizi, takaslarımızı, devre değerlendirmelerimizi, performans analizlerimizi ve modellerimizi sunuyoruz.Sistem bileşenleri arasındaki ilişkileri tartışıyoruz ve bir uygulamanın ihtiyaçlarını karşılamak için optimal donanım seçimlerini tanımlıyoruz.Son olarak, Berkeley'in Telos Mote'suna güç sağlamak için güneş enerjisini kullanan gerçek bir sistemin uygulanmasını sunuyoruz.Analizlerimiz, sistemin% 1 yük altında 43 yıl,% 10 yük altında 4 yıl ve% 100 yük altında 1 yıl boyunca çalışacağını öngörüyor.Uygulamamız, süper kapasitörlerden (birincil tampon) ve bir lityum şarj edilebilir pilden (ikincil tampon) oluşan iki aşamalı bir depolama sistemi kullanır.Mote, güç seviyeleri hakkında tam bilgiye sahiptir ve yaşam süresini en üst düzeye çıkarmak için enerji transferini akıllıca yönetir."}
{"_id":"3689220c58f89e9e19cc0df51c0a573884486708","text":"AmbiMax, kablosuz sensör düğümleri (WSN) için bir enerji toplama devresi ve süper kapasitör tabanlı bir enerji depolama sistemidir.Önceki WSN'ler çeşitli kaynaklardan enerji toplamaya çalışır ve bazıları pil yaşlanma sorununu gidermek için pil yerine süper kapasitörler kullanır.Bununla birlikte, ya empedans uyumsuzluğu nedeniyle çok fazla kullanılabilir enerji harcarlar ya da tepeden gelen aktif dijital kontrol gerektirirler ya da yalnızca belirli bir kaynak türüyle çalışırlar.AmbiMax, bu sorunları ilk önce maksimum güç noktası izleme (MPPT) özerk olarak gerçekleştirerek ele alır ve daha sonra süper kapasitörleri maksimum verimlilikle şarj eder.Ayrıca, AmbiMax modülerdir ve her biri farklı bir optimum boyuta sahip güneş, rüzgar, termal ve titreşim dahil olmak üzere birden fazla enerji toplama kaynağının bileşimini sağlar.Gerçek bir WSN platformunda deneysel sonuçlar, Eco, AmbiMax'in WSN'ler için mevcut son teknoloji verimliliğinin birkaç katını aynı anda ve özerk olarak birden fazla güç kaynağını başarıyla yönettiğini göstermektedir."}
{"_id":"4833d690f7e0a4020ef48c1a537dbb5b8b9b04c6","text":"Fotovoltaik (PV) panele entegre edilecek düşük güç düşük maliyetli yüksek verimli maksimum güç noktası izleyicisi (MPPT) önerilir.Bu, standart bir fotovoltaik panele kıyasla% 25'lik bir enerji artışına neden olabilirken, pil voltajı düzenlemesi ve PV dizisinin yükle eşleştirilmesi gibi işlevleri yerine getirir.Harici olarak bağlı bir MPPT kullanmak yerine, PV panelinin bir parçası olarak entegre bir MPPT dönüştürücü kullanılması önerilir.Bu entegre MPPT'nin maliyet etkin olmak için basit bir denetleyici kullanması önerilmektedir.Ayrıca, doğrudan birleştirilmiş sistemden daha fazla enerjiyi yüke aktarmak için dönüştürücünün çok verimli olması gerekir.Bu basit bir yumuşak anahtarlı topoloji kullanılarak elde edilir.Daha düşük maliyetle çok daha yüksek bir dönüşüm verimliliği daha sonra MPPT'yi küçük PV enerji sistemleri için uygun fiyatlı bir çözüm haline getirecek."}
{"_id":"61c1d66defb225eda47462d1bc393906772c9196","text":"Kablosuz sensör ağlarının toplumumuz üzerinde olumlu bir etki yaratması için muazzam potansiyel, konuyla ilgili büyük bir araştırma yarattı ve bu araştırma şimdi çevreye hazır sistemler üretiyor.Geniş çeşitlilik gösteren uygulama gereksinimleriyle birleştirilen mevcut teknoloji sınırları, tasarım alanının farklı bölümleri için çeşitli donanım platformlarına yol açar.Buna ek olarak, insan müdahalesi olmadan aylarca çalışması gereken bir sistemin benzersiz enerji ve güvenilirlik kısıtlamaları, sensör ağı donanımındaki taleplerin standart entegre devrelerdeki taleplerden farklı olduğu anlamına gelir.Bu makale, onları kontrol etmek için sensör düğümleri ve düşük seviyeli yazılımlar tasarlayan deneyimlerimizi açıklamaktadır.ZebraNet sisteminde, uzun vadeli hayvan göçlerini izlemek için ince taneli konum verilerini kaydetmek için GPS teknolojisini kullanıyoruz [14].ZebraNet donanımı 16-bit TI mikrodenetleyici, 4 Mbit off-chip flash bellek, 900 MHz radyo ve düşük güçlü bir GPS çipinden oluşur.Bu makalede, sensör ağları için verimli güç kaynakları tasarlama tekniklerimizi, düğümlerin enerji tüketimini yönetme yöntemlerini ve radyo, flaş ve sensörler de dahil olmak üzere periferik cihazları yönetme yöntemlerini tartışıyoruz.ZebraNet düğümlerinin tasarımını değerlendirerek ve nasıl geliştirilebileceğini tartışarak sonuca ulaşıyoruz.Bu donanımın geliştirilmesinde öğrenilen dersler hem gelecekteki sensör düğümlerinin tasarlanmasında hem de gerçek sistemlerde kullanılmasında yararlı olabilir."}
{"_id":"146da74cd886acbd4a593a55f0caacefa99714a6","text":"Yapay Zekanın evrimi, teknoloji alanında katalizör görevi görmüştür.Artık bir zamanlar sadece bir hayal gücü olan şeyleri geliştirebiliriz.Bu tür yaratımlardan biri de sürücüsüz otomobilin doğuşudur.İşini yapabileceğin, hatta arabada uyuyabileceğin günler geldi ve direksiyona bile dokunmadan, hala hedef hedefinize güvenli bir şekilde ulaşabileceksiniz.Bu makale, bir yerden diğerine sürebilen veya kavisli raylar, düz raylar ve düz takip edilen kavisli raylar gibi farklı tipte raylar üzerinde söyleyebilen kendi kendine sürüş arabasının çalışma modelini önermektedir.Raspberry Pi ile birlikte otomobilin tepesine monte edilen bir kamera modülü, gerçek dünyadan gelen görüntüleri daha sonra aşağıdaki yönlerden birini tahmin eden Convolutional Sinir Ağı'na gönderir.Yani.Sağ, sol, ileri veya durdurma, daha sonra Arduino'dan uzaktan kumandalı aracın denetleyicisine bir sinyal göndererek takip edilir ve bunun sonucunda araba herhangi bir insan müdahalesi olmadan istenen yönde hareket eder."}
{"_id":"bb17e8858b0d3a5eba2bb91f45f4443d3e10b7cd","text":null}
{"_id":"090a6772a1d69f07bfe7e89f99934294a0dac1b9","text":null}
{"_id":"f07fd927971c40261dd7cef1ad6d2360b23fe294","text":"Seyrek kanonik korelasyon analizi (CCA) problemini, yani iki doğrusal kombi ulusunu, her bir çok değişken için bir tane, belirli sayıda değişken kullanarak maksimum korelasyon sağlayan aramayı ele alıyoruz.Her aşamada korelasyonu bağlayan doğrudan açgözlü bir yaklaşıma dayanan verimli bir numeri cal yaklaşımı önermekteyiz.Yöntem özellikle büyük veri setleri ile başa çıkmak için des igned ve onun hesaplama kompleksi y sadece seyreklik düzeylerine bağlıdır.Algorith m'nin performansını korelasyon ve parsimoni arasındaki takas yoluyla analiz ediyoruz.Sayısal simülasyonun sonuçları, korelasyonun önemli bir kısmının nispeten az sayıda değişken kullanılarak yakalanabileceğini göstermektedir.Buna ek olarak, mevcut örneklerin sayısı çok değişkenli t boyutlarına kıyasla küçük olduğunda, seyrek CCA'nın düzenlileştirme yöntemi olarak kullanılmasını hiçbir şekilde test etmeyiz.I. I. NTRODUCTION Canonical korelasyon analizi (CCA), Harol d Hotelling [1] tarafından tanıtılan, bir çift veri ekşik es [2], [3] 'den ortak özellikler elde etmek için çok değişkenli veri n lizinde standart bir tekniktir.Bu veri kaynaklarının her biri, çok değişkenli dediğimiz rastgele bir vecto r üretir.Bir çok değişkenliliği ele alan klasik boyutsal ty indirgeme yöntemlerinin aksine, CCA, s'yi muhtemelen farklı boyutlarda ve yapıda iki boşluktan oluşan örnekler arasındaki istatistiksel ilişkileri dikkate alır.Özellikle, korelasyonlarını en üst düzeye çıkarmak için her biri çok değişkenli olan bir fo r olmak üzere iki doğrusal kombinasyon arar.Farklı disiplinlerde tek başına bir araç olarak veya diğer istatistiksel yöntemler için bir ön işleme adımı olarak kullanılır.Dahası, CCA, istatistikte çok sayıda klasik yöntemi içeren genelleştirilmiş bir çerçevedir, örneğin, Principal Componen t Analysis (PCA), Parsiyel En Az Kareler (PLS) ve Multiple Lineer Regresyon (MLR) [4].CCA, son zamanlarda çekirdek CCA'nın ortaya çıkması ve bağımsız bileşen analizine uygulanmasıyla dikkat çekmiştir [5], [6].Son on yıl, sinyallerin seyrek temsilleri ve seyrek sayısal yöntemler arayışına artan bir ilgiye tanık oldu.Bu nedenle, seyrek CCA problemini, yani az sayıda değişken kullanarak maksimal korelasyona sahip doğrusal kombinasyonların aranmasını ele alıyoruz.Seyreklik arayışı çeşitli akıl yürütmelerle motive edilebilir.Birincisi, sonuçları yorumlama ve görselleştirme yeteneğidir.Az sayıda değişken, küçük detaylardan bazılarını feda ederken \"büyük resmi\" elde etmemizi sağlar.Dahası, seyrek e gösterimleri hesaplamalı olarak efficien t'nin kullanılmasını sağlar İlk iki yazar bu el yazmasına eşit olarak katkıda bulundu .Bu çalışma kısmen Grant FA9550-06-1-0 324 altında bir AFOSR MURI tarafından desteklenmiştir. sayısal yöntemler, sıkıştırma teknikleri, yanı sıra nois e redüksiyon algoritmaları.seyreklik i düzenlileştirme ve istikrar için ikinci motivasyon.CCA'nın ana vulnerabilit ies'lerinden biri, az sayıda gözleme karşı duyarlılığıdır.Thu s, sırt CCA [7] gibi düzenli yöntemler kullanılmalıdır.Bu bağlamda seyrek CCA, vektörlerin boyutlarını azaltmamızı ve kararlı bir çözüm elde etmemizi sağlayan bir alt küme seçim şemasıdır.Bilgimizin en iyisine göre, seyrek CCA'ya ilk referans, [2] geri ve adım adım alt küme seçiminin önerildiği yerde ortaya çıktı.Bu tartışma qualitativ e doğası ile ilgiliydi ve belirli bir sayısal algoritma önerilmedi.Son zamanlarda, çok boyutlu veri pr işleme ve azalan hesaplama maliyeti için artan talepler, konunun bir kez daha öne çıkmasına neden oldu [8]  [13].Bu mevcut çözümlerle ilgili ana dezavantajlar seyreklik üzerinde doğrudan bir kontrol olmaması ve optimal hiperparametrelerini seçmenin zor (ve sezgisel olmayan) olmasıdır.Buna ek olarak, bu yöntemlerin çoğunun hesaplama karmaşıklığı, yüksek boyutlu veri setlerine sahip pratik uygulamalar için çok yüksektir.Sparse CCA da dolaylı olarak ele alınmıştır [9], [14] a d, seyrek PCA [9] , [15][17] hakkındaki son sonuçlarla yakından ilgilidir.Gerçekten de, önerilen çözümümüz sonuçların [17] CCA'ya bir uzantısıdır.Bu çalışmanın ana katkısı iki yönlüdür.İlk olarak, CCA algoritmalarını çoklu değişkenlerin her birinde seyreklik üzerinde doğrudan kontrol ile türetiyoruz ve performanslarını inceliyoruz.Hesaplamalı olarak verimli yöntemlerimiz özellikle larg e boyutlarının iki veri kümesi arasındaki ilişkileri anlamada aime d'dir.Sıralı olarak değişkenleri toplamaya (veya düşürmeye) dayanan ileri (veya geri) açgözlü bir yaklaşım benimsiyoruz.Her aşamada optimal CCA çözümünü bağlıyoruz ve tam sorunu çözme ihtiyacını atlıyoruz.Dahası, ileri açgözlü yöntemin hesaplama karmaşıklığı verinin boyutlarına değil, sadece seyreklik parametrelerine bağlıdır.Sayısal simülasyon sonuçları, korelasyonun önemli bir bölümünde, nispeten düşük sayıda sıfır olmayan katsayı kullanılarak etkili bir şekilde kapatılabileceğini göstermektedir.İkinci katkımız seyrek CCA'nın düzenlileştirme yöntemi olarak araştırılmasıdır.Ampirik simülasyonları kullanarak, çok değişkenlilerin boyutları örneklerin sayısından (veya aynı sırayla) daha büyük olduğunda ve seyrek CCA'nın avantajını gösterdiğinde, farklı algoritmaların kullanımını inceleriz.Bu bağlamda, açgözlü yaklaşımın avantajlarından biri, tam seyreklik yolunu tek bir seferde üretmesi ve verimli parametre ayarlamasına izin vermesidir."}
{"_id":"49afbe880b8bd419605beb84d3382647bf8e50ea","text":null}
{"_id":"19b7e0786d9e093fdd8c8751dac0c4eb0aea0b74","text":null}
{"_id":"0b3cfbf79d50dae4a16584533227bb728e3522aa","text":"Tekrarlayan geri yayılım ile bilgileri uzun zaman aralıklarında saklamayı öğrenmek, çoğunlukla yetersiz, çürüyen hata geri akışı nedeniyle çok uzun bir zaman alır.Hochreiter'in bu sorunun (1991) analizini kısaca gözden geçiriyoruz, daha sonra uzun kısa süreli bellek (LSTM) adı verilen yeni, verimli, gradyan tabanlı bir yöntem tanıtarak ele alıyoruz.Bunun zarar vermediği gradyanı doğrultarak, LSTM, özel birimler içinde sabit hata atlıkarıncaları aracılığıyla sabit hata akışını uygulayarak 1000 ayrık zaman adımını aşan minimum zaman gecikmelerini köprülemeyi öğrenebilir.Çoklayıcı kapı birimleri, sabit hata akışına erişimi açmayı ve kapatmayı öğrenir.LSTM, uzay ve zamanda yereldir; zaman adımı ve ağırlığı başına hesaplama karmaşıklığı O'dur.1.Yapay verilerle yaptığımız deneyler yerel, dağıtılmış, gerçek değerli ve gürültülü desen temsillerini içerir.Gerçek zamanlı tekrarlayan öğrenme, zaman içinde geri yayılma, tekrarlayan kaskat korelasyonu, Elman ağları ve nöral dizi toplama ile karşılaştırıldığında, LSTM çok daha başarılı koşulara yol açar ve çok daha hızlı öğrenir.LSTM ayrıca, daha önce tekrarlayan ağ algoritmaları tarafından hiç çözülmemiş karmaşık, yapay uzun süreli görevleri de çözer."}
{"_id":"9eb67ca57fecc691853636507e2b852de3f56fac","text":"Önceki çalışmalar, anlamsal olarak anlamlı kelime ve metin temsillerinin nöral gömme modelleri ile elde edilebileceğini göstermiştir.Özellikle, paragraf vektörü (PV) modelleri, bir belge (topik) seviye dil modelini tahmin ederek bazı doğal dil işleme görevlerinde etkileyici performans göstermiştir.Bununla birlikte, PV modellerini geleneksel dil modeli yaklaşımlarıyla entegre etmek, dengesiz performans ve sınırlı iyileştirmeler üretir.Bu makalede, orijinal PV modelinin, geri alma görevlerindeki performansını kısıtlayan üç içsel problemini resmen tartışıyoruz.Ayrıca, IR görevi için daha uygun hale getiren modeldeki modifikasyonları da tanımlıyoruz ve bunların etkilerini deneyler ve vaka çalışmaları yoluyla gösteriyoruz.Ele aldığımız üç konu şunlardır: (1) PV'nin düzenlenmemiş eğitim süreci, son geri alma modelinde uzunluk yanlılığı üreten kısa belge aşırı uydurmaya karşı savunmasızdır; (2) PV'nin korpus temelli negatif örneklemesi, sık sık kelimelerin önemini aşırı derecede bastıran kelimeler için bir ağırlıklandırma şemasına yol açar; ve (3) kelime metin bilgisinin eksikliği, PV'nin kelime ikame ilişkilerini yakalayamamasını sağlar."}
{"_id":"4df321947a2ac4365584a01d78a780913b171cf5","text":"Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA), belirli varlıklar ve yönleri hakkında metinden gelen görüşlerin madenciliği ve özetlenmesi görevidir.Bu makalede, ilgili varlıklar, yönler ve polarite değerleri ile belirtilen kullanıcı incelemelerini içeren Fransızca için ABSA sistemlerinin geliştirilmesi ve test edilmesi için iki veri kümesi açıklanmaktadır.İlk veri kümesi ABSA sistemlerini eğitmek ve test etmek için 457 restoran incelemesi (2365 cümle) içerirken, ikincisi alan dışı değerlendirmeye adanmış 162 müze incelemesi (655 cümle) içerir.Her iki veri kümesi de SemEval-2016 Task 5 \"Aspect-Based Sentiment Analysis\" kapsamında inşa edildi ve yedi farklı dil temsil edildi ve araştırma amacıyla kamuya açıldı.Bu makale, açıklama türüne göre örnekler ve istatistikler sunar, açıklama kılavuzlarını özetler ve çapraz dil uygulanabilirliklerini tartışır.Ayrıca, verilerin SemEval ABSA görevinde değerlendirme için nasıl kullanıldığını açıklar ve Fransızca için elde edilen sonuçları kısaca sunar."}
{"_id":"2445089d4277ccbec3727fecfe73eaa4cc57e414","text":"Bu makale, 8 dil çifti için makine çeviri sistemlerinin çeviri kalitesini değerlendirir: Fransızca, Almanca, İspanyolca ve Çekçe'yi İngilizce'ye ve geriye çevirmek.Sadece farklı MT sistemlerini sıralamamıza değil, aynı zamanda değerlendirme sürecinin daha üst düzey analizlerini yapmamıza izin veren kapsamlı bir insan değerlendirmesi gerçekleştirdik.Üç tür subjektif değerlendirme için zamanlama ve inter-annotatör anlaşmasını ölçtük.Otomatik değerlendirme metriklerinin insan yargılarıyla olan korelasyonunu ölçtük.Bu meta-değerlendirme, en çok kullanılan metodolojiler hakkında şaşırtıcı gerçekleri ortaya koymaktadır."}
{"_id":"1965a7d9a3eb0727c054fb235b1758c8ffbb8e22","text":"Dairesel olarak polarize tek katmanlı U-slot mikro şerit yama anteni önerilmiştir.Önerilen asimetrik U-slot, sonda ile beslenen kare yama mikro şerit anteninin herhangi bir köşesini delmeden dairesel polarizasyon için iki ortogonal modu üretebilir.U-slotun farklı kol uzunluklarının neden olduğu etkileri araştırmak için parametrik bir çalışma yapılmıştır.Köpük substratın kalınlığı, çalışma frekansındaki dalga boyunun yaklaşık %8.5'idir.Antenin 3 dB eksenel oran bant genişliği %4'tür.Antenin hem deneysel hem de teorik sonuçları sunulmuş ve tartışılmıştır.Dairesel polarizasyon, basılmış antenler, U-slot."}
{"_id":"9462cd1ec2e404b22f76c88b6149d1e84683acb7","text":"Bu mektupta, dairesel olarak polarize edilmiş (CP) yamalı geniş bantlı bir anten önerilmiştir.Bu yama anteni, geniş bant CP işlemi oluşturmak için ortogonal rezonans modlarını heyecanlandıran basılı bir meandering probu (M-probe) ve kesikli yamalardan oluşur.Yığınlanmış yama, 5G Wi-Fi uygulamasına uyacak şekilde eksenel-ratio (AR) bant genişliğini daha da geliştirmek için kullanılır.Önerilen anten sırasıyla %42,3 empedans bant genişliğine ve %16,8 AR bant genişliğine ulaşır.AR bant genişliği içindeki ortalama kazanç, 0,5 dB'den daha az varyasyonla 6.6 dB'dir.Bu çalışma, M-probe beslemeli CP yama anteninin bant genişliği genişletme tekniğini göstermektedir.M-probunun dielektrik yüklü yama antenindeki geniş bant özelliklerini de sağlayabileceğini araştıran ve sergileyen ilk çalışmadır.Antenin potansiyel uygulamaları 5G Wi-Fi ve uydu iletişim sistemleridir."}
{"_id":"d6002a6cc8b5fc2218754aed970aac91c8d8e7e9","text":"Bu makalede, gerçek zamanlı olarak birden fazla spesifik 3D nesneyi tespit etmek için yeni bir yöntem önermekteyiz.Hinterstoisser et al. tarafından yakın zamanda tanıtılan LINE2D \/ LINEMOD gösterimine dayanan şablon tabanlı yaklaşımdan başlıyoruz, ancak iki şekilde uzatıyoruz.İlk olarak, şablonları ayrımcı bir şekilde öğrenmeyi teklif ediyoruz.Bunun, örnek görüntülerin toplanması sırasında sadece birkaç milisaniyede çevrimiçi olarak yapılabileceğini ve dedektörün doğruluğu üzerinde büyük bir etkiye sahip olduğunu gösteriyoruz.İkincisi, tespiti hızlandıran basamaklara dayanan bir şema önereceğiz.Bir nesnenin tespiti hızlı olduğu için, çok düşük maliyetle yeni nesneler eklenebilir ve bu da yaklaşımımızı iyi ölçeklendirir.Deneylerimizde, tek bir CPU çekirdeği kullanarak 10 fps'nin üzerindeki kare hızlarında 10-30 3D nesneleri kolayca işliyoruz.3 farklı veri kümesinde doğrulandığı gibi, hem hız hem de doğruluk açısından son teknolojiden daha iyi performans gösteriyoruz.Bu hem monoküler renkli görüntüler (LINE2D ile) hem de RGBD görüntüler (LINEMOD ile) kullanıldığında geçerlidir.Dahası, monoküler renkli görüntüler üzerinde gelecekteki rekabet yöntemleri için 12 nesneden oluşan zorlu yeni bir veri seti sunuyoruz."}
{"_id":"41d103f751d47f0c140d21c5baa4981b3d4c9a76","text":"İnsanların internet bloglarında yazdıkları kişisel hikayeler, günlük olaylar arasındaki nedensel ilişkiler hakkında önemli miktarda bilgi içerir.Bu makalede, bu hikayelerin milyonlarcasını otomatik sağduyu nedensel akıl yürütme için kullanma çabalarımızı anlatıyoruz.Makul Alternatifler Seçimi olarak sağduyulu nedensel akıl yürütme problemini ele alarak, öykü korporasındaki nedensel bilgiden yararlanmak için çeşitli istatistiksel ve bilgi alma yaklaşımlarını karşılaştıran dört deneyi anlatıyoruz.Bu deneylerde en iyi performans gösteren sistem, milyonlarca kişisel öyküden oluşan bir topluluktaki kelimeler arasında Pointwise Karşılıklı Bilgi olarak hesaplanan nedensel öncül ve sonuçtaki kelimeler arasındaki basit bir eş zamanlı istatistik kullanır."}
{"_id":"c9d1bcdb95aa748940b85508fd7277622f74c0a4","text":"Vaka araştırması, en az on yıldır bilgi sistemleri (IS) disiplininde saygıyı emretmiştir.Vaka çalışmalarının alaka ve potansiyel değerine rağmen, bu metodolojik yaklaşım bir zamanlar en az sistematik olanlardan biri olarak kabul edildi.1980'lerin sonuna doğru, IS vaka araştırmasının titizlikle yürütülüp yürütülmediği konusu ilk olarak gündeme geldi.Alanımızdan araştırmacılar (örneğin, Benbasat et al.1987; Lee 1989) ve diğer disiplinlerden (örneğin, Eisenhardt 1989; Yin 1994) vaka araştırmalarında daha fazla titizlik çağrısında bulundu ve tavsiyeleri sayesinde vaka çalışma metodolojisinin ilerlemesine katkıda bulundu.Bu katkılar göz önüne alındığında, mevcut çalışma, IS alanının vaka çalışması yönteminin operasyonel kullanımında ne ölçüde ilerlediğini belirlemeyi amaçlamaktadır.Kesinlikle, son on yılda yapılan pozitivist IS vaka araştırmalarında metodolojik katılık düzeyini araştırır.Bu amacı gerçekleştirmek için, yedi büyük IS dergisinden 183 vaka makalesi tanımladık ve kodladık.Bu incelemede dikkate alınan değerlendirme nitelikleri veya ölçütleri, tasarım sorunları, veri toplama ve veri analizi olmak üzere üç ana alana odaklanmaktadır.Metodolojik katılık seviyesi bazı özel niteliklere göre mütevazı bir ilerleme kaydetmiş olsa da, genel olarak değerlendirilen katılık biraz eşdeğerdir ve hala iyileşme için önemli alanlar vardır.Anahtarlardan biri, özellikle veri toplama ile ilgili konularda daha iyi dokümantasyon içermek ve"}
{"_id":"025cdba37d191dc73859c51503e91b0dcf466741","text":"Parmak izi görüntü geliştirme, parmak izi tanıma uygulamalarında önemli bir ön işleme adımıdır.Bu makalede, Gabor Wavelet filtre bankası tarafından parmak izi görüntüsünde yerel sırtın eşzamanlı yönelimini ve sıklığını çıkaran ve bunları görüntünün Gabor Filtrelemesinde kullanan bir yaklaşım tanıtıyoruz.Ayrıca, Gabor Filtreleri ve Yönlü Ortam Filtresinin (DMF) entegrasyonuna dayanan parmak izi görüntü geliştirmesine sağlam bir yaklaşım anlatıyoruz.Aslında, Gaussian tarafından dağıtılan sesler, Gabor Filtreleri ve DMF tarafından dürtü gürültüleri ile etkili bir şekilde azaltılır.Önerilen DMF sadece orijinal görevlerini bitirmekle kalmaz, aynı zamanda kırık parmak izi sırtlarına katılabilir, parmak izi görüntülerinin deliklerini, pürüzsüz düzensiz sırtları doldurabilir ve sırtlar arasındaki bazı sinir bozucu küçük eserleri kaldırabilir.Deneysel sonuçlar, yöntemimizin literatürde anlatılanlardan daha üstün olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"3dfce4601c3f413605399267b3314b90dc4b3362","text":"Günümüzde küresel olarak ağa bağlı toplum, bilginin yayılmasına ve paylaşılmasına büyük talepte bulunmaktadır.Geçmişte yayınlanan bilgiler çoğunlukla tablolar ve istatistiksel formdayken, birçok durum bugün belirli verilerin (microdata) serbest bırakılması için çağrıda bulunur.Bilgilerin atıfta bulunduğu varlıkların (katılımcılar olarak adlandırılır) anonimliğini korumak için, veri sahipleri genellikle adlar, adresler ve telefon numaraları gibi açık tanımlayıcıları kaldırır veya şifreler.Bununla birlikte, verilerin tanımlanması, anonimlik garantisi vermez.Yayınlanan bilgiler genellikle ırk, doğum tarihi, cinsiyet ve ZIP kodu gibi, yanıtlayanları yeniden tanımlamak ve ifşa etmek için tasarlanmamış bilgileri açıklamak için kamuya açık bilgilere bağlanabilen başka veriler içerir.Bu makalede, verilerin atıfta bulunduğu katılımcıların anonimliğini korurken mikro veri yayınlama sorununu ele alıyoruz.Yaklaşım k-anonimlik tanımına dayanmaktadır.Bir tablo, açıkça tanımlayıcı bilgileri içeriğiyle ilişkilendirmeye çalışırsa, bilgileri en az k varlıklara haritalandırırsa k-anonimliği sağlar.K-anonimliğinin, genelleme ve bastırma teknikleri kullanılarak açıklanan bilgilerin bütünlüğünden (veya doğruluğundan) ödün vermeden nasıl sağlanabileceğini örneklemekteyiz.K-anonimliği elde etmek için gerekenden fazla veriyi çarpıtmamak için serbest bırakma işleminin özelliğini yakalayan minimal genelleme kavramını tanıtıyoruz ve böyle bir genellemenin hesaplanması için bir algoritma sunuyoruz.Ayrıca, farklı minimaller arasında seçim yapmak için olası tercih politikalarını tartışıyoruz."}
{"_id":"cd866d4510e397dbc18156f8d840d7745943cc1a","text":null}
{"_id":"74c24d7454a2408f766e4d9e507a0e9c3d80312f","text":"Kablosuz sensör ağları için akıllı kart tabanlı bir kullanıcı kimlik doğrulama şeması (kısaca, bir SUA-WSN şeması), sensör verilerine erişimi yalnızca hem akıllı karta hem de ilgili şifreye sahip olan kullanıcılara kısıtlamak için tasarlanmıştır.Son yıllarda önemli sayıda SUA-WSN şeması önerilmiş olsa da, amaçlanan güvenlik özellikleri yaygın olarak kabul edilen bir modelde resmi tanımlardan ve kanıtlardan yoksundur.Bunun bir sonucu, çeşitli saldırılara karşı güvensiz olan SUA-WSN şemalarının çoğalmasıdır.Bu makalede, Bellare, Pointcheval ve Rogaway'in (2000) yaygın olarak kabul edilen modelini genişleterek SUA-WSN şemalarının analizi için bir güvenlik modeli tasarlıyoruz.Modelimiz, yan kanal saldırılarının yanı sıra diğer yaygın saldırıları yakalarken kimlik doğrulamalı anahtar değişimi ve kullanıcı anonimliğinin resmi tanımlarını sağlar.Ayrıca eliptik eğri kriptografisine (ECC) dayanan yeni bir SUA-WSN şeması önermekte ve genişletilmiş modelimizde güvenlik özelliklerini kanıtlamaktadır.Bilgimizin en iyisine göre, önerilen şemamız, hem doğrulanmış anahtar değişimi hem de kullanıcı anonimliği elde eden ilk SUA-WSN şemasıdır.Şemamız aynı zamanda diğer ECC tabanlı (olasılıkla güvenli olmayan) şemalarla hesaplamalı olarak rekabetçidir."}
{"_id":"3973e14770350ed54ba1272aa3e19b4d21f5dad3","text":"Bu makale, Carnegie Mellon Üniversitesi'nin 2007 DARPA Urban Challenge'daki kazanan girişi olan Boss için geliştirilen engel tespiti ve izleme algoritmalarını açıklamaktadır.İzleme alt sistemini tanımlıyoruz ve daha büyük algı sistemi bağlamında nasıl çalıştığını gösteriyoruz.Takip alt sistemi, robota diğer araçların yakınında güvenli bir şekilde çalışmak için kentsel sürüşün karmaşık senaryolarını anlama yeteneği verir.Takip sistemi, tutarlı bir durum modeli oluşturmak için bir düzineden fazla sensörden gelen sensör verilerini çevre hakkında ek bilgilerle kaynaştırır.Sensör verilerinin kalitesine göre nesneleri izlemek için yeni bir çoklu model yaklaşımı kullanılır.Son olarak, izleme alt sisteminin mimarisi, işlem seviyelerinin her birini açıkça soyutlar.Alt sistem, yeni sensörler ve doğrulama algoritmaları ekleyerek kolayca genişletilebilir."}
{"_id":"6a694487451957937adddbd682d3851fabd45626","text":"Son teknoloji soru cevaplama (QA) sistemleri, cevap pasajlarını almak için terim yoğunluk sıralamasını kullanır.Bu tür yöntemler genellikle soru terimleri arasındaki ilişkiler dikkate alınmadığı için yanlış pasajlar alır.Önceki çalışmalar, bağımlılık ilişkilerini sorular ve cevaplar arasında eşleştirerek bu sorunu gidermeye çalıştı.Anlamsal olarak eşdeğer ilişkiler farklı ifade edildiğinde başarısız olan katı eşleştirmeyi kullandılar.İstatistiksel modellere dayalı bulanık ilişki eşleştirmesi önermekteyiz.Geçmiş QA çiftlerinden ilişki haritalama puanlarını öğrenmek için iki yöntem sunuyoruz: biri karşılıklı bilgiye, diğeri ise beklenti maksimizasyonuna dayalıdır.Deneysel sonuçlar, yöntemimizin son teknoloji ürünü yoğunluk tabanlı geçiş geri alma yöntemlerini ortalama karşılıklı rütbede %78'e kadar önemli ölçüde geride bıraktığını göstermektedir.İlişki eşleştirme ayrıca sorgu genişlemesi ile geliştirilmiş bir sistemde yaklaşık %50'lik bir iyileşme sağlar."}
{"_id":"2538e3eb24d26f31482c479d95d2e26c0e79b990","text":"Çeşitli doğal dil işleme görevlerine uygulanabilecek birleşik bir nöral ağ mimarisi ve öğrenme algoritması sunuyoruz: kısmen konuşma etiketleme, parçalama, varlık tanıma ve semantik rol etiketleme.Bu çok yönlülük, göreve özgü mühendislikten kaçınmaya ve bu nedenle çok sayıda önceki bilgiyi göz ardı etmeye çalışarak elde edilir.Her görev için dikkatlice optimize edilmiş insan yapımı girdi özelliklerinden yararlanmak yerine, sistemimiz büyük miktarlarda çoğunlukla etiketlenmemiş eğitim verileri temelinde iç temsilleri öğrenir.Bu çalışma daha sonra iyi performans ve minimum hesaplama gereksinimleri ile serbestçe kullanılabilen bir etiketleme sistemi oluşturmak için bir temel olarak kullanılır."}
{"_id":"317deb87586baa4ee7c7b5dfc603ebed94d1da07","text":"Doğal dil ayrıştırma için \"derin\" tekrarlayan konvolutional grafik transformatör ağına (GTN) dayanan yeni bir hızlı tamamen ayrımcı algoritma önermekteyiz.Bir parse ağacının bir \"seviyeler\" yığınına ayrışmasını varsayarsak, ağ, önceki seviyelerin tahminlerini dikkate alarak ağacın bir seviyesini tahmin eder.Collobert ve Weston'dan (2008) kelime temsillerinden yararlanan sadece birkaç temel metin özelliğini kullanarak, mevcut saf ayrımcı ayrıştırıcı ayrıştırıcı ayrıştırıcılara ve mevcut \"benchmark\" ayrıştırıcılarına (Collins ayrıştırıcısı gibi, olasılıksal bağlamsız gramer tabanlı) büyük bir hız avantajı ile benzer performans gösteriyoruz."}
{"_id":"04cc04457e09e17897f9256c86b45b92d70a401f","text":"Sosyal ağlar, film tercihleri veya bilgi tabanları gibi birçok veri, varlıklar arasındaki çoklu ilişkileri tanımladıkları için çok-ilişkilidir.Bu verilerin modellenmesine odaklanan büyük bir çalışma grubu olsa da, bu çoklu ilişki türlerini ortaklaşa modellemek zor olmaya devam ediyor.Dahası, mevcut yaklaşımlar, bu türlerin sayısı arttıkça bozulma eğilimindedir.Bu makalede, büyük çok-ilişkili veri kümelerini modellemek için muhtemelen binlerce ilişki içeren bir yöntem önermekteyiz.Modelimiz, verilerin çeşitli etkileşim sıralarını yakalayan ve aynı zamanda farklı ilişkiler arasında seyrek latent faktörleri paylaşan çift doğrusal bir yapıya dayanmaktadır.Standart tensör-faktörizasyon veri kümelerine yaklaşımımızın performansını, en son teknolojiye sahip sonuçlara ulaştığımız veya daha iyi performans gösterdiğimiz yerlerde gösteriyoruz.Son olarak, bir NLP uygulaması ölçeklenebilirliğimizi ve modelimizin verimli ve anlamsal olarak anlamlı fiil temsillerini öğrenme yeteneğini gösterir."}
{"_id":"052b1d8ce63b07fec3de9dbb583772d860b7c769","text":"Nöron benzeri birimler ağları için yeni bir öğrenme prosedürü, geri yayılmayı tanımlıyoruz.İşlem, ağdaki bağlantıların ağırlıklarını, ağın gerçek çıkış vektörü ile istenen çıkış vektörü arasındaki farkın bir ölçüsünü en aza indirmek için tekrar tekrar ayarlar.Ağırlık ayarlamaları sonucunda, girdi veya çıktının bir parçası olmayan dahili 'gizli' birimler görev alanının önemli özelliklerini temsil etmeye gelir ve görevdeki düzenlilikler bu birimlerin etkileşimleri tarafından yakalanır.Yararlı yeni özellikler oluşturma yeteneği, geri yayılımı, perceptron-konverjans prosedürü1 gibi daha önceki, daha basit yöntemlerden ayırır."}
{"_id":"07f3f736d90125cb2b04e7408782af411c67dd5a","text":"Semantik eşleştirme birçok doğal dil görevi için merkezi öneme sahiptir [2, 28].Başarılı bir eşleştirme algoritması, dil nesnelerinin iç yapılarını ve aralarındaki etkileşimi yeterince modellemelidir.Bu hedefe doğru bir adım olarak, görme ve konuşmada evrişimsel stratejiyi uyarlayarak, iki cümleyi eşleştirmek için evrişimsel sinir ağı modellerini önermekteyiz.Önerilen modeller, yalnızca katman katman kompozisyonu ve havuzlama ile cümlelerin hiyerarşik yapılarını güzel bir şekilde temsil etmekle kalmaz, aynı zamanda farklı seviyelerdeki zengin eşleştirme desenlerini de yakalar.Modellerimiz oldukça geneldir, dil hakkında önceden bilgi sahibi olmayı gerektirmez ve bu nedenle farklı doğadaki ve farklı dillerde eşleşen görevlere uygulanabilir.Çeşitli eşleştirme görevleri üzerine yapılan ampirik çalışma, önerilen modelin çeşitli eşleştirme görevleri üzerindeki etkinliğini ve rakip modellere üstünlüğünü göstermektedir."}
{"_id":"0af737eae02032e66e035dfed7f853ccb095d6f5","text":"Bir çift cümlenin nasıl modelleneceği, cevap seçimi (AS), deyim tanımlaması (PI) ve metinsel zorunluluk (TE) gibi birçok NLP görevinde kritik bir konudur.Önceki çalışmaların çoğu (i) belirli bir sistemi ince ayarlayarak tek bir görevi ele alır; (ii) her cümlenin temsilini, nadiren diğer cümlenin etkisini göz önünde bulundurarak ayrı ayrı modeller; veya (iii) tamamen manuel olarak tasarlanmış, göreve özgü dilsel özelliklere dayanır.Bu çalışma, bir çift cümleyi modellemek için genel bir Dikkate Dayalı Konvüsyonel Sinir Ağı (ABCNN) sunar.Üç katkı yapıyoruz.(i) ABCNN, cümle çiftlerinin modellenmesini gerektiren çok çeşitli görevlere uygulanabilir.(ii) Cümleler arasındaki karşılıklı etkiyi CNN'lere entegre eden üç dikkat şeması sunuyoruz; bu nedenle, her cümlenin temsili, muadilini dikkate alır.Bu birbirine bağımlı cümle çifti temsilleri, izole cümle temsillerinden daha güçlüdür.(iii) ABCNN'ler AS, PI ve TE görevlerinde son teknoloji performansını elde ederler.Kodu şu adreste yayınlıyoruz: https:\/\/github.com\/yinwenpeng\/Answer_Selection."}
{"_id":"1c059493904b2244d2280b8b4c0c7d3ca115be73","text":"Ağlardaki düğümler ve kenarlar üzerindeki tahmin görevleri, öğrenme algoritmaları tarafından kullanılan mühendislik özelliklerinde dikkatli bir çaba gerektirir.Daha geniş temsil öğrenme alanındaki son araştırmalar, özelliklerin kendileri öğrenerek tahminin otomatikleştirilmesinde önemli ilerlemelere yol açmıştır.Bununla birlikte, mevcut özellik öğrenme yaklaşımları, ağlarda gözlemlenen bağlantı modellerinin çeşitliliğini yakalamak için yeterince ifade edici değildir.Burada, ağlardaki düğümler için sürekli özellik gösterimlerini öğrenmek için algoritmik bir çerçeve olan node2vec'i öneriyoruz.Node2vec'te, düğümlerin ağ mahallelerini koruma olasılığını en üst düzeye çıkaran düşük boyutlu bir özellik boşluğuna düğümlerin haritasını öğreniyoruz.Bir düğümün ağ mahallesinin esnek bir kavramını tanımlıyoruz ve çeşitli mahalleleri verimli bir şekilde araştıran taraflı rastgele bir yürüyüş prosedürü tasarlıyoruz.Algoritmamız, ağ mahallelerinin katı kavramlarına dayanan önceki çalışmaları genelleştiriyor ve mahalleleri keşfetmede eklenen esnekliğin daha zengin temsilleri öğrenmenin anahtarı olduğunu savunuyoruz.Düğüm2vec'in çeşitli alanlardan çeşitli gerçek dünya ağlarında çok etiketli sınıflandırma ve bağlantı tahmini üzerine mevcut son teknoloji teknikleri üzerindeki etkinliğini gösteriyoruz.Birlikte ele alındığında, çalışmamız karmaşık ağlarda son teknoloji ürünü görev-bağımsız temsilleri verimli bir şekilde öğrenmenin yeni bir yolunu temsil ediyor."}
{"_id":"de93c4f886bdf55bfc1bcaefad648d5996ed3302","text":"Bu bölüm, veri madenciliğinin ortaya çıkan yaklaşımına özel bir vurgu yaparak modern saldırı tespitinin durumunu inceler.Tartışma paralleIs saldırı tespitinin iki önemli yönü: genel algılama stratejisi (yanlış kullanım tespiti anomali tespitine karşı) ve veri kaynağı (bireysel konaklar ağ trafik'e karşı).Yanlış kullanım tespiti, bilinen saldırı kalıplarına uymaya çalışırken, anomali tespiti normal davranıştan sapmaları arar.İki yaklaşım arasında, sadece anomali tespiti bilinmeyen saldırıları tespit etme yeteneğine sahiptir.Anomali tespitine özellikle umut verici bir yaklaşım, ilişkilendirme madenciliğini sınıflandırma gibi diğer makine öğrenimi biçimleriyle birleştirir.Dahası, bir saldırı tespit sisteminin kullandığı veri kaynağı, tespit edebileceği saldırı türlerini önemli ölçüde etkiler.Ayrıntılı bilgi verD seviyesinde bir takas var.Barbar et al.(ed., Bilgisayar Güvenliğinde Veri Madenciliği Uygulamaları  Kluwer Academic Publishers 2002 s"}
{"_id":"9e00005045a23f3f6b2c9fca094930f8ce42f9f6","text":null}
{"_id":"2ec2f8cd6cf1a393acbc7881b8c81a78269cf5f7","text":"Geniş etiketli nesne tanıma veri kümesi üzerinde eğitim görmüş derin bir evrişimsel sinir ağının (CNN) özellik çıkarma katmanları kullanılarak hesaplanmış görsel bir kavram temsil vektörü ile bir atlama gramı dilsel temsil vektörünü birleştirerek çok modlu kavram temsilleri oluşturuyoruz.Bu transfer öğrenme yaklaşımı, geleneksel görsel-işitsel-kelime yaklaşımına dayanan özellikler üzerinde net bir performans kazancı getiriyor.Deneysel sonuçlar WordSim353 ve MEN semantik akrabalık değerlendirme görevlerinde bildirilir.ImageNet veya ESP Game görüntülerini kullanarak hesaplanan görsel özellikleri kullanıyoruz."}
{"_id":"a65e815895bed510c0549957ce6baa129c909813","text":"Arapça kökler ve kalıp şablonlarının bir sözlüğüne indüklemek için uyguladığımız, katsayısal olmayan morfolojiyi öğrenmek için denetimsiz bir yaklaşım önermekteyiz.Yaklaşım, köklerin ve kalıpların hipotezli kalıp ve kök frekanslarına dayanan karşılıklı tekrarlamalı puanlama yoluyla ortaya çıkabileceği fikrine dayanmaktadır.Daha ileri bir yineleyici arıtma aşamasından sonra, indüklenen lexicon ile morfolojik analiz, %94'ün üzerinde bir kök tanımlama doğruluğu elde eder.Yaklaşımımız, Arapça morfolojinin denetimsiz olarak öğrenilmesiyle ilgili önceki çalışmalardan farklıdır, çünkü doğal olarak yazılmış, dile getirilmemiş metinlere uygulanabilir."}
{"_id":"3f4e71d715fce70c89e4503d747aad11fcac8a43","text":"Bu vaka çalışması, büyük bir Avrupalı otomobil üreticisi olan Auto Inc.'de üç farklı dijital inovasyon projesini inceliyor.Rekabet eden değerler çerçevesini teorik bir mercek olarak kullanarak, dijitalleşmeden kaynaklanan ve yenilik yapan artan talepleri karşılamaya çalışan bir firmada dinamik yeteneklerin nasıl oluştuğunu araştırıyoruz.Bu dijitalleşme sürecinde, çalışmamız yerleşik sosyo-teknik kongrelerin zorlandığını göstermektedir.Dahası, kuruluşların dijitalleşme çağında yeni deneysel öğrenme süreçlerini benimsemenin yollarını bulma ihtiyacını tespit ediyoruz.Böyle bir değişiklik uzun vadeli bağlılık ve vizyon gerektirirken, bu çalışma, bu etkinleştiricilerin zamanlama, kalıcılık ve temaslar olduğu bu tür deneysel süreçler için üç gayri resmi etkinleştirici sunar."}
{"_id":"c22366074e3b243f2caaeb2f78a2c8d56072905e","text":"Kompakt bir enine boyuta sahip uzunlamasına eğimli bir sırt dalga kılavuzu anten dizisi sunulmaktadır.Dizinin bant genişliğini genişletmek için, yeni bir kompakt dışbükey dalga kılavuzu bölücüsü tarafından beslenen iki subarray'a ayrılır.X-bandında 16-elementli bir tekdüze doğrusal dizi üretildi ve tasarımın geçerliliğini doğrulamak için ölçüldü.S11les-15 dB'nin ölçülen bant genişliği %14,9'dur ve ölçülen çapraz kutuplaşma seviyesi tüm bant genişliği üzerinde -36 dB'den azdır.Bu dizi, sentetik diyafram radarı (SAR) uygulaması için iki boyutlu çift kutuplu anten dizisi oluşturmak için kenar eğimli dalga kılavuzu dizisi ile birleştirilebilir."}
{"_id":"0d57ba12a6d958e178d83be4c84513f7e42b24e5","text":"Derin öğrenme, büyük sinir ağları ve büyük veri kümeleri ile gelişir.Bununla birlikte, daha büyük ağlar ve daha büyük veri kümeleri, araştırma ve geliştirme ilerlemesini engelleyen daha uzun eğitim süreleri ile sonuçlanır.Dağıtılmış senkron SGD, SGD minibatch'lerini bir paralel işçi havuzuna bölerek bu soruna potansiyel bir çözüm sunar.Yine de bu düzeni verimli hale getirmek için, iş başına iş yükü büyük olmalıdır, bu da SGD minibatch boyutunda önemsiz bir büyüme anlamına gelir.Bu makalede, ImageNet veri setinde büyük minibatch'lerin optimizasyon zorluklarına neden olduğunu ampirik olarak gösteriyoruz, ancak bunlar ele alındığında eğitimli ağlar iyi genelleme gösteriyor.Spesifik olarak, 8192 görüntüye kadar büyük minibatch boyutlarıyla antrenman yaparken doğruluk kaybı göstermeyiz.Bu sonucu elde etmek için, öğrenme oranlarını minibatch boyutunun bir fonksiyonu olarak ayarlamak için doğrusal bir ölçeklendirme kuralı benimsiyoruz ve eğitimin başlarında optimizasyon zorluklarının üstesinden gelen yeni bir ısınma şeması geliştiriyoruz.Bu basit tekniklerle, Caffe2 tabanlı sistemimiz ResNet50'yi bir saat içinde 256 GPU'da 8192 minibatch boyutuyla eğitirken, küçük minibatch doğruluğuyla eşleşiyor.Emtia donanımını kullanarak, uygulamamız 8'den 256 GPU'ya geçerken % 90 ölçekleme verimliliği elde eder.Bu sistem, görsel tanıma modellerini yüksek verimlilikle internet ölçekli veriler üzerinde eğitmemizi sağlar."}
{"_id":"2bbe9735b81e0978125dad005656503fca567902","text":"Kernel rootkit'ler bilgisayar sistemleri için korkunç tehditlerdir.Gizlidirler ve sistem kaynaklarına sınırsız erişime sahip olabilirler.Bu makale NumChecker, yeni bir sanal makine (VM) monitör tabanlı çerçeveyi sunar ve konuk bir sanal makinede kontrol akışını değiştiren kernel rootkitleri tespit eder ve tanımlar.NumChecker, sistem çağrısının yürütülmesi sırasında meydana gelen belirli donanım olaylarının sayısını ölçerek konuk sanal makinedeki bir sistem çağrısına yapılan kötü amaçlı değişiklikleri tespit eder ve tanımlar.Bu olayları otomatik olarak saymak için NumChecker, modern işlemcilerde mevcut olan donanım performans sayaçlarından (HPC'ler) yararlanır.HPC'leri kullanarak, kontrol maliyeti önemli ölçüde azalır ve kurcalama direnci arttırılır.Linux üzerinde NumChecker prototipini kernel tabanlı VM ile uyguluyoruz.HPC tabanlı iki fazlı kernel rootkit algılama ve tanımlama tekniği bir dizi gerçek dünyadaki kernel rootkit üzerinde sunulur ve değerlendirilir.Sonuçlar pratikliğini ve etkinliğini göstermektedir."}
{"_id":"a3d638ab304d3ef3862d37987c3a258a24339e05","text":"CycleGAN [Zhu et al., 2017], iki görüntü dağıtımı arasında bir dönüşümü öğrenmek için son zamanlarda başarılı bir yaklaşımdır.Bir dizi deneyde, modelin ilgi çekici bir özelliğini gösteriyoruz: CycleGAN, neredeyse algılanamayan, yüksek frekanslı bir sinyalde ürettiği görüntülere kaynak görüntü hakkındaki bilgileri \"gizlemeyi\" öğrenir.Bu hile, jeneratörün orijinal örneği kurtarabilmesini ve böylece döngüsel tutarlılık gereksinimini karşılayabilmesini sağlarken, oluşturulan görüntü gerçekçi kalır.Bu fenomeni, CycleGAN'ın eğitim prosedürünü, bir tür olumsuz örnek üreteci olarak eğiterek ve döngüsel tutarlılık kaybının CycleGAN'ın özellikle düşmanca saldırılara karşı savunmasız olmasına neden olduğunu göstererek düşmanca saldırılarla ilişkilendiriyoruz."}
{"_id":"c171faac12e0cf24e615a902e584a3444fcd8857","text":null}
{"_id":"5a14949bcc06c0ae9eecd29b381ffce22e1e75b2","text":"DATA BASE'nin bu sayısında yer alan makaleler b y Anthony G seçildi.Hopwood, London Graduate Schoo l of Business Studies'de muhasebe ve finansal raporlama profesörüdür.Profesör Hopwood, makalelerin önemli fikirler içerdiğini, uygulayıcılar veya akademisyenler olsun, bilgi sistemlerine tüm ilginin önem taşıdığını yazdı.Yazarlar, th e zamanında mesleki bağlılıkları ile Chris Argyris, Eğitim Enstitüsü , Harvard Üniversitesi; Bo Hedberg ve Sten Jonsson, İşletme Bölümü, University o f Göteborg; J .Frisco den Hertog, N.V. Philips'in Gloeilampenfabriyeken, Hollanda ve Michael J.Earl, Oxford Yönetim Çalışmaları Merkezi.Makaleler aslen Profesör Hopwood'un yazı işleri müdürü olduğu bir yayın olan Muhasebe, Organizasyonlar ve Toplum'da ortaya çıktı.AOS, emergin g gelişmelerini izlemek ve yeni yaklaşımları ve bakış açılarını aktif olarak teşvik etmek için vardır."}
{"_id":"02227c94dd41fe0b439e050d377b0beb5d427cda","text":"Doğal görüntülerden metin tespit etmek ve okumak, ortaya çıkan çeşitli uygulamaların merkezinde yer alan zor bir bilgisayar görme görevidir.Belge karakteri tanıma gibi ilgili sorunlar, bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi araştırmacıları tarafından yaygın olarak incelenmiştir ve el yazısı rakamları okumak gibi pratik uygulamalar için neredeyse çözülmüştür.Bununla birlikte, fotoğraflar gibi daha karmaşık sahnelerdeki karakterleri güvenilir bir şekilde tanımak çok daha zordur: mevcut en iyi yöntemler, aynı görevlerdeki insan performansının çok gerisinde kalmaktadır.Bu makalede, denetimsiz özellik öğrenme yöntemlerini kullanarak gerçek bir uygulamadaki rakamları tanıma sorununa saldırıyoruz: sokak seviyesindeki fotoğraflardan ev numaralarını okumak.Bu amaçla, Street View görüntülerinden kırpılmış 600.000'den fazla etiketli basamak içeren araştırma kullanımı için yeni bir kıyaslama veri seti tanıtıyoruz.Daha sonra, sorun elle tasarlanmış özelliklerle ele alındığında bu rakamları tanımanın zorluğunu gösteriyoruz.Son olarak, yakın zamanda önerilen iki denetimsiz özellik öğrenme yönteminin varyantlarını kullanıyoruz ve bunların kriterlerimizde ikna edici bir şekilde daha üstün olduğunu görüyoruz."}
{"_id":"081651b38ff7533550a3adfc1c00da333a8fe86c","text":"Doğal görüntüler üzerinde eğitilen birçok derin sinir ağı ortak bir fenomen sergiler: ilk katmanda Gabor filtreleri ve renk damlacıklarına benzer özellikler öğrenirler.Bu tür ilk katman özellikleri belirli bir veri kümesine veya göreve özgü değil, genel olarak birçok veri kümesine ve göreve uygulanabilir gibi görünmektedir.Özellikler sonunda ağın son katmanı tarafından genelden spesifike geçmelidir, ancak bu geçiş kapsamlı bir şekilde incelenmemiştir.Bu makalede, derin bir evrişimsel sinir ağının her katmanındaki nöronların genelliğine karşı özgüllüğü deneysel olarak ölçüyor ve birkaç şaşırtıcı sonuç bildiriyoruz.Aktarılabilirlik iki ayrı konudan olumsuz etkilenir: (1) beklenen hedef görevdeki performans pahasına daha yüksek katman nöronların orijinal görevlerine uzmanlaşması ve (2) birlikte uyarlanmış nöronlar arasındaki ağları bölme ile ilgili optimizasyon zorlukları beklenmedi.ImageNet'te eğitilen örnek bir ağda, özelliklerin ağın alt, orta veya üst kısmından aktarılıp aktarılmadığına bağlı olarak bu iki konudan birinin baskın olabileceğini gösteriyoruz.Ayrıca, temel görev ve hedef görev arasındaki mesafe arttıkça özelliklerin aktarılabilirliğinin azaldığını, ancak uzak görevlerden bile özelliklerin aktarılmasının rastgele özellikler kullanmaktan daha iyi olabileceğini belgeliyoruz.Son bir şaşırtıcı sonuç, neredeyse her sayıda katmandan aktarılan özelliklere sahip bir ağın başlatılmasının, hedef veri kümesine ince ayar yaptıktan sonra bile oyalanan genelleştirmeye bir destek üretebilmesidir."}
{"_id":"6c8d5d5eee5967958a2e03a84bcc00f1f81f4d9e","text":"Yüksek verimli dizileme, teorik olarak yüksek kaliteli de novo bir araya getirilmiş genom dizileri elde etmeyi mümkün kılmıştır, ancak pratikte DNA ekstraktları genellikle diğer organizmalardan gelen dizilerle kirlenir.Şu anda, ökaryotik meclisleri titizlikle dezenfekte etmek için mevcut birkaç yöntem vardır.Var olanlar, kirletici maddelere nükleotid benzerliğine ve hedef organizmadan dizileri ortadan kaldırma riskine dayanan filtre dizileri.Dizileri titizlikle sınıflandırabilen yerleşik bir makine öğrenme yönteminin, bir karar ağacının yeni bir uygulamasını tanıtıyoruz.Karar ağacının en büyük gücü, herhangi bir ölçülen özelliği girdi olarak alabilmesidir ve önemli tanımlayıcıların önceden tanımlanmasını gerektirmez.Karar ağacını de novo birleştirilmiş dizileri sınıflandırmak ve yöntemi yayınlanmış protokollerle karşılaştırmak için kullanıyoruz.Bir karar ağacı, ökaryotik de novo meclislerinde dizileri sınıflandırırken mevcut yöntemlerden daha iyi performans gösterir.Verimlidir, kolayca uygulanır ve hedef ve kirletici dizileri doğru bir şekilde tanımlar.Önemli olarak, bir karar ağacı, dizileri ölçülen tanımlayıcılara göre sınıflandırmak için kullanılabilir ve biyolojik veri kümelerinin damıtılmasında potansiyel olarak birçok kullanım alanına sahiptir."}
{"_id":"26433d86b9c215b5a6871c70197ff4081d63054a","text":"Multimodal biyometri, son zamanlarda biyometrik tanıma sistemindeki yüksek performansıyla önemli ilgi gördü.Bu makalede, özellik düzeyinde füzyon teknikleri kullanarak yüz ve palmprint görüntüleri için multimodal biyometrikleri tanıtıyoruz.Gabor tabanlı görüntü işleme, diskriminant özellikleri çıkarmak için kullanılırken, ana bileşen analizi (PCA) ve doğrusal diskriminant analizi (LDA) her modalitenin boyutunu azaltmak için kullanılır.LDA'nın çıkış özellikleri seri olarak bir Öklid mesafe sınıflandırıcısı tarafından birleştirilir ve sınıflandırılır.ORL yüzü ve Poly-U palmprint veritabanlarına dayanan deneysel sonuçlar, bu füzyon tekniğinin tek modal biyometrik tarafından üretilenlere kıyasla biyometrik tanıma oranlarını artırabildiğini kanıtladı."}
{"_id":"1c01e44df70d6fde616de1ef90e485b23a3ea549","text":"Bir Markov rasgele alanının (MRF) log bölüm işlevinde yeni bir üst sınır sınıfı tanıtıyoruz.Bu miktar, marjinal dağılımların yaklaşık olarak tahmin edilmesi, parametre tahmini, kombinatoryal numaralandırma, istatistiksel karar teorisi ve büyük sapmalar sınırları da dahil olmak üzere çeşitli bağlamlarda önemli bir rol oynar.Türetmemiz dışbükey ikilik ve bilgi geometrisinden gelen kavramlara dayanır: özellikle üstel alandaki dağılım karışımlarını ve üstel ve ortalama parametreler arasındaki Legendre haritalamasını kullanır.Ağaç yapılı dağılımların dışbükey kombinasyonlarının özel durumunda, Bethe varyasyonel problemine benzer, ancak aşağıdaki arzu edilen özelliklerle ayırt edilen bir çeşitlilik problemi ailesi elde ederiz: i) dışbükeydirler ve benzersiz bir küresel optimuma sahiptirler; ve ii) optimum, günlük bölümleme fonksiyonuna bir üst sınır verir.Bu optimum, toplam ürün algoritmasının sabit noktalarını veya daha genel olarak Bethe varyasyonel probleminin herhangi bir yerel optimumunu tanımlayanlara çok benzer sabit koşullarla tanımlanır.Toplam ürün sabit noktalarında olduğu gibi, optimizasyon argümanının unsurları orijinal modelin marjinallerine yaklaşım olarak kullanılabilir.Analiz doğal olarak hiperağaç yapılı dağılımların konveks kombinasyonlarına uzanır, böylece Kikuchi yaklaşımları ve varyantları ile bağlantılar kurulur."}
{"_id":"39a6cc80b1590bcb2927a9d4c6c8f22d7480fbdd","text":"Bu yazıda MRI verileri gibi video veya 3D görüntüler için 3 boyutlu (3D) SIFT tanımlayıcısını tanıtıyoruz.Ayrıca, bu yeni tanımlayıcının eylem tanıma uygulamasında video verilerinin 3D doğasını nasıl daha iyi temsil edebildiğini de gösteriyoruz.Bu makale, 3D SIFT'in daha önce kullanılan açıklama yöntemlerini zarif ve verimli bir şekilde nasıl geçebileceğini gösterecektir.Videoları temsil etmek için bir kelime paketi yaklaşımı kullanıyoruz ve video verilerini daha iyi tanımlamak için spatio-temporal kelimeler arasındaki ilişkileri keşfetmek için bir yöntem sunuyoruz."}
{"_id":"0a10d64beb0931efdc24a28edaa91d539194b2e2","text":"Çok büyük veri kümelerinden kelimelerin sürekli vektör gösterimlerini hesaplamak için iki yeni model mimarisi önermekteyiz.Bu temsillerin kalitesi bir kelime benzerlik görevinde ölçülür ve sonuçlar, farklı sinir ağları türlerine dayanan daha önce en iyi performans gösteren tekniklerle karşılaştırılır.Çok daha düşük hesaplama maliyetinde doğruluktaki büyük gelişmeleri gözlemliyoruz, yani.1.6 milyar kelimelik bir veri kümesinden yüksek kaliteli kelime vektörlerini öğrenmek bir günden daha az sürer.Ayrıca, bu vektörlerin sentaktik ve semantik kelime benzerliklerini ölçmek için test setimizde son teknoloji performansı sağladığını gösteriyoruz."}
{"_id":"b07bfdebdf11b7ab3ea3d5f0087891c464c5e34d","text":"Bu makalede, 5G milimetre dalga uygulamaları için 64-elementli 2930GHz aktif aşamalı bir dizi sunulmaktadır.64-elementli antenler, 64-chan-nel T \/ R modülleri, 4 frekans dönüşüm bağlantıları, kiriş kontrol devresi, güç yönetimi devreleri ve soğutma fanlarının önerilen aşamalı dizi kompozitleri ve çok kompakt bir boyutta (135mmX 77mmX56mm) entegre edilmiştir.Daha iyi RF performansı elde etmek için GaAs ve Si devrelerinin hibrid entegrasyonu kullanılır.Önerilen faz dizisinin mimarisi ve T\/R modüllerinin ve antenlerinin detay tasarımı analiz edilir.OTA (hava üzerinde) ölçümü ile, önerilen fazlanmış dizi, 29.5GHz merkez frekansında 1 GHz bant genişliğine ulaşır ve azimuth ışın genişliği, 45deg tarama aralığı ile 12 derecedir.800MHz 64QAM sinyallerinin uyarılmasıyla, verici ışını  10dB'de çalışan PA ile% 5,5'lik bir EVM,  30,5dBc ACLR elde eder ve ölçülen doymuş EIRP 63 dBm'dir."}
{"_id":"5f507abd8d07d3bee56820fd3a5dc2234d1c38ee","text":null}
{"_id":"6424b69f3ff4d35249c0bb7ef912fbc2c86f4ff4","text":"Vahşi doğada yüz özelliklerini tahmin etmek, karmaşık yüz varyasyonları nedeniyle zorludur.Vahşi doğada öznitelik tahmini için yeni bir derin öğrenme çerçevesi önermekteyiz.İki CNN, LNet ve ANet, öznitelik etiketleri ile birlikte ince ayarlı, ancak farklı şekilde önceden eğitilmiştir.LNet, yüz lokalizasyonu için büyük genel nesne kategorileri tarafından önceden eğitilirken, ANet, öznitelik tahmini için büyük yüz kimlikleri tarafından önceden eğitilir.Bu çerçeve, yalnızca son teknoloji ürünü büyük bir marjla daha iyi performans göstermekle kalmaz, aynı zamanda yüz temsilini öğrenmekle ilgili değerli gerçekleri de ortaya çıkarır.(1) Yüz lokalizasyonu (LNet) ve öznitelik tahmini (ANet) performanslarının farklı ön eğitim stratejileri ile nasıl geliştirilebileceğini gösterir.(2) LNet'in filtrelerinin yalnızca görüntü düzeyinde öznitelik etiketleriyle ince ayarlı olmasına rağmen, tüm görüntüler üzerindeki yanıt haritalarının yüz konumlarının güçlü bir göstergesi olduğunu ortaya koymaktadır.Bu gerçek, LNet'in yüz lokalizasyonu için yalnızca görüntü düzeyinde açıklamalarla eğitilmesini sağlar, ancak tüm öznitelik tanıma çalışmalarının gerektirdiği yüz sınırlayıcı kutular veya işaretler olmadan.(3) Ayrıca, ANet'in üst düzey gizli nöronlarının, masif yüz kimlikleriyle ön eğitimden sonra semantik kavramları otomatik olarak keşfettiğini ve bu tür kavramların öznitelik etiketleriyle ince ayar yaptıktan sonra önemli ölçüde zenginleştirildiğini gösterir.Her bir öznitelik, bu kavramların seyrek doğrusal kombinasyonu ile iyi açıklanabilir."}
{"_id":"d2938415204bb6f99a069152cb954e4baa441bba","text":"Bu mektup, 1.57-1.60 GHz üzerindeki topçu mermilerinde GPS sinyallerinin alınması için uygun kompakt bir anten sunmaktadır.Dört ters F-tipi eleman, eşit büyüklükte ve ardışık 90  faz farkı olan bir seri besleme ağı tarafından heyecanlanır.Antenin şekli ve form faktörü, antenin bir topçu fünyesinin içine kolayca monte edilebilmesi için uyarlanmıştır.Ölçümler, önerilen antenin 2.90-3.77 dB'lik bir kazanç, 1.9-2.86 dB'lik bir eksenel oran ve 1.57-1.62 GHz'in üzerinde -10 dB'den daha az bir yansıma katsayısına sahip olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"0e52fbadb7af607b4135189e722e550a0bd6e7cc","text":"Tıraş bıçağı kullanarak kendini kesme, özellikle üst ekstremitelerde ve ön göğüs duvarında benzersiz desenlerle kalıcı ve sosyal olarak kabul edilemez izler bırakan bir tür kendi kendini kesme davranışıdır.Bu yara izleri toplumda kolayca tanınır ve kendi kendini yaralayanlar için ömür boyu suçluluk, utanç ve pişmanlık kaynağı haline gelir.Sunulan klinik çalışmada, karbon dioksit lazerinin yüzey yenileme ve ince deri greftlemenin, kendi kendini yaralayan tıraş bıçağı kesi izlerindeki etkinliğini araştırmayı amaçladık.YÖNTEMLER Yaşları 20 ila 41 yıl (ortalama 23,8 yıl) arasında değişen 16 beyaz erkek hastanın toplam 26 anatomik bölgesi (11 üst kol, 11 ön kol ve dört ön göğüs) 2001 Şubat ve 2003 Ağustos tarihleri arasında tedavi edildi.Ameliyat öncesi detaylı psikiyatrik değerlendirme; hastaya prosedürün bir \"kamuflajı\" operasyonu olduğunu bildirmek; hipertrofik yara izlerini bozulmamış cilt seviyesine kadar azaltmak; hipertrofik yaralara intralezyonel kortikosteroid enjeksiyonu; tek bir ünite olarak karbondioksit lazer resumering; ince (0.2 ila 0.3 mm) cilt greftleme; 15 gün boyunca kompresif pansuman; tübüler bandaj kullanımı; ve en az 6 ay boyunca güneş ışığından korunması prosedürün korunması prosedürün önemli noktaları oluşturdu.SONUÇLAR Yara izleri başarılı bir şekilde kamufle edildi ve yanık izi gibi sosyal olarak kabul edilebilir bir görünüme dönüştürüldü.Bir vakada kısmi greft kaybı ve başka bir vakada hiperpigmentasyon komplikasyonlarıydı.Yeni bir hipertrofik iz gelişmedi.CO2 lazer yenileme ve ince cilt greftleme yöntemi, kendi kendine delinmiş jilet bıçağı kesi izlerinin kamufle edilmesinde etkilidir."}
{"_id":"2b0750d16db1ecf66a3c753264f207c2cb480bde","text":"Her işlemin müşteri kimliği, işlem süresi ve işlemde satın alınan öğelerden oluştuğu büyük bir müşteri işlem veritabanı verilir.Bu tür veritabanları üzerinde sıralı madencilik desenleri sorununu tanıtıyoruz.Bu sorunu çözmek için üç algoritma sunuyoruz ve sentetik verileri kullanarak performanslarını ampirik olarak değerlendiriyoruz.Önerilen algoritmalardan ikisi, AprioriSome ve AprioriAll, karşılaştırılabilir performansa sahiptir, ancak AprioriSome, sıralı bir deseni desteklemesi gereken minimum müşteri sayısı düşük olduğunda biraz daha iyi performans gösterir.Ölçeklendirme deneyleri, hem AprioriSome hem de AprioriAll'in müşteri işlemlerinin sayısıyla doğrusal olarak ölçeklendirildiğini göstermektedir.Ayrıca, müşteri başına işlem sayısı ve bir işlemdeki öğe sayısı ile ilgili olarak mükemmel ölçeklendirme özelliklerine sahiptirler."}
{"_id":"3f4558f0526a7491e2597941f99c14fea536288d","text":null}
{"_id":"f6c265af493c74cb7ef64b8ffe238e3f2487d133","text":"Bu araştırma makalesinde, kompakt bir çift bant asimetrik koplanar şerit beslemeli baskılı anten, Bluetooth, WLAN\/WiMAX ve kamu güvenliği uygulamaları için tasarlanmış ve sunulmuştur.Çift frekanslı çalışma bantları (2.45 GHz ve 5.25 GHz) ACS besleme hattına iki basit merdane şekilli yayılan şerit takılarak elde edilmiştir.Önerilen anten geometrisi, tek planlı zemin düzlemi de dahil olmak üzere toplam 13  21,3 m boyutlarıyla 1.6 mm kalınlığa sahip düşük maliyetli FR4 substratı üzerine basılmıştır.Meandered ACS beslemeli çift bantlı monopole antenin -10 dB empedans bant genişliği, sırasıyla 2,36-2.5 GHz'den yaklaşık 140MHz ve 2,4 GHz Bluetooth \/ WLAN, 5,2 \/ 5,8 GHz WLAN, 5,5 GHz WiMAX ve 4,9 GHz ABD kamu güvenlik bantlarını kapsayabilen 4,5-7.0 GHz'den 2500MHz'dir.Basit geometri ve geniş empedans bant genişliği özelliklerine ek olarak, önerilen yapı sırasıyla hem E hem de H düzleminde çift yönlü ve çok yönlü radyasyon deseni gerçekleştirir."}
{"_id":"04f39720b9b20f8ab990228ae3fe4f473e750fe3","text":null}
{"_id":"17fac85921a6538161b30665f55991f7c7e0f940","text":"İstatistiksel veritabanlarının gizliliğinin korunması konusunda [10, 11]'de başlatılan bir dizi araştırmaya devam ediyoruz.Hassas bilgi veri tabanını tutan güvenilir bir sunucu düşünün.Gerçeklere bir sorgu fonksiyonu f haritalama veritabanları göz önüne alındığında, sözde gerçek cevap, f'nin veritabanına uygulanmasının sonucudur.Gizliliği korumak için, gerçek cevap özenle seçilmiş bir dağıtıma göre oluşturulan rastgele gürültünün eklenmesiyle rahatsız edilir ve bu yanıt, gerçek cevap artı gürültü, kullanıcıya iade edilir.Önceki çalışma, f = P i g (xi), xi'nin veritabanının ith satırını ve g haritaları veritabanı satırlarını [0, 1] olarak gösterdiği gürültülü toplamlar durumuna odaklandı.Çalışmayı f fonksiyonunun hassasiyetine göre gürültünün standart sapmasını kalibre ederek gizliliğin korunabileceğini kanıtlayarak f genel işlevlerine genişletiyoruz.Kabaca konuşursak, bu, f'ye herhangi bir tek argümanın çıktısını değiştirebileceği miktardır.Yeni analiz, birkaç belirli uygulama için daha önce durumun anlaşıldığından önemli ölçüde daha az gürültüye ihtiyaç duyulduğunu gösteriyor.İlk adım, transkriptlerin ayırt edilemezliği açısından gizliliğin çok temiz bir karakterizasyonudur.Ek olarak, etkileşimli dezenfekte mekanizmalarının etkileşimli olmayanlara karşı artan değerini gösteren ayırma sonuçları elde ediyoruz."}
{"_id":"2a622720d4021259a6f6d3c6298559d1b56e7e62","text":"Son web arama teknikleri, Google'ın PageRank algoritmasında olduğu gibi web'in bağlantı yapısına dayanan küresel bir \"ihmal\" kavramıyla geleneksel metin eşleştirmesini artırır.Daha rafine aramalar için, bu küresel önem kavramı, kişiselleştirilmiş önem görüşleri oluşturmak için özelleştirilebilir - örneğin, önem puanları, başlangıçta ilgi çekici sayfaların kullanıcı tarafından belirlenmiş bir kümesine göre önyargılı olabilir.Olası tüm kişiselleştirilmiş görünümleri önceden hesaplamak ve depolamak pratik değildir, çünkü her görünümün hesaplanması web grafiği üzerinde yineleyici bir hesaplama gerektirir.Yeni grafik-teorik sonuçlar ve bu sonuçlara dayanan, kişiselleştirilmiş görüşleri kısmi vektörler olarak kodlayan yeni bir teknik sunuyoruz.Kısmi vektörler birden fazla kişiselleştirilmiş görünüm arasında paylaşılır ve hesaplama ve depolama maliyetleri, görünüm sayısı ile iyi ölçeklenir.Yaklaşımımız artımlı hesaplamayı mümkün kılar, böylece kısmi vektörlerden kişiselleştirilmiş görünümlerin inşası sorgu zamanında pratiktir.Kısmi vektörleri hesaplamak için verimli dinamik programlama algoritmaları, kısmi vektörlerden kişiselleştirilmiş görünümler oluşturmak için bir algoritma ve tekniklerimizin etkinliğini ve ölçeklenebilirliğini gösteren deneysel sonuçlar sunuyoruz."}
{"_id":"37c3303d173c055592ef923235837e1cbc6bd986","text":"Hem grup adaletine (pozitif sınıflandırma alan korunan bir gruptaki üyelerin oranı, bir bütün olarak popülasyondaki oranla aynıdır) hem de bireysel adalete (benzer bireylere benzer şekilde davranılmalıdır) ulaşan adil sınıflandırma için bir öğrenme algoritması önermektedir.Eşitliği, verilerin iyi bir temsilini bulmak için iki rakip hedefle bir optimizasyon problemi olarak formüle ediyoruz: verileri mümkün olduğu kadar kodlamak, aynı zamanda korunan gruba üyelikle ilgili herhangi bir bilgiyi gizlemek.Algoritmamızın bilinen diğer tekniklere göre olumlu sonuçlarını üç veri kümesinde gösteriyoruz.Ayrıca, yaklaşımımıza çeşitli avantajlar gösteriyoruz.İlk olarak, ara gösterimimiz diğer sınıflandırma görevleri için kullanılabilir (yani, aktarım öğrenimi mümkündür); İkincisi, sınıflandırma için verilerin önemli boyutlarını bulabilecek bir mesafe metriğini öğrenmeye doğru bir adım atıyoruz."}
{"_id":"4556f3f9463166aa3e27b2bec798c0ca7316bd65","text":"Bu makalede, belirli bir hassas özniteliğe göre bağımsız olması kısıtlanan sınıflandırmayı gerçekleştirmek için saf Bayes sınıflandırıcısının nasıl değiştirileceğini araştırıyoruz.Bu tür bağımsızlık kısıtlamaları, veri kümesindeki etiketlere yol açan karar süreci önyargılı olduğunda doğal olarak ortaya çıkar; örneğin, cinsiyet veya ırk ayrımcılığı nedeniyle.Bu ayar, kısmen ayrımcılığa dayanan bir karara izin vermeyen yasaların bulunduğu birçok dava tarafından motive edilir.Makine öğrenimi tekniklerinin naif bir şekilde uygulanması, şirketler için büyük para cezalarına yol açacaktır.Saf Bayes sınıflandırıcısını ayrımcılıksız yapmak için üç yaklaşım sunuyoruz: (i) kararın pozitif olma olasılığını değiştirmek, (ii) her hassas öznitelik değeri için bir model eğitmek ve bunları dengelemek ve (iii) tarafsız etiketi temsil eden Bayes modeline gizli bir değişken eklemek ve beklenti maksimizasyonu kullanarak olasılık için model parametrelerini optimize etmek.Hem yapay hem de gerçek hayattaki verilerle ilgili üç yaklaşım için deneyler sunuyoruz."}
{"_id":"f5de0751d6d73f0496ac5842cc6ca84b2d0c2063","text":"Mikroelektronik ve entegre devrelerdeki son gelişmeler, sistem-on-chip tasarımı, kablosuz iletişim ve akıllı düşük güç sensörleri, bir Kablosuz Vücut Alanı Ağının (WBAN) gerçekleşmesine izin verdi.Bir WBAN, insan vücudu fonksiyonlarını ve çevresindeki ortamı izleyen düşük güç, minyatür, invaziv \/ non-invaziv hafif kablosuz sensör düğümlerinden oluşan bir koleksiyondur.Buna ek olarak, her yerde bulunan sağlık, eğlence, interaktif oyun ve askeri uygulamalar gibi bir dizi yenilikçi ve ilginç uygulamayı desteklemektedir.Bu makalede, mimari ve topoloji, kablosuz implant iletişimi, düşük güçlü Orta Erişim Kontrolü (MAC) ve yönlendirme protokolleri dahil olmak üzere WBAN'ın temel mekanizmaları gözden geçirilmektedir.Fiziksel (PHY), MAC ve Ağ katmanlarında WBAN için önerilen teknolojilerin kapsamlı bir çalışması sunulur ve her katman için birçok yararlı çözüm tartışılır.Son olarak, çok sayıda WBAN uygulaması vurgulanmıştır."}
{"_id":"bebdd553058ab50d0cb19a1f65d7f4daeb7cda37","text":"Bilgi teknolojisinin (IT) korunması, kuruluşlar için önemli bir ekonomik zorluk haline geldi ve olmaya devam edeceği tahmin ediliyor.BT güvenliği yatırımı ile ilgili araştırmalar hızla büyürken, araştırmaların yapılandırılması, ekonomik teknolojik fenomenlerin açıklanması ve gelecekteki araştırmalara rehberlik etmek için teorik bir temelden yoksundur.Bu eksikliği, Kaynak Tabanlı Görüşü ve Örgütsel Öğrenme Teorisini benimseyen çok-teorik bir perspektiften ortaya çıkan yeni bir teorik model önererek ele alıyoruz.Bu teorilerin ortak uygulaması, tek bir teorik modelde, organizasyonel kaynakların BT güvenlik önlemleri ile korunması zaman içinde geliştiğinde ortaya çıkan organizasyonel öğrenme etkilerini kavramsallaştırmayı sağlar.Bu BT güvenlik yatırım modelini, büyük bir literatürün bulgularını sentezlemek ve araştırma boşluklarını türetmek için kullanıyoruz.Ayrıca pratik örnekler vererek bu boşlukların (kapanması) yönetsel etkilerini de tartışıyoruz."}
{"_id":"1407b3363d9bd817b00e95190a95372d3cb3694a","text":"Doğal dil söyleminde, ilgili olaylar daha büyük bir senaryoyu tanımlamak için birbirine yakın görünme eğilimindedir.Bu tür yapılar bir çerçeve kavramı ile resmileştirilebilir (diğer bir deyişle.şablon), ilgili olaylar ve prototipik katılımcılar ve olay geçişleri kümesini içerir.Çerçeveleri tanımlamak, bilgi çıkarma ve doğal dil üretimi için bir ön koşuldur ve genellikle manuel olarak yapılır.Çerçeveleri indükleme yöntemleri son zamanlarda önerilmiştir, ancak tipik olarak ad hoc prosedürlerini kullanırlar ve teşhis edilmesi veya uzatılması zordur.Bu makalede çerçeve indüksiyonu için ilk olasılıksal yaklaşımı, çerçeveleri, olayları, katılımcıları gizli konular olarak içeren ve metni en iyi açıklayan çerçeve ve olay geçişlerini öğrenen bir yaklaşım önermekteyiz.Çerçevelerin sayısı, syntactic ayrıştırmadan bir split-merge yönteminin yeni bir uygulaması ile ortaya çıkar.Metinden indüklenmiş çerçevelere ve çıkarılmış gerçeklere kadar uçtan uca değerlendirmelerde, yöntemimiz son teknoloji sonuçlar üretirken, mühendislik çabalarını önemli ölçüde azalttı."}
{"_id":"1bf9a76c9d9838afc51983894b58790b14c2e3d3","text":"Ortam destekli yaşam (AAL), engelli, yaşlı ve kronik hasta insanların yaşamlarını kolaylaştırmayı ve iyileştirmeyi amaçlayan BT çözümleri sunar.Hareketlilik yaşlı insanlar için önemli bir konudur, çünkü fiziksel aktiviteleri genel olarak yaşam kalitelerini arttırır ve sağlık durumlarını korur.Daha sonra, bu makale, bakıcılar ve yaşlılar için hareketliliklerini sınırlamadan aktif bir yaşam tarzı sürdürmelerine izin veren bir AAL çerçevesi sunar.Bu çerçeve, hareketlilik ortamları için dört AAL aracını içerir: i) bir düşme algılama mobil uygulaması; ii) giyilebilir sensörlere sahip bir biofeedback izleme sistemi; iii) Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS) ile donatılmış bir ayakkabı aracılığıyla bir açık hava konum hizmeti; ve iv) bir ev ortamıyla sınırlı birkaç yaşlıya bakan bakıcılar için bir mobil uygulama.Teklif değerlendirilir ve gösterilir ve kullanıma hazırdır."}
{"_id":"2375f6d71ce85a9ff457825e192c36045e994bdd","text":null}
{"_id":"91c7fc5b47c6767632ba030167bb59d9d080fbed","text":"Görüntülerden, talimatlardan doğrudan haritalayarak ve gerçek zamanlı kontrol için sürekli düşük seviye hız komutlarına tahminler yaparak üst düzey navigasyon talimatlarını takip etmek için bir yöntem tanıtıyoruz.Grounded Semantic Mapping Network (GSMN), ağ içinde bir pinhole kamera projeksiyon modeli ekleyerek dünya referans çerçevesine açık bir semantik harita oluşturan tamamen farklılaşabilen bir sinir ağı mimarisidir.Haritada depolanan bilgiler deneyimlerden öğrenilirken, yerelden dünyaya dönüşüm açıkça hesaplanır.Modeli, geliştirilmiş eğitim hızı ve bellek kullanımı için sekmeli yakınsama garantileri veren DAGGER'in değiştirilmiş bir varyantı olan DAGGERFM'i kullanarak eğitiyoruz.GSMN'yi gerçekçi bir quadcopter simülatörü üzerinde sanal ortamlarda test ediyoruz ve açık bir haritalama ve topraklama modüllerinin dahil edilmesinin GSMN'nin güçlü sinirsel taban çizgilerinden daha iyi performans göstermesine ve neredeyse uzman bir politika performansına ulaşmasını sağladığını gösteriyoruz.Son olarak, öğrenilen harita gösterimlerini analiz ediyoruz ve açık bir harita kullanmanın yorumlanabilir bir talimat takip modeline yol açtığını gösteriyoruz."}
{"_id":"cc98157b70d7cf464b880668d7694edd12188157","text":"Günümüzde, çeşitli kuruluşlar arasında güvenli ve güvenilir bilgi iletişimi sağlamak için yüksek düzeyde bir güvenlik sağlamak çok önemlidir.Ancak internet ve diğer herhangi bir ağ üzerinden güvenli veri iletişimi her zaman ihlal ve yanlış kullanım tehdidi altındadır.Böylece Saldırı Tespit Sistemleri bilgisayar ve ağ güvenliği açısından gerekli bir bileşen haline gelmiştir.Saldırı tespitlerinde çeşitli yaklaşımlar kullanılmaktadır, ancak ne yazık ki şimdiye kadarki sistemlerden herhangi biri tamamen kusursuz değildir.Böylece, iyileştirme arayışı devam ediyor.Bu ilerlemede, burada çeşitli ağ ihlallerini verimli bir şekilde tespit etmek için genetik algoritma (GA) uygulayarak bir Saldırı Tespit Sistemi (IDS) sunuyoruz.GA için parametreler ve evrim süreçleri ayrıntılı olarak tartışılır ve uygulanır.Bu yaklaşım, trafik verilerini filtrelemek ve böylece karmaşıklığı azaltmak için evrim teorisini bilgi evrimine kullanır.Sistemimizin performansını uygulamak ve ölçmek için KDD99 benchmark veri setini kullandık ve makul algılama oranı elde ettik."}
{"_id":"2f991be8d35e4c1a45bfb0d646673b1ef5239a1f","text":"Makine öğrenimi modellerinin neden böyle davrandığını anlamak, hem sistem tasarımcılarını hem de son kullanıcıları birçok yönden güçlendirir: model seçiminde, özellik mühendisliğinde, tahminlere güvenmek ve harekete geçmek için ve daha sezgisel kullanıcı arayüzlerinde.Bu nedenle, yorumlanabilirlik makine öğreniminde hayati bir endişe haline gelmiştir ve yorumlanabilir modeller alanında yapılan çalışmalar yenilenen ilgi bulmuştur.Bazı uygulamalarda, bu tür modeller yorumlanamayan modeller kadar doğrudur ve bu nedenle şeffaflıkları için tercih edilir.Doğru olmadıklarında bile, yorumlanabilirlik son derece önemli olduğunda hala tercih edilebilirler.Bununla birlikte, makine öğreniminin yorumlanabilir modellerle sınırlandırılması genellikle ciddi bir sınırlamadır.Bu makalede, model-agnostik yaklaşımları kullanarak makine öğrenme tahminlerini açıklamak için tartışıyoruz.Makine öğrenme modellerini kara kutu fonksiyonları olarak ele alarak, bu yaklaşımlar, çeşitli kullanıcı ve modeller için hata ayıklama, karşılaştırma ve arayüzlerin iyileştirilmesi, model, açıklama ve temsillerin seçiminde çok önemli esneklik sağlar.Ayrıca, bu tür yöntemler için ana zorlukları ana hatlarıyla ortaya koyuyoruz ve bu zorlukları ele alan yeni tanıtılan model-agnostik açıklama yaklaşımını (LIME) gözden geçiriyoruz."}
{"_id":"546add32740ac350dda44bab06f56d4e206622ab","text":"Derin sinir ağları, görüntü sınıflandırmasında etkileyici deneysel sonuçlar elde etti, ancak olumsuz pertürbasyonlara göre şaşırtıcı bir şekilde kararsız olabilir, yani ağın yanlış sınıflandırılmasına neden olan giriş görüntüsünde minimal değişiklikler olabilir.Algı modülleri ve sürücüsüz otomobiller için uçtan uca kontrolörler de dahil olmak üzere potansiyel uygulamalarla, bu durum güvenlikleriyle ilgili endişeleri gündeme getiriyor.Satisfiability Modulo Theory'ye (SMT) dayanan feed-forward çok katmanlı sinir ağları için yeni bir otomatik doğrulama çerçevesi geliştiriyoruz.Çizikler veya kamera açısı veya aydınlatma koşullarındaki değişiklikler gibi görüntü manipülasyonlarına odaklanıyoruz ve bir görüntü sınıflandırma kararının güvenliğini, ona yakın olan bir görüntü bölgesindeki orijinal görüntünün manipülasyonlarına göre sınıflandırmanın değişmezliği açısından tanımlıyoruz.Ayrımcılık uygulayarak bölgenin kapsamlı bir şekilde araştırılmasını sağlar ve analiz katmanını katmanlar halinde çoğaltırız.Yöntemimiz doğrudan ağ kodu ile çalışır ve mevcut yöntemlerin aksine, varsa, söz konusu bölge ve manipülasyon ailesi için düşmanca örneklerin bulunduğunu garanti edebilir.Eğer bulunursa, olumsuz örnekler insan testçilerine gösterilebilir ve\/veya ağı ince ayar yapmak için kullanılabilir.Z3 kullanarak teknikleri uyguluyoruz ve bunları düzenli ve derin öğrenme ağları da dahil olmak üzere son teknoloji ağlarda değerlendiriyoruz.Ayrıca, olumsuz örnekleri aramak ve ağ sağlamlığını tahmin etmek için mevcut tekniklerle karşılaştırıyoruz."}
{"_id":"8db9df2eadea654f128c1887722c677c708e8a47","text":"Güçlendirme öğrenimi, makinelere çevreyle etkileşim ve hatalarından öğrenme yoluyla öğretmek için kullanılabilecek güçlü bir AI paradigması olarak kabul edilir.Algılanan faydasına rağmen, otomotiv uygulamalarında henüz başarılı bir şekilde uygulanmamıştır.Atari oyunlarının öğrenilmesinin ve Google DeepMind'in Go'nun başarılı gösterilerinden esinlenerek, derin pekiştirici öğrenme kullanarak özerk sürüş için bir çerçeve önermekteyiz.Bu, diğer araçlar, yayalar ve yol çalışmaları da dahil olmak üzere çevre ile güçlü etkileşimler nedeniyle denetimli bir öğrenme problemi olarak özerk sürüşü pozlamak zor olduğu için özellikle alakalıdır.Özerk sürüş için nispeten yeni bir araştırma alanı olduğundan, derin takviye öğrenimine kısa bir genel bakış sunarız ve daha sonra önerilen çerçevemizi tanımlarız.Bilgi entegrasyonu için Tekrarlayan Sinir Ağları'nı içerir ve aracın kısmen gözlemlenebilir senaryoları ele almasını sağlar.Ayrıca, ilgili bilgilere odaklanmak için dikkat modelleri üzerindeki son çalışmaları entegre eder, böylece gömülü donanımda dağıtım için hesaplama karmaşıklığını azaltır.Çerçeve, TORCS adı verilen açık kaynaklı bir 3D araba yarışı simülatöründe test edildi.Simülasyon sonuçlarımız, karmaşık yol eğriliklerinin bir senaryosunda ve diğer araçların basit etkileşiminde özerk manevranın öğrenildiğini göstermektedir.TANITIM Otonom olarak çalışan bir robot otomobil, Yapay Zeka'nın uzun süredir devam eden bir hedefidir.Bir aracı sürmek, bir insan sürücüsünden yüksek düzeyde beceri, dikkat ve deneyim gerektiren bir iştir.Bilgisayarlar, insanlardan daha fazla dikkat ve odaklanma yeteneğine sahip olsalar da, tamamen özerk sürüş, AI ajanları tarafından şimdiye kadar elde edilen bir zeka seviyesini gerektirir.Özerk bir sürüş aracının oluşturulmasında yer alan görevler, Şekil 1'de gösterildiği gibi 3 kategoriye ayrılabilir: 1) Tanıma: Çevredeki ortamın bileşenlerini tanımlamak.Bunun örnekleri yaya tespiti, trafik işareti tanıma vb.Her ne kadar önemsiz olmaktan uzak olsa da, tanıma günümüzde Derin Öğrenme (DL) algoritmalarındaki ilerlemeler sayesinde nispeten kolay bir iştir, bunlar insan seviyesi tanımasına veya birkaç nesne algılama ve sınıflandırma probleminde [8] [2] üst seviyeye ulaşmıştır.Derin öğrenme modelleri, ham giriş verilerinden karmaşık özellik gösterimlerini öğrenebilir, el yapımı özelliklere olan ihtiyacı göz ardı eder [15] [2] [7].Bu bağlamda, Convolutional Neural Networks (CNN'ler) muhtemelen en başarılı derin öğrenme modelidir ve AlexNet'ten bu yana ImageNet meydan okumasındaki her kazanan girdinin temelini oluşturmuştur [8].Bu başarı, otonom sürüş için şerit ve araç algılamada çoğaltılmıştır [6].2) Tahmin: Otonom bir sürüş aracının çevresini tanıması yeterli değildir; aynı zamanda çevrenin gelecekteki durumlarını öngören dahili modeller de üretebilmelidir.Bu problem sınıfına örnek olarak çevre haritası oluşturmak veya bir nesneyi izlemek verilebilir.Geleceği tahmin edebilmek için, geçmiş bilgileri entegre etmek önemlidir.Bu nedenle, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) bu problem sınıfı için gereklidir.Uzun Vadeli Bellek (LSTM) ağları [5], uçtan uca sahne etiketleme sistemlerinde kullanılan RNN'nin böyle bir kategorisidir [14].Daha yakın zamanlarda, RNN'ler DeepTracking modelinde nesne izleme performansını iyileştirmek için de kullanılmıştır [13].3) Planlama: Aracın başarılı bir şekilde gezinmesini sağlayacak sürüş eylemlerinin gelecekteki sırasını planlamak için tanıma ve tahmin içeren verimli bir modelin üretilmesi.Planlama, üçünün en zor görevidir.Zorluk, modelin çevreyi (tanıtım) ve dinamiklerini (önyargı), istenmeyen durumlardan (cenaplardan) kaçınacak ve güvenli bir şekilde hedefine (ödüllere) gidecek şekilde planlamasını sağlayacak şekilde anlama yeteneğini bütünleştirmede yatmaktadır.Şekil 1: Yüksek seviye otonom sürüş görevleri Güçlendirme Öğrenimi (RL) çerçevesi [17][20] kontrol görevlerinde uzun süredir kullanılmaktadır.RL'nin DL ile karışımı, [9]'da insan düzeyinde kontrol elde etmek için en umut verici yaklaşımlardan biri olarak gösterildi.[12] ve [11]'da bu insan seviyesi kontrolü, RL'nin planlama kısmından sorumlu olduğu Derin Q Ağları (DQN) modelini kullanarak Atari oyunlarında gösterildi.Daha sonra, RNN'ler kısmi gözlemlenebilir senaryoları hesaba katmak için karışıma entegre edildi [4].Özerk sürüş, bilgi ar X iv iv :1 70 4'ün entegrasyonunu gerektirir.02 53 2v 1 [ .M L'de st ] 8 A pr 2 01 7 çoklu sensörlerden.Bazıları LIDAR gibi düşük boyutlu, bazıları ise kameralar gibi yüksek boyutludur.Bununla birlikte, bu özel örnekte, ham kamera görüntülerinin yüksek boyutlu olmasına rağmen, özerk sürüş görevine ulaşmak için gereken yararlı bilgilerin çok daha düşük boyutta olması dikkat çekicidir.Örneğin, sürüş kararlarını etkileyen sahnenin önemli kısımları hareket eden araç, önündeki yolda boş alan, kerblerin konumu vb. ile sınırlıdır.Araçların ince detayları bile önemli değildir, çünkü sorun için sadece mekansal konumları gerçekten gereklidir.Bu nedenle, ilgili bilgiler için bellek bant genişliği çok daha düşüktür.Bu ilgili bilgiler çıkarılabilirse, diğer ilgisiz parçalar filtrelenirken, otonom sürüş sistemlerinin hem doğruluğunu hem de verimliliğini artıracaktır.Dahası, bu, otonom sürüş kontrol ünitesini içerecek gömülü sistemlerde kritik kısıtlamalar olan sistemin hesaplama ve bellek gereksinimlerini azaltacaktır.Dikkat modelleri böyle bir bilgi filtreleme işlemi için doğal bir uyumdur.Son zamanlarda, bu modeller başarılı bir şekilde görüntü tanıma için [23] ve [10]'da kullanıldı, burada RL, görüntünün katılacak kısımlarını elde etmek için RNN'lerle karıştırıldı.Bu modeller DQN [11] ve Deep Recurrent Q Networks (DRQN) [4] modellerine kolayca genişletilebilir ve entegre edilebilir.Bu entegrasyon [16]'da gerçekleştirildi.Dikkat modellerinin başarısı, onları otonom sürüşü gerçekleştirmek için ham duyusal bilgilerden düşük seviyeli bilgilerin çıkarılması için önermemizi sağlar.Bu makalede, ham sensör girişleri ve çıkışları sürüş eylemlerini alan bir uç otonom sürüş modeli için bir çerçeve önermekteyiz.Model kısmen gözlemlenebilir senaryoları ele alabilir.Dahası, alınan sensörler verilerinden yalnızca ilgili bilgileri çıkarmak için dikkat modellerindeki son gelişmeleri entegre etmeyi ve böylece gerçek zamanlı gömülü sistemler için uygun hale getirmeyi teklif ediyoruz.Bu makalenin ana katkıları: 1) derin takviye öğreniminin son gelişmeleri hakkında bir anket sunmak ve 2) otomotiv topluluğuna derin takviye öğrenme kullanarak özerk sürüşü sona erdirmek için bir çerçeve sunmak.Kağıdın geri kalanı iki parçaya ayrılmıştır.İlk bölüm, geleneksel MDP çerçevesi ve Q-öğrenme ile başlayarak, DQN, DRQN ve Derin Dikkat Tekrarlayan Q Ağları (DARQN) ile başlayan derin takviye öğrenme algoritmalarının bir anketini sağlar.Makalenin ikinci kısmı, son gelişmeleri derin takviye öğrenimine entegre eden önerilen çerçeveyi açıklamaktadır.Son olarak, gelecekteki çalışmalar için yol tarifini sonuçlandırır ve öneririz.Takviye öğrenme hakkında kapsamlı bir genel bakış için lütfen Rich Sutton'ın ders kitabının ikinci baskısına bakın [18].Bu bölümdeki önemli konuların kısa bir incelemesini yapıyoruz.Güçlendirme Öğrenimi çerçevesi, bir ajanın izleyebileceği en iyi politikayı sağlamak için bir model olarak formüle edilmiştir (belirli bir durumda alınacak en iyi eylem), öyle ki, ajan bu politikayı güncelden izlediğinde ve bir terminal duruma ulaşılana kadar toplam birikmiş ödüller maksimize edilir.RL Paradigm Sürüşü için motivasyon, çok ajanlı bir etkileşim sorunudur.Bir insan sürücü olarak, diğer arabalarla herhangi bir etkileşim olmadan şerit içinde kalmak, yoğun trafikte şerit değiştirmekten çok daha kolaydır.İkincisi, diğer sürücülerin davranışlarındaki doğal belirsizlik nedeniyle daha zordur.Etkileşimli araçların sayısı, geometrik konfigürasyonları ve sürücülerin davranışları büyük değişkenliğe sahip olabilir ve tüm senaryoların kapsamlı bir kapsamı olan denetimli bir öğrenme veri seti tasarlamak zordur.İnsan sürücüler, diğer sürücülerin davranışlarını anlamak için bir tür çevrimiçi takviye öğrenme kullanır; örneğin, savunma veya agresif, deneyimli veya deneyimsiz vb.Bu, özellikle müzakere gerektiren senaryolarda, yani bir kavşak içine girmek, trafik ışıkları olmadan kavşaklarda gezinmek, yoğun trafik sırasında şerit değişiklikleri vb.Otonom sürüşteki temel zorluk, GPS olmadan bilinmeyen bir alanda kaybolmaktan kurtulmak veya yerde bir lavabonun su baskınları veya görünümü gibi felaket durumlarıyla uğraşmak gibi bir insan sürücüsü için bile beklenmeyen köşe durumlarıyla başa çıkmaktır.RL paradigması keşfedilmemiş toprakları model alır ve kendi deneyimlerinden hareket ederek öğrenir.Ek olarak, RL, denetlenen öğrenme problemleri için zorluklar yaratabilecek farklılaşmamış maliyet işlevlerini ele alabilir.Şu anda, otonom sürüş için standart yaklaşım, sistemi izole edilmiş alt problemlere, tipik olarak denetlenen-öğrenme-benzeri nesne tespitine, görsel odometriye vb. ayırmak ve daha sonra önceki adımların tüm sonuçlarını birleştirmek için bir işlem sonrası katmana sahip olmaktır.Bu yaklaşımla ilgili iki ana konu vardır: İlk olarak, çözülen alt sorunlar özerk sürüşten daha zor olabilir.Örneğin, biri hem zorlayıcı hem de gereksiz olan semantik segmentasyon ile nesne tespitini çözüyor olabilir.İnsan sürücüler, yalnızca en alakalı olanları, sürüş sırasında tüm görünür nesneleri tespit etmez ve sınıflandırmazlar.İkinci olarak, izole edilmiş alt problemler, elde etmek için tutarlı bir şekilde bir araya gelmeyebilir."}
{"_id":"a4d513cfc9d4902ef1a80198582f29b8ba46ac28","text":"Bu rapor, AI'nın kötü niyetli kullanımlarından kaynaklanan potansiyel güvenlik tehditlerinin manzarasını inceler ve bu tehditleri daha iyi tahmin etmenin, önlemenin ve hafifletmenin yollarını önerir.Yapay zekanın dijital, fiziksel ve politik alanlarda tehdit ortamını nasıl etkileyebileceğini analiz ettikten sonra, yapay zeka araştırmacıları ve diğer paydaşlar için dört üst düzey öneride bulunuyoruz.Ayrıca, savunma portföyünü genişletebilecek veya saldırıları daha az etkili veya daha zor hale getirebilecek daha fazla araştırma için umut verici birkaç alan önermekteyiz.Son olarak, saldırganların ve savunucuların uzun vadeli dengesini tartışıyoruz, ancak kesin olarak çözmüyoruz."}
{"_id":"b5a047dffc3d70dce19de61257605dfc8c69535c","text":"Derin sinir ağları, karmaşık, gerçek dünya sorunlarıyla mücadele etmek için yaygın olarak kullanılan ve etkili bir araç olarak ortaya çıkmıştır.Bununla birlikte, bunları güvenlik açısından kritik sistemlere uygulamada büyük bir engel, davranışları hakkında resmi güvence sağlamadaki büyük zorluktur.Derin sinir ağlarının özelliklerini doğrulamak (veya karşı örnekler sağlamak) için yeni, ölçeklenebilir ve verimli bir teknik sunuyoruz.Teknik, birçok modern sinir ağında önemli bir bileşen olan konveks olmayan Doğrusal Ünite (ReLU) aktivasyon fonksiyonunu işlemek için genişletilmiş simpleks yöntemine dayanmaktadır.Doğrulama prosedürü, herhangi bir basitleştirici varsayımda bulunmadan, bir bütün olarak sinir ağlarını ele alır.Tekniğimizi insansız uçaklar için yeni nesil havadan çarpışma önleme sisteminin (ACAS Xu) prototip derin sinir ağı uygulaması üzerinde değerlendirdik.Sonuçlar, tekniğimizin mevcut yöntemler kullanılarak doğrulanan en büyük ağlardan daha büyük bir büyüklük sırası olan ağların özelliklerini başarılı bir şekilde kanıtlayabileceğini göstermektedir."}
{"_id":"b4bd9fab8439da4939a980a950838d1299a9b030","text":"Tam kullanım koşulları ve koşulları: http:\/\/pubsonline.informs.org\/page\/terms-and-conditions Bu makale sadece araştırma, öğretim ve\/veya özel çalışma amaçları için kullanılabilir.Ticari kullanım veya sistematik indirme (robotlar veya diğer otomatik işlemlerle) aksi belirtilmediği sürece açık Yayıncı onayı olmadan yasaktır.Daha fazla bilgi için, iletişim izinleri@informs.org.Yayıncı, makalenin doğruluğunu, eksiksizliğini, ticariliğini, belirli bir amaca uygunluğu veya ihlal edilmemesini garanti etmez veya garanti etmez.Ürünlerin veya yayınların açıklamaları veya referansları veya bu makaleye bir reklamın dahil edilmesi, o ürün, yayın veya hizmetten yapılan taleplerin garantisini, onayını veya desteğini oluşturmaz veya ima etmez.1990 BİLGİLER"}
{"_id":"5288d14f6a3937df5e10109d4e23d79b7ddf080f","text":null}
{"_id":"c9946fedf333df0c6404765ba6ccbf8006779753","text":"Özerk sürüş, sürücünün rahatlığını sağlama ve güvenliği artırma yeteneğini göstermiştir.Mevcut trafik sistemimize otonom sürüşü getirirken, önemli bir konu da otonom aracın gerçek insan sürücülerle aynı şekilde tepki vermesini sağlamaktır.Geleceğin özerk bir aracının insan sürücüler gibi performans göstermesini sağlamak için, bu makale, sürücülerin gerçek sinyalli kavşaktaki trafik ortamlarının değerlendirilmesine dayanarak araçları nasıl kontrol ettiğini temsil edebilecek bir araç hareket planlama modeli önermektedir.Önerilen hareket planlama modeli, yaya niyet tespiti, boşluk tespiti ve araç dinamik kontrolü işlevlerini içerir.Bu üç işlev, gerçek trafik ortamlarından toplanan gerçek verilerin analizine dayanarak oluşturulmuştur.Son olarak, bu makale, modelimizin davranışlarını gerçek yayaların ve insan sürücülerin davranışlarıyla karşılaştırarak önerilen yöntemin performansını göstermektedir.Deneysel sonuçlar, önerilen modelin yaya geçiş niyeti için% 85 tanıma oranına ulaşabileceğini göstermektedir.Dahası, önerilen hareket planlama modeli ve gerçek insan güdümlü araç tarafından kontrol edilen araç, kavşaklardaki boşluk kabulüne göre son derece benzer."}
{"_id":"061356704ec86334dbbc073985375fe13cd39088","text":"Bu çalışmada, konvolutional n etwork derinliğinin büyük ölçekli görüntü tanıma ayarındaki doğruluğu üzerindeki etkisini araştırıyoruz.Ana katkımız, artan derinlik ağlarının kapsamlı bir değerlendirmesidir, bu da derinliği 16  ağırlık katmanlarına iterek önceki sanat yapılandırmalarında önemli bir iyileşmenin sağlanabileceğini göstermektedir.Bu bulgular, ekibimizin yerelleştirme ve sınıflandırma pistlerinde ilk bir nd ikinci sırayı yeniden belirlediği ImageNet Challenge 2014 gönderimimizin temelini oluşturdu.Ayrıca, temsillerimizin diğer veri kümelerine iyi genelleştiğini, whe re t y'nin son teknoloji sonuçlarına ulaştığını gösteriyoruz.Önemli olarak, bilgisayar görüşünde derin görsel temsillerin kullanımını kolaylaştırmak için iki bestp rforming ConvNet modelimizi halka açık hale getirdik."}
{"_id":"14318685b5959b51d0f1e3db34643eb2855dc6d9","text":"ImageNet Büyük Ölçekli Görsel Tanıma Yarışması 2014'te (ILSVRC14) sınıflandırma ve tespit için sanatın yeni durumunu elde eden Inception kod adlı derin bir evrişimsel sinir ağ mimarisi sunuyoruz.Bu mimarinin ana özelliği, ağ içindeki bilgi işlem kaynaklarının geliştirilmiş kullanımıdır.Dikkatli bir şekilde hazırlanmış bir tasarımla, hesaplama bütçesini sabit tutarken ağın derinliğini ve genişliğini artırdık.Kaliteyi optimize etmek için, mimari kararlar Hebbian ilkesine ve çok ölçekli işleme sezgisine dayanıyordu.ILSVRC14 için yaptığımız başvuruda kullanılan belirli bir enkarnasyona, kalitesi sınıflandırma ve tespit bağlamında değerlendirilen 22 katmanlı derin ağ olan GoogLeNet denir."}
{"_id":"1827de6fa9c9c1b3d647a9d707042e89cf94abf0","text":"Derin Sinir Ağları Eğitimi, önceki katmanların parametreleri değiştikçe, her katmanın girdilerinin dağılımının eğitim sırasında değişmesiyle karmaşıktır.Bu, daha düşük öğrenme oranları ve dikkatli parametre başlatma gerektiren eğitimi yavaşlatır ve doymuş doğrusal olmayanlarla modelleri eğitmeyi zorlaştırır.Bu olguya içsel eşdeğişkenlik kayması diyoruz ve katman girdilerini normalleştirerek sorunu ele alıyoruz.Yöntemimiz, normalleştirmeyi model mimarisinin bir parçası haline getirmek ve her eğitim mini-batch'ı için normalleştirmeyi gerçekleştirmekten gücünü alır.Toplu Normalleştirme, çok daha yüksek öğrenme oranlarını kullanmamıza ve başlatma konusunda daha az dikkatli olmamıza izin verir ve bazı durumlarda bırakma ihtiyacını ortadan kaldırır.Son teknoloji bir görüntü sınıflandırma modeline uygulanan Toplu Normalleştirme, 14 kat daha az eğitim adımıyla aynı doğruluğu elde eder ve orijinal modeli önemli bir farkla yener.Toplu normalleştirilmiş ağlardan oluşan bir topluluk kullanarak, ImageNet sınıflandırmasında en iyi yayınlanan sonucu geliştiririz: insan puanlayıcıların doğruluğunu aşan% 4.82 top-5 test hatasına ulaşmak."}
{"_id":"6e80768219b2ab5a3247444cfb280e8d33d369f0","text":"Ultra geniş bantlı (UWB) bir güç bölücü bu kağıtta tasarlanmıştır.Bu güç bölücünün UWB performansı, üstel ve eliptik bölümlerden oluşan konik bir mikro şerit çizgisi kullanılarak elde edilir.Kaba taneli paralel mikro-genetik algoritma (PMGA) ve CST Microwave Studio, otomatik bir paralel tasarım sürecine ulaşmak için birleştirilir.Yöntem, UWB güç bölücüsünü optimize etmek için uygulanır.Optimize edilmiş güç bölücüsü üretilmiş ve ölçülmüştür.Ölçülen sonuçlar, nispeten düşük ekleme kaybı, iyi geri dönüş kaybı ve tüm UWB'deki (3,10.6 GHz) çıkış portları arasında yüksek izolasyon olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"2532d0567c8334e4cadf282a73ffe399c1c32476","text":"Bu konuşma, stokastik, kısmen gözlemlenebilir ortamları idare edebilen bir öğrenme ajanı için çok basit bir \"temel mimari\" önermektedir.Mimari, zamansal süreçleri grafiksel modeller olarak temsil etmek için bir yöntem ile birlikte takviye öğrenmeyi kullanır.Bu tür gösterimlerin parametrelerini ve yapısını duyusal girdilerden temizlemek ve posterior olasılıkları hesaplamak için yöntemleri tartışacağım.Tüm ajanı denemeden önce bazı açık sorunlar kalır; ölçeklendirmeyi düşündüğümüzde daha fazla ortaya çıkar.Konuşmanın ikinci bir teması, takviye öğrenmenin iyi bir hayvan ve insan öğrenme modeli sağlayıp sağlayamayacağı olacaktır.Bu soruyu cevaplamak için ters pekiştirme öğrenmesini yapmalıyız: Gözlemlenen davranış göz önüne alındığında, eğer varsa, hangi ödül sinyali optimize ediliyor?Bu, COLT, UAI ve ML toplulukları için çok ilginç bir sorun gibi görünüyor ve Markov karar süreçlerinin yapısal tahmini başlığı altında ekonometride ele alındı.1 Belirsiz ortamlarda öğrenme AI, akıllı ajanların, yani bir ortamda etkili bir şekilde algılayan ve hareket eden sistemlerin (bazı performans ölçütlerine göre) yapımıyla ilgilidir.Russell ve Norvig (1995)'in başka yerlerinde, yapay zeka araştırmalarının çoğunun statik, deterministik, ayrık ve tamamen gözlemlenebilir ortamlara odaklandığını savundum.Gerçek dünyada olduğu gibi, çevre dinamik, stokastik, sürekli ve kısmen gözlemlenebilir olduğunda ne yapılmalıdır?Bu makale NSF @I-9634215, ONR (N00014-97-l-0941) ve AR0 (DAAH04-96-1-0341) tarafından desteklenen çeşitli araştırma çabalarına dayanmaktadır.Kişisel veya sınıf kullanımı için bu eserin tamamının veya p.art'ının dijital veya basılı kopyalarını yapma izni, kopyaların prolit veya ticari reklam için yapılmaması veya dağıtılmaması ve kopyaların bu bildirimi ve ilk sayfadaki tam alıntıyı taşıması koşuluyla ücretsiz olarak verilir.Aksini kopyalamak için.Yeniden yayınlamak, sunucularda yayınlamak veya listelere yeniden dağıtmak için, önceden belirli bir pemlizyon ve \/ veya ücret gerektirir.COLT 98 Madison WI IJSA Copyright ACM 1998 1-5X1 13-057-0\/9X\/ 7...$5.00 Son yıllarda, güçlendirme öğrenimi (nörodinamik programlama olarak da adlandırılır) bina ajanları için otomatik olarak bir yaklaşım olarak hızlı bir ilerleme kaydetmiştir (Sutton, 1988; Kaelbling et al., 1996; Bertsekas & Tsitsiklis, 1996).Temel fikir, performans ölçüsünün, ajanın geçtiği her bir durum için ödülü belirten bir ödül fonksiyonu şeklinde ajana sunulmasıdır.Performans ölçümü daha sonra elde edilen ödüllerin toplamıdır.Örneğin, bir yaban arısı yemi olduğunda, her bir adımdaki ödül fonksiyonu, uçtuğu mesafenin (ağırlık negatif) ve nektarın yutulmasının bir kombinasyonu olabilir.Takviye öğrenme (RL) yöntemleri esas olarak Markovdecisionprocesses (MDP'ler) çözmek için çevrimiçi algoritmiktir.Bir MDP, ödül fonksiyonu ve bir model, yani her olası eyleme koşullandırılmış durum geçiş olasılıkları ile tanımlanır.RL algoritmaları model tabanlı olabilir, burada ajan bir model öğrenir, ya da model-free-örn., Q-öğrenme alıntıWatkins: 1989, hangi sadece bir fonksiyon öğrenir Q(s, a) devlet s eylem a alma ve daha sonra optimal hareket uzun vadeli değerini belirten.Başarılarına rağmen, RL yöntemleri, her durumda duyusal girdinin durumu tanımlamak için yeterli olduğu, büyük ölçüde tamamen gözlemlenebilir MDP'ler ile sınırlandırılmıştır.Açıkçası, gerçek dünyada, genellikle kısmen gözlemlenebilir MDP'lerle (POMDP'ler) uğraşmak zorundayız.Astrom (1965), POMDP'lerdeki optimal kararların, zamanın her noktasında inanç durumuna, yani bugüne kadarki tüm kanıtlar göz önüne alındığında, olası tüm gerçek haller üzerindeki posterior olasılık dağılımına bağlı olduğunu kanıtladı.V ve Q fonksiyonları daha sonra s yerine b'nin fonksiyonları haline gelir. Parr ve Russell (1995), b'nin olasılık vektörü olarak açık bir gösterimini kullanarak çok basit bir POMDP RL algoritmasını tanımlar ve McCallum (1993), son algı dizilerini kullanarak inanç durumunu yaklaşık olarak göstermenin bir yolunu gösterir.Her iki yaklaşımın da çok sayıda durum değişkeni ve uzun vadeli zamansal bağımlılıkları olan durumlara kadar ölçeklenme olasılığı yoktur.İhtiyaç duyulan şey, modeli kompakt bir şekilde temsil etmenin ve modele ve her yeni gözleme verilen inanç durumunu verimli bir şekilde güncellemenin bir yoludur.Dinamik Bayesian ağları (Dean & Kanazawa, 1989) gerekli özelliklerden bazılarına sahip gibi görünüyor; özellikle Kalman filtreleri ve gizli Markov modelleri gibi diğer yaklaşımlara göre önemli avantajlara sahipler.Şekil 1'de gösterilen temel mimarimiz, yeni sensör bilgileri geldikçe inanç durumunu temsil etmek ve güncellemek için DBN'leri kullanır.B için bir gösterim göz önüne alındığında, ödül sinyali, bir sinir ağı gibi bazı \"kara kutu\" fonksiyonu ile temsil edilen bir Q-fonksiyonunu öğrenmek için kullanılır.Hibrit ile başa çıkabilmemiz şartıyla (dis-"}
{"_id":"6f20506ce955b7f82f587a14301213c08e79463b","text":null}
{"_id":"d14ddc01cff72066c6655aa39f3e207e34fb8591","text":"Bu makale, mikro elektromekanik sistemlere (MEMS) dayanan nispeten yeni bir radyo frekansı (RF) teknolojisi alanı ile ilgilidir.RF MEMS, geleneksel (genellikle yarı iletken) cihazlara göre üstün yüksek frekanslı performans gösteren ve yeni sistem yetenekleri sağlayan yeni cihaz ve bileşenler sınıfı sağlar.Buna ek olarak, MEMS cihazları çok büyük ölçekli entegrasyona benzer tekniklerle tasarlanmış ve üretilmiştir ve geleneksel toplu işleme yöntemleri ile üretilebilir.Bu makalede ele alınan tek cihaz elektrostatik mikroswitchbelki de paradigma RF-MEMS cihazıdır.Üstün performans özellikleri sayesinde microswitch, radyo ön uçları, kapasitör bankaları ve zaman gecikmeli ağlar da dahil olmak üzere bir dizi mevcut devre ve sistemde geliştirilmektedir.Ultra düşük güç dağılımı ve büyük ölçekli entegrasyonla birleştirilen üstün performans, yeni sistem işlevselliğini de sağlamalıdır.Burada ele alınan iki olasılık yarı optik ışın direksiyonu ve elektriksel olarak yeniden yapılandırılabilir antenlerdir."}
{"_id":"9d5f36b92ac155fccdae6730660ab44d46ad501a","text":"Risk paritesi, beklenen getirilerin herhangi bir varsayımına dayanmayan çeşitlendirilmiş portföyler oluşturmak için kullanılan bir tahsis yöntemidir, böylece risk yönetimini stratejinin merkezine yerleştirir.Bu, risk paritesinin 2008 yılındaki küresel finansal krizden sonra neden popüler bir yatırım modeli haline geldiğini açıklıyor.Bununla birlikte, risk paritesi, portföy performansından ziyade risk konsantrasyonunu yönetmeye odaklandığı ve bu nedenle aktif yönetimden ziyade pasif yönetime daha yakın olduğu görüldüğü için de eleştirilmiştir.Bu makalede, beklenen geri dönüşlerin varsayımlarını risk paritesi portföylerine nasıl tanıtacağımızı gösteriyoruz.Bunu yapmak için, hem portföy getirisini hem de volatiliteyi dikkate alan genelleştirilmiş bir risk önlemini dikkate alıyoruz.Bununla birlikte, performans ve volatilite katkıları arasındaki takas bazı zorluklar yaratırken, risk bütçeleme problemi açıkça tanımlanmalıdır.Bu tür risk bütçeleme portföylerinin teorik özelliklerini geliştirdikten sonra, bu yeni modeli varlık tahsisine uyguluyoruz.İlk olarak, uzun vadeli yatırım politikasını ve stratejik varlık tahsisinin belirlenmesini dikkate alıyoruz.Daha sonra dinamik tahsisi dikkate alıyoruz ve beklenen getirilere bağlı olarak risk paritesi fonlarının nasıl oluşturulacağını gösteriyoruz."}
{"_id":"006df3db364f2a6d7cc23f46d22cc63081dd70db","text":"Bir ad hoc ağı, herhangi bir yerleşik altyapı veya merkezi yönetimin yardımı olmadan geçici bir ağ oluşturan kablosuz mobil ana bilgisayarların bir koleksiyonudur.Böyle bir ortamda, bir mobil ana bilgisayarın, her bir mobil ana bilgisayarın kablosuz iletimlerinin sınırlı aralığı nedeniyle, bir paketi hedefine iletmede diğer ana bilgisayarların yardımına başvurması gerekebilir.Bu makale, dinamik kaynak yönlendirme kullanan ad hoc ağlarında yönlendirme için bir protokol sunar.Protokol, konak hareketi sık olduğunda yönlendirme değişikliklerine hızlı bir şekilde uyum sağlar, ancak konakçıların daha az sıklıkta hareket ettiği dönemlerde çok az veya hiç ek yük gerektirmez.Bir ad hoc ağında çalışan mobil ana bilgisayarların paket düzeyinde simülasyonundan elde edilen sonuçlara dayanarak, protokol, konak yoğunluğu ve hareket oranları gibi çeşitli çevresel koşulların üzerinde iyi performans gösterir.Simule edilen en yüksek host hareketi oranları hariç herkes için, protokolün yükü oldukça düşüktür, 24 mobil host ağındaki ılımlı hareket oranları için iletilen toplam veri paketlerinin sadece% 1'ine düşmektedir.Tüm durumlarda, kullanılan rotalar ile en uygun rota uzunlukları arasındaki uzunluk farkı göz ardı edilebilir ve çoğu durumda, rota uzunlukları optimalin 1.01 faktörü içinde ortalamadır."}
{"_id":"25a26b86f4a2ebca2b154effbaf894aef690c03c","text":"Son zamanlarda, metin öğrenme görevleri için etiketli ve etiketlenmemiş verileri birleştiren denetimli öğrenme algoritmalarına signi ilgi göstermiyor.Eş-eğitim ayarı [1], özelliklerinin doğal olarak iki ayrı kümeye ayrılmasına sahip veri kümeleri için geçerlidir.Etiketli ve etiketsiz verilerden öğrenirken, algoritmaların özelliklerin doğal olarak bağımsız bir şekilde bölünmesinden açıkça yararlandığını ve bunu yapmayan algoritmalardan daha iyi performans gösterdiğini gösteriyoruz.Doğal bir bölünme olmadığında, bir özellik bölünmesi üreten ortak eğitim algoritmaları, bölünmeyi kullanmayan algoritmalardan daha iyi performans gösterebilir.Bu sonuçlar, birlikte eğitim algoritmalarının doğada neden hem ayrımcı hem de gömülü classi ers varsayımlarına sağlam olduğunu açıklamaya yardımcı olur."}
{"_id":"78beead3a05f7e8f2dc812298f813c5bacdc3061","text":null}
{"_id":"1d6889c44e11141cc82ef28bba1afe07f3c0a2b4","text":"Son birkaç yılda Nesnelerin İnterneti (IoT) yaygın bir uygulama gördü ve her alanda bulunabilir.Kimlik doğrulama ve erişim kontrolü, cihazlar arasında güvenli iletişimi sağlamak için IoT bağlamında önemli ve kritik işlevlerdir.Hareketlilik, dinamik ağ topolojisi ve IoT ağlarındaki düşük güç cihazlarının zayıf fiziksel güvenliği, güvenlik açıkları için olası kaynaklardır.Kısıtlı ve dağıtılmış IoT ortamında bir kimlik doğrulama ve erişim kontrol saldırısına dayanıklı ve hafif hale getirmeyi vaat ediyor.Bu makale Kimlik Doğrulama ve Yetenek Tabanlı Erişim Kontrolü (IACAC) modelini protokol değerlendirme ve performans analizi ile sunar.IoT'yi insan-in-the-middle, tekrar ve hizmet reddi (Dos) saldırılarından korumak için, erişim kontrolü için yetenek kavramı tanıtılır.Bu modelin yeniliği, IoT cihazları için entegre bir kimlik doğrulama ve erişim kontrolü yaklaşımı sunmasıdır.Diğer ilgili çalışmaların sonuçları da bulgularımızı doğrulamak ve desteklemek için analiz edilmiştir.Son olarak, önerilen protokol güvenlik protokolü doğrulama aracı kullanılarak değerlendirilir ve doğrulama sonuçları IACAC'nin yukarıda belirtilen saldırılara karşı güvenli olduğunu gösterir.Bu makale aynı zamanda protokolün performans analizini diğer Siber Güvenlik ve Hareketlilik Dergisi'ne kıyasla hesaplama zamanı açısından ele almaktadır, Vol.1, 309348.c  2013 Nehir Yayınları.Tüm hakları saklıdır.310 Ö.N.Mahalle ve ark.Mevcut çözümler.Ayrıca, bu makale IoT'deki zorlukları ele alıyor ve güvenlik saldırıları, IoT ağlarının gerçek bir görünümünü vermek için kullanım durumlarıyla modelleniyor."}
{"_id":"310b72fbc3d384ca88ca994b33476b8a2be2e27f","text":"Çevrimiçi metin belgelerinden bir konu hakkında duyarlılık (veya görüş) çıkaran Sentiment Analyzer (SA) sunuyoruz.SA, tüm bir belgenin bir konu hakkındaki duyarlılığını sınıflandırmak yerine, verilen konuyla ilgili tüm referansları tespit eder ve referansların her birinde doğal dil işleme (NLP) tekniklerini kullanarak duyarlılığı belirler.Duygu analizimiz 1) konuya özgü bir özellik terimi ekstraksiyonu, 2) duygu ekstraksiyonu ve 3) (özne, duygu) ilişki analizi ile ilişkilendirmeden oluşur.SA, analiz için iki dilsel kaynak kullanır: duygu sözlüğü ve duygu deseni veritabanı.Algoritmaların performansı, çevrimiçi ürün inceleme makalelerinde (\"dijital kamera\" ve \"müzik\" incelemeleri) ve genel web sayfaları ve haber makaleleri dahil olmak üzere daha genel belgelerde doğrulandı."}
{"_id":"59d9160780bf3eac8c621983a36ff332a3497219","text":"Otomatik duyarlılık analizine birçok yaklaşım, önceki polariteleri ile işaretlenmiş büyük bir kelime sözlüğüyle başlar (ayrıca semantik yönelim olarak da adlandırılır).Bununla birlikte, bir kelimenin belirli bir örneğinin göründüğü ifadenin bağlamsal polaritesi, kelimenin önceki polaritesinden oldukça farklı olabilir.Olumlu kelimeler olumsuz duyguları ifade eden cümlelerde kullanılır ya da tam tersidir.Ayrıca, bağlam dışında olumlu veya olumsuz olan kelimeler de bağlam içinde nötrdür, yani bir duyguyu ifade etmek için kullanılmadıkları anlamına gelir.Bu çalışmanın amacı, bu görev için hangi özelliklerin önemli olduğunu anlamaya odaklanarak, önceki ve bağlamsal polariteyi otomatik olarak ayırt etmektir.Sorunun önemli bir yönü, kutup terimlerinin nötr bağlamlarda ne zaman kullanıldığının belirlenmesi olduğundan, nötr ve kutupsal örnekleri ayırt etmek için özelliklerin yanı sıra pozitif ve negatif bağlamsal polariteyi ayırt etmek için özellikler değerlendirilir.Değerlendirme, birden fazla makine öğrenme algoritmasındaki özelliklerin performansını değerlendirmeyi içerir.Biri hariç tüm öğrenme algoritmaları için, tüm özelliklerin birlikte kombinasyonu en iyi performansı verir.Değerlendirmenin bir başka yönü, nötr örneklerin varlığının, pozitif ve negatif polariteyi ayırt etmek için özelliklerin performansını nasıl etkilediğini göz önünde bulundurur.Bu deneyler, nötr örneklerin varlığının bu özelliklerin performansını büyük ölçüde düşürdüğünü ve belki de tüm polarite sınıflarında performansı artırmanın en iyi yolunun sistemin bir örneğin nötr olduğunda tanımlama yeteneğini geliştirmek olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"7c89cbf5d860819c9b5e5217d079dc8aafcba336","text":"Bu makalede, dört yargıç tarafından Wall Street Journal'daki maddeleri öznel veya nesnel olarak sınıflandırmak için etiketleme talimatlarının geliştirildiği ve kullanıldığı cümle düzeyinde bir kategorilendirmenin bir vaka çalışmasını anlatıyoruz.Dört yargıç arasındaki anlaşma analiz edilir ve bu analize dayanarak her bir maddeye nal sınıflama verilir.Sınıflandırmalar için ampirik destek sağlamak için, korelasyonlar, öznel kategori ile Quirk et al tarafından öne sürülen temel bir semantik sınıf arasındaki verilerde değerlendirilir.(1985)."}
{"_id":"9141d85998eadb1bca5cca027ae07670cfafb015","text":"Duyguların tanımlanması (fikirlerin duygulanımsal kısımları) zorlu bir sorundur.Bir konu göz önüne alındığında, otomatik olarak bu konu ve her görüşün duyarlılığı hakkında fikir sahibi olan kişileri bulan bir sistem sunuyoruz.Sistem, kelime duyarlılığını belirlemek için bir modül ve bir cümle içindeki duyguları birleştirmek için bir başka modül içerir.Sözcük ve cümle seviyelerindeki duyguları sınıflandırmak ve birleştirmek için çeşitli modellerle denemeler yapıyoruz ve umut verici sonuçlar elde ediyoruz."}
{"_id":"c2ac213982e189e4ad4c7f60608914a489ec9051","text":"Büyük ölçekli bir Arapça metin topluluğu geliştirme konusundaki üç yıllık deneyimimizden, makalemiz aşağıdaki konuları ele alacaktır: (a) metodoloji tercihleri ile ilgili olarak ilgili Arapça dil konularını ayrıntılı bir şekilde gözden geçirmek, (b) Penn English Treebank stil kılavuzlarını kullanma tercihimizi açıklamak, (Arapça konuşan anotatörlerin yeni bir dilbilgisi sistemi ile uğraşmasını talep etmek) daha geleneksel bir Arapça dilbilgisi stilinde açıklama yapmak yerine (quiring)."}
{"_id":"e33a3487f9b656631159186db4b2aebaed230b36","text":"Dijital platformlar günümüzde hemen hemen her endüstriyi dönüştürürken, yavaş yavaş ana akım bilgi sistemleri (IS) literatürüne giriyorlar.Dijital platformlar, dağıtılmış doğaları ve kurumlar, pazarlar ve teknolojilerle iç içe olmaları nedeniyle zorlu bir araştırma nesnesidir.Yeni araştırma zorlukları, platform inovasyonunun katlanarak artan ölçeği, platform mimarilerinin artan karmaşıklığı ve dijital platformların birçok farklı endüstriye yayılması sonucunda ortaya çıkmaktadır.Bu makale IS'deki dijital platformlar araştırması için bir araştırma gündemi geliştirmektedir.Araştırmacıların (1) analiz birimini, dijitalliğin derecesini ve dijital platformların sosyoteknik doğasını belirten net tanımlar sağlayarak kavramsal netliği ilerletmelerini; (2) farklı mimari düzeylerde ve farklı endüstri ortamlarında platformlar inceleyerek dijital platform kavramlarının uygun bir şekilde taranmasını tanımlamalarını; ve (3) gömülü vaka çalışmaları, uzunlamasına çalışmalar, tasarım araştırması, veri odaklı modelleme ve görselleştirme tekniklerini kullanarak metodolojik titizliği geliştirmelerini tavsiye ederiz.İşletme alanındaki güncel gelişmeler göz önüne alındığında, daha fazla araştırma için altı soru önermekteyiz: (1) Platformlar burada kalacak mı?(2) Platformlar nasıl tasarlanmalıdır?(3) Dijital platformlar endüstrileri nasıl dönüştürür?; (4) Veri odaklı yaklaşımlar dijital platformlar araştırmasını nasıl bilgilendirebilir?(5) Araştırmacılar dijital platformlar için nasıl teori geliştirmeli?; ve (6) Dijital platformlar günlük yaşamı nasıl etkiler?"}
{"_id":"1be8cab8701586e751d6ed6d186ca0b6f58a54e7","text":"Bir sistem spesifikasyonunun kullanışlılığı kısmen gereksinimlerin eksiksizliğine bağlıdır.Bununla birlikte, gerekli tüm gereksinimlerin numaralandırılması zordur, özellikle de gereksinimler öngörülemeyen bir ortamla etkileşime girdiğinde.İdealize edilmiş bir çevre görüşü ile inşa edilmiş bir spesifikasyon, idealize edilmemiş davranışın üstesinden gelmek için gereklilikler içermiyorsa eksiktir.Genellikle tamamlanmamış gereksinimler, uygulama, test veya daha kötüsü, dağıtımdan sonra tespit edilmez.Gereksinim analizi sırasında bile, eksik gereksinimlerin tespiti tipik olarak bir hataya eğilimli, sıkıcı ve manuel bir görevdir.Bu makale, hiyerarşik gereksinimler modellerinin sembolik analizini kullanarak eksik gereksinimlerin ayrışmasını tespit etmek için tasarım zamanı yaklaşımı olan Ares'i tanıtmaktadır.Ares'i endüstri tabanlı bir otomotiv adaptif kruvaziyer kontrol sisteminin ihtiyaç modeline uygulayarak yaklaşımımızı örneklendiriyoruz.Ares, tasarım zamanında tamamlanmamış gereksinimlerin bozulmalarının belirli örneklerini otomatik olarak algılayabilir, bunların çoğu incedir ve elle veya testle tespit edilmesi zor olacaktır."}
{"_id":"155ed7834a8a44a195b80719985a8b4ca11e6fdc","text":"Çoklu girişli çoklu çıkışlı (MIMO) radar, geleneksel aşamalı radar sistemlerine göre dalga formu çeşitliliği ile üstün performans elde edebilir.Bir MIMO radarı ortogonal dalga formlarını ilettiğinde, saçıcılardan yansıyan sinyaller doğrusal olarak birbirinden bağımsızdır.Bu nedenle, Capon ve genlik ve faz tahmini (APES) filtreleri gibi adaptif alıcı filtreler doğrudan MIMO radar uygulamalarında kullanılabilir.Bununla birlikte, yüksek düzeyde gürültü ve güçlü dağınıklık, anlık görüntü eksikliği nedeniyle veriye bağlı ışınlayıcıların algılama performansını önemli ölçüde kötüleştiriyor.Parametrik olmayan ve kullanıcı parametresiz ağırlıklı en az kareli bir algoritma olan yineleyici adaptif yaklaşımın (IAA), son zamanlarda birkaç pasif ve aktif algılama uygulamasında geliştirilmiş çözünürlük ve parazit reddi performansı sunduğu gösterilmiştir.Bu makalede, IAA'nın hem ihmal edilebilir hem de ihmal edilemez intrapulse Doppler vakalarında MIMO radar görüntülemesine nasıl genişletilebileceğini gösteriyoruz ve ayrıca IAA'nın bazı teorik yakınsama özelliklerini de kuruyoruz.Buna ek olarak, IAA-R olarak adlandırılan ve sinyal modelinde temsil edilmeyen katkı gürültü terimleri için muhasebe yaparak IAA'dan daha iyi performans gösterebilen düzenli bir IAA algoritması sunuyoruz.Sayısal örnekler, MIMO radarının tek girişli çoklu çıkışlı (SIMO) radar üzerindeki üstün performansını göstermek ve hedef görüntüleme için önerilen IAA-R yöntemiyle elde edilen geliştirilmiş performansı daha da vurgulamak için sunulmaktadır."}
{"_id":"0cfe588996f1bc319f87c6f75160d1cf1542d9a9","text":null}
{"_id":"20efcba63a0d9f12251a5e5dda745ac75a6a84a9","text":null}
{"_id":"ccaab0cee02fe1e5ffde33b79274b66aedeccc65","text":"Öngörülen bir ulaşım geleceği olarak, kendi kendini süren arabalar sosyal, ekonomik, mühendislik, bilgisayar bilimi, tasarım ve etik gibi çeşitli bakış açılarından tartışılmaktadır.Bir yandan, sürücüsüz otomobiller yavaş yavaş başarılı bir şekilde çözülmekte olan yeni mühendislik problemlerini ortaya koyuyor.Öte yandan, sosyal ve etik sorunlar tipik olarak idealize edilemeyen bir karar verme sorunu, sözde troleybüs sorunu şeklinde sunuluyor ve bu da büyük ölçüde yanıltıcıdır.Yeni teknolojinin geliştirilmesi için uygulamalı bir mühendislik etik yaklaşımının gerekli olduğunu savunuyoruz; yaklaşım uygulanmalıdır, yani karmaşık gerçek dünya mühendislik sorunlarının analizine odaklanmalıdır.Yazılım, sürücüsüz arabaların kontrolü için çok önemli bir rol oynar; bu nedenle, yazılım mühendisliği çözümleri etik ve sosyal konuları ciddiye almalıdır.Bu yazıda bileşenlerin, sistemlerin ve hizmetlerin düzenleyici araçlarına, standartlarına, tasarımına ve uygulamalarına daha yakından bakıyoruz ve yazılım mühendisliği için yeni beklentilerin yanı sıra karşılanması gereken pratik sosyal ve etik zorlukları sunuyoruz."}
{"_id":"288c67457f09c0c30cadd7439040114e9c377bc3","text":"Agrawal, Imielinski ve Swami tarafından tanıtılan dernek kuralları, \"ilişki satırlarının %90'ı için, satırın W kümesindeki sütunlarda 1 değeri varsa, o zaman B sütununda da 1 vardır\" şeklinde kurallardır.Büyük veri koleksiyonlarından dernek kurallarını keşfetmek için etkili yöntemler mevcuttur.Ancak keşfedilen kuralların sayısı o kadar büyük olabilir ki, kural kümesinde gezinmek ve ondan ilginç kurallar bulmak kullanıcı için oldukça zor olabilir.Kural şablonlarının basit bir formalizminin ilginç kuralların yapısını kolayca tanımlamayı nasıl mümkün kıldığını gösteriyoruz.Ayrıca kuralların görselleştirilmesine örnekler veriyoruz ve bir görselleştirme aracının kural şablonlarıyla nasıl arayüzleştiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"384bb3944abe9441dcd2cede5e7cd7353e9ee5f7","text":null}
{"_id":"47f0f6a2fd518932734cc90936292775cc95aa5d","text":null}
{"_id":"b336f946d34cb427452517f503ada4bbe0181d3c","text":"Video anlayışında son gelişmelere ve yıllar boyunca zamansal eylem lokalizasyonunda sürekli iyileşme hızına rağmen, ne kadar uzak (veya yakın) olduğu hala belirsizdir.Biz sorunu çözmek için varız.Bu amaçla, videolarda zamansal eylem dedektörlerinin performansını analiz etmek ve tek bir skaler metriğin ötesinde farklı yöntemleri karşılaştırmak için yeni bir teşhis aracı sunuyoruz.En son ActivityNet eylem yerelleştirme meydan okumasında en çok ödüllendirilen girdilerin performansını analiz ederek aracımızın kullanımını örneklendiriyoruz.Analizimiz, üzerinde çalışılması gereken en etkili alanların şunlar olduğunu göstermektedir: örnekler etrafında zamansal bağlamı daha iyi ele almak, sağlamlığı geliştirmek için stratejiler w.r.t.örnek mutlak ve göreceli boyut ve yerelleştirme hatalarını azaltmak için stratejiler.Dahası, deneysel analizimiz, anotatör arasındaki anlaşma eksikliğinin, alanda ilerleme sağlamak için büyük bir engel olmadığını ortaya koyuyor.Tanı aracımız, diğer araştırmacıların zihinlerini algoritmaları hakkında ek bilgilerle beslemeye devam etmek için herkese açıktır."}
{"_id":"160404fb0d05a1a2efa593c448fcb8796c24b873","text":"Temsil teorisi, beynin çok çeşitli temsili işlevlerini açıkça sentezleyebilen bir çerçeve olarak geliştirilir ve araştırılır.Çerçeve, kontrol teorisinden (ileri modeller) ve sinyal işlemeden (Kalman filtreleri) yapılanmalara dayanmaktadır.Fikir, sadece vücut ve çevre ile uğraşmanın yanı sıra, beynin vücut ve çevrenin modelleri olarak hareket eden sinir devreleri oluşturmasıdır.Açık sensorimotor angajman sırasında, bu modeller, duyusal geri bildirimin beklentilerini sağlamak ve duyusal bilgileri geliştirmek ve işlemek için, beden ve çevreye paralel olarak eferans kopyaları tarafından yönlendirilir.Bu modeller, görüntü üretmek, farklı eylemlerin sonuçlarını tahmin etmek ve motor planlarını değerlendirmek ve geliştirmek için çevrimdışı da çalıştırılabilir.Çerçeve başlangıçta motor kontrol bağlamında geliştirilmiştir, burada vücuda paralel olarak çalışan iç modellerin geri bildirim gecikme sorunlarının etkilerini azaltabileceği gösterilmiştir.Aynı mekanizmalar, motor imgelemeyi, emülatörün efference kopyaları aracılığıyla çevrimdışı sürüşü olarak açıklayabilir.Çerçeve, görsel görüntüleri, motor-görsel döngünün bir emülatörünün çevrimdışı sürüşü olarak hesaba katacak şekilde genişletildi.Ayrıca bu tür sistemlerin modal mekansal görüntü için nasıl sağlayabileceğini de gösteriyorum.Algı, görsel algı da dahil olmak üzere, bu tür modellerin beklentileri oluşturmak ve duyusal girdileri yorumlamak için kullanılmasından elde edilen sonuçlardır.Bu çerçevede sentezlenebilecek diğer bilişsel işlevleri kısaca özetleyerek kapatıyorum, akıl yürütme, zihin fenomenleri teorisi ve dil de dahil olmak üzere."}
{"_id":"65c85498be307ee940976db668dae4546943a4c8","text":null}
{"_id":"761f2288b1b0cea385b0b9a89bb068593d94d6bd","text":"3D yüz tanıma, hem endüstride hem de akademide trend araştırma yönü haline gelmiştir.Doğal tanıma süreci ve geniş bir uygulama yelpazesi gibi geleneksel 2D yüz tanımanın avantajlarını miras alır.Dahası, 3D yüz tanıma sistemleri, loş ışıklar altında ve değişken yüz pozisyonları ve ifadeleri ile bile insan yüzlerini doğru bir şekilde tanıyabilir, bu gibi durumlarda 2D yüz tanıma sistemlerinin çalışması çok zor olacaktır.Bu makale, 3D yüz tanıma araştırma alanındaki tarihi ve en son gelişmeleri özetlemektedir.Sınır araştırması sonuçları üç kategoride tanıtılır: poz-değişmez tanıma, ifade-değişmez tanıma ve oklüzyon-değişmez tanıma.Gelecekteki araştırmaları teşvik etmek için, bu makale kamuya açık 3D yüz veritabanları hakkında bilgi toplar.Bu makale aynı zamanda önemli açık sorunları da listeler."}
{"_id":"2d2b1f9446e9b4cdb46327cda32a8d9621944e29","text":"Sosyal paylaşım sitelerine katılım son yıllarda önemli ölçüde artmıştır.Friendster, Tribe veya Facebook gibi hizmetler, milyonlarca kişinin çevrimiçi profiller oluşturmasına ve kişisel bilgileri geniş arkadaş ağları ile paylaşmasına izin verir - ve genellikle bilinmeyen sayıda yabancı.Bu makalede, çevrimiçi sosyal ağlardaki bilgi ifşa etme kalıplarını ve gizlilik etkilerini inceliyoruz.Üniversitelere hitap eden popüler bir sosyal ağ sitesine katılan 4.000'den fazla Carnegie Mellon Üniversitesi öğrencisinin çevrimiçi davranışını analiz ediyoruz.Açıkladıkları bilgi miktarını değerlendirir ve sitenin gizlilik ayarlarının kullanımını inceleriz.Gizliliklerinin çeşitli yönlerine yönelik potansiyel saldırıları vurguluyoruz ve kullanıcıların sadece küçük bir yüzdesinin son derece geçirgen gizlilik tercihlerini değiştirdiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"e9c525679fed4dad85699d09b5ce1ccaffe8f11d","text":null}
{"_id":"192687300b76bca25d06744b6586f2826c722645","text":"Bu yazıda derin Gauss süreci (GP) modellerini tanıtıyoruz.Derin GP'ler, Gaussian süreç haritalamalarına dayanan derin bir inanç ağıdır.Veriler, çok değişkenli bir GP'nin çıktısı olarak modellenmiştir.Bu Gaussian sürecine girişler daha sonra başka bir GP tarafından yönetilir.Tek katmanlı model, standart GP veya GP latent değişken modeline (GP-LVM) eşdeğerdir.Modelde yaklaşık varyantsal marjinalizasyon ile çıkarım yapıyoruz.Bu, model seçimi için kullandığımız modelin marjinal olasılığına sıkı bir alt sınırla sonuçlanır (katman başına katman sayısı ve düğüm sayısı).Derin inanç ağları tipik olarak optimizasyon için stokastik gradyan inişi kullanarak nispeten büyük veri setlerine uygulanır.Tamamen Bayesian tedavimiz, veriler az olduğunda bile derin modellerin uygulanmasına izin verir.Model seçimi, sadece 150 örnek içeren bir sayısal veri setini modellerken bile beş katmanlı bir hiyerarşinin haklı olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"2cac0942a692c3dbb46bcf826d71d202ab0f2e02","text":"Derin Gauss süreçlerini bir tanıma modeli ile büyüterek ölçeklenebilir derin parametrik olmayan bir üretken model geliştiriyoruz.Çıkarım, varyasyonel posterior dağılımların çok katmanlı bir algılayıcı aracılığıyla yenidenparametrize edildiği yeni bir ölçeklenebilir varyasyonel çerçevede gerçekleştirilir.Bu ıslahın en önemli yönü, aksi takdirde örnek büyüklüğü ile orantılı olarak doğrusal olarak büyüyen varyasyonel parametrelerin çoğalmasını önlemesidir.Hesaplamanın çoğunu ana akım derin öğrenme görevlerinin boyutunun veri kümelerini işlemeyi sağlayacak şekilde dağıtmamızı sağlayan varyasyonel alt sınırın yeni bir formülasyonunu türetiyoruz.Derin denetimsiz öğrenme ve derin Bayesian optimizasyonu da dahil olmak üzere çeşitli zorluklar üzerinde yöntemin etkinliğini gösteriyoruz."}
{"_id":"722fcc35def20cfcca3ada76c8dd7a585d6de386","text":"Caffe, multimedya bilim adamları ve uygulayıcılarına son teknoloji derin öğrenme algoritmaları ve referans modelleri koleksiyonu için temiz ve değiştirilebilir bir çerçeve sunar.Çerçeve, genel amaçlı evrişimsel sinir ağlarının ve diğer derin modellerin emtia mimarileri üzerinde verimli bir şekilde eğitilmesi ve konuşlandırılması için Python ve MATLAB bağlayıcılarına sahip BSD lisanslı bir C++ kütüphanesidir.Caffe, tek bir K40 veya Titan GPU'da günde 40 milyondan fazla görüntü işleyerek (resim başına yaklaşık 2 ms) CUDA GPU hesaplaması ile endüstri ve internet ölçekli medya ihtiyaçlarına uyar.Model gösterimini gerçek uygulamadan ayırarak, Caffe, prototipleme makinelerinden bulut ortamlarına kadar geliştirme kolaylığı ve dağıtım için platformlar arasında deney ve kesintisiz geçiş sağlar.Caffe, Berkeley Vizyon ve Öğrenme Merkezi (BVLC) tarafından GitHub'daki aktif bir katkıda bulunan topluluğun yardımıyla sürdürülmekte ve geliştirilmiştir.Devam eden araştırma projelerine, büyük ölçekli endüstriyel uygulamalara ve vizyon, konuşma ve multimedyada başlangıç prototiplerine güç verir."}
{"_id":"fd50fa6954e1f6f78ca66f43346e7e86b196b137","text":"Giderek artan kentleşme süreciyle, insanların kentsel alandaki faaliyetlerini sistematik olarak modellemek çok önemli bir sosyoekonomik görev olarak kabul edilmektedir.Bu görev, güvenilir veri kaynaklarının eksikliği nedeniyle neredeyse imkansızdı, ancak coğrafi etiketli sosyal medya (GTSM) verilerinin ortaya çıkması buna yeni bir ışık tutuyor.Son zamanlarda, GTSM verilerinden coğrafi konuları keşfetme konusunda verimli çalışmalar yapılmıştır.Bununla birlikte, yüksek hesaplama maliyetleri ve gizli konularla ilgili güçlü dağıtım varsayımları, GTSM'nin gücünü tamamen açığa çıkarmalarını engelliyor.Boşluğu kapatmak için, büyük GTSM verileriyle kentsel dinamikleri ortaya çıkaran yeni bir crossmodal temsil öğrenme yöntemi olan CrossMap'i sunuyoruz.CrossMap ilk olarak, insanların faaliyetlerinin altında yatan spatiotemporal noktaları tespit etmek için hızlandırılmış bir mod arayışı prosedürünü kullanır.Bu tespit edilen sıcak noktalar sadece spatiotemporal varyasyonları ele almakla kalmaz, aynı zamanda GTSM verilerinin seyrekliğini de büyük ölçüde hafifletir.Tespit edilen sıcak noktalarla, CrossMap daha sonra tüm mekansal, zamansal ve metinsel birimleri iki farklı strateji kullanarak aynı alana ortak bir şekilde yerleştirir: biri yeniden yapılandırmaya dayalı, diğeri grafik tabanlıdır.Her iki strateji de, birliktelik ve mahalle ilişkilerini kodlayarak birimler arasındaki korelasyonları yakalar ve bu tür korelasyonları korumak için düşük boyutlu gösterimleri öğrenir.Deneylerimiz, CrossMap'in yalnızca etkinlik kurtarma ve sınıflandırma için son teknoloji yöntemleri önemli ölçüde geride bıraktığını değil, aynı zamanda çok daha iyi bir verimlilik elde ettiğini göstermektedir."}
{"_id":"ce8d99e5b270d15dc09422c08c500c5d86ed3703","text":"İnsan yürüyüşünün analizi, her yerde bulunan insan tanımlaması ve tıbbi bozukluk sorunlarının geniş bir spektrumda araştırılabileceği içsel bir yürüyüş imzası bulmaya yardımcı olur.Yürüyüş biyometrisi, video yürüyüş verilerinin konunun önceden farkında olmadan daha geniş bir mesafede yakalanabileceği göze çarpmayan bir özellik sunar.Bu makalede, Kinect Xbox cihazıyla insan yürüyüşü analizini incelemek için yeni bir teknik ele alındı.Otomatik arka plan çıkarma tekniği ile segmentasyon hatalarını en aza indirmemizi sağlar.Yakın benzerlik gösteren insan iskeleti modeli, yürüme hızındaki değişim ve giyim tipindeki varyasyonlar gibi ortak koşullarla değiştirilen arka plandan çıkarılan yürüyüş görüntülerinden üretilebilir.Yürüyüş imzaları sol kalça, sol diz, sağ kalça ve sağ diz deneğin iskelet modelinin eklem açı yörüngelerinden yakalanır.Kinect yürüyüş verileri üzerindeki deneysel doğrulama, sensör tabanlı biyometrik giysi, Akıllı Gait Salınım Dedektörü (IGOD) geliştirmemizle karşılaştırılmıştır.Bu sensör tabanlı biyometrik giysinin, sağlam yürüyüş tanımlama sisteminin çoğalması için Kinect cihazıyla değiştirilip değiştirilemeyeceğini araştırmak için bir çaba gösterildi.Fisher diskriminant analizi, özellik vektörünün ayrımcı gücüne bakmak için eğitim yürüyüşü imzasına uygulanmıştır.Nave Bayesian sınıflandırıcısı, Kinect sensörü tarafından yakalanan sınırlı veri kümesindeki hataların tahmin edilmesiyle cesaret verici bir sınıflandırma sonucunu göstermektedir."}
{"_id":"582ea307db25c5764e7d2ed82c4846757f4e95d7","text":"Fonksiyon yaklaşımı, parametre uzayından ziyade fonksiyon uzayındaki sayısal optimizasyon perspektifinden görülür.Sahnesel katkı genleşmeleri ile dik-deprem minimizasyonu arasında bir bağlantı yapılır.Herhangi bir tting kriterine dayalı ek genişlemeler için genel bir gradyandesan yükleme\" paradigması geliştirilmiştir.Speci c algoritmaları, en az kareler, en az - absolute-deviation ve gerileme için Huber-M kayıp fonksiyonları ve classi katyonu için çok sınıflı lojistik olasılık için sunulmaktadır.Bireysel katkı bileşenlerinin karar ağaçları olduğu özel durum için özel geliştirmeler elde edilir ve bu tür \"TreeBoost\" modellerinin yorumlanması için araçlar sunulur.Karar ağaçlarının kademeli olarak yükseltilmesi, özellikle temiz verilerden daha az madencilik için uygun olan regresyon ve sınıf katyonu için rekabetçi, son derece sağlam, yorumlanabilir prosedürler üretir.Bu yaklaşım ile Freund ve Shapire 1996'nın artırma yöntemleri arasındaki bağlantılar ve Friedman, Hastie ve Tibshirani 1998 tartışılmaktadır.1 Fonksiyon tahmini Fonksiyon tahmini probleminde, bir rasgele output\" veya response\" değişken y ve bir dizi rasgele input\" veya  açıklayıcı\" değişken x = fx1; ; xng'den oluşan bir sisteme sahiptir.Bir eğitim\" örnek fyi; xig N 1 bilinen (y;x) değerleri göz önüne alındığında, amaç, x'i y'ye eşleyen bir F (x) fonksiyonu nd'dir, böylece tüm (y;x)  değerlerinin ortak dağılımı üzerinde, bazı speci ed kayıp fonksiyonunun beklenen değeri (y; F (x) = argmin F (x) E'dir.Yaygın bir prosedür, F'yi (x) parametreli bir F (x; P), burada P = fP1; P2; g bir dizi parametrenin bir üyesi olarak almaktır.Bu yazıda, formun \"ek\" genişlemelerine odaklanıyoruz."}
{"_id":"6a7c63a73724c0ca68b1675e256bb8b9a35c94f4","text":"JSTOR arşivini kullanmanız, http:\/\/www.jstor.org\/about\/terms.html adresinde bulunan JSTOR'un Kullanım Şartlarını ve Koşullarını kabul ettiğinizi gösterir.JSTOR'un Kullanım Şartları ve Koşulları, kısmen, önceden izin almadığınız sürece, bir derginin tüm sayısını veya makalelerin birden fazla kopyasını indiremezsiniz ve JSTOR arşivindeki içeriği yalnızca kişisel, ticari olmayan kullanımınız için kullanabilirsiniz.Bu eserin daha fazla kullanımı için lütfen yayıncı ile iletişime geçin.Yayıncı iletişim bilgileri http:\/\/www.jstor.org\/journals\/econosoc.html adresinden edinilebilir.Bir JSTOR iletiminin herhangi bir parçasının her kopyası, bu iletimin ekranda veya basılı sayfasında görünen aynı telif hakkı bildirimini içermelidir."}
{"_id":"8eca169f19425c76fa72078824e6a91a5b37f470","text":"Düşük maliyetli ve yüksek performanslı radar sistemlerinin başarılı tasarımı için doğru ve verimli sistem simülasyonu önemli bir gerekliliktir.Bu makalede, frekans modüllü sürekli dalga radar sistemleri için yeni çok yönlü bir simülasyon ortamı sunuyoruz.Ortak donanım simülasyonunun yanı sıra, sinyal sentezinden baz bandına kadar entegre sistem simülasyonunu ve konsept analizini kapsar.Esnek bir senaryo üreteci, doğru gürültü modellemesi içerir ve sinyal işleme algoritmalarının geliştirilmesi ve test edilmesi için simülasyon verilerini verimli bir şekilde sunar.Entegre 77-GHz radar prototipi için simülasyonların ve ölçüm sonuçlarının karşılaştırılması, simülatörün yeteneklerini iki farklı senaryoda göstermektedir."}
{"_id":"71337276460b50a2cb37959a2d843e593dc4fdcc","text":"Bir PV portu, bir çift yönlü pil portu ve bir yük portunun birbirine bağlanması için yeni bir izole edilmemiş üç portlu dönüştürücü (NI-TPC) önerilir.Üç porttan herhangi ikisi arasında tek aşamalı güç dönüşümü sağlanır.Topoloji, geleneksel yapının çift yönlü güç akış yolunun iki tek yönlü olana ayrıştırılmasıyla elde edilir.Üç porttan ikisi, PV için maksimum güç toplama veya pil için şarj kontrolü elde etmek ve aynı zamanda yük voltajı sabitini korumak için sıkı bir şekilde düzenlenebilirken, üçüncü port dönüştürücünün güç dengesizliğini telafi etmek için esnek bırakılır.Operasyon durumları analiz edilir.Çok düzenleyicili rekabet kontrol stratejisi, PV giriş gücü dalgalandığında özerk ve pürüzsüz durum değiştirme elde etmek için sunulmaktadır.Analiz deneysel sonuçlarla doğrulanır."}
{"_id":"ac8877b0e87625e26f52ab75e84c534a576b1e77","text":"Dijital dünyada, işletme yöneticileri, şirketlerin değer oluşturması için bilgi ve bilgi yönetiminin stratejik önemi konusunda artan bir farkındalığa sahiptir.Bu, CIO'lar için hem liderlik fırsatları hem de zorluklar sunar.CIO pozisyonunun marjinalleşmesini önlemek ve CIO'ların işletme değeri oluşturulmasına olan katkısını artırmak için, yetkin BT fayda yöneticileri olmanın ötesine geçmeleri ve şirketlerinin güçlü bir bilgi kullanımı kültürü oluşturmalarına yardımcı olmada aktif bir rol oynamaları gerekir.Bu makalenin amacı, CIO'ların ve işletme yöneticilerinin şirketlerinin bilgi yönelimini iyileştirmek için benimsedikleri liderlik yaklaşımlarını daha iyi anlamalarını sağlamaktır.Dört vaka çalışmasından elde ettiğimiz bulgulara dayanarak, dört çeyrek bir liderlik konumlandırma çerçevesi oluşturduk.Bu çerçeve CIO'nun bakış açısından oluşturulmuştur ve bir CIO'nun stratejik odağına ulaşmak için şirketin bilgi yönelimini geliştirmede lider, takipçi veya oyuncu olmayan olarak hareket edebileceğini gösterir.Makale, CIO'ların liderlik zorluklarını şirketlerinin bilgi yönelimi girişimlerinin tanıtılmasında veya sürdürülmesinde konumlandırmaya yardımcı olmak için kullanabileceği ve CIO'ların özel durumlarına bağlı olarak belirli liderlik yaklaşımları öneren yönergelerle sona erer."}
{"_id":"5c6b51bb44c9b2297733b58daaf26af01c98fe09","text":"Makale, iki özellik çıkarma algoritmasını müşteri incelemelerinde yorumlanan maden ürün özellikleriyle sistematik olarak karşılaştırıyor.İlk yaklaşım [17], bir dizi POS deseni uygulayarak ve aday setini günlük olasılık oranı testine göre budayarak aday özelliklerini tanımlar.İkinci yaklaşım [11], sık görülen özellikleri tanımlamak için dernek kural madenciliğini ve seyrek olmayan özellikleri tanımlamak için duygu terimlerinin varlığına dayanan bir sezgisel uygular.Algoritmaların performansını tüketici elektronik cihazlarıyla ilgili beş ürüne özel belge koleksiyonunda değerlendiriyoruz.Hataların analizini yapıyoruz ve algoritmaların avantajlarını ve sınırlamalarını tartışıyoruz."}
{"_id":"623fd6adaa5585707d8d7339b5125185af6e3bf1","text":"Mevcut çalışma, internet oyun bozukluğu (IGD) için müdahalelerin yarı deneysel, prospektif bir çalışmasıdır.Yüz dört ebeveyn ve ergen çocukları dört tedavi grubundan birine kaydoldu ve tahsis edildi; tek başına 7 günlük Siriraj Terapötik Yerleşim Kampı (S-TRC), tek başına 8 haftalık Oyun Bağımlılığı için Ebeveyn Yönetimi Eğitimi (PMT-G), kombine S-TRC ve PMT-G ve temel psikoeğitim (kontrol).IGD'nin şiddeti Oyun Bağımlılığı Tarama Testi (GAST) ile ölçüldü.GAST puanlarındaki gruplar arasındaki ortalama fark istatistiksel olarak anlamlıydı, P değerleri sırasıyla  0.001, 0.002 ve 1, 3 ve 6 ay sonra 0,005 idi.Tüm gruplar kontrol grubu üzerinde gelişme gösterdi.Bağımlı veya muhtemelen bağımlı gruplarda kalan ergenlerin yüzdesi, S-TRC, PMT-G ve kombine gruplarda% 50'den azdı.Sonuç olarak, hem S-TRC hem de PMT-G, IGD için etkili psikososyal müdahalelerdi ve tek başına temel psikoeğitimden daha üstündüler."}
{"_id":"aca437e9e2a453c84a38d716ca9a7a7683ae58b6","text":"Bu makale, sezgisel mekanikleri kullanarak nesne stabilitesini ve güvenliğini gerekçe göstererek 3D sahne anlayışı için yeni bir bakış açısı sunar.Yaklaşımımız, insan tasarımıyla, statik sahnelerdeki nesnelerin yerçekimi alanında kararlı olması ve insan faaliyetleri gibi çeşitli fiziksel rahatsızlıklarla ilgili olarak güvenli olması gerektiğini basit bir gözlemden yararlanmaktadır.Bu varsayım tüm sahne kategorileri için geçerlidir ve sahne anlayışındaki makul yorumlar (parses) için yararlı kısıtlamalar oluşturur.Derinlik kameraları tarafından statik bir sahne için yakalanan bir 3D nokta bulutu göz önüne alındığında, yöntemimiz üç adımdan oluşur: (i) voksellerden katı 3D hacimsel ilkelleri kurtarmak; (ii) kararsız ilkelleri, istikrarı ve önceki sahneyi optimize ederek fiziksel olarak kararlı nesnelere gruplayarak akıl yürütme kararlılığı; ve (iii) insan aktivitesi, rüzgar veya deprem gibi fiziksel rahatsızlıklar altındaki nesneler için fiziksel riskleri değerlendirerek güvenliği akıl yürütme.Yeni bir sezgisel fizik modeli benimsiyoruz ve sahnedeki her ilkel ve nesnenin enerji manzarasını bir kopukluk grafiği (DG) ile temsil ediyoruz.Düğümlerin 3D volumetrik ilkeller ve destekleyici ilişkileri temsil eden kenarları olan bir iletişim grafiği oluşturuyoruz.Ardından, her biri sabit bir nesne olan iletişim grafiğini gruplara bölmek için bir Swendson-Wang Cuts algoritmasını benimseriz.Statik bir sahnede güvensiz nesneleri tespit etmek için, yöntemimiz daha fazla gizli ve yerleşik nedenleri (disturbans) sahneye çıkarır ve daha sonra rahatsızlıkların sonuçları olarak olası etkileri (örneğin, düşmeler) tahmin etmek için sezgisel fiziksel mekanikler sunar.Deneylerde, algoritmanın (i) nesne segmentasyonu, (ii) 3D hacimsel geri kazanım ve (iii) sahne anlayışı için diğer son teknoloji yöntemlerine göre önemli ölçüde daha iyi bir performans elde ettiğini gösteriyoruz.Sezgisel mekanik modelinden gelen güvenlik tahminini de insan yargısıyla karşılaştırıyoruz."}
{"_id":"7e9507924ceebd784503fd25128218a7119ff722","text":"Bu makale, haberler, bloglar veya mikro bloglar gibi birden fazla kaynakta tartışılan ilgili konuların tam bir resmini analiz etmek için görsel bir analiz yaklaşımı sunmaktadır.Tam resim, birden fazla kaynağın kapsadığı bir dizi ortak konunun yanı sıra her kaynaktan ayırt edici konulardan oluşur.Yaklaşımımız, her metinsel corpus'u bir konu grafiği olarak modelliyor.Bu grafikler daha sonra tutarlı bir grafik eşleştirme yöntemi kullanılarak eşleştirilir.Daha sonra, hem okunabilirliği hem de istikrarı dengeleyen bir ayrıntı düzeyi (LOD) görselleştirmesi geliştiriyoruz.Buna göre, ortaya çıkan görselleştirme, kullanıcıların eşleştirilmiş grafiği birden fazla perspektiften anlama ve analiz etme yeteneğini geliştirir.Metrik öğrenme ve özellik seçimini grafik eşleştirme algoritmasına dahil ederek, kullanıcıların bilgi ihtiyaçlarına göre grafik eşleştirme sonucunu etkileşimli olarak değiştirmelerine izin veriyoruz.Yaklaşımımızı haber makaleleri, tweetler ve blog verileri de dahil olmak üzere çeşitli veri türlerine uyguladık.Kantitatif değerlendirme ve gerçek dünya vaka çalışmaları, özellikle konu-grafik tabanlı bir tam resmin farklı ayrıntı seviyelerinde incelenmesini desteklemek için yaklaşımımızın vaadini göstermektedir."}
{"_id":"b04a503487bc6505aa8972fd690da573f771badb","text":"Derin sinirsel algılama ve kontrol ağları, sürücüsüz araçların önemli bir bileşeni olabilir.Bu modellerin açıklanabilir olması gerekir - davranışları için kolay yorumlanabilir rasyoneller sağlamalıdırlar - böylece yolcular, sigorta şirketleri, kolluk kuvvetleri, geliştiriciler vb. belirli bir davranışı neyin tetiklediğini anlayabilirler.Burada görsel açıklamaların kullanımını araştırıyoruz.Bu açıklamalar, ağın çıktısını nedensel olarak etkileyen bir görüntünün gerçek zamanlı vurgulanmış bölgelerinin şeklini alır (steering control).Yaklaşımımız iki aşamalıdır.İlk aşamada, görüntüden direksiyon açısına kadar uçtan uca bir konvolüsyon ağı yetiştirmek için görsel bir dikkat modeli kullanıyoruz.Dikkat modeli, ağın çıktısını potansiyel olarak etkileyen görüntü bölgelerini vurgulamaktadır.Bunların bazıları gerçek etkilerdir, ancak bazıları sahtedir.Daha sonra, hangi girdi bölgelerinin çıktıyı gerçekten etkilediğini belirlemek için nedensel bir filtreleme adımı uygularız.Bu, daha kısa görsel açıklamalar üretir ve ağın davranışını daha doğru bir şekilde ortaya çıkarır.Modelimizin toplam 16 saat süren üç veri kümesindeki etkinliğini gösteriyoruz.İlk olarak dikkatle eğitimin uçtan uca ağın performansını düşürmediğini gösteriyoruz.Daha sonra ağın nedensel olarak sürüş sırasında insanlar tarafından kullanılan çeşitli özelliklere işaret ettiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"4954bb26107d69eb79bb32ffa247c8731cf20fcf","text":"Öznitelik tabanlı şifreleme (ABE) [13], bir kullanıcının özelliklerine göre şifre çözme yeteneğini belirler.Çok yetkili bir ABE şemasında, birden fazla öznitelik otoritesi farklı öznitelik setlerini izler ve kullanıcılara karşılık gelen şifre çözme anahtarlarını yayınlar ve şifreleyiciler, bir kullanıcının bir mesajı çözmeden önce her otoriteden uygun öznitelikler için anahtarlar almasını gerektirebilir.Chase [5], güvenilir bir merkezi otorite (CA) ve küresel tanımlayıcılar (GID) kavramlarını kullanarak çok yetkili bir ABE şeması verdi.Bununla birlikte, bu inşaattaki CA, potansiyel olarak güvenilmeyen birçok otorite üzerinde kontrolü dağıtmanın orijinal hedefiyle bir şekilde çelişen her şifre metnini çözme gücüne sahiptir.Dahası, bu yapıda, tutarlı bir GID kullanımı, yetkililerin, kullanıcının gizliliğini gereksiz yere tehlikeye atan bir kullanıcının tüm nitelikleriyle tam bir profil oluşturmak için bilgilerini birleştirmelerine izin verdi.Bu makalede, güvenilir merkezi otoriteyi ortadan kaldıran ve yetkililerin bilgilerini belirli kullanıcılar üzerinde bir araya getirmelerini engelleyerek kullanıcıların gizliliğini koruyan ve böylece ABE'yi pratikte daha kullanışlı hale getiren bir çözüm önermekteyiz."}
{"_id":"25098861749fe9eab62fbe90c1ebeaed58c211bb","text":"Bu makalede, yöntemleri yeni bir bakış açısıyla geliştirmeyi inceliyoruz.Efron et al'ın son çalışmaları üzerine inşa ediyoruz.Yaklaşık olarak (ve bazı durumlarda tam olarak) artırmanın, katsayı vektörü üzerinde bir l1 kısıtlaması ile kayıp kriterini en aza indirdiğini göstermek.Bu, kayıp kriterinin düzenli bir şekilde yerine getirilmesi olarak erken durdurma ile artırma başarısının anlaşılmasına yardımcı olur.En çok kullanılan iki kriter için (özgün ve binom kütük benzeri) daha da gösteriyoruz ki, kısıtlama rahatladıkça - ya da artırıcı yinelemeler ilerledikçe - çözüm hiper-düzlemini ayıran bir \"l1-optimal\"e (ayrıştırılabilir durumda) birleşir.Bu l1-optimal ayırma hiper-planının, eğitim verisinin en az l1-marjinini maksimize etme özelliğine sahip olduğunu kanıtlıyoruz, artırıcı literatürde tanımlandığı gibi.Yükseltme ve çekirdek destek vektör makineleri arasında ilginç bir temel benzerlik ortaya çıkar, çünkü her ikisi de hesaplamayı pratik hale getirmek için bir hesaplama hilesi kullanarak yüksek boyutlu tahminör uzayında düzenli optimizasyon için yöntemler olarak tanımlanabilir ve marjı en üst düzeye çıkaran çözümlere birleşir.Bu açıklama SVM'leri tam olarak tanımlarken, yalnızca yaklaşık olarak artırmak için geçerlidir."}
{"_id":"0825788b9b5a18e3dfea5b0af123b5e939a4f564","text":"Sözcüklerin vektör uzay temsillerini öğrenmek için son yöntemler vektör aritmetiği kullanarak ince taneli semantik ve sentaktik düzenlilikleri yakalamayı başarmıştır, ancak bu düzenliliklerin kökeni opak kalmıştır.Bu tür düzenliliklerin kelime vektörlerinde ortaya çıkması için gereken model özelliklerini analiz eder ve açık hale getiririz.Sonuç, literatürdeki iki büyük model ailenin avantajlarını birleştiren yeni bir küresel logbilinear regresyon modelidir: küresel matris faktörizasyonu ve yerel bağlam pencere yöntemleri.Modelimiz, tüm seyrek matriste veya büyük bir korpustaki bireysel bağlam pencerelerinde değil, sadece sıfır olmayan elemanlar üzerinde kelime koocurrence matrisinde eğitim vererek istatistiksel bilgileri verimli bir şekilde kullanır.Model, yakın tarihli bir kelime benzetme görevindeki %75'lik performansıyla kanıtlandığı gibi anlamlı bir alt yapıya sahip bir vektör uzayı üretir.Ayrıca benzerlik görevleri ve varlık tanıma adı verilen ilgili modellerden daha iyi performans gösterir."}
{"_id":"326cfa1ffff97bd923bb6ff58d9cb6a3f60edbe5","text":"İçerik tabanlı görüntü alımı için iki dağıtım arasındaki bir metriğin özelliklerini araştırıyoruz, Earth Mover's Distance (EMD).EMD, bir dağıtımı kesin anlamda diğerine dönüştürmek için ödenmesi gereken asgari maliyete dayanmaktadır ve ilk olarak Peleg, Werman ve Rom tarafından belirli görme sorunları için önerilmiştir.Görüntü geri alımı için, bu fikri vektör niceliğine dayanan dağıtımlar için bir temsil şeması ile birleştiriyoruz.Bu kombinasyon, genellikle algısal benzerliği daha önce önerilen diğer yöntemlerden daha iyi hesaplayan bir görüntü karşılaştırma çerçevesine yol açar.EMD, verimli algoritmaların mevcut olduğu doğrusal optimizasyondan kaynaklanan ulaşım sorununa bir çözüme dayanır ve aynı zamanda kısmi eşleştirme için doğal olarak izin verir.Histogram eşleştirme tekniklerinden daha sağlamdır, bu nedenle nicelleşmeyi ve histogramların tipik diğer binning problemlerini önleyen dağılımların değişken uzunluktaki gösterimleri üzerinde çalışabilir.Dağıtımları aynı genel kütle ile karşılaştırmak için kullanıldığında, EMD gerçek bir metriktir.Bu makalede renk ve doku uygulamalarına odaklanıyoruz ve EMD'nin geri alma performansını diğer mesafelerle karşılaştırıyoruz."}
{"_id":"508d8c1dbc250732bd2067689565a8225013292f","text":"Yerel darbe dalgası hızı (PWV) için yeni bir çift fotopletismograf (PPG) probu ve ölçüm sistemi önerildi ve gösterildi.Geliştirilen prob tasarımı, iki bitişik ölçüm noktasından (28 mm arayla) kan darbesi yayılımı dalga formlarının invazif olmayan tespiti için reflektans PPG transdüserlerini kullanır.Sürekli olarak elde edilen çift darbeli dalga formu arasındaki geçiş süresi gecikmesi, beat-to-beat yerel PWV ölçümü için kullanıldı.PPG prob tasarımını doğrulamak ve yerel PWV ölçüm sistemi geliştirmek için 10 sağlıklı gönüllü (8 erkek ve 2 kadın, 21 ila 33 yaş) üzerinde bir in-vivo deneysel doğrulama çalışması yapılmıştır.Önerilen sistem, karotid yerel PWV'yi birden fazla konudan ölçebildi.Temel karotid PWV'nin beat-to-beat varyasyonu, 10 denekten 7'si için% 7,5'ten daha azdı, çalışma sırasında% 16'lık bir maksimum beat-to-beat varyasyonu gözlendi.Egzersiz sonrası iyileşme döneminde beat-to-beat karotid lokal PWV ve brakiyal kan basıncı (BP) değerlerinde varyasyon da incelendi.İntra subjektif lokal PWV varyasyonu ile brakiyal BP parametreleri arasında istatistiksel olarak anlamlı bir korelasyon gözlendi (r> 0.85, p  0.001).Sonuçlar, karotid arterden sürekli dövülen yerel PWV ölçümü için önerilen PPG sondasının fizibilitesini gösterdi.Böyle bir non-invaziv yerel PWV ölçüm ünitesi, sürekli ampülatif BP ölçümleri için potansiyel olarak kullanılabilir."}
{"_id":"79465f3bac4fb9f8cc66dcbe676022ddcd9c05c6","text":"Bu makale, derinlik haritalarının dizilerinden insan eylemlerini tanımak için bir yöntem sunar.Spesifik olarak, eylemlerin dinamiklerini açıkça modellemek için bir eylem grafiği ve eylem grafiğindeki düğümlere karşılık gelen bir dizi göze çarpan duruşu karakterize etmek için bir 3D nokta paketi kullanıyoruz.Buna ek olarak, derinlik haritalarından 3D noktaların torbasını örneklemek için basit, ancak etkili bir projeksiyon tabanlı örnekleme şeması sunuyoruz.Deneysel sonuçlar, %90'ın üzerinde tanıma doğruluğunun, derinlik haritalarından sadece yaklaşık% 1 3D puan örneklenerek elde edildiğini göstermiştir.2D siluet tabanlı tanıma ile karşılaştırıldığında, tanıma hataları yarıya indirildi.Buna ek olarak, simulasyon yoluyla oklüzyonlarla başa çıkmak için puan duruş modelinin çantasının potansiyelini gösteriyoruz."}
{"_id":"46fd85775cab39ecb32cf2e41642ed2d0984c760","text":"Makale, AI robotlarının yasal statüsü hakkındaki bugünkü tartışmayı ve bilginlerin ve politika yapıcıların bu yapay ajanların yasal ajanlığını yasal kişilik statüsüyle ne sıklıkta karıştırdıklarını inceler.Gazete, alandaki güncel eğilimleri dikkate alarak, iki katlı bir duruş önermektedir.İlk olarak, politika yapıcılar, sözleşmelerde ve iş hukukunda yapay zeka robotlarının faaliyetleri için yeni hesap verebilirlik ve sorumluluk biçimleri oluşturma olasılığını, örneğin karmaşık dağıtılmış sorumluluk durumlarında yeni yasal ajanlık biçimlerini ciddi şekilde etkileyecektir.İkinci olarak, yapay zeka robotlarına tam yasal kişiliğe sahip olma hipotezi öngörülebilir bir gelecekte atılmalıdır.Bununla birlikte, Ekim 2017'de herhangi bir ülkenin, yani Suudi Arabistan'ın vatandaşlığını alan ilk yapay zeka uygulaması olan Sophia ile nasıl başa çıkmalıyız?Kuşkusuz, birine ya da bir şeye yasal kişilik kazandırmak, her zaman olduğu gibi, sadece rasyonel seçimlere ve ampirik kanıtlara dayanmayan son derece hassas bir siyasi konudur.Disiplin, keyfiyet ve hatta tuhaf kararlar bu bağlamda rol oynar.Bununla birlikte, yasal sistemlerin şirketler, statüleri gibi insan ve yapay varlıklara neden izin verdiğinin normatif nedenleri, AI robotlarının yasal kişiliği için bugünün arayışına taraf olmamıza yardımcı olur.Vatandaş Sophia gerçekten bilinçli mi, yoksa çirkin alimlerin sapanlarına ve oklarına acı çektirebilecek kapasitede mi?"}
{"_id":"0943ed739c909d17f8686280d43d50769fe2c2f8","text":"Eylem-Reaksiyon Öğrenmeyi insan davranışlarını analiz etmek ve sentezlemek için bir yaklaşım olarak sunuyoruz.Bu paradigma, geçmiş ve gelecekteki olaylar arasında veya zaman dizilerini gözlemleyerek bir eylem ile tepkisi arasındaki nedensel haritalamaları ortaya çıkarır.Bu yöntemi insan etkileşimini analiz etmek ve daha sonra insan davranışını sentezlemek için uygularız.Algısal ölçümlerden oluşan bir zaman serisi kullanarak, bir sistem otomatik olarak bir insan katılımcının jestleri (bir eylem) ve başka bir katılımcının sonraki bir jesti (bir tepki) arasındaki bir haritayı ortaya çıkarır.Olasılıksal bir model, yeni bir tahmin tekniği olan Koşullu Beklenti Maksimizasyonu (CEM) kullanılarak insan etkileşiminin verilerinden eğitilir.Sistem, kullanıcının davranışına en olası tepkiyi olası olarak öngören ve etkileşimli olarak gerçekleştiren grafiksel etkileşimli bir karakter kullanıyor.Böylece, bir çift katılımcıdaki insan etkileşimini analiz ettikten sonra, sistem bunlardan birinin yerini alabilir ve kalan tek bir kullanıcıyla etkileşime girebilir."}
{"_id":"272216c1f097706721096669d85b2843c23fa77d","text":"Stokastik objektif fonksiyonların birinci dereceden gradyan tabanlı optimizasyonu için bir algoritma olan Adam'ı, alt dereceli anların adaptif tahminlerine dayanarak tanıtıyoruz.Yöntemin uygulanması basittir, hesaplamalı olarak verimlidir, az bellek gereksinimi vardır, gradyanların diyagonal yeniden ölçeklendirilmesine değişmezdir ve veri ve \/ veya parametreler açısından büyük olan problemler için çok uygundur.Yöntem aynı zamanda durağan olmayan hedefler ve çok gürültülü ve \/ veya seyrek gradyanlarla ilgili sorunlar için de uygundur.Hiper-parametreler sezgisel yorumlara sahiptir ve tipik olarak küçük ayar gerektirir.dem'in ilham aldığı ilgili algoritmalarla ilgili bazı bağlantılar tartışılmaktadır.Ayrıca algoritmanın teorik yakınsama özelliklerini analiz ediyoruz ve çevrimiçi dışbükey optimizasyon çerçevesi altında en iyi bilinen sonuçlarla karşılaştırılabilir yakınsama oranına bağlı bir pişmanlık sunuyoruz.Empirik sonuçlar, Adam'ın pratikte iyi çalıştığını ve diğer stokastik optimizasyon yöntemleriyle olumlu bir şekilde karşılaştırdığını göstermektedir.Son olarak, Adem'in sonsuzluk normuna dayanan bir varyantı olan AdaMax'i tartışıyoruz."}
{"_id":"05aba481e8a221df5d8775a3bb749001e7f2525e","text":"Daha önceki yinelemelerde gözlemlenen verilerin geometrisi bilgisini perfo rm daha bilgilendirici gradyan tabanlı öğrenmeye dahil eden yeni bir alt sınıf yöntemleri ailesi sunuyoruz.Metaforik olarak, uyarlama, samanlıklarda n eedles'ı çok öngörülü ama nadiren görülen özellikler şeklinde bulmamızı sağlar.Paradigmamız, stokastik optimizasyonda ve algoritmanın gradyan adımlarını kontrol etmek için proksimal funct iyonları kullanan çevrimiçi öğrenmedeki son gelişmelerden kaynaklanıyor.Proksimal fonksiyonu bilinçli olarak modifiye etmek için bir aparat tanımlar ve analiz ederiz, bu da bir öğrenme oranı belirlemeyi önemli ölçüde basitleştirir ve pişmanlık garantileri ile sonuçlanır, bu da arka görüşte cho sen olabilecek en iyi proksimal fonksiyon kadar iyi olabilir.Ortak ve önemli düzenlileştirme fonksiyonları ve etki alanı kısıtlamaları ile ampirik risk minimizasyon probl ems için çeşitli verimli algoritmalar veriyoruz.Teorik analizimizi inceliyoruz ve adaptif subgradient yöntemlerinin state-o f-the-art'tan daha iyi performans gösterdiğini, ancak henüz uyarlanabilir olmayan, subgradient algoritmaları gösterdiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"f2bc77fdcea85738d1062da83d84dfa3371d378d","text":"Bu makale, çipten çipe uygulamalar için 90 nm CMOS'ta 6.25-Gb \/ s 14-mW alıcı-vericiyi tanımlamaktadır.Alıcı-verici, paylaşılan bir LC-PLL saat çarpanı, indüktör yüklü bir rezonans saat dağıtım ağı, düşük ve programlanabilir bir voltaj modu vericisi, yazılım kontrollü saat ve veri kurtarma (CDR) ve alıcı içinde adaptif eşitleme ve CDR için yeni bir PLL tabanlı faz rotatör dahil olmak üzere güç tüketimini azaltmak için bir dizi özellik kullanır.Tasarım, -15 dB veya daha büyük kanal zayıflaması ile 10-15 veya daha düşük bir bit-hata oranında çalışabilirken, alıcı-verici başına 2,25 mW \/ Gb \/ s'den daha az tüketebilir."}
{"_id":"9da870dbbc32c23013ef92dd9b30db60a3cd7628","text":"3D şekillerin katı olmayan kaydedilmesi, emtia derinliği sensörlerinin dinamik sahneleri taramak için daha yaygın hale gelmesi nedeniyle önemi artırmanın temel bir görevidir.Sert olmayan kayıt, tek bir küresel dönüşüm yerine bir dizi yerel dönüşümü tahmin ettiği için katı kayıttan çok daha zorludur ve bu nedenle az determinasyon nedeniyle aşırı uyum sorununa eğilimlidir.Önceki yöntemlerdeki yaygın bilgelik, yerel dönüşüm farklılıklarına l2-norm düzenlileştirme uygulamaktır.Bununla birlikte, l2-norm düzenlileştirmesi, çözümü, dönüşüm farklılıkları üzerindeki Gauss dağılımının zayıf iyiliği tarafından doğrulanan ağır kuyruklu dağılımla aykırılara ve gürültüye doğru önyargılı olma eğilimindedir.Aksine, Laplacian dağılımı dönüşüm farklılıklarına iyi uyuyor ve bir seyreklik öncesinin kullanılmasını öneriyor.Dönüşüm tahmini için l1-norm düzenlileştirilmiş bir modele sahip seyrek bir katı olmayan kayıt (SNR) yöntemi önermekteyiz, bu yöntem artırılmış Lagrangian çerçevesi altında alternatif bir yön yöntemi (ADM) ile etkili bir şekilde çözülmektedir.Ayrıca, sağlam ve ilerici kayıt için çok çözünürlüklü bir şema tasarlıyoruz.Hem genel veri kümeleri hem de taranan veri kümelerimiz üzerindeki sonuçlar, özellikle büyük ölçekli deformasyonların yanı sıra aykırılık ve gürültünün ele alınmasında yöntemimizin üstünlüğünü göstermektedir."}
{"_id":"e36ecd4250fac29cc990330e01c9abee4c67a9d6","text":"Bu mektupta yeni bir Ka-band çift bantlı çift dairesel-polarize anten dizisi sunulmaktadır.Ka-band downlink frekansları için sol-el dairesel polarizasyona ve Ka-band uplink frekansları için sağ-el dairesel polarizasyona sahip çift bantlı bir anten, kompakt halka yuvaları ile gerçekleştirilir.Sıralı döndürme tekniği uygulanarak, iyi performansa sahip 2  2 subarray elde edilir.Bu mektup tasarım sürecini açıklar ve simülasyon ve ölçüm sonuçları sunar."}
{"_id":"0bb71e91b29cf9739c0e1334f905baad01b663e6","text":"Bu makalede, LTE ağlarında konuşlandırılmış pil güdümlü cihazlar için enerji tüketimini en aza indirmek için zamanlama ve iletim güç kontrolü araştırılmaktadır.Çok sayıda makine tipi abone için verimli zamanlama sağlamak için, makine düğümlerinin yerel kümeler oluşturmasına ve küme kafaları aracılığıyla baz istasyonla iletişim kurmasına izin vermek için yeni bir dağıtılmış şema önerilmiştir.Daha sonra, LTE ağlarındaki uplink zamanlama ve güç kontrolü tanıtılır ve öbek kafaları ile baz istasyonu arasındaki iletişim için kullanılmak üzere ömür boyu farkında olan çözümler araştırılır.Kesin çözümlerin yanı sıra, düşük karmaşıklıklı suboptimal çözümler, çok daha düşük hesaplama karmaşıklığı ile optimum performansa yakın bir performans elde edebilen bu çalışmada sunulmaktadır.Performans değerlendirmesi, önerilen protokoller kullanılarak ağ ömrünün önemli ölçüde uzatıldığını göstermektedir."}
{"_id":"6dc4be33a07c277ee68d42c151b4ee866108281f","text":"Basınçlı ölçümlerden elde edilen kovaryans matrislerinin tahmini, son zamanlarda çeşitli bilim ve mühendislik alanlarında önemli araştırma çabalarını çekmiştir.Az sayıdaki gözlemler nedeniyle, kovaryans matrislerinin tahmini ciddi derecede kötü bir sorundur.Bu, kovaryans matrisinin yapısı hakkında önceki bilgilerden yararlanarak aşılabilir.Bu makale, kompresif ölçümler altında konveks formülasyonları ve yüksek boyutlu kovaryans matris tahmini problemine ilişkin çözümlerin bir sınıfını sunar, pozitif yarı-belirsizliğe ek olarak, çözelti üzerinde Toeplitz, seyreklik, null-pattern, düşük rütbe veya düşük permute rütbe yapısını da içerir.Optimizasyon sorunlarını çözmek için, Split Artırılmış Lagrangian Shrinkage Algoritması'nın (SALSA) bir örneği olan Artırılmış Lagrangian Shrinkage Algoritması'nın (CoVALSA) Co-Variance'ını tanıtıyoruz.Yaklaşımımızın etkinliğini en son teknoloji algoritmalarla karşılaştırıldığında gösteriyoruz."}
{"_id":"05357314fe2da7c2248b03d89b7ab9e358cbf01e","text":"Tüm hakları saklıdır.Bu kitabın hiçbir bölümü, yayıncıdan yazılı olarak izin alınmadan herhangi bir elektronik veya mekanik yolla (kopyalama, kayıt veya bilgi depolama ve geri alma dahil) çoğaltılamaz."}
{"_id":"06d0a9697a0f0242dbdeeff08ec5266b74bfe457","text":"Biz doğal dil ağacı yapıları için bir roman generati ve model sunuyoruz hangisemantik(lexical dependenc y) vesyntacticstructuresare ayrı modeller ile puanlandı.Bufaktörizasyon, komponent modellerinin ayrı ayrı iyileştirilmesi için kavramsal basitlik, basit olasılıklar sağlar, benzer, factore olmayan modellere göre performansa hazır yakınlık seviyesi.En önemlisi, diğer modernparsing modellerinin aksine,Thefactored"}
{"_id":"8f76334bd276a2b92bd79203774f292318f42dc6","text":"Bu kağıt, L şeklinde bir sonda tarafından beslenen dairesel bir boynuz anteni ile ilgilenir.50 Omega koaksiyel kablo ile geniş bant eşleştirmesi için tasarım süreci ve eksenel oran ve kazançtaki anten performansı sunulmaktadır.Bu makalenin simülasyon sonuçları Ansoft HFSS 9.2 kullanılarak elde edilmiştir."}
{"_id":"41c987b8a7e916d56fed2ea7311397e0f2286f3b","text":"Ağ düzeyindeki niceliğe odaklanan geleneksel yaklaşımların aksine, bu çalışmada tensör düzeyindeki niceleme etkisini en aza indirmeyi teklif ediyoruz.Düşük hassasiyetli ağlarda nicemleme gürültüsü ve kırpma bozulması arasındaki takası analiz ediyoruz.Çeşitli tensörlerin istatistiklerini belirleriz ve kırpma nedeniyle ortalama kare-hata bozulması için kesin ifadeler türetiriz.Bu ifadeleri optimize ederek, normalde kırpmaktan kaçınan standart niceleme şemaları üzerinde belirgin iyileştirmeler gösteriyoruz.Örneğin, sadece doğru kırpma değerlerini seçerek, VGG16-BN'nin 4 bit hassasiyete nicelenmesi için% 40'tan fazla doğruluk iyileştirmesi elde edilir.Sonuçlarımız, sinir ağlarının hem eğitim hem de çıkarım zamanında nicelenmesi için birçok uygulamaya sahiptir.Acil bir uygulama, zaman alıcı ince ayar veya tam veri kümelerinin kullanılabilirliği olmadan düşük hassasiyetli hızlandırıcılara sinir ağlarının hızlı bir şekilde yerleştirilmesi içindir."}
{"_id":"1bde4205a9f1395390c451a37f9014c8bea32a8a","text":"Aralıklı görüntülerde sorgulanan nesneleri tanımak ve yerelleştirmek, robotik manipülasyon ve navigasyon için önemli bir rol oynamaktadır.Sürekli olarak çalışılmış olmasına rağmen, tıkanıklık ve dağınıklık içeren sahneler için hala zorlu bir görevdir."}
{"_id":"242caa8e04b73f56a8d4adae36028cc176364540","text":"Birçok robotik, bilgisayar görüşü ve oyun uygulamasında 2D muadillerinin yerini hızla alan 3D sensörlere uygulanabilir bir oylama tabanlı poz tahmini algoritması önermekteyiz.Yakın zamanda, nesne yüzeyinde normallerle nokta olan bir çift yönelimli 3D noktanın, bir oylama çerçevesinde hızlı ve sağlam poz tahminini sağladığı gösterilmiştir.Yönlendirilmiş yüzey noktaları yeterli eğrilik değişikliklerine sahip nesneler için ayrımcı olsa da, çoğunlukla düzlemsel olan birçok endüstriyel ve gerçek dünya nesnesi için yeterince kompakt ve ayrımcı değildir.Kenarlar 2D kayıtta kilit rol oynadığından, derinlik kesintileri 3D'de çok önemlidir.Bu makalede, bu sınır bilgisini daha iyi kullanan bir poz tahmin algoritmaları ailesi araştırıyor ve geliştiriyoruz.Yönlendirilmiş yüzey noktalarına ek olarak, iki ilkeli daha kullanıyoruz: yönler ve sınır çizgisi segmentleri olan sınır noktaları.Deneylerimiz, bu özenle seçilmiş ilkellerin daha fazla bilgiyi kompakt bir şekilde kodladığını ve böylece geniş bir endüstriyel parça sınıfı için daha yüksek doğruluk sağladığını ve daha hızlı hesaplamayı sağladığını göstermektedir.Önerilen algoritmayı ve 3D sensörü kullanarak pratik bir robotik bin toplama sistemi sergiliyoruz."}
{"_id":"5df318e4aac5313124571ecc7e186cba9e84a264","text":"Resmi mobil uygulama pazarlarına tekrarlanan kötü amaçlı yazılım penetrasyonlarının sayısının artması, son kullanıcıların kişisel ve hassas bilgilerinin gizliliği ve gizliliği için yüksek bir güvenlik tehdidi oluşturmaktadır.Son kullanıcı cihazlarını düşen kurbanlardan düşmanca uygulamalara korumak, akademi ve endüstrideki güvenlik araştırmacıları \/ mühendisleri için teknik ve araştırma zorluğu sunar.Uygulama pazarlarında dağıtılan güvenlik uygulamalarına ve analiz kontrollerine rağmen, kötü amaçlı yazılımlar savunmalardan gizlice geçer ve kullanıcı cihazlarını enfekte eder.Kötü amaçlı yazılımların evrimi, genellikle meşru uygulamalar olarak gizlenmiş sofistike ve dinamik olarak değişen bir yazılım haline geldiğini gördü.Şifrelenmiş kod, gizleme ve dinamik kod güncellemeleri gibi son derece gelişmiş kaçamak tekniklerinin kullanımı, yeni kötü amaçlı yazılımlarda bulunan yaygın uygulamalardır.Dinamik kod güncellemelerinin kaçamak kullanımı ile, iyi huylu bir uygulama gibi davranan bir kötü amaçlı yazılım, analizleri kontrol eder ve kötü amaçlı işlevselliğini yalnızca bir kullanıcının cihazına yüklendiğinde ortaya çıkarır.Bu tez, Android uygulamalarında dinamik kod güncellemelerinin kullanımı ve kullanım şekli hakkında kapsamlı bir çalışma sağlar.Dahası, dinamik kod güncellemelerinin varlığında uygulamaları analiz etmek için statik analiz tekniklerinin doğal eksikliklerini karşılamak için statik ve dinamik analizleri birleştiren hibrit bir analiz yaklaşımı olan StaDART'ı öneriyoruz.Gerçek dünyadaki uygulamalarla ilgili değerlendirme sonuçlarımız StaDART'ın etkinliğini göstermektedir.Bununla birlikte, tipik olarak dinamik analiz ve bu konuda hibrit analiz, otomatik analiz araçları için rakipsiz bir zorluk olan uygulamanın davranışını uyarma problemini getiriyor.Bu amaçla, geriye dönük bir dilimleme tabanlı hedeflenmiş ara bileşen kod yolları yürütme tekniği olan TeICC'yi önermekteyiz.TeICC, uygulamadaki bir hedef noktadan başlayan kod yollarını çıkarmak için geriye dönük bir dilimleme mekanizmasından yararlanır.Bir bileşen arası iletişimi içeren kod yollarını çıkarmak için bir sistem bağımlılık grafiği kullanır.Çıkarılan kod yolları daha sonra hassas dinamik davranışları yakalamak, dinamik kod güncellemelerini ve gizlemeyi çözmek için uygulama bağlamında görüntülenir ve yürütülür.TeICC'yi değerlendirmemiz, karmaşık Android uygulamalarında bileşen kod yollarının hedefli olarak yürütülmesi için etkili bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.Ayrıca, hala hasımların kullanıcı cihazlarına ulaşma olasılığını göz ardı etmiyoruz, bir on-phone API kancası teklif ediyoruz"}
{"_id":"5ed4b57999d2a6c28c66341179e2888c9ca96a25","text":"Bu makalede, karmaşık dünyalarda hareket etmeyi öğrenebilecek ajanlar geliştirme hedefine doğru çalışıyoruz.Gürültülü, belirleyici olmayan eylem etkilerini kompakt bir şekilde modelleyen ve bu tür kuralların nasıl etkili bir şekilde öğrenilebileceğini gösteren olasılıksal, ilişkisel bir planlama kuralı gösterimi geliştiriyoruz.Basit planlama alanlarındaki deneyler ve gerçekçi fizikle 3D simüle edilmiş bloklar sayesinde, bu öğrenme algoritmasının ajanların dünya dinamiklerini etkili bir şekilde modellemesine izin verdiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"55c769b5829ca88ba940e0050497f4956c233445","text":"Görsel odometri, RGB-D kameralar tarafından sağlanan derinlik bilgileriyle veya kameralarla ilişkili lidarlardan arttırılabilir.Bununla birlikte, bu tür derinlik bilgileri sensörler tarafından sınırlandırılabilir ve derinliklerin kullanılamadığı görsel görüntülerde geniş alanlar bırakır.Burada, kamera hareketinin geri kazanımında, seyrek de olsa, derinliği kullanmak için bir yöntem önermekteyiz.Buna ek olarak, yöntem, daha önce tahmin edilen hareketi ve derinliğin kullanılamadığı göze çarpan görsel özellikleri kullanarak hareketten derinlik kullanır.Bu nedenle, yöntem, RGBD görsel odometriyi, derinliğin genellikle yeterince edinilemediği açık ortamlara genişletebilir.Yöntemimizin çekirdeği, bir dizi resmi işleyerek, toplu optimizasyonda hareket tahminlerini paralel olarak rafine eden bir paket ayarlama adımıdır.Yöntemimizi üç sensör kurulumunda değerlendirdik, biri RGB-D kamera kullanarak, ikisi de bir kamera ve 3D lidar kombinasyonlarını kullanarak.Yöntemimiz, algılama modalitesinden bağımsız olarak KITTI odometri benchmark'ında #4 olarak derecelendirilmiştir - triangülasyonla derinlik elde eden stereo görsel odometri yöntemlerine kıyasla.Elde edilen ortalama pozisyon hatası, seyahat edilen mesafenin % 1.14'üdür."}
{"_id":"0c668ee24d58ecca165f788d40765e79ed615471","text":null}
{"_id":"9cccd211c9208f790d71fa5b3499d8f827744aa0","text":"Çeşitli eğitim odaklı problemler, veri madenciliğinin en yaygın uygulamaları olan Eğitimsel Veri Madenciliği ile çözülür.Bu makalenin önemli hedeflerinden biri, EDM üzerinde gerçekleştirilen en son çalışmaları incelemek ve onların erdemlerini ve dezavantajlarını analiz etmektir.Bu makale ayrıca, ankete katılan makalelerde uygulanan çeşitli veri madenciliği uygulamalarının ve tekniklerinin kümülatif sonuçlarını vurgular ve böylece araştırmacılara EDM ile ilgili gelecekteki yönler hakkında önerilerde bulunur.Buna ek olarak, gelecekteki araştırmalar için en güvenilir algoritmaları gözlemlemek için belirli sınıflandırma ve kümeleme algoritmalarını değerlendirmek için bir deney de yapıldı."}
{"_id":"197a7fc2f8d57d93727b348851b59b34ce990afd","text":"SRILM, konuşma tanıma ve diğer uygulamalar için istatistiksel dil modelleri ile hem üretime hem de deneye izin vermek için tasarlanmış C++ kütüphaneleri, yürütülebilir programlar ve yardımcı betiklerden oluşan bir koleksiyondur.SRILM, ticari olmayan amaçlar için serbestçe kullanılabilir.Araç seti, N-gram istatistiklerine dayanan çeşitli dil modeli türlerinin oluşturulmasını ve değerlendirilmesini ve ayrıca N-best listelerinin ve kelime kafeslerinin istatistiksel olarak etiketlenmesi ve manipülasyonu gibi çeşitli ilgili görevleri destekler.Bu makale, araç setinin işlevselliğini özetler ve tasarım ve uygulamasını tartışır, hızlı prototipleme, yeniden kullanılabilirlik ve araçların birleştirilebilirliği kolaylığını vurgular."}
{"_id":"12f661171799cbd899e1ff4ae0a7e2170c3d547b","text":"İstatistiksel dil modelleri, çeşitli doğal dil fenomenlerinin konuşma tanıma ve diğer dil teknolojileri amacıyla dağılımını tahmin eder.İlk önemli model 1980'de önerildiğinden bu yana, sanatın durumunu iyileştirmek için birçok girişimde bulunuldu.Onları gözden geçiriyoruz, umut verici birkaç yöne işaret ediyoruz ve dilsel teorilerin verilerle bütünleşmesine Bayesian yaklaşımını savunuyoruz."}
{"_id":"395f4b41578c3ff5139ddcf9e90eb60801b50394","text":"CMU İstatistiksel Dil Modelleme araç seti, bigram ve trigram dil modellerinin yapımını ve testini kolaylaştırmak amacıyla yeniden kiralanmıştır. Şu anda akademik hükümet ve endüstriyel laboratuvarlarda ülkeler üzerinde kullanılmaktadır. Bu makale araç setinin yeni bir versiyonunu sunmaktadır. Araç setinde uygulandığı gibi konvensiyonel dil modelleme teknolojisini ana hatlarıyla ortaya koyuyoruz ve yeni araç setinin bu görev için bir önceki yazılımla karşılaştırıldığında sağladığı ekstra e-cience ve func test etme özelliğini açıklıyoruz."}
{"_id":"0b8f4edf1a7b4d19d47d419f41cde432b9708ab7","text":"Düşük kayıplı yüksek performanslı milimetre dalga pasif bileşenlerinin ve yüksek kazançlı dizi antenlerinin gerçekleştirilmesini sağlayan silikon dolu entegre dalga kılavuzlarının üretimi için bir teknoloji sunuyoruz, böylece son derece entegre milimetre dalga sistemlerinin gerçekleştirilmesi kolaylaşıyor.Önerilen teknoloji, dikdörtgen dalga kılavuzlarını yüksek geometrik doğruluk ve sürekli metalik yan duvarlarla entegre etmek için alüminyum metalleştirme adımları ile derin reaktif-iyon-çıkarma (DRIE) teknikleri kullanmaktadır.Entegre dikdörtgen dalga kılavuzlarının ölçüm sonuçları, 105 GHz'de 0.15 dB \/ g kayıpları gösterdiği bildirilmektedir.Ayrıca, 105 GHz'de 0.6 dB ekleme kaybı ve 80 ila 110 GHz'den 15 dB'den daha iyi geri dönüş kaybı ile dalga kılavuzu geçişlerine ultra geniş bantlı koplanar tanımlanır ve karakterize edilir.Frekans taramalı slotted-waveguide dizi anteninin tasarımı, entegrasyonu ve ölçülen performansı, 23 GHz'lik bir bant içinde 82  ve 96 GHz'de 8,5 'lik bir yarı güç ışın genişliği (HPBW) ölçülen bir ışın direksiyon kabiliyetine ulaşarak bildirilmektedir.Son olarak, düşük maliyetli mm-dalga sistemi seviye entegrasyonunu kolaylaştırmak için bu teknolojinin yeteneğini sergilemek için, radar uygulamaları görüntüleme için frekans modüle edilmiş sürekli dalga (FMCW) iletim alıcı IC, doğrudan entegre diziye monte edilir ve deneysel olarak karakterize edilir."}
{"_id":"31864e13a9b3473ebb07b4f991f0ae3363517244","text":"Bu makale kenar tespiti için hesaplamalı bir yaklaşım tanımlamaktadır.Yaklaşımın başarısı, kenar noktalarının hesaplanması için kapsamlı bir hedef kümesinin tanımlanmasına bağlıdır.Bu hedefler, çözümün şekli hakkında asgari varsayımlarda bulunurken, dedektörün istenen davranışını sınırlayacak kadar kesin olmalıdır.Bir kenar sınıfı için algılama ve yerelleştirme kriterlerini tanımlarız ve bu kriterler için matematiksel formları operatör dürtü yanıtı üzerinde işlevsel olarak sunarız.Daha sonra dedektörün tek bir kenara tek bir yanıt vermesini sağlamak için üçüncü bir kriter eklenir.Sayısal optimizasyondaki kriterleri adım kenarları da dahil olmak üzere birkaç ortak görüntü özelliği için dedektörleri türetmek için kullanıyoruz.Analizi adım kenarlarına kadar özelleştirmek üzerine, iki ana hedef olan algılama ve yerelleştirme performansı arasında doğal bir belirsizlik ilkesi olduğunu görüyoruz.Bu prensiple, her ölçekte en uygun olan tek bir operatör şekli elde ediyoruz.Optimum dedektör, kenarların Gaussian-smoothed bir görüntünün gradyan büyüklüğünde maksimum olarak işaretlendiği basit bir yaklaşık uygulamaya sahiptir.Bu basit dedektörü, görüntüdeki farklı sinyal-gürültü oranlarıyla başa çıkmak için birkaç genişlikte operatörler kullanarak genişletiyoruz.Farklı ölçeklerdeki operatörlerden gelen bilgilerin inceden inceye entegrasyonu için özellik sentezi adı verilen genel bir yöntem sunuyoruz.Son olarak, operatör noktası yayılma fonksiyonu kenar boyunca genişletildiğinde, adım kenarı dedektörü performansının önemli ölçüde geliştiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"b41c45b2ca0c38a4514f0779395ebdf3d34cecc0","text":null}
{"_id":"7e19f7a82528fa79349f1fc61c7f0d35a9ad3a5e","text":"Yüzler karmaşık, çok boyutlu, anlamlı görsel uyaranları temsil eder ve yüz tanıma için bir hesaplama modeli geliştirir [42].Diğer yöntemlerle olumlu karşılaştıran hibrit bir sinir ağı çözümü sunuyoruz.Sistem, yerel görüntü sam pling'i, kendi kendini düzenleyen bir harita sinir ağı ve bir evrişimsel sinir ağını birleştirir.Kendi kendini organize eden ng haritası, görüntü örneklerinin, orijinal uzayda n e rby olan girdilerin de çıkış alanına yakın olduğu bir topolojik alana nicelenmesini sağlar, böylece görüntü örneğindeki küçük değişikliklere boyutsal kırmızı uksiyon ve değişmezlik sağlar ve çeviri, döndürme, ölçek ve deformasyona kısmi değişmezlik için konvolutional sinir ağı prov ides.Evrişimsel net çalışma, hiyerarşik bir katman kümesinde art arda daha büyük özellikler çıkarır.Karhunen -Love dönüşümünü kendi kendini düzenleyen haritanın yerine ve eş zamanlı ağın yerine çok katmanlı bir algılayıcı kullanarak sonuçları sunuyoruz.Karhunen-Love dönüşümü neredeyse aynı performansı gösterir (%3,3 hataya karşı %3,8).Çok katmanlı algılayıcı çok kötü performans gösterir (%40 hataya karşı %3.8).Yöntem, hızlı sınıflandırma yeteneğine sahiptir, sadece hızlı, yaklaşık normalleştirme ve ön işleme gerektirir ve eksileri, eigenfaces yaklaşımından [42] daha iyi sınıflandırma performansı sergiler. eed, eğitim veritabanındaki kişi başına düşen görüntü sayısı 1'den 5'e kadar değişmektedir.Kişi başına 5 imag es ile önerilen yöntem ve özyüzler sırasıyla% 3.8 ve% 10.5 hata ile sonuçlanır.Recogni zer, örneklerin% 10'u kadar azını reddederken çıktısına ve sınıflandırma hatasının sıfıra yaklaşmasına bir miktar güven sağlar.İfade, poz ve yüz detaylarında oldukça yüksek derecede değişkenlik gösteren 40 kişiden oluşan 400 görüntüden oluşan bir veritabanı kullanıyoruz.Computati onal karmaşıklığı analiz ediyoruz ve eğitimli tanıyıcıya yeni sınıfların nasıl eklenebileceğini tartışıyoruz."}
{"_id":"5dd9dc47c4acc9ea3e597751194db52119398ac6","text":"Vardiya kaydı, çoğunlukla dijital verilerin depolanması veya sistemin güvenliğini artırmak için radyo frekansı tanımlama (RFID) uygulamalarında ikili numaralar şeklinde verilerin aktarılması için kullanılan bir tür ardışık mantık devresidir.Bu makalede, nabız tetikleyici yapıya sahip yeni bir flip-flop kullanan güç verimli bir kayma kaydı sunulmuştur.Önerilen flip-flop, yüksek performans ve düşük güç özelliklerine sahiptir.Beş transistör tarafından uygulanan bir örnekleme devresi, yükselme ve düşme yolları için bir C-elemanı ve bir koruyucu aşamadan oluşur.Hız, dört saatli transistörleri bir geçiş koşulu tekniği ile birlikte çalıştırarak geliştirilmiştir.Simülasyon sonucu, önerilen topolojinin -paralel çıkış (PIPO) ve seri çıkış (SISO) vardiya kayıtlarında sırasıyla 22 m2 çip alanını kapsayan paralel olarak 30.1997 ve 22.7071 nW en düşük güç miktarını tükettiğini doğrulamaktadır.Genel tasarım sadece 16 transistörden oluşur ve 1.2 V güç kaynağı ile 130 nm tamamlayıcı-metal-oksit-yarıiletken (CMOS) teknolojisinde simüle edilir."}
{"_id":"d76beb59a23c01c9bec1940c4cec1ca26e00480a","text":"Hava Kuvvetleri Araştırma Laboratuvarı, sabit durum görsel çağrışım tepkisini fiziksel bir cihaz veya bilgisayar programını çalıştırmak için bir kontrol sinyaline çeviren iki beyin-bilgisayar arayüzünü (BCI's) uyguladı ve değerlendirdi.Bir yaklaşımda, operatörler beyin tepkisini kendi kendine düzenler; diğer yaklaşım birden fazla uyarılmış yanıt kullanır."}
{"_id":"8a65dc637d39c14323dccd5cbcc08eed2553880e","text":"Bu makale, Güney Afrika'daki bölge yönetimini desteklemek için sağlık bilgi sistemleri geliştirmek için devam eden bir eylem araştırma projesinin (1994-2001) başlangıç dönemini açıklamaktadır.Sağlık sektörünün apartheid sonrası Güney Afrika'da yeniden inşası, sağlık hizmeti sunumunda eşitlik ve sağlık bölgelerine dayalı merkezi olmayan bir yapının inşası için çaba göstermektedir.Bilgi sistemleri (IS) gelişimi açısından, bu reform süreci, sağlık verilerinin yerel kontrolü ve bilgi işlemenin entegrasyonunu artırarak yeni Güney Afrika'nın hedeflerini belirten bir şekilde standartlaştırılmasına dönüşür.Aksiyon araştırmalarına yaklaşımımızı tanımlıyor ve olay materyalinin analizinde aktör-ağ ve yapı teorilerinden kavramları kullanıyoruz.Sağlanan IS geliştirme sürecinin ayrıntılı tanımı ve analizinde, standardizasyon ve yerel exibility (yerelleştirme) dengesini sağlama ihtiyacına odaklanıyoruz; standardizasyon böylece bir dizi heterojen aktörün alttan yukarı hizalanması olarak görülüyor.Bilgi sistemlerinin sosyal bir sistem modeline dayanarak, bu aktörlerin ilgi alanlarını çevirdikleri ve hizaladıkları süreçlerin yetiştirilmesi olarak geliştirilen ve kullanılan IS tasarım stratejisini kavramsallaştırıyoruz.Küresel ve yerel veri kümelerinin modüler bir hiyerarşisini, standartlaştırma ve yerelleştirme arasındaki gerilimlerin anlaşılabileceği ve ele alınabileceği bir çerçeve olarak geliştiriyoruz.Son olarak, araştırmanın sonuçlarının diğer ülkelerdeki olası alakasını tartışıyoruz."}
{"_id":"600434c6255c160b53ad26912c1c0b96f0d48ce6","text":"Random Forest, büyük veri kümeleri üzerinde hızlı bir şekilde çalışabilen hesaplamalı olarak verimli bir tekniktir.Farklı alanlarda birçok yeni araştırma projesinde ve gerçek dünya uygulamalarında kullanılmıştır.Bununla birlikte, ilişkili literatür, Rastgele Bir Orman oluşturmak için kaç ağacın kullanılması gerektiği konusunda neredeyse hiçbir talimat vermemektedir.Burada bildirilen araştırma, Random Forest içinde optimum sayıda ağaç olup olmadığını, yani ağaç sayısının artmasının önemli bir performans artışı getirmeyeceğini ve sadece hesaplama maliyetini artıracağını analiz ediyor.Başlıca sonuçlarımız şu şekildedir: Ağaçların sayısı arttıkça, her zaman ormanın performansının önceki ormanlardan (birkaç ağaç) önemli ölçüde daha iyi olduğu ve ağaç sayısının iki katına çıkarılmasının değersiz olduğu anlamına gelmez.Ayrıca, büyük bir hesaplama ortamı mevcut olmadıkça, önemli bir kazancın olmadığı bir eşik olduğunu belirtmek de mümkündür.Buna ek olarak, herhangi bir ormandaki ağaç sayısını ikiye katlarken AUC kazancı için deneysel bir ilişki bulundu.Ayrıca, ağaç sayısı arttıkça, tam öznitelik kümesi, biyomedikal alanda ilginç olmayan bir Rastgele Orman içinde kullanılma eğilimindedir.Buna ek olarak, veri kümelerinin burada önerilen yoğunluk tabanlı metrikleri muhtemelen karar ağaçları üzerindeki VC boyutunun bazı yönlerini yakalar ve düşük yoğunluklu veri kümeleri büyük kapasiteli makineler gerektirebilirken, tersi de doğru gibi görünüyor."}
{"_id":"4cbadc5f4afe9ac178fd14a6875ef1956a528313","text":"Son birkaç yıl boyunca teknolojideki gelişmeler, küçük sensör düğümlerinin İnternet'in geri kalanıyla kablosuz olarak iletişim kurmasını mümkün kıldı.Bu başarı ile bu tür IP özellikli Kablosuz Sensör Ağlarını (IP-WSN'ler) güvence altına alma sorunu ortaya çıktı ve o zamandan beri önemli bir araştırma konusu oldu.Bu tezde, TLS ve DTLS protokollerini Contiki işletim sistemi için önceden paylaşılmış bir anahtar şifre paketi (TLS PSK with AES 128 CCM 8) kullanarak uygulamamızı tartışıyoruz.Contiki OS tarafından desteklenen protokol setine yeni bir protokol eklemenin yanı sıra, bu proje, taşıma-katman güvenliğinin ve önceden paylaşılan anahtar yönetim şemalarının IP-WSN'ler için ne kadar uygun olduğunu değerlendirmemize olanak tanır."}
{"_id":"0ab99aa04e3a8340a7552355fb547374a5604b24","text":"D EEP öğrenme, genel veri analizinde büyüyen bir eğilimdir ve 2013 yılının 10 çığır açan teknolojisinden biri olarak adlandırılmıştır [1].Derin öğrenme, yapay sinir ağlarının iyileştirilmesidir, daha yüksek düzeyde soyutlamaya ve verilerden daha iyi tahminlere izin veren daha fazla katmandan oluşur [2].Bugüne kadar, genel görüntüleme ve bilgisayar görme alanlarında önde gelen makine öğrenme aracı olarak ortaya çıkmaktadır.Özellikle, evrişimsel sinir ağları (CNN'ler), çok çeşitli bilgisayar görme görevleri için güçlü araçlar olduğunu kanıtlamıştır.Derin CNN'ler ham verilerden elde edilen orta ve üst düzey soyutlamaları otomatik olarak öğrenirler (örneğin, görüntüler).Son sonuçlar, CNN'lerden çıkarılan jenerik tanımlayıcıların doğal görüntülerde nesne tanıma ve yerelleştirmede son derece etkili olduğunu göstermektedir.Dünyanın dört bir yanındaki tıbbi görüntü analiz grupları hızla alana giriyor ve CNN'leri ve diğer derin öğrenme metodolojilerini çok çeşitli uygulamalara uyguluyor.Umut verici sonuçlar ortaya çıkıyor.Tıbbi görüntülemede, bir hastalığın doğru teşhisi ve\/veya değerlendirmesi hem görüntü edinimine hem de görüntü yorumlamasına bağlıdır.Görüntü satın alma, son yıllarda önemli ölçüde gelişti; cihazlar daha hızlı oranlarda veri elde etti ve çözünürlüğü artırdı.Bununla birlikte, görüntü yorumlama süreci, bilgisayar teknolojisinden henüz yeni yararlanmaya başlamıştır.Tıbbi imgelerin yorumlarının çoğu hekimler tarafından yapılır; ancak, insanlar tarafından görüntü yorumu öznelliği, tercümanlar arasında büyük varyasyonlar ve yorgunluk nedeniyle sınırlıdır.Birçok teşhis görevi, anormallikleri tespit etmek ve zaman içinde ölçümleri ve değişiklikleri ölçmek için ilk arama işlemini gerektirir.Bilgisayarlı araçlar, özellikle görüntü analizi ve makine öğrenimi, tedavi gerektiren bulguların tanımlanmasını kolaylaştırarak ve uzmanın iş akışını destekleyerek tanıyı iyileştirmenin kilit etkenleridir.Bu araçlar arasında, derin öğrenme hızla son teknoloji ürünü bir temel olduğunu kanıtlayarak, doğruluğun artmasına yol açıyor.Ayrıca veri analizinde daha önce deneyimlenmemiş ilerleme oranlarıyla yeni sınırlar açmıştır."}
{"_id":"5343b6d5c9f3a2c4d9648991162a6cc13c1c5e70","text":"İki bağımsız görüntü setini çevirmeyi amaçlayan denetimsiz görüntü çevirisi, eşleştirilmiş veri olmadan doğru yazışmaları keşfetmede zorlanır.Mevcut eserler, çevrilen görüntülerin dağıtımının hedef kümesinin dağıtımından ayırt edilemeyecek şekilde Generative Adversarial Networks (GAN) üzerine inşa edilir.Bununla birlikte, bu tür belirlenmiş seviye kısıtlamaları örnek seviyeli yazışmaları öğrenemez (örn.nesne transfigürasyon görevinde hizalanmış semantik parçalar).Bu sınırlama genellikle yanlış pozitiflerle sonuçlanır (örn.geometrik veya semantik eserler) ve daha ileri mod çökme sorununa yol açar.Yukarıdaki konuları ele almak için, Deep Attention GAN (DA-GAN) tarafından örnek seviye görüntü çevirisi için yeni bir çerçeve sunuyoruz.Böyle bir tasarım, DA-GAN'ın iki setten örnekleri yüksek yapılı gizli bir alanda tercüme etme görevini ayrıştırmasını sağlar.Özellikle, birlikte derin bir dikkat kodlayıcı öğreniyoruz ve örnek düzeyindeki yazışmalar sonuç olarak öğrenilen örneklere katılarak keşfedilebilir.Bu nedenle, kısıtlamalar hem set düzeyinde hem de örnek düzeyinde istismar edilebilir.Birkaç son teknoloji ile karşı karşılaştırmalar yaklaşımımızın üstünlüğünü gösterir ve geniş uygulama yeteneği, örneğin, biçim değiştirme, veri büyütme vb. etki alanı çeviri sorununun marjını zorlar.1"}
{"_id":"f1526054914997591ffdb8cd523bea219ce7a26e","text":"Bu yılın Mart ayında, Amerikan İstatistik Derneği (ASA), P-değerinin yaygın olarak yanlış kullanıldığı ve yanlış yorumlandığı yönündeki artan endişeye yanıt olarak, P-değerlerinin doğru kullanımı hakkında bir bildiri yayınladı.ASA tarafından verilen bu uyarıları, istatistik alanında derin bir geçmişe sahip olmayan klinisyenler ve araştırmacılar tarafından daha kolay anlaşılabilen bir dile çevirmeyi amaçlıyoruz.Dahası, P-değerlerinin sınırlarını, doğru kullanıldığında ve yorumlandığında bile göstermeyi ve yakın zamanda bildirilen iki çalışmayı örnek olarak kullanarak çalışma bulgularının klinik önemine daha fazla dikkat çekmeyi amaçlıyoruz.P değerlerinin genellikle yanlış yorumlandığını savunuyoruz.Yaygın bir hata, P  0.05'in boş hipotezin yanlış olduğu anlamına geldiğini ve P  0.05'in boş hipotezin doğru olduğu anlamına geldiğini söylemektir.0,05'lik bir P-değerinin doğru yorumu, eğer boş hipotez gerçekten doğru olsaydı, benzer veya daha aşırı bir sonucun, çalışmayı benzer bir örnekte tekrar ettikten sonra zamanın% 5'ini oluşturacağıdır.Başka bir deyişle, P-değeri, boş hipotez verilen verilerin olasılığı hakkında bilgi verir ve tam tersi değildir.P-değeri ile ilgili olası bir alternatif, güven aralığıdır (CI).Bir etkinin büyüklüğü ve bu etkinin tahmin edildiği belirsizlik hakkında daha fazla bilgi sağlar.Bununla birlikte, P-değerlerinin yerini alacak ve bilimsel sonuçların yanlış yorumlanmasını durduracak sihirli bir mermi yoktur.Bilim adamları ve okuyucular, istatistiksel testlerin, P-değerlerinin ve CI'lerin doğru, nüanslı yorumuna aşina olmalıdırlar."}
{"_id":"50ca90bc847694a7a2d9a291f0d903a15e408481","text":"Derinlik videosu, eklemli poz ve konuşma gibi birden fazla veri modalitesine dayanan insan hareketi tanıma için genelleştirilmiş bir yaklaşım önermekteyiz.Sistemimizde, her jest büyük ölçekli vücut hareketine ve el eklemlenmesi gibi yerel ince hareketlere ayrışır.Birden fazla ölçekte öğrenme fikri, bir jestin bir dizi karakteristik hareket dürtüsü veya dinamik poz olarak kabul edilmesi için zamansal boyuta da uygulanır.Her modalite ilk olarak kısa spatio-temporal bloklarda ayrı ayrı işlenir, burada ayrımcı veriye özgü özellikler ya manuel olarak çıkarılır ya da öğrenilir.Son olarak, büyük ölçekli zamansal bağımlılıkları, veri füzyonunu ve sonuçta jest sınıflandırmasını modellemek için bir Tekrarlayan Sinir Ağı kullanıyoruz.Multimodal Gesture Recognition veri setindeki 2013 Challenge ile ilgili deneylerimiz, çeşitli mekansal ve zamansal ölçeklerde çoklu modalitelerin kullanılmasının, modelin ayrı kanallardaki gürültünün yanı sıra bireysel sınıflandırıcıların hatalarını telafi etmesini sağlayan performansta önemli bir artışa yol açtığını göstermiştir."}
{"_id":"586d7b215d1174f01a1dc2f6abf6b2eb0f740ab6","text":"Küçük kaymalara ve bozulmalara değişmez seyrek özellik dedektörleri hiyerarşisini öğrenmek için denetimsiz bir yöntem sunuyoruz.Ortaya çıkan özellik çıkarıcı, çoklu konvolüsyon filtrelerinden oluşur, ardından bitişik pencerelerdeki her filtre çıkışının maksimumunu hesaplayan bir özellik birleştirme katmanı ve nokta yönünde bir sigmoid doğrusal olmayanlık oluşur.İkinci bir seviye daha büyük ve daha değişmez özellikler, aynı algoritmayı birinci seviyeden özelliklerin yamaları üzerinde eğiterek elde edilir.Bu özellikler üzerinde denetimli bir sınıflandırıcının eğitimi, MNIST'te %0,64 hata ve kategori başına 30 eğitim örneği ile Caltech 101'de %54 ortalama tanıma oranı sağlar.Ortaya çıkan mimari konvolüsyonel ağlara benzer olsa da, katman açısından denetimsiz eğitim prosedürü, tamamen denetlenen öğrenme prosedürlerini vebalayan aşırı parametreleme problemlerini hafifletir ve çok az etiketli eğitim örneği ile iyi bir performans sağlar."}
{"_id":"80bcfbb1a30149e636ff1a08aeb715dad6dd9285","text":"0.15 m GaN HEMT proses teknolojisini kullanan iki yüksek verimli Ka-band güç amplifikatörünün tasarımı ve performansı sunulmaktadır.3 aşamalı dengeli amplifikatör için ölçülen in-fiksasyon sürekli dalga (CW) sonuçları, 30GHz'de 11W'a kadar çıkış gücü ve %30'a kadar güç katma verimliliği (PAE) gösterir.3 aşamalı tek uçlu tasarım, 6W'dan fazla çıkış gücü ve %34'e kadar PAE üretti.Dengeli ve tek uçlu MIC'ler için kalıp boyutu sırasıyla 3.243.60mm2 ve 1.743.24mm2'dir."}
{"_id":"284de726e700a6c52f9f8fb9f3de4d4b0ff778bb","text":"Tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler), dinamik olarak değişen zamansal bilgileri kullanma yetenekleri nedeniyle doğal olarak konuşma tanıma için uygundur.Derin RNN'lerin zamansal ilişkileri farklı zaman taneciklerinde modelleyebildikleri, ancak kaybolan gradyan sorunlarına maruz kaldıkları savunulmuştur.Bu makalede, bu sorunu hafifletmek için sadece zamansal boyut değil, aynı zamanda derinlik boyutu boyunca hesaplamayı formüle eden ızgara LSTM bloklarını kullanarak istiflenmiş uzun kısa süreli bellek (LSTM) RNN'lerini uzatıyoruz.Dahası, derinlik boyutunu daha güncel bilgi sağlamak için zamansal boyuta göre derinlik boyutunu önceliklendiririz, çünkü ondan elde edilen çıktı sınıflandırma için kullanılacaktır.Bu modele öncelik verilen Grid LSTM (pGLSTM) diyoruz.Dört büyük veri kümesi (AMI, HKUST, GALE ve MGB) üzerinde yapılan kapsamlı deneyler, pGLSTM'nin alternatif derin LSTM modellerinden daha iyi performans gösterdiğini, istiflenmiş LSTM'leri% 4 ila% 7 bağıl iyileştirme ile yendiğini ve tüm veri kümelerinde tek yönlü modeller arasında yeni kriterler elde ettiğini göstermektedir."}
{"_id":"2b211f9553ec78ff17fa3ebe16c0a036ef33c54b","text":"Marko A. Rodriguez AT&T Interactive'de grafik sistemleri mimarı.Markoat>markorodriguez.com adresinden ulaşılabilir.Peter Neubauer, Neo Technology'nin baş işletme sorumlusudur.Peter.neubauerat>neotechnology.com'da ulaşılabilir Bir grafik, noktalardan (yani köşelerden) ve çizgilerden (yani kenarlardan) oluşan bir veri yapısıdır.Bir grafiğin noktaları ve çizgileri karmaşık düzenlemeler halinde düzenlenebilir.Bir grafiğin nesneleri ve birbirleriyle olan ilişkilerini gösterme yeteneği, şaşırtıcı derecede çok sayıda şeyin grafik olarak modellenmesine izin verir.Yazılım paketlerini bir eve çerçeveleme sağlayan ahşap kirişlere bağlayan bağımlılıklardan, çoğu şey karşılık gelen bir grafik gösterimine sahiptir.Bununla birlikte, bir şeyi bir grafik olarak temsil etmenin mümkün olması, mutlaka grafik gösteriminin yararlı olacağı anlamına gelmez.Bir modelleyici, grafikleri depolayan ve işleyen çok sayıda araç ve algoritmadan yararlanabiliyorsa, böyle bir haritalamaya değer.Bu makale, hesaplamadaki grafik dünyasını araştırır ve grafik modellerinin yararlı olduğu durumları ortaya çıkarır."}
{"_id":"0c5e3186822a3d10d5377b741f36b6478d0a8667","text":"Yapay zekadaki merkezi bir sorun, kısmen gözlemlenebilir bir ortamda belirsizlik altında gelecekteki ödülü en üst düzeye çıkarmayı planlamaktır.Bu makalede, böyle bir ortamın modelini doğrudan eylem-gözlem çiftlerinin dizilerinden doğru bir şekilde öğrenen yeni bir algoritma öneriyor ve gösteriyoruz.Daha sonra, öğrenilen modelde plan yaparak ve orijinal ortamda neredeyse en uygun olan bir politikayı kurtararak gözlemlerden eylemlere döngüyü kapatırız.Özellikle, Predictive State Representation (PSR) parametrelerini öğrenmek için verimli ve istatistiksel olarak tutarlı bir spektral algoritma sunuyoruz.Algoritmayı, simüle edilmiş yüksek boyutlu, vizyon tabanlı bir mobil robot planlama görevinin bir modelini öğrenerek gösteriyoruz ve daha sonra öğrenilen PSR'de yaklaşık nokta tabanlı planlama yapıyoruz.Sonuçlarımızın analizi, algoritmanın çevrenin temel özelliklerini verimli bir şekilde yakalayan bir durum alanı öğrendiğini göstermektedir.Bu gösterim, az sayıda parametre ile doğru tahmin sağlar ve başarılı ve verimli planlama sağlar."}
{"_id":"16611312448f5897c7a84e2f590617f4fa3847c4","text":"Gizli Markov Modelleri (HMM'ler), ayrık zaman serilerini modellemek için en temel ve yaygın olarak kullanılan istatistiksel araçlardan biridir.Tipik olarak, her zamanki yerel optima sorunlarından muzdarip olan deniz rch sezgiselleri (Baum-Welch \/ EM algoritması gibi) kullanılarak öğrenilirler.Gen eril'de bu modellerin altta yatan dağılımdan alınan örneklerle öğrenilmesinin zor olduğu bilinmekle birlikte, bir nat ur l ayırma koşulu altında HMM'leri öğrenmek için ilk olarak mümkün olan verimli algoritmayı (örnek ve hesaplama karmaşıklığı açısından) sunuyoruz.Bu durum kabaca lear ning karışımı dağılımları için düşünülen ayırma koşullarına benzer (aynı şekilde, bu modellerin genel olarak öğrenilmesi zordur).Ayrıca, örnek compl çıkış sonuçlarımız açıkça farklı (ayrık) gözlemlerin sayısına bağlı değildir - bu sayıya dolaylı olarak underlyin g HMM'nin spektral özellikleri aracılığıyla bağlıdırlar.Bu, algoritmayı özellikle çok sayıda gözlemle, örneğin observati alanının açık olduğu doğal dil işlemedekiler gibi, bazen bir dildeki kelimelerle algılamak için uygulanabilir hale getirir.Son olarak, algoritma özellikle basittir, sadece bir singula r değeri ayrışması ve matris çarpmalarına dayanır."}
{"_id":"8ad6fda2d41dd823d2569797c8c7353dad31b371","text":"Bir kullanıcının özel anahtarının nitelikler üzerindeki herhangi bir erişim formülü açısından ifade edilmesini sağlayan bir Öznitelik Tabanlı Şifreleme (ABE) şeması oluşturuyoruz.Önceki ABE şemaları sadece monoton erişim yapılarını ifade etmekle sınırlıydı.Kararlı Çift Doğrusal Diffie-Hellman (BDH) varsayımına dayanan planımız için bir güvenlik kanıtı sunuyoruz.Dahası, yeni şemamızın performansı, mevcut, daha az ifade edici şemalarla olumlu bir şekilde karşılaştırılıyor."}
{"_id":"4f3dbfec5c67f0fb0602d9c803a391bc2f6ee4c7","text":"4.9 ps\/sub pp\/\/0.65 ps\/sub rms\/ jitter ve -113.5 dBc\/Hz faz gürültüsü ile 10 MHz ofsette 20 GHz faz kilitli döngü sunulmaktadır.Dirençleri bir anahtarla değiştiren ve bir invertör referans mahmuzunu -44.0 dBc'ye kadar bastıran yarım görev örneklenmiş bir ileri besleme döngü filtresi.Negatif-g\/sub m\/ osilatörünün faz gürültüsünü birleştirilmiş bir mikro şerit rezonatörü ile en aza indiren bir tasarım yineleme prosedürü özetlenmiştir.Darbeli mandallardan yapılmış statik frekans bölücüleri, flip-floplardan yapılmış olanlardan daha hızlı çalışır ve 2:1 frekans aralığına ulaşır.0.13-\/spl mu\/m CMOS'ta üretilen faz kilitli döngü, 17.6 ila 19.4GHz arasında çalışır ve 480mW'yi dağıtır."}
{"_id":"1fcaf7ddcadda724d67684d66856c107375f448b","text":"Belgelerdeki etiketleri ve kurucu cümlelerini ortaklaşa kullanan metin sınıflandırması için yeni bir Convolutional Neural Network (CNN) modeli sunuyoruz.Spesifik olarak, annotatörlerin genel belge kategorizasyonlarını destekleyen cümleleri (veya snippet'leri) açıkça işaretledikleri senaryoları göz önünde bulundururuz, yani rasyonellik sağlarlar.Modelimiz, her bir belgenin bileşen cümlelerinin vektör gösterimlerinin doğrusal bir kombinasyonu ile temsil edildiği hiyerarşik bir yaklaşımla bu tür denetimden yararlanır.Verilen bir cümlenin rasyonel olma olasılığını tahmin eden cümle düzeyinde bir convolutional model önereceğiz ve daha sonra her cümlenin katkısını bu tahminlerle orantılı olarak toplam belge gösterimine ölçeklendireceğiz.Belge etiketlerine ve ilişkili gerekçelere sahip beş sınıflandırma veri kümesi üzerinde yapılan deneyler, yaklaşımımızın sürekli olarak güçlü temellerden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.Dahası, modelimiz doğal olarak tahminleri için açıklamalar sağlar."}
{"_id":"20b41b2a0d8ee71efd3986b4baeed24eba904350","text":"OBEKTİF Gelişmekte olan ülkelerdeki anne depresyonu ve çocuk gelişimi arasındaki ilişkiyi sistematik bir literatür incelemesi ve meta-analiz yoluyla araştırmak.YÖNTEMLER Gelişmekte olan ülkelerden 2010 yılına kadar yayınlanan anne depresyonu ve çocuk gelişimi üzerine çalışmalar için altı veri tabanı arandı.Standart meta-analitik yöntemler takip edildi ve depresif annelerin çocuklarında hafif ve bodurluk için havuzlu oran oranları (OR'lar) tüm çalışmalar için rastgele efekt modelleri ve çalışma tasarımı, anne depresyonuna maruz kalma ve sonuç değişkenleri ile ilgili katı kriterleri karşılayan çalışma alt kümeleri kullanılarak hesaplandı.Seçilen çalışmalar için nüfus atfedilebilir risk (PAR) tahmin edildi.11 ülkeden toplam 13.923 anne ve çocuk çifti dahil olmak üzere on yedi çalışma, dahil olma kriterlerini karşıladı.Depresyon veya depresif belirtileri olan annelerin çocuklarının hafif (OR: 1.5; %95 güven aralığı, CI: 1.2-1.8) veya bodur (OR: 1.4; %95 CI: 1.2-1.7) olma olasılığı daha yüksekti.Üç uzunlamasına çalışmanın subanalizi daha güçlü bir etki gösterdi: Düşük ağırlık için OR 2.2 (% 95 CI: 1.5-3.2) ve bodurluk için 2.0 (% 95 CI: 1.0-3.9) idi.Seçilen çalışmalar için PAR, bebek popülasyonunun tamamen maternal depresif semptomlara maruz kalmaması durumunda %23 ila %29 daha az çocuğun hafif veya bodur olacağını göstermiştir.SONUÇ Anne depresyonu, erken çocukluk dönemindeki düşük kiloluluk ve bodurluk ile ilişkiliydi.Mekanizmaları ve nedenleri belirlemek için zorlu prospektif çalışmalara ihtiyaç vardır.Erken teşhis, tedavi ve anne depresyonunun önlenmesi, gelişmekte olan ülkelerde çocuk dublörlüğünün ve düşük kilonun azaltılmasına yardımcı olabilir."}
{"_id":"c596f88ccba5b7d5276ac6a9b68972fd7d14d959","text":"Gerçek nesnelerin fiziksel dünyasını BT sistemlerinin sanal dünyası ile bir araya getirerek, Nesnelerin İnterneti hem kurumsal dünyayı hem de toplumu önemli ölçüde değiştirme potansiyeline sahiptir.Bununla birlikte, terim farklı topluluklar tarafından çok fazla abartılmış ve farklı şekilde anlaşılmıştır, çünkü özellikle IoT böyle bir teknoloji değildir, ancak farklı mühendislik alanlarına ilişkin heterojen - genellikle yeni - teknolojilerin yakınsamasını temsil eder.Ortak bir anlayışa ulaşmak için gereken şey, Nesnelerin İnterneti için bir alan modelidir, ana kavramları ve ilişkilerini tanımlar ve ortak bir sözlüğü ve taksonomi olarak hizmet eder ve böylece Nesnelerin İnterneti'nin daha ileri bilimsel söylem ve gelişimi için bir temel oluşturur.Gösterdiğimiz gibi, böyle bir alan modeline sahip olmak, bir şablon sağladığı ve böylece kullanım durumlarının analizini yapılandırdığı için beton IoT sistem mimarilerinin tasarımında da yararlıdır."}
{"_id":"5a9f4dc3e5d7c70d58c9512d7193d079c3331273","text":"Gaussian Process Dynamical Models'in (GPDM'ler) 3D insanlar için insan pozu ve hareket sabıkalarını öğrenmek için kullanılmasını savunuyoruz.Bir GPDM, eğitim verilerine yakın pozlara ve hareketlere daha yüksek olasılık sağlayan bir yoğunluk fonksiyonuna sahip, insan hareket verilerinin düşük boyutlu bir gömülmesini sağlar.Bayesian modeli ile bir GPDM'nin ortalaması nispeten az miktarda veriden öğrenilebilir ve eğitim setinin dışındaki hareketlere zarif bir şekilde genelleşir.Burada GPDM'yi, önemli stilistik varyasyonlarla hareketlerden öğrenmeye izin verecek şekilde değiştiriyoruz.Ortaya çıkan sabıkalar, zayıf ve gürültülü görüntü ölçümlerine ve önemli oklüzyonlara rağmen bir dizi insan yürüyüş stilini izlemek için etkilidir."}
{"_id":"c3f2d101b616d82d07ca2cc4cb8ed0cb53fde21f","text":"Elde edilen veri kümesinde bildirilen mevcut CD ve EMD değerlerimize referans sağlamak için insan çalışması yaptık.İnsan konusuna görüntüden üçgen örgü oluşturmak için bir GUI aracı sağladık.Araç (bkz. Şekil 1), kullanıcının örgüyü 3D olarak düzenlemesini ve modellenmiş nesneyi giriş resmine geri hizalamasını sağlar.Doğrulama setimizin girdi görüntülerinden toplam 16 model oluşturulur.N = 1024 puan her modelden örneklenir."}
{"_id":"32791996c1040b9dcc34e71a05d72e5c649eeff9","text":"Ambulatuvar elektrokardiyografi, klinik uygulamada, sıradan günlük aktiviteler sırasında kalbin anormal elektriksel davranışlarını tespit etmek için giderek daha fazla kullanılmaktadır.Bu izlemenin faydası, daha önce hastaların sabit olduğu gece apnesi çalışmalarına veya stres testi için multilead EKG sistemlerinin kullanılmasına dayanan solunum yoluyla geliştirilebilir.Tek kurşunlu taşınabilir EKG monitöründen elde edilen altı solunum ölçümünü, aynı anda ölçülen solunum hava akımı ile karşılaştırdık.Günlük yaşamın (yalan söyleme, oturma, ayakta durma, yürüme, koşu, koşma ve merdiven tırmanışı) ve altı gecelik çalışmaların kapsadığı on adet kontrollü 1-saatlik kayıt yapıldı.En iyi yöntem, RR aralığının uzamasına ve kısaltılmasına dayanan ortalama 0.2-0.8 Hz bantgeçirmesi filtresi ve RR tekniğiydi.Referans altın standardı ile ortalama hata oranları dakikada plusmn4 nefes (bpm) (tüm aktiviteler), plusmn2 bpm (yalanlama ve oturma) ve plusmn1 nefes (gece çalışmaları) idi.İstatistiksel olarak benzer sonuçlar, veri toplama prosedürlerini basitleştiren tam EKG dalga formundan elde edilen en iyi teknikle karşılaştırıldığında, yalnızca kalp atış hızı bilgisi (RR tekniği) kullanılarak elde edildi.Çalışma, solunumun, geleneksel yöntemlerden önemli farklılıklar olmaksızın tek yönlü bir EKG'den dinamik faaliyetler altında elde edilebileceğini göstermektedir."}
{"_id":"7eac1eb85b919667c785b9ac4085d8ca68998d20","text":"Eğitim ve öğretim, bir neslin bilgeliğinin, bilgisinin ve becerilerinin bir sonraki nesillere aktarıldığı süreçtir.Bugün iki form f eğitim ve öğretim vardır: geleneksel eğitim ve uzaktan eğitim.Mobil öğrenme veya \"M-Lear ning\", bir d tablet bilgisayar, MP3 çalar, akıllı telefonlar ve cep telefonları gibi mobil cihazlar aracılığıyla öğrenme sürecini desteklemenin modern yollarını sunar.Bu belge, eğitim amaçlı mobil öğrenmenin alt konusunu tanıtmaktadır.Mobil cihazların öğretim ve öğrenme uygulamaları üzerinde ne gibi etkileri olduğunu inceler ve mobil cihazlarda d igital medya kullanımının sunduğu fırsatlara bakmaya devam eder.Bu makalenin temel amacı, mobi le öğrenmenin mevcut durumunu, faydalarını, zorluklarını ve öğretmeyi ve öğrenmeyi desteklemek için bariyerleri tanımlamaktır.Ocak-Mart 2013 tarihleri arasında bibliyografik ve internet araştırmaları yoluyla toplanan bu makale için veriler.Bu yazıda dört ana konu ele alınacaktır: 1.Mobil Öğrenmenin Analizi.2.Mobil Öğrenmeden E-Öğrenimi Farklılaştırmak 3.Mobil Öğrenmenin Değeri ve Faydaları 4.M obile Öğrenmenin Zorlukları ve Engelleri: Çalışma, Uzaktan Eğitim olarak M-Öğrenmenin toplum ty'ye büyük faydalar getirdiğini göstermiştir: Gerektiğinde Eğitim, herhangi bir yerde eğitim; Öğrenci merkezli yardımcı ntent; Çalışma sorunlarına yeniden girişten kaçınma; Vergi mükellefleri için eğitim ve eğitim merkezlerinde tam olarak işgal edilen du ring üniversite dersleri ve oturumları; ve Öğretme ve öğrenmenin sanayileşmesi.Ayrıca, dizüstü bilgisayarlar, mobil Tabletler, iPod touch ve iPad'ler, mobil e öğrenme için çok popüler cihazlardır, çünkü maliyet ve kullanılabilirliklerinden dolayı f uygulamalarıdır.-----------------------------------"}
{"_id":"57820e6f974d198bf4bbdf26ae7e1063bac190c3","text":null}
{"_id":"8e393c18974baa8d5d704edaf116f009cb919463","text":"Yüksek hızlı bir SerDes, yüksek hızlı çalışma, yoğun eşitleme tekniği, düşük güç tüketimi, küçük alan ve sağlamlık gibi birçok zorluğu karşılamalıdır.Yeni standartları karşılamak için, böyle bir OIF CEI-25G-LR, CEI-28G-MR\/SR\/VSR, IEEE802.3bj ve 32G-FC, veri oranları 25 ila 28Gb\/s'ye çıkarılır, bu da önceki nesil SerDes'ten %75 daha yüksektir.Tek çipe entegre edilmiş yüzlerce şeritli SerDes uygulamaları için, yüksek performansı korurken güç tüketimi çok önemli bir faktördür.28Gb\/s veya daha yüksek veri hızında [1-2] daha önceki birkaç çalışma vardır.Kritik zamanlama marjını karşılamak için yuvarlanmamış bir DFE kullanırlar, ancak yuvarlanmamış DFE yapısı DFE dilimleyici sayısını artırarak genel gücü ve kalıp alanını arttırır.Bu zorlukların üstesinden gelmek için çeşitli devreler ve mimari teknikler tanıtıyoruz.Analog ön uç (AFE), tek aşamalı bir mimari ve 15dB destek sağlayan transimpedans amplifikatöründe (TIA) kompakt bir on-chip pasif indüktör kullanır.Boost adaptiftir ve adaptasyon döngüsü, grup gecikme adaptasyonu (GDA) algoritması kullanılarak karar geri besleme ekolayzırından (DFE) adaptasyon döngüsünden ayrılır.DFE, güç ve alan azaltma için 2 toplam hata mandalı ile yarı dereceli 1-taplı yuvarlanmamış bir yapıya sahiptir.İki aşamalı bir duyu amplifikatörü tabanlı dilimleyici, 15mV ve DFE zamanlama kapatma hassasiyeti sağlar.Ayrıca yeni bir aktif indüktör devresi kullanan yüksek hızlı bir saat tamponu geliştiriyoruz.Bu aktif indüktör devresi, devre çalışma noktalarını optimize etmek için çıkış-ortak-mode voltajını kontrol etme özelliğine sahiptir."}
{"_id":"505c58c2c100e7512b7f7d906a9d4af72f6e8415","text":"Page ii Complex Adaptive Systems John H. Holland, Christopher Langton ve Stewart W. Wilson, Doğal ve Yapay Sistemlerde Adaptasyon Danışmanları: Biyoloji, Kontrol ve Yapay Zeka Uygulamaları ile Giriş Analizi, MIT Press edition John H. Holland Özerk Sistemlere Doğru: Francisco J. Varela ve Paul Bourgine Genetik Programlamanın Düzenlediği İlk Avrupa Yapay Yaşam Konferansının Bildirileri: Doğal Yöntemlerle Bilgisayarların Programlaması Üzerine."}
{"_id":"3a46c11ad7afed8defbb368e478dbf94c24f43a3","text":"Büyük miktarda verinin işlenmesine bağlı olan bilimsel sorunlar, birden fazla alandaki zorlukların üstesinden gelmeyi gerektirir: büyük ölçekli veri dağıtımını yönetmek, verilerin hesaplama kaynaklarıyla birlikte yerleştirilmesi ve planlanması ve büyük miktarda verinin depolanması ve aktarılması.Yüksek performanslı hesaplama ve Apache-Hadoop paradigması olarak adlandırılan, veri yoğun uygulamalar için iki önemli paradigmanın ekosistemlerini analiz ediyoruz.Her iki paradigmanın iki yaklaşımını analiz etmek için bir temel, ortak terminoloji ve işlevsel faktörler önermekteyiz.\"Big DataOgres\" kavramını ve onların yönlerini, iki paradigma arasında bulunan en yaygın uygulama iş yüklerini anlama ve karakterize etme aracı olarak tartışıyoruz.Daha sonra iki paradigmanın göze çarpan özelliklerini tartışıyoruz ve iki yaklaşımı karşılaştırıyoruz.Özellikle, bu paradigmaların ortak uygulamalarını \/ yaklaşımlarını inceliyoruz, mevcut \"mimarilerinin\" nedenlerine ışık tutuyoruz ve bunları kullanan bazı tipik iş yüklerini tartışıyoruz.Önemli yazılım ayrımlarına rağmen, mimari benzerlik olduğuna inanıyoruz.Farklı düzeylerde ve bileşenlerde farklı uygulamaların potansiyel entegrasyonunu tartışıyoruz.Karşılaştırmamız, iki paradigmanın tamamen niteliksel bir incelemesinden, yarı-kuantatif bir metadolojiye doğru ilerler.Basit ve yaygın olarak kullanılan bir Ogre (K-anlamlama) kullanıyoruz, her iki paradigmadan da çeşitli uygulamaları kapsayan bir dizi temsili platformdaki performansını karakterize ediyoruz.Deneylerimiz, iki paradigmanın göreceli güçlerine dair bir içgörü sağlar.Ogres setinin, iki paradigmayı farklı boyutlar boyunca değerlendirmek için bir ölçüt olarak hizmet edeceğini öne sürüyoruz."}
{"_id":"dc7024840a4ba7ab634517fae53e77695ff5dda9","text":"Bu makalede, akıllı telefonları giyilebilir algılama cihazları olarak kullanan insan faaliyetlerinin tanınması için, engelliler ve yaşlılar için uzaktan hasta aktivitesi izleme gibi yardımcı yaşam uygulamalarını hedefleyen yeni bir enerji verimli yaklaşım önermekteyiz.Yöntem, değiştirilmiş çok sınıflı Destek Vektör Makinesi (SVM) öğrenme algoritması önermek için sabit noktalı aritmetiği kullanır ve karşılaştırılabilir sistem doğruluk seviyelerini korurken, akıllı telefon pil ömrünü geleneksel kayan nokta tabanlı formülasyona göre daha iyi korumayı sağlar.Deneyler, bu yaklaşım ile geleneksel SVM arasında, önerilen yöntemin avantajlarını vurgulayarak, tanıma performansı ve pil tüketimi açısından karşılaştırmalı sonuçlar göstermektedir."}
{"_id":"f4cdd1d15112a3458746b58a276d97e79d8f495d","text":"Bir sinir ağının çıkışının gradyan normunu girdilerine göre düzenli hale getirmek, birkaç kez yeniden keşfedilen güçlü bir tekniktir.Bu makale, gradyan düzenlileştirmenin, özellikle eğitim verilerinin miktarı küçük olduğunda, modern derin sinir ağlarını kullanarak, görme görevlerinde sınıflandırma doğruluğunu sürekli olarak artırabileceğinin kanıtlarını sunmaktadır.Düzenlileştiricilerimizi daha geniş bir Jacobian tabanlı düzenlileştirici sınıfının üyeleri olarak tanıtıyoruz.Gerçek ve sentetik veriler üzerinde ampirik olarak, öğrenme sürecinin eğitim noktalarının ötesinde kontrol edilen gradyanlara yol açtığını ve iyi genelleşen çözümlerle sonuçlandığını gösteriyoruz."}
{"_id":"984df1f081fbd623600ec45635e5d9a4811c0aef","text":"İki Vivaldi anten dizisi sunuldu.Birincisi, tuğla \/ beton duvar görüntüleme için STW uygulamaları için 1.2 ila 4 GHz bandını kapsayan 8-elementli konik bir yuva dizisidir.İkincisi, kuru duvardan nüfuz ederken yüksek çözünürlüklü görüntüleme için 8 ila 10.6 GHz arasında çalışan 16-elementli bir antipodal dizidir.İki tasarıma dayanarak ve Vivaldi anten dizisini beslemek için mikro şerit geçişi için pürüzsüz geniş bant yuvası kullanarak, 110 GHz frekans bandı kaplanabilir.Alternatif olarak, tasarım 13 GHz veya 810 GHz bandını kapsayacak şekilde yeniden yapılandırılabilir bir yapıda kullanılabilir.Deneysel ve ölçülen sonuçlar tamamlanmış ve ayrıntılı olarak tartışılacaktır.Tasarımlar, kompakt yeniden yapılandırılabilir ve taşınabilir sistemlerin geliştirilmesini önemli ölçüde etkileyecektir."}
{"_id":"e3f4fdf6d2f10ebe4cfc6d0544afa63976527d60","text":"Bu makale, iki karşılıklı ortogonal polarizasyona duyarlı olan radyo astronomi enstrümantasyonu için 324-elementli 2-D geniş kenarlı bir dizi sunar.Dizi, çapraz şekilli bir yapıda düzenlenmiş dört Vivaldi anteni grubundan oluşan haç birimlerinden oluşur.Bu dizide kullanılan Vivaldi anteni, 6 GHz'de 3 GHz ve 44.2'de 87.5 simetrik ana kirişli bir radyasyon yoğunluğu karakteristiği sergiler.Ölçülen maksimum yan\/arka lob seviyesi ana kiriş seviyesinin 10.3 dB altındadır.Dizi, ızgara loblarının oluşumu olmadan 5.4 GHz'lik yüksek bir frekansta çalışabilir."}
{"_id":"1a090df137014acab572aa5dc23449b270db64b4","text":null}
{"_id":"9ae252d3b0821303f8d63ba9daf10030c9c97d37","text":"Doğal sahne kategorilerini öğrenmek ve tanımak için yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Önceki çalışmalardan farklı olarak, uzmanların eğitim setini açıklamalarını gerektirmez.Bir sahnenin görüntüsünü, denetimsiz öğrenme ile elde edilen kod kelimeler olarak gösterilen yerel bölgelerin bir koleksiyonuyla temsil ediyoruz.Her bölge bir \"tema\"nın parçası olarak temsil edilir.Önceki çalışmalarda, bu tür temalar uzmanların el açıklamalarından öğrenilirken, yöntemimiz tema dağıtımlarını ve temalar üzerindeki kod kelime dağıtımını denetimsiz olarak öğrenir.13 kategorili karmaşık sahnelerden oluşan geniş bir sette tatmin edici kategorilendirme performansları bildiriyoruz."}
{"_id":"fa6cbc948677d29ecce76f1a49cea01a75686619","text":"Bu makalede, bireysel nesnelerin veya bölgelerin segmentasyonunu ve işlenmesini aşan gerçek dünya sahnelerinin tanınmasının hesaplamalı bir modelini önermekteyiz.Prosedür, Uzaysal Zarf olarak adlandırdığımız sahnenin çok düşük boyutlu bir temsiline dayanmaktadır.Bir sahnenin baskın mekansal yapısını temsil eden bir dizi algısal boyut (doğallık, açıklık, pürüzlülük, genişleme, sağlamlık) önermekteyiz.Daha sonra, bu boyutların spektral ve kaba yerelleştirilmiş bilgiler kullanılarak güvenilir bir şekilde tahmin edilebileceğini gösteriyoruz.Model, semantik kategorilere (örneğin, sokaklar, otoyollar, kıyılar) üyeliği paylaşan sahnelerin birlikte kapalı olarak yansıtıldığı çok boyutlu bir alan oluşturur.Mekansal zarf modelinin performansı, nesne şekli veya kimliği hakkındaki belirli bilgilerin sahne kategorizasyonu için bir gereklilik olmadığını ve sahnenin bütünsel bir temsilini modellemenin olası semantik kategorisi hakkında bilgi verdiğini göstermektedir."}
{"_id":"1ac52b7d8db223029388551b2db25657ed8c9852","text":"Bu makalede, benzer birçok tahmin görevinden oluşan sorunlara bir makine öğrenme çözümü önermekteyiz.Bireysel görevlerin her birinin aşırı yüklenme riski yüksektir.Bu riski azaltmak için görevler arasında iki tür bilgi aktarımını birleştiriyoruz: çok görevli öğrenme ve hiyerarşik Bayesian modelleme.Çok görevli öğrenme, eldeki görevin tipik özellikleri olduğu varsayımına dayanır.Bu özellikleri elde etmek için, iki katmanlı büyük bir sinir ağı eğitiyoruz.Her görevin kendi çıktısı vardır, ancak girdiden gizli birimlere kadar olan ağırlıkları diğer tüm görevlerle paylaşır.Bu şekilde, nispeten büyük bir olası açıklayıcı değişken kümesi (ağ girdileri) daha küçük ve daha kolay bir özellik kümesine (gizli birimler) indirgenir.Bu özellik kümesi göz önüne alındığında ve uygun bir ölçek dönüşümünden sonra, görevlerin değiştirilebilir olduğunu varsayarız.Bu varsayım, hiperparametrelerin verilerden tahmin edilebileceği hiyerarşik bir Bayesian analizine izin verir.EEektif olarak, bu hiperpa-rametreler düzenlileştirici görevi görür ve aşırı ısınmayı önler.Sistemin zaman serisindeki durağanlıklara karşı nasıl sağlam hale getirileceğini ve daha fazla gelişme için talimatlar vermeyi anlatıyoruz.Gazete satışlarının tahmini ile ilgili bir veritabanındaki fikirlerimizi örneklendiriyoruz."}
{"_id":"1e56ed3d2c855f848ffd91baa90f661772a279e1","text":"Naif Bayes\/unigram, unigramların karışımı [6] ve Hofmann'ın olasılıksal latent semantik indeksleme (pLSI) olarak da bilinen bakış açısı modeli de dahil olmak üzere önceki birkaç modeli genelleştiren veya geliştiren metin ve diğer ayrık veri koleksiyonları için üretken bir model önermekteyiz [3].Metin modelleme bağlamında, modelimiz, her bir belgenin, sürekli değerli karışım oranlarının gizli bir Dirichlet rastgele değişkeni olarak dağıtıldığı konuların bir karışımı olarak üretildiğini varsayar.Çıkarım ve öğrenme, varyasyonel algoritmalar aracılığıyla verimli bir şekilde gerçekleştirilir.Bu modelin uygulamalarına ilişkin ampirik sonuçları metin modelleme, işbirlikçi filtreleme ve metin sınıflandırmasındaki sorunlara sunuyoruz."}
{"_id":"e990a41e8f09e0ef4695c39af351bf25f333eefa","text":null}
{"_id":"1f8116db538169de3553b1091e82107f7594301a","text":null}
{"_id":"539ea86fa738afd939fb18566107c971461f8548","text":"Yapılandırılmış çıkış alanlarına haritalamalar (diziler, ağaçlar, bölmeler, vb.)Tipik olarak, arama ve parametre tahmininin tam olarak gerçekleştirilebileceği basit grafiksel yapılara (örneğin doğrusal zincirler) sınıflandırma algoritmalarının uzantıları kullanılarak öğrenilir.Ne yazık ki, birçok karmaşık problemde, tam arama veya parametre tahmininin izlenebilir olması nadirdir.Kesin modelleri öğrenmek ve sezgisel yollarla arama yapmak yerine, bu zorluğu benimsiyoruz ve yapılandırılmış çıktı problemini yaklaşık arama açısından ele alıyoruz.Arama optimizasyonu olarak öğrenme için bir çerçeve ve yakınsama-oremleri ve sınırları ile iki parametre güncellemesi sunuyoruz.Empirik kanıtlar, öğrenme ve kod çözme konusundaki entegre yaklaşımımızın, kesin modelleri daha küçük hesaplama maliyetlerinden daha iyi performans gösterebileceğini göstermektedir."}
{"_id":"1219fb39b46aabd74879a7d6d3c724fb4e55aeae","text":"Teknoloji girişimciliği üzerine farklı türde aktörlere dağıtılan ajansı içeren bir bakış açısı geliştiriyoruz.Her oyuncu bir teknolojiyle ilgilenir ve bu süreçte ortaya çıkan teknolojik yolun dönüşümüyle sonuçlanan girdiler üretir.Teknolojik bir yola girişlerin istikrarlı bir şekilde birikmesi, dağıtılmış aktörlerin faaliyetlerini mümkün kılan ve kısıtlayan bir momentum oluşturur.Başka bir deyişle, ajans sadece dağıtılmakla kalmaz, aynı zamanda gömülüdür.Bu perspektifi, Danimarka'da ve Amerika Birleşik Devletleri'nde rüzgar türbinlerinin ortaya çıkışının altında yatan süreçlerin karşılaştırmalı bir çalışmasıyla açıklıyoruz.Karşılaştırmalı çalışmamız sayesinde, teknolojik yolların şekillendirilmesinde aktörlerin katılımına karşıt yaklaşımlar olarak “brölej” ve “kırılma” yı ortaya koyuyoruz.2002 Elsevier Science B.V. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"2266636d87e44590ade738b92377d1fe1bc5c970","text":null}
{"_id":"2af586c64c32baeb445992e0ea6b76bbbbc30c7f","text":null}
{"_id":"0e8b8e0c37b0ebc9c36b99103a487dbbbdf9ee97","text":null}
{"_id":"2c03df8b48bf3fa39054345bafabfeff15bfd11d","text":"Daha derin sinir ağlarını eğitmek daha zordur.Daha önce kullanılanlardan önemli ölçüde daha derin olan ağların eğitimini kolaylaştırmak için artık bir öğrenme çerçevesi sunuyoruz.Katmanları, referanssız fonksiyonları öğrenmek yerine, katman girdilerine referansla artık fonksiyonları öğrenmek olarak açıkça yeniden düzenleriz.Bu artık ağların optimize edilmesinin daha kolay olduğunu ve önemli ölçüde artan derinlikten doğruluk kazanabileceğini gösteren kapsamlı ampirik kanıtlar sunuyoruz.ImageNet veri kümesinde, kalan ağları 152 katmana kadar derinlikle değerlendiririz - VGG ağlarından 8  daha derin, ancak yine de daha düşük karmaşıklığa sahiptir.Bu artık ağların bir topluluğu, ImageNet test setinde% 3.57 hata elde eder.Bu sonuç, ILSVRC 2015 sınıflandırma görevinde 1. sırada yer aldı.Ayrıca 100 ve 1000 katmanla CIFAR-10 üzerinde analiz sunuyoruz.Temsillerin derinliği, birçok görsel tanıma görevi için merkezi öneme sahiptir.Sadece son derece derin gösterimlerimiz nedeniyle, COCO nesne algılama veri kümesinde% 28 göreceli bir iyileşme elde ediyoruz.Derin kalıntı ağları, ImageNet algılama, ImageNet yerelleştirme, COCO algılama ve COCO segmentasyonu görevlerinde de 1. sırayı kazandığımız ILSVRC & COCO 2015 yarışmalarına gönderimlerimizin temelleridir."}
{"_id":"5763c2c62463c61926c7e192dcc340c4691ee3aa","text":"Tek görüntü süper çözünürlüğü (SR) için derin bir öğrenme yöntemi önermekteyiz.Yöntemimiz, düşük \/ yüksek çözünürlüklü görüntüler arasında uçtan uca bir haritalamayı doğrudan öğrenir.Haritalama, düşük çözünürlüklü görüntüyü girdi olarak alan ve yüksek çözünürlüklü olanı çıkaran derin bir evrişimsel sinir ağı (CNN) [15] olarak temsil edilir.Ayrıca, geleneksel seyrek kodlama tabanlı SR yöntemlerinin de derin bir evrişim ağı olarak görülebileceğini gösteriyoruz.Ancak, her bileşeni ayrı ayrı ele alan geleneksel yöntemlerin aksine, yöntemimiz tüm katmanları ortaklaşa optimize eder.Derin CNN'imiz hafif bir yapıya sahiptir, ancak son teknoloji restorasyon kalitesini gösterir ve pratik çevrimiçi kullanım için hızlı bir hıza ulaşır."}
{"_id":"2db168f14f3169b8939b843b9f4caf78c3884fb3","text":"Bu mektupta RF enerji toplama için geniş bant bükülmüş üçgen çok yönlü anten sunulmaktadır.Anten, 850 MHz'den 1.94 GHz'e kadar VSWR  2 için bir bant genişliğine sahiptir.Anten hem yatay hem de dikey polarize dalgaları alacak şekilde tasarlanmıştır ve tüm bant genişliği üzerinde kararlı bir radyasyon desenine sahiptir.Anten ayrıca enerji toplama uygulaması için optimize edilmiştir ve redresöre pasif voltaj amplifikasyonu ve empedans eşleşmesi sağlamak için 100  giriş empedansı için tasarlanmıştır.Sırasıyla 980 ve 1800 MHz'de 500 'luk bir yük için %60 ve %17'lik bir tepe verimliliği elde edilir.Bir hücre yerinde tüm bantları aynı anda toplarken, açık devre için 3.76 V voltaj ve 4.3 k  yük boyunca 1.38 V, rekten iki eleman dizisi kullanılarak 25 m'lik bir mesafede elde edilir."}
{"_id":"484ac571356251355d3e24dcb23bdd6d0911bd94","text":"Son bilimsel ve teknolojik gelişmeler, grafik olarak modellenen çok sayıda yapısal örüntüye tanık olmuştur.Sonuç olarak, büyük grafik veritabanlarında grafik koruma sorgularını etkili bir şekilde işlemek özel bir ilgi alanıdır.Bir grafik veritabanı G ve bir sorgu grafiği q göz önüne alındığında, grafik içerme sorgusu, q'yi altgraf(lar) olarak içeren G'deki tüm grafikleri almaktır.G'deki çok sayıda grafik ve izomorfizm testi için karmaşıklığın doğası nedeniyle, genel sorgu işleme maliyetini azaltmak için yüksek kaliteli grafik indeksleme mekanizmalarından yararlanmak arzu edilir.Bu makalede, grafik veritabanının sık ağaç özelliklerine dayanan yeni bir uygun maliyetli grafik indeksleme yöntemi önermekteyiz.Ağacın etkinliğini ve verimliliğini üç kritik açıdan indeksleme özelliği olarak analiz ediyoruz: özellik boyutu, özellik seçimi maliyeti ve budama gücü.Mevcut grafik tabanlı indeksleme yöntemlerinden daha iyi budama yeteneği elde etmek için, önceden maliyetli bir grafik madenciliği işlemi olmadan, sık ağaç özelliklerine (Tree) ek olarak, talep üzerine az sayıda ayrımcı grafik () seçeriz.Çalışmamız, (Tree+) grafik içerme sorgu problemini ele almak için işaretli (Tree+ Graph) indeksleme amacı için grafikten daha iyi bir seçim olduğunu doğrulamaktadır.İki anlamı vardır: (1) (Tree+) tarafından indeks inşası verimlidir ve (2) (Tree+) tarafından grafik içerme sorgusu işlemesi verimlidir.Deneysel çalışmalarımız, (Tree + ) kompakt bir indeks yapısına sahip olduğunu, indeks yapımında daha iyi bir büyüklük performansı elde ettiğini ve en önemlisi, güncel grafik tabanlı indeksleme yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir: gIndex ve C-Tree, grafik içerme sorgu işlemede."}
{"_id":"22749899b50c5113516b9820f875a580910aa746","text":"Hem L1 hem de L2 bantları GPS sinyallerini almak için geliştirilen küçük bir slot yüklü yama anteni tasarımı tartışılmaktadır.Çift bant kapsama L2 bandında bir yama modu ve L1 bandında bir slot modu kullanılarak elde edilir.Yüksek dielektrik malzeme ve menderesli slot hattı, anten boyutunu 25.4 mm çapında azaltmak için kullanılır.RHCP, iki ortogonal modu küçük bir 0 -90  hibrid çip ile birleştirerek elde edilir.Hem yama hem de slot modları, antenin yan tarafında elverişli bir şekilde bulunan tek bir yakınlık sondasını paylaşır (Şekil 1.1).Bu makale, tasarım prosedürünün yanı sıra simüle edilmiş anten performansı hakkında tartışmaktadır."}
{"_id":"afbe59950a7d452ce0a3f412ee865f1e1d94d9ef","text":"Takviye öğrenme, otonom robotların en az insan müdahalesi ile büyük davranış becerileri repertuarlarını öğrenmelerini sağlama vaadini tutar.Bununla birlikte, takviye öğreniminin robotik uygulamaları, öğrenme sürecinin özerkliğini genellikle gerçek fiziksel sistemler için pratik olan eğitim sürelerine ulaşma lehine tehlikeye atar.Bu tipik olarak el mühendisliği politika temsilleri ve insan kaynaklı gösterilerin tanıtılmasını içerir.Derin pekiştirme öğrenme, genel amaçlı sinir ağı politikalarını eğiterek bu sınırlamayı hafifletir, ancak doğrudan derin pekiştirme öğrenme algoritmalarının uygulamaları, görünürdeki yüksek örnek karmaşıklığı nedeniyle simule edilmiş ayarlar ve nispeten basit görevlerle sınırlandırılmıştır.Bu makalede, derin Q-fonksiyonlarının politika dışı eğitimine dayanan son zamanlarda derin bir takviye öğrenme algoritmasının karmaşık 3D manipülasyon görevlerini ölçeklendirebileceğini ve gerçek fiziksel robotları eğitecek kadar verimli bir şekilde derin sinir ağı politikalarını öğrenebileceğini gösteriyoruz.Eğitim sürelerinin, algoritmayı, politika güncellemelerini eş zamanlı olarak bir araya getiren birden fazla robota paralel hale getirerek daha da azaltılabileceğini gösteriyoruz.Deneysel değerlendirmemiz, yöntemimizin simülasyonda çeşitli 3D manipülasyon becerileri ve daha önce herhangi bir gösteri veya manuel olarak tasarlanmış gösterimler olmadan gerçek robotlarda karmaşık bir kapı açma becerisi öğrenebileceğini göstermektedir."}
{"_id":"b8aa8b5d06c98a900d8cea61864669b28c3ac0fc","text":"Bu makale, araç ortamında Vehicular Delay Tolerant Networks'te (VDTN) yönlendirme için önerilen yönlendirme protokollerinin kapsamlı bir anketini sunmaktadır.DTN'ler, kesinti ve kopukluğa maruz kalanlar ve Vehicular Ad-Hoc Networks (VANET) gibi yüksek gecikmeli olanlar da dahil olmak üzere çeşitli operasyonel ortamlarda kullanılır.Araç trafiğinin seyrek olduğu ve iletişim kuran taraflar arasındaki doğrudan uçtan uca yolların her zaman mevcut olmadığı özel bir VANET türüne odaklanıyoruz.Böylece, bu bağlamda iletişim Vehicular Delay Tolerant Network (VDTN) kategorisine girer.Bir RSU'nun (Road Side Unit) sınırlı iletim aralığı nedeniyle, uzak araçlar, VDTN'de doğrudan RSU'ya bağlanamayabilir ve bu nedenle paketleri iletmek için ara araçlara güvenmek zorunda kalabilir.Mesaj rölesi işlemi sırasında, son derece bölünmüş VANET'lerde tam uçtan uca yollar mevcut olmayabilir.Bu nedenle, ara araçlar mesajları fırsatçı bir şekilde tamponlamalı ve iletmelidir.Tampon, taşıma ve ileri taşıma yoluyla, mesaj sonunda kaynak ve hedef arasında hiçbir zaman uçtan uca bir bağlantı olmasa bile hedefe teslim edilebilir.DTN'deki protokollerin yönlendirilmesinin temel amacı, uçtan uca gecikmeyi en aza indirirken varış noktasına teslimat olasılığını en üst düzeye çıkarmaktır.Ayrıca, araç içi trafik modelleri araç ağlarında DTN yönlendirmesi için önemlidir, çünkü DTN yönlendirme protokollerinin performansı ağın nüfus ve hareketlilik modelleriyle yakından ilgilidir.2014 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"4555fd3622908e2170e4ffdd717b83518b123b09","text":"Kağıt, bir anten metal bir plakanın yanına yatay olarak yerleştirildiğinde anten parametreleri üzerindeki etkileri sunar.Plakanın sonlu boyutu ve dikdörtgen şekli vardır.Katlanmış bir dipol anten kullanılır ve plakanın üzerine simetrik olarak yerleştirilir.FEM (sonlu eleman yöntemi), anten parametrelerinin plakanın büyüklüğüne ve plaka ile anten arasındaki mesafeye olan bağımlılığını simüle etmek için kullanılır.Metal plakanın varlığı, eğer doğru mesafedeyse küçük bile olsa, antenin davranışında çok büyük değişikliklere neden olur.Plaka ne kadar büyükse, özellikle genişlikte, daha keskin ve dar olan radyasyon deseninin loblarıdır.Anten yüksekliği, radyasyon paterninin kaç lobuna sahip olduğunu tanımlar.Empedans, yönlendirme ve ön-arka oranı da dahil olmak üzere bir dizi anten parametresi, anten yüksekliği arttıkça periyodik olarak değişir.Antenin rezonans frekansı da metal plakanın etkisi altında değişir."}
{"_id":"d70cd3d2fe0a194321ee92c305976873b883d529","text":"Geniş bant 57.7  84.2 GHz Faz Değiştirici, faz ve dörtlü sinyal üretmek için kompakt bir Lange kuplörü kullanılarak sunulur.Lange kuplörü, IQ vektör modülasyonunu diferansiyel I ve Q sinyalleriyle sağlayan iki balun transformatörü tarafından takip edilir.Uygulanan Faz Değiştirici ortalama 6-dB ekleme kaybı ve 5-dB kazanç varyasyonu gösterir.Ölçülen ortalama rms fazı ve kazanç hataları sırasıyla 7 derece ve 1 dB'dir.Faz değiştirici, tuzak bakımından zengin bir substrat kullanılarak GlobalFoundries 45-nm SOI CMOS teknolojisinde uygulanmaktadır.Çip alanı 385 m  285 m'dir ve Faz Değiştirici 17 mW'dan daha az tüketir.Yazarların en iyi bilgisine göre, bu, hem 60 GHz bandını hem de E-band frekanslarını% 37'lik bir kesirli bant genişliği ile kapsayan ilk faz değiştiricidir."}
{"_id":"eb58118b9db1e95f9792f39c3780dbba3bb966cb","text":"Bu makale, nicel ölçümler elde etmek ve inme veya Parkinson hastalığı olan hastalar için spatiotemporal yürüyüş paternlerinden klinik göstergeleri araştırmak için giyilebilir bir atalet ölçüm sistemi ve ilişkili spatiotemporal yürüyüş analiz algoritmasını sunmaktadır.Giyilebilir sistem bir mikrodenetleyici, bir triaxial ivmeölçer, bir triaxial jiroskop ve bir RF kablosuz iletim modülünden oluşur.Ataletsel sinyal kazanımı, sinyal ön işlemesi, yürüyüş fazı tespiti ve ayak bileği hareket tahmini işlemlerinden oluşan spatiotemporal yürüyüş analiz algoritması, yürüyüş özelliklerinin ivmelerden ve açısal hızlardan çıkarılması için geliştirilmiştir.Doğru ayak bileği hareket aralığını tahmin etmek için, atalet sinyallerinin entegrasyon hatası birikimini azaltmak için ivmeleri ve açısal hızları tamamlayıcı bir filtreye entegre ettik.24 katılımcının tamamı, sistemi normal hızda 10 m düz bir çizgi boyunca yürümek için ayağına monte etti ve önerilen sistemin ve algoritmanın etkinliğini doğrulamak için yürüyüş kayıtları toplandı.Deneysel sonuçlar, tasarlanan spatiotemporal yürüyüş analiz algoritması ile önerilen atalet ölçüm sisteminin, spatiotemporal yürüyüş bilgilerini otomatik olarak analiz etmek için umut verici bir araç olduğunu, inme veya Parkinson hastalığının teşhisi için terapötik etkinliğin izlenmesi için klinik göstergeler olarak hizmet ettiğini göstermektedir."}
{"_id":"7e7f14f325d7e8d70e20ca22800ad87cfbf339ff","text":"Bu yayın, IEEE'nin telif hakkı taşımadığı makaleleri yeniden yazdırmayı içerir.Bu makaleler için tam metin IEEE Xplore'da mevcut değildir."}
{"_id":"002a8b9ef513d46dc8dcce85c04a87ae6a221b4c","text":"Regresyon ve sınıflandırma için yeni bir destek vektörü algoritması sınıfı önermekteyiz.Bu algoritmalarda, bir parametre, kişinin destek vektörlerinin sayısını etkin bir şekilde kontrol etmesine izin verir.Bu kendi başına yararlı olsa da, parametreleştirme, algoritmanın diğer serbest parametrelerinden birini ortadan kaldırmamızı sağlamanın ek avantajına sahiptir: regresyon durumunda doğruluk parametresi ve sınıflandırma durumunda düzenlileştirme sabiti C.Algoritmaları tanımlıyoruz, anlam ve seçim ile ilgili bazı teorik sonuçlar veriyoruz ve deneysel sonuçları rapor ediyoruz."}
{"_id":"0911bcf6bfff20a84a56b9d448bcb3d72a1eb093","text":"Bir otomatik kodlayıcının düzenli eğitimi tipik olarak büyük negatif değerleri alan gizli birim önyargılarıyla sonuçlanır.Olumsuz önyargıların, hem girdi verilerini temsil etmek hem de temsilin seyrekliğini sağlayan bir seçim mekanizması olarak hareket etmek olan gizli bir tabaka kullanmanın doğal bir sonucu olduğunu gösteriyoruz.Daha sonra, negatif önyargıların, içsel boyutsallığı yüksek olan veri dağılımlarının öğrenilmesini engellediğini gösteriyoruz.Ayrıca, gizli katmanın iki rolünü ayrıştıran ve standart otomatik kodlayıcıların tipik olarak başarısız olduğu çok yüksek içsel boyutsallığa sahip verilerdeki temsilleri öğrenmemizi sağlayan yeni bir aktivasyon fonksiyonu önermekteyiz.Decoupled aktivasyon fonksiyonu örtülü bir düzenlileştirici gibi davrandığından, model herhangi bir ek düzenlileştirme gerektirmeden, eğitim verilerinin yeniden yapılandırma hatasını en aza indirerek eğitilebilir."}
{"_id":"27f9b805de1f125273a88786d2383621e60c6094","text":"Bu makalede, hareket kontrolünü iyileştirmek ve tahminde bulunmak için izlenen mobil robotlar için kinematik bir yaklaşım önermekteyiz.Kayma ve parça-toprak etkileşimlerinden kaynaklanan karmaşık dinamikler, aracın tam hareketini pist hızları temelinde tahmin etmeyi zorlaştırır.Bununla birlikte, otonom navigasyon için gerçek zamanlı hesaplamalar, döngüdeki dinamikleri tanıtmadan etkili bir kinematik yaklaşım gerektirir.Önerilen çözüm, araçla ilgili olarak hareket düzlemindeki anlık dönme merkezlerinin (ICR'ler) dinamiklere bağlı olmasına, ancak sınırlı bir alanda yatmasına dayanmaktadır.Böylece, belirli bir arazi için sabit ICR konumlarını optimize etmek, takip edilen mobil robotlar için yaklaşık kinematik bir modelle sonuçlanır.İki farklı yaklaşım kinematik parametrelerin off-line tahmini için sunulmaktadır: (i) aracın tüm hız aralığı için dinamik modelin sabit tepki simülasyonu; (ii) bir genetik algoritmanın modeli gerçek sensör okumalarından üretebilmesi için deneysel bir kurulumun tanıtılması.Bu yöntemler, on-line odometrik hesaplamalar ve orta hızlarda sert yüzeyli düz bir toprak üzerinde Auriga mobil robotu ile düşük seviyeli hareket kontrolü için değerlendirildi.KEY WORDStracked araçlar, kinematik kontrol, mobil robotik, parametre tanımlama, dinamik simülasyon"}
{"_id":"04caa1a55b12d5f3830ed4a31c4b47921a3546f2","text":"Diziler, ağaçlar ve grafikler gibi yapılandırılmış veriler için tasarlanmış çekirdek sınıflandırıcılar ve regresörler, hesaplama biyolojisi ve ilaç tasarımı gibi bir dizi disiplinlerarası alanı önemli ölçüde ilerletmiştir.Tipik olarak, kerneller, yapıların istatistiklerinden yararlanan veya olasılıksal üretici modellerden yararlanan bir veri türü için önceden tasarlanmıştır ve daha sonra konveks optimizasyonu yoluyla çekirdeklere dayalı bir ayrımcı sınıflandırıcı öğrenilir.Bununla birlikte, böyle zarif bir iki aşamalı yaklaşım, kernel yöntemlerini milyonlarca veri noktasına kadar ölçeklendirmekten ve özellik gösterimlerini öğrenmek için ayrımcı bilgilerden faydalanmaktan da sınırlandırdı.Yapı2vec, latent değişken modellerinin özellik alanlarına yerleştirilmesi fikrine dayanan yapılandırılmış veri gösterimi için etkili ve ölçeklenebilir bir yaklaşım ve bu tür özellik alanlarını ayrımcı bilgiler kullanarak öğrenmeyi önermektedir.İlginçtir ki, structure2vec, ortalama alan ve inanç yayılımı gibi grafik model çıkarım prosedürlerine benzer bir şekilde bir dizi fonksiyon haritalama gerçekleştirerek özellikleri ayıklar.Milyonlarca veri noktasını içeren uygulamalarda, structure2vec'in 2 kat daha hızlı çalıştığını, 10, 000 kat daha küçük modeller ürettiğini, aynı zamanda son teknoloji tahmin performansına ulaştığını gösterdik."}
{"_id":"1dc5b2114d1ff561fc7d6163d8f4e9c905ca12c4","text":"Veriler normal olmayan bir şekilde dağıtıldığında, Pearson'un r'sinin öneminin bir testinin Tip I hata oranlarını şişirebileceği ve gücü azaltabileceği bilinmektedir.İstatistik ders kitapları ve simülasyon literatürü, Pearson'un korelasyonuna birkaç alternatif sunar.Ancak, bu alternatiflerin göreceli performansı belirsizdir.Pearson, Spearman'ın rütbe sıralaması, dönüşümü ve yeniden örnekleme yaklaşımları da dahil olmak üzere 12 yöntemi karşılaştırmak için iki simülasyon çalışması yapıldı.Çoğu örneklem boyutu (n  20) ile, Pearson korelasyonunu değerlendirmeden önce verilerin normal bir şekle dönüştürülmesiyle Tip I ve Tip II hata oranları en aza indirgenmiştir.Dönüşüm yaklaşımları arasında, genel amaçlı bir rütbe tabanlı ters normal dönüşüm (yani, rantit puanlarına dönüşüm) en yararlı oldu.Bununla birlikte, örnekler hem küçük (n  10) hem de son derece normal olmadığında, permütasyon testi genellikle çeşitli botstrap testleri de dahil olmak üzere diğer alternatiflerden daha iyi performans gösterdi."}
{"_id":"d3abb0b5b3ce7eb464846bbdfd93e0fbf505e954","text":"Bu makalede, substrat entegre dalga kılavuzları (SIW) tarafından beslenen üç farklı kompakt anten dizisini karşılaştırıyoruz.Anten kavramları radyatörlerin tipinde farklılık gösterir.Yuvalar manyetik doğrusal radyatörleri temsil eder, yamalar elektrikli yüzey radyatörleridir ve Vivaldi yuvaları seyahat-dalga antenlerine aittir.Bu nedenle, SIW besleyicileri heyecan verici anten elemanlarının farklı mekanizmalarından yararlanmak zorundadır.İncelenen anten dizilerinin empedans ve radyasyon özellikleri normalleştirilmiş frekansla ilişkilendirilmiştir.Anten dizileri, antenlerin durum değişkenleri, SIW besleyici mimarileri ve ilgili uygulama detayları üzerinde tasarlanmış antenlerin son parametrelerinin temel bağımlılıklarını göstermek için karşılıklı olarak karşılaştırılmıştır."}
{"_id":"e4acaccd3c42b618396c9c28dae64ae7091e36b8","text":"Yeni bir I\/Q alıcı dizisinin, her bir alıcı kanalındaki faz kaymalarını, bir alıcı ışınını bir olay RF sinyaline doğru işaret etmek için uyarladığı gösterilmiştir.Ölçülen dizi 8.1 GHz hızında çalışır ve dört eleman dizisi için +\/-35 derecelik direksiyon açılarını kapsar.Ek olarak, alıcı bir I \/ Q aşağı dönüştürücü içerir ve EVM ile 64QAM'ı% 4'ten daha az düşürür.Yonga 45 nm CMOS SOI işleminde üretilmiştir ve 143 mW dc güç tüketirken 3.45 mm2'lik bir alanı kaplar."}
{"_id":"149bf28af91cadf2cd933bd477599cca40f55ccd","text":"Ham görsel girdi verilerine dayanarak takviyeli öğrenme yapabilen bir öğrenme mimarisi önermekteyiz.Önceki yaklaşımların aksine, sadece kontrol politikası öğrenilmez.Başarılı olmak için, sistem aynı zamanda bağımsız olarak öğrenmeli, yüksek boyutlu bir girdi bilgi akışından ilgili bilgilerin nasıl çıkarılacağını öğrenme sistemine semantik olarak verilmemelidir.Bu yeni öğrenme mimarisinin ilk kanıtını zorlu bir kriterde, yani bir yarış yuvası otomobilinin görsel kontrolü üzerinde veriyoruz.Sadece başarı veya başarısızlıkla öğrenilen sonuç politikası, deneyimli bir insan oyuncu tarafından neredeyse hiç yenilmez."}
{"_id":"759d9a6c9206c366a8d94a06f4eb05659c2bb7f2","text":"Bugüne kadar, bilgisayar görüşündeki makine öğrenimine dayalı tanıma algoritmalarının neredeyse tüm deneysel değerlendirmeleri, tüm test sınıflarının eğitim zamanında bilindiği \"kapalı set\" tanıma biçimini almıştır.Görme uygulamaları için daha gerçekçi bir senaryo, dünyanın eksik bilgisinin eğitim zamanında mevcut olduğu ve bilinmeyen sınıfların test sırasında bir algoritmaya sunulabildiği \"açık set\" tanımadır.Bu makale, açık set tanımanın doğasını araştırıyor ve tanımını kısıtlı bir minimizasyon sorunu olarak resmileştiriyor.Açık set tanıma problemi, mevcut algoritmalar tarafından iyi bir şekilde ele alınmaz, çünkü güçlü bir genelleme gerektirir.Bir çözüme doğru bir adım olarak, 1 sınıf veya ikili bir SVM'nin doğrusal bir çekirdekle marjinal mesafelerinden bir karar alanı oluşturan bir \"1-vs-set makinesi\"ni tanıtıyoruz.Bu metodoloji, açık set tanımanın nesne tanıma ve yüz doğrulama dahil olmak üzere zorlu bir sorun olduğu bilgisayar görüşündeki birkaç farklı uygulama için geçerlidir.Caltech 256 ve ImageNet setleri üzerinde gerçekleştirilen büyük ölçekli çapraz veri seti deneylerinin yanı sıra Wild setindeki Labeled Faces üzerinde yapılan yüz eşleştirme deneyleri ile her ikisini de bu çalışmada değerlendiriyoruz.Deneyler, aynı görevler için mevcut 1-sınıf ve ikili SVM'lere kıyasla açık set değerlendirmesi için uyarlanmış makinelerin etkinliğini vurgulamaktadır."}
{"_id":"00960cb3f5a74d23eb5ded93f1aa717b9c6e6851","text":"Bayesian optimizasyonu, bilinmeyen, pahalı ve multimodal fonksiyonların küresel optimizasyonu için son derece etkili bir metodoloji olduğunu kanıtlamıştır.Dağılımları fonksiyonlar üzerinde doğru bir şekilde modelleme yeteneği, Bayesian optimizasyonunun etkinliği için kritik öneme sahiptir.Gaussian süreçleri fonksiyonlar üzerinde esnek bir ön koşul sağlamasına rağmen, modellenmesi zor olan çeşitli işlevler sınıfları vardır.Bunlardan en sık rastlananlarından biri de durağan olmayan fonksiyonlar sınıfıdır.Makine öğrenme algoritmalarının hiperparametrelerinin optimizasyonu, parametrelerin genellikle a priori olarak manuel olarak dönüştürüldüğü bir problem alanıdır, örneğin mekansal olarak değişen uzunluk ölçeğinin etkilerini hafifletmek için “log-uzayda” optimize ederek.Beta kümülatif dağıtım fonksiyonunu kullanarak giriş uzayının geniş bir bijektif dönüşüm veya çarpıklık ailesini otomatik olarak öğrenmek için bir metodoloji geliştiriyoruz.Warping çerçevesini çoklu görev Bayesian optimizasyonuna daha da genişletiyoruz, böylece birden fazla görev ortak bir sabit alana bükülebilir.Bir dizi zorlu kriter optimizasyonu görevinde, eğrilemenin dahil edilmesinin son teknoloji üzerinde büyük ölçüde geliştiğini, daha hızlı ve daha güvenilir sonuçlar ürettiğini gözlemliyoruz."}
{"_id":"b53e4c232833a8e663a9cf15dcdd050ff801c05c","text":"Heterojen veri akışlarının yüksek verimli gerçek zamanlı analizi için ölçeklenebilir bir sistem sunuyoruz.Mimarimiz, veriler sisteme geldikçe tahminsel analitik ve anomali tespiti için modellerin aşamalı olarak geliştirilmesini sağlar.Hadoop gibi, yüksek gecikme süresine sahip olabilen toplu veri işleme sistemlerinin aksine, mimarimiz, anındaki verilerin yutulmasına ve analiz edilmesine izin verir, böylece anormal davranışları gerçek zamanlı olarak algılar ve yanıtlar.Bu zamanlama, içeriden tehdit, finansal dolandırıcılık ve ağ ihlali gibi uygulamalar için önemlidir.Bu sistemin, içeriden gelen tehditleri tespit etme sorununa, yani bir kuruluşun kaynaklarının sistem kullanıcıları tarafından kötüye kullanılmasına ve deneylerimizin sonuçlarını kamuya açık bir içeriden tehdit veri kümesine sunma sorununa bir uygulamasını gösteriyoruz."}
{"_id":"39b58ef6487c893219c77c61c762eee5694d0e36","text":"Classi katyonu, veri madenciliğinin ortaya çıkmasında önemli bir sorundur.Her ne kadar classi katyonu geçmişte kapsamlı bir şekilde çalışılmış olsa da, classi katyon algoritmalarının çoğu yalnızca bellekle ilgili veriler için tasarlanmıştır, böylece veri madenciliği büyük veri setleri için uygunluklarını sınırlar.Bu makale, ölçeklenebilir bir klasman oluşturma konusundaki sorunları ele alıyor ve yeni bir klasi er olan SLIQ'un tasarımını sunuyor.SLIQ, hem sayısal hem de kategorik nitelikleri ele alabilen bir karar ağacı sınıfıdır.Ağaç-büyüme aşamasında yeni bir ön-sorsiyon tekniği kullanır.Bu sıralama prosedürü, disk yerleşik veri kümelerinin sınıfsal katyonunu etkinleştirmek için en geniş ağaç yetiştirme stratejisi ile entegre edilmiştir.SLIQ ayrıca ucuz olan ve kompakt ve doğru ağaçlarla sonuçlanan yeni bir ağaç budama algoritması kullanır.Bu tekniklerin kombinasyonu, SLIQ'un büyük veri kümelerini ölçeklendirmesini ve sınıfların, niteliklerin ve örneklerin (kayıtların) sayısına bakılmaksızın veri kümelerini sınıflandırmasını sağlar, böylece veri madenciliği için çekici bir araç haline gelir."}
{"_id":"1f25ed3c9707684cc0cdf3e8321c791bc7164147","text":"Sınıflandırma önemli bir veri madenciliği problemidir.Sınıflandırma iyi çalışılmış bir problem olmasına rağmen, mevcut sınıflandırma algoritmalarının çoğu, tüm veri kümesinin tamamının veya bir kısmının kalıcı olarak bellekte kalmasını gerektirir.Bu, büyük veritabanları üzerinden madencilik için uygunluklarını sınırlar.Tüm bellek kısıtlamalarını kaldıran ve hızlı ve ölçeklenebilir olan PRINT adı verilen yeni bir karar ağacı tabanlı sınıflandırma algoritması sunuyoruz.Algoritma aynı zamanda kolayca paralelleştirilerek birçok işlemcinin tek bir tutarlı model oluşturmak için birlikte çalışmasına izin verecek şekilde tasarlanmıştır.Burada da sunulan bu paralellik, mükemmel ölçeklenebilirlik de sergiler.Bu özelliklerin kombinasyonu, önerilen algoritmayı veri madenciliği için ideal bir araç haline getirir."}
{"_id":"7c3a4b84214561d8a6e4963bbb85a17a5b1e003a","text":null}
{"_id":"76c87ec44fc5dc96bc445abe008deaf7c97c9373","text":"Bu kağıt, standart yumuşak alt tabakanın tek bir tabakasında 100  diferansiyel mikro şerit hattı beslemeli bir düzlemsel ızgara dizisi anteni sunar.Anten, otomotiv radar uygulamaları için 79 GHz frekans bandında çalışır.Tek sıralı tasarımı, yükseklikte dar bir kiriş ve azimutta geniş bir kiriş sunar.Diferansiyel mikro şerit hattı beslemesi ile birlikte, anten frekans aralığında diferansiyel çok kanallı MIC'ler için uygundur."}
{"_id":"bc7308a97ec2d3f7985d48671abe7a8942a5b9f8","text":"Bu makale, potansiyel olarak ilgili bilgilerin çeşitli kaynaklarını bir araya getirmek için destek vektör makineleri (SVM'ler) kullanan bir duyarlılık analizi yaklaşımını tanıtmaktadır, bunlar arasında ifadeler ve sıfatlar için çeşitli tercih edilebilirlik önlemleri ve mevcut olduğunda metnin konusu hakkında bilgi bulunmaktadır.Tanıtılan özellikleri kullanan modeller, geçmişte etkili olduğu gösterilen unigram modelleri (Pang et al., 2002) ve unigram modellerinin lemmatize edilmiş versiyonları ile daha da birleştirilmiştir.Epinions.com'dan film inceleme verileri üzerine yapılan deneyler, unigram tarzı özellik tabanlı SVM'leri gerçek değerli tercih edilebilirlik önlemlerine dayananlarla birleştiren hibrit SVM'lerin üstün performans elde ettiğini ve bu verileri kullanarak şimdiye kadar yayınlanan en iyi sonuçları elde ettiğini göstermektedir.Konuyla ilgili daha küçük bir müzik incelemesi veri kümesi hakkında zenginleştirilmiş konu bilgileriyle zenginleştirilmiş bir özellik seti kullanan daha sonraki deneyler de rapor edilir, bunun sonuçları, konu bilgilerini bu tür modellere dahil etmenin de iyileşme sağlayabileceğini düşündürmektedir."}
{"_id":"be389fb59c12c8c6ed813db13ab74841433ea1e3","text":"İncir.1.İnsanların nesnelerle etkileşimleri hakkında nedenler yaratan bir yöntem olan iMapper'ı, hem makul bir sahne düzenlemesini hem de insan hareketlerini kurtarmak için, bir giriş monoküler videosunu en iyi açıklayan bir yöntem olarak sunuyoruz (bkz.Videoya scenelet (örneğin, A, B, C) adı verilen karakteristik etkileşimlere uyuyoruz ve bunları makul bir nesne düzenlemesini ve insan hareket yolunu (solda) yeniden oluşturmak için kullanıyoruz.En önemli zorluk, güvenilir uyumun bilinmeyen oklüzyonlar (yani latent) hakkında bilgi gerektirmesidir.(Sağ) Elle açıklamalı yer gerçeği nesne yerleşimleri üzerinde sonucumuzun bir kaplamasını (yukarıdan görünüm) gösteriyoruz.Nesne örgülerinin tahmini nesne kategorisi, konumu ve boyut bilgilerine göre yerleştirildiğini unutmayın."}
{"_id":"f24a1af3bd8873920593786d81590d29520cfebc","text":"Bu mektup, çok katmanlı substrat entegre dalga kılavuzu (MSIW) tekniğine dayanan yeni bir eliptik filtrenin tasarımını ve deneyini sunar.Dört katlanmış MSIW boşluklu bir C bandı eliptik filtre, yüksek frekanslı yapı simülatörü yazılımı kullanılarak simüle edilir ve iki katmanlı baskılı devre kartı işlemi ile üretilir, ölçülen sonuçlar iyi performans gösterir ve simüle edilen sonuçlarla uyumludur."}
{"_id":"8052bc5f9beb389b3144d423e7b5d6fcf5d0cc4f","text":"Öznitelikler nesneler tarafından paylaşılan semantik görsel özelliklerdir.Nesne tanımayı ve içerik tabanlı görüntü aramasını geliştirmek için gösterildiler.Özniteliklerin birden fazla kategoriyi kapsaması beklenirken, örn.Bir dalmaçya ve bir balinanın her ikisi de \"düz bir cilde\" sahip olabilir, tek bir özniteliğin görünümünün kategoriler arasında oldukça değiştiğini görüyoruz.Bu nedenle, bir kategoride öğrenilen bir öznitelik modeli başka bir kategoride kullanılamaz.Öznitelik modellerinin yeni kategorilere nasıl uyarlanacağını gösteriyoruz.Olumlu transferin, kategorilerin kaynak alanı ile yeni hedef alan arasında gerçekleşebilmesini, etki alanlarının veri dağılımlarının benzer olduğu özellik seçimiyle bulunan bir özellik alt alanında öğrenerek sağlarız.Yeni etki alanından gelen veriler sınırlı olduğunda, bu yeni etki alanı için öznitelik modellerini, yardımcı bir etki alanında (Adaptive SVM aracılığıyla) eğitilmiş modellerle düzenli hale getirmenin, öznitelik tahmininin doğruluğunu artırdığını gösteriyoruz."}
{"_id":"01094798b20e96e1d029d6874577167f2214c7b6","text":"Hızlı eş zamanlı hash tabloları, sistemleri daha fazla sayıda çekirdek ve iplikle ölçeklendirdiğimiz için giderek daha önemli bir yapı taşıdır.Bu makale, birden fazla okuyucu ve yazarı destekleyen yüksek verimli ve bellek verimli eş zamanlı özet tablosunun tasarımını, uygulanmasını ve değerlendirilmesini sunar.Tasarım, kritik bölüm uzunluğunu en aza indirmek ve algoritma yeniden mühendisliği yoluyla işlemciler arası tutarlılık trafiğini azaltmak gibi sistem düzeyinde optimizasyonlara dikkat etmekten kaynaklanmaktadır.Bu mühendisliğin mimari temelinin bir parçası olarak, bu kritik yapı bloğuna Intel'in son donanım işlem belleği (HTM) desteğini benimseyen deneyimlerimiz ve sonuçlarımız hakkında bir tartışmayı da içeriyoruz.Mevcut veri yapıları üzerinde kaba taneli bir kilit kullanarak eş zamanlı erişime izin vermenin, genel performansı daha fazla iplikle azalttığını görüyoruz.HTM bu yavaşlamayı biraz hafifletse de, ortadan kaldırmaz.Yüksek performans elde etmek için hem HTM'ye hem de ince taneli kilitleme için tasarımlara fayda sağlayan algoritmik optimizasyonlara ihtiyaç vardır.Performans sonuçlarımız, yeni hash tablo tasarımımızın - iyimser guguklu haşhaş etrafında- diğer optimize edilmiş eş zamanlı hash tablolarını, küçük anahtar değerli öğeler için önemli ölçüde daha az bellek kullanırken bile, ağır iş yükleri için 2.5x'e kadar optimize ettiğini göstermektedir.16 çekirdekli bir makinede, hash tablomuz neredeyse 40 milyon ekleme ve saniyede 70 milyondan fazla arama işlemi gerçekleştiriyor."}
{"_id":"5685a394b25fcb27b6ad91f7325f2e60a9892e2a","text":"Grafik veritabanları (GDB) son zamanlarda, verileri grafik benzeri yapı ile depolamak ve yönetmek için geleneksel veritabanlarının sınırlarını aşmak için ortaya çıkmıştır.Bugün, sosyal ağlar gibi grafik benzeri verileri yöneten birçok uygulama için bir gereksinimi temsil ediyorlar.Grafik veritabanlarındaki sorguları optimize etmek için uygulanan tekniklerin çoğu, geleneksel veritabanlarında, dağıtım sistemlerinde kullanılmıştır... ya da grafik teorisinden ilham alınmıştır.Bununla birlikte, grafik veritabanlarındaki yeniden kullanımları, dinamik yapı, son derece birbirine bağlı veriler ve veri ilişkilerine verimli bir şekilde erişme yeteneği gibi grafik veritabanlarının ana özelliklerine dikkat etmelidir.Bu makalede, grafik veritabanlarında sorgu optimizasyonu tekniklerini inceliyoruz.Özellikle, grafik benzeri verileri sorgulamayı geliştirmek için tanıttıkları özelliklere odaklanıyoruz."}
{"_id":"0541d5338adc48276b3b8cd3a141d799e2d40150","text":"MapReduce, çok çeşitli gerçek dünya görevlerine uygun büyük veri kümelerinin işlenmesi ve üretilmesi için bir programlama modeli ve ilişkili bir uygulamadır.Kullanıcılar hesaplamayı bir harita ve bir azaltma işlevi açısından belirler ve altta yatan çalışma zamanı sistemi, hesaplamayı büyük ölçekli makine kümeleri arasında otomatik olarak paralelleştirir, makine arızalarını işler ve ağ ve diskleri verimli bir şekilde kullanmak için makinelerarası iletişimi planlar.Programcılar sistemi kullanımı kolay buluyor: Son dört yılda Google'da on binden fazla farklı MapReduce programı dahili olarak uygulandı ve her gün ortalama yüz bin MapReduce işi Google'ın kümelerinde yürütülüyor ve günde toplam yirmi petabayttan fazla veri işleniyor."}
{"_id":"683c8f5c60916751bb23f159c86c1f2d4170e43f","text":null}
{"_id":"3a116f2ae10a979c18787245933cb9f984569599","text":"Kablosuz sensör ağları (WSN'ler) geniş bir uygulama yelpazesi için etkili bir çözüm olarak ortaya çıkmıştır.Geleneksel WSN mimarilerinin çoğu, bir algılama alanı üzerinde yoğun olarak konuşlandırılmış statik düğümlerden oluşur.Son zamanlarda, mobil unsurlara (ME'ler) dayanan birkaç WSN mimarisi önerildi.Çoğu, WSN'lerdeki veri toplama problemini çözmek için mobiliteden yararlanır.Bu makalede ilk olarak WSN'leri ME'lerle tanımlıyoruz ve ME'lerin rolüne dayanarak mimarilerinin kapsamlı bir taksonomisini sunuyoruz.Daha sonra böyle bir senaryoda veri toplama sürecine genel bir bakış sunar ve ilgili sorunları ve zorlukları tanımlarız.Bu konulara dayanarak, ilgili literatür hakkında kapsamlı bir araştırma yapıyoruz.Son olarak, altta yatan yaklaşımları ve çözümleri, sorunları ve gelecekteki araştırma yönlerini açmak için ipuçlarıyla karşılaştırıyoruz."}
{"_id":"e7b50e3f56e21fd2a5eb34923d427a0bc6dd8905","text":"Bu makalede, mikrodalga filtreleri için kuplaj matrislerinin sentezine yeni bir yaklaşım sunulmuştur d. Yeni yaklaşım, birden fazla varsa, bir ağ için tüm olası kuplaj matris çözümlerini kapsamlı bir şekilde keşfedeceği için, mevcut doğrudan matris sentezi için bir nd optimizasyon yöntemlerini temsil eder.Bu, mikrodalga filtresini gerçekleştirmesi amaçlanan teknolojiye en uygun olan bağlantı değerleri seti, rezonatör frequ ency ofsetleri, parazitik bağlantı toleransı vb.Yöntemin kullanımını göstermek için, r cently - tanıtılan 'genişletilmiş kutu' (EB) bağlantı matrisi yapılandırması alınır.EB, bir dizi önemli avantaja sahip yeni bir filtre konfigürasyonu sınıfını temsil eder; bunlardan biri, her bir prototip filtreleme fonksiyonu için çoklu bağlantı matrisi çözümlerinin varlığıdır, örneğin 8 derecelik durumlar için 16.Bu durum, sentez yönteminin kullanımını göstermek için bir örnek olarak alınır - çift modlu realizm için uygun bir çözüm ve bazı bağlantı elemanlarının ihmal edilebilecek kadar küçük olduğu bir çözüm sunar.Index Terimleri Kaplin matrisi, filtre sentezi, Groebner temeli, ters karakteristik, çoklu çözümler."}
{"_id":"a6f1dfcc44277d4cfd8507284d994c9283dc3a2f","text":"Bir öznenin kafasının yerini ve izini bulabilen ve daha sonra yüzün özelliklerini bilinen bireylerle karşılaştırarak kişiyi tanıyabilen gerçek zamanlı bir bilgisayar sistemi geliştirdik.Bu sistemde alınan hesaplama yaklaşımı, hem fizyoloji hem de bilgi teorisinin yanı sıra, neredeyse gerçek zamanlı performans ve doğruluğun pratik gereksinimleri ile motive edilir.Yaklaşımımız, yüz tanıma problemini, üç boyutlu geometrinin geri kazanılmasını gerektirmek yerine, yüzlerin normal olarak dik olması ve bu nedenle küçük bir 2 boyutlu karakteristik görüş kümesiyle tanımlanabileceği gerçeğinden yararlanarak, içsel olarak iki boyutlu (2-D) bir tanıma problemi olarak ele almaktadır.Sistem, yüz görüntülerini, bilinen yüz görüntüleri arasındaki önemli varyasyonları kapsayan bir özellik alanına yansıtarak işlev görür.Önemli özellikler \"özyüzler\" olarak bilinir, çünkü bunlar yüzlerin setinin özvektörleridir (ilkel bileşenler); mutlaka gözler, kulaklar ve burunlar gibi özelliklere karşılık gelmezler.Projeksiyon işlemi, bireysel bir yüzü özyüz özelliklerinin ağırlıklı bir toplamı ile karakterize eder ve böylece belirli bir yüzü tanımak için sadece bu ağırlıkları bilinen bireylerinkilerle karşılaştırmak gerekir.Yaklaşımımızın bazı özel avantajları, yeni yüzleri denetimsiz bir şekilde öğrenme ve daha sonra tanıma yeteneğini sağlaması ve bir sinir ağı mimarisi kullanarak uygulanmasının kolay olmasıdır."}
{"_id":"b217788dd6d274ad391ee950e6f6a34033bd2fc7","text":"Çok katmanlı algılayıcı, geri yayılımı kullanarak bir sınıflandırıcı olarak eğitildiğinde, Bayes optimal diskriminant fonksiyonuna yaklaşık olarak gösterilir.Sonuç hem iki sınıf sorunu hem de birden fazla sınıf için gösterilmiştir.Çok katmanlı algılayıcının çıktılarının, eğitilen sınıfların a posteriori olasılık fonksiyonlarına yaklaştığı gösterilmiştir.Kanıt, herhangi bir sayıda katman ve herhangi bir tip birim aktivasyon fonksiyonu, doğrusal veya doğrusal olmayan için geçerlidir."}
{"_id":"647cb3825baecb6fab8b098166d5a446f7711f9b","text":"Son yıllarda, derin üretken modellerin, doğrudan ham verilerden öğrenen görüntüler, ses ve hatta video gibi yüksek boyutlu gözlemleri ikna ettiğini ‘hayal ettiği’ gösterilmiştir.Bu çalışmada, hedefe yönelik görsel planları nasıl hayal edeceğimizi soruyoruz - dinamik bir sistemi mevcut yapılandırmasından istenen bir hedef duruma geçiren makul bir gözlem dizisi, daha sonra kontrol için referans yörüngesi olarak kullanılabilir.Görüntüler gibi yüksek boyutlu gözlemlere sahip sistemlere odaklanıyoruz ve temsil öğrenme ve planlamayı doğal olarak birleştiren bir yaklaşım öneriyoruz.Çerçevemiz, düşük boyutlu bir planlama modelinde bir geçiş ve ek bir gürültü ile üretken sürecin indüklendiği ardışık gözlemlerin üretken bir modelini öğrenir.Oluşturulan gözlemler ile planlama modelindeki geçiş arasındaki karşılıklı bilgiyi maksimize ederek, verilerin nedensel doğasını en iyi açıklayan düşük boyutlu bir gösterim elde ederiz.Planlama modelini verimli planlama algoritmalarıyla uyumlu olacak şekilde yapılandırıyoruz ve bu tür birkaç modeli ayrık veya sürekli durumlara göre sunuyoruz.Son olarak, görsel bir plan oluşturmak için, mevcut ve hedef gözlemlerini planlama modelinde kendi durumlarına yansıtır, bir yörünge planlar ve ardından yörüngeyi bir gözlem dizisine dönüştürmek için üretken modeli kullanırız.İp manipülasyonunun makul görsel planlarını hayal etme yöntemimizi gösteriyoruz3."}
{"_id":"a63b97291149bfed416aa9e56a21314069540a7b","text":"OBEKTİF Dikkat eksikliği\/hiperaktivite bozukluğu (DEHB) olan çocuklarda ve ergenlerde çalışma belleği (WM) süreçlerindeki eksiklikler için ampirik kanıtları belirlemek.Method Exploratory meta-analitik prosedürler DEHB olan çocukların WM bozuklukları gösterip göstermediğini araştırmak için kullanılmıştır.1997'den Aralık 2003'e kadar yayınlanan 26 ampirik araştırma çalışması (önceki bir gözden geçirmenin ardından) dahil etme kriterlerimizi karşıladı.WM ölçüleri hem modaliteye (sözlü, mekansal) hem de gerekli işlem türüne (depolama ve depolama\/manipülasyona karşı) göre kategorize edilmiştir.DEHB'li çocuklar, dil öğrenme bozuklukları ve genel entelektüel yetenekteki zayıflıklarla birlikte komorbiditeden bağımsız olan WM'nin birden fazla bileşeninde eksiklikler gösterdiler.Mekansal depolama için genel etki boyutları (etki boyutu = 0.85, CI = 0.62 - 1.08) ve mekansal merkezi yönetici WM (etki boyutu = 1.06, güven aralığı = 0.72-1.39), sözel depolama için elde edilenlerden daha büyüktü (etki boyutu = 0.47, güven aralığı = 0.36-0.59) ve sözel merkezi yönetici WM (etki boyutu = 0.43, güven aralığı = 0.24-0.62).DEHB'li çocuklarda WM bozukluklarının kanıtı, DEHB'de WM süreçlerini içeren son teorik modelleri desteklemektedir.DEHB'ye olan bozuklukların doğasını, ciddiyetini ve özgüllüğünü daha net bir şekilde tanımlamak için gelecekteki araştırmalara ihtiyaç vardır."}
{"_id":"49e77b981a0813460e2da2760ff72c522ae49871","text":"Derin öğrenme, çeşitli makine öğrenimi görevlerinde diğer yaklaşımlardan daha iyi performans göstermek için büyük veri kümelerinden ve hesaplamalı olarak verimli eğitim algoritmalarından yararlanır.Bununla birlikte, derin sinir ağlarının eğitim aşamasındaki kusurlar, onları düşmanca örneklere karşı savunmasız hale getirir: derin sinir ağlarının yanlış sınıflandırılmasına neden olmak amacıyla hasımlar tarafından hazırlanmış girdiler.Bu çalışmada, derin sinir ağlarına (DNN'lere) karşı hasımların alanını resmileştiriyoruz ve DNN'lerin girdileri ve çıktıları arasındaki haritalamanın kesin bir anlayışına dayanan düşmanca örnekler üretmek için yeni bir algoritma sınıfı tanıtıyoruz.Bilgisayar görüşüne yapılan bir uygulamada, algoritmalarımızın insan denekler tarafından doğru şekilde sınıflandırılan ancak belirli hedeflerde %97'lik bir düşmanca başarı oranına sahip bir DNN tarafından yanlış sınıflandırılan örnekleri güvenilir bir şekilde üretebildiğini ve numune başına giriş özelliklerinin yalnızca ortalama %4.02'sini değiştirebildiğini gösteriyoruz.Daha sonra farklı örnek sınıflarının sertlik ölçümünü tanımlayarak düşmanca pertürbasyonlara karşı savunmasızlığını değerlendiririz.Son olarak, iyi huylu bir girdi ile hedef sınıflandırma arasındaki mesafenin tahmin edici bir ölçüsünü tanımlayarak, düşmanca örneklere karşı savunmaları özetleyen ön çalışmaları tanımlıyoruz."}
{"_id":"3f52f57dcfdd1bb0514ff744f4fdaa986a325591","text":"Apple'ın MacBook firmware güvenliğinde, bu dizüstü bilgisayarların SPI Flash önyükleme ROM'una güvenilir olmayan değişikliklerin yazılmasına izin veren birkaç kusur var.Bu özellik, popüler Apple MacBook ürün hattı için yeni bir kalıcı firmware rootkit'i veya 'bootkit' sınıfını temsil eder.Stealthy bootkit'ler kendilerini tespit etmekten gizleyebilir ve bunları kaldırmaya yönelik yazılım girişimlerini önleyebilir.Önyükleme ROM'unda yapılan kötü amaçlı değişiklikler, işletim sisteminin yeniden yüklenmesinden ve hatta sabit sürücü değiştirmesinden bile kurtulabiliyor.Ek olarak, kötü amaçlı yazılım, diğer Thunderbolt cihazlarının Option ROM'larına, hava boşluğu güvenlik çevrelerine viral olarak yayılmanın bir yolu olarak kendisinin bir kopyasını yükleyebilir.Apple, bu kusurların bazılarını CVE 2014-4498'in bir parçası olarak düzeltti, ancak MacBook'un önyükleme zamanında yazılımın kriptografik doğrulamasını yapmak için güvenilir donanımdan yoksun olması nedeniyle bu güvenlik açığı sınıfına kolay bir çözüm yoktur."}
{"_id":"3b3acbf7cc2ec806e4177eac286a2ee22f6f7630","text":"Bu makale, ultra geniş bantlı dijital-analog (D\/A) dönüşüm alt sistemleri için aşırı 110-GHz bant genişliği 2:1 analog çoklayıcı (AMUX) sunar.AMUX, yeni geliştirilen $pmb0.25-mu mathrmm$ -emitter-genişliği InP çift heterojunction bipolar transistörler (DHBT'ler) kullanılarak tasarlanmış ve üretilmiştir, bu transistörler sırasıyla $pmbf_mathrmT$ ve $pmb fdisplaystyle max$ 460 ve 480 GHz'lik bir zirveye sahiptir.AMUX IC, veri girişli doğrusal tamponlar, bir saat girişli sınırlayıcı tampon, bir AMUX çekirdeği ve bir çıkış doğrusal tamponu da dahil olmak üzere topaklanmış yapı taşlarından oluşur.Veri ve saat yolları için ölçülen 3-dB bant genişliği her ikisi de 110 GHz'in üzerindedir.Buna ek olarak, 180 GS\/s'ye kadar zaman alan büyük işaretli örnekleme işlemlerini ölçer ve elde eder.Bu AMUX kullanılarak 224-Gb\/s (112-GBaud) dört seviyeli nabız amplitude modülasyonu (PAM4) sinyali başarıyla üretildi.Bildiğimiz kadarıyla, bu AMUX IC, daha önce bildirilen diğer AMUX'lere kıyasla en geniş bant genişliğine ve en hızlı örnekleme oranına sahiptir."}
{"_id":"4dd7721248c5489e25f46f7ab78c7d0229a596d4","text":"Bu makale, tamamen entegre bir RF enerji toplama sistemini tanıtmaktadır.Sistem, harici dc yüklerin talep ettiği akımı eşzamanlı olarak teslim edebilir ve ekstra çıkış gücü dönemlerinde ekstra enerjiyi harici kapasitörlerde depolayabilir.Tasarım 0.18- $mu textm$ CMOS teknolojisinde üretilmiştir ve aktif çip alanı 1.08 mm2'dir.Önerilen kendi kendine başlatma sistemi, entegre bir LC eşleştirme ağı, bir RF doğrultucu ve 66-157 nW tüketen bir güç yönetimi \/ kontrol ünitesi ile yeniden yapılandırılabilir.Gerekli saat üretimi ve voltaj referans devresi aynı çipe entegre edilmiştir.Görev döngüsü kontrolü, talep edilen çıkış gücünü sağlayamayan düşük giriş gücü için çalışmak için kullanılır.Ayrıca, RF doğrultucusunun aşamalarının sayısı, mevcut çıkış gücünün verimliliğini artırmak için yeniden yapılandırılabilir.Yüksek kullanılabilir güç için, harici bir enerji depolama elemanını şarj etmek için ikincil bir yol etkinleştirilir.Ölçülen RF giriş gücü hassasiyeti, 1-V dc çıkışında 14.8 dBm'dir."}
{"_id":"7314be5cd836c8f06bd1ecab565b00b65259eac6","text":"Büyük belge arşivlerini yönetmek için bir çözüm sunan bir algoritma paketini incelemek."}
{"_id":"f0eace9bfe72c2449f76461ad97c4042d2a7141b","text":"Bu mektupta W-bandında yeni bir anten-in-package (AiP) teknolojisi önerilmiştir.Bu teknoloji, metalik paketin yüksek mekanik mukavemeti karşılamak için kullanılması gereken özel durumu çözmek için sunulmaktadır.Çok katmanlı düşük sıcaklıklı co-fired seramik (LTCC) teknolojisinden faydalanarak antenin radyasyon verimliliği korunabilir.Bu arada, yüksek mekanik mukavemet ve koruma performansı elde edilir.AiP'nin bir prototipi tasarlandı.Prototip, entegre LTCC anteni, düşük kayıplı besleyici ve konik boynuz açıklığına sahip metalik paketi oluşturur.Bu LTCC besleyici, lamine dalga kılavuzu (LWG) ile gerçekleştirilir.Anten empedans bant genişliğini genişletmek için LTCC'ye gömülü bir LWG boşluğu kullanılır.Elektromanyetik (EM) simülasyonlar ve anten performanslarının ölçümleri, tüm frekans ilgi alanı üzerinde iyi bir şekilde hemfikirdir.Önerilen prototip, 88 ila 98 GHz arasında 10 GHz'lik -10dB empedans bant genişliği ve 89 GHz'de 12,3 dBi'lik bir zirve kazancı elde ediyor."}
{"_id":"2077d0f30507d51a0d3bbec4957d55e817d66a59","text":"Doğal sahnelerin istatistiklerini yakalayan ve çeşitli makine görüşü görevleri için kullanılabilen genel, etkileyici görüntü geçmişlerini öğrenmek için bir çerçeve geliştiriyoruz.Yaklaşım, genişletilmiş piksel mahalleleri üzerinden potansiyel işlevleri öğrenerek geleneksel Markov rastgele alan (MRF) modellerini genişletir.Alan potansiyelleri, birçok doğrusal filtre yanıtının doğrusal olmayan işlevlerini kullanan bir Ürün Uzmanları çerçevesi kullanılarak modellenir.Önceki MRF yaklaşımlarının aksine, doğrusal filtreler de dahil olmak üzere tüm parametreler eğitim verilerinden öğrenilir.Bu Uzmanlar Alanı modelinin yeteneklerini basit, yaklaşık bir çıkarım şeması kullanılarak uygulanan iki örnek uygulama, görüntü adlandırma ve görüntü boyama ile gösteriyoruz.Model, genel bir görüntü veritabanında eğitilirken ve belirli bir uygulamaya göre ayarlanmamış olsa da, özel tekniklerle rekabet eden ve hatta daha iyi performans gösteren sonuçlar elde ediyoruz."}
{"_id":"214658334c581f0d18b9a871928e91b6e4f83be7","text":"Hücre dengeleme devreleri, pillerin yaşam döngüsünü genişletmek ve pillerden maksimum güç elde etmek için önemlidir.Pil paketlerinde hücre dengelemesi için birçok güç elektroniği topolojisi denenmiştir.Aktif hücre dengeleme topolojileri, endüktör-kapasitör veya transformatör-kapasitör kombinasyonu veya anahtarlı kapasitör veya anahtarlı indüktör gibi enerji depolama elemanlarını kullanarak pilin hücreleri arasındaki voltajları dengelemek için daha düşük performans gösteren hücrelere daha yüksek performans gösteren hücrelerden enerji aktarır.Bu çalışmada, herhangi bir enerji depolama elemanı kullanmadan aktif bir dengeleme topolojisi önerilmiştir.Fikir, bir kapasitör veya kapasitör bankalarının voltajları dengelemek için pil hücrelerine geçtiği anahtarlanmış kondansatör topolojisine benzer.Temel bir pil hücresi modeli, hücrenin kapasitif etkisi nedeniyle kapasitansı içerdiğinden, bu kapasitif etki hücre dengelemesinde kullanılabilir.Bu nedenle, anahtarlı kapasitör topolojisindeki eşitleyici kapasitörler ortadan kaldırılabilir ve pil hücreleri birbirleriyle değiştirilebilir.Bu, daha hızlı enerji transferine izin verir ve bu nedenle hızlı eşitleme ile sonuçlanır.Önerilen topoloji, güç elektronik devrelerinde sık sık başarısız olan kapasitörler gibi ekstra enerji depolama elemanlarının ihtiyacını ortadan kaldırır, ekstra enerji depolama elemanları tarafından eklenen kayıpları ve devrelerin maliyetini ve hacmini azaltır ve kontrol algoritmasını basitleştirir.Önerilen dengeleme devresi uygulama ihtiyacına göre uygulanabilir.Önerilen topoloji MATLAB\/Simulink ortamında simüle edilir ve değişen kapasitör topolojilerine kıyasla hızı dengeleme açısından daha iyi sonuçlar göstermiştir."}
{"_id":"0c04909ed933469246defcf9aca2b71ae8e3f623","text":"Bu kitabın ikinci baskısındaki en büyük değişiklik, olasılıksal geri alma üzerine yeni bir bölümün eklenmesidir.Bu bölüm dahil edilmiştir, çünkü bence bu bilgi edinmedeki en ilginç ve aktif araştırma alanlarından biridir.Hala çözülmesi gereken birçok sorun var, bu yüzden bu özel bölümün bu alandaki bilgi durumunu ilerletmek isteyenlere yardımcı olacağını umuyorum.Diğer tüm bölümler, ele alınan konularla ilgili daha yeni çalışmalardan bazılarını ekleyerek güncellendi.Bu yeni baskıyı hazırlarken Bruce Croft ile tartışmalardan yararlandım, bu kitabın materyali ileri lisans bilgi (veya bilgisayar) fen öğrencileri, lisansüstü kütüphane fen öğrencileri ve IR alanında araştırma görevlilerini amaçlamaktadır.Bölümlerden bazıları, özellikle Bölüm 6 *, biraz gelişmiş matematikten basit bir şekilde yararlanır.Bununla birlikte, gerekli matematiksel araçlar, şu anda var olan çok sayıda matematiksel metinden kolayca ustalaşabilir ve her durumda, matematiğin gerçekleştiği yerlerde referanslar verilmiştir.İfadenin netliğini referansların yoğunluğuyla dengeleme sorunuyla yüzleşmek zorunda kaldım.Çok sayıda referans vermeye teşvik edildim, ancak metnin sürekliliğini yok edeceklerinden korkuyordum.Orta bir rotayı yönlendirmeye çalıştım ve Yıllık Bilgi Bilimi ve Teknolojisi İncelemesi ile rekabet etmedim.Normalde, yalnızca kitap veya süreli yayın gibi kolayca erişilebilen bazı biçimlerde yayınlanmış eserleri alıntılamaya teşvik edilir.Ne yazık ki, IR'deki ilginç çalışmaların çoğu teknik raporlarda ve doktora tezlerinde yer almaktadır.Örneğin, Cornell'deki SMART sistemi üzerinde yapılan çalışmaların çoğu yalnızca raporlarda mevcuttur.Neyse ki bunların çoğu artık Ulusal Teknik Bilgi Servisi (ABD) ve Üniversite Mikrofilmleri (İngiltere) aracılığıyla mevcuttur.Bu kaynakları kullanmaktan kaçınmadım, ancak aynı malzeme başka bir formda daha kolay erişilebilirse tercih ettim.Bana yardım eden birçok kişi ve kuruma olan hatırı sayılır borcumu kabul etmek isterim.Öncelikle şunu söyleyeyim ki, bu kitaptaki birçok fikirden sorumlular ama sadece ben sorumlu tutulmak istiyorum.En büyük borcum Karen Sparck Jones'a, bana deneysel bir bilim olarak bilgi edinmeyi araştırmayı öğretti.Nick Jardine ve Robin..."}
{"_id":"3cfbb77e5a0e24772cfdb2eb3d4f35dead54b118","text":"Bağlam tahmin modelleri (daha çok gömme veya nöral dil modelleri olarak bilinir) dağıtımsal semantik bloktaki yeni çocuklardır.Bu modelleri çevreleyen vızıltıya rağmen, literatür hala klasik, kont-vektör tabanlı dağıtımsal semantik yaklaşımlarla tahmin modellerinin sistematik bir karşılaştırmasından yoksundur.Bu makalede, çok çeşitli sözlüksel semantik görevlerde ve birçok parametre ayarında bu kadar kapsamlı bir değerlendirme yapıyoruz.Sonuçlar, kendi sürprizimize göre, bağlam tahmin modelleri, sayım tabanlı meslektaşlarına karşı kapsamlı ve yankı uyandıran bir zafer elde ettiğinden, vızıltının tamamen haklı olduğunu gösteriyor."}
{"_id":"9ec20b90593695e0f5a343dade71eace4a5145de","text":"1Öğrenci, Dept.Bilgisayar Mühendisliği, VESIT, Maharashtra, Hindistan -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Karmaşık verilerden öğrenme ve işleme yeteneğine sahip bir insan beyni gibi davranmayı ve aynı zamanda karmaşık görevleri de çözmeye çalışmayı amaçlamaktadır.Bu özelliği nedeniyle metin, ses, görüntü vb. gibi çeşitli alanlarda kullanılmıştır.Doğal dil süreci derin öğrenme tekniklerinden etkilenmeye başlamıştır.Bu araştırma makalesi, Deep Learning'in Doğal Dil İşleme alanındaki son gelişmeleri ve uygulamalarını vurgulamaktadır."}
{"_id":"cc13fde0a91f4d618e6af66b49690702906316ae","text":"Son yıllar, bulut bilişimin gelişimine ve geleneksel karar ağacı algoritmalarına zorluklar getiren büyük veri çağına tanık oldu.İlk olarak, veri kümesinin boyutu son derece büyük hale geldikçe, bir karar ağacı oluşturma süreci oldukça zaman alıcı olabilir.İkincisi, veriler artık hafızaya sığamadığı için, bazı hesaplamalar harici depolamaya taşınmalıdır ve bu nedenle I\/O maliyetini arttırır.Bu amaçla, MapReduce programlama modelini kullanarak tipik bir karar ağacı algoritması olan C4.5'i uygulamayı teklif ediyoruz.Özellikle, geleneksel algoritmayı bir dizi Harita ve Azaltma prosedürüne dönüştürüyoruz.Ayrıca, iletişim maliyetini en aza indirmek için bazı veri yapıları tasarlıyoruz.Ayrıca büyük bir veri kümesi üzerinde kapsamlı deneyler yapıyoruz.Sonuçlar, algoritmamızın hem zaman verimliliği hem de ölçeklenebilirlik sergilediğini göstermektedir."}
{"_id":"d73a71fa24b582accb934a9c2308567376ff396d","text":"3D geo-database araştırması, 3D kentsel planlama, çevre izleme, altyapı yönetimi ve erken uyarı veya afet yönetimi ve yanıtı gibi zorlu uygulamaları desteklemek için umut verici bir alandır.Bu alanlarda, GIScience ve ilgili alanlarda disiplinlerarası araştırmalar, insan faaliyetlerini ve jeofiziksel fenomenleri tanımlayan büyük jeo-referanslı veri kümelerinin modellemesini, analizini, yönetimini ve entegrasyonunu desteklemek için gereklidir.Geo-databases, 2D haritaları, 3D jeo-bilimsel modelleri ve diğer jeo-referanslı verileri entegre etmek için platformlar olarak hizmet verebilir.Bununla birlikte, mevcut jeo-veri tabanları yeterli 3D veri modelleme ve veri işleme teknikleri sunmamaktadır.Yüzey ve hacim modellerini işlemek için yeni 3D geo-database'lere ihtiyaç vardır.Bu makale ilk olarak geo-database araştırmalarının 25 yıllık bir retrospektifini sunmaktadır.Veri modellemesi, standartları ve coğrafi verilerin indekslenmesi ayrıntılı olarak tartışılmaktadır.Disiplinlerarası araştırmalar için yeni alanlar açmak için 3D jeo-veri tabanlarının geliştirilmesi için yeni yönler ele alınmaktadır.Erken uyarı ve acil müdahale alanlarındaki iki senaryo, insan ve jeofiziksel fenomenlerin kombine yönetimini göstermektedir.Makale, açık araştırma problemlerine eleştirel bir bakışla sona eriyor.& 2011 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"dce7a0550b4d63f6fe2e6908073ce0ce63626b0c","text":"Robotik ve yapay zekada otomasyon yolunda ilerlerken, cihazlarımızın bizden bağımsız olarak çalışabilmesi için artan miktarda etik karar vermeyi otomatikleştirmemiz gerekecek.Ancak etik karar vermeyi otomatikleştirmek, bu görevi nasıl yerine getireceğine dair kararlar almak zorunda kalacak mühendisler ve tasarımcılar için yeni sorular ortaya çıkarır.Örneğin, bazı etik kararlar sert ahlaki durumları içerir, bu da özerkliği çevreleyen yerleşik normlara ve bilgilendirilmiş rızaya saygı göstermek için kullanıcı girdisini gerektirir.Yazar, etik karar verme otomasyonuna eşlik eden bu ve diğer etik hususları dikkate alır.Tasarım odasında göz önünde bulundurulması gereken bazı genel etik gereksinimleri önermektedir ve mühendislerin, tasarımcıların, etikçilerin ve politika yapıcıların belirli etik karar verme biçimlerini nasıl otomatikleştireceğine karar vermesine yardımcı olmak için tasarım sürecine entegre edilebilecek bir tasarım aracı çizmektedir."}
{"_id":"ab19cbea5c61536b616cfa7654cf01bf0621b83f","text":null}
{"_id":"102153467f27d43dd1db8a973846d3ac10ffdc3c","text":"Sağlık, Nesnelerin İnterneti (IoT) teknolojisinin en hızlı genişleyen uygulama alanlarından biridir.IoT cihazları, kardiyovasküler hastalıklar (CVD) gibi kronik hastalıkları olan hastaların uzaktan sağlık izlemesini sağlamak için kullanılabilir.Bu makalede kalp atışı teşhisi için EKG analizi ve sınıflandırması için bir algoritma geliştiriyoruz ve bunu IoT tabanlı gömülü bir platformda uyguluyoruz.Bu algoritma, hastanın 24 saat sürekli izlenmesi için uygun giyilebilir bir EKG teşhis cihazı için önerimizdir.EKG analizi için Discrete Wavelet Transform (DWT) ve bir Destek Vektör Makinesi (SVM) sınıflandırıcısı kullanıyoruz.Elde edilen en iyi sınıflandırma doğruluğu, 18 ve 2493 destek vektörlerinin bir özellik vektörü için% 98,9'dur.Galileo kurulunda algoritmanın farklı uygulamaları, hesaplama maliyetinin böyle olduğunu, EKG analizi ve sınıflandırmasının gerçek zamanlı olarak yapılabileceğini göstermeye yardımcı olur."}
{"_id":"44159c85dec6df7a257cbe697bfc854ecb1ebb0b","text":"Ulusal Sağlık Enstitüleri Ulusal Araştırma Kaynakları Merkezi himayesinde oluşturulan Kompleks Fizyolojik Sinyaller için yeni açılan Araştırma Kaynağı, kardiyovasküler ve diğer karmaşık biyomedikal sinyallerin incelenmesinde mevcut araştırmaları ve yeni araştırmaları teşvik etmeyi amaçlamaktadır.Kaynağın birbirine bağlı 3 bileşeni vardır.FizyolojiBank, biyomedikal araştırma topluluğu tarafından kullanılmak üzere fizyolojik sinyallerin ve ilgili verilerin iyi karakterize edilmiş dijital kayıtlarının büyük ve büyüyen bir arşividir.Şu anda, sağlıklı deneklerden ve yaşamı tehdit eden aritmiler, konjestif kalp yetmezliği, uyku apnesi, nörolojik bozukluklar ve yaşlanma dahil olmak üzere büyük halk sağlığı etkileri olan çeşitli koşullara sahip hastalardan multiparametre kardiyopulmoner, sinirsel ve diğer biyomedikal sinyallerin veritabanlarını içerir.FizyolojiToolkit, fizyolojik sinyal işleme ve analizi, istatistiksel fizik ve doğrusal olmayan dinamiklere dayanan hem klasik teknikler hem de yeni yöntemler kullanarak fizyolojik olarak önemli olayların tespiti, sinyallerin etkileşimli gösterimi ve karakterizasyonu, yeni veritabanlarının oluşturulması, fizyolojik ve diğer sinyallerin simülasyonu, analiz yöntemlerinin niceliksel olarak değerlendirilmesi ve karşılaştırılması ve durağan olmayan süreçlerin analizi için açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir.PhysioNet, kaydedilmiş biyomedikal sinyallerin ve bunları analiz etmek için açık kaynaklı yazılımların yayılması ve değişimi için çevrimiçi bir forumdur.Verilerin işbirlikçi analizi ve önerilen yeni algoritmaların değerlendirilmesi için tesisler sağlar.World Wide Web üzerinden PhysioBank verilerine ve PhysioToolkit yazılımına ücretsiz elektronik erişim sağlamanın yanı sıra (http:\/\/www.physionet.org), PhysioNet, kullanıcılara farklı uzmanlık seviyelerinde yardımcı olmak için çevrimiçi eğitimler aracılığıyla hizmet ve eğitim sunar."}
{"_id":"a92eac4415719698d7d2097ef9564e7b36699010","text":"Amaç - Sosyal denetimin uygulanabilirliğini, paydaşların kurumsal sürdürülebilirlik ve performansı hakkında değerlendirme ve raporlamaya yönelik bir yaklaşım olarak tanımlamak.Tasarım\/metodoloji\/yakınlaştırma – AA1000 ve sosyal denetim çalışmaları çerçevesinde çizilen bu makale, paydaş katılımını, sosyal denetim ve kurumsal sürdürülebilirliği kurumsal sürdürülebilirliği ele almak için diyaloga dayalı sosyal denetim uygulamakla ilişkilendiriyor.Bulgular - Bu makale, kurumsal sürdürülebilirlik ve sosyal denetim arasında bir \"eşleşme\" tanımlamaktadır, çünkü her ikisi de daha geniş bir paydaş kitlesinin refahını göz önünde bulundurarak ve paydaşların sürece katılımını gerektiren bir organizasyonun sosyal, çevresel ve ekonomik performansını iyileştirmeyi amaçlamaktadır.Bu makale, paydaşları diyalog yoluyla meşgul ederek sosyal denetimin güven oluşturmak, bağlılığı belirlemek ve paydaşlar ve şirketler arasında işbirliğini teşvik etmek için uygulanabileceğini öne sürmektedir.Araştırma sınırlamaları \/ uygulamaları - Bu araştırma, kurumsal sürdürülebilirliği ele almada sosyal denetimin uygulanabilirliği ve diyalog tabanlı sosyal denetimin sınırlamalarının belirlenmesi konusunda daha fazla ampirik araştırma gerektirir.Pratik çıkarımlar – Sosyal denetim, demokratik bir iş toplumundaki paydaşlar ve şirketler arasındaki farklı çıkarları dengelemek için yararlı bir mekanizma olarak tanımlanmıştır.Kurumsal sürdürülebilirliğin geliştirilmesi ve elde edilmesinde sosyal denetimin uygulanması görünüşte pratik etkilere sahiptir.Özgünlük\/değer – Bu makale, iş dünyasının sürdürülebilirliğe doğru ilerlemesine yardımcı olmak için diyalog tabanlı sosyal denetimin uygulanabilirliğini inceler.Sosyal denetim, kurumsal sosyal ve çevresel performansa ilişkin değerlendirme ve raporlama süreci olarak, paydaşları diyalog yoluyla buluşturmak, güven oluşturmak, bağlılığı belirlemek ve paydaşlar ve şirketler arasında işbirliğini teşvik etmek için uygulanabilir."}
{"_id":"915c4bb289b3642489e904c65a47fa56efb60658","text":"Bir girdi görüntüsünün çıktı görüntüsüne dönüştürüldüğü görüntü dönüşüm problemlerini ele alıyoruz.Bu tür sorunlar için son yöntemler tipik olarak çıkış ve yer-gerçek görüntüler arasında per-piksel kaybı kullanarak besleme-ileri convolutional sinir ağlarını eğitir.Paralel çalışma, yüksek kaliteli görüntülerin, önceden eğitilmiş ağlardan çıkarılan üst düzey özelliklere dayanarak algısal kayıp işlevlerini tanımlayarak ve optimize ederek oluşturulabileceğini göstermiştir.Her iki yaklaşımın faydalarını birleştiriyoruz ve görüntü dönüşümü görevleri için ileri besleme ağlarını eğitmek için algısal kayıp işlevlerinin kullanılmasını teklif ediyoruz.Gatys et al tarafından gerçek zamanlı olarak önerilen optimizasyon problemini çözmek için bir feed-forward ağının eğitildiği görüntü tarzı aktarımıyla ilgili sonuçları gösteriyoruz.Optimizasyona dayalı yönteme kıyasla, ağımız benzer niteliksel sonuçlar verir, ancak üç büyüklük sırası daha hızlıdır.Ayrıca, per-piksel kaybın algısal bir kayıpla değiştirilmesinin görsel olarak hoş sonuçlar verdiği tek görüntülü süper çözünürlükle de deney yapıyoruz."}
{"_id":"9201bf6f8222c2335913002e13fbac640fc0f4ec","text":null}
{"_id":"929a376c6fea1376baf40fc2979cfbdd867f03ab","text":"Kayıplı görüntü sıkıştırma yöntemleri, özellikle düşük bit oranlarında, sıkıştırılmış sonuçlara her zaman çeşitli hoş olmayan eserler sunar.Son yıllarda, JPEG sıkıştırılmış görüntüler için birçok etkili yumuşak kod çözme yöntemi önerilmiştir.Bununla birlikte, bilgimizin en iyisine göre, JPEG 2000 sıkıştırılmış görüntülerin yumuşak kod çözme üzerinde çok az çalışma yapılmıştır.Convolution Neural Network'ün (CNN) çeşitli bilgisayar görme görevlerindeki üstün performansından esinlenerek, JPEG 2000 için çoklu bit hızı odaklı derin CNN'ler kullanarak yumuşak bir kod çözme yöntemi sunuyoruz.Daha spesifik olarak, eğitim aşamasında, çok sayıda yüksek kaliteli eğitim görüntüsü ve farklı kodlama bit oranlarında karşılık gelen JPEG 2000 sıkıştırılmış görüntüleri kullanarak bir dizi derin CNN'i eğitiyoruz.Test aşamasında, bir giriş sıkıştırılmış görüntü için, yumuşak kod çözme gerçekleştirmek için en yakın kodlama bit hızı ile eğitilmiş CNN seçilir.Kapsamlı deneyler, JPEG 2000 sıkıştırılmış görüntülerinin görsel kalitesini ve objektif puanlarını büyük ölçüde geliştiren sunulan yumuşak kod çözme çerçevesinin etkinliğini göstermektedir."}
{"_id":"cfa092829c4c7a42ec77ab6844661e1dae082172","text":"Bitcoin, tüm İnternet'te olduğu gibi büyük ölçüde devrim yaratabilecek ve bankacılık, kamu sektörü ve tedarik zinciri de dahil olmak üzere birçok endüstri türü üzerinde olumlu bir etki yaratabilecek yeni bir kavram ortaya koydu.Bu yenilik sahte anonimliğe dayanıyor ve blok zinciri teknolojisine dayanan yenilikçi ademi merkeziyetçi mimarisi üzerinde çalışıyor.Blockchain, merkezi bir otoriteye ihtiyaç duymadan, işlem tabanlı bir uygulama ırkını, iş süreci içinde hesap verebilirliği ve şeffaflığı teşvik eden güven kuruluşuyla ileriye doğru itiyor.Bununla birlikte, bir blok zinciri defteri (örneğin, Bitcoin) topluca \"Blockchain Analytics\" olarak adlandırılan çok karmaşık ve uzmanlaşmış araçlar haline gelme eğilimindedir, bireylerin, kolluk kuruluşlarının ve hizmet sağlayıcılarının onu aramasına, keşfetmesine ve görselleştirmesine izin vermek için gereklidir.Son yıllarda, ilişkileri haritalamak, işlemlerin akışını incelemek ve adli soruşturmaları geliştirmenin bir yolu olarak suç örneklerini filtrelemek için çeşitli analitik araçlar geliştirilmiştir.Bu makale, blok zinciri analitik araçlarının mevcut durumunu tartışıyor ve uygulamalarına dayanan tematik bir taksonomi modeli sunuyor.Ayrıca gelecekteki geliştirme ve araştırma için açık zorlukları inceler."}
{"_id":"2e5fadbaab27af0c2b5cc6a3481c11b2b83c4f94","text":"Bir fotoğrafın arkasındaki fotoğrafçıyı tanımlamanın yeni problemini tanıtıyoruz.Bu sorunu çözmek için mevcut bilgisayar görme tekniklerinin fizibilitesini araştırmak için, 41 tanınmış fotoğrafçı tarafından çekilen 180.000'den fazla görüntüden oluşan yeni bir veri kümesi oluşturduk.Bu veri setini kullanarak, fotoğrafçıyı tanımlamada çeşitli özelliklerin (CNN özellikleri de dahil olmak üzere düşük ve üst düzey) etkinliğini inceledik.Ayrıca bu görev için yeni bir derin evrişimsel sinir ağı eğittik.Sonuçlarımız, üst düzey özelliklerin düşük seviyeli özelliklerden büyük ölçüde daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.Metodumuzun fotoğrafçıları ayırt etme yeteneği hakkında fikir veren ve hangi belirli fotoğrafçıların çektiği hakkında ilginç sonuçlar çıkarmamıza izin veren bu öğrenilmiş modelleri kullanarak niteliksel sonuçlar sunuyoruz.Ayrıca yöntemimizin iki uygulamasını da gösteriyoruz."}
{"_id":"25b6818743a6c0b9502a1c026c653038ff505c09","text":null}
{"_id":"6ed67a876b3afd2f2fb7b5b8c0800a0398c76603","text":null}
{"_id":"24281c886cd9339fe2fc5881faf5ed72b731a03e","text":"MapReduce ve varyantları, emtia kümeleri üzerinde büyük ölçekli veri yoğun uygulamaların uygulanmasında son derece başarılı olmuştur.Bununla birlikte, bu sistemlerin çoğu, diğer popüler uygulamalar için uygun olmayan bir döngüsel veri akışı modeli etrafında inşa edilmiştir.Bu makale, böyle bir uygulama sınıfına odaklanmaktadır: birden fazla paralel işlem boyunca çalışan bir veri kümesini yeniden kullananlar.Bu, birçok yineleyici makine öğrenme algoritmasının yanı sıra etkileşimli veri analizi araçlarını da içerir.MapReduce'un ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını korurken bu uygulamaları destekleyen Spark adlı yeni bir çerçeve sunuyoruz.Bu hedeflere ulaşmak için Spark, esnek dağıtılmış veri kümeleri (RDD'ler) adı verilen bir soyutlama sunar.Bir RDD, bir bölüm kaybolursa yeniden inşa edilebilecek bir dizi makineye bölünmüş, salt okunur bir nesne koleksiyonudur.Spark, yinelemeli makine öğrenme işlerinde Hadoop'u 10 kat daha iyi hale getirebilir ve 39 GB'lık bir veri kümesini saniye-altı yanıt süresiyle etkileşimli olarak sorgulamak için kullanılabilir."}
{"_id":"03ff3f8f4d5a700fbe8f3a3e63a39523c29bb60f","text":"Cümleleri doğru bir şekilde temsil etme yeteneği, dil anlayışının merkezinde yer alır.Cümlelerin semantik modellemesi için benimsediğimiz Dynamic Convolutional Neural Network (DCNN) adlı bir convolutional mimariyi tanımlıyoruz.Ağ, doğrusal diziler üzerinden küresel bir havuzlama işlemi olan Dynamic k-Max Pooling'i kullanır.Ağ, değişen uzunluktaki girdi cümlelerini ele alır ve cümle üzerinde kısa ve uzun menzilli ilişkileri açıkça yakalayabilen bir özellik grafiği başlatır.Ağ bir parse ağacına dayanmaz ve herhangi bir dile kolayca uygulanabilir.DCNN'yi dört deneyde test ediyoruz: küçük ölçekli ikili ve çok sınıflı duyarlılık tahmini, altı yönlü soru sınıflandırması ve uzaktan denetimle Twitter duyarlılık tahmini.Ağ, ilk üç görevde mükemmel performansa ve en güçlü taban çizgisine göre son görevde% 25'ten daha büyük bir hata azalmasına ulaşır."}
{"_id":"ff5c193fd7142b3f426baf997b43937eca1bbbad","text":"Çok seviyeli inverter teknolojisi son zamanlarda yüksek güç orta gerilim enerji kontrolü alanında çok önemli bir alternatif olarak ortaya çıkmıştır.Bu kağıt, diyot-klamplı invertör (nötr nokta kelepçeli), kapasitör-klamplı (uçan kapasitör) ve ayrı dc kaynaklarına sahip kademeli çok hücreli gibi en önemli topolojileri sunar.Asimetrik hibrit hücreler ve yumuşak anahtarlı çok seviyeli invertörler gibi gelişmekte olan topolojiler de tartışılmaktadır.Bu makale aynı zamanda bu dönüştürücü ailesi için geliştirilen en uygun kontrol ve modülasyon yöntemlerini sunar: çok seviyeli sinüzoidal darbe genişliği modülasyonu, çok seviyeli seçici harmonik eliminasyon ve uzay-vektör modülasyonu.Laminatörler, konveyör bantları ve birleşik güç akış kontrolörleri gibi bu dönüştürücülerin en son ve daha alakalı uygulamalarına özel dikkat gösterilmektedir.Rejeneratif yük sağlayan invertörler için giriş tarafında aktif bir ön uç ihtiyacı da tartışılır ve devre topolojisi seçenekleri de sunulur.Son olarak, yüksek voltajlı yüksek güç cihazları ve optik sensörler ve gelecekteki gelişim için diğer fırsatlar gibi çevresel olarak gelişen alanlar ele alınmaktadır."}
{"_id":"40baa5d4632d807cc5841874be73415775b500fd","text":"Motor sürücüleri için geleneksel iki seviyeli yüksek frekanslı darbe genişliği modülasyonu (PWM) invertörleri, motor sargılarına ortak mod voltajı ve yüksek voltaj değişimi (dV \/ dt) oranları üreten yüksek frekanslı anahtarlamalarıyla ilişkili çeşitli problemlere sahiptir.Çok seviyeli invertörler bu sorunları çözer çünkü cihazları çok daha düşük bir frekansta geçiş yapabilir.İki farklı çok seviyeli topoloji, elektrikli sürücüler için bir dönüştürücü, ayrı dc kaynaklarına sahip bir basamaklı invertör ve arka arkaya bir diyot kıskaçlı dönüştürücü olarak kullanılmak üzere tanımlanmıştır.Cascade inverter, mümkün olan yüksek VA dereceleri nedeniyle ve pillerden veya yakıt hücrelerinden elde edilebilecek çeşitli dc voltaj kaynakları kullandığı için büyük otomotiv allelelektrik sürücüler için doğal bir uyumdur.Arkadan arkaya diyot kelepçeli dönüştürücü, hibrid elektrikli araç gibi bir ak voltaj kaynağının mevcut olduğu yerlerde idealdir.Simülasyon ve deneysel sonuçlar, bu iki dönüştürücünün PWM tabanlı sürücüler üzerindeki üstünlüğünü göstermektedir."}
{"_id":"895fa1357bcfa9b845945c6505a6e48070fd5d89","text":"Bu çalışmada, internet üzerinden büyük ölçekli oylama için uygun olan güvenli bir elektronik oylama protokolü önermekteyiz.Protokol, bir seçmenin, takip edilemez ancak otantik mesajları değiş tokuş ederek oylarını anonim olarak kullanmasına izin verir.Protokol, (i) yalnızca uygun seçmenlerin oy kullanabilmesini, (ii) bir seçmenin sadece bir oy kullanabilmesini, (iii) bir seçmenin oylarının son oylamada sayıldığını doğrulayabilmesini, (iv) seçmen dışında hiç kimsenin bir seçmenle oy vermemesini ve (v) bir seçmen oy kullanmamaya karar verirse, kimsenin hileli bir yerde oy kullanamayacağını garanti eder.Protokol, tüm kayıtlı seçmenlerin işbirliğini gerektirmez.Ne eşik kriptosistemleri veya oy vermek için anonim kanallar gibi karmaşık kriptografik tekniklerin kullanılmasını gerektirmez.Bu, literatürde önerilen diğer oylama protokollerinin aksinedir.Protokol, başarılı bir operasyon için seçmenlerden başka üç ajan kullanıyor.Ancak, bu ajanların hiçbirine güven duyulmasını istemiyoruz.Yani, ajanlar fiziksel olarak birlikte bulunabilir veya sahtekârlık yapmaya çalışmak için birbirleriyle kaynaşabilir.Bir dolandırıcılık yapılırsa, kolayca tespit edilebilir ve kanıtlanabilir, böylece oylama geçersiz ve geçersiz ilan edilebilir.Protokolü elektronik oylama göz önünde bulundurularak önersek de, protokol takip edilemez ancak otantik bir mesajın değiştirilmesini içeren diğer uygulamalarda kullanılabilir.Bu tür başvuruların örnekleri anonim veya anonim finansal işlemlerle ilgili gizli anketlere cevap vermektedir."}
{"_id":"cf9145aa55da660a8d32bf628235c615318463bf","text":"Son on yılda, gömülü sistemlerin günlük hayatımızın ayrılmaz parçaları olduğu aşikar hale geldi.Birçok gömülü uygulamanın kablosuz doğasının yanı sıra her yerde bulunmaları, güvenlik ve gizlilik koruma mekanizmalarına olan ihtiyacı özellikle önemli kılmıştır.Bu nedenle, FPGA'lar gömülü sistemlerin ayrılmaz parçaları haline geldikçe, güvenliklerini bir bütün olarak dikkate almak zorunludur.Bu katkı, hem sistemden hem de uygulama perspektifinden FPGA'lardaki güvenlik sorunlarının son teknoloji tanımını sağlar.Kriptografik uygulamalar için yeniden yapılandırılabilir donanımın avantajlarını tartışıyor, FPGA'ların potansiyel güvenlik sorunlarını gösteriyor ve açık araştırma sorunlarının bir listesini sunuyoruz.Ayrıca, FPGA'lardaki hem kamu hem de simetrik anahtar algoritma uygulamalarını özetliyoruz."}
{"_id":"748eb923d2c384d2b3af82af58d2e6692ef57aa1","text":"Metin madenciliği, veri madenciliği, makine öğrenimi, doğal dil işleme, bilgi alma ve bilgi yönetimi tekniklerini birleştirerek bilgi aşırı yükleme krizini çözmeye çalışan yeni ve heyecan verici bir bilgisayar bilimi alanıdır.Metin Madenciliği El Kitabı, metin madenciliği ve bağlantı tespitinde en son tekniklerin kapsamlı bir tartışmasını sunar.Kitap, çekirdek metin madenciliği ve bağlantı tespit algoritmaları ve operasyonlarının derinlemesine incelenmesini sağlamanın yanı sıra, gelişmiş ön işleme tekniklerini, bilgi temsili hususlarını ve görselleştirme yaklaşımlarını inceler ve gerçek dünya uygulamalarıyla sona erer."}
{"_id":"d044d399049bb9bc6df8cc2a5d72610a95611eed","text":"OBJEKTİF Robotik destekli yürüyüş eğitiminin Lokomat ile etkinliğini subakut inmeli bireylerde geleneksel yürüyüş eğitimi ile karşılaştırmak.YÖNTEMLER 0,1 ila 0,6 m\/s arasında ilk yürüme hızına sahip toplam 63 katılımcı – 6 ay sonra multicenter, randomize klinik denemeyi tamamladı.Tüm katılımcılara yirmi dört adet 1 saatlik Lokomat veya geleneksel yürüyüş eğitimi verildi.Sonuç ölçütleri eğitimden önce, 12 ve 24 oturumdan sonra ve 3 aylık bir takip sınavında değerlendirildi.6 dakikada kendi kendine seçilen yerüstü yürüyüş hızı ve mesafesi birincil sonuç önlemleri iken, ikincil sonuç önlemleri arasında denge, hareketlilik ve fonksiyon, kaldens ve simetri, engellilik seviyesi ve yaşam kalitesi önlemleri yer aldı.SONUÇLAR Konvansiyonel yürüyüş eğitimi alan katılımcılar, yürüme hızında (P=.002) ve mesafede (P=.03) Lokomat'ta eğitilmiş olanlardan önemli ölçüde daha fazla kazanım yaşadılar.Bu farklılıklar 3 aylık takip değerlendirmesinde devam etmiştir.İki grup arasında ikincil önlemler farklı değildi, ancak geleneksel Lokomat grubuna karşı kadansta 2 kat daha büyük bir iyileşme gözlendi.Orta ila şiddetli yürüyüş bozukluğu olan subakut inme katılımcıları için, geleneksel yürüyüş eğitimi müdahalelerinin çeşitliliği, yürüme yeteneğindeki geri dönüşleri kolaylaştırmak için robotik destekli yürüyüş eğitiminden daha etkili görünmektedir."}
{"_id":"098cc8b16697307a241658d69c213954ede76d59","text":"İki platformda 43 kullanıcıdan gelen verileri kullanarak, akıllı telefon trafiğine ayrıntılı bir bakış sunuyoruz.Taramanın trafiğin yarısından fazlasına katkıda bulunduğunu, e-posta, medya ve haritaların her birinin yaklaşık% 10 oranında katkıda bulunduğunu görüyoruz.Ayrıca, küçük transfer boyutları nedeniyle alt katman protokollerinin üst kısmının yüksek olduğunu görüyoruz.Taşıma düzeyinde güvenlik kullanan transferlerin yarısı için, başlık baytları toplamın% 40'ına karşılık gelir.Paket kaybı akıllı telefon trafiğinin verimini sınırlayan ana faktör olsa da, İnternet sunucularındaki daha büyük gönderme tamponlarının transferlerin dörtte birinin verimini artırabileceğini gösteriyoruz.Son olarak, akıllı telefon trafiği ile radyo güç yönetimi politikası arasındaki etkileşimi inceleyerek, radyonun güç tüketiminin paket değişimlerinin performansı üzerinde en az etki ile %35 oranında azaltılabileceğini görüyoruz."}
{"_id":"1e126cee4c1bddbfdd4e36bf91b8b1c2fe8d44c2","text":"Bu makalede PowerBooter, dahili pil voltajı sensörlerini ve güç tüketimini izlemek için pil deşarjı davranışı bilgisini kullanan ve bireysel bileşenlerin güç yönetimi ve etkinlik durumlarını açıkça kontrol eden otomatik bir güç modeli yapım tekniğini açıklamaktadır.Harici ölçüm ekipmanı gerektirmez.Ayrıca, çevrimiçi güç tahmini için PowerBooter tarafından üretilen modeli kullanan bir bileşen güç yönetimi ve etkinlik durumu içgözlem tabanlı aracı olan PowerTutor'u da tanımlıyoruz.PowerBooter, uygulama geliştiricilerinin ve son kullanıcıların, her birinin farklı güç tüketimi özelliklerine sahip olduğu ve bu nedenle farklı güç modelleri gerektiren yeni akıllı telefon varyantları için güç modelleri üretmelerini hızlı ve kolay hale getirmeyi amaçlamaktadır.PowerTutor, gömülü sistemler için güç verimli yazılımın tasarımını ve seçimini kolaylaştırmayı amaçlamaktadır.Kombine, PowerBooter ve PowerTutor, daha fazla akıllı telefon varyantı ve kullanıcıları için güç modellemesi ve analizi açma hedefine sahiptir."}
{"_id":"3f62fe7de3bf15af1e5871dd8f623db29d8f0c35","text":"255 kullanıcıdan ayrıntılı izler kullanarak, akıllı telefon kullanımı hakkında kapsamlı bir çalışma yürütüyoruz.Kasıtlı kullanıcı faaliyetlerini - cihazla ve kullanılan uygulamalarla etkileşimleri - ve bu faaliyetlerin ağ ve enerji kullanımı üzerindeki etkisini karakterize ediyoruz.Kullanıcılar arasında muazzam çeşitlilik buluyoruz.İncelediğimiz tüm yönleriyle, kullanıcılar bir veya daha fazla büyüklük sırasına göre farklılık gösterir.Örneğin, günde ortalama etkileşim sayısı 10 ila 200 arasında değişir ve günde alınan ortalama veri miktarı 1 ila 1000 MB arasında değişir.Bu çeşitlilik seviyesi, kullanıcı deneyimini veya enerji tüketimini iyileştirmek için mekanizmaların, kullanıcı davranışını öğrenir ve buna uyum sağlarsa daha etkili olacağını düşündürmektedir.Kullanıcı davranışlarını öğrenme görevini kolaylaştıran kullanıcılar arasında niteliksel benzerlikler olduğunu görüyoruz.Örneğin, göreli uygulama popülerliği, farklı kullanıcılar için farklı dağıtım parametreleriyle üstel bir dağıtım kullanılarak modellenebilir.Gelecekteki enerji tüketimini tahmin etmek için bir mekanizma bağlamında kullanıcı davranışına uyum sağlamanın değerini gösteriyoruz.Uyarlama ile ilgili yüzde doksanlık hata, kullanıcılar arasında ortalama davranışa dayalı tahminlere kıyasla yarıdan daha azdır."}
{"_id":"45654695f5cad20d2be36d45d280af5180004baf","text":"Bu makalede, gelecekteki 5G ağları için yeni bir fronthaul arayüzünün tasarımını tartışıyoruz.Mevcut fronthaul çözümlerinin başlıca eksiklikleri ilk olarak analiz edilir ve daha sonra yeni nesil fronthaul arayüzü (NGFI) adı verilen yeni bir fronthaul arayüzü önerilmiştir.NGFI için tasarım ilkeleri, fronthaul bant genişliğinin anten sayısından ayrıştırılması, hücre ve kullanıcı ekipmanının işlenmesinin ayrıştırılması ve yüksek performanslı kazançlı işbirlikçi teknolojilere odaklanmak da dahil olmak üzere sunulmaktadır.NGFI, özellikle bulut RAN, ağ fonksiyonları sanallaştırma ve büyük ölçekli anten sistemleri olmak üzere temel 5G teknolojilerini daha iyi desteklemeyi amaçlamaktadır.NGFI, mobil ağ trafiğindeki gelgit dalgası etkisinden yararlanarak düşük bant genişliğinin yanı sıra gelişmiş iletim verimliliğinin avantajlarını iddia ediyor.NGFI'nın iletimi, esneklik ve güvenilirliğin avantajlarından yararlanmak için Ethernet'e dayanır.Ethernet tabanlı fronthaul ağlarının büyük etkisi, zorlukları ve potansiyel çözümleri de analiz edilmektedir.Jitter, latency ve zaman ve frekans senkronizasyonu üstesinden gelinmesi gereken başlıca konulardır."}
{"_id":"a1bbd52c57ad6a36057f5aa69544887261eb1a83","text":"Anlamsal olarak eşdeğer çeviri setlerinden otomatik olarak Sonlu Durum Automata'yı (kelime kafesleri) oluşturan sözdizimi tabanlı bir algoritmayı tanımlıyoruz.Bu FSA'lar, deyimlerin iyi temsilleridir.Sözcüksel ve syntactic paraphrase çiftlerini çıkarmak ve girdi kümelerindeki cümlelerle aynı anlamı ifade eden yeni, görünmeyen cümleler oluşturmak için kullanılabilirler.FSA'larımız, çevirilerin kalitesini değerlendirmek için kullanılabilecek alternatif semantik renderlerin doğruluğunu da tahmin edebilir."}
{"_id":"78e2cf228287d7e995c6718338e3ec58dc7cca50","text":null}
{"_id":"7674e4e66c60a4a31d0b68a07d4ea521cca8a84b","text":"FuzzyLog, kısmen sıralanmış paylaşılan bir günlük soyutlamasıdır.Dağıtılmış uygulamalar aynı anda kısmi sıraya eklenebilir ve geri oynatılabilir.FuzzyLog uygulamaları, altta yatan ortak bir günlüğün faydalarını elde eder - güçlü tutarlılık, dayanıklılık ve başarısızlık atomikliğini basit yollarla çıkarır - dezavantajlarından acı çekmeden.Kısmi bir düzeni açığa çıkararak, FuzzyLog, uygulamalar için üç temel özellik sunar: üretim ve kapasite için doğrusal ölçeklendirme (atomiklikten ödün vermeden), daha zayıf tutarlılık garantileri ve ağ bölümlerine tolerans.Kısmi siparişi kompakt bir şekilde depolayan ve yeni bir sipariş protokolü aracılığıyla verimli eklentileri \/ oynatmayı destekleyen FuzzyLog soyutlamasının dağıtılmış bir uygulaması olan Dapple'ı sunuyoruz.FuzzyLog üzerinden çeşitli veri yapıları ve uygulamaları, birkaç harita varyantının yanı sıra bir ZooKeeper uygulaması da dahil olmak üzere uyguluyoruz.Değerlendirmemiz, bu uygulamaların kompakt, hızlı ve esnek olduğunu göstermektedir: doğrusal ölçeklenebilirlik, esnek tutarlılık garantileri (örneğin, nedensellik + tutarlılık) ve ağ bölme toleransı için FuzzyLog'un kısmi düzeninden yararlanırken, paylaşılan bir günlük tasarımının basitliğini (100s kod satırı) ve güçlü semantiğini (dayanıklılık ve başarısızlık atomikliği) korurlar.6-node Dapple dağıtımında, FuzzyLog tabanlı ZooKeeper 3M \/ sn tek tuşlu yazar ve 150K \/ sn atomik çapraz-sert yeniden adlandırmaları destekler."}
{"_id":"38bcf0bd4f8c35ff54d292d37cbdca1da677f3f5","text":"Kulaklı biyosensörler (WBS), bir dizi yeni ayarda sürekli kardiyovasküler (CV) izlemeye izin verecektir.Bazı önemli hastalıkların tanı ve tedavisinde yararlar gerçekleştirilebilir.WBS, uygun alarm algoritmaları ile birlikte, yüksek riskli konular için CV felaketi için gözetim yeteneklerini artırabilir.WBS ayrıca kronik hastalıkların tedavisinde, terapinin kesin titrasyonunu sağlayan veya hasta uyumundaki gecikmeleri tespit eden bilgiler sağlayarak da rol oynayabilir.WBS, tehlikeli operasyonlar sırasında (askeri, yangınla mücadele vb.) insanların kablosuz gözetiminde önemli bir rol oynayabilir.) veya bu tür sensörler toplu sivil zayiat sırasında dağıtılabilir.CV fizyo-lojik parametrelerin acil tıbbi durumlarda en önemli bilgi olan \"hayati işaretleri\" oluşturduğu göz önüne alındığında, WBS çok sayıda risk altındaki denek için kablosuz bir izleme sistemi sağlayabilir.Aynı yaklaşım, günümüzün aşırı kalabalık acil servislerinin bekleme odasının izlenmesinde de yararlı olabilir.CV izlemesi gerektiren hastanede yatan hastalar için, mevcut biyosensör teknolojisi tipik olarak hastaları bir kablo karmaşasına bağlarken, giyilebilir CV sensörleri, hasta olan, ilaç alan ve tanıdık olmayan bir ortamda hastane hastaları için sürekli bir sorun olan hastalanma ve düşme riskini artırabilir.Günlük olarak, giyilebilir CV sensörleri, tedavi edilmemiş yüksek tansiyonu algılayarak kaçırılmış bir ilaç dozunu algılayabilir ve hastanın ilacı alması için otomatik bir hatırlatmayı tetikleyebilir.Dahası, doktorların yüksek tansiyon tedavisini titrasyonu önemlidir, çünkü hem yetersiz terapi hem de aşırı terapi (normalde düşük kan basıncına yol açar) mortaliteyi arttırır.Bununla birlikte, sağlık hizmeti sağlayıcıları, terapi kararlarını temel alacak olan sadece aralıklı kan basıncı değerlerine sahiptir; Sürekli kan basıncı izlemenin, tedavinin artmış titrasyonuna ve mortalitede azalmaya izin vermesi mümkündür.Benzer şekilde, WBS, hastanın egzersiz çabalarının fizyolojik imzasını kaydedebilecek (kalp atış hızı ve kan basıncındaki değişiklikler olarak tezahür etti), hastanın ve sağlık hizmeti sağlayıcısının sağlık sonuçlarını iyileştirmek için kanıtlanmış bir rejime uyumu değerlendirmesine izin verecekti.Kalp yetmezliği gibi kronik kardiyovasküler hastalığı olan hastalar için, WBS kullanan ev izlemesi, hastanın acil servis ziyareti ve pahalı hastane kabulünü gerektiren daha tehlikeli seviyelere ilerlemesinden çok önce, çok erken (ve genellikle kolayca tedavi edilebilir) aşamalarda alevlenmeleri tespit edebilir.Bu yazıda hem teknik hem de klinik olarak ele alacağız ..."}
{"_id":"86c9a59c7c4fcf0d10dbfdb6afd20dd3c5c1426c","text":"Parmak izi sınıflandırması, parmak izi veritabanında önemli bir indeksleme mekanizması sağlar.Doğru ve tutarlı bir sınıflandırma, büyük bir veritabanı için parmak izi eşleştirme süresini büyük ölçüde azaltabilir.Literatürde daha önce bildirilenden daha iyi bir doğruluk elde edebilen bir parmak izi sınıflandırma algoritması sunuyoruz.Parmak izlerini beş kategoriye ayırıyoruz: whorl, sağ döngü, sol döngü, kemer ve tenteli kemer.Algoritma yeni bir gösterim (FingerCode) kullanır ve bir sınıflandırma yapmak için iki aşamalı bir sınıflandırıcıya dayanır.NIST-4 veritabanında 4000 görüntü üzerinde test edilmiştir.Beş sınıflı problem için, yüzde 90'lık bir sınıflandırma doğruluğu elde edilir (özellik çıkarma aşamasında yüzde 1,8'lik bir reddedilme ile).Dört sınıflı sorun için (bir sınıfa birleştirilmiş kemer ve kemer) yüzde 94,8'lik bir sınıflandırma doğruluğu elde edebiliyoruz (yüzde 1,8 ret ile).Sınıflandırıcıya bir reddetme seçeneği ekleyerek, sınıflandırma doğruluğu beş sınıflı sınıflandırma görevi için yüzde 96'ya ve görüntülerin toplam yüzde 32.5'inin reddedilmesinden sonra dört sınıflı sınıflandırma görevi için yüzde 97.8'e yükseltilebilir."}
{"_id":"a2ed347d010aeae4ddd116676bdea2e77d942f6e","text":"Bu makalede bir parmak izi sınıflandırma algoritması sunulmaktadır.Parmak izleri beş kategoriye ayrılır: kemer, tenteli kemer, sol döngü, sağ döngü ve whorl.Algoritma, parmak izi görüntüsünde tekil noktaları (çekirdekler ve deltalar) çıkarır ve tespit edilen tekil noktaların sayısına ve konumlarına göre sınıflandırma yapar.Sınıflandırıcı rotasyon, çeviri ve küçük ölçek değişikliklerine değişmez.Sınıflandırıcı, kuralların belirli bir veri kümesinden bağımsız olarak oluşturulduğu kural tabanlıdır.Sınıflandırıcı, NIST-4 veritabanındaki 4000 görüntüde ve NIST-9 veritabanındaki 5400 görüntüde test edildi.NIST-4 veritabanı için, beş sınıflı problem için %85,4, dört sınıflı problem için %91.1 (aynı kategoriye yerleştirilmiş kemer ve tenteli kemer ile) sınıflandırma accuracies elde edildi.Reddedilen bir seçenek kullanılarak, dört sınıflı sınıflandırma hatası,% 10 parmak izi görüntüsü reddedilerek% 6'dan daha azına düşürülebilir.Benzer sınıflandırma performansı NIST-9 veritabanında da elde edilmiştir."}
{"_id":"b07ce649d6f6eb636872527104b0209d3edc8188","text":null}
{"_id":"3337976b072405933a02f7d912d2b6432de38feb","text":"Bu makale üç bölümden oluşmaktadır: genel olarak özetlerin bir ön tipolojisi; SUMMARIST otomatik çok dilli metin özetleme sisteminin mevcut ve planlı modüllerinin ve performansının bir açıklaması ve özetleri değerlendirmek için üç yöntemin tartışılması.1.T H E N N A T U R E O F U M A R I E S 1950'lerin sonu ve 60'ların başında yapılan erken deneyler, bilgisayar tarafından metin özetlenmesinin mümkün olduğunu öne sürdü, ancak s traightforward değildi (Luhn, 59; Edmundson, 68).Daha sonra geliştirilen yöntemler, öncelikle cümle konumu ve kelime frekansı sayımı gibi yüzey seviyesi fenomenlerine dayanan ve soyutlar yerine özler (metinden seçilen, çoğaltılan fiiller) üretmeye odaklanan (metnin yorumlanmış bölümleri, yeni oluşturulanlar) oldukça sofistike değildi.Birkaç on yıllık bir aradan sonra, büyük miktarda çevrimiçi metnin -corpora'da ve özellikle Web'de - artan varlığı, otomatik metin özetine olan ilgiyi yeniledi.Araya giren bu on yıllar boyunca, bilgisayar belleği ve hızının büyük artışlarıyla birleşen Doğal Dil İşleme (NLP) alanındaki ilerlemeler, çok cesaret verici sonuçlarla, daha sofistike teknikleri mümkün kıldı.1990'ların sonlarında, ABD'deki bazı nispeten küçük araştırma yatırımları (Microsoft, Lexis-Nexis, Oracle, SRA ve TextWise'deki ticari çabalar ve CMU, NMSU, Upenn ve USC \/ II'deki üniversite çabaları da dahil olmak üzere 10'dan fazla proje değil) üç veya dört yıl boyunca potansiyel pazarlanabilirlik sergileyen birkaç sistem ve sürekli iyileştirme sözü veren birkaç yenilik üretti.Buna ek olarak, birkaç yeni atölye çalışması, bir kitap koleksiyonu ve birkaç öğretici, otomatik metin özetinin sıcak bir alan haline geldiğini ifade ediyor.Bununla birlikte, çeşitli sistemleri incelemek ve gerçekte neyin elde edildiğini düşünmek için bir an zaman ayırıldığında, kişi altta yatan benzerliklerinden, odaklarının darlığından ve sorunu çevreleyen çok sayıda bilinmeyen faktörden etkilenmekten kendini alamaz.Örneğin, tam olarak bir özet nedir?Kimse tam olarak bilmiyor gibi görünüyor.Çalışmamızda, özeti genel terim olarak kullanıyoruz ve şu şekilde tanımlıyoruz: Bir özet, bir veya daha fazla (muhtemelen multimedya) metinden üretilen, orijinal metnin (ler) aynı bilgilerini içeren (bazılarını) içeren ve orijinal metnin yarısından fazla olmayan bir metindir.Resmi biraz netleştirmek için, varyasyonun aşağıdaki yönlerini belirleyerek takip eder ve genişletiriz (Spirck Jones, 97).Herhangi bir özet (en azından) üç ana özellik sınıfı ile karakterize edilebilir: Invut: kaynak metnin özellikleri (ler) Kaynak boyutu: tek belge v s .multi-document: Tek bir belge özeti tek bir girdi metninden türemiştir (ancak özetleme işleminin kendisi daha önce diğer metinlerden derlenmiş bilgileri kullanabilir).Çok belgeli özet, birden fazla girdi metninin içeriğini kapsayan bir metindir ve genellikle yalnızca girdi metinleri tematik olarak ilişkili olduğunda kullanılır.Spesifiklik: etki alanına özgü vs. genel: Girdi metinlerinin tümü tek bir etki alanına ait olduğunda, genel durumla karşılaştırıldığında, etki alanı spec i f i c özetleme tekniklerini uygulamak, belirli içeriğe odaklanmak ve belirli formatları çıkarmak için appropr ia te olabilir.Alana özgü bir özet, temaları tek bir kısıtlı alanla ilgili olan girdi metinlerinden türetilmiştir.Bu nedenle, daha az terim belirsizliği, kendine özgü kelime ve dilbilgisi kullanımı, özel biçimlendirme vb. varsayabilir ve bunları özette yansıtabilir."}
{"_id":"25126128faa023d1a65a47abeb8c33219cc8ca5c","text":"Nyström tipi alt örnekleme yaklaşımlarını büyük ölçekli çekirdek yöntemlerine inceliyoruz ve rastgele örnekleme ve yüksek olasılık tahminlerinin dikkate alındığı istatistiksel öğrenme ortamında öğrenme sınırlarını kanıtlıyoruz.Özellikle, bu yaklaşımların, alt örnekleme seviyesinin uygun şekilde seçilmesi şartıyla optimal öğrenme sınırlarına ulaşabileceğini kanıtlıyoruz.Bu sonuçlar, Nyström Kernel Regularized Least Squares'in basit bir artımlı varyantını, alt örnekleme seviyesinin aynı zamanda düzenlileştirme ve hesaplamaları kontrol ettiği anlamında bir hesaplama düzenlileştirmesi biçimini uyguladığını göstermektedir.Kapsamlı deneysel analizler, göz önünde bulundurulan yaklaşımın büyük ölçekli veri kümeleri üzerinde sanat performanslarının durumuna ulaştığını göstermektedir."}
{"_id":"414573bcd1849b4d3ec8a06dd4080b62f1db5607","text":"Dağıtılmış hizmet reddi (DDoS) saldırıları internet çapında bir tehdit oluşturmaktadır.Bu ağlardan kaynaklanan saldırıları özerk olarak algılayan ve durduran kaynak uç ağlarında konuşlandırılmış bir DDoS savunma sistemi olan D-WARD'ı öneriyoruz.Saldırılar, ağ ile İnternet'in geri kalanı arasındaki iki yönlü trafik akışlarının sürekli izlenmesi ve normal akış modelleriyle periyodik karşılaştırma ile tespit edilir.Uyumsuz akışlar, saldırganlıklarıyla orantılı olarak oran sınırlıdır.D-WARD, bir saldırı sırasında bile meşru trafiğe iyi hizmet sunarken, DDoS trafiğini ihmal edilebilir bir seviyeye etkili bir şekilde azaltır.Sistemin bir prototipi bir Linux yönlendiricisinde inşa edilmiştir.Çeşitli saldırı senaryolarında etkinliğini gösterir, konuşlandırma motivasyonlarını tartışır ve ilişkili maliyetleri tanımlarız."}
{"_id":"705a24f4e1766a44bbba7cf335f74229ed443c7b","text":"Yüz tanıma algoritmaları genellikle yüz görüntülerinin iyi hizalandığını ve benzer bir poza sahip olduğunu varsayar - ancak birçok pratik uygulamada bu koşulları karşılamak imkansızdır.Bu nedenle yüz tanımanın kısıtlanmamış yüz görüntülerine uzatılması, aktif bir araştırma alanı haline gelmiştir.Bu amaçla, Yerel İkili Desenlerin (LBP) histogramlarının yüz tanıma için son derece ayrımcı tanımlayıcılar olduğu kanıtlanmıştır.Bununla birlikte, çoğu LBP tabanlı algoritma, poz varyasyonuna ve yanlış hizalamaya karşı sağlam olmayan katı bir tanımlayıcı eşleştirme stratejisi kullanır.Biz poz varyasyonları ve yanlış hizalama ile başa çıkmak için tasarlanmış yüz tanıma için iki algoritma önermektedir.Ayrıca, aydınlatma varyasyonlarına karşı sağlamlığı artıran bir aydınlatma normalleştirme adımı da dahil ediyoruz.Önerilen algoritmalar, LBP'nin histogramlarına dayanan tanımlayıcıları kullanır ve sırasıyla uzaysal piramit eşleştirmesi (SPM) ve Naive Bayes En Yakın Komşusu (NBNN) ile eşleşen tanımlayıcıları gerçekleştirir.Katkımız, sınıf içi varyasyonlara göre geliştirilmiş bir sağlamlık sağlamak için görüntüden sınıfa ilişki kullanan esnek mekansal eşleştirme şemalarının dahil edilmesidir.Önerilen algoritmaların doğruluğunu, Ahonen'in orijinal LBP tabanlı yüz tanıma sistemine ve dört standart veri kümesindeki iki temel bütünsel sınıflandırıcıya karşı karşılaştırıyoruz.Sonuçlarımız, NBNN'ye dayanan algoritmanın diğer çözümlerden daha iyi performans gösterdiğini ve bunu poz varyasyonları varlığında daha belirgin bir şekilde yaptığını göstermektedir."}
{"_id":"fb8704210358d0cbf5113c97e1f9f9f03f67e6fc","text":"İçerik tabanlı görsel bilgi alma (CBVIR) veya içerik tabanlı görüntü alma (CBIR) son 10 yılda bilgisayar görüşü alanındaki en canlı araştırma alanlarından biri olmuştur.Büyük ve istikrarlı bir şekilde artan görsel ve multimedya verilerinin kullanılabilirliği ve İnternet'in geliştirilmesi, tam veritabanı alanlarını eşleştirmeye dayalı basit metin tabanlı sorgulardan veya isteklerden daha fazlasını sunan tematik erişim yöntemleri oluşturma ihtiyacını vurgulamaktadır.Görsel veya ses içeriğine dayalı sorguları formüle etmek ve yürütmek ve büyük multimedya depolarına göz atmaya yardımcı olmak için birçok program ve araç geliştirilmiştir.Yine de, farklı türde ve farklı özelliklere sahip belgelere sahip büyük çeşitli veritabanları ile ilgili olarak genel bir atılım elde edilememiştir.Hız, semantik tanımlayıcılar veya objektif görüntü yorumlarıyla ilgili birçok soruya verilen cevaplar hala cevapsızdır.Tıbbi alanda, görüntüler ve özellikle dijital görüntüler, giderek artan miktarlarda üretilir ve teşhis ve terapi için kullanılır.Cenevre Üniversitesi Hastanesi Radyoloji Bölümü tek başına 2002 yılında günde 12.000'den fazla görüntü üretti.Kardiyoloji şu anda özellikle kardiyak kateterizasyon videoları (her biri yaklaşık 2000 görüntü içeren yılda yaklaşık 1800 sınav) ile dijital görüntülerin en büyük ikinci üreticisidir.Cenevre Üniversitesi Hastanesi'nde üretilen kardiyolojik görüntü verilerinin toplam miktarı 2002 yılında 1 TB civarındaydı.Endoskopik videolar aynı zamanda muazzam miktarda veri üretebilir.Tıpta dijital görüntüleme ve iletişim (DICOM) ile görüntü iletişimi için bir standart belirlendi ve hasta bilgileri gerçek görüntü(ler) ile saklanabilir, ancak standardizasyona göre hala birkaç sorun hakimdir.Birkaç makalede, klinik karar vermeyi desteklemek için tıbbi görüntülere içerik tabanlı erişim önerilmiştir, bu da içerik tabanlı erişim yöntemlerinin resim arşivleme ve iletişim sistemlerine (PACS) entegrasyonu için klinik verilerin ve senaryoların yönetimini kolaylaştıracaktır.Bu makale, tıbbi görüntü verilerine ve alanda kullanılan teknolojilere içerik tabanlı erişim alanında mevcut literatüre genel bir bakış sunmaktadır.Bölüm 1, genel içerik tabanlı görüntü alımına ve kullanılan teknolojilere bir giriş sağlar.Bölüm 2, tıbbi uygulamada görüntü geri alımının kullanımı için önermeleri ve çeşitli yaklaşımları açıklar.Örnek sistemler ve uygulama alanları tanımlanmıştır.Bölüm 3, uygulanan sistemlerde kullanılan teknikleri, veri kümelerini ve değerlendirmelerini açıklar.Bölüm 4, klinik uygulamada ve araştırma ve eğitimde görüntü geri alma sistemlerinin olası klinik yararlarını tanımlar.Yararlı olabilecek yeni araştırma yönleri tanımlanıyor.Bu makale aynı zamanda, sistemler için birçok önermenin tıbbi alandan yapıldığı ve araştırma prototiplerinin bilgisayar bilimleri bölümlerinde tıbbi veri kümeleri kullanılarak geliştirildiği gibi, alandaki bazı sorunların açıklamalarını da tanımlamaktadır.Yine de klinik uygulamada kullanılan çok az sistem vardır.Hedefin, genel olarak, şu anda var olan metin tabanlı geri alma yöntemlerinin yerine geçmek değil, onları görsel arama araçlarıyla tamamlamak olduğu da belirtilmelidir."}
{"_id":"38919649ae3fd207b96b62e95b3c8c8e69635c7f","text":"Bu çalışma, kablosuz mobil ad-hoc ağları için önerilen üç yönlendirme protokolünün karşılaştırılmasıdır.Protokoller şunlardır: Hedef Sıralı Mesafe Vektör (DSDV), Ad-hoc Talep Üzerine Mesafe Vektör (AODV) ve Dinamik Kaynak Yönlendirme (DSR).Düğümlerin rastgele hareket ettiği bir senaryo üzerinde kapsamlı simülasyonlar yapılır.Sonuçlar, düğümlerin göreli hızlarını bir senaryoda yansıtacak şekilde tasarlanmış yeni bir mobilite metriğinin bir işlevi olarak sunulur.Ayrıca, protokolleri daha özel bağlamlarda test etmek için üç gerçekçi senaryo tanıtılmaktadır.Çoğu simülasyonda reaktif protokoller (AODV ve DSR) DSDV'den önemli ölçüde daha iyi performans gösterdi.Orta trafik yükünde DSR, test edilen tüm hareketlilik değerleri için AODV'den daha iyi performans gösterirken, AODV daha yüksek trafik yüklerinde DSR'den daha iyi performans gösterdi.İkincisi, DSR veri paketlerindeki kaynak rotalarından kaynaklanır ve bu da ağ üzerindeki yükü arttırır.Yönlendiriciler ve ana bilgisayarlar, böylece bir düğüm diğer düğümler arasında paketleri iletebilir ve kullanıcı uygulamalarını çalıştırabilir.Mobil ad-hoc ağları, son zamanlarda yapılan birçok araştırma ve geliştirme çalışmasının odak noktası olmuştur.Ad-hoc paket radyo ağları, şimdiye kadar merkezi olmayan bir ağ yapılandırmasının bir operasyonel avantaj veya hatta bir gereklilik olduğu askeri uygulamalarla ilgiliydi.Ad-hoc yapılandırma konseptlerini kullanan ağlar, birbirine bağlı kablosuz erişim noktalarından bireyler tarafından taşınan kablosuz cihazların ağlarına, örneğin dijital haritalara, vücuda bağlı sensörlere, sesli iletişim vb.Geniş aralıklı ve kısa menzilli ad-hoc ağlarının kombinasyonları, olumsuz çalışma koşullarında bile sağlam, küresel kapsama alanı sağlamaya çalışır."}
{"_id":"0f7329cf0d388d4c5d5b94ee52ad2385bd2383ce","text":"Süpervoksel segmentasyonu, görüntü analizinde süperpiksel segmentasyonu olduğu için erken video analizine dahil edilmesi için güçlü bir potansiyele sahiptir.Bununla birlikte, birçok makul süpervoksel yöntem ve her birinin ne zaman ve nerede en uygun olduğu konusunda çok az anlayış vardır.Gerçekten de, süpervoksel segmentasyon üzerine tek bir karşılaştırmalı çalışmanın farkında değiliz.Bu amaçla, hem çevrimdışı hem de akış yöntemleri de dahil olmak üzere yedi süpervoksel algoritmayı, iyi bir süpervoksel olarak düşündüğümüz şey bağlamında inceliyoruz: yani, spatiyotemporal tekdüzelik, nesne \/ bölge sınır tespiti, bölge sıkıştırması ve parsimoni.Değerlendirme için, bu arzu edilen süpervoksel özelliklerini ölçmek için yedi kaliteli metrikten oluşan kapsamlı bir paket sunuyoruz.Buna ek olarak, süpervoksel sınıflandırma görevindeki yöntemleri video analizinde süpervoksellerin daha sonraki üst düzey kullanımları için bir vekil olarak değerlendiriyoruz.Çeşitli içerik türlerine ve yoğun insan açıklamalarına sahip altı mevcut benchmark video veri kümesini kullanıyoruz.Bulgularımız, hiyerarşik grafik tabanlı (GBH), ağırlıklı agregasyon (SWA) ve temporal süperpikseller (TSP) yöntemlerinin yedi yöntem arasında en iyi performans gösterenler olduğuna dair kesin kanıtlara yol açtı.Hepsi segmentasyon doğruluğu açısından iyi performans gösterir, ancak diğer desiderata göre değişir: GBH nesne sınırlarını en iyi şekilde yakalar; SWA bölge sıkıştırması için en iyi potansiyele sahiptir; ve TSP en iyi alt segmentasyon hatasına ulaşır."}
{"_id":"50dea03d4feb1797f1d5c260736e1cf7ad6d45ca","text":"GİRİŞ Hızlı büyüyen bir fibroadenom vakası rapor ediyoruz.13 yaşındaki hasta bir kız, sol göğüs kütlesi ile ilgili poliklinikte danıştı.Kütleye klinik muayenelerle fibroadenom teşhisi kondu ve hasta dikkatle izlendi.Kütle her menses ile hızla büyüdü ve dört ay sonra hacimde% 50 artış gösterdi.Lumpektomi yapıldı.Tümör histolojik olarak fibroadenom organize tipi olarak teşhis edildi ve birçok bezelye epitel hücrelerinin çekirdekteki anti-östrojen reseptör antikoru için pozitif immünohistokimyasal boyaması vardı.SONUÇ Tümörün östrojen duyarlılığı hızlı büyümeyi açıklayabilir."}
{"_id":"0674c1e2fd78925a1baa6a28216ee05ed7b48ba0","text":"Proc.Uluslararası Bilgisayar Vizyonu Konferansı, Korfu (Eylül 1999) Yerel görüntü özelliklerinin yeni bir sınıfını kullanan bir nesne tanıma sistemi geliştirilmiştir.Özellikler görüntü ölçeklendirme, çeviri ve rotasyona değişmez ve aydınlatma değişikliklerine ve afine veya 3D projeksiyona kısmen değişmezdir.Bu özellikler, primat görüşünde nesne tanıma için kullanılan alt temporal korteksteki nöronlarla benzer özellikleri paylaşır.Özellikler, ölçek uzayındaki sabit noktaları tanımlayan aşamalı bir filtreleme yaklaşımı ile verimli bir şekilde tespit edilir.Görüntü tuşları, çoklu yönelim düzlemlerinde ve çoklu ölçeklerde bulanık görüntü gradyanlarını temsil ederek yerel geometrik deformasyonlara izin veren oluşturulur.Anahtarlar, aday nesne eşleşmelerini tanımlayan en yakın komşu indeksleme yöntemine giriş olarak kullanılır.Her maçın nihai doğrulaması, bilinmeyen model parametreleri için düşük residual en az kareli bir çözüm bularak elde edilir.Deneysel sonuçlar, sağlam nesne tanımanın, 2 saniyenin altında bir hesaplama süresine sahip dağınık kısmen tıkalı görüntülerde elde edilebileceğini göstermektedir."}
{"_id":"bbb9c3119edd9daa414fd8f2df5072587bfa3462","text":"Bu açık kaynak bilgi işlem çerçevesi, yeni uygulamaların kilidini açmak için akış, toplu ve etkileşimli büyük veri iş yüklerini birleştirir."}
{"_id":"18ca2837d280a6b2250024b6b0e59345601064a7","text":"Bilimin birçok alanı keşifsel veri analizine ve görselleştirmeye bağlıdır.Büyük miktarlarda çok değişkenli veriyi analiz etme ihtiyacı, boyutsallık azaltmanın temel problemini ortaya çıkarır: yüksek boyutlu verilerin kompakt temsillerini nasıl keşfedeceksiniz.Burada, yüksek boyutlu girdilerin düşük boyutlu, mahalle korumalı gömmelerini hesaplayan denetimsiz bir öğrenme algoritması olan yerel doğrusal gömmeyi (LLE) tanıtıyoruz.Yerel boyutsallık azaltma için kümeleme yöntemlerinin aksine, LLE, girdilerini daha düşük boyutsallıktaki tek bir küresel koordinat sistemine haritalandırır ve optimizasyonları yerel minima içermez.LLE, doğrusal rekonstrüksiyonların yerel simetrilerinden yararlanarak, yüzlerin veya metin belgelerinin görüntüleriyle oluşturulanlar gibi doğrusal olmayan manifoldların küresel yapısını öğrenebilir."}
{"_id":"a3bfe87159938a96d3f2037ff0fe10adca0d21b0","text":"Araçlara daha fazla yazılım modülü ve harici arayüz eklendikçe, yeni saldırılar ve güvenlik açıkları ortaya çıkıyor.Araştırmacılar, araç içi Elektronik Kontrol Üniteleri (ECU'lar) arasında nasıl uzlaşma sağlanacağını ve araç manevrasını nasıl kontrol edeceğini gösterdiler.Bu güvenlik açıklarına karşı çeşitli savunma mekanizmaları önerildi, ancak araç içi ağ saldırılarına karşı güvenlik açısından kritik öneme sahip ECU'lar için güçlü bir koruma ihtiyacını karşılayamadılar.Bu eksikliği azaltmak için, Saat tabanlı IDS (CIDS) olarak adlandırılan anomali tabanlı bir saldırı tespit sistemi (IDS) önermekteyiz.ECU'ların parmak izi için periyodik araç içi mesajların aralıklarını ölçer ve daha sonra kullanır.Bu şekilde türetilen parmak izleri daha sonra ECU'ların Recursive Least Squares (RLS) algoritmasıyla saat davranışlarının bir temelini oluşturmak için kullanılır.Bu taban çizgisine dayanarak, CIDS tanımlama hatalarındaki anormal değişiklikleri tespit etmek için Kümülatif Sum (CUSUM) kullanır - bu açık bir saldırı işaretidir.Bu, araç içi ağ izinsiz girişlerinin% 0.055'lik düşük yanlış pozitif bir oranla hızlı bir şekilde tanımlanmasını sağlar.Son teknoloji IDS'lerden farklı olarak, bir saldırı tespit edilirse, CIDS'nin ECU'ların parmak izini alması da bir kök neden analizi kolaylaştırır; saldırıyı hangi ECU'nun monte ettiğini belirler.Bir CAN otobüs prototipi ve gerçek araçlar üzerindeki deneylerimiz, CIDS'in çok çeşitli araç içi ağ saldırılarını tespit edebildiğini göstermiştir."}
{"_id":"c567bdc35a40e568e0661446ac4f9b397787e40d","text":"Ultra düşük güç kablosuz sensör düğümleri için 2.4 GHz'lik bir engelleyici-kalıcı uyandırma alıcısı, dağıtılmış çok aşamalı N-yol filtreleme tekniğini kilidi açık düşük Q rezonatör-tercih edilmiş yerel osilatör ile birleştirerek belirsiz-IF çift dönüşüm topolojisini kullanır.Bu yapı dar bant seçiciliği ve müdahale edenlere karşı güçlü bağışıklık sağlarken, BAW rezonatörleri veya kristalleri gibi pahalı harici rezonans bileşenlerinden kaçınır.65 nm CMOS alıcı prototipi, -97 dBm'lik bir hassasiyet ve 5 MHz ofset'te -27 dB'den daha iyi bir taşıyıcı-interferer oranı sağlarken, 10-3 bit hata hızında 10 kb \/ s'lik bir veri hızı sağlarken, sürekli çalışma altında 0.5 V voltaj kaynağından 99  W tüketir."}
{"_id":"703244978b61a709e0ba52f5450083f31e3345ec","text":"Bu ciltte, yazarlar, araştırma literatüründen damıtılmış yedi genel öğrenme ilkesini ve aynı zamanda kolej fakültesi ile bire bir çalışan yirmi yedi yıllık deneyimden tanıtırlar.Araştırmayı, etkili organizasyonun motivasyonu neyin etkilediğine dair bilginin elde edilmesini ve kullanılmasını nasıl artırdığını öğrenmenin altında yatan bir dizi temel ilkeyi tanımlamak için geniş bir perspektiften (bilişsel, gelişimsel ve sosyal psikoloji; eğitimsel araştırma; antropoloji; demografi; ve örgütsel davranış) çektiler.Bu ilkeler, eğitmenlere belirli öğretim yaklaşımlarının neden öğrenci öğrenmesini desteklediğini veya desteklemediğini anlamalarına yardımcı olabilecek bir öğrenci öğrenme anlayışı sağlar, öğrenci öğrenimini belirli bağlamlarda daha etkili bir şekilde teşvik eden öğretim yaklaşımları ve stratejileri üretir veya rafine eder ve bu ilkeleri yeni kurslara aktarır ve uygular."}
{"_id":"52a345a29267107f92aec9260b6f8e8222305039","text":"Bu makale Bianchini et al tarafından \"Inside PageRank\" kağıdının bir arkadaşı veya uzantısı olarak hizmet vermektedir.[19].PageRank ile ilgili tüm konuların kapsamlı bir araştırmasıdır, temel PageRank modelini kapsar, mevcut ve önerilen çözüm yöntemleri, depolama sorunları, varlık, benzersizlik ve yakınsama özellikleri, temel modelde olası değişiklikler, geleneksel çözüm yöntemlerine alternatifler önerildi, duyarlılık ve koşullandırma ve son olarak güncelleme sorunu.Birkaç yeni sonuç tanıtıyoruz, kapsamlı bir referans listesi sunuyoruz ve gelecekteki araştırmaların heyecan verici alanları hakkında spekülasyon yapıyoruz."}
{"_id":"0e5c8094d3da52340b58761d441eb809ff96743f","text":"Bu makalede, yeni tanıtılan dağıtılmış aktif transformatör (DAT) yapısının performansını geleneksel on-chip empedans-dönüşüm yöntemleriyle karşılaştırıyoruz.Standart silikon proses teknolojilerinde yüksek güçlü tam entegre amplifikatörlerin tasarımında temel güç verimliliği sınırlamaları analiz edilir.DAT'ın, serideki birkaç düşük voltajlı itme-çekme amplifikatörünü manyetik bağlantı ile birleştiren verimli bir empedans-dönüşüm ve güç-kombinleme yöntemi olduğu gösterilmiştir.Yeni konseptin geçerliliğini göstermek için, 2,4-GHz 1.9-W 2-V tam entegre güç amplifikatörü, 50 giriş ve çıkış eşleme ile% 41'lik bir güç katma verimliliği elde ederek 0.35-m CMOS transistörleri Ürün Türü: Makale Ek Bilgi:  Copyright 2002 IEEE.İzinle yeniden basıldı.El yazması 27 Mayıs 2001'de alındı.[Online olarak yayınlandı: 2002-08-07] Bu çalışma Intel Corporation, Ordu Araştırma Ofisi, Jet Propulsion Laboratory, Infinion ve Ulusal Bilim Vakfı tarafından desteklendi.Yazarlar, özellikle R. Magoon, F. In'tveld, J. Powell, A. Vo ve K. Moye olmak üzere Conexant Systems'e çip imalatı için teşekkür ediyor.K. Potter, D. Ham ve H.Wu, Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü (Caltech), Pasadena'nın tamamı, yardımları için özel bir teşekkürü hak ediyor.Agilent Technologies ve Sonnet Software Inc., Liverpool, NY CAD araçları için teknik destek de takdir edilmektedir.\"Silikon Bazlı RF ve Mikrodalga Entegre Devreler Üzerine Özel Sayı\", IEEE Mikrodalga Teorisi ve Teknikleri Üzerine İşlemler, vol.50, hayır.1, bölüm 2 Konu"}
{"_id":"14fae9835ae65adfdc434b7b7e761487e7a9548f","text":"Bir radyal güç birleştiricisinin, nispeten geniş bir bant üzerinde yüksek verimliliğin (% 90'dan büyük) elde edilebileceği çok sayıda güç amplifikatörünün birleştirilmesinde çok etkili olduğu bilinmektedir.Bununla birlikte, mevcut kullanımı, tasarım karmaşıklığı nedeniyle sınırlıdır.Bu makalede, hem başlangıç yaklaşık tasarım formülleri hem de son doğru tasarım optimizasyonu amaçları için uygun modeller dahil olmak üzere adım adım tasarım prosedürü geliştiriyoruz.Üç boyutlu elektromanyetik modellemeye dayanarak, tahmin edilen sonuçlar ölçülenlerle mükemmel bir uyum içindeydi.Radyal-kombiner verimliliği, zarif bozulması ve daha yüksek sipariş paketi rezonanslarının etkileri ile ilgili pratik konular burada ayrıntılı olarak tartışılmaktadır."}
{"_id":"47fdb5ec9522019ef7e580d59c262b3dc9519b26","text":"Mikro şerit probları ve bir WR-430 dikdörtgen dalga kılavuzu kullanarak 1:4 güç bölücünün başarılı gösterimi sunulmaktadır.Optimize edilmemiş yapının 15-dB geri dönüş kaybı bant genişliğinin %22 ve 0.5-dB ekleme kaybı bant genişliğinin %26 olduğu gösterilmiştir.Konvansiyonel işleme yoluyla gerçekleştirilirken, böyle bir yapı kanıtlanmış milimetre ve milimetre-altı dalga mikroişlem teknikleri ile tutarlı bir şekilde monte edilir.Bu nedenle, yapı, mikroişlemcilik yoluyla 100GHz'in çok üzerindeki uygulamalar için kullanılabilen mimariyi birleştiren potansiyel bir güç bölme ve güç sunar."}
{"_id":"68218edaf08484871258387e95161a3ce0e6fe67","text":"Sekiz cihazlı Ka-band katı hal güç amplifikatörü, seyahat-dalgası güç-bölme\/kombinleme tekniği kullanılarak tasarlanmış ve üretilmiştir.Bu tasarımda kullanılan düşük profilli slotted-waveguide yapısı, geniş bir bant genişliği üzerinde sadece yüksek bir güç birleştirme verimliliği sağlamakla kalmaz, aynı zamanda aktif cihazlar için verimli bir ısı batışı sağlar.Sekiz cihazlı güç amplifikatörünün ölçülen maksimum küçük sinyal kazancı, 3,2 GHz (f \/ sub L \/ = 31,8 GHz, f \/ sub H \/ = 35 GHz) 3dB bant genişliği ile 34 GHz'de 19.4 dB'dir.Güç amplifikatöründen 1dB sıkıştırmada (P \/ sub out \/ at 1 dB) ölçülen maksimum çıkış gücü, 32.2 GHz'de 33 dBm (\/spl sim \/ 2 W) olup,% 80'lik bir güç birleştirme verimliliğine sahiptir.Ayrıca, cihaz arızaları nedeniyle bu güç amplifikatörünün performans bozulması da simüle edilmiş ve ölçülmüştür."}
{"_id":"db884813d6d764aea836c44f46604128735bffe0","text":"Yüksek güç, geniş bant genişliği, yüksek doğrusallık ve düşük gürültü amplifikatör tasarımında en önemli özellikler arasındadır.Geniş bantlı mekansal güç birleştirme tekniği, geniş bantlı koaksiyel dalga kılavuzu ortamında büyük miktarda mikrodalga monolitik entegre devre (MMIC) amplifikatörlerinin çıkış gücünü birleştirerek tüm bu sorunları ele alırken, iyi doğrusallığı korur ve MMIC amplifikatörlerinin faz gürültüsünü iyileştirir.Bir koaksiyel dalga kılavuzu, giriş gücünü her bir elemana eşit olarak dağıtarak daha geniş bant genişliği ve daha iyi tekdüzelik için birleştirme devrelerinin sunucusu olarak kullanıldı.Çok daha küçük boyutlu yeni bir kompakt koaksiyel birleştirici araştırılmaktadır.Microstrip-line geçişine geniş bantlı slot hattı, ticari MMIC amplifikatörleri ile daha iyi uyumluluk için entegre edilmiştir.Termal simülasyonlar yapılır ve yüksek güç uygulamasında ısı batığını iyileştirmek için önceki tasarımlara göre geliştirilmiş bir termal yönetim şeması kullanılır.Kompakt birleştirici tasarımını kullanan yüksek güçlü bir amplifikatör inşa edilir ve 44-W maksimum çıkış gücü ile 6 ila 17 GHz arasında bir bant genişliğine sahip olduğu gösterilmiştir.Doğrusallık ölçümü, 52 dBm'lik yüksek bir üçüncü derece kesme noktası göstermiştir.Analiz, amplifikatörün sahte olmayan dinamik aralığı 2 3 kat genişletme yeteneğine sahip olduğunu gösteriyor.Amplifikatör ayrıca, taşıyıcıdan 10 kHz ofsette 140 dBc'ye yakın bir kalıntı faz tabanını, entegre ettiği tek bir MMIC amplifikatörüne kıyasla 5  6-dB azaltma ile göstermiştir."}
{"_id":"e73ee8174589e9326d3b36484f1b95685cb1ca42","text":"Yaklaşan 5. nesil hücresel iletişim için türünün ilk örneği 28 GHz anten çözümü ayrıntılı olarak sunulmaktadır.Kapsamlı ölçümler ve simülasyonlar, önerilen 28 GHz anten çözümünün gerçekçi yayılma ortamlarında çalışan hücresel telefonlar için son derece etkili olduğunu tespit eder."}
{"_id":"4e85503ef0e1559bc197bd9de0625b3792dcaa9b","text":"Ağ tabanlı saldırılar yaygın ve sofistike hale geldi.Bu nedenle, saldırı tespit sistemleri artık odaklarını ana bilgisayarlardan ve işletim sistemlerinden ağın kendisine kaydırıyor.Ağ tabanlı saldırı tespiti zordur, çünkü ağ denetimi büyük miktarda veri üretir ve tek bir saldırıyla ilgili farklı olaylar ağdaki farklı yerlerde görülebilir.Bu makale ağ saldırı tespiti için yeni bir yaklaşım olan NetSTAT'ı sunar.NetSTAT, hem ağın hem de saldırıların resmi bir modelini kullanarak, hangi ağ olaylarının izlenmesi gerektiğini ve nerede izlenebileceğini belirleyebilir."}
{"_id":"818c13721db30a435044b37014fe7077e5a8a587","text":"Büyük kümeler üzerindeki büyük veri analizi, sorgu optimizasyonu için yeni fırsatlar ve zorluklar sunar.Veri bölümlemesi bu ortamdaki performans için çok önemlidir.Bununla birlikte, verinin yeniden bölünmesi çok pahalı bir işlemdir, bu nedenle bu tür işlemlerin sayısını en aza indirmek çok önemli performans iyileştirmeleri sağlayabilir.Bu nedenle, bu ortam için bir sorgu optimize edici, sıralama ve gruplandırma ile etkileşimi de dahil olmak üzere veri bölümleme hakkında akıl yürütebilmelidir.SCOPE, Microsoft'ta büyük veri analizi için kullanılan SQL benzeri bir betik dilidir.Dönüşüm tabanlı bir optimize edici, senaryoları Cosmos dağıtılmış bilgi işlem platformu için verimli yürütme planlarına dönüştürmekten sorumludur.Bu makalede, veri bölümleme ile ilgili akıl yürütmenin SCOPE optimize edicisine nasıl dahil edildiğini açıklıyoruz.İlişkisel operatörlerin bölümleme, sıralama ve gruplandırma özelliklerini nasıl etkilediğini gösteririz ve optimize edicinin gereksiz işlemlerden kaçınmak için bu özellikleri nasıl gerekçelendirdiğini ve kullandığını açıklarız.Çoğu optimize edicide, paralel planların dikkate alınması, bir işlem sonrası adımda yapılan bir düşüncedir.Bölünme ile ilgili akıl yürütme, SCOPE optimize edicisinin paralel, seri ve karma planların dikkate alınmasını maliyet tabanlı optimizasyona tam olarak entegre etmesini sağlar.Faydalar, yaklaşımımızın etkinleştirdiği çeşitli planları göstererek gösterilmiştir."}
{"_id":"8420f2f686890d9675538ec831dbb43568af1cb3","text":"Roma senaryosunda yazılmış Hinglish metninin duygu polaritesini belirlemek için, farklı özellik seçim yöntemleri kombinasyonları ve terim frekansı-ters belge frekans özellik gösterimini kullanarak bir dizi sınıflandırıcı denedik.Hinglish'te yazılan haberlerde ve Facebook yorumlarında ifade edilen duygular için en iyi sınıflandırıcıları belirlemek için toplam 840 deney gerçekleştirdik.Hinglish metninde ifade edilen duyguyu sınıflandırmak için en iyi kombinasyon olarak terim frekans ters belge frekans tabanlı özellik gösterimi, kazanç oranı tabanlı özellik seçimi ve Radyal Basis Fonksiyon Sinir Ağı üçlüsünün sonucuna vardık."}
{"_id":"c97ebb60531a86bea516d3582758a45ba494de10","text":"IEEE Intelligent Transportation Systems Society ve yaygın hesaplama araştırma topluluğu arasındaki daha sıkı işbirliğini teşvik etmek için, yazarlar ITS Society'yi tanıtıyor ve ITS Society araştırmacılarının üzerinde çalıştıkları çeşitli yaygın hesaplama ile ilgili araştırma konularını sunuyor.Bu bölüm, Akıllı Ulaşım ile ilgili özel bir konunun parçasıdır."}
{"_id":"e91196c1d0234da60314945c4812eda631004d8f","text":"Dil öğrenimi için etkileşimli multimodal bir çerçeve önermekteyiz.Büyük miktarlarda doğal metinlere pasif olarak maruz kalmak yerine, öğrenenlerimiz (eğim-ileri sinir ağları olarak uygulanır) bir tabula rasa kurulumundan başlayarak kooperatif referans oyunlarına katılırlar ve böylece oyunda başarılı olmak için iletişim kurma ihtiyacından kendi dillerini geliştirirler.Ön deneyler umut verici sonuçlar verir, ancak aynı zamanda bu şekilde eğitilmiş ajanların sadece oynadıkları oyun için etkili bir adhoc iletişim kodu geliştirmemesini sağlamanın önemli olduğunu öne sürer."}
{"_id":"500b7d63e64e13fa47934ec9ad20fcfe0d4c17a7","text":"Son zamanlarda, üç boyutlu (3D) LTCC tabanlı SiP uygulamalarında yüksek entegrasyon yoğunluğu nedeniyle yüksek frekanslı sinyallerin zamanlama kontrolü şiddetle talep edilmektedir.Bu nedenle, eğri veya zamanlama gecikmesini kontrol etmek için, yeni 3D gecikme hatları önerilecektir.Sinyalin zayıf olması için koaksiyel hat kavramını benimsiyoruz ve yarı koaksiyel zeminli (QCOX-GND) geçişli yapı üzerinden gelişmiş bir sinyal önerdik.Simüle edilmiş sonuçları EM ve devre simülatörü kullanarak göstereceğiz."}
{"_id":"1a07186bc10592f0330655519ad91652125cd907","text":"Bir cümle verildiğinde, bir dizi dil işleme öngörüsü çıkaran tek bir evrişimsel sinir ağı mimarisini tanımlıyoruz: kısmen konuşma etiketleri, parçalar, adlandırılmış varlık etiketleri, semantik roller, semantik olarak benzer kelimeler ve cümlenin bir dil modeli kullanarak anlamlı (gramatik ve semantik) olma olasılığı.Tüm ağ, çoklu görev öğrenme örneği olan ağırlık paylaşımını kullanarak tüm bu görevlerde ortaklaşa eğitilir.Tüm görevler, etiketlenmemiş metinden öğrenilen ve paylaşılan görevler için yeni bir yarı denetimli öğrenme biçimini temsil eden dil modeli dışındaki etiketli verileri kullanır.Hem çoklu görev öğreniminin hem de yarı denetimli öğrenmenin paylaşılan görevlerin genelleştirilmesini nasıl geliştirdiğini ve bunun da son teknoloji performansla nasıl sonuçlandığını gösteriyoruz."}
{"_id":"27e38351e48fe4b7da2775bf94341738bc4da07e","text":"Tek kelimelik vektör uzay modelleri, sözlüksel bilgileri öğrenmede çok başarılı olmuştur.Bununla birlikte, daha uzun cümlelerin kompozisyonel anlamını yakalayamazlar, onları daha derin bir dil anlayışından alıkoyarlar.Özyinelemeli bir sinir ağı (RNN) modelini tanıtıyoruz, keyfi sintaktik tip ve uzunluk cümleleri ve cümleleri için kompozisyonel vektör gösterimlerini öğreniyor.Modelimiz, bir ayrıştırma ağacındaki her düğüme bir vektör ve bir matris atar: vektör, kurucunun doğal anlamını yakalarken, matris komşu kelimelerin veya cümlelerin anlamını nasıl değiştirdiğini yakalar.Bu matris-vektör RNN, operatörlerin önermesel mantık ve doğal dildeki anlamını öğrenebilir.Model, üç farklı deneyde sanat performansının durumunu elde eder: adverb-adjective çiftlerinin ince taneli duygu dağılımlarını tahmin etmek; film incelemelerinin duygu etiketlerini sınıflandırmak ve aralarındaki sentaktik yolu kullanarak neden-sonuç veya konu-mesaj gibi anlamsal ilişkileri sınıflandırmak."}
{"_id":"303b0b6e6812c60944a4ac9914222ac28b0813a2","text":"Bu makale, ilk olarak bir ifadenin nötr veya polar olup olmadığını belirleyen ve daha sonra polar ifadelerin polaritesini belirleyen ifade düzeyindeki duygu analizine yeni bir yaklaşım sunar.Bu yaklaşımla, sistem, duygu ifadelerinin büyük bir alt kümesi için kontekstsel polariteyi otomatik olarak tanımlayabilir ve temelden önemli ölçüde daha iyi sonuçlar elde edebilir."}
{"_id":"4eb943bf999ce49e5ebb629d7d0ffee44becff94","text":"Zaman, birçok ilginç insan davranışının temelini oluşturur.Bu nedenle, bağlantıcı modellerde zamanı nasıl temsil edeceği sorusu çok önemlidir.Bir yaklaşım, zamanı açıkça (uzamsal bir gösterimde olduğu gibi) değil, işleme üzerindeki etkilerinden dolaylı olarak temsil etmektir.Mevcut rapor, ilk olarak Jordan (1986) tarafından tanımlanan ve ağlara dinamik bir bellek sağlamak için tekrarlayan bağlantıların kullanılmasını içeren bu hatlar boyunca bir öneri geliştirir.Bu yaklaşımda, gizli birim kalıpları kendilerine geri beslenir; Böylece gelişen iç temsiller, görev taleplerini önceki iç devletler bağlamında yansıtır.Nispeten basit problemlerden (XOR'un geçici sürümü) kelimeler için sentatik\/semantik özellikler keşfetmeye kadar uzanan bir dizi simülasyon bildirilmektedir.Ağlar, görev taleplerini bellek talepleriyle birleştiren ilginç iç temsilleri öğrenebilir; gerçekten de, bu yaklaşımda bellek kavramı, görev işleme ile ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır.Bu temsiller, zengin bir yapıyı ortaya çıkarır, bu da onların içeriğe oldukça bağımlı olmalarını sağlarken aynı zamanda öğe sınıfları arasında genellemeleri ifade eder.Bu gösterimler, sözlük kategorilerini ve tür\/token ayrımını temsil etmek için bir yöntem önermektedir."}
{"_id":"2069c9389df8bb29b7fedf2c2ccfe7aaf82b2832","text":"Yeni bir makine öğrenimi paradigması olarak transfer öğrenimi son zamanlarda giderek daha fazla ilgi gördü.Bir hedef alandaki eğitim verilerinin tahmin modellerini etkili bir şekilde öğrenmek için yeterli olmadığı durumlarda, öğrenme aktarımı, öğrenme için diğer ilgili yardımcı alanlardan yardımcı kaynak verilerini kullanır.Bu alandaki mevcut çalışmaların çoğu, yalnızca hedef verilerle aynı temsili yapıya sahip kaynak verileri kullanmaya odaklanırken, bu makalede, metin ve görüntüler arasında bilgi aktarımı için heterojen bir transfer öğrenme çerçevesi genişleterek bu sınırı daha da ileriye itiyoruz.Bir hedef alan sınıflandırma problemi için, birçok sosyal web sitesinde, Web üzerinden mevcut olan bol metin belgelerinden bilgi aktarmak için bir köprü görevi görebilecek bazı açıklamalı görüntülerin bulunabileceğini gözlemliyoruz.Önemli bir soru, metin belgeleri keyfi olsa da kaynak verilerdeki bilginin etkili bir şekilde nasıl aktarılacağıdır.Çözümümüz, matris faktörizasyonu yoluyla yardımcı kaynak verilerinden çıkarılan semantik kavramlarla hedef görüntülerin temsilini zenginleştirmek ve yardımcı veriler tarafından oluşturulan gizli semantik özellikleri daha iyi bir görüntü sınıflandırıcı oluşturmak için kullanmaktır.Algoritmamızın Caltech-256 görüntü veri kümesindeki etkinliğini ampirik olarak doğrularız."}
{"_id":"381231eecd132199821c5aa3ff3f2278f593ea33","text":null}
{"_id":"a8823ab946321079c63b9bd42f58bd17b96a25e4","text":"Yüz tanıma ve göz çıkarma, yüz tanıma, yüz ifadesi analizi, güvenlik girişi vb. gibi birçok uygulamada önemli bir role sahiptir.İnsan yüzü ve göz, burun gibi yüz yapılarının tespiti bilgisayar için karmaşık bir prosedürdür.Bu makale, Sobel kenar tespiti ve morfolojik işlemleri kullanarak frontal yüz görüntülerinden yüz algılama ve göz çıkarma için bir algoritma önermektedir.Önerilen yaklaşım üç aşamaya ayrılır; ön işleme, yüz bölgesinin tanımlanması ve gözlerin çıkarılması.Görüntülerin boyutlandırılması ve gri ölçekli görüntü dönüştürme, ön işlemede elde edilir.Yüz bölgesi tanımlaması, Sobel kenar tespiti ve morfolojik operasyonlarla gerçekleştirilir.Son aşamada, morfolojik operasyonlar yardımıyla yüz bölgesinden gözler çıkarılır.Deneyler sırasıyla IMM frontal face database, FEI face database ve IMM face database olmak üzere 120, 75, 40 görüntü üzerinden gerçekleştirilmektedir.Yüz algılama doğruluğu% 100,% 100,% 97.50 ve göz çıkarma doğruluğu oranı sırasıyla% 92.5,% 96.06,% 92.5'dir."}
{"_id":"3b6911dc5d98faeb79d3d3e60bcdc40cfd7c9273","text":"Bir agrega imza şeması, agregalamayı destekleyen dijital bir imzadır: n farklı kullanıcılardan gelen n farklı mesajlardaki n imzaları göz önüne alındığında, tüm bu imzaları tek bir kısa imzada toplamak mümkündür.Bu tek imza (ve n orijinal mesajlar), doğrulayıcıyı, n kullanıcılarının gerçekten n orijinal mesajlarını imzaladığına ikna edecektir (yani, kullanıcı i = 1 için Mi mesajını imzaladım)..., n).Bu yazıda toplu imza kavramını tanıtıyoruz, bu tür imzalar için güvenlik modelleri sunuyoruz ve toplu imzalar için çeşitli başvurular yapıyoruz.Boneh, Lynn ve Shacham nedeniyle çiftdoğrusal haritalara dayanan kısa bir imzadan verimli bir toplu imza oluşturuyoruz.Toplam imzalar, sertifika zincirlerinin boyutunu azaltmak (zincirdeki tüm imzaları toplayarak) ve SBGP gibi güvenli yönlendirme protokollerinde mesaj boyutunu azaltmak için kullanışlıdır.Ayrıca, toplam imzaların doğrulanabilir şekilde şifrelenmiş imzalara yol açtığını da gösteriyoruz.Bu tür imzalar, doğrulayıcının, verilen bir şifre metni olan C'nin, verilen bir mesajdaki bir imzanın şifrelemesi olduğunu test etmesini sağlar M .Sözleşme imzalama protokollerinde doğrulanabilir şekilde şifrelenmiş imzalar kullanılır.Son olarak, benzer fikirlerin basit halka imzaları vermek için kısa imza şemasını genişletmek için kullanılabileceğini gösteriyoruz."}
{"_id":"6d4fa4b9037b64b8383331583430711be321c587","text":"Duygu analizi, hem ticari uygulamalar hem de akademik ilgi tarafından yönlendirilen, büyüyen bir araştırma alanıdır.Bu makalede, değerlik ve uyarılmanın duyarlılık boyutları için günlük benzeri blog gönderilerinin çok sınıflı sınıflandırmasını araştırıyoruz, burada görevin amacı, sırasıyla çok olumsuz \/ düşükten çok olumlu \/ yüksek bir beş seviyeli ölçekte bir gönderinin değerlik ve uyarılma düzeyini tahmin etmektir.Ayrık duygulanım durumlarını, Russell'ın çevresel etki modelinin psikolojik modeline dayanarak bu iki boyuttaki ordinal ölçeklere nasıl haritalandıracağımızı ve çok boyutlu, gerçek değerli açıklamalarla daha önce mevcut olan bir korpusu nasıl etiketleyeceğimizi gösteriyoruz.Regresyon kullanan deneysel sonuçlar ve destek vektör makinesi sınıflandırıcılarının tüm yaklaşımları, ikinci yaklaşımın daha iyi kesin ordinal sınıf tahmini doğruluğu sağlamasına rağmen, regresyon tekniklerinin daha küçük ölçekli hatalar yapma eğiliminde olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"9931c6b050e723f5b2a189dd38c81322ac0511de","text":"İnsan eylemi tanıma topluluğu içindeki kamuya açık veri kümelerinin mevcut durumu hakkında bir inceleme sunuyoruz; poz tabanlı yöntemlerin yeniden canlanmasını ve kişi-kişi etkileşimi modellemesini anlamanın son ilerlemesini vurguluyoruz.Kullanım için birkaç anahtar özelliğe ilişkin veri kümelerini bir kriter veri kümesi olarak sınıflandırıyoruz; sınıf etiketlerinin sayısı, sağlanan zemin gerçekleri ve işgal ettikleri uygulama alanı dahil.Ayrıca her veri kümesinin soyutlama seviyesini de göz önünde bulundururuz; eylemleri, etkileşimleri ve daha üst düzey semantik faaliyetleri sunanları gruplandırırız.Anket, temel görünümü ve poz tabanlı veri kümelerini tanımlar, basit, vurgulanmış veya senaryolu eylem sınıflarına yönelik bir eğilime dikkat çeker, bunlar genellikle istikrarlı bir alt eylem jestleri koleksiyonu ile kolayca tanımlanabilir.Yakın ilişkili eylemler sağlayan veri kümelerinin açık bir eksikliği vardır, bunlar bir dizi poz ve jest yoluyla dolaylı olarak tanımlanmaz, daha ziyade dinamik bir etkileşim kümesidir.Bu nedenle, iki birey arasındaki 3D pozlama yoluyla karmaşık konuşma etkileşimlerini temsil eden yeni bir veri kümesi önermekteyiz.7 ayrı konuşma tabanlı senaryoyu tanımlayan 8 çift yönlü etkileşim, iki Kinect derinlik sensörü kullanılarak toplandı.Niyet, bir süre boyunca çok sayıda ilkel eylem, etkileşim ve hareketten oluşan olayları sağlamak; gerçek dünyayı daha fazla temsil eden bir dizi ince eylem sınıfı sağlamak ve şu anda geliştirilen tanıma metodolojilerine meydan okumaktır.Bunun, Elsevier'e 27 Ekim 2015'te sunulan 3D poz Preprint'i kullanarak konuşma etkileşimi sınıflandırmasına ayrılmış ilk veri kümelerinden biri olduğuna inanıyoruz ve atfedilen belgeler bu görevin gerçekten mümkün olduğunu gösteriyor.Tam veri kümesi, araştırma topluluğuna [1] halka açık hale getirilir."}
{"_id":"26e6b1675e081a514f4fdc0352d6cb211ba6d9c8","text":"Modern otomobillerde kullanılan Pasif Anahtarsız Giriş ve Başlangıç (PKES) sistemlerine röle saldırıları gösteriyoruz.İki verimli ve ucuz saldırı gerçekleştirme, kablolu ve kablosuz fiziksel katman röleleri inşa ediyoruz, bu da saldırganın araba ile akıllı anahtar arasında mesaj ileterek bir arabaya girip başlamasını sağlıyor.Rölelerimiz modülasyondan, protokolden veya güçlü kimlik doğrulama ve şifreleme varlığından tamamen bağımsızdır.8 üreticiden 10 otomobil modeli üzerinde kapsamlı bir değerlendirme yapıyoruz.Sonuçlarımız, sinyalin sadece bir yönde (arabadan anahtara) iletilmesinin saldırıyı gerçekleştirmek için yeterli olduğunu gösterirken, anahtar ve araba arasındaki gerçek mesafe büyük kalır (50 metreye kadar test edilmiştir, görüş hattı değildir).Ayrıca, kurulumumuzla akıllı anahtarın 8 metreye kadar heyecanlanabileceğini de gösteriyoruz.Bu, röleyi kurmak için saldırganın anahtara yaklaşma ihtiyacını ortadan kaldırır.Kritik sistem özelliklerini daha fazla analiz eder ve tartışırız.Röle saldırısının genelliği ve değerlendirilen sistemlerin sayısı göz önüne alındığında, benzer tasarımlara dayanan tüm PKES sistemlerinin aynı saldırıya karşı savunmasız olması muhtemeldir.Son olarak, röle saldırıları riskini en aza indiren acil hafifletme önlemlerinin yanı sıra, PKES sistemlerinin başlangıçta tanıtıldığı kullanım kolaylığını korurken röle saldırılarını önleyebilecek son çözümleri de önermekteyiz."}
{"_id":"69d685d0cf85dfe70d87c1548b03961366e83663","text":"Kan oksijen doygunluğunu (SPO2) izlemek için temassız bir yöntem sunuyoruz.Yöntem, fotopletismografi (PPG) sinyallerinin alternatif olarak iki belirli dalga boyunda kaydedilmesine izin vermek için tetikleyici kontrollü bir CMOS kamera kullanır ve bu dalga boylarındaki PPG sinyallerinin pulsatil olmayan bileşenlerine pulsatilin ölçülen oranlarından SpO2'yi belirler.SpO2 değerinin sinyal-gürültü oranı (SNR) dalga boylarının seçimine bağlıdır.Turuncu ( = 611 nm) ve yakın kızılötesi ( = 880 nm) kombinasyonunun temassız video tabanlı algılama yöntemi için en iyi SNR'yi sağladığını bulduk.Bu kombinasyon, geleneksel temas tabanlı SpO2 ölçümünde kullanılandan farklıdır, çünkü bu dalga boylarındaki PPG sinyal güçlüleri ve kamera kuantum verimliliği, temassız bir yöntem kullanarak SpO2 ölçümüne daha uygundur.Ayrıca temassız yöntemi %83-98 SpO2 aralığında doğrulamak için küçük bir pilot çalışma yürüttük.Bu çalışma sonuçları, referans temaslı SpO2 cihazı kullanılarak ölçülenlerle uyumludur (r = 0.936, p ; 0.001).Sunulan yöntem, özellikle ücretsiz yaşam koşulları altında evde kişinin sağlığını ve sağlığını izlemek ve geleneksel temas tabanlı PPG cihazlarını kullanamayanlar için uygundur."}
{"_id":"51c88134a668cdfaccda2fe5f88919ac122bceda","text":"Web videolarında multimedya olaylarını tespit etmek, multimedya ve bilgisayar vizyonu alanlarında ortaya çıkan bir sıcak araştırma alanıdır.Bu makalede, olay tespiti sorununun genel yönleriyle başa çıkmak için Analitik Medya İşleme (E-LAMP) sistemi aracılığıyla Olay Etiketlememiz için son zamanlarda geliştirdiğimiz çerçevenin temel yöntemlerini ve teknolojilerini tanıtıyoruz.Daha spesifik olarak, binlerce saatlik videolarla büyük video veri koleksiyonlarını ele alabilmemiz için özellik çıkarma için verimli yöntemler geliştirdik.İkincisi, çıkarılan ham özellikleri, farklı özelliklerin ve farklı olayların mekansal düzen bilgilerinin daha iyi yakalanabilmesi için daha etkili döşemelere sahip uzamsal bir kelime çantası modelinde temsil ediyoruz, böylece genel algılama performansı geliştirilebilir.Üçüncüsü, yaygın olarak kullanılan erken ve geç füzyon şemalarından farklı olarak, daha iyi olay modellerinin üzerine inşa edilebilmesi için birden fazla özellikten daha sağlam ve ayrımcı bir ara özellik gösterimini öğrenmek için yeni bir algoritma geliştirilmiştir.Son olarak, olay tespitinin ek zorluklarını sadece çok az olumlu örnekle ele almak için, olay tespitine yardımcı kaynaklardan öğrenilen bilgileri etkin bir şekilde uyarlayabilen yeni bir algoritma geliştirdik.Hem ampirik sonuçlarımız hem de TRECVID MED'11 ve MED'12'deki resmi değerlendirme sonuçlarımız, bu fikirlerin entegrasyonunun mükemmel performansını göstermektedir."}
{"_id":"10d6b12fa07c7c8d6c8c3f42c7f1c061c131d4c5","text":"Güçlü görsel nesne tanıma için özellik setleri sorusunu inceliyoruz; doğrusal SVM tabanlı insan tespitini bir test vakası olarak benimsemek.Mevcut kenar ve gradyan tabanlı tanımlayıcıları inceledikten sonra, deneysel olarak, yönelimli gradyan (HOG) tanımlayıcılarının histogramlarının ızgaralarının, insan tespiti için mevcut özellik setlerinden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini gösteriyoruz.Hesaplamanın her aşamasının performans üzerindeki etkisini inceliyoruz, ince ölçekli gradyanların, ince oryantasyon binning'in, nispeten kaba uzamsal binning'in ve üst üste binen tanımlayıcı bloklarda yüksek kaliteli yerel kontrast normalleşmesinin iyi sonuçlar için önemli olduğu sonucuna varıyoruz.Yeni yaklaşım, orijinal MIT yaya veritabanında mükemmele yakın bir ayrım sağlıyor, bu yüzden geniş bir poz varyasyonu ve arka plan yelpazesine sahip 1800'den fazla anotlanmış insan görüntüsünü içeren daha zorlu bir veri seti tanıtıyoruz."}
{"_id":"2337ff38e6cfb09e28c0958f07e2090c993ef6e8","text":"Birçok desen tanıma görevi için, ideal giriş özelliği, çoklu karıştırıcı özelliklere (aydınlatma ve görüntüleme açısı gibi, bilgisayar görüşü uygulamalarında) değişmez olacaktır.Son zamanlarda, denetimsiz bir şekilde eğitilmiş derin mimariler, yararlı özelliklerin çıkarılması için otomatik bir yöntem olarak önerilmiştir.Bununla birlikte, öğrenilen özellikleri bir sınıflandırıcıda kullanmak dışında herhangi bir yolla değerlendirmek zordur.Bu makalede, bu öğrenilen özelliklerin farklı giriş dönüşümlerine değişmezlik derecesini doğrudan ölçen bir dizi ampirik test önermekteyiz.Yığınlanmış otomatik kodlayıcıların, doğal görüntüler üzerinde eğitildiğinde, giderek artan ölçüde değişmez özellikleri derinlikle öğrendiğini görüyoruz.Evrimsel derin inanç ağlarının her katmanda önemli ölçüde daha değişmez özellikler öğrendiğini görüyoruz.Bu sonuçlar, \"derin\" ve \"shallower\" temsillerinin kullanımını daha da haklı çıkarır, ancak yalnızca bir otoenkoderi diğerinin üzerine istiflemenin ötesinde mekanizmaların değişmezliğe ulaşmak için önemli olabileceğini öne sürer.Değerlendirme metriklerimiz, gelecekteki çalışmaları derin öğrenmede değerlendirmek ve böylece gelecekteki algoritmaların geliştirilmesine yardımcı olmak için de kullanılabilir."}
{"_id":"31b58ced31f22eab10bd3ee2d9174e7c14c27c01","text":"İnternetin ortaya çıkmasıyla birlikte, milyarlarca görüntü artık çevrimiçi olarak serbestçe kullanılabilir ve görsel dünyanın yoğun bir örneğini oluşturur.Çeşitli parametrik olmayan yöntemler kullanarak, internetten toplanan 79.302.017 görüntüden oluşan büyük bir veri kümesinin yardımıyla bu dünyayı keşfediyoruz.İnsan görsel sisteminin görüntü çözünürlüğündeki bozulmalara karşı dikkate değer toleransını gösteren psikofiziksel sonuçlarla motive edilen veri kümesindeki görüntüler 32 x 32 renkli görüntü olarak saklanır.Her görüntü, Wordnet sözlük veritabanında listelendiği gibi, İngilizce 75,062 soyut olmayan isimden biriyle gevşek bir şekilde etiketlenmiştir.Bu nedenle görüntü veritabanı, tüm nesne kategorileri ve sahnelerinin kapsamlı bir kapsamını sağlar.Wordnet'ten gelen semantik bilgiler, etiketleme gürültüsünün etkilerini en aza indiren bir dizi semantik seviye üzerinden nesne sınıflandırması yapmak için en yakın komşu yöntemlerle birlikte kullanılabilir.Özellikle insanlar gibi veri kümesinde yaygın olan belirli sınıflar için, sınıfa özgü Viola-Jones tarzı dedektörlerle karşılaştırılabilir bir tanıma performansı gösterebiliyoruz."}
{"_id":"4b605e6a9362485bfe69950432fa1f896e7d19bf","text":"Otomatik yüz tanıma teknolojileri, derin öğrenmedeki gelişmeler ve derin ağları eğitmek için daha büyük veri kümelerinin kullanılabilirliği nedeniyle performansta önemli gelişmeler gördü.Yüzleri tanımak, insanların çok iyi olduğuna inanılan bir görev olduğundan, tamamen kısıtlanmamış yüz görüntülerini işlerken otomatik yüz tanıma ve insanların göreceli performansını karşılaştırmak doğaldır.Bu çalışmada, insanların ve otomatik sistemlerin tanıma doğruluğuyla ilgili önceki çalışmaları, kısıtlanmamış yüz görüntüleri kullanarak çeşitli yeni analizler yaparak genişletiyoruz.İnsan tanıyıcılara konu başına değişen miktarlarda görüntü, cinsiyet gibi değişmez nitelikler ve oklüzyon, aydınlatma ve poz gibi ikinci dereceden nitelikler sunulduğunda performans üzerindeki etkisini inceliyoruz.Sonuçlar, insanların zorlu IJB-A veri kümesindeki otomatik yüz tanıma algoritmalarını büyük ölçüde geride bıraktığını göstermektedir."}
{"_id":"a4d510439644d52701f852d9dd34bbd37f4b8b78","text":"Cellular Automata'ya (CA) dayanan SLEUTH modeli, metropol alanlarda şehir geliştirme simülasyonuna uygulanabilir.Bu çalışmada, kentsel genişlemeyi modellemek ve Tahran'daki kentsel büyümenin gelecekteki olası davranışını tahmin etmek için SLEUTH modeli kullanılmıştır.Temel veriler 1988, 1992, 1998, 2001 ve 2010 yıllarında beş Landsat TM ve ETM görüntüsü idi.Uzaysal deseni simüle etmek için üç senaryo tasarlandı.İlk senaryo, tarihsel kentleşme modunun devam edeceğini ve gelişme için tek sınırlamaların yükseklik ve eğim olduğunu varsaymıştı.İkincisi, büyümeyi çoğunlukla dahili hale getiren ve banliyö alanlarının genişlemesini sınırlayan kompakt bir senaryoydu.Son senaryo, küçük yamalara * karşılık gelen yazara izin veren çok merkezli bir kentsel yapı önerdi.Tel.: +98 912 3572913 E-posta adresi: shaghayegh.kargozar@yahoo.com"}
{"_id":"f19e6e8a06cba5fc8cf234881419de9193bba9d0","text":"Sinir Ağları, sınıflandırma ve karar görevlerinde yaygın olarak kullanılır.Bu yazıda, sonuçlarının yerel güven sorununa odaklanıyoruz.İstatistiksel karar teorisinden, Sinir Ağları ile sınıflandırma için güven önlemlerinin belirlenmesi ve kullanılması hakkında bir fikir sunan bazı kavramları gözden geçiriyoruz.Daha sonra mevcut güven önlemlerine genel bir bakış sunarız ve son olarak ağ çıktılarının probabi-listik yorumunun faydalarını ve modelin kalitesinin botstrap hata tahmini ile tahmin edilmesini birleştiren basit bir önlem öneririz.Gerçek bir dünya uygulaması ve yapay bir problem üzerinde ampirik sonuçları tartışıyoruz ve en basit önlemin genellikle daha sofistike olanlardan daha iyi davrandığını, ancak belirli durumlarda tehlikeli olabileceğini gösteriyoruz."}
{"_id":"4a5be26509557f0a1a911e639868bfe9d002d664","text":"Üretim Mesajlaşma Şartnamesi (MMS) protokolü endüstriyel proses kontrol uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak zayıf bir şekilde belgelenmiştir.Bu makalede, bilgi güvenliği bağlamında MMS'nin anlaşılmasını geliştirmek için MMS protokolünün bir analizini sunuyoruz.Bulgularımız, MMS'nin yetersiz güvenlik mekanizmalarına sahip olduğunu ve mevcut olan yetersiz güvenlik mekanizmalarının ticari olarak mevcut endüstriyel cihazlarda uygulanmadığını göstermektedir."}
{"_id":"15a2ef5fac225c864759b28913b313908401043f","text":"Yazılım satıcıları, müşterilerinin güvenini kazanmak için ürünlerini güvenlik standartlarına, örneğin Ortak Kriterlere (ISO 15408) göre sertifikalandırabilirler.Bununla birlikte, Ortak Kriterler sertifikasyonu, yazılım ürününün anlaşılabilir bir dokümantasyonunu gerektirir.Bu dokümantasyonun oluşturulması zaman ve para açısından yüksek maliyetlerle sonuçlanır.Ortak Kriterler sertifikasyonu için gerekli belgelerin oluşturulmasını destekleyen bir yazılım geliştirme süreci öneriyoruz.Bu nedenle, yazılım oluşturulduktan sonra dokümantasyonu oluşturmamıza gerek yoktur.Ayrıca, Ortak Kriterler belgelerinin kurulmasıyla ilgili olası sorunları keşfetmek için ADIT adı verilen gereksinimlere dayalı yazılım mühendisliği sürecinin geliştirilmiş bir sürümünü kullanmayı teklif ediyoruz.Bu sorunları sertifikasyon sürecinden önce tespit etmeyi amaçlıyoruz.Bu nedenle, sertifikasyon çabalarının pahalı gecikmelerinden kaçınırız.ADIT, farklı UML modelleri arasında tutarlılık kontrollerine izin veren kesintisiz bir geliştirme yaklaşımı sağlar.ADIT ayrıca güvenlik gereksinimlerinden tasarım belgelerine kadar izlenebilirliği destekler.Yaklaşımımızı akıllı ölçüm ağ geçidi sisteminin geliştirilmesiyle örneklendiriyoruz."}
{"_id":"21968ae000669eb4cf03718a0d97e23a6bf75926","text":"Son zamanlarda, sosyal ağlarda etki yayılımı olgusuna büyük ilgi duyuldu.Bu alandaki çalışmalar, sorunlarının bir girdisi olarak, kullanıcılar arasındaki etki olasılıkları ile etiketlenmiş kenarları olan bir sosyal grafik olduğunu varsaymaktadır.Bununla birlikte, bu olasılıkların nereden geldiği veya gerçek sosyal ağ verilerinden nasıl hesaplanabileceği sorusu bugüne kadar büyük ölçüde göz ardı edildi.Bu nedenle, bir sosyal grafikten ve kullanıcılarının bir eylem günlüğünden, etki modelleri oluşturup oluşturamayacağını sormak ilginçtir.Bu gazetede saldırılan asıl sorun budur.Model parametrelerini öğrenmek için modeller ve algoritmalar önermenin yanı sıra ve tahminlerde bulunmak için öğrenilen modelleri test etmek için, bir kullanıcının bir eylemi gerçekleştirmesinin beklenebileceği zamanı tahmin etmek için teknikler de geliştiriyoruz.Fikirlerimizi ve tekniklerimizi 1.3M düğümlü, 40M kenarlı bir sosyal grafikten oluşan Flickr veri setini ve 300K farklı eylemlere atıfta bulunan 35M tuple'dan oluşan bir eylem günlüğünü kullanarak onaylıyoruz.Gerçek bir sosyal ağda gerçek bir etkinin olduğunu göstermenin ötesinde, tekniklerimizin mükemmel bir tahmin performansına sahip olduğunu gösteriyoruz."}
{"_id":"c8a04d0cbb9f70e86800b11b594c9a05d7b6bac0","text":null}
{"_id":"61dc8de84e0f4aab21a03833aeadcefa87d6d4e5","text":"Ad hoc ağlarında gizlilikle korunan veri toplama, dağıtılmış iletişim ve kontrol gereksinimi, dinamik ağ topolojisi, güvenilmez iletişim bağlantıları vb. göz önünde bulundurularak zorlu bir sorundur.Dürüst olmayan düğümler olduğunda zorluk abartılır ve dürüst olmayan düğümlere karşı gizliliğin, doğruluğun ve sağlamlığın nasıl sağlanacağı n açık bir konudur.Yaygın olarak kullanılan kriptografik yaklaşımlardan farklı olarak, bu makalede, dağıtılmış konsensüs tekniğini kullanarak bu zorlu soruna değiniyoruz.Öncelikle, hassas verilerin gizliliğini korurken doğru bir toplam toplamayı garanti eden güvenli bir konsensüs tabanlı veri toplama (SCDA) algorith m olduğunu varsayıyoruz.Daha sonra, dürüst olmayan düğümlerden kirleticiyi hafifletmek için, komşuların dürüst olmayan düğümleri algılamasına izin veren bir Geliştirilmiş SCDA (E-SCDA) algoritması önerir ve tespit edilemeyen distones t düğümleri olduğunda bağlı hatayı türetiriz.Hem SCDA hem de E-SCDA'nın yakınsamasını kanıtlıyoruz.Ayrıca önerilen algoritmaların (, )-veri gizliliği olduğunu ve  ve  arasındaki matematiksel ilişkiyi elde ettiğini kanıtlıyoruz.Kapsamlı simülasyonlar, önerilen algori thm'lerin yüksek doğruluk ve düşük karmaşıklığa sahip olduğunu ve ağ dinamiklerine ve dürüst olmayan düğümlere karşı sağlam olduklarını göstermiştir."}
{"_id":"dbde4f47efed72cbb99f412a9a4c17fe39fa04fc","text":"Doğal görüntü üretimi şu anda Derin Öğrenme'de en aktif olarak araştırılan alanlardan biridir.Birçok yaklaşım, örn.Son teknoloji sanatsal stil transferi veya doğal doku sentezi için, denetimli olarak eğitilmiş derin sinir ağlarındaki hiyerarşik temsillerin istatistiklerine güvenin.Bununla birlikte, bu özellik gösteriminin hangi yönlerinin doğal görüntü üretimi için çok önemli olduğu belirsizdir: doğal görüntüler üzerindeki özelliklerin derinliği, birikmesi veya eğitimi mi?Burada doğal doku sentezi görevi için bu soruyu ele alıyoruz ve yukarıdaki yönlerden hiçbirinin vazgeçilmez olmadığını gösteriyoruz.Bunun yerine, yüksek algısal kalitedeki doğal dokuların yalnızca tek bir katmana sahip, havuzlama ve rastgele filtreler olmayan ağlardan üretilebileceğini gösteriyoruz."}
{"_id":"acdc3d8d8c880bc9b9e10b337b09bed4c0c762d8","text":"Giysiler ve giyilebilir ürünler içinde entegre edilmiş telekomünikasyon sistemleri, tıbbi cihazların sağlık hizmetleri hükümlerini günün her saatinde arttırmada etkili olduğu bu tür yöntemlerdir.Tamamen gelişmiş olan bu giysiler, hastane kaynaklarını ve işgücünü en aza indirmenin yanı sıra gerektiğinde ve gerektiğinde uyarıda bulunabilecek ve dikkat talep edebilecektir.Dahası, görünüşte sağlıklı bireylerde önleyici rahatsızlıklar, sağlık düzensizlikleri ve öngörülemeyen kalp veya beyin bozukluklarında önemli bir rol oynayabilirler.Bu çalışma, tasarlanan antenin iletken parçalarının yanı sıra substrat için kullanılan tamamen tekstil malzemelerinden yapılmış bir Ultra-WideBand (UWB) anteninin araştırılmasının fizibilitesini sunar.Simüle edilmiş ve ölçülen sonuçlar, önerilen anten tasarımının geniş çalışma bant genişliği gereksinimlerini karşıladığını ve kompakt boyut, yıkanabilir ve esnek malzemelerle 17GHz bant genişliği sağladığını göstermektedir.Geri dönüş kaybı, bant genişliği, radyasyon paterni, akım dağılımı ve kazanç ve verimlilik açısından elde edilen sonuçlar, mevcut el yazması tasarımın kullanışlılığını doğrulamak için sunulmaktadır.Burada sunulan çalışma, bir gün bu kadar güvenilir ve rahat tıbbi izleme teknikleri ile kullanıcı (hasta) sağlamaya yardımcı olabilecek bağımsız bir süitin gelecekteki çalışmaları için derin etkilere sahiptir.Alındı 12 Nisan 2011, Kabul Edildi 23 Mayıs 2011, Zamanlandı 10 Haziran 2011 * Muhabir yazar: Mai A. Rahman Osman (mai.rahman@fkegraduate.utm.my)."}
{"_id":"aab8c9514b473c4ec9c47d780b7c79112add9008","text":"Bir araştırma stratejisi olarak vaka çalışması, genellikle iş yerlerine veya sınırlı sayıda kuruluşun karşılaştırılmasına dayalı mütevazı ölçekli bir araştırma projesi üstlenmek isteyen öğrenciler ve diğer yeni araştırmacılar için bariz bir seçenek olarak ortaya çıkar.Bu bağlamda vaka çalışması araştırmalarının uygulanmasının en zorlu yönü, soruşturmayı, bilgiye mütevazı bir ek olması durumunda, değerli olduğunu iddia edebilecek bir araştırma parçasına ‘neler olduğunu’ açıklayan bir hesaptan kaldırmaktır.Bu makale, Yin, 1994, Hamel ve ark., 1993, Eaton, 1992, Gomm, 2000, Perry, 1998 ve Saunders ve ark., 2000 gibi vaka çalışması araştırmaları ve ilgili alanlarda yerleşik ders kitaplarına ağırlık verir, ancak yeni araştırmacıları bu araştırma yaklaşımının bazı temel ilkeleriyle uğraşmaya ve uygulamaya teşvik edecek şekilde vaka çalışması araştırmalarının kilit yönlerini dağıtmayı amaçlamaktadır.Makale, vaka çalışması araştırmasının ne zaman kullanılabileceğini, araştırma tasarımını, veri toplamayı ve veri analizini açıklar ve son olarak bir rapor veya tez yazarken kanıtların üzerine çizim yapmak için öneriler sunar."}
{"_id":"a088bed7ac41ae77dbb23041626eb8424d96a5ba","text":"Bu makale, Ephyra soru cevaplama motorunu, tek bir sistemde soru cevaplamaya birden fazla yaklaşımı entegre etmeyi sağlayan modüler ve genişletilebilir bir çerçeveyi açıklamaktadır.Çerçevemiz, dile özgü bileşenleri değiştirerek İngilizce dışındaki dillere uyarlanabilir.Soru cevaplama, bilgi açıklama ve bilgi madenciliği için iki ana yaklaşımı desteklemektedir.Ephyra, web'i bir veri kaynağı olarak kullanır, ancak daha küçük corpora ile de çalışabilir.Buna ek olarak, sorunun orijinal formülasyonundan soyutlanan soru yorumuna yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Metin kalıpları, bir soruyu yorumlamak ve metin snippet'lerinden cevaplar çıkarmak için kullanılır.Sistemimiz cevap çıkarma kalıplarını otomatik olarak öğrenir, soru-cevap çiftlerini eğitim verileri olarak kullanır.Deneysel sonuçlar bu yaklaşımın potansiyelini ortaya çıkardı."}
{"_id":"227ed02b3e5edf4c5b08539c779eca90683549e6","text":"Mevcut çerçevelerin büyük bir çoğunluğu, belirli sosyo-ekonomik ve teknolojik ortamlara sahip ülkelerde evrensel uygulanabilirliklerini ele almak için yetersizdir.Şimdiye kadar eDevlet'in uygulanmasında hiçbir \"tek boyut herkese uymaz\" stratejisi olmamasına rağmen, dönüşümde bazı temel ortak unsurlar vardır.Bu nedenle, bu makale, bazı teorilere ve gelişmekte olan ve gelişmiş ülkelerin mevcut e-Katılım girişimlerinden öğrenilen derslere dayanarak tekil bir sürdürülebilir model geliştirmeye çalışır, böylece ICT'nin faydaları maksimize edilebilir ve daha fazla katılım sağlanabilir."}
{"_id":"6afe5319630d966c1355f3812f9d4b4b4d6d9fd0","text":null}
{"_id":"a2c2999b134ba376c5ba3b610900a8d07722ccb3","text":null}
{"_id":"ab116cf4e1d5ed947f4d762518738305e3a0ab74","text":null}
{"_id":"64f51fe4f6b078142166395ed209d423454007fb","text":"Notlu eğitim görüntülerinin büyük bir kısmı, doğru ve sağlam derin ağ modellerinin eğitimi için kritik öneme sahiptir, ancak notlu eğitim görüntülerinin büyük bir kısmının toplanması genellikle zaman alıcı ve maliyetlidir.Görüntü sentezi, son derin öğrenme araştırmalarına artan ilgi çeken makineler tarafından otomatik olarak anotlanmış eğitim görüntüleri üreterek bu kısıtlamayı hafifletir.Ön plan nesnelerinin (OOI) arka plan görüntülerine gerçekçi bir şekilde yerleştirerek not edilmiş eğitim görüntülerini oluşturan yenilikçi bir görüntü sentezi tekniği geliştiriyoruz.Önerilen teknik, prensip olarak derin ağ eğitiminde sentezlenen görüntülerin kullanışlılığını artıran iki temel bileşenden oluşur.Birincisi, OOI'nin arka plan görüntüsü içindeki anlamsal olarak tutarlı bölgelerin etrafına yerleştirilmesini sağlayan bağlamsal anlamsal tutarlılıktır.İkincisi, gömülü OOI'nin hem geometri hizalamasından hem de görünüm gerçekçiliğinden çevredeki arka plana uygun olmasını sağlayan uyumlu görünüm uyarlamasıdır.Önerilen teknik, birbiriyle ilişkili ancak çok farklı bilgisayar görme zorlukları, yani sahne metni tespiti ve sahne metni tanıma üzerinde değerlendirilmiştir.Bir dizi kamu veri kümesi üzerinde yapılan deneyler, önerilen görüntü sentezleme tekniğimizin etkinliğini göstermektedir. Derin ağ eğitiminde sentezlenmiş görüntülerimizin kullanımı, gerçek görüntülerin kullanılmasına kıyasla benzer veya daha iyi sahne metni algılama ve sahne metni tanıma performansı elde edebilmektedir."}
{"_id":"ceb4040acf7f27b4ca55da61651a14e3a1ef26a8","text":null}
{"_id":"226cfb67d2d8eba835f2ec695fe28b78b556a19f","text":"Bitcoin kripto para birimi, işlemlerini blok zinciri adı verilen halka açık bir günlükte kaydeder.Güvenliği, madenciler olarak adlandırılan katılımcılar tarafından yönetilen blok zincirini koruyan dağıtılmış protokole eleştirel olarak dayanıyor.Konvansiyonel bilgelik, madencilik protokolünün teşvik edici uyumlu ve işbirlikçi azınlık gruplarına karşı güvenli olduğunu, yani madencileri protokolü belirtildiği gibi takip etmeye teşvik ettiğini iddia eder.Bitcoin madenciliği protokolünün teşvik uyumlu olmadığını gösteriyoruz.Madencilerin gelirlerinin adil paylarından daha büyük olduğu bir saldırı sunuyoruz.Saldırının Bitcoin için önemli sonuçları olabilir: Rasyonel madenciler saldırganlara katılmayı tercih edecek ve ortak grup çoğunluk olana kadar boyutlarını artıracak.Bu noktada, Bitcoin sistemi merkezi olmayan bir para birimi olmaktan çıkar.Belirli varsayımlar yapılmadığı sürece, bencil madencilik, ortak madencilerin herhangi bir koalisyon boyutu için uygulanabilir olabilir.Genel durumda Bitcoin'i koruyan Bitcoin protokolüne pratik bir değişiklik önermekteyiz.Kaynakların 1\/4'ünden daha azına komuta eden bir koalisyon tarafından bencil madenciliği yasaklıyor.Bu eşik, yanlış kabul edilen 1\/2 bağından daha düşüktür, ancak herhangi bir büyüklükteki bir koalisyonun sistemi tehlikeye atabileceği mevcut gerçeklikten daha iyidir."}
{"_id":"2b00e526490d65f2ec00107fb7bcce0ace5960c7","text":"Bu makale Nesnelerin İnterneti'ne hitap ediyor.Bu umut verici paradigmanın ana etkeni, çeşitli teknolojilerin ve iletişim çözümlerinin entegrasyonudur.Tanımlama ve izleme teknolojileri, kablolu ve kablosuz sensör ve aktüatör ağları, gelişmiş iletişim protokolleri (Yeni Nesil İnternet ile paylaşılır) ve akıllı nesneler için dağıtılmış zeka sadece en alakalı olanıdır.Kolayca tahmin edilebileceği gibi, Nesnelerin İnterneti'nin ilerlemesine yapılan herhangi bir ciddi katkı mutlaka telekomünikasyon, bilişim, elektronik ve sosyal bilimler gibi farklı bilgi alanlarında yürütülen sinerjik faaliyetlerin bir sonucu olmalıdır.Böyle karmaşık bir senaryoda, bu anket bu karmaşık disipline yaklaşmak ve gelişmesine katkıda bulunmak isteyenlere yöneliktir.Bu Nesnelerin İnterneti paradigmasının farklı vizyonları rapor edilir ve teknolojilerin gözden geçirilmesini sağlar.Ortaya çıkan şey, hala önemli konuların araştırma topluluğu tarafından karşılanacağıdır.Bunların arasında en önemlileri ayrıntılı olarak ele alınmaktadır.2010 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"839a69a55d862563fe75528ec5d763fb01c09c61","text":"LSTM'ler veya daha basit teknikler kullanılarak hesaplanan düşük boyutlu vektör gömmeler, metnin \"anlamını\" yakalamak için popüler bir yaklaşım ve aşağı akış görevleri için yararlı bir denetimsiz öğrenme şeklidir.Ancak güçleri teorik olarak anlaşılamamıştır.Mevcut kağıt, doğrusal gömme şemalarının alt durumuna bakarak biçimsel anlayış elde eder.Sıkıştırılmış algılama teorisini kullanarak, kurucu kelime vektörlerini birleştiren temsillerin esas olarak metnin Bag-of-n-Grams (BonG) temsillerinin bilgi koruma doğrusal ölçümleri olduğunu gösteririz.Bu, LSTM'ler hakkında yeni bir teorik sonuca yol açar: Düşük bellekli bir LSTM'den türetilen düşük boyutlu gömmeler, şimdiye kadar kapsamlı ampirik çalışmaların gösteremediği bir sonuç olan BonG vektörleri üzerinde doğrusal bir sınıflandırıcı olarak, küçük hataya kadar, en azından sınıflandırma görevlerinde güçlü olabilir.Deneylerimiz bu teorik bulguları destekler ve standart kriterler üzerinde güçlü, basit ve denetimsiz temeller oluşturur, bu da bazı durumlarda kelime düzeyindeki yöntemler arasında en son teknolojidir.Ayrıca GloVe ve word2vec gibi yerleştirmelerin şaşırtıcı yeni bir özelliğini de gösteriyoruz: standart seyrek kurtarma aracı olan rastgele matrislerden daha verimli metinler için iyi bir algılama matrisi oluştururlar, bu da pratikte neden daha iyi temsillere yol açtığını açıklayabilir."}
{"_id":"06e04fd496cd805bca69eea2c1977f90afeeef83","text":"Algoritmik adaletteki çoğu yaklaşım, makine öğrenme yöntemlerini kısıtlar, böylece ortaya çıkan tahminler birkaç sezgisel adalet kavramından birini karşılar.Bu, özel şirketlerin ayrımcılık dışı yasalara uymasına veya olumsuz tanıtımdan kaçınmasına yardımcı olsa da, genellikle çok az, çok geç olduğuna inanıyoruz.Eğitim verileri toplandığında, dezavantajlı gruplardaki bireyler, kontrolleri dışındaki faktörler nedeniyle ayrımcılıktan muzdarip olmuş ve fırsatları kaybetmişlerdir.Mevcut çalışmada bunun yerine yeni bir kamu politikası gibi müdahalelere ve özellikle genel sistemin adilliğini geliştirirken olumlu etkilerini en üst düzeye çıkarmaya odaklanıyoruz.Müdahalelerin etkilerini modellemek için nedensel yöntemler kullanıyoruz, potansiyel müdahaleye izin veriyoruz - her bireyin sonucu müdahaleyi kimin aldığına bağlı olabilir.Bunu, New York'taki okulların veri setini kullanarak öğretim kaynaklarının bir bütçesini tahsis etmenin bir örneği ile gösteriyoruz."}
{"_id":"44dd6443a07f0d139717be74a98988e3ec80beb8","text":"Endüktif öğrenmeye yönelik çeşitli iyi gelişmiş yaklaşımlar artık var, ancak her birinin üstesinden gelinmesi zor olan speci c sınırlamaları var.Çok stratejili öğrenme, birden fazla yöntemi tek bir algoritmada birleştirerek bu sorunu çözmeye çalışır.Bu makale, yaygın olarak kullanılan iki ampirik yaklaşımın tek bir katyonunu tanımlamaktadır: kural indüksiyonu ve örnek tabanlı öğrenme.Yeni algoritmada, örnekler maksimum speci c kuralları olarak ele alınır ve classi katyonu en iyi eşleşme stratejisi kullanılarak gerçekleştirilir.Kurallar, belirgin doğrulukta bir gelişme elde edilinceye kadar örnekleri kademeli olarak genelleştirerek öğrenilir.Teorik analiz, bu yaklaşımın e-bilimsel olduğunu göstermektedir.RISE 3.1 sisteminde uygulanmaktadır.Kapsamlı bir ampirik çalışmada, RISE, hem ana yaklaşımlarının (PEBLS ve CN2) hem de bir karar ağacı öğrenicisinin (C4.5) son teknoloji temsilcilerinden daha yüksek başarılara sürekli olarak ulaşır.Lezyon çalışmaları, RISE'nin bileşenlerinin her birinin bu performans için gerekli olduğunu göstermektedir.Çoğu signi cantly, incelenen 30 etki alanının 14'ünde, RISE, PEBLS ve CN2'nin en iyilerinden daha doğrudur ve birden fazla ampirik yöntemi birleştirerek bir signi cant sinerjisinin elde edilebileceğini gösterir."}
{"_id":"b38ac03b806a291593c51cb51818ce8e919a1a43","text":null}
{"_id":"4debb3fe83ea743a888aa2ec8f4252bbe6d0fcb8","text":"Açık Kaynak Yazılım (OSS) geç ticari ilgi konusu haline gelmiştir.Kuşkusuz, OSS, yazılım krizinin temel sorunlarını, yani yazılımın geliştirilmesinin çok uzun sürdüğü, bütçesini aştığı ve çok iyi çalışmadığı konusunda çok fazla söz veriyor gibi görünüyor.Gerçekten de, önemli OSS başarı öykülerinin birkaç örneği olmuştur - Linux işletim sistemi, Apache web sunucusu, BIND alan adı çözümleme yardımcı programı, sadece birkaçı.Bununla birlikte, OSS ile ilgili titiz akademik araştırmalar bugüne kadar çok az yapılmıştır.Bu çalışmada, IS alanında çok etkili olan iki önceki çerçeveden, yani Zachman'ın IS mimarisi (ISA) ve Checkland'ın CATWOE çerçevesinin Soft Systems Methodology'den (SSM) türetilmiştir.Ortaya çıkan çerçeve, OSS yaklaşımını ayrıntılı olarak analiz etmek için kullanılır.OSS araştırmalarının potansiyel geleceği de tartışılmaktadır."}
{"_id":"4bd48f4438ba7bf731e91cb29508a290e938a1d0","text":"2.4 GHz WLAN erişim noktası uygulamaları için kompakt çok yönlü dairesel polarizasyon anteni (CP) sunulmaktadır.Anten, dört bükülmüş monopolden ve aynı anda bu dört monopolü heyecanlandıran bir besleme ağından oluşur.CP anteninin elektrik boyutu sadece sub>0\/sub>\/5sub>0\/sub>\/5sub>0\/sub>\/13'tür.Empedans bant genişliği (Ssub>11\/sub>;-10 dB) %3.85 (2.392 GHz ila 2.486 GHz) ve azimut düzlemindeki eksenel oran işletim bandında 0.5 dB'den düşüktür."}
{"_id":"0015fa48e4ab633985df789920ef1e0c75d4b7a8","text":"Tespit (CVPR'97, 17-19 Haziran 1997, Porto Riko Bildirilerinde görünmek için.)Edgar Osunay?Robert Freund?Federico Girosiy yCenter for Biological and Computational Learning and ?Operations Research Center Massachusetts Institute of Technology Cambridge, MA, 02139, U.S.A. Özet Bilgisayar vizyonunda Destek Vektör Makineleri (SVM) uygulamasını araştırıyoruz.SVM, V. Vapnik ve ekibi tarafından geliştirilen bir öğrenme tekniğidir (AT&T Bell Labs).bu polinom, sinir ağı veya Radyal Basis Fonksiyonları classi ers eğitimi için yeni bir yöntem olarak görülebilir.Karar yüzeyleri, doğrusal olarak kısıtlanmış bir kuadratik programlama problemini çözerek bulunur.Bu optimizasyon problemi zorludur, çünkü ikinci dereceden form tamamen yoğundur ve bellek gereksinimleri veri noktalarının sayısının karesi ile büyür.Küresel optimalliği garanti eden bir ayrışma algoritması sunuyoruz ve SVM'leri çok büyük veri setleri üzerinde eğitmek için kullanılabilir.Bozulmanın arkasındaki ana fikir, alt problemlerin yineleyici çözümü ve hem geliştirilmiş yineleyici değerler üretmek hem de algoritma için durdurma kriterlerini belirlemek için kullanılan optimallik koşullarının değerlendirilmesidir.SVM uygulamamızın deneysel sonuçlarını sunmakta ve 50.000 veri noktası veri setini içeren bir yüz algılama problemine yaklaşımımızın fizibilitesini göstermektedir."}
{"_id":"ca74a59166af72a14af031504e31d86c7953dc91","text":null}
{"_id":"0122e063ca5f0f9fb9d144d44d41421503252010","text":"Denetimsiz uzun metrajlı öğrenme ve derin öğrenme alanındaki son çalışmalar, büyük modelleri eğitebilmenin performansı önemli ölçüde artırabileceğini göstermiştir.Bu makalede, on binlerce CPU çekirdeğini kullanarak milyarlarca parametre ile derin bir ağ eğitimi sorununu ele alıyoruz.Büyük modelleri eğitmek için binlerce makine ile hesaplama kümelerini kullanabilen DistBelief adlı bir yazılım çerçevesi geliştirdik.Bu çerçevede, büyük ölçekli dağıtılmış eğitim için iki algoritma geliştirdik: (i) Downpour SGD, çok sayıda model replikasını destekleyen asenkron stokastik gradyan alçalma prosedürü ve (ii) Sandblaster, L-BFGS'nin dağıtılmış bir uygulaması da dahil olmak üzere çeşitli dağıtılmış toplu optimizasyon prosedürlerini destekleyen bir çerçeve.Downpour SGD ve Sandblaster L-BFGS hem derin ağ eğitiminin ölçeğini hem de hızını artırır.Sistemimizi, literatürde daha önce bildirilenden 30 kat daha büyük bir derin ağ eğitmek için başarıyla kullandık ve 16 milyon görüntü ve 21k kategori ile görsel nesne tanıma görevi olan ImageNet'te son teknoloji performansını elde ettik.Bu aynı tekniklerin, ticari bir konuşma tanıma hizmeti için daha mütevazı bir derin ağın eğitimini çarpıcı bir şekilde hızlandırdığını gösteriyoruz.Büyük sinir ağlarının eğitimi için uygulanan bu yöntemlerin performansına odaklanmamıza ve raporlamamıza rağmen, altta yatan algoritmalar herhangi bir gradyan tabanlı makine öğrenme algoritması için geçerlidir."}
{"_id":"f5fca08badb5f182bfc5bc9050e786d40e0196df","text":"Kablosuz sensör ağına dayalı bir su çevre izleme sistemi önerilmektedir.Üç bölümden oluşur: veri izleme düğümleri, veri tabanı istasyonu ve uzaktan izleme merkezi.Bu sistem, rezervuarlar, göller, nehirler, bataklıklar ve sığ veya derin yeraltı suları gibi karmaşık ve büyük ölçekli su ortamı izleme için uygundur.Bu makale, yeni su ortamı izleme sistemi tasarımımız için açıklama ve illüstrasyona ayrılmıştır.Sistem, yapay bir gölün su sıcaklığı ve pH değer ortamının çevrimiçi otomatik izlenmesini başarıyla başarmıştı.Sistemin ölçüm kapasitesi, su sıcaklığı için 0 ila 80 C arasında, 0.5 C doğrulukla; pH değeri üzerinde 0 ila 14 arasında, 0.05 pH birim doğrulukla değişir.Farklı su kalitesi senaryolarına uygulanabilir sensörler, çeşitli su ortamları için izleme taleplerini karşılamak ve farklı parametreler elde etmek için düğümlere kurulmalıdır.İzleme sistemi böylece geniş uygulanabilirlik umutları vaat ediyor."}
{"_id":"0969bae35536395aff521f6fbcd9d5ff379664e3","text":"Multi-radio, multi-hop kablosuz ağlarda yönlendirme için yeni bir metrik sunuyoruz.Topluluk kablosuz ağları gibi sabit düğümlere sahip kablosuz ağlara odaklanıyoruz.Metrikin amacı, bir kaynak ve bir hedef arasında yüksek verimli bir yol seçmektir.Metrik, bağlantı üzerinden bir paketin Beklenen İletim Süresine (ETT) göre bireysel bağlantılara ağırlık atar.ETT, kayıp oranının ve bağlantının bant genişliğinin bir fonksiyonudur.Bireysel bağlantı ağırlıkları, aynı kanalı kullanan bağlantılar arasındaki paraziti açıkça açıklayan Ağırlıklı Kümülatif ETT (WCETT) adı verilen bir yol metriğinde birleştirilir.WCETT metriği, Multi-Radio Link-Quality Source Routing olarak adlandırdığımız bir yönlendirme protokolüne dahil edilmiştir. Her biri iki 802.11 kablosuz kart ile donatılmış 23 düğümden oluşan kablosuz bir test yatağında uygulayarak metriğimizin performansını inceledik.Çok radyolu bir ortamda, metriklerimizin daha önce önerilen yönlendirme metriklerinden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini, ikinci radyonun makul bir şekilde kullanılmasını sağladığını görüyoruz."}
{"_id":"3a01f9933066f0950435a509c2b7bf427a1ebd7f","text":"Bu makalede, monitörün LED'inden Smartphone'un kamerasına veri sızdırarak veri sızması için yeni bir yaklaşım sunuyoruz.Yeni yaklaşım, saldırganlar tarafından Gelişmiş Kalıcı Tehdit (APT) kapsamında kuruluştan değerli bilgiler sızdırmak için kullanılabilir.Geliştirilen kavramın kanıtı, pratik olarak insanların saldırıdan haberdar olmadığını gösteren bir deneyin tanımını takip eden makalede açıklanmaktadır.Bu tür tehditlerin ve bazı olası karşı önlemlerin tespitini kolaylaştıracak yollar önermekteyiz."}
{"_id":"698b8181cd613a72adeac0d75252afe7f57a5180","text":"Ortaya çıkan çok çekirdekli platformlar için, örneğin, genel amaçlı hesaplama (GPGPU) için uygun çağdaş grafik kartları için, rastgele orman (RF) ve aşırı randomize ağaçların (ERT) ağaç-benzeri algoritmalarının iki yeni paralel uygulamasını sunuyoruz.Random Forest ve Extremely randomize ağaçlar sınıflandırma ve regresyon için topluluk öğrenenlerdir.Eğitim zamanında çok sayıda karar ağacı inşa ederek ve bireysel ağaçların çıktılarını karşılaştırarak bir tahmin çıkararak çalışırlar.Görevin doğuştan gelen paralelliği sayesinde, hesaplaması için bariz bir platform, çok sayıda işlem çekirdeğine sahip çağdaş GPU'ları kullanmaktır.Literatürdeki Rastgele Ormanlar için önceki paralel algoritmalar ya geleneksel çok çekirdekli CPU platformları veya daha basit donanım mimarisine ve nispeten az sayıda çekirdeğe sahip erken tarih GPU'ları için tasarlanmıştır.Yeni paralel algoritmalar, çok sayıda çekirdeğe sahip çağdaş GPU'lar için tasarlanmıştır ve daha yeni donanım mimarilerinin yönlerini bellek hiyerarşisi ve iş parçacığı zamanlaması olarak dikkate alır.NVidia tabanlı GPU'larda mümkün olan en iyi performans için C\/C++ dili ve CUDA arayüzü kullanılarak uygulanırlar.CPU ve GPU platformları için en önemli önceki çözümlerle karşılaştırılan deneysel bir çalışma, yeni uygulamalar için genellikle birkaç büyüklükle önemli bir gelişme göstermektedir."}
{"_id":"1b4e04381ddd2afab1660437931cd62468370a98","text":"Konuşmanın bir kısmı ile etiketlenmiş metin korporası, dilbilimsel araştırmaların birçok alanında yararlıdır.Bu makalede, nöral ağlarda (Net-Tagger) yeni bir konuşma parçası etiketleme yöntemi sunulmakta ve performansı bir llMM-tagger (Cutting et al., 1992) ve bir trigram tabanlı etiketleyici (Kempe, 1993) ile karşılaştırılmaktadır.Net-Tagger'ın trigram tabanlı etiketleyicinin yanı sıra iIMM-tagger'dan daha iyi performans gösterdiği gösterilmiştir."}
{"_id":"68ba338be70fd3c5bdbc1c271243740f2e0a0f0c","text":"Büyük seyrek ikili veri setlerine pozlanmış sorgulara hızlı bir şekilde yaklaşık bir nswer üretme problemini araştırıyoruz.Özellikle bu soruna olasılıksal mod l tabanlı yaklaşımlara odaklanıyoruz ve temel bir bağımsızlık modelinden önemli ölçüde daha doğru olan bir dizi teknik geliştiriyoruz.Özellikle, sık kullanılan öğelerden olasılık ist c modelleri oluşturmak için iki teknik tanıtıyoruz: öğeler kümesi maksimum entropi yöntemi ve modeldeki öğeler kümesi dahil etme-eksi.Maksimum entropi yönteminde, öğeleri q uery değişkenlerinin dağılımında kısıtlamalar olarak ele alıyoruz ve çevrimiçi haraçlardaki sorgu için ortak bir olasılık modeli oluşturmak için maksimum entropi ilkesini kullanıyoruz.Dahil olma-dışlama modeli öğelerinde ve frekansları bir veri yapısında saklanır ve sorguya cevap vermek için inclusion-exclusion ilkesinin etkin bir şekilde uygulanmasını destekleyen bir ADtree'ye işaret eder.Bu iki öğeye dayalı modelleri ampirik olarak, ori ginal verinin doğrudan sorgulanması, orijinal verilerin örneklerinin sorgulanması ve indep endence modeli, Chow-Liu ağacı modeli ve Bernoulli karışım modeli gibi diğer olasılıksal modellerle karşılaştırıyoruz.Bu modeller yüksek boyutlulukla (yüzlerce veya binlerce öznitelik) başa çıkabilirken, bu konudaki diğer çalışmaların çoğu nispeten düşük boyutlu OLAP problemlerinde kullanılmıştır.Hem simüle edilmiş hem de gerçek zamanlı d işlem veri setleri üzerindeki deneysel sonuçlar, yaklaşım hatası, model karmaşıklığı ve bir sorgu cevabını hesaplamak için gereken çevrimiçi zaman arasındaki çeşitli temel takasları göstermektedir."}
{"_id":"90522a98ccce3aa0ce20b4dfedb76518b886ed96","text":"Robert Skipper ve Aaron Hyman'a bu el yazmasının daha önceki bir versiyonunda yardımları için özel teşekkür ederim.Ayrıca Shaun McQuitty, Robin Peterson, Chuck Pickett, Kevin Shanahan ve Journal of Business Research editörleri ve yorumcuları, yardımcı yorumları için teşekkür ederiz.Bu el yazmasının daha önceki bir versiyonu, 2001 Pazarlama İlerlemeleri Topluluğu konferansında sunulan en iyi makale için Shaw Ödülü'nü kazandı.Bu el yazmasının kısaltılmış bir versiyonu Journal of Business Research'te yayımlanmak üzere kabul edilmiştir."}
{"_id":"2e0db4d4c8bdc7e11541b362cb9f8972f66563ab","text":null}
{"_id":"05c025af60aeab10a3069256674325802c844212","text":"Video ve hareket yakalamada insan vücudunun pozunun tanınması ve tahmin edilmesi için Encoder-Recurrent-Decoder (ERD) modelini önermekteyiz.ERD modeli, tekrarlayan katmanlardan önce ve sonra doğrusal olmayan kodlayıcı ve kod çözücü ağları içeren tekrarlayan bir sinir ağıdır.ERD mimarilerinin hareket yakalama (mocap) üretimi, gövde pozu etiketlemesi ve gövde pozu tahminleri görevlerinde yapılan hazırlıkları videolarda test ediyoruz.Modelimiz, birden fazla konu ve etkinlik alanında mocap eğitim verilerini ele alır ve uzun süre sürüklenmekten kaçınırken yeni hareketleri sentezler.İnsan poz etiketlemesi için ERD, sol-sağ vücut kısmı karışıklıklarını çözerek çerçeve vücut parçası dedektöründen daha iyi performans gösterir.Video poz tahminleri için ERD, 400ms'lik bir zamansal ufukta vücut eklemi yer değiştirmelerini tahmin eder ve optik akışa dayalı ilk sıra hareket modelini geride bırakır.ERD'ler, literatürdeki önceki Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) modellerini, temsilleri ve dinamiklerini ortaklaşa öğrenmek için genişletir.Deneylerimiz, bu tür temsil öğrenmelerinin uzay-zamanda hem etiketleme hem de tahmin için çok önemli olduğunu göstermektedir.Bunun, 1D metin, konuşma veya el yazısı ile karşılaştırıldığında spatio-zamansal görsel etki alanı arasında ayırt edici bir özellik olduğunu, basit sert kodlu gösterimlerin tekrarlayan birimlerle doğrudan birleştirildiğinde mükemmel sonuçlar gösterdiğini görüyoruz [31]."}
{"_id":"092b64ce89a7ec652da935758f5c6d59499cde6e","text":"Gerçekçi insan algılama sistemlerini eğitmek ve yeni nesil insan poz tahmini modellerini ve algoritmalarını değerlendirmek için 4 farklı bakış açısı altında 5 kadın ve 6 erkek denek performansını kaydederek elde edilen 3.6 Milyon doğru 3D İnsan pozundan oluşan yeni bir veri setini tanıtıyoruz.Mevcut durumdaki veri kümelerinin büyüklüğünü birkaç büyüklük sırasına göre artırmanın yanı sıra, bu tür veri kümelerini tipik insan faaliyetlerinin bir parçası olarak karşılaşılan çeşitli hareket ve pozlarla (fotoğraf çekmek, telefonda konuşmak, poz vermek, selam vermek, yemek yemek vb.) tamamlamayı da amaçlıyoruz.), ek senkronize görüntü, insan hareket yakalama ve uçuş süresi (derinlik) verileri ve ilgili tüm konu oyuncularının doğru 3D vücut taramaları ile.Ayrıca, 3D insan modellerinin hareket yakalama kullanılarak canlandırıldığı ve doğru 3D geometri kullanılarak yerleştirildiği, karmaşık gerçek ortamlarda, hareketli kameralarla görüntülendiği ve oklüzyon altında olduğu kontrollü karışık gerçeklik değerlendirme senaryoları sunuyoruz.Son olarak, çeşitliliği ve araştırma topluluğundaki gelecekteki çalışmalarla iyileştirme kapsamını gösteren veri kümesi için bir dizi büyük ölçekli istatistiksel model ve ayrıntılı değerlendirme temelleri sunuyoruz.Deneylerimiz, en iyi büyük ölçekli modelimizin, bu sorun için mevcut en büyük kamu veri kümesinin ölçeğinin bir eğitim setine kıyasla performansta %20'lik bir iyileşme elde etmek için tam eğitim setimizden yararlanabileceğini göstermektedir.Yine de, büyük veri setimizle daha yüksek kapasite, daha karmaşık modellerden yararlanarak iyileştirme potansiyeli önemli ölçüde daha geniştir ve gelecekteki araştırmaları teşvik etmelidir.Veri kümesi, ilişkili büyük ölçekli öğrenme modelleri, özellikleri, görselleştirme araçları ve değerlendirme sunucusu için kod ile birlikte, çevrimiçi olarak http:\/\/vision.imar.ro\/human3.6m adresinden edinilebilir."}
{"_id":"ba4a037153bff392b1e56a4109de4b04521f17b2","text":"Kriz bilişimi, toplumun teknolojiye yaygın erişiminin kitlesel acil durumlara nasıl tepki verdiğini nasıl dönüştürdüğünü araştırır.Bu dönüşümü incelemek için araştırmacılar, hacimleri ve heterojen doğası nedeniyle toplanması ve analiz edilmesi zor olan büyük veri kümelerine erişim gerektirir.Bu endişeyi gidermek için, sosyal medya verilerinin toplanması ve analizi ile araştırmacıları destekleyen bir ortam - EPIC Analyze - tasarladık ve uyguladık.Araştırmamız, bu hizmetlerin güvenilir, ölçeklenebilir, genişletilebilir ve verimli olmasını sağlamak için gerekli olan NoSQL, MapReduce, önbellekleme ve arama gibi bileşenlerin türlerini belirlemiştir.EPIC Analyze'ı kurarken karşılaşılan tasarım zorluklarını - veri modelleme, zamana karşı uzay takasları ve kullanışlı ve kullanılabilir bir sistem ihtiyacı gibi - tanımlıyoruz ve ölçeklenebilirliğini, performansını ve işlevselliğini tartışıyoruz."}
{"_id":"4416236e5ee4239e86e3cf3db6a2d1a2ff2ae720","text":"Modern analitik uygulamaları, giderek karmaşıklaşan iş akışları oluşturmak için farklı kütüphanelerden ve çerçevelerden birden fazla işlevi birleştirir.Her işlev izolasyonda yüksek performans elde etse de, birleşik iş akışının performansı, işlevler boyunca geniş veri hareketi nedeniyle genellikle donanım sınırlarının altında bir büyüklük sırasıdır.Bu sorunu çözmek için, ortak olmayan kütüphaneler ve işlevler arasında optimize edilen veri yoğun uygulamalar için bir çalışma zamanı olan Weld'i öneriyoruz.Weld, SQL, makine öğrenimi ve grafik analitiği de dahil olmak üzere çeşitli veriparalel iş yüklerinin yapısını yakalamak için ortak bir ara gösterim kullanır.Daha sonra anahtar veri hareketi optimizasyonlarını gerçekleştirir ve tüm iş akışı için verimli paralel kod oluşturur.Weld, TensorFlow, Apache Spark, NumPy ve Pandas gibi mevcut çerçevelere kullanıcı odaklı API'lerini değiştirmeden aşamalı olarak entegre edilebilir.Weld'in bu çerçeveleri ve bunları birleştiren uygulamaları 30'ye kadar hızlandırabileceğini gösteriyoruz."}
{"_id":"d1ee87290fa827f1217b8fa2bccb3485da1a300e","text":"Bagging predictors, bir predictor'un birden fazla sürümünü üretmek ve bunları birleştirilmiş bir predictor elde etmek için kullanmak için kullanılan bir yöntemdir.Agregasyon, sayısal bir sonucu tahmin ederken versiyonlar üzerinde ortalamadır ve bir sınıfı tahmin ederken çoğulluk oyu yapar.Birden fazla sürüm, öğrenme setinin botstrap kopyalarını yaparak ve bunları yeni öğrenme setleri olarak kullanarak oluşturulur.Doğrusal regresyonda sınıflandırma ve regresyon ağaçları ve alt küme seçimi kullanılarak gerçek ve simüle edilmiş veri setleri üzerinde yapılan testler, torbalamanın doğrulukta önemli kazanımlar sağlayabileceğini göstermektedir.Yaşamsal unsur, tahmin yönteminin istikrarsızlığıdır.Öğrenme setini rahatsız etmek, inşa edilen tahminörde önemli değişikliklere neden olabilirse, torbalama doğruluğu artırabilir."}
{"_id":"649197627a94fc003384fb743cfd78cdf12b3306","text":null}
{"_id":"0b440695c822a8e35184fb2f60dcdaa8a6de84ae","text":"Kinect sensörü gibi yeni ortaya çıkan RGB-D kameraların başarısı, 3 boyutlu veri tabanlı bilgisayar uygulamalarının geniş bir beklentisini tasvir ediyor.Bununla birlikte, standart bir test veritabanının olmaması nedeniyle, yüz tanıma teknolojisinin bu güncel görüntüleme sensöründen nasıl yararlanabileceğini değerlendirmek zordur.Kinect ve yüz tanıma araştırması arasındaki bağlantıyı kurmak için, bu makalede Kinect sensörüne dayanan halka açık ilk yüz veritabanını (yani KinectFaceDB1) sunuyoruz.Veritabanı farklı veri modalitelerinden (iyi hizalanmış ve işlenmiş 2-D, 2.5-D, 3-D ve video tabanlı yüz verileri) ve çoklu yüz varyasyonlarından oluşur.Standart yüz tanıma yöntemlerini kullanarak önerilen veritabanı üzerinde karşılaştırma değerlendirmeleri yaptık ve derinlik verilerini puan düzeyinde füzyon yoluyla RGB verileriyle birleştirirken performanstaki kazancı gösterdik.Ayrıca Kinect'in 3 boyutlu görüntülerini (KinectFaceDB'den) yüz tanıma araştırması için önerilen veritabanının zorunlu ihtiyaçlarını ortaya koyan yüz biyometrisi bağlamında geleneksel yüksek kaliteli 3 boyutlu taramalarla (FRGC veritabanından) karşılaştırdık."}
{"_id":"a85275f12472ecfbf4f4f00a61514b0773923b86","text":"Kablosuz teknoloji ve destekleyici altyapıdaki gelişmeler, kullanıcının faaliyetlerini kısıtlamadan her yerde bulunan gerçek zamanlı sağlık hizmetleri ve fitness izleme için eşi görülmemiş bir fırsat sunar.Vücudun içine, üzerine ve etrafına yerleştirilen kablosuz olarak bağlı minyatür sensörler ve aktüatörler, tıbbi, yaşam tarzı ve eğlence uygulamalarını desteklemek için fizyolojik işaretlerin sürekli, otomatik ve göze çarpmayan izlenmesi için bir vücut alanı ağı oluşturur.BAN teknolojisi gelişimin ilk aşamasındadır ve yaygın olarak kabul görmesi için birkaç araştırma zorluğunun üstesinden gelinmesi gerekir.Bu makalede, BAN'ın temel uygulama, fonksiyonel ve teknik gereksinimlerini inceliyoruz.Ayrıca ölçeklenebilirlik (veri hızı, güç tüketimi ve görev döngüsü açısından), anten tasarımı, parazit azaltma, birlikte var olma, QoS, güvenilirlik, güvenlik, gizlilik ve enerji verimliliği gibi temel araştırma zorluklarını tartışıyoruz.Gelişmekte olan BAN pazarına hitap etmeye hazırlanan çeşitli aday teknolojiler değerlendirilmekte ve bunların liyakatleri ve kusurları vurgulanmaktadır.BAN'larla ilgili standardizasyon faaliyetlerine kısa bir genel bakış da sunulmaktadır."}
{"_id":"f4abebef4e39791f358618294cd8d040d7024399","text":"Bu rapor Fitbit Flex ekosisteminin bir analizini açıklamaktadır.Amacımız, (1) Fitbit'in kullanıcılarından topladığı verileri, (2) Fitbit'in kullanıcılarına sağladığı verileri ve (3) cihaz sahiplerine sunulmayan verileri kurtarma yöntemlerini tanımlamaktır.Analizlerimiz dört farklı saldırı vektörünü kapsar.İlk olarak, Fitbit cihazının güvenlik ve gizlilik özelliklerini analiz ediyoruz.Daha sonra, senkronizasyon sırasında Fitbit cihazı ile bir akıllı telefon veya kişisel bilgisayar arasında gönderilen Bluetooth trafiğini gözlemliyoruz.Üçüncüsü, Fitbit Android uygulamasının güvenliğini analiz ediyoruz.Son olarak, Fitbit akıllı telefonu veya bilgisayar uygulaması ile Fitbit web hizmeti arasındaki ağ trafiğinin güvenlik özelliklerini inceliyoruz.Fitbit'in belirli koşullar altında yakındaki Flex cihazları hakkında gereksiz yere bilgi edindiğine dair kanıtlar sunuyoruz.Ayrıca, Fitbit'in cihaz sahiplerine toplanan tüm verileri sağlamadığını da gösteriyoruz.Aslında, Fitbit web hizmetine gönderilen ancak sahibine verilmeyen dakikalık etkinlik verilerinin kanıtlarını buluyoruz.Ayrıca, Fitbit cihazlarındaki MAC adreslerinin hiçbir zaman değiştirilmediğini ve kullanıcı korelasyon saldırılarının etkinleştirildiğini keşfettik.BTLE kimlik bilgileri, MITM saldırıları tarafından engellenebilecek TLS üzerinden cihaz eşleştirmesi sırasında ağda da açığa çıkar.Son olarak, gerçek kullanıcı etkinliği verilerinin doğrulandığını ve cihazdan Fitbit web hizmetine kadar uçtan uca düz metinde sağlanmadığını gösteriyoruz."}
{"_id":"3007a8f5416404432166ff3f0158356624d282a1","text":"Graf soyutlama, birçok uygulama için işbirlikçi filtreleme gibi karmaşık makine öğrenimi (ML) algoritmalarının yürütülmesine en kısa yolu bulmaktan çok önemlidir.Çeşitli uygulamalar için ham verilerden grafik yapımı, verilerdeki üstel büyümenin yanı sıra büyük ölçekli grafik işleme ihtiyacı nedeniyle zorlu hale geliyor.Grafik yapımı bir veri-paralel sorunu olduğundan, MapReduce bu görev için çok uygundur.Grafik oluşturma, tablolama, dönüşüm, bölümleme, çıktı biçimlendirme ve serileştirme dahil olmak üzere grafik yapımının birçok karmaşıklığını boşaltmak için GraphBuilder'ı geliştirdik.GraphBuilder, programlama kolaylığı için Java dilinde yazılmıştır ve MapReduce modelini kullanarak ölçeklenir.Bu makalede GraphBuilder'ın motivasyonunu, mimarisini, MapReduce algoritmalarını ve çerçevenin performans değerlendirmesini anlatıyoruz.Büyük grafikler, depolama ve işleme ve bölümleme yöntemlerinin önemli performans etkilerine sahip olması için bir küme üzerinde bölümlendirilmelidir, çeşitli grafik bölümleme yöntemleri geliştirir ve performanslarını değerlendiririz.Ayrıca https:\/\/01.org\/graphbuilder\/ adresindeki çerçeveyi de açıyoruz."}
{"_id":"2e526c2fac79c080b818b304485ddf84d09cf08b","text":"Zamansal veri madenciliği, tarihsel verilerdeki kalıpları bulmayı amaçlamaktadır.Çalışmamız, ev sahibi ağlara yapılan bilgisayar saldırıları veya finansal kurumlarda hileli işlemler gibi hedef olayların meydana gelmesini tahmin etmek için verilerden zamansal kalıpları çıkarmak için bir yaklaşım önermektedir.Problem formülasyonumuz iki büyük zorluk sergiler: 1) olayların kategorik özelliklerle karakterize edildiğini ve düzensiz zaman aralıkları gösterdiğini varsayarız; Böyle bir varsayım klasik zaman serisi analizi kapsamının dışına düşer, 2) hedef olayların oldukça seyrek olduğunu varsayarız; Öngörülen teknikler sınıf dengesizliği problemiyle başa çıkmalıdır.Olay tahmini problemini hedef olaylardan önceki tüm sık olay kümelerini aramaya dönüştürerek yukarıdaki zorlukları ele alan verimli bir algoritma önermekteyiz.Sınıf dengesizliği sorunu, yalnızca azınlık sınıfı üzerindeki kalıpların aranmasıyla aşılır; kalıpların ayrımcılık gücü daha sonra diğer sınıflara karşı doğrulanır.Desenler daha sonra tahmin için kural tabanlı bir modelde birleştirilir.Deneysel analizimiz, hedef olayların doğru bir şekilde tahmin edilebileceği olay dizilerinin türlerini gösterir."}
{"_id":"0a54d2f49bda694071bbf43d8e653f5adf85be19","text":"Veri madenciliği sistemleri, kalıpları keşfetmeyi ve veritabanlarında kaydedilen gerçeklerden yararlı bilgiler çıkarmayı amaçlamaktadır.Bu amaca yönelik yaygın olarak benimsenen bir yaklaşım, mevcut verilerin açıklayıcı modellerini hesaplamak için çeşitli makine öğrenme algoritmalarını uygulamaktır.Burada, bu araştırma alanındaki ana zorluklardan birini, büyük ve muhtemelen fiziksel olarak dağıtılmış veritabanlarına kadar ölçeklenen tekniklerin geliştirilmesini araştırıyoruz.Meta-öğrenme, meta-sınıflandırıcılar olarak adlandırılan daha yüksek seviyeli sınıflandırıcıları (veya sınıflandırma modellerini) hesaplamayı amaçlayan bir tekniktir ve farklı databas es üzerinde ayrı ayrı hesaplanan bazı p rincipled moda çoklu sınıflandırıcılarına entegre olur.Bu çalışma, meta öğrenmeyi tanımlar ve büyük ölçekli veri madenciliği uygulamaları için ajan tabanlı bir meta-öğrenme sistemi olan JAM sistemini (Java Ag ents for Meta-learning) sunar.Özellikle, merkezi veya ana bilgisayar tabanlı sistemlere kıyasla Thei r ek karmaşıklığından kaynaklanan dağıtılmış veri madenciliği sistemleri için birkaç immor tant desideratını tanımlar ve ele alır.Dağıtılmış sistemlerin heterojen platformlarla, çoklu veri tabanlarıyla ve (muhtemelen) farklı şemalarla, veri siteleri arasında iletişim kurmak için ölçeklenebilir ve etkili protokollerin tasarlanması ve uygulanmasıyla ve diğer akran veri sitelerinden sürülenen bilgilerin seçici ve verimli bir şekilde kullanılmasıyla uğraşması gerekebilir.Diğer önemli sorunlar, içsel wi ince Bir IBM bursu tarafından kısmen desteklenir.Dikkate alınmaması gereken veri madenciliği sistemleri, ilk olarak, modellerin hesaplanması ve mevcut modellerle birleştirilmesi sırasında daha önce mümkün olmayan yeni edinilen bilgilerden yararlanma becerisini ve ikincisi, yeni makine öğrenme yöntemlerini ve d ta madencilik teknolojilerini birleştirme esnekliğini içerir.Bu konuları JAM bağlamında araştırıyoruz ve çeşitli önerilen çözümleri kapsamlı ampirik st udie aracılığıyla değerlendiriyoruz."}
{"_id":"b00672fc5ff99434bf5347418a2d2762a3bb2639","text":"Gömülü cihazlar yaygın hale geldi ve bir dizi gizlilik duyarlı ve güvenlik açısından kritik uygulamalarda kullanılıyorlar.Bu cihazların çoğu tescilli yazılım çalıştırır ve yazılımın iç işleyişi hakkında çok az belge mevcuttur.Bazı durumlarda, donanım ve koruma mekanizmalarının maliyeti cihazlara erişimi imkansız hale getirebilir.Bu tür ortamlarda mevcut olan yazılımı analiz etmek zordur, ancak yazılım hataları ve güvenlik açıklarıyla ilişkili risklerden kaçınılması gerekiyorsa gereklidir.Nitekim, son çalışmalar, piyasada bulunan bir dizi gömülü cihazda arka kapıların varlığını ortaya koydu.Bu makalede, gömülü cihazlarda çalışan firmware analizini desteklemek için bir ikili analiz çerçevesi olan Firmalice'yi sunuyoruz.Firmalice, ölçeklenebilirliğini artırmak için sembolik bir yürütme motorunun ve program dilimleme gibi tekniklerin üzerine kuruludur.Ayrıca, Firmalice, saldırganın ayrıcalıklı işlemleri gerçekleştirmek için gerekli girdileri belirleme yeteneğine dayanan yeni bir kimlik doğrulama baypas kusur modeli kullanır.Firmalice'i ticari olarak kullanılabilir üç cihazın ürün yazılımı üzerinde değerlendirdik ve ikisinde kimlik doğrulama bypass arka kapılarını tespit edebildik.Ek olarak, Firmalice, üçüncü firmware örneğindeki arka kapının, bir saldırgan tarafından bir dizi imtiyazsız kimlik bilgisi olmadan istismar edilemeyeceğini belirleyebildi."}
{"_id":"6949a33423051ce6fa5b08fb7d5f06ac9dcc721b","text":"Satın alma sürecinde hileli davranışın tespiti için proses madenciliğinin kullanılmasının teorik ve pratik değeri üzerine bir vaka çalışması Özet Bu tez, süreç madenciliği ve sahtekarlık tespiti ile ilgili altı aylık bir araştırma döneminin sonuçlarını sunar.Bu tez, süreç madenciliğinin dolandırıcılık tespitinde nasıl kullanılabileceğine ve süreç madenciliğinin dolandırıcılık tespiti için kullanılmasının faydalarına ilişkin araştırma sorusunu cevaplamayı amaçlamıştır.Bir edebiyat çalışmasına dayanarak, süreç madenciliğinin teorisi ve uygulaması ile çeşitli yönleri ve teknikleri hakkında bir tartışma sağlar.Hem bir edebiyat çalışması hem de bir alan uzmanıyla yapılan bir röportaj kullanılarak, dolandırıcılık ve dolandırıcılık tespiti kavramları tartışılmaktadır.Bu sonuçlar, iki vaka çalışmasının ilk kurulumunu oluşturmak için süreç madenciliği ve dolandırıcılık tespitinin uygulanmasına ilişkin mevcut vaka çalışmalarının bir analizi ile birleştirilir; bu durumda süreç madenciliği, satın alma sürecinde olası hileli davranışları tespit etmek için uygulanır.Bu vaka çalışmalarının deneyim ve sonuçlarına dayanarak, 1+5+1 metodolojisi, dolandırıcılığı tespit etmeye çalışırken madencilik tekniklerinin pratikte nasıl kullanılabileceğine dair tavsiyeler ile ilkelerin operasyonelleştirilmesine yönelik ilk adım olarak sunulmaktadır.Bu tez üç sonuç ortaya koymaktadır: (1) proses madenciliği, dolandırıcılık tespitine değerli bir katkıdır, (2) 1 + 5 + 1 konseptini kullanarak, muhtemelen hileli davranışın göstergelerini tespit etmek mümkündü (3) Proses madenciliğinin sahtekarlık tespiti için pratik kullanımı, mevcut araçların kötü performansı ile azalır.Performans sorunlarından muzdarip olmayan teknik ve araçlar, süreç ve olası hileli davranışlar hakkında yeni, daha hızlı veya daha kolay elde edilebilir bilgiler sağlayarak düzenli veri analizi tekniklerine bir eklemedir.iii Occam'ın Usturası: \"Gerekli olanın ötesinde, herhangi bir şeyi açıklamak için gerekli olan varlık sayısı artmamalıdır\" iv İçerikler"}
{"_id":"8aef832372c6e3e83f10532f94f18bd26324d4fd","text":"Mevcut bilgi tabanlı soru cevap sistemleri genellikle küçük açıklamalı eğitim verilerine dayanır.İlişki çıkarma gibi sığ yöntemler veri kıtlığına karşı sağlam olsa da, semantik ayrıştırma gibi derin anlam temsil yöntemlerinden daha az etkileyicidirler, böylece birden fazla kısıtlama içeren soruları yanıtlamada başarısız olurlar.Burada Vikipedi'den ek kanıtlarla bir ilişki çıkarma yöntemini güçlendirerek bu sorunu hafifletiyoruz.İlk olarak Freebase'den aday cevapları almak için sinir ağı tabanlı bir ilişki çıkarıcı sunuyoruz ve daha sonra bu cevapları doğrulamak için Wikipedia'dan çıkarım yapıyoruz.WebQuestions soru cevap veri kümesi üzerinde yapılan deneyler, yöntemimizin en son teknolojiye göre önemli bir gelişme olan %53,3'lük bir F1 elde ettiğini göstermektedir."}
{"_id":"16edc3faf625fd437aaca1527e8821d979354fba","text":"Refah, optimal deneyim ve işleyişi ilgilendiren karmaşık bir yapıdır.Refah üzerine güncel araştırmalar iki genel perspektiften türetilmiştir: mutluluğa odaklanan ve mutluluğu zevke ulaşma ve acıdan kaçınma açısından tanımlayan hedonik yaklaşım; ve anlam ve kendini gerçekleştirmeye odaklanan ve refahı bir kişinin tam olarak işlediği derece açısından tanımlayan eudaimonic yaklaşım.Bu iki görüş, farklı araştırma odaklarına ve bazı alanlarda farklı ve diğerlerinde tamamlayıcı olan bir bilgi birikimine yol açmıştır.Çok seviyeli modelleme ve yapı karşılaştırmaları ile ilgili yeni metodolojik gelişmeler, araştırmacıların alan için yeni sorular formüle etmelerine de izin veriyor.Bu inceleme, refahın doğası, öncüleri ve zaman ve kültür boyunca istikrarı ile ilgili her iki perspektiften de araştırmayı dikkate almaktadır."}
{"_id":"ac8c2e1fa35e797824958ced835257cd49e1be9c","text":"Bu makale, bilgi teknolojisi ve örgütsel öğrenme konusunda ortaya çıkan araştırma literatürünü gözden geçirir ve değerlendirir.Anlam ve ölçüm konularını tartıştıktan sonra, iki ana araştırma akışını tanımlar ve değerlendiririz: örgütsel öğrenme kavramlarını organizasyonlarda bilgi teknolojisinin uygulanması ve kullanılması sürecine uygulayan çalışmalar; ve örgütsel öğrenmeyi desteklemek için bilgi teknolojisi uygulamalarının tasarımı ile ilgili çalışmalar.Eski araştırma akışından, deneyimin uygulama başarısında önemli, ancak belirsiz bir rol oynadığı sonucuna varıyoruz; öğrenme hem resmi eğitim hem de uygulamaya katılım yoluyla gerçekleştirilir; örgütsel bilgi engelleri diğer kuruluşlardan öğrenilerek aşılabilir; ve yeni teknolojiler öğrenmenin nispeten dar fırsat pencereleri ile karakterize edilen dinamik bir süreç olduğu sonucuna varıyoruz.İkinci akıştan, örgütsel bellek bilgi sistemleri için kavramsal tasarımların eser gelişimine değerli bir katkı olduğu; iletişimi ve söylemi destekleyen sistemler aracılığıyla öğrenmenin geliştirildiği; ve bilgi teknolojilerinin örgütsel öğrenmeyi hem etkinleştirme hem de devre dışı bırakma potansiyeline sahip olduğu sonucuna varıyoruz.Şu anda, bu iki akarsu, yakın kavramsal ve pratik bağlantılarına rağmen birbirlerinden bağımsız olarak akmaktadır.Bilgi teknolojisi ve örgütsel öğrenme ile ilgili gelecekteki araştırmaların daha entegre bir şekilde ilerlemesini, örgütsel öğrenmenin yerleşik doğasını tanımasını, dağıtılmış örgütsel hafızaya odaklanmasını, pratikte eserlerin etkinliğini göstermesini ve ilgili alanlarda ilgili araştırma bulgularını aramasını tavsiye ediyoruz."}
{"_id":"654d129eafc136bf5fccbc54e6c8078e87989ea8","text":"Bu çalışmada 77-GHz frekans modüllü sürekli dalga radar sistemi sunan çok modlu bir ışınlama sistemi sunulmaktadır.İletim yolundaki entegre infaz\/kuadralama modülatörlü dört alıcı-verici çipi, aynı antenlere sahip kısa menzilli frekans-bölüm çoklu erişim (FDMA) çoklu girişli çoklu-çıkış (MIMO) ve uzun menzilli iletim fazlı-array (PA) radar sistemini aynı anda gerçekleştirmek için kullanılır.FDMA MIMO radarlarının yüksek açısal çözünürlüğünü ve PA iletim antenlerinin yüksek kazançlı ve yönlendirilebilir ışınını birleştirir.Bu kavramın, dört antenli doğrusal bir anten dizisi ve alıcı yolda dijital ışın oluşturma yöntemleri için potansiyel faydalarını göstermek için çeşitli ölçümler gerçekleştirildi."}
{"_id":"60611349d1b6d64488a5a88a9193e62d9db27b71","text":"Bu rapor mevcut yorgunluk tespit ve tahmin teknolojilerini gözden geçirir.Mevcut farklı teknolojilerle ilgili veriler, dünya çapında çok çeşitli kaynaklardan toplanmıştır.Bu raporun ilk yarısı, teknolojilerin mevcut araştırma ve geliştirme durumunu özetlemekte ve hassaslık, güvenilirlik, geçerlilik ve kabul edilebilirlik konularında teknolojilerin durumunu özetlemektedir.İkinci yarı, teknolojilerin ulaşımdaki rolünü değerlendirir ve özellikle Avustralya ve Yeni Zelanda'daki diğer uygulama ve düzenleyici çerçevelere karşı teknolojilerin yeri hakkında yorumlar yapar.Rapor yazarları, donanım teknolojilerinin hiçbir zaman şirket yorgunluk yönetim sistemi olarak kullanılmaması gerektiği sonucuna varmışlardır.Donanım teknolojileri sadece son bir hendek güvenlik cihazı olma potansiyeline sahiptir.Bununla birlikte, donanım teknolojilerinin çıktısı, gerçek zamanlı risk değerlendirmesi sağlamak için şirket yorgunluk yönetim sistemlerine yararlı bir şekilde beslenebilir.Bununla birlikte, donanım teknolojisi çıktısı hiçbir zaman bir yönetim sistemine tek giriş olmamalıdır.Diğer girdiler en azından onaylanmış yazılım teknolojilerinden, görev için uygunluğun karşılıklı değerlendirilmesinden ve iş yükünün, çizelgelerin ve kadroların diğer risk değerlendirmelerinden gelmelidir.Amaç: Bilgi için: Ağır araçların sürücülerindeki yorgunluğun yönetimindeki yorgunluk tespit ve tahmin teknolojilerinin yerinin anlaşılmasını sağlamak."}
{"_id":"d26c517baa9d6acbb826611400019297df2476a9","text":null}
{"_id":"0ee1916a0cb2dc7d3add086b5f1092c3d4beb38a","text":"Pascal Görsel Nesne Sınıfları (VOC) meydan okuması, görsel nesne kategorisi tanıma ve tespitinde bir kriter olup, vizyon ve makine öğrenme topluluklarına standart bir görüntü ve açıklama veri seti ve standart değerlendirme prosedürleri sunar.2005 yılından günümüze kadar her yıl düzenlenen meydan okuma ve ilişkili veri kümesi, nesne tespitinin kriteri olarak kabul edilmiştir.Bu makale veri seti ve değerlendirme prosedürünü açıklar.Hem sınıflandırma hem de tespit için değerlendirilen yöntemlerde son teknolojiyi gözden geçiriyoruz, yöntemlerin istatistiksel olarak farklı olup olmadığını, görüntülerden ne öğrendiklerini analiz ediyoruz (örn.nesne veya bağlamı) ve yöntemlerin kolay bulduğu veya karıştırdığı şey.Makale, meydan okumanın üç yıllık tarihinde öğrenilen derslerle sona erer ve gelecekteki iyileştirme ve genişletme için yönler önerir."}
{"_id":"981fef7155742608b8b6673f4a9566158b76cd67","text":null}
{"_id":"a6eb10b1d30b4547b04870a82ec0c65baf2198f8","text":null}
{"_id":"40e06608324781f6de425617a870a103d4233d5c","text":"Amaç Bu araştırmanın amacı, inovasyon için bilgi yönetimi (KM) mekanizmalarını anlamak ve işletmelerin KM faaliyetlerini sürekli yeniliğe dönüştürmeleri için bir yaklaşım sağlamaktır.Tasarım\/metodoloji\/yakınlaştırma – Multidisipliner alanlardan literatürü inceleyerek bilgi, KM ve yenilik kavramları araştırılır.KM'nin fiziksel, insani ve teknolojik perspektifleri, inovasyon için iki temel faaliyetin tanımlanmasıyla ayırt edilir: bilgi oluşturma ve bilgi kullanımı.Daha sonra sürekli yenilik için temel bir gereklilik - bir içselleştirme aşaması tanımlanır.Sistem düşüncesi ve insan merkezli bakış açıları, KM'nin inovasyon mekanizmaları hakkında kapsamlı bir anlayış sağlamak için benimsenmiştir.Bulgular - KM'ye dayalı sürekli inovasyonun bir ağ oluşturma süreci, içselleştirme aşamasını birleştirerek önerilmektedir.KM'nin üç bakış açısına göre, inovasyonda örgütsel bilgi varlıklarının üç kaynağı belirlenmiştir.Ardından, inovasyonun iki temel faaliyetine dayanarak, sürekli inovasyon için KM'nin mekanizmalarını modellemek için bir meta model ve KM'nin makro süreci önerilmiştir.Ardından, KM mekanizmalarını operasyonel hale getirmek için, üç bilgi kaynağı, meta-model ve makro süreci sürekli yenilik sürecine entegre ederek hiyerarşik bir model inşa edilir.Bu model, bilgi ve yenilik arasındaki karmaşık ilişkileri dört katmana ayırır.Pratik çıkarımlar - Önceki araştırmalarda KM uygulamaları hakkında öğrenilen derslere göre, KM'nin üç perspektifi, KM projelerinin inovasyon için başarılı bir şekilde uygulanması için birbirleriyle işbirliği yapmalıdır; ve hiyerarşik model, KM'nin inovasyon sistemlerini uygulamak için uygun bir mimari sağlar.Özgünlük\/değer - KM'nin meta-model ve makro süreci, yeni nesil KM'nin değer yaratmaya nasıl yardımcı olabileceğini ve sistem düşünme perspektifinden sürekli yeniliği nasıl destekleyeceğini açıklar.Hiyerarşik model, sürekli yenilik sürecindeki karmaşık bilgi dinamiklerini göstermektedir."}
{"_id":"1dba1fa6dd287fde87823218d4f03559dde4e15b","text":"Bu makale, START bilgi erişim sisteminde soru cevaplamayı kolaylaştırmak için doğal dil açıklamalarının kullanımından öğrenilen stratejileri ve dersleri sunar."}
{"_id":"77fbbb9ff612c48dad8313087b0e6ed03c31812a","text":"Sıvı kristal polimer (LCP), potansiyel bir yüksek performanslı mikrodalga substratı ve ambalaj malzemesi olarak dikkat çeken bir malzemedir.Bu araştırma, LCP'nin milimetre dalga frekansları için elektriksel özelliklerini belirlemek için çeşitli yöntemler kullanır.Mikrostrip halka rezonatörleri ve boşluk rezonatörleri, 30 GHz'in üzerindeki LCP'nin dielektrik sabitini (\/spl epsi\/\/sub r\/) ve kayıp tanjantını (tan\/spl delta\/) karakterize etmek için ölçülür.Ölçülen dielektrik sabitinin 3.16'ya yakın sabit olduğu gösterilir ve kayıp teğet 0.0049'un altında kalır.Buna ek olarak, farklı LCP substrat kalınlıklarında çeşitli iletim hatları üretilir ve kayıp özellikleri santimetre başına 2 ila 110 GHz arasında desibel olarak verilir.110 GHz'deki tepe iletim hattı kayıpları, hat tipine ve geometrisine bağlı olarak 0.88-2.55 dB \/ cm arasında değişir.Bu sonuçlar, LCP'nin milimetre dalga frekansları boyunca uzanan uygulamalar için mükemmel dielektrik özelliklere sahip olduğunu ilk kez göstermektedir."}
{"_id":"cb84ef73db0a259b07289590f0dfcb9b8b9bbe79","text":"Bu makale, giyilebilir cihazlar için hibrit bir radyo frekansı (RF) ve piezoelektrik ince film poliviniliden florür (PVDF) titreşim enerjisi biçerdöverini tanımlamaktadır.Paraziter kapasitansların ve ayrık indüktörlerin empedans özelliklerini kullanarak, önerilen biçerdöver sadece 15 Hz titreşim enerjisini temizlemekle kalmaz, aynı zamanda 915 MHz esnek gümüş-ink RF dipol anten olarak da çalışır.Ek olarak, 6 aşamalı bir Dickson RF-DC dönüştürücüsü ve hibrid biçerdöverin RF ve titreşim çıkışlarını DC sinyallerine dönüştürmek için bir diyot köprüsü doğrultucusu içeren bir arayüz devresi, dirençli yüklere güç sağlamak için değerlendirilir.20.9 \" maksimum DC çıkış gücü, RF'den DC'ye dönüştürücü ve 8 dBm'lik giriş RF gücü kullanıldığında, açık devre çıkış voltajının %36'sında elde edilirken, 3 g titreşim uyarmadan elde edilen DC gücü, açık devre voltajının %51'inde maksimum 2,8  W'ya ulaşır.Deneysel sonuçlar, test edilen hibrit hasat sisteminin eş zamanlı olarak 7.3  W DC gücü ürettiğini, hasat makinesinden 3 W EIRP 915 MHz vericiye olan mesafenin 5.5 m olduğunu ve 1.8 g titreşim hızlandırma zirvesinden 1.8  W DC gücünün olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"d8e8bdd687dd588b71d92ff8f6018a1084f85437","text":"İnsanların interneti kullanma şekline benzer şekilde, cihazlar Nesnelerin İnterneti (IoT) ekosistemindeki ana kullanıcılar olacaktır.Bu nedenle, cihazdan cihaza (D2D) iletişimin IoT'nin içsel bir parçası olması bekleniyor.Cihazlar, herhangi bir merkezi kontrol olmadan bağımsız olarak birbirleriyle iletişim kuracak ve bilgileri multihop bir şekilde toplamak, paylaşmak ve iletmek için işbirliği yapacaktır.İlgili bilgileri gerçek zamanlı olarak toplama yeteneği, IoT'nin değerinden yararlanmak için anahtardır, bu tür bilgiler akıllı bir ortamın yaratılmasını kolaylaştıracak zekaya dönüşecektir.Sonuçta, toplanan bilgilerin kalitesi, cihazların ne kadar akıllı olduğuna bağlıdır.Buna ek olarak, bu iletişim cihazları farklı ağ standartlarıyla çalışacak, birbirleriyle aralıklı bağlantı yaşayabilir ve çoğu kaynak kısıtlı olacaktır.Bu özellikler, geleneksel yönlendirme protokollerinin çözemediği çeşitli ağ zorlukları açar.Sonuç olarak, cihazlar akıllı D2D iletişimi elde etmek için akıllı yönlendirme protokolleri gerektirecektir.IoT ekosisteminde akıllı D2D iletişiminin nasıl sağlanabileceğine dair bir genel bakış sunuyoruz.Özellikle, son teknoloji yönlendirme algoritmalarının IoT'de akıllı D2D iletişimini nasıl elde edebileceğine odaklanıyoruz."}
{"_id":"5e6035535d6d258a29598faf409b57a71ec28f21","text":null}
{"_id":"766c251bd7686dd707acd500e80d7184929035c6","text":"Trafik ışığı algılama (TLD), hem akıllı araçların hem de sürüş yardım sistemlerinin (DAS) hayati bir parçasıdır.Çoğu TLD için genel, küçük ve özel veri kümelerinde değerlendirilmeleri, belirli bir yöntemin kesin performansını belirlemeyi zorlaştırmaktadır.Bu makalede, en son teknoloji ürünü, gerçek zamanlı nesne algılama sistemini uyguluyoruz. Sadece Bir Kez Bakıyorsunuz, (YOLO) VIVA-challenge aracılığıyla mevcut olan kamu LISA Trafik Işığı veri setinde, farklı ışık ve hava koşullarında yakalanan yüksek sayıda anotlu trafik ışığı içerir.,,,,,,,,,, YOLO nesne dedektörü, AUC'yi etkileyici bir şekilde % 90,49'luk bir AUC ile karşılaştırır.ACF dedektörü ile aynı eğitim konfigürasyonunu kullanan YOLO dedektörü, %18,13 artışla %58,3'lük bir AUC'ye ulaşır."}
{"_id":"136b9952f29632ab3fa2bbf43fed277204e13cb5","text":"Sahne kategorizasyonu bilgisayar görüşünde temel bir sorundur.Bununla birlikte, sahne anlama araştırması, sahne kategorilerinin tam çeşitliliğini yakalamayan şu anda kullanılan veritabanlarının sınırlı kapsamı ile sınırlandırılmıştır.Nesne kategorizasyonu için standart veritabanları yüzlerce farklı nesne sınıfı içerirken, sahne kategorilerinin mevcut en büyük veri kümesi sadece 15 sınıf içerir.Bu makalede, 899 kategori ve 130.519 görüntü içeren kapsamlı Scene UNderstanding (SUN) veritabanını sunuyoruz.Sahne tanıma için çok sayıda son teknoloji algoritmayı değerlendirmek ve yeni performans sınırları oluşturmak için 397 iyi örneklenmiş kategori kullanıyoruz.SUN veritabanındaki insan sahnesi sınıflandırma performansını ölçüyoruz ve bunu hesaplama yöntemleriyle karşılaştırıyoruz.Ek olarak, daha büyük sahnelerin içine gömülü sahneleri tespit etmek için daha ince taneli bir sahne gösterimini inceliyoruz."}
{"_id":"eb06182a2817d06e82612a0c32a6c843f01c6a03","text":"Bu makale, tabloya dayalı doğal bir dil cümlesi oluşturmak için bir nöral generatif model olan Table2Seq'i önermektedir.Spesifik olarak, model bir tabloyu sürekli vektörlere haritalandırır ve daha sonra bir tablonun semantiğinden yararlanarak doğal bir dil cümlesi oluşturur.Nadir kelimeler, örneğin varlıklar ve değerler genellikle bir tabloda göründüğünden, içeriği tablodan çıktı dizisine seçici olarak kopyalayan esnek bir kopyalama mekanizması geliştiririz.Tablo2Seq modelimizin etkinliğini ve tasarlanmış kopyalama mekanizmasının yararını göstermek için kapsamlı deneyler yapıyoruz.WIKIBIO ve SIMPLEQUESTIONS veri kümelerinde, Table2Seq modeli son teknoloji sonuçlarını sırasıyla 34.70'ten 40.26'ya ve BLEU-4 puanları açısından 33.32'den 39.12'ye kadar geliştirir.Ayrıca, 4962 tablo için 13 318 tanımlayıcı cümle içeren açık alan veri kümesi WIKITABLETEXT'i oluşturuyoruz.Tablo2Seq modelimiz, WIKITABLETEXT'te şablon tabanlı ve dil modeli tabanlı yaklaşımları aşan 38.23 BLEU-4 puanına ulaşır.Dahası, bir arama motorundan 1 M tablo-query çiftleri üzerinde yapılan deneylerle, tablonun yapılandırılmış kısmını, yani tablo niteliklerini ve tablo hücrelerini göz önünde bulundurarak Tablo2Seq modelimiz, ek bilgi olarak, bir tablonun sadece sıralı kısmını, yani tablo başlığını göz önünde bulundurarak sıralı bir modelden daha iyi performans gösterir."}
{"_id":"ea951c82efe26424e3ce0d167e01f59e5135a2da","text":"Timed Up and Go, yaşlılarda ve Parkinson hastalığında hareketliliği değerlendirmek için klinik bir testtir.Son zamanlarda kullanılan testin, atalet sensörlerinin hareketi değerlendirdiği versiyonları göz önünde bulundurulmaktadır.Yaygınlığı, kullanım kolaylığı ve maliyeti artırmak için, bir akıllı telefonun ivmeölçerini ölçüm sistemi olarak kabul ediyoruz.Test sırasında kaydedilen sinyallerden birkaç parametre (genellikle yüksek korelasyonlu) hesaplanabilir.Fazlalıktan kaçınmak ve lokomotor performansa en duyarlı özellikleri elde etmek için, ana bileşen analizi (PCA) yoluyla boyutsal bir azalma gerçekleştirildi.Farklı yaşlardaki kırk dokuz sağlıklı denek test edildi.PCA, orijinal parametrelerin gereksiz kombinasyonları olmayan ve veri değişkenliğinin çoğunu hesaba katan yeni özellikler (ilkel bileşenler) çıkarmak için gerçekleştirildi.Keşif analizi ve aykırı tespit için yararlı olabilirler.Daha sonra, ana bileşenlerle korelasyon analizi yoluyla orijinal parametrelerin azaltılmış bir kümesi seçildi.Bu set sağlıklı yetişkinlere dayalı çalışmalar için önerilebilir.Önerilen prosedür, sınıflandırma çalışmalarında birinci seviye bir özellik seçimi olarak kullanılabilir (örn.sağlıklı-Parkinson hastalığı, fallers-non fallers) ve gelecekte, hareket analizi için bir akıllı telefona dahil edilmesi için eksiksiz bir sistem sağlayabilir."}
{"_id":"e467278d981ba30ab3b24235d09205e2aaba3d6f","text":"Bu çalışmanın amacı, pasif liderliğin çalışan refahı ile olumsuz ilişkisini açıklayan ardışık bir arabuluculuk modeli geliştirmek ve test etmekti.Rol stresi teorisine dayanarak, pasif liderliğin rol belirsizliğinin, rol çatışmasının ve rol aşırı yüklenmesinin daha yüksek seviyelerini öngöreceğini varsayıyoruz.Kaynakların Korunması teorisini çağrıştıran bu rol stresörlerinin, psikolojik çalışma yorgunluğu yoluyla, genel ruh sağlığı ve genel iş tutumu olmak üzere, çalışanların refahının iki yönünü dolaylı ve olumsuz yönde etkileyeceğini varsayıyoruz.2467 ABD'li işçinin olasılık örneğini kullanarak, yapısal denklem modellemesi, rol stresörlerinin ve psikolojik iş yorgunluğunun pasif liderlik ile çalışan refahın her iki yönü arasındaki olumsuz ilişkiye kısmen aracılık ettiğini göstererek modeli destekledi.Hipotez edilmiş, ardışık dolaylı ilişkiler, pasif liderlik ile zihinsel sağlık arasındaki genel ilişkinin %47,9'unu ve pasif liderlik ile genel iş tutumu arasındaki genel ilişkinin %26,6'sını açıkladı.Telif Hakkı  2016 John Wiley & Sons, Ltd."}
{"_id":"9a86ae8e9b946dc6d957357e0670f262fa1ead9d","text":"Makale geçmişi: Alındı 22 Ağustos 2007 Kabul 29 Şubat 2008 Kullanılabilir çevrimiçi xxx"}
{"_id":"f8acaabc99801a89baa5a9eff445fc5922498dd0","text":"Derin etki alanı uyarlama yöntemleri, etki alanı değişmez gömmeleri öğrenerek dağıtım tutarsızlığını azaltabilir.Bununla birlikte, bu yöntemler yalnızca kaynak ve hedef görüntüler arasındaki sınıf düzeyindeki ilişkileri dikkate almadan tüm veri dağılımlarını hizalamaya odaklanır.Böylece, bir kuşun hedef gömmeleri, bir uçağın kaynak gömmelerine hizalanabilir.Bu semantik yanlış hizalama, hedef veri kümesindeki sınıflandırıcı performansını doğrudan bozabilir.Bu sorunu hafifletmek için, denetimsiz alan uyarlaması için bir benzerlik kısıtlamalı hizalama (SCA) yöntemi sunuyoruz.Gömme alanındaki dağılımları hizalarken, SCA, kaynak ve hedef görüntüler arasındaki sınıf düzeyindeki ilişkileri korumak için benzerliği koruyan bir kısıtlama uygular, yani bir kaynak görüntü ve hedef görüntü aynı sınıf etiketine sahipse, ilgili gömmelerinin yakın hizalanması ve tersi olması gerekir.Hedef etiketlerin yokluğunda, hedef görüntüler için sahte etiketler atarız.Etiketli kaynak görüntüleri ve sözde etiketli hedef görüntüler göz önüne alındığında, benzerliği koruyan kısıtlama, üçlü kaybı en aza indirerek uygulanabilir.Alan hizalama kaybı ve benzerliği koruyan kısıtlamanın ortak denetimi ile, iki kritik özellik, sınıf içi kompaktlık ve sınıflar arası ayrılabilirlik içeren alan-değişmez gömmeler elde etmek için bir ağ eğitiyoruz.İki veri kümesi üzerinde yapılan kapsamlı deneyler SCA'nın etkinliğini iyi göstermektedir."}
{"_id":"a3c3c084d4c30cf40e134314a5dcaf66b4019171","text":null}
{"_id":"21aebb53a45ccac7f6763d9c47477092599f6be1","text":null}
{"_id":"12e1923fb86ed06c702878bbed51b4ded2b16be1","text":"Bu makalede, taşınabilir bir akıllı radar sensöründen gelen imzaların desen tanımasına dayanan bir insan hareketi tanıma sisteminin tasarımını ele alıyoruz.AAA pillerle çalışan akıllı radar sensörü, 2.4 GHz endüstriyel, bilimsel ve tıbbi (ISM) bandında çalışır.İki farklı jest seti için radar sinyallerinden çıkarılan prensip bileşenleri ve uygulamaya özgü zaman ve frekans alanı özelliklerini kullanarak özellik alanını analiz ettik.En yakın komşu tabanlı sınıflandırıcının, ortogonal dönüşümler yoluyla çıkarılan özelliklere kıyasla, özellikler büyüklük farklılıklarına ve Doppler kaymalarına bağlı olarak çıkarıldığında 10 kat çapraz doğrulama kullanarak çok sınıflı sınıflandırma için% 95'ten daha fazla doğruluk elde edebileceğini gösteriyoruz.Rapor edilen sonuçlar, yüksek doğrulukta akıllı ev ve sağlık izleme amaçları için bir desen tanıma sistemi ile entegre akıllı radarların potansiyelini göstermektedir."}
{"_id":"25b87d1d17adabe2923da63e0b93fb7d2bac73f7","text":"Ağlara ve kaynaklarına yönelik saldırıların sürekli artması (CodeRed solucanı tarafından son zamanlarda gösterildiği gibi) bu değerli varlıkların korunması için bir gerekliliğe neden olur.Güvenlik duvarları artık en başta saldırı girişimlerini püskürtmek için yaygın bir kurulumdur.Engellemek yerine kötü niyetli faaliyetleri tespit etmeye çalışan müdahale tespit sistemleri (IDS), ilk savunma çevresi nüfuz edildiğinde ek koruma sunar.Kimlik sistemleri, toplanan verileri kötü amaçlı (imza tabanlı) veya bir yasal davranış modeli (anomally tabanlı) olarak bilinen önceden tanımlanmış imzalarla karşılaştırarak saldırıları sabitlemeye çalışır.Anomali tabanlı sistemler, daha önce bilinmeyen saldırıları tespit edebilme avantajına sahiptir, ancak kabul edilebilir bir davranış modeli ve olağandışı ancak yetkili faaliyetlerin neden olduğu yüksek sayıda alarm oluşturma zorluğundan muzdariptirler.Korunması gereken ağ hizmetleri ile ilgili uygulamaya özgü bilgileri kullanan bir yaklaşım sunuyoruz.Bu bilgiler, mevcut, basit ağ trafik modellerinin tek ağ paketlerinde saklanan kötü niyetli içeriği tespit etmeye izin veren bir uygulama modeli oluşturmasına yardımcı olur.Önerilen modelimizin özelliklerini ve sistemlerimizin verimliliğinin altını çizen deneysel verileri sunuyoruz."}
{"_id":"10338babf0119e3dba196aef44fa717a1d9a06df","text":null}
{"_id":"36e41cdfddd190d7861b91b04a515967fd1541d9","text":"Alınan: 20 Temmuz 2012 Revize: 18 Şubat 2013 2. Revizyon: 28 Haziran 2013 3. Revizyon: 20 Eylül 2013 4. Revizyon: 7 Kasım 2013 Kabul: 1 Şubat 2014 Özet Sosyal ağ sitelerine (SNS) gömülü mesaj ve sosyal ilişkilerin sayısı arttıkça, bireylerden tepki talep eden sosyal bilgi miktarı da artar.Sonuç olarak, SNS kullanıcılarının diğer SNS kullanıcılarına çok fazla sosyal destek verdiklerini hissettiklerini gözlemliyoruz.Sosyal destek teorisine (SST) dayanarak, bu olumsuz ilişkiyi SNS kullanımı ile ‘sosyal aşırı yük’ olarak adlandırıyoruz ve ölçmek için gizli bir değişken geliştiriyoruz.Daha sonra sosyal aşırı yüklenmenin teorik öncüllerini ve sonuçlarını tespit eder ve sosyal aşırı yük modelini ampirik olarak 12 ile yapılan röportajları ve 571 Facebook kullanıcısının anketini kullanarak değerlendiririz.Sonuçlar, kullanım kapsamının, arkadaş sayısının, öznel sosyal destek normlarının ve ilişki türünün (online-online-online vs offline friends) sosyal aşırı yüklenmeye doğrudan katkıda bulunan faktörler olduğunu göstermektedir.Sosyal aşırı yüklenmenin psikolojik ve davranışsal sonuçları, kullanıcılar tarafından SNS yorgunluğu, düşük kullanıcı memnuniyeti ve SNS kullanımını azaltma veya hatta durdurma niyetini içerir.SST ve SNS kabul araştırmaları için ortaya çıkan teorik çıkarımlar tartışılır ve kuruluşlar, SNS sağlayıcıları ve SNS kullanıcıları için pratik çıkarımlar çizilir.Avrupa Bilgi Sistemleri Dergisi, 4 Mart 2014; doi:10.1057\/ejis.2014.3; düzeltilmiş çevrimiçi 11 Mart 2014"}
{"_id":"ffcb7146dce1aebf47a910b51a873cfec897d602","text":"Tarama ve bölümlü tarama, geniş bir uygulama yelpazesi için önemli veri paralel ilkelleridir.Grafik işleme ünitelerinde (GPU'lar) bu ilkeller için hızlı, iş açısından verimli algoritmalar sunuyoruz.GPU mimarisine iyi bir şekilde haritalanan yeni veri gösterimleri kullanıyoruz.Algoritmalarımız bellek performansını artırmak için paylaşılan bellekten yararlanır.Algoritmalarımızın performansını, paylaşılan bellek banka çatışmalarını ortadan kaldırarak ve önceki paylaşılan bellek GPU algoritmalarındaki yükü azaltarak daha da geliştiriyoruz.Ayrıca, algoritmalarımız, keyfi segment uzunluklarına sahip segmentli diziler de dahil olmak üzere genel veri kümelerinde iyi çalışacak şekilde tasarlanmıştır.Ayrıca segment uzunluklarına göre segmentli taramaların performansını artırmak için optimizasyonlar sunuyoruz.NVIDIA GeForce 8800 GPU'ya sahip bir PC'de algoritmalarımızı uyguladık ve sonuçlarımızı önceki GPU tabanlı algoritmalarla karşılaştırdık.Sonuçlarımız, milyonlarca elemanla giriş dizilerindeki önceki algoritmalara göre 10 kat daha yüksek performansa işaret ediyor."}
{"_id":"6a640438a4e50fa31943462eeca716413891a773","text":"Daha önceki iki yöntemin güçlü hs'lerini birleştiren yeni bir sıralama algoritması sunuyoruz: artırılmış ağaç sınıflandırması ve yaygın olarak kullanılan bir bilgi toplama alımı ölçümü için ampirik olarak en uygun olduğu gösterilen LambdaR ank.Algoritma, fikirlerin zayıf öğrenciler için geçerli olmasına rağmen, güçlendirilmiş regresyon ağaçlarına dayanmaktadır ve hem tren hem de test aşamalarında karşılaştırılabilir accu racy için, sanatın durumundan önemli ölçüde hızlıdır.Ayrıca, herhangi iki çalışan ker için en uygun doğrusal kombinasyonu nasıl bulacağımızı da gösteriyoruz ve bu yöntemi, tam olarak du ring artırma çizgi arama problemini çözmek için kullanıyoruz.Buna ek olarak, daha önce tra ined bir modelle başlayarak ve artıklarını kullanarak artırmanın, model uyarlaması için etkili bir techn ique sağladığını ve daha büyük bir pazardan çok daha fazla veri üzerinde eğitilmiş bir rütbe verilen, yalnızca küçük miktarlar o f etiketli verilerin mevcut olduğu pazarlar için Web Arama eğitim rütbelerinde özellikle baskılı bir prob lem için sonuçlar verdiğimizi gösteriyoruz."}
{"_id":"72691b1adb67830a58bebdfdf213a41ecd38c0ba","text":"Bir görüntüden yağmur çizgilerini kaldırmak için DerainNet adlı derin bir ağ mimarisini tanıtıyoruz.Derin evrişimsel sinir ağına (CNN) dayanarak, verilerden yağmur ve temiz görüntü detay katmanları arasındaki haritalama ilişkisini doğrudan öğreniyoruz.Gerçek dünyadaki yağmur görüntülerine karşılık gelen zemin gerçeğine sahip olmadığımız için, görüntüleri eğitim için yağmurla sentezleriz.Ağın derinliğini veya genişliğini artıran diğer ortak stratejilerin aksine, objektif işlevi değiştirmek ve mütevazı büyüklükte bir CNN ile deraining'i geliştirmek için görüntü işleme alan bilgisi kullanıyoruz.Özellikle, DerainNet'imizi görüntü alanından ziyade ayrıntı (yüksek geçiş) katmanında eğitiyoruz.DerainNet sentetik veriler konusunda eğitilmiş olsa da, öğrenilen ağın test için gerçek dünya görüntülerine çok etkili bir şekilde çevrildiğini görüyoruz.Dahası, görsel sonuçları iyileştirmek için CNN çerçevesini görüntü geliştirme ile güçlendiriyoruz.Son teknoloji ürünü tek görüntü kaldırma yöntemleriyle karşılaştırıldığında, yöntemimiz ağ eğitiminden sonra yağmur gidermeyi ve çok daha hızlı hesaplama süresini geliştirdi."}
{"_id":"34d1ba9476ae474f1895dbd84e8dc82b233bc32e","text":null}
{"_id":"1cdc4ad61825d3a7527b85630fe60e0585fb9347","text":"Öğrenme analitiği, son on yılda ortaya çıkan teknoloji ile geliştirilmiş önemli bir öğrenme alanıdır.Alanın bu incelemesi, eğitim ortamlarında analitik gelişimini yönlendiren teknolojik, eğitimsel ve politik faktörlerin incelenmesiyle başlar.20. yüzyılda kökenleri de dahil olmak üzere öğrenme analitiğinin ortaya çıkışını, veri odaklı analitiğin gelişimini, öğrenme odaklı bakış açılarının yükselişini ve ulusal ekonomik kaygıların etkisini çizmeye devam ediyor.Daha sonra öğrenme analitiği, eğitimsel veri madenciliği ve akademik analitik arasındaki ilişkilere odaklanmaktadır.Son olarak, analitik araştırma öğrenme alanlarını inceler ve gelecekteki bir dizi zorluğu tanımlar."}
{"_id":"f3ac0d94ba2374e46dfa3a13effcc540205faf21","text":null}
{"_id":"49fd00a22f44a52f4699730403033416e0762e6d","text":null}
{"_id":"860d3d4114711fa4ce9a5a4ccf362b80281cc981","text":"Bu makale, ilk kötü amaçlı yazılım ontolojisinden bir Siber ontolojinin geliştirilmesini desteklemek için yaptığımız bir ticaret çalışması hakkında rapor veriyor.Siber ontoloji çabasının hedefleri ilk olarak tanımlanıyor ve ardından kullanılan ontoloji geliştirme metodolojisinin tartışılması takip ediliyor.Daha sonra makalenin ana gövdesi, başlangıçta kısıtlanan kötü amaçlı yazılım odağından Siber ontolojiyi genişletmek için kullanılabilecek potansiyel ontolojilerin ve standartların bir açıklamasıdır.Bu kaynaklar, özellikle, ilk kötü amaçlı yazılım ontoloji çabasına doğrudan katkıda bulunan Siber ve kötü amaçlı yazılım standartları, şemaları ve terminolojileri içerir.Diğer kaynaklar üst (bazen 'temel' olarak adlandırılır) ontolojilerdir.Herhangi bir Siber ontolojinin genişleteceği temel kavramlar bu temel ontolojilerde zaten tanımlanmış ve titizlikle tanımlanmıştır.Bununla birlikte, alan eksikliği nedeniyle, bu bölüm derinden azaltılmıştır.Buna ek olarak, zamana odaklanan fayda ontolojileri, jeospatial, kişi, olaylar ve ağ işlemleri kısaca açıklanmıştır.Bu yardımcı ontolojiler, herhangi bir Siber ontoloji de dahil olmak üzere birçok, çoğu olmasa da ontolojiyi kapsadığı için, özel süper alan veya hatta orta seviye ontolojiler olarak görülebilir.Ticaret çalışması tarafından kullanılan ontolojik mimarinin genel bir görünümü de verilmiştir.Ticaret çalışmasıyla ilgili rapor, yinelemeli evrimde önerilen bazı sonraki adımlarla sona ermektedir."}
{"_id":"4767a0c9f7261a4265db650d3908c6dd1d10a076","text":"İzleme-takımlama, kısıtlanmamış senaryolarda birden fazla hedefi izleme görevini ele almak için en başarılı strateji olduğu kanıtlanmıştır [örn.40, 53, 55].Geleneksel olarak, bir ön işleme aşamasında oluşturulan seyrek algılamalar kümesi, amacı bu \"noktaları\" zamanla doğru bir şekilde ilişkilendirmek olan üst düzey bir izleyiciye giriş görevi görür.Bu yaklaşımın bariz bir eksikliği, görüntü dizilerinde mevcut olan çoğu bilginin, zayıf algılama yanıtlarını eşiğine getirerek ve maksimum olmayan bastırma uygulayarak basitçe göz ardı edilmesidir.Düşük seviyeli görüntü bilgilerinden yararlanan ve her (süper) pikseli belirli bir hedefe bağlayan veya arka plan olarak sınıflandıran çok hedefli bir izleyici sunuyoruz.Sonuç olarak, kısıtlanmamış, gerçek dünya videolarında klasik sınırlayıcı kutu gösterimine ek olarak bir video segmentasyonu elde ediyoruz.Yöntemimiz, birçok standart ölçüt dizisinde teşvik edici sonuçlar gösterir ve uzun süreli kısmi oklüzyonlarla kalabalık sahnelerde son teknoloji izleme-tanımlama yaklaşımlarından önemli ölçüde daha iyi performans gösterir."}
{"_id":"8eefd28eb47e72794bb0355d8abcbebaac9d8ab1","text":"İstatistikçiler, birkaç on yıl boyunca, yinelemeli Beklenti-Maksimizasyon (EM) teknikleri aracılığıyla bir üretken model olan parametreleri tahmin ederek sınıflandırıcıları eğitmek için etiketli ve etiketlenmemiş verilerin c ombinasyonunun kullanılmasını savunmuştur.Thi'nin bölümü, metin sınıfı birleştirme alanına uygulandığında bu yaklaşımın etkinliğini araştırır.Metin belgeleri burada, çoklu adlandırmaların bir karışımına dayanan üretken bir sınıflandırma modeline yol açan bir kelime çantası modeli ile temsil edilir.Bu model, yazılı metnin karmaşıklığının son derece basit bir temsilidir.Bu bölüm, generatif modellerle metin klasifi kedisi için yarı denetimli öğrenme ile ilgili üç önemli noktayı açıklar ve gösterir.İlk olarak, basit gösterime rağmen, bazı metinler, generatif model olasılığı ve classifica tion doğruluğu arasında yüksek bir pozitif korelasyona sahiptir.Bu alanlarda, EM'nin naif Bayes tex t modeli ile basit bir uygulaması iyi çalışır.İkincisi, bazı metin etki alanları bu korelasyona sahip değildir.Burada, pozitif c orrelasyonuna sahip daha ifade edici ve uygun bir üretici modeli tercih edebiliriz.Bu alanlarda, yarı denetimli öğrenme tekrar sınıflandırma ac curacy geliştirir.Son olarak, EM yerel maksima sorunundan muzdariptir, özellikle yüksek boyutlu metin sınıflandırması gibi ana hatları yapar.EM'nin bir varia nt'si olan deterministik tavlamanın yerel maxima sorununun üstesinden gelmeye yardımcı olabileceğini ve üretici model uygun olduğunda sınıflandırma accurac y'yi daha da artırabileceğini gösteriyoruz."}
{"_id":"696ad1c38b588dae3295668a0fa34021c4481030","text":"Sigmoid çapraz entropi kaybı (logistik regresyon) yoluyla denetimden daha hızlı ve daha doğru olan çok etiketli, çok sınıflı görüntü sınıflandırma modellerini eğitmek için bir yöntem sunuyoruz.Yöntemimiz, yüksek boyutlu seyrek etiketlerin birim-normed vektörlerin daha düşük boyutlu yoğun bir küreye yerleştirilmesini ve sınıflandırma sorununun bu kürede bir kosinüs yakınlık regresyonu problemi olarak ele alınmasını içerir.Yöntemimizi, lojistik regresyona kıyasla oldukça daha hızlı bir yakınsama sağladığı 17.000 etiketli 300 milyon yüksek çözünürlüklü görüntüden oluşan bir veri setinde test ediyoruz."}
{"_id":"ad5974c04b316f4f379191e4dbea836fd766f47c","text":"Bu makale makine çevirisinde büyük ölçekli istatistiksel dil modellemesinin faydaları hakkında rapor vermektedir.2 trilyon jetona kadar eğitmek için kullandığımız dağıtılmış bir altyapı önerildi ve bu da dil modellerinin 300 milyar n-gram'a kadar sahip olmasıyla sonuçlandı.Hızlı, tek geçişli kod çözme için pürüzsüz olasılıklar sağlayabilir.Büyük veri setlerinde eğitilmesi ucuz olan Stupid Backoff adlı yeni bir yumuşatma yöntemi tanıtıyoruz ve eğitim verisi miktarı arttıkça Kneser-Ney Smoothing'in kalitesine yaklaşıyoruz."}
{"_id":"6cb45af3db1de2ba5466aedcb698deb6c4bb4678","text":"Bu projede, iyi bilinen Stanford Soru Yanıtlama Veri Kümesi (SQuAD) Soru Yanıtlama görevi için uçtan uca bir sinir ağı mimarisi oluşturmakla ilgileniyoruz.Uygulamamız, son zamanlarda yüksek performanslı bir başarı yönteminden hareketle, Coattention kodlayıcısını Dynamic Coattention Network olarak bilinen dinamik bir işaret kod çözücüsü ile birleştirir.Bu tür sistemlerin performansını artırabileceğine inandığımız farklı topluluk ve test kod çözme tekniklerini araştırdık."}
{"_id":"e11d5a4edec55f5d5dc8ea25621ecbf89e9bccb7","text":"Toplumumuzun ağa bağlı bilgisayarlara bağımlılığı korkutucu hale geldi: Ekonomide, tamamen dijital ağlar kolaylaştırıcılardan sürücülere dönüştü; siber-fiziksel sistemler yaşlandıkça, bilgisayar ağları artık fiziksel dünyamızın merkezi sinir sistemleri haline geliyor - hatta elektrik şebekesi gibi son derece kritik altyapılar bile.Aynı zamanda, ağa bağlı bilgisayarların 7\/24 kullanılabilirliği ve doğru işleyişi çok daha tehdit altında hale geldi: BT sistemlerine yönelik sofistike ve son derece özel saldırıların sayısı önemli ölçüde arttı.Saldırı Tespit Sistemleri (IDS) ilgili savunma önlemlerinin önemli bir bileşenidir; geçmişte kapsamlı bir şekilde incelenmiş ve kullanılmıştır.Konvansiyonel IDS'ler büyük şirket ağlarına ve ötesine ya da büyük paralel saldırılara ölçeklendirilemediğinden, İşbirlikçi IDS'ler (CIDS'ler) ortaya çıkmıştır.Verileri toplayan ve değiştiren birkaç izleme bileşeninden oluşurlar.Belirli CIDS mimarisine bağlı olarak, merkezi veya dağıtılmış analiz bileşenleri, saldırıları tanımlamak için toplanan verileri mayınlar.Sonuç uyarıları, izlenen ağın bütünsel bir görünümünü oluşturmak için birden fazla monitör arasında korelasyon gösterir.Bu makale ilk olarak CIDS'ler için ilgili gereksinimleri belirler; Daha sonra bir CIDS tasarım alanını tanıtmak ve gereksinimlerle ilgili olarak tartışmak için bir temel olarak farklı yapı taşlarını ayırır.Bu tasarım alanına dayanarak, CIDS'lerden kaçan saldırılar ve CIDS'lerin mevcudiyetine yönelik saldırılar tartışılmaktadır.Tüm gereksinimler, yapı taşları ve saldırılar çerçevesi, daha sonra belirli CIDS yaklaşımlarının ayrıntılı bir anketi ve karşılaştırması da dahil olmak üzere işbirlikçi saldırı tespitinde sanatın durumunun kapsamlı bir analizi için kullanılır."}
{"_id":"720158a53b79667e39c2caf2f7ebb2670b848693","text":"Bir kişinin mahremiyetini verimli bir şekilde korumak, vücut sensör ağları (BSN) gibi kritik, hayat kurtarıcı altyapılar için çok önemlidir.Bu makale, BSN'deki iki sensörün elektrokardiyogram (EKG) sinyalleri kullanılarak oluşturulan ortak bir anahtarı kabul etmesini sağlayan yeni bir anahtar anlaşma şeması sunmaktadır.Bu EKG tabanlı anahtar anlaşması (EKA) şeması, \"plug-n-play\" paradigmasını BSN güvenliğine getirmeyi amaçlamaktadır; bu sayede, sadece konuyla ilgili sensörlerin konuşlandırılması, ön-deployment gibi herhangi bir başlangıç biçimi gerektirmeden güvenli iletişimi mümkün kılabilir.Gerçek EKG verilerine dayanan şemanın analizi (MIT PhysiBank veritabanından elde edilmiştir), EKA'dan kaynaklanan anahtarların şunlar olduğunu göstermektedir: rastgele, zaman varyantı, belirli bir konu için özdeş ve ayrı kişiler için farklı olan kısa süreli EKG ölçümlerine dayanarak oluşturulabilir."}
{"_id":"f692c692d3426cc663f3ec9be0c7025b670b2e5c","text":"Uzun yıllar boyunca BT endüstrisi, mevcut yazılım varlıklarından yeni uygulamalar toplayarak yazılım geliştirme sürecini hızlandırmaya çalıştı.Bununla birlikte, 1960'larda Douglas Mcllroy'un öngördüğü formun gerçek bileşen tabanlı yeniden kullanımı hala kuraldan ziyade istisnadır ve bugün uygulanan sistematik yazılım yeniden kullanımının çoğu, ürün hattı mühendisliği veya etki alanına özgü çerçeveler gibi ağır sıklet yaklaşımlarını kullanır.Bileşen olarak, basit programlama dili sınıflarından Web hizmetleri ve Enterprise JavaBeans gibi daha karmaşık eserlere kadar iyi tanımlanmış bir arayüze sahip herhangi bir uyumlu ve kompakt yazılım işlevselliği birimini kastediyoruz."}
{"_id":"96ea8f0927f87ab4be3a7fd5a3b1dd38eeaa2ed6","text":"Bu mektupta geniş bantlı ve basit bir torus düğüm monopol anteni sunulmaktadır.Anten, yaygın olarak 3-D baskı olarak bilinen katkılı üretim teknolojisi kullanılarak üretilmiştir.Antenin üretimi mekanik olarak basittir ve 1-2 GHz frekans aralığında -10 dB'nin altındaki giriş yansıma katsayısının yanı sıra kararlı radyasyon desenine sahiptir.Antenin ölçülen ve simüle edilen performansının bir karşılaştırması da sunulur."}
{"_id":"206b204618640917f278e72bd0e2a881d8cec7ad","text":"Desen tanıma için Bayesian yöntemlerini kullanmanın en büyük engellerinden biri hesaplama gideri olmuştur.Bu tez, Bayesian çıkarımını daha önce mümkün olandan daha hızlı ve daha doğru bir şekilde gerçekleştirebilen bir yaklaşım tekniği sunmaktadır.Bu yöntem, \"Beklenti Yayılımı\", önceki iki tekniği birleştirir ve genelleştirir: varsayılan yoğunluk filtrelemesi, Kalman filtresinin bir uzantısı ve Bayesian ağlarındaki inanç yayılımının bir uzantısı olan döngüsel inanç yayılımı.Birleşme, bu algoritmaların her ikisinin de gerçek posterior dağılımı KL-divergence anlamında yakın olan daha basit bir dağılımla yaklaşık olarak nasıl görülebileceğini göstermektedir.Beklenti yayılımı her iki algoritmanın da en iyisinden yararlanır: varsayılan yoğunluk filtrelemenin genelliği ve döngüsel inanç yayılımının doğruluğu.Loopy inanç yayılımı, kesin inanç durumlarını yaydığı için, tamamen ayrık ağlar gibi sınırlı inanç ağları türleri için yararlıdır.Beklenti Yayılımı, inanç durumlarını, araçlar ve varyanslar gibi beklentilerle karşılaştırır ve çok daha geniş bir kapsam sağlar.Beklenti yayılımı, aynı zamanda, değişkenler arasında korelasyonlar içeren, tersine yön yayan daha zengin inanç durumlarındaki inanç yayılımını da genişletir.Bu çerçeve, sentetik ve gerçek dünya verilerini kullanarak çeşitli istatistiksel modellerde gösterilmiştir.Gaussian karışım problemlerinde, aynı miktarda hesaplama için, rakip yaklaşım tekniklerinden ikna edici bir şekilde daha iyi olduğu bulunmuştur: Monte Carlo, Laplace'ın yöntemi ve varyasyonel Bayes.Desen tanıma için, Beklenti Yayılımı, Bayes Noktası Makinesi sınıflandırıcılarını eğitmek için daha önce bilinenlerden daha hızlı ve daha doğru bir algoritma sağlar.Elde edilen sınıflandırıcılar, karşılaştırılabilir bir eğitim süresine ek olarak, birkaç standart veri kümesinde Destek Vektör Makinelerinden daha iyi performans gösterir.Beklenti yayılımı, Bayesian model seçimi yoluyla sınıflandırma için uygun bir özellik seti seçmek için de kullanılabilir.Tez Danışmanı: Rosalind Picard Başlık: Medya Sanatları ve Bilimleri Doçenti"}
{"_id":"ad40428b40b051164ade961bc841a0da2c44515d","text":null}
{"_id":"e4bd80adc5a3486c3a5c3d82cef91b70b67ae681","text":"Bu makale, kurumsal tahvil fiyatlandırmasının beş yapısal modelini ampirik olarak test eder: Merton (1974), Geske (1977), Longstaff ve Schwartz (1995), Leland ve Toft (1996) ve Collin-Dufresne ve Goldstein (2001).Modelleri 1986-1997 döneminde basit sermaye yapılarına sahip firmalardan 182 tahvil fiyatı örneği kullanarak uyguluyoruz.Geleneksel bilgelik, yapısal modellerin tahvil piyasasında görülenler kadar yüksek spreadler üretmemesidir ve beklentilere uygun olarak, Merton modelinin uygulanmasında öngörülen spreadlerin çok düşük olduğunu görüyoruz.Bununla birlikte, diğer yapısal modellerin çoğu, ortalama olarak çok yüksek olan yayılmaları öngörmektedir.Yine de, doğruluk bir sorundur, çünkü yeni modeller, yüksek kaldıraç veya volatiliteye sahip firmaların kredi riskini ciddi bir şekilde abartma eğilimindedir ve yine de daha güvenli tahvillerle yaygın bir düşük bütçe sorunundan muzdariptir.Leland ve Toft modeli, özellikle yüksek kuponlu olanlar olmak üzere çoğu tahvile aşırı tahminde bulunması bir istisnadır.Daha doğru yapısal modeller, en güvenli tahvillerin yayılımlarını çok az etkilerken, riskli tahvillerde kredi riskini artıran özelliklerden kaçınmalıdır."}
{"_id":"da67375c8b6a250fbd5482bfbfce14f4eb7e506c","text":"Bu anket, hesaplama ajanlarındaki zihinsel yeteneklerin özerk gelişimine genel bir bakış sunar.Bunu, bilişsel sistemlerin uyarlanabilir, öngörülü ve amaca yönelik davranış sergileyen sistemler olarak karakterize edilmesine dayanarak yapar.Bilişselliğin çeşitli paradigmaları hakkında geniş bir anket sunuyoruz, bilişsel (fiziksel sembol sistemleri) yaklaşımlarını, ortaya çıkan sistemler yaklaşımlarını, bağlantıcı, dinamik ve enaktif sistemleri kapsayan ve ikisini hibrit sistemlerde birleştirme çabalarını ele alıyoruz.Daha sonra bu paradigmalardan çıkarılan birkaç bilişsel mimariyi gözden geçiriyoruz.Bu alanların her birinde, hem filogenetik hem de ontogenetik bakış açılarından gelişimsel bir yaklaşım benimsemenin etkilerini ve eşlik eden sorunlarını vurguluyoruz.Zihinsel yeteneklerin özerk gelişimi yeteneğine sahip sistemlerin sergilemesi gereken temel mimari özelliklerin bir özeti ile sonuçlandırıyoruz."}
{"_id":"e7ee27816ade366584d411f4287e50bdc4771e56","text":null}
{"_id":"55289d3feef4bc1e4ff17008120e371eb7f55a24","text":"Son zamanlarda çeşitli LSTM tabanlı koşullu dil modelleri (LM) bir dizi dil oluşturma görevinde uygulanmıştır.Bu çalışmada, çeşitli model mimarileri ve kaynak bilgileri uçtan uca bir nöral diyalog sistemi çerçevesinde temsil etmek ve birleştirmek için farklı yollar üzerinde çalışıyoruz.Anlık öğrenme adı verilen bir yöntem, koşullandırma vektörüne bir yoldaş çapraz entropi objektif fonksiyonu uygulayarak denetimli ardışık sinyallerden öğrenmeyi kolaylaştırmak için de önerilmektedir.Deneysel ve analitik sonuçlar, öncelikle koşullandırma vektörü ile LM arasında rekabetin meydana geldiğini ve farklı mimarilerin ikisi arasında farklı takaslar sağladığını göstermektedir.İkincisi, koşullandırma vektörünün ayrımcı gücü ve şeffaflığı, hem model yorumlanabilirliği hem de daha iyi performans sağlamanın anahtarıdır.Üçüncü olarak, anlık öğrenme, hangi mimarinin kullanıldığından bağımsız olarak tutarlı performans iyileştirmelerine yol açar."}
{"_id":"75c4b33059aa300e7b52d1b5dab37968ac927e89","text":"2 kez 1 çift kutuplu L-probe yığılmış yama anten dizisi sunulmaktadır.İki giriş portu arasında yüksek izolasyon elde etmek için yeni bir teknik kullandı.Önerilen anten, her iki port için de 0,808 ila 0,986 GHz arasında değişen 14-dB dönüş kaybı bant genişliğine sahiptir.Ayrıca, 30 dB'den fazla giriş portu izolasyonuna ve bu bant genişliği üzerinde ortalama 10.5 dBi'lik bir kazanç elde eder.Dahası, iki ana düzlemdeki radyasyon desenleri, geçiş bandındaki 3-dB ışın genişlikleri içinde -15 dB'den daha düşük bir çapraz polarizasyon seviyesine sahiptir.Bu özelliklerden dolayı, bu anten dizisi hem CDMA800 hem de GSM900 mobil iletişim sistemlerinin çalışma bant genişliğini karşılamak için gerekli olan açık hava baz istasyonu için son derece uygundur."}
{"_id":"b891a8df3d7b4a6b73c9de7194f7341b00d93f6f","text":"Tavsiye sistemleri kişiselleştirilmiş favori hizmetler sunmak için umut vericidir.Kullanıcıların önceki davranışlarına dayanarak tercihlerinin tahminini yapan işbirlikçi filtreleme (CF) teknolojileri, modern tavsiye sistemleri oluşturmak için en başarılı tekniklerden biri haline gelmiştir.Daha önce önerilen CF yöntemlerinde çeşitli zorlu sorunlar ortaya çıkar: (1) CF yöntemlerinin çoğu kullanıcıların yanıt modellerini görmezden gelir ve taraflı parametre tahmini ve suboptimal performans verebilir; (2) bazı CF yöntemleri, sistematik bir uygulamadan yoksun sezgisel ağırlık ayarlarını benimser; ve (3) çoklu adlandırmalı karışım modelleri, veri matrisini oluşturmak için matris faktörizasyonunun hesaplama yeteneğini zayıflatabilir, böylece eğitimin hesaplama maliyetini artırabilir.Bu sorunları çözmek için, kullanıcıların yanıt modellerini, yanıt bilinçli olasılıksal matris faktörizasyonu (RAPMF) çerçevesini oluşturmak için popüler bir matris faktörizasyonu CF modeli olan olasılıksal matris faktörizasyonuna (PMF) dahil ediyoruz.Daha spesifik olarak, kullanıcı yanıtı üzerinde, gözlemlenen derecelendirmeler için derecelendirme puanları ile parametrelendirilmiş bir Bernoulli dağıtımı olarak varsayım yaparken, gözlemlenmemiş derecelendirmeler için bir adım işlevi olarak varsayım yapıyoruz.Dahası, algoritmayı bir mini pil uygulaması ve bir çizim planlama politikası ile hızlandırıyoruz.Son olarak, farklı deneysel protokoller tasarlıyoruz ve önerilen RAPMF ve mini pil uygulamasının özelliklerini göstermek için hem sentetik hem de gerçek dünya veri kümeleri üzerinde sistematik ampirik değerlendirme yapıyoruz."}
{"_id":"1459d4d16088379c3748322ab0835f50300d9a38","text":"Cross-domain görsel veri eşleştirme, birçok gerçek dünya görüşü görevinde, örneğin kimlik fotoğrafları ve gözetim videoları arasında kişileri eşleştirmede temel sorunlardan biridir.Bu soruna geleneksel yaklaşımlar genellikle iki adım içerir: i) farklı etki alanlarından örnekleri ortak bir alana yansıtma ve ii) belirli bir mesafeye dayalı olarak bu alanda hesaplama (dis-)benzerliği.Bu makalede, mevcut modelleri i) geleneksel doğrusal projeksiyonları afine dönüşümlerine ve ii) afine Mahalanobis mesafesi ve Cosine benzerliğini veri güdümlü bir kombinasyonla genişleten yeni bir çift yönlü benzerlik ölçüsü sunuyoruz.Dahası, benzerlik ölçümümüzü derin konvolutional sinir ağları aracılığıyla özellik temsili öğrenme ile birleştiriyoruz.Özellikle, benzerlik ölçüm matrisini derin mimariye dahil ediyoruz ve model optimizasyonunun uçtan uca bir yolunu mümkün kılıyoruz.Genelleştirilmiş benzerlik modelimizi çeşitli zorlu çapraz alan eşleştirme görevlerinde kapsamlı bir şekilde değerlendiriyoruz: farklı görünümler altında yeniden tanımlama ve farklı modaliteler üzerinde yüz doğrulaması (yani, hareketsiz görüntülerden ve videolardan yüzler, yaşlı ve genç yüzler ve eskiz ve fotoğraf portreleri).Deneysel sonuçlar, modelimizin diğer son teknoloji yöntemlere göre üstün performansını göstermektedir."}
{"_id":"03a00248b7d5e2d89f5337e62c39fad277c66102","text":"Sorunlar Polinom-zaman çözülebilir proble ms sınıfını anlamak için, öncelikle bir \"sorun\"un ne olduğu konusunda resmi bir fikre sahip olmalıyız.Biz anbstract problemQ'yu bir problem kümesi I ve bir problem çözümü kümesi üzerinde ikili bir ilişki olarak tanımlıyoruz.Örneğin, SHORTEST-PATH için bir örnek, bir grafiğin ve iki köşenin üçlü bir consi sokmasıdır.Bir çözüm, g raph'teki bir köşe dizisidir, belki de boş dizi hiçbir yolun var olmadığını belirtir.SHORTEST-PATH probleminin kendisi, bir gra ph ve iki köşenin her bir örneğini, iki köşeyi birbirine bağlayan grafikte en kısa bir yol ile ilişkilendiren ilişkidir.S ince en kısa yollar mutlaka benzersiz değildir, verilen bir problem örneğinde mo r bir çözümden daha fazla olabilir.Soyut bir problemin bu formülasyonu, amaçlarımız için gerekenden daha geneldir.Yukarıda gördüğümüz gibi, NP-tamlık teorisi karar problemlerine dikkat çeker: evet\/hayır çözümüne sahip olanlar.Bu durumda, soyut bir karar problemini, instan ce setI'yi 0, 1 çözüm kümesine eşleyen bir işlev olarak görebiliriz.Örneğin, SHORTEST-PATH i ile ilgili bir karar sorunu, daha önce gördüğümüz PATH sorunudur.Eğer i = G,u,v,k karar probleminin bir örneğiyse, o zaman PATH(i) = 1 (evet) eğer v'den v'ye en kısa bir yol en fazla kenardaysa ve PATH (i) = 0 (hayır) aksi takdirde.Birçok soyut problem karar problemleri değil, bir miktar değerin en aza indirilmesi veya en üst düzeye çıkarılması gereken optimizasyon problemleridir.Bununla birlikte, yukarıda gördüğümüz gibi, bir optimizasyon problemini daha zor olmayan bir karar sorunu olarak yeniden yayınlamak genellikle basit bir konudur.1Turing-makine modelinin kapsamlı bir tedavisi için Hopcroft ve Ullman [156] veya Lewis ve Papadimitriou [20 4] bakın.34.1 Polinom zamanı 973"}
{"_id":"9ac5b66036da98f2c1e62c6ca2bdcc075083ef85","text":null}
{"_id":"f45eb5367bb9fa9a52fd4321a63308a37960e93a","text":"Bu makalenin I. Bölümü, dağıtılmış bir sistem mimarisine dayanan özerk otomobillerin geliştirilmesi için bir geliştirme süreci ve bir sistem platformu önerdi.Önerilen geliştirme metodolojisi, hesaplama karmaşıklığının azaltılması, hataya toleranslı özellikler ve sistem modülerliği gibi avantajlara sahip özerk bir otomobilin tasarlanmasını ve geliştirilmesini sağladı.Bu makalede (Bölüm II), önerilen geliştirme metodolojisinin bir vaka çalışması, özerk bir sürüş sisteminin uygulama sürecini göstererek ele alınmaktadır.Uygulama sürecini sezgisel olarak tanımlamak için, çekirdek otonom sürüş algoritmaları (yerelleştirme, algılama, planlama, araç kontrolü ve sistem yönetimi) kısaca tanıtılır ve özerk bir sürüş sisteminin uygulanmasına uygulanır.Dağıtılmış bir sistem mimarisinin avantajlarını ve önerilen geliştirme sürecini özerk sistem uygulaması hakkında bir vaka çalışması yaparak inceleyebiliriz.Önerilen metodolojinin geçerliliği, Kore'de 2012 Özerk Araç Yarışması'nı kazanan özerk otomobil A1 aracılığıyla tüm görevlerin tamamlanmasıyla kanıtlanmıştır."}
{"_id":"db17a183cb220ae8473bf1b25d62d5ef6fcfeac7","text":"Mevcut tüm hava dolu substrat entegre dalga kılavuzu (AFSIW) topolojileri substrattan bağımsız bir elektrik performansı vermesine rağmen, elektromanyetik alanları içeren hava dolu bölgeler oluşturmak için özel, pahalı, laminatlara güvenirler.Bu makale, yüksek performanslı mikrodalga bileşenlerinin, standart katkı (3-D baskı) veya çıkarıcı (bilgisayar sayısal olarak kontrol edilen frezeleme \/ lazer kesim) üretim süreçleri aracılığıyla ticari olarak temin edilebilen çok çeşitli yüzey malzemelerine doğrudan entegrasyonunu sağlayan yeni bir substrat-bağımsız AFSIW üretim teknolojisi önermektedir.İlk olarak, AFSIW dalga kılavuzunun etkili geçirgenliği ve kayıp tanjantı için analitik bir formül elde edilir.Bu, tasarımcının substrat kayıplarını tipik olarak yüksek frekanslı laminatlarda karşılaşılan seviyelere düşürmesini sağlar.Daha sonra, birkaç mikrodalga bileşeni tasarlanmış ve üretilmiştir.Birden fazla AFSIW dalga kılavuzu ve dört yönlü güç bölücü\/kombiner ölçümleri, her ikisi de yeni bir koaksiyel-hava dolu SIW geçişine dayanan bu yeni yaklaşımın, düşük ekleme kaybı ve tüm [5.155.85] GHz bandı üzerinde mükemmel eşleştirme ve izolasyon ile günlük yüzeylere doğrudan entegrasyon için uygun mikrodalga bileşenleri verdiğini kanıtlamaktadır.Bu nedenle, bu yenilikçi yaklaşım, alanı ve günlük nesnelerde mevcut malzemeleri verimli bir şekilde kullanan yeni nesil uygun maliyetli, yüksek performanslı ve görünmez bir şekilde entegre akıllı yüzey sistemlerinin önünü açıyor."}
{"_id":"8216673632b897ec50db06358b77f13ddd432c47","text":null}
{"_id":"05eef019bac01e6520526510c2590cc1718f7fe6","text":"Mobil canlı akış şimdi üçüncü dalgasına iyi durumda.Bambuser ve Qik gibi erken sistemlerden, daha popüler uygulamalara, Meerkat ve Periscope'a, Facebook ve Instagram'daki günümüzün entegre sosyal akış özelliklerine kadar, hem teknoloji hem de kullanım çarpıcı bir şekilde değişti.Canlı yayının bu son aşamasında kameralar, çevreye dışa doğru odaklanmak yerine, akarsuya odaklanmak için içe doğru dönerler.Gençler, arkadaşlarını eğlendirmek, yeni insanlarla tanışmak ve ortak ilgi alanlarında başkalarıyla bağlantı kurmak için bu platformları giderek daha fazla kullanıyor.Gençlerin bu yeni platformlardaki canlı akış davranışlarını ve motivasyonlarını, 2,247 Amerikalı canlı yayıncı tarafından tamamlanan bir anket ve 20 gençle yapılan röportajlar, değişen uygulamaları, gençlerin daha geniş popülasyondan farklılıklarını ve yeni canlı akış hizmetleri tasarlamanın etkilerini vurgulayarak inceledik."}
{"_id":"08c30bbfb9ff90884f9d1f873a1eeb6bb616e761","text":"İmkânsız teoremler, kombinatoryal atama sorunu için tek etkin ve stratejiye dayanıklı mekanizmanın -örneğin, öğrencilere ders programları atamanın - diktatörlükler olduğunu öne sürer.Diktatörlükler çoğunlukla haksız olarak reddedilir: herhangi bir iki ajan için, biri diğerini seçmeden önce tüm nesnelerini seçer.Herhangi bir çözüm, verimlilik, teşvik ve adalet hususları arasında uzlaşmayı içerecektir.Bu makale kombinatoryal atama sorununa bir çözüm önermektedir.4 adımda geliştirilmiştir.İlk olarak, iki yeni sonuç adilliği kriteri, tek bir iyi ile sınırlanmış maksimin pay garantisi ve kıskançlığı öneriyorum, bu da bölünmezlikleri karşılamak için iyi bilinen kriterleri zayıflatıyor; kriterler diktatörlüklerin neden adaletsiz olduğunu resmileştiriyor.İkincisi, (i) gelirlerin eşit olmadığı ancak keyfi olarak birbirine yakın olduğu Eşit Gelirlerden Rekabetçi Denge'ye bir yaklaşımın varlığını kanıtlıyorum; (ii) piyasa, limitte sıfıra yaklaşan ve gerçekçi sorunlar için küçük olan hata ile temizler.Üçüncüsü, bu Yaklaşık CEEI'nin adalet kriterlerini karşıladığını gösteriyorum.Son olarak, ekonomistlerin geleneksel olarak fiyat alıcıları olarak gördüğü sıfır ölçüm ajanları için stratejiye dayanıklı olan yaklaşık CEEI'ye dayanan bir mekanizma tanımlıyorum.Önerilen mekanizma gerçek veriler üzerinde kalibre edilir ve teori ve pratikten alternatiflerle karşılaştırılır: Bilinen diğer tüm mekanizmalar ya sıfır ölçüm ajanları ya da haksız ex-post tarafından manipüle edilebilir ve çoğu hem manipüle edilebilir hem de adaletsizdir."}
{"_id":"7d2c7748359f57c2b4227b31eca9e5f7a70a6b5c","text":null}
{"_id":"0d1fd04c0dec97bd0b1c4deeba21b8833f792651","text":"Üç fazlı, dört kademeli, tek kademeli, izole edilmiş sıfır voltajlı anahtarlama (ZVS) doğrultucusunun tasarım değerlendirmeleri ve performans değerlendirmeleri sunulmaktadır.Devre, üç fazlı, iki anahtarlı, ZVS, kesintili akım modu (DCM), güç faktörü düzeltme (PFC) doğrultucusunu, kısaca TAIPEI doğrultucusunu, ZVS tam köprü (FB) faz kaymalı dc \/ dc dönüştürücü ile entegre ederek elde edilir.Performans, HVDC dağıtım uygulamaları için 180 VRMS'den 264 VRMS'ye kadar hat-toline voltaj aralığına ve 200 V'dan 300 V'a kadar sıkı düzenlenmiş değişken dc çıkış voltajına sahip üç fazlı 2.7 kW'lık bir prototip üzerinde değerlendirildi. Prototip, tüm giriş voltajı ve yük-current aralığı üzerinde ZVS ile çalışır ve% 95 aralığında verimlilikle% 5'ten daha az giriş-current THD elde eder."}
{"_id":"5417bd72d1b787ade0c485f1188189474c199f4d","text":"Generative Adversarial Networks (GANs) için uyarlanabilir bir menteşe kaybı objektif fonksiyonu kullanarak istikrarı ve performansı artırmak için yeni bir eğitim prosedürü öneriyoruz.Hedef dağılımın beklenen enerjisi ile uygun menteşe kayıp marjını tahmin ediyoruz ve hem marjın güncellenmesi için ilkesel bir kriter hem de yaklaşık bir yakınsama ölçüsü elde ediyoruz.Ortaya çıkan eğitim prosedürü basit ancak çeşitli veri kümeleri üzerinde sağlamdır.Denetimsiz görüntü oluşturma görevi ile ilgili önerilen eğitim prosedürünü hem nitel hem de nicel performans iyileştirmelerine dikkat çekerek değerlendiriyoruz."}
{"_id":"007ee2559d4a2a8c661f4f5182899f03736682a7","text":"Controller-Area Network (CAN) otobüs protokolü [1], 1986 yılında Robert Bosch GmbH tarafından icat edilen ve orijinal olarak otomotiv kullanımına yönelik bir otobüs protokolüdür.Şimdiye kadar otobüs, arabalardan ve kamyonlardan, yıldırım kurulumlarından endüstriyel tezgahlara kadar değişen cihazlarda bulunabilir.Doğası gereği güvenliğe, yani güvenilirliğe çok odaklanmış bir sistemdir.Ne yazık ki, şifreleme veya kimlik doğrulama gibi güvenliği zorlamanın yerleşik bir yolu yoktur.Bu makalede, CAN otobüsünde geriye dönük uyumlu bir mesaj kimlik doğrulama protokolünün uygulanmasıyla ilgili sorunları araştırıyoruz.Böyle bir protokolün hangi sınırlamaları karşılaması gerektiğini ve bunun neden ortadan kaldırdığını, bilgimizin en iyisine, şimdiye kadar yayınlanan tüm kimlik doğrulama protokollerini gösteriyoruz.Ayrıca, belirtilen tüm gereksinimleri karşılayan ve CAN otobüsünün herhangi bir kısıtlamasını ihlal etmeyen bir mesaj kimlik doğrulama protokolü olan CANAuth'u sunuyoruz.Anahtar KelimelerCAN veri yolu, gömülü ağlar, yayın kimlik doğrulaması, simetrik kriptografi"}
{"_id":"129359a872783b7c3a82c2c9dbef75df2956d2d3","text":"XFI, hem esnek erişim kontrolü hem de temel bütünlük garantileri sunan, herhangi bir ayrıcalık düzeyinde ve hatta emtia sistemlerinde eski kodlar için kapsamlı bir koruma sistemidir.Bu amaçla XFI, statik analizi satır içi yazılım korumaları ve iki katlı bir yürütme modeli ile birleştirir.X86 mimarisinde Windows için XFI'yı ikili yeniden yazma ve basit, tek başına bir doğrulayıcı kullanarak uyguladık; Uygulamanın doğruluğu doğrulayıcıya bağlıdır, ancak yeniden yazana değil.Cihaz sürücüleri ve multimedya codec'leri gibi yazılımlara XFI uyguladık.Elde edilen modüller, hem çekirdek hem de kullanıcı modu adres alanlarında, sadece mütevazı uygulama yükü ile güvenli bir şekilde çalışır."}
{"_id":"3b938f66d03559e1144fa2ab63a3a9a076a6b48b","text":"Sinyal işleme ve istatistik gibi uygulamalarda, birçok problem, az belirlenmiş doğrusal denklem sistemlerine seyrek çözümler bulmayı içerir.Bu problemler, yapılı, düzgün olmayan optimizasyon problemleri, yani 1-düzenlenmiş doğrusal en küçük kare problemlerini en aza indirme problemi olarak formüle edilebilir.Bu makalede, daha genel 1-düzenlenmiş konveks minimizasyon problemlerini, yani 1-düzenlenmiş konveks düzgün fonksiyonunu en aza indirme problemini çözmek için bir blok koordinat gradyan alçalma yöntemi (CGD olarak kısaltılır) önermekteyiz.Koordinat bloğu yeterli iniş sağlamak için Gauss-Southwell tipi bir kural tarafından seçildiğinde yöntemimiz için bir Q-lineer yakınsama oranı belirleriz.CGD yönteminin verimli uygulamalarını teklif ediyoruz ve büyük ölçekli 1-düzenlenmiş doğrusal en küçük karelerin sıkıştırılmış algılama ve görüntü dekonvolution'da ortaya çıkan problemlerin yanı sıra veri sınıflandırmasında özellik seçimi için büyük ölçekli 1-düzenlenmiş lojistik regresyon problemlerinin çözümü için sayısal sonuçlar rapor ediyoruz.Özellikle büyük ölçekli 1-düzenlenmiş doğrusal en küçük kareleri veya lojistik regresyon problemlerini çözmek için tasarlanmış birkaç son teknoloji algoritma ile karşılaştırıldığında, verimli bir şekilde uygulanan bir CGD yönteminin, CGD yönteminin sadece bu özel problem sınıflarını çözmek için özel olarak tasarlanmamasına rağmen bu algoritmalardan daha iyi performans gösterebileceğini göstermektedir."}
{"_id":"8ad03b36ab3cba911699fe1699332c6353f227bc","text":"UNESCO'ya göre, eğitim temel bir insan hakkıdır ve her ulusa eşit kalitede evrensel erişim sağlanmalıdır.Bu hedef henüz çoğu ülkede, özellikle gelişmekte olan ve az gelişmiş ülkelerde sağlanamadığı için, eğitimi geliştirmek için daha etkili yollar bulmak son derece önemlidir.Bu makale, öğrencinin bilgi profilinin geliştirilmesine yol açan ve eğitimcilere öğrencilerini en iyi yönlendirmek için karar vermelerinde yardımcı olabilecek hesaplamalı zekanın (veri madenciliği ve veri bilimi) uygulanmasına dayanan bir model sunmaktadır.Bu model ayrıca, her öğrenci için toplanan bireysel stratejik planlama içinde hedeflerin başarısını izlemek için önemli performans göstergeleri oluşturmaya çalışır.Model, ilgili bilgileri paydaşlara sunmak için sınıflandırma ve tahmin, veri yapısı görselleştirme ve tavsiye sistemleri için grafik açıklaması için rastgele orman kullanır.Sunulan sonuçlar, Brezilyalı özel bir k-9'dan (elementer okul) elde edilen gerçek veri setine dayanarak inşa edildi.Elde edilen sonuçlar arasında kilit veriler arasında korelasyonlar, öğrenci performansını tahmin etmek için bir model ve paydaşlar için oluşturulan öneriler yer almaktadır."}
{"_id":"500923d2513d30299350a6a0e9b84b077250dc78","text":"Semantik benzerlik önlemleri bilgi alma ve bilgi entegrasyonunda önemli bir rol oynar.Semantik benzerliği modellemeye yönelik geleneksel yaklaşımlar, tek bir ontoloji içindeki tanımlar arasındaki semantik mesafeyi hesaplar.Bu tek ontoloji ya etki alanından bağımsız bir ontolojidir ya da mevcut ontolojilerin entegrasyonunun bir sonucudur.Tek bir ontolojinin gerekliliğini rahatlatan ve farklı ontoloji spesifikasyonlarının açıklık ve biçimselleşme seviyelerindeki farklılıkları açıklayan semantik benzerliği hesaplamaya yönelik bir yaklaşım sunuyoruz.Bir benzerlik fonksiyonu, eş anlamlı kümeler, semantik mahalleler ve bölümler, işlevler ve nitelikler olarak sınıflandırılan ayırt edici özellikler üzerinde eşleşen bir işlem kullanarak benzer varlık sınıflarını belirler.Farklı ontolojilerle yapılan deneysel sonuçlar, ontolojilerin varlık sınıflarının tam ve ayrıntılı temsilleri olduğunda modelin iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir.Kelime eşleştirme ve semantik mahalle eşleştirme kombinasyonu, eşdeğer varlık sınıflarını tespit etmek için yeterli olsa da, özellik eşleştirmesi, benzer, ancak mutlaka eşdeğer olmayan varlık sınıfları arasında ayrım yapmamızı sağlar."}
{"_id":"1c58b4c7adee37874ac96f7d859d1a51f97bf6aa","text":"Yığınlı genelleme, daha fazla tahmin doğruluğu elde etmek için alt seviye modelleri birleştirmek için üst düzey bir model kullanmanın genel bir yöntemidir.Bu makalede, Wolpert tarafından 1992'de istiflenmiş genellemenin yürürlüğe girmesinden bu yana sınıfsal katyon görevlerinde \"siyah sanat\" olarak kabul edilen iki önemli konuyu ele alıyoruz: daha yüksek seviyeli modeli türetmeye uygun genelleştirici türü ve girdi olarak kullanılması gereken nitelikler.En iyi sonuçların, daha yüksek seviyeli modelin, alt seviyedekilerin con dence'ini (ve sadece tahminleri değil) bir araya getirdiğinde elde edildiğine inanıyoruz.Sınıfsal katyon görevleri için üç çeşit öğrenme algoritmasını birleştirmek için yığılmış genellemenin e yönünü gösteriyoruz.Ayrıca yığılmış genellemenin performansını çoğunluk oyu ve yaylanma ve torbalamanın yayınlanmış sonuçlarıyla karşılaştırıyoruz."}
{"_id":"017ee86aa9be09284a2e07c9200192ab3bea9671","text":"Koşullu GAN'lar doğal görüntü sentezinde ön plandadır.Bu tür modellerin ana dezavantajı etiketli verilerin gerekliliğidir.Bu çalışmada, koşullu ve koşulsuz GAN'lar arasındaki boşluğu kapatmak için iki popüler denetimsiz öğrenme tekniği, düşmanca eğitim ve kendi kendini denetlemeden yararlanıyoruz.Özellikle, ağların temsil öğrenme görevi üzerinde işbirliği yapmasına izin verirken, klasik GAN oyununa göre düşmanca davranmasına izin veriyoruz.Kendini denetlemenin rolü, ayrımcıyı eğitim sırasında unutulmayan anlamlı özellik temsillerini öğrenmeye teşvik etmektir.Hem öğrenilen görüntü gösterimlerinin kalitesini hem de sentezlenen görüntülerin kalitesini ampirik olarak test ediyoruz.Aynı koşullar altında, kendi kendini denetleyen GAN, son teknoloji koşullu muadillerine benzer bir performans elde eder.Son olarak, tamamen denetimsiz öğrenmeye yönelik bu yaklaşımın, koşulsuz IMAGNET neslinde 33 FID'ye ulaşmak için ölçeklendirilebileceğini gösteriyoruz."}
{"_id":"5c695f1810951ad1bbdf7da5f736790dca240e5b","text":"Sosyal medyada kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğin analizi ve ürün ve olaylara yönelik kullanıcı görüşlerinin doğru spesifikasyonu birçok uygulama için oldukça değerlidir.Web 2.0'ın çoğalması ve web'de kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğin hızlı bir şekilde büyümesiyle, ince taneli bilgi veren görünüm seviyesi duyarlılık analizine yaklaşımlar büyük ilgi görüyor.Bu çalışmada, bakış açısına dayalı duyarlılık analizi için sınıflandırıcı bir topluluk yaklaşımı sunulmaktadır.Yaklaşım geneldir ve bir konuyu modellemek ve kullanıcıların ele aldığı ana yönleri belirtmek için gizli dirichlet tahsisini kullanır.Daha sonra, her yorum daha fazla analiz edilir ve kelimeler ve yönler arasındaki etkileşimleri gösteren kelime bağımlılıkları çıkarılır.Saf bayes, maksimum entropi ve destek vektör makineleri tarafından formüle edilen bir topluluk sınıflandırıcısı, kullanıcının her bir yönüne yönelik yorumunun polaritesini tanımak için tasarlanmıştır.Değerlendirme sonuçları, bireysel sınıflandırıcılara kıyasla sağlam bir iyileşme gösterir ve topluluk sisteminin, kullanıcı tarafından oluşturulan içeriği analiz etmede ve kullanıcıların görüşlerini ve tutumlarını belirtmede ölçeklenebilir ve doğru olduğunu gösterir."}
{"_id":"4f1fe957a29a2e422d4034f4510644714d33fb20","text":"Belgelerin konuya göre değil, genel duyguya göre sınıflandırılması sorununu ele alıyoruz, örneğin, bir incelemenin olumlu veya olumsuz olup olmadığını belirlemek.Film incelemelerini veri olarak kullanarak, standart makine öğrenme tekniklerinin insan tarafından üretilen temellerden kesin olarak daha iyi performans gösterdiğini görüyoruz.Bununla birlikte, kullandığımız üç makine öğrenme yöntemi (Naive Bayes, maksimum entropi sınıflandırması ve destek vektör makineleri) geleneksel konuya dayalı kategorizasyonda olduğu gibi duygu sınıflandırmasında da performans göstermez.Duygu sınıflandırma problemini daha zorlu hale getiren faktörleri inceleyerek sonuca ulaşıyoruz.Yayın bilgisi: EMNLP 2002, pp.79-86."}
{"_id":"722e2f7894a1b62e0ab09913ce9b98654733d98e","text":"Bu yayın, IEEE'nin telif hakkı taşımadığı makaleleri yeniden yazdırmayı içerir.Bu makaleler için tam metin IEEE Xplore'da mevcut değildir."}
{"_id":"2485c98aa44131d1a2f7d1355b1e372f2bb148ad","text":"Bu makalede, büyük ölçekli bir Çin yüz veritabanının edinimini ve içeriğini açıklıyoruz: CAS-PEAL yüz veritabanı.CAS-PEAL yüz veritabanını oluşturma hedefleri şunlardır: 1) dünya çapında yüz tanıma araştırmacılarına farklı varyasyon kaynakları, özellikle poz, ifade, aksesuar ve aydınlatma (PEAL) ve tek bir üniforma veritabanında ayrıntılı yer-doğruluk bilgileri sağlamak; 2) pratik uygulamaları hedefleyen en son teknoloji yüz tanıma teknolojilerini, raf dışı görüntüleme ekipmanı kullanarak ve veritabanında normal yüz varyasyonları tasarlayarak geliştirmek; ve 3) Moğolca geniş bir yüz veritabanı sağlamak.Şu anda, CAS-PEAL yüz veritabanında 1040 kişinin (595 erkek ve 445 kadın) 99 594 görüntüsü bulunmaktadır.Aynı anda farklı pozlar arasında görüntüleri yakalamak için toplam dokuz kamera bir ark koluna yatay olarak monte edilir.Her bir denekten, üç çekimde 27 görüntü elde etmek için doğrudan ileriye, yukarı ve aşağı bakmaları istenir.Veri tabanında beş yüz ifadesi, altı aksesuar ve 15 aydınlatma değişikliği de yer almaktadır.Veritabanının seçilmiş bir alt kümesi (CAS-PEAL-R1, 1040 konunun 30 863 görüntüsünü içerir) şimdi diğer araştırmacılar için kullanılabilir.CAS-PEAL-R1 veritabanına dayalı değerlendirme protokolünü tartışıyoruz ve dört algoritmanın performansını aşağıdakileri yapmak için bir temel olarak sunuyoruz: 1) veritabanının yüz tanıma algoritmaları için zorluk derecesini temel olarak değerlendirmek; 2) veritabanını kullanan araştırmacılar için tercih değerlendirme sonuçları; ve 3) yaygın olarak kullanılan algoritmaların güçlü ve zayıf yönlerini belirlemek."}
{"_id":"a0456c27cdd58f197032c1c8b4f304f09d4c9bc5","text":"Ensemble yöntemleri, bir dizi classi er oluşturan ve daha sonra yeni veri noktalarını tahminlerinin ağırlıklı bir oyunu alarak sınıflandıran öğrenme algoritmalarıdır Orijinal topluluk yöntemi Bayesian aver yaşlanmadır, ancak daha yeni algoritmalar, çıktı kodlamasını düzeltmeyi içerir. Bagging ve artırma Bu kağıt, bu yöntemleri gözden geçirir ve toplulukların neden herhangi bir tek classi'den daha iyi performans gösterebileceğini açıklar. topluluk yöntemlerini karşılaştıran bazı önceki çalışmalar gözden geçirilir ve Adaboos'un hızlı bir şekilde yapmadığı nedenleri ortaya çıkarmak için bazı yeni deneyler sunulur."}
{"_id":"9a292e0d862debccffa04396cd5bceb5d866de18","text":null}
{"_id":"610bc4ab4fbf7f95656b24330eb004492e63ffdf","text":"Negatif olmayan bir matrise düşük dereceli bir faktörizasyonla yaklaşan negatif olmayan matris faktörizasyonu problemini inceliyoruz.Bu sorun özellikle Makine Öğreniminde önemlidir ve kendini çok sayıda uygulamada bulur.Ne yazık ki, orijinal formülasyon kötü ve NPhard'dır.Bu makalede, her bir veri noktasının birkaç farklı veri sütununun bir konveks kombinasyonu olduğunu belirten ayrılabilir varsayımı altında NMF problemini çözmek için Row Entropi Minimization'a dayanan bir satır aralıklı model önermekteyiz.Entropi fonksiyonunun ve  normunun konsantrasyonunu, enerjiyi en az sayıda gizli değişkene yoğunlaştırmak için kullanırız.Ayrılabilirlik varsayımı altında, önerilen modelimizin veri kümesini oluşturan veri sütunlarını sağlam bir şekilde kurtardığını kanıtlıyoruz, veriler gürültü ile bozulduğunda bile.Önerilen modelin sağlamlığını ampirik olarak haklı çıkarıyoruz ve son teknoloji ile ayrıştırılabilir NMF algoritmalarından önemli ölçüde daha sağlam olduğunu gösteriyoruz."}
{"_id":"f829fa5686895ec831dd157f88949f79976664a7","text":"Hiyerarşik Bayesian yaklaşımları, kararları hedeflemek için kullanılabilecek bireysel düzeyde parametre tahminleri sağladıkları için ampirik pazarlamada merkezi bir rol oynamaktadır.MCMC yöntemleri, hiyerarşik Bayesian modellerini tahmin etmek için doğru bireysel seviye tahminleri sağlayabildikleri için tercih edilen yöntemler olmuştur.Bununla birlikte, MCMC yöntemleri hesaplamalı olarak engelleyicidir ve mevcut \"Büyük Veri\" çağında yaygın hale gelen büyük veri setlerine uygulandığında iyi ölçeklenmez.Pazarlama literatürüne, varyasyonel Bayesian (VB) çıkarımı olarak bilinen Bayesian tahmin tekniklerinin yeni bir sınıfını tanıtıyoruz.Bu yöntemler, arka dağılıma yaklaşmak ve simülasyon tabanlı MCMC yöntemleriyle ilişkili hesaplama maliyetinin bir kısmında doğru tahminler yapmak için deterministik bir optimizasyon yaklaşımıyla ölçeklenebilirlik zorluğuyla mücadele eder.Değişken Bayesian çıkarımındaki son gelişmeleri istismar ediyor ve genişletiyoruz ve iki VB tahmini yaklaşımının – eşlenik modeller için ortalama alan VB ( Gibbs örneklemesine benzer) ve eşlenik olmayan modeller için Sabit biçimli VB (Metropolis-Hasting'e benzer) – karmaşık pazarlama modellerini tahmin etmek için etkili bir şekilde birleştirilebileceğini vurguluyoruz.Ayrıca, paralel hesaplamadaki ve stokastik optimizasyondaki son gelişmelerin, bu VB yöntemlerinin hızını daha da artırmak için nasıl kullanılabileceğini de gösteriyoruz.Simule edilmiş ve gerçek veri setlerini kullanarak, VB yaklaşımlarını yaygın olarak kullanılan birkaç pazarlama modeline (örn.Karışık doğrusal, logit, seçim ve hiyerarşik ordinal logit modelleri) ve VB çıkarımının pazarlama sorunları için yaygın olarak uygulanabilir olduğunu gösterir."}
{"_id":"bf8a0014ac21ba452c38d27bc7d930c265c32c60","text":"Yüksek seviye füzyon yaklaşımlarının uygulanması, çok sensörlü veri füzyonu ve otomotiv güvenliği füzyon sistemlerinde önemli avantajlar dizisinin bunun bir istisnası olmadığını göstermektedir.Yüksek seviye füzyon, tamamlayıcı veya \/ ve gereksiz görüş alanına sahip otomotiv sensör ağlarına uygulanabilir.Bu yaklaşımın avantajı, sistem modülerliğini sağlaması ve işlemenin içindeki geri bildirimlere ve döngülere izin vermediği için kıyaslama yapılmasına izin vermesidir.Bu makalede, kısa bir mimari ve algoritmik sunum da dahil olmak üzere iki özel yüksek seviyeli veri füzyon yaklaşımı açıklanmıştır.Bu yaklaşımlar esas olarak veri ilişkilendirme kısmında farklılık gösterir: (a) iz seviyesi füzyon yaklaşımı, nesne sürekliliği ve çok boyutlu atama vurgusu ile nokta ilişkilendirmesi ve (b) çevrenin modellenmesi ve sensör veri füzyonunun gerçekleştirilmesi için genel bir yol öneren ızgara tabanlı füzyon yaklaşımı ile çözer.Bu yaklaşımların test durumu, çok sensörlü bir PREVENT\/ProFusion2 kamyon gösterici aracıdır."}
{"_id":"c8cc94dd21d78f4f0d07ccb61153bfb798aeef2c","text":null}
{"_id":"4152070bd6cd28cc44bc9e54ab3e641426382e75","text":"Sınıflandırma sorunu, hedef pazarlama, tıbbi tanı, haber grubu filtreleme ve belge organizasyonu gibi çeşitli alanlardaki uygulamalarla veri madenciliği, makine öğrenimi, veritabanı ve bilgi edinme topluluklarında yaygın olarak incelenmiştir.Bu makalede, çok çeşitli metin sınıflandırması hakkında bir anket sunacağız."}
{"_id":"e050e89d01afffd5b854458fc48c9d6720a8072c","text":null}
{"_id":"8bf72fb4edcb6974d3c4b0b2df63d9fd75c5dc4f","text":"Duygu Analizi, hem araştırma hem de endüstride yaygın olarak incelenen bir araştırma alanıdır ve duygu analizi ile ilgili görevleri ele almak için farklı yaklaşımlar vardır.Duygu Analizi motorları, sözdizim tabanlı tekniklerden makine öğrenimine veya sentezsel kurallar analizini içeren yaklaşımları uygular.Bu tür sistemler uluslararası araştırma zorluklarında zaten değerlendirilmektedir.Bununla birlikte, büyük semantik bilgi tabanlarını dikkate alan veya bunlara dayanan ve Semantik Web'in en iyi uygulamalarını uygulayan Semantik Duygu Analizi yaklaşımları, diğer uluslararası zorluklarla belirli deneysel değerlendirme ve karşılaştırma altında değildir.Bu tür yaklaşımlar potansiyel olarak daha yüksek performans sunabilir, çünkü doğal dil kavramlarıyla ilişkili örtülü, semantik özellikleri de analiz edebilirler.Bu makalede, semantik özellikleri uygulayan veya bunlara dayanan sistemlerin büyük test setlerini içeren bir yarışmada ve farklı duygu görevlerinde değerlendirildiği Semantik Duygu Analizi Mücadelesi'nin dördüncü baskısını sunuyoruz.Sadece sözdizimi\/kelime-sayısı veya sadece sözdizimi-tabanlı yaklaşımlara dayanan sistemler değerlendirme ile dışlanmıştır.Ardından, her görev için değerlendirmenin sonuçlarını sunarız ve duygu analizi görevini ele almak için çeşitli bilgi tabanlarını birleştiren en yenilikçi yaklaşım ödülünün kazananını gösteririz."}
{"_id":"21da9ece5587df5a2ef79bf937ea19397abecfa0","text":"Bu makale, öngörü ve algısal kategorizasyonu beyin tarafından çözülen bir çıkarım problemi olarak görmektedir.Beynin dünyayı, sensoryumdaki nedensel yapıyı kodlayan bir hiyerarşi veya dinamik sistemlerin basamakları olarak modellediğini varsayıyoruz.Algı, duyusal verileri açıklamak için bu iç modellerin optimizasyonu veya tersine çevrilmesi ile eşittir.Duyusal verilerin nasıl üretildiğine dair bir model göz önüne alındığında, modelin kanıtlarına bağlı serbest bir enerjiye dayanan model inversiyonuna genel bir yaklaşım getirebiliriz.Bunu takip eden serbest enerji formülasyonu, tanıma sürecini reçete eden denklemler sağlar, yani.Duyusal girdinin nedenlerini temsil eden nöronal aktivitenin dinamikleri.Burada, hiyerarşik ve dinamik yapısı simüle edilmiş beyinlerin duyusal durumların yörüngelerini veya dizilerini tanımasını ve tahmin etmesini sağlayan çok genel bir modele odaklanıyoruz.Önce hiyerarşik dinamik modelleri ve bunların inversiyonunu gözden geçiriyoruz.Daha sonra beynin bu inversiyonu uygulamak için gerekli altyapıya sahip olduğunu ve bu noktayı kuş kuşlarını tanıyabilen ve kategorize edebilen sentetik kuşlar kullanarak gösterdiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"38a935e212c8e10460545b74a7888e3966c03e74","text":"Bu makale, 3D nesne tespitinin modal algısı sorununu ele almaktadır.Görev sadece 3D dünyada nesne lokalizasyonlarını bulmak değil, aynı zamanda sadece bir kısmı RGB-D görüntüde görülse bile fiziksel boyutlarını ve pozlarını tahmin etmektir.Son yaklaşımlar, nokta bulutunu derinlik kanalından doğrudan 3D alanda 3D özelliklerden yararlanmak için kullanmaya çalıştı ve geleneksel 2.5D temsil yaklaşımlarına göre üstünlüğünü gösterdi.Amodal 3D algılama problemini 2.5D gösterim çerçevesine bağlı kalarak tekrar gözden geçiriyoruz ve 2.5D görsel görünümü doğrudan 3D nesnelerle ilişkilendiriyoruz.Nesneleri 3D konumlarını, fiziksel boyutlarını ve iç mekan sahnelerindeki yönelimleri aynı anda tahmin eden yeni bir 3D nesne algılama sistemi önermekteyiz.NYUV2 veri kümesindeki deneyler, algoritmamızın son teknolojiden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini ve 2.5D gösteriminin 3D amodal nesne tespiti için özellikleri kodlama yeteneğine sahip olduğunu göstermektedir.Tüm kaynak kodu ve verileri https:\/\/github.com\/phoenixn\/Amodal3Det adresindedir."}
{"_id":"4d7a8836b304a1ecebee19ff297f1850e81903b4","text":null}
{"_id":"461ebcb7a274525b8efecf7990c85994248ab433","text":"Düşük Güç ve Kayıp Ağları Yönlendirme Protokolü (RPL), 6LoWPAN ağları gibi kısıtlı ortamlar için standartlaştırılmış yeni bir yönlendirme protokolüdür.IPv6\/RPL bağlantılı 6LoWPAN'larda güvenlik sağlamak, cihazların güvenilmeyen İnternet'e bağlı olması ve kaynakların kısıtlı olması, iletişim bağlantılarının kayıplı olması ve cihazların RPL, 6LoWPAN ve CoAP\/CoAP gibi bir dizi yeni IoT teknolojisi kullanması nedeniyle zordur.Bu makalede, IoT teknolojilerinin kapsamlı bir analizini ve saldırganlar veya IDS'ler tarafından istismar edilebilecek yeni güvenlik yeteneklerini sunuyoruz.Bu makaledeki en büyük katkılardan biri, RPL'yi yönlendirme protokolü olarak çalıştıran 6LoWPAN ağlarına karşı iyi bilinen yönlendirme saldırılarını uygulamamız ve göstermemizdir.Bu saldırıları Contiki işletim sisteminde RPL uygulamasında uyguluyoruz ve bu saldırıları Cooja simülatöründe gösteriyoruz.Ayrıca, IPv6 protokolündeki yeni güvenlik özelliklerini vurguluyoruz ve bu özelliklerin hafif bir kalp atışı protokolü uygulayarak IoT'de izinsiz giriş tespiti için kullanılmasını örneklendiriyoruz."}
{"_id":"5b8869bb7afa5d8d3c183dfac0d0f26c2e218593","text":"Günümüzün yüksek performanslı işlemcilerinde yaygın olan önbellek hiyerarşisi, uygulamada iyi performans gösteren algoritmalar tasarlamak için dikkate alınmalıdır.Bu makale, harici bellek algoritmalarının bu amaca uyarlanmasını savunmaktadır.Bu fikir ve ilgili pratik konular, i>k\/i>-yolu birleştirmesine dayanan harici hafızaya ve önbelleğe alınmış hafızaya uygun hızlı bir öncelik kuyruğunun mühendisliği ile örneklenmiştir.Önceki harici bellek algoritmalarını, önbelleğe alınan hafızaya aktarmak için çok önemli olan sabit faktörlerle geliştirir.Bir iş istasyonunun önbellek hiyerarşisinde çalışan algoritma, büyük girdiler için ikili yığınların ve 4ary yığınlarının optimize edilmiş bir uygulamasından en az iki kat daha hızlıdır."}
{"_id":"1f6ba0782862ec12a5ec6d7fb608523d55b0c6ba","text":"Cümle düzeyinde sınıflandırma görevleri için önceden eğitilmiş kelime vektörleri üzerinde eğitim almış konvolüsyonel sinir ağları (CNN) ile bir dizi deney hakkında rapor veriyoruz.Küçük hiperparametre ayarlı ve statik vektörlü basit bir CNN'in birden fazla kriterde mükemmel sonuçlar elde ettiğini gösteriyoruz.Göreve özgü vektörleri ince ayar yoluyla öğrenmek, performansta daha fazla kazanç sağlar.Ek olarak, hem göreve özgü hem de statik vektörlerin kullanımına izin vermek için mimaride basit bir değişiklik yapmayı teklif ediyoruz.Burada tartışılan CNN modelleri, duygu analizi ve soru sınıflandırmasını içeren 7 görevden 4'ünde sanatın durumunu geliştiriyor."}
{"_id":"45c56dc268a04c5fc7ca04d7edb985caf2a25093","text":"Ayrık olasılık dağılımları ile yaygın olan parametre tahmin yöntemlerini sunar, bu da metin modellemesinde özellikle ilgi çekicidir.Maksimum olasılıkla başlayarak, bir posteriori ve Bayesian tahmini, eşlenik dağılımlar ve Bayesian ağları gibi merkezi kavramlar gözden geçirilir.Bir uygulama olarak, gizli Dirichlet tahsisi (LDA) modeli, Dirichlet hiperparametre tahmini tartışması da dahil olmak üzere Gibbs örneklemesine dayanan yaklaşık bir çıkarım algoritmasının tam bir türetilmesiyle ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.Tarih: sürüm 1: Mayıs 2005, sürüm 2.4: Ağustos 2008."}
{"_id":"9e463eefadbcd336c69270a299666e4104d50159","text":null}
{"_id":"2e268b70c7dcae58de2c8ff7bed1e58a5e58109a","text":"Bu, yazarın Dinamik Programlama ve Optimal Kontrol, Vol.II, 4. Baskı, Athena Scientific, 2012.Yeni malzeme içerir ve önemli ölçüde revize edilir ve genişletilir (boyut olarak iki katından fazla olmuştur).Yeni malzeme, tüm Bölüm 1 ve 2: olumlu ve olumsuz maliyet modelleri, deterministik optimal kontrol (adaptif DP dahil), stokastik en kısa yol modelleri ve risk duyarlı modellerin karakteristik kontraktif yapısından yoksun olan birkaç modelin birleşik bir muamelesini sağlamayı amaçlamaktadır.İşte yeni malzemenin bir özeti:"}
{"_id":"6d596cb55d99eae216840090b46bc5e49d7aeea5","text":"Lineer sistemlerin çözümü için ilgili yoğun matris faktorizasyonlarında sözde görünüş-başlık mekanizmalarını uygularken karşılaşılan yük dengesizliğinin üstesinden gelmek için iki yeni teknik önermekteyiz.Her iki teknik de faktörizasyon sırasında iki iplik takımının oluşturulduğu\/etkin hale getirildiği senaryoyu hedef alır ve her takım bağımsız bir görev \/ yürütme branşını gerçekleştirmekle görevlidir.İlk teknik, iki görev arasında işçi paylaşımını (WS) teşvik eder ve ilk olarak tamamlanan görevin ipliklerinin daha pahalı görev tarafından kullanılmak üzere yeniden yerleştirilmesini sağlar.İkinci teknik, hızlı bir görevin daha yavaş tamamlama görevini, ikinci görevin erken sonlandırmasını (ET) ve faktorizasyon prosedürünün bir sonraki yinelemeye sorunsuz bir şekilde geçişini uyarmasına izin verir.İki mekanizma, temel doğrusal cebir alt programlarının yeni bir şekillendirilebilir iplik seviyesi uygulaması ile anında oluşturulur ve faydaları, LU faktörizasyonunun bir uygulaması ile, görünüm-başlık ile geliştirilmiş kısmi pivotlama ile gösterilir.Concretely, 12 çekirdekli bir Intel-Xeon sistemi üzerindeki deneysel sonuçlarımız, WS+ET'yi birleştirmenin faydalarını göstermekte, görev-paralel runtime tabanlı bir çözümle karşılaştırıldığında rekabetçi performans bildirmektedir."}
{"_id":"7157dda72073ff66cc2de6ec5db056a3e8b326d7","text":"25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 Makale geçmişi: Alındı 13 Şubat 2012 Revize edilmiş formda alındı 18 Mart 2013 Kabul edildi 4 Nisan 2013 Mevcut çevrimiçi xxx"}
{"_id":"66903e95f84767a31beef430b2367492ac9cc750","text":"OBJEKTİF Bu, 18 yaşına kadar incelenen 1.000'den fazla Yeni Zelandalı çocuğun doğum kohortundaki çocukluk cinsel istismarının (CSA) yaygınlığını, korelasyonunu ve sonuçlarını tanımlayan bir dizi makalede ikinci sıradadır.Bu makale, 18 yaşında CSA raporları ile 18 yaşında DSM-IV tanı sınıflandırmaları arasındaki ilişkileri inceler.YÖNTEM Yeni Zelandalı çocukların doğum kohortu, doğumdan 16 yaşına kadar yıllık aralıklarla incelenmiştir.18 yaşında, 16 yaşından önce CSA'nın retrospektif raporları ve eşzamanlı olarak ölçülen psikiyatrik semptomlar elde edildi.SONUÇLAR CSA'yı bildirenlerin depresyon, anksiyete bozukluğu, davranış bozukluğu, madde kullanım bozukluğu ve intihar davranışları CSA'yı rapor etmeyenlere göre daha yüksek oranlardaydı (p  .002).CSA'nın kapsamı ve düzensizlik riski arasında tutarlı ilişkiler vardı, cinsel ilişki içeren CSA'nın en yüksek düzensizlik riskine sahip olduğu bildirenlerle.Bu sonuçlar, bulgular prospektif olarak ölçülen çocukluk ailesi ve ilgili faktörlere göre ayarlandığında devam etti.CSA ile eşzamanlı olmayan ölçülen bozukluklar arasındaki benzer ama daha az belirgin ilişkiler bulundu.Bulgular, CSA'nın ve özellikle şiddetli CSA'nın, prospektif olarak ölçülen karışıklık faktörleri için ödenek verildiğinde bile genç yetişkinlerde psikiyatrik bozukluk riskinin arttığını göstermektedir."}
{"_id":"8df383aae16ce1003d57184d8e4bf729f265ab40","text":"Yeni bir microstrip-line-fed geniş bant dairesel polarize (CP) annular-ring yuva anteni (ARSA) tasarımı önerildi.Mevcut halka yuvası antenleriyle karşılaştırıldığında, burada tasarlanan ARSA'lar çok daha büyük CP bant genişliğine sahiptir.Önerilen tasarımın ana özellikleri arasında daha geniş bir halka yuvası, bir çift topraklanmış şapka şeklindeki yamalar ve deforme olmuş bükülmüş besleme mikro şerit hattı bulunmaktadır.L ve S bantlarında FR4 substratları kullanılarak tasarlanan ARSA'lar sırasıyla %46 ve %56 kadar büyük 3-dB eksenel-ratio bant genişliğine (ARBW'ler) sahipken, L bandında RT5880 substratı kullananlar %65'tir.Bu 3-dB eksenel-ratio bantlarda, VSWR  2 ile empedans eşleşmesi de elde edilir."}
{"_id":"95e873c3f64a9bd8346f5b5da2e4f14774536834","text":"Önemli ölçüde geliştirilmiş bant genişliğine sahip bir substrat entegre dalga kılavuzu (SIW) H-plane sektörel boynuz anteni sunulmaktadır.Çok katmanlı substrat içindeki yan alevli duvardaki viaların basit bir düzenlemesinden oluşan konik bir sırt, operasyonel bant genişliğini büyütmek için tanıtılır.Anten yapısı için yayılan dalgayı sağlamak için basit bir besleme konfigürasyonu önerilir.Önerilen anten, iki tanınmış tam dalga paketi olan Ansoft HFSS ve CST Microwave Studio tarafından simüle edilmiştir.Simülasyon sonuçları arasında yakın anlaşmaya varılmıştır.Tasarlanan anten, 18-40 GHz'lik tüm frekans aralığı için iyi radyasyon özellikleri ve 2.5'ten düşük düşük VSWR gösterir."}
{"_id":"12a376e621d690f3e94bce14cd03c2798a626a38","text":"Bu makale, görüntüleri son derece hızlı bir şekilde işleyebilen ve yüksek algılama oranlarına ulaşabilen görsel nesne algılama için bir makine öğrenme yaklaşımını açıklamaktadır.Bu çalışma üç önemli katkı ile ayırt edilir.Birincisi, dedektörümüz tarafından kullanılan özelliklerin çok hızlı bir şekilde hesaplanmasına izin veren \"Entegral Görüntü\" adı verilen yeni bir görüntü gösteriminin tanıtılmasıdır.İkincisi, daha büyük bir kümeden az sayıda kritik görsel özellik seçen ve son derece verimli sınıflandırıcılar veren AdaBoost'a dayanan bir öğrenme algoritmasıdır[6].Üçüncü katkı, giderek daha karmaşık sınıflandırıcıları bir \"cascade\"de birleştirmek için bir yöntemdir, bu da görüntünün arka plan bölgelerinin umut verici nesne benzeri bölgelere daha fazla hesaplama harcarken hızlı bir şekilde atılmasını sağlar.Kaskatı, önceki yaklaşımların aksine, atılan bölgelerin ilgi nesnesini içerme ihtimalinin düşük olduğu istatistiksel garantiler sağlayan nesneye özgü bir dikkat odağı mekanizması olarak görülebilir.Yüz algılama alanında sistem, önceki en iyi sistemlerle karşılaştırılabilir algılama oranları verir.Gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılan dedektör, görüntü farklılaştırmasına veya cilt rengi algılamasına başvurmadan saniyede 15 kare hızında çalışır."}
{"_id":"51f0e3fe5335e2c3a55e673a6adae646f0ad6e11","text":"Soyut Sosyologlar genellikle sosyal süreçleri değişkenler arasındaki etkileşimler olarak modeller.Sosyal yaşamı, aldıkları etkiye yanıt olarak birbirlerini etkileyen adaptif ajanlar arasındaki etkileşimler olarak modelleyen alternatif bir yaklaşımı gözden geçiriyoruz.Bu ajan tabanlı modeller (ABM'ler), yerel etkileşimlerin bilginin yayılması, normların ortaya çıkması, kongrelerin koordinasyonu veya kolektif eyleme katılım gibi tanıdık ama gizemli küresel kalıpları nasıl üretebileceğini göstermektedir.Ortaya çıkan sosyal kalıplar da beklenmedik bir şekilde ortaya çıkabilir ve daha sonra devrimlerde, piyasa çökmelerinde, modasızlıklarda ve beslenme çılgınlığında olduğu gibi dramatik bir şekilde dönüşebilir veya kaybolabilir.ABM'ler, küresel çıkar modellerinin bireysel özelliklerin toplamından daha fazla olduğu teorik kaldıraç sağlar, ancak aynı zamanda, ortaya çıkan model, ilişkisel düzeydeki mikro temellerin alttan yukarı dinamik bir modeli olmadan anlaşılamaz.Hesaplamalı sosyolojide \"faktörlerden\" \"aktörlere\" geçişin kısa bir tarihsel taslağıyla başlıyoruz, bu da ajan tabanlı modellemenin bilgisayar simülasyonunun daha önceki sosyolojik kullanımlarından temel olarak nasıl farklı olduğunu gösteriyor.Daha sonra, yerel etkileşimin dışında sosyal yapının ve sosyal düzenin ortaya çıkışına odaklanan son katkıları gözden geçiriyoruz.Sosyoloji, bu yeni metodolojiyi takdir ederken diğer sosyal bilimlerin gerisinde kalmış olsa da, gözden geçirdiğimiz gazetelerde belirgin bir sosyolojik katkı belirgindir.İlk olarak, teorik ilgi, ajan etkileşimini şekillendiren ve şekillendiren dinamik sosyal ağlara odaklanır.İkincisi, ABM'ler, ağ topolojisi, sosyal tabakalaşma veya mekansal hareketlilik gibi yapısal faktörleri manipüle ederek makrososyolojik teorileri test eden sanal deneyler yapmak için kullanılır.İncelememizi, bu yaklaşımın zengin sosyolojik potansiyelini gerçekleştirmek için bir dizi öneriyle sonuçlandırıyoruz."}
{"_id":"b73cdb60b2fe9fb317fca4fb9f5e1106e13c2345","text":null}
{"_id":"aa0c01e553d0a1ab40c204725d13fe528c514bba","text":"İnsanların ve robotların akıcı ve güvenli etkileşimleri, her iki ortağın da diğerlerinin eylemlerini tahmin etmesini gerektirir.İnsan niyet çıkarımına yönelik yaygın bir yaklaşım, denetimli sınıflandırıcılarla bilinen hedeflere yönelik belirli yörüngeleri modellemektir.Bununla birlikte, bu yaklaşımlar gelecekteki olası hareketleri hesaba katmaz ve okunaklı ve öngörülebilir hareket gibi kinematik ipuçlarını kullanmazlar.Bu yöntemlerin darboğazı, genel insan hareketinin doğru bir modelinin olmamasıdır.Bu çalışmada, geçmiş çerçevelerin bir penceresi verilen gelecekteki insan hareketinin bir penceresini tahmin etmek için eğitilmiş koşullu bir varyasyonlu otomatik kodlayıcı sunuyoruz.RGB derinlik görüntülerinden elde edilen iskelet verilerini kullanarak, bu denetimsiz yaklaşımın 1660 ms'ye kadar çevrimiçi hareket tahmini için nasıl kullanılabileceğini gösteriyoruz. Ayrıca, hedef spesifik eğitim verilerini kullanmadan hareket başlangıcından sonraki ilk 300-500 ms içinde çevrimiçi hedef tahmini gösteriyoruz.Olasılıkçı yaklaşımımızın avantajı, gelecekteki olası hareketlerden örnekler çıkarma olasılığıdır.Son olarak, öğrenilen düşük boyutlu manifold üzerinde hareketlerin ve kinematik ipuçlarının nasıl temsil edildiğini araştırıyoruz."}
{"_id":"cbbf72d487f5b645d50d7d3d94b264f6a881c96f","text":"Bu makale, 65nm CMOS teknolojisindeki W-Band'deki ilk tam çipli entegre enerji biçerdöverini ve rektenayı sunmaktadır.Tasarımlar 1 aşamalı Dickson voltaj çarpanına dayanmaktadır.Rectenna, doğrudanlığı ve gerçekleşen kazancı artırmak için substratın altında bir yansıtıcıya sahip bir çip entegre dipol anteninden oluşur.Enerji biçerdöver ve rectenna, 94GHz'de sırasıyla% 10 ve% 2'lik bir güç dönüşüm verimliliği elde eder.Tek başına biçerdöver, pedler de dahil olmak üzere sadece 0.0945mm2'yi kaplarken, tam entegre rectenna 0.48mm2'lik minimum bir çip alanını kaplar."}
{"_id":"30667550901b9420e02c7d61cdf8fa7d5db207af","text":null}
{"_id":"6cdb6ba83bfaca7b2865a53341106a71e1b3d2dd","text":"Sosyal medya yaygınlaşıyor ve kuruluşların hedeflerine ulaşmak için kullandıkları diğer tüm medya biçimleri gibi yönetilmesi gerekiyor.Bununla birlikte, sosyal medya, sosyal ağ yapısı ve eşitlikçi doğası nedeniyle herhangi bir geleneksel veya diğer çevrimiçi medyadan temelde farklıdır.Bu farklılıklar, doğru analiz ve sonraki yönetim için bir ön koşul olarak farklı bir ölçüm yaklaşımı gerektirir.Doğru sosyal medya metriklerini geliştirmek ve daha sonra uygun gösterge tabloları oluşturmak için, üç yeni bileşenden oluşan bir araç kiti sunuyoruz.İlk olarak, teorik olarak, sosyal medyanın ana unsurlarını kapsayan, pazarlama, psikoloji ve sosyolojiden teoriler çizen bütüncül bir çerçeve türetir ve öneririz.Bu unsurları (yani ‘motifler,’ ‘content,’ ‘network structure,’ ve ‘sosyal roller ve etkileşimler’) son araştırma çalışmalarıyla desteklemeye ve detaylandırmaya devam ediyoruz.İkinci olarak, teorik çerçevemize, literatür incelemesine ve pratik deneyime dayanarak, uygun sosyal medya metrikleri tasarlamak ve mantıklı bir sosyal medya panosu oluşturmak için değerli olabilecek dokuz kılavuz önermekteyiz.Üçüncüsü, çerçeveye ve kılavuzlara dayanarak, yönetsel çıkarımlar elde ediyoruz ve gelecekteki araştırmalar için bir gündem öneriyoruz.2013 Doğrudan Pazarlama Eğitim Vakfı, Inc.Elsevier Inc. tarafından yayımlanmıştır. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"3c9598a2be80a88fccecde80e6f266af7907d7e7","text":null}
{"_id":"ab3d0ea202b2641eeb66f1d6a391a43598ba22b9","text":"Güçlendirme Öğrenmesi (RL), burada makinelerin sinir kontrolörlerinin bir uyarlama tekniği olarak kabul edilir.Amaç, Aktör-Eleştiri algoritmalarının, ek arka plan hesaplamaları pahasına, aynı kalitede politikalar elde etmek için daha az ajan-çevre etkileşimi gerektirmesini sağlamaktır.Bu hedefe deneyim tekrarı ruhuyla ulaşmayı teklif ediyoruz.Değişen bir politikanın, önceki deneyime dayanan bir iyileştirme yönüne ilişkin bir tahmin yöntemi burada esastır.Kesikli önem örneklemesini kullanan bir tanesini önermekteyiz.Bu tür tahmincilerin önyargı sınırlarını türetir ve bu önyargının asimptotik olarak kaybolduğunu kanıtlarız.Deneysel çalışmada klasik ActorCritic yaklaşımımızı uyguluyoruz ve öğrenme hızında 20 kat artış elde ediyoruz."}
{"_id":"71e258b1aeea7a0e2b2076a4fddb0679ad2ecf9f","text":"\"Internet of Things\" (IoT), cihazların ve yazılımların daha önce görülmemiş bir ölçekte bilgi paylaşması için fırsatlar sunar.Bununla birlikte, bu kadar büyük bir birbirine bağlı ağ, sistem geliştiricileri ve kullanıcıları için yeni zorluklar yaratmaktadır.Bu makalede, IoT sisteminin katmanlı bir mimarisini önermekteyiz.Bu modeli kullanarak, her katmanın zorluklarını tanımlamaya ve değerlendirmeye çalışıyoruz.Ayrıca, bu mimariyi güvenli hale getirmek için kullanılabilecek birkaç mevcut teknolojiyi de tartışıyoruz."}
{"_id":"61f4f67fc0e73fa3aef8628aae53a4d9b502d381","text":"Tercümanlık değişkenleri generatif modellerde kullanışlıdır.Generatif Adversarial Networks (GAN), girdilerinde esnek olan üretken modellerdir.Bilgi Maksimumlaştırıcı GAN (InfoGAN), jeneratörün çıkışını gizli kodlar adı verilen girdisinin bir bileşenine bağlar.Çıkışı bu giriş bileşenine bağlı olmaya zorlayarak, çıkış gösteriminin bazı özelliklerini kontrol edebiliriz.Bir GAN'daki ayrımcı ve jeneratörü ortaklaşa eğitirken Nash dengesini bulmak çok zordur.InfoGAN kullanarak görüntü üretmek için bazı başarılı ve başarısız yapılandırmaları ortaya çıkarıyoruz."}
{"_id":"41289566ac0176dced2312f813328ad4c0552618","text":"Mobil platformların yaygınlığı, Android'in büyük pazar payı ve Android Market'in açıklığı onu kötü amaçlı yazılım saldırıları için sıcak bir hedef haline getiriyor.Bir kötü amaçlı yazılım örneği tespit edildikten sonra, kötü niyetli niyetini ve iç işleyişini hızlı bir şekilde ortaya çıkarmak kritik öneme sahiptir.Bu makalede, sanallaştırma tabanlı kötü amaçlı yazılım analizi geleneğini sürdüren bir Android analiz platformu olan DroidScope'u sunuyoruz.Mevcut masaüstü kötü amaçlı yazılım analiz platformlarından farklı olarak, DroidScope hem OSlevel hem de Java düzeyinde semantiği aynı anda ve sorunsuz bir şekilde yeniden yapılandırır.Özel analizleri kolaylaştırmak için DroidScope, bir Android cihazın üç seviyesini yansıtan üç katmanlı API ihraç eder: donanım, OS ve Dalvik Sanal Makinesi.DroidScope'un üzerine, ayrıntılı yerel ve Dalvik talimat izlerini, profil API düzeyindeki etkinliği toplamak ve hem Java hem de yerel bileşenlerden gelen bilgi sızıntısını izlemek için çeşitli analiz araçları geliştirdik.Bu araçların gerçek dünyadaki kötü amaçlı yazılım örneklerini analiz etmede etkili olduğu ve makul derecede düşük performans yüküne maruz kaldığı kanıtlanmıştır."}
{"_id":"05ca17ffa777f64991a8da04f2fd03880ac51236","text":"Bu yazıda kırılganlık imzaları oluşturma sorununu araştırıyoruz.Bir güvenlik açığı imzası, belirli bir güvenlik açığının tüm istismarlarına, hatta polimorfik veya metamorfik varyantlara bile uyuyor.Çalışmamız, programın semantiğine ve istismarın kendisinin semantiği veya sözdizimi yerine örnek bir istismar tarafından uygulanan kırılganlığa odaklanarak önceki yaklaşımlardan ayrılır.Bir kırılganlığın semantiğini gösteriyoruz, kırılganlığı sömüren tüm ve yalnızca girdileri içeren bir dil tanımlar.Bir güvenlik açığı imzası, güvenlik açığı dilinin bir temsilidir (örneğin, düzenli bir ifade).Hata oranı sadece bilinen test vakaları için ampirik olarak ölçülebilen istismar temelli imzaların aksine, bir güvenlik açığı imzasının kalitesi, olası tüm girdiler için resmi olarak ölçülebilir.Bir güvenlik açığı imzasının resmi bir tanımını sağlar ve güvenlik açığı imzaları oluşturmanın ve eşleştirmenin hesaplama karmaşıklığını araştırırız.Ayrıca kırılganlık imzalarının tasarım alanını sistematik olarak araştırıyoruz.Kırılganlık imzası oluşturmada üç temel konuyu tanımlıyoruz: bir güvenlik açığı imzası, bir güvenlik açığı uygulayabilecek girdi kümesini, imza oluşturma sırasında analizimize tabi olan güvenlik açığı kapsamını (yani savunmasız program yollarının sayısını) ve daha sonra belirli bir temsil ve kapsam için bir güvenlik açığı imzasının nasıl oluşturulduğunu temsil ediyor.Yeni veri akışı analizi ve otomatik olarak kırılganlık imzaları oluşturmak için kısıtlama çözme gibi mevcut tekniklerin yeni benimsenmesini teklif ediyoruz.Tekniklerimizi test etmek için bir prototip sistemi inşa ettik.Deneylerimiz, önceki exploit tabanlı imzalardan çok daha yüksek kalitede tek bir exploit kullanarak otomatik olarak bir güvenlik açığı imzası oluşturabileceğimizi gösteriyor.Buna ek olarak, tekniklerimizin diğer birkaç güvenlik uygulaması vardır ve bu nedenle bağımsız ilgi alanı olabilir."}
{"_id":"6fece3ef2da2c2f13a66407615f2c9a5b3737c88","text":"Bu makale, dinamik bir kontrolör yapısı ve ayrık zamanlı hibrit sistemleri stabilize etmek için sistematik bir tasarım prosedürü önermektedir.Önerilen yaklaşım, mevcut olduğunda istikrarlı bir devlet geri besleme kontrol yasası tasarlamak için kullanılabilen kontrol Lyapunov fonksiyonları (CLFs) kavramına dayanmaktadır.Genel olarak, hem sürekli hem de ayrık durumları içeren hibrit dinamik sistemler için bir CLF'nin inşası, özellikle rakipsiz ayrık dinamiklerin varlığında son derece karmaşıktır.Bu nedenle, CLF'nin ayrık ve sürekli bir kısmının bileşimsel tasarımına izin veren bir hibrit kontrol Lyapunov işlevinin yeni konseptini tanıtıyoruz ve hibrit bir CLF'nin varlığının klasik bir CLF'nin varlığını garanti ettiğini resmen kanıtlıyoruz.Hibrit sistemin dinamiklerini belirli bir kontrolör dinamikleri ile genişleterek hibrit bir CLF sentezlemek için yapıcı bir prosedür sağlanır.Bu sentez prosedürünün, geri çekilen bir ufuk kontrol stratejisi ile uygulanabilecek dinamik bir denetleyiciye yol açtığını ve ilişkili optimizasyon sorununun gerçek dünya uygulamalarında yararlı olan oldukça genel bir hibrit sistem sınıfı için sayısal olarak izlenebilir olduğunu gösteriyoruz.Klasik hibrid geri çekilen ufuk kontrol algoritmaları ile karşılaştırıldığında, önerilen yaklaşım tipik olarak, iki örnekle gösterildiği gibi, hesaplama yükünün azaltılmasını sağlayan kapalı döngü sisteminin asimptotik kararlılığını garanti etmek için daha kısa bir tahmin ufku gerektirir."}
{"_id":"3b3c153b09495e2f79dd973253f9d2ee763940a5","text":"Makine öğrenimi yöntemlerinin uygulanabilirliği genellikle mevcut etiketli veri miktarı ve de imzalayıcının iyi iç gösterimler ve giriş veri vektörleri için iyi benzerlik önlemleri üretme yeteneği (veya yetersizliği) ile sağlanır.Bu tezin amacı, al gorithms tolearngood iç temsillerini önererek bu iki sınırlamayı hafifletmektir ve değişmez özellik hiyerarşileri u nlabellenmiş verilerden.Bu yöntemler geleneksel denetimli öğrenme algoritmalarının ötesine geçer ve denetimsiz ve yarı denetimli öğrenmeye dayanır.Özellikle bu çalışma, hiyerarşik modelleri eğitmek için bir dizi teknik ve ilke olan \"derin öğrenme\" yöntemlerine odaklanmaktadır.Hiyerarşik mod eller, gözlemlenen veri değişkenleri arasında karmaşık doğrusal olmayan bağımlılıkları kısa ve verimli bir şekilde yakalayabilen özellik hiyerarşileri üretir.Eğitimden sonra, bu mod ls gerçek zamanlı sistemlerde kullanılabilir, çünkü gösterimi doğrusal olmayan transf ormasyonları dizisi aracılığıyla girdinin çok hızlı bir ileri yayılımı ile hesaplarlar.Etiketli verilerin azlığı geleneksel supervi s d algoritmalarının kullanımına izin vermediğinde, hiyerarşinin her katmanı, denetimsiz veya yarı denetimli algoritmalar kullanılarak bott om'dan başlayarak dizi halinde eğitilebilir.Her katman bir kez eğitildikten sonra, tüm sistem uçtan uca ince ayar yapılabilir.Böyle bir özellik hiyerarşi es eğitmek için yapı taşı olarak kullanılabilecek birkaç adet görünmeyen algoritma önermekteyiz.Bilinen ve öğrenilen dönüşümlere karşı değişmez bir nd fe tures olan seyrek aşırı eksiksiz temsiller üreten algoritmaları araştırıyoruz.Bu algoritmalar Enerji kullanılarak tasarlanmıştır-"}
{"_id":"447ce2aecdf742cf96137f8bf7355a7404489178","text":"Bu mektupta, milimetre dalga (mmW) için yeni bir tip geniş bant substrat entegre dalga kılavuzu (SIW) boşluk destekli yama anteni ve dizisi araştırılır ve uygulanır.Önerilen anten, destekli SIW boşluğuna sahip dikdörtgen bir yamadan oluşur.Bant genişliğini ve radyasyon verimliliğini artırmak için, boşluk TE210 modunda rezonansa girecek şekilde tasarlanmıştır.Önerilen antene dayanarak, 4  4 dizisi de tasarlanmıştır.Hem önerilen anten hem de dizi, düzlemsel devrelerle kolay entegrasyon avantajına sahip standart baskılı devre kartı (PCB) işlemi ile üretilmiştir.Anten elemanının ölçülen bant genişliği (S11  -10 dB) %15'ten büyüktür ve anten dizisinin bant genişliği yaklaşık %8,7'dir.Ölçülen zirve kazançları element için 6.5 dBi ve dizi için 17.8 dBi ve buna karşılık gelen simüle edilmiş radyasyon verimliliği sırasıyla %83.9 ve %74.9'dur.Önerilen anten ve dizi, geniş bant, yüksek verimlilik, düşük maliyet, düşük profil vb."}
{"_id":"429d0dd7192450e2a52a8ae7f658a5d99222946e","text":"Kompakt, düşük maliyetli ve yüksek radyasyon verimliliğine sahip anten yapısı, düzlemsel dalga kılavuzu, substrat entegre dalga kılavuzu (SIW), dielektrik rezonatör antenleri (DRA) bu makalede sunulmaktadır.SIW yüksek bir Q-dalga kılavuzu ve DRA düşük kayıplı bir radyatör olduğundan, daha sonra SIW-DRA, iletken kaybının hakim olduğu milimetre-dalga bandında yüksek radyasyon verimliliğine sahip mükemmel bir anten sistemi oluşturur.Farklı anten parametrelerinin anten performansı üzerindeki etkisi incelenir.SIW-DRA için iki farklı slot yönelimine dayanan deneysel veriler, milimetre dalga bandında tanıtılır ve önerilen anten modelimizi doğrulamak için simüle edilmiş HFSS sonuçlarıyla karşılaştırılır.İyi bir anlaşma sağlandı.SIW-DRA tek eleman için ölçülen kazanç, 5.51 dB,-19 dB maksimum çapraz polarize radyasyon seviyesi ve genel olarak hesaplanmış (HFSS kullanılarak simüle edilmiş) radyasyon veriminin %95'ten daha fazla olduğunu gösterdi."}
{"_id":"0cb2e8605a7b5ddb5f3006f71d19cb9da960db98","text":"Modern derin sinir ağları çok sayıda parametreye sahiptir ve bu da onları eğitmeyi çok zorlaştırır.Derin sinir ağlarını düzenli hale getirmek ve daha iyi optimizasyon performansı elde etmek için yoğun sparse yoğun bir eğitim akışı olan DSD'yi öneriyoruz.İlk D (Yoğun) adımda, bağlantı ağırlıklarını ve önemini öğrenmek için yoğun bir ağ eğitiyoruz.S (Sparse) adımında, önemsiz bağlantıları küçük ağırlıklarla budayarak ve seyreklik kısıtlaması göz önüne alındığında ağı yeniden eğiterek ağı düzenliyoruz.Son D (yeniden-yoğun) adımda, seyreklik kısıtlamasını kaldırarak model kapasitesini arttırır, budama parametrelerini sıfırdan yeniden başlatır ve tüm yoğun ağı yeniden eğitiriz.Deneyler, DSD eğitiminin görüntü sınıflandırması, başlık oluşturma ve konuşma tanıma görevlerinde çok çeşitli CNN, RNN ve LSTM'ler için performansı artırabileceğini göstermektedir.ImageNet'te DSD, GoogLeNet'in Top1 doğruluğunu sırasıyla %1,1, VGG-16'yı %4,3, ResNet-18'i %1,2 ve ResNet-50'yi %1,1 oranında geliştirdi.WSJ'93 veri kümesinde DSD, DeepSpeech ve DeepSpeech2 WER'i% 2.0 ve% 1.1 oranında geliştirdi.Flickr-8K veri kümesinde DSD, NeuralTalk BLEU skorunu 1.7'nin üzerinde geliştirdi.DSD'nin pratikte kullanımı kolaydır: eğitim zamanında, DSD sadece bir ekstra hiper parametreye maruz kalır: S basamağında seyreklik oranı.Test süresinde, DSD ağ mimarisini değiştirmez veya herhangi bir çıkarım yüküne maruz kalmaz.DSD deneylerinin tutarlı ve önemli performans kazancı, en iyi yerel optimumu bulmak için mevcut eğitim yöntemlerinin yetersizliğini gösterirken, DSD daha iyi bir çözüm bulmak için üstün optimizasyon performansı elde eder.DSD modelleri https:\/\/songhan.github.io\/DSD adresinden indirilebilir."}
{"_id":"6fd329a1e7f513745e5fc462f146aa80c6090a1d","text":"Giyilebilir sensörler kullanılarak elde edilen kayıtlarda geçersiz verilerin tanımlanması özellikle önemlidir, çünkü mobil hastalardan elde edilen veriler, genel olarak, mobil olmayan hastalardan elde edilen verilerden daha gürültülüdür.Bu makalede, giyilebilir sensörler kullanılarak toplanan elektrokardiyogram (ECG) ve fotoplethysmogram (PPG) sinyallerinden güvenilir kalp hızlarının (HR) elde edilip edilemeyeceğinin değerlendirilmesini amaçlayan bir sinyal kalite indeksi (SQI) sunuyoruz.Algoritmalar elle etiketlenmiş verilerde doğrulandı.EKG için %94 ve %97 hassasiyet ve özgüllükler, PPG için ise %91 ve %95'lik oranlar elde edildi.Ek olarak, SQI'nin iki uygulamasını önermekteyiz.İlk olarak, SQI'yi güç tasarrufu sağlayan bir strateji için bir tetikleyici olarak kullanarak, kayıt süresini EKG için %94'e kadar ve PPG için yalnızca minimum geçerli hayati işaret verisi kaybıyla %93'e kadar azaltmanın mümkün olduğunu gösteriyoruz.İkincisi, bir SQI'nin PPG'den solunum hızı (RR) tahminindeki hatayı azaltmak için nasıl kullanılabileceğini gösteriyoruz.İki uygulamanın performansı, yardımsız yürüyebilen hastane hastalarına yönelik klinik bir çalışmadan toplanan veriler üzerinde değerlendirildi."}
{"_id":"ef8070a37fb6f0959acfcee9d40f0b3cb912ba9f","text":"Son otuz yılda, bilgi sistemleri (IS) araştırmaları içinde metodolojik bir çoğulculuk gelişmiştir.Çeşitli disiplinler ve birçok araştırma topluluğu da bu tartışmaya katkıda bulunmaktadır.Bununla birlikte, aynı araştırma konusu üzerinde çalışmak veya aynı fenomeni incelemek mutlaka karşılıklı anlayışı sağlamamaktadır.Özellikle bu çok disiplinli ve uluslararası bağlamda, farklı araştırmacılar tarafından yapılan epistemolojik varsayımlar temel olarak değişebilir.Bu varsayımlar, araştırmanın geçerliliği, güvenilirliği, kalitesi ve titizliği gibi kavramların nasıl anlaşıldığı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir.Bu nedenle, epistemolojik varsayımların kapsamlı bir şekilde yayınlanması, aslında, neredeyse zorunludur.Bu nedenle, bu makalenin amacı, İS araştırmasındaki epistemolojik varsayımları sistematik olarak analiz etmek için kullanılabilecek bir epistemolojik çerçeve geliştirmektir.Bu araştırma, IS araştırma paradigmalarını tanımlamaya ve sınıflandırmaya çalışmak yerine, IS bağlamında epistemolojinin kapsamlı bir tartışmasını amaçlamaktadır.Farklı IS yaklaşımları ve yöntemleri arasındaki farklılıkların yanı sıra benzerliklerin tanımlanması için temel oluşturmaya katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.Epistemolojik çerçeveyi göstermek için kavramsal modellemeye konsensüs odaklı yorumlayıcı yaklaşım örnek olarak kullanılır."}
{"_id":"25e989b45de04c6086364b376d29ec11008360a3","text":"İnsanlar en temel fiziksel konseptlerini gelişimin erken dönemlerinde edinirler ve daha fazla ve çeşitli dinamik ortamlara maruz kaldıklarında sezgisel fiziklerini yaşam boyunca zenginleştirmeye ve genişletmeye devam ederler.İnsanların fiziksel parametreleri birden fazla seviyede nasıl öğrenebileceğini açıklamak için hiyerarşik bir Bayesian çerçevesi tanıtıyoruz.Teori ediniminin önceki Bayesian modellerinin (Tenbaum, Kemp, Griffiths, & Goodman, 2011) aksine, nesnelerin zaman içinde gelişen dinamik sahnelerde nasıl etkileşime girdiğini yöneten kuvvetleri ve özellikleri öğrenmek için daha etkileyici olasılıksal program gösterimleri ile çalışıyoruz.Modelimizi, kısa filmler verilen yeni mikro dünyalarda birden fazla fiziksel parametreyi tahmin etmek için zorlu bir görevle insan öğrenenlerle karşılaştırıyoruz.Bu görev, insanların çoklu etkileşim halindeki fiziksel yasalar ve özellikler hakkında aynı anda mantık yürütmelerini gerektirir.İnsanlar genellikle bu ortamda öğrenebilirler ve yargılarında tutarlıdırlar.Yine de, insanların bu hesaplama gerektiren problemi sınırlı hesaplama kaynaklarıyla çözmede yapabilecekleri yaklaşımları gösteren sistematik hatalar da yaparlar.Yukarıdan aşağıya Bayesian yaklaşımını tamamlayan iki yaklaşım önermekteyiz.Bir yaklaşım modeli, daha aşağıdan yukarıya özellik tabanlı bir çıkarım şemasına dayanır.İkinci yaklaşım, alt-üst ve üst-aşağı yaklaşımların güçlü yanlarını, fiziksel-parametre uzayında bir arama için çıkış noktası olarak özellik-tabanlı çıkarımı alarak birleştirir."}
{"_id":"6f0144dc7ba19123ddce8cdd4ad0f6dc36dd4ef2","text":"Uluslararası kılavuzlar, ergenliği bastırmak için cinsiyet disforisi (GD) olan ergenlerde Gonadotropin-Releasing Hormon (GnRH) agonistlerinin kullanılmasını önermektedir.Cinsiyet disforik ergenlerin kendileri bu erken tıbbi müdahaleyi nasıl düşündükleri hakkında çok az şey bilinmektedir.Bu çalışmanın amacı (1) Hollanda'da ergenlik bastırılmasının kullanımı ile ilgili cinsiyet disforik ergenlerin düşüncelerini incelemek; (2) cinsiyet disforik ergenlerin düşüncelerinin tedavi ekiplerinde çalışan profesyonellerden farklı olup olmadığını araştırmak ve eğer öyleyse ne anlamda olduğunu araştırmaktı.Bu, erken tedaviye ilişkin cinsiyet disforik ergenlerin düşüncelerini tanımlamak için tasarlanmış niteliksel bir çalışmaydı.Biri hariç 13 ergenin tümü ergenlik bastırılması ile tedavi edildi; beş ergen trans kız, sekizi trans erkekti.Yaşları 13 ila 18 yaş arasında, ortalama yaşları 16 yaş ve 11 ay, ortalama yaşları 17 yaş ve 4 ay arasında değişiyordu.Daha sonra, ergenlerin düşünceleri, gençleri GD ile tedavi eden klinisyenlerin görüşleri ile karşılaştırıldı.Cinsiyet disforik ergenlerle yapılan röportajlardan üç tema ortaya çıktı: (1) Ergenlik bastırılmasına başlamak için uygun bir alt yaş sınırının belirlenmesinin zorluğu.Ergenlerin çoğu uygun bir yaş sınırı tanımlamayı zor buldu ve bunu bir ikilem olarak gördü; (2) ergenlik bastırılmasının uzun vadeli etkileri hakkında veri eksikliği.Ergenlerin çoğu, uzun vadeli veri eksikliğinin ergenlik bastırılmasını istemelerini engellemediğini ve engellemeyeceğini belirtti; (3) sosyal bağlamın rolü, bunun için iki alt tema vardı: (a) televizyonda ve internette medya-dikkatini arttırdı; (b) dayatılan bir klişe.Bazı ergenler sosyal bağlamın rolü konusunda olumluydu, ancak diğerleri bu konuda şüphe uyandırdı.Klinisyenlerle karşılaştırıldığında, ergenler tedavi görüşlerinde genellikle daha dikkatliydi.GD'de ergenlik bastırılmasının kullanımını tartışırken cinsiyet disforik ergenlere ses vermek önemlidir.Aksi takdirde, profesyoneller gerçek düşünceleri yerine ergenlerin görüşleri hakkındaki varsayımlara dayanarak hareket edebilirler.Diğer ülkelerdeki cinsiyet disforik ergenlerden daha nitel araştırma verileri toplamayı teşvik ediyoruz."}
{"_id":"446573a346acdbd2eb8f0527c5d73fc707f04527","text":null}
{"_id":"6e6f47c4b2109e7824cd475336c3676faf9b113e","text":"Görsel olarak açıklayıcı dilin bilgisayar vizyonu araştırmacılarına hem dünya hakkında bilgi hem de insanların dünyayı nasıl tanımladığı hakkında bilgi sunduğunu varsayıyoruz.Bu kaynaktan elde edilen potansiyel fayda, bugün kolayca elde edilebilen muazzam miktarda dil verisi nedeniyle daha önemli hale gelmektedir.Büyük miktarlarda metin verisinin ayrıştırılmasından ve bilgisayar görüşünden tanıma algoritmalarından elde edilen her iki istatistikten de yararlanan görüntülerden doğal dil açıklamaları otomatik olarak oluşturmak için bir sistem sunuyoruz.Sistem, resimler için ilgili cümlelerin üretilmesinde çok etkilidir.Ayrıca, belirli görüntü içeriğine önceki çalışmalardan özellikle daha doğru olan açıklamalar üretir."}
{"_id":"9a0fff9611832cd78a82a32f47b8ca917fbd4077","text":null}
{"_id":"9e5a13f3bc2580fd16bab15e31dc632148021f5d","text":"Düşük profilli bir substrat entegre dalga kılavuzunun (SIW) boşluk destekli yuva anteninin bant genişliği artırılmış bir yöntemi bu kağıtta sunulmaktadır.Bant genişliği geliştirme, SIW destekli boşlukta aynı anda heyecan verici iki hibrit mod ile elde edilir ve bunları gerekli frekans aralığında birleştirir.Baskın alanları SIW boşluğunun farklı yarısında bulunan bu iki hibrit mod, rezonansların ve rezonansların iki farklı kombinasyonudur.Bu tasarım yöntemi deneylerle doğrulanmıştır.Daha önce sunulan SIW boşluk destekli yuva anteni ile karşılaştırıldığında, önerilen antenin kesirli empedans bant genişliği %1,4'ten %6,3'e çıkarılır, kazancı ve radyasyon verimliliği de 6,0 dBi ve %90'a kadar biraz iyileştirilir ve SIW boşluk boyutu yaklaşık %30 azalır.Önerilen anten, düşük çapraz polarizasyon seviyesi ve yüksek ön-arka oran gösterir.Hala düşük profilli, düşük üretim maliyeti ve düzlemsel devrelerle kolay entegrasyon avantajlarını koruyor."}
{"_id":"4c68e7eff1da14003cc7efbfbd9a0a0a3d5d4968","text":"BACKGROUND Uygulama bilimi, uygulamanın nasıl ve neden başarılı veya başarısız olduğunu daha iyi anlamak ve açıklamak için teorik yaklaşımların daha fazla kullanılmasına doğru ilerlemiştir.Bu makalenin amacı, uygulama biliminde farklı teori, model ve çerçeve kategorileri arasında ayrım yapan bir taksonomi önermek, uygulama araştırma ve uygulamasında ilgili yaklaşımların uygun seçimini ve uygulanmasını kolaylaştırmak ve uygulama araştırmacıları arasında disiplinler arası diyaloğu teşvik etmektir.Uygulama biliminde kullanılan kuramsal yaklaşımların üç genelleme amacı vardır: araştırmayı pratiğe çevirme sürecini tanımlamak ve\/veya yönlendirmek (işlem modelleri); uygulama sonuçlarını neyin etkilediğini anlamak ve\/veya açıklamak (belirleyici çerçeveler, klasik teoriler, uygulama teorileri); ve uygulama değerlendirme (değerlendirme çerçeveleri).Bu makale, üç genelleme hedefine ulaşmak için beş teorik yaklaşım kategorisi önermektedir.Bu kategoriler literatürde her zaman ayrı yaklaşımlar olarak tanınmaz.Bazı teoriler, modeller ve çerçeveler arasında örtüşme olsa da, farklılıkların farkındalığı, ilgili yaklaşımların seçimini kolaylaştırmak için önemlidir.Determinant çerçevelerin çoğu, uygulama çabalarını gerçekleştirmek için sınırlı \"nasıl yapılır\" desteği sağlar, çünkü determinantlar genellikle bir uygulama sürecine rehberlik etmek için yeterli ayrıntı sağlamak için çok geneldir.Ve birçok süreç modelinde, engelleri ve araştırmayı pratiğe çevirmeyi sağlayanların ilgililiğinden bahsedilirken, bu modeller uygulama başarısıyla ilişkili belirli belirleyicileri tanımlamaz veya sistematik olarak yapılandırmazlar.Dahası, süreç modelleri, uygulama çabalarının zamansal bir dizisini tanırken, belirleyici çerçeveler açıkça bir uygulama süreci perspektifi almaz."}
{"_id":"00a7370518a6174e078df1c22ad366a2188313b5","text":"Optik akış yerel olarak hesaplanamaz, çünkü bir noktada görüntü dizisinden yalnızca bir bağımsız ölçüm bulunurken, akış hızı iki bileşene sahiptir.İkinci bir kısıtlamaya ihtiyaç vardır.Optik akış desenini bulmak için, parlaklık deseninin görünür hızının görüntüdeki hemen hemen her yerde sorunsuz bir şekilde değiştiğini varsayan bir yöntem sunulur.Bir dizi sentetik görüntü dizisi için optik akışı başarıyla hesaplayan yineleyici bir uygulama gösterilir.Algoritma, uzay ve zamanda oldukça kaba bir şekilde nicelenen görüntü dizilerini işleyebileceği için sağlamdır.Ayrıca parlaklık seviyelerinin ve ek gürültünün nicelenmesine karşı duyarsızdır.Örnekler, pürüzsüzlük varsayımının tekil noktalarda veya resimdeki çizgiler boyunca ihlal edildiği yerlerde yer alır."}
{"_id":"2315fc6c2c0c4abd2443e26a26e7bb86df8e24cc","text":"ImageNet LSVRC-2010 yarışmasındaki 1.2 milyon yüksek çözünürlüklü görüntüyü 1000 farklı sınıfa sınıflandırmak için büyük, derin bir evrişimsel sinir ağı eğittik.Test verilerinde, sırasıyla% 37.5 ve% 17.0'lık top-1 ve top-5 hata oranları elde ettik, bu da önceki son teknolojiden çok daha iyi.60 milyon parametreye ve 650.000 nörona sahip olan sinir ağı, bazıları max-toplama katmanları ve son 1000-yollu softmax'a sahip üç tam bağlantılı katmandan oluşan beş konvolüsyon katmanından oluşur.Eğitimi daha hızlı hale getirmek için, doymayan nöronları ve konvolüsyon operasyonunun çok verimli bir GPU uygulamasını kullandık.Tamamen bağlı katmanlara aşırı oturmayı azaltmak için, çok etkili olduğu kanıtlanan \"dropout\" adı verilen yeni geliştirilmiş bir düzenlileştirme yöntemi kullandık.Ayrıca ILSVRC-2012 yarışmasında bu modelin bir varyantına girdik ve ikinci en iyi girişle elde edilen %26,2 ile karşılaştırıldığında %15,3'lük bir kazanan top-5 test hata oranı elde ettik."}
{"_id":"1bc49abe5145055f1fa259bd4e700b1eb6b7f08d","text":"SummaRunner'ı sunuyoruz, belgelerin ekstraktif özetlenmesi için bir Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) tabanlı dizi modeli ve son teknolojiden daha iyi veya karşılaştırılabilir bir performans elde ettiğini gösteriyor.Modelimiz çok yorumlanabilir olmanın ek avantajına sahiptir, çünkü tahminlerinin bilgi içeriği, tuzluluk ve yenilik gibi soyut özelliklerle parçalanmasını sağlar.Çalışmamızın bir başka yeni katkısı, yalnızca insan kaynaklı referans özetlerini eğitebilen, cümle düzeyinde çıkarıcı etiketlere olan ihtiyacı ortadan kaldıran çıkarıcı modelimizin soyut eğitimidir."}
{"_id":"3e4bd583795875c6550026fc02fb111daee763b4","text":"Bu makalede, fotogerçekçi yüz görüntülerini sentezlemek için yüz eskizlerini tersine çevirmek için derin sinir ağları kullanıyoruz.İlk olarak, mevcut kısıtlanmamış yüz veri setlerini genişleterek, çok sayıda bilgisayar tarafından oluşturulan yüz eskizlerini ve buna karşılık gelen yüz görüntülerini içeren yarı simüle edilmiş bir veri kümesi oluşturuyoruz.Daha sonra, hem bilgisayar tarafından oluşturulan eskizler hem de elle çizilen eskizler üzerinde son teknoloji sonuçları elde eden modelleri, yeni veri setimizle birlikte toplu normalleştirme, derin artık öğrenme, algısal kayıplar ve stokastik optimizasyon gibi derin öğrenmedeki son gelişmelerden yararlanarak eğitiyoruz.Sonunda güzel sanatlar ve adli sanatlarda modellerimizin potansiyel uygulamalarını sergiliyoruz.Mevcut yama tabanlı yaklaşımların aksine, derin sinir ağı tabanlı yaklaşımımız, vahşi doğada yüz eskizlerini tersine çevirerek fotogerçekçi yüz görüntülerini sentezlemek için kullanılabilir."}
{"_id":"2fd9f4d331d144f71baf2c66628b12c8c65d3ffb","text":"Yükseltme, sınıflandırma metodolojisindeki en önemli son gelişmelerden biridir.Eğitim verilerinin yeniden ağırlıklandırılmış sürümlerine ardışık olarak bir sınıflandırma algoritması uygulayarak ve daha sonra bu şekilde üretilen sınıflandırıcılar dizisinin ağırlıklı çoğunluk oylarını alarak işleri artırmak.Birçok sınıflandırma algoritması için, bu basit strateji performansta çarpıcı gelişmelerle sonuçlanır.Bu görünüşte gizemli fenomenin iyi bilinen istatistiksel ilkeler, yani katkı modelleme ve maksimum olasılık açısından anlaşılabileceğini gösteriyoruz.İki sınıflı sorun için, yükseltme, bir kriter olarak maksimum Bernoulli olasılığını kullanarak lojistik ölçekte katkı modellemesine bir yaklaşım olarak görülebilir.Daha doğrudan yaklaşımlar geliştiriyoruz ve bunların neredeyse aynı sonuçları ortaya koyduğunu gösteriyoruz.Multinom olasılığına dayanan doğrudan çok sınıflı genellemeler, çoğu durumda artırmanın yakın zamanda önerilen diğer çok sınıflı genellemelerle karşılaştırılabilir ve bazılarında çok daha üstün performans sergileyen türetilmiştir.Hesaplamayı azaltabilecek, genellikle 10 ila 50 faktörlü küçük bir değişiklik önermekteyiz.Son olarak, karar ağaçlarını artırmanın alternatif bir formülasyonunu üretmek için bu anlayışları uyguluyoruz.En iyi ilk kesilmiş ağaç indüksiyonuna dayanan bu yaklaşım, genellikle daha iyi performansa yol açar ve toplam karar kuralının yorumlanabilir açıklamalarını sağlayabilir.Aynı zamanda hesaplama açısından çok daha hızlıdır ve büyük ölçekli veri madenciliği uygulamalarına daha uygun hale getirir."}
{"_id":"573ae3286d050281ffe4f6c973b64df171c9d5a5","text":"Dağınık sahnelerde çok sayıda farklı nesne sınıfını tespit etme sorununu ele alıyoruz.Geleneksel yaklaşımlar, görüntüye farklı sınıflandırıcılardan oluşan bir pilin birden fazla yerde ve ölçekte uygulanmasını gerektirir.Bu yavaş olabilir ve çok fazla eğitim verisi gerektirebilir, çünkü her sınıflandırıcı birçok farklı görüntü özelliğinin hesaplanmasını gerektirir.Özellikle, bağımsız olarak eğitilmiş dedektörler için, (çalışma zamanı) hesaplama karmaşıklığı ve (eğitim zamanı) örnek karmaşıklık ölçeği, tespit edilecek sınıf sayısı ile doğrusaldır.Sınıflar (ve\/veya görünümler) arasında paylaşılabilecek ortak özellikler bularak hesaplama ve örnek karmaşıklığını azaltan, artırılmış karar kütüklerine dayanan çok görevli bir öğrenme prosedürü sunuyoruz.Her sınıf için dedektörler bağımsız olarak değil, ortaklaşa eğitilir.Belirli bir performans seviyesi için, gereken toplam özellik sayısı ve dolayısıyla sınıflandırıcının çalışma süresi maliyetinin, sınıf sayısıyla yaklaşık olarak logaritmik olarak ölçeklendiği gözlenir.Ortak eğitim tarafından seçilen özellikler genel kenar benzeri özelliklerdir, oysa her sınıfı ayrı ayrı eğiterek seçilen özellikler daha fazla nesneye özgü olma eğilimindedir.Genel özellikler daha iyi genelleşir ve çok sınıflı nesne algılamanın hesaplama maliyetini önemli ölçüde azaltır."}
{"_id":"1e75a3bc8bdd942b683cf0b27d1e1ed97fa3b4c3","text":"Gauss süreçleri, devlet uzay modellerinde bilinmeyen dinamiklerin önceki varsayımlarının esnek spesifikasyonlarına izin verir.Gaussian süreç durum uzay modellerinde verimli Bayesian öğrenme için bir prosedür sunuyoruz, burada temsil, problemi önceki kovaryans yapısından türetilen yaklaşık özfonksiyonlar kümesine yansıtarak oluşur.Bu model ailesi altında öğrenme, dikkatle hazırlanmış bir parçacık MCMC algoritması kullanılarak gerçekleştirilebilir.Bu şema hesaplamalı olarak verimlidir ve yine de sorunun tamamen Bayesian tedavisine izin verir.Geleneksel sistem tanımlama araçlarına veya mevcut öğrenme yöntemlerine kıyasla, modeldeki belirsizliklerin rekabetçi performansını ve güvenilir niceliğini gösteriyoruz."}
{"_id":"142a799aac35f3b47df9fbfdc7547ddbebba0a91","text":"Model tabanlı 6D pozu renk verilerinde rafine edilmesi için yeni bir yaklaşım sunuyoruz.Kontur tabanlı poz izleme fikrini temel alarak, çevirisel ve rotasyonel bir güncellemeyi tahmin etmek için derin bir sinir ağı öğretiyoruz.Çekirdekte, nesne konturlarını hizalayarak poz güncellemesini yönlendiren, böylece herhangi bir açık görünüm modelinin tanımından kaçınan yeni bir görsel kayıp sunuyoruz.Önceki çalışmaların aksine, yöntemimiz yazışmasız, segmentasyonsuz, oklüzyonla başa çıkabilir ve görsel belirsizliklerin yanı sıra geometrik simetriye de agnostiktir.Ek olarak, kaba başlatmaya karşı güçlü bir sağlamlık gözlemliyoruz.Yaklaşım gerçek zamanlı olarak çalışabilir ve derinlik verisine ihtiyaç duymadan 3D ICP'ye yaklaşan poz accuracies üretir.Ayrıca, ağlarımız tamamen sentetik verilerden eğitilmiştir ve http:\/\/campar.in.tum adresindeki arıtma koduyla birlikte yayınlanacaktır.Tekrarlanabilirliği sağlamak için de\/Main\/FabianManhardt."}
{"_id":"046bf6fb90438335eaee07594855efbf541a8aba","text":"Kentleşmenin hızlı ilerlemesi birçok insanın hayatını modernize etti, ancak aynı zamanda trafik sıkışıklığı, enerji tüketimi ve kirlilik gibi büyük sorunlara neden oldu.Kentsel hesaplama, şehirlerde üretilen verileri (örneğin, trafik akışı, insan hareketliliği ve coğrafi veriler) kullanarak bu sorunları çözmeyi amaçlamaktadır.Kentsel bilgi işlem, kentsel algılama, veri yönetimi, veri analitiği ve hizmetin insanların hayatlarının, şehir işletim sistemlerinin ve çevrenin göze çarpmayan ve sürekli bir şekilde iyileştirilmesi için tekrarlayan bir sürece bağlanmasıdır.Kentsel hesaplama, bilgisayar bilimlerinin kentsel alanlar bağlamında ulaşım, inşaat mühendisliği, çevre, ekonomi, ekoloji ve sosyoloji gibi geleneksel şehirle ilgili alanların buluştuğu disiplinlerarası bir alandır.Bu makale ilk olarak, genel çerçevesini ve temel zorluklarını bilgisayar bilimleri perspektifinden tartışarak kentsel hesaplama kavramını tanıtmaktadır.İkincisi, kentsel hesaplama uygulamalarını, kentsel planlama, ulaşım, çevre, enerji, sosyal, ekonomi ve kamu güvenliği ve güvenliğinden oluşan ve her kategoride temsili senaryolar sunan yedi kategoriye ayırıyoruz.Üçüncüsü, kentsel hesaplamada ihtiyaç duyulan tipik teknolojileri, kentsel algılama, kentsel veri yönetimi, heterojen veriler arasında bilgi füzyonu ve kentsel veri görselleştirme ile ilgili dört kat olarak özetliyoruz.Son olarak, kentsel hesaplamanın geleceği hakkında bir görünüm veriyoruz, toplumda bir şekilde eksik olan birkaç araştırma konusunu öne sürüyoruz."}
{"_id":"970b4d2ed1249af97cdf2fffdc7b4beae458db89","text":"Her gün yaklaşık bir milyar çevrimiçi video izlendiğinde, bilgisayar görüşü araştırmalarında ortaya çıkan yeni bir sınır, videoda tanınma ve aramadır.Binlerce görüntü kategorisi içeren büyük ölçeklenebilir statik görüntü veri kümelerinin toplanması ve anons edilmesi için çok çaba harcanırken, insan eylem veri kümeleri çok geride kalıyor.Mevcut eylem tanıma veritabanları, oldukça kontrollü koşullar altında toplanan on farklı eylem kategorisinin sırasını içerir.Bu veri kümelerindeki son teknoloji performansı artık tavana yakın ve bu nedenle yeni ölçütlerin tasarımı ve oluşturulmasına ihtiyaç var.Bu sorunu gidermek için, dijitalleştirilmiş filmlerden YouTube'a kadar çeşitli kaynaklardan elde edilen yaklaşık 7,000 manuel açıklamalı klip içeren 51 eylem kategorisiyle güncellenen en büyük eylem video veritabanını topladık.Bu veritabanını eylem tanıma için iki temsili bilgisayar görüş sisteminin performansını değerlendirmek ve kamera hareketi, bakış açısı, video kalitesi ve oklüzyon gibi çeşitli koşullar altında bu yöntemlerin sağlamlığını keşfetmek için kullanıyoruz."}
{"_id":"3087289229146fc344560478aac366e4977749c0","text":"Bilgi teorisi son zamanlarda, şimdiye kadar insanın belirli duyusal, algısal ve algısal-motor işlevlerdeki kapasitesinin mümkün olduğundan daha kesin bir şekilde belirtmek için kullanılmıştır (5, 10, 13, 15, 17, 18).Mevcut makalede bildirilen deneyler teoriyi insan motor sistemine kadar genişletmektedir.Sadece temel kavramların, bilgi miktarının, gürültünün, kanal kapasitesinin ve bilgi iletim hızının uygulanabilirliği şu anda incelenecektir.Yeni yazarların formüle ettiği bu kavramlara genel aşinalık (4,11, 20, 22) varsayılır.Kesinlikle konuşursak, insanın motor sistemini davranışsal düzeyde, ilişkili duyusal mekanizmalardan izole bir şekilde inceleyemeyiz.Sadece tüm reseptör-nöral-etkileyici sistemin davranışını analiz edebiliriz.Nasıl..."}
{"_id":"64305508a53cc99e62e6ff73592016d0b994afd4","text":"RDF, anlamsal web ve veri alışverişi için verileri kodlamak için giderek daha fazla kullanılmaktadır.Farklı yaklaşımları takip eden RDF veri yönetimine hitap eden çok sayıda eser olmuştur.Bu yazıda bu eserlere genel bir bakış sunuyoruz.Bu inceleme, merkezileştirilmiş çözümleri (yedekleme yaklaşımları olarak adlandırılan), dağıtılmış çözümleri ve bağlantılı verileri sorgulamak için geliştirilen teknikleri dikkate alır.Her kategoride, okuyucuların farklı yaklaşımların tanımlayıcı özelliklerini anlamalarına yardımcı olacak daha fazla sınıflandırma sağlanır."}
{"_id":"6162ab446003a91fc5d53c3b82739631c2e66d0f","text":null}
{"_id":"29f5ecc324e934d21fe8ddde814fca36cfe8eaea","text":"Meme kanseri (BC) kadınlarda en sık görülen kanserdir ve tüm kadınların yaklaşık %10'unu hayatlarının bazı aşamalarında etkiler.Son yıllarda insidans oranı artmaya devam ediyor ve veriler, beş yıl tanıdan sonra hayatta kalma oranının %88, tanıdan 10 yıl sonra ise %80 olduğunu gösteriyor [1].Meme kanserinin erken tahmini, takip sürecindeki en önemli çalışmalardan biridir.Veri madenciliği yöntemleri, yanlış pozitif ve yanlış negatif kararların sayısını azaltmaya yardımcı olabilir [2,3].Sonuç olarak, veritabanlarındaki bilgi keşfi (KDD) gibi yeni yöntemler, çok sayıda değişken arasındaki kalıpları ve ilişkileri tanımlamaya ve kullanmaya çalışan tıbbi araştırmacılar için popüler bir araştırma aracı haline geldi ve veri kümelerinde depolanan tarihi vakaları kullanarak bir hastalığın sonucunu tahmin etti [4]."}
{"_id":"261e841c8e0175586fb193b1a199cefaa8ecf169","text":"Derin öğrenmeyi, bir dizeyi başka bir dize almak için stokastik bir şekilde düzenleyen morfolojik reenflection gibi görevlere nasıl uygulamalısınız?Bu tür diziden diziye görevlere yeni bir yaklaşım, giriş dizesini, daha sonra nöral sinir ağlarını kullanarak çıkış dizesini oluşturmak için kullanılan bir vektöre sıkıştırmaktır.Buna karşılık, olası tüm çıkış dizelerini puanlamak için sonlu durum dönüştürücü kullanan geleneksel mimariyi korumayı, ancak tekrarlayan ağların yardımıyla puanlama işlevini arttırmayı teklif ediyoruz.Bir çift yönlü LSTM yığını, bir transdüser arkının uygulandığı giriş bağlamını özetlemek için soldan sağa ve sağdan sola giriş dizesini okur.Bu öğrenilen özellikleri, ağırlıklandırılmış sonlu durum otomatı şeklinde hizalanmış çıkış dizgeleri üzerinde bir olasılık dağılımı tanımlamak için dönüştürücü ile birleştiriyoruz.Bu, özelliklerin el mühendisliğini azaltır, öğrenilen özelliklerin giriş dizesindeki sınırsız bağlamı incelemesine izin verir ve yine de dinamik programlama yoluyla kesin çıkarıma izin verir.Yöntemimizi morfolojik reenfleksiyon ve lemmatizasyon görevleriyle ilgili olarak gösteriyoruz."}
{"_id":"8f69384b197a424dfbd0f60d7c48c110faf2b982","text":null}
{"_id":"014b191f412f8496813d7c358ddd11d8512f2005","text":"Yüksek çözünürlüklü görüntü radarları, genişletilmiş nesnelerin hareketinin hızını ve yönünü tek bir gözlemden tahmin etmek için yeni fırsatlar açar.Radar sensörleri sadece radyal hızı ölçtüğünden, normalde nesnenin hız vektörünü belirlemek için bir izleme sistemi kullanılır.En erken birkaç kareden sonra sabit bir hız tahmin edilir, bu da çapraz trafik gibi belirli durumlara tepki vermek için önemli bir zaman kaybına neden olur.Aşağıdaki kağıt, genişletilmiş bir hedefin hız vektörünü belirlemek için sağlam ve modelsiz bir yaklaşım sunar.Kalman filtresinin aksine, zaman ve mekanda veri ilişkilendirmesi gerektirmez.Bir anlık ( 50 ms) ve hız vektörünün önyargısız tahmini mümkündür.Yaklaşımımız sinyaldeki gürültü ve sistematik varyasyonları (örneğin, tekerleklerin mikro Doppler'ı) ele alabilir.Radar sensörünün ölçüm hatalarıyla sadece radyal hızda değil, azimut pozisyonunda da başa çıkmak için optimize edilmiştir.Bu yöntemin doğruluğu, birden fazla radar sensörünün kaynaşmasıyla arttırılır."}
{"_id":"ad6d5e4545c60ec559d27a09fbef13fa538172e1","text":"Gelişmiş sürücü yardım sistemlerinde ve otonom sürüşte, radara dayalı güvenilir çevre algısı ve nesne takibi esastır.Yüksek çözünürlüklü radar sensörleri genellikle nesne başına birden fazla ölçüm sağlar.Bu durumda geleneksel nokta izleme algoritmaları artık geçerli olmadığından, son birkaç yılda genişletilmiş nesne izleme için yeni yaklaşımlar ortaya çıktı.Bununla birlikte, öncelikle lidar uygulamaları için tasarlanmıştır veya radarların ek Doppler bilgilerini atlarlar.Doppler bilgisini kullanan klasik radar tabanlı izleme yöntemleri çoğunlukla paralel trafiğin nokta takibi için tasarlanmıştır.Bu makalede sunulan ölçüm modeli, paralel ve çapraz trafik de dahil olmak üzere keyfi trafik senaryolarında yaklaşık dikdörtgen şekilli araçları izlemek için geliştirilmiştir.Kinematik duruma ek olarak, nesnenin geometrik durumunu belirlemeye ve izlemeye izin verir.Doppler bilgisini kullanmak modelde önemli bir bileşendir.Ayrıca, ne ölçüm ön işleme, veri kümeleme, ne de açık veri ilişkilendirme gerektirir.Nesne izleme için, ölçüm modeline uyarlanmış bir Rao-Blackwellized parçacık filtresi (RBPF) sunulur."}
{"_id":"965f8bb9a467ce9538dec6bef57438964976d6d9","text":"Otomatik insan yüz tanıma algoritmalarının doğruluğu, makyaj ve kılık değiştirmiş görünümler altında aynı konuları tanırken önemli ölçüde bozulabilir.Geliştirilmiş güvenlik ve gözetim kısıtlamalarının artırılması, kılık değiştirme ve \/ veya makyaj altındaki yüzler için yüz tanıma algoritmalarından daha fazla doğruluk gerektirir.Bu makale, kılık değiştirmiş ve makyajlı görünümler altında yüz tanıma algoritmalarının bu tür kovaryatlar altında geliştirilmesi için yeni bir veri tabanı sunmaktadır.Bu veritabanı, 410 farklı konudan 2460 görüntüye sahiptir ve gerçek çevre altında edinilir, makyaj ve kılık değiştirme kolariatlarına odaklanır ve ayrıca her görüntü için zemin gerçeği (göz camı, goggle, bıyık, sakal) sağlar.Bu, gelişmiş algoritmaların yüz tanıma sırasında bu tür önemli kılık özniteliğini tanımlama yeteneklerini otomatik olarak ölçmelerini sağlayabilir. Ayrıca, iki popüler ticari eşleştiriciden ve son yayınlardan karşılaştırmalı deneysel sonuçlar sunuyoruz.Deneysel sonuçlarımız, bu eşleyicilerin bu yüzleri otomatik olarak tanıma yeteneklerinde önemli bir performans bozulması olduğunu göstermektedir.Ayrıca bu kibritçilerden yüz tespit doğruluğunu analiz ediyoruz.Deneysel sonuçlar, bu kovaryatların altındaki yüzleri tanımadaki zorlukların altını çizer.Bu yeni veritabanının kamuya açık alanda bulunması, makyaj ve kılık değiştirmiş yüzlerin tanınmasında çok ihtiyaç duyulan araştırma ve geliştirmenin ilerlemesine yardımcı olacaktır."}
{"_id":"f8e32c5707df46bfcd683f723ad27d410e7ff37d","text":null}
{"_id":"32c8c7949a6efa2c114e482c830321428ee58d70","text":"Bu makale, son teknoloji ürünü GPU tabanlı yüksek verimli hesaplama sistemlerinin yeteneklerini tartışıyor ve hesaplama araştırma topluluğunun ele alabileceği yüksek etkili alanları vurgulayarak, tek çipli paralel hesaplama sistemlerinin ölçeklendirilmesindeki zorlukları ele alıyor.Nvidia Research, bu zorlukları gidermeye çalışan heterojen yüksek performanslı bir bilgi işlem sistemi için bir mimariyi araştırıyor."}
{"_id":"8890bb44abb89601c950eb5e56172bb58d5beea8","text":"Hedef odaklı bir iletişim politikası öğrenmek genellikle denetimli öğrenme algoritmalarıyla çevrimdışı veya takviye öğrenme (RL) ile çevrimiçi olarak gerçekleştirilir.Buna ek olarak, şirketler müşteriler ve eğitimli insan ajanları arasında büyük miktarlarda diyalog transkriptleri biriktirirken, enkoder-kodlayıcı yöntemleri popülerlik kazanmıştır, çünkü ajan ifadeleri doğrudan ifade düzeyinde ek açıklamalara ihtiyaç duymadan gözetim olarak ele alınabilir.Bununla birlikte, bu tür yaklaşımların potansiyel dezavantajlarından biri, diyalog düzeyindeki hususlara bakılmaksızın bir sonraki ajanın ifadesini miyop olarak üretmeleridir.Bu endişeyi gidermek için, bu makale, hem konuşma hem de diyalog düzeyinde hedef odaklı bir politikayı optimize edebilen, açıklanmayan korporadan öğrenmek için çevrimdışı bir RL yöntemini açıklar.Yeni bir ödül fonksiyonu tanıtıyoruz ve çevrimiçi kullanıcı etkileşimi veya açık bir durum alanı tanımı gerektirmeden çevrimdışı bir politika öğrenmek için hem politika hem de politika dışı politika gradyanını kullanıyoruz."}
{"_id":"589d84d528d353a382a42e5b58dc48a57d332be8","text":"Rutgers Ayak Bileği, rehabilitasyonda kullanılmak üzere tasarlanmış Stewart platform tipi haptik bir arayüzdür.Sistem, sanal gerçeklik tabanlı egzersizlere yanıt olarak hastanın ayağında altı derece özgürlük (DOF) direnci sağlar.Rutgers Ankle denetleyicisi gömülü bir Pentium kartı, pnömatik solenoid valfler, valf kontrolörleri ve ilişkili sinyal koşullandırma elektroniği içerir.Vaka çalışmamızda kullanılan rehabilitasyon egzersizi, sanal bir uçağı döngüler boyunca pilotluk yapmaktan oluşur.Egzersiz zorluğu, döngülerin sayısına ve yerleştirilmesine, sanal ortamdaki uçak hızına ve haptik arayüzün sağladığı direnç derecesine göre seçilebilir.Egzersiz verileri, bir Oracle veritabanında, gerçek zamanlı olarak şeffaf bir şekilde saklanır.Bu veriler, bir egzersiz sırasında ayak bileği pozisyonu, kuvvetler ve mekanik çalışmadan ve daha sonraki rehabilitasyon seanslarından oluşur.Tamamlanan döngü sayısı ve bunu yapmak için gereken süre de çevrimiçi olarak saklanır.Bir vaka çalışması, bu sistemi kullanarak inme sonrası dokuz ay boyunca bir hastaya sunulur.Sonuçlar, altı rehabilitasyon seansının üzerinde, hastanın Rutgers Ayak bileği ile ölçülen tork ve güç çıkışı artışlarıyla iyi örtüşen klinik güç ve dayanıklılık ölçümlerinde geliştiğini gösterdi.Ayrıca simülasyon sırasında görev doğruluğu ve koordinasyonunda ve hastanın yürüme ve merdiven tırmanma yeteneğinde önemli gelişmeler oldu."}
{"_id":"67161d331d496ad5255ad8982759a1c853856932","text":"Bu makale, sel felaketlerine karşı halkı uyarmak için erken uyarı sel sistemi için mimari önermektedir.Risk değerlendirmelerini üstlenmek için doğru veri toplama, tehlike izleme hizmetlerinin geliştirilmesi, riskle ilgili bilgilerle ilgili iletişim ve topluluk yanıt yeteneklerinin varlığı gibi dört unsur arasındaki bağlantılarla etkili bir erken uyarı sistemi geliştirilmelidir.Bu proje kablosuz sensör ağını kullanarak su seviyesini uzaktan izlemeye odaklanmaktadır.Proje ayrıca Global System for Mobile iletişim (GSM) ve kısa mesaj servisini (SMS) sensörlerden bilgisayara veri aktarmak veya ilgili kurbanın cep telefonu aracılığıyla doğrudan uyarmak için kullanıyor.Önerilen mimarinin, topluma yararlı olacak ve sel felaketi durumunda hayat kurtarmak için ihtiyati bir eylem olarak hareket edecek işleyen bir sisteme daha da geliştirilebileceği umulmaktadır."}
{"_id":"a5de09243b4b12fc4bcf4db56c8e38fc3beddf4f","text":"Son çalışmalar, kurumsal sosyal sistemlerin (ESS'ler) uygulanmasının, kuruluşları muazzam ekonomik getiriler ve rekabet avantajı ile sonuçlanan yeni bir sosyal iş paradigmasına aktaracağını göstermektedir.Sosyal işletme, sosyal işbirliği, içsel bilgi paylaşımı, gönüllü olarak kitlesel katılım ile karakterize edilen tamamen yeni bir çalışma ve örgütlenme şekli yaratır, sadece birkaçını adlandırın.Bu nedenle, ESS'lerin uygulanması, yeni çalışma ve örgütlenme tarzının benzersizliğini ele almalıdır.Bununla birlikte, bu büyük işletme sistemlerinin uygulanması hakkında bilgi eksikliği vardır.Bu makalenin amacı, ESS uygulamasının yönetim modelini incelemektir.Norveç'te dünya lideri bir enerji şirketi olan Statkraft'ta 'Stream' adı verilen sosyal intranetin uygulanmasını araştırmak için bir vaka çalışması yürütülmektedir.'Stream'in yönetişim modeli, kurumsal iletişim, insan kaynakları ve BT arasındaki yakın işbirliği ve hesap verebilirliği vurgular, bu da ESS'lerin uygulanmasının yönetiminde paradigma kaymasını ima eder.Uygulamadaki faydalar ve zorluklar da belirlenir.Çalışmada kazanılan bilgi ve anlayışlara dayanarak, şirkete ESS'nin uygulanmasının yönetişiminin iyileştirilmesinde yardımcı olmak için öneriler önerilmiştir.Çalışma, ESS'nin uygulanmasının yönetimi hakkında bilgi \/ know-how'a katkıda bulunur."}
{"_id":"5ca6217b3e8353778d05fe58bcc5a9ea79707287","text":"E-devlet her hükümetin gündeminin bir parçası ve parseli haline geldi.Birçok hükümet, hükümet operasyonları üzerindeki önemli etkilerini ve etkilerini benimsemiştir.Teknoloji mantrası daha yaygın hale geldikçe, hükümet hizmet kalitesini, daha iyi şeffaflığı ve daha fazla hesap verebilirliği artırmak için ajanslarında ve departmanlarında e-devlet politikasını başlatmaya karar verdi.Malezya'ya gelince, hükmet e-hükümetin dalgasından ilham alıyor, çünkü kuruluşu kamu hizmet sunumunun kalitesini ve aynı zamanda iç operasyonlarını artırabilir.Bu nitel çalışma, e-hükümet girişimlerinin durum uygulamasını bir vaka çalışması olarak araştıracak ve aynı zamanda e-hükümetteki üstün performansı göz önüne alındığında, Güney Kore hükümetini bir kıyaslama çalışması olarak kullanarak bu bulguların karşılaştırmalı bir değerlendirmesini sağlayacaktır.Bu çalışmanın bulguları, kamu yönetimi perspektifiyle ilişkili olarak iyileşme için potansiyel alanları vurgulayacak ve bu karşılaştırmalı yaklaşımdan da Malezya, e-devlet projelerinin başarısını sağlamak için Güney Kore'nin uygulamalarından bazı dersler öğrenebilir."}
{"_id":"2b2c30dfd3968c5d9418bb2c14b2382d3ccc64b2","text":"DBpedia, Vikipedi'den yapılandırılmış bilgileri çıkarmak ve bu bilgileri Web'de kullanılabilir hale getirmek için bir topluluk çabasıdır.DBpedia, Vikipedi'den türetilen veri kümelerine karşı sofistike sorgular sormanıza ve Web'deki diğer veri kümelerini Vikipedi verilerine bağlamanıza olanak tanır.DBpedia veri kümelerinin çıkarılmasını ve ortaya çıkan bilgilerin insan ve makine tüketimi için Web'de nasıl yayınlandığını anlatıyoruz.DBpedia topluluğundan ortaya çıkan bazı uygulamaları açıklıyoruz ve web sitesi yazarlarının kendi sitelerinde DBpedia içeriğini nasıl kolaylaştırabileceğini gösteriyoruz.Son olarak, DBpedia'yı Web'deki diğer açık veri kümeleriyle birbirine bağlamanın mevcut durumunu sunuyoruz ve DBpedia'nın ortaya çıkan açık veri ağı için nasıl bir çekirdek görevi görebileceğini özetliyoruz."}
{"_id":"92930f4279b48f7e4e8ec2edc24e8aa65c5954fd","text":"Kara para aklama operasyonlarının tespit sürecini desteklemek için banka müşterilerini profillemek için bir veri madenciliği yaklaşımı sunuyoruz.İlk olarak genel sistem mimarisini sunuyoruz ve daha sonra bu makale için ilgili bileşene odaklanıyoruz.Müşterileri kümeler halinde gruplandırmamıza ve daha sonra bir dizi sınıflandırma kuralı oluşturmamıza izin veren bir finansal kurumdan gerçek dünya verileri üzerinde yapılan deneyleri detaylandırıyoruz.Kurulan müşteri profillerinin ve oluşturulan sınıflandırma kurallarının uygunluğunu tartışıyoruz.Tanımlanan genel ajan tabanlı mimariye göre, bu kurallar şüpheli işlemlerin sinyallendirilmesinden sorumlu akıllı ajanların bilgi tabanına dahil edilecektir."}
{"_id":"8985000860dbb88a80736cac8efe30516e69ee3f","text":"Akıllı ev sensörlerini kullanan insan aktivitesi tanıma, akıllı ortamlarda her yerde bulunan hesaplamanın temellerinden biridir ve ortam destekli yaşam alanında yoğun bir araştırma geçiren bir konudur.Giderek daha fazla veri seti, makine öğrenme yöntemlerini gerektirir.Bu makalede, önceden hiçbir bilgi kullanmadan insan faaliyetlerini sınıflandırmayı öğrenen derin bir öğrenme modeli tanıtıyoruz.Bu amaçla, Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) Tekrarlayan Sinir Ağı üç gerçek dünya akıllı ev veri setine uygulandı.Bu deneylerin sonuçları, önerilen yaklaşımın doğruluk ve performans açısından mevcut olanlardan daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir."}
{"_id":"b31f0085b7dd24bdde1e5cec003589ce4bf4238c","text":"Etki alanı uyarlaması (DA), kaynak ve hedef arasındaki veri dağılımı uyuşmazlığına rağmen hedef veri üzerinde etkili bir tahminci öğrenmeyi amaçlayan transfer öğrenmedir.Bu makalede, aynı anda teorik olarak kurulmuş bir hata bağının üç terimini optimize eden çapraz alan görsel tanıma için yeni bir denetimsiz DA yöntemi sunuyoruz.Özellikle, önerilen DA yöntemi, yalnızca kaynak alan ve hedef alan arasındaki veri dağılımlarının farklılaşmasının değil, çoğu son teknoloji DA yönteminin yaptığı gibi azaldığı, aynı zamanda ayrımcı öğrenmeyi kolaylaştırmak için sınıflar arası mesafelerin de artırıldığı gizli bir paylaşılan özellik alt alanı arar.Ayrıca, önerilen DA yöntemi, sınıf etiketlerini paylaşılan alt alanda elde edilen özelliklerden seyrek olarak gerilerken, kaynak verilerdeki tahmin hatalarını en aza indirir ve kaynak ve hedef arasındaki etiket tutarlılığını sağlar.Negatif bilgi aktarımını daha fazla önlemek için veri aykırıları da hesaba katılır.Kapsamlı deneyler ve derinlemesine analiz, standart DA ölçütleri, yani 12 çapraz alan görüntü sınıflandırması görevinde sürekli olarak en son DA yöntemlerini aşan önerilen DA yönteminin etkinliğini doğrular."}
{"_id":"b9bc9a32791dba1fc85bb9d4bfb9c52e6f052d2e","text":"Yüksek boyutlu konfigürasyon uzaylarında tek katlı yol planlama problemlerini çözmek için basit ve verimli bir randomize algoritma sunulmaktadır.Yöntem, başlangıçta köklenmiş ve hedef yapılandırmaları olan iki Hızlı Keşifli Rastgele Ağaç (RRT) inşa ederek çalışır.Ağaçların her biri etraflarındaki alanı keşfeder ve aynı zamanda basit açgözlü bir sezgisel kullanarak birbirlerine doğru ilerler.Başlangıçta çarpışmasız kavrama ve manipülasyon görevlerinin otomatik grafik animasyonu için bir insan kolu (bir 7-DOF kinematik zinciri olarak modellenmiştir) için hareket planlamak için tasarlanmış olmasına rağmen, algoritma başarılı bir şekilde çeşitli yol planlama problemlerine uygulanmıştır.Hesaplamalı örnekler, 2D ve 3D'deki katı nesneler için çarpışmasız hareketler ve 3D çalışma alanında 6-DOF PUMA kolu için çarpışmasız manipülasyon hareketleri üretmeyi içerir.Bazı temel teorik analizler de sunulmaktadır."}
{"_id":"d967d9550f831a8b3f5cb00f8835a4c866da60ad","text":null}
{"_id":"6a686b525a84a87ca3e4d90a6704da8588e84344","text":"Bu iletişim, sıralı faz besleme ağı kullanarak dairesel polarize (CP) 2  2 yama dizisi sunar.Üç çalışma modunu birleştirerek, hem eksenel oran (AR) hem de empedans bant genişliği, daha önce yayınlanan sıralı tek katmanlı yama dizilerinden daha gelişmiş ve daha geniştir.Bu üç CP çalışma modu, yama elemanlarının kesikli köşelerini ve ardışık faz besleme ağını optimize ederek ayarlanmış ve eşleştirilmiştir.Önerilen yama dizisinin bir prototipi, tasarımı deneysel olarak doğrulamak için inşa edilmiştir.Ölçülen -10-dB empedans bant genişliği 1.03 GHz (5.20-6.23 GHz) ve ölçülen 3-dB AR bant genişliği 0.7 GHz (5.25-5.95 GHz) veya 5,5 GHz'in merkez frekansına karşılık gelen% 12,7'dir.Ölçülen zirve kazancı yaklaşık 12 dB'dir ve kazanç varyasyonu AR bant genişliği içinde 3 dB'den azdır."}
{"_id":"d97e3655f50ee9b679ac395b2637f6fa66af98c7","text":"Geri bildirim, 30 yıldan fazla bir süredir enerji korumasını teşvik etmek için bir strateji olarak incelenmiştir ve çalışmalar geniş ölçüde değişen sonuçlar bildirmektedir.Literatür incelemeleri, geri bildirimin etkinliğinin nasıl ve kime verildiğine bağlı olduğunu öne sürmüştür; ancak hem verilen geri bildirim türündeki hem de çalışma metodolojisindeki varyasyonlar sonuçların alınmasını zorlaştırmıştır.Mevcut makale, çözülmemiş sorunları tanımlamak için hem geri bildirim hem de proçevresel davranışla ilgili geçmiş teorik ve ampirik araştırmaları analiz eder ve 1976 ve 2010 yılları arasında yayınlanan 42 geri bildirim çalışmasının meta-analizini kullanarak enerji kullanımı hakkındaki geri bildirimin ne zaman ve nasıl etkili olduğuna dair bir dizi hipotezi test eder.Sonuçlar, geri bildirimin genel olarak etkili olduğunu, r = .071, p  .001, ancak etkilerde önemli bir varyasyon olduğunu göstermektedir (r -080 ila .480 arasında değişmektedir).Frekans, orta, karşılaştırma mesajı, süre ve diğer müdahalelerle (örneğin, hedef, teşvik) kombinasyon dahil olmak üzere bu ilişkiyi ılımlı hale getiren çeşitli tedavi değişkenleri bulundu.Genel olarak, sonuçlar, enerji korumasını teşvik etmek için umut verici bir strateji olarak geri bildirimin daha fazla kanıtını sunar ve gelecekteki araştırmaların, geri bildirimin nasıl ve kimin için en etkili olduğunu araştırmak için odaklanması gereken alanları önerir."}
{"_id":"697754f7e62236f6a2a069134cbc62e3138ac89f","text":null}
{"_id":"ee654db227dcb7b39d26bec7cc06e2b43b525826","text":null}
{"_id":"54e7e6348fc8eb27dd6c34e0afbe8881eeb0debd","text":"Bilim, sanat ve kültür sınırlarının ötesine geçen içerik tabanlı multimedya bilgi alımı, dünyanın her yerindeki sayısız medya çeşidini araştırmak için yeni paradigmalar ve yöntemler sunar.Bu anket, içerik tabanlı multimedya bilgi alımı ile ilgili 100+ yeni makaleyi gözden geçirir ve tarama ve arama paradigmaları, kullanıcı çalışmaları, duygusal hesaplama, öğrenme, semantik sorgular, yeni özellikler ve medya türleri, yüksek performans indeksleme ve değerlendirme tekniklerini içeren güncel araştırma yönlerindeki rollerini tartışır.Sanatın mevcut durumuna dayanarak, gelecek için büyük zorlukları tartışıyoruz."}
{"_id":"2902e0a4b12cf8269bb32ef6a4ebb3f054cd087e","text":"Görevle ilgili matematiksel modeli optimize etmek, istatistik ve öğrenme alanlarındaki en temel metodolojilerden biridir.Bununla birlikte, genel olarak tasarlanmış şematik yinelemeler, gerçek dünyadaki uygulamalarda karmaşık veri dağılımlarını araştırmakta zorlanabilir.Son zamanlarda, derin yayılımların (yani ağların) eğitimi, bazı belirli görevlerde umut verici bir performans kazanmıştır.Ne yazık ki, mevcut ağlar genellikle sezgisel olarak inşa edilir, bu nedenle ilkesel yorumlar ve sağlam teorik desteklerden yoksundur.Bu çalışmada, bu farklı mekanizmalar (yani model optimizasyonu ve derin yayılma) arasındaki boşlukları kapatmak için Propagation and Optimization based Deep Model (PODM) adlı yeni bir paradigma sunuyoruz.Bir yandan, model optimizasyonu için derinden eğitilmiş bir çözücü olarak PODM'yi kullanıyoruz.Genellikle teorik araştırmalardan yoksun olan bu mevcut ağ tabanlı yinelemelerden farklı olarak, zorlu nonconvex ve nonsmooth senaryolarında PODM için sıkı bir yakınsama analizi sunuyoruz.Öte yandan, model kısıtlamalarını gevşeterek ve uçtan uca eğitimler vererek, alan bilgisi (modeller olarak formüle edilmiş) ve gerçek veri dağıtımlarını (ağlar tarafından öğrenilmiş) entegre etmek için PODM tabanlı bir strateji geliştiriyoruz, bu da gerçek dünya uygulamalarına meydan okumak için genel bir çerçeve oluşturuyor.Kapsamlı deneyler teorik sonuçlarımızı doğrular ve bu son teknoloji yaklaşımlara karşı PODM'nin üstünlüğünü gösterir."}
{"_id":"5dca5aa024f513801a53d9738161b8a01730d395","text":"Bilinmeyen bir ortamın haritasını oluşturma ve aynı zamanda bu haritayı gezinmek için kullanma görevi, mobil robotik araştırmalarında merkezi bir sorundur.Bu makale, sonar kullanarak eş zamanlı haritalama ve yerelleştirmenin (CML) uyarlanabilir bir şekilde nasıl gerçekleştirileceği sorununu ele almaktadır.Stokastik haritalama, araç yerelleştirmesi ve çevre haritalamasını dahil etmek için genişletilmiş Kalman lter'i genelleştiren KML'ye özellik tabanlı bir yaklaşımdır.Haritaya yeni özellikler başlatmak, özellikleri haritalamak için ölçümleri eşleştirmek ve güncel olmayan özellikleri silmek için gecikmiş en yakın komşu veri birliği stratejisini kullanan stokastik haritalamanın bir uygulamasını anlatıyoruz.Fisher bilgileri açısından uyarlanabilir algılama için bir metrik tanıtıyoruz ve aracın hata eliptiklerinin alanlarının ve haritadaki özellik tahminlerinin toplamını temsil ediyor.Öngörülen sensör okumaları ve beklenen ölü kurtarma hataları, robotun her potansiyel eylemi için metriği tahmin etmek için kullanılır ve en düşük maliyeti veren eylem (yani, maksimum bilgi) seçilir.Bu teknik simülasyonlar, havadaki sonar deneyleri ve sualtı sonar deneyleri ile gösterilmiştir.Sonuçlar 1) Hareketin uyarlanabilir kontrolü ve 2) Hareketin ve taramanın uyarlanabilir kontrolü için gösterilmiştir.Araç, çevredeki seçici olarak di rent nesnelerini keşfetme eğilimindedir.Bu adaptif algoritmanın performansı düz çizgi hareketinden ve rastgele hareketten daha üstün olduğu gösterilmiştir."}
{"_id":"5eb1e4bb87b0d99d62f171f1eede90c98bf266ab","text":"Kablosuz güç aktarımı, kablosuz sensör ağındaki enerji sorunlarını temelden ele almak için umut verici bir teknolojidir.Böyle bir teknolojinin etkili bir şekilde çalışmasını sağlamak için, ağın içinde seyahat etmek için bir şarj cihazı taşımak için bir araca ihtiyaç vardır.Öte yandan, bir mobil baz istasyonunun sabit bir istasyona göre önemli avantajlar sunduğu iyi tanınmıştır.Bu makalede, mobil baz istasyonunun kablosuz şarj aracında birlikte bulunmasıyla ilgili ilginç bir sorunu araştırıyoruz.Seyahat yolunu, durma noktalarını, şarj programını ve akış yönlendirmesini ortaklaşa optimize eden bir optimizasyon problemini inceliyoruz.Çalışmamız iki adımda gerçekleştirilir.İlk olarak, sıfır seyahat süresini varsayan idealize edilmiş bir problemi inceliyoruz ve bu idealize edilmiş soruna yakın bir optimal çözüm geliştiriyoruz.İkinci adımda, sıfır olmayan seyahat süresi ile pratik bir çözümün nasıl geliştirileceğini gösteriyoruz ve bu çözüm ile orijinal soruna bilinmeyen optimal çözüm arasındaki performans boşluğunu ölçüyoruz."}
{"_id":"229547ed3312ee6195104cdec7ce47578f92c2c6","text":"Bu makale, firmaların dinamik yeteneklerinin bir endüstride diferansiyel firma performansının ortaya çıkışını nasıl açıklayabileceğini araştırıyor.Hem stratejik hem de organizasyonel teoriden gelen içgörüleri sentezleyen, dinamik yeteneklerin performansla ilgili dört özelliği önerilmiştir: dinamik yetenek konuşlandırmasının zamanlaması, alternatif kaynak yapılandırmalarının araştırılmasının bir parçası olarak taklit edilmesi, dinamik yetenek konuşlandırmasının maliyeti ve dinamik yeteneklerin konuşlandırılmasını öğrenme.Teorik önermeler, bu özelliklerin diferansiyel firma performansının ortaya çıkmasına nasıl katkıda bulunduğunu öne sürerek geliştirilmiştir.Dinamik yeteneğin, bir firmanın evrimsel değişim süreçlerini yönlendiren bir dizi rutin olarak modellendiği resmi bir model sunulur.Modelin simülasyonu, dinamik kapasite konuşlandırması yoluyla değişim sürecine ilişkin bilgiler verir ve teorik önermelerin rafine edilmesine izin verir.Bu çalışmanın ilginç bulgularından biri, dinamik yeteneklerin firmalar arasında eş final olmasına rağmen, dinamik kapasite dağıtımının maliyetleri ve zamanlaması firmalar arasında farklılık gösterirse, firmalar arasında sağlam performans farklılıkları ortaya çıkabileceğidir."}
{"_id":"b533b13910cc0de21054116715988783fbea87cc","text":"Günümüzde internet üzerinden giderek artan sayıda kamu ve ticari hizmet kullanılmaktadır, böylece bilgi güvenliği, bilgisayar ağlarına karşı koruma amaçlı saldırılara karşı kullanılan toplum bilgisinde daha önemli bir konu haline gelmektedir.Başka bir şekilde, bazı veri madenciliği teknikleri de izinsiz giriş tespitine katkıda bulunur.Saldırı tespiti için kullanılan bazı veri madenciliği teknikleri iki sınıfa ayrılabilir: yanlış saldırı tespiti ve anomali saldırı tespiti.Yanlış kullanım, her zaman sistemin bilinen hassasiyetinden yararlanan bilinen saldırılara ve zararlı faaliyetlere atıfta bulunur.Anomali genel olarak bir müdahaleyi gösterebilen genel bir aktivite anlamına gelir.Bu makalede, saldırı tespiti için veri madenciliği tekniklerinin kullanıldığı 23 ilgili makale arasında karşılaştırma yapılmıştır.Çalışmalarımız, Yapay Sinir Ağı (ANN), Destek Vektör Makinesi (SVM) ve Çok Değişkenli Adaptif Regresyon Spline (MARS) gibi veri madenciliği ve yumuşak hesaplama tekniklerine genel bir bakış sunmaktadır.Bu kağıt karşılaştırmasında, IDS veri madenciliği teknikleri ve saldırı tespiti için kullanılan tuple'lar arasında gösterilmiştir.Bu 23 ilgili makalede, 7 araştırma makalesi ANN ve 4 tanesi SVM kullanıyor, çünkü ANN ve SVM diğer modellere ve yapılara göre daha güvenilir.Buna ek olarak, 8 araştırma DARPA1998 tuples ve 13 araştırma KDDCup1999'u kullanmaktadır, çünkü standart tuple'lar diğerlerinden çok daha güvenilirdir.Şu anda en iyi saldırı tespit modeli yoktur.Bununla birlikte, müdahale tespiti için gelecekteki araştırma yönleri bu makalede araştırılmalıdır.Anahtar Kelimeler Saldırı tespiti, veri madenciliği, ANN"}
{"_id":"a69fd2ad66791ad9fa8722a3b2916092d0f37967","text":"Kentsel düzenleri örnek olarak sentezlemek için etkileşimli bir sistem sunuyoruz.Yöntemimiz aynı anda hem yapı tabanlı bir sentez hem de görüntü tabanlı bir sentez gerçekleştirerek makul bir sokak ağı ve havadan görüntü görüntüleri ile tam bir kentsel düzen oluşturur.Yaklaşımımız, gerçek dünyadaki kentsel alanların yapısını ve görüntü verilerini ve örnek olarak karmaşık düzenleri kolayca ve etkileşimli olarak oluşturmak için birkaç üst düzey işlem sağlamak için bir sentez algoritması kullanır.Kullanıcı, düşük seviyeli yapısal detaylardan endişe duymadan birleştirme, genişletme ve harmanlama gibi bir dizi işlemle yeni kentsel düzenler oluşturabilir.Ayrıca, örnek kentsel düzen parçalarını harmanlama yeteneği, yeni sentetik içerik oluşturmak için güçlü bir yol sağlar.Sistemimizi, her biri yüzlerce ile binlerce şehir bloğu ve parsel arasında değişen birkaç gerçek dünya kentinden örnek parçalar kullanarak kentsel düzenler oluşturarak gösteriyoruz."}
{"_id":"9b8be6c3ebd7a79975067214e5eaea05d4ac2384","text":"Gradiyan alçalmasının yerel bir en aza indirgeyiciye yakınlaştığını gösteriyoruz, neredeyse kesinlikle rastgele başlatma ile.Bu, Kararlı Manifold Teoremi'nin dinamik sistemler teorisinden uygulanmasıyla kanıtlanmıştır."}
{"_id":"75235e03ac0ec643e8a784f432e6d1567eea81b7","text":"Madencilik veri akışları, son on yılda araştırma ilgisinin odak noktası olmuştur.Donanım ve yazılım ilerlemeleri, her zamankinden daha hızlı veri üretimi sunarak bu araştırma alanının önemine katkıda bulunmuştur.Bu hızlı oluşturulan veriler veri akışları olarak adlandırılmıştır.Kredi kartı işlemleri, Google aramaları, bir şehirdeki telefon görüşmeleri ve diğerleri tipik veri akışlarıdır.Birçok önemli uygulamada, bu akış verilerini gerçek zamanlı olarak analiz etmek kaçınılmazdır.Geleneksel veri madenciliği teknikleri, veri akışı madenciliğinin ihtiyaçlarını ele almada yetersiz kalmıştır.Randomizasyon, yaklaşım ve adaptasyon, yeni teknikler geliştirmek veya bir akış ortamında çalışmasını sağlamak için çıkışları benimsemek için yaygın olarak kullanılmıştır.Bu makale, veri akışı madenciliği alanındaki önemli kilometre taşlarını ve sanatın durumunu gözden geçiriyor.Gelecekteki öngörüler de sunulmaktadır.C  2011 Wiley Periyodik, Inc."}
{"_id":"2327ad6f237b37150e84f0d745a05565ebf0b24d","text":"Bit coin, yaygın kabul gören ilk dijital para birimidir.Ödemeler takma adlar arasında yapılırken, Bit coin güçlü gizlilik garantileri sunamaz: ödeme işlemleri kamuya açık merkezi olmayan bir deftere kaydedilir ve bundan çok fazla bilgi çıkarılabilir.Zero coin (Miers et al., IEEE S&P 2013), ödemenin kaynağından gelen işlemleri kaldırarak bu gizlilik sorunlarının bazılarını ele alır.Yine de, ödemelerin varış noktalarını ve miktarlarını ortaya koyuyor ve işlevsellik açısından sınırlı.Bu makalede, güçlü gizlilik garantileri ile tam teşekküllü bir defter tabanlı dijital para birimi oluşturuyoruz.Sonuçlarımız, sıfır bilgili Succinct Bilginin Etkileşimsiz Tartışmalarında (zk-SNARKs) son gelişmelerden yararlanmaktadır.İlk olarak, merkezi olmayan anonim ödeme şemalarını (DAP şemaları) formüle ediyor ve inşa ediyoruz.Bir DAP şeması, kullanıcıların birbirlerine doğrudan özel olarak ödeme yapmalarını sağlar: ilgili işlem, ödemenin kaynağını, varış noktasını ve aktarılan tutarı gizler.İnşaatın güvenliğinin resmi tanımlarını ve kanıtlarını sunuyoruz.İkinci olarak, DAP şeması yapımımızın pratik bir özeti olan Zero Cash'i inşa ediyoruz.Sıfır nakitte, işlemler 1 kB'den daha azdır ve 6 ms'nin altında sürer - daha az anonim Sıfır madeni paradan daha verimli ve düz Bit madeni para ile rekabet eder."}
{"_id":"3d08280ae82c2044c8dcc66d2be5a72c738e9cf9","text":"Kullanıcıları ve öğeleri içerik özelliklerinin gizli faktörlerinin doğrusal kombinasyonları olarak temsil eden hibrit bir matris faktorizasyon modeli sunuyorum.Model, soğuk başlangıç veya seyrek etkileşim veri senaryolarında (hem kullanıcı hem de öğe meta verilerini kullanarak) hem işbirlikçi hem de içerik tabanlı modellerden daha iyi performans gösterir ve en azından etkileşim verilerinin bol olduğu saf bir işbirlikçi matris faktörizasyon modelini gerçekleştirir.Ek olarak, model tarafından üretilen özellik gömmeleri, semantik bilgileri kelime gömme yaklaşımlarını anımsatan bir şekilde kodlar ve bunları etiket önerileri gibi bir dizi ilgili görev için kullanışlı hale getirir."}
{"_id":"25d1a2c364b05e0db056846ec397fbf0eacdca5c","text":"Matrix faktorizasyon tabanlı yöntemler, örneğin temel bir sorunun, bir terim-doküman matrisi verilen belge kümeleme veya eş-kümeleme kelimeleri ve belgeleri gerçekleştirmek olduğu, diyadik veri analizinde popüler hale gelir.Negatif olmayan matris üç faktörlü (NMTF) eş kümelenme için umut verici bir araç olarak ortaya çıkar, negatif olmayan, yani U P 0; S P 0; V P 0: Bu makalede X USV'nin ortogonalite kısıtlamalarıyla takip edildiği ortogonal NMTF için çok katlı güncellemeler geliştiririz, UU 14; I.Çeşitli belge veri setleri üzerinde yapılan deneyler, yöntemimizin belge kümelemesi için iyi çalıştığını ve polisemous kelimeleri eş kümeleme kelimeleri ve belgeler aracılığıyla ortaya çıkarmada yararlı olduğunu göstermektedir.2010 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"461ac81b6ce10d48a6c342e64c59f86d7566fa68","text":"Bu yayın, IEEE'nin telif hakkı taşımadığı makaleleri yeniden yazdırmayı içerir.Bu makaleler için tam metin IEEE Xplore'da mevcut değildir."}
{"_id":"c03fb606432af6637d9d7d31f447e62a855b77a0","text":"Akademik olarak başarılı öğrencilerin çalışmalarıyla meşgul olduğuna dair kanıtlar olmasına rağmen, öğrenci katılımını açıkça tanımlamak zor olmuştur.Öğrenci katılımı genellikle sosyal ve akademik olmak üzere iki boyuta sahip olarak yorumlanır.Sosyal medya ve dijital teknolojilerin hızla benimsenmesi, öğrencilerin katılımını iyileştirmek için bunları kullanmaya artan ilgiyi sağlamıştır.Bu makale, birinci sınıf psikoloji öğrencisi kohortu arasında Facebook kullanımını inceliyor ve öğrencilerin çoğunluğunun (%94) Facebook hesaplarına sahip olmasına ve Facebook'ta günde ortalama bir saat geçirmesine rağmen, kullanımın ağırlıklı olarak sosyal olduğu tespit edildi.Kişilik faktörleri kullanım kalıplarını etkiledi, daha vicdanlı öğrenciler Facebook'u daha az vicdanlı öğrencilerden daha az kullanma eğilimindeydi.Bu makale, sosyal katılımı akademik katılımı artırabilecek şekilde teşvik etmek yerine, Facebook'un dikkat dağıtıcı bir etki olarak faaliyet gösterme olasılığının daha yüksek olduğunu savunuyor."}
{"_id":"171071069cb3b58cfe8e38232c25bfa99f1fbdf5","text":"Çevrimiçi sosyal paylaşım siteleri, tamamen yeni bir kendini sunma yöntemini ortaya çıkardı.Bu siber sosyal araç, kişiliği ve kimliği incelemek için yeni bir analiz sitesi sağlar.Mevcut çalışma, narsisizm ve benlik saygısının sosyal ağ sitesi Facebook.com'da nasıl tezahür ettiğini inceler.Benlik saygısı ve narsisistik kişilik öz raporları York Üniversitesi'ndeki 100 Facebook kullanıcısından toplandı.Katılımcı Web sayfaları da kendi kendini tanıtıcı içerik özelliklerine göre kodlanmıştır.Korelasyon analizleri, narsisizmde daha yüksek ve benlik saygısında daha düşük olan bireylerin, daha büyük çevrimiçi aktivitenin yanı sıra bazı kendi kendini teşvik eden içeriklerle ilişkili olduğunu ortaya koydu.Cinsiyet farklılıklarının, bireysel Facebook kullanıcıları tarafından sunulan kendi kendini tanıtıcı içerik türünü etkilediği bulundu.Sosyal ağ sitelerinde narsisizmin ve özsaygının etkileri ve gelecekteki araştırma yönleri tartışılmaktadır."}
{"_id":"5e30227914559ce088a750885761adbb7d2edbbf","text":"Gençler, İnternet'teki sosyal ağlara katılmak için kişisel bilgilerden özgürce vazgeçeceklerdir.Daha sonra, ebeveynleri günlüklerini okuduklarında şaşırırlar.Topluluklar, çevrimiçi gençler tarafından yayınlanan kişisel bilgilerden öfkelenir ve kolejler kampüsteki ve dışındaki öğrenci etkinliklerini takip eder.Gençler ve öğrenciler tarafından kişisel bilgilerin yayınlanmasının sonuçları vardır.Bu makale, bir gizlilik paradoksunu tanımlayarak sosyal ağlardaki gizlilik sorunları üzerindeki kargaşayı tartışacak; kamuya açık alana karşı özel; ve sosyal ağ gizlilik sorunları.Sonunda önerilen gizlilik çözümlerini ve gizlilik paradoksunu çözmeye yardımcı olmak için atılabilecek adımları tartışacaktır."}
{"_id":"6c394f5eecc0371b43331b54ed118c8637b8b60d","text":"Çok bölümlü güç bölücünün yeni bir tasarım formülü, geniş izolasyon performansı elde etmek için türetilmiştir.Türetilmiş tasarım formülü, tek başına sonlandırılmış filtre tasarım teorisine dayanmaktadır.Bu makale, önerilen tasarım formülünün geçerliliğini göstermek için çok bölümlü güç bölücünün birkaç simülasyonunu ve deneysel sonuçlarını sunar.Deneyler, çok oktavlı izolasyon karakteristiğine sahip çok bölümlü güç bölücünün mükemmel performansını göstermektedir."}
{"_id":"d12e3606d94050d382306761eb43b58c042ac390","text":"Öğrencilerin yerleştirme testlerinde başarıya (veya başarısızlığa) yol açan faktörleri anlamak ilginç ve zorlu bir sorundur.Merkezi yerleştirme testleri ve gelecekteki akademik başarılar ilgili kavramlar olarak kabul edildiğinden, yerleştirme testlerinin arkasındaki başarı faktörlerinin analizi, akademik başarının anlaşılmasına ve potansiyel olarak iyileştirilmesine yardımcı olabilir.Türkiye'de Ortaöğretim Geçiş Sistemi'nden büyük ve özellikli zengin bir veri seti kullanan bu çalışmada, ortaöğretim yerleştirme testi sonuçlarını tahmin etmek için modeller geliştirdik ve bu tahmin modelleri üzerinde duyarlılık analizi kullanarak en önemli tahmincileri belirledik.Sonuçlar, C5 karar ağacı algoritmasının bekleme numunesinde %95 doğrulukla en iyi tahmin edici olduğunu, ardından destek vektör makinelerinin (%91 doğrulukla) ve yapay sinir ağlarının (%89 doğrulukla) takip ettiğini gösterdi.Lojistik regresyon modelleri, dördünün %82 ile en az doğru ve genel doğruluğa sahip olduğu ortaya çıktı.Duyarlılık analizi, önceki test deneyiminin, bir öğrencinin bursu olup olmadığı, öğrencinin kardeş sayısı, önceki yılların not ortalamasının yerleştirme testi puanlarının en önemli tahmincileri arasında olduğunu ortaya koydu.2012 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"75859ac30f5444f0d9acfeff618444ae280d661d","text":"Multibiyometrik sistemler, birçok büyük ölçekli biyometrik uygulamada (örneğin, FBI-IAFIS, Hindistan'daki UIDAI sistemi) giderek daha fazla de-ployed ediliyor, çünkü daha düşük hata oranları ve unibiometrik sistemlere kıyasla daha büyük nüfus kapsamı gibi çeşitli avantajlara sahipler.Bununla birlikte, multibiyometrik sistemler, her kullanıcı için birden fazla biyometrik şablonun (örneğin, parmak izi, iris ve yüz) depolanmasını gerektirir, bu da kullanıcı gizliliği ve sistem güvenliği için artan riskle sonuçlanır.Bireysel şablonları korumanın bir yolu, yalnızca biyometrik bir kriptosistem kullanarak ilgili şablondan oluşturulan güvenli eskizleri saklamaktır.Bu, birden fazla skeçlerin depolanmasını gerektirir.Bu makalede, bir kullanıcının birden fazla şablonunu aynı anda tek bir güvenli taslak olarak korumak için özellik düzeyinde bir füzyon çerçevesi önermekteyiz.Başlıca katkılarımız şunları içerir: (1) önerilen özellik düzeyinde füzyon çerçevesinin iki iyi bilinen biyometrik kriptosistem, isim, bulanık kasa ve bulanık bağlılık kullanılarak pratik uygulanması ve (2) önerilen multibiyometrik kriptosistemlerde iki farklı veri tabanına (bir gerçek ve bir sanal multimodal veritabanı) dayanan, her biri parmak izi, iris ve yüz olmak üzere en popüler üç biyometrik model içeren eşleştirme doğruluğu ve güvenlik arasındaki takasın ayrıntılı analizi.Deneysel sonuçlar, burada önerilen her iki multibiometrik kriptosistemin de, unibiometrik muadillerine kıyasla daha yüksek güvenlik ve eşleme performansına sahip olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"98e03d35857f66c34fa79f3ea0dd2b4e3b670044","text":null}
{"_id":"65227ddbbd12015ba8a45a81122b1fa540e79890","text":"Bir Web sayfasının önemi, okuyucuların ilgi alanlarına, bilgi ve tutumlarına bağlı olan doğal olarak öznel bir konudur.Ancak Web sayfalarının göreceli önemi hakkında objektif olarak söylenebilecek çok şey var.Bu makale, Web sayfalarını objektif ve mekanik olarak derecelendirmek için bir yöntem olan PageRank'i, onlara ayrılan insan ilgisini ve dikkatini seçici bir şekilde ölçüyor.PageRank'i idealleştirilmiş rastgele bir Web sörfçüsüyle karşılaştırıyoruz.PageRank'i çok sayıda sayfa için nasıl bilimsel olarak hesaplayacağımızı gösteriyoruz.Ayrıca, PageRank'i arama ve kullanıcı navigasyonuna nasıl uygulayacağımızı gösteriyoruz."}
{"_id":"0a202f1dfc6991a6a204eaa5e6b46d6223a4d98a","text":"İyi özellikler identi ed ve çerçeveden çerçeveye izlenemediği sürece hiçbir özellik tabanlı görüş sistemi çalışamaz.Her ne kadar kendini takip etmek büyük ölçüde çözülmüş bir problem olsa da, iyi izlenebilen ve dünyadaki fiziksel noktalara karşılık gelen özellikleri seçmek hala zordur.Biz, izleyicinin nasıl çalıştığına dayandığı için inşaat tarafından en uygun olan bir özellik seçim kriteri ve dünyadaki noktalara karşılık gelmeyen oklüzyonları, disoklüzyonları ve özellikleri algılayabilen bir özellik izleme yöntemi önermektedir.Bu yöntemler, ne görüntü dönüşümleri altında çalışmak için önceki Newton-Raphson tarzı arama yöntemlerini genişleten yeni bir izleme algoritmasına dayanmaktadır.Performansı birkaç simülasyon ve deneyle test ediyoruz."}
{"_id":"4f640c1338840f3740187352531dfeca9381b5c3","text":"Madencilik sıralı desenler sorunu yakın zamanda [AS95]'te tanıtıldı.Her dizinin işlem-zamanı tarafından sipariş edilen işlemlerin bir listesi olduğu ve her işlemin bir dizi öğe olduğu bir dizi dizi veri tabanı verilir.Sorun, kullanıcı-speci ed minimum desteği ile tüm ardışık kalıpları keşfetmektir, burada bir kalıbın desteği, deseni içeren veri dizilerinin sayısıdır.Sıralı bir desen örneği, müşterilerin % 5'i Foundation'ı ve Ringworld'ü bir işlemde satın aldı, ardından  Second Foundation'ı daha sonraki bir işlemde » izledi.Sorunu şu şekilde genelleştiriyoruz.İlk olarak, bir desende bitişik elemanlar arasında minimum ve \/ veya maksimum bir zaman periyodu belirten zaman kısıtlamaları ekleriz.İkinci olarak, sıralı bir desenin bir elemanındaki öğelerin aynı işlemden gelmesi gerektiği kısıtlamasını gevşetiriz, bunun yerine öğelerin işlem süreleri kullanıcı-speci ed zaman penceresinde olan bir dizi işlemde bulunmasına izin veririz.Üçüncüsü, öğeler üzerinde kullanıcı-de ned taksonomisi (bir hiyerarşi) göz önüne alındığında, sıralı desenlerin taksonominin tüm seviyelerindeki öğeleri içermesine izin veriyoruz.Bu genelleştirilmiş sıralı kalıpları keşfeden yeni bir algoritma olan GSP'yi sunuyoruz.Sentetik ve gerçek hayattaki verileri kullanarak yapılan ampirik değerlendirme, GSP'nin [AS95]'de sunulan AporiAll algoritmasından çok daha hızlı olduğunu göstermektedir.GSP, veri dizilerinin sayısı ile doğrusal olarak ölçeklenir ve ortalama veri dizilimi boyutuna göre çok iyi ölçeklendirme özelliklerine sahiptir.Ayrıca, Bilgisayar Bilimleri Bölümü, Wisconsin Üniversitesi, Madison."}
{"_id":"4282abe7e08bcfb2d282c063428fb187b2802e9c","text":"Dolgu kullanan vakaların kademeli olarak artmasıyla birlikte, tıbbi olmayan profesyoneller veya deneyimsiz hekimler tarafından tedavi edilen ve komplikasyonlarla sonuçlanan hasta vakaları da artmaktadır.Burada, dolgu enjeksiyonları aldıktan sonra akut komplikasyonlar yaşayan ve adipoz kaynaklı kök hücre (ADSC'ler) tedavisi ile başarılı bir şekilde tedavi edilen 2 hastayı rapor ediyoruz.Vaka 1, tıbbi olmayan bir profesyonel tarafından alnında, glabellasında ve burnunda dolgu (Restylane) enjeksiyonu alan 23 yaşında bir kadın hastaydı.Enjeksiyonundan bir gün sonra, 33 cm deri nekrozu ile inflamasyon gözlendi.Vaka 2, nazal dorsumda ve özel bir klinikte hyaluronik asit jeli (Juvederm) dolgu enjeksiyonu alan 30 yaşında bir kadındı.Dolgu enjeksiyonlu alanda eritema ve şişlik geliştirdi Her hastanın abdominal subkutan dokusundan toplanan ADSC'leri içeren bir çözelti subkutan ve dermis seviyelerinde lezyona enjekte edildi.Yaralar ek tedavi olmadan iyileşti.Sürekli takip ile, her iki hasta da ameliyat sonrası 6 ay boyunca sadece ince doğrusal yara izleri yaşadı.Adipoz kaynaklı kök hücreleri kullanarak, dolgu enjeksiyonundan sonra cilt nekrozunun akut komplikasyonlarını başarılı bir şekilde tedavi ettik, bu da çok daha az yara izine neden oldu ve sadece yara iyileşmesinde değil, aynı zamanda estetikte de daha tatmin edici sonuçlar elde edildi."}
{"_id":"3198e5de8eb9edfd92e5f9c2cb325846e25f22aa","text":null}
{"_id":"bdf434f475654ee0a99fe11fd63405b038244f69","text":"Recidivism tahmin puanları, yüz binlerce mahkmun ceza ve gözetimini belirlemek için ABD genelinde kullanılır.Bu tür bir recidivism tahmin puan üreteci, Northpointe'nin Kaliforniya ve Florida gibi eyaletlerde kullanılan Alternatif Yaptırımlar (COMPAS) için Islah Suçu Yönetimi Profillemesidir ve geçmiş araştırmalar, siyah mahkumlara karşı belirli adalet ölçütlerine göre önyargılı olduğunu göstermiştir.Bu ırksal önyargıya karşı koymak için, recidivism'i öngören ve ırksal önyargıyı ortadan kaldırmak için eğitilen düşmanca bir şekilde eğitilmiş bir sinir ağı sunuyoruz.Modelimizin sonuçlarını COMPAS ile karşılaştırırken, tahmin edici bir doğruluk kazanırız ve üç adalet önleminden ikisini elde etmeye yaklaşırız: eşitlik ve oran eşitliği.Modelimiz herhangi bir tahmin ve demografiye genelleştirilebilir.Bu araştırma parçası, recidivism tahmini gibi yüksek bahisli gerçek dünyadaki bir uygulamada bilimsel çoğaltma ve basitleştirme örneğine katkıda bulunur."}
{"_id":"33fad977a6b317cfd6ecd43d978687e0df8a7338","text":"Bu makale, yerel ikili desenlere ve örnek ve prototip dağılımlarının parametrik olmayan ayrımcılığına dayanan gri ölçekli ve rotasyon değişmez doku sınıflandırmasına teorik olarak çok basit, ancak verimli, çok çözünürlüklü bir yaklaşım sunar.Yöntem, auniform olarak adlandırılan belirli yerel ikili kalıpların yerel görüntü dokusunun temel özellikleri olduğunu ve bunların oluşum histogramının çok güçlü bir doku özelliği olduğunu kabul etmeye dayanmaktadır.Açısal uzayın herhangi bir nicelemesi için ve herhangi bir mekansal çözünürlük için auniformo kalıplarını tespit etmeye izin veren genelleştirilmiş gri ölçekli ve rotasyon değişmez operatör sunumunu türetiyoruz ve çoklu çözünürlük analizi için birden fazla operatörü birleştirmek için bir yöntem sunuyor.Önerilen yaklaşım, gri ölçekli varyasyonlar açısından çok sağlamdır, çünkü operatör, tanımı gereği, gri ölçeğin herhangi bir monoton dönüşümüne karşı değişmezdir.Bir diğer avantaj, operatör küçük bir mahallede birkaç işlem ve bir arama tablosu ile gerçekleştirilebildiği için hesaplama basitliğidir.Sınıflandırıcının belirli bir dönme açısında eğitildiği ve diğer dönme açılarından alınan örneklerle test edildiği gerçek dönme değişmezlik problemlerinde elde edilen mükemmel deneysel sonuçlar, basit dönme değişmez yerel ikili kalıpların oluşum istatistikleri ile iyi bir ayrımcılığa ulaşılabileceğini göstermektedir.Bu operatörler, yerel görüntü dokusunun mekansal konfigürasyonunu karakterize eder ve yerel görüntü dokusunun kontrastını karakterize eden dönme değişmez varyans ölçümleriyle birleştirerek performans daha da geliştirilebilir.Bu ortogonal ölçümlerin ortak dağılımlarının rotasyon değişmez doku analizi için çok güçlü araçlar olduğu gösterilmiştir.Endeks TerimleriNonparametrik, doku analizi, Outex, Brodatz, dağılım, histogram, kontrast."}
{"_id":"8ade5d29ae9eac7b0980bc6bc1b873d0dd12a486","text":null}
{"_id":"12a97799334e3a455e278f2a995a93a6e0c034bf","text":"Bu makale, geleneksel dizi etiketleme çerçevesini genelleştiren ve dağıtılmış temsillerden yararlanan Çince kelime segmentasyonuna gömme eşleştirme yaklaşımı önermektedir.Eğitim ve tahmin algoritmaları doğrusal zaman karmaşıklığına sahiptir.Önerilen modele dayanarak, benchmark corpora üzerinde açgözlü bir segmenter geliştirilir ve değerlendirilir.Deneyler, açgözlü segmenterimizin önceki nöral ağ tabanlı kelime segmenterlerine göre daha iyi sonuçlar elde ettiğini ve performansı, basit özellik setine ve eğitim için harici kaynakların bulunmamasına rağmen, son teknoloji yöntemleriyle rekabet ettiğini göstermektedir."}
{"_id":"5c1ab86362dec6f9892a5e4055a256fa5c1772af","text":"3G sistemlerinin uzun vadeli evriminin (LTE) spesifikasyonu şu anda 3GPP'de 2007 sonunda hazır spesifikasyonun hedef tarihi ile devam etmektedir.Evrimleşmiş radyo erişim ağı (RAN), OFDM teknolojisine dayanan yeni bir radyo arayüzü ve radyo işlevselliğinin baz istasyonlarına dağıtıldığı kökten farklı bir RAN mimarisini içerir.RAN mimarisinin dağıtılmış doğası, dağıtılmış bir devir şeması da dahil olmak üzere dağıtılmış bir şekilde çalışan yeni radyo kontrol algoritmaları ve prosedürleri gerektirir.LTE'deki teslim prosedürünün en önemli yönleri, birkaç ayrıntı dışında 3GPP'ye zaten yerleşmiştir.Bu yazıda LTE erişim içi teslim prosedürüne genel bir bakış sunmakta ve kullanıcı tarafından algılanan performans yönlerine odaklanan performansını değerlendirmekteyiz.Bir TCP üretim noktasından paket iletmenin gerekliliğini araştırıyoruz, teslim sırasında sipariş paketi teslimi sorununu analiz ediyoruz ve bunun için basit bir çözüm öneriyoruz.Son olarak, HARQ\/ARQ durum atkısının radyo verimliliği üzerindeki etkisini araştırıyoruz.Sonuçlar, ne kullanıcının performansı ne de radyo verimliliğinin LTE'nin yer değiştirme tabanlı teslim prosedürü ile tehlikeye girmediğini göstermektedir."}
{"_id":"3fb91bbffa86733fc68d4145e7f081353eb3dcd8","text":"Elektromiyografi (EMG) sinyalleri klinik\/biyomedikal uygulamalar, Evolveable Hardware Chip (EHW) geliştirme ve modern insan bilgisayar etkileşimi için kullanılabilir.Kaslardan elde edilen EMG sinyalleri, algılama, ayrışma, işleme ve sınıflandırma için gelişmiş yöntemler gerektirir.Bu makalenin amacı, EMG sinyal analizi için çeşitli metodolojileri ve algoritmaları, sinyali ve doğasını anlamanın etkili ve etkili yollarını sağlamak için göstermektir.Ayrıca, EMG'yi kullanarak, protez el kontrolü, kavrama tanıma ve insan bilgisayar etkileşimi ile ilgili uygulamalara odaklanan bazı donanım uygulamalarına da işaret ediyoruz.Çeşitli EMG sinyal analiz yöntemlerinin performansını göstermek için bir karşılaştırma çalışması da verilmektedir.Bu makale araştırmacılara EMG sinyalini ve analiz prosedürlerini iyi anlamalarını sağlar.Bu bilgi, daha güçlü, esnek ve verimli uygulamalar geliştirmelerine yardımcı olacaktır."}
{"_id":"ab71da348979c50d33700bc2f6ddcf25b4c8cfd0","text":null}
{"_id":"6cc4a3d0d8a278d30e05418afeaf6b8e5d04d3d0","text":null}
{"_id":"6180a8a082c3d0e85dcb9cec3677923ff7633bb9","text":"Yirmi yıl önce bilgi sistemleri araştırmasının (ISR) başlatılmasıyla, bilgi sistemlerinin (IS) alanının dikkati idari sistemlerin ve bireysel araçların ötesine geçti.Milyonlarca kullanıcı Facebook'a giriş yapıyor, iPhone uygulamalarını indiriyor ve merkezi olmayan iş organizasyonları oluşturmak için mobil hizmetleri kullanıyor.Bu yeni dinamikleri anlamak, BT eserlerinin bir kategorisi olarak dijital altyapılara dikkat eden alanı gerektirecektir.Literatürün son teknoloji ürünü bir incelemesi, dijital altyapılara artan bir ilgiyi ortaya koyuyor, ancak alanın henüz araştırma çabalarının merkezine altyapı koymadığını da doğruluyor.Bu kaymaya yardımcı olmak için IS araştırması için üç yeni yön önermekteyiz: (1) BT eserinin ayrı bir türü olarak dijital altyapının doğasına dair teoriler, sui generis; (2) tüm geleneksel IS araştırma alanlarını şekillendiren ilişkisel yapılar olarak dijital altyapılar; (3) belirgin IS fenomenleri olarak değişim ve kontrol paradoksları.Uzunlamasına, büyük ölçekli sosyoteknik fenomenlerin nasıl çalışılacağına dair önerilerle sonuçlanırken, İS araştırmasına rehberlik eden geleneksel kategorilerin sınırlamalarına dikkat etmeye çalışıyoruz."}
{"_id":"e83a2fa459ba921fb176beacba96038a502ff64d","text":"etiket(ler) Etiket Sınıfı c) b) a) 7.3 Entegrasyon Stratejileri 241 Kombinasyon stratejisi (kombinasyon şeması olarak da adlandırılır), bireysel sınıflandırıcıların çıktısını birleştirmek için kullanılan bir tekniktir.Soyut düzeydeki en popüler kombinasyon stratejileri, yalnızca en çok oy alan sınıfa bir girdi deseni atanan çoğunluk oy kurallarına dayanmaktadır (bkz. Bölüm 7.2).İki sınıflandırıcı birleştirildiğinde, mantıksal bir VE veya mantıksal bir OR operatörü tipik olarak kullanılır.İkiden fazla sınıflandırıcı entegre edildiğinde, AND\/OR kuralları birleştirilebilir.Örneğin, bir biyometrik sistem \"parmak izi OR (yüz ve el geometrisi)\" üzerinde çalışabilir; yani, bir kullanıcının tanıma için bir parmak izi veya hem yüz hem de el geometrisi sunmasını gerektirir.Sınıf kümesi azaltma, lojistik gerileme ve Borda sayımları, sınıflandırıcıların rütbe etiketlerine göre birleştirilmesinde en çok kullanılan yaklaşımlardır (Ho, Hull ve Srihari, 1994).Sınıf kümesi indirgemesinde, altkümenin mümkün olduğunca küçük olması ve hala gerçek sınıfı içermesi amacıyla sınıfların bir altkümesi seçilir.Birden fazla modaliteden çoklu alt kümeler tipik olarak bir birlik veya alt kümelerin bir kesişimi kullanılarak birleştirilir.Lojistik gerileme ve Borda sayım yöntemleri toplu olarak sınıf kümesi yeniden sıralama yöntemleri olarak adlandırılır.Buradaki amaç, verilen sınıfların konsensüs sıralamasını türetmek ve böylece gerçek sınıfın en üst sırada yer almasıdır.Rank etiketleri bir indeksleme\/geri alma sisteminde entegrasyon için çok yararlıdır.Bir biyometrik geri alma sistemi tipik olarak sipariş edilen bir aday listesi çıkarır (büyük olasılıkla eşleşmeler).Bu sıralı listenin en üst öğesi doğru bir eşleşme olması en muhtemel olanıdır ve listenin alt kısmı en az olası eşleşmedir.Güven değerlerini birden fazla modaliteden birleştirmek için en popüler kombinasyon şemaları toplam, ortalama, medyan, ürün, minimum ve maksimum kurallardır.Kittler et al.(1998), bu popüler şemaların altında yatan matematiksel temeli anlamak amacıyla teorik bir çerçeve geliştirmiştir.Deneyleri, toplam veya ortalama şemanın pratikte tipik olarak çok iyi performans gösterdiğini gösterdi.Toplam kuralının kullanılmasındaki bir sorun, farklı modalitelerden gelen güvenlerin (veya puanların) normalleştirilmesi gerektiğidir.Bu normalleşme tipik olarak güven ölçümlerini farklı modalitelerden ortak bir alana haritalandırmayı içerir.Örneğin, bir biyometrik sistem bir mesafe puanı (daha düşük puan, daha benzer desenler) verebilirken, bir diğeri bir benzerlik puanı (daha yüksek puan, daha benzer desenler) verebilir ve böylece puanlar toplam kuralı kullanılarak doğrudan birleştirilemez.En basit haliyle, bu normalleşme sadece mesafe puanlarının işaretini tersine çevirmeyi içerebilir, böylece daha yüksek bir puan daha yüksek bir benzerliğe karşılık gelir.Daha karmaşık bir formda, normalleşme, her bir modaliteden güven değerlerinin dağılımlarını tahmin ederek eğitim verilerinden öğrenilebilen doğrusal olmayan olabilir.Daha sonra puanlar, sıfır ortalama, birim varyansa sahip olacak şekilde çevrilir ve ölçeklendirilir ve daha sonra hiperbolik teğet fonksiyonu kullanılarak (0,1) sabit bir aralıkla yeniden biçimlendirilir.Normalleştirme için tahmini dağılımları parametrelendirmenin cazip olduğunu unutmayın.Bununla birlikte, dağıtımların bu tür parametrelendirilmesi dikkatli kullanılmalıdır, çünkü biyometrik sistemlerin hata oranları tipik olarak çok küçüktür ve dağıtımların kuyruklarını tahmin etmede küçük bir hata, hata tahminlerinde önemli bir değişikliğe neden olabilir (bkz. Şekil 7.3).Diğer bir yaygın uygulama, her bir modalite için farklı ölçekleme faktörlerini (ağırlıklarını) eğitim verilerinden hesaplamaktır, böylece kombine sınıflandırıcının doğruluğu maxi7 Multimodal Biyometrik Sistemler 242 mizedir.Bu ağırlıklı toplam kuralının, bileşen sınıflandırıcılarının farklı güçleri (yani farklı hata oranları) olduğunda basit toplam kuralından daha iyi çalışması beklenir.Şekil 7.3. a) Bir parmak izi doğrulama sistemi için orijinal ve sahtekâr dağıtımlar (Jain ve ark., 2000) ve sahtekâr dağıtım için Normal bir yaklaşım.Görsel olarak, Normal yaklaşım iyi görünüyor, ancak FMR'nin FAR (Yanlış Kabul Oranı) ve (1-FNMR) olarak adlandırıldığı B'deki ROC'lerde gösterildiği gibi parametrik olmayan tahmine kıyasla performansta önemli bir düşüşe neden oluyor.Elsevier.Biyometrik sistemlerdeki çoklu modaliteleri birleştirmek için bazı şemalar da teorik bir bakış açısıyla incelenmiştir.Teorik bir analiz yoluyla, Daugman (1999b), güçlü bir biyometrik ve zayıf bir biyometrik, AND veya OR oylama kurallarını kullanarak soyut bir seviye kombinasyonu ile birleştirilirse, kombinasyonun performansının iki bireysel biyometrikten daha kötü olacağını gösterdi.Hong, Jain ve Pankanti'nin (1999) teorik analizi, AND\/OR oylama stratejilerinin performansı ancak belirli koşullar yerine getirildiğinde arttırabileceğini ve Daugman'ın bulgularını doğruladığını gösteriyor.Analizleri ayrıca, güven seviyesi füzyonunun zayıf ve güçlü bir biyometrik birleştirme durumunda bile genel performansı önemli ölçüde iyileştirmesi beklendiğini gösterdi.Kittler et al.(1998), toplam (veya ortalama) kuralın diğer kuralları neden aştığını açıklamak için bir duyarlılık analizi başlattı.Toplam kuralın, posterior olasılıklar (güven değerleri) tahmininde bireysel sınıflandırıcıların hata oranlarına diğer benzer kurallardan (örneğin \"ürün\" kuralı) daha az hassas olduğunu gösterdiler.Toplam kuralının, aynı posterior olasılıkların farklı tahminlerini birleştirmek için en uygun olduğunu iddia ederler (örneğin, farklı sınıflandırıcı başlatmalardan kaynaklanır).Prabhakar ve Jain (2002), toplam ve ürün kurallarını Neyman-Pearson kombinasyon şeması ile karşılaştırdı ve ilişkili özellikleri birleştirirken ürün kuralının toplam kuralından daha kötü olduğunu ve hem toplam kuralının hem de ürün kurallarının zayıf ve güçlü sınıflandırıcıları birleştirirken Neyman Pearson kombinasyon şemasından daha düşük olduğunu gösterdi.0 20 40 60 80 100 0 1 2 3 4 5 6 7 Normalleştirilmiş Eşleştirme Puanı Pe rc en ta ge ( % ) Imposter Orijinal Parametrik Olmayan İmposter Dağıtımı Normal İmposter Dağıtımı Orijinal Dağıtımı 0 1 2 3 4 5 50 55 65 75 75 80 90 95 100 Yanlış Kabul Oranı (%) G en ui ne A cc ep ta nc e R at e (% ) Nonparametrik İmposter Dağıtımı Kullanarak Normal Dağıtımılma"}
{"_id":"b4894f7d6264b94ded94181d54c7a0c773e3662b","text":"Gait analizi son zamanlarda popüler bir araştırma alanı haline geldi ve nörodejeneratif hastalıkların klinik teşhisine yaygın olarak uygulandı.Kalça ve diz eklem açılarını yakalamak için çeşitli düşük maliyetli sensör tabanlı ve görüş tabanlı sistemler geliştirilmiştir.Bununla birlikte, bu sistemlerin performansları doğrulanmamıştır ve birbirleriyle karşılaştırılmıştır.Bu çalışmanın amacı, bir deney kurmak ve sensör tabanlı bir sistemin performanslarını birden fazla atalet ölçüm birimi (IMU'lar), markör algılamalı görme tabanlı bir yürüyüş analiz sistemi ve normal yürüyüş sırasında kalça ve diz eklem açılarını yakalamada işaretsiz bir görme tabanlı sistem ile karşılaştırmaktır.Elde edilen ölçümler, yer gerçeği ölçümü olarak goniometrelerden elde edilen verilerle doğrulandı.Sonuçlar, IMU'lar tabanlı sensör sisteminin küçük hatalarla mükemmel performans verdiğini, görüş sistemlerinin ise biraz daha büyük hatalarla kabul edilebilir sonuçlar verdiğini göstermektedir."}
{"_id":"0e78b20b27d27261f9ae088eb13201f2d5b185bd","text":"Özellik seçimi için algoritmalar iki geniş kategoriye ayrılır: Öğrenme algoritmasının kendisini, özelliklerin kullanışlılığını değerlendirmek için kullanan ambalajlar ve verilerin genel özelliklerine dayanarak özellikleri sezgisel olarak değerlendiren filtreler.Büyük veritabanlarına uygulama için, filtreler çok daha hızlı oldukları için ambalajlardan daha pratik olduğu kanıtlanmıştır.Bununla birlikte, mevcut filtre algoritmalarının çoğu yalnızca ayrık sınıflandırma problemleriyle çalışır.Bu makale, sürekli ve ayrık problemlere uygulanabilen hızlı, korelasyona dayalı bir filtre algoritmasını tanımlar.Algoritma genellikle naif Bayes, örnek tabanlı öğrenme, karar ağaçları, yerel ağırlıklı regresyon ve model ağaçlar için bir ön işleme adımı olarak kullanıldığında iyi bilinen ReliefF öznitelik tahmincisinden daha iyi performans gösterir.ReliefF'nin yaptığından daha fazla özellik seçimi gerçekleştirir - veri boyutsallığını çoğu durumda yüzde elli oranında azaltır.Ayrıca, önceden işlenmiş verilerden inşa edilen karar ve model ağaçları genellikle önemli ölçüde daha küçüktür."}
{"_id":"1b65af0b2847cf6edb1461eda659f08be27bc76d","text":"Doğrusal modellerde tahmin için yeni bir yöntem önermekteyiz.'lasso', katsayıların mutlak değerinin bir sabitten daha az olduğu toplamına tabi olan karelerin artık toplamını en aza indirir.Bu kısıtlamanın doğası gereği, bazı katsayılar şapka üretme eğilimi tam olarak 0'dır ve bu nedenle yorumlanabilir modeller verir.Simülasyon çalışmalarımız, kementin hem alt küme seçiminin hem de sırt gerilemesinin bazı olumlu özelliklerinden hoşlandığını göstermektedir.Alt küme seçimi gibi yorumlanabilir modeller üretir ve sırt gerilemesinin kararlılığını sergiler.Ayrıca Donoho ve Johnstone tarafından yapılan adaptif fonksiyon tahmini çalışmaları ile ilginç bir ilişki vardır.Lasso fikri oldukça geneldir ve çeşitli istatistiksel modellerde uygulanabilir: genelleştirilmiş regresyon modellerine ve ağaç tabanlı modellere uzantılar kısaca açıklanmıştır."}
{"_id":"3a8aa4cc6142d433ff55bea8a0cb980103ea15e9","text":null}
{"_id":"75cbc0eec23375df69de6c64e2f48689dde417c5","text":"Düşük maliyetli Microsoft Kinect sensörünün icadıyla, yüksek çözünürlüklü derinlik ve görsel (RGB) algılama yaygın kullanım için kullanılabilir hale gelmiştir.Kinect sensörü tarafından sağlanan derinlik ve görsel bilgilerin tamamlayıcı doğası, bilgisayar görüşündeki temel sorunları çözmek için yeni fırsatlar açar.Bu makale, son Kinect tabanlı bilgisayar görme algoritmaları ve uygulamalarının kapsamlı bir incelemesini sunmaktadır.Gözden geçirilmiş yaklaşımlar, Kinect sensörü aracılığıyla ele alınabilecek veya geliştirilebilecek görme problemlerinin türüne göre sınıflandırılır.Kapsanan konular arasında ön işleme, nesne izleme ve tanıma, insan aktivite analizi, el hareketi analizi ve iç mekan 3-D haritalama yer almaktadır.Her bir yöntem kategorisi için, ana algoritmik katkılarını ana hatlarıyla sıralıyor ve RGB meslektaşlarına kıyasla avantajlarını \/ farklılıklarını özetliyoruz.Son olarak, bu alandaki zorluklara ve gelecekteki araştırma eğilimlerine genel bir bakış veriyoruz.Bu makalenin Kinect tabanlı bilgisayar görme araştırmacıları için bir öğretici ve referans kaynağı olarak hizmet etmesi bekleniyor."}
{"_id":"aa358f4a0578234e301a305d8c5de8d859083a4c","text":"Bu makale, derinlik sensörleri ile gerçek zamanlı insan aksiyonu tanıma için siparişler adı verilen yeni bir görsel temsil sunuyor.Bir orderlet, bir grup düşük seviye özelliği arasında ordinal deseni yakalayan orta seviye bir özelliktir.İskeletler için, bir orderlet bir grup eklem arasında belirli mekansal ilişkiyi yakalar.Bir derinlik haritası için, bir emir, bir alt bölge grubu arasındaki şekil bilgisinin karşılaştırmalı bir ilişkisini karakterize eder.Orderlet temsili iki güzel özelliğe sahiptir.İlk olarak, küçük gürültüye duyarsızdır, çünkü bir sipariş sadece bireysel özellikler arasındaki karşılaştırmalı ilişkiye bağlıdır.İkincisi, çerçeve düzeyinde bir temsildir, böylece gerçek zamanlı çevrimiçi eylem tanıma için uygundur.Deneysel sonuçlar, çevrimiçi eylem tanıma ve çapraz çevre eylem tanıma konusundaki üstün performansını göstermektedir."}
{"_id":"30f1ea3b4194dba7f957fd6bf81bcaf12dca6ff8","text":"Vardiya azaltma gibi artımlı ayrıştırma teknikleri verimlilikleri sayesinde popülerlik kazanmıştır, ancak büyük bir sorun devam etmektedir: arama açgözlüdür ve dinamik programlamanın aksine tüm alanın (hatta ışın araması ile) sadece küçük bir kısmını araştırır.Şaşırtıcı bir şekilde, dinamik programlamanın aslında birçok kayma azaltıcı ayrıştırıcı için, özellik değerlerine dayanan \"eşdeğer\" yığınları birleştirerek mümkün olduğunu gösteriyoruz.Empirik olarak, algoritmamız son teknoloji ürünü kayma azaltıcı bağımlılık ayrıştırıcısı üzerinde doğrulukta bir kayıp olmadan beş kat hız sağlar.Daha iyi arama da daha iyi öğrenmeye yol açar ve son ayrıştırıcımız daha önce bildirilen tüm bağımlılık ayrıştırıcılarını İngilizce ve Çince için geride bırakır, ancak çok daha hızlıdır."}
{"_id":"422d9b1a05bc33fcca4b9aa9381f46804c6132fd","text":"Bazı sorgular sadece makineler tarafından cevaplanamaz.Bu tür sorguların işlenmesi, veritabanından eksik olan bilgileri sağlamak, hesaplamalı olarak zor işlevleri yerine getirmek ve sonuçları bulanık kriterlere göre eşleştirmek, sıralamak veya toplamak için insan girdisi gerektirir.CrowdDB, ne veritabanı sistemlerinin ne de arama motorlarının yeterli şekilde cevaplayamadığı sorguları işlemek için kalabalık kaynak kullanımı yoluyla insan girdisini kullanır.SQL'i hem karmaşık sorgular yapmak için bir dil hem de verileri modellemenin bir yolu olarak kullanır.CrowdDB, geleneksel veritabanı sistemlerinin birçok yönünden yararlanırken, önemli farklılıklar da vardır.Kavramsal olarak, büyük bir değişiklik, sorgu işleme için geleneksel kapalı dünya varsayımının insan girdisi için tutmamasıdır.Uygulama perspektifinden bakıldığında, kitle kaynaklı verileri talep etmek, entegre etmek ve temizlemek için insan odaklı sorgu operatörlerine ihtiyaç vardır.Dahası, performans ve maliyet, işçi afinitesi, eğitim, yorgunluk, motivasyon ve konum dahil olmak üzere bir dizi yeni faktöre bağlıdır.CrowdDB'nin tasarımını tanımlıyoruz, Amazon Mechanical Turk'ü kullanarak ilk deney setini bildiriyoruz ve kitle kaynaklı sorgu işleme sistemlerinin geliştirilmesinde gelecekteki çalışmalar için önemli yolları ana hatlarıyla anlatıyoruz."}
{"_id":"edc2e4e6308d7dfce586cb8a4441c704f8f8d41b","text":"Bu makalede, ortalama fonksiyonların dağıtık minimizasyonu için iki yeni iletişim verimli yöntem sunuyoruz.İlk algoritma, herhangi bir yerel algoritmanın yerel bir alt soruna yaklaşık bir çözüm döndürmesine izin veren DANE algoritmasının [20] kesin olmayan bir varyantıdır.Böyle bir stratejinin DANE'nin teorik garantilerini önemli ölçüde etkilemediğini gösteriyoruz.Aslında, yaklaşımımız sağlamlaştırma stratejisi olarak görülebilir, çünkü yöntem pratikte ortaya çıkan veri bölünmesi konusunda DANE'den önemli ölçüde daha iyi davranmaktadır.DANE algoritmasının iletişim karmaşıklığı alt sınırlarına uymadığı iyi bilinmektedir.Bu boşluğu kapatmak için, yalnızca iletişim alt sınırlarıyla uyuşmayan, aynı zamanda tamamen birinci dereceden bir kahin kullanılarak da uygulanabilen AIDE adı verilen ilk yöntemin hızlandırılmış bir varyantını önermekteyiz.Ampirik sonuçlarımız, AIDE'nin makine öğrenimi uygulamalarında doğal olarak ortaya çıkan ayarlarda diğer iletişim verimli algoritmalardan daha üstün olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"c677166592b505b80a487fb88ac5a6996fc47d71","text":"Makale, geçmiş ve şimdiki sonuçları büyük ölçekli karmaşık sistemlerin merkezi olmayan kontrolü alanında gözden geçirir.Merkeziyetsizleşme, ayrışma ve sağlamlığa vurgu yapılır.Bu metodolojiler, yüksek boyutsallık, bilgi yapısı kısıtlamaları, belirsizlik ve gecikmeler gibi büyük ölçekli karmaşık sistemlerde ortaya çıkan belirli zorlukların üstesinden gelmek için etkili araçlar olarak hizmet eder.Bu içerikte gelecekteki araştırmalar için çeşitli muhtemel konular tanıtılmaktadır.Genel bakış, merkezi olmayan kontrolün ağ bağlantılı kontrol sistemlerine genişletilmesini sağlama potansiyellerinden dolayı birbirine bağlı dinamik sistemlerdeki son ayrışma yaklaşımlarına odaklanmıştır.# 2008 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"0debd1c0b73fc79dc7a64431b8b6a1fe21dcd9f7","text":"Özellik seçimi, sınıflandırma doğruluğunu artırabilir ve sınıflandırmanın hesaplama karmaşıklığını azaltabilir.Saldırı tespit sistemlerinde (IDS) veri özellikleri, her zaman, bazı sınıflandırmaların yalnızca birkaç örneği varken, diğerlerinin birçok örneği olduğu dengesiz sınıflandırma problemini ortaya koymaktadır.Bu dengesizlik açıkça sınıflandırma verimliliğini sınırlayabilir, ancak bunu ele almak için çok az çaba sarf edilmiştir.Bu makalede, IDS'de, nüfus evrimi için özel bir hakimiyet yöntemi ve önceden tanımlanmış çoklu hedefli arama olmak üzere iki strateji kullanan çok nesnel sorun için bir şema önerilmiştir.Trafiği sadece normal ve anormal arasında değil, aynı zamanda anormallik tipine göre de ayırt edebilir.Planımıza dayanarak, NSGA-III iyi performansa sahip yeterli bir özellik alt kümesi elde etmek için kullanılır.Gelişmiş bir çok objektif optimizasyon algoritması (I-NSGA-III), yeni bir niş koruma prosedürü kullanılarak daha da ileri sürülmektedir.En az seçilmiş özelliklere sahip bireyi seçen bir önyargı-seçim sürecinden ve hedeflerinin maksimum toplam ağırlığına sahip bireyi seçen bir uyum-seçim sürecinden oluşur.Deneysel sonuçlar, I-NSGA-III'ün dengesizlik problemini daha az örneği olan sınıflar için daha yüksek sınıflandırma doğruluğu ile hafifletebileceğini göstermektedir.Dahası, hem daha yüksek sınıflandırma doğruluğuna hem de daha düşük hesaplama karmaşıklığına ulaşabilir.2016 Elsevier B.V. tarafından yayınlandı."}
{"_id":"5a4a53339068eebd1544b9f430098f2f132f641b","text":"Derin gizli değişken modeller, yüksek boyutlu verilerin gösterimlerini denetimsiz bir şekilde öğrenir.Son zamanlarda yapılan bir dizi çaba, istatistiksel olarak bağımsız varyasyon eksenlerini birbirinden ayıran, genellikle objektif fonksiyonun uygun modifikasyonlarını tanıtarak öğrenme temsillerine odaklanmıştır.Bu büyüyen edebiyat gövdesini, gizli kodun seyrekliği, temsillerin bijektivitesi ve ampirik veri dağılımının desteklenmesi arasındaki takasları açıkça temsil eden kanıtların alt sınırının genelleştirilmesini formüle ederek sentezliyoruz.Amacımız, bloklar içinde bir dereceye kadar korelasyona izin verirken değişken bloklarını birbirinden ayıran hiyerarşik gösterimleri öğrenmek için de uygundur.Bir dizi veri kümesi üzerinde yapılan deneyler, öğrenilen gösterimlerin yorumlanabilir özellikler içerdiğini, ayrık nitelikleri öğrenebildiğini ve görünmeyen faktörler kombinasyonlarına genelleştirebildiğini göstermektedir."}
{"_id":"4b19be501b279b7d80d94b2d9d986bf4f8ab4ede","text":null}
{"_id":"8ba965f138c1178aef09da3781765e300c325f3d","text":"Elektromiyogram veya EMG sinyali çok küçük bir sinyaldir; görüntüleme amacıyla veya daha ileri analiz işlemi için geliştirmek için bir sistem gerektirir.Bu makale, düşük maliyetli fizyoterapi EMG sinyal alma sisteminin gelişimini iki kanal girişi ile sunar.Satın alma sisteminde, her iki giriş sinyali de bir diferansiyel amplifikatör ile güçlendirilir ve EMG sinyalinin doğrusal zarfını elde etmek için sinyal ön işleme tabi tutulur.Elde edilen EMG sinyali daha sonra dijitalleştirilir ve çizilmek üzere bilgisayara gönderilir."}
{"_id":"01413e1fc981a8c041dc236dcee64790e2239a36","text":"Örnek kümeleme, belge özetleme ve sensör yerleştirme dahil olmak üzere makine öğrenimindeki çok çeşitli sorunlar, kısıtlı alt modül maksimizasyon problemleri olarak atılabilir.Son zamanlarda bu sorunlar için dağıtılmış algoritmalar geliştirmeye yönelik birçok çaba harcanmıştır.Bununla birlikte, bu sonuçlar yüksek sayıda mermi, suboptimal yaklaşım oranları veya her ikisinden de muzdariptir.Sıralı ayardaki mevcut algoritmaları dağıtılmış ayara getirmek için bir çerçeve geliştiriyoruz, sadece sabit sayıda MapReduce turunda birçok ayar için en uygun yaklaşım oranlarına ulaşıyoruz.Tekniklerimiz ayrıca bir matroid kısıtlamasına tabi monoton olmayan maksimizasyon için hızlı bir sıralı algoritma verir."}
{"_id":"0451c923703472b6c20ff11185001f24b76c48e3","text":"Ağa bağlı ve işbirlikçi robotlar için ortaya çıkan uygulamalar, ajan grupları için hareket koordinasyonu çalışmasını motive eder.Örneğin, ajan gruplarının gözetim, keşif ve çevresel izleme de dahil olmak üzere çeşitli yararlı görevleri yerine getireceği öngörülmüştür.Bu makale, \"en yakın diğer ajandan uzaklaşın\" veya \"kendi Voronoi poligonunuzun en uzak tepesine doğru hareket edin\" gibi mobil ajanlar arasındaki temel etkileşimleri ele almaktadır. Bu basit etkileşimler, dağıtılmış dinamik sistemlere aittir, çünkü uygulamaları yalnızca komşu ajanlar hakkında minimum bilgi gerektirir.Bu dağıtılmış dinamik sistemler ile disk kaplama ve küre paketleme maliyet fonksiyonları arasındaki yakın ilişkiyi geometrik optimizasyondan karakterize ediyoruz.Başlıca sonuçlarımız: (i) bu geometrik maliyet fonksiyonlarının düzgünlük özelliklerini karakterize ediyoruz, (ii) etkileşim yasalarının maliyet fonksiyonlarının pürüzsüz olmayan gradyanının varyasyonları olduğunu gösteriyoruz ve (iii) yasaların çeşitli asimptotik yakınsama özelliklerini oluşturuyoruz.Teknik yaklaşım, hesaplama geometrisinden, pürüzsüz olmayan analizden ve pürüzsüz olmayan stabilite teorisinden gelen kavramlara dayanır."}
{"_id":"0a37a647a2f8464379a1fe327f93561c90d91405","text":"Son gelişmeler, Clari'nin kısmen sıralı, kısmen speci ed dizileri oluşturma sürecini, yürütmesi bir ajanın amacına ulaşacaktır.Bu makale, basit şeritlerin temsilini ele alan ve dinamik evrenler üzerinde ayrım ön koşulu, koşullu e ekleri ve evrensel quanti katyonu ile eylemleri yöneten biriyle başlayan en az bağlılık planlayıcılarının ilerlemesini özetlemektedir.Yol boyunca Chapman'ın Modal Truth Criterion formülasyonunun nasıl yanıltıcı olduğunu ve NP-tamlığının neden koşullu e ekts ile planlar hakkında akıl yürütme sonucunun planlayıcımız için geçerli olmadığını açıklıyoruz.1 Franz Amador, Tony Barrett, Darren Cronquist, Denise Draper, Ernie Davis, Oren Etzioni, Nort Fowler, Rao Kambhampati, Craig Knoblock, Nick Kushmerick, Neal Lesh, Karen Lochbaum, Drew McDermott, Ramesh Patil, Kari Pulli, Ying Sun, Austin Tate ve Mike Williamson'ason'a yardımcı yorumlar için teşekkür ederim.Bu araştırma kısmen Deniz Araştırma Fonu 90-J-1904 ve Ulusal Bilim Vakfı Hibe IRI-8957302 tarafından finanse edildi."}
{"_id":"63f97f3b4808baeb3b16b68fcfdb0c786868baba","text":"Parabolik lens ve dalga kılavuzu adaptörü ile donatılmış geniş bantlı çift sırtlı boynuz antenin tasarımı, üretimi ve karakterizasyonu da dahil olmak üzere tüm tasarım döngüsü bu makalede sunulmaktadır.Sunulan çalışmanın önemli bir amacı, 18-40 GHz frekans aralığında ana radyasyon lobu içinde düz bir faz karakteristiği ile yüksek doğrudanlık elde etmekti, böylece anten bir serbest alan malzeme karakterizasyon kurulumunda uygulanabilirdi."}
{"_id":"c5151f18c2499f1d95522536f167f2fcf75f647f","text":"Yeni nesil heterojen kablosuz ağlarda, çok arayüzlü bir terminale sahip bir kullanıcı, çeşitli teknolojiler kullanan farklı servis sağlayıcılarından ağ erişimine sahip olabilir.Teslim kararının birden fazla kritere ve kullanıcı tercihine dayandığına inanılmaktadır.Teslim kararı sorununu çözmek için çeşitli yaklaşımlar önerilmiştir, ancak karar yönteminin seçimi keyfi görünmektedir ve bazı yöntemler tartışmalı sonuçlar bile vermektedir.Bu makalede, yeni bir teslim karar stratejisi ile birlikte yeni bir teslim kriteri getirilmiştir.Buna ek olarak, teslim kararı bize bulanık çoklu öznitelik karar verme (MADM) sorunu olarak tanımlanır ve bazı kriterlerin kesin olmayan bilgileri ve kullanıcı tercihi ile başa çıkmak için bulanık mantık uygulanır.Çeşitli bulanık MADM yöntemlerinin sistematik bir analizinden sonra, uygulanabilir bir yaklaşım sunulur.Sonunda, önerilen yöntemleri gösteren örnekler verilir ve yöntemlerin hassasiyeti de analiz edilir."}
{"_id":"e321ab5d7a98e18253ed7874946a229a10e40f26","text":"Sınıflandırıcının performansı ve doğruluğu, doğrudan özellik seçiminin sonucundan etkilenir.Tek sınıf F-Score özellik seçimi ve geliştirilmiş F-Score özellik seçimi ve genetik algoritmaya dayanarak, K en yakın komşu, destek vektör makinesi, rastgele orman, naif Bayes gibi makine öğrenme yöntemleriyle birleştirildiğinde, iki sınıflandırma dengesiz veri problemini ve çoklu sınıflandırma problemini işlemek için bir hibrit özellik seçim algoritması önerilmiştir.Geleneksel makine öğrenme algoritması ile karşılaştırıldığında, daha geniş özellik alanında arama yapabilir ve dengesiz veri setlerinin özelliklerini, dengesiz sınıflandırma sorununu daha iyi ele alabilecek sezgisel kurallara göre ele almak için sınıflandırıcıyı teşvik edebilir.Deney sonuçları, alıcı altındaki alanın iki sınıflandırma için karakteristik eğriyi çalıştırdığını ve çoklu sınıflandırma problemi için doğruluk oranının diğer modellerle karşılaştırıldığında iyileştirildiğini göstermektedir."}
{"_id":"08fddf1865e48a1adc21d4875396a754711f0a28","text":"Metin sınıflandırması için makine öğrenimi, belge kategorizasyonu, haber filtreleme, belge yönlendirme ve kişiselleştirmenin cor nerstone'udur.Metin etki alanlarında, öğrenme görevinin verimli ve m cevherinin doğru olması için etkili özellik seçimi gereklidir.Bu makale, on iki özellik seçim yönteminin ampirik bir karşılaştırmasını sunar (örn.Bilgi Kazancı) Reuters, TREC, OHSUMED, vb.'den toplanan 229 metin sınıflandırma problemi örneğinin bir kriteri üzerinde değerlendirildi.Sonuçlar, her biri farklı si tuat ons'larda uygun olduğu için birden fazla gol p ers seçiciden (doğruluk, F-ölçüm, hassasiyet ve geri çağırma) analiz edilir.Sonuçlar, ‘Bi-Normal Ayırma’ (BNS) olarak adlandırdığımız yeni bir özellik seçiminin, diğerlerini çoğu durumda önemli bir farkla geride bıraktığını ortaya koyuyor.Bu marj, metin clas sification problemlerinde yaygın olan ve özellikle indüksiyon algoritmaları için zorlu olan yüksek sınıf skew ile görevlerde genişledi.Veri madenciliği uygulayıcısının ihtiyaçlarına odaklanan yeni bir değerlendirme metodolojisi sunulmaktadır ve en iyi performansı verme olasılığı en yüksek olan bir (veya bir çift) metrik seçmek isteyen tek bir veri kümesi ile karşı karşıya kalmıştır.Bu bakış açısı iv'den BNS, hassaslık hariç tüm hedefler için en iyi tek seçimdi, bunun için Bilgi Kazancı en iyi sonucu en sık verdi.Bu analiz, örneğin, Gain ve Chi-Squared hakkındaki Informati'nin başarısızlıklarla ilişkili olduğunu ve bu nedenle birlikte kötü çalıştıklarını ortaya koydu.c, dört performans hedefinin her biri için en uygun metrik çiftlerini attığında, BNS tutarlı bir şekilde çiftinin bir membe r'sidir; örneğin, en büyük geri çağırma için, BNS + F1 ölçüsü çifti, en fazla sayıda görevde önemli bir farkla en iyi performansı verdi."}
{"_id":"32352a889360e365fa242ad3040ccd6c54131d47","text":null}
{"_id":"7857cdf46d312af4bb8854bd127e5c0b4268f90c","text":"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."}
{"_id":"8629cebb7c574adf40d71d41389f340804c8c81f","text":"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."}
{"_id":"7d9089cbe958da21cbd943bdbcb996f4499e701b","text":"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."}
{"_id":"b294b61f0b755383072ab332061f45305e0c12a1","text":"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."}
{"_id":"4a27709545cfa225d8983fb4df8061fb205b9116","text":"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"}
{"_id":"138c86b9283e4f26ff1583acdf4e51a5f88ccad1","text":"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."}
{"_id":"321f14b35975b3800de5e66da64dee96071603d9","text":"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."}
{"_id":"9b505dd5459fb28f0136d3c63793b600042e6a94","text":"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."}
{"_id":"0ef550dacb89fb655f252e5b17dbd5d643eb5ac1","text":"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."}
{"_id":"15b2c44b3868a1055850846161aaca59083e0529","text":"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."}
{"_id":"50886d25ddd5d0d1982ed94f90caa67639fcf1a1","text":null}
{"_id":"4c2bbcb3e897e927cd390517b2036b0b9123953c","text":"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."}
{"_id":"abf9ee52b29f109f5dbf6423fbc0d898df802971","text":null}
{"_id":"a31e3b340f448fe0a276b659a951e39160a350dd","text":"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."}
{"_id":"0848827ba30956e29d7d126d0a05e51660094ebe","text":"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."}
{"_id":"32e876a9420f7c58a3c55ec703416c7f57a54f4c","text":"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."}
{"_id":"a04145f1ca06c61f5985ab22a2346b788f343392","text":"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."}
{"_id":"a99f1f749481e44abab0ba9a8b7c1d3572a2e465","text":null}
{"_id":"5c8bb027eb65b6d250a22e9b6db22853a552ac81","text":null}
{"_id":"3913d2e0a51657a5fe11305b1bcc8bf3624471c0","text":"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."}
{"_id":"599ebeef9c9d92224bc5969f3e8e8c45bff3b072","text":"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."}
{"_id":"01a8909330cb5d4cc37ef50d03467b1974d6c9cf","text":"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."}
{"_id":"4e03cadf3095f8779eaf878f0594e56ad88788e2","text":null}
{"_id":"a63c3f53584fd50e27ac0f2dcbe28c7361b5adff","text":"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."}
{"_id":"64da24aad2e99514ab26d093c19cebec07350099","text":"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."}
{"_id":"0b44fcbeea9415d400c5f5789d6b892b6f98daff","text":"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"}
{"_id":"7c70c29644ff1d6dd75a8a4dd0556fb8cb13549b","text":"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."}
{"_id":"85947d646623ef7ed96dfa8b0eb705d53ccb4efe","text":"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."}
{"_id":"7d98dce77cce2d0963a3b6566f5c733ad4343ce4","text":"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."}
{"_id":"2599131a4bc2fa957338732a37c744cfe3e17b24","text":"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."}
{"_id":"68c29b7bf1811f941040bba6c611753b8d756310","text":"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."}
{"_id":"c43d8a3d36973e3b830684e80a035bbb6856bcf7","text":"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."}
{"_id":"77768638f4f400272b6e5970596b127663471538","text":"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."}
{"_id":"4c5815796c29d44c940830118339e276f741d34a","text":"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."}
{"_id":"4e3a22ed94c260b9143eee9fdf6d5d6e892ecd8f","text":null}
{"_id":"e18fa8c8f402c483b2c3eaaa89192fe99e80abd5","text":"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."}
{"_id":"050c6fa2ee4b3e0a076ef456b82b2a8121506060","text":"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."}
{"_id":"1a124ed5d7c739727ca60cf11008edafa9e3ecf2","text":"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."}
{"_id":"b8ec319b1f5223508267b1d5b677c0796d25ac13","text":"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."}
{"_id":"852c633882927affd1a951e81e6e30251bb40867","text":"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."}
{"_id":"833de6c09b38a679ed870ad3a7ccfafc8de010e1","text":"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."}
{"_id":"31918003360c352fb0750040d163f287894ab547","text":"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."}
{"_id":"36bb4352891209ba0a7df150c74cd4db6d603ca5","text":"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."}
{"_id":"189a391b217387514bfe599a0b6c1bbc1ccc94bb","text":"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."}
{"_id":"9b9c9cc72ebc16596a618d5b78972437c9c569f6","text":null}
{"_id":"3ffce42ed3d7ac5963e03d4b6e32460ef5b29ff7","text":"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, ..."}
{"_id":"883b2b981dc04139800f30b23a91b8d27be85b65","text":"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."}
{"_id":"9bc8aaaf23e2578c47d5d297d1e1cbb5b067ca3a","text":"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."}
{"_id":"dbd66f601b325404ff3cdd7b9a1a282b2da26445","text":"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."}
{"_id":"74257c2a5c9633565c3becdb9139789bcf14b478","text":"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."}
{"_id":"0e9bac6a2b51e93e73f7f5045d4252972db10b5a","text":"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."}
{"_id":"1109b663453e78a59e4f66446d71720ac58cec25","text":"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."}
{"_id":"062c1c1b3e280353242dd2fb3c46178b87cb5e46","text":"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."}
{"_id":"f97f0902698abff8a2bc3488e8cca223e5c357a1","text":"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."}
{"_id":"a1c5a6438d3591819e730d8aecb776a52130c33d","text":"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."}
{"_id":"70d2d4b07b5c65ef4866c7fd61f9620bffa01e29","text":"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."}
{"_id":"ea88b58158395aefbb27f4706a18dfa2fd7daa89","text":"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."}
{"_id":"9dbfcf610da740396b2b9fd75c7032f0b94896d7","text":"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."}
{"_id":"fdc3948f5fec24eb7cd4178aee9732ab284f1f1c","text":"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."}
{"_id":"021f37e9da69ea46fba9d2bf4e7ca3e8ba7b3448","text":"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."}
{"_id":"592a6d781309423ceb95502e92e577ef5656de0d","text":"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."}
{"_id":"9ebe089caca6d78ff525856c7a828884724b9039","text":"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."}
{"_id":"b3a18280f63844e2178d8f82bc369fcf3ae6d161","text":"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."}
{"_id":"08a6e999532544e83618c16a96f6d4c7356bc140","text":null}
{"_id":"0c35a65a99af8202fe966c5e7bee00dea7cfcbf8","text":"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."}
{"_id":"66479c2251088dae51c228341c26164f21250593","text":null}
{"_id":"2c521847f2c6801d8219a1a2e9f4e196798dd07d","text":null}
{"_id":"c0e97ca70fe29db4ceb834464576b699ef8874b1","text":"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."}
{"_id":"1d3ddcefe4d5fefca04fe730ca73312e2c588b3b","text":"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."}
{"_id":"1b3b22b95ab55853aff3ea980a5b4a76b7537980","text":"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."}
{"_id":"1060ff9852dc12e05ec44bee7268efdc76f7535d","text":"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."}
{"_id":"823964b144009f7c395cd09de9a70fe06542cc84","text":"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\/)."}
{"_id":"798957b4bbe99fcf9283027d30e19eb03ce6b4d5","text":"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."}
{"_id":"2b329183e93cb8c1c20c911c765d9a94f34b5ed5","text":"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."}
{"_id":"7e403d160f3db4a5d631ac450abcba190268c0e6","text":"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."}
{"_id":"649f417531ac7b1408b80fb35125319f86d00f79","text":"\"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."}
{"_id":"c8e424defb590f6b3eee659eb097ac978bf49348","text":"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."}
{"_id":"82b2c431035e5c0faa20895fe9f002327c0994bd","text":"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."}
{"_id":"95d2a3c89bd97436aac9c72affcd0edc5c7d2e58","text":"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."}
{"_id":"235723a15c86c369c99a42e7b666dfe156ad2cba","text":"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."}
{"_id":"130dab15d243e5569925aa8d2eafb080078baf79","text":"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."}
{"_id":"ccb2b479b2b430e284e1c3afb1f9362cd1c95119","text":"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."}
{"_id":"096e07ced8d32fc9a3617ff1f725efe45507ede8","text":"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."}
{"_id":"0addfc35fc8f4419f9e1adeccd19c07f26d35cac","text":"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."}
{"_id":"11540131eae85b2e11d53df7f1360eeb6476e7f4","text":"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."}
{"_id":"b3eea1328c10455faa9b49c1f4aec7cd5a0b2d1a","text":null}
{"_id":"03184ac97ebf0724c45a29ab49f2a8ce59ac2de3","text":"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."}
{"_id":"4c648fe9b7bfd25236164333beb51ed364a73253","text":"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."}
{"_id":"ada07d84bf881daa4a7e692670e61ad766f692f3","text":"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."}
{"_id":"e7922d53216a4c234f601049ec3326a6ea5d5c7c","text":"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."}
{"_id":"8de1c724a42d204c0050fe4c4b4e81a675d7f57c","text":"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."}
{"_id":"289bdc364e2b8b03d0e52609dc6665a5f9d056c4","text":"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."}
{"_id":"0955315509ac15bb4f825dbcd1e51423c3781ce4","text":"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."}
{"_id":"bbf70ffe55676b34c43b585e480e8343943aa328","text":"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."}
{"_id":"1e42647ecb5c88266361c2e6ef785eeadf8dc9c3","text":null}
{"_id":"8d701bc4b2853739de4e752d879296608119a65c","text":"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."}
{"_id":"1678a55524be096519b3ea71c9680ba8041a761e","text":"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."}
{"_id":"ca5766b91da4903ad6f6d40a5b31a3ead1f7f6de","text":"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."}
{"_id":"240cc2dbe027400957ed1f8cf8fb092a533c406e","text":"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."}
{"_id":"6c49508db853e9b167b6d894518c034076993953","text":"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."}
{"_id":"7e9bfb62ba48bbd8d9c13ef1dc7b93fcc58efea8","text":"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."}
{"_id":"64b3435826a94ddd269b330e6254579f3244f214","text":null}
{"_id":"ba6419a7a4404174ba95a53858632617c47cfff0","text":null}
{"_id":"6143217ceebc10506fd5a8073434cd6f83cf9a33","text":"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."}
{"_id":"2fb5c1fdfdf999631a30c09a3602956c9de084db","text":"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."}
{"_id":"af1745e54e256351f55da4a4a4bf61f594e7e3a7","text":"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."}
{"_id":"8bc68ff091ee873c797b8b2979139b024527cb59","text":"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."}
{"_id":"4d58f886f5150b2d5e48fd1b5a49e09799bf895d","text":"Texas 3D Yüz Tanıma Veritabanını üç boyutlu (3D) yüz tanıma ve diğer ilgili alanlarda araştırmacılara sunuyoruz.Bu veritabanı 1149 çift yüksek çözünürlük içerir, bir stereo kamera kullanılarak elde edilen 118 yetişkin insan deneklerin normalleştirilmiş, önceden işlenmiş ve mükemmel hizalanmış renk ve aralık görüntülerini gösterir.Görüntülere, deneklerin cinsiyeti, etnik kökeni, yüz ifadesi ve 25'in manuel olarak bulunan antropometrik yüz fidusial noktaları hakkında bilgiler eşlik ediyor.3D yüz tanıma algoritmalarının geliştirilmesi ve değerlendirilmesi için verilerin belirli bölümleri de dahildir."}
{"_id":"5f6b7fca82ff3947f6cc571073c18c687eaedd0d","text":"Büyük verilerin yönetimi ve analizi, Hadoop ve şimdi Spark çerçevelerinde sistematik olarak veri dağıtılmış bir mimari ile ilişkilidir.Bu makale, üç referans ortamının doğrudan kullanımı ile elde edilen performansı karşılaştırarak istatistikçiler için bu teknolojilere bir giriş sunmaktadır: R, Python Scikit-learn, Universit de Toulouse – INSA, Institut de Mathmatiques, UMR CNRS 5219 Institut de Mathmatiques, UMR CNRS 5219 Universit de Toulouse – UT3, Institut de Mathmatiques 1 CNRS 109 61 9v 1 [ .A P'de st] 3 0 Se p 20 16 Spark MLlib üç kamusal kullanım durumunda: karakter tanıma, film tavsiye etme, ürünleri kategorize etme.Ana sonuç olarak, Spark, MLlib veya SparkML'deki geleneksel öğrenme yöntemlerinin (logistik regresyon, rastgele ormanlar) mevcut uygulamaları, entegre veya dağıtılmamış bir mimaride bu yöntemlerin (R, Python Scikit-learn) alışılmış kullanımı ile kötü rekabet etmiyorsa, veri toplama ve tavsiye için çok verimli olduğu görülmektedir."}
{"_id":"ee61d5dbb2ff64995f1aeb81d94c0b55d562b4c9","text":null}
{"_id":"9b9bac085208271dfd33fd333dcb76dcde8332b8","text":null}
{"_id":"7f270d66e0e82040b82dfcef6ad90a1e78e13f04","text":"Davis tarafından tanıtılan [12\/] yapılarımızın algılanan kullanışlılığı ve algılanan kolaylığı için ölçüm ölçekleri, ortaya çıkan bilgi teknolojilerinin kullanıcı kabulünü tahmin etmek için yaygın olarak kullanılmaya başlandı.Nesnelerin gruplandırılmasının, güvenilirlik ve geçerlilik ölçütlerinin art arda enflasyonuna neden olup olmadığını incelemek için bir deney yapıldı.Güvenilirliğin ve geçerliliğin madde gruplamasından değil, algılanan yararlılık ve algılanan kullanım kolaylığının açıkça tanımlanmasından kaynaklandığı hipotezimize destek bulduk ve kullanılan öğeler bu konsensüsün özünü açıkça yakalayan her birini ölçer."}
{"_id":"6373298f14c7472dbdecc3d77439853e39ec216f","text":"Asimetrik yarım köprü (AHB) flyback dönüştürücü, daha yüksek anahtarlama frekanslarında çalışmak için çekici bir topolojidir, çünkü birincil yan anahtarların sıfır voltajlı anahtarlanması ve ikincil yan doğrultucunun sıfır akımlı anahtarlanması ile çalışabilir.Bu makalede, evrensel hat voltaj aralığı uygulamaları için AHB flyback dönüştürücünün ayrıntılı bir analiz ve tasarım prosedürü sunulmaktadır.AHB flyback dönüştürücünün performansı, Simplis'te elde edilen simülasyon dalga formlarına dayanarak kayıp analizi ile değerlendirilir ve 65-W (19.5-V, 3.33-A) evrensel hat voltaj aralığı adaptörünün laboratuvar prototipi üzerinde deneysel olarak doğrulanır."}
{"_id":"587f6b97f6c75d7bfaf2c04be8d9b4ad28ee1b0a","text":"Tarama, ana bellek sütun mağazalarında çok önemli bir işlemdir.Bir sütunu tarar ve hangi kayıtların bir filtre predicate'ini karşıladığını gösteren bir sonuç bit vektörü döndürür.ByteSlice, verileri çoklu baytlara bölen ve yüksek sıralı bayt karşılaştırmaları ile erken durdurma kabiliyetinden yararlanan bir bellek içi veri düzenidir.Sütun genişlikleri genellikle byte'ın katları olmadığından, ByteSlice'ın son baytı 0 ile doldurulur, bellek bant genişliğini ve hesaplama gücünü boşa harcar.Kaynakları tam olarak kullanmak için, boş bitlere (yani başlangıçta 0'larla doldurulmuş bitler) ikincil bir indeks örmeyi teklif ediyoruz, yeni düzenimizi oluşturuyoruz DIFusion (Data Index Fusion).DIFusion, ByteSlice'den erken durdurma kabiliyetini devralan ve aynı zamanda sıfır alan yüküne sahip indeksleme yeteneğine sahip yeni bir hızlı tarama olan Skip-scan'ı etkinleştirir.Empirik sonuçlar, DIFusion'daki atlama taramalarının ByteSlice'da tarama yaptığını gösteriyor."}
{"_id":"0e9741bc1e0c80520a8181970cd4f61caa00055a","text":"Dağıtılmış paylaşılan belleğin uygulanması için dört temel algoritma karşılaştırılır.Kavramsal olarak, bu algoritmalar yerel sanal adres alanlarını yerel bir alan ağına bağlı birden fazla hostu kapsayacak şekilde genişletir ve bazıları ev sahiplerinin sanal bellek sistemleriyle kolayca entegre edilebilir.Dağıtılmış paylaşılan belleğin yararları ve paylaşılan bellek algoritmalarının yürütüldüğü ortamla ilgili olarak yapılan varsayımlar anlatılmaktadır.Algoritmalar daha sonra tanımlanır ve uygulama düzeyinde erişim davranışı ile ilgili performanslarının karşılaştırmalı bir analizi sunulur.Doğru algoritma seçiminin büyük ölçüde uygulamaların bellek erişim davranışı tarafından belirlendiği gösterilmiştir.Temel algoritmaların özellikle ilginç iki uzantıları tarif edilir ve dağıtılmış paylaşılan belleğin bazı sınırlamaları not edilir."}
{"_id":"95a6d057b441396420ee46eca84dea47e4bf11e7","text":"Kullanıcı merkezli güvenlik, bilgi güvenliği ve güvencesinde büyük bir zorluk olarak tanımlandı.Hem güvenlik hem de insan \/ bilgisayar arayüzü (HCI) araştırmasının yerleşik bir alt alanı ve ürün geliştirme yaşam döngüsü üzerinde bir etkisi olmanın eşiğindedir.Hem güvenlik hem de HCI, çalışmalarının yararını ve geçerliliğini kanıtlamak için kullanıcılarla etkileşimlerin gerçekliğine güvenir.Bu alanlarda uygulayıcılar ve araştırmacılar olarak, bu alanların her ikisinde de kullanılan en temel araçları bile uygularken hala büyük sorunlarla karşı karşıyayız.Bu makale, kullanıcı merkezli güvenliğin önemli atılımlar yapmak için üstesinden gelmesi gereken sosyal, teknik ve pragmatik seviyelerdeki sistemik barikatları ele almaktadır.Uzman değerlendirmesi ve kullanıcı testleri bugün etkili kullanılabilir güvenlik üretmektedir.Güvenli evreleme, kullanılabilirlik arızası risklerinin numaralandırılması, entegre güvenlik, şeffaf güvenlik ve güvenilir makamlara güvenme gibi ilkeler de geliştirilmiş sistemlerin temelini oluşturabilir."}
{"_id":"610b86da495e69a27484287eac6e79285513884f","text":"Bu makalede yeni bir düzlemsel geniş bant mikrostrip-to-waveguide geçişi önerilmiştir.Yönlendirilen dalga kılavuzu dikdörtgen dalga kılavuzu veya sırtlı dalga kılavuzu olabilir.Geçiş, açık devreli bir mikro şerit çeyrek dalga boyu rezonatörü ve kısa devreli bir dalga kılavuzunun üst geniş kenar duvarındaki rezonans U şeklindeki bir yuvadan oluşur.Çalışma mekanizmasını yorumlamak ve mühendislik tasarımı için kaba bir model sağlamak için fizik tabanlı eşdeğer devre modeli de geliştirilmiştir.Geniş bant geçişi, istiflenmiş iki kutuplu rezonatör filtresi olarak kabul edilebilir.Her bir bağlantı devresi, merkez frekanstaki grup gecikme bilgilerini kullanarak yaklaşık olarak ayrı olarak tasarlanabilir.Geniş bant özelliğine ek olarak, geçiş boyut olarak kompakt, vialess ve düzlemsel devrelerle son derece uyumludur.Bu iyi özellikler, yeni geçişi, dalga kılavuzu cihazlarının çok katmanlı bir planya devresine yüzey monte edilmesi gereken sistem mimarisi için çok çekici kılar.Geçişin kullanışlılığını göstermek için iki tasarım örneği verilmiştir: biri geniş bantlı sırtlı dalga kılavuzu bantgeçiti filtresi, diğeri ise yüzeye monte edilebilir geniş bantlı düşük sıcaklıklı eş ateşlemeli seramik lamine dalga kılavuzu boşluk filtresidir.Her iki filtre de, pratik uygulamalarda umut verici potansiyeller gösteren mikro şerit çizgileri ile arayüz için önerilen geçişle birlikte."}
{"_id":"6514d7eeb27a47f8b75e157aca98b177c38de4e9","text":null}
{"_id":"56debe08d1f3f0a149ef18b86fc2c6be593bdc03","text":"Organizasyonlar, bilgi sistemlerini korumak için teknik ve prosedürel önlemler geliştirir.Sadece teknik tabanlı güvenlik çözümlerine güvenmek yeterli değildir.Organizasyonlar teknik güvenlik çözümlerini sosyal, insani ve örgütsel faktörlerle birlikte göz önünde bulundurmalıdır.İnsan unsuru, bilgi sistemlerini ve diğer teknoloji kaynaklarını günlük operasyonlarında kullanan çalışanları (içeridekileri) temsil eder.ISP bilinci, organizasyonel bilgi sistemlerini korumak için gereklidir.Bu çalışma, ISP farkındalığının öncülerini ve ISP ve güvenlik uygulamaları ile memnuniyet üzerindeki etkisini incelemek için İnovasyon Difüzyon Teorisini uyarlar.Araştırma modelini değerlendirmek için Amerika Birleşik Devletleri'ndeki üniversitelerde 236 çalışandan oluşan bir örnek toplanmaktadır.Sonuçlar, ISP kalitesi, öz-yeterlilik ve teknoloji güvenliği bilincinin ISP farkındalığını önemli ölçüde etkilediğini göstermiştir.Mevcut çalışma, ISP farkındalığının öncülerinin anlaşılmasına yönelik önemli katkılar sunar ve bilgi güvenliği davranışsal etki alanında memnuniyet yönünün dahil edilmesine yönelik bir başlangıç noktası sağlar."}
{"_id":"7917b89d0780decf7201aad8db9ed3cb101b24d7","text":"Saldırı tespiti, Saldırıları tanımlama sürecidir.IDS'nin temel amacı Normal ve Müdahaleci faaliyetleri tanımlamaktır.Son yıllarda, birçok araştırmacı IDS oluşturmak için veri madenciliği tekniklerini kullanıyor.Burada, daha yüksek algılama oranına ulaşmak için SVM ve Partikül sürü optimizasyonu gibi veri madenciliği tekniğini kullanarak yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Önerilen tekniğin önemli adımları vardır: Ön işleme, PSO kullanarak eğitim, farklı eğitim alt kümeleri oluşturmak için K-anlamlarını kullanarak kümeleme.Daha sonra sonraki eğitim alt kümelerine dayanarak SVM sınıflandırması için bir vektör oluşturulur ve sonunda, Intrusion'un gerçekleştiğini veya olmadığını tespit etmek için PSO kullanılarak sınıflandırma yapılır.Bu makale, daha önce incelenen eserlerin dezavantajlarının özetlenmesi ve tanımlanmasını içerir.Anahtar Kelimeler-Intrusion algılama sistemi; Nöro-bulanıklık; Destek Vektör Makinesi (SVM); PSO; K-anlamları"}
{"_id":"414b7477daa7838b6bbd7af659683a965691272c","text":"Video özetleri, bir video akışının içeriğinin, hareketsiz görüntüler, video segmentleri, grafiksel temsiller ve metinsel tanımlayıcıların bir kombinasyonu yoluyla yoğunlaştırılmış ve özlü temsilleri sağlar.Bu makale, araştırma literatüründen türetilen ve araştırma literatürünü incelemek için bir araç olarak kullanılan video özetlemesi için kavramsal bir çerçeve sunmaktadır.Çerçeve, video özetleme teknikleri (o akışın bir özetini elde etmek için içeriği bir kaynak video akışından işlemek için kullanılan yöntemler) ve video özetleri (video özetleme tekniklerinin çıktıları) arasında ayrım yapar.Video özetleme teknikleri üç geniş kategoride ele alınır: dahili (doğrudan video akışından elde edilen bilgileri analiz edin), harici (doğrudan video akışından kaynaklanmayan bilgileri analiz edin) ve hibrit (iç ve dış bilgilerin bir kombinasyonunu analiz edin).Video özetleri, türetilen içerik türünün (nesne, olay, algı veya özellik tabanlı) ve kullanıcıya tüketimleri için sunulan işlevselliğin (etkileşimli veya statik, kişiselleştirilmiş veya genel) bir işlevi olarak kabul edilir.Video özetlemenin, anlamsal boşluk gibi uzun süredir devam eden zorlukların üstesinden gelmek ve bireysel kullanıcılarla daha fazla ilgisi olan video özetleri sağlamak için dış bilgilerin, özellikle de kullanıcı tabanlı bilgilerin daha fazla birleştirilmesinden yararlanacağı savunulmaktadır.2007 Elsevier Inc. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"5fc6817421038f21d355af7cee4114155d134f69","text":null}
{"_id":"f4ec256be284ff40316f27fa3b07531f407ce9fe","text":"Bu çalışma, altı oktav bant genişliğine ve 60 derece taramaya kadar çalışacak yeni bir sıkı bağlanmış dipol dizi anteni rapor ediyor.Dizi, yeni bir entegre besleme ağı tarafından geliştirilen mevcut sac dizi radyatör konseptini kullanarak tam dalga EM simülasyonları aracılığıyla tasarlandı.0.3  GHz boyunca düzlemsel ve konformal dizilerin çeşitli prototipleri, öngörülen ve ölçülen tüm terminal ve radyasyon özellikleri arasında gözlemlenen iyi bir anlaşma ile üretilmiş ve test edilmiştir.Örneklenen diziler, göreceli radyatör yüksekliği 0.12 maksimum operasyonel dalga boyuna sahip 1.2-6 GHz için tasarlanmıştır."}
{"_id":"0be360a2964c4bb91aaad0cc6d1baa6639746028","text":"İnsanlar bir sahnede çok az çabayla veya hiç çaba göstermeden yüzleri tespit eder ve tanımlarlar.Ancak, bu görevi yerine getiren otomatik bir sistem oluşturmak çok zordur.Birkaç ilgili Alt Sorunlar vardır: bir yüz olarak bir desenin tespiti .Yüz tanımlaması, yüz ifadelerinin analizi ve yüzün fiziksel özelliklerine dayalı sınıflandırma .Bu işlemleri gerçekleştiren bir sistem birçok uygulama bulacaktır, örn.suç tespiti, güvenli sistemlerde kimlik doğrulaması vb.Bugüne kadar yapılan çalışmaların çoğu kimlik tespitinde yer almıştır.Bu makale, bu sorunların çözümünde geçmiş çalışmaları inceler.İnsan görsel sisteminin bu sorunlara ilişkin kapasitesi de tartışılmaktadır.Otomatik bir sistem için bir rehber olarak hizmet vermek içindir.Bu sorunlara yönelik bazı yeni yaklaşımlar da kısaca tartışılmaktadır.Yüz algılama Yüz tanımlama Yüz ifadeleri Sınıflandırma Yüz özellikleri"}
{"_id":"4d899ebf7a3004fe550842830f06b4600d9c6230","text":"Bu kağıtta işlem gören sinyal tespit edilebilirliği sorunu aşağıdaki gibidir: Bir gözlemciye, belirtilen bir gözlem aralığı boyunca zamanla değişen bir voltaj verildiğini ve kaynağının gürültü olup olmadığına veya sinyal artı gürültü olup olmadığına karar vermesinin istendiğini varsayalım.Gözlemci bu kararı vermek için hangi yöntemi kullanmalıdır ve bu yöntemin gerçekleştirilmesi hangi alıcıdır?Bu sorunun teorik yönleri hakkında bir tartışma yaptıktan sonra, makale, bir dizi pratik ilgi durumu için optimum alıcının belirli türevlerini sunar.Çıkışı, giriş voltajının gözlem aralığı üzerindeki olasılık oranının değeri olan alıcı, Neyman Pearson gözlemcisi, Siegert'in ideal gözlemcisi ve.Woodward ve Davies'in tlobserver.lV dahil olmak üzere literatürdeki çeşitli optimum yöntemlerden hangisinin kullanıldığına bakılmaksızın ikinci sorunun cevabıdır. Bir yanıt vermek için gereken optimum bir gözlemci, sadece bir çalışma seviyesi seçer ve girişin bu sinyal artı gürültü seviyesinden ortaya çıktığı sonucuna varır.Bu tür her bir çalışma seviyesi ile ilişkili olarak, cevabın yanlış bir alarm olması ve koşullu algılama olasılığı koşullu olasılıklardır.Alıcı işletim karakteristiği veya ROC olarak adlandırılan bu miktarların grafikleri, bir alıcıyı değerlendirmek için uygundur.Tespit problemi, örneğin sinyal gücü değişerek değiştirilirse, bir ROC eğrileri ailesi oluşturulur.Bahis eğrileri gibi şeyler böyle bir aileden kolayca elde edilebilir.Belirli bir durumda kullanılacak işletim seviyesi gözlemci tarafından seçilmelidir.Seçimi, izin verilen yanlış alarm oranı, a priori olasılıklar ve hataların göreceli önemi gibi faktörlere bağlı olacaktır.Bu teorik yönlerin sn giriş olarak hizmet etmesiyle dikkat, olasılık oranı için açık formüllerin türetilmesine ve bir dizi belirli vaka için tespit ve yanlış alarm olasılığına ayrılmıştır.Sabit, bant sınırlı, beyaz Gaussian gürültü varsayılır.Sunulan yedi özel vaka, pratik durumları yakından temsil eden sinyal tespitindeki en basit sorunlardan seçildi.Vakaların ikisi, sinyalin başlangıç zamanı, sinyal frekansı veya her ikisi de l&TlOUn olduğunda tespit etme olasılığının bulunmasının önemli sorununa en iyi yaklaşım için bir temel oluşturur.Dahası, bu iki durumda sinyaldeki belirsizlik çeşitli olabilir ve bu iki oldukça genel durum için belirsizlik ve sinyalleri tespit etme yeteneği arasında nicel bir ilişki sunulur.Sunulan örneklerin çeşitliliği, diğer basit sinyal algılama sorunlarına saldırmak için yöntemler önermeye ve doğrudan bir çözüme izin vermeyecek kadar karmaşık sorunlara içgörü vermeye hizmet etmelidir."}
{"_id":"5140f1dc83e562de0eb409385480b799e9549d54","text":"Doku, görüntünün fotomikrograf, hava fotoğrafı veya uydu görüntüsü olup olmadığı, bir görüntüye ilgi duyan nesnelerin veya bölgelerin tanımlanmasında kullanılan önemli özelliklerden biridir.Bu makale, gri ton uzaysal bağımlılıklarına dayanan bazı kolayca hesaplanabilir metinsel özellikleri açıklar ve üç farklı görüntü verisinin kategorileştirme görevlerinde uygulamalarını gösterir: beş çeşit kumtaşının fotomikrografileri, sekiz kara kullanım kategorisinin 1:20 000 pankromatik hava fotoğrafı ve yedi kara kullanım kategorisini içeren Toprak Kaynakları Teknolojisi Uydusu (ERTS) çok özel görüntüler.İki tür karar kuralı kullanıyoruz: biri karar bölgelerinin dışbükey polihedra (parçasal doğrusal karar kuralı) ve diğeri karar bölgelerinin dikdörtgen paralel borulu (min-max karar kuralı) olduğu.Her deneyde veri seti iki parçaya, bir eğitim setine ve bir test setine bölündü.Test seti tanımlama doğruluğu, fotomikrografiler için yüzde 89, hava fotoğrafı görüntüleri için yüzde 82 ve uydu görüntüleri için yüzde 83'tür.Bu sonuçlar, kolayca hesaplanabilir metinsel özelliklerin muhtemelen çok çeşitli görüntü sınıflandırma uygulamaları için genel bir uygulanabilirliğe sahip olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"6513888c5ef473bdbb3167c7b52f0985be071f7a","text":"Görüntü analizi, segmentasyon ve sıkıştırma için iki boyutlu ayrık sinyalleri genelleştirilmiş nonorthogonal 2-D \"Gabor\" temsillerine dönüştürmek için üç katmanlı bir sinir ağı tanımlanmıştır.Bu dönüşümler, küresel 2-D uzaysal koordinatlara gömülü yerel pencereli 2-D spektral koordinatlar açısından tam bir görüntü açıklaması sağlayan birleşik spat iahpektral gösterimlerdir [lo], [15].Görüntülerdeki içsel fazlalıklar yeniden çıkarıldığından, ortaya çıkan görüntü kodları çok kompakt olabilir.Bununla birlikte, bu birleşik dönüşümlerin doğal olarak hesaplanması zordur, çünkü t e temel genişleme, bir re ortogonal değil, işlev görür.Bastiaans tarafından 1-D sinyalleri için geliştirilen bir o r t h o g o n k i n g yaklaşımı [SI, biyorthonormal genişlemelere dayanarak, birleşik örnekleme oranları ve pencereleme fonksiyonunun değişmezliği üzerindeki kısıtlamalar ve yardımcı ortogonalizasyon işlevlerinin yerel olmayan sonsuz seriler olması ile sınırlandırılmıştır.Sabit ağırlıklara sahip iki katman ve ayarlanabilir ağırlıklara sahip bir katman içeren interlaminar etkileşimlere dayanan mevcut \"nöral ağ\" yaklaşımında, ağ, bu kısıtlayıcı koşullar olmadan tam birleşik 2-D Gabor dönüşümleri için katsayılar bulur.Katsayıların basitçe görüntüdeki belirli özelliklerin varlığını ifade ettiği şeklinde yorumlanabileceği keyfi tamamlanmamış dönüşümler için, ağ, görüntüyü temsil ederken minimum ortalama kareli hata anlamında optimal katsayılar bulur.Tam rekonstrüksiyona izin veren cebirsel olarak eksiksiz bir şemada, ağ, piksel gösterimindeki entropiyi 2 boyutlu Gabor dönüşümünde 2,55'e indirgeyen genişleme katsayıları bulur.Biyolojik olarak esinlenmiş bir kütük-polar topluluğuna dayanan \"dalgacık\" genişlemelerinde, rotasyonlar ve tek bir altta yatan 2-D Gabor dalgacık şablonunun çevirilerinde, görüntü sıkıştırması 20: 1'e kadar oranlarla gösterilmiştir.Ayrıca, tam 2-D Gabor dönüşümündeki katsayıların kümelenmesine dayanan görüntü segmentasyonu da gösterilmiştir.Kullanışlı nonorthogonal görüntü dönüşümlerini uygulamak için bu katsayı bulma ağı da nörobilimsel bir öneme sahip olabilir, çünkü sabit ağırlıklara sahip ağ katmanları, ağırlıklandırma fonksiyonları olarak kedi görsel korteksindeki oryantasyon seçici nöronlardan elde edilen ampirik 2-D alıcı alan profillerini kullanır ve sonuçta ortaya çıkan dönüşüm, küresel mekansal koordinatlara açısal ve spektral analiz yerleştirmenin biyolojik görsel stratejisini taklit eder."}
{"_id":"ba0164fe77d37786eca4cfe1a6fbc020943c91a2","text":"Yalın yönetim (LM), birbiriyle ilişkili sosyo-teknik uygulamalardan oluşan karmaşık bir sisteme dayanan süreçleri iyileştirmek için yönetsel bir yaklaşımdır.Son zamanlarda, tartışma LM'deki örgütsel kültürün (OC) rolüne odaklanmıştır.Bu makale, LM'yi başarıyla uygulayan bitkilerin belirli bir OC profili ile karakterize edilip edilmediğini ve yumuşak LM uygulamalarını kapsamlı bir şekilde benimseyip benimsemediğini inceleyerek bu tartışmaya katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.Veriler, çok gruplu bir yaklaşım kullanılarak Yüksek Performanslı Üretim (HPM) proje veri kümesinden analiz edildi.Sonuçlar, belirli bir OC profilinin başarılı yağsız bitkileri karakterize ettiğini ortaya koydu; Özellikle, başarısız yağsız bitkilerle karşılaştırıldığında, daha yüksek bir kurumsal kolektivizm, gelecekteki yönelim, insancıl bir yönelim ve daha düşük bir iddialılık seviyesi gösterirler.Yüksek düzeyde kurumsal kolektivizm, gelecekteki yönelim ve insancıl yönelim genel olarak yüksek performans gösterenlerin ortak özellikleri olsa da, düşük düzeyde iddialılık sadece başarılı yağsız bitkilerin tipik özelliğidir.Buna ek olarak, başarılı yağsız bitkiler, başarısız yağsız bitkilerden (yani, küçük grup problem çözme, çalışanların birden fazla görevi yerine getirme eğitimi, tedarikçi ortaklıkları, müşteri katılımı ve sürekli iyileştirme gibi insanlarla ve ilişkilerle ilgili yağsız uygulamalar) daha kapsamlı olarak yumuşak LM uygulamalarını kullanırken, sert LM uygulamaları (yani yağsız teknik ve analitik araçlar) açısından önemli ölçüde farklılık göstermezler.Yöneticiler için sonuçlar, LM'yi başarılı bir şekilde uygulamak için, yumuşak uygulamaları benimseyerek ve uygun bir OC profilinin gelişimini besleyerek LM tekniklerinin ötesine geçmenin temel olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"ab614b5712d41433e6341fd0eb465258f14d1f23","text":"Tekrarlayan sinir ağı (RNN) modelleri, gizli bir ağaç yapısı tarafından yönetilen ardışık verilerin işlenmesi için yaygın olarak kullanılmaktadır.Önceki çalışmalar, RNN modellerinin (özellikle Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) tabanlı modeller) altta yatan ağaç yapısından yararlanmayı öğrenebileceğini göstermektedir.Bununla birlikte, performansı sürekli olarak ağaç tabanlı modellerin gerisinde kalmaktadır.Bu çalışma, gizli durum nöronları arasındaki frekansları güncelleme emrini uygulayan yeni bir endüktif yanlılık Sıralı Nöronlar önermektedir.Sipariş edilen nöronların, gizli ağaç yapısını açıkça tekrarlayan modellere entegre edebileceğini gösteriyoruz.Bu amaçla, yeni bir RNN birimi sunuyoruz: ON-LSTM, dört farklı görevde iyi performanslar elde ediyor: dil modelleme, denetimsiz ayrıştırma, hedeflenmiş sentaktik değerlendirme ve mantıksal çıkarım1."}
{"_id":"a9f9a4dc25479e550ce1e0ddcbaf00743ccafc29","text":"Belki de en basit ve en temel niteliksel olasılık yasası, birleşme kuralıdır: Bir birleşme olasılığı, P(A&B), bileşenlerinin olasılıklarını aşamaz, P(A) ve .P(B), çünkü birleştirmenin uzantısı (veya olasılık kümesi) bileşenlerinin uzantısına dahil edilir.Bununla birlikte, belirsizlik altındaki yargılar, genellikle birliktelik kuralına bağlı olmayan sezgisel sezgisel buluşlarla aracılık eder.Bir birleştirme, bileşenlerinden birinden daha temsil edici olabilir ve belirli bir kategorinin örnekleri, daha kapsayıcı bir kategorinin örneklerinden daha kolay hayal edilebilir veya alınabilir.Bu nedenle, temsililik ve kullanılabilirlik buluşları, bir birleşimin, bileşenlerinden birinden daha olası görünmesini sağlayabilir.Bu fenomen, kelime sıklığının tahmin edilmesi, kişilik yargısı, tıbbi prognoz, risk altındaki karar, suç eylemleri şüphesi ve siyasi tahmin dahil olmak üzere çeşitli bağlamlarda gösterilmiştir.Bağlanma kuralının sistematik ihlalleri, hem özneler arasında hem de özneler içinde karşılaştırmalarda yatan kişilerin ve uzmanların yargılarında gözlenir.Bağlanma yanılgısının alternatif yorumları tartışılır ve onunla mücadele girişimleri araştırılır."}
{"_id":"5dbb8f63e9ac926005037debc5496e9949a3885f","text":"1000'lerce ev sahibinde 100'lerce kullanıcı içeren bir hükümet sitesindekine benzer normal trafik oluşturan bir saldırı tespit değerlendirme test yatağı geliştirildi.Kurban UNIX ana bilgisayarlarına karşı yedi haftalık eğitim verileri ve iki haftalık test verileri olmak üzere 300'den fazla örnek 38 farklı otomatik saldırı başlatıldı.Altı araştırma grubu kör bir değerlendirmeye katıldı ve sonuçlar sonda, hizmet reddi (DoS), uzaktan yerel (R2L) ve kullanıcıdan köke (U2R) saldırılar için analiz edildi.En iyi sistemler, eğitim verilerinde yer alan eski saldırıları, günde 10 yanlış alarm oranında% 63 ila% 93 arasında değişen ılımlı algılama oranlarında tespit etti.Algılama oranları, yalnızca test verilerine dahil edilen yeni ve yeni R2L ve DoS saldırıları için çok daha kötüydü.En iyi sistemler, uzak kullanıcılar tarafından kök düzeyinde ayrıcalıklara zarar vermeyi içeren bu yeni saldırıların kabaca yarısını tespit edemedi.Bu sonuçlar, daha fazla araştırmanın mevcut kurala dayalı saldırıları genişletmek yerine yeni saldırılar bulmak için teknikler geliştirmeye odaklanması gerektiğini göstermektedir."}
{"_id":"cd3f32418cbacc65357f7436a2d4186c634f024a","text":null}
{"_id":"0d4fef0ef83c6bad2e14fe4a4880fa153f550974","text":"Açık alan hedefli duyarlılık, hedefin bir metin corpus'undan her bir söze karşı olan duyguyla birlikte bahsettiğini bulan ortak bilgi çıkarma görevidir.Görev tipik olarak bir dizi etiketleme sorunu olarak modellenir ve CRF gibi son teknoloji etiketleyiciler kullanılarak çözülür.Kelime gömme ve otomatik özellik kombinasyonlarının görev üzerindeki etkisini, duygu analizi için büyük potansiyeller gösteren sinir ağları kullanarak bir CRF tabanını genişleterek ampirik olarak inceliyoruz.Sonuçlar, nöral modelin hatırlamayı önemli ölçüde artırarak daha iyi sonuçlar verebileceğini göstermektedir.Buna ek olarak, nöral ve ayrık özelliklerin yeni bir entegrasyonunu, göreceli avantajlarını birleştiren ve her iki taban çizgisine kıyasla önemli ölçüde daha yüksek sonuçlara yol açan bir öneride bulunuyoruz."}
{"_id":"00b69fcb15b6ddedd6a1b23a0e4ed3afc0b8ac49","text":"Etki alanı uyarlama algoritmaları, bir kaynak etki alanında eğitilmiş bir modeli yeni bir hedef etki alanına genelleştirmeye çalışır.Birçok pratik durumda, kaynak ve hedef dağılımları önemli ölçüde farklılık gösterebilir ve bazı durumlarda önemli hedef özelliklerin kaynak etki alanında desteği olmayabilir.Bu makalede, mevcut algoritmanın en emin olduğu hem hedef özellikleri hem de örnekleri belirleyen eğitime yavaş yavaş ekleyerek kaynak ve hedef etki alanları arasındaki boşluğu köprüleyen bir algoritma tanıtıyoruz.Algoritmamız eş-eğitimin bir varyantıdır [7] ve biz buna CODA (domain uyarlaması için birlikte eğitim) adını veriyoruz.Orijinal ortak eğitim çalışmasından farklı olarak, belirli bir özellik bölünmesini varsaymayız.Bunun yerine, her yineleme için, eş zamanlı olarak bir hedef tahminciyi, özellik uzayının görünümlere bölünmesini ve tahminciye dahil edilecek kaynak ve hedef özelliklerinin bir alt kümesini öğrenen tek bir optimizasyon problemi formüle ediyoruz.CODA, Blitzer et al'ın 12 etki alanı benchmark veri setindeki son teknolojiyi önemli ölçüde geride bırakır.[4].Gerçekten de, hedef gözetim CODA'nın geniş bir yelpazede (84 karşılaştırmadan 65'i) en iyi performansı elde eder."}
{"_id":"2254a9c8e0a3d753ce25d4049e063e0e9611f377","text":"Bu mektupta, substrat entegre dalga kılavuzu geçişine bir slot hattı, substrat entegre devrelerinin geliştirilmesi için önerilmiştir.Arka arkaya geçişin ekleme kaybı 8,7'den 9,0 GHz'e kadar 1 dB'den azdır.Bu geçişle, bir düzlemsel büyü-T incelenir ve tasarlanır.Ölçülen sonuçlar, 8.4-9.4 GHz deneysel frekans aralığında üretilen büyü-T'nin çok iyi bir performansının gözlemlendiğini göstermektedir.Genlik ve faz dengesizlikleri sırasıyla 0,2 dB ve 1.5deg'den azdır."}
{"_id":"f98990356a62e05af16993a5fc355a7e675a3320","text":"OBEKTİF Peyronie hastalığından kaynaklanan zayıflatıcı penil eğriliği olan erkekler için tek tip tedavi olarak minimal invaziv bir teknik olan penoskrotal çarpım (PSP) kullanma 4 yıllık deneyimimizi sunmak.HASTALAR VE YÖNTEMLER Penis eğriliği olan 48 erkekte (orta yaş 58.7 yıl) penis, birden fazla emilemeyen dikiş ile eğriliğin karşısındaki tunica albuginea'yı embriye ederek yeniden yapılandırıldı.Tüm hastalara, eğrilik derecesi veya yönü ne olursa olsun, penisi hor görmeden yapılan küçük bir penoskrotal kesi ile yaklaşıldı.Penil şaft açısı ve gerilmiş penil uzunluğunun ayrıntılı ölçümleri, yeniden yapılanmadan önce ve sonra kaydedildi ve analiz edildi ve düzeltme için gerekli dikişlerin sayısı belgelendi.SONUÇLAR Neredeyse tüm hastalarda ventral penoskrotal kesi ile kolayca düzeltilebilen dorsal ve\/veya lateral deformiteler vardı.Ortalama (aralık) düzeltme derecesi 28 (18-55) derece ve kullanılan dikiş sayısı 6 (4-17) idi.Çarpmadan önce ve sonra gerilmiş penil uzunluk ölçümleri önemli bir fark göstermedi.Tek bir PSP prosedürü 45\/48 (%93) hastada başarılı oldu; iki tanesi düzeltmeden memnun değildi, biri yinelemeli çarpma ve diğeri penil proteze sahipti; diğeri ağrı için dikiş salınımı gerektiriyordu.CONCLUSIONS PSP güvenli ve etkilidir ve şiddetli veya biplanar eğriliği olan durumlar için bile düşünülmelidir."}
{"_id":"5264ae4ea4411426ddd91dc780c2892c3ff933d3","text":"Değişken ve özellik seçimi, onlarca veya yüzbinlerce variabl es ile veri kümelerinin mevcut olduğu uygulama alanlarında çok sayıda araştırmanın odağı haline gelmiştir.Bu alanlar arasında internet belgelerinin metin işlenmesi, gen ifadesi arr ay naliz ve kombinatoryal kimya yer almaktadır.Değişken seçimin amacı üç yönlüdür: improvi ng tahmincilerin tahmin performansı, daha hızlı ve daha uygun maliyetli tahmin orları sağlamak ve verileri oluşturan altta yatan sürecin daha iyi anlaşılmasını sağlamak.Bu özel konunun kontribusyonları, bu tür sorunların çok çeşitli yönlerini kapsar: nesnel fonksiyonun daha iyi bir tanım iyonu sağlamak, özellik inşası, özellik sıralaması, çok değişkenli özellik sele ction, verimli arama yöntemleri ve özellik geçerlilik değerlendirme yöntemleri."}
{"_id":"a0a9390e14beb38c504473c3adc857f8faeaebd2","text":"Bu makale, dijital renkli görüntülerde insan yüzlerini otomatik olarak tespit etmek için bir teknik sunar.Bu, ilk olarak bölgelerin renk görüntüsünde insan derisi içerdiğini tespit eden ve daha sonra bu bölgelerden görüntüdeki bir yüzün yerini gösterebilecek bilgileri çıkaran iki aşamalı bir süreçtir.Cilt algılama, renk ve doku bilgilerine dayanan bir cilt filtresi kullanılarak gerçekleştirilir.Yüz algılama, yalnızca tespit edilen cilt alanlarını içeren gri tonlamalı bir görüntü üzerinde gerçekleştirilir.Thresh holding ve matematiksel morfolojinin bir kombinasyonu, bir yüzün varlığını gösterecek nesne özelliklerini çıkarmak için kullanılır.Yüz algılama işlemi, test sonuçlarının gösterdiği gibi tahmin edilebilir ve oldukça güvenilir bir şekilde çalışır."}
{"_id":"27f366b733ba0f75a93c06d5d7f0d1e06b467a4c","text":null}
{"_id":"9b90cb4aea40677494e4a3913878e355c4ae56e8","text":"Birleştirilmiş dinamik sistemlerin ağları, biyolojik osilatörleri, Josephson bağlantı dizilerini, heyecan verici medyayı, sinir ağlarını, mekansal oyunları, genetik kontrol ağlarını ve diğer birçok kendi kendini düzenleyen sistemi modellemek için kullanılmıştır.Normalde, bağlantı topolojisinin tamamen düzenli veya tamamen rastgele olduğu varsayılır.Ancak birçok biyolojik, teknolojik ve sosyal ağ bu iki uç arasında bir yerde yer almaktadır.Burada, bu orta zeminden akort edilebilen basit ağ modellerini araştırıyoruz: düzenli ağlar, artan miktarda bozukluğu tanıtmak için ‘yeniden kablolandı’.Bu sistemlerin, düzenli kafesler gibi yüksek oranda kümelenebildiğini, ancak rastgele grafikler gibi küçük karakteristik yol uzunluklarına sahip olduğunu görüyoruz.Biz bunlara küçük dünya olgusuna benzeterek \"küçük dünya\" ağları diyoruz (popüler olarak altı derece ayırma olarak bilinir).Solucan Caenorhabditis elegans'ın sinir ağı, batı Amerika Birleşik Devletleri'nin elektrik şebekesi ve film oyuncularının işbirliği grafiğinin küçük dünya ağları olduğu gösterilmiştir.Küçük dünya bağlantılarına sahip dinamik sistemlerin modelleri, gelişmiş sinyal yayılım hızı, hesaplama gücü ve senkronize edilebilirliği gösterir.Özellikle bulaşıcı hastalıklar küçük dünya ağlarında normal kafeslere göre daha kolay yayılır."}
{"_id":"00d23e5c06f90bed0c9d4aec22babb2f7488817f","text":"Grafiklerdeki bağlantı tahmini problemini denetimli bir matris faktörizasyon yaklaşımı kullanarak çözmeyi teklif ediyoruz.Model, gizli özellikleri (muhtemelen yönlendirilmiş) bir grafiğin topolojik yapısından öğrenir ve popüler denetimsiz puanlardan daha iyi tahminler yaptığı gösterilmiştir.Bu gizli özelliklerin düğümler veya kenarlar için isteğe bağlı açık özelliklerle nasıl birleştirilebileceğini gösteriyoruz, bu da her iki özellik türünü de yalnızca kullanmaktan daha iyi performans sağlıyor.Son olarak, bir sıralama kaybı için doğrudan optimize ederek bağlantı öngörüsünde yaygın olan sınıf dengesizliği sorununu ele almak için yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Modelimiz stokastik gradyan inişi ve büyük grafiklere ölçekler ile optimize edilmiştir.Birkaç veri kümesindeki sonuçlar yaklaşımımızın etkinliğini göstermektedir."}
{"_id":"04fa47f1d3983bacfea1e3c838cf868f9b73dc58","text":"Bu makalede, son derece değişken yüz kalıplarını sağlam bir şekilde tespit etmek için tasarlanmış, görüntü düzleminde \/spl plusmn \/ 20 dereceye kadar döndürülen ve karmaşık gerçek dünya görüntülerinde \/spl plusmn \/ 60 dereceye kadar çıkan bir evrişimsel sinir mimarisine dayanan yeni bir yüz algılama yaklaşımı sunuyoruz.Önerilen sistem, basit probleme özgü özellik çıkarıcıları, herhangi bir varsayımda bulunmadan veya çıkarılacak özellikler veya analiz edilecek yüz deseni alanları ile ilgili herhangi bir el yapımı tasarım kullanmadan, yüz ve yüz olmayan desenlerden oluşan bir eğitim setinden otomatik olarak sentezler.Yüz algılama prosedürü, ham giriş görüntüsünü bir bütün olarak ele alan basit konvolüsyon ve alt örnekleme modüllerinin bir boru hattı gibi davranır.Bu nedenle, verimli bir yüz algılama sisteminin, görüntü alanlarının sınıflandırılmasından önce herhangi bir maliyetli yerel ön işleme gerektirmediğini gösteriyoruz.Önerilen şema, zor durumların ele alınması için birden fazla ağın kullanılmasını gerektirmeden, zor test setlerinde gösterilen, özellikle düşük seviyede yanlış pozitiflerle çok yüksek algılama oranı sağlar.Zorlu test setlerinde önerilen yaklaşımın verimliliğini gösteren kapsamlı deneysel sonuçlar sunuyoruz ve yüz desenlerinin değişkenlik derecelerine ilişkin derinlemesine bir duyarlılık analizi dahil ediyoruz."}
{"_id":"cf8f95458591e072835c4372c923e3087754a484","text":"Gaussian süreç modelinin yeni bir karışımını önermekteyiz, bu modelde gating fonksiyonu olasılıksal bir mantıksal modelle bağlantılıdır, bizim durumumuzda Markov mantık ağları.Bu şekilde, Gaussian süreçlerinin (MLxGP) Markov mantık karışımları olarak adlandırılan ortaya çıkan karma grafik modeli, ortak Bayesian parametrik olmayan regresyon ve olasılıksal ilişkisel çıkarım görevlerini çözer.Buna karşılık, MLxGP, mantıksal kısıtlamalara dayalı regresyon veya regresyon verileri hakkında olasılıksal mantıksal sonuçlar çıkarmak gibi yeni, ilginç görevleri kolaylaştırır, böylece \"makineler regresyon verilerini okur\"."}
{"_id":"548bc4203770450c21133bfb72c58f5fae0fbdf2","text":"Video ve atalet sensörleri (akselerometre ve jirometre) kullanarak üç boyutlu uzaydaki nesneleri tespit etmek için, modern mobil platformlarda telefonlardan drone'lara kadar her yerde bulunan bir sistemi tanımlıyoruz.Ataletler, nesneler için sınıfa özgü skala sabıkaları empoze etme ve küresel bir oryantasyon referansı sağlama becerisini sağlar.Minimal bir yeterli temsil, semantik (kimlik) posterior ve uzaydaki nesnelerin syntactic (poz) nitelikleri, bir yerelleştirme ve haritalama filtresi ile korunabilen geometrik bir terime ayrıştırılabilir ve bir olasılık fonksiyonu, ayrımcı olarak eğitilmiş bir konvolutional sinir ağı ile yaklaşık olarak görülebilir. Ortaya çıkan sistem, video akışını nedensel olarak gerçek zamanlı olarak işleyebilir ve nesnelerin sahnede bir temsilini sağlar."}
{"_id":"e2176d557793b7e2b80d8e5ec945078441356eb8","text":"Kümeleme Algoritması, enerji tüketimini azaltmak için kullanılan bir tür anahtar tekniktir.Ağın ölçeklenebilirliğini ve ömrünü artırabilir.Enerji tasarruflu kümeleme protokolleri heterojen kablosuz sensör ağlarının karakteristiği için tasarlanmalıdır.DEEC olarak adlandırılan heterojen kablosuz sensör ağları için yeni bir dağıtılmış enerji tasarruflu kümeleme şeması teklif ediyor ve değerlendiriyoruz.DEEC'de küme kafaları, her düğümün artık enerjisi ile ağın ortalama enerjisi arasındaki orana bağlı olarak bir olasılıkla seçilir.Düğümler için küme başı olma dönemleri, başlangıç ve artık enerjilerine göre farklıdır.Yüksek başlangıç ve artık enerjiye sahip düğümler, düşük enerjili düğümlerden daha fazla küme başı olma şansına sahip olacaktır.Son olarak, simülasyon sonuçları, DEEC'in heterojen ortamlarda mevcut önemli kümeleme protokollerinden daha uzun ömürlü ve daha etkili mesajlar elde ettiğini göstermektedir.2006 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"5bc848fcbeed1cffb55098c4d7cef4596576e779","text":"Kablosuz sensör ağları büyümeye devam ettikçe, etkili güvenlik mekanizmalarına duyulan ihtiyaç da artmaktadır.Sensör ağları hassas verilerle etkileşime girebileceğinden ve\/veya düşmanca katılımsız ortamlarda çalışabileceğinden, bu güvenlik endişelerinin sistem tasarımının başlangıcından itibaren ele alınması zorunludur.Bununla birlikte, doğal kaynak ve hesaplama kısıtlamaları nedeniyle, sensör ağlarındaki güvenlik, geleneksel ağ \/ bilgisayar güvenliğinden farklı zorluklar oluşturur.Şu anda kablosuz sensör ağ güvenliği alanında muazzam bir araştırma potansiyeli var.Bu nedenle, bu alandaki mevcut araştırmalara aşina olmak araştırmacılara büyük fayda sağlayacaktır.Bunu göz önünde bulundurarak, kablosuz sensör ağ güvenliğindeki ana konuları inceliyoruz ve sensör güvenliğindeki engelleri ve gereksinimleri sunuyoruz, mevcut saldırıların çoğunu sınıflandırıyor ve son olarak ilgili savunma önlemlerini listeliyoruz."}
{"_id":"190875cda0d1fb86fc6036a9ad7d46fc1f9fc19b","text":"E-postanın yaygın kullanımı ile, artık kendimiz yazdığımız benzeri görülmemiş miktardaki metinlere erişebiliyoruz.Bu makalede, duygu analizinin birçok posta türünde duyguları ölçmek ve izlemek için etkili görselleştirmelerle birlikte nasıl kullanılabileceğini gösteriyoruz.Kalabalık kaynak kullanarak büyük bir kelime - duygu birliği sözlüğü yaratıyoruz ve duyguları aşk mektuplarında, nefret mektuplarında ve intihar notlarında karşılaştırmak için kullanıyoruz.İş yeri e-postasında duygu sözcüklerini nasıl kullandıkları konusunda cinsiyetler arasında belirgin farklılıklar olduğunu gösteriyoruz.Örneğin, kadınlar sevinç-üzücülük ekseninden birçok kelime kullanırlar, oysa erkekler korku-güven ekseninden terimleri tercih ederler.Son olarak, insanların e-postalarındaki duyguları izlemelerine yardımcı olabilecek görselleştirmeler gösteriyoruz."}
{"_id":"114a4222c53f1a6879f1a77f1bae2fc0f8f55348","text":null}
{"_id":"826dc5774b2c2430cef0dfc4d18bc35947106c6d","text":null}
{"_id":"0788cda105da9853627d3e1ec8d01e01f7239c30","text":"L1 düzenli kayıpları en aza indirmek için paralel bir koordinat alçalma algoritması olan Shotgun'u teklif ediyoruz.Koordinat inişi doğal olarak sıralı gibi görünse de, Shotgun için yakınsama sınırlarını, probleme bağlı bir sınıra kadar yakın çizgi hızlarını öngören kanıtlarız.Lasso ve seyrek lojistik regresyon için Shotgun hakkında kapsamlı bir ampirik çalışma sunuyoruz.Paralellik potansiyeli ile ilgili teorik tahminlerimiz, gerçek verilerdeki davranışlarla yakından örtüşmektedir.Shotgun, diğer yayınlanmış çözücüleri bir dizi büyük sorunda geride bırakarak, L1 için en ölçeklenebilir algoritmalardan biri olduğunu kanıtlıyor."}
{"_id":"2414283ed14ebb0eec031bb75cd25fbad000687e","text":"Sosyal ağlar, e-posta grafikleri veya anlık mesajlaşma kalıpları gibi doğal grafikler, internet üzerinden yaygın hale gelmiştir.Bu grafikler devasadır, genellikle yüz milyonlarca düğüm ve milyarlarca kenar içerir.Bu tür grafikleri incelemek için bazı teorik modeller önerilmiş olsa da, verilerin ölçeği ve doğası nedeniyle analizleri hala zordur.Büyük ölçekli grafik ayrıştırma ve çıkarım için bir çerçeve önermekteyiz.Ölçeği çözmek için, çerçevemiz dağıtılır, böylece veriler paylaşılan hiçbir şey olmayan bir makine seti üzerinde bölünür.Bir grafiği bölmeye dayanan yeni bir faktörizasyon tekniği önermekteyiz, böylece bölmeler arasındaki kenarlardan ziyade komşu köşelerin sayısını en aza indiririz.Ayrışmamız bir akış algoritmasına dayanmaktadır.Altta yatan hesaplama donanımının ağ topolojisine uyum sağladığı için ağ farkındadır.Değişkenlerin yerel kopyalarını ve verimli bir asenkron iletişim protokolünü, ağ iletişimi maliyetine maruz kalmadan hesaplamanın çoğunu gerçekleştirmek için çoğaltılmış değerleri senkronize etmek için kullanıyoruz.Bir e-posta iletişim ağından türetilen 200 milyon köşe ve 10 milyar kenardan oluşan bir grafikte, algoritmamız yakınsama özelliklerini korurken, bilgisayar sayısında neredeyse doğrusal ölçeklenebilirliğe izin veriyor."}
{"_id":"877aff9bd05de7e9d82587b0e6f1cda28fd33171","text":"Sağlam mevsimler arası yerelleştirme, otonom araçların uzun vadeli görsel navigasyonundaki en büyük zorluklardan biridir.Bu makalede, görüntülerin semantik segmentasyonundaki son gelişmeleri, yani her pikselin temsil ettiği nesne türüyle ilgili bir etiket atandığı, uzun vadeli görsel lokalizasyon sorununa saldırmak için kullanırız.Çevrenin semantik olarak etiketlenmiş 3D nokta haritalarının, semantik olarak ayrılmış görüntülerle birlikte, ayrıntılı özellik tanımlayıcılarına (SIFT, SURF, vb.) ihtiyaç duymadan araç lokalizasyonu için verimli bir şekilde kullanılabileceğini gösteriyoruz.), Bu nedenle, el yapımı özellik tanımlayıcılarına bağlı olmak yerine, bir görüntü segmenterinin eğitimine güveniyoruz.Ortaya çıkan harita, geleneksel bir tanımlayıcı tabanlı haritaya kıyasla çok daha az depolama alanı kaplar.Parçacık filtresi tabanlı semantik lokalizasyon çözümü, SIFT özelliklerine dayanan bir çözümle karşılaştırılır ve hatta yıl boyunca daha büyük ve daha açıklayıcı SIFT özellikleriyle eşit olarak gerçekleştirdiğimiz büyük mevsimsel varyasyonlarla bile çoğu zaman 1 m'nin altında bir hata ile lokalize edilebilir."}
{"_id":"f9f92fad17743dd14be7b8cc05ad0881b67f32c2","text":"Uygun bir mesafe metrikini öğrenmek, birçok öğrenme makinesinin başarısında önemli bir rol oynar.Geleneksel metrik öğrenme algoritmaları, eğitim ve test örnekleri ilgili ancak farklı etki alanlarından (yani kaynak etki alanı ve hedef etki alanından) çekildiğinde sınırlı faydaya sahiptir.Bu mektupta, bilgi-teorik bir ortamda etki alanı uyarlaması için iki yeni metrik öğrenme algoritması önererek, iki etki alanında güç aktarımının ve standart öğrenme makinesi yayılımının ayırt edilmesine izin veriyoruz.İlkinde, üç hedefi birleştirerek bir çapraz alan Mahalanobis mesafesi öğrenilir: farklı alanlar arasındaki dağılım farkını azaltmak, hedef alan verilerinin geometrisini korumak ve kaynak alan verilerinin geometrisini etiket bilgileriyle hizalamak.Ayrıca, karmaşık alan adaptasyon problemlerini çözmeye yönelik çabalarımızı harcıyoruz ve ilk yöntemi birden fazla çekirdek öğrenme çerçevesine genişleterek doğrusal çapraz alan metrik öğrenmenin ötesine geçiyoruz.Birden fazla çekirdeğin dışbükey bir kombinasyonu ve doğrusal bir dönüşüm, önceki bilgilerin araştırılmasına ve veri özelliklerinin tanımlanmasına büyük ölçüde fayda sağlayan tek bir optimizasyonda uyarlanabilir bir şekilde öğrenilir.Üç gerçek dünya uygulamasında (yüz tanıma, metin sınıflandırması ve nesne kategorizasyonu) yapılan kapsamlı deneyler, önerilen yöntemlerin son teknoloji metrik öğrenme ve etki alanı uyarlama yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiğini doğrulamaktadır."}
{"_id":"1b51a9be75c5b4a02aecde88a965e32413efd5a3","text":"Sparse kodlama, nesne tanıma için yerel özellikleri öğrenmek için yaygın bir yaklaşımdır.Son zamanlarda, amacın tek bir görüntünün içeriğinden ziyade görüntüler arasındaki ilişkiyi kodlamak olduğu spatio-temporal, dürbün veya diğer çoklu gözlem verilerinden öğrenme özelliklerine artan bir ilgi var.Gizli değişkenlerin, çoklu görüntü çözgüleri arasında paylaşılan öz uzaylardaki dönme açılarını tespit ederek dönüşümleri kodladığını gösteren çok görüşlü özellik öğreniminin bir analizini sunuyoruz.Analizimiz, videolarda karmaşık hücre modellerini eğitirken dönüşüme özgü özelliklerin ortaya çıktığını gösteren son deneysel sonuçları açıklamaya yardımcı olur.Analizimiz ayrıca, dönüşüm-değişmez özelliklerin dönüşümlerin öğrenme temsillerinin bir yan ürünü olarak ortaya çıkabileceğini göstermektedir."}
{"_id":"213d7af7107fa4921eb0adea82c9f711fd105232","text":"Yüksek boyutlu veriler, yüksek boyutlu giriş vektörlerini yeniden oluşturmak için küçük bir merkezi katmana sahip çok katmanlı bir sinir ağı eğiterek düşük boyutlu kodlara dönüştürülebilir.Gradyan iniş, bu tür \"otomatik kodlayıcı\" ağlarındaki ağırlıkları ince ayar yapmak için kullanılabilir, ancak bu sadece başlangıç ağırlıkları iyi bir çözüme yakınsa iyi çalışır.Derin otoencoder ağlarının, verilerin boyutsallığını azaltmak için bir araç olarak ana bileşen analizinden çok daha iyi çalışan düşük boyutlu kodları öğrenmesini sağlayan ağırlıkları başlatmanın etkili bir yolunu tanımlıyoruz."}
{"_id":"00bbfde6af97ce5efcf86b3401d265d42a95603d","text":"Empirik kanıtlar, hashin boyutsallık azaltma ve pratik parametrik olmayan tahmin için etkili bir strateji olduğunu göstermektedir.Bu makalede, özellik hashı için üstel kuyruk sınırları sağlarız ve rastgele altuzaylar arasındaki etkileşimin yüksek olasılıkla ihmal edilebilir olduğunu gösteririz.Bu yaklaşımın fizibilitesini yeni bir kullanım durumu için deneysel sonuçlarla gösteriyoruz - yüz binlerce görevle çoklu görev öğrenme."}
{"_id":"b8811144fb24a25335bf30dedfb70930d2f67055","text":null}
{"_id":"1441c41d266ce48a2041bd4da0468eec961ddf4f","text":"Metin belgelerine yönelik yeni bir görselleştirme ve bilgi alma tekniği olan Word Tree'yi tanıtıyoruz.Bir Kelime Ağacı, geleneksel \"anahtar kelime-in-context\" yönteminin grafiksel bir versiyonudur ve metin gövdelerinin hızlı bir şekilde sorgulanmasını ve araştırılmasını sağlar.Bu yazıda tekniğin tasarımını ve uygulanmasında ortaya çıkan bazı teknik konuları anlatıyoruz.Buna ek olarak, kullanıcıların görselleştirmeden değer elde etme yollarına bir pencere sağlayan Many Eyes'ta birkaç ay boyunca kelime ağaçlarının kamuya açık bir şekilde konuşlandırılmasının sonuçlarını tartışıyoruz."}
{"_id":"37b9b5a5eb63349a3e6f75d5c4c061d7dbc87f4e","text":"Son birkaç yılda, telif hakkı işaretlerini ve diğer bilgileri dijital resimlerde, videoda, seste ve diğer multimedya nesnelerinde saklamak için çok sayıda şema önerildi.Araştırma literatüründe ve alanında ortaya çıkan bazı yarışmacıları tanımlıyoruz; daha sonra, onlar tarafından gizlenen bilgilerin kaldırılmasını veya başka bir şekilde kullanılamaz hale getirilmesini sağlayan bir dizi saldırı sunuyoruz.1 Bilgi Saklama Uygulamaları Son birkaç yıl, diğer bilgilerdeki bilgileri gizlemenin yollarına hızla artan bir ilgi gördü.Buna bir takım faktörler katkıda bulundu.Telif hakkının dijital medyanın kopyalanabilmesinin kolaylığıyla aşındırılacağı korkusu, insanların gizli telif hakkı işaretlerini ve seri numaralarını ses ve videoya yerleştirme yollarını incelemelerine yol açtı; gizliliğin aşındırılacağı endişesi, elektronik nakit, anonim repostacılar, dijital seçimler ve mobil bilgisayar kullanıcılarını üçüncü tarafların izlemesini zorlaştıran teknikler üzerinde çalışmaya yol açtı; ve rakibin aynı şekilde yapmasını zorlaştırırken, kişinin kendi trafiğini gizleme konusundaki geleneksel 'askeri' endişeler devam ediyor.Bilgi saklama konusundaki ilk uluslararası atölye [2] bu toplulukları bir araya getirdi ve orada bir dizi saklanma şeması sunuldu; daha fazlası başka yerlerde sunuldu.Steganografi ve telif hakkı işaretlemesindeki yararlı ilerlemenin tüm bu ilk nesil şemalara saldırmaya çalışmaktan kaynaklanabileceği görüşünü oluşturduk.Kriptolojinin ilgili alanında ilerleme yineleyiciydi: kriptografik algoritmalar önerildi, bunlara yönelik saldırılar bulundu, daha fazla algoritma önerildi, vb.Sonunda teori ortaya çıktı: akış şifrelerine hızlı korelasyon saldırıları ve blok şifrelere diferansiyel ve doğrusal saldırılar, şimdi kriptografik algoritmaların gücünü daha önce olduğundan çok daha ayrıntılı olarak anlamamıza yardımcı oluyor.Benzer şekilde, birçok kriptografik protokol önerildi ve hemen hemen tüm erken adaylar kırıldı, bu da protokol sağlamlığı ve resmi doğrulama teknikleri kavramlarına yol açtı [6].Yani bu makalede, ilk olarak en son şemaların geliştirildiği telif hakkı koruma bağlamını tanımlıyoruz; daha sonra bunların bir seçimini anlatıyoruz?İlk yazar, Intel Corporation'a 'Bilgi Saklama Sistemlerinin Çöküşü' hibesi kapsamında finansal destek için minnettardır.Ne oldu?Üçüncü yazar bir Avrupa Komisyonu Marie-Curie hibe David Aucsmith (Ed.): Bilgi Saklama 1998, LNCS 1525, pp.218238, 1998. c  Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1998 Telif Hakkı İşaretleme Sistemlerine Saldırılar 219 şema ve bunların çoğunu kıran bir dizi saldırı sunar.Sonunda genel olarak steganografi ve özellikle telif hakkı işaretlemesi bağlamında sağlamlığın anlamı hakkında bazı açıklamalar yapıyoruz.1.1 Telif Hakkı Koruma Sorunları Dijital kayıt medyası birçok yeni olasılık sunuyor, ancak Hollywood ve rock müzik endüstrisi gibi fikri mülkiyet sahipleri arasında kullanıcıların video, müzik ve multimedya çalışmalarının sınırsız mükemmel kopyalarını yapabilmeleri durumunda geçimlerinin tehdit edileceği yönündeki yaygın korkular nedeniyle katılımları engellendi.Dijital medya için ilk kopya koruma mekanizmalarından biri, Sony ve Phillips tarafından seksenli yıllarda dijital ses kasetleri için tanıtılan seri kopya yönetim sistemi (SCMS) idi [31].Fikir, tüketicilerin arabalarında kullanmak (söylemek) için sahip oldukları bir CD'nin dijital ses kasetini yapmalarına izin vermekti, ancak bir başkasının kasetini yapmak için değil; böylece kopyalar yalnızca ilk nesille sınırlı olacaktı.Uygulama, her bir ses nesnesinin başlığına bir Boolean işaretleyicisi içerecekti.Ne yazık ki bu başarısız oldu çünkü bazı üreticiler tarafından üretilen donanım bunu uygulamadı.Daha yakın zamanlarda Dijital Çok Yönlü Disk (DVD) konsorsiyumu olarak da bilinen Dijital Video Disk, seri kopya yönetimini uygulamak için bir telif hakkı işaretleme şeması için öneriler çağrısında bulundu.Fikir, tüketicilere satılan DVD oynatıcıların ev videolarının sınırsız olarak kopyalanmasına ve TV programlarının zaman kaydırmalı izlenmesine izin vereceği, ancak ticari korsanlık için kolayca kötüye kullanılamayacağıdır [19, 44].Önerilen uygulama, videoların işaretsiz olması veya 'asla kopyalama' veya 'sadece bir kez kopyalama' olarak işaretlenmesidir; uyumlu oyuncular 'asla kopyalama' olarak işaretlenmiş bir video kaydetmeyecek ve 'sadece bir kez kopyalama' olarak işaretlenmiş bir video kaydederken işaretini 'asla kopyalama' olarak değiştirecektir.Ticari olarak satılan videolar 'asla kopyalama' olarak işaretlenirken, TV yayınları ve benzeri materyaller 'sadece bir kez kopyalama' olarak işaretlenecek ve ev videoları işaretsiz olacaktır.Elektronik telif hakkı yönetim şemaları, Imprimatur ve CITED [45, 66, 67] gibi Avrupa projeleri ve Fikri Mülkiyet Hakları Çalışma Grubu tarafından önerilen Amerikan projeleri tarafından da önerilmiştir [69]."}
{"_id":"123ae35aa7d6838c817072032ce5615bb891652d","text":"Parametrelerin gradyanını hesaplarken DNN'leri ikili ağırlıklar ve aktivasyonlarla eğiten bir yöntem olan BinaryNet'i tanıtıyoruz.BinaryNet ile CIFAR-10 ve SVHN üzerinde MNIST ve ConvNets üzerinde bir Çok Katmanlı Perceptron (MLP) eğitmenin mümkün olduğunu ve neredeyse son teknoloji sonuçlar elde ettiğini gösteriyoruz.Çalışma zamanında BinaryNet, bellek kullanımını büyük ölçüde azaltır ve çoğu çarpmayı, hem genel amaçlı hem de özel Deep Learning donanımı üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilecek 1-bit münhasır veya (XNOR) işlemlerle değiştirir.MNIST MLP'mizi optimize edilmemiş bir GPU çekirdeğinden 7 kat daha hızlı çalıştırmanın mümkün olduğu bir ikili matris çarpma GPU çekirdeği yazdık, sınıflandırma doğruluğunda herhangi bir kayıp yaşamadan.BinaryNet için kod mevcuttur."}
{"_id":"62c8104a3df91f98807a5611aba4a553a5f2ed2e","text":"Parametreli modeller, şaşırtıcı derecede az sayıda parametre ile insan yüzlerinin gerçekçi, manipüle edilebilir görüntülerini üretebilir."}
{"_id":"277cbc63d4a2c63d968ee3fb403b56f88037e836","text":null}
{"_id":"d73a87896b36565997550eaf16ab7a998c13bf67","text":"Yakın zamanda önerilen uzaysal modülasyon (SM) tekniğinin bir genellemesi olarak kabul edilebilecek yeni bir genelleştirilmiş uzaysal modülasyon (GSM) tekniğini önermekteyiz.SM, yalnızca bir aktif iletim antenine sahip özel bir GSM durumu olarak görülebilir.SM'nin aksine GSM, bilgi bitlerini haritalamak için çoklu iletim antenlerinin endekslerini kullanır ve böylece önemli ölçüde artan spektral verimlilik elde edebilir.Ayrıca, birden fazla aktif iletim anteni seçmek, GSM'nin SM'ye kıyasla önemli aktarım çeşitliliği kazanımları elde etmesini sağlar, çünkü tüm aktif antenler aynı bilgileri iletir.Öte yandan, kanallar arası girişim (ICI) bu aktif antenler aracılığıyla aynı sembollerin iletilmesiyle tamamen önlenir.GSM'nin sembol hata oranı (SER) performansı için sipariş istatistiklerini kullanarak teorik analiz sunuyoruz.Analitik sonuçlar simülasyon sonuçlarımızla yakın bir anlaşma içindedir.GSM ve SM'nin bit hata oranı performansı simüle edilir ve karşılaştırılır, bu da GSM'nin üstünlüğünü gösterir.Ayrıca, farklı iletim ve alıcı anten konfigürasyonlarına sahip GSM sistemleri incelenmektedir.Sonuçlarımız, daha yüksek modülasyon düzenine sahip daha az sayıda iletim anteninin kullanılmasının daha iyi BER performansına yol açacağını göstermektedir."}
{"_id":"395e3f319d9c7495a7425d3394308133ec1bb616","text":null}
{"_id":"d4599dcb4cc83404d8bc416b1f259d50bde2f44f","text":"Modern bir Akıllı Şebeke için temel bir gereklilik, şebeke değişkenlerinin sürekli izlenmesidir.Bu görev, şebeke ağı boyunca konuşlandırılmış kendi kendine çalışan elektronik cihazlar kullanılarak verimli bir şekilde elde edilir.Şebeke güç hatlarının çevresinde, bu hatların yüksek voltajları kapasitif kaplin kullanarak bu tür yükler için bir enerji kaynağı sağlayabilir.Bu, Elektrik-Saha Enerji Hasat (EFEH) olarak bilinir.Bununla birlikte, bu ilkeyi kullanan bildirilen stratejiler, pratik sistemler için gerekli olan güç aktarımını nasıl en üst düzeye çıkaracaklarını araştırmamıştır, çünkü EFEH'den elde edilen mevcut enerji her zaman oldukça küçüktür.Bu makalede, orta voltajlı güç hattı yalıtkanlarının parazit kapasitansı kullanılarak optimum enerji hasadı için yeni bir yaklaşım önerilmiştir.Daha sonra, çıkarılan enerjiyi en üst düzeye çıkaran yük koşullarını korumak için bir takip gücü elektronik dönüşüm sistemi kullanılır.Sistem performansı, çıkarılan enerjiyi en üst düzeye çıkaran çalışma koşullarını tanımlamak için teorik çalışmalar ve bilgisayar simülasyonları kullanılarak analiz edilmiştir.Şimdiye kadar elde edilen sonuçlar, sadece hat yalıtkan biçerdöver ile besleyici iletken arasında var olan kapasitif kaplin kullanılarak 22 kV ızgara besleyiciden 100 mW'a kadar hasat edilebileceğini göstermektedir."}
{"_id":"64e216c128164f56bc91a33c18ab461647384869","text":"Gözetim veya adli tıp gibi güvenlik ve güvenlik uygulamaları, düşük çözünürlüklü video verilerinde yüz tanıma talep etmektedir.Düşük çözünürlüklü video yüz tanıma için manifold tabanlı bir parça karşılaştırma stratejisine sahip bir Convolutional Neural Network (CNN) tabanlı bir yüz tanıma yöntemi önermekteyiz.Düşük çözünürlüklü etki alanı, ağ mimarisini darboğazları veya yüz görüntülerinin önemli ölçüde artmasını önlemek için ayarlayarak ele alınmaktadır.CNN, büyük ölçekli bir kendi kendine toplanan video yüz veri seti ve yaklaşık 1.4M eğitim görüntüleri ile sonuçlanan büyük ölçekli genel görüntü yüz veri kümelerinin bir kombinasyonu ile eğitilmiştir.Büyük miktardaki video verilerini işlemek ve etkili bir karşılaştırma yapmak için CNN yüz tanımlayıcıları, yerel yama araçlarıyla pist seviyesinde verimli bir şekilde karşılaştırılır.Kurulumumuz, YouTube Faces Veritabanı'nın 3232 piksel düşük çözünürlüklü bir sürümünde yüzde 80,3 doğruluk elde ediyor ve yerel görüntü tanımlayıcılarının yanı sıra bu alanda en son VGG-Face ağından [20] daha iyi performans gösteriyor.Önerilen yöntemin üstün performansı, kendi kendine toplanan vahşi gözetim veri setinde doğrulanır."}
{"_id":"21ef9c68739b0ddc7a9be31091c1882791e92780","text":"Bu makalede, çevrimiçi kullanıcı incelemelerinden nesnelerin uygulanabilir yönlerini çıkarmak için yeni bir çerçeve sunuyoruz.Bu yönlerin çıkarılması, web'den ürün görüşlerinin otomatik olarak madenciliğinde ve kullanıcı incelemelerinin görüşe dayalı özetlerinin oluşturulmasında önemli bir zorluktur [18, 19, 7, 12, 27, 36, 21].Modellerimiz, çok tahıllı konuları indüklemek için LDA ve PLSA gibi standart konu modelleme yöntemlerinin uzantılarına dayanmaktadır.Çok taneli modellerin görevimiz için daha uygun olduğunu savunuyoruz, çünkü standart modeller, bir kullanıcı tarafından derecelendirilme eğiliminde olan bir nesnenin yönlerinden ziyade, nesnelerin küresel özelliklerine (örneğin, bir ürün türünün markası) karşılık gelen konular üretme eğilimindedir.Sunduğumuz modeller sadece güvenilir yönleri çıkarmakla kalmaz, aynı zamanda tutarlı konulara da kümelenir, örneğin 'bekçi' ve 'barmen', restoranlar için aynı konunun 'personel' parçasıdır.Bu, onu, en az kümeleme ile terim frekans analizi yoluyla yönleri çıkaran önceki çalışmaların çoğundan ayırır.Çok tahıllı modelleri hem nitel hem de nicel olarak değerlendirerek standart konu modelleri üzerinde önemli ölçüde geliştiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"5092375789732afbfbfe2f5ede0792af6c562813","text":"Arttırılmış karar ağaçları günümüzde kullanılan en popüler öğrenme teknikleri arasındadır.Test zamanında hızlı hızlar sergilerken, nispeten yavaş eğitim onları gerçek zamanlı öğrenme gereksinimlerine sahip uygulamalar için pratik hale getirir.Bu dezavantajın üstesinden gelmek için prensipli bir yaklaşım önermekteyiz.Eğitim verilerinin bir alt kümesindeki ön hatası göz önüne alındığında bir karar kütüğünün hatasına bağlı olduğumuzu kanıtlarız; Sınır, eğitim sürecinin başlarında vaat etmeyen özellikleri budamak için kullanılabilir.Bu sınırdan yararlanan hızlı bir eğitim algoritması önererek, sınıflandırıcının son performansında hiçbir ücret ödemeden büyüklük sıralamasının hızlandırılmasını teklif ediyoruz.Bizim yöntemimiz Boosting'in yeni bir varyantı değil; daha da büyük hızlara ulaşmak için mevcut Boosting algoritmaları ve diğer örnekleme yöntemleri ile birlikte kullanılır."}
{"_id":"946809792f7873dafdeb27a88d8e9d05a0294828","text":"Bankaların ATM nakit yönetimi tekniklerinin iyileştirilmesi, otomatik vezne makinelerine nakit sağlayan bankalar ve bağımsız firmalar için ayrı bir optimizasyon sorunu olarak literatürde önemli bir dikkat çekmiştir.Bu makale bunun yerine daha fazla maliyet azaltma olasılığına odaklanır: nakit yönetimi sorununu tek bir sorun olarak optimize etmek.Bunu yaparken, bankalar arasındaki sözleşmeli fiyatlar ve transit şirketlerdeki nakit, genel olarak, bireysel optimizasyonlara göre daha fazla maliyet azaltmasına izin veren genel olarak değiştirilebilir.Bu prosedürün kalıcılığını göstermek için, bir Macar ticari bankası için Baumol tipi nakit talebi tahminine dayalı olası Pareto-geliştirme yeniden sözleşme planlarını belirledik ve bu da önemli bir maliyet düşüşüne neden oldu.2016 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"bfa0710b11b060536f225031f81eb167c63e4fa5","text":"Bu makalede, car2car uygulamaları için yenilikçi bir anten sistemi tanımlanmıştır.Anten sistemi, antenlerin yanı sıra komple car2car çip donanımı ve yazılımını içeren aktif bir anten modülüne dayanmaktadır.Bu modül çok küçüktür, böylece örneğin entegre edilebilir.Arabaların çatısında bir köpekbalığı yüzgeci antenine.Ayrıca ek modüller arabada başka bir yere monte edilebilir ve ana modüle Ethernet üzerinden bağlanabilir.Bu, sistemin yüksek esnekliğini ve yeniden yapılandırılabilirliğini sağlar.İki test aracı yeni araba2car gösterici sistemleri ile donatıldı ve dinamik açık hava senaryolarında olduğu gibi 3D ölçüm odasında da ölçümler yapıldı.Yeni sistem, ölçümlerde ve saha denemelerinde mükemmel performans gösterir."}
{"_id":"a036eb870e007bea24f3e9ff99c376f71984fdcc","text":"Çok seviyeli invertörler (MLI), endüstriyel uygulamalar için yüksek voltaj ve yüksek güç aralığında yaygın olarak kullanılmaktadır.Bunun nedeni düşük harmonik bozulma, daha az elektromanyetik girişim ve üst aralıktaki dc bağlantı voltajlarıdır.Ancak aşağıdaki inverter türü, voltaj dengelemede zorluk, daha yüksek sayıda bileşen ve darbe genişliği modülasyon kontrol yöntemindeki karmaşıklık gibi birkaç dezavantaja sahiptir.Bu makalenin amacı, mevcut topolojileri, her seviyede beş anahtar ve aynı voltaj kaynakları ile 7 seviyeli modifiye edilmiş azaltılmış anahtar simetrik MLI (MRSMLI) tasarlayarak karşılaştırmaktır.Yedi seviyeli yedi-anahtarlı, yedi seviyeli altı-anahtarlı ve yedi seviyeli beş-anahtarlı MLI'nın simülasyonu ve karşılaştırması MATLAB\/SIMULINK ortamı kullanılarak yapılacaktır.Beş anahtarlı bir MLI'dan elde edilen sonuçlar, yedi anahtarlı MLI'nın FFT Analiz tasarımı ile doğrulanacaktır.Elde edilen çıktı daha sonra bir indüksiyon motorunun kontrolü için kullanılacaktır.Simülasyon sonuçları, önerilen MRSMLI'nın donanım kurulumunu tasarlayarak doğrulanacaktır."}
{"_id":"807c1f19047f96083e13614f7ce20f2ac98c239a","text":null}
{"_id":"6ae2dd7824f45d9c721c1e0fdc79250b85a598d2","text":"Büyük veriye olan son ilgi, birçok şirketin firma performansını (FPER) artırmak için büyük veri analitiği yeteneği (BDAC) geliştirmesine yol açtı.Bununla birlikte, BDAC bazı şirketler için ödeme yapar, ancak diğerleri için ödeme yapmaz.Görünüşe göre çok az kişi büyük verilerle büyük bir etki elde etmiş.Bu zorluğu gidermek için, bu çalışma, kaynak tabanlı teori (RBT) ve sosyomateryalizmin dolanıklık görüşü üzerine çizim yapan bir BDAC modeli önermektedir.Bulgular BDAC'ı üç ana boyuttan (yani yönetim, teknoloji ve yetenek yeteneği) ve 11 alt boyuttan (yani planlama, yatırım, koordinasyon, kontrol, bağlantı, uyumluluk, modülerlik, teknoloji yönetimi bilgisi, teknik bilgi, işletme bilgisi ve ilişkisel bilgi) oluşan hiyerarşik bir model olarak göstermektedir.Bulgular, daha üst düzey BDAC modelinin dolanıklık kavramsallaştırmasının değerini ve FPER üzerindeki etkisini doğrulamaktadır.Sonuçlar aynı zamanda analitik yeteneğin – BDAC FPER ilişkisi üzerinde iş stratejisi hizalamasının – önemli ölçüde ılımlı etkisini de aydınlatmaktadır."}
{"_id":"b8f2fb3975e15d13d12715ce53b37821a6214b9e","text":"Bilimsel olguları karmaşık sistem ilkeleri açısından anlamak hem bilimsel hem de pedagojik açıdan önemlidir.Bilimin farklı disiplinlerinden gelen durumlar genellikle aynı ilke ile yönetilir ve bu nedenle disiplinler arasında bilgi aktarımını teşvik etmek değerli çapraz döllenme ve bilimsel birleşmeyi mümkün kılar.Bu tür bir transferin kanıtları tarihsel olarak tartışmalı olsa da, öğrencilerin deneyleri ve gözlemleri, karmaşık sistem ilkelerinin aktarılmasını teşvik etmek için pedagojik yöntemler önermektedir.Güçlü bir strateji, öğrencilerin algısal olarak topraklanmış senaryoların unsurlarını ve etkileşimlerini aktif olarak yorumlamalarıdır.Bu tür bir yorum, genel ilkelerin yanı sıra vakaların sunulması ve öğrencilerin vakaların hesaplama modellerini keşfetmeleri ve inşa etmeleri yoluyla kolaylaştırılabilir.Ortaya çıkan bilgi hem somut olarak temellendirilebilir, hem de perspektife son derece bağımlı ve genelleştirilebilir olabilir.Karmaşık sistemlerin hesaplamalı ve zihinsel modellerini koordine etme yöntemlerini, anlayışı ve genellemeyi teşvik etmede idealleşmenin ve somutluğun rollerini ve transfer için diğer tamamlayıcı teorik yaklaşımları tartışıyoruz.Karmaşık Sistemler 3'ü Anlamak Karmaşık Sistemler İlkeleriyle Aktarımı Teşvik Etmek Öğrenciler öğrendiklerini yeni durumlara ne zaman ve nasıl aktarırlar?Bu, eğitim ve bilişsel bilimin karşılaştığı en önemli sorulardan biridir.Bunu ele almak, öğrenme, analog akıl yürütme ve kavramsal temsil ile ilgili derin temel araştırma konularına değinirken çok önemli pratik sonuçlara sahiptir.Dikkate değer araştırmalar, öğrencilerin öğrendiklerini kendiliğinden aktarmadıklarını, en azından yüzeysel olarak farklı alanlara aktarmadıklarını göstermektedir (Detterman, 1993; Gick & Holyoak, 1980; 1983).Bu rahatsız edicidir, çünkü öğretmenler öğrencilerin öğrendiklerini ilgili yeni durumlara uygulayacakları umuduyla içeriği seçerler.Öğrencilerin bilimsel ilkeleri yüzeysel olarak farklı alanlara aktarabileceğine inanıyoruz ve bu inançta yalnız değiliz (Bransford & Schwartz, 1999; Jacobson, 2001; Judd, 1908; Simon, 1980).Davamızı sunmak için, \"savaşmaya\" değer olan transfer türlerini açıklayacağız. Bunları tanımlamak sadece eğitici bir soru değil, aynı zamanda bilimsel bir soru da ortaya çıkıyor.Buna göre, karmaşık sistemleri yöneten genel ilkelere göre farklı alanlardan fenomenleri birleştirmeyi amaçlayan bilime yönelik yeni bir yaklaşımı açıklayacağız.Bilime bu karmaşık sistem yaklaşımı, hem somut olarak topraklanmış hem de taşınabilir bilimsel anlayış kazandırmak için benzersiz eğitim fırsatları sunmaktadır.Topraklanmış genelleme kavramı bir oksimoron gibi gelebilir, ancak transfer hesabımızın anahtarıdır.Genellemeleri iletmek için zaman onurlandırılmış yöntem, zorunlu mantık veya cebir gibi sembolik formalizmleri kullanmak olmuştur.Bu formalizmler, bir öğrencinin bir durumun özelliklerini aşmasını sağlayabilir, ancak sonuçta ortaya çıkan soyutlamayı durumun sezgisel bir anlayışından koparma riskini de üstlenirler.Bunun yerine, algısal, zamansal ve mekansal olarak topraklanmış oldukları sürece somut olan durum adetlerini teşvik eden öğrenme ve öğretme yöntemlerini önermekteyiz.Bununla birlikte, bir durumun birçok unsurunun göz ardı edilmesi veya son derece basitleştirilmesinde hala idealizasyonlardır.Bu makalede, aşağıdaki adımlarla topraklı genellemeler elde etmek için bir yaklaşım geliştireceğiz: 1) Bölümdeki ‘durumlu genel soyutlama’ kavramını da açıklayınız. 2) Karmaşık sistemlerin doğasını anlamak, 2) birkaç vaka çalışmasında ortaya çıkan genel karmaşık sistemlere örnekler verir, 3) Karmaşık sistemler aracılığıyla öğretim biliminin pedagojik faydalarını açıklayın, 4) Karmaşık sistemlerde transferin ve genellemenin önemini tartışın.Bilimi Karmaşık Sistem İlkeleri ile birleştirmek Bilimi ilerletmenin bir yolu, teorileri aşamalı olarak ortaya çıkarmak, deneysel detaylar eklemek ve mekanistik hesapları detaylandırmaktır.Bu kayıtla, \"şeytan ayrıntılardadır\" ve bilim adamlarının uygun bir şekilde işgali bu ayrıntıların peşinden gitmektir.Bu bilim vizyonu en çok John Horgan tarafından 1996 yılında yayınlanan \"Bilimin Sonu\" adlı kitabında vurgulandı. Temel bilimsel kuramlama ve keşifler çağının geçtiğini ve geriye kalan tek şeyin Einstein, Darwin ve Newton'un benzerleri tarafından ortaya konan teorilerin ayrıntılarını rafine etmek olduğunu savundu.Bilimsel uzmanlaşmanın hızlı oranı, Horgan'ın argümanını destekliyor gibi görünüyor.Tek büyük bilimsel dergilerin \"Doğa\" ve \"Bilim\" olduğu bir çağdan, \"Kışan Hidroloji Dergisi\" ve \"Omuz ve Dirsek Cerrahisi Dergisi\" gibi özel dergilerin bulunduğu bir döneme geçtik, her biri birkaç farklı alt uzmanlık için bir şemsiye priz.Bir Bilim Danışma Kurulu'na katılanların yarısından fazlası, biyologların dar tanımlı biyolojik alanlarda uzmanlaşarak büyük resmin izini kaybettiklerine inanıyor.Yine de, birçok bilim adamı, gözleri ve zihinleri için rekabet eden bilimsel çıktının çokluğu nedeniyle daha ileri derecelerde uzmanlaşmak zorunda hissediyor.Bilim adamlarının küçük bir alt kümesi, artan uzmanlaşma eğilimini tersine çevirmeyi seçti.Bunun yerine, fizikten biyolojiye, sosyal bilimlere kadar birçok bilimsel alanda geçerli olan ilkeleri takip ettiler.İlkeler, bu alanlara metaforik veya belirsiz bir şekilde uygulanmaz, çünkü \"kaos\" ve \"fraktal\" terimleri genellikle sanat veya kişilerarası ilişkilere uygulanır.Bunun yerine, karmaşık sistem araştırmacılarının Karmaşık Sistemleri Anlama 5'in iddiası, bazen denklemler veya hesaplama kuralları setleri olarak ifade edilebilen aynı özel ilkenin görünüşte farklı fenomenleri tanımlayabileceğidir.Karmaşık sistemler tarafından, yerel olarak etkileşime giren çok sayıda farklı element içeren ve zamanla küresel olarak değişen bir sistemle sonuçlanan sistemlere atıfta bulunuyoruz.Son birkaç on yılda, karmaşık sistemler teorisi alanı hızla gelişmektedir (Bar-Yam, 1997; Hollanda, 1995; Kauffman, 1993; Wolfram, 2002).Karmaşık sistemler teorisi ve yöntemleri artık bilimlere endemiktir ve hemen hemen her akademik disiplin ve meslekte bulunabilir (Amaral & Ottino, 2004; Barabasi, 2002; Diermeir & Merlo, 2000; Epstein & Axtell 1996; Wolfram, 1986).İlk başta karmaşık sistemlerin doğal ve sosyal fenomenlerin küçük bir kısmını temsil ettiği görülebilir.Ama bu bir yanlış anlaşılma olur.Bir şeyi karmaşık bir sistem ya da karmaşık bir fenomen yapan şey bir perspektif meselesidir.Sistem öğelerinin etkileşimine odaklanan karmaşık bir sistem perspektifi alırsanız, doğadaki ve toplumdaki hemen hemen her sistem karmaşık bir sistem olarak tanımlanabilir.Bu açıdan bakıldığında, sistem daha sonra karmaşık sistem ilkeleri ve yöntemleri kullanılarak analiz edilebilir.Karmaşık sistemler teorisi, çok çeşitli geleneksel disiplinlerde doğal ve sosyal sistemleri tanımlayabilecek bir dizi genel ilkeyi tanımlamıştır.Birkaç örnek sıralanmıştır.Doğada yaygın olarak bulunan bir sistem mimarisi: Desen 1: Bir varlık, kendisi gibi daha fazla varlığın üretilmesine neden olur.Aynı zamanda, başka bir tür varlığın üretilmesine neden olur, bu da onu ortadan kaldırır."}
{"_id":"4215c25c3757f5ac542bf0449ffd1ad55a11f630","text":null}
{"_id":"41ab8a3c6088eb0576ba65e114ebd37340c2bae1","text":null}
{"_id":"842301714c2513659a6814a7e9b5ae761136f9d8","text":"Bu bölümde, grafik verilerinde anahtar kelime araması yapan yöntemleri inceliyoruz.Anahtar kelime arama, karmaşık veri yapılarından bilgi almak için basit ama kullanıcı dostu bir arayüz sağlar.Birçok gerçek yaşam veri kümesi ağaçlar ve grafiklerle temsil edildiğinden, anahtar kelime araması çeşitli türlerdeki veriler için çekici bir mekanizma haline gelmiştir.Bu ankette, XML verileri ve ilişkisel veriler için soyut temsil olan şema grafiklerinde anahtar kelime arama yöntemlerini ve şema içermeyen grafiklerde anahtar kelime arama yöntemlerini tartışıyoruz.Tartışmamızda, grafikteki anahtar kelime aramasının üç ana zorluğuna odaklanıyoruz.İlk olarak, grafikteki anahtar kelime aramasının semantiği nedir, ya da bir anahtar kelime aramasının cevabı olarak nitelendirilen şey; ikincisi, iyi bir cevabı oluşturan şey ya da cevapları nasıl sıralayacağı; üçüncü olarak, anahtar kelime aramasının verimli bir şekilde nasıl gerçekleştirileceği.Ayrıca bazı çözülmemiş zorlukları tartışıyoruz ve bazı yeni araştırma talimatları sunuyoruz."}
{"_id":"21813c61601a8537136488ce55a2c15669365ef9","text":"Herhangi bir sabit pozitif tamsayı p için (np) kadar küçük olabilen sıkı hata sınırlarına sahip kişiselleştirilmiş PageRank vektörlerini hesaplamak için geliştirilmiş bir algoritma veriyoruz. Geliştirilmiş PageRank algoritması, belirli bir grafikteki kenarların nicel bir sıralamasını hesaplamak için çok önemlidir.Kenar sıralamasını, birbiriyle ilişkili iki sorunu incelemek için kullanacağız - grafik seyrekleştirme ve grafik bölme.Geliştirilmiş bir bölümleme algoritması elde etmek için PageRank vektörlerini kullanarak grafik seyrekleştirme ve bölümleme algoritmalarını birleştirebiliriz."}
{"_id":"71c3182fa122a1d6ccd4aa8eb9dccd95314b848b","text":"Siber-Fiziksel Sistemlerin (CPS) modern toplumun çeşitli yönlerindeki yaygınlığı hızla artmaktadır.Bu, CPS'yi çeşitli saldırılar için giderek daha çekici hedeflere dönüştürür.Siber güvenliği CPS güvenliğinin ayrılmaz bir parçası olarak görüyoruz.Buna ek olarak, siber güvenlik kapsamı dışında olan CPS'ye özgü yönleri araştırmak için gereklilik vardır.En önemlisi, siber-fiziksel alan sınırını geçebilecek saldırılar analiz edilmelidir.CPS'nin bu tür çapraz alan saldırılarına karşı savunmasızlığı, şu anda en ünlü Stuxnet saldırısı gibi çok sayıda örnekle pratik olarak kanıtlanmıştır.Bu makalede, CPS'ye yönelik saldırıların tanımı için taksonomiyi önermekteyiz.Önerilen taksonomi, hem geleneksel siber saldırıları hem de CPS'ye çapraz alan saldırılarını temsil etme yeteneğine sahiptir.Ayrıca, önerilen taksonomiye dayanarak, saldırı kategorizasyonunu tanımlıyoruz.Önerilen taksonominin birkaç olası uygulama alanı kapsamlı bir şekilde tartışılmaktadır.Diğerlerinin yanı sıra, literatürde bilinen CPS'ye yönelik saldırılar hakkında bir bilgi tabanı oluşturmak için kullanılabilir.Ayrıca, önerilen açıklama yapısı, her ikisi de mutlaka CPS güvenliğini iyileştirmek için olan bu saldırıların niceliksel ve niteliksel analizini teşvik edecektir."}
{"_id":"237292e08fe45320e954377ebe2b7e08d08f1979","text":null}
{"_id":"9f7d7dc88794d28865f28d7bba3858c81bdbc3db","text":"Takviye öğrenme, otonom robotların en az insan müdahalesi ile büyük davranış becerileri repertuarlarını öğrenmelerini sağlama vaadini tutar.Bununla birlikte, takviye öğreniminin robotik uygulamaları, öğrenme sürecinin özerkliğini genellikle gerçek fiziksel sistemler için pratik olan eğitim sürelerine ulaşma lehine tehlikeye atar.Bu tipik olarak el mühendisliği politika temsilleri ve insan kaynaklı gösterilerin tanıtılmasını içerir.Derin pekiştirme öğrenme, genel amaçlı sinir ağı politikalarını eğiterek bu sınırlamayı hafifletir, ancak doğrudan derin pekiştirme öğrenme algoritmalarının uygulamaları, görünürdeki yüksek örnek karmaşıklığı nedeniyle simule edilmiş ayarlar ve nispeten basit görevlerle sınırlandırılmıştır.Bu makalede, derin Q-fonksiyonlarının offpolicy eğitimine dayanan son zamanlarda derin bir takviye öğrenme algoritmasının karmaşık 3D manipülasyon görevlerini ölçeklendirebileceğini ve gerçek fiziksel robotları eğitecek kadar verimli bir şekilde derin sinir ağı politikalarını öğrenebileceğini gösteriyoruz.Eğitim sürelerinin, algoritmayı, politika güncellemelerini eş zamanlı olarak bir araya getiren birden fazla robota paralel hale getirerek daha da azaltılabileceğini gösteriyoruz.Deneysel değerlendirmemiz, yöntemimizin simülasyonda çeşitli 3D manipülasyon becerileri ve daha önce herhangi bir gösteri veya manuel olarak tasarlanmış gösterimler olmadan gerçek robotlarda karmaşık bir kapı açma becerisi öğrenebileceğini göstermektedir."}
{"_id":"de81d968a660df67a8984df6aa77cf88df77259f","text":"Şu anda, ek bileşen olmadan bir güç ayrıştırma yöntemi, uçan bir kondansatör dc \/ dc dönüştürücüden (FCC) ve voltaj kaynağı invertörden (VSI) oluşan bir dc ila tek fazlı ac dönüştürücü için önerilmiştir.Özellikle, FCC'deki küçük bir uçan kapasitör, hem bir güçlendirme işlemi hem de çift hatlı frekanslı güç dalgalanması azaltması için kullanılır.Böylece, büyük bir elektrolitik kapasitör kullanımından kaçınmak için dc-link kapasitör değeri en aza indirilebilir.Buna ek olarak, bileşen tasarımı, örneğin, destek indüktörü ve uçan kapasitör, önerilen kontrol uygulandığında netleştirilir.Deneyler, önerilen kontrolün geçerliliğini doğrulamak için 1.5 kW'lık bir prototip kullanılarak gerçekleştirildi.Deneysel sonuçlar, önerilen kontrolün kullanımının dc-link voltaj dalgalanmasını %74.5 oranında azalttığını ve inverter çıkış akımının toplam harmonik bozulmasını (THD) %5'ten daha az olduğunu ortaya koydu.Ayrıca, 1.1 kW'lık bir yükte maksimum %95,4'lük bir sistem verimliliği elde edildi.Son olarak, yüksek güç yoğunluğu tasarımı Pareto ön optimizasyonu tarafından değerlendirilir.Üç güç ayrıştırıcı topolojinin güç yoğunlukları, örneğin bir destek topolojisi, bir buck topolojisi ve önerilen topoloji karşılaştırılır.Sonuç olarak, önerilen topoloji, burada kabul edilen topolojiler arasında en yüksek güç yoğunluğunu (5.3 kW \/ dm3) elde eder."}
{"_id":"470a6b517b36ed5c8125f93bb8a82984e8835c55","text":"Bu makalede, görüntü gradyanlarının şeklini ve keskinliğini tanımlayan bir parametrik öncelik olan önceki gradyan profilini kullanarak yeni bir genel görüntü süper çözünürlüklü bir yaklaşım önermekteyiz.Daha önce çok sayıda doğal görüntüden öğrenilen gradyan profilini kullanarak, düşük çözünürlüklü bir görüntüden yüksek çözünürlüklü bir görüntü tahmin ettiğimizde görüntü gradyanları üzerinde bir kısıtlama sağlayabiliriz.Bu basit ama çok etkili öncelikle, son teknoloji sonuçlar üretebiliyoruz.Yeniden yapılandırılmış yüksek çözünürlüklü görüntü keskindir, nadir çınlama veya jaggy eserlere sahiptir."}
{"_id":"857176d022369e963d3ff1be2cb9e1ca2f674520","text":"Büyük ölçekli bilgi grafiklerinde (KGS) akıl yürütmeyi öğrenme problemini inceliyoruz.Daha spesifik olarak, çoklu-hop ilişkisel yolları öğrenmek için yeni bir pekiştirme öğrenme çerçevesi tanımlıyoruz: bilgi grafiği gömmelerine dayanan sürekli durumlara sahip politika tabanlı bir ajan kullanıyoruz, bu da yolunu genişletmek için en umut verici ilişkiyi örnekleyerek KG vektör uzayında nedenler yaratıyor.Önceki çalışmaların aksine, yaklaşımımız doğruluğu, çeşitliliği ve verimliliği dikkate alan bir ödül fonksiyonu içerir.Deneysel olarak, önerilen yöntemimizin Freebase ve Never-Ending Language Learning veri kümelerine yol sıralamasına dayalı bir algoritma ve bilgi grafiği yerleştirme yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiğini gösteriyoruz.1"}
{"_id":"8597da33970c02df333d9d6520884c1ba3f5fb17","text":"Bir tüketici derinliği sensörü tarafından kaydedilen tek bir görüş derinliği girdisinden katı olmayan geometrileri ve hareketleri sağlam bir şekilde yeniden yapılandırmak için yeni bir hareket izleme tekniği sunuyoruz.Fikir, katı olmayan hareketlerin çoğunun (özellikle insanla ilgili hareketlerin) içsel olarak eklemsel hareket altuzayında yer aldığı gözlemine dayanmaktadır.Bu avantajdan yararlanmak için, inline-formula>tex-math notation=\"LaTeX\">$L_0$\/tex-math>alternatives> inline-graphic xlink:href=\"xu-ieq2688331.gif\"\/>\/alternatives>\/inline-formula> tabanlı, yerel bir çözücüye sahip bir hareket düzenlileştiricisi olan bir roman sunuyoruz.inline-formula>tex-math notation=\"LaTeX\">$L_0$\/tex-math> alternatives>inline-graphic xlink:href=\"xu-ieq3-2688331.gif\"\/>\/alternatives>\/inline-formula> stratejisi, sabit olmayan hareket izleme boru hattına entegre edilir ve yavaş yavaş hareket eder.Eklem eklemlerinin bilgileri, takip doğruluğunu daha da iyileştirmek ve izleme hatalarını önlemek için aşağıdaki izleme prosedüründe kullanılır.Oklüzyonlar, yüz ve el hareketleri ile karmaşık insan vücudu hareketleri üzerinde yapılan kapsamlı deneyler, yaklaşımımızın hareket takibindeki sağlamlığı ve doğruluğu önemli ölçüde geliştirdiğini göstermektedir."}
{"_id":"f5bbdfe37f5a0c9728c9099d85f0799e67e3d07d","text":null}
{"_id":"7d553ced76a668120cf524a0b3e633edfea426df","text":null}
{"_id":"0b277244b78a172394d3cbb68cc068fb1ebbd745","text":"İnternetteki üçüncü taraf siteler tarafından daha hassas veriler paylaşılır ve saklanırken, bu sitelerde depolanan verileri şifreleme ihtiyacı olacaktır.Veri şifrelemenin bir dezavantajı, seçici olarak yalnızca kaba taneli bir seviyede paylaşılabilmesidir (yani, başka bir partiye özel anahtarınızı vermek).Key-Policy Attribute-Based Encryption (KP-ABE) olarak adlandırdığımız şifreli verilerin ince taneli paylaşımı için yeni bir kripto sistemi geliştiriyoruz.Kripto sistemimizde, şifre metinleri bir dizi öznitelik ile etiketlenir ve özel anahtarlar, bir kullanıcının hangi şifre metinlerinin şifresini çözebileceğini kontrol eden erişim yapıları ile ilişkilendirilir.Yapımızın denetim-log bilgilerinin paylaşılmasına ve yayın şifrelemesine uygulanabilirliğini gösteriyoruz.İnşaatımız, Hiyerarşik Kimlik Tabanlı Şifreleme (HIBE)'ye tabi olan özel anahtarların delegasyonunu desteklemektedir."}
{"_id":"48b7ca5d261de75f66bc41c1cc658a00c4609199","text":"İnsanların güncel ilgi alanları hakkında ne düşündüklerine dair bir fikir edinmek için son zamanlarda sosyal medyanın analizine odaklanan çok sayıda çalışma olsa da, yine de karşı karşıya kalınması gereken birçok zorluk var.Başlangıçta haber makaleleri gibi daha düzenli metin türleri için tasarlanmış metin madenciliği sistemleri, Facebook gönderileri, tweetler vb. ile başa çıkmak için uyarlanması gerekebilir.Bu makalede, sosyal medyadan fikir madenciliği ile ilgili çeşitli konuları ve çok farklı alanlarda geliştirdiğimiz iki örnek uygulama ile birlikte bir Doğal Dil İşleme (NLP) sistemine dayattığı zorlukları tartışıyoruz.Makine öğrenme tekniklerini kullanan görüş madenciliği çalışmalarının çoğunun aksine, sığ dilsel analiz yapan ve nihai görüş polaritesini ve puanını oluşturmak için bir dizi dilsel alt bileşen üzerine inşa eden modüler bir kural tabanlı yaklaşım geliştirdik."}
{"_id":"2b7d5931a08145d9a501af9839fb9f8954c82c3c","text":"Fotovoltaik (PV) ızgara-bağlantı sisteminin konfigürasyonunu basitleştirmek için, bu kağıt bir buck-boost dc-dc dönüştürücü benimsemeyi önerir ve daha sonra hat-komütasyonlu bir H-köprü açma devresi ile bağlantı yoluyla tek fazlı bir invertör geliştirir.DC giriş-voltaj ve ac çıkış-voltaj koşullarına bağlı olarak, önerilen devre, basamaklı veya basamaklı invertör olarak işlevsel olarak çalışabilir.Geniş voltaj-değişkenlik aralığına sahip uygulamalar için uygundur.Sadece bir anahtar yüksek frekanslı olarak çalıştırıldığından, anahtarlama kaybı verimliliği artırmak için önemli ölçüde azaltılabilir.Son olarak, 110 Vrms \/ 60 Hz çıkış voltajına sahip bir laboratuvar prototipi daha sonra önerilen inverterin fizibilitesini doğrulamak için simüle edilir ve uygulanır."}
{"_id":"373cf414cc038516a2cff11d7caafa3ff1031c6d","text":"Son zamanlarda yapılan çalışmalar, yozlaşma gürültüsünün Gaussian olduğu durumda, yeniden yapılandırma hatasının kare hatası olduğunu ve verilerin sürekli değerli olduğunu gösteren, denoising ve kontraktif otomatik kodlayıcıların veri üreten yoğunluğun yapısını dolaylı olarak nasıl yakaladığını göstermiştir.Bu, Langevin ve Metropolis-Hastings MCMC'yi kullanarak bu örtülü olarak öğrenilen yoğunluk fonksiyonundan örnekleme için çeşitli önerilere yol açmıştır.Bununla birlikte, düzenlileştirilmiş otomatik kodlayıcıların eğitim prosedürünün, veriler ayrık olduğunda altta yatan veri üreten dağıtımın dolaylı tahminine nasıl bağlanacağı veya diğer yolsuzluk süreci ve yeniden yapılandırma hatalarının nasıl kullanılacağı belirsizliğini korumuştur.Diğer bir konu da, sadece küçük yolsuzluk gürültüsünün sınırında geçerli olan matematiksel gerekçedir.Burada, tüm bu konuları ele alan soruna farklı bir saldırı önermekteyiz: keyfi (ama gürültülü yeterince) yolsuzluk, keyfi yeniden yapılandırma kaybı (log benzeri olarak görülüyor), hem ayrık hem de sürekli değerli değişkenleri ele almak ve sonsuz olmayan yolsuzluk gürültüsünden (veya sonsuz olmayan sözleşmeli cezadan) kaynaklanan önyargıyı ortadan kaldırmak."}
{"_id":"ee8c779e7823814a5f1746d883ca77b26671b617","text":"JSTOR arşivini kullanmanız, http:\/\/www.jstor.org\/about\/terms.html adresinde bulunan JSTOR'un Kullanım Şartlarını ve Koşullarını kabul ettiğinizi gösterir.JSTOR'un Kullanım Şartları ve Koşulları, kısmen, önceden izin almadığınız sürece, bir derginin tüm sayısını veya makalelerin birden fazla kopyasını indiremezsiniz ve JSTOR arşivindeki içeriği yalnızca kişisel, ticari olmayan kullanımınız için kullanabilirsiniz.Bu eserin daha fazla kullanımı için lütfen yayıncı ile iletişime geçin.Yayıncı iletişim bilgileri http:\/\/www.jstor.org\/journals\/asl.html adresinden edinilebilir.Bir JSTOR iletiminin herhangi bir parçasının her kopyası, bu iletimin ekranda veya basılı sayfasında görünen aynı telif hakkı bildirimini içermelidir."}
{"_id":"5732afb98a2e5b2970344b255b7af10f5c363873","text":null}
{"_id":"554f6cc9cb9c64a25670eeb12827b803f3db2f71","text":null}
{"_id":"8db9e3f2384b032278ed9e9113021538ef4b9b94","text":"Sarcasm, çevrimiçi topluluklarda yaygın olarak kullanılan sofistike bir konuşma eylemi biçimidir.Bununla birlikte, alaycılığın otomatik olarak tanınması yeni bir görevdir.Sarcasm tanıma, inceleme özetleme ve sıralama sistemlerinin performansına katkıda bulunabilir.Bu makale, ürün incelemelerinde alaycı cümleleri tanıyan Sarcasm Tanımlaması için Yarı Denetimli Bir Algoritma olan SASI'yi sunar.SASI'nın iki aşaması vardır: yarı denetimli desen kazanımı ve alay sınıflandırması.Çeşitli kitaplar ve ürünler için yaklaşık 66000 Amazon incelemesi içeren bir veri seti üzerinde deneyler yaptık.Her cümlenin 3 annotatör tarafından etiketlendiği bir altın standardı kullanarak, alaycı cümleleri tanımlamak için %77 hassasiyet ve %83,1 geri çağırma elde ettik.Alaycı söylemleri karakterize eden bazı güçlü özellikler bulduk.Bununla birlikte, daha ince desen tabanlı özelliklerin bir kombinasyonu, alaycılığın çeşitli yönlerini tanımlamada daha umut verici olduğunu kanıtladı.Ayrıca, alaycılığın çevrimiçi topluluklarda ve sosyal ağlarda kullanılmasının motivasyonu hakkında spekülasyon yapıyoruz."}
{"_id":"7a953aaf29ef67ee094943d4be50d753b3744573","text":null}
{"_id":"94f8a728a072b9b48b043a87b16619a052340421","text":"En son Wireless Sensor Networks teknolojileri, su şebekesinin otomatik izlenmesini ve su tüketimlerinin akıllı ölçümünü gerçekleştirmek için uygulanabilir çözümler sağlayabilir.Bununla birlikte, su boruları boyunca bulunan sensör düğümleri, çalışma koşulları tarafından empoze edilen gerekli enerjiyi elde etmek için elektrik şebekesi tesislerine erişemez.Bu anlamda, ağ mimarisini mümkün olan en az gücü gerektirecek şekilde tasarlamak temel öneme sahiptir.Bu makale, gelecekteki akıllı su şebekelerinde olası evlat edinme için Kablosuz Ölçüm Otobüsü protokolünün uygunluğunu, iletim performansını değerlendirerek, prototip sensör düğümleri aracılığıyla yürütülen simülasyonlar ve deneysel testler yoluyla araştırır."}
{"_id":"25931b74f11f0ffdd18c3f81d3899c0efa710223","text":"Bu makale, yatırımcının bakış açısından karşılıklı fon performansını analiz eder.Risksiz bir varlık, endeks fonları ve aktif olarak yönetilen yatırım fonları arasından seçim yapan ortalama değişkenlikli bir yatırımcı için portföy seçimi problemini inceliyoruz.Bu sorunu çözmek için bir Bayesian performans değerlendirme yöntemi kullanıyoruz; yaklaşımımızda önemli bir yenilik, yönetim becerisi ile ilgili önceki inançların f lexible setinin geliştirilmesidir.Daha sonra metodolojimizi 1.437 yatırım fonu örneğine uyguluyoruz.Yine de bazı son derece şüpheci önceki inançların aktif yöneticilere ekonomik olarak önemli tahsisatlara yol açtığını görüyoruz.Aktif olarak yönetilen EQUITY MUTUAL FUNDS, varlıklarda trilyonlarca dolara sahiptir, yönetim ücretlerinde on milyarlarca dolar toplar ve yatırımcılar, basın ve araştırmacılardan büyük ilgi görür.Yıllardır birçok uzman, yatırımcıların düşük maliyetli pasif yönetilen endeks fonlarında daha iyi durumda olacağını söylüyor.Endeks fonlarındaki son büyümeye rağmen, aktif yöneticiler hala karşılıklı fon varlıklarının büyük çoğunluğunu kontrol ediyor.Bu aktif yöneticilerden herhangi biri ek harcamalara değer mi?Yatırımcılar aktif olarak yönetilen tüm yatırım fonlarından kaçınmalı mı?Jensen 1968!'den bu yana, çoğu çalışma, yatırım fonları evreninin harcamalardan sonra kriterlerini aşmadığını bulmuştur.1 Bu kanıt, ortalama aktif yatırım fonundan kaçınılması gerektiğini göstermektedir.Öte yandan, son çalışmalar gelecekteki anormallerin  \"alfas\" geri döndüğünü buldu!geçmiş getiriler veya alfalar kullanılarak tahmin edilebilir, 2 geçmiş fon * Baks ve Metrik Maliye Bölümü, The Wharton School, Pennsylvania Üniversitesi'ndendir.Wachter, New York Üniversitesi, The Stern School, Maliye Bölümü'ndendir.Nick Barberis, Gary Chamberlain, Ken French, Will Goetzmann, Karsten Hansen, Chris Jones, Tom Knox, Tony Lancaster, Lubos Pstor, Andr Perold, Steve Ross, Andrei Shleifer, Rob Stambaugh, Ren Stulz, Sheridan Titman, anonim bir hakem ve Columbia, Wharton, NBER, 1999 ABER ve 2000 Yaz Enstitüsü'ndeki seminer katılımcılarına teşekkür ederiz.Wachter, mali destek için Lehman Brothers'a teşekkür ediyor.1 Son zamanlarda, Carhart 1995!, Malkiel 1995!, ve Daniel et al.1997!hepsi, hayatta kalma önyargısından nispeten uzak örneklerde modern performans değerlendirme yöntemleri kullanarak küçük veya sıfır ortalama anormal getiriler bulur.2 Carlson 1970!, Lehman ve Modest 1987!, Grinblatt ve Titman 1988, 1992!, Hendricks, Patel ve Zechhauser 1993!, Goetzmann ve Ibbotson 1994!, Brown ve Goetzmann 1995!, Elton, Gruber, ve Blake 1996!FİNANSIN GÜNLÜÜ VOL.LVI, hayır.1 ŞUBAT 2001"}
{"_id":"f23ecb25c3250fc6e2d3401dc2f54ffd6135ae2e","text":"Milimetre-dalgası ve terahertz (30-10 000 GHz) teknolojilerinin geliştirilmesinde, hala tam olarak keşfedilmemiş elektromanyetik spektruma olan artan ilgiyle başa çıkmak için önemli ilerlemeler sağlanmıştır.Elektromanyetik dalgaların bu frekans aralığı üzerindeki doğası, yüksek çözünürlüklü görüntüleme uygulamalarının, moleküler duyarlı spektroskopik cihazların ve ultrabroadband kablosuz iletişimin geliştirilmesi için çok uygundur.Bu makalede, milimetre dalga ve terahertz anten teknolojileri, farklı platformlara dayalı geleneksel ve geleneksel olmayan düzlemsel \/ planar olmayan anten yapıları da dahil olmak üzere genel olarak incelenmektedir.Umut verici bir teknolojik platform olarak, substrat entegre devreler (SIC'ler) giderek daha fazla dikkat çeker.Çeşitli substrat entegre dalga kılavuzu (SIW) şemaları ve diğer sentezlenmiş kılavuz teknikleri, antenlerin ve dizilerin tasarımında yaygın olarak kullanılmıştır.Farklı tiplerde substrat entegre antenler ve ışın şekillendirme ağları, elektriksel ve mekanik performanslarla bağlantılı olarak teorik ve deneysel sonuçlarla ilgili olarak tartışılmaktadır."}
{"_id":"e2d634ee9e9abaca804b69af69a40cf00897b2d0","text":null}
{"_id":"36246ff904be7044ecd536d072b1388ea59aaf43","text":"Çocukluk cinsel istismarı (CSA) Güney Afrikalı (SA) çocuklar arasında yaygındır, ancak risk faktörleri ve psikiyatrik sonuçlarla ilgili veriler sınırlıdır ve karışıktır.Gençlik Stres Kliniğimize sevk edilen travma geçirmiş çocuklar ve ergenler, demografik, cinsel istismar, yaşam boyu travma ve psikiyatrik geçmişler elde etmek için görüşüldü.En az bir yaşam boyu travmaya maruz kalan 94 katılımcının (59 kadın, 35 erkek; ortalama yaş 14.25 [8.25] yıl) verileri analiz edildi.Cinsel istismar, katılımcıların %53'ünde (%42,56'sı kadın, %10,63'ü erkek) ve failler tarafından bilinen ihlallerin %64'ünde bildirilmiştir.Multinomyal lojistik regresyon analizi, kadın cinsiyetini (P = 0.002) ve tek ebeveynli aileleri (P = 0.01) CSA'nın (%62.5) önemli tahmincileri olduğunu ortaya koydu.CSA, diğer travmalara maruz kalmayı öngörmedi.Cinsel istismara uğrayan çocukların fiziksel ve duygusal istismar alt ölçek puanları ve toplam CTQ puanları, istismara maruz kalmayan çocuklara göre önemli ölçüde daha yüksekti.Depresyon (33%, X 2 = 10.89, P = 0.001) ve TSSB (63.8%, X 2 = 4.79, P = 0.034) travmanın en yaygın psikolojik sonuçlarıydı ve her ikisi de CSA ile önemli ölçüde ilişkiliydi.CSA'nın yüksek oranları, bu travmatize numunede yüksek TSSB oranları öngördü.Bulduğumuz dernekler, CSA'nın uluslararası çalışmaları ile tutarlı görünmektedir ve gelişmekte olan ülkelerde gelecekteki sosyal farkındalık, önleme ve tedavi stratejilerini odaklamak için kullanılmalıdır."}
{"_id":"af82f1b9fdee7e6f92fccab2e6f02816965bf937","text":"Alzheimer hastalığı (AD) en sık görülen demans türlerinden biridir.Şu anda AD için bir tedavi yoktur ve erken teşhis, hastalığın ilerlemesini geciktirebilecek tedavilerin gelişimi için çok önemlidir.Beyin görüntüleme Alzheimer hastalığı için bir biyobelirteç olabilir.Bu, MR Images ile birçok çalışmada gösterilmiştir, ancak PET gibi fonksiyonel görüntüleme durumunda, özellikle Hafif Bilişsel Bozulmanın (MCI) erken aşamasında AD teşhis etme yeteneklerini belirlemek için daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulmaktadır.Bu yazıda ADNI ve MCI tanıları için ADNI veritabanının PET görüntülerinin kullanımını inceliyoruz.Segmentasyonla eş zamanlı olarak özellik seçimini gerçekleştiren basit sınıflandırıcıların karışımına dayanan bir teknik olan Boosting sınıflandırma yöntemini benimseriz, böylece yüksek boyutlu problemlere çok uygundur.Yükseltici sınıflandırıcı, AD'nin tespitinde% 90.97 ve MCI tespitinde% 79.63 doğruluk elde etti."}
{"_id":"c23136a48527a20d6bfef019337ba4494077f7c5","text":null}
{"_id":"753c0ecd5b4951b94fcba2fbc30ede5499ae00f5","text":"Bu makale, 470 MHz-700 MHz arasında çalışan TV White Space (TVWS) spektrum bandındaki baz istasyonu için geniş bir bant anteninin tasarımını ve simülasyonunu sunar.Geniş bant genişliği sağlayan basılı Log Periyodik Dipol Dizisi (LPDA) konsepti, geniş bant antenini gerçekleştirmek için kullanılmıştır.Anten elemanları r = 4.4 ve tan  = 0.02 ile düşük maliyetli FR4 substrat üzerine basılmıştır.Bu elemanlar substratın her iki tarafında alternatif olarak basılır.Antenin toplam hacmi 303  162.3  1.6 mm3'tür.Boyutu azaltmak için, bu tasarım için ölçeklendirme faktörü () 0.89 olarak kabul edilir ve göreceli aralık () 0.054 olarak seçilir.Anten en küçük elementin tabanında beslenir.Anten, 470 MHz  700 MHz frekans aralığında VSWR  2 için bir empedans bant genişliği gösterir.Bu antenin kazancı, tüm çalışma bandında 5,3 dB ila 6,5 dB arasındadır.Radyasyon paterni, hem E hem de H düzlemlerinde 30 dB'lik maksimum ön-arka lob oranına (F\/B) sahip tek tip radyasyon paterni ile son yangın davranışını gösterir."}
{"_id":"426ccb6a700ac1dbe21484735fc182127783670b","text":"Son yıllarda, fikir madenciliği çok fazla araştırma ilgisini çekti.Bununla birlikte, görüş spam'ini (veya sahte incelemeleri) tespit etmek için sınırlı çalışma yapılmıştır.Sorun, Web aramasında spam'e benzer [1, 9 11].Bununla birlikte, spam'i gözden geçirmek daha zordur, çünkü elle okuyarak sahte incelemeleri tanımak çok zordur [2].Bu makale, sınırlı bir sorunla, yani gözden geçirenlerin şüpheli davranışlarını temsil edebilecek olağandışı inceleme kalıplarını tanımlamakla ilgilenir.Sorunu beklenmedik kurallar bulmak olarak formüle ediyoruz.Teknik etki alanından bağımsızdır.Tekniği kullanarak, bir Amazon.com inceleme veri kümesini analiz ettik ve spam faaliyetlerini belirten birçok beklenmedik kural ve kural grubu bulduk."}
{"_id":"0f0387d7207390dec305e09cdbbf4847e3c948e7","text":"AutoML'deki son gelişmeler, denetimli öğrenme görevlerinde makine öğrenimi uzmanlarıyla rekabet edebilecek otomatik araçlara yol açtı.Bu çalışmada, Auto-Net'in herhangi bir insan müdahalesi olmadan otomatik olarak ayarlanmış derin sinir ağları sağlayan iki versiyonunu sunuyoruz.İlk sürüm olan Auto-Net 1.0, Bayesian Optimization metodunu SMAC kullanarak yarışma kazanan sistem Auto-sklearn'den gelen fikirler üzerine kuruludur ve Theano'yu altta yatan derin öğrenme (DL) çerçevesi olarak kullanır.Daha yeni Auto-Net 2.0, BOHB olarak adlandırılan Bayesian Optimizasyonu ve HyperBand'in son bir kombinasyonu üzerine kuruludur ve PyTorch'u DL çerçevesi olarak kullanır.Bildiğimiz kadarıyla, Auto-Net 1.0, insan uzmanlara karşı rekabet veri setlerini kazanan ilk otomatik ayarlı sinir ağıydı (ilk AutoML mücadelesinin bir parçası olarak).Daha fazla ampirik sonuç, Auto-sklearn ile Auto-Net 1.0'ın her iki yaklaşımdan da daha iyi performans gösterebileceğini ve Auto-Net 2.0'ın daha iyi performans gösterebileceğini göstermektedir."}
{"_id":"1ff3ebd402e29c3af7226ece7f1d716daf1eb4a9","text":"Bu makale, iki 32-elementli SiGe tabanlı faz dizileri arasında 64 GHz iletim \/ alıcı iletişim bağlantısı sunar.Anten elemanı, yükselti düzleminde doğrudanlık sağlayan seri beslemeli bir yama dizisidir.İletim dizisi 42 dBm'lik bir EIRP ile sonuçlanırken, alıcı dizi 33 dB'lik bir elektronik kazanç ve T \/ R anahtarı ve anten kayıpları da dahil olmak üzere bir sistem NF  8 dB sağlar.Diziler, azimutta SiGe çipinde 5 bitlik faz değiştirici kullanarak +\/50 olarak taranabilir, aynı zamanda çok düşük yan loblar ve yakın ideal bir desen tutar.İletişim bağlantısı, iletim tarafında bir dizi ve alıcı tarafta harici karıştırıcılar ve IF amplifikatörleri ile birlikte başka bir dizi kullanır.Bir Keysight M8195A keyfi dalga formu jeneratörü, iletim tarafında modüle edilmiş dalga formlarını üretmek için kullanılır ve alınan IF sinyalini demodüle etmek için bir Keysight DSO804A osiloskop kullanılır.Bağlantı performansı farklı tarama açıları ve modülasyon formatları için ölçüldü.QPSK kullanan 16-QAM kullanan 1 Gbps ve QPSK kullanan 2 Gbps veri oranları 300 m'de gösterilmiştir. Sistem ayrıca 100 metrede 4 Gbps veri hızı ve 800 metrede  500 Mbps veri hızı ile sonuçlanır."}
{"_id":"2fb03a66f250a2c51eb2eb30344a13a5e4d8a265","text":"Bu makale, çok büyük, düzlemsel aktif elektronik olarak taranan bir dizi (AESA) için bir üretim yaklaşımı ve deneysel doğrulamayı ele almaktadır.Planar AESA mimarisi, X-Band'de 768 aktif anten elemanına sahip monolitik baskılı bir devre kartı (PCB) kullanmaktadır.Yüksek eleman sayımlarına sahip fiziksel olarak büyük dizilerin üretimi, inşaat, montaj ve verim hususları ile ilgili olarak tartışılmaktadır.ESA'nın ölçülü aktif dizi kalıpları da sunulmaktadır."}
{"_id":"5ec3ee90bbc5b23e748d82cb1914d1c45d85bdd9","text":"Bu makale, Q bandı uydu uygulamaları için standart bir 0.18-mum SiGe BiCMOS teknolojisinde 16-elementli faz-array vericisini göstermektedir.Verici dizisi, 4 bit RF faz değiştiricileri ve bir kurumsal besleme ağı ile tüm RF mimarisine dayanmaktadır.1: 2 aktif bölücü ve iki 1: 8 pasif tee-junction bölücü, kurumsal besleme ağını oluşturur ve pasif bölücünün alanı en aza indirmek için üç boyutlu korumalı iletim hatları kullanılır.Tüm sinyaller, giriş ve çıkış arayüzleri hariç, çipin içinde diferansiyel olarak işlenir.Fazlı array vericisi, kanal başına 12.5 dB ortalama güç kazancı ile 42.5 GHz'de 3dB kazanç bant genişliği 39.9-45.6 GHz ile sonuçlanır.RMS kazanç varyasyonu  1.3 dB ve RMS faz varyasyonu 35-50 GHz'deki tüm 4 bit faz durumları için 'dir.Ölçülen giriş ve çıkış dönüş kayıpları, sırasıyla 36.6-50 GHz'de  -10 dB ve 37.6-50 GHz'de -10 dB'dir.Ölçülen tepeden tepeye grup gecikme varyasyonu, 40-45 GHz'de plusmn 20 ps'dir.P-1dB çıkışı -5plusmn1.5 dBm ve maksimum doymuş çıkış gücü - 2.5plusmn1.5 dBm kanal başına 42.5 GHz'dir.Verici, 1.8 dB RMS'nin tüm faz durumlarında 16 farklı kanal arasında uyumsuzluk kazandığını ve  7deg RMS faz uyumsuzluğunu gösterir.A - 30 dB en kötü durumdaki bağlantı noktası bağlantı noktası 30-50 GHz'de bitişik kanallar arasında ölçülür ve kanallararası bağlantı nedeniyle ölçülen RMS kazancı ve faz bozuklukları sırasıyla  0.15 dB ve  1deg, 35-50 GHz'dedir.Tüm ölçümler herhangi bir on-chip kalibrasyonu olmadan elde edilir.Çip, 5 V besleme voltajından 720 mA tüketir ve çip boyutu 2.6times3.2 mm2'dir."}
{"_id":"a1b40af260487c00a2031df1ffb850d3bc368cee","text":"mm-dalga bantlarında yeni nesil hücresel teknolojinin (5G) geliştirilmesi, düşük maliyetli fazlı-array alıcı-vericiler gerektirecektir [1].Işın şekillendirmenin yararı ile bile, mobil form faktöründeki alan kısıtlamaları nedeniyle, kabul edilebilir PA PAE, LNA NF ve genel alıcı-verici güç tüketimini korurken TX çıkış gücünü artırmak, bağlantı bütçesinin izin verilen yol kaybını en üst düzeye çıkarmak ve ahize durumu sıcaklığını en aza indirmek için önemlidir.Ayrıca, aşamalı-array alıcı-vericinin çift kutuplulaştırma iletişimini destekleyebilmesi gerekecektir.Analog baz bandına bir IF arayüzü, ahize veya kullanıcı ekipmanı (UE) aktif anteninde düşük güç tüketimi için ve birden fazla karolu anten modülü taşıyan bir anten arka planında uygulanan düşük kayıplı IF güç birleştirme \/ bölme ağına sahip müşteri tesisleri ekipmanı (CPE) veya baz istasyonu (BS) anten dizileri için alıcı dizilerinin kullanılmasını sağlamak için istenir."}
{"_id":"c1efd29ddb6cb5cf82151ab25fbfc99e20354d9e","text":"Sözcük temsili için Küresel Vektörler (GloVe), Jeffrey Pennington ve diğerleri tarafından tanıtıldı.[3] Sözcüklerin vektör gösterimlerini öğrenmek için etkili ve etkili bir yöntem olduğu bildirilmiştir.state-of-the-art performansı, word2vec aracında uygulanan negatif örneklemeli (SGNS) [2] skip-gram ile de sağlanır.Bu notta, iki modelin eğitim hedefleri arasındaki benzerlikleri açıklıyoruz ve SGNS'nin amacının, maliyet işlevleri farklı tanımlanmış olsa da, özel bir GloVe biçiminin amacına benzediğini gösteriyoruz."}
{"_id":"b8090b7b7efa0d971d3e1174facea60129be09c6","text":"Veri merkezleri şaşırtıcı oranlarda sayı ve boyutta artarken, operasyonel maliyet, termal yönetim, boyut ve performans, ilişkili hesaplama ekipmanlarındaki güç alt sistemleri için sürüş metrikleri olmaya devam ediyor.Bu makale, 10kW çıkış gücü için tasarlanmış ve veri merkezi uygulamalarını hedef alan SiC tabanlı faz kaydırmalı tam köprü (PSFB) dönüştürücü sunmaktadır.Tasarım yaklaşımı, dönüştürücü verimliliğinin ayarlanmasına ve termal yönetim sisteminin en aza indirilmesine odaklandı ve bu da yüksek yoğunluklu bir dönüştürücü ile sonuçlandı.Benzersiz bir termal yönetim sistemi de kullanılmıştır, bu da hem güç yoğunluğunun artmasına hem de daha iyi termal yönetime neden olmuştur.Bu makalede, bu dönüştürücünün uygulanması hem elektrik hem de termal ampirik sonuçlarla birlikte ayrıntılı olarak açıklanmıştır."}
{"_id":"4ddbeb946a4ff4853f2e98c547bb0b39cc6a4480","text":"Metamalzemelerin ve bunların anten sistemlerine olan uygulamalarının kısa bir incelemesi yapılır.Yapay manyetik iletkenler ve elektriksel olarak küçük yayılan ve saçılan sistemler vurgulanır.Tek negatif, çift negatif ve sıfır indeksli metamalzeme sistemleri, boyutlarını, verimliliklerini, bant genişliğini ve yönlendirilebilirlik özelliklerini manipüle etmek için bir araç olarak tartışılmaktadır.anahtar kelimeler: metamalzemeler, elektriksel olarak küçük antenler, karmaşık medya, yapay manyetik iletkenler"}
{"_id":"967972821567b8a34dc058c9fbf60c4054dc3b69","text":null}
{"_id":"242377d7e76ad3371ed1814cf6f5249139e4b830","text":"Açık inovasyon, inovasyon yönetiminin en sıcak konularından biri haline geldi.Bu makale, açık inovasyon konseptini anlamamızdaki sınırları keşfetmeyi amaçlamaktadır.Bunu yaparken, neyin (açık inovasyonun içeriği), ne zaman (bağlam bağımlılığı) ve nasıl (process) sorularını ele alıyorum.Açık inovasyon, birçok farklı şekilde uygulanabilen zengin bir kavramdır.Açık inovasyonun bağlam bağımlılığı en az anlaşılmış konulardan biridir; performansı etkileyen iç ve dış çevre özellikleri hakkında daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.Açık inovasyon süreci hem açık inovasyona geçiş hem de çeşitli açık inovasyon uygulamaları ile ilgilidir.Herhangi bir yeni konseptte olduğu gibi, ilk çalışmalar başarılı ve erken benimseyenlere odaklanır, vaka çalışmalarına ve tanımlayıcı çalışmalara dayanır.Bununla birlikte, erken benimseyenlerden alınan tüm dersler aşağıdaki firmalar için geçerli olmayabilir.Vaka çalışması araştırmaları, şeylerin nasıl çalıştığına dair anlayışımızı arttırır ve önemli fenomenleri tanımlamamızı sağlar.Bunları, faktörlerin göreceli önemini belirlemek, etki zincirlerini anlamak için yol modelleri oluşturmak ve bağlam bağımlılıklarını resmi olarak test etmek için büyük örnekleri içeren nicel çalışmalar takip etmelidir.Bununla birlikte, kanıtlar, açık inovasyonun birçok firma için ve birçok bağlamda değerli bir kavram olduğunu, inovasyon yönetiminde son yerini bulma yolunda olduğunu göstermektedir.& 2010 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"8fcffa267ed01e38e2280891c9f33bfa41771cad","text":"Sıralama, indeks oluşturma, sıralama birleştirme ve kullanıcı tarafından istenen çıktı sıralama gibi birçok veritabanı işleminin merkezinde yer alır.GPU'lar çeşitli işlemleri hızlandırmak için umut verici bir platform olarak ortaya çıktıkça, GPU'ları sıralamak uygulanabilir bir çaba haline gelir.Geçtiğimiz birkaç yıl boyunca GPU'ları sıralamak için çeşitli iyileştirmeler önerildi ve bu da saniyede bir milyardan fazla 32-bit anahtar sıralama oranına ulaşan ilk radix sıralama uygulamalarına yol açtı.Yine de, son teknoloji yaklaşımlar, CPU tabanlı meslektaşlarından önemli ölçüde daha fazla bellek aktarımı gerektirdiğinden, ağır bellek bant genişliğine bağlıdır.Çalışmamız, bellek aktarımlarının miktarını neredeyse yarıya indiren ve bu nedenle bellek bant genişliği sınırlamasını önemli ölçüde kaldıran yeni bir yaklaşım önermektedir.İki gigabaytlık sekiz baytlık kayıtları 50 milisaniye gibi kısa bir sürede sıralayabilen yaklaşımımız, tek tip dağıtımlar için en son teknoloji GPU tabanlı radix türü üzerinde 2,32 kat iyileştirme sağlayarak, çarpık dağıtımlar için en az 1,66 kat daha az bir hıza sahip olmayı sağlıyor.GPU'da bulunmayan veya mevcut cihaz belleğini aşan girdileri ele almak için, PCIe veri aktarımlarıyla ilişkili yükü hafifleten boru hattı heterojen sıralama algoritması ile verimli GPU sıralama yaklaşımımızı geliştiriyoruz.Uçtan uca sıralama performansını 16 iş parçacığı çalıştıran son teknoloji ürünü CPU tabanlı radix sıralamasıyla karşılaştıran heterojen yaklaşımımız, sırasıyla 64 GB anahtar değeri çiftlerini çarpık ve tekdüze bir dağılımla sıralamak için 2.06 kat ve 1.53 kat iyileştirme sağlar."}
{"_id":"b0c38ce8350927dd9cf3920f33f17b7bfc009c3b","text":null}
{"_id":"81e0f458a894322baf170fa4d6fa8099bd055c39","text":null}
{"_id":"284db8df66ef94594ee831ff2b36f546e023953a","text":"Benzerliklerin ölçülmesi veya eşdeğer algısal mesafeler çerçevesinde görsel kategori tanımayı, kategorilerin örneklerini prototiplemek için göz önünde bulunduruyoruz.Bu yaklaşım oldukça esnektir ve homojen bir çerçevede renk, doku ve özellikle şekle dayalı olarak tanınmaya izin verir.Bu ortamda en yakın komşu sınıflandırıcılar doğal olsa da, sınırlı örnekleme durumunda yüksek varyans (yanlılık-varyans ayrışması) sorunundan muzdariptirler.Alternatif olarak, destek vektör makinelerini kullanabilirsiniz, ancak bunlar zaman alıcı optimizasyon ve çift yönlü mesafelerin hesaplanmasını içerir.Çok sınıflı ayarı doğal olarak ele alan, hem eğitimde hem de çalışma zamanında makul hesaplama karmaşıklığına sahip olan ve uygulamada mükemmel sonuçlar veren bu iki yöntemin bir melezini önermekteyiz.Temel fikir, bir sorgu örneğine yakın komşular bulmak ve komşuların toplanmasındaki mesafe işlevini koruyan yerel bir destek vektör makinesi eğitmektir.Yöntemimiz, en yakın komşu ve destek vektör makinelerinden daha iyi performans gösterdiği büyük, çok sınıflı veri setlerine uygulanabilir ve sorun destek vektör makineleri için zor olduğunda verimli kalır.Çok çeşitli mesafe fonksiyonları kullanılabilir ve deneylerimiz şekil ve doku sınıflandırması (MNIST, USPS, CURET) ve nesne tanıma (Caltech- 101) için bir dizi kriter veri setinde son teknoloji performansını gösterir.Caltech-101'de sınıf başına 15 eğitim görüntüsünde% 59,05 (% 0,56) ve 30 eğitim görüntüsünde% 66,23 (% 0,48) doğru bir sınıflandırma oranı elde ettik."}
{"_id":"e5536c3033153fd18de13ab87428c204bb15818f","text":"Yeni nesil gömülü bilgisayar sistemleri yeni zorlukları karşılamak zorunda kalacak.Sistemlerin ağırlıklı olarak özerk olarak hareket etmesi, değişen ortamlara dinamik olarak uyum sağlaması ve gerekirse birbirleriyle etkileşime girmesi bekleniyor.Bu tür sistemlere organik denir.Organik bilgi işlem sistemleri otonom bilgi işlem sistemlerine benzer.Buna ek olarak, Organik Bilgisayar sistemleri genellikle canlı gibi davranır ve doğa\/biyolojik fenomenlerden ilham alır.Bu tür sistemlerin tasarımı ve inşası, yazılım mühendisliği süreci için yeni zorluklar getiriyor.Bu makalede, organik bilgi işlem sistemlerinin tasarımı, inşası ve analizi için bir çerçeve sunuyoruz.Tasarım ve inşaatın yanı sıra, kendi kendini yapılandırma veya kendi kendini uyarlama gibi organik özellikleri (yarı-) resmi olarak tanımlamak için de kullanılabilir.Üretim otomasyonundan gerçek dünya vaka çalışması üzerine çerçeveyi gösteriyoruz."}
{"_id":"0c881ea63ff12d85bc3192ce61f37abf701fdf38","text":"Görüntü bölgelerini metin etiketleriyle ilişkilendirmek için çok az etiketli resim ve büyük bir hizalanmamış metin korpusu kullanarak görüntüleri segmentler ve not veren yarı denetimli bir model önermekteyiz.Bir spor etkinliğinin fotoğrafları göz önüne alındığında, nesnelerin ve arka planın piksel düzeyinde etiketlenmesini sağlamak için gerekli olan tek şey, bu sporla ilgili bir dizi gazete makalesi ve bir ila beş etiketli resimdir.Modelimiz, metin korporasındaki kelimelerin belirli bağlamları paylaştığı ve görsel nesnelerle benzerlikler içerdiği gözlemiyle motive edilir.Görüntüleri görsel kelimeler, yeni bir bölge tabanlı gösterim kullanarak tanımlıyoruz.Önerilen model, görsel ve metinsel kelimeler arasında bir haritalamayı, gizli bir anlam uzayına yansıtarak bulan kernelleştirilmiş kanonik korelasyon analizine dayanmaktadır.Kerneller, ilgili görsel ve metinsel etki alanlarındaki bağlam ve sıfat özelliklerinden türetilmiştir.Yöntemimizi zorlu bir veri kümesine uyguluyoruz ve metinsel özellikler için New York Times'ın makalelerine güveniyoruz.Modelimiz son teknoloji ürünü anmada üstün performans gösterir.Segmentasyonda, önemli ölçüde daha fazla etiketli eğitim verileri kullanan diğer yöntemlerle olumlu bir şekilde karşılaştırır."}
{"_id":"a6af22306492b0830dd1002ad442cc0b53f14b25","text":"Bu kağıt, temassız hayati işaret algılama için 5.8 GHz radar sensörü çipi sunar.Sensör çipi TSMC 0.18 m CMOS 1P6M prosesinde tasarlanmış ve üretilmiştir.Düşük gürültülü amplifikatör hariç, radar sisteminin tüm aktif ve pasif bileşenleri tek bir CMOS çipine tamamen entegre edilmiştir.Basılı devre kartındaki ambalaj ve verici ve alıcı antenleri birbirine bağlayan radar sensörü çipi, bir insan yetişkininin solunum ve kalp atış oranlarını tespit etmek için başarıyla gösterilmiştir."}
{"_id":"1a6c9d9165fe77b3b8b974f57ca1e11d0326903a","text":"Bu makalede, ADS yazılımını kullanan IRNSS ve GAGAN uygulamaları için yarıklı üçgen fraktal yama anteni tasarlanmıştır.Hindistan, konumlandırma uygulamaları için Hint Bölgesel Seyrüsefer Uydu Sistemi (IRNSS) olarak bilinen uydu tabanlı bir navigasyon sistemleri geliştirmeyi amaçlamaktadır.Kullanıcı sektöründe IRNSS anteninin tasarımı vazgeçilmezdir.GPS Destekli ve Geo Artırılmış Navigasyon (GAGAN), Hindistan için bir uydu tabanlı büyütme sistemi, GPS sistemi üzerinde dik Asya-Pasifik bölgeleri üzerinde kusursuz navigasyon desteği sağlamak için bekleniyor.İstenilen anten dielektrik sabit r = 4.8 ve substrat kalınlığı h = 3.05 mm üzerinde kasıtlı olmuştur.Antenin besleme yeri dairesel polarizasyon üretmek için seçilmiştir.Antendeki kendinden benzer özellik çok bantlı rezonans frekansları sergiler.Bu özellikler L5 (1175 MHz), L1 (1575.42 MHz) ve S (2492.08 MHz) frekanslarında karşılanmalıdır."}
{"_id":"0d3de784c0a418d2c6eefdfcbc8f5a93da97af7e","text":"Ka-bandında çift yönlü mobil yüksek veri hızı uydu iletişimlerine artan ilgi, özel anten izleme sistemlerinin ve beslemelerinin geliştirilmesini gerektirir.Bu makalede, Cassegrain reflektör antenine sahip bir mobil uydu iletişim yer terminali için baskılı devre kartlarına dayanan kompakt bir besleme yapısını tanımlıyoruz.Yeni yapı, çift dairesel polarizasyon iletişim modunun yanı sıra çok modlu monopulse izleme için TM01 modunu sağlar.Topraklanmış koplanar hatlardan dairesel dalga kılavuzlarına dikkatlice eşleşen geçişlere dayanan bu kuplör, Ka bandındaki aşağı bağlantıyı ve yukarı bağlantı frekans aralıklarını kapsayacak şekilde 20GHz ve 30 GHz'de çalışır.Bu çalışma, afet senaryolarında kara-mobil iletişim için bir uydu terminalinin geliştirilmesine katkıda bulunur."}
{"_id":"9ab4883c0ee0db114a81eb3f47bde38a1270c590","text":"Değişim hızlanıyor ve içinde yaşadığımız sistemlerin karmaşıklığı artıyor.Giderek artan değişim, insanlığın kendisinin bir sonucudur.Karmaşıklık büyüdükçe, insan eyleminin beklenmedik yan etkileri, kısır döngüdeki karmaşıklığı daha da artırır.Birçok bilgin, akıllıca yönetme yeteneğimizi geliştirmek için ‘sistem düşüncesinin’ geliştirilmesi çağrısında bulunur.Fakat insanlar karmaşık dinamik sistemler içinde ve hakkında nasıl öğrenirler?Öğrenme, kararlarımızın gerçek dünyayı değiştirdiği, dünya hakkında bilgi geri bildirimi aldığımız ve aldığımız kararları ve bu kararları motive eden zihinsel modelleri gözden geçirdiğimiz yeni bilgileri kullandığımız bir geri bildirim sürecidir.Ne yazık ki, sosyal eylem dünyasında çeşitli engeller bu öğrenme geri bildirimlerinin çalışmasını yavaşlatır veya engeller, hatalı ve zararlı davranış ve inançların devam etmesini sağlar.Öğrenmenin önündeki engeller, sistemlerin dinamik karmaşıklığını, yetersiz ve belirsiz sonuç geri bildirimlerini, bilişsel haritalarımızın önemli geri bildirim süreçlerini, gecikmeleri, stokları ve akışları atladığı sistematik 'geri bildirim yanlışlarını' ve karmaşık sistemleri karakterize eden doğrusal olmayanlıkları, bilişsel haritalarımızın dinamiklerini zihinsel olarak simüle edememeyi, zayıf kişilerarası ve örgütsel sorgulama becerilerini ve zayıf bilimsel akıl yürütme becerilerini içerir.Karmaşık sistemler hakkında öğrenmeyi geliştirmek için başarılı yöntemler tüm bu engelleri ele almalıdır.Karmaşık dinamik sistemler içinde ve hakkında öğrenme için etkili yöntemler, (1) katılımcı bilgisini ortaya çıkarmak, algıları ifade etmek ve yeniden çerçevelemek ve bu algılardan bir sorunun geri bildirim yapısının haritalarını oluşturmak için araçlar; (2) bu haritaların dinamiklerini değerlendirmek ve yeni politikaları test etmek için simülasyon araçları ve yönetim uçuş simülatörleri; ve (3) bilimsel akıl yürütme becerilerini geliştirmek, grup sürecini güçlendirmek ve bireyler ve takımlar için savunma rutinlerinin üstesinden gelmek için yöntemler içermelidir."}
{"_id":"c0a2293809917839047c7ec98d942777ca426e57","text":"Bilgi teknolojisinin en gelişmiş gelişmelerini yakalayan kurumsal sistemler (ES) çoğu kuruluşta ortak fikstür haline geliyor.Bununla birlikte, ES'nin organizasyonel çevikliği (OA) nasıl etkilediği daha az araştırılmıştır ve mevcut araştırma eşdeğer kalmıştır.ES'nin OA'ya olumlu katkıda bulunabileceği perspektiften, teori tabanlı model geliştirme ve önerilen modelin titiz ampirik araştırması yoluyla yapılan bu araştırma, önemli araştırma boşluklarını köprüledi ve ES'nin OA üzerindeki etkisi için ampirik kanıtlar ve içgörüler sağladı.Avustralya ve Yeni Zelanda'da en az bir yıl boyunca ES'yi uygulayan ve kullanan 179 büyük kuruluştan toplanan verilere dayanan ampirik sonuçlar, kuruluşların ES'lerinden çeviklik elde edebileceklerini iki şekilde göstermektedir: ES özellikli yetenekleri geliştirmek için ES teknik yetkinliklerini geliştirerek anahtar algılama ve yanıt süreçlerini sayısallaştırmak; ve ES özellikli algılama ve yanıt verme yetenekleri nispeten çalkantılı bir ortamda hizalandığında."}
{"_id":"2e64b370a86bcdaac392ca078f41f5bbe8d0307f","text":"Bu makale, dizel, şebeke elektriği ve güneş enerjili sulama sistemleri için farklı Bangladeşli mahsullerin sulama maliyetinin karşılaştırmalı bir resmini temsil etmektedir.Çalışma 27 çeşit ürün üzerinde yapılmıştır.Tüm veriler bu mahsuller için su hacmi hakkında toplanmıştır.Daha sonra aynı güç derecesine sahip üç farklı pompa türü (güneş, dizel, elektrik) seçilmiştir.5hp.Farklı mahsuller için kapsanan belirli alan, elde edilen su hacimlerinden daha fazla hesaplanır.O zaman nihayet taka'daki 10 yıllık maliyet hesaplandı.Tüm ekin ızgaralı sulama maliyeti için bulunan çalışma, güneş enerjili sulama maliyetinden minimumdur, çünkü daha sonraki büyük birincil yatırımla ilişkilidir.[12] Çalışma ayrıca soğan, havuç, soğuk, domates, mısır, sarımsak, kabak, zencefil, zerdeçal, kabak, lahana, karnabahar, bayan parmak, muz, papaya ve yer fıstığı gibi ekinlerin çoğu için güneş enerjisi ile sulamanın faydalı olmadığını keşfetti.[5] Patates, pamuk, soya fasulyesi, ayçiçeği, çilek, mercimek, hardal gibi bazı mahsullerin güneş enerjisi ile sulamanın dizel motorlu sulamaya kıyasla çok kazançlı olduğu da açıktır."}
{"_id":"4420fca3cb722ad0478030c8209b550cd7db8095","text":"Artan yaşlanan nüfus, kronik hastalıkların yaygınlığı ve sürekli artan sağlık masrafları nedeniyle, sağlık sistemi, geleneksel hastane merkezli sistemden bireysel merkezli bir sisteme kadar temel bir dönüşüm geçiriyor.Giyilebilir tıbbi sistemlerdeki güncel ve gelişmekte olan gelişmeler bu paradigma değişimi üzerinde radikal bir etkiye sahip olacaktır.Giyilebilir tıbbi sistemlerdeki ilerlemeler, sağlık hizmetlerinin erişilebilirliğini ve karşılanabilirliğini sağlayacaktır, böylece fizyolojik koşullar sadece sporadik anlık görüntülerde değil, aynı zamanda uzun süre sürekli olarak izlenebilir ve bu da erken hastalık tespitini ve sağlık tehditlerine zamanında yanıt vermeyi mümkün kılar.Bu makale, p-Health için giyilebilir tıbbi sistemler alanındaki son gelişmeleri gözden geçiriyor.Yaşamsal işaretlerin ve biyokimyasal değişkenlerin sürekli ve invazif olmayan ölçümleri, akıllı biyomedikal giyim ve vücut alanı ağlarındaki ilerlemeler, hareket objesinin azaltılmasına yönelik yaklaşımlar, giyilebilir enerji toplama stratejileri ve giyilebilir tıbbi cihazların değerlendirilmesi için standart protokollerin oluşturulmasına yönelik teknolojiler bu makalede bu teknolojilerin klinik uygulamaları örnekleri ile sunulmaktadır."}
{"_id":"5c3fb7e2ffc8b312b20bae99c822d427d0dc003d","text":"Bu çalışma, bir Kablosuz Yeraltı Sensör Ağı (WUSN) kavramını tanıtmaktadır.WUSN'ler, tarımsal uygulamalar için toprak özellikleri ve çevresel izleme için toksik maddeler gibi çeşitli koşulları izlemek için kullanılabilir.Yüzeye tel ile bağlı gömülü sensörlere dayanan yeraltı koşullarını izlemenin mevcut yöntemlerinin aksine, WUSN cihazları tamamen yerin altına yerleştirilir ve herhangi bir kablolu bağlantı gerektirmez.Her cihaz gerekli tüm sensörleri, belleği, bir işlemciyi, bir radyoyu, bir anteni ve bir güç kaynağını içerir.Bu, konuşlandırmalarını mevcut yeraltı algılama çözümlerinden çok daha basit hale getirir.Bununla birlikte, toprak veya kaya gibi yoğun bir madde içindeki kablosuz iletişim, havadan daha zorludur.Bu faktör, WUSN cihazlarının ortaya çıkarılması ve yeniden şarj edilmesinin zorluğu nedeniyle enerji tasarrufu gerekliliği ile birleştirildiğinde, iletişim protokollerinin mümkün olduğunca verimli olması için yeniden tasarlanmasını gerektirir.Bu çalışma, WUSN'ler için uygulamalar ve tasarım zorlukları, bir yeraltı bağlantısındaki yol kayıplarını tahmin etme yöntemleri de dahil olmak üzere yeraltı iletişim kanalı için zorluklar ve iletişim protokolü yığınının her katmanındaki zorluklar hakkında kapsamlı bir genel bakış sağlar.2006 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"45adc16c4111bcc5201f721d2d573dc8206f8a79","text":"Otomasyon, insanların değiştirildiği anlamına gelmez; tam tersi.Giderek artan bir şekilde, insanlardan uçak ve hava trafik kontrolü, nükleer güç, üretim tesisleri, askeri sistemler, evler ve hastaneler de dahil olmak üzere karmaşık ve tipik olarak büyük ölçekli sistemlerde otomasyonla etkileşime girmeleri istenir.Bu, özellikle bilgisayar teknolojisi her zamankinden daha sofistike hale geldiğinde, sistem tasarımcısı veya insan operatörü \/ otomasyon süpervizörü için kolay veya hatasız bir görev değildir.Bu inceleme, insan-otomasyon etkileşiminin taksonomileri ve nitel modelleri; otomasyonla ilgili kazaların açıklamaları ve uyarlanabilir otomasyon çalışmaları; ve sosyal, politik ve etik konular da dahil olmak üzere alandaki son araştırma ve zorlukları özetlemektedir."}
{"_id":"848644136ee9190ce8098615e5dd60c70a660628","text":"Bu makalede, organik substrat paketi üzerinde seramik ara bağlantı köprüsü kullanarak ince bir perde çoklu çip heterojen entegrasyon çözümünün mimarisini ve performansını anlatıyoruz.Sinyal bütünlüğünde artan IO yoğunluğunu ve elektriksel yüksek hızlı performansın iyileştirilmesini, küçük seramik elemanlar üzerindeki yoğun bakır yönlendirmelerin birbirine bağlı köprüler olarak sunulduğu bu yeni entegrasyon şeması ile elde edilebilir.Seramik köprü kullanmanın maliyeti ve sinyal zayıflaması, substrattaki silikon köprü veya gofret interpozerinden çok daha iyidir."}
{"_id":"0690ba31424310a90028533218d0afd25a829c8d","text":"Derin Convolutional Sinir Ağları (DCNN'ler), son zamanlarda görüntü sınıflandırması ve nesne tespiti gibi üst düzey görme görevlerinde sanat performansının durumunu göstermiştir.Bu çalışma, DCNN'lerden gelen yöntemleri ve piksel düzeyinde sınıflandırma görevini ele almak için olasılıksal grafik modellerini (aynı zamanda \"semantik görüntü segmentasyonu\" olarak da adlandırılır) bir araya getiriyor.DCNN'lerin son katmanındaki yanıtların doğru nesne segmentasyonu için yeterince yerelleştirilmediğini gösteriyoruz.Bu, DCNN'leri yüksek seviye görevler için iyi yapan çok değişmez özelliklerden kaynaklanmaktadır.Derin ağların bu zayıf yerelleştirme özelliğini, son DCNN katmanındaki yanıtları tamamen bağlı Koşullu Rastgele Alan (CRF) ile birleştirerek aşıyoruz.Niteliksel olarak, \"DeepLab\" sistemimiz segment sınırlarını önceki yöntemlerin ötesinde bir doğruluk seviyesinde yerelleştirebilir.Kantitatif olarak, yöntemimiz PASCAL VOC-2012 semantik görüntü segmentasyonu görevinde yeni state-of-art'ı belirliyor ve test setinde %71,6 IOU doğruluğuna ulaşıyor.Bu sonuçların nasıl verimli bir şekilde elde edilebileceğini gösteriyoruz: Dikkatli ağ yeniden kullanıma sokulması ve Wavelet topluluğundan ‘delik’ algoritmasının yeni bir uygulaması, modern bir GPU'da saniyede 8 karede sinir ağı yanıtlarının yoğun bir şekilde hesaplanmasına izin veriyor."}
{"_id":"bfb5f142d0eb129fa66616685a84ce055ad8f071","text":"Kullanıcılara diyet günlüğü alışkanlıklarında yardımcı olmak için bir sistem sunuyoruz, bu sistem iki farklı senaryoda telefonlarında kopan resimlerden gıda tanıma gerçekleştiriyor.\"Bağlam olarak yemek\" olarak adlandırılan ilk senaryoda, hangi restoranda yemek yediklerini belirlemek için bir kullanıcının GPS bilgilerini kullanırız, bu nedenle kategorileri menüdeki öğelerin kümesini tanımak için kısıtlarız.Bu bağlamda, restoran zincirleri porsiyonları standartlaştırma ve her yemeğin diyet bilgilerini sağlama eğiliminde olduğundan, kullanıcıya yemekleri hakkında kesin kalori bilgilerini de bildirmemize olanak tanır.İkinci senaryoda, \"Doğal Gıdalar\" olarak adlandırılan, pişmiş bir yemeği, herhangi bir yerde kırılabilen bir resimden tanımaya çalışıyoruz.Her iki senaryoda da gıda tanıma konusunda kapsamlı deneyler yapıyoruz, 500 gıda kategorisi için 105K görüntü ile yeni tanıtılan veri setinde, yaklaşımımızın ölçeğinde fizibilitesini gösteriyoruz."}
{"_id":"1f9ede76dbbd6caf7e3877918fae0d421c6f180c","text":null}
{"_id":"3a932716ed323b247a828bd0fd8ae9b2ee0197b2","text":"Dernek kurallarının keşfedilmesi önemli bir veri tabanı madenciliği problemidir.Dinding dernek kuralları için mevcut algoritmalar, analiz edilen veri tabanı üzerinden birkaç geçiş gerektirir ve açıkça I \/ O yükün rolü çok büyük veri tabanları için çok signi cant'tır.Veritabanı etkinliğini önemli ölçüde azaltan yeni algoritmalar sunuyoruz.Fikir rastgele bir örnek seçmek, bu örneği kullanarak muhtemelen tüm veritabanında bulunan tüm ilişkilendirme kurallarını kullanmak ve daha sonra sonuçları veritabanının geri kalanıyla doğrulamaktır.Algoritmalar böylece bir örneğe dayalı yaklaşımlar değil, kesin ilişkilendirme kuralları üretir.Bununla birlikte, yaklaşım olasılıksaldır ve örnekleme yöntemimizin tüm dernek kurallarını üretmediği nadir durumlarda, eksik kurallar ikinci bir geçişte bulunabilir.Deneylerimiz, önerilen algoritmaların, yalnızca bir veritabanı geçidinde çok bilimsel bir şekilde ilişkilendirme kurallarını ortaya çıkarabileceğini göstermektedir."}
{"_id":"780e2631adae2fb3fa43965bdeddc0f3b885e20d","text":"Hem nicel hem de kategorik nitelikler içeren büyük ilişkisel tablolarda madencilik derneği kurallarını tanıtıyoruz.Böyle bir derneğin bir örneği, \"50 ila 60 yaş arasındaki evli insanların% 10'unun en az 2 arabası var\" olabilir.Nicel özniteliklerle, özniteliğin değerlerini ince bölümlere ayırarak ve daha sonra bitişik bölümleri gerektiği gibi birleştirerek ilgileniriz.Bölünme nedeniyle kaybedilen bilgileri ölçen kısmi tamlık önlemleri sunuyoruz.Bu tekniğin doğrudan uygulanması çok fazla benzer kural oluşturabilir.Bu sorunu, çıktıdaki ilginç kuralları tanımlamak için \"beklenenden daha büyük bir değer\" faiz ölçüsü kullanarak ele alıyoruz.Bu tür nicel dernek kurallarını madencilik için bir algoritma veriyoruz.Son olarak, bu yaklaşımı gerçek hayattaki bir veri kümesinde kullanmanın sonuçlarını açıklıyoruz."}
{"_id":"586ed71b41362ef55e92475ff063a753e8536afe","text":"Dernek madenciliği genellikle istenmeyen derecede büyük bir dizi sık öğe kümesini ve dernek kurallarını türetebilir.Son çalışmalar ilginç bir alternatif önermiştir: sık sık kapalı öğelerin madenciliği ve bunların ilgili kuralları, dernek madenciliği ile aynı güce sahiptir, ancak sunulacak kuralların sayısını önemli ölçüde azaltır.Bu makalede, üç tekniğin geliştirilmesiyle, kapalı öğelerin madenciliği için bir e-bilimsel algoritma olan KAPALI'yı önermekteyiz: (1) aday nesil olmadan kapalı öğelerin madenciliği için sıkıştırılmış, sık desenli bir ağaç FP-ağaç yapısı uygulamak, (2) sık kapalı öğeleri hızlı bir şekilde tanımlamak için tek bir ön x yolu sıkıştırma tekniği geliştirmek ve (3) büyük veritabanlarında ölçeklenebilir madencilik için bölüm tabanlı bir projeksiyon mekanizması keşfetmek.Performans çalışmamız, Closet'in büyük veritabanları üzerinde e-bilimsel ve ölçeklenebilir olduğunu ve daha önce önerilen yöntemlerden daha hızlı olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"0728ea2e21c8a24b51d14d5878c9485c5b11b52f","text":null}
{"_id":"fb4e92e1266898152058f9b1f24acd8226ed9249","text":"Bu makalede, olay günlüklerinde sık görülen davranış kalıplarını keşfetmek için bir yöntem tanımlıyoruz.Bu modelleri yerel süreç modelleri olarak ifade ediyoruz.Yerel işlem modeli madenciliği, süreç keşfi ve bölüm \/ ardışık desen madenciliği arasında konumlandırılabilir.Bu makalede sunulan teknik, süreç madenciliğinde olduğu gibi sıralı kompozisyon, eşzamanlılık, seçim ve döngü içeren davranışsal kalıpları öğrenebilir.Bununla birlikte, yaklaşımımızı süreç keşfinden ayıran ve bölüm \/ sıralı desen madenciliğine bir bağlantı oluşturan başlangıçtan bitiş modellerine bakmıyoruz.Sözde süreç ağaçlarına dayanan sık desenleri yakalayan yerel süreç modelleri oluşturmak için artımlı bir prosedür önermekteyiz.Yerel süreç modelleri için beş kalite boyutu ve buna karşılık gelen metrikler önermekteyiz, bir olay günlüğü verilmiştir.Bazı kalite boyutları için monotonluk özellikleri gösteririz, budama yoluyla yerel süreç modeli keşfinin hızlandırılmasını sağlarız.Gerçek bir yaşam örneği çalışmasıyla, yerel kalıpların madenciliğinin, düzenli başlangıçtan bitişe süreç keşif tekniklerinin sadece yapılandırılmamış, çiçek benzeri modeller öğrenebildiği süreçlerde içgörüler elde etmemizi sağladığını gösteriyoruz."}
{"_id":"606b2c57cfed7328dedf88556ac657e9e1608311","text":"Geleneksel internet, (a) Alan Adı Sistemi (DNS) sunucuları, (b) genel anahtar altyapısı ve (c) merkezi veri depolarında depolanan son kullanıcı verileri gibi birçok merkezi hata ve güven noktasına sahiptir.Kullanıcıların uzak sunuculara güvenmesi gerekmediği Blockstack adlı yeni bir internetin tasarımını ve uygulamasını sunuyoruz.Ağın ortasından herhangi bir güven noktasını kaldırırız ve kritik veri bağlayıcılarını güvence altına almak için blok zincirler kullanırız.Blockstack, kimlik, keşif ve depolama için hizmetler uygular ve altta yatan blok zincirlerinin başarısızlıklarından kurtulabilir.Blockstack tasarımı, büyük bir blok zinciri tabanlı üretim sisteminden üç yıllık deneyimle bilgilendirilir.Blockstack, geleneksel internet hizmetlerine karşılaştırılabilir performans sunar ve geleneksel internete çok ihtiyaç duyulan güvenlik ve güvenilirlik yükseltmesini sağlar."}
{"_id":"317072c8b7213d884f5b2d4d3133368d17c412ab","text":"Geniş bant substrat entegre dalga kılavuzu boşluk destekli yuva anteni için yeni bir tasarım tekniği bu mektupta gösterilmiştir.Geleneksel dar dikdörtgen bir yuva kullanmak yerine, daha geniş bant genişliği performansı elde etmek için yay şeklinde bir yuva uygulanır.Yuva şeklinin değiştirilmesi, boşlukta güçlü bir yükleme etkisi yaratmaya yardımcı olur ve geniş bant yanıtı elde etmeye yardımcı olan iki yakın aralıklı hibrit mod oluşturur.Slot anteni, tek bir alt tabakada ince boşluk desteği (yükseklik ; 0.030) içerir ve böylece orta kazançlı tek yönlü radyasyon özellikleri gösterirken düşük profilli düzlemsel konfigürasyonu korur.1,03 GHz'lik bir bant genişliği (% 9,4), bant genişliği üzerinde 3,7 dBi'lik bir kazanç, 15 dB önden arkaya oranı ve -18 dB'nin altındaki çapraz polarizasyon seviyesini gösteren uydurma bir prototip de sunulmaktadır."}
{"_id":"4255bbd10e2a1692b723f8b40f28db7e27b06de9","text":"Denetimli öğrenme için adalet konusunda büyüyen bir literatür olmasına rağmen, denetimsiz öğrenmeye adalet dahil etmek daha az iyi çalışılmıştır.Bu makale, temel bileşen analizi (PCA) bağlamında adaleti inceler.İlk olarak boyutsallık azaltımı için adaleti tanımlarız ve tanımımız, korunan bir sınıf hakkındaki bilgiler (örneğin ırk veya cinsiyet) boyutsallık azaltılan veri noktalarından çıkarılamazsa, bir azalmanın adil olduğunu söyleyerek yorumlanabilir.Daha sonra, PCA ve çekirdek PCA'nın adilliğini (tanımımıza göre) artırabilecek konveks optimizasyon formülasyonları geliştiriyoruz.Bu formülasyonlar yarı tanımlı programlardır ve çeşitli veri kümeleri kullanarak etkinliklerini gösteririz.Yaklaşımımızın, sağlık sigortası oranlarını belirlemek için kullanılabilecek sağlık verilerinin adil (yaşla ilgili) bir kümelenmesini gerçekleştirmek için nasıl kullanılabileceğini göstererek sonuçlandırıyoruz."}
{"_id":"4e85e17a9c74cd0dbf66c6d673eaa9161e280b18","text":"Rastgele Projeksiyon, düşük dereceli matris yaklaşımı için kullanılan başka bir yöntem sınıfıdır.Rastgele bir projeksiyon algoritması, yüksek boyutlu bir uzay R n'den gelen veri noktalarını, rastgele bir matris S 2 R rn kullanarak daha düşük boyutlu bir altuzay R r (r  n) üzerine yansıtır.Rastgele haritalamanın temel fikri Johnson-Lindenstrauss lemma'dan gelir[7] (daha sonra ayrıntılı olarak açıklayacağız) \"eğer bir vektör uzayındaki noktalar uygun şekilde yüksek boyutlu rastgele seçilmiş bir altuzaya yansıtılırsa, noktalar arasındaki mesafeler yaklaşık olarak korunur \".Rasgele projeksiyon yöntemleri hesaplamalı olarak verimlidir ve uygulamada yüksek boyutlu veri kümelerinin boyutsal olarak azaltılması için yeterince doğrudur.Dahası, birçok geometrik algoritmanın karmaşıklığı boyuta önemli ölçüde bağlı olduğundan, ön işleme olarak rastgele projeksiyon uygulamak birçok veri madenciliği uygulamasında yaygın bir görevdir.Sütun örnekleme yöntemlerinin aksine, düşük dereceli altuzayı yaklaşık olarak değerlendirmek için verilere erişmesi gereken rastgele projeksiyonlar, hesaplamaları sadece rastgele bir matris S içerdiğinden, veriyi ihmal eder. Rastgele projeksiyon tekniklerini anlamak için gerekli temel kavramlar ve tanımlarla başlıyoruz.Tanım 1 (Column Space).Bir matris A 2 R nd (n> d) düşünün.Tüm vektörler x 2 R d üzerinde bir aralık olarak, Ax A sütunlarının tüm doğrusal kombinasyonları üzerinde aralıkları ve bu nedenle A sütun uzayı olarak adlandırdığımız ve C (A) ile ifade ettiğimiz R n'nin bir d boyutlu alt uzayı tanımlar.Tanım 2 ( 2-Subspace Embedding).Bir matris S 2 R rn, eğer kSAxk 2 2 = (1  \") kAxk 2 2 2 , 8x 2 R d. Bu matris S düşük bir bozulma gömme sağlar ve bir (1  \")  2 alt uzay gömme olarak adlandırılırsa, C (A) için bir alt uzay gömme sağlar.Bir2-altuzay gömme kullanarak, A 2 R nd yerine SA 2 R rd ile çalışabilirsiniz.Tipik olarak r  n, bu yüzden birçok algoritmanın zaman\/uzay karmaşıklığını azaltan daha küçük bir matrisle çalışıyoruz.Bununla birlikte, tüm altuzay R d [11] hakkında konuşuyorsak, kesinlikle r'nin d'den daha büyük olması gerektiğini unutmayın.Altuzay gömmenin C(A) için belirli bir temele bağlı olmadığını unutmayın, yani C(A) için ortonormal bir temel olan bir U matrisimiz varsa, Ux Ax ile aynı altuzayı verir.Bu nedenle, eğer S, A için bir gömme ise, bu da sizin için bir gömme olacaktır.Bir düşünelim..."}
{"_id":"01dfe1868e8abc090b1485482929f65743e23743","text":"Bilinmeyen bir ortamda keşif, mobil robotlar için temel işlevselliktir.Evrişimsel sinir ağları da dahil olmak üzere öğrenme tabanlı keşif yöntemleri, özellik çıkarma için insan tarafından tasarlanmış mantık olmadan mükemmel stratejiler sağlar [1].Ancak geleneksel denetimli öğrenme algoritmaları, kaçınılmaz olarak veri kümelerinin etiketleme çalışmaları üzerinde çok fazla çabaya mal oldu.Eğitim setinde yer almayan sahneler de çoğunlukla tanınmamaktadır.Sadece RGB-D sensöründen gelen derinlik bilgileri ile kapalı bir ortamda mobil robotların araştırılması için derin bir takviye öğrenme yöntemi önermektedir.Derin Q-Ağ çerçevesine [2] dayanarak, ham derinlik görüntüsü, tüm hareketli komutlara karşılık gelen Q değerlerini tahmin eden tek girdi olarak alınır.Ağ ağırlıklarının eğitimi uçtan ucadır.Rastlantısal olarak inşa edilmiş simülasyon ortamlarında, robotun herhangi bir insan yapımı etiketleme olmadan yabancı sahnelere hızlı bir şekilde adapte edilebileceğini gösteriyoruz.Ayrıca, özellik temsillerinin alıcı alanlarının analizi yoluyla, derin pekiştirici öğrenme, sahnelerin geçirgenliğini tahmin etmek için konvolüsyonel ağları motive eder.Test sonuçları, derin öğrenme [1] veya takviye öğrenmeye dayalı ayrı ayrı keşif stratejileri ile karşılaştırılır [3].Sadece simüle edilmiş ortamda bile eğitilmiş, gerçek dünya ortamında deneysel sonuçlar, robot denetleyicisinin bilişsel yeteneğinin denetimli yönteme kıyasla çarpıcı bir şekilde iyileştirildiğini göstermektedir.İlk kez ham sensör bilgisinin, uçtan uca derin takviye öğrenimi yoluyla mobil robotlar için bilişsel keşif stratejisi oluşturmak için kullanıldığına inanıyoruz."}
{"_id":"20a773041aa5667fbcf5378ac87cad2edbfd28b7","text":"DBpedia projesi, Vikipedi'den yapılandırılmış bilgileri çıkarmak ve bu bilgileri Web'de erişilebilir hale getirmek için bir topluluk çabasıdır.Ortaya çıkan DBpedia bilgi tabanı şu anda 2,6 milyondan fazla varlığı tanımlamaktadır.Bu varlıkların her biri için, DBpedia, 30 dilde insan tarafından okunabilen tanımlar, diğer kaynaklarla ilişkiler, dört kavram hiyerarşisinde sınıflandırmalar, çeşitli gerçekler ve varlığı tanımlayan diğer Web veri kaynaklarına veri düzeyinde bağlantılar dahil olmak üzere, Web üzerinden varlığın zengin bir RDF tanımına atıfta bulunabilecek küresel olarak benzersiz bir tanımlayıcı tanımlar.Geçtiğimiz yıl boyunca, artan sayıda veri yayıncısı DBpedia kaynaklarına veri düzeyinde bağlantılar kurmaya başladı ve DBpedia, ortaya çıkan veri ağı için merkezi bir bağlantı merkezi haline geldi.Şu anda, DBpedia çevresindeki birbirine bağlı veri kaynaklarının Web'i yaklaşık 4,7 milyar bilgi parçası sağlar ve coğrafi bilgiler, insanlar, şirketler, filmler, müzik, genler, ilaçlar, kitaplar ve bilimsel yayınlar gibi alanları kapsar.Bu makale, DBpedia bilgi tabanının çıkarılmasını, DBpedia'yı Web'deki diğer veri kaynaklarıyla ilişkilendirmenin güncel durumunu açıklar ve DBpedia çevresindeki Web Verilerini kolaylaştıran uygulamalara genel bir bakış sunar."}
{"_id":"744eacc689e1be16de6ca1f386ea3088abacad49","text":"Semantik Web bilgi tabanı sistemlerini büyük OWL uygulamalarında kullanmakla ilgili olarak kıyaslama yöntemimizi açıklıyoruz.Lehigh University Benchmark'ı (LUBM) bu tür kriterlerin nasıl tasarlanacağının bir örneği olarak sunuyoruz.LUBM, üniversite alanı için bir on-toloji, keyfi bir boyuta ölçeklendirilebilen sentetik OWL verileri, çeşitli özellikleri temsil eden on dört uzantılı sorgu ve birkaç performans metriklerine sahiptir.LUBM, farklı akıl yürütme yeteneklerine ve depolama mekanizmalarına sahip sistemleri değerlendirmek için kullanılabilir.Bunu, iki bellek tabanlı sistem ve kalıcı depolamaya sahip iki sistem değerlendirmesiyle gösteriyoruz."}
{"_id":"92862e13ceb048d596d05b5c788765649be9d851","text":"Hizmet Reddi saldırılarının dağıtılmış doğası nedeniyle, Kablosuz Sensör Ağları'ndaki (WSN'ler) geleneksel saldırı tespit sistemlerini kullanarak bu tür kötü niyetli davranışları tanımlamak son derece zordur.Mevcut makalede, kooperatif tabanlı bulanık yapay bağışıklık sistemi (Co-FAIS) olan biyo-ilhamlı bir yöntem tanıtılmaktadır.İnsan bağışıklık sisteminin tehlike teorisinden türetilen modüler tabanlı bir savunma stratejisidir.Ajanlar, algılayıcı davranışının anormalliğini bağlam antijen değeri (CAV) veya saldırganlar açısından hesaplamak ve güvenlik yanıtı için bulanık aktivasyon eşiğini güncellemek için birbirleriyle senkronize eder ve çalışırlar.Böyle bir çoklu düğüm durumunda, koklayıcı modülü, paket bileşenlerini analiz ederek ve günlük dosyasını bir sonraki katmana göndererek verileri denetlemek için lavabo düğümüne uyum sağlar.Bulanık yanlış kullanım dedektörü modülü (FMDM), tehlike sinyallerinin kaynaklarını tanımlamak için bir tehlike dedektörü modülü ile bütünleşir.Enfekte kaynaklar, sistem yeteneklerini geliştirmek için belirli, gerekli eylem için bulanık Q-öğrenme aşılama modüllerine (FQVM) iletilir.Kooperatif Karar Verme Modülleri (Co-DMM), optimum savunma stratejileri üretmek için bulanık Q-öğrenme aşılama modülü ile tehlike dedektörü modülünü içerir.Önerilen modelin performansını değerlendirmek için, Düşük Enerji Adaptif Kümeleme Hiyerarşisi (LEACH) bir ağ simülatörü kullanılarak simüle edildi.Model daha sonra, etkinliğini ve canlılığını göstermek için bulanık mantık denetleyicisi (FLC), yapay bağışıklık sistemi (AIS) ve bulanık Q-öğrenme (FQL) gibi mevcut diğer yumuşak hesaplama yöntemleriyle karşılaştırıldı.Önerilen yöntem, geleneksel ampirik yöntemlere kıyasla saldırılara karşı algılama doğruluğunu ve başarılı savunma oranı performansını geliştirir.& 2014 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"c286ba73f645535d19e085bdaa713a0bb9cb1ddc","text":"Bu yazıda X-band 13 substrat entegre dalga kılavuzu (SIW) güç bölücü tasarımı sunulmaktadır.Tasarlanan SIW güç bölücü, her çıkış portunda eşit faz dağılımı ile eşit genlik sağlar.Ayrıca tatmin edici bir çalışma bant genişliğine ve düşük ekleme kaybına sahiptir.Ayrıca, geri dönüş kaybı EM simülasyon sonuçlarında gösterildiği gibi tasarım frekansında yaklaşık 25 dB'dir."}
{"_id":"81d51bf638a6a7c405e1e1d461ae979f83fd929b","text":null}
{"_id":"9f27c7cd7a66f612c4807ec6e9a90d6aafd462e8","text":"Derinlik, RGB'yi nesne hacimleri ve sahne düzeni hakkında yararlı ipuçlarıyla tamamlayabilir.Bununla birlikte, RGB-D görüntü veri kümeleri, büyük monomodal RGB veri kümelerinin aksine, derin evrişimsel sinir ağlarını (CNN'ler) doğrudan eğitmek için hala çok küçüktür.RGB-D tanımadaki önceki çalışmalar tipik olarak RGB ve derinlik verileri için iki ayrı ağı birleştirir, büyük bir RGB veri kümesi ile önceden eğitilir ve daha sonra ilgili hedef RGB ve derinlik veri kümelerine ince ayarlıdır.Bu yaklaşımların birkaç sınırlaması vardır: 1) sadece RGB verilerinden öğrenilen düşük seviyeli filtreleri kullanın, böylece uygun derinlik özgül kalıplardan yararlanamaz ve 2) RGB ve derinlik özellikleri yalnızca üst düzeylerde ancak nadiren daha düşük seviyelerde birleştirilir.Bu makalede, hem büyük RGB veri kümelerinden edinilen bilgiyi, hem de sınırlı derinlik verilerinden öğrenilen derinliklere özgü ipuçlarıyla birlikte kullanan, daha etkili çok kaynaklı ve çok modlu temsiller elde eden bir çerçeve sunuyoruz.Farklı kaynak modellerden ve hedef modalitelerden katmanların ayrımcı kombinasyonlarını seçen, hem görevin üst düzey özelliklerini hem de her iki modalitenin içsel düşük seviye özelliklerini yakalayan çok modlu bir kombinasyon yöntemi önermekteyiz."}
{"_id":"1986349b2df8b9d4064453d169d69ecfde283e27","text":"Çatışma ilginç hikayelerin vazgeçilmez bir unsurudur.Bu makalede, çatışmanın narolojik bir tanımını operasyonel hale getiriyoruz ve bu tanımı dahil etmek için yerleşik anlatı planlama tekniklerini genişletiyoruz.Çatışma kısmi sırası nedensel bağlantı planlama algoritması (CPOCL), nedensel sağlamlığı ve karakter inandırıcılığını korurken bir planda anlatı çatışmasının ortaya çıkmasını sağlar.Ayrıca, bu algoritmanın bilgi temsili açısından çatışmanın yedi boyutunu da tanımlıyoruz.İlk üç katılımcı, neden ve süre sırasıyla \"kim?\", \"ne zaman?\" ve \"ne zaman?\" sorularına cevap veren ayrık değerlerdir.Son dört denge, doğrudanlık, kazıklar ve çözünürlük, yazarın amacına göre çatışmaları seçmek için kullanılabilecek önemli anlatı özelliklerini tanımlayan sürekli değerlerdir.Ayrıca, bu anlatı fenomenlerinin operasyonelleşmelerini doğrulayan iki ampirik çalışmanın sonuçlarını sunuyoruz.Son olarak, CPOCL'in yedi boyuttaki kısıtlamalara dayanarak üretebileceği farklı türdeki hikayeleri gösteriyoruz."}
{"_id":"2766913aabb151107b28279645b915a3aa86c816","text":"Bu makalede, açıklamaya dayalı öğrenme (EBL) ve problem çözme performansını deneyim yoluyla iyileştirmedeki rolü özetlenmektedir.Birden fazla örnekten ortak özellikleri soyutlayarak öğrenen endüktif sistemlerin aksine, EBL sistemleri belirli bir örneğin neden bir kavram örneği olduğunu açıklar.Açıklamalar daha sonra operasyonel tanıma kurallarına dönüştürülür.Özünde, EBL yaklaşımı analitik ve bilgi yoğun, endüktif yöntemler ise ampirik ve bilgi-fakirdir.Bu makale, temel EBL yönteminin uzantılarına ve PRODIGY problem çözme sistemi ile bütünleşmesine odaklanmaktadır.PRODIGY'nin EBL yöntemi, karmaşık görev alanları için toplam arama süresini azaltmada etkili olan arama kontrol kurallarını elde etmek için özel olarak tasarlanmıştır.Alana özgü arama kontrol kuralları, başarılı problem çözme kararlarından, maliyetli başarısızlıklardan ve öngörülemeyen hedef etkileşimlerinden öğrenilir.Birden fazla öğrenme stratejisini açıklayıcı bir şekilde belirtme yeteneği, EBL'nin performans iyileştirme için genel bir teknik olarak hizmet etmesini sağlar.PRODIGY'nin EBL yöntemi analiz edilir, çeşitli örnekler ve performans sonuçları ile gösterilir ve EBL'yi entegre etmek ve problem çözmek için diğer yöntemlerle karşılaştırılır.'Gönderilen adres: Yapay Zeka Araştırma Şubesi, NASA Ames Araştırma Merkezi, Sterling Federal Sistemleri, Posta Durağı 244-17, Moffett Alanı CA 94035.Bu araştırma kısmen Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DOD), ARPA Order No.4976, Değişiklik 20, sözleşme numarası altında F33615-87-C-1499, Hava Kuvvetleri Aviyonik Laboratuvarı tarafından izlenir, kısmen N00014-84-K-0345 (N91) ve N00014-86-K-0678-N123 sözleşmelerinde Deniz Araştırmaları Ofisi tarafından, kısmen NASA tarafından sözleşmeli NCC 2-463, kısmen Ordu Araştırma Enstitüsü tarafından sözleşmeli MDA903-85-C-0324, alt sözleşmeli 4Bu belgede yer alan görüşler ve sonuçlar yazarların görüşleridir ve DARPA, ONR, NASA, ARI veya ABD Hükümeti'nin resmi politikalarını temsil ettiği şeklinde yorumlanmamalıdır.İlk ve beşinci yazarlar AT&T Bell Labs Ph.D. tarafından desteklenmiştir.Burslar.Masanın"}
{"_id":"516bd2e2bfc7405568f48560e02154135616374c","text":"Anlatıcı ve özellikle hikaye anlatımı, insan deneyiminin önemli bir parçasıdır.Sonuç olarak, anlatı hakkında akıl yürütebilecek hesaplama sistemleri daha etkili iletişimciler, eğlendiriciler, eğitimciler ve eğitmenler olabilir.Hesaplamalı anlatım mantığındaki temel zorluklardan biri, anlamlı olay dizilerinin otomatik olarak oluşturulması olan anlatı üretimidir.Bir anlatı eserinin başarısına katkıda bulunan birçok faktör - mantıksal ve estetik - vardır.Bu başarının merkezi onun anlaşılabilirliğidir.Anlatıların aşağıdaki iki niteliğinin evrensel olduğunu savunuyoruz: (a) arsanın mantıksal nedensel ilerleyişi ve (b) karakter inandırıcılığı.Karakter inandırıcılığı, seyircinin karakterler tarafından gerçekleştirilen eylemlerin seyircinin inançsızlığı askıya almasını olumsuz etkilemediği algısıdır.Özellikle, karakterler seyirci tarafından kasıtlı ajanlar olarak algılanmalıdır.Bu makalede, anlatı oluşturma sorununu çözmek için bir teknik olarak rafine aramanın kullanımını araştırıyoruz - ilk dünya durumunu hedef önermelerin tutunduğu bir dünya durumuna dönüştüren sağlam ve inandırıcı bir karakter eylemi dizisi bulmak.Yeni bir iyileştirme arama planlama algoritması - Niyet tabanlı Kısmi Düzen Nedensel Bağlantı (IPOCL) planlayıcısı - bu, nedensel olarak sağlam bir olay örgüsü ilerlemesi yaratmanın yanı sıra, eylemlerini açıklayan olası karakter hedeflerini belirleyerek ve bu karakterlerin neden hedeflerine bağlı olduklarını açıklayan plan yapıları oluşturarak karakter kasıtlılığı ile ilgili nedenler.IPOCL algoritması tarafından oluşturulan anlatı planlarının, geleneksel kısmi sipariş planlayıcıları tarafından oluşturulan planlardan daha iyi karakter niyetlerini izleyicinin anlamasını desteklediğini gösteren ampirik bir değerlendirmenin sonuçlarını sunuyoruz."}
{"_id":"444e8aacda5f06d2a6c5197c89567638eaccb677","text":"Bilgi teknolojisinin artan önemi ile, yeterli bilgi güvenliği önlemlerine acil ihtiyaç vardır.Sistematik bilgi güvenliği yönetimi, BT yönetimi için en önemli girişimlerden biridir.En azından gizlilik ve güvenlik ihlalleri, hileli muhasebe uygulamaları ve BT sistemlerine yönelik saldırılarla ilgili raporlar kamuoyunda göründüğünden, kuruluşlar fiziksel ve bilgi varlıklarını korumak için sorumluluklarını kabul etmişlerdir.Güvenlik standartları, yeterli bilgi güvenliği yönetim sistemini (ISMS) geliştirmek ve sürdürmek için kılavuz veya çerçeve olarak kullanılabilir.ISO\/IEC 27000, 27001 ve 27002 standartları, giderek artan tanınma ve kabul gören uluslararası standartlardır.Bilgi güvenliği için \"dünya çapında kuruluşların ortak dili\" olarak adlandırılırlar [1].ISO\/IEC 27001 şirketleri, ISMS'lerini üçüncü taraf bir kuruluş tarafından sertifikalandırabilir ve böylece müşterilerine güvenlik önlemlerinin kanıtlarını gösterebilir."}
{"_id":"54eed22ff377dcb0472c8de454b1261988c4a9ac","text":"Trafik güvenliği dünya çapında ciddi bir sorundur.Birçok trafik kazası normalde sürücünün güvensiz sürüş davranışı ile ilgilidir, örn.Araba kullanırken yemek yemek.Bu çalışmada, sürücünün konvolüsyonel sinir ağlarına dayalı davranışını tanımak için vizyon tabanlı bir çözüm önermekteyiz.Spesifik olarak, bir görüntü göz önüne alındığında, cilt benzeri bölgeler, aksiyon etiketleri oluşturmak için derin bir konvolutional sinir ağları modeline, yani R * CNN'ye geçen Gaussian Mixture Model tarafından çıkarılır.Cilt benzeri bölgeler, yeterli ayrımcı kapasiteye sahip bol miktarda semantik bilgi sağlayabilir.Ayrıca, R*CNN nihai eylem tanımayı kolaylaştırmak için adaylardan en bilgilendirici bölgeleri seçebilir.Önerilen yöntemleri Southeast University Driving-posture Dataset'te test ettik ve önerilen yöntemin sürücülerin eylem tanımasında etkili olduğunu kanıtlayan veri kümesinde ortalama %97.76'lık Ortalama Hassasiyet (mAP) elde ettik."}
{"_id":"79f026f743997ab8b5251f6e915a0a427576b142","text":"Milimetre-dalga iletişiminin, önümüzdeki on yıl içinde beklenen dramatik trafik büyümesinin üstesinden gelmek için gelecekteki 5G mobil ağlarında önemli bir rol oynaması bekleniyor.Bu tür sistemler, mobil terminal, erişim noktası veya backhaul \/ fronthaul seviyelerinde kullanılan anten teknolojilerine ciddi şekilde meydan okuyacaktır.Bu makale, yazarların yüksek veri hızında 60-GHz iletişim için entegre antenler, anten dizileri ve yüksek-yönlülük yarı-optik antenlerin tasarımında elde ettikleri son başarılara genel bir bakış sunmaktadır."}
{"_id":"04ee77ef1143af8b19f71c63b8c5b077c5387855","text":"Doğal dil işlemedeki çoğu görev, dil girdisi üzerinden soru cevaplama (QA) sorunlarına atılabilir.Dinamik bellek ağını (DMN), girdi dizilerini ve sorularını işleyen, semantik ve epizodik anıları oluşturan ve ilgili cevapları üreten birleşik bir sinir ağı çerçevesini tanıtıyoruz.Sorular, modelin dikkatini önceki yinelemelerin sonucuna göre şartlandırmasına izin veren yinelemeli bir dikkat sürecini tetikler.Bu sonuçlar daha sonra cevaplar üretmek için hiyerarşik bir ardışık dizi modelinde gerekçelendirilir.DMN uçtan uca eğitilebilir ve çeşitli görev ve veri kümeleri üzerinde sanat sonuçlarının durumunu elde eder: soru cevaplama (Facebook'un bABI veri kümesi), konuşma etiketlemesinin (WSJ-PTB) bir parçası için dizi modelleme, çekirdekleme çözünürlüğü (Quizbowl veri seti) ve duyarlılık analizi için metin sınıflandırması (Stanford Sentiment Treebank).Model sadece eğitimli kelime vektör gösterimlerine dayanır ve dize eşleştirmesi veya manuel olarak tasarlanmış özellikler gerektirmez."}
{"_id":"165db9e093be270d38ac4a264efff7507518727e","text":"Makine öğrenimi araştırmalarının uzun vadeli bir hedefi, özellikle akıllı bir diyalog ajanı oluşturmak için akıl yürütme ve doğal dile uygulanabilir yöntemler üretmektir.Bu hedefe doğru ilerlemeyi ölçmek için, okuma anlamayı soru cevaplama yoluyla değerlendiren bir dizi proxy görevinin kullanışlılığını savunuyoruz.Görevlerimiz, anlayışı çeşitli şekillerde ölçer: bir sistemin soruları zincirleme gerçekler, basit indüksiyon, çıkarım ve daha pek çok şeyle cevaplayıp cevaplayamayacağı.Görevler, bir insanla konuşma yeteneğine sahip olmayı amaçlayan herhangi bir sistemin ön koşulları olacak şekilde tasarlanmıştır.Birçok mevcut öğrenme sisteminin şu anda bunları çözemeyeceğine inanıyoruz ve bu nedenle amacımız bu görevleri beceri setlerine ayırmaktır, böylece araştırmacılar sistemlerinin başarısızlıklarını tanımlayabilir (ve düzeltebilir).Ayrıca yakın zamanda tanıtılan Memory Networks modelini genişletip geliştiriyoruz ve görevlerin bir kısmını, ancak hepsini değil, çözebildiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"17357530b7aae622162da73d3b796c63b557b3b3","text":"Doğal veya teknolojik sistemler hakkındaki anlayışımızın nihai kanıtı, onları kontrol etme yeteneğimize yansır.Her ne kadar kontrol teorisi, mühendislik ve doğal sistemlerin istenen bir duruma yönlendirilmesi için matematiksel araçlar sunsa da, karmaşık kendi kendini organize eden sistemleri kontrol etmek için bir çerçeve eksiktir.Burada, keyfi bir karmaşık yönlendirilmiş ağın kontrol edilebilirliğini incelemek için analitik araçlar geliştiriyoruz, sürücü düğümlerini sistemin tüm dinamiklerine rehberlik edebilecek zamana bağlı kontrol ile tanımlıyoruz.Bu araçları birkaç gerçek ağa uyguluyoruz, sürücü düğümlerinin sayısının esas olarak ağın derece dağılımına göre belirlendiğini buluyoruz.Birçok gerçek karmaşık sistemde ortaya çıkan seyrek homojen olmayan ağların kontrol edilmesi en zor olduğunu, ancak yoğun ve homojen ağların birkaç sürücü düğümü kullanılarak kontrol edilebileceğini gösteriyoruz.Sezgisel olarak, hem model hem de gerçek sistemlerde sürücü düğümlerinin yüksek dereceli düğümlerden kaçınma eğiliminde olduğunu görüyoruz."}
{"_id":"8ff18d710813e5ea50d05ace9f07f48006430671","text":"Evdeki su kullanım faaliyetlerini otomatik olarak ayrıştırmak için düşük maliyetli ve kolayca monte edilebilen tek noktalı bir basınç sensörü olan HydroSense teknolojisi ile ilgili önceki çalışmalarımızın genişletilmiş bir analizini sunuyoruz (Froehlich ve ark., 2009 [53]).Mevcut ve ortaya çıkan su ayrıştırma tekniklerinin bir anketini, yaklaşımımızın arkasındaki çalışma teorisinin daha kapsamlı bir açıklamasını ve sıcak ve soğuk su valfi kullanım sınıflandırmasını içeren genişletilmiş bir analiz bölümünü ve iki sınıflandırma yaklaşımı arasında bir karşılaştırma sağlayarak bu çalışmayı genişletiyoruz: Froehlich ve ark.(2009) [53] ve Gizli Markov Modeli kullanılarak yeni bir stokastik yaklaşım.Her ikisinin de valf ve fikstür seviyesindeki su olaylarını %90'dan fazla accuracies ile tanımlamada başarılı olduğunu gösteriyoruz.Deneysel metodolojimizdeki sınırlamaları ve ileriye dönük açık sorunları tartışarak bitiriyoruz.2010 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"d4d5a73c021036dd548f5fbe71dbdabcad378e98","text":"Bu makale, geçici bir olay sınıflandırma şemasını, sistem tanımlama tekniklerini ve müdahaleci olmayan yük izlemede kullanım için uygulamayı açıklar.Birlikte, bu teknikler çalışma programını belirleyebilen ve bir AC veya DC güç dağıtım sistemine bağlı yüklerin fiziksel modellerinin parametrelerini bulabilen bir sistem oluşturur.İzleme sistemi sadece raf dışı donanım gerektirir ve dağıtım sistemindeki merkezi bir konuma monte edilen minimum sayıda sensörden gelen sinyali ayrıştırarak bireysel geçicileri tanır.AC ve DC sistemleri için uygulama detayları ve saha testleri sunulmaktadır."}
{"_id":"3556c846890dc0dbf6cd15ebdcd8932f1fdef6a2","text":"Yaygın hesaplamanın önemli bir yönü, bilgisayarları ve sensör ağlarını, kullanıcıların çevrelerindeki davranışlarını etkili ve engelsiz bir şekilde inhibe etmek için kullanmaktır.Bu, hangi etkinlik kullanıcılarının performans gösterdiğini, nasıl performans gösterdiğini ve mevcut aşamasını çıkarımını içerir.Günlük yaşamın tanınması ve kaydedilmesi, yaşlı bakımında önemli bir sorundur.ADL inferencing için yeni bir paradigma, insanların kullandığı nesnelere dayanarak ADL'leri tanımak için radyo frekans tanımlama teknolojisi, veri madenciliği ve olasılıksal bir çıkarım motorundan yararlanır.Bu zorlukları ele alan ve bazı ADL izleme türlerini otomatikleştirmede söz veren bir yaklaşım önermekteyiz.Kilit gözlemimiz, bir ADL gerçekleştirirken bir kişinin kullandığı nesnelerin dizisinin hem ADL'nin kimliğini hem de yürütme kalitesini sağlam bir şekilde karakterize etmesidir.Böylece, Proaktif Aktivite Araç Seti (PROACT) geliştirdik."}
{"_id":"fdec38019625fbcffc9debb804544cce6630c3ac","text":"Çağdaş iş ortamındaki firmaların bilgi, ağlar ve yenilikçi kapasite gibi maddi olmayan varlıklardan önemli ve sürekli rekabet avantajı elde ettiği giderek daha fazla tanınırlık kazanmaktadır.Bu tür maddi olmayan varlıkların geri dönüşünün ölçülmesi artık yöneticiler için zorunlu hale gelmiştir.Mevcut el yazması, pazarlama geri dönüşünün ölçümüne odaklanmaktadır.Öncelikle bu görevi yüksek bir yönetim önceliği haline getiren koşulları tartışıyoruz.Daha sonra hem genel yönetimde hem de pazarlamada bugüne kadarki ölçüm çabalarını tartışıyoruz.Daha sonra ölçüm çabalarını tarihsel bir perspektife yerleştiren kavramsal bir çerçeve sunuyoruz.Pazarlama metriklerinin geleceğinin nerede olduğu üzerine bir tartışma ile bitiriyoruz.2006 Elsevier Inc. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"0cfd5a7c6610e0eff2d277b419808edb32d93b78","text":null}
{"_id":"592fc3377e8b590a457d8ffaed60b71730114347","text":"Geçtiğimiz yirmi yıl, özellikle fizik ve biyolojideki doğal süreçlerden ilham alan stokastik arama algoritmalarına olan ilginin hızlı bir şekilde arttığını gördü.Karmaşık pratik optimizasyon problemleri ve çeşitli alanlardan alınan ilgili arama uygulamaları üzerinde etkileyici sonuçlar gösterilmiştir, ancak bu algoritmaların teorik anlayışı zayıf kalmaktadır.Bu, kısmen, \"Ücretsiz Öğle Yemeği Yok\" Teoremi de dahil olmak üzere evrensel arama algoritmalarında bazı temel sınırlamaları gösteren sonuçlara ödenen yetersiz dikkatten kaynaklanmaktadır.Bu makale bu sonuçları genişletir ve arama algoritmalarının tasarımı ve yararlı temsillerin inşası için bazı etkilerini ortaya çıkarır.Ortaya çıkan içgörüler, etki alanı bilgisinden yararlanarak algoritmaları ve temsilleri belirli problem sınıflarına uyarlamaya odaklanır.Bu, bu tür bilginin sistematik olarak gelecek için önemli bir araştırma gündemi olarak nasıl yararlanılabileceğine dair daha iyi bir teorik kavrayış elde etmenin temel önemini vurgulamaktadır."}
{"_id":"c4ea9066db2e73a7ddfa8643277bfd2948eebfe0","text":null}
{"_id":"7758a1c9a21e0b8635a5550cfdbebc40b22a41a6","text":null}
{"_id":"bf48f1d556fdb85d5dbe8cfd93ef13c212635bcf","text":"Bu çalışmada, Nöral Görev Programlama (NTP) adı verilen, gösteri ve sinirsel program indüksiyonundan az atışlı öğrenme fikrini köprüleyen yeni bir robot öğrenme çerçevesi önermekteyiz.NTP, bir görev spesifikasyonunu (örneğin, bir görevin video gösterimini) girdi olarak alır ve tekrar tekrar daha ince alt görev spesifikasyonlarına ayrıştırır.Bu özellikler, alt düzey programların çevre ile etkileşime giren çağırılabilir altprogramlar olduğu hiyerarşik bir sinir programına beslenir.Yöntemimizi üç robot manipülasyon görevinde onaylıyoruz.NTP, hiyerarşik ve bileşimsel yapılar sergileyen sıralı görevler arasında güçlü genelleme sağlar.Deneysel sonuçlar, NTP'nin artan uzunlukları, değişken topolojileri ve değişen hedefleri ile görünmeyen görevlere doğru iyi genelleme yapmayı öğrendiğini göstermektedir.stanfordvl.github.io\/ntp\/."}
{"_id":"bbe657fbc16cbf0ceaebd596cea5b3915f4eb39c","text":"Dairesel polarizasyon uygulamalarında kullanılmak üzere geniş bantlı 'kornerler tarafından kesilmiş dikdörtgen' istiflenmiş yama anteni önerildi.Bu kağıtta önerilen anten, 3 dB'den daha az eksenel bir oran ve 2'den daha az bir VSWR: 1'in kablosuz iletişim uygulamalarında kullanılmak üzere% 25 bant genişliği üzerinde ulaşılabilir olduğu gösterildi ve bu anten, geleneksel mikro şerit yama antenine kıyasla daha yüksek kazanç, daha düşük yan loblar ve daha geniş bant genişliği elde edebilir."}
{"_id":"15a2c58b29c5a84a134d1504faff528101321f21","text":"Boosting (Freund & Schapire 1996, Schapire & Singer 1998) sınıflama metodolojisindeki en önemli son gelişmelerden biridir.Birçok sınıflandırma algoritmasının performansı, bunları girdi verilerinin yeniden ağırlıklandırılmış sürümlerine ardışık olarak uygulayarak ve bu şekilde üretilen classiers dizisinin ağırlıklı bir çoğunluk oyu alarak genellikle çarpıcı bir şekilde geliştirilebilir.Bu görünüşte gizemli fenomenin iyi bilinen istatistiksel ilkeler, yani katkı modelleme ve maksimum olasılık açısından anlaşılabileceğini gösteriyoruz.İki sınıflı sorun için, yükseltme, bir kriter olarak maksimum Bernoulli olasılığını kullanarak lojistik ölçekte katkı modellemesine bir yaklaşım olarak görülebilir.Daha doğrudan yaklaşımlar geliştiriyoruz ve bunların neredeyse aynı sonuçları ortaya koyduğunu gösteriyoruz.Multinom olasılığına dayanan doğrudan çok sınıflı genellemeler, çoğu durumda artırmanın yakın zamanda önerilen diğer çok sınıflı genellemeleriyle karşılaştırılabilir performans sergileyen ve bazılarında çok daha üstün performans gösteren türetilmiştir.Hesaplamayı azaltabilecek, genellikle 10 ila 50 faktörlü küçük bir yükseltme önerisinde bulunuyoruz.Son olarak, karar ağaçlarını artırmanın alternatif bir formülasyonunu üretmek için bu anlayışları uyguluyoruz.En iyi kesilmiş ağaç indüksiyonuna dayanan bu yaklaşım, genellikle daha iyi performansa yol açar ve toplam karar kuralının yorumlanabilir açıklamalarını sağlayabilir.Ayrıca çok daha hızlı com-putationally büyük ölçekli veri madenciliği uygulamaları için daha uygun hale getirir."}
{"_id":"35b86ef854c728da5f905ae9fb09dbbcf59a0cdd","text":"Bu makale, CMOS transistörlerinin, entegre pasiflerin ve devre bloklarının milimetre-dalga (mm-dalga) frekanslarında tasarım ve modellemesini açıklamaktadır.Parazitlerin 130-nm CMOS transistörlerinin yüksek frekanslı performansı üzerindeki etkileri araştırılır ve en uygun cihaz düzeni ile 135 GHz'lik bir zirve f \/ alt max \/ elde edilmiştir.Endüktif kalite faktörü (Q\/sub L\/) iletim hatları için daha temsili bir metrik olarak önerilmiştir ve standart bir CMOS arka uç işlemi için, koplanar dalga kılavuzu (CPW) çizgilerinin mikro şerit çizgilerinden daha yüksek bir Q\/sub L\/ değerine sahip olduğu belirlenmiştir.Aktif ve pasif bileşenlerin mm-dalga frekanslarında doğru modelleme teknikleri sunulmaktadır.Önerilen metodoloji, 40 GHz ve 60 GHz'de çalışan iki geniş bantlı mm dalga CMOS amplifikatörü tasarlamak için kullanıldı.40-GHz amplifikatör bir zirveye ulaşır S\/sub 21\/ = 19 dB, çıkış P\/sub 1dB\/ = -0.9 dBm, IP3 = -7.4 dBm ve bir 1.5-V kaynağından 24 mA tüketir.60-GHz amplifikatör bir zirve S\/sub 21\/ = 12 dB, çıkış P\/sub 1dB\/ = +2.0 dBm, NF = 8.8 dB elde eder ve bir 1.5-V kaynağından 36 mA tüketir.Amplifikatörler, günümüzün ana akım CMOS teknolojilerinde karmaşık mm-dalga devrelerinin mümkün olduğunu gösteren standart 130-nm 6-metal katman dökme-CMOS işleminde üretildi."}
{"_id":"0a06201d7d0f60d775b2e8d3b100026190081db8","text":"Tarım, sürekli büyüyen popülasyonları beslemek için bir araçtan çok daha fazlası haline geldi.Nüfusun %70'inden fazlasının Hindistan'daki tarıma bağlı olduğu yerlerde çok önemlidir.Bu, çok sayıda insanı beslediği anlamına gelir.Bitki hastalıkları, insanları doğrudan veya dolaylı olarak sağlık veya ekonomik olarak etkiler.Bu bitki hastalıklarını tespit etmek için hızlı bir otomatik yola ihtiyacımız var.Hastalıklar farklı dijital görüntü işleme teknikleri ile analiz edilir.Bu makalede, bitki hastalıklarını tespit etmek için farklı dijital görüntü işleme teknikleri üzerine anket yaptık."}
{"_id":"3c5c3e264e238fe1b76cfe528a0ef26b97f7309b","text":"Bu makale, doğal görüntüler için kenar yönelimli bir enterpolasyon algoritması önermektedir.Temel fikir, önce düşük çözünürlüklü bir görüntüden yerel kovaryans katsayılarını tahmin etmek ve daha sonra düşük çözünürlüklü kovaryans ile yüksek çözünürlüklü kovaryans arasındaki geometrik ikiliğe dayanan daha yüksek bir çözünürlükte interpolasyonu uyarlamak için bu kovaryans tahminlerini kullanmaktır.Kovaryans tabanlı adaptasyonun kenar yönelimli özelliği, interpolasyon katsayılarını keyfi olarak yönlendirilmiş bir adım kenarına uyacak şekilde ayarlama yeteneğine sahiptir.Çift doğrusal interpolasyon ve kovaryans tabanlı adaptif interpolasyon arasında geçişin hibrit bir yaklaşımı, genel hesaplama karmaşıklığını azaltmak için önerilmiştir.Yeni enterpolasyon algoritmasının iki önemli uygulaması incelenmiştir: gri tonlamalı görüntülerin çözünürlük artırımı ve CCD örneklerinden renkli görüntülerin yeniden oluşturulması.Simülasyon sonuçları, yeni enterpolasyon algoritmamızın, enterpolasyonlu görüntülerin geleneksel doğrusal enterpolasyon üzerindeki öznel kalitesini önemli ölçüde geliştirdiğini göstermektedir."}
{"_id":"77c512cbb832436e1a35ad434e6bb3d763799763","text":"Werner Reichardt Bütünleştirici Nörobilim Merkezi ve Teorik Fizik Enstitüsü, Tübingen Üniversitesi, Almanya Bernstein Hesaplamalı Nörobilim Merkezi, Tübingen, Almanya Sinirsel Bilgi İşleme Enstitüsü, Tübingen, Almanya Max Planck Biyolojik Sibernetik Enstitüsü, Tübingen, Almanya Nörobilim Bölümü, Baylor Tıp Koleji, Houston, TX, ABD Kime yazışmalar ele alınmalıdır; E-posta:"}
{"_id":"7c14de73292d0398b73638f352f53c8b410049c1","text":"Amaç - Bu makalenin amacı, hangi küçük ve orta ölçekli işletmelerin (KOBİ'lerin) kurumsal sistemlerin (ERP, CRM, SCM ve e-ürün) benimsenmesinin daha muhtemel olduğunu tahmin etmek için kullanılabilecek bir model geliştirmektir.Tasarım\/metodoloji\/yakınlaştırma – Doğrudan görüşmeler, İngiltere'nin Kuzeybatısında bulunan rastgele bir KOBİ örneğinden veri toplamak için kullanıldı.Lojistik regresyon kullanılarak 102 yanıt analiz edildi.Bulgular – Sonuçlar, KOBİ'lerin kurumsal sistemlerin benimsenmesini etkileyen faktörlerin, KOBİ'lerin daha önce incelenmiş diğer bilgi sistemleri (IS) yeniliklerinin benimsenmesini etkileyen faktörlerden farklı olduğunu ortaya koymaktadır.KOBİ'lerin teknolojik ve örgütsel faktörlerden çevresel faktörlerden daha fazla etkilendiği bulunmuştur.Dahası, sonuçlar, daha fazla algılanan göreceli avantaja, bu sistemlerle evlat edinmeden önce daha fazla deney yapma yeteneğine, daha fazla üst yönetim desteğine, daha fazla örgütsel hazırlığa ve daha büyük bir boyuta sahip olan firmaların kurumsal sistemlerin benimsenmesini öngördüğünü göstermektedir.Araştırma sınırlamaları \/ etkileri - Bu çalışma, KOBİ'lerin bir dizi kurumsal sistemi benimsemesini etkileyen faktörlere odaklansa da (yani.ERP, CRM, SCM ve e-üretim), bu sistemlerin her birini etkileyen faktörler arasında ayrım yapamaz.Pratik çıkarımlar - Model, yazılım satıcılarına yalnızca potansiyel evlat edinenleri hedefleyebilecek pazarlama stratejileri geliştirmek için değil, aynı zamanda KOBİ'ler arasında ES'nin benimsenmesini artıracak stratejiler geliştirmek için de kullanılabilir.Özgünlük\/değer – Küçük işletme bağlamında IS yeniliklerinin benimsenmesi\/dağıtımında devam eden araştırmalara katkıda bulunur."}
{"_id":"7af2c4d2f4927be654292a55f4abb04c63c76ee3","text":null}
{"_id":"ea39812bb04923faff76ba567649aceaf19a660e","text":"İnsan yürüyüşü, şimdiye kadar tıbbi tanıda kullanım için ihmal edilen en önemli biyometriklerden biridir.Bu makalede, Akıllı Gait Salınım Dedektörü (IGOD) olarak adlandırılan giyilebilir sensör tabanlı biyometrik giysiden elde edilen insan yürüyüşü üzerine bir fizibilite çalışması yapıyoruz.Bu takım elbise, bir insan vücudunun sekiz büyük ekleminden (iki diz, iki kalça, iki dirsek ve iki omuz) eşzamanlı yürüyüş salınımını ölçer.İnsan yürüyüş kalıplarını analiz etmek ve anlamak için teknikler geliştirildi.Yürüyüş salınımındaki değişkenlik, 3km\/saat ile 5km\/saat arasında değişen yürüyüş hızına göre incelenmiştir.Cinsiyet varyansı (erkek\/kadın) yürüyüş salınımı da incelenmiştir.Diz eklemi hareketi ve kalça eklemi salınımından etkilenen insan yürüyüşü ile ilgili kapsamlı bir analiz, kol salıncak etkileri ile ele alınmıştır.Bu analiz bize insan iki ayaklı hareket ve istikrarı hakkında bir fikir verecektir.Tıbbi alanda hastalığın tespiti olan hastalardaki yürüyüş problemlerini teşhis etmek ve tespit etmek için kapsamlı bir şekilde analiz edilebilen insan yürüyüşü salınımları deposu oluşturmayı planlıyoruz."}
{"_id":"f2c4082faeff5d63b0144ef371c8964621ee33bf","text":"Beyin bilgisayarı arayüzleri (BCI'lar), kullanıcılarının beynin periferik sinirlerin ve kasların normal çıkış yollarından ziyade beyin sinyallerini kullanarak dış cihazları iletişim kurmasına veya kontrol etmesine izin verir.Ciddi derecede engelli bireylere bağımsızlığın yeniden sağlanması ve dış sistemlerin insan kontrolünün daha da genişletilmesine olan ilgiden dolayı motive olan birçok alandan araştırmacılar bu zorlu yeni çalışmayla uğraşmaktadır.BCI araştırma ve geliştirme son yirmi yılda patlayıcı bir şekilde büyüdü.Son zamanlarda gerçek dünyadaki uygulamalar için ciddi engelli bireylere laboratuvar onaylı BCI sistemleri sağlama çabaları başladı.Bu makalede, BCI teknolojisinin mevcut durumu ve gelecekteki umutlarını ve klinik uygulamalarını tartışıyoruz.BCI'yi tanımlayacağız, insan beynindeki BCI-ilişkili sinyalleri gözden geçireceğiz ve BCI'ların fonksiyonel bileşenlerini tanımlayacağız.Ayrıca BCI teknolojisinin mevcut klinik uygulamalarını gözden geçireceğiz ve potansiyel kullanıcıları ve potansiyel uygulamaları belirleyeceğiz.Son olarak, BCI teknolojisinin mevcut sınırlamalarını, yaygın klinik kullanımının önündeki engelleri ve gelecekle ilgili beklentileri tartışacağız."}
{"_id":"b452a829d69fb1e265cf9277ff669bbc2fa8859b","text":"Mevcut sinirsel makine çevirisi (NMT) modelleri genellikle cümleleri izole olarak çevirir, belge düzeyindeki bilgilerden yararlanma fırsatını kaçırır.Bu çalışmada, NMT modellerini çeviri tarihi olarak son gizli temsilleri depolayan çok hafif önbellek benzeri bir bellek ağıyla büyütmeyi teklif ediyoruz.Oluşturulan kelimeler üzerindeki olasılık dağılımı, bellekten alınan çeviri geçmişine bağlı olarak çevrimiçi olarak güncellenir ve NMT modellerine zaman içinde dinamik olarak uyum sağlama yeteneği kazandırır.Farklı konu ve stillere sahip birden fazla alan üzerinde yapılan deneyler, önerilen yaklaşımın etkinliğini hesaplama maliyeti üzerinde ihmal edilebilir bir etki ile göstermektedir."}
{"_id":"6a821cb17b30c26218e3eb5c20d609dc04a47bcb","text":"Seyreklik, sıfırları atlayarak derin sinir ağlarının hesaplama karmaşıklığını azaltmaya yardımcı olur.Seyreklikten yararlanmak, TPU[1] gibi yeni nesil DNN hızlandırıcılarında yüksek öncelik olarak listelenmiştir.Seyrekliğin yapısı, yani budamanın granülitesi, donanım hızlandırıcı tasarımının verimliliğini ve tahmin doğruluğunu etkiler.Kaba taneli budama, düzenli seyreklik desenleri yaratır, bu da donanım ivmesi için daha uygun ancak aynı doğruluğu korumak için daha zorlu hale getirir.Bu makalede, seyreklik düzenliliği ve tahmin doğruluğu arasındaki takası niceliksel olarak ölçüyoruz, daha yapılandırılmış seyreklik desenine sahipken doğruluğun nasıl korunacağına dair bilgiler veriyoruz.Deneysel sonuçlarımız, kaba taneli budamanın, doğruluk kaybı olmadan yapılandırılmamış budamaya benzer bir seyreklik oranına ulaşabileceğini göstermektedir.Ayrıca, indeks tasarrufu etkisi nedeniyle, kaba taneli budama, aynı doğruluk eşiğindeki ince taneli seyreklikten daha iyi bir sıkıştırma oranı elde edebilir.Son zamanlardaki seyrek evrişimsel sinir ağı hızlandırıcısına (SCNN) dayanarak, deneylerimiz kaba taneli seyrekliğin, ince taneli seyrekliğe kıyasla hafıza referanslarını kurtardığını daha da gösteriyor.Bellek referansı, aritmetik işlemlerden iki kat daha pahalı olduğundan, seyrek yapının düzenliliği daha verimli donanım tasarımına yol açar."}
{"_id":"0651b333c2669227b0cc42de403268a4546ece70","text":"Sayısız öğrenme görevi sıralı verilerle uğraşmayı gerektirir.Görüntü başlığı, konuşma sentezi ve müzik nesli, bir modelin dizilişler olan çıktılar üretmesini gerektirir.Zaman serisi tahmini, video analizi ve müzikal bilgi alımı gibi diğer alanlarda, bir model diziler olan girdilerden öğrenmelidir.Doğal dili çevirmek, diyalog kurmak ve bir robotu kontrol etmek gibi etkileşimli görevler genellikle her iki yeteneği de talep eder.Tekrarlayan sinir ağları (RNNs), düğümlerin ağındaki döngüler yoluyla dizilerin dinamiklerini yakalayan bağlantıcı modellerdir.Standart feedforward sinir ağlarının aksine, tekrarlayan ağlar, keyfi olarak uzun bir bağlam penceresinden gelen bilgileri temsil edebilen bir durumu korur.Tekrarlayan sinir ağlarının geleneksel olarak eğitilmesi zor olmasına ve genellikle milyonlarca parametre içermesine rağmen, ağ mimarilerindeki son gelişmeler, optimizasyon teknikleri ve paralel hesaplama onlarla başarılı büyük ölçekli öğrenmeyi sağlamıştır.Son yıllarda, uzun kısa süreli bellek (LSTM) ve çift yönlü (BRNN) mimarilerine dayanan sistemler, görüntü başlığı, dil çevirisi ve el yazısı tanıma gibi çeşitli görevlerde çığır açan performans göstermiştir.Bu ankette, son otuz yılda ilk olarak ortaya çıkan ve daha sonra bu güçlü öğrenme modellerini pratik hale getiren araştırmaları gözden geçiriyor ve sentezliyoruz.Uygun olduğunda, çelişkili notasyon ve isimlendirmeyi uzlaştırırız.Amacımız, tarihsel bir bakış açısı ve birincil araştırmalara yapılan atıflarla birlikte sanat devletinin kendi kendine bir yansımasını sağlamaktır."}
{"_id":"db10480323bd2b9aeb58268678c204053722d6ad","text":null}
{"_id":"168a89ce530c63720da844a30f5fce0c8f00fe8b","text":"Sürgülü pencerenin çiftler üzerinde birleştiğini değerlendirmek için algoritmalar araştırıyoruz.Bu algoritmaların beklenen performansını analiz etmek için bir birim zaman-baz maliyet modeli sunuyoruz.Bu maliyet modelini kullanarak, işlemenin verimliliğini en üst düzeye çıkarmak için stratejiler önermekteyiz. üç senaryoda birleşir.İlk olarak, bir akışın diğerinden çok daha hızlı olduğu durumu ele alıyoruz.Birleşim algoritmalarının asimetrik kombinasyonlarının (örneğin, hash bir girdide birleşir, yuvalanmış döngüler diğerinde birleşir) simetrik birleştirme algoritması uygulamalarından daha iyi performans gösterebileceğini gösteriyoruz.İkincisi, sistem kaynaklarının giriş akışlarına ayak uydurmak için yetersiz olduğu vakayı araştırıyoruz.Bu durumda üretilen birleşik sonuç tuple'larının sayısını, iki girdi akışı boyunca bilgisayar kaynaklarını doğru bir şekilde tahsis ederek en üst düzeye çıkarabileceğimizi gösteriyoruz.Son olarak, bellek sınırlı olduğunda üretilen sonuç tuples sayısını maksimize etmek için stratejiler araştırıyoruz ve iki giriş akışı boyunca uygun bellek tahsisinin önemli ölçüde daha düşük kaynak kullanımı ve \/ veya daha fazla sonuç tuples ürettiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"39348c10c90be968357e2a6b65d5e0e479307735","text":"İnternet, bireyler olarak hakkımızda zengin ve büyük bir bilgi deposu haline geldi.Bir kullanıcının ana sayfasındaki bağlantılardan ve metinlerden, kullanıcının abone olduğu posta listelerine kadar her şey, bir kullanıcının gerçek dünyada sahip olduğu sosyal etkileşimlerin yansımalarıdır.Bu makalede, bireyler arasındaki ilişkileri tahmin etmek için bu bilgileri çıkarmak için teknikler tasarlıyoruz.Ayrıca, bazı bilgi parçalarının sosyal bağlantıların diğerlerinden daha iyi göstergeleri olduğunu ve bu göstergelerin kullanıcı popülasyonları arasında değiştiğini ve farklı topluluklardaki bireylerin sosyal yaşamlarına bir bakış sağladığını gösteriyoruz.Tekniklerimiz, gerçek dünya bağlantılarını otomatik olarak çıkarımlamada ve toplulukları keşfetmede, etiketlemede ve karakterize etmede potansiyel uygulamalar sağlar."}
{"_id":"d729b3a3f519a7b095891ed2b6aab459f6e121a9","text":"Bu makale 65-nm CMOS teknolojisinde elektrostatik deşarj (ESD) korumalı RF düşük gürültülü amplifikatörler (LNA'lar) üzerinde çalışmaktadır.Çift diyotlu, modifiye silikon kontrollü doğrultucu (SCR) ve çift diyot konfigürasyonlu modifiye edilmiş-SCR dahil olmak üzere üç farklı ESD tasarımı, ESD korumalı LNA'ları 5.8 GHz'de gerçekleştirmek için kullanılır.Değiştirilmiş-SCR'yi çift diyot ile birlikte kullanarak, çoklu ESD akım yollarına sahip 5.8 GHz LNA,  6.5-kV İnsan-V Vücut-Modu (HBM) ESD koruma seviyesine karşılık gelen 4.3-A iletim hattı darbesi (TLP) arıza seviyesini gösterir.1.2 V'luk bir besleme voltajı ve 6,5 mA'lık bir tahliye akımı altında, önerilen ESD korumalı LNA, 16.7 dB'lik ilişkili bir güç kazancı ile 2,57 dB'lik bir gürültü rakamı göstermektedir.Giriş üçüncü derece kesme noktası (IIP3) - 11 dBm, giriş ve çıkış geri dönüş kayıpları sırasıyla 15.9 ve 20 dB'den büyüktür."}
{"_id":"b1397c9085361f308bd70793fc2427a4416973d7","text":"Bu makale, yerleri görünüşlerine göre tanıma sorununa olasılıksal bir yaklaşım tanımlamaktadır.Sunduğumuz sistem yerelleştirme ile sınırlı değildir, ancak yeni bir gözlemin daha önce görülmeyen bir yerden geldiğini belirleyebilir ve böylece haritasını genişletebilir.Etkili bir şekilde bu, görünüm uzayında bir SLAM sistemidir.Olasılıkçı yaklaşımımız, çevredeki algısal takma adları açıkça hesaba katmamızı sağlar - özdeş ama içgüdüsel gözlemler, aynı yerden gelme olasılığının düşük olmasını sağlar.Bunu, yer görünümünün üretken bir modelini öğrenerek başarırız.Öğrenme problemini iki bölüme ayırarak, yeni yer modelleri çevrimiçi olarak bir yerin sadece tek bir gözleminden öğrenilebilir.Algoritma karmaşıklığı, haritadaki yerlerin sayısında doğrusaldır ve özellikle mo-daki çevrimiçi döngü kapatma algılaması için uygundur."}
{"_id":"988058ab8dfcb27e9566c6bcef398a4407b1ea04","text":null}
{"_id":"b320b4b23f708344b7bc4af20fdb37e56543d1a2","text":"Hedef dille ilgili sintaktik bilgileri nöral makine çeviri sistemine lineerleştirilmiş, lexicalized seçim ağaçlarına çevirerek dahil etmek için basit bir yöntem sunuyoruz.WMT16 Almanca-İngilizce haber çeviri görevi üzerine yapılan deneyler, aynı veri kümesinde eğitilmiş sözdizimi-agnostik NMT taban çizgisine kıyasla BLEU puanlarının arttığını gösterdi.Sözdizimi-farkındalık sisteminden yapılan çevirilerin analizi, çeviri sırasında taban çizgisine kıyasla daha fazla yeniden sıralama gerçekleştirdiğini göstermektedir.Küçük ölçekli bir insan değerlendirmesi, sözdizimi-farkındalık sistemine de bir avantaj gösterdi.\"kabul edildi...\" başlığı"}
{"_id":"3d809bb3b414a8ee58492e7ea775d6631ea05e91","text":"Kantonca, Güney Çin'in bazı bölgelerinde önemli bir lehçedir.Yerel çevrimiçi kullanıcılar genellikle görüş ve deneyimlerini yazılı Kantonca ile web'de temsil eder.Bu incelemelerdeki bilgiler potansiyel tüketiciler ve satıcılar için değerli olsa da, büyük miktardaki web incelemeleri bir ürüne tarafsız bir değerlendirme vermeyi zorlaştırır ve Kantonca incelemeler Mandarin Çincesi konuşanlar için anlaşılmazdır.Bu makalede, standart makine öğrenme teknikleri naif Bayes ve SVM, kullanıcı incelemelerini otomatik olarak olumlu veya olumsuz olarak sınıflandırmak için çevrimiçi Kantonca yazılmış restoran incelemeleri alanına dahil edilmiştir.Özellik sunumlarının ve özellik boyutlarının sınıflandırma performansı üzerindeki etkileri tartışılmaktadır.Doğruluğun, sınıflandırma modelleri ve özellik seçenekleri arasındaki etkileşimden etkilendiğini görüyoruz.Saf Bayes sınıflandırıcısı, SVM'den daha iyi veya daha iyi bir doğruluk elde eder.Karakter tabanlı bigramlar, kanton duygu yönelimini yakalamada unigramlardan ve trigramlardan daha iyi özellikler kanıtlanmıştır.2010 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"771636b26260fac6d215df5e76c9ce72c346ba88","text":null}
{"_id":"025720574ef67672c44ba9e7065a83a5d6075c36","text":"Video dizilerinin gösterimlerini öğrenmek için çok katmanlı Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) ağlarını kullanıyoruz.Modelimiz, bir girdi dizisini sabit uzunluk gösteriminde haritalamak için bir kodlayıcı LSTM kullanır.Bu gösterim, girdi dizisini yeniden yapılandırmak veya gelecekteki diziyi tahmin etmek gibi farklı görevleri gerçekleştirmek için tek veya çoklu kod çözücü LSTM'ler kullanılarak deşifre edilir.Önceden eğitilmiş bir konvolutional ağ kullanılarak çıkarılan video çerçevelerinin görüntü piksel yamaları ve üst düzey temsilleri (\"algılar\") olmak üzere iki tür giriş dizisi ile deney yapıyoruz.Kod çözücü LSTM'lerin oluşturulan çıktıya göre koşullandırması gerekip gerekmediği gibi farklı tasarım seçimlerini araştırıyoruz.Modelin öğrenilen video gösterimini geleceğe ve geçmişe ne kadar iyi tahmin edebileceğini görmek için modelin çıktılarını nitel olarak analiz ediyoruz.Öğrenilen özellikleri görselleştirmeye ve yorumlamaya çalışıyoruz.Modeli daha uzun zaman ölçeklerinde ve alan dışı verilerde çalıştırarak test ediyoruz.Denetlenmiş bir öğrenme problemi için onları ince ayar yaparak temsilleri daha da değerlendiriyoruz - UCF-101 ve HMDB-51 veri kümelerinde insan eylem tanıma.Temsillerin, özellikle sadece birkaç eğitim örneği olduğunda sınıflandırma doğruluğunu artırmaya yardımcı olduğunu gösteriyoruz.İlişkisiz veri kümelerinde (300 saatlik YouTube videoları) önceden eğitilmiş modeller bile eylem tanıma performansına yardımcı olabilir."}
{"_id":"14316b885f65d2197ce8c6d4ab3ee61fdab052b8","text":"Bu yayın, IEEE'nin telif hakkı taşımadığı makaleleri yeniden yazdırmayı içerir.Bu makaleler için tam metin IEEE Xplore'da mevcut değildir."}
{"_id":"3068d1d6275933e7f4d332a2f2cf52543a4f0615","text":"Bir homomorfik veya artımlı, çok kümeli hash fonksiyonu, bir hash değerini rastgele nesne koleksiyonlarına (olası tekrarlarla) öyle bir şekilde ilişkilendirir ki, iki koleksiyonun birliğinin hash'i, iki koleksiyonun hash'lerinden kolayca hesaplanabilir: sadece uygun bir grup operasyonu altında onların toplamıdır.Özellikle, büyük koleksiyonların hash değerleri aşamalı olarak ve\/veya paralel olarak hesaplanabilir.Homomorfik hash, bu nedenle veritabanı bütünlüğü doğrulamasından akış seti \/ çoklu küme karşılaştırması ve ağ kodlamasına kadar uzanan uygulamalarla çok kullanışlı bir ilkeldir.Ne yazık ki, literatürdeki homomorfik hash fonksiyonlarının yapıları iki ana dezavantaj tarafından engellenir: aynı güvenlik seviyesindeki normal hash fonksiyonlarından çok daha uzun olma eğilimindedirler (örn.2 çarpışma direnci elde etmek için, onlar birkaç bin bit uzunluğunda, her zamanki hash fonksiyonları için 256 bit aksine) ve aynı zamanda oldukça yavaştır.Bu makalede, her iki zorluğun üstesinden gelmek için BLAKE2 gibi sıradan bir bit dize değerli hash fonksiyonunu ikili eliptik eğrilere verimli bir kodlama ile birleştiren Elliptic Curve Multiset Hash'i (ECMH) tanıtıyoruz.Bir yandan, ECMH sindirmelerinin boyutu esas olarak en uygun olanıdır: 2m-bit hash değerleri provideO(2) çarpışma direnci.Öte yandan, kapsamlı ampirik değerlendirmemizin, 128-bit güvenlik seviyesindeki 4 GHz Intel Haswell makinesinde saniyede 3 milyondan fazla set elemanı işleyebildiğini gösterdiği ECMH'nin yüksek verimli bir yazılım uygulamasını gösteriyoruz - önceki pratik yöntemlerden çok daha hızlı.Eliptik eğrilere dayalı artan haşhaş daha önce [1] olarak kabul edilirken, önerilen yöntem daha az verimli, zamanlama saldırılarına duyarlı ve potansiyel olarak patentli [2] idi ve pratik bir uygulama gösterilmedi."}
{"_id":"fbcd758ecc083037cd035c8ed0c26798ce62f15e","text":"Denetim denemelerini kullanarak icralarını izleyerek ayrıcalıklı programlardaki güvenlik açıklarının sömürüldüğünü tespit etmek için bir yöntem sunuyoruz, burada izleme, programların güvenlikle ilgili davranışlarının özelliklerine göre.Çalışmamız, saldırı tespit paradigması tarafından motive edilir, ancak yanlış kullanım davranışlarını kodlamak için d hoc yaklaşımlarından kaçınmaya yönelik bir n girişimidir.Ayrıcalıklı programların (hatalar nedeniyle) sistemlerde kendilerine tanınan ayrıcalıklar nedeniyle güvenlik uzlaşmasına neden olabileceği gözlemine dayanan yaklaşımımız, ayrıcalıklı programların amaçlanan davranışı, elbette, bir n d iyi huylu sınırlıdır.Anahtar, daha sonra amaçlanan davranışı belirtmek (Le., program politikası) ve güvenliği engelleyen amaçlanan davranışın dışında kalan ayrıcalıklı programın herhangi bir eylemini tespit etmek.Basit zorunlu mantık ve düzenli ifadelere dayanan bir program politikası belirtim dilini tanımlıyoruz.Ek olarak, Unix'teki ayrıcalıklı programların özelliklerini ve bu spesifikasyonlara göre denetim izlerini analiz etmek için Q prototip yürütme monitörünü sunuyoruz.Program politikaları şaşırtıcı derecede özlü ve net, bir n d eki, bu programlardaki bilinen güvenlik açıklarının sömürülerini tespit edebiliyor.Çalışmalarımız Unix'teki bilinen güvenlik açıkları tarafından motive edilmiş olsa da, tüm ayrıcalıklı programların davranışlarını sıkı bir şekilde kısıtlayarak, bilinmeyen güvenlik açıklarının sömürüldüğünün tespit edilebileceğine inanıyoruz.Özellikler üzerinde bir s Q kontrolü, n soyut güvenlik politikası ile ilgili olarak bunları doğrulamak için çalışmalar devam etmektedir.* Bu çalışma kısmen Sözleşme No kapsamında Ulusal Güvenlik Ajansı Üniversite Araştırma Programı tarafından finanse edilmektedir.DOD-MDA904-93-C4083 ve ARPA tarafından Sözleşme No.USNN00014-94-0065."}
{"_id":"cb2111cb362f566be61c75ada38af53ecf95a1d3","text":null}
{"_id":"564264f0ce2b26fd80320e4f71b70ee8c67602ef","text":"Bu makalede, hedef alanda hiçbir etiketin bulunmadığı denetimsiz alan adı transferi öğrenme sorununu ele alıyoruz.Hem kaynağı hem de hedef verileri ortak bir alt alana aktarmak için bir dönüşüm matrisi kullanıyoruz, burada her bir hedef örnek, farklı etki alanlarından alınan örneklerin iyi bir şekilde birbirine bağlanabilmesi için kaynak örneklerinin bir kombinasyonuyla temsil edilebilir.Bu şekilde, kaynak ve hedef alan adlarının tutarsızlıkları azalır.Rekonstrüksiyon katsayısı matrisine ortak düşük sıralı ve seyrek kısıtlamalar getirerek, verilerin küresel ve yerel yapıları korunabilir.Farklı sınıflar arasındaki marjları mümkün olduğunca büyütmek ve tutarsızlığı azaltmak için daha fazla özgürlük sağlamak için, katı ikili etiket matrisinin gevşek bir değişken matrise gevşemesine izin veren negatif olmayan bir etiket gevşeme matrisi öğrenerek esnek bir doğrusal sınıflandırıcı (projeksiyon) elde edilir.Yöntemimiz, gürültüyü modellemek için seyrek bir matris kullanarak potansiyel olarak negatif bir aktarımdan kaçınabilir ve böylece farklı gürültü türlerine karşı daha sağlamdır.Sorunumuzu kısıtlı bir düşük sıralama ve seyreklik minimizasyon problemi olarak formüle ediyoruz ve kesin olmayan artırılmış Lagrange çarpan yöntemiyle çözüyoruz.Çeşitli görsel etki alanı uyarlama görevleri üzerinde yapılan kapsamlı deneyler, önerilen yöntemin en son teknoloji yöntemlerine göre üstünlüğünü göstermektedir.Yöntemimizin MATLAB kodu, http:\/\/www.yongxu.org\/lunwen.html adresinde halka açık olacaktır."}
{"_id":"13645dd03627503fd860a2ba73189e92393a67e3","text":"Bu makalede Grassmann ve Stiefel manifoldları üzerinde yeni Newton ve eşlenik gradyan algoritmaları geliştiriyoruz.Bu manifoldlar simetrik özdeğer problemi, doğrusal olmayan özdeğer problemleri, elektronik yapı hesaplamaları ve sinyal işleme gibi alanlarda ortaya çıkan kısıtlamaları temsil eder.Yeni algoritmalara ek olarak, geometrik çerçevenin algoritmalar oluşturmamızı, anlamamızı ve karşılaştırmamızı sağlayan nüfuz edici yeni anlayışlar sağladığını gösteriyoruz.Burada önerilen teori, daha önce ilgisiz algoritmaların üst düzey matematiksel görünümünü sağlayan sayısal doğrusal cebir algoritmaları için bir taksonomi sağlar.Yeni algoritmalar ve pertürbasyon teorilerinin geliştiricilerinin bu makaledeki teoriden, yöntemlerden ve örneklerden yararlanacağı umudumuzdur."}
{"_id":"38d555bfe13b61e838364016219c7e42fb5dc919","text":"Amaç – Bu makalenin amacı, roller ve sorumluluklarla birlikte BPM karar vermeyi belirleyen bir iş süreci yönetimi (BPM) yönetim modeli önermektir.Çalışmanın ayar bağlamı, Avustralya'da faaliyet gösteren devlete ait bir şirkettir.Tasarım\/metodoloji\/yakınlaştırma – Bir içerik analizi yaklaşımı kullanarak örgütsel belgeleri inceleyen ve analiz eden nitel bir vaka çalışması.Belge analizi sonuçları, organizasyondaki önemli paydaşların bir dizi derinlemesine görüşmesini bildirmek için kullanılır.Görüşmeler, temaları türetmek ve açıklama kategorileri oluşturmak için sabit bir karşılaştırma yöntemi kullanılarak analiz edilir.Bulgular – BPM yönetim modeli önerilmiştir.Tematik analizin sonuçları, BPM yönetişim modelinin çerçevesine karşı yorumlanır ve teori ve uygulama için çıkarımlar içeren bulgulara yol açar.Pratik çıkarımlar – Araştırma, BPM uygulamasının seçilen vaka çalışması organizasyonundaki kurumsal yönetim ve yönetim sistemleriyle nasıl hizalanabileceğini ve entegre edilebileceğini göstermektedir.Özgünlük\/değer - Yönetişimin önemini tanımlayan araştırmalara rağmen, ilişkili yeteneklerle birlikte, yukarıda belirtilen yeteneklerin bir organizasyonda etkin bir şekilde nasıl konuşlandırılabileceği konusunda çok az ilerleme kaydedilmiştir.Bu makale, bir organizasyonda BPM yönetiminin nasıl konuşlandırılacağı ile ilgili literatürdeki bir boşluğu ele almaktadır."}
{"_id":"268d3f28ae2295b9d2bf6fef2aa27faf9048a86c","text":"Sınıf tabanlı tekrarlayan sinir ağı (RNN) dil modellerinde çoklu kelime kümelemelerinin potansiyelini topluluk RNN dil modellemesi için kullanmayı teklif ediyoruz.Kümeleme kriterlerini ve kelime gömme alanını değiştirerek, farklı kelime\/sınıf çarpanlarını tanımlamak için farklı kelime kümelemeleri elde edilir.Bu tür her bir kelime\/sınıf faktörizasyonu için, birkaç temel RNNLM öğrenilir ve temel RNLM'lerin kelime tahmin olasılıkları daha sonra bir topluluk tahmini oluşturmak için birleştirilir.Modellerin bir alt kümesini seçmek ve bu modelleri kelime tahmini için birleştirmek için açgözlü bir geri model seçim prosedürü kullanıyoruz.Önerilen ensemble dil modelleme yöntemi, Penn Treebank test setinin yanı sıra Wall Street Journal (WSJ) Eval 92 ve 93 test setlerinde, test setinde en son teknoloji ürünü tek RNNLM'lerin yanı sıra değişen RNN öğrenme koşullarıyla üretilen çoklu RNLM'ler üzerinde karmaşıklık ve kelime hata oranını geliştirdi."}
{"_id":"05a958194f1756fb91ddd3e2cd5794f9b0c312ce","text":"Çok seviyeli invertörler, endüstri ve araştırmaya yeni bir ilgi dalgası yarattı.Klasik topolojiler, çok çeşitli yüksek güçlü orta gerilim uygulamalarında uygulanabilir bir alternatif olduğunu kanıtlasa da, daha yeni topolojilerin evrimine aktif bir ilgi olmuştur.Klasik topolojilere kıyasla genel parça sayısında azalma, son zamanlarda tanıtılan topolojilerde önemli bir hedef olmuştur.Bu makalede, son zamanlarda önerilen çok seviyeli inverter topolojilerinin bazıları azaltılmış güç anahtarı sayısı ile gözden geçirilir ve analiz edilir.Kağıt, hem nitel hem de nicel parametreler açısından bu topolojilere giriş ve güncelleme görevi görecektir.Ayrıca, cihaz sayısını azaltmak için bir girişimde bulunulduğunda ortaya çıkan zorlukları da dikkate alır.Bu makalede sunulan bu topolojilerin ayrıntılı bir karşılaştırmasına dayanarak, belirli bir uygulama için uygun çok seviyeli çözüme ulaşılabilir."}
{"_id":"79357470d76ae7aeb4f6e39efd7c3936d615caa4","text":"Bu kağıt1, 20Gbaud \/ s (40Gb \/ s) PAM-4 modülasyonuna uygun 28nm CMOS teknolojisi kullanılarak tasarlanmış doğrusal bir optik alıcı sunar.Optik alıcı, bir transimpedans amplifikatöründen (40dB'den 56dB'ye ayarlanabilir kazanç) ve ardından değişken kazanç amplifikatöründen (6dB'den 17dB'ye ayarlanabilir kazanç) oluşur.Kapasitif zirve,  10GHz'lik bir bant genişliği elde etmek için kullanılır, böylece büyük kalıp alanı gerektiren çip indüktörlerinin kullanımından kaçınılır.Sağlam bir otomatik kazanç kontrol döngüsü, 20  A ila 500  A (tepek akım) giriş dinamik aralığı için  100mV sabit bir diferansiyel çıkış voltajı salınımı sağlamak için kullanılır.Aynı aralıkta yüksek doğrusallık (toplam harmonik bozulma %5'ten az, 250MHz sinüs dalgası, 10harmonik dikkate alınır) elde edilir.Rms girişi ile yönlendirilen gürültü akımı (10MHz'den 20GHz'e entegre edildi) 2.5  Arms idi.Doğrusal optik alıcı, 1.5V besleme voltajından 56mW tüketir."}
{"_id":"2c361ef5db3231d34656dd86d9b288397f0b929e","text":"E seçici optimizasyon algoritmaları arasındaki bağlantıyı keşfetmek için bir çerçeve geliştirilmiştir ve çözdükleri problemler Ücretsiz öğle yemeği olmayan NFL teoremlerinin sayısı Herhangi bir algoritma için bir sınıf problem üzerinden herhangi bir yüksek performans tam olarak başka bir sınıf üzerinde performans için ödenir Bu teoremler, bir algoritmanın bir optimizasyon problemine çok uygun olması için ne anlama geldiğinin geometrik bir yorumu ile sonuçlanır."}
{"_id":"bc87585b4fc874a29bd1d9a031dce1807b2ba0e8","text":"Bir ilgi konusu göz önüne alındığında, karşıt bir tema, karşıt bakış açılarının bir grubudur.Karşıt temaları özetleme görevini ele alıyoruz: Bir dizi fikirlendirilmiş belge verildiğinde, bu belgelerde bulunan karşıt temaları temsil etmek için anlamlı cümleler seçin.Birkaç faktör bunu zorlu bir sorun haline getirir: bilinmeyen sayıda konu, konular arasındaki bilinmeyen ilişkiler ve karşılaştırmalı cümlelerin çıkarılması.Yaklaşımımız üç temel bileşene sahiptir: kontrastlı tema modelleme, çeşitli tema çıkarma ve kontrastlı tema özetleme.Özellikle, konular arasındaki hiyerarşik ilişkileri tanımlamak için hiyerarşik olmayan bir parametrik model sunuyoruz; Bu model, konu başlıklarını iç içe geçmiş Çin restoran sürecinden temalar olarak çıkarmak için kullanılır.Yüksek kaliteye sahip bir dizi farklı temayı seçmek için yapılandırılmış determinantal nokta süreçlerini kullanarak temaların çeşitliliğini artırıyoruz.Son olarak, kontrast temaları eşleştiriyoruz ve zıtlık, alaka ve çeşitliliği açıkça göz önünde bulundurarak cümleleri seçmek için yineleyici bir optimizasyon algoritması kullanıyoruz.Üç veri kümesi üzerinde yapılan deneyler yöntemimizin etkinliğini göstermektedir."}
{"_id":"147fe6bfc76f30ccacc3620662511e452bc395f6","text":"Yüz tanıma, görüntü analizi ve bilgisayar görüşü alanında zorlu bir sorun sunar ve bu nedenle, çeşitli alanlardaki birçok uygulaması nedeniyle son birkaç yılda büyük ilgi görmüştür.Yüz tanıma teknikleri, yüz veri toplama metodolojisine göre üç kategoriye ayrılabilir: yoğunluk görüntüleri üzerinde çalışan yöntemler; video dizileri ile uğraşanlar; ve 3D bilgi veya kızılötesi görüntü gibi diğer duyusal verileri gerektirenler.Bu makalede, bu kategorilerin her birinde iyi bilinen yöntemlerin bazılarına genel bir bakış sağlanır ve burada belirtilen şemaların bazı yararları ve dezavantajları incelenir.Ayrıca, yüz tanıma, bu teknolojinin uygulamaları ve mevcut sistemleri bu görevle ilgili olarak rahatsız eden zorlukların bir kısmını ortaya koyan bir tartışma da sağlanmıştır.Bu makale aynı zamanda bu amaç için geliştirilen en yeni algoritmalardan bazılarına değinmekte ve yüz tanıma teknolojisi sanatının durumu hakkında bir fikir vermeye çalışmaktadır."}
{"_id":"26d172f0a4d7e903ce388f3159059f9c5463e5c5","text":"Görüntü özelliklerinin çıkarılması, görüntü tanımadaki temel görevlerden biridir.Şimdiye kadar, görüntü tanıma amacıyla kullanılmak üzere çeşitli özellikler olmuştur: (1) görsel özellikler; (2) pikselin istatistiksel özellikleri; (3) dönüşüm katsayısı özellikleri .Buna ek olarak, yazarın çok yararlı olduğuna inandığı başka bir özellik daha vardır, yani .(4) Bir görüntünün içsel niteliklerini temsil eden cebirsel özellikler .Görüntünün tekil değerleri (SV) bu tür bir özelliktir.Bu makalede, SV özellik vektörünün cebirsel ve geometrik değişmezlik ve gürültüye duyarsızlığın bazı önemli özelliklerine sahip olduğunu kanıtlıyoruz.Bu özellikler, görüntülerin tanımlanması ve tanınması için çok yararlıdır.Örnek olarak, SV özellik vektörü insan yüz görüntülerini tanıma sorunu için kullanılır.Bu makalede, SV özellikli yüz görüntülerinin vektör örnekleri kullanılarak, Sammon'un optimal descriminant düzlemine dayanan normal bir desen Bayes sınıflandırma modeli inşa edilir.Deneysel sonuç, SV özellik vektörünün sınıf ayrımında iyi bir performansa sahip olduğunu göstermektedir.Görüntü tanıma Cebirsel özellik ekstraksiyon Tekil değer özelliği Yüz görüntü tanıma Discrinant vektör Boyutsallık azaltma"}
{"_id":"55206f0b5f57ce17358999145506cd01e570358c","text":"HMM'lere dayanan durağan olmayan vektör zaman serilerinin Stokastik modellemesi konuşma uygulamaları için çok başarılı olmuştur [5].Son zamanlarda bir dizi görüntü tanıma problemine [7, 9] uygulanmıştır.Daha önce bildirilen çalışmalar [6], kimlik katyonu amacıyla insan yüzlerini modellemek için HMM'lerin kullanımını araştırmıştır.Yüzler sezgisel olarak ağız, göz, burun vb. gibi bölgelere ayrılabilir ve bu bölgeler bir HMM'nin durumlarıyla ilişkilendirilebilir.Üst alttaki bir HMM'nin kimlik katyonu performansı, iyi bilinen bazı algoritmalarla, örneğin [8]'de detaylandırıldığı gibi öz yüzlerle olumlu bir şekilde karşılaştırır.Bununla birlikte, şimdiye kadar sunulan çalışmada HMM parametreleştirmesi öznel sezgi ile ulaşıldı.Bu makale, kimlik katyon oranlarının HMM parametrelerine göre nasıl değiştiğini ve parametrelerin en mantıklı seçimini gösteren deneysel sonuçlar sunar.Makale aşağıdaki şekilde düzenlenmiştir: Bölüm 2, HMM tabanlı yaklaşıma genel bir bakış sunar; Bölüm 3, eğitim ve tanıma süreçlerini detaylandırır; Bölüm 4, deneysel kurulumu tanımlar; Bölüm 5, kimlik katyon sonuçlarını sunar; Bölüm 6, kağıdı sonlandırır."}
{"_id":"5985014dda6d502469614aae17349b4d08f9f74c","text":"Bu makale, hem çeşitli uygulamalarda başarıyla kullanılan bazı doku önlemlerinin hem de son zamanlarda önerilen bazı yeni umut verici yaklaşımların performansını değerlendirir.Sınıflandırma için örnek ve prototip dağılımlarının Kullback ayrımcılığına dayalı bir yöntem kullanılır.Tek boyutlu özellik değer dağılımlarına sahip tek özellikler için sınıflandırma sonuçları ve iki boyutlu dağılımlara sahip tamamlayıcı özellikler çiftleri için Doku analizi Sınıflandırma Özellik dağılımı Kullback diskriminant Performans değerlendirmesi Brodatz dokuları l. I N T R O D C T I O N Doku, birçok görüntü türünün analizi için önemli bir özelliktir.Dokuları ayırt etmek için çok çeşitli önlemler önerilmiştir, c1'2 Bazı doku ölçümlerinin performansını değerlendirmek için karşılaştırmalı çalışmalar Weszka et al., 3 Du Bufet al.4 ve Ohanian ve Dubes, s için"}
{"_id":"1270044a3fa1a469ec2f4f3bd364754f58a1cb56","text":"Bu makale, video dizilerinde insan yüzlerini modellemek ve tanımak için yeni bir yöntem sunar.Her kayıtlı kişi, ortam görüntü uzayında düşük boyutlu bir görünüm manifoldu ile temsil edilir.Karmaşık doğrusal olmayan görünüm manifoldu, alt kümelerin bir koleksiyonu (adı poz manifoldu) ve aralarındaki bağlantı olarak ifade edilir.Her poz manifoldu bir afine düzlemi ile yaklaşık olarak belirlenir.Bu gösterimi oluşturmak için, örnekler videolardan örneklenir ve bu örnekler bir K-anlamlı algoritma ile kümelenir; her küme, ana bileşen analizi (PCA) ile hesaplanan bir düzlem olarak temsil edilir.Pose manifoldları arasındaki bağlantı, poz manifoldunun her birindeki görüntüler arasındaki geçiş olasılığını kodlar ve bir eğitim video dizilerinden öğrenilir.Test video dizilerinde yüz tanıma için maksimum a posteriori formülasyonu, giriş görüntüsünün belirli bir poz manifoldundan geldiği ve bu poz manifolduna geçiş olasılığının önceki çerçeveden geldiği likelihoo d'yi entegre ederek sunulur.Kısmi oklüzyonlu yüzleri tanımak için, sürece bir ağırlık maskesi tanıtıyoruz.Kapsamlı deneyler, önerilen algoritmanın mevcut çerçeve tabanlı yüz tanıma yöntemlerini temporal oylama şemaları ile aştığını göstermektedir."}
{"_id":"358e2ae243cb022938ae3d40ea0ac112319a6325","text":null}
{"_id":"ad9cbf31a1cd6a71e773a0d3e93c489304327174","text":"Bu makale yürüme engelli hastaların yürüyüş rehabilitasyonu için güçlü bir bacak ortezini tanımlamaktadır.Kağıt, bacağın üzerinde uygun kuvvetleri uygulayabilen kontrolörleri önerir, böylece istenen bir yörüngede hareket eder.Kontrolörlerin, simülasyonların ve deneysel sonuçların güçlü ortez ile tanımlanması kağıtta sunulmaktadır.Şu anda, ortez içinde bir kukla bacak ile deneyler yapılmıştır.Önümüzdeki aylarda, bu güçlü ortez sağlıklı deneklerde ve inme hastalarında kullanılacaktır."}
{"_id":"853ac9d5ae2662b8e33946d106b261005e391fed","text":"İris dokusunda bulunan rastgelelik ve zenginlik, 2D Gabor filtre bankası analizini iris tanıma sistemleri için kullanılacak uygun bir teknik haline getirmektedir.Karmaşık doku yapılarını 2D Gabor filtreleri kullanarak doğru bir şekilde karakterize etmek için, bu tip filtrelerin birden fazla parametre setini kullanmak gerekir.Bu makale, bir iris tanıma sisteminin doğruluğunu kademeli olarak artırmak için çok sayıda 2D Gabor filtre parametresini optimize etme tekniği önermektedir.Önerilen metodoloji, hem kızılötesi hem de görünür spektrum iris görüntülerine uygulanmaya uygundur.Filtre bankası tasarım tekniğinin verimliliğini göstermek için, karşılaştırma için UBIRISv1 veritabanı kullanıldı."}
{"_id":"050eda213ce29da7212db4e85f948b812a215660","text":"Yüz tanıma için model ve örnek tabanlı bir yaklaşım önermekteyiz.Bu sorun daha önce sınırlı başarı ile modeller veya örnekler kullanılarak ele alınmıştır.Fikrimiz, daha sonra bir yüz tanıma sisteminin öğrenme aşamasında kullanılan çok daha fazla örneği sentezlemek için modeller kullanıyor.Bunu göstermek için, yüz şeklini tek bir görüntüden kurtarmak ve aynı yüzü yeni aydınlatma altında sentezlemek için istatistiksel bir şekil gölgelendirme modeli geliştiriyoruz.Daha sonra bunu, eğitim verilerinin eksikliği nedeniyle daha önce mümkün olmayan basit ve hızlı bir sınıflandırıcı oluşturmak için kullanıyoruz."}
{"_id":"195e55c90fd109642116ee51f7205c106f341111","text":null}
{"_id":"b05fdba8f447b37d7fa6fdd63d23c70b2f4ee01b","text":"Bu makalede, görüş madenciliğinde görünüm çıkarma için ilk derin öğrenme yaklaşımını sunuyoruz.Aspect ekstraksiyonu, fikir sahibinin övdüğü ya da şikayet ettiği bir ürünün ya da hizmetin belirli yönlerini tespit etmek için, yani görüş hedeflerini fikirlendirilmiş metinde tanımlamayı içeren bir duygu analizi alt görevidir.7 katmanlı derin bir evrişimsel sinir ağı kullanarak, her kelimeyi ya bakış açısı ya da bakış açısı olmayan bir kelime olarak düşünceli cümlelerle etiketledik.Ayrıca aynı amaç için bir dizi dilbilimsel kalıp geliştirdik ve bunları sinir ağıyla birleştirdik.Ortaya çıkan topluluk sınıflandırıcısı, duygu analizi için kelime gömme modeliyle birleştiğinde, yaklaşımımızın son teknoloji yöntemlerden önemli ölçüde daha iyi doğruluk elde etmesini sağladı."}
{"_id":"d9c797a74f2f716379f388d5c57e437ecd68759c","text":null}
{"_id":"6fdbbefe05648f6c0f027428ccff248b174798d5","text":"Bu makalede, mobil robotikte önemli bir açık sorunu tartışıyoruz: eş zamanlı harita oluşturma ve yerelleştirme, a priori bilgi olmadan uzun vadeli küresel referanslı konum tahmini olarak tanımlıyoruz.Bu sorun, aşağıdaki paradoks nedeniyle zordur: tam olarak hareket etmek için, bir mobil robotun doğru bir çevre haritasına sahip olması gerekir; ancak, doğru bir harita oluşturmak için, mobil robotun algılama konumlarının tam olarak bilinmesi gerekir.Bu şekilde, eş zamanlı harita oluşturma ve yerelleştirmenin, \"hangisi önce geldi, tavuk mu yumurta mı?\" (harita mı, hareket mi?) sorusunu sunduğu görülebilir.Ultrasonik algılamayı kullanırken, bu sorunun üstesinden gelmek için aracı çoklu servo monteli sonar sensörleriyle donatıyoruz, bu sayede robotun ilk konumundan bir alt çevre özelliklerinin tam olarak öğrenilebileceği ve daha sonra hassas konumlandırma sağlamak için izlenebilecek bir araç sunuyoruz."}
{"_id":"efbc200feab74e5087c4005d8759e5dadb3a3077","text":"Genel jenerasyon ve metnin manipülasyonu zorludur ve görsel alandaki son derin üretken modellemeye kıyasla sınırlı bir başarıya sahiptir.Bu makale, nitelikleri belirlenmiş semantik ile birbirinden bağımsız gizli temsilleri öğrenerek dinamik olarak kontrol edilen makul doğal dil cümleleri üretmeyi amaçlamaktadır.Varyasyonel otomatik kodlayıcıları ve bütünsel öznitelik ayrımcılarını semantik yapıların etkili bir şekilde yerleştirilmesi için birleştiren yeni bir nöral generatif model önermekteyiz.Ayrık metin örneklerine farklı yaklaşım, bağımsız öznitelik kontrolleri üzerindeki açık kısıtlamalar ve jeneratör ve ayrımcılarının verimli işbirlikçi öğrenimi ile modelimiz, yalnızca kelime açıklamalarından bile son derece yorumlanabilir temsiller öğrenir ve istenen niteliklere sahip gerçekçi cümleler üretir.Kantitatif değerlendirme, cümle ve öznitelik neslinin doğruluğunu doğrular."}
{"_id":"24aed1b7277dfb2c2a6515a1be82d30cc8aa85cc","text":"Görsel içerikten duygu analizinin zorluğuna değiniyoruz.Duyguyu veya duyguyu doğrudan görsel düşük seviye özelliklerinden çıkartan mevcut yöntemlerin aksine, duygularla güçlü bir şekilde ilişkili görsel kavramların anlaşılmasına dayanan yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Temel katkımız iki yönlüdür: ilk olarak, psikolojik teoriler ve web madenciliği üzerine inşa edilmiş, 3000'den fazla Adjective Noun Pair'den (ANP) oluşan büyük ölçekli bir Görsel Duygu Ontolojisi (VSO) oluşturmak için bir yöntem sunuyoruz.İkincisi, bir görüntüde 1.200 ANP'nin varlığını tespit etmek için kullanılabilecek yeni bir görsel konsept dedektör kütüphanesi olan SentiBank'ı teklif ediyoruz.VSO ve SentiBank mevcut çalışmalardan farklıdır ve otomatik duyarlılık analizi ile etkinleştirilen çeşitli uygulamalara doğru bir kapı açacaktır.Görüntü tweetlerinin duyarlılığını tespit etme üzerine yapılan deneyler, önerilen SentiBank tabanlı tahmincileri metin tabanlı yaklaşımlarla karşılaştırırken tespit doğruluğunda önemli bir iyileşme olduğunu göstermektedir.Çaba aynı zamanda görsel bir duyarlılık ontolojisi, büyük bir dedektör kütüphanesi ve görsel duyarlılık analizi için eğitim \/ test kriterinden oluşan geniş bir kamuya açık kaynağa yol açar."}
{"_id":"9af5c320f1ab4e881c1aa4e35d7c7f10d5d2405d","text":null}
{"_id":"b6bbb228300c72f141a2f05702ddc7f8ab4a8297","text":"Bilgi, tüm modern kuruluşların yaşam kanıdır, ancak haber medyası kritik bilgi kaybı hikayelerini bildirmeye devam etmektedir.Bilgi güvenliğinin amacı, bilgi, donanım, yazılım ve insanlar gibi değerli varlıkları korumaktır.Bilgi güvenliği uzmanlarının çoğunluğu, iyi son kullanıcı davranışını teşvik etmenin ve kötü son kullanıcı davranışını kısıtlamanın etkili bir Bilgi Güvenliği Yönetim Sisteminin (ISMS) önemli bir bileşeni olduğuna inanmaktadır.Etkili bilgi güvenliğinin uygulanması, güvenlikle ilgili riskin anlaşılmasını, daha sonra uygun kontrollerin geliştirilmesini ve uygulanmasını içerir.Genel olarak, daha iyi çalışanlar kontrolleri uygulamakta ne kadar güvenli olursa, kuruluş o kadar güvende olacaktır, çünkü en iyi tasarlanmış teknik kontroller ve prosedürler bile, ilgili personel neden uygulandığını ve ne yaptıklarını anlamadığı takdirde sınırlı bir değere sahip olacaktır.Gerekli anlayış seviyesini elde etmek genellikle yıllık bir farkındalık eğitimi girişiminden daha fazlasını gerektirir ve çoğu kuruluş için büyük bir meydan okumadır.Aslında, birçok kuruluş için bilgi güvenliği kavramlarının organizasyon kültürüne entegrasyonunu sağlamak için kültürel bir değişim içerecektir."}
{"_id":"0bd6442092bc4a9e0e77cd2f302f2db1a242e250","text":"Internet-of-things (IoT) tabanlı sağlık izleme sistemleri son zamanlarda sağlık hizmetlerinin kalitesini artırmak için tanıtıldı.Bununla birlikte, gelişmiş IoT tabanlı sürekli glikoz izleme sistemlerinin sayısı azdır ve mevcut sistemlerin birkaç sınırlaması vardır.Bu makalede, IoT tabanlı yaklaşımı kullanarak invazif ve sürekli glikoz izleme (CGM) sisteminin fizibilitesini inceliyoruz.Gerçek zamanlı glikoz, vücut sıcaklığı ve bağlamsal verileri sunmak için sensör cihazından arka uç sistemine kadar IoT tabanlı bir sistem mimarisi tasarladık (yani.çevresel sıcaklık) hastalar ve doktorlar gibi son kullanıcılara grafiksel ve insan tarafından okunabilir formlarda.Buna ek olarak, nRF iletişim protokolü, glikoz izleme sistemine uygun ve yüksek düzeyde enerji verimliliği elde etmek için özelleştirilmiştir.Ayrıca, sensör cihazının enerji tüketimini araştırıyoruz ve cihaz için enerji toplama üniteleri tasarlıyoruz.Son olarak, çalışma, anormal durumlarda hasta ve doktorları bilgilendirmek için bir push bildirim hizmeti gibi bir ağ geçidi düzeyinde birçok gelişmiş hizmet sağlar (yani.Çok düşük veya çok yüksek glukoz seviyesi).Sonuçlar, sistemimizin gerçek zamanlı olarak uzaktan sürekli glikoz izleme gerçekleştirebildiğini göstermektedir.Buna ek olarak, sonuçlar, özelleştirilmiş nRF bileşeni, güç yönetim ünitesi ve enerji toplama ünitesinin sensör cihazında tamamen uygulanmasıyla yüksek düzeyde enerji verimliliği elde edilebileceğini ortaya koymaktadır.c  2017 Yazarlar.Yayımcı: E Sevier B.V. ilit f t f re ce r ra hairs."}
{"_id":"0bfc3626485953e2d3f87854a00a50f88c62269d","text":"Hücresel ağlar genellikle baz istasyonlarını bir şebekeye yerleştirerek modellenir, mobil kullanıcılar rastgele dağınık veya deterministik olarak yerleştirilir.Bu modeller yaygın olarak kullanılmıştır, ancak hem son derece idealize edilmiş hem de çok sistemli olmaktan muzdariptir, bu nedenle karmaşık sistem düzeyinde simülasyonlar kapsama\/çıkış olasılığını ve oranını değerlendirmek için kullanılır.Daha fazla izlenebilir model uzun zamandır arzu edilmektedir.Stokastik geometri kullanarak çok hücreli sinyal-araştırma-artı-gürültü oranı (SINR) için yeni genel modeller geliştiriyoruz.Çok genel varsayımlar altında, aşağı bağlantı SINR CCDF (kapanım olasılığına eşdeğer) için ortaya çıkan ifadeler hızlı bir şekilde hesaplanabilir integraller içerir ve bazı pratik özel durumlarda ortak integrallere (örneğin, Q-fonksiyonu) veya hatta basit kapalı form ifadelerine basitleştirilebilir.Ayrıca ortalama oranı ve daha sonra statik frekans yeniden kullanımından kapsam kazancını (ve ortalama oran kaybını) türetiriz.Kapsam tahminlerimizi grid modeli ve gerçek bir baz istasyonu dağıtımı ile karşılaştırıyoruz ve önerilen modelin kötümser (kapsamda bir alt sınır) olduğunu, grid modelinin iyimser olduğunu ve her ikisinin de eşit derecede doğru olduğunu gözlemliyoruz.Önerilen model, daha izlenebilir olmasının yanı sıra, gelecekteki ağlarda baz istasyonlarının giderek artan fırsatçı ve yoğun yerleşimini daha iyi yakalayabilir."}
{"_id":"54bef8bca4bef4a5cb597c11b9389496f40df35c","text":"Noktalamalar, sonraki birçok metin işleme görevi için engeller oluşturabilecek otomatik konuşma tanıma çıktılarında mevcut değildir.Bu makale, transkribe edilmiş konuşma metinlerindeki kelimelerin akışı için noktalama sembollerini tahmin etmek için yeni bir yöntem önermektedir.Yöntemimiz, kelimeleri soldan sağa işlerken zengin bir dizi syntactic özelliği entegre ederek ortak bir şekilde ayrıştırma ve noktalama tahmini gerçekleştirir.Doğrusal karmaşıklık ile noktalama tahmini için uzun menzilli bağımlılıkları yakalamak için küresel bir görüşten yararlanabilir.IWSLT ve TDT4 test veri setleri üzerindeki deneysel sonuçlar, yöntemimizin transkribe edilmiş konuşma metnindeki kelimelerin akışı üzerinden noktalama tahmininde üst düzey performans elde edebileceğini göstermektedir."}
{"_id":"82e9a883f47380ce2c89ecbc57597efbdd120be1","text":"Okuyucu \/ etiket paradigmasına dayanan radyo frekansı tanımlama teknolojisi, günlük yaşamın çeşitli yönlerine hızla nüfuz ediyor.Elektromanyetik araştırma esas olarak yüksek verimliliğe ve küçük boyuta sahip etiket antenlerinin tasarımı ile ilgilidir ve gömülü elektroniklerle eşleşen karmaşık empedanslara uygundur.Mevcut ancak parçalanmış açık literatürden başlayarak, bu makale UHF pasif etiket antenlerinin tasarımı için ilgili metodolojilerin homojen bir anketini sunmaktadır.Özellikle, ortak bir çerçevede, en çok kullanılan tasarım düzenlerinin temel kavramlarını göstermek için özen gösterilmektedir.Tasarım teknikleri ticari olmayan birçok örnekle gösterilmiştir."}
{"_id":"54a4c8051e655e3035f98bb9dd8876a6511517ff","text":"Bu makale, LIMSI'nin paylaşılan WMT'16 görevi \"Haberlerin Çevirisi\"ne göndermelerini açıklamaktadır.Romence-İngilizce için sonuçları her iki yönde, İngilizce için Rusça'ya ve İngilizce'den Almanca'ya çevirmek için yeniden sipariş verme ile ilgili ön deneyleri rapor ediyoruz.Gönderimlerimiz esas olarak NCODE ve MOSES'i, işlem sonrası bir adımda sürekli uzay modelleri ile birlikte kullanır.Bu yılki katılımın ana yenilikleri şunlardır: Rusça ve Romence'ye çeviri için, dekoderin çıktısını morfolojik varyasyonlarla genişletmeye ve bu yeni arama alanını yeniden oluşturmak için bir CRF modeli kullanmaya çalıştık; Almanca'ya çeviriye gelince, katranı çoğaltmak için permütasyonlara izin veren bir bağımlılık yapısına dayanan kaynak tarafı ön sipariş etme ile uğraşıyoruz."}
{"_id":"e092be3120ce51aaa35af673fabd07b6513e702e","text":"Yönetim Bilgi Sistemleri (MIS) ve Yönetim Bilimi\/Operasyonları Araştırma (MS\/OR) projelerinin birçok sorunu örgütsel davranış problemlerine atfedilmiştir.MIS ve MS\/OR geliştirmeleri için harcanan milyonlarca dolar, sistemlerin başarısız olmaya devam etmesi nedeniyle çok az fayda sağlıyor.Bu davranışsal probiemleri anlamak ve çözmek için adımlar atılabilir.Bu makale, çoğu vaazda bu davranışsal sorunların yetersiz tasarımların sonucu olduğunu savunuyor.Bu kötü tasarımlar, MIS sistemleri tasarımcılarının organizasyonları, üyelerini ve içindeki bir MIS'in işlevini görme biçimine atfedilir.Yani, sistem tasarımcılarının referans çerçeveleri.Bu referans çerçeveleri, hatalı tasarım seçimlerine ve başarısızlıkların daha iyi tasarım alternatiflerini algılamasına neden olur.Mevcut sistem tasarımcılarının bakış açılarını yansıtan yedi koşul tartışılmaktadır.Bu koşulların tartışılması, Socio-Technicai Systems (STS) tasarım yaklaşımı içinde MIS tasarım metodolojisini yeniden yapılandırmanın ve sistem tasarımcılarının bakış açılarını değiştirmenin gerekliliğini göstermektedir.STS yaklaşımı, organizasyonlara gerçekçi bir bakış açısı ve onları değiştirmenin bir yolu olarak tanıtılmaktadır.Bu makale, MIS Quarterly'nin art arda sayılarında yer alan ilk iki makaledir.Bu ilk makalenin amacı, srs approaj:h'ye olan ihtiyacı göstermektir. İkincisi, STS metodolojisinin temel kavram ve ilkelerini ve bir MIS tasarımında nasıl kullanılabileceğini sunacaktır."}
{"_id":"26b6341330085c8588b0d6e3eaf34ab5a0f7ca53","text":"Bu makalede yeni bir Voltaj Kontrollü Halka Osilatör sunulmaktadır.Önerilen VCO, gecikme hücresinde kısmi pozitif geri bildirim kullanır, devrenin tek iki aşamalı olarak çalışmasına izin verir, azaltılmış güç tüketimi ile yüksek hız elde eder.Yeni VCO, çıkış frekansı ile kontrol voltajı arasında iyi bir doğrusallık, 100 kHz ofsette -90 dBc \/Hz faz gürültüsü ve sadece 3.3 V güç kaynağı kullanarak 1.2 GHz'lik merkezi frekansında 7.01 mW tüketir.Devre 0.35 \/spl mu\/m CMOS-AMS prosesinde üretildi ve 67.5\/spl çarpı\/77.5 \/spl mu\/m\/sup 2\/ bir alanı kaplar."}
{"_id":"4d4be6294e5b30cdf985fcc044f44ec9da495af3","text":"Küresel konumlandırma sistemleri, makine görüşü ve lazer tabanlı sensörler gibi bilgisayar tabanlı sensörler ve aktüatörler, tarımsal görevlerde operatör faaliyetlerini değiştirebilen özerk sistemleri yapılandırmak amacıyla kademeli olarak mobil robotlara dahil edilmiştir.Bununla birlikte, birçok elektronik sistemin bir robota dahil edilmesi güvenilirliğini bozar ve maliyetini arttırır.Donanım minimizasyonunun yanı sıra yazılım minimizasyonu ve entegrasyon kolaylığı, uygulanabilir robotik sistemler elde etmek için gereklidir.Tarımda otomatik ekipmanın uygulanmasında ileri bir adım, bir dizi uzman robotun bir veya birkaç tarımsal görevi yerine getirmek için işbirliği yaptığı robot filolarının kullanılmasıdır.Bu makale, filolarda çalışan hem bireysel robotlar hem de robotlar için güvenilirliği artırmak, karmaşıklığı ve maliyetleri azaltmak ve yazılımın farklı geliştiricilerden entegrasyonuna izin vermek için bir sistem mimarisi geliştirmeye çalışmaktadır.Tam olarak dağıtılmış bir mimariden merkezi bir bilgisayarın tüm süreçleri yönettiği bütünleşik bir mimariye kadar çeşitli çözümler incelenir.Bu çalışma aynı zamanda robot filolarını kontrol etmek ve diğer muhtemel topolojileri ilerletmek için çeşitli topolojileri de incelemektedir.Bu makalede sunulan mimari, ticari bir traktör şasisine dayanan üç yer mobil ünitesinden oluşan RHEA filosunda başarıyla uygulanmaktadır."}
{"_id":"cbc5d3e04f80a07b49ac3fbdb41f4bd577664cdc","text":"Uydulararası bağlantıların gerçekleştirilmesi, küpsat sürü görevlerinin başarısını sağlamak için bir zorunluluktur.Bununla birlikte, şimdiye kadar neredeyse hiç düşünülmemiştir.Küpsatlar için iletişim sistemleri, tüketilen güç, geometri ve üretimle ilgili birkaç tuhaf taleple uğraşmak zorundadır.Uygulama türüne bağlı olarak, gerekli veri oranları saniyede onlarca megabit'e kadar çıkabilirken, güç tüketimi ve fiziksel boyut platform tarafından sınırlıdır.Önerilen iletişim şeması, güç verimli modülasyon ve kanal kodlamasını çoklu erişim ve yayılma spektrum teknikleriyle birleştirerek çoklu uyduların konuşlandırılmasını sağlayacaktır.Bunun dışında anten sistemi, uyduların yöneliminden bağımsız olarak bağlantılar kurulabilecek ve sürdürülebilecek şekilde tasarlanmalıdır.Elektriksel olarak yönlendirilebilir bir radyasyon paterni, küpün her yüzüne antenler yerleştirerek elde edilir.Konformal ışın şekillendirme, sisteme istenen herhangi bir iletim yönü için 5 dBi kazanç sağlar ve tutum kontrolü ihtiyacını ortadan kaldırır.Ayrıca, düzlemsel antenlerin kullanılması, herhangi bir konuşlandırma gerektirmediği için mekanik parçanın karmaşıklığını azaltır."}
{"_id":"029ec0d53785eaf719632f5aa67ae5c22689dc70","text":"Milimetre bandında dairesel polarize yuva radyatörü sunulmaktadır.Düşük yansıma ve iyi polarizasyon performansı, son teknoloji slot elemanlarına kıyasla elde edilir.Yeni eleman performansını kontrol etmek için substrat entegre dalga kılavuzları (SIW) teknolojisinde yüksek kazanç dizisi prototipi uygulanmıştır.Yükseltme düzleminde kosekant genlik kapsama alanı ve azimut düzleminde 6 eğimli monopulse desen elde edilir.Üretilen bir anten prototipi için belirtilen çalışma bandında (36,7 – 37 GHz) 28,6 dBi ve 36,7 GHz'de verimliliğin %79'luk bir kazanç tepe değeri elde edilmiştir.Aynı şekilde, en yüksek ölçülen eksenel oran 36.85 GHz'de 1.95 dB'dir."}
{"_id":"e17879cf2bb858fbbc3a3aa2441287c53a0f684a","text":"Trizomi X, kadınlarda ekstra bir X kromozomunun varlığından kaynaklanan değişken bir fenotipe sahip bir cinsiyet kromozom anomalisidir (46,XX yerine 47,XXX).En yaygın kadın kromozomal anormallik olup, yaklaşık 1000 kadın doğumundan 1'inde görülür.Bazı bireyler sadece hafif bir şekilde etkilendiğinden veya asemptomatik olduğundan, trizomi X'li bireylerin sadece% 10'unun teşhis edildiği tahmin edilmektedir.En yaygın fiziksel özellikler uzun boy, epikantal kıvrımlar, hipotoni ve klinodaktik olarak bulunur.Nöbetler, böbrek ve genitoüriner anormallikler ve prematüre yumurtalık yetmezliği (POF) bulguları da ilişkili olabilir.Trizomi X'li çocuklar daha yüksek motor ve konuşma gecikme oranlarına sahiptir, okul çağında bilişsel eksiklikler ve öğrenme güçlüğü riski yüksektir.Dikkat eksikliği, duygudurum bozuklukları (anksiyete ve depresyon) ve diğer psikolojik bozukluklar da dahil olmak üzere psikolojik özellikler genel popülasyona göre daha yaygındır.Trizomi X en yaygın olarak mayoz sırasında bölünmezlik sonucu ortaya çıkar, ancak postzigotik bölünmezlik vakaların yaklaşık %20'sinde ortaya çıkar.Trizomi X riski ileri anne yaşı ile artar.Trizomi X'teki fenotip, X-inaktivasyonundan kaçan genlerin aşırı ekspresyonundan kaynaklandığı varsayılır, ancak genotip-fenotip ilişkileri tanımlanmaya devam eder.Doğum öncesi dönemde amniyosentez veya koryonik villus örneklemesi ile tanı koymak yaygındır.Doğum sonrası tanılar için endikasyonlar en sık gelişimsel gecikmeler veya hipotoni, öğrenme güçlüğü, duygusal veya davranışsal zorluklar veya POF'dur.Kesin karyotip sonuçlarından önce ayırıcı tanı kırılgan X, tetrazomi X, pentazomi X ve Turner sendromu mozaiği içerir.Genetik danışmanlık önerilir.Prenatal dönemde teşhis edilen hastalar, gelişimsel gecikmeler için yakından takip edilmelidir, böylece erken müdahale terapileri gerektiği gibi uygulanabilir.Okul çağındaki çocuklar ve ergenler, bilişsel \/ akademik beceriler, dil ve \/ veya sosyal-duygusal gelişimdeki problemler için bir müdahale planı tanımlamaya ve geliştirmeye vurgu yaparak psikolojik bir değerlendirmeden yararlanırlar.Geç menarş, adet düzensizlikleri veya doğurganlık sorunları ile başvuran ergenler ve yetişkin kadınlar POF için değerlendirilmelidir.Hastalar bireysel ve aile desteği almak için destek kuruluşlarına yönlendirilmelidir.Prognoz, belirtilerin ciddiyetine ve tedavinin kalitesine ve zamanlamasına bağlı olarak değişkendir."}
{"_id":"5b42ed20a1a01cb8d097141303dfd8f7cf1ced10","text":"En kısa yol sorguları (SPQ), birçok grafik analizi ve madencilik görevinde gereklidir.Ancak, en kısa yol sorgularını büyük grafiklerde anında yanıtlamak maliyetlidir.En kısa yol sorgularını çevrimiçi olarak cevaplamak için, en kısa yolları somutlaştırabilir ve indeksleyebiliriz.Bununla birlikte, N köşelerinin grafiğindeki tüm kısa yolların doğrudan bir indeksi O(N2) uzayını alır.Bu makalede, en kısa yolları indeksleme ve çevrimiçi olarak en kısa yol sorgularını yanıtlama sorununu ele alıyoruz.Birçok büyük gerçek grafik zengin simetrik olarak gösterildiğinden, yaklaşımımızın merkezi fikri, en kısa yol sorgusunun yanıtlanmasının doğruluğunu ve verimliliğini korurken, indeks boyutunu azaltmak için grafik simetrisini kullanmaktır.Teknik olarak, dikey seviye yerine yörünge seviyesinde büyük bir grafiği indekslemek için bir çerçeve geliştiriyoruz, böylece materyalize edilen genişlik-ilk arama ağaçlarının sayısı O(N)'den O()'ya düşürülür, burada   N, grafikteki yörüngelerin sayısıdır.Kompakt genişlikte ilk arama ağaçlarını (kompakt BFS-ağaçları) elde etmek için yörünge adjacency ve yerel simetriyi araştırıyoruz.Hem sentetik verileri hem de gerçek verileri kullanan kapsamlı bir ampirik çalışma, kompakt BFS-ağaçlarının verimli bir şekilde inşa edilebileceğini ve alan maliyetinin önemli ölçüde azaltılabileceğini göstermektedir.Ayrıca, çevrimiçi en kısa yol sorgusu yanıtı kompakt BFS-ağaçları kullanılarak elde edilebilir."}
{"_id":"263c66b0c2dc996c46d11693ad3d6f8d3f7f3d3c","text":null}
{"_id":"6bf1770a79309e4f05ef65e65e19f99c25974657","text":"Gelecekte ekoloji anlayışımızda ve deneyimimizde her yerde bulunan algılamanın rolü ne olacak?Sürekli örnekleme, coğrafi olarak yoğun bir sensör ağının doğal ortama, yerden yukarıya doğru dokumasıyla hangi fırsatlar yaratılır?Bu makalede, bu soruları bütünsel olarak araştırıyoruz ve çalışmalarımızı birincil ekolojik araştırmadan müzikal kompozisyona kadar çeşitli uygulamaları, yorumları ve sanatsal ifadeleri desteklemek için tasarlanmış bir çevresel sensör ağı üzerinde sunuyoruz.Geçtiğimiz dört yıl boyunca, her yerde bulunan algılama çerçevemizi büyük ölçekli bir sulak alan restorasyonunun tasarımı ve uygulanmasına dahil ederek, peyzaj ölçeğinde yaratıcı keşif için geniş bir tuval oluşturuyoruz.Burada sunduğumuz projeler, özel sensör düğüm donanımının geliştirilmesini ve geniş dağıtımını, son kullanıcı uygulamalarına gerçek zamanlı sensör verileri sağlamak için yeni web hizmetlerini, verilerin açık uçlu araştırılması için kamuya dönük kullanıcı arayüzlerini ve daha radikal UI modalitelerini, insansız hava araçları, sanal ve artırılmış gerçeklik ve duyusal büyütme için giyilebilir cihazlar aracılığıyla kapsamaktadır.Bu çalışmadan, her yerde bulunan bilgi işlem ve çevre restorasyonunun kesişimi için bir vizyon olan Ağlı Duyusal Peyzajı'nı damıtıyoruz.Sensör ağ teknolojileri ve etkileşime yeni yaklaşımlar varlığı yeniden şekillendirmeyi, mekansal ve zamansal ölçekler arasında ekolojik süreçlere duyusal bağlantılar açmayı vaat ediyor."}
{"_id":"c5cc6243f070d80f5edef24608694c39195e2d1a","text":"SQL Server 11 sürümü (kod adı \"Denali\"), sütun deposu endeksi adı verilen yeni bir indeks türüne dayanan yeni bir veri deposu sorgu hızlandırma özelliği sunar.Satır yığınlarını işleyen yeni sorgu operatörleriyle birleştirilen yeni indeks türü, veri ambarı sorgu performansını büyük ölçüde geliştirir: bazı durumlarda yüzlerce kez ve rutin olarak çok çeşitli karar destek sorguları için on kat hız.Sütun mağaza indeksleri, sorgu işleme ve optimizasyon da dahil olmak üzere sistemin geri kalanıyla tamamen entegredir.Bu makale, yeni endekslerden tam olarak yararlanmak için sorgu işleme ve sorgu optimizasyonuna yönelik geliştirmeler de dahil olmak üzere sütun mağazası indekslerinin tasarımı ve uygulanmasına genel bir bakış sunar.Ortaya çıkan performans iyileştirmeleri bir dizi örnek sorgu ile gösterilmiştir."}
{"_id":"09a9a6b6a0b9e8fa210175587181d4a8329f3f20","text":"Zamansal soyutlamanın birden fazla seviyesinde bilgiyi öğrenmek, planlamak ve temsil etmek, AI için anahtar, uzun süredir devam eden zorluklardır.Bu makalede, bu zorlukların pekiştirme öğrenme ve Markov karar süreçlerinin (MDP'ler) matematiksel çerçevesi içinde nasıl ele alınabileceğini ele alıyoruz.Bu çerçevede olağan eylem nosyonunu, belirli bir süre boyunca harekete geçmek için opsiyonları (kapalı döngü politikaları) içerecek şekilde genişletiyoruz.Seçeneklere örnekler, bir nesneyi almak, öğle yemeğine gitmek ve uzak bir şehre seyahat etmenin yanı sıra kas seğirmeleri ve eklem torkları gibi ilkel eylemlerdir.Genel olarak, seçeneklerin zamansal olarak soyut bilgi ve eylemin takviye öğrenme çerçevesine doğal ve genel bir şekilde dahil edilmesini sağladığını gösteriyoruz.Özellikle, seçeneklerin dinamik programlama gibi planlama yöntemlerinde ve Q-öğrenme gibi öğrenme yöntemlerinde ilkel eylemlerle birbirinin yerine kullanılabileceğini gösteriyoruz.Resmi olarak, bir MDP üzerinde tanımlanan bir dizi seçenek, yarı Markov karar sürecini (SMDP) oluşturur ve SMDP'lerin teorisi, seçenekler teorisinin temelini oluşturur.Bununla birlikte, en ilginç konular altta yatan MDP ve SMDP arasındaki etkileşimle ilgilidir ve bu nedenle SMDP teorisinin ötesindedir.Bu gibi üç durum için sonuçlar sunuyoruz: (1) seçenekleri ile planlama sonuçlarının, seçenekleri kesmek ve böylece planlanandan daha iyi performans göstermek için icra sırasında kullanılabileceğini gösteriyoruz, (2) yürütmenin parçalarından bir seçenek hakkında bilgi edinebilen yeni seçenek içi yöntemler tanıtıyoruz ve (3) seçenekleri kendileri geliştirmek için kullanılabilecek bir alt hedef kavramı sunuyoruz.Tüm bu sonuçların mevcut literatürde öncülleri vardır; bu makalenin katkısı, mevcut takviye öğrenme çerçevesinde daha az değişiklikle daha basit ve daha genel bir ortamda kurulmasıdır.Özellikle, bu sonuçların devlet soyutlamasına, hiyerarşisine, fonksiyon yaklaşımına veya makroiletkenlik sorununa herhangi bir özel yaklaşımda bulunmadan (veya dışlamadan) elde edilebileceğini gösteriyoruz.- Hayır!1999 Elsevier Science B.V. tarafından yayınlandı. Tüm hakları saklıdır.Yazılı yazar.0004-3702\/99\/$ – Ön maddeye bakın!1999 Elsevier Science B.V. tarafından yayınlandı. Tüm hakları saklıdır.PII: S0004-3702(99)00052 -1 182 R.S.Sutton et al.\/ Yapay Zeka 112 (1999) 181211"}
{"_id":"3939607e665159002391082cd4a8952374d6bd99","text":"AbstructMultilevel voltaj kaynağı dönüştürücüleri, yüksek güç uygulamaları için yeni bir güç dönüştürücü seçeneği olarak ortaya çıkmaktadır.Çok seviyeli voltaj kaynağı dönüştürücüleri tipik olarak merdiven voltajı dalgasını birkaç dc kondansatör voltajı seviyesinden sentezler.Çok seviyeli dönüştürücülerin en büyük sınırlamalarından biri, farklı seviyeler arasındaki voltaj dengesizliğidir.Voltajı farklı seviyeler arasında dengeleme teknikleri normalde voltaj sıkma veya kondansatör şarj kontrolü içerir.Çok seviyeli dönüştürücülerde voltaj dengesini uygulamanın birkaç yolu vardır.Geleneksel manyetik çiftli dönüştürücüleri dikkate almadan, bu kağıt üç yeni geliştirilen çok seviyeli voltaj kaynağı dönüştürücüleri sunar: 1) diyot-klamp, 2) uçan kapasitörler ve 3) ayrı dc kaynakları olan kademeli invertörler.Bu dönüştürücülerin çalışma prensibi, özellikleri, kısıtlamaları ve potansiyel uygulamaları tartışılacaktır."}
{"_id":"61c901789c7fb4721aae63769d7c4eb0e27a7e45","text":"Daha pürüzsüz ve daha az çarpık ac-to-dc, dc-to-ac ve dc-to-dc güç dönüşümü elde etmek için ikiden fazla voltaj seviyesi sağlayan çok seviyeli güç dönüştürücüleri, birçok katılımcıyı çekmiştir.Bu makale, kendinden voltaj dengelemesi ile genelleştirilmiş çok seviyeli bir invertör (dönüştürücü) topolojisi sunar.Diyotlu ve kapasitörlü çok seviyeli invertörler gibi mevcut çok seviyeli invertörler genelleştirilmiş inverter topolojisinden türetilebilir.Dahası, genelleştirilmiş çok seviyeli inverter topolojisi, diğer devrelerden herhangi bir yardım almadan her bir dc voltaj seviyesini otomatik olarak dengeleyebilen gerçek bir çok seviyeli yapı sağlar, böylece prensip olarak mevcut çok seviyeli invertörleri kucaklayan tam ve gerçek bir çok seviyeli topoloji sağlar.Bu genelleştirilmiş çok seviyeli inverter topolojisinden, birkaç yeni çok seviyeli invertör yapısı türetilebilir.Genelleştirilmiş çok seviyeli dönüştürücünün bazı uygulama örnekleri verilecektir."}
{"_id":"bb004d2d04ce6872d0f7965808ae4867aa037f8b","text":"21 yüzyılda elektrik enerjisi üretimi hem fiziksel altyapıda hem de kontrol ve bilgi altyapısında çarpıcı değişiklikler görecek.Nispeten az sayıdaki büyük, konsantre üretim merkezlerinden ve elektriğin çoğunlukla yüksek voltajlı bir ac ızgara üzerinden iletilmesinden (Fig.1) DC iletim hatlarının daha yüksek bir yüzdesine sahip daha çeşitli ve dağınık bir nesil altyapısına (Şekil.2) [1].Amerika Birleşik Devletleri'nde, üretim kapasitesi güç taleplerine uymamıştır, çünkü son on yılda rezerv marjları 1990 yılında %22'den 1997'de %16'ya düşmüştür.Bu azalan marj eğiliminin, kısmen gelecekteki deregülasyonlu elektrik ortamının nasıl çalışacağının belirsizliği nedeniyle önümüzdeki on yıl boyunca devam etmesi bekleniyor.Daha az rezerv marjı, yüksek talep günlerinde daha az zirve kapasitesine ve daha uçucu enerji fiyatlarına yol açacaktır [2].Daha kuralsız bir elektrik enerjisi endüstrisi ile birleştirilen fiziksel bir altyapıdaki bu değişiklik, daha fazla partinin güç üretmesine veya dağıtılmış nesile yol açacaktır.ABD'de ve yurtdışında üretilen toplam gücün pazar payını büyük ölçüde artırması beklenen dağıtılmış üretim enerji kaynaklarından bazıları arasında fotovoltaik, rüzgar, düşük başlı hidro ve jeotermal [3] gibi yenilenebilir enerji kaynakları bulunmaktadır.Yakıt hücresi teknolojisi de, güç ihtiyacının önemli bir kısmını sağlamaya başlayabileceği geliştirme noktasına yaklaşıyor [4].Yüksek güçlü elektronik modüllerin ortaya çıkması, daha fazla dc iletimin kullanılmasını teşvik etti ve yakıt hücreleri ve fotovoltaikler gibi DC güç kaynaklarının birbirine bağlanma umutlarını daha kolay ulaşılabilir hale getirdi.Bu tür kullanım uygulamaları için ideal olan modüler, ölçeklenebilir bir güç elektroniği teknolojisi, transformatörsüz çok seviyeli dönüştürücüdür [5]."}
{"_id":"c29ac3455cb73a777e1908b2c2c09b1d14ea1e9e","text":"Yeni konut ölçekli fotovoltaik (PV) dizileri yaygın olarak bir dizi pv panel dizisine bağlı tek bir dc-ac invertör veya bir veya iki paneli doğrudan ac ızgarasına bağlayan birçok küçük dc-ac invertör ile şebekeye bağlanır.Bu makale, basitleştirilmiş bir dc-ac invertöre bağlı yüksek voltajlı bir dize oluşturmak için seri olarak bağlanan panel başına dc-dc dönüştürücülerin alternatif bir topolojisini önermektedir.Bu, bireysel dc-ac ızgara bağlantılı invertörlerin maliyet veya verimlilik cezaları olmadan \"panel başına dönüştürücü\" yaklaşımının avantajlarını sunar.Buck, boost, buck-boost ve Cu\/spl akut\/k dönüştürücüleri, cascaded olabilen olası dc-dc dönüştürücüler olarak kabul edilir.Matlab simülasyonları, her topolojinin verimliliğinin yanı sıra artan maliyet ve karmaşıklığın faydalarını değerlendirmek için kullanılır.Buck ve daha sonra arttırıcıların belirli bir maliyet için en verimli topolojiler olduğu, buck'ın uzun teller için en uygun olduğu ve kısa teller için destek olduğu gösterilmiştir.Voltaj aralıklarında esnekken, buck-boost ve Cu \/ spl akut \/ k dönüştürücüler her zaman bir verimlilik veya alternatif olarak maliyet dezavantajındadır."}
{"_id":"1bb06f401fac046234a9eeeb8735b8a456ba9d6d","text":"Son yıllarda, kablosuz sensör ağlarına artan bir ilgi var.Kablosuz sensör ağındaki en önemli sorunlardan biri, enerji verimli bir kümeleme protokolü geliştirmektir.Hiyerarşik kümeleme algoritmaları ağın yaşam süresini arttırmada çok önemlidir.Her kümeleme algoritması, kurulum aşaması ve sabit durum aşaması olmak üzere iki aşamadan oluşur.Bu algoritmalardaki sıcak nokta küme başı seçimidir.Bu makalede, düğümlerin heterojenliğinin, hiyerarşik olarak kümelenmiş kablosuz sensör ağlarındaki enerjileri açısından etkisini inceliyoruz.Sensör düğümlerinin nüfusunun bir yüzdesinin ek enerji kaynakları ile donatıldığını varsayıyoruz.Ayrıca sensör düğümlerinin rastgele dağıtıldığını ve mobil olmadığını, lavabonun koordinatlarının ve sensör alanının boyutlarının bilindiğini varsayıyoruz.Homojen kümeleme protokolleri, tüm sensör düğümlerinin aynı miktarda enerji ile donatıldığını ve sonuç olarak düğüm heterojenliğinin varlığından yararlanamadıklarını varsayar.Bu yaklaşımı uyarlayarak, kablosuz sensör ağları için her düğümün ağırlıklandırılmış seçim olasılıklarına dayalı, her düğümdeki artık enerjiye göre bir küme başı haline gelen enerji verimli heterojen kümelenmiş bir şema tanıtıyoruz.Son olarak, simülasyon sonuçları, önerilen heterojen kümeleme yaklaşımımızın LEACH ile karşılaştırıldığında ağ ömrünün uzatılmasında daha etkili olduğunu göstermektedir.2008 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"0352893287ea6c7d6a65946706b1b75cbe598798","text":null}
{"_id":"552528ae817834765e491d8f783c785c07ca7ccb","text":"Sosyal ağ verilerinin gizliliği, bu değerli veri kaynağına erişimi sınırlamakla tehdit eden artan bir endişedir.Sosyal ağların grafik yapısının analizi, gelir üretimi ve sosyal bilimler araştırması için değerli bilgiler sağlayabilir, ancak ne yazık ki, bu analizin bireysel gizliliği ihlal etmediğinden emin olmak zordur.Grafiği anonimleştirmek veya hatta sadece toplu analiz sonuçları yayınlamak yeterli koruma sağlamayabilir.Diferansiyel gizlilik, bireylerin toplu sonuçlara katkılarını gizlemek için gürültüyü kullanan ve bireylerin veri kümesindeki varlığının gizli olduğunu çok güçlü bir matematiksel garanti sunan, sekmesel veriler üzerinden veri madenciliğinde popüler olan alternatif bir gizlilik modelidir.Daha önce bireylerin tanımlanmasına ve özel verilerin çıkarılmasına karşı savunmasız olan analizler, diferansiyel gizlilik garantileri altında güvenli bir şekilde serbest bırakılabilir.Diferansiyel gizliliği ağ verilerine uyarlamak için mevcut iki standardı gözden geçiriyor ve bu standartlar altında birkaç ortak sosyal ağ analiz tekniğinin uygulanabilirliğini analiz ediyoruz.Ek olarak, ağ verileri üzerinden farklı gizlilik için yeni bir standart olan dış bağlantı gizliliğini teklif ediyoruz ve önceki farklı gizlilik standartları altında özelleştirilemeyecek ortak ağ analiz teknikleri için iki güçlü dış bağlantı özel algoritmasını tanıtıyoruz."}
{"_id":"002c3339df17101b1b8f56d534ba4de2437f7a22","text":"Trafik gözetleme kameralarından hızlı araç tespiti gerçekleştiriyoruz.Nesne kutularını farklı özellik gösterimleri altında öneren ve rafine eden yeni bir derin öğrenme çerçevesi, yani Evolving Boxes geliştirilmiştir.Özellikle, çerçevemiz, ilk çapa kutularını oluşturmak ve olası olmayan bölgeleri erken atmak için hafif bir öneri ağına gömülüdür; İnce dönüşlü bir ağ, bu aday kutular için ayrıntılı özellikler üretir.İlginç bir şekilde, farklı özellik füzyon teknikleri uygulayarak, başlangıç kutularının hem yerelleştirme hem de tanıma için rafine edilebileceğini gösteriyoruz.Ağımızı son DETRAC kriteri üzerinde değerlendiriyoruz ve %9.5 mAP ile en son teknoloji ürünü Daha Hızlı RCNN üzerinde önemli bir gelişme elde ediyoruz.Ayrıca, ağımız ılımlı bir ticari GPU üzerinde 9-13 FPS algılama hızına ulaşır."}
{"_id":"541a89579d77942c0b8ac6debf8ef99a04684dca","text":"Bu makalede, seri beslemeli bir mikro şerit anten dizisinin tasarımı tartışılır ve sınırlı kazançlı tasarım zorluğu açıklanır.Dizinin yamaları arasındaki fazın, zorluğun üstesinden gelmede önemli bir rol oynadığını tartışır.Ka-bandında 23 element serisi ile beslenen doğrusal dizi, geniş yönde ışınla 19dBi kazanç sağlar ve -15dB'den daha iyi SLL'ye sahiptir.C bandında küçültülmüş bir versiyon tasarlanmış ve üretilmiştir.7-elementli seri beslemeli anten dizisi, 5.79 GHz'de 15.1 dBi'lik ölçülen kazanç sağladı.Bu tasarım, daha yüksek kazanç elde etmek için düzlemsel anten dizileri için genişletilebilir."}
{"_id":"056e13d5045e7d594489705f78834cfaf6642c36","text":"Boost, herhangi bir öğrenme algoritmasının doğruluğunu artırmak için kullanılan genel bir yöntemdir.Öncelikli olarak AdaBoost algoritmasına odaklanan bu bölüm, AdaBoost'un eğitim hatası ve genelleme hatasının analizleri de dahil olmak üzere son çalışmalardan bazılarına genel bakış; oyun teorisi ve doğrusal programlama ile bağlantının artırılması; artırma ve lojistik gerileme arasındaki ilişki; çok sınıflı sınıflandırma problemleri için AdaBoost'un uzantıları; insan bilgisini güçlendirmeye dahil etme yöntemleri; ve artırma kullanarak deneysel ve uygulamalı çalışmalar."}
{"_id":"38f35dd624cd1cf827416e31ac5e0e0454028eca","text":"DropConnect'i, sinir ağları içindeki büyük tam bağlantılı katmanları düzenli hale getirmek için Dropout'un (Hinton et al., 2012) bir genellemesi olarak tanıtıyoruz.Dropout ile antrenman yaparken, her katman içinde rastgele seçilmiş bir aktivasyon alt kümesi sıfıra ayarlanır.DropConnect bunun yerine ağ içindeki ağırlıkların rastgele seçilmiş bir alt kümesini sıfıra ayarlar.Böylece her birim bir önceki katmandaki birimlerin rastgele bir alt kümesinden girdi alır.Hem Dropout hem de DropConnect'in genelleme performansına bir sınır türetiyoruz.Daha sonra DropConnect'i Dropout ile karşılaştırarak bir dizi veri kümesinde değerlendiririz ve birden fazla DropConnect eğitimli modeli toplayarak birkaç görüntü tanıma kriterinde son teknoloji sonuçları gösteririz."}
{"_id":"8579b32d0cabee5a9f41dcde0b17aa51d9508850","text":"Hareketleri etkileşimli olarak tanıyabilen ve yeni jestlerin çevrimiçi öğrenmesini gerçekleştirebilen Hidden Markov Modellerine dayanan bir jest tanıma sistemi geliştirdik.Buna ek olarak, bir jest modelini, tanıdığı her örnekle yinelemeli olarak güncelleyebilir.Bu sistem, her birinden sadece bir veya iki örnekten sonra 14 di erent jestinin güvenilir bir şekilde tanındığını göstermiştir.Sistem şu anda işaret dili alfabesinden gelen jestlerin tanınmasında kullanılmak üzere bir Cyberglove'a arayüzlüdür.Sistem, örneğin robot teleoperasyonu ve programlama için etkileşimli bir arayüzün bir parçası olarak uygulanmaktadır."}
{"_id":"0617301c077e56c44933e2b790a270f3e590db12","text":"Yaklaşık dizgi eşleştirme problemi için yeni bir indeksleme yöntemi sunuyoruz.Yöntem, desenin bir bölümlenmesi ile birleştirilmiş bir son ek dizisine dayanır.Ortaya çıkan algoritmayı analiz ediyoruz ve ortalama geri alma süresinin, bazıları için tolere edilen hata payına ve alfabe boyutuna bağlı olduğunu gösteriyoruz.Yaklaşık olarak, nerede olduğu gösterilmiştir.Gerekli alan, bu sorun için oldukça ılımlı olan metin boyutunun dört katıdır.Bu endeksin, endeksli yaklaşık arama için mevcut tüm alternatiflerden daha iyi performans gösterebileceğini deneysel olarak gösteriyoruz.Bunlar aynı zamanda mevcut farklı şemaları karşılaştıran ilk deneylerdir."}
{"_id":"6c94ec89603ffafcdba4600bc7506a2df35cc246","text":"Bu Doktora Konsorsiyumu makalesi, kuruluş içindeki mevcut belgelerden iş süreci modellerini otomatik olarak oluşturmak için NLP'nin BPM alanında nasıl uygulanabileceğini tartışır.Ana fikir, bir cümlenin sintaktik ve dilbilgisel yapısından, bir iş süreci modelinin bileşenlerinin türetilebileceğidir (yani.faaliyetler, kaynaklar, görevler, kalıplar).Sonuç, BPMN - adanmış bir iş süreci modelleme tekniği kullanılarak tasvir edilen bir iş süreci modeli olacaktır."}
{"_id":"075bc988728788aa033b04dee1753ded711180ee","text":"İnsan yüzlerini ön görüşlerden farklı ifade ve aydınlatma ile otomatik olarak tanımanın yanı sıra tıkanıklık ve kılık değiştirme sorununu ele alıyoruz.Tanıma problemini birden fazla doğrusal regresyon modeli arasında sınıflandırmanın bir parçası olarak ortaya koyuyoruz ve seyrek sinyal gösteriminden gelen yeni teorinin bu sorunu ele almanın anahtarını sunduğunu savunuyoruz.C1-minimizasyon tarafından hesaplanan seyrek bir gösterime dayanarak, (görüntü tabanlı) nesne tanıma için genel bir sınıflandırma algoritması önermektedir.Bu yeni çerçeve, yüz tanımada iki önemli konu hakkında yeni bilgiler sağlar: özellik çıkarma ve oklüzyona karşı sağlamlık.Özellik çıkarma için, tanıma problemindeki seyreklik düzgün bir şekilde kullanılırsa, özelliklerin seçiminin artık kritik olmadığını gösteririz.Bununla birlikte, kritik olan, özelliklerin sayısının yeterince büyük olup olmadığı ve seyrek gösterimin doğru bir şekilde hesaplanıp hesaplanmadığıdır.Aşağı örneklenmiş görüntüler ve rastgele projeksiyonlar gibi geleneksel olmayan özellikler, özyüzler ve Laplacianfaces gibi geleneksel özelliklerin yanı sıra, özellik uzayının boyutu seyrek gösterim teorisi tarafından öngörülen belirli eşikleri aştığı sürece de gerçekleştirir.Bu çerçeve, tıkanıklık ve yolsuzluktan kaynaklanan hataları, bu hataların genellikle standart (piksel) temele göre seyrek olduğu gerçeğinden yararlanarak tek tip olarak ele alabilir.Seyrek gösterim teorisi, tanıma algoritmasının ne kadar oklüzyonu ele alabileceğini ve oklüzyona karşı sağlamlığı en üst düzeye çıkarmak için eğitim görüntülerinin nasıl seçileceğini tahmin etmeye yardımcı olur.Önerilen algoritmanın etkinliğini doğrulamak ve yukarıdaki iddiaları doğrulamak için kamuya açık veritabanları üzerinde kapsamlı deneyler yapıyoruz."}
{"_id":"0d117c9fc3393237d71be5dce9bb6498b5e0c020","text":"İ.İ.D. göz önüne alındığında.Rasgele bir vektör X  R'nin gözlemleri, hem kovaryans matrisini , hem de ters kovaryans veya konsantrasyon matrisini  = () tahmin etme problemini inceliyoruz.X çok değişkenli Gaussçu olduğunda, 'nin sıfır olmayan yapısı, ilişkili bir Gauss Markov rastgele alanının grafiği ile belirtilir; ve bu tür seyrek  için popüler bir tahminci l1-düzenlenmiş Gaussçu MLE'dir.Bu tahminci, Gaussian olmayan X için bile mantıklıdır, çünkü l1-penalize edilmiş bir log-determinant Bregman farklılaşmasını en aza indirmeye karşılık gelir.Yüksek boyutlu ölçekleme altında performansını analiz ediyoruz, burada grafik p'deki düğüm sayısı, kenar sayısı s ve maksimum düğüm derecesi d, örnek boyutu n'nin bir fonksiyonu olarak büyümesine izin verilir. Parametrelere ek olarak (p, s, d), analizimiz oranları kontrol eden diğer önemli nicelikleri tanımlar: (a) gerçek kovaryans matrisinin l-operatör normu; ve (b)İlk sonucumuz,  tahminimizin tutarlılığını element yönünden maksimum-norm olarak belirler.Bu da Frobenius ve spektral normlarda yakınsama oranları elde etmemizi sağlar, maksimum düğüm dereceleri d = o (  s) olan grafikler için mevcut sonuçlar üzerinde iyileştirmeler yapılır.İkinci sonucumuzda, olasılık 1'e birleşirken,  tahmininin  konsantrasyon matrisinin sıfır modelini doğru bir şekilde belirlediğini gösteriyoruz.Teorik sonuçlarımızı çeşitli grafikler ve problem parametreleri için simülasyonlar yoluyla, simülasyonlardaki teorik tahminler ve davranışlar arasında iyi yazışmalar göstererek gösteriyoruz.AMS 2000 konu sınıflandırmaları: Birincil 62F12; ikincil 62F30."}
{"_id":"216c8515f9f53533b2e87c8183e70d3b50c2c097","text":"Mevcut ticari anti-malware yazılımında popüler bir yaklaşım, kötü amaçlı kodların göstergesi olan tarama dizileri için programların kodunu arayarak kötü amaçlı programları tespit eder.Mevcut kötü amaçlı yazılımların imzaları olarak da bilinen tarama dizeleri, kötü amaçlı yazılım analistleri tarafından bilinen kötü amaçlı yazılım örneklerinden çıkarılır ve genellikle virüs sözlüğü olarak adlandırılan bir veritabanında saklanır.Bu süreç genellikle önemli miktarda insan çabası içerir.Buna ek olarak, bu teknikte iki ana sınırlama vardır.İlk olarak, tüm kötü niyetli programların kötü niyetli doğasının kanıtı olan bit kalıpları yoktur.Bu nedenle, bazı kötü amaçlı yazılımlar virüs sözlüğüne kaydedilmez ve imza eşleşmesi yoluyla tespit edilemez.İkincisi, belirli bit kalıplarını aramak, birçok form alabilen kötü amaçlı yazılımlar üzerinde işe yaramaz - engellenmiş kötü amaçlı yazılımlar.İmza eşleştirmenin yeni kötü amaçlı yazılım kalıplarını tanımlamada yetersiz olduğu ve engellenmiş kötü amaçlı yazılımları tanıyamadığı gösterilmiştir.Bu makale, bir dizi kötü amaçlı yazılım örneği ve bir dizi iyi huylu kod örneği üzerinde eğitilmiş bir öğrenme motoru aracılığıyla kötü amaçlı yazılımları keşfeden bir kötü amaçlı yazılım tespit tekniği sunmaktadır.Öğrenme motoru, biri kötü amaçlı yazılım örneklerinden ve diğeri iyi huylu kod örneklerinden olmak üzere iki sıkıştırma modeli oluşturmak için uyarlanabilir bir veri sıkıştırma modeli kullanır - kısmi eşleştirme (PPM) tarafından tahmin edilir.Bir kod örneği, tahmini çapraz entropisini en aza indirerek \"malware\" veya \"benign\" olarak sınıflandırılır.Ön sonuçlarımız çok umut verici.0.016 yanlış pozitif oran kadar düşük bir değerle yaklaşık 0.94 gerçek pozitif oran elde ettik.Deneylerimiz ayrıca bu tekniğin bilinmeyen ve obfuscated kötü amaçlı yazılımları etkili bir şekilde tespit edebildiğini göstermektedir."}
{"_id":"682640754c867ecc6ae2ccaa5dc68403ee7d2e63","text":"Bir Bitcoin cüzdanı için iki faktörlü kimlik doğrulamasını nasıl gerçekleştireceğimizi gösteriyoruz.Bunu yapmak için, MacKenzie ve Reiter (Int J Inf Secur 2(34):218239, 2004. doi: 10.1007\/s10207-00441-0 ) tarafından iki taraf imza protokolünün ECDSA uyarlamasını Bitcoin bağlamında nasıl kullanacağımızı açıklıyoruz ve her ikisini de sunan bir Bitcoin cüzdanının prototipik bir uygulamasını sunuyoruz: iki faktörlü kimlik doğrulama ve ayrı bir kanal üzerinden doğrulama.İkinci kimlik doğrulama faktörü olarak bir akıllı telefon kullandığımızdan, çözümümüz çoğu kullanıcı için zaten mevcut donanımla kullanılabilir ve kullanıcı deneyimi mevcut çevrimiçi bankacılık kimlik doğrulama yöntemlerine oldukça benzer."}
{"_id":"e427c8d3c1b616d319c8b5f233e725d4ebfd9768","text":"Nesnelerin veya ödeneklerin işlevsel bölgelerinin yerelleştirilmesi, sahne anlayışının önemli bir yönüdür ve birçok robotik uygulama için uygundur.Bu çalışmada, 9916 nesne örneklerini içeren 3090 görüntüden oluşan piksel-bilgesi açıklamalı bir ödenek veri setini tanıtıyoruz.Bir cismin parçaları birden fazla bütçeye sahip olabileceğinden, bunu çok etiketli ödeme segmentasyonu için konvolutional sinir ağı ile ele alıyoruz.Ayrıca, ağı çok az anahtar nokta açıklamalarından eğitmek için bir yaklaşım önermekteyiz.Yaklaşımımız, zayıf denetim olarak anahtar nokta açıklamalarına veya görüntü açıklamalarına dayanan diğer zayıf denetim yöntemlerinden daha yüksek bir ücret tespit doğruluğu elde eder."}
{"_id":"731359cd04c7625549e78d9fbd9ad362642be9c8","text":"Belirsizlik, modellemesi ve analizi, istatistik ve operasyonel araştırma, bilgi yönetimi ve felsefe dahil olmak üzere birçok literatürde tartışılmıştır.Bayesian yaklaşımlarına bağlı olanlar genellikle belirsizliğin ya olasılıklarla modellenmesi gerektiğini ya da anlamı netleştiren tartışmalarla çözülmesi gerektiğini savunmuştur.Diğerleri, Knight'ı risk ve belirsizlik bağlamları arasında ayrım yaparken takip etti: eski olasılık yoluyla modelleme ve analiz kabul etti; ikincisi değil.Zadeh'in bulanık set kavramından kaynaklanan literatürlerde de birçok yaklaşım bulunmaktadır.Felsefe ve yönetim literatürlerinde duyu üretme teorileri, bilgi ve belirsizliği insan anlayışının zıt uçları olarak görür ve belirsizliğin çözümünü buna göre tartışır.Burada Bayesian bir duruş alıyoruz, ancak diğer yaklaşımlardaki endişeleri tanıyan ve özellikle de endişelerini istatistiksel, risk ve karar analizinde modelleme ve analiz süreçlerini yansıtmak için karar bağlamlarının Cynefin çerçevesinde belirleyen gelenekselden daha yumuşak bir duruş.Yaklaşım, nitel senaryo planlama fikirlerinin yakınsamasını ve analize daha nicel yaklaşımları savunan birkaç yeni tartışma örgüsüne dayanıyor Bu önerilerin ve tartışmaların modelleme metodolojisi ve özellikle Savage tarafından dile getirilen 'küçük dünya' kavramıyla nasıl ilişkili olduğunu tartışıyorum."}
{"_id":"f0fe2b9cb1f4de756db573127fe7560421e5de3d","text":"Yirmi yılı aşkın bir süredir, yaygın olarak esrar olarak bilinen esrar, yüksek gelirli ülkelerde gençler tarafından en çok kullanılan yasadışı uyuşturucu olmuştur ve son zamanlarda küresel ölçekte popüler hale gelmiştir.Son 10 yılda yapılan epidemiyolojik araştırmalar, ergenlik döneminde ve yetişkinliğe doğru düzenli olarak esrar kullanımının olumsuz etkileri olabileceğini göstermektedir.Epidemiyolojik, klinik ve laboratuvar çalışmaları esrar kullanımı ve olumsuz sonuçlar arasında bir ilişki kurmuştur.En büyük potansiyel halk sağlığı ilgisinin olumsuz sağlık etkilerine odaklanıyoruz - yani, gerçekleşmesi ve çok sayıda esrar kullanıcısını etkilemesi muhtemel olanlar.En olası yan etkiler arasında bir bağımlılık sendromu, motorlu taşıt kazaları riskinin artması, bozulmuş solunum fonksiyonu, kardiyovasküler hastalık ve düzenli kullanımın ergen psikososyal gelişimi ve ruh sağlığı üzerindeki olumsuz etkileri sayılabilir."}
{"_id":"4d625677469be99e0a765a750f88cfb85c522cce","text":"Amacımız, bilgisayar görme tabanlı teknikler geliştirerek doğal el nesnesi manipülasyonu anlayışını otomatikleştirmektir.Hipotezimiz, manipülasyon eylemlerini doğru bir şekilde tanımak için ellerin kavrama türlerini ve manipüle edilen nesnelerin niteliklerini modellemek gerektiğidir.Özellikle, el kavrama tiplerini, nesne niteliklerini ve eylemleri birleşik bir modeldeki tek bir görüntüden tanımaya odaklanıyoruz.İlk olarak, kavrama tipleri ve nesne öznitelikleri arasındaki bağlamsal ilişkiyi araştırıyoruz ve bu bağlamın hem kavrama tiplerinin hem de nesne özniteliklerinin tanınmasını artırmak için nasıl kullanılabileceğini gösteriyoruz.İkincisi, türleri ve nesne niteliklerini kavramanın farklı eylemleri karakterize etmek için tamamlayıcı bilgiler içerdiği hipotezine dayanarak eylemleri kavrama tipleri ve nesne öznitelikleri ile modellemeyi teklif ediyoruz.Önerilen eylem modelimiz, kavrama tipleri veya nesne nitelikleri gibi semantik kısıtlamaları dikkate almak için tasarlanmamış geleneksel görünüm tabanlı modellerden daha iyi performans gösterir.Kamu benmerkezci faaliyetleri veri kümeleri üzerindeki deney sonuçları hipotezimizi güçlü bir şekilde desteklemektedir."}
{"_id":"59fa9d40d129f18f1f3193f65935fcb9e2042afb","text":"Yeni otomotiv uygulamaları ve hizmetleri için bilgi teknolojisi (IT) merkezi önem kazanmıştır.Otomobil üretiminde BT ile ilgili maliyetler zaten yüksektir ve gelecekte önemli ölçüde artacaktır.Bununla birlikte, güvenlik ve güvenilirlik nispeten iyi kurulmuş bir alan haline gelmiş olsa da, araç bilişim sistemlerinin sistematik manipülasyon veya izinsiz girişlere karşı korunması henüz yeni ortaya çıkmaya başlamıştır.Bununla birlikte, BT güvenliği zaten immobilizörler veya dijital takograflar gibi bazı araç uygulamalarının temelidir.Gelecekteki otomotiv uygulamalarını ve iş modellerini güvenli bir şekilde etkinleştirmek için, BT güvenliği yeni nesil araçlar için merkezi teknolojilerden biri olacaktır.Araçlardaki BT güvenliğine son teknoloji bir genel bakışdan sonra, kriptografik terminoloji ve işlevselliğe kısa bir giriş yapıyoruz.Bu katkı daha sonra tipik saldırıları, ortaya çıkan güvenlik hedeflerini ve otomotiv alanındaki karakteristik kısıtlamaları sunarken otomotiv bilişim güvenliği ihtiyacını belirleyecektir.Temel güvenlik teknolojilerini ve ilgili güvenlik mekanizmalarını tanıtacağız ve ardından kritik araç uygulamalarının, iş modellerinin ve BT güvenliğine dayanan bileşenlerin ayrıntılı bir tanımını yapacağız.Katkımızı, araçlara BT güvenliğini yerleştirme konusunda otomotiv bilişim topluluğu için zorluklar ve fırsatlar hakkında ayrıntılı bir açıklama ile sonuçlandırıyoruz."}
{"_id":"ae5e5085b4e8f4851d9fd76e1d3845da942c3147","text":"Uzaktaki bir yere gittiğinizde, mevcut konumunuzu sadece birkaç önemli trafik kavşağı üzerinden terk edeceksiniz.Bu gayri resmi gözlemden başlayarak, yol ağlarındaki en hızlı yol sorgularını az sayıda tablo aramasına azaltmamızı sağlayan algoritmik bir yaklaşım geliştirdik.Batı Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri'nin yol haritaları için, en iyi sorgu zamanlarımız, daha önce yayınlanan en iyi rakamlar üzerinde iki büyüklük sırasına göre gelişti.Bu aynı zamanda genel ağlar için bilinen en iyi algoritmadan bir milyon kat daha hızlıdır."}
{"_id":"855d0f722d75cc56a66a00ede18ace96bafee6bd","text":"Theano, verimli düşük seviyeli uygulamalar üretmek için bir kullanıcının sembolik olarak belirlenmiş matematiksel hesaplamalarını optimize eden doğrusal bir cebir derleyicisidir.Bu makalede, Theano'ya yeni özellikler ve verimlilik iyileştirmeleri ve Theano'nun yakın zamanda tanıtılan bir makine öğrenme kütüphanesi olan Torch7'ye ve nöral sinir ağlarını hedef alan bir C++ kütüphanesi olan RNLM'ye göre performansını gösteren ölçütler sunuyoruz."}
{"_id":"f97b592092377a6e3afeb2f55e2aacd8794cb8b2","text":"Kompakt bir çift bantlı mikro şerit bant geçişi filtresi, herhangi bir harici empedans eşleme bloğuna ihtiyaç duymadan 2.4 ve 5.2GHz'de çalışacak şekilde önerilmekte ve tasarlanmıştır.Akıcı konfigürasyona sahip modifiye edilmiş yarım dalga boyu basamaklı empedans rezonatörü, bu iki belirtilen frekanstaki çift rezonansları aynı anda minyatür genel boyutla heyecanlandıracak şekilde tasarlanmıştır.Paralel çiftli mikro şerit hattı, her iki çift geçiş bandındaki geri dönüş kayıplarını en aza indirmek için düzgün bir şekilde karakterize edilir.Optimize edilmiş sonuçlar, 20dB'den daha yüksek geri dönüş kayıpları ile iyi çift bant filtreleme performanslarını sergilemenin yanı sıra, uydurma bir filtre devresi ile yapılan deneylerle onaylanmaktadır."}
{"_id":"d4a8e93f004c86267eead89edecbd332518dbf21","text":"SDM, veritabanları için üst düzey semantik tabanlı bir veritabanı açıklaması ve biçimsellik (database model) yapılandırmasıdır.Bu veritabanı modeli, bir uygulama ortamının anlamını çağdaş veritabanı modelleriyle mümkün olandan daha fazla yakalamak için tasarlanmıştır.Bir SDM spesifikasyonu, bir veritabanını uygulama ortamında var olan varlık türleri, bu varlıkların sınıflandırmaları ve gruplandırmaları ve bunlar arasındaki yapısal bağlantılar açısından tanımlar.SDM, bir uygulama ortamının semantiğini yakalamak için üst düzey modelleme ilkellerinin bir koleksiyonunu sağlar.Elde edilen bilgileri bir veritabanı yapısal spesifikasyonuna uyarlayarak, SDM aynı bilgilerin birkaç şekilde görüntülenmesini sağlar; Bu, veritabanı uygulamalarında tipik olarak mevcut olan çeşitli ihtiyaç ve işlem gereksinimlerini doğrudan karşılamayı mümkün kılar.Mevcut SDM'nin tasarımı, bunun bir ön sürümünü kullanma konusundaki deneyimlerimize dayanmaktadır.SDM, veritabanı sistemlerinin etkinliğini ve kullanılabilirliğini artırmak için tasarlanmıştır.Bir SDM veritabanı açıklaması, bir veritabanı için resmi bir spesifikasyon ve dokümantasyon aracı olarak hizmet verebilir; çeşitli güçlü kullanıcı arabirimi tesislerini desteklemek için bir temel sağlayabilir, veritabanı tasarım sürecinde kavramsal bir veritabanı modeli olarak hizmet verebilir; ve yeni bir veritabanı yönetim sistemi türü için veritabanı modeli olarak kullanılabilir."}
{"_id":"cced93571a42beb3853c2d0b3217b3f57b614bb0","text":null}
{"_id":"eefcc7bcc05436dac9881acb4ff4e4a0b730e175","text":"Görüntü sınıflandırmasını büyük ölçekte ele alıyoruz, yani.Çok sayıda resim ve sınıf söz konusu olduğunda.İlk olarak, sınıflandırma doğruluğunu görüntü imzası boyutsallığının ve eğitim seti boyutunun bir fonksiyonu olarak inceliyoruz.Deneysel olarak, eğitim seti ne kadar büyükse, boyutsallığın doğruluk üzerindeki etkisinin o kadar yüksek olduğunu gösteriyoruz.Başka bir deyişle, yüksek boyutlu imzalar büyük veri kümeleri üzerinde son teknoloji sonuçlar elde etmek için önemlidir.İkincisi, iki kayıplı sıkıştırma stratejisi kullanarak çok büyük imzalarda (105 boyut sırasına göre) veri sıkıştırma sorununu ele alıyoruz: hash çekirdeği olarak bilinen bir boyutsallık azaltma tekniği ve ürün kuantizörlerine dayanan bir kodlama tekniği.Depolamadaki kazancın doğruluktaki bir kayba ve\/veya CPU maliyetindeki bir artışa karşı nasıl takas edilebileceğini açıklıyoruz.İki büyük veri tabanında sonuçları rapor ediyoruz - ImageNet ve lM Flickr görüntülerinin bir veri kümesi - imzalarımızın depolanmasını 64 ile 128 arasında bir faktörle azaltabileceğimizi gösteriyor. doğrulukta az kayıp.Sınıflandırıcı öğrenmede dekompresyonu entegre etmek verimli ve ölçeklenebilir bir eğitim algoritması sağlar.ILSVRC2010'da, en son teknolojiye göre %2,5'lik mutlak bir iyileşmeye karşılık gelen top-5'te %74,3'lük bir doğruluk bildiriyoruz.ImageNet'in 10K sınıflarının bir alt kümesinde, en son teknolojiye göre% 160'lık göreceli bir iyileşme olan% 16,7'lik bir top-1 doğruluğu rapor ediyoruz."}
{"_id":"016335ce7e0a073623e1deac7138b28913dbf594","text":"Yeni kavramlar öğrenen insanlar genellikle sadece tek bir örnekten başarılı bir şekilde genellenebilir, ancak makine öğrenimi algoritmaları genellikle benzer doğrulukla gerçekleştirmek için onlarca veya yüzlerce örnek gerektirir.İnsanlar, öğrenilen kavramları geleneksel algoritmalardan daha zengin şekillerde de kullanabilirler - eylem, hayal gücü ve açıklama için.Bu insan öğrenme yeteneklerini, basit görsel kavramların büyük bir sınıfı için yakalayan bir hesaplama modeli sunuyoruz: dünyanın alfabelerinden elle yazılmış karakterler.Model, Bayesian kriteri altında gözlemlenen örnekleri en iyi açıklayan basit programlar olarak kavramları temsil eder.Zorlu bir tek atışlı sınıflandırma görevinde, model son derin öğrenme yaklaşımlarını geride bırakırken insan seviyesinde performans elde eder.Ayrıca, modelin yaratıcı genelleme yeteneklerini araştıran birçok \"görsel Turing testi\" sunuyoruz, bu da birçok durumda insan davranışından ayırt edilemez."}
{"_id":"83bcd3591d8e5d43d65e9e1e83e4c257f8431d4a","text":"Bu iletişimde eksenel oranı (AR) bant genişliğini artırmak ve tek beslemeli düşük profilli dairesel polarize (CP) istiflenmiş yama anteninin iyi empedans eşleşmesini elde etmek için basit bir teknik geliştirilmiştir.Önerilen anten, tahrikli bir yama katmanı ve parazitik bir yama katmanından oluşur.Sürgülü yama katmanı, kesilmiş bir ana yama, parazitik bir yama ve bir prob besleme yapısından oluşurken, istiflenmiş yama katmanı beş yamadan oluşur.Önerilen anten, düşük profil, geniş empedans ve AR bant genişliği, yüksek kazanç ve tasarım, üretim ve entegrasyon kolaylığı gibi çekici özellikleri birleştirir.6 GHz bandında çalışan anten, bir FR4 substratı üzerinde tasarlanmış ve üretilmiştir ve toplam hacmi 0,8 0,8 0,09 0,09 0,0'dır.Ölçülen sonuçlar, antenin dB için% 30'dan fazla empedans bant genişliğine, yaklaşık% 20.7'lik bir 3-dB AR bant genişliğine ve 3-dB AR bant genişliği içinde 7.9 dB'nin üzerinde bir kazanç seviyesine ulaştığını göstermektedir."}
{"_id":"b8deb0fcfa16a0dcb46652240c015cef93c711ed","text":"Crohn hastalığı gastrointestinal sistemin tüm bölümlerini içerebilir ve sıklıkla diğer organları da içerebilir.Bu intestinal olmayan sevgilere ekstraintestinal tezahürler denir.Vulval tutulumu Crohn hastalığının nadir görülen bir ekstraintestinal tezahürüdür ve çocuklarda çok nadirdir.Vulval CD'si olan hastalar tipik olarak geniş ülser oluşumuna ilerleyen labia majora'nın eritem ve ödemi ile birlikte bulunur.Vulval Crohn hastalığı bağırsak problemlerinden önce veya sonra ortaya çıkabilir veya aynı anda ortaya çıkabilir.Bağırsak Crohn hastalığı olan 10 yaşındaki bir kızı perianal cilt etiketleri ve asemptomatik tek taraflı labial hipertrofi ile karmaşık hale getiriyoruz.Lezyonunun seyri bağırsak hastalığından bağımsızdı ve azatiyoprin ve topikal steroid dahil olmak üzere tıbbi tedaviye önemli ölçüde yanıt verdi.Çocuklukta vulval katılımın nadir olmasına rağmen, Crohn hastalığının genital bölgenin nontender, kırmızı, ödemli lezyonlarının ayırıcı tanısında düşünülmesi gerektiğini vurguluyoruz."}
{"_id":"9f908c018a0c57bab2a4a3ee723c818e893fcb1b","text":null}
{"_id":"2fdee22266d58ae4e891711208106ca46c8e2778","text":"Ürün nicelemesi, hızlı yaklaşık en yakın komşu (ANN) araması için yüksek boyutlu vektörleri kompakt bir şekilde kodlamak için etkili bir vektör niceleme yaklaşımıdır.Ürün nicelemesinin özü, orijinal yüksek boyutlu uzayı, daha sonra ayrı ayrı nicelenen sonlu sayıda düşük boyutlu alt uzayın Kartezyen ürününe ayrıştırmaktır.Optimal boşluk ayrışması ANN aramasının performansı için önemlidir, ancak yine de adressiz kalır.Bu makalede, w.r.t.'deki niceleme bozulmalarını en aza indirerek ürün nicelemesini optimize ediyoruz.Uzay ayrıştırma ve niceleme kod defterleri.Optimizasyon için iki yeni yöntem sunuyoruz: alternatif olarak iki küçük alt problemi çözen parametrik olmayan bir yöntem ve girdi verileri bazı Gauss dağılımını takip ederse en uygun çözümü elde etmeyi garanti eden parametrik bir yöntem.Deneylerle, optimize edilmiş yaklaşımımızın ANN araması için ürün niceliğinin doğruluğunu önemli ölçüde geliştirdiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"149d8514b026cca3b31ef8379e78aeb7c7795eb7","text":"2G ve 3G hücresel ağ teknolojilerinin benimsenmesiyle birlikte, cep telefonları artık verileri gerçek zamanlı olarak izleme istasyonlarına geri aktarma bant genişliğine sahip.Makalemiz, tıbbi verileri bir cep telefonuna ileten bir Bluetooth elektrokardiyogram sensörünün tasarımını ve değerlendirilmesini açıklamaktadır.Bu veriler telefonda görüntülenir ve saklanır.Sistemin gelecekteki gelişimi, bu verileri hücresel bir GPRS ağı üzerinden iletecektir.Mevcut sistem, mevcut EKG etkinlik monitörlerine düşük maliyetli ve hafif bir alternatif sunmaktadır.Son GPRS bağlı sistemi, hücresel kapsamanın mevcut olduğu her yerde bir hastanın kalbinin sürekli izlenmesini sağlayacaktır."}
{"_id":"226ceb666cdb2090fc3ab786129e83f3ced56e05","text":"Sinirsel makine çevirisi NMT birçok makine çevirisi görevinde öne çıkmıştır.Bununla birlikte, bazı etki alanına özgü görevlerde, yalnızca benzer etki alanlarından gelen corpora çeviri performansını artırabilir.Alan dışı korpora doğrudan alan içi korpusa eklenirse, çeviri performansı bile bozulabilir.Bu nedenle, etki alanı adaptasyon teknikleri NMT etki alanı sorununu çözmek için gereklidir.Etki alanı uyarlaması için mevcut yöntemlerin çoğu, geleneksel ifade tabanlı makine çevirisi için tasarlanmıştır.NMT etki alanı uyarlaması için, ince ayar, etki alanı etiketleri ve etki alanı özellikleri gibi konularda sadece birkaç çalışma yapılmıştır.Bu makalede, cümle seviyesi NMT alan adı uyarlaması için dört hedefimiz var.İlk olarak, NMT'nin iç cümle gömmesi istismar edilir ve cümle gömme benzerliği, alan içi korpusa yakın olan alan dışı cümleleri seçmek için kullanılır.İkinci olarak, NMT eğitimi sırasında veri dağılımını dengelemek için üç cümle ağırlıklandırma yöntemi, yani cümle ağırlıklandırma, etki alanı ağırlıklandırma ve toplu ağırlıklandırma önermekteyiz.Üçüncüsü, NMT eğitimi sırasında cümle seçimini ve ağırlıklandırmayı ayarlamak için dinamik eğitim yöntemleri önermekteyiz.Dördüncüsü, multidomain problemini gerçek dünya NMT senaryosunda çözmek için, eğitim ve test verilerinin etki alanı dağılımlarının genellikle uyuşmadığı durumlarda, eğitim verilerinin etki alanı dağılımlarını dengelemek ve eğitim ve test verilerinin etki alanı dağılımlarını eşleştirmek için çok alanlı bir cümle ağırlıklandırma yöntemi önerdik.Önerilen yöntemler, konuşulan dil çevirisi IWSLT İngilizce-Fransızca\/Almanca görevleri ve multidomain İngilizce-Fransızca görevi üzerine uluslararası atölyede değerlendirilir.Empirik sonuçlar, cümle seçiminin ve ağırlıklandırma yöntemlerinin NMT performansını önemli ölçüde artırabileceğini ve mevcut taban çizgilerinden daha iyi performans gösterebileceğini göstermektedir."}
{"_id":"26d9c40e8a6099ce61a5d9a6afa11814c45def01","text":"Kısıtlı yol planlamasına, uygulanabilir yolları verimli bir şekilde kodlayan özel bir arama alanına dayanan yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Yollar, devletler arasındaki bağlantılar olarak dolaylı olarak kodlanır, ancak yalnızca uygulanabilir ve yerel bağlantılar dahil edilir.Bu arama alanı geliştirildikten sonra, sistematik olarak mekansal olarak birbirinden farklı bir yol ilkeli seti oluşturuyoruz.Bu set, kısıtlı hareketlerin yerel bağlantısını ifade eder ve aynı zamanda fazlalıkları ortadan kaldırır.İlkel küme, sezgisel aramayı tanımlamak için kullanılır ve böylece seçilen çözünürlükte çok verimli bir yol planlayıcısı oluşturur.Ayrıca, bu hareket planlayıcısının özellikle yararlı olabileceği çok çeşitli uzay ve karasal robotik uygulamalarını tartışıyoruz."}
{"_id":"51fea461cf3724123c888cb9184474e176c12e61","text":"Görüntü kaydı, bilgisayar görüşünde çeşitli uygulamalar bulur.Ne yazık ki, geleneksel görüntü kayıt teknikleri pahalı olma eğilimindedir.Newton-Raphson iterasyonunun bir türünü kullanarak iyi bir eşleşme bulmak için görüntülerin mekansal yoğunluk gradyanını kullanan yeni bir görüntü kayıt tekniği sunuyoruz.Tekniklerimiz daha hızlıdır, çünkü görüntüler arasındaki potansiyel eşleşmeleri mevcut tekniklerden çok daha az inceler.Ayrıca, bu kayıt tekniği rotasyon, ölçeklendirme ve kesmeyi işlemek için genelleştirilebilir.Tekniğimizin stereo görme sisteminde kullanılmak üzere uyarlanabileceğini gösteriyoruz."}
{"_id":"91a613ed06c4654f38f5c2e7fe6ebffeec53d887","text":"Aşırı öğrenme makinesi (ELM), teoride basit ve uygulamada hızlı olan rekabetçi bir makine öğrenme tekniğidir.Ağ türleri, özellik haritalama işlevlerinde veya çekirdeklerde çeşitlilik şeklinde oldukça çeşitli olan tek gizli katman besleme ağlarıdır.Dengesiz sınıf dağılımı ile ilgili verilerle başa çıkmak için, (1) teoride basit ve uygulamada uygun olan ağırlıklı bir ELM önerilir; (2) önerilen çerçeve için çok çeşitli özellik haritalama işlevleri veya çekirdekleri mevcuttur; (3) önerilen yöntem doğrudan çok sınıflı sınıflandırma görevlerine uygulanabilir.Buna ek olarak, ağırlıklandırma şemasıyla bütünleştikten sonra, (1) ağırlıklı ELM, dengesiz sınıf dağılımı ile veri ile başa çıkabilirken, iyi dengelenmiş verilerdeki iyi performansı ağırlıksız ELM olarak koruyabilir; (2) kullanıcıların ihtiyaçlarına göre her örnek için farklı ağırlıklar atayarak, ağırlıklı ELM, maliyete duyarlı öğrenmeye genelleştirilebilir.& 2012 Elsevier B.V. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"055d55726d45406a6f115c4d26f510bade021be3","text":"Proje, Raspberry Pi'yi işleme çipi olarak kullanarak monoküler görüş otonom otomobil prototipi oluşturmayı hedefliyor.Bir ultrasonik sensör ile birlikte bir HD kamera, gerçek dünyadan arabaya gerekli verileri sağlamak için kullanılır.Otomobil, verilen hedefe güvenli ve akıllıca ulaşabiliyor ve böylece insan hataları riskinden kaçınabiliyor.Şerit tespiti, engel tespiti gibi mevcut birçok algoritma, arabaya gerekli kontrolü sağlamak için birleştirilir."}
{"_id":"b39e5f7217abae9e2c682ee5068a11309631b93b","text":"Hareketli nesneler, GPS, mobil bilgisayarlar ve kablosuz iletişim cihazları gibi teknolojilerdeki sürekli gelişmeler nedeniyle veri madenciliği topluluğu için giderek daha çekici hale geliyor.Madencilik spatio-zamansal veriler birçok farklı işleve fayda sağlayabilir: doğru müşterileri doğru zamanda tanımlamak için pazarlama ekibi yöneticileri, kaynak tahsisini optimize etmek için hücresel şirketler, veri tahsisi konularında web sitesi yöneticileri, göç kalıplarını anlamak için hayvan göçü araştırmacıları ve hava tahmini için meteoroloji uzmanları.Bu araştırmada, mobil bir yörüngenin kompakt bir temsilini kullanıyoruz ve yörüngeler arasında yeni bir benzerlik ölçüsü tanımlıyoruz.Ayrıca, spatio-temporal verilerde benzer mobil nesnelerin gelişen gruplarını bulmak için artımlı kümeleme algoritması önermekteyiz.Algoritma ampirik olarak nesne kümelerinin kalitesi ( Dunn ve Rand indekslerini kullanarak), bellek alanı verimliliği, yürütme süreleri ve ölçeklenebilirlik (çalışma süresi ve nesne sayısı) ile değerlendirilir."}
{"_id":"2c3dffc38d40b725bbd2af80694375e6fc0b1b45","text":"Düşük çözünürlüklü bir videoyu, yani video süper çözünürlüğünü (SR) süper çözme, genellikle tek görüntü SR veya çok çerçeveli SR tarafından ele alınır. Tek Görüntülü SR, her bir video çerçevesini bağımsız olarak ele alır ve video SR'de gerçekten çok önemli bir rol oynayan video çerçevelerinin içsel zamansal bağımlılığını göz ardı eder. Çok Çerçeveli SR, zamansal bağımlılığı modellemek için genellikle hareket bilgilerini, örneğin optik akışı çıkarır, ancak genellikle yüksek hesaplama maliyeti gösterir.Tekrarlayan sinir ağlarının (RNN'ler) video dizilerinin uzun vadeli zamansal bağımlılığını iyi modelleyebileceğini göz önünde bulundurarak, verimli çok çerçeveli SR için çift yönlü tekrarlayan evrişimsel ağ olarak adlandırılan tam bir evrişimsel RNN'yi önermekteyiz.Vanilyalı RNN'lerden farklı olarak, 1) yaygın olarak kullanılan tam besleme ileri ve tekrarlayan bağlantılar, ağırlık paylaşımlı convolutional bağlantılarla değiştirilir.Bu nedenle, çok sayıda ağ parametresini büyük ölçüde azaltabilir ve zamansal bağımlılığı daha ince bir düzeyde, yani çerçeve tabanlı olmaktan ziyade yama tabanlı olarak modelleyebilirler ve 2) önceki zaman adımlarındaki girdi katmanlarından mevcut gizli katmana bağlantılar, komşu çerçevelerde kısa süreli hızlı değişken hareketler için spatio-temporal desenleri ayırt etmeyi amaçlayan 3D feedforward konvolüsyonları ile eklenir.Ucuz evrişimsel işlemler nedeniyle, modelimiz düşük bir hesaplama karmaşıklığına sahiptir ve diğer çok çerçeveli SR yöntemlerinden daha hızlı büyüklükte siparişler verir.Güçlü temporal bağımlılık modellemesi ile modelimiz videoları karmaşık hareketlerle süper çözebilir ve iyi performans elde edebilir."}
{"_id":"8dc7cc939af832d071c2a050fd0284973ac70695","text":"Hesaplamalı RFID (CRFID) platformları, on yıla yakın bir süredir yeniden yapılandırılabilir, pilsiz uygulamaları etkinleştirdi.Bununla birlikte, çeşitli faktörler geniş çapta benimsenmesini engellemiştir: düşük iletişim aralığı, düşük verim ve pahalı altyapı - CRFID okuyucuları genellikle 1000 $ 'dan daha pahalıya mal olur.Bu makale, mevcut CRFID okuyucularından daha yüksek bir büyüklük aralığı elde eden ve fiyatlarının bir kısmına mal olan bir backscatter okuyucusu olan LoRea'yı sunar.LoRea bunu, CRFID okuyucularının mevcut tasarımlarından ve daha spesifik olarak kendi kendine etkileşimin nasıl ele alındığından farklılaşarak başarır.LoRea, self-interferansını azaltmak için frekans-scatter iletimlerini taşıyıcı sinyalden uzaklaştıran son çalışmalara dayanıyor.LoRea ayrıca taşıyıcı nesli okuyucudan ayırır ve kendi kendine etkileşimi daha da azaltmaya yardımcı olur.Taşıyıcı neslin ayrıştırılması, taşıyıcı sinyali sağlamak için akıllı telefonların ve sensör düğümlerinin konuşlandırılmış altyapısının kullanılmasını da sağlar.Bu yöntemler birlikte okuyucunun maliyetini ve karmaşıklığını azaltır.LoRea ayrıca, yüksek hassasiyet ve daha uzun menzil sağlayan son backscatter sistemlerinden daha düşük bit hızlarında da kasıtlı olarak çalışır.LoRea'yı deneysel olarak değerlendiriyoruz ve görüş senaryolarında 225 m'ye kadar bir iletişim aralığına ulaştığını görüyoruz.Sinyalin okuyucuyu ve backscatter etiketini ayıran birkaç duvarı geçtiği kapalı ortamlarda, LoRea 30 m'lik bir menzile ulaşır. Bu sonuçlar, LoRea'nın en son teknoloji ürünü backscatter sistemlerini ve CRFID platformlarını nasıl geride bıraktığını göstermektedir."}
{"_id":"b348042a91beb4fa0c60fd94f27cf0366d5f9630","text":"Diğer trafik katılımcılarının hareketine ilişkin olarak otonom araçların planlanan yollarının güvenliği göz önünde bulundurulur.Bu nedenle, yolun diğer araçlar tarafından stokastik doluluğu tahmin edilmektedir.Tahmin, ölçümlerden ve diğer trafik katılımcılarının olası davranışlarından kaynaklanan belirsizlikleri dikkate alır.Buna ek olarak, trafik katılımcılarının etkileşiminin yanı sıra yol geometrisi nedeniyle sürüş manevralarının sınırlandırılması da düşünülmektedir.Sunulan yaklaşımın sonucu, otonom otomobilin belirli bir yörüngesi için bir çarpışma olasılığıdır.Sunulan yaklaşım, yoğun hesaplamaların çoğu çevrimdışı gerçekleştirildiğinden verimlidir, bu da gerçek zamanlı uygulama için yalın bir çevrimiçi algoritma ile sonuçlanır."}
{"_id":"f69c83aab19183795af7612c3f224b5e116f242a","text":null}
{"_id":"fda1e13a2eaeaa0b4434833d3ee0eb8e79b0ba94","text":"Temel insan bilişsel süreçlerinden biri problem çözmedir.Daha üst düzey bir bilişsel süreç olarak, problem çözme, nesnenin içsel bilgi temsili temelinde soyutlama, arama, öğrenme, karar verme, çıkarım, analiz ve sentez gibi diğer birçok bilişsel süreçle etkileşime girer - öznitelik-ilişki (OAR) modeli.Problem çözme, beynin belirli bir problem için bir çözüm arayan veya belirli bir hedefe ulaşmak için bir yol bulan bilişsel bir sürecidir.Bir problem nesnesi tanımlandığında, problem çözme, bir dizi çözüm hedefi ile bir dizi alternatif yol arasında bir ilişki bulmak için bellek alanında bir arama süreci olarak algılanabilir.Bu makale hem bilişsel bir model hem de problem çözme sürecinin matematiksel bir modelini sunar.Beynin bilişsel yapıları ve problem çözmenin bilişsel sürecinin arkasındaki içsel bilgi temsil mekanizmaları açıklanmaktadır.Bilişsel süreç resmi olarak gerçek zamanlı süreç cebiri (RTPA) ve kavram cebiri kullanılarak tanımlanır.Bu çalışma, Wang'ın beynin katmanlı referans modeline (LRMB) göre beynin temel mekanizmalarını ve süreçlerini ortaya çıkarmak ve simüle etmek için tasarlanmış bilişsel hesaplama projesinin bir parçasıdır; bu, bilişsel hesaplama ve yeni bilişsel bilgisayarlar için gelecek nesil metodolojilerin geliştirilmesine yol açması beklenmektedir.2008 Elsevier B.V. tarafından yayınlandı."}
{"_id":"f6284d750cf12669ca3bc12a1b485545af776239","text":"Son birkaç yılda, derin öğrenme teknikleri görüntü boyamada önemli gelişmeler sağladı.Bununla birlikte, bu tekniklerin çoğu, genellikle aşırı pürüzsüz ve \/ veya bulanık oldukları için makul yapıları yeniden yapılandırmada başarısız olurlar.Bu makale, ince detaylar sergileyen dolu bölgelerin çoğaltılmasında daha iyi bir iş yapan görüntü boyama için yeni bir yaklaşım geliştirir.EdgeConnect'in iki aşamalı bir dışavurumsal modeli, bir kenar jeneratöründen ve ardından bir görüntü tamamlama ağından oluşur.Kenar jeneratörü, resmin eksik bölgesinin kenarlarını (hem düzenli hem de düzensiz) halüsinasyonlar ve görüntü tamamlama ağı, a priori olarak halüsinasyon görmüş kenarları kullanarak eksik bölgeleri doldurur.Modelimizi CelebA, Places2 ve Paris StreetView gibi kamuya açık veri kümeleri üzerinden uçtan uca değerlendiriyoruz ve mevcut son teknoloji tekniklerini nicel ve nitel olarak üstün performans gösterdiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"04f4679765d2f71576dd77c1b00a2fd92e5c6da4","text":"Mevcut ince taneli sınıflandırma yaklaşımları genellikle ayrımcılığa uygun yerelleştirilmiş özellik gösterimlerini çıkarmak için nesne parçalarının sağlam bir lokalizasyonuna dayanır.Bununla birlikte, kısmen lokalizasyon, görünüm ve pozun büyük varyasyonu nedeniyle zorlu bir görevdir.Bu makalede, önceden eğitilmiş konvolutional sinir ağlarının, mevcut veri kümesindeki ağı gerçekten eğitmeye gerek kalmadan sağlam ve verimli nesne parçası keşfi ve lokalizasyonu için nasıl kullanılabileceğini gösteriyoruz.\"Part Detector Discovery\" (PDD) olarak adlandırılan yaklaşımımız, ağ çıktılarının gradyan haritalarını analiz etmeye ve açıklamalı semantik parçalarla veya sınırlayıcı kutularla uzamsal olarak ilgili aktivasyon merkezlerini bulmaya dayanmaktadır.Bu, sadece CUB2002011 veri setinde mükemmel bir performans elde etmemize izin vermekle kalmaz, aynı zamanda eğitim sırasında test ve yer-gerçek parçaları sırasında belirli bir sınırlayıcı kutu annotasyonu gerektirmeden birlikte tespit ve kuş sınıflandırması yapmak için önceki yaklaşımların aksine.Kod, http:\/\/www.inf-cv.uni-jena.de\/part_ keşfi ve https:\/\/github.com\/cvjena\/PartDetectorDisovery adresinde bulunmaktadır."}
{"_id":"9f3f6a33eb412d508da319bb270112075344abd0","text":"Büyük belge koleksiyonlarından göze çarpan yapıyı modellemek ve çıkarmak için yeni bir olasılıksal teknik önermekteyiz.Kümeleme ve konu modellemede olduğu gibi, amacımız, başka türlü ezici miktarda bilgiye örgütsel bir bakış açısı sağlamaktır.Özellikle belgeler arasındaki ilişkileri ortaya çıkarmak ve sömürmekle ilgileniyoruz.Bu amaçla, farklı iplik setlerinin çıkarılmasına odaklanıyoruz - önemli belgelerin birbirine bağlı, tutarlı zincirleri.Örnek vermek gerekirse, alıntı grafiklerinden araştırma konuları çıkarıyoruz ve haber makalelerinden zaman çizelgeleri oluşturuyoruz.Yöntemimiz oldukça ölçeklenebilir, yaklaşık dört dakikada 30 milyondan fazla kelimeden oluşan bir korpus üzerinde çalışıyor, dinamik bir konu modelinden 75 kat daha hızlı.Son olarak, modelimizden elde edilen sonuçlar, çeşitli metriklere göre insan haber özetlerine daha yakından benzemektedir ve aynı zamanda insan yargıçlar tarafından da tercih edilmektedir."}
{"_id":"057d5f66a873ec80f8ae2603f937b671030035e6","text":"Bu makalede, statik görüntülerdeki nesnelerin dinamiklerini tahmin etmenin zorlu problemini inceliyoruz.Bir görüntüde bir sorgu nesnesi göz önüne alındığında, amacımız, nesnenin üzerinde hareket eden kuvvetler ve bu kuvvetlere yanıt olarak uzun vadeli hareketi açısından fiziksel bir anlayış sağlamaktır.Kuvvetlerin doğrudan ve açık bir şekilde tahmin edilmesi ve nesnelerin tek bir görüntüden hareketi son derece zordur.Newton senaryoları olarak adlandırılan ara fiziksel soyutlamaları tanımlıyoruz ve Newton senaryosunda tek bir görüntüyü bir duruma haritalamayı öğrenen Newton Sinir Ağı'nı (N3) tanıtıyoruz.Değerlendirmelerimiz, yöntemimizin bir sorgu nesnesinin dinamiklerini tek bir görüntüden güvenilir bir şekilde tahmin edebileceğini göstermektedir.Buna ek olarak, yaklaşımımız hız ve kuvvet vektörleri açısından öngörülen dinamikleri destekleyen fiziksel akıl yürütme sağlayabilir.Bu yönde araştırmayı teşvik etmek için, oyun motorları kullanılarak temsil edilen Newton senaryoları ile uyumlu 6000'den fazla video ve zemin gerçeği dinamikleri ile 4500'den fazla hareketsiz görüntü içeren Visual Newtonian Dynamics (VIND) veri kümesini derledik."}
{"_id":"c4f7d2ca3105152e5be77d36add2582977649b1d","text":"Nesnelerin İnterneti (IoT), internete benzersiz olarak tanımlanabilir nesneler eklendiğinde büyümeye devam ediyor.Bu cihazların eklenmesi ve uzaktan bağlanmaları hayatımıza yeni bir verimlilik kattı.Bununla birlikte, bu cihazların güvenliği sorgulanmıştır.Birçoğu güvenli olsa da, saf sayı, güvensiz cihazların küçük bir yüzdesinin bile önemli güvenlik açıkları oluşturabileceği bir ortam yaratır.Bu makale, ortaya çıkan bazı güvenlik açıklarını değerlendirir ve bazı rakamları tehdit ölçeğine koyar."}
{"_id":"8671518a43bc7c9d5446b49640ee8783d5b580d7","text":null}
{"_id":"e5f67b995b09e750bc1a32293d5a528de7f601a9","text":"Modern sistemler giderek karmaşıklaştıkça, mevcut güvenlik uygulamaları sistem güvenliğini yeterince ele almak için etkili metodolojilerden yoksundur.Bu makale, yakın zamanda yayınlanan Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) Özel Yayın 800-160'da tanımlandığı şekilde sistem güvenlik mühendisliği (SSE) süreçlerinin, faaliyetlerinin ve görevlerin uygulanmasına yardımcı olmak için tekrarlanabilir ve özelleştirilebilir bir çerçeve önermektedir.İlk olarak, sistem odaklı güvenlik metodolojilerinin kısa bir araştırması sağlanır.Daha sonra, mühendislik problem alanı için bağlam sağlamak için NIST tanımlı SSE süreçleri arasındaki ilişkilerin incelenmesi yapılır.Bu bulgular, NIST SSE süreçlerinin üç tür sistem (geleneksel BT, siber-fiziksel ve savunma) için önceliklendirmeyi sağlayan yedi sistem-agnostik güvenlik alanına haritalandırılmasını bildirir.Bu somut örnekler, SSE çabalarının uygulanması ve önceliklendirilmesi için daha fazla anlayış sağlar.Bu makalenin amacı, NIST SP 800-160'da tanımlanan 30 sürecin, 111 faaliyetin ve 428 görevin verimli bir şekilde uygulanmasını bildirerek uygulayıcılara yardımcı olmaktır.Özelleştirilebilir çerçeve aracı, geliştiricilerin ihtiyaçlarını karşılamak için işe almaları, değiştirmeleri ve terzilik yapmaları için çevrimiçi olarak mevcuttur."}
{"_id":"1beeb25756ea352634e0c78ed653496a3474925e","text":null}
{"_id":"fac5a9a18157962cff38df6d4ae69f8a7da1cfa8","text":"Bu makalede, küresel harmonikler aydınlatma gösterimini kullanarak keyfi bilinmeyen aydınlatma altında yüz tanıma için iki yeni yöntem önermekteyiz, bu da konu başına sadece bir eğitim görüntüsü ve 3D şekil bilgisi gerektirmez.Yöntemlerimiz, çok çeşitli aydınlatma koşulları altında elde edilen bir dışbükey Lambertian nesnesinin görüntü kümesinin düşük boyutlu doğrusal altuzay ile doğru bir şekilde yaklaşık olabileceğini gösteren sonuca dayanmaktadır.Bu boşluğu tek bir görüntüden kapsayan küresel harmonik temel görüntüleri tahmin etmek için iki yöntem sunuyoruz.İlk yöntemimiz, istatistiksel modeli 2D tabanlı görüntülerin bir koleksiyonuna dayanarak oluşturur.Öğrenilen istatistikleri kullanarak, eğer poz değişimi yoksa, keyfi aydınlatma koşulları altında çekilen tek bir görüntüden küresel harmonik temel görüntüleri tahmin edebileceğimizi gösteriyoruz.İlk yöntemle karşılaştırıldığında, ikinci yöntem, hem pozlar hem de aydınlatmalar boyunca görüntülerden temel görüntüleri kurtarmak için küresel harmonik aydınlatma gösterimini ve insan yüzlerinin 3D morfable modelini birleştirerek istatistiksel modelleri doğrudan 3D boşluklarda inşa eder.Temel görüntüleri tahmin ettikten sonra, her iki yöntem için de aynı tanıma şemasını kullanırız: test yüz resmine en yakın olan temel görüntülerin ağırlıklı bir kombinasyonunun olduğu yüzü tanırız.Birden fazla aydınlatma kaynağı da dahil olmak üzere çok çeşitli aydınlatma koşulları altında, yüksek tanıma oranlarına ulaşan bir dizi deney sunuyoruz.Yöntemlerimiz, çok daha ağır eğitim veri gereksinimlerine sahip olan yöntemlerle karşılaştırılabilir doğruluk seviyelerine ulaşır.İki yöntemin karşılaştırılması da sağlanmaktadır."}
{"_id":"6831db33ea9db905b66b09f476c429f085ebb45f","text":"Bu çalışma, günlük fiziksel aktivitenin değerlendirilmesi için bir üçlü ivmeölçer (TA) ve taşınabilir bir veri işleme biriminin geliştirilmesini açıklamaktadır.TA, ortogonal olarak monte edilmiş üç tek eksenli piezoresistif ivmeölçerden oluşur ve insan vücudu ivmesinin genliğini ve frekans aralıklarını kapsayan ivmeleri kaydetmek için kullanılabilir.Enstrüman ve test-yeniden test deneyleri, TA'nın ofset ve duyarlılığının her ölçüm yönü için eşit olduğunu ve iki ölçüm gününde sabit kaldığını gösterdi.Transvers duyarlılık her ölçüm yönü için önemli ölçüde farklıydı, ancak ivmeölçer çıkışını etkilemedi (ana eksen boyunca hassasiyetin %3'ü).Veri birimi, ivmeölçer çıktısının on-line olarak işlenmesini, sekiz günlük süreler boyunca fiziksel aktivitenin güvenilir bir tahmincisine sağlar.Laboratuvarda standartlaştırılmış faaliyetler sırasında 13 erkek denekte sistemin ön değerlendirmesi, fiziksel aktivite nedeniyle ivmeölçer çıkışı ile enerji harcaması arasında önemli bir ilişki olduğunu gösterdi, fiziksel aktivite için standart referans (r=0.89).Sistemin yetersizlikleri, hareketsiz aktivitelere karşı düşük duyarlılığı ve statik egzersizi kayıt edememesidir.Normal günlük fiziksel aktivitenin ve laboratuvar dışındaki belirli faaliyetlerin değerlendirilmesi için sistemin geçerliliği serbest yaşayan deneklerde incelenmelidir."}
{"_id":"f6cd444c939c0b5c08b07bb35fd694a45e07b97e","text":"Mandallı karşılaştırıcı, hemen hemen tüm analog-dijital dönüştürücü mimarilerinde kullanılmaktadır.Analog giriş sinyalini tam ölçekli bir dijital seviyeye dönüştürmek için olumlu bir geri besleme mekanizması kullanır.Rejenerasyon düğümlerindeki bu tür yüksek voltaj varyasyonları, giriş voltajı - geri tepme gürültüsüne bağlanır.Bu makale, geri tepme gürültüsünü en aza indirmek için mevcut çözümleri gözden geçirir ve iki yenisini önerir.HSPICE simülasyonları tekniklerimizin etkinliğini doğrular."}
{"_id":"043afbd936c95d0e33c4a391365893bd4102f1a7","text":"Büyük derin sinir ağı modelleri son zamanlarda sert görsel tanıma görevlerinde son teknoloji doğruluğunu göstermiştir.Ne yazık ki, bu tür modeller eğitmek için son derece zaman alıcıdır ve büyük miktarda hesaplama döngüsü gerektirir.Dünya çapında performans, ölçeklendirme ve görsel tanıma görevlerinde görev doğruluğu sergileyen bu tür modelleri eğitmek için emtia sunucu makinelerinden oluşan Adam adlı dağıtılmış bir sistemin tasarımını ve uygulanmasını anlatıyoruz.Adam, iş yükü hesaplamasını ve iletişimini optimize eden ve dengeleyen tüm sistem ortak tasarımı ile yüksek verimlilik ve ölçeklenebilirlik elde eder.Performansı artırmak ve ayrıca eğitimli modellerin doğruluğunu artırdığını göstermek için sistem boyunca asinkroni kullanıyoruz.Adam, daha önce mümkün olduğu düşünülenden önemli ölçüde daha verimli ve ölçeklenebilir ve ImageNet 22.000 kategori görüntü sınıflandırma görevinde karşılaştırılabilir bir zamanda büyük bir 2 milyar bağlantı modelini 2 kat daha yüksek bir doğrulukla eğitmek için 30 kat daha az makine kullandı.Ayrıca, görev doğruluğunun daha büyük modellerle geliştiğini de gösteriyoruz.Sonuçlarımız, mevcut eğitim algoritmalarını kullanarak derin öğrenmeye dağıtılmış bir sistem odaklı yaklaşımın takip etmeye değer olduğuna dair zorlayıcı kanıtlar sunmaktadır."}
{"_id":"63d630482d59e83449f73b51c0efb608e662d3ef","text":"Basılı elektronik, gelecekteki Internet-of-things (IoT) konseptindeki kablosuz elektronik etiketler ve sensörler için kabul edilir.Mevcut yazdırılabilir organik ve inorganik yarı iletkenlerin düşük yük taşıyıcı hareketliliğinin bir sonucu olarak, basılı doğrultucuların operasyonel frekansı, cep telefonları ve basılı e-taglar arasında doğrudan iletişim ve güç sağlamak için yeterince yüksek değildir.Burada, 1.6 GHz'e kadar çalışan tamamen basılmış bir diyot bildiriyoruz.Si ve NbSi2 parçacıklarının iki istiflenmiş katmanına dayanan cihaz, düşük sıcaklıkta ve ortam atmosferinde esnek bir substrat üzerinde üretilmektedir.Si mikroparçacıklarının yüksek yük taşıyıcı hareketliliği, şarj enjeksiyonu sınırlı rejiminde cihaz operasyonunun gerçekleşmesine izin verir.Elde edilen cihaz yığınındaki oksit katmanlarının asimetrisi, tünelleme akımının düzeltilmesine yol açar.Basılı diyotlar antenler ve elektrokromik ekranlarla birleşerek tamamen basılmış bir e-tag oluşturdular.Ekranı güncellemek için Global System for Mobile Communications cep telefonundan toplanan sinyal kullanıldı.Bulgularımız, IoT uygulamaları içindeki basılı elektronikler için yeni bir iletişim yolu göstermektedir."}
{"_id":"c15c068ac4b639646a74ad14fc994016f8925901","text":"A-Si:H TFT'ler geleneksel olarak arka plan dizilerinde aktif matris ekranları için ve bazen esnek ekranlara ve sürücülere odaklanan mevcut çabalarla sıra veya sütun sürücü elektroniğinde kullanılır.Bu kağıt, esnek paslanmaz çelik ve plastik substratlarda a-Si:H TFT'ler için standart bir hücre kütüphanesi tasarlayarak esnek elektronikleri karmaşık dijital devrelere genişletir.Standart hücre kütüphanesi, standart bir hücre yeri ve rota aracıyla düzen otomasyonuna olanak tanır, görüntü işlevselliğini artırmak için arka plandaki a-Si:H dijital devrelerin düzenini önemli ölçüde hızlandırır.Sadece n kanallı transistörler mevcut olduğundan, kapılar iyi çıkış voltajı salınımları sağlamak için bir bootstrap çekme ağı ile tasarlanmıştır.Geliştirilen kütüphane 7 kapıdan oluşmaktadır: 5 kombine kapı (Inverter, NAND2, NOR2, NOR3 ve MUX2) ve 2 ardışık kapı (latch ve 'D' flip-flop).Test yapıları, standart hücrelerin gecikmesine karşı fan-out'u deneysel olarak karakterize etmek için üretilmiştir.Düzenden elektrik bağlantılarının otomatik olarak çıkarılması, şematik (LVS) karşı düzeni sağlamak, alt kapı a-Si:H TFT'ler için mevcut araç paketine de dahil edilmiştir.Standart hücre kütüphanesinin tanımlandığını göstermek için 3 bitlik bir sayaç tasarlandı, üretildi ve test edildi."}
{"_id":"d1bf0962711517cff15205b1844d6b8d625ca7da","text":"Sosyal girişimcilik, bir uygulama ve bilimsel araştırma alanı olarak, farklı yönetim ve işletme araştırma alanlarından gelen kavramları ve varsayımları sorgulamak, sorgulamak ve yeniden düşünmek için benzersiz bir fırsat sunar.Bu makale, sosyal girişimciliği sosyal değişimi katalize eden ve önemli sosyal ihtiyaçları girişimciler için doğrudan finansal faydaların egemen olmadığı bir şekilde ele alan bir süreç olarak ortaya koymaktadır.Sosyal girişimcilik, ekonomik değeri yakalamaya karşı sosyal değer ve gelişimi teşvik etmeye verilen nispeten daha yüksek öncelikte diğer girişimcilik biçimlerinden farklı olarak görülmektedir.Gelecekteki araştırmaları teşvik etmek için yazarlar, sosyal girişimcilik çalışması için teorik perspektifler arasında bir bağlantı olarak gömülülük kavramını tanıtmaktadır.# 2005 Elsevier Inc. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"58461d01e8b6bd177d26ee17f9cf332cb8ca286a","text":"Çoklu iletim antenleri kullanarak Rayleigh solma kanalları üzerinden iletişim için yeni bir paradigma olan uzay-zaman blok kodlamasını tanıtıyoruz.Veriler bir uzay-zaman blok kodu kullanılarak kodlanır ve kodlanan veri, eşzamanlı olarak iletilen antenler kullanılarak iletilen bölünmüş inton akışlarıdır.Her alıcı antende alınan sinyal, gürültü tarafından rahatsız edilen n iletilen sinyallerin doğrusal bir süperpozisyonudur.Maksimum benzerlik kod çözme, eklem tespiti yerine farklı antenlerden iletilen sinyallerin ayrıştırılması yoluyla basit bir şekilde elde edilir.Bu, uzay-zaman blok kodunun ortogonal yapısını kullanır ve sadece alıcıdaki doğrusal işleme dayanan maksimum benzerlik kod çözme algoritması verir.Uzay-zaman blok kodları, basit bir kod çözme algoritmasına sahip olmanın kısıtlamasına bağlı olarak belirli bir sayıda iletim ve alıcı anten için maksimum çeşitlilik sırasını elde etmek için tasarlanmıştır.Ortogonal tasarımların klasik matematiksel çerçevesi uzay-zaman blok kodları oluşturmak için uygulanır.Bu şekilde inşa edilen uzay-zaman blok kodlarının sadece birkaç sporadik n değeri için var olduğu gösterilmiştir.Daha sonra, ortogonal tasarımların bir genellemesinin, herhangi bir sayıda iletim anteni için hem gerçek hem de karmaşık takımyıldızlar için uzay-zaman blok kodları sağladığı gösterilmiştir.Bu kodlar, PAM gibi herhangi bir keyfi gerçek takımyıldızı kullanarak herhangi bir sayıda iletim anteni için mümkün olan maksimum iletim hızını elde eder.PSK ve QAM gibi keyfi bir karmaşık takımyıldızı için, herhangi bir sayıda iletim anteni için mümkün olan maksimum iletim hızının 1=2'sine ulaşan uzay-zaman blok kodları tasarlanmıştır.İki, üç ve dört iletim anteninin spesifik durumları için, uzay-zaman blok kodları, keyfi karmaşık takımyıldızları kullanarak sırasıyla, hepsi, 3 = 4 ve 3 = 4 maksimum olası iletim hızına ulaşan tasarlanmıştır.Kod çözme gecikmesi ile iletim antenlerinin sayısı arasındaki en iyi takas da hesaplanır ve burada sunulan kodların çoğunun bu anlamda da en uygun olduğu gösterilmiştir."}
{"_id":"25a7b5d2db857cd86692c45d0e5376088f51aa12","text":"Burada RBAC96 modelleri olarak anılan rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC) modelleri ailesi yakın zamanda yazar ve meslektaşları tarafından yayınlandı.Bu makale, bu modellerin geliştirilmesinde önemli kararlar için mantığımızı verir ve dikkate alınan alternatifleri tartışır."}
{"_id":"771b52e7c7d0a4ac8b8ee0cdeed209d1c4114480","text":"Saf işlevsel bir dilde deterministik paralel hesaplama için yeni bir programlama modeli sunuyoruz.Model monadiktir ve açık granülerliğe sahiptir, ancak deterministik ve saf kalırken, çalışma zamanında planlanan veri akışı ağlarının dinamik olarak inşa edilmesine izin verir.Uygulama, şimdiye kadar sadece paralellik sağlamak yerine işlevsel dillerde eşzamanlılığı simüle etmek için kullanılan monodik eşzamanlılığa dayanmaktadır.API'yi semantik özellikleriyle sunuyoruz ve paralel yürütmenin deterministik olduğunu savunuyoruz.Ayrıca, Haskell kütüphanesi olarak uygulanan tam bir iş çalma zamanlayıcısı sunuyoruz ve Haskell'deki mevcut paralel programlama modellerinin yanı sıra en azından performans gösterdiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"29cd61d634786dd3b075eeeb06349a98ea0535c6","text":"AMAÇ Bu çalışma, 6 ila 11 ve 12 ila 16 yaş arasındaki ABD'li çocuklar ve gençler için gıda yetersizliği ve bilişsel, akademik ve psikososyal sonuçlar arasındaki ilişkileri araştırır.YÖNTEMLER Üçüncü Ulusal Sağlık ve Beslenme Muayene Anketi (NHANES III) verileri analiz edildi.Ailenin cevap vereni, ailesinin bazen ya da sık sık yeterli yiyecek alamadığını bildirdiğinde, çocuklar gıda yetersizliği olarak sınıflandırıldı.Gıda yetersizliği ile bilişsel, akademik ve psikososyal önlemler arasındaki ilişkileri genel olarak ve daha sonra daha düşük riskli ve daha yüksek riskli gruplar içinde test etmek için gerileme analizleri yapılmıştır.Gıda yetersizliği için gerileme katsayıları ve oran oranları rapor edilir, yoksulluk durumu ve diğer potansiyel karışıklık faktörleri için ayarlanır.SONUÇLAR Karışık değişkenlere uyum sağladıktan sonra, 6 ila 11 yaşındaki gıda yetersizliği olan çocukların aritmetik puanları önemli ölçüde daha düşüktü ve bir notu tekrarlama olasılığı daha yüksekti, bir psikolog gördü ve diğer çocuklarla iyi geçinmekte zorlandı.Gıda yetersizliği çeken gençlerin bir psikolog görmeleri, okuldan uzaklaştırılmaları ve diğer çocuklarla geçinmekte zorluk çekmeleri daha muhtemeldi.Daha ileri analizler çocukları daha düşük riskli ve daha yüksek riskli gruplara ayırdı.Gıda yetersizliği ile çocuk sonuçları arasındaki ilişkiler risk seviyesine göre değişmektedir.Sonuçlar, olumsuz akademik ve psikososyal sonuçların aile düzeyindeki gıda yetersizliği ile ilişkili olduğunu ve Amerikan ailelerinin gıda güvenliğini artırmak için halk sağlığı çabalarına destek sağladığını göstermektedir."}
{"_id":"001ffbeb63dfa6d52e9379dae46e68aea2d9407e","text":null}
{"_id":"7e383307edacb0bb53e57772fdc1ffa2825eba91","text":"Gerçek dünyadaki uygulamalardaki birçok sorun, istatistiksel olarak ilişkili olan birkaç rastgele değişkenin tahmin edilmesini içerir.Markov rastgele alanları (MRFs), bu tür bağımlılıkları kodlamak için harika bir matematiksel araçtır.Bu makalenin amacı, MRF'leri, çıktı rastgele değişkenleri arasındaki bağımlılıkları dikkate alarak karmaşık temsilleri tahmin etmek için derin öğrenme ile birleştirmektir.Bu hedefe doğru, yapılandırılmış modelleri MRF potansiyellerini oluşturan derin özelliklerle birlikte öğrenebilen bir eğitim algoritması sunuyoruz.Yaklaşımımız, öğrenmeyi ve çıkarımları harmanladığı ve GPU hızlandırmasını kullandığı için verimlidir.Algoritmamızın, gürültülü görüntülerden gelen kelimeleri tahmin etme görevlerinin yanı sıra Flickr fotoğraflarının etiketlenmesindeki etkinliğini gösteriyoruz.Derin özelliklerin ve MRF parametrelerinin ortak öğrenilmesinin önemli performans kazanımlarıyla sonuçlandığını gösteriyoruz."}
{"_id":"444b9f2fff2132251a43dc4a4f8bd213e7763634","text":"Amaç: Amacımız, yazılım mühendisliğinin kanıta dayalı bir yaklaşımdan nasıl yararlanabileceğini tanımlamak ve yaklaşımla ilişkili potansiyel zorlukları tanımlamaktır. Metod: Kanıta dayalı tıbbı (EBM) destekleyen organizasyon ve teknik altyapıyı yazılım mühendisliğindeki durumla karşılaştırdık.Yazılım mühendisliğine özgü faktörlerin etkisini düşündük (yani.beceri faktörü ve yaşam döngüsü faktörü) kanıta dayalı yazılım mühendisliği (EBSE) uygulama yeteneğimize sahip olacaktır.Sonuçlar: EBSE, birçok farklı paydaş grubunun ihtiyaçlarını desteklemek amacıyla araştırma sonuçlarının entegrasyonunu teşvik ederek bir dizi fayda vaat ediyor.Bununla birlikte, şu anda EBSE'nin yaygın olarak benimsenmesi için gerekli altyapıya sahip değiliz. Beceri faktörü, yazılım mühendisliği deneylerinin özne ve deneyci önyargısına karşı savunmasız olduğu anlamına gelir.Yaşam döngüsü faktörü, teknolojilerin konuşlandırıldıktan sonra nasıl davranacağını belirlemenin zor olduğu anlamına gelir.Sonuçlar: Yazılım mühendisliği, yazılım mühendisliğinin doğasından kaynaklanan belirli sorunları ele alması koşuluyla, kanıt yaklaşımından ne kadar yararlanabileceğinin kullanılmasından yararlanacaktır."}
{"_id":"cf234668399ff2d7e5e5a54039907b0fa7cf36d3","text":"Üç boyutlu el hareketi tanıma, bilgisayar görüşü, desen tanıma ve insan-bilgisayar etkileşiminde artan araştırma ilgilerini çekmiştir.Ortaya çıkan derinlik sensörleri, geleneksel kameralarla 2D etki alanında ciddi şekilde sınırlı olan çeşitli el hareketi tanıma yaklaşımlarına ve uygulamalarına büyük ölçüde ilham verdi.Bu makale, 3D derinlik sensörleri kullanarak el hareketi tanıma ile ilgili bazı yeni çalışmaların bir anketini sunmaktadır.İlk olarak bu alanda yaygın olarak kullanılan ticari derinlik sensörlerini ve kamu veri setlerini gözden geçiriyoruz.Ardından, 3D el hareketi tanıma için son teknoloji araştırmasını dört açıdan gözden geçiriyoruz: 1) 3D el modellemesi; 2) statik el hareketi tanıma; 3) el yörüngesi hareketi tanıma; ve 4) sürekli el hareketi tanıma.3D el hareketi tanıma yaklaşımlarına vurgu yaparken, ilgili uygulamalar ve tipik sistemler de uygulayıcılar için kısaca özetlenmiştir."}
{"_id":"33da83b54410af11d0cd18fd07c74e1a99f67e84","text":"Tamamen denetlenmiş bir şekilde eğitilmiş derin bir evrişim ağının aktivasyonundan çıkarılan özelliklerin, büyük, sabit bir nesne tanıma görevi setinde yeni jenerik görevlere yeniden tasarlanıp tasarlanamayacağını değerlendiririz.Genel görevlerimiz orijinal olarak eğitilmiş görevlerden önemli ölçüde farklı olabilir ve geleneksel olarak derin bir mimariyi yeni görevlere eğitmek veya uyarlamak için yetersiz etiketlenmiş veya etiketlenmemiş veriler olabilir.Derin evrişimsel özelliklerin anlamsal kümelenmesini, sahne tanıma, alan uyarlaması ve ince taneli tanıma zorlukları da dahil olmak üzere çeşitli görevlerle ilgili olarak araştırıyor ve görselleştiriyoruz.Sabit bir özelliği tanımlamak için çeşitli ağ seviyelerine güvenmenin etkinliğini karşılaştırıyoruz ve birkaç önemli vizyon zorluğunda son teknolojiden önemli ölçüde daha iyi performans gösteren yeni sonuçlar bildiriyoruz.Bu derin evrişimsel aktivasyon özelliklerinin açık kaynaklı bir uygulaması olan DeCAF'ı, görme araştırmacılarının bir dizi görsel konsept öğrenme paradigması boyunca derin temsillerle deney yapabilmelerini sağlamak için tüm ilişkili ağ parametreleriyle birlikte serbest bırakıyoruz."}
{"_id":"b6011390c08d7982bdaecb60822e72ed7c751ea4","text":null}
{"_id":"609ab78579f2f51e4677715c32d3370899bfd3a7","text":"JSTOR arşivini kullanmanız, http:\/\/www.jstor.org\/about\/terms.html adresinde bulunan JSTOR'un Kullanım Şartlarını ve Koşullarını kabul ettiğinizi gösterir.JSTOR'un Kullanım Şartları ve Koşulları, kısmen, önceden izin almadığınız sürece, bir joumal veya birden fazla makale kopyasının tüm bir sayısını indirmeyebileceğinizi ve JSTOR arşivindeki içeriği yalnızca kişisel, ticari olmayan kullanımınız için kullanabileceğinizi sağlar."}
{"_id":"7abeaf172af1129556ee8b3fcbb2139172e50bdf","text":"JSTOR arşivini kullanmanız, http:\/\/www.jstor.org\/page\/info\/about\/policies\/terms.jsp adresinde bulunan JSTOR'un Kullanım Şartlarını ve Koşullarını kabul ettiğinizi gösterir.JSTOR'un Kullanım Şartları ve Koşulları, kısmen, önceden izin almadığınız sürece, bir derginin tüm sayısını veya makalelerin birden fazla kopyasını indiremezsiniz ve JSTOR arşivindeki içeriği yalnızca kişisel, ticari olmayan kullanımınız için kullanabilirsiniz."}
{"_id":"93dbcdc45336f4d26575e8273b3d70f7a1a260b2","text":"Bilgi sistemleri alanı, günlük sosyo-ekonomik yaşamda bilgi teknolojisinin merkeziliği üzerine kurulmuştur.Yine de, son on yılda Bilgi Sistemleri Araştırma (ISR) 'da yayınlanan makalelerin tam setinin gözden geçirilmesinden yola çıkarak, alanın temel konu olan bilgi teknolojisi (IT) eserini derinden meşgul etmediğini savunuyoruz.Bunun yerine, IS araştırmacılarının içeriğe merkezi teorik önem verme eğiliminde olduklarını (bazı genellikle belirtilmemiş teknolojilerin çalıştığı görüldüğü), eserin ayrık işlem yeteneklerini ( bağlamından veya kullanımından ayrı olarak) veya bağımlı değişkeni (teknoloji geliştirildikçe, uygulandıkça ve kullanıldıkça etkilendiği veya değiştirildiği varsayılan) buluyoruz.BT eserinin kendisi gözden kaybolma, kabul edilme veya inşa edildikten ve kurulduktan sonra sorunsuz olduğu varsayılmaktadır.Bulgularımızın sonuçlarını tartıştıktan sonra, teknolojiyi etkileri, bağlamı ve yetenekleri kadar ciddiye almaya başlayan IS alanı için bir araştırma yönü önermekteyiz.Özellikle, IS araştırmacılarının özellikle BT eserleri hakkında teoriler oluşturmaya başlamalarını ve daha sonra bu teorileri açıkça çalışmalarına dahil etmelerini öneriyoruz.Böyle bir araştırma yönünün, IS araştırmasının, her yerde bulunan, birbirine bağımlı ve ortaya çıkan bilgi teknolojileri ile giderek artan bir şekilde boğulan bir dünyanın anlaşılmasına önemli bir katkıda bulunması durumunda kritik olduğuna inanıyoruz.(Bilgi Sistemleri Araştırması; Bilgi Teknolojisi; Bilişim Araştırması; Bilişim Teorisi; Teknolojik Eserler; Teknoloji Değişimi)"}
{"_id":"bc5e20c9e950a5dcedbe1caacc39afe097e3a6b0","text":"Genellenebilirlik, araştırma yapan ve kullananlar için büyük bir endişe kaynağıdır.İstatistiksel, örneklemeye dayalı genellenebilirlik iyi bilinmektedir, ancak metodolojistler uzun süredir istatistikselin ötesinde genellenebilirlik kavramlarının farkındadır.Bu makalenin amacı, doğasını eleştirel bir şekilde inceleyerek, kullanımını ve yanlış kullanımını göstererek ve farklı biçimlerini sınıflandırmak için bir çerçeve sunarak genelleştirilebilirlik kavramını açıklığa kavuşturmaktır.Çerçeve, farklı formları ampirik ve teorik ifade türleri arasındaki ayrımla tanımlanan dört tip halinde düzenler.Bir yandan, çerçeve, istatistiksel, örnekleme tabanlı genellenebilirliğin meşru olduğu sınırları onaylar.Öte yandan, çerçeve, bilgi sistemleri ve diğer alanlardaki araştırmacıların genellenebilirlik iddiasını doğru bir şekilde ortaya koyabilecekleri ve dolayısıyla daha geniş bir alakaya sahip olabilecekleri yolları gösterir, hatta araştırmaları örnekleme tabanlı araştırma sınırlarının dışına düştüğünde bile.(Araştırma Metodolojisi; Pozitivist Araştırma; Yorumlayıcı Araştırma; Kantitatif Araştırma; Niteliksel Araştırma; Vaka Çalışmaları; Araştırma Tasarımı; Genellenebilirlik)"}
{"_id":"2e5f2b57f4c476dd69dc22ccdf547e48f40a994c","text":null}
{"_id":"14b5e8ba23860f440ea83ed4770e662b2a111119","text":"Büyük Convolutional Network modelleri son zamanlarda ImageNet kriteri üzerinde etkileyici sınıflandırma performansı göstermiştir (Krizhevsky et al., 2012).Bununla birlikte, neden bu kadar iyi performans gösterdiklerine veya nasıl geliştirilebileceğine dair net bir anlayış yoktur.Bu yazıda her iki konuyu da ele alıyoruz.Ara özellik katmanlarının işlevi ve sınıflandırıcının işleyişi hakkında fikir veren yeni bir görselleştirme tekniği tanıtıyoruz.Tanısal bir rolde kullanılan bu görselleştirmeler, Krizhevsky ve ark.'dan daha iyi performans gösteren model mimarileri bulmamızı sağlıyor.ImageNet sınıflandırma kriterinde.Ayrıca farklı model katmanlarından performans katkısını keşfetmek için bir ablasyon çalışması gerçekleştiriyoruz.ImageNet modelimizi diğer veri kümelerine iyi genelleştiriyoruz: softmax sınıflandırıcı yeniden eğitildiğinde, Caltech-101 ve Caltech-256 veri kümelerindeki mevcut son teknoloji sonuçlarını ikna edici bir şekilde yener."}
{"_id":"424561d8585ff8ebce7d5d07de8dbf7aae5e7270","text":"Son teknoloji ürünü nesne tespit ağları, nesne konumlarını hipotezlemek için bölge öneri algoritmalarına bağlıdır.SPPnet xref ref-type=\"bibr\" rid=\"ref1\">[1]\/xref> ve Fast R-CNN xref ref-type=\"bibr\" rid=\"ref2\">[2]\/xref> gibi gelişmeler, bölge öneri hesaplamasını darboğaz olarak ortaya çıkararak bu tespit ağlarının çalışma süresini azaltmıştır.Bu çalışmada, tam görüntü convolutional özelliklerini algılama ağıyla paylaşan ve böylece neredeyse maliyetsiz bölge tekliflerini sağlayan bir italic>Region Proposal Network\/italic> (RPN) tanıtıyoruz.Bir RPN, eş zamanlı olarak her pozisyonda nesne sınırlarını ve nesnelik puanlarını öngören tam bir konvolüsyonel ağdır.RPN, Fast R-CNN tarafından tespit için kullanılan yüksek kaliteli bölge önerileri üretmek için uçtan uca eğitilmiştir.RPN ve Fast R-CNN'yi, evrişimsel özelliklerini paylaşarak tek bir ağda daha da birleştiriyoruz - sinir ağlarının son zamanlarda popüler olan terminolojisini 'dikkat' mekanizmalarıyla kullanarak, RPN bileşeni birleşik ağa nereye bakacağını söylüyor.Çok derin VGG-16 modeli için xref ref-type=\"bibr\" rid=\"ref3\">[3]\/xref> , algılama sistemimiz bir GPU'da 5 fps (italic>tüm adımlar dahil\/italic>) kare oranına sahipken, PASCAL VOC 2007, 2012 ve MSCO veri kümelerinde görüntü başına sadece 300 teklif ile son teknoloji ürünü nesne algılama doğruluğu elde edilir.ILSVRC ve COCO 2015 yarışmalarında, Faster R-CNN ve RPN, birkaç parçada birinci sıra kazanan girişlerin temelleridir.Kod halka açık hale getirildi."}
{"_id":"cddb9e0effbc56594049c9e7d788b0df2247b1e5","text":null}
{"_id":"7908a8d73c9164ddfa6eb3f355494dfc849dc98f","text":"Bu makalede, orijinal normal Dijkstra algoritmasından [1] yeni bir Dijkstra algoritmasını doğaçlama bir Dijkstra olarak doğrulamak için matematiksel hesaplamaya doğru giden çabalar kısaca verilmiştir.Bu doğaçlama Dijkstra'nın sonucu, yangın söndürme biriminin tam olarak yangının yerine ulaşması için en kısa yolu bulmak için kullanıldı.Fikir, iki eşit yol varken, dönüşlerin yol üzerindeki etkisine bağlıdır, dönüşlerin daha fazla sayıda geçmesi daha fazla zaman alır ve daha az sayıda dönüşlerin geçmesi daha az zaman alır.Bu senaryoyu pratik olarak uygulamak için güney Hartum'da küçük bir gerçek alan alıyoruz.Sonuç, Geo-Dijkstra gibi yangınla mücadele için Geliştirilmiş Dijkstra algoritmasında metodolojimizi kanıtlayan ve doğrulayan güçlü bir gerekçe sunar.Ayrıca, yukarıda belirtilen algoritmaların değerlendirilmesinde çok umut verici ve gerçekçi sonuçlar elde edilmiştir."}
{"_id":"0fccd6c005fc60153afa8d454e056e80cca3102e","text":"Ağ güvenliği teknolojisi, hükümet ve endüstri bilişim altyapısını korumada çok önemli hale geldi.Modern saldırı tespit uygulamaları karmaşık gereksinimlerle karşı karşıyadır; güvenilir, genişletilebilir, yönetilmesi kolay ve düşük bakım maliyetine sahip olmaları gerekir.Son yıllarda, makine öğrenimine dayalı saldırı tespit sistemleri, yüksek doğruluk, yeni saldırı türlerine iyi genelleme ve değişen bir ortamda sağlam davranışlar göstermiştir.Bu çalışma, yapay sinir ağları ve destek vektör makinesi de dahil olmak üzere saldırı tespit sistemindeki makine öğrenme yöntemlerinin verimliliğini, gelecekte saldırı tespit sistemi kurmak için referans sağlama umuduyla karşılaştırmayı amaçlamaktadır.Makine öğrenimine dayalı saldırı dedektörlerindeki diğer ilgili çalışmalarla karşılaştırıldığında, her ölçüm için normal verilerin farklı oranlarını örnekleyerek ortalama değeri hesaplamayı teklif ediyoruz, bu da gerçek dünyadaki gözlem verileri için daha iyi bir doğruluk oranına ulaşmamıza yol açıyor.4 saldırı tipi için doğruluğu, algılama oranını, yanlış alarm oranını karşılaştırıyoruz.KDD-cup saldırı tespit kriteri veri kümesi üzerindeki kapsamlı deneysel sonuçlar, önerilen yaklaşımın, özellikle U2R ve U2L tipi saldırılar için KDD Winner'dan daha yüksek performans sağladığını göstermektedir."}
{"_id":"86ab4cae682fbd49c5a5bedb630e5a40fa7529f6","text":"Elle yazılmış sayısal tanıma için arka propaganda ağlarının bir uygulamasını sunuyoruz.Verilerin asgari ön işlemesi gerekiyordu, ancak ağın mimarisi son derece kısıtlandı ve özellikle görev için tasarlandı.Ağın girişi, izole edilmiş basamakların normalleştirilmiş görüntülerinden oluşur.Yöntemin % 1 hata oranı ve ABD tarafından sağlanan posta kodu basamaklarında yaklaşık % 9 reddetme oranı vardır.Posta Servisi."}
{"_id":"3c5ba48d25fbe24691ed060fa8f2099cc9eba14f","text":"Yüz tanımada (FR) derin öğrenme ile elde edilen ilerlemeye rağmen, giderek daha fazla insan ırksal önyargının gerçekçi FR sistemlerinde performansı açıkça düşürdüğünü buluyor.Mevcut eğitim ve test veritabanlarının neredeyse Kafkas deneklerden oluştuğu gerçeğiyle karşı karşıya kalan, ırksal önyargıyı değerlendirmek için hala bağımsız test veritabanları ve hatta bunu azaltmak için eğitim veritabanları ve yöntemleri yoktur.Bu haksız konuları fethetmeye yönelik araştırmayı kolaylaştırmak için, bu makale iki önemli kullanım alanı olan Irksal Yüzler in-the-Wild (RFW) veritabanı adı verilen yeni bir veri kümesine katkıda bulunur: 1) ırksal önyargı testi: Kafkas, Asya, Hint ve Afrika olmak üzere dört test alt kümesi inşa edilir ve her biri yüz doğrulaması için 6000 görüntü çiftine sahip yaklaşık 3000 birey içerir, 2) ırksal önyargı azaltma: Kafkasyalılarla etiketli bir eğitim alt kümesi ve üç etiketsiz eğitim alt kümesi.Hepimiz biliyoruz ki RFW, FR algoritmalarında ırksal önyargıyı ölçmek için ilk veritabanıdır.Farklı ırklar arasında alan boşluğunun varlığını ve FR algoritmalarında ırksal önyargının varlığını kanıtladıktan sonra, alan boşluğunu köprülemek için derin bir bilgi maksimizasyonu adaptasyon ağı (IMAN) daha ileri sürüyoruz ve kapsamlı deneyler ırksal önyargının algoritmamız tarafından daraltılabileceğini gösteriyor."}
{"_id":"0f9b608cd19afeb083e0244df4cd0db1a00e029b","text":"Bir dizi eğitim örneğinden rastgele elds oluşturmak için bir teknik sunuyoruz.Öğrenme paradigması, giderek daha büyük altgraflar tarafından desteklenen potansiyel işlevlere veya özelliklere izin vererek giderek daha karmaşık eldler oluşturur.Her bir özellik, model ile eğitim verilerinin ampirik dağılımı arasındaki Kullback-Leibler farklılaşmasını en aza indirerek eğitilen bir ağırlığa sahiptir.Açgözlü bir algoritma, özelliklerin eld'e aşamalı olarak nasıl eklendiğini belirler ve ağırlıkların optimal değerlerini tahmin etmek için yineleyici bir ölçeklendirme algoritması kullanılır.Bu gazetede tanıtılan rastgele eld modelleri ve teknikleri, altta yatan rastgele eldlerin Markovian olmadığı ve tahmin edilmesi gereken çok sayıda parametreye sahip olduğu için bilgisayar görme edebiyatının çoğuna ortak olanlardan.Karar ağaçları ve Boltzmann makineleri de dahil olmak üzere diğer öğrenme yaklaşımlarıyla ilişkiler verilmektedir.Yöntemin bir gösterimi olarak, doğal dil işlemede otomatik kelime classi katyonu sorununa uygulanmasını tanımlıyoruz."}
{"_id":"5a0e84b72d161ce978bba66bfb0e337b80ea1708","text":"RFID'ler Nesnelerin İnterneti'nin hayati bir bileşeni olarak ortaya çıkmaktadır.2012 yılında, ekipmanları bulmak, uyuşturucuları izlemek, perakende mallarını etiketlemek vb. için milyarlarca RFID konuşlandırıldı.Bununla birlikte, mevcut RFID sistemleri, etiketli bir nesnenin yalnızca radyo aralığında (on metreye kadar olabilen) olup olmadığını belirleyebilir, ancak tam yerini belirleyemez.Bu sınırlamayı ele almak için önceki öneriler bir görüş çizgisi modeline dayanır ve bu nedenle gerçek dünyadaki dağıtımlarda tipik olan çoklu yol etkileri veya görüş çizgisi olmayanlarla karşı karşıya kaldıklarında kötü performans gösterir.Bu makale, çoklu yol ve görüş çizgisi olmayan senaryolara dayanıklı ilk ince taneli RFID konumlandırma sistemini tanıtıyor.Multipath'ı zararlı olarak gören geçmiş çalışmaların aksine, tasarımımız RFID'leri doğru bir şekilde bulmak için multipath'i kullanır.Tasarımımızın altında yatan sezgi, yakınlardaki RFID'lerin benzer bir çoklu yol ortamı (örneğin, çevredeki reflektörler) yaşaması ve böylece benzer çoklu yol profilleri sergilemesidir.Anten hareketi ile oluşturulan sentetik diyafram radarı (SAR) kullanarak bu çoklu yol profillerini yakalar ve çıkarırız.Daha sonra bir etiketin konumunu belirlemek için dinamik zaman eğrileme (DTW) tekniklerini uyarlıyoruz.USRP yazılım radyolarını kullanarak tasarımımızın bir prototipini yaptık.Üniversite kütüphanemizde 200 ticari RFID dağıtımından elde edilen sonuçlar, yeni tasarımın yanlış yerleştirilmiş kitapları 11  cm'lik bir medyan doğrulukla bulabileceğini göstermektedir."}
{"_id":"ddedb83a585a53c8cd6f3277cdeaa367b526173f","text":null}
{"_id":"79fe72080be951cf096524fd54c33402387c8e8f","text":"Kripto para kavramı, araştırma literatüründeki unutulmuş fikirlerden oluşturulmuştur."}
{"_id":"691e9e6f09e8a98b6e81c9d9986605d21c56ca21","text":null}
{"_id":"bb9419100e83f9257b1ba1658b95554783a13141","text":"Enerji kıtlığı ve giderek daha ciddi çevre kirliliği nedeniyle, sıfır emisyonlu ve yüksek verimli yakıt hücresi elektrikli araçların (FCEV) geleneksel araçların yerini alması için en potansiyel aday olması bekleniyor.DC \/ DC dönüştürücü, yakıt hücresi (FC) ve FCEV'nin sürücü hattı arasındaki arayüzdür.Geniş FC voltajını uygun bir voltaj seviyesine dönüştürmek için sadece yüksek voltaj kazancına ihtiyaç duymaz, aynı zamanda sistemin güvenilirliğini artırmak için hata toleransı kapasitesine de ihtiyaç duyar.Bu nedenle, yüzen interleaved boost konvertörleri (FIBC) en uygun seçim gibi görünmektedir.Bu topolojiye rağmen, güç anahtarı açık devre arızası (OCF) durumunda uygun kontrol şemasının etkisi altında kesintisiz çalışmaya devam edebilir, bozulmuş modda çalışmak bileşen stresi ve giriş akımı dalgalanması üzerinde olumsuz etkilere sahiptir.Bu nedenle, bu makale, dc otobüs voltajı sabitini korumak ve bu istenmeyen etkilerin kapsamlı teorik analizini ve simülasyon doğrulamasını göstermek için etkili bir kontrolör tasarlamayı amaçlamaktadır."}
{"_id":"ede851351f658426e77c72e7d1989dda970c995a","text":"Bu makale ultra geniş bant ultra kompakt Butler Matrix tasarım şeması sunuyor.Tasarım, önemli boyut azaltma için istiflenmiş transformatör tabanlı kuplörler ve topaklanmış LC -ağ faz değiştiricileri kullanır.Kavram ispatı tasarımı olarak, standart 130nm toplu CMOS işleminde 2.0 GHz'lik bir merkez frekansında 44 Butler Matrix uygulanır.CMOS'ta rapor edilen tam entegre 2.0 GHz 4  4 Butler Matrix tasarımlarıyla karşılaştırıldığında, önerilen tasarım, en düşük ekleme kaybı olan 1.10dB'yi, 0.3 dB'lik en küçük genlik uyumsuzluğunu,% 34.6'lık en büyük kesirli bant genişliğini ve 0.635  1.122 mm2'lik en küçük çip çekirdek alanını elde eder.Ölçülen S-parametrelerine dayanarak, Butler Matrix'in dört eşzamanlı elektriksel dizi deseni, 2.0 GHz'de 29,5 dB'lik dizi tepe-çıkış oranına (PNR) ve 1.55 GHz ile 2.50 GHz arasında 15,0 dB'den daha iyi bir değere ulaşır."}
{"_id":"33b04c2ca92aac756b221e96c1d2b4b714cca409","text":"Uzun süreli EKG izleme, EKG sinyallerini sürekli olarak kaydedebilen giyilebilir bir cihazın ihtiyaç duyduğu birçok günlük sağlık durumunda arzu edilir.Bu çalışmada, göğüste veya belde rahatça giyilebilen ampülant EKG izlemesi için giyilebilir bir kalp atış hızı kemeri önerdik.Aktif tekstil elektrotları EKG kaydı için tasarlanmıştır.Ve EKG sinyal koşullandırma devrelerinden oluşan bir pille çalışan devre kartı, vücut hareket algılama için 3 eksenli bir hızlandırıcı, 12 bit AD dönüştürücü, sinyal işleme için bir DSP ve veri depolama için bir SD kart geliştirildi.Sistem ayrıca, kalp atış hızı verilerini görüntülemek için bir spor saatine aktarabilen bir kablosuz iletişim modülü de içerir.Önerilen sistemin göze çarpmayan olduğunu ve günlük aktiviteler sırasında kullanıcı tarafından rahatça giyilebileceğini gösteren deneyler gerçekleştirildi.Belde giyildiğinde, dinlenme ve yürüme durumlarında makul derecede iyi kalitede EKG sinyalleri elde edildi.Önerilen sistem, uzun süreli ampülant EKG izlemesi için umut vadediyor."}
{"_id":"845111f92b5719197a74d20dd0e050c65d4b8635","text":"Su dağıtım sistemlerinden toplanan örnekleme sıklığı ve zaman serisi verilerinin miktarı son yıllarda artmaktadır ve uygun otomatik teknikler uygulanabiliyorsa, özellikle makine öğreniminde sistem bilgisini geliştirme potansiyeline yol açmaktadır.Yenilik (veya anomali) tespiti, büyük miktarda ‘normal’ veriye gömülü yeni veya anormal kalıpların otomatik olarak tanımlanmasını ifade eder.Zaman serisi verileri ile uğraşırken (vektörlere dönüştürülür), bu, birçok normal zaman serisi noktası arasında gömülü anormal olaylar anlamına gelir.Destek vektör makinesi, sınıflandırma ve regresyon için bir araç olarak geliştirilmiş veri güdümlü bir istatistiksel tekniktir.Temel özellikler, Gaussian olmayan hatalar ve aykırılıklarla ilgili istatistiksel sağlamlığı, karar sınırının prensipli bir şekilde seçilmesini ve çekirdek fonksiyonları aracılığıyla açıkça doğrusal olmayan bir algoritma gerektirmeden özellik uzayına doğrusal olmayanlığın getirilmesini içerir.Bu araştırmada, destek vektör regresyonu, su akışı ve basınç zaman serisi verilerinden anomali tespiti için bir öğrenme yöntemi olarak kullanılır.Diğer bilgi kaynakları aracılığıyla toplanan geçmiş olay geçmişleri için hiçbir kullanım yapılmamıştır.Sağlamlığı eğitim hata fonksiyonundan türetilen destek vektör regresyon metodolojisi uygulanır."}
{"_id":"5d9a3036181676e187c9c0ff995d8bed1db3557d","text":"Etki alanı uyarlaması, bilgisayar görüşünde önemli bir gelişmekte olan konudur.Bu makalede, nesne tanıma bağlamında etki alanı kayması ile ilgili ilk çalışmalardan birini sunuyoruz.Belirli bir görsel alanda edinilen nesne modellerini, özellik dağıtımındaki etki alanı kaynaklı değişikliklerin etkisini en aza indiren bir dönüşüm öğrenerek yeni görüntüleme koşullarına adapte eden bir yöntem tanıtıyoruz.Dönüşüm denetimli bir şekilde öğrenilir ve yeni etki alanında etiketli örnek bulunmayan kategorilere uygulanabilir.Değerlendirmemizi nesne tanıma görevlerine odaklarken, geliştirdiğimiz dönüşüm tabanlı uyarlama tekniği geneldir ve görüntü dışı verilere uygulanabilir.Diğer bir katkı, ücretsiz olarak indirilebilen yeni bir çok alanlı nesne veritabanıdır.Metodumuzun, az sayıda veya hiç hedef alan etiketi olmayan ve görüntüleme koşullarında orta ila büyük değişikliklerle kategorilerde tanınırlığı iyileştirme yeteneğini deneysel olarak gösteriyoruz."}
{"_id":"95ded03f3eb9d60b3e3d51931147d5049be4ba5e","text":"Ku bandında çalışan yeniden yapılandırılabilir yansıtıcı antenler bu makalede sunulmaktadır.İlk olarak, polarizasyon dönüm konseptine dayanan yeni bir çok katmanlı birim hücre, yeniden yapılandırılabilir yansıtıcı uygulamalar için gerekli olan tek bitlik faz kaymasını elde etmek için önerilmiştir.Birim hücrenin prensibi, tasarım ve performans kriterlerini doğrulamak için simülasyonlarla birlikte mevcut model ve uzay eşleşme koşulu kullanılarak tartışılmaktadır.Daha sonra, anten uygulamasında birim hücrenin performansını doğrulamak için ofset beslemeli bir konfigürasyon geliştirilmiştir ve polarizasyon dönüşüm özelliği detaylandırılmıştır.Son olarak, 10  10 elementli ofset beslemeli bir reflektarray geliştirildi ve üretildi.Çift kutuplu anten, geniş açılı ışın taramasını gerçekleştirmek için kontrol kodu matrislerini kullanır.Reflektöre tam dalga analizi uygulanır ve ayrıntılı sonuçlar sunulur ve tartışılır.Bu elektronik olarak yönlendirilebilir yansıtıcı anten, geniş çalışma bandı, basit kontrol ve ışın tarama kabiliyeti nedeniyle uydu uygulamaları için önemli bir potansiyele sahiptir."}
{"_id":"318cb91c41307135781a0a01bc9e0b6a6e123b0f","text":"Görsel SLAM sistemlerinin değerlendirilmesi için bir ölçüt oluşturmak amacıyla RGB-D görüntü dizileri ve yer gerçeği kamera yörüngeleri içeren büyük bir veri kümesi sunuyoruz.Veri setimiz, bir Microsoft Kinect sensörünün renk ve derinlik görüntülerini ve kamera pozlarının yer gerçeği yörüngesini içerir.Veriler tam kare hızında (30 Hz) ve sensör çözünürlüğünde (640x480) kaydedildi.Yer gerçeği yörüngesi, sekiz yüksek hızlı izleme kamerasına (100 Hz) sahip yüksek doğruluklu bir hareket yakalama sisteminden elde edildi.Ayrıca, Kinect'ten ivmeölçer verilerini sağlarız.Son olarak, görsel SLAM sistemlerinin tahmini kamera yörüngesinin kalitesini ölçmek için bir değerlendirme kriteri önermekteyiz."}
{"_id":"318ada827c5273a6998cfa84e57801121ce04ddc","text":"HAL, yayınlanmış olsun ya da olmasın, bilimsel araştırma belgelerinin depolanması ve yayılması için çok disiplinli bir açık erişim arşividir.Belgeler Fransa'daki veya yurtdışındaki öğretim ve araştırma kurumlarından veya kamu veya özel araştırma merkezlerinden gelebilir.L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destine au dpt et  la difüzyon de documents scientifiques de niveau recherche, publis ou non, manant des tablissements d'enseignement et de recherche français ou trangers, des ouir pub.Organizasyonel değişimi anlamada örgütsel rutinlerin uygulanması Markus Becker, Nathalie Lazaric, Richard Nelson, Sidney G. Winter"}
{"_id":"327acefe53c09b40ae15bfac9165b5c8f812d158","text":"Bu çalışmada, yazarlar, son 4 on yılda yürütülen liderlik güvenine ilişkin araştırmaların bulgularını ve etkilerini incelediler.İlk olarak, çalışma liderlikte güven ile kilit sonuçlar, öncüller ve korelasyonlar arasındaki birincil ilişkilerin tahminlerini sağlar (k = 106).İkinci olarak, çalışma, yapıyı alternatif liderlik referansları (doğrudan liderlere karşı örgütsel liderlik) ve tanımlarla (güven türleri) belirlemenin liderlik ve sonuçlar ve öncüller arasındaki sistematik olarak farklı ilişkilerle nasıl sonuçlandığını araştırıyor.Doğrudan liderler (örneğin, denetçiler) özellikle önemli bir güven referansı gibi görünmektedir.Son olarak, geniş literatüre parsimoni sağlamak ve liderlik ve işleyişine olan güvenin inşasına dair farklı bakış açılarını netleştirmek için teorik bir çerçeve sunulmaktadır."}
{"_id":"6b8fe767239a34e25e71e99bd8b8a64f8279d7f4","text":"Kültür anlayışı, o kültürdeki bilgi teknolojilerinin ulusal, organizasyonel ve grup da dahil olmak üzere çeşitli seviyelerde incelenmesi için önemlidir ve bilgi teknolojisinin başarılı bir şekilde uygulanmasını ve kullanılmasını etkileyebilir.Kültür, doğrudan veya dolaylı olarak BT'yi etkileyebilecek yönetim süreçlerinde de rol oynar.Kültür, kısmen kültürün çok farklı tanımları ve ölçüleri nedeniyle araştırma yapmak için zorlu bir değişkendir.Bununla birlikte, BT ve kültür ilişkisine ışık tutan geniş bir edebiyat topluluğu ortaya çıkmıştır.Bu makale, BT ve kültür arasındaki bağlantılara ilişkin anlayışımıza dair içgörüler vermek için bu literatürün gözden geçirilmesini sağlamayı amaçlamaktadır.Kültürü kavramsallaştırarak ve BT ve kültürün incelenmesine değere dayalı bir yaklaşımın temelini atarak başlıyoruz.Bu yaklaşımı kullanarak, daha sonra bu geleneksel olarak ayrı iki araştırma akışını kavramsal olarak birbirine bağlayan örgütsel ve kültürler arası BT literatürünün kapsamlı bir incelemesini sunuyoruz.Analizimizden, kültürün BT üzerindeki etkisini, BT'nin kültür üzerindeki etkisini ve BT kültürünü vurgulayan altı BT-kültür araştırması teması geliştiriyoruz.Bu temalara dayanarak, daha sonra bir BT teorisi, değerler ve çatışma geliştiririz.Teoriye dayanarak, üç tür kültürel çatışma ve bu çatışmaların sonuçlarıyla ilgili önermeler geliştiriyoruz.Sonuçta, teori, bu çatışmaların uzlaşmasının değerlerin yeniden yönlendirilmesiyle sonuçlandığını öne sürmektedir.Bu araştırma çizgisinde ortaya konan özel araştırma zorlukları ile bitiriyoruz."}
{"_id":"9f720a880fe4c99557c4bdfe0e3595ea60902055","text":null}
{"_id":"1a8c33f9e51ba01e1cdade7029f96892c7c7087b","text":"Sözcüklerin anlamsal akrabalıklarını hesaplamaya yönelik önceki çalışmalar, anlamlarını soyutlamada temsil etmeye, kelimelerarası yakınlıkları etkili bir şekilde göz ardı etmeye odaklanmıştır.Kelime-kelime-ilişkisini öğrenmek için büyük ölçekli bir veri madenciliği yaklaşımı önermekteyiz, burada ilgili kelimelerin bilinen çiftleri öğrenme sürecine kısıtlamalar getirmektedir.Her bir kelime için, içinde göründüğü bağlamlar göz önüne alındığında bir kelimenin olasılığını en üst düzeye çıkarmaya çalışan düşük boyutlu bir temsil öğreniyoruz.CLEAR olarak adlandırılan yöntemimizin, daha önce yayınlanmış yaklaşımlardan önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiği gösterilmiştir.Önerilen yöntem ilk ilkelere dayanmaktadır ve türetilmiş kelime benzerlikleri üzerinde kısıtlamalar empoze etme esnekliğine sahipken, çeşitli metin korpora türlerini sömürecek kadar geneldir.Ayrıca, bugüne kadarki en büyük veri kümesi olduğuna inandığımız kelime ilişkililik algoritmalarını değerlendirmek için kamuya açık yeni bir etiketli veri seti de sunuyoruz."}
{"_id":"2c90cf37144656775a7f48f70f908f72bdb58ed8","text":"Akıllı dünya, nesnelerin (örneğin saatlerin, cep telefonlarının, bilgisayarların, arabaların, otobüslerin ve trenlerin) insanlara otomatik ve akıllı bir şekilde işbirliği içinde hizmet edebileceği bir çağ olarak öngörülmüştür.Akıllı dünyanın yolunu açan Nesnelerin İnterneti (IoT), akıllı dünyadaki her şeyi birbirine bağlar.Sürdürülebilir bir akıllı dünyaya ulaşarak motive olan bu makale, IoT'nin enerji tüketimini daha da azaltan yeşil IoT ile ilgili çeşitli teknolojileri ve sorunları tartışıyor.Özellikle, öncelikle IoT ve yeşil IoT ile ilgili bir genel bakış gerçekleştirilir.Daha sonra, sıcak yeşil bilgi ve iletişim teknolojileri (ICT'ler) (örneğin, yeşil radyo frekansı tanımlaması, yeşil kablosuz sensör ağı, yeşil bulut bilişimi, yeşil makineden makineye ve yeşil veri merkezi) yeşil IoT'yi etkinleştirerek incelenir ve genel yeşil ICT ilkeleri özetlenir.Ayrıca, yeşil IoT'de yeni bir paradigma olan sensör bulutu hakkındaki en son gelişmeler ve gelecek vizyonu sırasıyla gözden geçirilir ve tanıtılır.Son olarak, gelecekteki araştırma yönleri ve yeşil IoT ile ilgili açık sorunlar sunulmaktadır.Çalışmalarımız, yeşil IoT ve akıllı dünya ile ilgili araştırmalar için aydınlatıcı ve en son rehberlik olmayı hedeflemektedir."}
{"_id":"d7260b8cf64aca3f538080369390490830a1e248","text":"Bu makale, hareket halindeki uygulamalar için düşük maliyetli Ka-bandı Dizi Anteni için çok katmanlı bir anten panelinin ana özelliklerini açıklamaktadır.LOCOMO satcom terminali, trasmit \/ alıcı ve RHCP \/ LHCP anahtarlama özelliğine sahip çift kutuplu düşük profilli bir antene dayanmaktadır."}
{"_id":"ecda3cc93064bb274eecd94d06b47945bb672ca4","text":"Ku bandı, elektronik olarak sabitlenebilir, yüzey dalga kılavuzu (SWG) yapay empedans yüzey antenleri (AISA) radyal bir diziden oluşan polarizasyon kontrolüne sahip, elektronik olarak sabitlenebilir bir holografik anten için bir tasarım sunuyoruz.Anten, SWG'lerin her birine yüzey dalgalarını merkezi bir besleme ağı aracılığıyla başlatarak çalışır.Yüzey dalgası empedansı, varaktörlü empedans yamaları ile elektronik olarak kontrol edilir.Empedans, anteni yükseklik, azimut ve polarizasyonda taramak için ayarlanır.Radyal simetri 360  azimuthal direksiyona izin verir.Önceden kanıtlanmış SWG AISA'lar ile inşa edilirse, -75'den 75'ye kadar olan yüksekliklerde 3 dB'den daha az kazanç varyasyonu ile tarama yapabilir.Polarizasyon, V-Pol, H-Pol, LHCP ve RHCP arasında isteğe bağlı olarak değiştirilebilir."}
{"_id":"31632b27bc8a31b1fbb7867656b8e3ca840376e0","text":"Veri kümeleri büyüdükçe ve analitik algoritmalar daha karmaşık hale geldikçe, analitik başlatan analistlerin tipik iş akışı, tamamlamasını beklemek, sonuçları incelemek ve daha sonra hesaplamayı ayarlanmış parametrelerle yeniden başlatmak birçok gerçek dünya görevi için gerçekçi değildir.Bu makale, bir analistin bir algoritmanın kısmi sonuçlarını kullanılabilir hale geldikçe incelemesini ve ilgi alanlarının alt alanlarına öncelik vermek için algoritmayla etkileşime girmesini sağlayan alternatif bir iş akışı, ilerici görsel analiz sunar.İlerici görsel analitik, analitik algoritmaları anlamlı kısmi sonuçlar üretmek ve hesaplama hızından ödün vermeden analist müdahalesini sağlamak için uyarlamaya bağlıdır.Paradigma aynı zamanda, sürekli rafine edici sonuçları ezici analistler olmadan içerecek ve analitik yönlendirmeyi destekleyen bir analisti desteklemek için etkileşimler sağlayacak bilgi görselleştirme tekniklerini uyarlamaya bağlıdır.Bu makalenin katkıları şunları içerir: ilerici görsel analitik paradigmasının bir açıklaması; ilerici görsel analitik sistemlerinde hem algoritmalar hem de görselleştirmeler için tasarım hedefleri; bir olay dizileri koleksiyonundaki ortak kalıpları analiz etmek için ilerici görsel analitik sistemi (İlerici Görüşler) ve klinik araştırmacılar tarafından elektronik tıbbi kayıtları analiz eden İlerici İçgörülerin ve ilerici görsel analitik paradigmanın bir değerlendirmesi."}
{"_id":"0d57d7cba347c6b8929a04f7391a25398ded096c","text":"Tekrarlayan sinir ağlarının (RNNs) sıkıştırılması sorununu inceliyoruz.Özellikle mobil cihazlarda verimli bir şekilde çalıştırılabilen kompakt ve doğru konuşma tanıma sistemleri inşa etme hedefiyle motive edilen RNN akustik modellerinin sıkıştırılmasına odaklanıyoruz.Bu çalışmada, hem tekrarlayan hem de tekrarlayan olmayan katmanlar arası ağırlık matrislerini ortaklaşa sıkıştıran genel tekrarlayan model sıkıştırması için bir teknik sunuyoruz.Önerilen tekniğin, Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) akustik modelimizin boyutunu, doğrulukta ihmal edilebilir bir kayıpla orijinal boyutunun üçte birine düşürmemizi sağladığını görüyoruz."}
{"_id":"779cbb350c11a5b24a8a17114cff0c26fe3747e6","text":"Abstract Meaning Representation (AMR) için bir ayrıştırıcı sunuyoruz.İngilizce-AMR dönüşümünü string-to-tree, sözdizimi tabanlı makine çevirisi (SBMT) çerçevesinde ele alıyoruz.Bu işi yapmak için AMR yapısını SBMT'nin mekaniğine uygun ve modelleme için kullanışlı bir forma dönüştürüyoruz.AMR'ye özgü bir dil modeli tanıtıyoruz ve semantik kaynaklardan alınan veri ve özellikleri ekliyoruz.Ortaya çıkan AMR ayrıştırıcımız, son teknoloji sonuçlarla önemli ölçüde iyileşir."}
{"_id":"40f6207b722c739c04ba5a41f7b22d472aeb08ec","text":"Hızlı gıdaların ilk görsel veri setini, toplam 4.545 hareketsiz görüntü, 606 stereo çift, hareketten yapı için 303 360 video ve 27 gönüllülerin yeme etkinliklerinin gizlilikle korunan videolarıyla tanıtıyoruz.Bu çalışma, diyet değerlendirmesi için fast food tanıma üzerine yapılan araştırmalarla motive edildi.Veriler, 11 popüler fast food zincirinden 101 gıdanın üç örneğini elde ederek ve hem restoran koşullarında hem de kontrollü bir laboratuvar ortamında görüntü ve videolar yakalayarak toplandı.Veri kümesini, iki standart yaklaşım, renk histogramı ve SIFT özelliklerinin torbasını, ayrımcı bir sınıflandırıcı ile birlikte kullanarak karşılaştırıyoruz.Veri setimiz ve ölçütlerimiz bu alandaki araştırmaları teşvik etmek için tasarlanmıştır ve araştırma topluluğuna serbestçe serbest bırakılacaktır."}
{"_id":"54dd77bd7b904a6a69609c9f3af11b42f654ab5d","text":null}
{"_id":"62f9c50666152cca170619bab5f2b4da17bc15e1","text":"Bu makalede, Derin Convolutional Sinir Ağı'ndan elde edilen özelliğin, geleneksel el yapımı görüntü özellikleri, HoG ve Renk yamaları ile Fisher Vectors ile entegre ederek gıda tanıma doğruluğunu büyük ölçüde artırdığını bildiriyoruz.Deneylerde, şimdiye kadar bildirilen bu veri kümesinin en iyi sınıflandırma doğruluğunu geride bırakan 100 sınıf gıda veri seti olan UEC-FOD100 için en iyi 5 doğruluk olarak %72,26, büyük ölçüde %59,6 doğruluk elde ettik."}
{"_id":"46319a2732e38172d17a3a2f0bb218729a76e4ec","text":"Bu çalışmada, bir dizi küçük ve basit durum değiştirme sensörü kullanarak ev ortamındaki faaliyetleri tanımak için bir sistem tanıtılır.Sensörler, ev ortamlarına hızlı ve her yerde kurulabilen cihazlara \"kaydırmak ve unutmak\" için tasarlanmıştır.Önerilen algılama sistemi, bazen kameralar ve mikrofonlar gibi invaziv olarak algılanan sensörlere bir alternatif sunar.Önceki çalışmalardan farklı olarak, sistem, araştırmacı olmayan yolcularla birden fazla konut ortamında konuşlandırılmıştır.Küçük bir veri kümesi üzerinde yapılan ön sonuçlar, kullanılan değerlendirme kriterlerine bağlı olarak, tuvalet, banyo ve tespit accuracies ile tımar gibi tıbbi profesyonellerin ilgi alanlarını tanımanın mümkün olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"56cf75f8e34284a9f022e9c49d330d3fc3d18862","text":"Dilbilgisi hata düzeltmesi (GEC), yazılı metindeki dilbilgisi hatalarını otomatik olarak düzeltme görevidir.Dilbilgisi hata düzeltmeye yönelik daha önceki girişimler, bir cümlede yalnızca belirli bir hata türünü düzeltmekle sınırlı olan kural tabanlı ve sınıflandırıcı yaklaşımları içerir.Cümleler farklı türlerde birden fazla hata içerebileceğinden, pratik bir hata düzeltme sistemi tüm hataları tespit edebilir ve düzeltebilir.Bu raporda, tüm hata türleri için uçtan uca GEC sistemleri geliştirmek için yanlış İngilizce'yi düzeltmek ve bazı makine çevirisi yaklaşımlarını keşfetmek için bir çeviri görevi olarak GEC'yi araştırıyoruz.İstatistiksel Makine Çevirisi (SMT) ve Sinirsel Makine Çevirisi (NMT) yaklaşımlarını GEC'ye uygularız ve bireysel hatalara odaklanan önceki yöntemlere kıyasla bir cümlede farklı türlerdeki çoklu hataları düzeltebileceklerini gösteririz.Ayrıca makine çevirisi yaklaşımlarının zayıf yönlerini de tartışıyoruz.Son olarak, makine çeviri sistemleri tarafından üretilen hipotezleri yeniden sıralamak için bir aday yeniden sıralama tekniği üzerinde de deneyler yapıyoruz.Regresyon modelleri ile, her aday hipotezi için bir dilbilgisi puanı tahmin etmeye ve puana göre yeniden sıralamaya çalışıyoruz."}
{"_id":"2e60c997eef6a37a8af87659798817d3eae2aa36","text":"Hamiltonian Monte Carlo (HMC) örnekleme yöntemleri, Metropolis-Hastings çerçevesinde yüksek kabul olasılıkları olan uzak önerileri tanımlamak için bir mekanizma sağlar ve devlet alanının standart rastgele yürüyüş tekliflerinden daha verimli bir şekilde araştırılmasını sağlar.Bu tür yöntemlerin popülaritesi son yıllarda önemli ölçüde artmıştır.Bununla birlikte, HMC yöntemlerinin bir sınırlaması, Hamiltonian dinamik sisteminin simülasyonu için gerekli gradyan hesaplamasıdır - bu tür hesaplamalar, büyük bir örneklem boyutu veya akış verilerini içeren problemlerde olanaksızdır.Bunun yerine, verilerin bir alt kümesinden hesaplanan gürültülü bir gradyan tahminine güvenmeliyiz.Bu makalede, böyle bir stokastik gradyan HMC yaklaşımının özelliklerini araştırıyoruz.Şaşırtıcı bir şekilde, stokastik yaklaşımın doğal uygulaması keyfi olarak kötü olabilir.Bu sorunu gidermek için, gürültülü gradyanın etkilerini ortadan kaldıran, istenen hedef dağılımını değişmez dağılım olarak koruyan bir sürtünme terimi ile ikinci derece Langevin dinamiklerini kullanan bir varyant tanıtıyoruz.Simule edilmiş verilerle ilgili sonuçlar teorimizi doğrular.Ayrıca yöntemlerimizi sinir ağları kullanarak bir sınıflandırma görevine ve çevrimiçi Bayesian matrix faktörizasyonuna da uyguluyoruz."}
{"_id":"d257ba76407a13bbfddef211a5e3eb00409dc7b6","text":"Mevcut bilginin artan miktarı ve dağıtılmış ve heterojen doğası veri madenciliği alanında büyük bir etkiye sahiptir.Bu makalede, ana bilgisayar belleğine sığamayan çok büyük, dağıtılmış ve muhtemelen heterojen veritabanları üzerinden öğrenilen özel sınıflandırıcıları verimli bir şekilde entegre etmeyi amaçlayan paralel ve dağıtılmış artırım algoritmaları için bir çerçeve önermekteyiz.Boosting, sınıflandırıcıların seri olarak eğitildiği, önceki sınıflandırıcıların performansına göre uyarlanmış eğitim örneklerinin ağırlıkları ile son derece doğru sınıflandırıcı topluluklarını oluşturmak için popüler bir tekniktir.Paralel arttırıcı algoritmamız, az sayıda işlemci ile sıkı bir şekilde birleştirilmiş paylaşılan bellek sistemleri için tasarlanmıştır ve tek bir işlemciyi yükseltmekten daha az yinelemede maksimum tahmin doğruluğuna ulaşma hedefi vardır.Tüm işlemciler her yükseltme turunda paralel olarak sınıflandırıcıları öğrendikten sonra, tahminlerinin güvenine göre birleştirilirler.Dağıtılmış yükseltme algoritmamız, öncelikle verilerin bir araya getirilemediği birkaç ayrık veri sitesinden öğrenme için önerilmiştir, ancak büyük bir veri kümesinin daha verimli bir analiz için birkaç ayrık alt kümeye bölündüğü paralel öğrenme için de kullanılabilir.Her yükseltme turunda, önerilen yöntem tüm sitelerden sınıflandırıcıları birleştirir ve her sitede bir sınıflandırıcı topluluğu oluşturur.Son sınıflandırıcı, ayrık veri setleri üzerine inşa edilmiş tüm sınıflandırıcı toplulukların bir topluluğu olarak inşa edilmiştir.Birkaç veri setine uygulanan yeni önerilen yöntemler, paralel yükseltmenin standart ardışık yükseltmeden çok daha hızlı bir şekilde aynı veya daha iyi tahmin doğruluğuna ulaşabileceğini göstermiştir.Deneylerden elde edilen sonuçlar, dağıtılmış yükseltmenin standart yükseltme üzerinde karşılaştırılabilir veya biraz geliştirilmiş sınıflandırma doğruluğuna sahip olduğunu, daha küçük veri setleri kullandığından çok daha az bellek ve hesaplama süresi gerektirdiğini de göstermektedir."}
{"_id":"6b7f27cff688d5305c65fbd90ae18f3c6190f762","text":"Generatif Adversarial Nets (GAN'lar) ve Varyational Auto-Encoders (VAE'ler) Gaussian beyaz gürültüsünden etkileyici görüntü nesilleri sağlar, ancak altta yatan matematik iyi anlaşılmamıştır.Sabit gömme operatörünü ters çevirerek derin evrişimli ağ jeneratörlerini hesaplıyoruz.Bu nedenle, bir ayrımcı veya kodlayıcı ile optimize edilmeleri gerekmez.Gömme Lipschitz deformasyonlara süreklidir, böylece jeneratörler giriş beyaz gürültü vektörleri arasındaki doğrusal interpolasyonları çıkış görüntüleri arasındaki deformasyonlara dönüştürür.Bu gömme dalgacık Scattering dönüşümü ile hesaplanır.Sayısal deneyler, ortaya çıkan Scattering jeneratörlerinin, ayrımcı bir ağ veya bir kodlayıcı öğrenmeden, GAN'lar veya VAE'ler gibi benzer özelliklere sahip olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"44df79541fa068c54cafd50357ab78d626170365","text":"Mimariler, tam robotik sistemlerin omurgasını oluşturur.Mimarinin doğru seçimi, robotik sistemlerin spesifikasyonunu, uygulanmasını ve onaylanmasını kolaylaştırmak için uzun bir yol kat edebilir.Tersine, elbette, yanlış seçim kişinin hayatını perişan edebilir.Robotik sistemlerin bazı ihtiyaçlarını sunar, robot mimarilerinin bazı genel sınıflarını tanımlar ve farklı mimari stillerin bu ihtiyaçların giderilmesinde nasıl yardımcı olabileceğini tartışırız.Kağıt, alanın kendisi gibi, biraz ön plandadır, ancak robot mimarilerini kullananlar veya geliştirenler için rehberlik sağlayacağı umulmaktadır."}
{"_id":"5426559cc4d668ee105ec0894b77493e91c5c4d3","text":null}
{"_id":"ceb709d8be647b7fa089a63d0ba9d82b2eede1f4","text":"Substrat entegre dalga kılavuzu (SIW), substrata geleneksel olarak entegre edilemeyen bazı düzlemsel antenlerin oluşturulmasına izin verir.Bununla birlikte, bazı teknoloji kısıtlamaları nedeniyle, tasarlanmış SIW boynuz antenleri normalde 10 GHz'in üzerindeki frekansta çalışır.Bu kağıt, 0\/10'dan daha ince substratlara izin veren sırtlı SIW'ye dayanan 6.8GHz düşük profilli bir H-düzlem boynuz anteni önermektedir.Uzak alan radyasyon paternlerinin önerilen antenin iyi performansını ortaya çıkardığı bildirilmektedir.Farklı sayıda sırta sahip sırtlı SIW boynuz antenleri arasındaki karşılaştırmalar da eşleşen iyileştirmeleri göstermek için yapılır."}
{"_id":"a70e0ae7407d6ba9f2bf576dde69a0e109114af0","text":null}
{"_id":"0f060ec52c0f7ea2dde6b23921a766e7b8bf4822","text":"Yenilik ve stratejik yönetimin araştırma alanlarındaki akademisyenler, yaklaşık 30 yıl veya daha fazla bir süre için ödenebilirlik konusunda endişe duyuyorlar.Uygulanabilirlik araştırmalarına ve sürekli gelişmeye odaklandılar.Bu makalede, Web of Science Core Collection veritabanından edinilebilirlik çalışmaları üzerine 30 yıl (1986-16) literatürü analiz ediyoruz.Bibliyometrik analiz ve içerik analizi kullanılarak farklı dönemlerin ve terimlerin bir referans kümeleme haritası oluşturulmuştur.Buna dayanarak, uygulanabilirlik araştırmasının evrimsel yörüngesini, mekanizmalarını ve teorik mimarisini inceliyor ve daha fazla araştırma yönünü araştırıyoruz.Sonuçlar, ödenebilirlik araştırma evriminin özünün açılış ve paylaşım, değer yaratma ve değer artışındaki algı değişiklikleri olduğunu ve gelecekteki araştırmaların platform yönetimi, üretken ödenebilirlik ve problem çözme mekanizmalarının evrimindeki ödenebilirlik rolüne odaklandığını göstermektedir."}
{"_id":"cd108ed4f69b754cf0a5f3eb74d6c1949ea6674d","text":"Görüntü ve sesteki ters problemler ve özellikle süper çözünürlük, düşük çözünürlüklü bozulmuş gözlemi göz önüne alındığında, yüksek çözünürlüklü bir çıktının şartlı dağılımını karakterize etmek için yüksek boyutlu yapılandırılmış tahmin problemleri olarak görülebilir.Ölçekleme oranı küçük olduğunda, nokta tahminleri etkileyici bir performans elde eder, ancak kısa sürede bu koşullu dağılımın çoklu modalitesini yakalayamamalarının sonucu olarak regresyondan ortalamaya sorun yaşarlar.Yüksek boyutlu görüntü ve ses dağılımlarının modellenmesi hem karmaşık geometrik yapıları hem de dokulu bölgeleri modelleme yeteneğini gerektiren zor bir iştir.Bu makalede, yeterli istatistiklerinin derin evrişimsel sinir ağları tarafından verildiği koşullu model olarak Gibbs dağılımını kullanmayı teklif ediyoruz.Ağ tarafından hesaplanan özellikler yerel deformasyona sabittir ve giriş sabit bir doku olduğunda varyansı azaltmıştır.Bu özellikler, sonuçta ortaya çıkan yeterli istatistiklerin, bozulmuş gözlemler verilen hedef sinyallerin belirsizliğini en aza indirirken, son derece bilgilendirici olduğu anlamına gelir.CNN'in filtreleri çok ölçekli karmaşık dalgacıklarla başlatılır ve daha sonra, Generative Adversarial Networks ile bazı benzerlikler taşıyan koşullu günlük benzeriliğin gradyanını tahmin ederek bunları ince ayarlayacak bir algoritma öneririz.Görüntü süper çözünürlük görevinde önerilen yaklaşımı deneysel olarak değerlendiririz, ancak yaklaşım geneldir ve ses bant genişliği uzantısı gibi diğer zorlu kötü koşullar altında kullanılabilir."}
{"_id":"18b534c7207a1376fa92e87fe0d2cfb358d98c51","text":"Sözelleştirilmemiş bir PCFG'nin, daha önce gösterilenden çok daha doğru bir şekilde, basit, dilsel olarak motive olmuş durum bölünmelerinden yararlanarak, vanilya ağacı bankası gramerinde gizli yanlış bağımsızlık varsayımlarını parçalayabileceğini gösteriyoruz.Gerçekten de, %86.36 (LP \/ LR F 1) performansı, erken lexicalizedPCFG modellerinden daha iyi ve şaşırtıcı bir şekilde mevcut kalbe yakın.Bu sonuç, Lexicalized modellerin maksimum olası doğruluğu üzerinde güçlü bir alt sınır oluşturmanın ötesinde potansiyel kullanımlara sahiptir: Lexicalized olmayan bir PCFG, çok daha kompakt, çoğaltılması daha kolaydır ve daha karmaşık Lexical modellere göre yorumlanması daha kolaydır ve ayrıştırma algoritmaları daha basit, daha yaygın olarak anlaşılmış, daha düşük asimptotik karmaşıklığa sahiptir ve optimize edilmesi daha kolaydır.1990'ların başında, olasılıksal yöntemler NLP'yi süpürürken, çözümleme çalışmaları olasılıksal bağlamsız gramerlerin (PCFG'ler) araştırılmasını yeniden canlandırdı (Booth ve Thomson, 1973; Baker, 1979).Bununla birlikte, ayrıştırma ve dil modelleme için PCFG'lerin yararlılığı ile ilgili ilk sonuçlar biraz hayal kırıklığı yarattı.LexicalizedPCFG'lerin (baş kelimelerinin nota phrasal düğümleri) yüksek performanslı PCFG ayrıştırma için anahtar araç olduğu inancı ortaya çıktı.Bu yaklaşım, konuşma tanımada kelime n-gram modellerinin büyük başarısı ile uyumluydu ve sözcüksel bağımlılıkların PPPattachments (Ford et al., 1982; Hindle ve Rooth, 1993) gibi belirsizlikleri çözmek için anahtar bir araç olduğunu gösteren gösterilerin yanı sıra, sözcükselleştirilmiş gramerlere daha geniş bir ilgiden güç aldı.Takip eden on yılda, parse ayrıştırma ve hatta dil modellemesi açısından büyük başarı, çeşitli lexicalized PCFG modelleri ile elde edildi (Magerman, 1995; Charniak, 1997; Collins, 1999; Charniak, 2000; Charniak, 2001).Bununla birlikte, birkaç sonuç, sözdiziminin bu tür ayrıştırıcılarda ne kadar büyük bir rol oynadığını sorgulamıştır.Johnson (1998), Penn ağaç bankasının üzerindeki anunlexicalizedPCFGover performansının, her bir düğümü ana kategorisine göre belirterek muazzam bir şekilde geliştirilebileceğini gösterdi.Penn ağaç bankası, PCFG'yi kapsayan kötü bir çözüm aracıdır, çünkü içerdiği bağlam-özgürlük varsayımları çok güçlüdür ve bu şekilde zayıflatılması modeli çok daha iyi hale getirir.Daha yakın zamanlarda, Gildea (2001) iyi bir güncel lexicalized PCFG ayrıştırıcısı dışında bileksik olasılıklar alarak neredeyse hiç performans zarar verir nasıl tartışır: tarafından en fazla 0.5% eğitim verileri ile aynı etki alanından test metni için, ve hiç farklı bir etki alanından test metni için değil.Fakat tam olarak bu bileksik bağımlılıklar, örneğin Hindle ve Rooth'un PPpattachment'tan yaptığı gösteride, lexicalized PCFG'lerin çok başarılı olması gerektiği sezgisini destekledi.Bunu Penn Treebank'ta mevcut olan sözlüksel bağımlılık bilgilerinin temel seyrekliğinin bir yansıması olarak kabul ediyoruz.Bir konuşma insanının dediği gibi, bir milyon kelimelik eğitim verisi yeterli değildir.Ağaçbank'ın Wall Street Journal metninin merkezinde yer alan konular için bile, hisse senetleri gibi, çok makul bağımlılıklar sadece bir kez ortaya çıkar, örneğin hisse senetleri sabitken, diğerleri hiç oluşmaz, örneğin hisse senetleri fırladı .2 En iyi performans gösteren lexicalized PCFG'lerin alt kategorizasyonunu giderek daha fazla kullanan bir sözcüktür.2Bu gözlem, seyreklik ile mücadele için çeşitli sınıfsal benzerlik temelli yaklaşımları motive eder ve bu umut verici bir çalışma yolu olmaya devam eder, ancak bu alandaki başarı biraz zor kanıtlanmıştır ve her halükarda, mevcut lexicalized PCFG'ler, varsa tam kelime eşleşmelerini kullanır ve syntactic kategori tabanlı tahminlerle interpola te.3Bu makalede, Penn ağaç bankasında ortaya çıkan bir sentaktik ca kategorilerinin ortaya çıktığı Chomsky'nin (1965) orijinal genel anlamda alt kategorileştirme terimini kullanıyoruz.Charniak (2000), ayrıştırıcı kazanımlarının düğümlerin parantannotasyonundan elde ettiği değeri gösterir, bu bilginin en azından sözlükselleştirmeden türetilebilecek bilgilere kısmen tamamlayıcı olduğunu öne sürer ve Collins (1999), PCFG'yi kapsayan naif Penn ağaçbank'ın yanlış bağlam-özgürlük varsayımlarını, bu \"tabanları\" sözcük öbeği ve sözcük öbeği ile ayırt etmek gibi bir dizi dilsel olarak motive edilmiş ve dikkatlice el mühendisliği alt kategorizasyonlarını kullanır.Etkinliğiyle ilgili eksik deneysel sonuçlar verirken, bu özelliklerin sözlükselleşmeye tamamlayıcı olan ayrıştırma üzerindeki yararlı etkileri nedeniyle dahil edildiğini varsayabiliriz.Bu makalede, bir leksicalized PCFG ile elde edilebilecek ayrıştırma performansının daha önce gösterildiğinden çok daha yüksek olduğunu ve gerçekten de topluluk bilgeliğinin mümkün olduğunu düşündüğünden çok daha yüksek olduğunu gösteriyoruz.Bir vanilya PCFG ve son teknoloji lexicalize modelleri arasındaki boşluğu kapatmak için çok şey yapan birkaç basit, dilsel olarak motive edilmiş açıklamayı anlatıyoruz.Özellikle, Magerman'ın (1995) ve Collins'in (1996) lexicalized PCFG'lerinden daha iyi performans gösteren anunlexicalizedPCFG'yi inşa ediyoruz (daha yeni modeller olmasa da, örneğin Charniak (1997) veya Collins (1999)).Bu sonucun bir yararı, bir lexicalized PCFG kapasitesine bağlı çok güçlendirilmiş bir alttır.Böyle güçlü bir taban çizgisi sağlanmadığı ölçüde, topluluk, Lexicalized olasılıkların hem doğru kararı vermek hem de eğitim verilerinde mevcut olduğu yerlere eleştirel bir şekilde bakmak yerine, Lexicalization'ın olasılıksal ayrıştırmadaki yararlı etkisini büyük ölçüde abartma eğiliminde olmuştur.İkincisi, bu sonuç özellik keşfi için dilbilimsel analizin değerini doğrular.Sonuç başka kullanım ve avantajlara sahiptir: daha karmaşık olan lexicalized modellerden daha kolay yorumlanabilir, gerekçelendirilebilir ve geliştirilebilir bir PCFG'dir.Dilbilgisi gösterimi çok daha kompakttır, artık lexicalized olasılıkları depolayan büyük yapılara ihtiyaç duymaz.Ayrıştırma algoritmaları daha düşük asimptotik karmaşıklığa sahiptir4 ve çok daha küçük gramer egosu birkaç alt kategoriye ayrılır, örneğin di viding fiil cümleleri sonlu ve sonlu olmayan fiillere, rath e teriminin onl y'yi predicators'ın syntactic argüman çerçevelerine atıfta bulunduğu modern sınırlı kullanıma göre.4O(n3) vs O(n5) saf bir uygulama için, ya da eğer Eisner ve Satta'nın akıllıca yaklaşımını kullanıyorsa O(n4)'a karşı (1999).Sabitler.Bir lexicalizedPCFG ayrıştırıcısı, hem standart kod optimizasyon teknikleri hem de arama alanı budaması için yöntemlerin araştırılması dahil olmak üzere çok daha basittir (Caraballo ve Charniak, 1998; Charniak ve ark., 1998).Yüksek performanslı olasılıksal ayrıştırmada lexicalized olasılıklarının kullanılmasına karşı çıkmak amacımız değildir.Sözcüksel bağımlılıkların, cümle belirsizliklerinin ana sınıflarının çözümünde yararlı olduğu ve mümkün olduğunda bir ayrıştırıcının bu tür bilgileri kullanması gerektiği kapsamlı bir şekilde gösterilmiştir.Burada, sözel olmayan, yapısal bağlamı kullanmaya odaklanıyoruz, çünkü bu bilginin yetersiz kullanıldığını ve takdir edilmediğini düşünüyoruz.Bu soruşturmayı, hem sözlüksel hem de yapısal şartlandırmayı kullanan son teknoloji ürünü ayrıştırmanın temelinin sadece bir parçası olarak görüyoruz.1 Deneysel Kurulum Önceki çalışmalarla karşılaştırmayı kolaylaştırmak için modellerimizi Penn ağaç bankasının WSJsection bölümünün 2-21. bölümlerinde eğittik.22. bölümün ilk 20 dosyasını (393 cümle) bir geliştirme seti (devset) olarak kullandık.Bu set, bireysel sonuçlarda fark edilebilir bir varyans olduğu kadar küçüktür, ancak devsetin kısmen manuel bir tepe tırmanışında sürekli olarak telafi edilmesi yoluyla iyi özellikler için hızlı arama yapılmasına izin vermiştir.23. bölümün tamamı final modeli için test seti olarak kullanıldı.Her model için, girdi ağaçları Johnson (1998)'da olduğu gibi bir şekilde not edildi veya dönüştürüldü.Bir dizi dönüştürülmüş ağaç göz önüne alındığında, yerel ağaçları standart şekilde gramer yeniden yazma kuralları olarak gördük ve kural olasılıkları için maksimum benzerlik tahminlerini kullandık.5 Dilbilgisini ayrıştırmak için, genelleştirilmiş bir CKY ayrıştırıcısının basit bir dizi tabanlı Java uygulamasını kullandık, bu da son en iyi modelimiz için, bölüm 23'teki tüm cümleleri 1GB bellekte ayrıntılı bir şekilde ayrıştırabildi, ortalama uzunluk cümleleri için yaklaşık 3 saniye sürdü.6 5 Etiketleme olasılıkları bilinmeyen kelimeleri barındırmak için yumuşatıldı.QuantumP(tagword) aşağıdaki gibi tahmin edilmiştir: kelimeler, sermayeleştirme, sonek, rakam ve diğer karakter özelliklerine dayalı olarak birkaç kategori kelime sınıfından birine bölünmüştür.Bu kategorilerin her biri için, P(tagwordclass) 'ın th e maksimum benzerlik tahminini aldık.Bu dağılım, eğer varsa, s etiketlenmesini gözlemleyen bir önceki olarak kullanıldı, verenP(tagword) = [c(tag, word) +  P(tagwordclass)]\/[c(word)+].Bu daha sonra P(wordtag) vermek için tersine çevrildi.Bu etiketleme modelinin kalitesi tüm sayıları etkiler; örneğin, ham ağaçbank gramerinin devset F 1'i 72.62 ve onsuz 72.09'dur.6Parser açık kaynak olarak indirilebilir: http:\/\/nlp.stanford.edu\/downloads\/lex-parser.shtml"}
{"_id":"0aac231f1f73bfaabb89ec8b7fdd47dcb288e237","text":"Düşük hesaplama karmaşıklığı ile değer fonksiyonlarının seyrek gösterimlerini öğrenebilen yeni bir l1 düzenlileştirilmiş politika dışı yakınsak TD-öğrenme yöntemi (termed RO-TD) sunuyoruz.ROTD'nin altında yatan algoritmik çerçeve iki temel fikri bütünleştirir: TDC gibi politika dışı yakınsak gradyan TD yöntemleri ve pürüzsüz olmayan konveks optimizasyonunun konveks-konkav eyer-noktası formülasyonu, çevrimiçi konveks düzenlileştirmeyi kullanarak birinci derece çözücüleri ve özellik seçimini sağlar.RO-TD'nin ayrıntılı bir teorik ve deneysel analizi sunulmaktadır.Politika dışı yakınsamayı, seyrek özellik seçim kabiliyetini ve RO-TD algoritmasının düşük hesaplama maliyetini göstermek için çeşitli deneyler sunulmaktadır."}
{"_id":"33fa11ba676f317b73f963ade7226762b4f3f9c2","text":null}
{"_id":"08f410a5d6b2770e4630e3f90fb6f3e6b5bfc285","text":"Bu yazıda, Arapça metin temsili ve sınıflandırma yöntemleri için Sanatın kısa bir güncel durumunu sunduk.İlk olarak Arapça metin üzerinde sınıflandırmaya uygulanan bazı algoritmaları anlatıyoruz.İkinci olarak, Arapça metin üzerinde uygulanan sınıflandırma algoritmalarını karşılaştırırken tüm önemli çalışmaları alıntılıyoruz, bundan sonra, yeni sınıflandırma yöntemleri öneren bazı yazarlardan söz ediyoruz ve son olarak ön işlemenin Arapça TC üzerindeki etkisini araştırıyoruz."}
{"_id":"6ef78fdb3c54a847d665d006cf812d69326e70ed","text":"Bu makale, buck veya boost konvertör olarak işletilen tersine çevrilmeyen buck-boost konvertöre odaklanmaktadır.Darbe-genişlik modülasyonunun (PWM) buck\/boost modu geçişi etrafındaki kesintisinin çıkış voltajı dalgalanmasında önemli artışlara neden olabileceği gösterilmiştir.PWM nonlinearitesinin etkisi, tasarım parametreleri açısından en kötü durum dalgalanma voltajını ölçmek için periyodik sabit durum analizi kullanılarak incelenir.Ayrıca, bir bifurkasyon analizi, PWM kesintisinin yarı periyodik kaosa yol açtığını ve bu da buck\/boost modu geçişi etrafında düzensiz bir operasyonla sonuçlandığını göstermektedir.Artan dalgalanma, dönüştürücünün WCDMA el cihazlarında olduğu gibi bir RF güç amplifikatörü için bir güç kaynağı olarak kullanıldığında çok önemli bir sorundur.Deneysel bir prototipte gösterildiği gibi, azaltılmış verimlilik pahasına, düşük çıkış voltajı dalgalanması ile sonuçlanan kesintiyi ortadan kaldırmak için bir yaklaşım önerilmiştir."}
{"_id":"4f22dc9084ce1b99bf171502174a992e502e32e1","text":null}
{"_id":"c7bd6ff231f5ca6051ebfe9fac1ecf209868bff6","text":"Dizin eklem fleksiyonu\/genişlik açılarını segment ivmesi ve açısal hız verilerinden tahmin etmek için yeni bir yöntem tanımlanmıştır.Yaklaşım, Kalman filtrelerinin ve anatomik bilgiye dayanan biyomekanik kısıtlamaların bir kombinasyonunu kullanır.Yakın zamanda yayınlanan birçok yöntemin aksine, önerilen yaklaşım dünyanın manyetik alanını kullanmaz ve bu nedenle modern binalarda yaygın olarak bulunan karmaşık alan bozulmalarına duyarsızdır.Yöntem, bitişik gövde segmentlerine yerleştirilen iki IMU'dan alınan ölçümlerden diz açısını hesaplayarak deneysel olarak doğrulandı.Göreceli olarak yavaş aktiviteler sırasında veya kısa süreler boyunca yaklaşımlarını doğrulayan önceki birçok çalışmanın aksine, algoritmanın performansı hem yürüme hem de 5 dakikalık periyotlar boyunca çalışma sırasında değerlendirildi.Yedi sağlıklı denek, 1 ila 5 mil\/saat arasında çeşitli hızlarda test edildi.Hatalar, sonuçları 10 kamera hareket izleme sisteminden (Qualysis) eş zamanlı olarak elde edilen verilerle karşılaştırarak tahmin edildi.Ortalama ölçüm hatası, yavaş yürüme (1 mph) için 0,7 derece ile koşma (5 mph) için 3,4 derece arasında değişiyordu.IMU analizinde kullanılan ortak kısıtlama, Qualysis verilerinden türetilmiştir.Yöntemin sınırlamaları, klinik uygulaması ve olası uzantısı tartışılmaktadır."}
{"_id":"d6f073762c744bff5fe7562936d3aae4c2f7b67d","text":"Son yıllarda, donanım teknolojisindeki ilerleme, birçok olayı gerçek zamanlı olarak izleme olasılığına yol açmıştır.Gelen verilerin hacmi o kadar büyük olabilir ki, tüm bireysel verilerin izlenmesi zor olabilir.Belirli bir kaydı tekrar ziyaret etmek de bu ortamda imkansız olabilir.Bu nedenle, toplama, katılma, sık desen madenciliği ve indeksleme gibi birçok veritabanı şeması bu bağlamda daha zorlu hale gelir.Bu makale, veri akışlarının işlenmesinde bu sorunları çözmek için önceki çabaları inceler.Vurgu, birçok akış işleme motorunda desteklenen sürgülü pencere sorgularının belirlenmesi ve işlenmesi üzerinedir.Ayrıca, sinopsis yapıları, plan paylaşımı, operatör çizelgelemesi, yük dökülmesi ve düzensizlik kontrolü de dahil olmak üzere akış sorgusu işleme ile ilgili çalışmaları gözden geçiriyoruz.Kategori:Ubiquitous hesaplama"}
{"_id":"cb745fd78fc7613f95bf5bed1fb125d2e7e39708","text":"Güvensiz çapraz blok zincirli ticaret protokolleri inşa etmek zor.Bu nedenle, merkezi likidite sağlayıcıları, zincirler arası transferleri yürütmek için tercih edilen yol olmaya devam ediyor - bu da güvenilir aracıların yerini almak için izinsiz defterlerin amacıyla temelde çelişiyor.Crossblockchain işlemlerini etkinleştirmek sadece şu anda rekabet eden blok zinciri projelerinin daha iyi işbirliği yapmasını sağlamakla kalmadı, aynı zamanda şu anda kendi blok zinciri ekosistemi içindeki dijital varlıkların ticaretiyle sınırlı olduğu için merkezi olmayan borsalar için özel bir öneme sahip görünüyor.Bu makalede, güvenilmeyen çapraz zincirli iletişime yönelik bir yaklaşım olan kripto para destekli tokenler kavramını sistemleştiriyoruz.XCLAIM'i, örneğin ihraç, ticaret ve kullanım için bir protokol önermekteyiz.Ethereum'da Bitcoin destekli jetonlar.Üç olası protokol sürümü için uygulamalar sunar ve güvenliklerini ve zincir içi maliyetlerini değerlendiririz.XCLAIM ile, mevcut blok zinciri işlem ücretleri göz önüne alındığında, Ethereum'da keyfi miktarda Bitcoin destekli jeton yayınlamak en fazla 1.17 ABD Doları tutarındadır.Protokolümüz Bitcoin ve Ethereum'un fikir birliği kurallarında herhangi bir değişiklik gerektirmez ve diğer kripto para birimlerini destekleyecek kadar geneldir."}
{"_id":"0be0d781305750b37acb35fa187febd8db67bfcc","text":"Doğruluk tahmini yöntemlerini gözden geçiriyoruz ve en yaygın iki metod çapraz doğrulama ve bootstrap'ı karşılaştırıyoruz Arti cial veri ve teorik reults'un katlanmış tal sonuçları, sınırlı ayarlarda gerçek classi'yi seçmek için daha iyi bir classi'yi seçmenin daha iyi olabileceğini gösterdi. classi er model seçimi on kat çapraz doğrulama, bir milyon C ve bir Na'nın üzerinde büyük ölçekli bir deneyden daha iyi olabilir."}
{"_id":"2c10a1ee5039c2f145abab6d5cc335d58f161ef0","text":null}
{"_id":"160285998b31b11788182da282a1dc6f1e1b40f2","text":"Microsoft Research Redmond, bu yıl ilk kez TREC'e katıldı ve soru cevaplama parçasına odaklandı.Filtreleme ve Web parçaları için Microsoft Research Cambridge gönderimleri ile ilgili bu ciltte ayrı bir rapor bulunmaktadır (Robertson et al., 2002).Web soru cevaplama için veri odaklı teknikleri araştırıyoruz ve sistemimizi TREC QA'ya katılmak için biraz değiştirdik.Ana QA pisti (AskMSR ve AskMSR2) için iki tur gönderdik."}
{"_id":"8213dbed4db44e113af3ed17d6dad57471a0c048","text":null}
{"_id":"0521ffc1c02c6a4898d02b4afcc7da162fc3ded3","text":"Yeni bir ultra geniş bant (UWB) mikrostrip-to-CPS (coplanar stripline) geçişi geliştirilmiştir.Bu geçiş veya balun yapısı, iyi empedans dönüşümü, kompakt boyut ve geniş bant genişliği gibi birkaç cazip avantaja sahiptir.Mikro şerit hattı ile CPS arasındaki paralel çiftli hat bölümü çeşitli geçiş boyutları altında araştırıldıktan sonra, iki iletim direğinin ortaya çıkmasıyla geniş bir iletim bandı elde edilir.Daha sonra, böyle bir tek geçiş devresi, tüm UWB bandını (3,1 GHz ila 10,6 GHz) kapsayacak şekilde en uygun şekilde tasarlanmıştır.Deneyde öngörülen sonuçları doğrulamak için, aynı 50 Omega mikro şerit besleme hattına sahip iki arka arkaya geçiş üretilmiş ve test edilmiştir.Ölçülen sonuçlar, 3.5 GHz'den 10,0 GHz'e kadar bir bant üzerinde 10,0 dB'ye yakın geri dönüş kaybını gösterir."}
{"_id":"22ee2316b96c41f743082bd9de679104d79c683a","text":null}
{"_id":"75041575e3a9fa92af93111fb0a93565efed4858","text":"Bu makale, potansiyel alan yöntemi kullanılarak yönlendirilen sera ortamında mobil ölçüm istasyonunun uygulanmasıyla ilgilidir.Bir seranın işlevi, bitkilerin tam ömrü için en uygun yetiştirme koşullarını oluşturmaktır.Özerk ölçüm sistemleri kullanmak, serada en uygun ortamı oluşturmak için gerekli tüm parametrelerin izlenmesine yardımcı olur.Sensörlerle donatılmış robot, seranın içindeki ürün sıraları boyunca sonuna ve arkasına kadar sürebilir.Sera uygulamasını ölçmek ve kontrol etmek amacıyla kullanılan bir kablosuz sensör ağı sunar.Kablosuz teknoloji ve minyatürleştirmedeki sürekli ilerlemeler, ortamın çeşitli yönlerini giderek daha esnek bir şekilde izlemek için sensör ağlarının konuşlandırılmasını sağlamıştır."}
{"_id":"5a3306619ab02d8b9b022946f3ddac16af16bcce","text":"Dil evriminin son bilgisayar modelleme araştırmalarını inceliyoruz, sözdizimi-sentax koevrimini simüle eden kural tabanlı bir modele ve dil rekabet dinamiklerini ölçen denklem tabanlı bir modele odaklanıyoruz.Bu modellerin dört öngörüsünü ele alıyoruz: (a) etki alanı-genel yetenekleri arasındaki korelasyon (örn.sıralı öğrenme) ve dile özgü mekanizmalar (örn.kelime sırası işleme); (b) dil ve ilgili yetkinliklerin birlikte evrilmesi (örn.ortak dikkat); (c) kültürel iletim ve sosyal yapının dilsel anlaşılabilirlik üzerindeki etkileri; ve (d) dilsel, biyolojik ve fiziksel olgular arasındaki benzerlikler.Tüm bunlar, dil yapılarının evrimlerini, bireysel öğrenme mekanizmalarını ve ilgili biyolojik ve sosyo-kültürel faktörleri anlamamıza önemli ölçüde katkıda bulunur.Anketi, dil evriminin modelleme çalışmalarının gelecekteki üç yönünü vurgulayarak sonuçlandırıyoruz: (a) model değerlendirmesi için deneysel yaklaşımları benimsemek; (b) modellerin ampirik temellerini birleştirmek; ve (c) modelleme, dilbilim ve diğer ilgili disiplinler arasında çok disiplinli işbirliği."}
{"_id":"dcbb2c33c082fedf009139a9456bd90e549aac3d","text":"İnsanlar, yaşlanma ve hormonal değişiklikler nedeniyle uzuvlarındaki ağrılara eğilimlidir.Bunun bir sonucu olarak, insanların temel aktivitesi yani yürüyüş olarak da bilinen uzuvların hareket düzeni etkilenir.Bir bacaktaki ağrıyı önlemek için her iki uzuvda da eşit olmayan ağırlık uygulayarak, insanlar yavaş yavaş duruşta topallama ve yan bükülmeden oluşan anormal bir yürüyüş deseni geliştirirler.Bu genellikle uzun süre fark edilmez.Anormal yürüme düzenlerini algılayabilen ve algılayabilen akıllı telefonlar kullanan bir sistem önermekteyiz.Uzuv hareketinin algılanması, bir akıllı telefondaki gömülü bir ivmeölçer tarafından gerçekleştirilir ve anormal yürüme düzeninin tespiti, adım uzunluğu, yürüme hızı vb. gibi farklı özelliklerin sınıflandırılmasıyla gerçekleştirilir.Naive Bayes ve Decision trees sınıflandırıcılarını birleştirerek, farklı anormallik seviyelerini sınıflandırmada %89'a yakın başarı elde ettik.Daha fazla doğrulama, beş kullanıcı arasında karar ağacı tabanlı bir yürüyüş varyasyonu dedektörü akıllı telefon uygulaması uygulanarak yapıldı ve bu da% 90 doğrulukla sonuçlandı."}
{"_id":"f19983b3e9b7fe8106c0375ebbd9f73a53295a28","text":"Veri tabanı arama, madencilik ve analiz ile ilişkili büyük veri analitiği, firma performansını artırabilecek yenilikçi bir BT yeteneği olarak görülebilir.Bazı önde gelen şirketler pazar rekabetini güçlendirmek ve yeni iş fırsatları açmak için aktif olarak büyük veri analitiği benimsemelerine rağmen, birçok firma büyük verilerle ilgili anlayış ve deneyim eksikliği nedeniyle benimseme eğrisinin erken aşamasındadır.Bu nedenle, büyük veri kabulü ile ilgili konuları anlamak ilginç ve zamanındadır.Bu çalışmada, büyük veri analitiğinin satın alma niyetini açıklamak için bir araştırma modeli önerilmiştir."}
{"_id":"6834913a76b686957c0b8c755d1ca6ef3bd76914","text":"Veri tanımlaması, verilerin araştırma amacıyla serbest bırakılması talebini ve bireylerden gizlilik talebini uzlaştırır.Bu makale, k-anonimleştirme olarak bilinen güçlü kimlik çözme prosedürü için bir optimizasyon algoritması önerir ve değerlendirir.Bir k-anonimleştirilmiş veri kümesi, her kaydın en az k - 1 diğerinden ayırt edilemez olduğu özelliğe sahiptir.Optimize edilmiş k-anonimliğinin basit kısıtlamaları bile NP-serttir ve önemli hesaplama zorluklarına yol açar.Sorunun kombinatoriklerini evcilleştiren olası anonimleştirmelerin alanını keşfetmek ve sıralama gibi pahalı işlemlere bağımlılığı azaltmak için veri yönetimi stratejileri geliştirmek için yeni bir yaklaşım sunuyoruz.Gerçek nüfus sayımı verileri üzerinde yapılan deneylerle, ortaya çıkan algoritmanın iki temsili maliyet ölçüsü ve geniş bir k aralığı altında optimal k-anonimizasyonları bulabileceğini gösteriyoruz. Ayrıca, algoritmanın, girdi verilerinin veya girdi parametrelerinin makul bir zamanda optimal bir çözüm bulmayı engellediği durumlarda iyi anonimleştirmeler üretebileceğini de gösteriyoruz.Son olarak, algoritmayı farklı kodlama yaklaşımlarının ve problem varyasyonlarının anonimleştirme kalitesi ve performansı üzerindeki etkilerini araştırmak için kullanıyoruz.Bildiğimiz kadarıyla, bu, problemin genel bir modeli altında önemsiz olmayan bir veri kümesinin optimal k-anonimleştirilmesini gösteren ilk sonuçtur."}
{"_id":"1b7690012a25bb33b429dbd72eca7459b9f50653","text":"Bir model verilen Markov karar süreci (MDP) veya kısmen gözlemlenebilir bir Markov karar süreci (POMDP) için bir politika alanı arama sorununa yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Yaklaşımımız şu gözleme dayanmaktadır: Herhangi bir (PO)MDP, tüm devlet geçişlerinin (mevcut durum ve eylem göz önüne alındığında) deterministik olduğu \"eşit\" bir POMDP'ye dönüştürülebilir.Bu, genel politika arama sorununu, yalnızca deterministik geçişlerle POMDP'leri göz önünde bulundurmamız gereken bir soruna indirger.Bu dönüştürülmüş POMDP'lerdeki tüm politikaların değerini tahmin etmek için doğal bir yol veriyoruz.Politika arama daha sonra sadece yüksek tahmini değere sahip bir politika aranarak gerçekleştirilir.Ayrıca, değer tahminlerimizin iyi olacağı, Kearns, Mansour ve Ng [7] gibi teorik sonuçların kurtarılacağı, ancak ufuk zamanına üstel bağımlılıktan ziyade sadece bir polinoma sahip olan \"örnek karmaşıklık\" sınırları olan koşulları da belirleriz.Yöntemimiz, sonsuz durum ve eylem alanlarına sahip olanlar da dahil olmak üzere keyfi POMDP'ler için geçerlidir.Ayrıca küçük bir ayrık probleme yaklaşımımız ve bisiklet sürmeyi öğrenmeyi içeren karmaşık sürekli durum \/ sürekli eylem problemi için ampirik sonuçlar sunuyoruz."}
{"_id":"e60778347ffb55b8b42ba831ffb8f8f7269182a5","text":"Çalışmalarımızın ana katkısı CityEngine ve Grasshopper gibi genel amaçlı parametrik modelleme platformu gibi son derece uzmanlaşmış yazılımların parametrik kentsel tasarımı için yöntemleri birleştirmektir.Çalışmalarımız, kentsel tasarım için mimarlar ve planlamacılar tarafından parametrik araçların kullanılmasını kolaylaştırır ve teşvik eder.Bu makalede, sokak ağı üretimi ve blok alt bölümü için özel bir çekirge bileşeni sunuyoruz.Komponent, RhinoCommon SDK kullanılarak C # 'da geliştirilmiştir.Grasshopper'ı bir öğretim egzersizinde kentsel tasarım önerisinin geliştirilmesi için kullandık.Kentsel tasarım projesinin gereksinimlerini karşılamak için, mevcut Grasshopper bileşenlerinin aralığına ek işlevler eklenmesi gerekiyordu.Özellikle, sokak ağı üretimi ve blok alt bölümü için bileşenlere ihtiyacımız vardı.Bu bileşeni geliştirmek için, tanımlanan sokak genişletme stratejilerini (Weber et al., 2009) ve tanımlanan blok alt bölümü yöntemlerini uyguladık (Vanegas et al., 2009).Ek olarak, Rhinoceros'un NURBS modelleme yeteneklerini karşılamak için stratejileri uyarladık ve geliştirdik."}
{"_id":"c763bf953a3381d7631ccad11843cb35e8a37441","text":"Birçok işletme, pazarlama erişimi için tavsiye sistemleri kullanıyor.Öneri algoritmaları içeriğe dayalı olabilir veya işbirlikçi filtreleme ile yönlendirilebilir.İçerik bilgilerini doğrudan işbirlikçi filtrelemenin matris faktörizasyon yaklaşımına dahil etmenin farklı yollarını inceliyoruz.Bu içerik artırılmış matris faktorizasyon algoritmaları sadece öneri doğruluğunu artırmakla kalmaz, aynı zamanda içerik hakkında yararlı bilgiler sağlar ve tavsiyeleri daha kolay yorumlanabilir hale getirir."}
{"_id":"25eb626f0024f9733f0381d6c907c31a3f75c9c5","text":"Yazarlar, narsisizmin kendini ve liderliğin diğer derecelendirmeleri, işyeri sapkınlığı ve görev ve bağlamsal performansla ne ölçüde ilişkili olduğunu değerlendiren 2 çalışmadan elde edilen sonuçları rapor etmektedir.Çalışma 1 sonuçları, narsisizmin, Büyük Beş özelliği kontrol ederken bile, liderliğin gelişmiş kendini derecelendirmeleriyle ilişkili olduğunu ortaya koydu.Çalışma 2 sonuçları ayrıca narsisizmin gelişmiş liderlik benlik algıları ile ilişkili olduğunu ortaya koydu; gerçekten de, narsisizm önemli ölçüde olumlu bir şekilde liderlik benlik değerlendirmeleri ile ilişkili olsa da, diğer liderlik derecelendirmeleri ile önemli ölçüde olumsuz ilişkiliydi.Çalışma 2 ayrıca, narsisizmin diğer (denetleyici) derecelendirmelere kıyasla işyeri sapkınlığının ve bağlamsal performansın daha elverişli öz değerlendirmeleriyle ilişkili olduğunu ortaya koydu.Son olarak, hipoteze göre, narsisizm, görev performansından ziyade bağlamsal performansla daha güçlü bir şekilde ilişkiliydi."}
{"_id":"0ad0518637d61e8f4b151657797b067ec74418e4","text":"Derin ağlar, çok sayıda etiketli örnek üzerinde eğitildiğinde son teknoloji sonuçları veren sınıflandırma modelleri olarak başarıyla kullanılır.Bununla birlikte, bu modeller genellikle az miktarda veri üzerinde eğitildiğinde kolayca aşırıya kaçma eğilimleri nedeniyle yarı denetimli problemler için çok daha az uygundur.Bu çalışmada, etiketli verilerin sadece küçük bir alt kümesiyle yarı denetimli bir rejimi hedefleyen yeni bir eğitim hedefi araştıracağız.Bu kriter, etiketli örneklerin kümesi içindeki mesafe ilişkileri üzerinde derin bir metrik yerleştirmeye ve etiketlenmemiş setin gömmeleri üzerindeki kısıtlamalara dayanmaktadır.Son öğrenilen gösterimler öklid uzayında ayrımcıdır ve bu nedenle etiketli örnekleri kullanarak daha sonraki en yakın komşu sınıflandırması ile kullanılabilir."}
{"_id":"e629bbeba17b8312fde05b0334760e6743d11a4d","text":null}
{"_id":"308da0c615e83a4616c8a4d1cf8159bb35897dfe","text":"Bitcoin ekonomisindeki operatörlere dağıtılmış hizmet reddi (DDoS) saldırılarının yaygınlığı ve etkisi hakkında ampirik bir araştırma sunuyoruz.Bu amaçla, popüler Bitcoin forumu bitcointalk.org'da \"DDoS\" den bahseden gönderileri topluyor ve analiz ediyoruz.Mayıs 2011 ile Ekim 2013 arasında yapılan yaklaşık 3 000 farklı gönderiden başlayarak, 40 Bitcoin hizmetine 142 benzersiz DDoS saldırısı belgeliyoruz.Bilinen tüm operatörlerin %7'sinin saldırıya uğradığını, ancak döviz borsalarının, madencilik havuzlarının, kumar operatörlerinin, eWallet'lerin ve finansal hizmetlerin diğer hizmetlere göre saldırıya uğrama olasılığının çok daha yüksek olduğunu görüyoruz.Tesadüfen değil, döviz kurlarını ve madencilik havuzlarının CloudFlare, Incapsula veya Amazon Cloud gibi DDoS korumasına sahip olma olasılığının çok daha yüksek olduğunu görüyoruz.Saldırıya uğrayan bu hizmetlerin, saldırıya uğramamış operatörlerden daha fazla DDoS karşıtı hizmet satın alma olasılığının üç katından fazla olduğunu gösteriyoruz.Büyük madencilik havuzlarının (tarihi hashrat hisseleri en az% 5 olan) küçük havuzlardan çok daha fazla DDoS olma ihtimali olduğunu görüyoruz.Mt.'yi araştırıyoruz.Para borsalarına DDoS saldırıları için bir vaka çalışması olarak Gox ve 2013 ilkbaharında ticaret hacmi ve döviz kurlarındaki büyük artış sırasında yapılan orantısız miktarda DDoS raporu buluyor.Bitcoin üzerindeki DDoS saldırılarını araştırmak için gelecekteki fırsatları özetleyerek sonuca ulaşıyoruz."}
{"_id":"30acc826a84919f6474e2f91f9eba81c4b1824be","text":"Bitcoin, önceki kripto para birimlerinden daha geniş bir şekilde benimsendi; Yine de başarısı, operasyonel güvensizlik ve işlem geri dönülemezliğinden yararlanan dolandırıcıların dikkatini çekti.Yatırımcıların Bitcoin borsalarından karşı karşıya kaldığı ve Bitcoins ile sert para birimi arasında dönüşüm yapan riski inceliyoruz.Son üç yılda kurulan 40 Bitcoin borsasının sicil kayıtlarını inceliyoruz ve 18'in o zamandan beri kapalı olduğunu, müşteri hesabı bakiyelerinin sıklıkla silindiğini görüyoruz.Dolandırıcılar bazen suçludur, ama her zaman değil.Orantılı bir tehlike modeli kullanarak, bir borsanın işlem hacminin kapanmasının muhtemel olup olmadığını gösterdiğini görüyoruz.Daha az popüler olan borsaların, popüler olanlardan daha fazla kapatılma olasılığı daha yüksektir.Ayrıca, popüler borsaların bir güvenlik ihlali yaşama olasılığının daha yüksek olduğunu gösteren bir lojistik gerileme sunuyoruz."}
{"_id":"1621f05894ad5fd6a8fcb8827a8c7aca36c81775","text":"Bu makale konveks programlama (CP) problemlerinin önemli bir sınıfını, yani genel pürüzsüz ve pürüzsüz stokastik bileşenlerin toplamı ile objektif işlevi verilen stokastik kompozit optimizasyonunu (SCO) dikkate alır.SCO, pürüzsüz, pürüzsüz ve stokastik olmayan CP'yi belirli özel durumlar olarak kapsadığından, bu sorunları çözmek için yakınsama hızına geçerli bir alt sınır, dışbükey programlamanın klasik karmaşıklık teorisinden bilinmektedir.Bununla birlikte, bu alt bağlılığa ulaşabilen optimizasyon algoritmalarının hiç geliştirilmediğini unutmayın.Bu makalede, basit ayna-desenli stokastik yaklaşım yönteminin bu sorunları çözmek için en iyi bilinen yakınsama oranını sergilediğini gösteriyoruz.En büyük katkımız, Nesterov'un pürüzsüz CP [32,34] için en uygun yöntemine dayanan hızlandırılmış stokastik yaklaşım (AC-SA) algoritmasını tanıtmak ve AC-SA algoritmasının SCO için yakınsama hızına yukarıda belirtilen alt sınıra ulaşabileceğini göstermektir.Bilgimizin en iyisine göre, aynı zamanda pürüzsüz olmayan, pürüzsüz ve stokastik CP problemlerini çözmek için literatürdeki ilk evrensel optimal algoritmadır.AC-SA algoritmasının mevcut yöntemler üzerindeki önemli avantajlarını, özel ama geniş bir stokastik programlama problemi sınıfının çözümü bağlamında örneklemekteyiz."}
{"_id":"0dd72887465046b0f8fc655793c6eaaac9c03a3d","text":"[1] J. Xiao, S. Baker, I. Matthews, T. Kanade, \"Gerçek Zamanlı Kombine 2D + 3D Aktif Görünüm Modelleri\", CVPR, pp.535-542, 2004.[2] N. Gourier, D. Hall, J. L. Crowley, \"Sabit Yüz Özelliklerinin Sağlam Tespitinden Yüz Yöneliminin Tahmini\", 2004 İşaretinin Bildirilmesi, ICPR, Deiktik Hareketlerin Görsel Gözlemi Uluslararası Atölyesi, 2004.[3] G. Fanelli, M. Dantone, J. Gall, A. Jssati, L. Van Gool, \"Gerçek Zamanlı 3D Yüz Analizi için Random Ormanları\", IJCV, pp.437-458, 2013.[4] Y. LeCun, R. Bottou, Y. Bengio, P. Haffner, \"Belge Tanımaya Uygulanan Sınıf Tabanlı Öğrenme\", Proc.IEEE, vol.86, hayır.11, pp.2278-2324, 1998.[5] A. Krizhevsky, I. Sutskever, G. E. Hinton, \"Derin Evrimsel Sinir Ağları ile ImageNet Sınıflaması\", NIPS, pp.1106-1114, 2012.Bu çalışma, Kore hükümeti (MSIP) tarafından finanse edilen Kore Ulusal Araştırma Vakfı (NRF) hibesi tarafından desteklendi (No.2010-0028680).Önerilen Yöntem  Konvansiyonel Kafa Pose Tahmin Yaklaşımları"}
{"_id":"93ffe14e172976135d167fb593c4b97e0ff14faa","text":"Büyük bir ilgi, dikkatin görsel odağının ve zihinsel durumun bir göstergesi olarak baş pozunu kullanan sürücü yardım sistemlerine odaklanmıştır.Aslında, kafa poz tahmini, kafa yönelimini kamera görünümüne göre çıkarıma izin veren bir tekniktir ve model tabanlı veya görünüm tabanlı yaklaşımlar ile gerçekleştirilebilir.Model tabanlı yaklaşımlar, genellikle yüz özelliklerinden elde edilen bir yüz geometrik modelini kullanırken, görünüm tabanlı teknikler, bir tanımlayıcı ile karakterize edilen tüm yüz görüntüsünü kullanır ve genellikle poz tahminini bir sınıflandırma problemi olarak kabul eder.Görünüme dayalı yöntemler daha hızlıdır ve daha çok ayrık poz tahminlerine uyarlanmıştır.Bununla birlikte, performansları, yüz görünümünde yer alan kimlik ve aydınlatma hakkındaki bilgileri azaltmak için iyi seçilmesi gereken baş tanımlayıcıya güçlü bir şekilde bağlıdır.Bu makalede, yüz özellikleri görünmese bile, sürücünün dikkat seviyesini monoküler görünür spektrum görüntülerinden belirlemeyi amaçlayan görünüm tabanlı ayrık bir kafa poz tahmini önermektedir.Açık bir şekilde, ilk olarak, en alakalı dört oryantasyon temelli baş tanımlayıcının, yani yönlendirilebilir filtrelerin, yönelimli gradyanların (HOG) histogramının, Haar özelliklerinin ve hızlandırılmış sağlam özelliğin (SURF) uyarlanmış bir versiyonunun kaynaşmasından kaynaklanan yeni bir tanımlayıcı önermekteyiz.İkincisi, tanımlayıcının özelliklerinin kompakt, alakalı ve tutarlı bir alt kümesini türetmek için, bazı iyi bilinen özellik seçim algoritmaları üzerinde karşılaştırmalı bir çalışma yapılır.Son olarak, elde edilen alt küme, kafa poz varyasyonlarını öğrenmek için destek vektör makinesi (SVM) tarafından gerçekleştirilen sınıflandırma sürecine tabidir.Kamu veri tabanı (Pointing'04) ve gerçek dünya dizimizle yapılan deneylerde gösterdiğimiz gibi, yaklaşımımız başı yüksek bir doğrulukla tanımlıyor ve son teknoloji yöntemlere kıyasla kafa pozunun sağlam bir şekilde tahmin edilmesini sağlıyor."}
{"_id":"a6c04f3ba5a59bdeedb042835c8278e0d80e81ff","text":"Bu kağıttaki Q-LINKPAN uygulaması için düşük profilli bir substrat entegre dalga kılavuzu boşluğu destekli E-şekilli yama anteni önerilmiştir.Çalışma bant genişliğini genişletmek için, önerilen anteni bir tane daha rezonans modu oluşturmak için metalize edilmiş bir antenle beslemek için bir eş planlayıcı dalga kılavuzu (CPW) kullanılır.Buna ek olarak, yüzey dalgasını bastırmak ve radyasyon verimliliğini artırmak için substrat entegre bir boşluk kullanılır.Tasarımda E-düzlem radyasyon deseninin simetrisini ve H-düzlem çapraz kutuplaşmasını iyileştirmek için bir diferansiyel besleme ağı kullanılır.Bir gösteri için 2 times 2$'lık bir prototip tasarlanır, imal edilir ve ölçülür.Ölçülen sonuçlar, prototipin %34,4'lük 10 dB empedans bant genişliğine, uzun mesafe uygulamaları için 37.546 GHz'de dar bir E-düzlem radyasyon ışınına sahip yaklaşık 12.5 dB'lik bir kazanç ve kısa mesafe uygulamaları için 4753 GHz'de geniş bir E-düzlem radyasyon ışınına sahip yaklaşık 8 dB'lik bir kazanç olduğunu göstermektedir.Önerilen teknik, ortaya çıkan Q-LINKPAN kablosuz sisteminin hem kısa hem de uzun menzilli iletişim gereksinimlerini karşılamak için kompakt düzlemsel anten geliştirmek için kullanılabilir."}
{"_id":"2dec5b671af983b1e57418434932f0320f51e9ca","text":"Naive Bayes indüksiyon algoritmalarının daha önce birçok classi katyon görevinde şaşırtıcı bir şekilde doğru olduğu gösterilmiştir, hatta temel aldıkları koşullu bağımsızlık varsayımı ihlal edildiğinde bile. Şimdiye kadar yapılan çoğu çalışma küçük veritabanlarında nasıl yapıldı? Bazı büyük veritabanlarında Naive Bayes'in doğruluğunun ölçeklenmediğini ve karar ağaçlarının yanı sıra Naive Bayes'in daha büyük bir algoritma önerdiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"43c0ff1070def3d98f548b7cbf523fdd4a83827a","text":"Multimedya içeriği bugünün Web bilgilerine hakimdir.Multimedya kullanıcı-item etkileşimlerinin doğası 1\/0 ikili örtülü geri bildirimdir (örneğin, fotoğraf beğenileri, video görünümleri, şarkı indirmeleri vb.).), açık geri bildirimden çok daha düşük bir maliyetle (örneğin, ürün derecelendirmeleri) daha büyük bir ölçekte toplanabilir.Bununla birlikte, mevcut işbirlikçi filtreleme (CF) sistemlerinin çoğu, kullanıcıların multimedya içeriğiyle olan etkileşimlerindeki örtüklüğü göz ardı ettikleri için multimedya tavsiyesi için iyi tasarlanmamıştır.Multimedya tavsiyesinde, altta yatan kullanıcıların tercihlerini bulanıklaştıran öğe ve bileşen düzeyinde örtüklük olduğunu savunuyoruz.Öğe düzeyindeki örtüklük, kullanıcıların öğeler üzerindeki tercihleri anlamına gelir (örn.fotoğraflar, videolar, şarkılar, vb.)bilinmeyen, bileşen düzeyindeki örtüklük ise, her öğenin içinde kullanıcıların farklı bileşenler üzerindeki tercihlerini ifade eder (örn.bir resimdeki bölgeler, bir videonun çerçeveleri, vb.)Bilinmiyor.Örneğin, bir videodaki bir 'görüntü', kullanıcının videoyu nasıl beğendiği (yani item-seviyesi) ve videonun hangi bölümlerinin ilgilendiği (yani bileşen-seviyesi) hakkında belirli bir bilgi sağlamaz.Bu makalede, CF'de, \"Dikkatli İşbirlikçi Filtreleme (ACF)\" olarak adlandırılan multimedya tavsiyesinde zorlu öğe ve bileşen düzeyinde örtülü geri bildirimleri ele almak için yeni bir dikkat mekanizması tanıtıyoruz.Özellikle, dikkat modelimiz iki dikkat modülünden oluşan bir sinir ağıdır: herhangi bir içerik özelliği çıkarma ağından başlayarak bileşen düzeyinde dikkat modülü (örn.Görüntüler \/ videolar için CNN), multimedya öğelerinin bilgilendirici bileşenlerini ve öğe tercihlerini puanlamayı öğrenen öğe düzeyinde dikkat modülünü seçmeyi öğrenir.ACF, BPR ve SVD++ gibi örtülü geri bildirimlerle klasik CF modellerine sorunsuz bir şekilde dahil edilebilir ve SGD kullanılarak verimli bir şekilde eğitilebilir.İki gerçek dünya multimedya Web servisi üzerinde yapılan kapsamlı deneyler sayesinde: Vine ve Pinterest, ACF'nin son teknoloji CF yöntemlerinden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"421703f469c46e06bddf0642224e75189b208af6","text":null}
{"_id":"25ac694fa23f733679496a139e9168472e267865","text":"Bu makalede, otomatik özellik mühendisliğine iki son teknoloji yaklaşımı inceliyor, karşılaştırıyor ve birleştiriyoruz: Convolution Tree Kernels (CTK'ler) ve Convolutional Neural Networks (CNN'ler) Bir Soru Yanıtlama (QA) ayarında cevap cümlelerini sıralamayı öğrenmek için.QA ile uğraşırken, temel husus, öğrenme algoritmalarında soru ve cevap bileşenleri arasındaki ilişkisel bilgileri kodlamaktır.Bu amaçla, ilişkisel bilgileri kullanarak yeni CNN'ler önermek ve bunları ilişkisel BTK'larla birleştirmek.Sonuçlar, (i) her iki yaklaşımın da, BTK'ların daha yüksek doğruluk ürettiği ve (ii) bu tür yöntemlerin birleştirilmesinin benzeri görülmemiş yüksek sonuçlara yol açtığı bir soru cevaplama görevinde sanat durumuna ulaştığını göstermektedir."}
{"_id":"6882dcb241f5aaefe85025bf754f8dd1c1502df1","text":"Amacımız, nörorehabilitasyona yardımcı olmak, geliştirmek, ölçmek ve belgelemek için robotik ve otomasyon teknolojisini uygulamaktır.Bu makale, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge'de (MIT) geliştirilen ve Burke Rehabilitasyon Hastanesi, White Plains, NY'da test edilen bir prototip robot destekli rehabilitasyon tesisine sahip 20 inme hastasını içeren bir klinik çalışmayı gözden geçiriyor.Robot destekli değerlendirme prosedüründe toplanan kinematik verileri analiz etme yaklaşımımızı da sunar.Özellikle, 1) robot destekli terapinin olumsuz etkileri olmadığına, 2) hastaların prosedürü tolere ettiğine ve 3) bozulmuş uzuvların periferik manipülasyonunun beyin iyileşmesini etkileyebileceğine dair kanıtlar sunuyoruz.Bu sonuçlar standart klinik değerlendirme prosedürlerine dayanmaktadır.Ayrıca, robot destekli bir değerlendirme prosedüründe kinematik verileri kullanarak bir yaklaşım sunuyoruz."}
{"_id":"106804244aeca715094e12266e3233adca5b78af","text":"Taşınabilir enerjili ortez sistemleri gibi ortez alanındaki yenilikçi teknolojik gelişmeler, rehabilitasyonun fonksiyonel çıkışını iyileştirmek için yeni tedavi yöntemleri oluşturabilir.Bu makalede, yürüyüş sırasında bağlanmamış yardım sağlamak için yeni bir taşınabilir ayak bileği ayak ortezini (PPAFO) sunuyoruz.PPAFO, çift yönlü pnömatik döner aktüatör yoluyla hem plantar fleksör hem de dorsiflexor tork yardımı sağlar.Sistem, ayağın aktüasyonunu kontrol etmek için taşınabilir bir pnömatik güç kaynağı (sıkıştırılmış karbondioksit şişesi) ve gömülü elektronik kullanır.Tasarım işlevselliğini göstermek için bir engelli ve üç engelli olmayan konudan pilot deneysel veriler topladık.Bozulan denek, kauda equina sendromu nedeniyle alt bacaklarda bilateral bozulmaya sahipti.Devre dışı bırakılan yürüyüşçülerden elde edilen verilerin, PPAFO'nun yürüyüş sırasında doğru zamanlanmış plantar fleksör ve dorsiflexor yardımı sağlama yeteneğini gösterdiğini gördük.Duruş ve salıncak sırasında tibialis anterior'un azaltılmış aktivasyonu da yardımcı engelsiz yürüme denemeleri sırasında görülmüştür.Duruşun ikinci yarısında dikey zemin reaksiyon kuvvetinde bir artış, engelli denek için yardımlı denemeler sırasında mevcuttu.Devre dışı kalan yürüyüşçülerden gelen veriler işlevsellik gösterdi ve engelli bir yürüyüşçüden gelen veriler fonksiyonel plantar fleksör yardımı sağlama yeteneğini gösterdi."}
{"_id":"8ef2a5e3dffb0a155a14575c8333b175b61e0675","text":null}
{"_id":"8d2dd62b1784794e545d44332a5cb66649af0eca","text":"Bu makale, önümüzdeki on yıl boyunca kablosuz evrim için anahtar mekanizma olarak ağ densifikasyonunu araştırıyor.Ağ densifikasyonu, alan üzerinde densifikasyon (örneğin, küçük hücrelerin yoğun olarak konuşlandırılması) ve frekans (çeşitli bantlarda radyo spektrumunun daha büyük bölümlerinin kullanılması) içerir.Büyük ölçekli uygun maliyetli mekansal densifikasyon, kendi kendini organize eden ağlar ve hücrelerarası girişim yönetimi ile kolaylaştırılır.Ağ densifikasyonunun tam faydaları, ancak backhaul densifikasyonu ile tamamlanırsa ve girişim iptali yapabilen gelişmiş alıcılar tarafından gerçekleştirilebilir."}
{"_id":"cdee17ad8dc9cf6cf074512d8c2e776e0ff4d18c","text":"Günümüzde teknolojinin hızla gelişmesi, insanları Nesnelerin İnterneti adı verilen yeni ve devrimci bir konsepte götürdü.Bu model, kişisel nesneler (akıllı telefonlar, defterler, akıllı saatler, tabletler vb.) gibi tüm \"nesnelerin\", sensörler ve diğer çevresel unsurlarla gömülü elektronik ekipmanın her zaman ortak bir ağa bağlı olduğunu dayatmaktadır.Bu nedenle, ağda tanınan bir cihaz kullanarak herhangi bir kaynağa herhangi bir zamanda erişebilirsiniz.IoT ekonomik ve sosyal açıdan faydalı olsa da, böyle bir sistemin uygulanması dikkate alınması gereken birçok zorluk, risk ve güvenlik sorunu oluşturmaktadır.Günümüzde, internetin mimarisi, trilyonlarca cihazı birbirine bağlamak ve bunlar arasında birlikte çalışabilirliği sağlamak için güncellenmeli ve yeniden düşünülmelidir.Bununla birlikte, en önemli sorun, muhtemelen bu alanın nispeten yavaş gelişiminin ana nedenlerinden biri olan IoT'nin güvenlik gereksinimleridir.Bu makale, şu anda IoT bağlamında kullanılan en önemli uygulama katmanı protokollerini sunar: CoAP, MQTT, XMPP.Bunları hem ayrı ayrı hem de karşılaştırmalı olarak, bu protokollerin sağladığı güvenliğe odaklanarak tartışıyoruz.Son olarak, gelecekteki bazı araştırma fırsatları ve sonuçları sunuyoruz."}
{"_id":"e4f7706213ee2bc9b1255c82c88990992ed0fddc","text":"Bu mektupta genişbant istiflenmiş dairesel yama anteni sunulmaktadır.Geniş bant karakteristiği, kapasitif olarak birleştirilmiş besleme yapısı kullanılarak elde edilir.Anten, eşit büyüklükte ve tutarlı 90  faz kaymasına sahip geniş bantlı dört çıkışlı bir besleme ağı tarafından beslenir.Son anten, GPS, GLONASS, Galileo ve Pusula dahil olmak üzere Küresel Navigasyon Uydu Sistemi uygulamaları için çok iyi dairesel polarize radyasyon sağlar."}
{"_id":"bd0b7181eb8b2cb09a4e1318649d442986cf9697","text":"Bu makale, çift yönlü itme-çekme dc-dc dönüştürücü için analiz ve modelleme sunar.Özellikle PWM artı faz kayma kontrolü ile kaçak akım azalmasına dikkat edilir.Farklı çalışma modlarındaki sızıntı akımı, çeşitli çalışma koşulları için verimli modları tanımlamak için karşılaştırılmıştır.Durum uzayı ortalamalama yöntemi, en verimli modun küçük sinyal ve büyük sinyal modellerini türetmek için benimsenmiştir.3070V\/300V prototip üretildi.Hem simülasyon sonuçları hem de deneysel sonuçlar modelin geçerliliğini kanıtlar."}
{"_id":"60e3f74c98407e362560edbcb10a094e2a64c3ce","text":"Mikroblog mesajları, uzunluk sınırı ve gayri resmi yazı stili gibi bazı doğal özellikler nedeniyle mevcut duygu analizi teknikleri için ciddi zorluklar yaratmaktadır.Bu makalede, Çin mikroblog mesajlarının fikir hedeflerinin çıkarılması sorununu inceliyoruz.Böyle ince taneli kelime düzeyindeki görev henüz mikrobloglarda iyi araştırılmamıştır.Sorunu çözmek için denetimsiz bir etiket yayılım algoritması önermekteyiz.Bir konudaki tüm mesajların görüş hedefleri, benzer mesajların benzer görüş hedeflerine odaklanabileceği varsayımına dayanarak toplu olarak çıkarılır.Mikrobloglardaki konular hashtag'ler veya kümeleme algoritmaları kullanılarak tanımlanır.Çin mikroblogları üzerindeki deneysel sonuçlar, çerçevemizin ve algoritmalarımızın etkinliğini göstermektedir."}
{"_id":"04e34e689386604ab37780c48797352321f95102","text":"Sinyal işleme ve örüntü tanıma algoritmaları, konvolüsyonun kapsamlı bir şekilde kullanılmasını sağlar.Birçok durumda, hesaplama doğruluğu hesaplama hızı kadar önemli değildir.Örneğin, özellik çıkarmada, bir sinyale olan ilginin özellikleri genellikle oldukça çarpıktır.Bu gürültü şekli justi, daha hızlı özellik çıkarma elde etmek için bir miktar nicelemedir.Yaklaşımımız, düşük dereceli polinomlarla sinyalin yaklaşık bölgelerinden oluşur ve daha sonra dürtü fonksiyonlarını (veya dürtü fonksiyonlarının türevlerini) elde etmek için ortaya çıkan sinyallerin çıkarılmasını sağlar.Bu temsil ile, konvolüsyon son derece basit hale gelir ve oldukça etkili bir şekilde uygulanabilir.Gerçek konvolüsyon, konvolüsyonun sonucunu entegre ederek geri kazanılabilir.Bu yöntem, özellik ekstraksiyonunda önemli bir hız sağlar ve evrişimsel sinir ağları için geçerlidir."}
{"_id":"0fb1b0ce8b93abcfd30a4bb41d4d9b266b1c0f64","text":"Bu makale, yüksek algılama oranları elde ederken görüntüleri son derece hızlı bir şekilde işleyebilen görsel bir nesne algılama çerçevesini tanımlar.Üç önemli katkıları vardır.Birincisi, dedektörümüz tarafından kullanılan özelliklerin çok hızlı bir şekilde hesaplanmasına izin veren \"Entegral Görüntü\" adı verilen yeni bir görüntü gösteriminin tanıtılmasıdır.İkincisi, az sayıda kritik görsel özellik seçen ve son derece verimli sınıflandırıcılar veren AdaBoost'a dayanan bir öğrenme algoritmasıdır [6].Üçüncü katkı, sınıflandırıcıları bir \"cascade\"de birleştirmek için bir yöntemdir, bu da görüntünün arka plan bölgelerinin hızla atılmasını sağlarken, umut verici nesne benzeri bölgelere daha fazla hesaplama yapar.Yüz tespiti alanında bir dizi deney sunulmaktadır.Sistem, en iyi önceki sistemlerle karşılaştırılabilir yüz algılama performansı sağlar [18, 13, 16, 12, 1].Geleneksel bir masaüstünde uygulanan yüz algılama, saniyede 15 kare ile ilerler."}
{"_id":"2d0f96c27695b213a55bcd5681bf1dba9dc5ad94","text":"Yazılımda bulunan fikri mülkiyete yönelik üç saldırı türünü ve buna karşılık gelen üç teknik savunmayı tanımlıyoruz.Ters mühendisliğe karşı güçlü bir savunma, yazılımı anlaşılmaz ama yine de işlevsel hale getiren bir süreç olan obfuscation'dır.Yazılım korsanlığına karşı bir savunma, yazılımın kökenini belirlemeyi mümkün kılan bir işlem olan filigranlamadır.Kurcalamaya karşı bir savunma, kurcalamaya karşı korumalıdır, böylece yazılımda yetkisiz değişiklikler (örneğin bir filigran kaldırmak için) işlevsiz kodla sonuçlanacaktır.Her savunma türü için mevcut teknolojiyi kısaca inceliyoruz."}
{"_id":"51fe1d8999b48a499fc711df1a27ce6966fd2f65","text":"Küçük bir anten olarak çalışan bir kapasitör veya indüktör, teorik olarak, devre kaybı olmadan ayarlama varsayımı üzerine, boyutundan bağımsız olarak belirli bir güç miktarını kesebilir.Bu ideale göre pratik verimlilik, antenin güç faktörü ve bant genişliği ile karşılaştırıldığında antenin \"radyasyon güç faktörü\" ile sınırlıdır.Her iki tür antenin radyasyon güç faktörü, Ab'nin anten tarafından işgal edilen silindirik hacim olduğu (1\/6) (Ab\/l2) 'den biraz daha büyüktür ve l, çalışma frekansında radyan boyudur ( 1\/2 dalga boyu olarak tanımlanır).Verimlilik, antenin tuneriyle birleştirilmesinin yakınlığı ile daha da sınırlıdır.Küçük antenlerin daha temel özellikleri ve basit bir devredeki davranışları için diğer basit formüller verilir.1-Mc için örnekler.Tipik devrelerdeki çalışma, I.R.E. için yaklaşık 35 db'lik bir kayıp olduğunu göstermektedir.Standart kapasitif anten, 1 metre karelik bir hacmi 0.5 metre eksenel uzunlukla kaplayan büyük bir döngü için 43 db ve bu boyutlarda 1\/5'lik bir döngü için 64 db."}
{"_id":"b3a7ef30218832c1ab69cf18bee5aebb39dc746f","text":"Ultra geniş bant uygulamaları için bir reflektöre karşı bulunan iki çapraz merkez beslemeli konik mono-döngü ve iki çapraz elektrik dipolünden oluşan 45 çift kutuplu tek yönlü anten elemanı sunulmaktadır.Dengesiz enerjiyi dengeli enerjiye geçirmek için eliptik olarak konikleştirilmiş iletim hattının kullanımını içeren antenin çalışma prensibi tanımlanmıştır.Farklı reflektörler-planar veya konik-ile tasarımlar araştırılır.Ölçülü üst üste binmiş empedans bant genişliği %126'dır (SWR ; 2).Yapının tamamlayıcı doğası nedeniyle, anten, çalışma bandı üzerinde düşük çapraz polarizasyon ve düşük arka lob radyasyonu ile nispeten kararlı bir geniş kenar radyasyon modeline sahiptir.Önerilen antenin ölçülen kazancı, konik destekli bir yansıtıcıya monte edildiğinde, sırasıyla port 1 ve port 2 için 4 ila 13 dBi ve 7 ila 14.5 dBi arasında değişir.İki bağlantı noktası arasındaki ölçülen bağlantı noktası, işletim bandı üzerinde -25 dB'nin altındadır."}
{"_id":"ef7d230c4f24ccc1c70fe9fbfb8936488aea92ba","text":"Bu makalede, altı farklı dilde ortak cümle temsillerini öğrenmek için nöral makine çevirisinin çerçevesini kullanıyoruz.Amacımız, dilden bağımsız bir temsilin, altta yatan semantiği yakalaması muhtemeldir.Yeni bir çapraz dil benzerliği ölçümü tanımlıyoruz, 1.4M cümle temsillerini karşılaştırıyoruz ve yakın cümlelerin özelliklerini inceliyoruz.Gömme uzayına yakın olan cümlelerin gerçekten semantik olarak çok ilişkili olduğunu, ancak genellikle oldukça farklı bir yapıya ve sözdizimine sahip olduğunu deneysel kanıtlar sunuyoruz.Bu ilişkiler farklı dillerdeki cümleleri karşılaştırırken de geçerlidir."}
{"_id":"620b7d0d5e2ceeba58d808dc3d7b09a9fb57831c","text":null}
{"_id":"44561e7a54649b2b7aa2ba08f2842d754f648e23","text":"Bu çalışmada, 157 eylem sınıfı ile Charades Eylem Tanıma Veri setini kullanarak eylem tanıma problemini başlattık.Aşırı öğrenme makineleri, destek vektör makineleri ve karar ağaçları gibi farklı tekniklerin sonuçlarını, derin sinir ağları ve sahne-eylem koşullu olasılıklarla çıkarılan özellikler üzerine uyguladık."}
{"_id":"171a4ef673e40d09d7091082c7fd23b3758fc3c2","text":"Giderek artan sayıda gözetim ve biyometrik uygulama, video kameraların bakış açısından görünen bireylerin yüzünü tanımayı amaçlamaktadır.Video kameralarla yakalanan yüzlerin görünümünün poz, aydınlatma, ölçek, bulanıklık, ifade, oklüzyon vb. değişiklikler nedeniyle önemli ölçüde değiştiği, video tabanlı FR sistemleri zorlu operasyonel ortamlara tabi tutulabilir.Özellikle, hala video FR ile, sınırlı sayıda yüksek kaliteli yüz görüntüleri tipik olarak bir bireyin sisteme kaydedilmesi için yakalanırken, operasyonlar sırasında farklı bakış açıları ve kontrolsüz koşullar altında video kameralar kullanılarak bol miktarda yüz yörüngesi yakalanabilir.Bu makale, kayıt sırasında her bir hedef birey için sağlam bir yüz temsili öğrenebilen ve daha sonra hala referans bir görüntüden (hedef bireyin ROI'leri) çıkarılan yüz bölgelerini canlı veya arşivlenmiş videolardan çıkarılan ROI'lerle doğru bir şekilde karşılaştırabilen derin bir öğrenme mimarisi sunar.HaarNet adlı derin evrişimsel sinir ağları (DCNN'ler) topluluğu, bir gövde ağının yüz ROI'lerinin (holistik temsil) küresel görünümünden ilk olarak özellikleri çıkardığı öne sürülmektedir.Ardından, üç şube ağı, Haar benzeri özelliklere dayanarak asimetrik ve karmaşık yüz özelliklerini (yerel temsiller) etkili bir şekilde gömer.Yüz temsillerinin ayrımcılığını artırmak için, sınıf içi varyasyonları azaltan ve sınıflararası varyasyonları artıran yeni bir düzenli üçlü kayıp fonksiyonu önerilmiştir.Hedef kişi başına hala tek referans göz önüne alındığında, önerilen DCNN'nin sağlamlığı, HaarNet'i operasyonel ortamlarda bulunan yakalama koşullarını taklit eden sentetik olarak oluşturulan yüz hala ROI'lerle ince ayar yaparak daha da geliştirilmiştir.Önerilen sistem, doğruluk ve karmaşıklığa göre zorlu COX Face ve Chokepoint veri kümelerinden gelen halatlar ve videolar üzerinde değerlendirilir.Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin video tabanlı FR için son teknoloji sistemlere göre performansı önemli ölçüde artırabileceğini göstermektedir."}
{"_id":"71d55130ae9a96564ec176ff081ac5cba574db5c","text":null}
{"_id":"c9c9b50b51dc677ff83f58f1a5433b2a41321ec3","text":"Destek-vektör ağı, iki grup sınıflandırma problemi için yeni bir öğrenme makinesidir.Makine kavramsal olarak şu fikri uygular: giriş vektörleri doğrusal olmayan bir şekilde çok yüksek boyutlu bir özellik uzayına eşlenir.Bu özellik uzayında doğrusal bir karar yüzeyi inşa edilir.Karar yüzeyinin özel özellikleri, öğrenme makinesinin yüksek genelleme kabiliyetini sağlar.Destek-vektör ağının arkasındaki fikir, daha önce eğitim verilerinin hatasız olarak ayrılabildiği sınırlı vaka için uygulanmıştır.Burada bu sonucu ayrıştırılamaz eğitim verilerine uzatıyoruz.Polinom girdi dönüşümlerini kullanan destek-vektör ağlarının yüksek genelleme yeteneği gösterilmiştir.Ayrıca, destek-vektör ağının performansını, hepsi Optik Karakter Tanıma'nın bir kıyaslama çalışmasında yer alan çeşitli klasik öğrenme algoritmalarıyla karşılaştırıyoruz."}
{"_id":"ffdceba3805493828cf9b65f29edd4d29eee9622","text":null}
{"_id":"3115d42d3a2a7ac8a0148d93511bd282613b8396","text":"Büyük adaylardan çok sayıda kullanıcıya ilgili öğeleri kesinlikle tavsiye etmek, birçok çevrimiçi platformda (örneğin Amazon.com ve Netflix.com) vazgeçilmez ancak hesaplama açısından pahalı bir iştir.Umut verici bir yol, kullanıcıları ve öğeleri bir Hamming alanına yansıtmak ve daha sonra Hamming mesafesi üzerinden öğeleri önermektir.Bununla birlikte, önceki çalışmalar soğuk başlangıç zorluklarını ele almadı ve örtülü geri bildirim gibi tercih verilerini en iyi şekilde kullanamadı.Bu boşluğu doldurmak için Discrete Content-aware Matrix Factorization (DCMF) modeli, 1) kullanıcı\/tem içerik bilgilerinin varlığında kompakt ama bilgilendirici ikili kodlar türetmek; 2) logit kaybının yerel bir üst sınırına dayalı sınıflandırma görevini desteklemek; 3) seyreklik sorunuyla başa çıkmak için bir etkileşim düzenlileştirmesi sunmak.Ayrıca parametre öğrenme için verimli bir ayrık optimizasyon algoritması geliştiriyoruz.Üç gerçek dünya veri kümesi üzerindeki kapsamlı deneylere dayanarak, DCFM'nin hem regresyon hem de sınıflandırma görevlerinde son teknolojilerden daha iyi performans gösterdiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"48327aaf21902c09a92b90b1122f5bf2de62f56e","text":"Son yıllarda, hızla yaşlanan bir toplum nedeniyle yardımlı yaşam teknolojilerinde hızlı bir artışa tanık olduk.Yaşlanan nüfus, resmi sağlık hizmetlerinin artan maliyeti, bakıcı yükü ve bireylerin bağımsız olarak yaşamaları üzerindeki önemi, hepsi güvenli ve bağımsız yaşlanma için yenilikçi destekli yaşam teknolojilerinin geliştirilmesini motive eder.Bu ankette, ambient zeka paradigmasına dayanan yaşlı yetişkinler için \"ambient destekli yaşam\" (AAL) araçlarının ortaya çıkışını özetleyeceğiz.Son teknoloji AAL teknolojilerini, araçlarını ve tekniklerini özetleyeceğiz ve mevcut ve gelecekteki zorluklara bakacağız."}
{"_id":"5cf52b914bfed5aa5babf340b489392c0d961d38","text":"Bu makalede, evde aktivite ritimlerini inceliyoruz ve dört vaka çalışması ile yardımlı bir yaşam ortamında 22 sakinin bir aktivite izleme pilot çalışmasından elde edilen bir düzine davranışsal kalıp sunuyoruz.Kurulan davranış kalıpları, sirkadiyen aktivite ritimlerini (CAR) ve sapmalarını modelleyen istatistiksel bir tahmin algoritmasına dayanan özel yazılımlar kullanılarak yakalandı.CAR, bir sakinin yardımlı oturma dairesi içindeki her odada geçirdiği ortalama süreye ve ayrıca oda başına hareket olaylarının ortalama n.umber tarafından verilen aktivite seviyesine bağlı olarak istatistiksel olarak tahmin edildi.Onaylanmış bir ev içi izleme sistemi (IMS), izlenen sakinin hareket verilerini kaydetti ve her oda için doluluk süresini ve etkinlik seviyesini belirledi.Bu verileri kullanarak, sakinlerin sirkadiyen davranışları çıkarıldı, anomalileri gösteren sapmalar tespit edildi ve ikincisi, IMS tarafından oluşturulan aktivite raporlarının yanı sıra tesisin izlenen sakinler üzerindeki profesyonel bakıcılarının notları ile ilişkilendirildi.Sistem, aktivite düzenlerindeki sapmaları tespit etmek ve bakıcıları sağlık durumundaki değişiklikleri yansıtabilecek bu tür sapmalara karşı uyarmak için kullanılabilir, böylece bakıcılara bakım teşhis standardını uygulama ve zamanında müdahale etme fırsatı sunar."}
{"_id":"20faa2ef4bb4e84b1d68750cda28d0a45fb16075","text":"Zaman serisi kümelemenin çeşitli alanlarda yararlı bilgiler sağlamada etkili olduğu gösterilmiştir.Zamansal veri madenciliği araştırmalarındaki çabanın bir parçası olarak zaman serisi kümelemesine artan bir ilgi var gibi görünüyor.Genel bir bakış sağlamak için, bu makale çeşitli uygulama alanlarında zaman serisi verilerinin kümelenmesini araştıran önceki çalışmaları inceler ve özetler.Zaman serisi kümelemenin temelleri, zaman serisi kümeleme çalışmalarında yaygın olarak kullanılan genel amaçlı kümeleme algoritmaları, kümeleme sonuçlarının performansını değerlendirme kriterleri ve ham veri, çıkarılan özellikler veya bazı model parametreleri formlarında karşılaştırılan iki zaman serisi arasındaki benzerliği \/ farklılığı belirleyen önlemler de dahil olmak üzere sunulmaktadır.Geçmiş araştırmalar, doğrudan ham verilerle ya da zaman ya da frekans etki alanında, dolaylı olarak ham verilerden çıkarılan özelliklerle ya da dolaylı olarak ham verilerden inşa edilen modellerle çalışıp çalışmadıklarına bağlı olarak üç gruba ayrılır.Önceki araştırmaların benzersizliği ve sınırlandırılması tartışılır ve gelecekteki araştırmalar için birkaç olası konu belirlenir.Ayrıca, zaman serisi kümelemenin uygulandığı alanlar, kullanılan veri kaynakları da dahil olmak üzere özetlenmiştir.Bu incelemenin, bu araştırma alanını ilerletmek isteyenler için bir basamak taşı olarak hizmet edeceği umulmaktadır.2005 Pattern Recognition Society (İngilizce).Elsevier Ltd. tarafından yayınlanmıştır. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"363601765e56e4a68c22da3760a2e4f8d7db3e68","text":"Bu çalışmada minyatür bir ultra geniş bant (UWB) güç bölücü (PD) önerilmiştir.İki aşamalı Wilkinson PD'nin iletim hatlarını köprülü T-coil'ler kullanarak uygulayarak, bant genişliğinde azalma olmadan çok kompakt boyut elde edilebilir.Özellikle, merkez frekansı fsub>0\/sub>=5.5 GHz olan önerilen bir UWB çift yönlü PD, ticari GaAs pHEMT işlemi kullanılarak uygulanmaktadır.Pedsiz devre boyutu sadece 1.45 mm  0.84 mm'dir, bu da fsub>0\/sub>'da yaklaşık 0.027sub>0\/sub>  0.016sub>0\/sub>'dur.15-dB giriş\/çıkış geri dönüş kaybı ve izolasyon için kesirli bant genişliği% 110'dur ve bant içi yerleştirme kaybı 1.3  0.36 dB arasındadır."}
{"_id":"0f42befba8435c7e7aad8ea3d150504304eb3695","text":"Çok geniş bir ayar aralığına sahip basit ve kompakt bir yuva anteni önerilir.25 mm (kabaca H\/8'e eşittir, burada H ayar aralığının en yüksek frekansına karşılık gelir) açık yuva zeminin kenarına kazınır.Tunabilitesi elde etmek için, yapıda sadece iki topaklanmış element, yani bir PIN diyot ve bir varaktör diyot kullanılır.Yuvanın açık ucuna yerleştirilen PIN diyotunu değiştirerek, yuva anteni standart bir yuva (anahtar açıkken) veya yarım bir yuva (anahtar kapalıyken) olarak rezonansa girebilir.Bu iki modda geniş bir frekans aralığı üzerinde sürekli ayarlama, yuvaya yüklenen varaktör diyotun ters yanlılığını (farklı kapasitanslar vererek) ayarlayarak elde edilebilir.Optimum tasarım sayesinde, iki modun ayar bantları çok geniş bir ayar aralığı oluşturmak için birbirine dikilir.Üretilen prototip, -10 dB'den daha iyi Sll ile 0,42 GHz ila 1,48 GHz arasında bir ayar frekansı aralığına sahiptir ve 3.52:1'lik bir frekans oranı (fR = fu \/ fL) verir.Ölçülen tam küresel radyasyon desenleri, tüm ayar aralığı içinde önerilen antenin tutarlı radyasyon özelliklerini gösterir."}
{"_id":"bf77b3a8fa0ec0e4ef5f40089ca86001a6901f2d","text":null}
{"_id":"d2c4e319a7351f1091ae08a6fc870309003ace31","text":null}
{"_id":"0abb49fe138e8fb7332c26b148a48d0db39724fc","text":"Büyük evrişimsel sinir ağlarını düzenli hale getirmek için basit ve etkili bir yöntem sunuyoruz.Geleneksel deterministik havuzlama operasyonlarını stokastik bir prosedürle değiştiriyoruz, rastgele her havuzlama bölgesi içindeki aktivasyonu havuzlama bölgesi içindeki faaliyetler tarafından verilen çoklu bir adlandırma dağılımına göre seçiyoruz.Yaklaşım hiper parametresizdir ve bırakma ve veri büyütme gibi diğer düzenlileştirme yaklaşımlarıyla birleştirilebilir.Veri büyütmeyi kullanmayan diğer yaklaşımlara göre dört görüntü veri kümesinde son teknoloji performansı elde ediyoruz."}
{"_id":"23ae5fa0e8d581b184a8749d764d2ded128fd87e","text":"Özet Güncel mimarilerde merkezi bir rol oynayan havuzlama operasyonlarını genelleştirerek derin sinir ağlarını geliştirmeye çalışıyoruz.Karmaşık ve değişken kalıplara uyum sağlamak için havuzlamanın öğrenilmesine izin veren yaklaşımların dikkatli bir şekilde araştırılmasını takip ediyoruz.İki ana yön, (1) maksimum ve ortalama havuzlamanın birleştirilmesi (iki strateji) yoluyla bir havuzlama işlevi öğrenmek ve (2) kendileri öğrenilen havuzlama filtrelerinin ağaç yapılı bir füzyonu şeklinde bir havuzlama işlevi öğrenmektir.Deneylerimizde, araştırdığımız her genelleştirilmiş havuzlama işlemi, ortalama veya maksimum havuzlama yerine kullanıldığında performansı geliştirir.Deneysel olarak, önerilen havuzlama işlemlerinin geleneksel havuzlamaya göre değişmezlik özelliklerinde bir artış sağladığını ve sanatın durumunu yaygın olarak benimsenen birkaç ölçüt veri kümesine koyduğunu gösteriyoruz; ayrıca uygulanması kolaydır ve çeşitli derin sinir ağı mimarileri içinde uygulanabilir.Bu faydalar, eğitim sırasında hesaplama yükünde sadece bir ışık artışı (zamanlama deneylerinde% 5 ila% 15 arasında değişen) ve model parametrelerinin sayısında çok mütevazı bir artış ile birlikte gelir.Örneğin, 45 ek parametre kullanarak, ImageNet'teki AlexNet performansını% 6 göreceli (top-5, tek görünüm) olarak iyileştiriyoruz."}
{"_id":"fd6d101967259f9f8c86f5f5a9871e34d22c63e6","text":"Grafik madenciliği, veri madenciliği alanında önemli bir araştırma alanıdır.Çalışma alanı, grafik veri setleri içinde sık kullanılan altgrafların tanımlanmasına odaklanır.Araştırma hedefleri şunlara yöneliktir: (i) aday altgrafları üretmek için etkili mekanizmalar (çiftler oluşturmadan) ve (ii) oluşturulan aday altgrafları, istenen sık altgrafları hesaplamalı olarak verimli ve prosedürel olarak etkili bir şekilde tanımlayacak şekilde en iyi şekilde nasıl işlenebilir.Bu makale, sık altgraf madenciliği alanında mevcut araştırmaların bir anketini sunar ve ana araştırma konularını ele almak için çözümler önermiştir."}
{"_id":"97862a468d375d6fbd83ed1baf2bd8d74ffefdee","text":"Hassas Tarım İzleme Sistemi (PAMS), mahsullerin tarımsal ortamlarını izleyebilen ve çiftçilere hizmet sağlayan akıllı bir sistemdir.Kablosuz sensör ağı (WSN) tekniğine dayanan PAMS, son yıllarda artan dikkat çekiyor.Bu tür sistemlerin amacı, büyüme dönemini yönetmek ve izlemek yoluyla mahsullerin çıktılarını iyileştirmektir.Bu makale, PAMS için bir WSN tasarımını sunar, gerçek dünya deneyimimizi paylaşır ve uygulama ve dağıtımlardaki araştırma ve mühendislik zorluklarını tartışır."}
{"_id":"1a736409c7711f8673f31d366f583ddc8759547f","text":"gradyan alçalması ile eğitilen uzun kısa süreli bellek (LSTM) ağı, geleneksel nöral ağların genel olarak çözemediği zor sorunları çözer.Son zamanlarda, decoupled genişletilmiş Kalman filtre eğitim algoritmasının, orijinal gradyan iniş eğitim algoritmasına kıyasla eğitim adımlarının sayısını önemli ölçüde azaltarak daha da iyi performansa izin verdiğini gözlemledik.Bu makalede, klasik tekrarlayan ağlar tarafından çözülemeyen, ancak Kalman filtreleri ile birleştirilen LSTM tarafından zarif ve sağlam ve hızlı bir şekilde çözülen bir dizi deney sunuyoruz."}
{"_id":"52b0c5495e8341c7a6f0afe4bba6b2e0c0dc3a68","text":"Bu makale, Linux Kernel Integrity Monitor'u (LKIM) yazılım bütünlüğü ölçümünün geleneksel yöntemlerine göre bir iyileştirme olarak tanıtır.LKIM, çalışan bir çekirdeğin operasyonel bütünlüğünü daha tam olarak karakterize etmek için bir araç olarak bağlamsal denetim kullanır.Kriptografik olarak çekirdekteki statik kodu ve verileri haşlamanın yanı sıra, geliştirilmiş bütünlük ölçümü sağlamak için dinamik veri yapıları incelenir.Temel yaklaşım, çekirdeğin çalışmasını etkileyen diğer verilerin yanı sıra fonksiyon işaretçilerinin kullanımı yoluyla çekirdeğin yürütme akışını kontrol eden yapıları inceler.Bu tür yapılar, çekirdek işlemlerini genişletmek için verimli bir yol sağlar, ancak aynı zamanda statik parçaları değiştirmeden kötü amaçlı kod eklemenin bir yoludur.LKIM uygulaması tartışılır ve bağlamsal denetimin pratik olduğunu göstermek için ilk performans verileri sunulur."}
{"_id":"589d06db45e2319b29fc96582ea6c8be369f57ed","text":"Bu makalede, video tabanlı kişinin yeniden tanımlanması sorununu inceliyoruz.Bu, geleneksel görüntü tabanlı kişinin yeniden tanımlanmasından daha zorlu ve daha pratik bir ilgidir.Bu sorunu gidermek için, kişinin yeniden tanımlanması için video tabanlı bir temsili öğrenmek için convolutional Long Short Term Memory (LSTM) tabanlı ağların kullanılmasını öneriyoruz.Bu amaçla, derin Convolutional Neural Networks (CNN'ler) ve LSTM ağlarından ortaklaşa yararlanmayı teklif ediyoruz.Bir kişinin sıralı video çerçeveleri göz önüne alındığında, çerçevelerde kodlanan mekansal bilgi ilk olarak bir dizi CNN tarafından çıkarılır.LSTM'lerden türetilen bir kodlayıcı kodlayıcı çerçevesi, CNN çıktılarının ortaya çıkan zamansal zamanını kodlamak için kullanılır.Bu yaklaşım, videonun uzaysal bilgiyi korurken, sıralı bir dizi olarak açıkça modellenebilmesini sağlayan rafine bir özellik gösterimine yol açar.Karşılaştırmalı deneyler, yaklaşımımızın video tabanlı kişilerin ILIDS-VID ve PRID 2011'de yeniden tanımlanması için en son teknolojiye sahip performansa ulaştığını göstermektedir."}
{"_id":"ab41136c0a73b42463db10f9dd2913f8d8735155","text":null}
{"_id":"c0bf57b798b7350ab8ace771faad6320663300bd","text":"RGB-D (Kırmızı Yeşil Mavi ve Derinlik) sensörleri, aynı anda bir sahneden renk ve derinlik bilgisi sağlayabilen cihazlardır.Son zamanlarda, eğlence pazarından birçok farklı alana (örneğin, robotik, CAD vb.) ticari büyümeleri nedeniyle birçok çözümde yaygın olarak kullanılmaktadırlar.Araştırma topluluğunda, bu cihazlar, kabul edilebilir düzeydeki yanlışlık nedeniyle iyi bir alıma sahip olmuştur.birçok uygulama ve düşük maliyetli, ancak bazı durumlarda, hassasiyetlerini sınırlayarak, algılanabilecek minimum özellik boyutuna yakın bir şekilde çalışırlar.Bu nedenle kalibrasyon süreçleri, doğruluklarını artırmak ve bu tür uygulamaların gereksinimlerini karşılamalarını sağlamak için kritik öneme sahiptir.Bildiğimiz kadarıyla, birden fazla RGB-D sensöründe sonuçlarını değerlendiren kalibrasyon algoritmalarının karşılaştırmalı bir çalışması yoktur.Özellikle bu makalede, en çok kullanılan üç kalibrasyon yönteminin karşılaştırılması, yapılandırılmış ışık ve uçuş süresine dayalı üç farklı RGB-D sensörüne uygulanmıştır.Yöntemlerin karşılaştırılması, derinlik ölçümlerinin doğruluğunu değerlendirmek için bir dizi deneyle gerçekleştirildi.Ek olarak, bir nesne yeniden yapılandırma uygulaması, sensörün hassasiyetinin sınırında çalıştığı bir uygulama örneği olarak kullanılmıştır.Yeniden yapılanmanın elde edilen sonuçları görsel inceleme ve nicel ölçümlerle değerlendirilmiştir."}
{"_id":"6a636ea58ecf86cba2f25579c3e9806bbd5ddce9","text":"Bu mektup, kablosuz güç iletim uygulamaları için tüm polarizasyon alma özelliğine sahip yeni bir rectenna sunar.Çift doğrusal polarize anten kullanılarak, rastgele polarizasyon olayı dalgası tamamen iki limanında toplanabilir.Antene bir rekten olarak bağlanmak için, antenin iki portu tarafından sağlanan RF gücünün verimli bir şekilde düzeltilebilmesi için çift girişli bir doğrultucu tasarlanmıştır.Olay dalgasının uygun bir polarizasyonu ile, önerilen rekten, 295.3  W \/ cm2 giriş gücü yoğunluğu altında% 78'lik bir maksimum verimlilik sergiler.Dahası, aynı güç yoğunluğu altında, rektnanın verimliliği, olay dalgasının kutuplaşmasına bakılmaksızın her zaman% 61'den daha yüksek kalabilir."}
{"_id":"23a0a9b16462b96bf7b5aa6bb4709e919d7d7626","text":"Hassas yörünge izleme, Mikro Hava Araçlarının (MAV'ler) dağınık ortamda veya rahatsızlıklar altında çalışması için çok önemli bir özelliktir.Bu makalede, MAV yörünge takibi için en son model tabanlı iki kontrol tekniği arasında ayrıntılı bir karşılaştırma sunuyoruz.Klasik bir Lineer Model Predictive Controller (LMPC) sunulur ve tam sistem modelini dikkate alan daha gelişmiş bir Lineer Olmayan Model Predictive Controller (NMPC) ile karşılaştırılır.Dikkatli bir analizde, iki uygulamanın hız ve izleme performansı açısından avantajlarını ve dezavantajlarını gösteriyoruz.Bu, hovering performansını, adım tepkisini ve agresif yörünge takibini nominal koşullar altında ve harici rüzgar rahatsızlıkları altında değerlendirerek elde edilir."}
{"_id":"11c116b2750e064ce32b3b8de8760234de508314","text":"Son birkaç yılda ana belleği artıran iki ana donanım eğilimi ve büyük ölçüde paralel çok çekirdekli işleme tarafından yönlendirilen, iyi bilinen birleştirme algoritmalarının paralelleştirilmesinde çok fazla araştırma yapıldı.Bununla birlikte, bu mimarilerin ana belleğe tek biçimli olmayan bellek erişimi (NUMA) sadece bu algoritmaların tasarımında sınırlı dikkat çekmiştir.Ana bellek hash'inin son teklifleri uygulamalarına katılıyor ve NUMA mimarileri üzerindeki büyük performans problemlerini tanımlıyoruz.Daha sonra büyük ölçüde paralel ortamlar için bir NUMA-aware hash'i geliştiriyoruz ve speci c uygulamasının bir NUMA sistemindeki performansı nasıl detaylandırdığını gösteriyoruz.Deneysel değerlendirmemiz, dikkatli bir şekilde tasarlanmış bir hash'in, önceki yüksek performanslı hash'in ikiden fazla faktörle birleştiğini ve bunun da saniyede 3\/4 milyar katılma argümanının benzeri görülmemiş bir şekilde kesilmesine neden olduğunu gösteriyor."}
{"_id":"5678ade24d18e146574ad5c74b64b9030ed8cf44","text":"Son birkaç yılda bilgisayar ağlarının hızla genişlemesiyle, güvenlik modern bilgisayar sistemleri için çok önemli bir konu haline geldi.Gayri meşru kullanımı tespit etmenin iyi bir yolu, alışılmadık kullanıcı aktivitesini izlemektir.Elle kodlanmış kural setlerine dayanan veya çevrimiçi komutları tahmin eden müdahale tespit yöntemleri, inşa etmek için zahmetlidir veya çok güvenilir değildir.Bu makale, izinsiz girişleri tespit etmek için sinir ağları uygulamak için yeni bir yol önermektedir.Bir kullanıcının sistemi kullanırken bir ‘print’ bıraktığına inanıyoruz; bu baskıyı öğrenmek ve her kullanıcıyı dedektiflerin insanları suç mahalline yerleştirmek için parmak izi kullandığı gibi tanımlamak için bir sinir ağı kullanılabilir.Bir kullanıcının davranışı baskısıyla uyuşmuyorsa, sistem yöneticisi olası bir güvenlik açığı konusunda uyarılabilir.NNID (Neural Network Intrusion Detector) adı verilen bir geri yayılım sinir ağı, tanımlama görevinde eğitildi ve 10 kullanıcıdan oluşan bir sistemde deneysel olarak test edildi.Sistem, olağandışı aktiviteyi tespit etmede% 96 doğruydu ve% 7 yanlış alarm oranı vardı.Bu sonuçlar, kullanıcı profillerini öğrenmenin izinsiz girişleri tespit etmek için etkili bir yol olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"cf528f9fe6588b71efa94c219979ce111fc9c1c9","text":"Katı bir nesnenin pozu 6 serbestlik derecesine sahiptir ve birçok robotik ve sahne anlama uygulamasında tam bilgisi gereklidir.6D nesne poz tahminlerinin değerlendirilmesi basit değildir.Nesne pozu, nesne simetrileri ve oklüzyonları nedeniyle belirsiz olabilir, yani.Verilen görüntüde ayırt edilemez olan ve bu nedenle eşdeğer olarak ele alınması gereken çoklu nesne pozları olabilir.Makalede 6D nesnesi tahmin sorunları oluşturuyor, bir değerlendirme metodolojisi öneriyor ve poz belirsizliği ile ilgilenen üç yeni poz hata fonksiyonu tanıtılıyor.Yeni hata fonksiyonları literatürde yaygın olarak kullanılan işlevlerle karşılaştırılır ve bazı sezgisel olmayan sonuçları ortadan kaldırdığı gösterilmiştir.Değerlendirme araçları aşağıda verilmiştir: https : \/\/github.com\/thodan\/obj pose eval"}
{"_id":"356827905c70ef763e3aa373f966fe6d8cf753f9","text":"Doku sentezi bilgisayar grafikleri, görme ve görüntü işlemede birçok uygulama için önemlidir.Bununla birlikte, hem verimli hem de yüksek kaliteli sonuçlar üretebilen bir algoritma tasarlamak zor olmaya devam etmektedir.Bu makalede gerçekçi doku sentezi için verimli bir algoritma sunuyoruz.Algoritmanın kullanımı kolaydır ve girdi olarak sadece örnek bir doku gerektirir.Önceki tekniklerle üretilenlere eşit veya daha iyi algılanan kaliteye sahip dokular üretir, ancak iki büyüklük sırasını daha hızlı çalıştırır.Bu, doku sentezini geleneksel olarak pratik olmadığı düşünülen sorunlara uygulamamıza izin verir.Özellikle görüntü düzenleme ve zamansal doku üretimi için kısıtlı senteze uyguladık.Algoritmamız Markov Random Field doku modellerinden türetilmiştir ve deterministik bir arama süreciyle dokular oluşturur.Bu sentez sürecini ağaç yapılı vektör nicelemesi kullanarak hızlandırıyoruz."}
{"_id":"c0de99c5f15898e2d28f9946436fec2b831d4eae","text":"Gerçekçi kıyafetler tasarlamak ve taklit etmek zordur.3D taramalardan kıyafetlerin yakalanmasını ele alan önceki yöntemler, tek giysiler ve basit hareketlerle sınırlıydı, ayrıntı eksikliği vardı veya özel doku desenleri gerektiriyordu.Burada, hareket halindeki tamamen giyinmiş insanlara düzenli kıyafetler yakalama sorununu ele alıyoruz.İnsanlar genellikle aynı anda birden fazla kıyafet giyerler.Bu tür kıyafetlerin şeklini tahmin etmek, zaman içinde izlemek ve inandırıcı bir şekilde yapmak için, her giysi diğerlerinden ve vücuttan bölümlere ayrılmalıdır.ClothCap yaklaşımımız, yeni bir çok parçalı 3D giysili gövde modeli kullanıyor, her bir giysi parçasını otomatik olarak segmente alıyor, minimum kıyafetli vücut şeklini tahmin ediyor ve giysinin altında poz veriyor ve zamanla giysinin 3D deformasyonlarını takip ediyor.Giysileri ve hareketlerini 4D taramalardan tahmin ediyoruz; yani, 60 fps'de hareket eden konunun yüksek çözünürlüklü 3D taramaları.ClothCap, giyinik bir kişiyi hareket halinde yakalayabilir, kıyafetlerini çıkarabilir ve kıyafetleri yeni vücut şekillerine yeniden hedefleyebilir; Bu, sanal denemelere doğru bir adım sağlar."}
{"_id":"ec614c4f636aeeb6ea10accddfcb1a2f7a1ce603","text":"Sosyal girişimcilik üzerine çalışmak, girişimcilik çalışmaları, sosyal inovasyon ve kar amacı gütmeyen yönetim de dahil olmak üzere bir dizi alanla kesişen bir çalışma alanı oluşturur.Bilginler, bu yeni disiplinin gelişimine, sosyal girişimciliğin ortaya çıkışını takip etmeye çalışan çabaların yanı sıra geleneksel girişimcilik gibi diğer örgütsel faaliyetlerle karşılaştırarak katkıda bulunmaya başlıyorlar.Bununla birlikte, yeni gelişen bir alan olarak, sosyal girişimcilik bilginleri, tanımlı ve kavramsal netliği, alanın sınırlarını ve bir dizi ilgili ve anlamlı araştırma sorusuna ulaşma mücadelesini içeren bir dizi tartışmanın ortasındadır.Bu makale, sosyal girişimcilik vaadini bir araştırma alanı olarak inceler ve gelecekteki çalışmalar için bir dizi araştırma alanı ve araştırma sorusu önerir."}
{"_id":"40e153460564ed0dbb2523394438c7a1172ca9dc","text":"Tavsiye sistemleri, 1990'ların ortalarında işbirlikçi filtreleme ile ilgili ilk makalenin ortaya çıkmasından bu yana önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir.Genel olarak, tavsiye sistemleri, kullanıcıların bilgi, ürün veya hizmetleri (kitaplar, filmler, müzik, dijital ürünler, web siteleri ve TV programları gibi) bulmalarına yardımcı olan destekleyici sistemler olarak, diğer kullanıcıların önerilerini toplayarak ve analiz ederek tanımlanır; bu, çeşitli otoritelerden gelen incelemeler ve kullanıcı nitelikleri anlamına gelir.Bununla birlikte, tavsiye sistemleri ile ilgili akademik araştırmalar son on yılda önemli ölçüde arttığından, gerçek dünya durumunda uygulanabilir olması için daha fazla araştırma yapılması gerekmektedir.Çünkü tavsiye sistemleri üzerindeki araştırma alanı hala diğer araştırma alanlarına göre daha geniş ve daha az olgundur.Buna göre, tavsiye sistemleri ile ilgili mevcut makalelerin yeni nesil tavsiye sistemleri için gözden geçirilmesi gerekmektedir.Bununla birlikte, tavsiyeci sistem araştırmalarının niteliği göz önüne alındığında, tavsiyeci sistem araştırmalarını belirli disiplinlerle sınırlamak kolay olmayacaktır.Bu nedenle, 2001'den 2010'a kadar yayınlanan 37 dergiden tavsiye sistemleri hakkındaki tüm makaleleri inceledik.37 dergi, MIS Journal Rankings dergisinin en iyi 125 dergisinden seçilir.Ayrıca, literatür araması, “Öneri sistemi”, “Öneri sistemi”, “Kişiselleştirme sistemi”, “İşbirlikçi filtreleme” ve “"}
{"_id":"aa0b03716596832e93f67f99d5c3fed553f89f44","text":"Son derece düşük maliyetli, basit yapılı, küçük boyutlu (3.8 cm3.8 cm0.95 cm) ve hafif (7 g) yeni bir esnek çok katmanlı triboelektrik nanojeneratör (TENG) tek bir esnek alt tabaka üzerinde yenilikçi bir şekilde entegre ederek gösteriyoruz.Metal yüzeyindeki benzersiz yapı ve nanopor bazlı yüzey modifikasyonu sayesinde, anlık kısa devre akımı (Isc) ve açık devre voltajı (Voc) 0,66 mA ve 215 V'ye, anlık maksimum güç yoğunluğu 9,8 mW \/ cm2 ve 10,24 mW \/ cm3 olabilir.Bu, çıkış gücünü artırmak için ilk 3D entegre TENG'dir.Normal yürüyüşten gelen presle tetiklenen TENG, bir ayakkabı pedine bağlı olarak, birden fazla ticari LED ampulü anında sürebildi.Esnek yapı ile TENG, giysilere daha da entegre edilebilir veya insan hareketlerine duyarlı tıkanıklık ve rahatsızlık getirmeden insan vücuduna bağlanabilir.Burada gösterilen TENG'in yeni tasarımı, potansiyel olarak kendi kendine çalışan taşınabilir elektroniklere ulaşmak için uygulanabilir."}
{"_id":"2c38ef0c12c0a3dabb7015c77638d171609654f5","text":"Duygu Analizi, insanlar tarafından ifade edilen cümlelerdeki duyguların, görüşlerin ve gerçeklerin analiziyle ilgilenir.Blogları, yorumları, incelemeleri ve tüm yönleriyle ilgili tweetleri analiz ederek insanların tutumlarını ve duygularını izlememizi sağlar.İnternetin gelişmesi, turizm, sağlık ve herhangi bir iş gibi her türlü endüstride güçlü bir etkiye sahiptir.İnternetin kullanılabilirliği, bilgiye erişme ve deneyimlerini kullanıcılar arasında paylaşma biçimini değiştirdi.Sosyal medya bu bilgileri sağlar ve bu yorumlar diğer kullanıcılar tarafından güvenilirdir.Bu makale, kullanıcıların ücretsiz metin biçiminde ifade ettikleri duyguları analiz ederek sosyal medyanın sağlık endüstrisi üzerindeki kullanımını ve etkisini tanır, böylece onlarla ilgili hizmetlerin veya özelliklerin kalite göstergelerini verir.Bu makalede, çeşitli özellikler için çevrimiçi incelemeleri, tweetleri veya müşteri geri bildirimlerini sınıflandırmak için geliştirilmiş Terim Frekansı Ters Belge Frekansı (TFIDF) yöntemi ve doğrusal regresyon modelini kullanan bir duyarlılık sınıflandırıcı modeli önerilmiştir.Model, hastaneler hakkında çevrimiçi kullanıcı incelemeleri toplama sürecini içerir ve bu incelemeleri ifade edilen duygular açısından analiz eder.Bilgi Çıkarma işlemi alakasız incelemeleri filtreler, tanımlanan özelliklerin duygusal kelimelerini çıkarır ve duygu sözlüğü kullanarak özelliklerin duyarlılığını nicelleştirir.Duygusal olarak ifade edilen olumlu veya olumsuz kelimeler, sözlükte belirtilen sınıflandırmayı kullanarak ağırlık atanır.Tweetler\/yorumlar üzerindeki duyarlılık analizi, Doğal Dil İşleme (NLP) ve Bilgi Alma (IR) tekniklerini kullanan çeşitli özellikler için yapılır.Senti-score kullanılarak önerilen doğrusal regresyon modeli, hizmet özelliğinin yıldız derecesini öngörür.İstatistiksel sonuçlar, geliştirilmiş TF-IDF yönteminin metni temsil etmek için kullanılan TF ve TF-IDF yöntemleriyle karşılaştırıldığında daha iyi doğruluk sağladığını göstermektedir.Özellikler üzerine metin analizi (kullanıcı geri bildirimi) sonucunda elde edilen senti-score, sadece görüş özeti değil, aynı zamanda farklı rakiplerin çeşitli özellikleri üzerinde karşılaştırmalı sonuçlar da verir.Bu bilgiler, işletme tarafından işlerini iyileştirmek ve çok yüksek bir kullanıcı memnuniyeti sağlamak için düşük puanlı özelliklere odaklanmak için kullanılabilir."}
{"_id":"841a5de1d71a0b51957d9be9d9bebed33fb5d9fa","text":"Bu makalede, çok temel veri işleme bileşenlerine dayanan görüntü sınıflandırması için çok basit bir derin öğrenme ağı önermekteyiz: 1) kademeli ana bileşen analizi (PCA); 2) ikili karma; ve 3) blok yönlü histogramlar.Önerilen mimaride, PCA çok aşamalı filtre bankalarını öğrenmek için kullanılır.Bunu basit ikili haşlama ve indeksleme ve havuzlama için histogramları bloke etme takip eder.Bu mimari böylece PCA ağı (PCANet) olarak adlandırılır ve son derece kolay ve verimli bir şekilde tasarlanabilir ve öğrenilebilir.Karşılaştırma yapmak ve daha iyi bir anlayış sağlamak için, PCANet'in iki basit varyasyonunu da tanıtıyor ve inceliyoruz: 1) RandNet ve 2) LDANet.PCANet ile aynı topolojiyi paylaşırlar, ancak kademeli filtreleri ya rastgele seçilir ya da doğrusal diskriminant analizinden öğrenilir.Bu temel ağları, yüz doğrulaması için Yabandaki Etiketli Yüzler (LFW) de dahil olmak üzere farklı görevler için birçok benchmark görsel veri setinde kapsamlı bir şekilde test ettik; MultiPIE, Genişletilmiş Yale B, AR, Yüz Tanıma Teknolojisi (FERET) yüz tanıma için veri setleri; ve elle yazılmış sayısal tanıma için MNIST.Şaşırtıcı bir şekilde, tüm görevler için, görünüşte naif bir PCANet modeli, önekli, son derece el yapımı veya dikkatlice öğrenilmiş [derin sinir ağları (DNN'ler) tarafından] en son teknoloji özellikleriyle aynı düzeydedir.Daha da şaşırtıcı bir şekilde, model Genişletilmiş Yale B, AR ve FERET veri kümelerinde ve MNIST varyasyonlarında birçok sınıflandırma görevi için yeni kayıtlar belirler.Diğer genel veri setleri üzerindeki ek deneyler, PCANet'in doku sınıflandırması ve nesne tanıma için basit ama son derece rekabetçi bir temel olarak hizmet etme potansiyelini de göstermektedir."}
{"_id":"d10ffc7a9f94c757f68a1aab8e7ed69ec974c831","text":null}
{"_id":"08639cd6b89ac8f375cdc1076b9485ac9d657083","text":"Bu makalede, ana bellek, paralel, çok çekirdekli birleştirme algoritmalarının performansını deneysel olarak inceliyoruz, sıralama-birleştirme ve (radix-)hash birleştirmesine odaklanıyoruz.Bu iki katılım yaklaşımının göreceli performansı uzun zamandır tartışma konusu olmuştur.Modern çok çekirdekli mimarilerin ortaya çıkmasıyla, sıralama birleştirmenin artık radix-hash katılmaktan daha iyi bir seçim olduğu savunulmuştur.Bu iddia, SIMD talimatlarının genişliğine (sort-merge, SIMD yeterince geniş olduğunda radix-hash'ı birleştirir) ve NUMA farkındalığına (sort-merge, NUMA mimarilerinde hash katılmaktan üstündür) dayanarak haklıdır.Bu algoritmaların orijinal ve optimize edilmiş sürümleri üzerinde kapsamlı deneyler yapıyoruz.Deneyler, bu iddiaların aksine, radixhash'ın katılmasının hala açıkça üstün olduğunu ve radix'in performansına ancak çok büyük miktarda veri söz konusu olduğunda bir araya geldiğini göstermektedir.Kağıt ayrıca bu algoritmaların en hızlı uygulamalarını sağlar ve modern donanım mimarilerinin sadece katılımlar için değil, herhangi bir paralel veri işleme operatörü için ilgili birçok yönünü kapsar."}
{"_id":"0a5033c0b2bb2421f8c46e196fb0fb1464a636b6","text":"Modern CPU'lar, paralel olarak birkaç veri elemanı üzerinde temel işlemlerin yapılmasına izin veren talimatlara sahiptir.Bu talimatlara SIMD talimatları denir, çünkü birden fazla veri elemanına tek bir talimat uygularlar.SIMD teknolojisi başlangıçta multimedya uygulamalarının performansını hızlandırmak için emtia işlemcilerine inşa edildi.SIMD talimatları veritabanı motoru tasarımı ve uygulaması için yeni fırsatlar sağlar.Bir veritabanı bağlamında çeşitli işlem türlerini inceliyoruz ve işlemlerin iç döngüsünün SIMD talimatları kullanılarak nasıl hızlandırılabileceğini gösteriyoruz.SIMD talimatlarının kullanımı iki anlık performans avantajına sahiptir: Bir dereceye kadar paralellik sağlar, böylece birçok işlem aynı anda işlenebilir.Ayrıca genellikle koşullu şube talimatlarının ortadan kaldırılmasına, dal yanlış tahminlerinin azaltılmasına yol açar. Sıralı taramalar, toplama, indeks işlemleri ve katılımlar dahil olmak üzere en önemli veritabanı işlemlerini dikkate alıyoruz.SIMD talimatlarını kullanarak bunları uygulamak için teknikler sunuyoruz.SIMD teknolojisini daha iyi kullanabilmeleri için geleneksel sorgu işleme algoritmalarının yeniden tasarlanmasında önemli faydalar olduğunu gösteriyoruz.Çalışmamız, dörtlü bir SIMD paralelliği kullanarak, yeni algoritmalar için CPU süresinin geleneksel algoritmalardan %10 ila dört kat daha az olduğunu göstermektedir.Süperlineer hız aşımları, dal yanlış tahmin etkilerinin ortadan kaldırılması sonucunda elde edilir."}
{"_id":"30b1293e39c52ddd0e2a617de47c1ad843621258","text":"Tablo taramaları, ad-hoc sorgularının daha fazla kullanılması ve çok çekirdekli, vektör özellikli donanımların daha fazla kullanılabilirliği nedeniyle son zamanlarda daha ilginç hale geldi.Tablo tarama performansı, değer gösterimi, tablo düzeni ve işleme teknikleri ile sınırlıdır.Bu makalede, verimli tek geçişli predicate değerlendirmesi için yeni bir düzen ve işleme tekniği önermekteyiz.Sütun başına sabit sayıda bit içeren bir dizi satırdan başlayarak, sütunları bir dizi banka oluşturmak için ekleriz ve ardından her bankayı desteklenen bir makine kelime uzunluğuna, tipik olarak 16, 32 veya 64 bite yerleştiririz.Daha sonra, her bir bankanın sütunlarındaki kısmi önkoşulları, sütun düzeyinde eşitliği, aralık testlerini, bu önkoşulların IN-list önkoşullarını ve konjonktürlerini, aynı anda bir banka içindeki birden fazla sütunda ve bir makine kaydındaki birden fazla satırda değerlendiren yeni bir değerlendirme stratejisi kullanarak değerlendiririz.Bu yaklaşım, kısmi olarak bir sütunu tek seferde değerlendirmesi gereken saf sütun mağazalarından daha iyi performans gösterir.Bu yeni yaklaşımın ve önerilen birkaç alternatifin performansını ve temsilini değerlendirir ve karşılaştırırız."}
{"_id":"313e8120c31fda6877ea426d8a3be9bcf1b6e088","text":"Bu makale, C-Store araştırma prototipinin tasarımının ticarileştirilmesi olan Vertica Analitik Veritabanı'nın (Vertica) sistem mimarisini açıklamaktadır.Vertica, klasik bir ilişkisel arayüz sunan modern bir ticari RDBMS sistemini gösterirken, aynı zamanda uygun mimari seçimler yaparak modern \"web ölçeği\" analitik sistemlerden beklenen yüksek performansı elde ediyor.Vertica aynı zamanda akademik sistem araştırmalarının doğrudan başarılı bir ürüne nasıl ticarileştirilebileceği konusunda öğretici bir derstir."}
{"_id":"370e1fcea7074072fe5946d3e728affd582a9a44","text":"MonetDB, büyük veri koleksiyonları üzerinden analitik ihtiyacı olan uygulamaları hedefleyen son teknoloji ürünü açık kaynak kodlu bir veritabanı yönetim sistemidir.MonetDB, günümüzde sağlık hizmetlerinde, telekomünikasyonda, bilimsel veritabanlarında ve veri yönetimi araştırmalarında aktif olarak kullanılmaktadır ve aylık olarak ortalama 10.000'den fazla indirme kullanılmaktadır.Bu makale, son yirmi yılda geliştirdiği MonetDB teknolojisi ve mevcut MonetDB tasarımını yönlendiren ve gelecekteki evriminin temelini oluşturan ana araştırma vurguları hakkında kısa bir genel bakış sunar."}
{"_id":"22b26297e0cc5df3efdba54a45714e4e27b59e17","text":"Bir referans miktarı ile tahmini\/kontrollü değeri arasındaki yanlış mesafe veya hata kavramı, herhangi bir filtreleme\/kontrol probleminde temel bir rol oynar.Yine de, çok nesneli filtrelemenin köklü alanında eksik mesafe konusunda tatmin edici bir kavram yoktur.Bu makalede, performans değerlendirmesi için çok nesneli ıska mesafeleri bağlamında mevcut metriklerin tutarsızlıklarını ana hatlarıyla ortaya koyuyoruz.Daha sonra, mevcut çok nesneli performans değerlendirme metriklerinin dezavantajlarını gideren matematiksel ve sezgisel olarak tutarlı yeni bir metrik önermekteyiz."}
{"_id":"9fbf7bb9f8bd898cfb2f2164c269518359ef5f18","text":"Miss mesafe-Euclidean, Mahalanobis, vb. kavramı, tek hedefli sistemlerin mühendislik teorisinin ve uygulamasının temel, geniş kapsamlı ve elde edilen bir öğesidir.Bu makalede, çok hedefli (ve daha genel olarak çok nesneli) sistemler için kapsamlı bir L\/sub p\/-tipi mesafe metrikleri teorisini tanıtıyoruz.Bu teorinin, çok hedefli izleme algoritmalarının performansını değerlendirmek için Drummond tarafından önerilen sezgisel olarak çekici bir optimal atama yaklaşımı olan bu teorinin genişlediğini ve titiz bir teorik temel sağladığını gösteriyoruz.Standart optimal atama veya dışbükey optimizasyon tekniklerine dayanan bu tür metrikleri hesaplamak için sistemlenebilir hesaplama yaklaşımlarını tanımlıyoruz.Performans değerlendirmesi ve sensör yönetimi gibi uygulamalar için bu metriklerin potansiyel olarak geniş kapsamlı etkilerini tanımlıyoruz.Eski durumda, çok hedefli izleme algoritmaları için etkinlik ölçütleri (MoE'ler) olarak çok hedefli yanlış mesafe metriklerinin uygulanmasını gösteriyoruz."}
{"_id":"859af6e67aec769c58ec1ea6a971108a60df0b9d","text":"Kesin olmayan çıkarımla yapılandırılmış öğrenme temel bir sorundur.Yapılandırılmış algılayıcı algoritmasının varyantlarını, yakınsamayı garanti eden genel bir \"violation-fixing\" çerçevesi altında sunuyoruz.Bu çerçeve, özel durumlar olarak \"erken güncelleme\" de dahil olmak üzere önceki ilaçları sübvanse eder ve ayrıca standart algılayıcının neden kesin olmayan arama ile başarısız olabileceğini açıklar.Ayrıca, bu çerçevede, son teknoloji parçalı etiketleme ve artımlı ayrıştırma sistemlerinde önemli ölçüde azaltılmış eğitim süreleri ile daha iyi modeller öğrenen yeni güncelleme yöntemleri de sunuyoruz."}
{"_id":"b78c04c7f29ddaeaeb208d4eae684ffccd71e04f","text":"Sıralı hesaplamanın von Neumann modelinin başarısı, yazılım ve donanım arasında verimli bir köprü olduğu gerçeğine atfedilebilir: üst düzey diller bu modele verimli bir şekilde derlenebilir; ancak donanımda etkili bir şekilde uygulanabilir.Yazar, yazılım ve donanım arasında paralel hesaplama için gerekli olan analog bir köprünün, eğer bu kadar yaygın olarak kullanılacaksa olduğunu savunuyor.Bu makale, bu rol için bir aday olarak toplu eşzamanlı paralel (BSP) modelini tanıtıyor ve hem üst düzey dil özelliklerinin ve algoritmaların uygulanmasında hem de donanımda uygulanmasında verimliliğini ölçen sonuçlar veriyor."}
{"_id":"1d5a7c0bd3b6c445127c6861cea6c69f2291d9d8","text":"Bu makalede, kötü amaçlı yazılımların cep telefonu ağlarında iletişim hizmetlerini kullanarak yayılmasının etkilerini değerlendiriyoruz.Kendi kendine yayılan kötü amaçlı yazılımlar internette iyi anlaşılsa da, cep telefonu ağları topolojiler, hizmetler, tedarik ve kapasite, cihazlar ve iletişim kalıpları açısından çok farklı özelliklere sahiptir.Bu yeni ortamda kötü amaçlı yazılımları araştırmak için, cep telefonu ağlarının özelliklerini ve kısıtlamalarını yakalayan bir etkinlik sürücüsü simülatörü geliştirdik.Özellikle simülatör, ağ altyapısının gerçekçi topolojileri ve tedarik kapasitelerinin yanı sıra cep telefonu adres defterleri tarafından belirlenen kontaktografları modelliyor.Cep telefonu ağlarındaki rastgele temas solucanlarının hızını ve şiddetini değerlendirir, bu tür solucanların ağ üzerinde sahip olabileceği hizmet reddi etkilerini karakterize eder, kötü amaçlı yazılım yayılımını hızlandırmak için yaklaşımları araştırır ve ağları bu tür saldırılara karşı savunmanın etkilerini tartışırız."}
{"_id":"013dfaac7508a46d6781cb58e7be0ddad2920a23","text":"Bu makale, ISO 26262 donanım gereksinimlerine sahip bir otomotiv güvenlik mikroişlemcisinin değerlendirilmesi için adım adım bir kılavuz sağlar.ISO 26262 part 5 - Donanım düzeyinde ürün geliştirme - Otomotiv donanım geliştirme aşamasındaki güvenlik faaliyetlerini belirtir.Bu aşamada, donanım güvenliği tasarımı (ISO 26262 bölüm 3 ve 4), uygulanmış, entegre edilmiş ve test edilmiştir.ISO 26262 donanım geliştirme sürecine uygunluğu kanıtlamak için, donanım üzerindeki nicel değerlendirmeler vazgeçilmezdir.Bu nicel değerlendirmeler donanım mimarisi metrikleri ve olasılıksal donanım metrikleri olarak bilinir.Değerlendirme sonuçları, ASIL-A (en düşük) ile ASIL-D (en yüksek) arasında değişen bir otomotiv güvenliği bütünlüğü seviyesine (ASIL) sahip bir tasarıma hak kazanır.Bu makalede, ISO 26262 donanım değerlendirme sürecini göstermek için örnek bir güvenlik mikroişlemcisi uyguladık.ASIL seviyesinin donanım mimarisi metriklerinden ve olasılıksal donanım metriklerinden türetme prosedürleri tamamen tartışılmaktadır.Değerlendirme sonuçlarına dayanarak, ISO 26262 güvenlik donanımı tasarımı için tasarım önerileri de sunuyoruz."}
{"_id":"78cec49ca0acd3b961021bc27d5cf78cbbbafc7e","text":"Sıkıştırıcı Algılama, literatürde yüz tanımanın standart yöntemlerinden biri haline gelmiştir.Bununla birlikte, bu çalışmanın çoğunu destekleyen seyreklik varsayımının veriler tarafından desteklenmediğini gösteriyoruz.Verideki bu seyreklik eksikliği, sıkıştırma algılama yaklaşımının kesin sinyali geri kazanamayacağı ve bu nedenle seyrek yaklaşımların istenen sağlamlığı veya performansı sağlayamayacağı anlamına gelir.Bu damarda, yüz tanıma sorununa basit bir 2 yaklaşımının sadece son teknoloji yaklaşımından önemli ölçüde daha doğru olmadığını, aynı zamanda daha sağlam ve çok daha hızlı olduğunu gösteriyoruz.Bu sonuçlar kamuya açık YaleB ve AR yüz veri kümelerinde gösterilmektedir, ancak daha geniş bir şekilde Kompresif Algılama uygulaması için etkileri vardır."}
{"_id":"c530fbb3950ccdc88db60eff6627feb9200f6bda","text":null}
{"_id":"be515b4070f746cc39e49e9e80ef0e419cadb1f0","text":"Son yıllarda insan faaliyetlerinin tanınmasıyla ilgili birçok araştırmacı için ilgi konusu bir konu var.Bu makalede, derin öğrenme (DL) algoritması ile insan faaliyetlerini tanımak için araştırmayı önermekteyiz.Faaliyetleri gerçekleştiren katılımcılardan elde edilen verileri, insan faaliyetlerinin tanınması sonuçlarını değerlendirmek amacıyla topladık.Derin ağı önceden eğittikten sonra ince ayar süreci başlar.Hidden Markov Model (HMM) ve naif Bayes Classifier (NBC) ile karşılaştırıldığında, deney sonuçları, önerilen derin öğrenme algoritmasının akıllı evdeki insan faaliyetlerini tanımak için etkili bir yol olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"c79a608694c3d9a75ef06ed6baa80c6d1ce71bd4","text":"Doğal dil işlemedeki son gelişmeler, ham metinlerin bir koleksiyonundan düşük seviyeli özellikler çıkaran kütüphaneler üretti.Açıklamalar olarak bilinen bu özellikler genellikle hiyerarşik, ağaç tabanlı veri yapılarında dahili olarak saklanır.Bu makale, açıklamaların, keşifsel veri analizi ve öngörüsel modelleme için optimize edilmiş normalleştirilmiş ilişkisel veri tablolarının bir koleksiyonu olarak temsil edilmesi için bir veri modeli önermektedir.Sanatsal NLP kütüphanelerinin (CoreNLP veya spaCy) iki durumundan birini çağıran R paketi cleanNLP, bu veri modelinin bir uygulaması olarak sunulmaktadır.Ham metni girdi olarak alır ve normalleştirilmiş tabloların bir listesini döndürür.Sağlanan özel açıklamalar arasında tokenizasyon, konuşma etiketlemesinin bir parçası, varlık tanıma, duygu analizi, bağımlılık ayrıştırma, çekirdeksel çözümleme ve kelime gömmeler yer almaktadır.Paket şu anda İngilizce, Almanca, Fransızca ve İspanyolca girdi metnini desteklemektedir."}
{"_id":"5854f613c1617e8f27f3406f9319b88e200783ca","text":null}
{"_id":"178c3df6059d9fc20f8b643254289642c47b5d9d","text":"Bu önerilen modeli geliştirme düşüncesi, topluma karşı sosyal sorumluluktan kaynaklanmaktadır.Kaza sırasında acil ilk yardım ve acil tıbbi hizmetlerin eksikliği, kaza vakalarının çoğunda başlıca ölüm nedenidir.Bunun başlıca nedenlerinden biri ambulansın geç gelmesi olabilir, kaza yerinde ambulansa bilgi verecek kimse yoktur.Toplumun sorumluluğunu üstlenme düşüncesi, önerilen modelimiz \"GSM ve GPRS kullanan Mikrodenetleyici tabanlı akıllı kask\" ile sonuçlandı.Bu önerilen model tasarımın amacı, kaza ile ilgili sorumlu kişileri en kısa sürede bilgilendirmektir, böylece yaralı kişinin hayatını kurtarmak için gerekli önlemleri alabilirler.Önerilen sistemimiz Microcontroller olarak Arduino, çağrı amacı için GSM, takip amacı için GPRS ve esas olarak kazayı tespit etmek için Sensörler'den oluşmaktadır.Önerilen sistemimiz kazayı tespit eder ve bir dakika içinde kayıtlı numaraya sesli mesaj ile birlikte kısa mesaj gönderir."}
{"_id":"2878bd8a17c2ba7c4df445cd88dd7fc2cb44e15d","text":"Gauss süreçleri (GP), olasılıksal modelleme amaçları için güçlü araçlardır.Hiyerarşik Bayesian modellerinde gizli işlevler üzerindeki önceki dağılımları tanımlamak için kullanılabilirler.Önceki over fonksiyonları, fonksiyonun düzgünlüğünü ve değişkenliğini belirleyen ortalama ve kovaryans fonksiyonu ile örtülü olarak tanımlanır.Çıkarım daha sonra posterior işlemi değerlendirerek veya yaklaşıklayarak doğrudan fonksiyon uzayında yapılabilir.Çekici teorik özelliklerine rağmen GP'ler uygulamalarında pratik zorluklar sağlar.GPstuff, Linux ve Windows MATLAB ve Octave ile uyumlu GP modelleri için çok yönlü bir hesaplama araçları koleksiyonudur.Diğerlerinin yanı sıra, çeşitli çıkarım yöntemleri, seyrek yaklaşımlar ve model değerlendirmesi için araçlar içerir.Bu çalışmada, bu araçları gözden geçiriyor ve çeşitli modellerde GPstuff kullanımını gösteriyoruz."}
{"_id":"accbf0cd5f19a9ec5bbdd97f11db8c3bfdbb4913","text":"Bu makalede, voltaj kontrollü osilatör (VCO) yerleşik düzlemsel tip dairesel rezonatör ile birleştirilen faz kilitli döngü (PLL) kullanılarak temassız bir yakınlık hayati işaret sensörü, şiddetli ortamlarda duyarlılığı arttırmak için önerilmiştir.Düzlemsel tip dairesel rezonatör, VCO'nun bir dizi geri besleme elemanının yanı sıra yakın alan alıcı bir anten görevi görür.VCO'nun vücut yakınlık etkisi ile ilgili frekans sapması, 50 mm'ye kadar 0,07 MHz \/ mm ila 1,8 MHz \/ mm (6,8 mV \/ mm ila 205 mV \/ mm hassasiyet) arasında değişirken, VCO sürüklenme miktarı 60 C sıcaklık aralığı ve % 5'lik ayrık bileşen toleransı durumunda yaklaşık 21 MHz'dir.Toplam frekans varyasyonu, 60 MHz olan PLL'nin yakalama aralığında meydana gelir.Böylece, döngü kontrol voltajı, frekans sapma miktarını, ortam sıcaklığından bağımsız olarak hayati işaretleri çıkarmak için kullanılan doğrudan akım (DC) voltajının bir farkına dönüştürür.Deneysel sonuçlar, bir denekten 50 mm uzağa yerleştirilen önerilen sensörün, 2.4 GHz'lik bir çalışma frekansında solunum sinyalinin neden olduğu harmonik sinyallerin belirsizliği olmadan solunum ve kalp atışı sinyallerini güvenilir bir şekilde algılayabildiğini ortaya koymaktadır."}
{"_id":"519da94369c1d87e09c592f239b55cc9486b5b7c","text":"Son birkaç yılda, dil tabanlı video alımı çok ilgi çekti.Bununla birlikte, doğal bir uzantı olarak, belirli video anlarını bir açıklama sorgusu verilen bir video içinde lokalize etmek nadiren araştırılır.Her ne kadar bu iki görev benzer görünse de, ikincisi iki ana nedenden dolayı daha zordur: 1) Eski görevin yalnızca sorgunun bir videoda gerçekleşip gerçekleşmediğini ve tüm bir videoyu döndürüp döndürmediğini yargılaması gerekir, ancak ikincisi, bir video içindeki hangi anın sorguyla eşleştiğine karar vermesi ve anın başlangıç ve bitiş noktalarını doğru bir şekilde vermesi beklenir.Bir videodaki farklı anların farklı sürelere ve çeşitli mekansal-zamansal özelliklere sahip olması nedeniyle, altta yatan anları ortaya çıkarmak son derece zordur.2) Alakasal değerlemenin temel bileşenine gelince, eski genellikle bir video ve sorguyu alaka puanını hesaplamak için ortak bir alana yerleştirir.Bununla birlikte, daha sonraki görev, yalnızca belirli bir anın özelliklerinin değil, anın bağlam bilgilerinin de çok katkıda bulunduğu an lokalizasyonu ile ilgilidir.Örneğin, sorgu \"ilk\" gibi zamansal kısıtlayıcı kelimeler içerebilir, bu nedenle bunları doğru bir şekilde anlamak için zamansal içeriğe ihtiyaç vardır.Bu konuları ele almak için, bir Dikkat Çapraz-Modal Geri Alma Ağı geliştiriyoruz.Özellikle, sorguda bahsedilen görsel özellikleri vurgulamak ve aynı zamanda bağlamlarını birleştirmek için bir bellek dikkat mekanizması tasarlıyoruz.Bunun ışığında, artırılmış an gösterimini elde ediyoruz.Bu arada, bir çapraz modlu füzyon alt ağı, hem moda içi hem de modalararası dinamikleri öğrenir ve bu da anlık sorgu temsilinin öğrenilmesini artırabilir.Yöntemimizi iki veri kümesinde değerlendiriyoruz: DiDeMo ve TACoS.Kapsamlı deneyler, modelimizin son teknoloji yöntemlerine kıyasla etkinliğini göstermektedir."}
{"_id":"9eab375b7add5f02a0ae1293d0aa7880ea70233a","text":null}
{"_id":"977f48fe151c06176049b832f2574d8c41309c3a","text":"Çevrimiçi metin miktarı arttıkça, metnin analizine ve yönetimine yardımcı olmak için metin sınıflandırması talebi artmaktadır.Metin ucuzdur, ancak bir metnin hangi sınıflara ait olduğunu bilmek şeklinde bilgi pahalıdır.Metnin otomatik olarak sınıflandırılması bu bilgileri düşük maliyetle sağlayabilir, ancak sınıflandırıcıların kendileri pahalı insan çabasıyla inşa edilmeli veya kendileri elle sınıflandırılmış metinlerden eğitilmelidir.Bu makalede, veri madenciliğinin dernek kuralı kavramını kullanarak metnin sınıflandırılması prosedürünü tartışacağız.Dernek kural madenciliği tekniği, önceden sınıflandırılmış metin belgelerinden belirlenen özelliği türetmek için kullanılmıştır.Nave Bayes sınıflandırıcısı daha sonra nihai sınıflandırma için türetilmiş özelliklerde kullanılır."}
{"_id":"2e6d28d44016a6cfab7f949f74fc129e27960575","text":"Bu makalede, yazarlar, kazancı artırmak, H-düzlem ışın genişliğini daraltmak ve Vivaldi antenini çıkıntılı bir dielektrik çubukla kullanarak faz merkezi varyasyonlarını frekansla en aza indirmek için bir teknik önerdiler.Örnek bir anten üretildi ve ölçüldü ve ön ölçülen sonuçlar çok umut verici ve simülasyon sonuçlarıyla iyi bir uyum içinde."}
{"_id":"7740bc0f8afdcf2199b797c904b07cddb401682a","text":"Bu makale, on-chip interconnect ve indüktör uygulamalarıyla ilgili grafen tabanlı yapıların yüksek frekanslı empedansının doğru bir şekilde değerlendirilmesi için ilk ayrıntılı metodolojiyi sunmaktadır.Ohm yasasının basitleştirici varsayımlarının ötesine geçerek, elektrik alan varyasyonunun ortalama bir serbest yol içindeki etkileri ve yerel olmayan elektrik alanına olan akım bağımlılığı, grafen şeritlerin (GR'lerin) yüksek frekanslı davranışını doğru bir şekilde yakalamak için dikkate alınır.Aynı zamanda, daha düşük frekanslarda benimsenebilecek basitleştirilmiş bir yaklaşım da açıklanmaktadır.Temel Boltzmann denkleminden başlayarak ve altıgen Brillouin bölgesinde grafen için benzersiz dağılım ilişkisi ile birleştiğinde, GR yapısındaki akım yoğunluğu elde edilir.İlk olarak, GR'nin yarı sonsuz bir levhası Fourier integralleri teorisi kullanılarak analiz edilir ve bunu Yeşil'in fonksiyon yaklaşımını kullanarak türetilmiş akım yoğunluğunun kendi kendine tutarlı bir sayısal hesaplamasına dayanan pratik sonlu yapılar için titiz bir metodolojinin geliştirilmesi izler."}
{"_id":"21a1654b856cf0c64e60e58258669b374cb05539","text":"Nesne tespiti için yeni bir yaklaşım olan YOLO'yu sunuyoruz.Nesne tespiti ile ilgili önceki çalışmalar, algılamayı gerçekleştirmek için sınıflandırıcıları yeniden amaçlar.Bunun yerine, nesne tespitini uzamsal olarak ayrılmış sınırlayıcı kutulara ve ilişkili sınıf olasılıklarına bir regresyon problemi olarak çerçeveliyoruz.Tek bir sinir ağı, sınırlı kutuları ve sınıf olasılıklarını tek bir değerlendirmede doğrudan tam görüntülerden öngörür.Tüm algılama boru hattı tek bir ağ olduğundan, doğrudan algılama performansında uçtan uca optimize edilebilir.Birleşik mimarimiz son derece hızlıdır.Temel YOLO modelimiz görüntüleri gerçek zamanlı olarak saniyede 45 kare olarak işler.Ağın daha küçük bir versiyonu olan Fast YOLO, saniyede şaşırtıcı bir 155 kareyi işlerken, diğer gerçek zamanlı dedektörlerin MAP'sinin iki katına ulaşıyor.YOLO, son teknoloji tespit sistemlerine kıyasla, daha fazla yerelleştirme hatası yapar, ancak arka planda yanlış pozitifleri tahmin etme olasılığı daha düşüktür.Son olarak, YOLO nesnelerin çok genel temsillerini öğrenir.Doğal görüntülerden sanat eserleri gibi diğer alanlara genelleme yaparken DPM ve R-CNN de dahil olmak üzere diğer algılama yöntemlerinden daha iyi performans gösterir."}
{"_id":"5a39d6c1bb04737cc81634f3ea2e81d3bc1ee6dd","text":"Kısıtlanmamış doğal fotoğraflarda keyfi çok karakterli metni tanımak zor bir sorundur.Bu makalede, bu etki alanında eşit derecede zor bir alt soruna değiniyoruz.Street View görüntülerinden keyfi çok basamaklı sayıları tanımak.Bu sorunu çözmek için geleneksel yaklaşımlar tipik olarak yerelleştirme, segmentasyon ve tanıma adımlarını ayırır.Bu makalede, bu üç adımı doğrudan görüntü pikselleri üzerinde çalışan derin bir konvolutional sinir ağı kullanarak bütünleştiren birleşik bir yaklaşım önermekteyiz.Derin sinir ağlarının DistBelief (Dean et al., 2012) uygulamasını, yüksek kaliteli görüntüler üzerinde büyük, dağıtılmış sinir ağlarını eğitmek için kullanıyoruz.Bu yaklaşımın performansının, evrişim ağının derinliği ile arttığını, en iyi performansın, eğittiğimiz en derin mimaride, on bir gizli katmanla gerçekleştiğini görüyoruz.Bu yaklaşımı halka açık SVHN veri kümesinde değerlendiriyoruz ve tam sokak numaralarını tanımada %96'nın üzerinde doğruluk elde ediyoruz.Her haneli bir tanıma görevinde, en son teknolojiyi geliştirdiğimizi ve% 97.84 doğruluk elde ettiğimizi gösteriyoruz.Ayrıca bu yaklaşımı, Street View görüntülerinden elde edilen ve on milyonlarca sokak numarası anonsu içeren daha da zorlu bir veri kümesinde değerlendiriyoruz ve %90'ın üzerinde doğruluk elde ediyoruz.Değerlendirmelerimiz ayrıca, belirli çalışma eşiklerinde, önerilen sistemin performansının insan operatörlerininkiyle karşılaştırılabilir olduğunu göstermektedir.Sistemimiz bugüne kadar dünya çapında Street View görüntülerinden 100 milyona yakın fiziksel sokak numarası çıkarmamıza yardımcı oldu."}
{"_id":"746add3fde7424f55d8424894e663eee51dc8f1c","text":"İnsansız hava araçlarının (UAV'ler) hava üssü istasyonları (BS'ler) olarak kullanılması, gelecekteki kablosuz ağlarda, özellikle geçici bir olay ve acil durum sırasında talep üzerine konuşlandırılması için büyük pratik öneme sahiptir.Önceki çalışmalar İHA hareketliliğinin getirdiği performans iyileştirmesini göstermiş olsa da, esas olarak dosya aktarımı ve veri toplama gibi gecikmeye dayanıklı uygulamalara odaklanmaktadır.Bu nedenle, İHA hareketliliğinin, video konferans ve çevrimiçi oyun gibi gecikmeli kısıtlı uygulamalar için performans kazancı sağlayıp sağlayamadığı bilinmemektedir.Bundan motive olarak, bu makalede, belirli bir uçuş süresi içinde iki yer kullanıcısına hizmet etmek üzere bir İHA'nın gönderildiği bir İHA etkin indirme bağlantısı ortogonal bölme çoklu erişim (OFDMA) ağı üzerinde çalışıyoruz.Kullanıcıların gecikme-belirlenen minimum oran-ratio kısıtlamalarını dikkate alarak, amacımız İHA yörüngesini ve iletişim kaynak tahsisini ortaklaşa optimize ederek minimum kullanıcı verimini en üst düzeye çıkarmaktır.Minimum oran-ratio kısıtlamaları daha sıkı hale geldikçe, genel olarak max-min kullanıcı veriminin azaldığını gösteriyoruz, bu da İHA hareketliliğinden ve kullanıcı gecikme gereksiniminden yararlanarak üretim kazancı arasında temel bir takas olduğunu ortaya koyuyor.Simülasyon sonuçları teorik bulgularımızı doğrular ve ayrıca önerilen tasarımımızın etkinliğini gösterir."}
{"_id":"929bb4a0088a0b420cbf08684e374761690b19f2","text":null}
{"_id":"32f140fbb9514fd3ead5177025c467b50896db30","text":null}
{"_id":"5d3158674e1a0fedf69299a905151949fb8b01a5","text":"RDF, Semantik-Web verileri, yaşam bilimleri ve ayrıca Web 2.0 platformları bağlamında ivme kazanan şemasız yapılandırılmış bilgiler için bir veri modelidir.RDF'nin \"pay-as-you-go\" doğası ve sorgu dili SPARQL'nin esnek desen eşleştirme yetenekleri, uzun birleştirme yolları da dahil olmak üzere karmaşık sorgular için verimlilik ve ölçeklenebilirlik zorlukları gerektirir.Bu makale, akıcı indeksleme ve sorgu işleme ile RISC tarzı bir mimari izleyerek mükemmel performans sağlayan SPARQL'nin bir uygulaması olan RDF-3X motorunu sunar.Fiziksel tasarım, iş yüklerinden bağımsız olarak tüm RDF-3X veritabanları için aynıdır ve konu-özellik-nesne üçlülerinin tüm permütasyonları ve ikili ve uniary projeksiyonları için ayrıntılı indeksler tarafından indeks ayarlama ihtiyacını tamamen ortadan kaldırır.Bu indeksler oldukça sıkıştırılmıştır ve sorgu işlemcisi agresif bir şekilde hızlı birleştirmeyi, işlemci önbelleklerinin mükemmel performansıyla birleştirebilir.Sorgu optimize edici, karmaşık sorgular için bile en uygun birleştirme siparişlerini seçebilir, tüm birleştirme yolları için istatistiksel sentezler içeren bir maliyet modeli ile.RDF-3X sorgular için optimize edilmiş olsa da, aynı zamanda bir sahneleme mimarisi aracılığıyla verimli çevrimiçi güncellemeler için iyi bir destek sağlar: ana veritabanı indekslerine doğrudan güncellemeler ertelenir ve bunun yerine daha sonra ana indekslere toplu bir şekilde birleştirilen kompakt diferansiyel indekslere uygulanır.50 milyondan fazla RDF üçlüsüne sahip birkaç büyük ölçekli veri seti ve desen eşleştirme, manyway star-joins ve uzun path-joins içeren kıyaslama sorguları ile yapılan deneysel çalışmalar, RDF-3X'in daha önce en iyi alternatifleri bir veya iki büyüklük sırasına göre geride bırakabileceğini göstermektedir."}
{"_id":"98aa1650071dd259f45742dae4b97ef13a9de08a","text":null}
{"_id":"2105d6e014290cd0fd093479cc32cece51477a5a","text":"Büyük bir parmak izi veritabanından eksik veya kısmi parmak izlerinin belirlenmesi bugün zor bir zorluk olmaya devam ediyor.Kısmi parmak izleri ile ilgili mevcut çalışmalar, yerel sırt ayrıntılarını kullanarak bire bir eşleşmeye odaklanmaktadır.Bu makalede, küresel topolojik özelliklerden yararlanarak kısmi parmak izlerini eşleştirmek için aday listelerini alma sorununu araştırıyoruz.Özellikle, kısmi bir parmak izinden küresel topoloji gösterimini yeniden yapılandırmak için analitik bir yaklaşım önermekteyiz.İlk olarak, rekonstrüksiyon problemini tanımlamak için ters bir yönelim modeli sunuyoruz.Daha sonra, ters modele tüm geçerli çözümler için genel bir ifade sağlarız.Bu, bilinmeyen parçalardaki eksik yapıları keşfederken mevcut segmentlerdeki veri sadakatini korumamızı sağlar.Kayıp oryantasyon yapılarını tahmin etmek için sırt topolojisi özelliklerinin bazı a priori bilgilerine dayanan algoritmalar geliştirdik.İstatistiksel deneylerimiz, önerilen model tabanlı yaklaşımımızın çift yönlü parmak izi eşleştirmesi için aday sayısını etkili bir şekilde azaltabileceğini ve böylece kısmi parmak izi tanımlaması için sistem geri alma performansını önemli ölçüde iyileştirebileceğini göstermektedir."}
{"_id":"7b71acff127c9bc736185343221f05aac4768ac0","text":"Düşük dereceli matrislerin geri kazanılması, son zamanlarda tam yeniden yapılandırma garantileri ve ilginç pratik uygulamalar için son teorik sonuçlarla motive edilen birçok bilim ve mühendislik alanında önemli bir etkinlik gördü.Bu makalede, matris tamamlamada düşük dereceli matrisleri tahmin etmek için yeni kurtarma algoritmaları ve seyrek Bayesian öğrenme (SBL) ilkelerine dayanan sağlam ana bileşen analizi sunuyoruz.Bir matris faktörizasyon formülasyonundan başlayarak ve tahminlerdeki düşük sıralı kısıtlamayı bir seyreklik kısıtlaması olarak uygulayarak, yüksek geri kazanım performansı sağlarken doğru rütbenin belirlenmesinde çok etkili bir yaklaşım geliştiririz.Diğer benzer sorunlar ve ampirik sonuçlarda mevcut yöntemlerle bağlantılar ve bu yaklaşımın etkinliğini gösteren güncel son teknoloji yöntemleriyle karşılaştırmalar sağlıyoruz."}
{"_id":"93ed6511a0ae5b13ccf445081ab829d415ca47df","text":"Etiket yayılımı, grafiklerde güçlü ve esnek bir yarı denetimli öğrenme tekniğidir.Öte yandan sinir ağları, birçok denetimli öğrenme görevinde iz kayıtlarını kanıtlamıştır.Bu çalışmada, nöral ağların gücünü ve etiket yayılımını birleştirebilen, grafik-düzenlenmiş bir objektif, yani Sinirsel Grafik Makineleri ile bir eğitim çerçevesi önermekteyiz.Bu çalışma, daha önceki literatürü nöral ağların graftaugmented eğitimi üzerine genelleştirerek, birden fazla nöral mimariye (Feed-forward NNs, CNNs ve LSTM RNNs) ve geniş bir grafik yelpazesine uygulanmasını sağlar.Yeni amaç, sinir ağlarının hem etiketli hem de etiketsiz verileri şu şekilde kullanmasına izin verir: (a) ağın denetimli ayardaki gibi etiketli verileri kullanarak eğitilmesine izin vermek, (b) ağın bir grafikteki komşu düğümler için benzer gizli gösterimleri öğrenmesine ön yargı vermek, etiket yayılımı ile aynı damarda.Önerilen hedefe sahip bu tür mimariler, stokastik gradyan inişi kullanılarak verimli bir şekilde eğitilebilir ve kenar sayısında doğrusal olan bir çalışma süresi ile büyük grafiklere ölçeklendirilebilir.Önerilen ortak eğitim yaklaşımı, mevcut birçok yöntemi, çok çeşitli görevlerde (sosyal grafiklerde çok etiketli sınıflandırma, haber kategorizasyonu, belge sınıflandırması ve semantik niyet sınıflandırması), birden fazla grafik girdisi biçiminde (düğüm seviyesi özelliklerine sahip ve olmayan grafikler dahil) ve farklı sinir ağları türlerini kullanarak ikna edici bir şekilde geride bırakır.Google'da staj sırasında yapılan iş."}
{"_id":"a32e74d41a066d3dad15b020cce36cc1e3170e49","text":"Grafiksel modeller, çok değişkenli istatistiksel modelleme için güçlü bir formalizmde grafik teorisi ve olasılık teorisini bir araya getirir.İstatistiksel sinyal işlemede - iletişim teorisi, kontrol teorisi ve biyoinformatik gibi ilgili alanlarda olduğu gibi - istatistiksel modeller uzun zamandır grafikler açısından formüle edilmiştir ve olasılıklar ve marjinal olasılıklar gibi temel istatistiksel miktarları hesaplamak için algoritmalar genellikle bu grafiklerde çalışan tekrarlar açısından ifade edilmiştir.Örnekler arasında gizli Markov modelleri, Markov rastgele alanları, ileriye dönük algoritma ve Kalman filtreleme [Rabiner ve Juang (1993); Pearl (1988); Kailath et al.(2000).Bu fikirler grafiksel modellerin biçimciliği içinde anlaşılabilir, birleştirilebilir ve genelleştirilebilir.Gerçekten de, grafiksel modeller, bu klasik mimariler üzerindeki varyasyonları formüle etmek ve tamamen yeni istatistiksel modellerin ailelerini keşfetmek için doğal bir çerçeve sağlar.Yukarıda belirtilen özyinelemeli algoritmalar, bağlantı ağacı algoritması olarak bilinen genel bir özyinelemeli algoritmanın örnekleridir [Lauritzen ve Spiegelhalter, 1988].Bağlantı ağacı algoritması, grafiksel bir modeldeki eksik kenarların deseniyle kodlanan ortak olasılık dağılımının faktörizasyon özelliklerinden yararlanır.Uygun seyrek grafikler için, bağlantı ağacı algoritması, hesaplama olasılıklarının ve grafiksel bir modelle ilişkili diğer istatistiksel miktarların genel sorununa sistematik ve pratik bir çözüm sunar.Ne yazık ki, pratik ilgi çekici birçok grafik modeli \"uygun seyrek\" değildir, böylece bağlantı ağacı algoritması artık marjinal olasılıkları ve diğer beklentileri hesaplama sorununa uygun bir hesaplama çözümü sağlamaz.Bu tür vakalarla başa çıkmaya çalışmak için popüler yöntemlerden biri Markov zinciri Monte Carlo (MCMC) çerçevesidir ve gerçekten de önemli bir literatür vardır."}
{"_id":"1d16975402e5a35c7e33b9a97fa85c689f840ded","text":"Bu makalede, kayıt bağlantısı ve benzerlik araması için ilk paralel ve dağıtılmış motor olan LSHDB'yi sunuyoruz.LSHDB, altta yatan benzerlik arama motoru olarak kullanılan Locality-Sensitive Hashing'in (yüksek boyutlarda benzer öğeleri tespit etmek için popüler bir yöntem) mekaniğini gizlemek için bir soyutlama katmanını somutlaştırır.LSHDB, girdi verilerinden uygun veri yapılarını oluşturur ve bu yapıları bir noSQL motoru kullanarak diskte devam ettirir.Dağıtılmış sorguların paralel işlenmesini doğal olarak destekler, oldukça genişletilebilir ve kullanımı kolaydır.Record Linkage (ve Gizlilik Korumalı Kayıt Bağlantısı) görevleri bağlamında benzer kayıtları tespit etmek için hem LSHDB'yi hem de gönderilen sorgulara benzer dize değerlerini tanımlamak için bir arama motoru olarak göstereceğiz."}
{"_id":"6f9ead16c5464a989dee4cc337d473e353ce54c7","text":"İskelet tel çerçeve hareketi için gerçek zamanlı bir jest sınıflandırma sistemi sunuyoruz.Temel bileşenleri, gürültülü giriş altında tanıma sağlamlığı için tasarlanmış iskeletin açısal bir temsilini, çok değişkenli zaman serisi verileri için kademeli korelasyon tabanlı bir sınıflandırıcıyı ve elde edilen bir jest ile eşleşen jest için bir kahin arasındaki hareket farkını değerlendirmek için dinamik zaman uyarımına dayanan bir mesafe metriğini içerir.İlk ve son araçlar doğada jenerik olsa ve herhangi bir jest eşleme senaryosuna uygulanabilse de, sınıflandırıcı, giriş hareketinin bilinen, kanonik bir zaman tabanına bağlı olduğu varsayımına dayanarak tasarlanır: müzikal bir vuruş.28 jest sınıfı, XBOX Kinect platformu kullanılarak kaydedilen ve her jest sınıfı için onlarca denek tarafından gerçekleştirilen yüzlerce jest örneği içeren bir kriterde, sınıflandırıcımız yaklaşık 4 saniyelik iskelet hareket kayıtları için ortalama %96:9 doğruluk oranına sahiptir.Bu doğruluk, gerçek zamanlı derinlik sensöründen gelen giriş gürültüsü göz önüne alındığında dikkat çekicidir."}
{"_id":"8abbc8a8bdb2c1d7193ecb2a49cb8f9344ce4141","text":"Biz iki vizyon tabanlı izleme teknikleri kullanarak bir ev ortamında pasif olarak stride-to-stride yürüyüş değişkenlik ölçme bir analiz sunmak: iki web kameralı bir sistemden anonim video verileri, ve tek bir Microsoft Kinect derinlik görüntüleri.Her yıl milyonlarca yaşlı yetişkin düşmektedir.Yaşlı bireylerin düşme riskini değerlendirme yeteneği, yaşlandıkça bağımsız ortamlarda güvenli bir şekilde yaşamaya devam etmelerini sağlamak için gereklidir.Çalışmalar, stride-to-stride yürüyüş değişkenliği ölçümlerinin yaşlı yetişkinlerde düşmeleri öngördüğünü göstermiştir.Bu analiz için, bir dizi katılımcıdan, iki görüş tabanlı sistem tarafından izlenirken, yer gerçeği için işaretleyici tabanlı Vicon hareket yakalama sistemi ile birlikte bir dizi kısa yürüyüş yapmaları istendi.Her bir sistem kullanılarak stride-to-stride yürüyüş değişkenliği ölçümleri hesaplandı ve Vicon'dan elde edilenlerle karşılaştırıldı."}
{"_id":"386a8419dfb6a52e522cdab70ee8449422e529ba","text":"Çalışmanın amacı, yaşlıların yaşam kalitelerini iyileştirmek ve\/veya sağlık durumlarını izlemek amacıyla evlerinde kurulu ve işletilen \"akıllı ev\" teknolojisi ile ilgili algılarını ve beklentilerini araştırmaktır.ARAŞTIRMA TASARIMI VE YÖNTEMLERİ Bu pilot çalışmada, yaşlı yetişkinlerin teknoloji algılarını ve teknolojinin günlük yaşamlarını iyileştirebileceğine inandıkları yolları değerlendirmek için üç odak grubu oturumu gerçekleştirildi.Bu gruplarda tartışılan temalar, katılımcıların düşmeleri önleme veya tespit etme, görsel veya işitme bozukluklarına yardımcı olma, hareketliliği iyileştirme, izolasyonu azaltma, ilaçları yönetme ve fizyolojik parametrelerin izlenmesi gibi sağlıkla ilgili konularda cihazların ve sensörlerin yararlılığı algılarını içeriyordu.Ses kasetleri transkribe edildi ve bir içerik analizi yapıldı.SONUÇLAR Üç odak grup oturumuna toplam 15 yaşlı yetişkin katıldı.İleri teknolojilerin yaşlı yetişkin sakinlere fayda sağlayacağı alanlar arasında acil yardım, düşmelerin önlenmesi ve tespiti, fizyolojik parametrelerin izlenmesi vb.Cihazların kullanıcı dostu olması, insan tepkisinin olmaması ve yaşlı öğrencilere uyarlanmış eğitim ihtiyacı hakkında endişeler dile getirildi.Tüm katılımcılar hayatlarını geliştirmek için evlerine kurulabilen cihazlara ve sensörlere karşı genel olarak olumlu bir tutuma sahipti."}
{"_id":"3b8a4cc6bb32b50b29943ceb7248f318e589cd79","text":"Bir dizi koleksiyonu içinde 1 boyutlu alt dizilimleri bulmak için verimli bir indeksleme yöntemi sunuyoruz, öyle ki alt diziler belirli bir tolerans içinde belirli bir (query) kalıpla eşleşiyor.Fikir, her veri dizisini, özellik uzayında çok boyutlu dikdörtgenlerden oluşan küçük bir kümeye haritalamaktır.Daha sonra, bu dikdörtgenler R*-tree [9] gibi geleneksel mekansal erişim yöntemleri kullanılarak kolayca indekslenebilir.Daha ayrıntılı olarak, veri dizisi üzerinde kayar bir pencere kullanıyoruz ve özelliklerini çıkarıyoruz; sonuç, özellik uzayında bir izdir.Bu tür patikaları alt raylara bölmek için verimli ve etkili bir algoritma önermekteyiz, bunlar daha sonra Minimum Sınırlama Dikdörtgenleri (MBR'leri) ile temsil edilmektedir.Farklı uzunluklardaki sorguları da inceliyoruz ve her bir vakanın verimli bir şekilde nasıl ele alınacağını gösteriyoruz.Yöntemimizi uyguladık ve sentetik ve gerçek veriler (stok fiyat hareketleri) üzerinde deneyler gerçekleştirdik.Yöntemi ardışık tarama ile karşılaştırdık, ki bu tek bariz rakiptir.Sonuçlar mükemmeldi: yöntemimiz arama süresini 3 kattan 100 kata kadar hızlandırdı."}
{"_id":"886431a362bfdbcc6dd518f844eb374950b9de86","text":"İnsan hareketinin temsili ve tanınmasına yönelik yeni bir görüş temelli yaklaşım sunulmuştur.Temsilin temeli, zamansal bir şablondur - her bir noktadaki vektör değerinin, bir görüntü dizisindeki karşılık gelen mekansal konumdaki hareket özelliklerinin bir fonksiyonu olduğu statik bir vektör-görüntüdür.Aerobik egzersizleri bir test alanı olarak kullanarak, şablonların basit, iki bileşenli bir versiyonunun temsil gücünü araştırıyoruz: İlk değer, hareketin varlığını gösteren ikili bir değerdir ve ikinci değer, bir dizideki hareketin recency işlevidir.Daha sonra, bilinen eylemlerin görüntülerinin depolanmış örneklerine karşı zamansal şablonlarla eşleşen bir tanıma yöntemi geliştiririz.Yöntem otomatik olarak zamansal segmentasyon gerçekleştirir, hızdaki doğrusal değişikliklere değişmez ve standart platformlarda gerçek zamanlı olarak çalışır.Index TerimleriMotion tanıma, bilgisayar görüşü."}
{"_id":"846a1a0136e69554923301ea445372a57c6afd9d","text":"Çok ajanlı öğrenmedeki temel zorluk, durağan olmayan diğer ajanların davranışlarına en iyi cevabı öğrenmektir: diğer ajanlar da stratejilerini uyarlarsa, öğrenme hedefi hareket eder.Farklı araştırma akışları, durağanlığa birkaç açıdan yaklaştı, bu da sanatın durumuna genel bir bakışı korumayı ve yeni eserlerin yeniliğini ve önemini doğrulamayı zorlaştıran çeşitli örtülü varsayımlar yaptı.Bu anket, rakip kaynaklı durağanlığı oyun teorisi, takviye öğrenme ve çok kollu haydutlardan gelen araçlarla ele alan çalışmaların tutarlı bir genel bakışını sunar.Dahası, algoritmaların bu durağanlık dışılığı nasıl modellediği ve üstesinden geldiği, yeni bir çerçeveye ve beş kategoriye (gelişmişlik sırasını artırarak): görmezden gelin, unutun, hedef modellere cevap verin, modelleri öğrenin ve zihin teorisi.Çok çeşitli son teknoloji algoritmalar, bu kategorileri ve çevrenin temel özelliklerini (örneğin, gözlemlenebilirlik) ve rakiplerin uyum davranışlarını (örneğin, pürüzsüz, ani) kullanarak bir taksonomi olarak sınıflandırılır.Daha da açıklığa kavuşturmak için, her kategorinin güçlü ve sınırlamalarını karşılaştıran bir etki alanının açıklayıcı varyasyonlarını sunuyoruz.Son olarak, farklı yaklaşımların hangi ortamlarda en çok hak ettiğini tartışıyoruz ve gelecekteki araştırmaların umut verici yollarına işaret ediyoruz."}
{"_id":"a3ee76b20df36976aceb16e9df93817255e26fd4","text":"Bilgi tabanı ile cevaplanan soru üzerine yapılan araştırmalar son zamanlarda derin mimarilerin giderek daha fazla kullanıldığı görülmüştür.Bu genişletilmiş soyutta, soru ayrıştırma için sinirsel makine çevirisi paradigmasının uygulanmasını inceliyoruz.SPARQL grafik sorgu dilindeki grafik kalıplarını ve kompozisyonlarını öğrenmek için sıralı bir model kullanıyoruz.Programları soru-cevap çiftleri aracılığıyla teşvik etmek yerine, sorular ve sorgular arasındaki hizalamaların şablonlar aracılığıyla oluşturulduğu yarı denetimli bir yaklaşım bekliyoruz.Doğal dil neslindeki geç dönem kayda değer eserler kullanılarak dil konuşmalarının kapsamının genişletilebileceğini savunuyoruz."}
{"_id":"4928aee4b9a558d8faaa6126201a45b7aaea7bb6","text":"Elektronik hükümet (e-hükümet) alanında on yıldan fazla süren kapsamlı araştırma çalışmalarının ardından, e-hükümetin uygulanmasını etkileyen maliyetler, fırsatlar, faydalar ve riskler hakkında sistematik bir literatür incelemesi yapmak için henüz bir girişimde bulunulmadı.Bu, özellikle hükümetlerin e-devlet girişimlerini uygularken yıllar boyunca karşılaştıkları çeşitli ilgili zorluklar göz önüne alındığında önemlidir.Bu nedenle, bu makalenin amacı, Scopus çevrimiçi veritabanından ve Google Scholar'dan tespit edilen 132 çalışmanın sistematik bir incelemesini kullanarak bu konuları ele alan ilgili literatürün kapsamlı bir analizini yapmak ve Elektronik Hükümet, Uluslararası Bir Dergi (EGIJ), Uluslararası Elektronik Hükümet Araştırmaları Dergisi (IJEGR) ve Dönüşüm Hükümeti: İnsanlar, Süreç ve Politika (TPGPPP) gibi elektronik hükümet araştırmalarına adanmış dergilerden ilgili makalelerin manuel bir incelemesini yapmaktır.Genel gözden geçirme, çok sayıda makalenin maliyetleri, fırsatları, faydaları ve riskleri tartışmasına rağmen, bu konuların tedavisinin yüzeysel olma eğiliminde olduğunu belirtti.Ayrıca, bu yapıların çeşitli e-hükümet sistemlerine ilişkin performansını istatistiksel olarak değerlendirebilen ampirik çalışmaların eksikliği var.Bu nedenle, bu araştırma, hükümetlerin maliyetlerin, fırsatların, faydaların ve risklerin e-hükümet sistemlerinin başarısına ve uygulama perspektifinden ön kabulüne olan etkisini daha iyi analiz etmelerine yardımcı olacaktır."}
{"_id":"d990e96bff845b3c4005e20629c613bf6e2c5c40","text":null}
{"_id":"2169acce9014fd4ce462da494b71a3d2ef1c8191","text":"Henüz kanıtlanmamış olsa da, ampirik kanıtlar, model genellemesinin optimanın Hessian aracılığıyla tanımlanabilen yerel özellikleriyle ilişkili olduğunu göstermektedir.Model genellemesini PAC-Bayes paradigması altında bir çözümün yerel mülkiyeti ile birleştiriyoruz.Özellikle, model genelleme yeteneğinin Hessian ile ilişkili olduğunu, Hessian'ın Lipschitz sabiti ve parametrelerin ölçekleri ile karakterize edilen daha yüksek dereceli \"düzlük\" terimleri ile ilişkili olduğunu kanıtlıyoruz.Kanıt tarafından yönlendirilen, modelin genelleme yeteneğini puanlamak için bir metrik ve buna göre perturbed modeli optimize eden bir algoritma önermekteyiz."}
{"_id":"39ed372026adaf052d9c40613386da296ee552dc","text":"DeepMatching (DM), görüntüler arasındaki yarı yoğun yazışmaları hesaplamak için kullanılan son teknoloji eşleştirme algoritmalarından biridir.Son optik akış yöntemleri, ilk görüntü yazışmalarını bulmak için DeepMatching'i kullanır ve olağanüstü performans sağlar.Bununla birlikte, korelasyon haritası hesaplaması olan DeepMatching'in anahtar yapı taşı zaman alıcıdır.Bu makalede, DeepMatching'e Locality Sensitive Hashing (LSH) kullanarak sorunu gideren yeni bir algoritma olan LSHDM'yi önermekteyiz.Hesaplama karmaşıklığı korelasyon haritası hesaplama adımı için büyük ölçüde azaltılır.Deneyler, görüntü eşleşmesinin, optik akış tahmini için karşılaştırılabilir doğruluğu korurken, DeepMatching'e kıyasla on kat veya daha fazla sürede yaklaşımımızla hızlandırılabileceğini göstermektedir."}
{"_id":"2fb8c7faf5e42dba3993a2b7cd8c6fd1b90d29ef","text":"Okuma yazmayı öğrenen okuryazarlık, çocukların okula girmesinden çok önce başlar.Okuma ve yazmanın temel becerilerinden biri, düşünceleri sembolik olarak temsil etme ve bunları dille paylaşma yeteneğidir ve bu da hikaye için aynı zamansal ve mekansal bağlamı paylaşmayabilir.Çocuklar bu önemli dil becerilerini her gün öğrenir ve uygularlar, çevrelerindeki akranları ve yetişkinlerle hikayeler anlatırlar.Özellikle, akran işbirliği bağlamında hikaye anlatımı, çocukların okuryazarlık için önemli olan dil becerilerini öğrenmeleri için önemli bir ortam sağlar.Bunun ışığında, çocuklarla işbirliği içinde hikayeler anlatan somutlaşmış bir konuşma ajanı olan Sam'i tasarladık.Sam, okul öncesi çocuklar için bir eş gibi görünmek için tasarlandı, ancak gelişimsel olarak gelişmiş bir şekilde hikayeler anlatmak için tasarlandı: okuryazarlık için önemli olan anlatı becerilerini modellemek.Sonuçlar, sanal akranla oynayan çocukların, sanal akranın dilbilimsel olarak gelişmiş öykülerine daha yakından benzeyen hikayeler anlattığını gösterdi: daha alıntılı konuşma ve zamansal ve mekansal ifadeler kullanarak.Buna ek olarak, çocuklar Sam'in hikayelerini dikkatle dinlediler, ona yardım ettiler ve iyileştirmeler önerdiler.Teknolojinin küçük çocukların okuryazarlık öğrenmesinde sosyal bir rol oynamasının potansiyel faydaları tartışılmaktadır."}
{"_id":"4623accb0524d3b000866709ec27f1692cc9b15a","text":null}
{"_id":"f9791399e87bba3f911fd8f570443cf721cf7b1e","text":"Sözcüklerin belgelerle olan anlamını haritalayan kompozisyon sürecini yakalamak, Doğal Dil İşleme ve Bilgi Alma alanındaki araştırmacılar için merkezi bir meydan okumadır.nüanslı semantik yakalamak için çok önemli olan kelime ve cümle düzeni ayrımlarını korurken, düşük boyutlu bir vektör uzayına yerleştirerek belgelerin anlamını temsil edebilen bir model tanıtıyoruz.Modelimiz, hem cümle hem de belge düzeyinde evrişim filtrelerini öğrenen, hiyerarşik olarak düşük seviyeli lektik özellikleri yakalamayı ve yüksek seviye semantik kavramlara oluşturmayı öğrenen genişletilmiş bir Dinamik Evrişim Sinir Ağına dayanmaktadır.Bu modelin etkinliğini bir dizi belge modelleme görevinde gösteriyoruz, özellik mühendisliği olmadan ve daha kompakt bir modelle güçlü sonuçlar elde ediyoruz.Bilgisayar görüşü için derin konvolüsyon ağlarını görselleştirmedeki son gelişmelerden esinlenerek, belge ağlarımız için sadece öğrenme süreçlerine içgörü sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda metinler için zorlayıcı bir otomatik özetleme sistemi üretmek için yorumlanabilecek yeni bir görselleştirme tekniği sunuyoruz."}
{"_id":"6f2cdce2eb8e6afdfd9e81316ff08f80e972cc47","text":"Büyük bir medya şirketini desteklemek için doğal bir dil işleme platformu oluşturmak için dört yıllık bir akademik araştırma projesi hakkında rapor veriyoruz.Hesaplanabilir Haber platformu, zengin uygulamalar oluşturmak için kullanılabilecek bir yapılandırılmış veri katmanı üreten haber öykülerini işler.Altta yatan platformu ve onu inşa etmeyi araştırdığımız araştırma görevlerini tanımlıyoruz.Platform, farklı haber odası işlevlerini desteklemek için tasarlanmış çok çeşitli prototip uygulamaları desteklemektedir.Bu nitel incelemenin, bu tür bir projede yer alan zorluklar hakkında bazı bilgiler sağladığını umuyoruz."}
{"_id":"6ab5acb5f32ef2d28f91109d40e5e859a9c101bf","text":"Çoklu ortam analiz yöntemlerinin performansını etkileyen ara adımlarda içgörü elde etmek için genel video indeksleme için zorluk sorununu tanıtırken, aynı zamanda deneylerin tekrarlanabilirliğini teşvik ediyoruz.Bir meydan okuma sorununa varmak için, jenerik video indeksleme problemini 2 unimodal analiz deneyi, 2 multimodal analiz deneyi ve 1 kombine analiz deneyine ayırarak, otomatik konsept algılama yöntemlerinin sistematik olarak incelenmesi için genel bir şema sunuyoruz.Her deney için, TRECVID 2005\/2006 kriterinden, 101 semantik kavramdan oluşan bir sözdizimi kullanarak, 85 saatlik uluslararası yayın haber verileri üzerindeki genel video indeksleme performansını değerlendiriyoruz.Her deneyde minimum bir performans oluşturarak, zorluk sorunu, genel indeksleme sorununun bileşen tabanlı optimizasyonuna izin verirken, aynı zamanda diğer araştırmacılara indeksleme metodolojisi geliştirme sırasında karşılaştırma için bir referans sunar.Video indeksleme performansını teşvik eden ara analiz adımlarında daha fazla araştırmayı teşvik etmek için, meydan okuma, araştırma topluluğuna elle açıklamalı bir konsept sözlüğü, önceden hesaplanmış düşük seviyeli multimedya özellikleri, eğitimli sınıflandırıcı modelleri ve hepsi http:\/\/www.mediamill.nl\/challenge\/ adresinde bulunan temel performansla birlikte beş deney sunuyor."}
{"_id":"dc9681dbb3c9cc83b4636ec97680aa3326a7e7d0","text":"Var olan video denoizing algoritmalarının çoğu, görüntü gürültüsünün tek bir istatistiksel modelini varsayar, örneğin.ek Gauss beyaz gürültü, hangi genellikle pratikte ihlal edilir.Bu makalede, video verilerinden ciddi karışık gürültüyü kaldırabilecek yeni bir yama tabanlı video denoising algoritması sunuyoruz.Hem mekansal hem de zamansal alandaki benzer yamaları gruplayarak, karışık gürültüyü düşük rütbeli bir matris tamamlama problemi olarak çıkarma problemini formüle ediyoruz, bu da gürültünün istatistiksel özellikleri üzerinde güçlü varsayımlar olmadan bir adlandırma şemasına yol açıyor.Ortaya çıkan nükleer normla ilgili minimizasyon problemi, son zamanlarda geliştirilen birçok yöntemle verimli bir şekilde çözülebilir.Karışık gürültüyü gidermek için önerilen denoising algoritmamızın sağlamlığı ve etkinliği, örn.Fevri gürültü ile karıştırılan ağır Gauss gürültüsü deneylerde doğrulanır ve önerilen yaklaşımımız, mevcut bazı video denoising algoritmalarıyla olumlu bir şekilde karşılaştırır."}
{"_id":"005aea80a403da18f95fcb9944236a976d83580e","text":"Bu makale, bir nesnenin eksik frekans örneklerinden yeniden yapılandırılmasının model problemini dikkate alır.Ayrık zamanlı bir sinyal f\/spl isin\/C\/sup N\/ ve rastgele seçilmiş bir frekans kümesi \/spl Omega\/ düşünün.F'yi set \/spl Omega\/ üzerindeki Fourier katsayılarının kısmi bilgisinden yeniden yapılandırmak mümkün mü?Bu kağıdın tipik bir sonucu aşağıdaki gibidir.F'nin T spikes f(t)=\/spl sigma\/\/sub\/spl tau\/\/\/spl isin\/T\/f(\/spl tau\/)\/spl delta\/(t-\/spl tau\/) T\/spl les\/sub M\/spl middot\/(log N)s\/Çivilerin yerlerini ve genliklerini bilmiyoruz.O zaman en az 1-O(N\/sup -M\/) olasılığı ile f, tam olarak \/spl lscr\/\/sub 1\/ minimizasyon probleminin çözümü olarak yeniden yapılandırılabilir.Kısacası, bir dışbükey optimizasyon problemini çözerek tam iyileşme sağlanabilir.Başarının istenen olasılığına bağlı olan C\/sub M\/ için sayısal değerler veriyoruz.Sonuçumuz yeni bir tür doğrusal olmayan örnekleme teoremi olarak yorumlanabilir.Aslında, T sivri uçlarından yapılan herhangi bir sinyalin, hemen hemen her O (T\/spl middot\/logN) frekansından konveks programlama ile kurtarılabileceğini söyler.Dahası, bu, 1-O (N\/sup -M\/) olasılığı ile başarılı olan herhangi bir yöntemin genel olarak en az T\/spl middot\/logN ile orantılı bir dizi frekans örneği gerektirmesi anlamında neredeyse en uygun olanıdır.Metodoloji, çeşitli diğer durumlara ve daha yüksek boyutlara uzanır.Örneğin, eksik frekans örneklerinden parçalı sabit (bir veya iki boyutlu) bir nesneyi nasıl yeniden yapılandırabileceğinizi gösteriyoruz - atlama sayısının (dekontinüyonların) yukarıdaki duruma uyması şartıyla - f'nin toplam varyasyonu gibi diğer konveks fonksiyonellerini en aza indirerek."}
{"_id":"023f6fc69fe1f6498e35dbf85932ecb549d36ca4","text":"Bu makale, matrisi, bir dizi dışbükey kısıtlamaya uyan tüm matrisler arasında minimum nükleer norma sahip olan yeni bir algoritmayı tanıtıyor.Bu sorun, bir rütbe küçültme sorununun dışbükey gevşemesi olarak anlaşılabilir ve girişlerinin küçük bir alt kümesinden (ünlü Netflix sorunu) büyük bir matrisi kurtarma görevinde olduğu gibi birçok önemli uygulamada ortaya çıkar.İç nokta yöntemleri gibi raf dışı algoritmalar, bir milyondan fazla bilinmeyen girişle bu tür büyük sorunlara doğrudan uygun değildir.Bu makale, en uygun çözümün düşük rütbeye sahip olduğu sorunları ele almada son derece verimli olan basit bir birinci dereceden ve uygulanması kolay bir algoritma geliştirir.Algoritma yineleyicidir, Xk, Y k matrislerinin bir dizisini üretir ve her adımda esas olarak Y k matrisinin tekil değerleri üzerinde yumuşak bir itme işlemi gerçekleştirir. Bunu düşük dereceli matris tamamlama problemleri için çekici kılan iki dikkat çekici özellik vardır.Birincisi, yumuşak thresholding işleminin seyrek bir matrise uygulanmasıdır; ikincisi, Xk iteratlarının rütbesinin ampirik olarak azalmamasıdır.Her iki gerçek de algoritmanın çok az depolama alanı kullanmasına ve her yinelemenin hesaplama maliyetini düşük tutmasına izin verir.Teorik açıdan, yineleme dizisinin yakınsadığını gösteren bir yakınsama analizi sağlarız.Pratik tarafta, mütevazı bir masaüstü bilgisayarda 1, 000  1, 000 matrisin bir dakikadan kısa bir sürede kurtarıldığı sayısal örnekler sunuyoruz.Ayrıca, yaklaşımımızın, örneklenen girdilerin yaklaşık %0,4'ünden yaklaşık bir milyar bilinmeyenle yaklaşık 10 derecelik matrisleri kurtararak çok büyük ölçekli sorunlara uygun olduğunu gösteriyoruz.Yöntemlerimiz, 1 minimizasyon için doğrusallaştırılmış Bregman yinelemeleri hakkındaki son literatürle bağlantılıdır ve bu algoritmaları iyi bilinen Lagrange çarpan algoritmaları açısından anlayabileceğimiz bir çerçeve geliştiririz."}
{"_id":"e63ade93d75bc8f34639e16e2b15dc018ec9c208","text":null}
{"_id":"8f84fd69ea302f28136a756b433ad9a4711571c2","text":null}
{"_id":"8cbef23c9ee2ae7c35cc691a0c1d713a6377c9f2","text":"Andor, D., Alberti, C., Weiss, D., Severyn, A., Presta, A., Ganchev, K., Petrov, S. ve Collins, M. (2016).Küresel olarak normalleştirilmiş geçiş tabanlı sinir ağları.Hesaplamalı Dilbilim Derneği'nde.Ballesteros, M., Goldberg, Y., Dyer, C. ve Smith, N. A.(2016).Keşifle eğitim, açgözlü bir yığın-LSTM ayrıştırıcısını geliştirir.Doğal dil işlemede ampirik yöntemler konulu konferansın bildirileri.Chen, D. ve Manning, C. D. (2014).Sinir ağlarını kullanan hızlı ve doğru bir bağımlılık ayrıştırıcısı.Doğal dil işlemede ampirik yöntemler konulu konferansın Bildirilerinde, sayfa 740750.Cheng, H., Fang, H., He, X., Gao, J. ve Deng, L. (2016).Bağımlılık ayrıştırma anlaşması ile iki yönlü dikkat.arXiv ön baskı arXiv:1608.02076.Hashimoto, K., Xiong, C., Tsuruoka, Y. ve Socher, R. (2016).Ortak bir çok görev modeli: Birden fazla nlp görevi için bir sinir ağı büyütmek.arXiv ön baskı arXiv:1611.01587.Kiperwasser, E. ve Goldberg, Y.(2016).Çift yönlü LSTM özellik gösterimlerini kullanarak basit ve doğru bağımlılık ayrıştırma.Hesaplamalı Dilbilim Derneğinin İşlemleri, 4:313327.Kuncoro, A., Ballesteros, M., Kong, L., Dyer, C., Neubig, G. ve Smith, N. A.(2016).Tekrarlayan sinir ağı gramerleri sözdizimi hakkında ne öğrenir?CORR, abs\/1611.05774.McDonald, R. T. ve Pereira, F. C. (2006).Yaklaşık bağımlılık çözümleme algoritmalarının çevrimiçi olarak öğrenilmesi.EACL'de.Nivre, J., Hall, J. ve Nilsson, J.(2006).Maltparser: Bağımlılık ayrıştırma için veri güdümlü ayrıştırıcı.LREC Bildirilerinde, cilt 6, sayfa 2216-2219."}
{"_id":"8645a7ff78dc321e08dea6576c04f02a3ce158f9","text":"Videolar karmaşık semantik bilgileri iletmek ve yeni bilgilerin anlaşılmasını kolaylaştırmak için hizmet eder.Bununla birlikte, farklı modalitelerden (yani resim, video, metin) karışık semantik anlamlar söz konusu olduğunda, bir bilgisayar modelinin kavramları ( sel, fırtına ve hayvanlar gibi) algılaması ve sınıflandırması daha zordur.Bu makale, transfer öğrenme ve sıralı derin öğrenme modellerindeki son gelişmelerden yararlanarak video konsepti sınıflandırmasını geliştirmek için çok modlu bir derin öğrenme çerçevesi sunmaktadır.Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) modelleri daha sonra hem ses hem de metinsel modeller için sıralı semantik elde etmek için kullanılır.Önerilen çerçeve, yalnızca felaket sahnelerini değil, felaket olayı sırasında gerçekleşen faaliyetleri de içeren felaketle ilgili bir video veri kümesine uygulanır.Deneysel sonuçlar önerilen çerçevenin etkinliğini göstermektedir."}
{"_id":"119bb251cff0292cbf6bed27acdcad424ed9f9d0","text":"Bu makale, grafik modellerde (Bayezya ağları ve Markov rastgele alanları) çıkarım ve öğrenme için varyasyonel yöntemlerin kullanımına öğretici bir giriş sunar.QMR-DT veritabanı, sigmoid inanç ağı, Boltzmann makinesi ve tam çıkarım algoritmalarını çalıştırmanın mümkün olmadığı birkaç gizli Markov modeli de dahil olmak üzere bir dizi grafik modeli sunuyoruz.Daha sonra, orijinal grafik modelini çıkarımın verimli olduğu basitleştirilmiş bir grafik modeline dönüştürmek için büyük sayıların yasalarından yararlanan varyasyonel yöntemleri tanıtıyoruz.Basitleştirilmiş modeldeki çıkarım, orijinal modele olan ilgi olasılıklarının sınırlarını sağlar.Konveks ikiliğine dayalı varyasyonel dönüşümler üretmek için genel bir çerçeve tanımlıyoruz.Son olarak örneklere geri dönüyoruz ve varyasyonel algoritmaların her durumda nasıl formüle edilebileceğini gösteriyoruz."}
{"_id":"17e9d3ba861db8a6d323e1410fe5ca0986d5ad6a","text":"Doku sentezi için parametrik olmayan bir yöntem önerilmiştir.Doku sentezi işlemi, ilk tohumdan dışarı doğru yeni bir görüntü, her seferinde bir piksel büyür.Bir Markov rastgele alan modeli varsayılır ve şimdiye kadar sentezlenen tüm komşuları verilen bir pikselin koşullu dağılımı, örnek görüntünün sorgulanması ve tüm benzer mahallelerin bulunmasıyla tahmin edilir.Rasgelelik derecesi tek bir algısal sezgisel parametre ile kontrol edilir.Yöntem mümkün olduğunca yerel yapıyı korumayı amaçlar ve çok çeşitli sentetik ve gerçek dünya dokuları için iyi sonuçlar üretir."}
{"_id":"54205667c1f65a320f667d73c354ed8e86f1b9d9","text":"Görüntülerden gürültüyü gidermek için kısıtlı bir sayısal algoritma türü sunulur.Görüntünün toplam varyasyonu, gürültünün istatistiklerini içeren kısıtlamalara tabi olarak en aza indirilir.Kısıtlamalar Lagrange çarpanları kullanılarak dayatılır.Çözüm, gradyan-projeksiyon yöntemi kullanılarak elde edilir.Bu, kısıtlamalar tarafından belirlenen bir manifold üzerinde zamana bağlı kısmi diferansiyel denklemin çözülmesi anlamına gelir.T   olarak çözüm, denoized görüntü olan sabit bir duruma yaklaşır.Sayısal algoritma basit ve nispeten hızlıdır.Sonuçlar çok gürültülü görüntüler için son teknoloji gibi görünüyor.Yöntem invazif değildir, görüntüde keskin kenarlar verir.Teknik, görüntünün her seviye setini, görüntünün gradyanının büyüklüğüne bölünen seviyenin eğriliğine eşit hızla normalin kendisine doğru hareket ettirmenin ilk adımı ve görüntüyü tekrar kısıtlayıcı kümeye yansıtan ikinci bir adım olarak yorumlanabilir."}
{"_id":"cc6a972b3ce231aa86757ecfe6af7997e6623a13","text":"Gerçek zamanlı konuşma tanıma uygulamalarında gecikme önemli bir konudur.Konuşma sırasında bile hızlı bir şekilde yanıt veren karakter düzeyinde bir artımlı konuşma tanıma (ISR) sistemi geliştirdik, burada konuşma devam ederken hipotezler kademeli olarak geliştiriliyor.Algoritma, bağlantıcı zamansal sınıflandırma (CTC) ile eğitilmiş uçtan uca bir konuşma-karakter tek yönlü nöral ağ (RNN) ve RNN tabanlı karakter düzeyinde bir dil modeli (LM) kullanır.CTC eğitimli RNN'nin çıkış değerleri, ışın arama kod çözme ile işlenen karakter düzeyinde olasılıklardır.RNN LM, uzun vadeli bağımlılık bilgisi sağlayarak kod çözmeyi artırır.Sistemin son derece uzun giriş konuşmasını düşük gecikme ile işlemesini sağlayan ek derinlik budama özelliğine sahip ağaç tabanlı çevrimiçi ışın aramasını öneriyoruz.Bu sistem sadece konuşmada hızlı bir şekilde yanıt vermekle kalmaz, aynı zamanda telaffuza göre kelime dışı (OOV) kelimeleri de dikte edebilir.Önerilen model, WSJ SI-284 eğitim setinde eğitildiğinde Wall Street Journal (WSJ) Nov'92 20K değerlendirme setinde% 8.90 hata oranı (WER) kelimesini elde eder."}
{"_id":"f4f3a10d96e0b6d134e7e347e1727b7438d4006f","text":null}
{"_id":"1ecffbf969e0d46acfcdfb213e47027227d8667b","text":"Geleneksel olarak risk almanın üniter, istikrarlı bir bireysel fark değişkeni olarak görülmesine rağmen, davranışsal karar verme araştırmalarında ortaya çıkan kanıtlar, risk almanın alana özgü bir yapı olduğunu göstermektedir.Bir aktivitenin algılanan yararlarını ve algılanan riskliliğini (Weber & Milliman, 1997) gerileyen bir psikolojik risk geri dönüş çerçevesi kullanarak, bu çalışma, yeni HEXACO kişilik çerçevesi (Lee & Ashton, 2004) kullanılarak risk tutumu ve geniş kişilik boyutları arasındaki ilişkileri dört risk alanı arasında inceledi.12'den fazla doğal dilde yapılan sözlüksel çalışmalarda çoğaltılan bu kişilik çerçevesi, geleneksel Beş Faktör Modeli'nin veya 'Büyük Beş'in aksine, altı geniş kişilik boyutundan daha fazla kişiliği değerlendirir. Yol analizi yoluyla, risk algıları, algılanan faydalar ve altı HEXACO boyutu üzerinde dört ayrı alanda risk alma riskini geriledik.Tüm risk alanlarında, duygusallık boyutunun artmış risk algıları ile ilişkili olduğunu ve yüksek vicdaniliğin daha az algılanan faydalarla ilişkili olduğunu gördük.Ayrıca HEXACO boyutları ve risk tutumu arasındaki etki alanına özgü ilişkilerin birkaç benzersiz modelini de rapor ediyoruz.Özellikle, açıklık, sosyal ve rekreasyonel riskler için risk alma ve algılanan faydalar ile ilişkiliyken, daha düşük dürüstlük \/ humilite, daha fazla sağlık \/ güvenlik ve etik risk alma ile ilişkiliydi.Bu bulgular, bireylerin çeşitli bağlamlarda riske nasıl yaklaştıklarına dair anlayışımızı genişletir ve bireysel farklılıklar araştırmalarında Büyük Beş modelde bulunmayan bir boyut olan dürüstlük \/ humilitenin faydasını daha da vurgular.Telif hakkı # 2010 John Wiley & Sons, Ltd. anahtar kelimeler risk alma riski; risk algılama; risk geri dönüş çerçevesi; kişilik; HEXACO; dürüstlük \/ humility Risk alma geleneksel olarak hem davranışsal karar verme hem de kişilik araştırmalarında kalıcı, istikrarlı ve etki alanı değişmez bir yapı olarak görülmüştür (örn., Eysenck & Eysengenck, 1977; Kahneman & Tversky, 1979; Paunon & Jackson, 1996).Bununla birlikte, son gelişmeler risk almanın içerik veya etki alanı olduğunu göstermektedir (Blais & Weber, 2006; Hanoch, Johnson, &Wilke, 2006; Soane & Chmiel, 2005; Weber, Blais, & Betz, 2002).Bu bilgi ışığında, psikologlar daha derin bir ler, Karar Araştırması, Eugene, OR 97401, ABD'den yararlanacaklardı.E-posta: jweller@decisionresearch.org"}
{"_id":"34b9ba36c030cfb7a141e53156aa1591dfce3dcd","text":"Araç büyümesini ve hava kirliliğini kontrol etmek için Pekin belediye hükümeti, 2011 yılında potansiyel alıcılara rastgele bir lisans kotası tahsis eden bir araç piyango sistemi uyguladı.Bu makale, bu politikanın filo bileşimi, yakıt tüketimi, hava kirliliği ve sosyal refah üzerindeki etkisini araştırmaktadır.Araç kayıt verilerini kullanarak, rastgele katsayılı ayrık seçim modelini tahmin ediyoruz ve tahmin edilen parametrelere göre karşı-factual analiz yapıyoruz.Piyangonun yeni yolcu aracını azalttığını görüyoruz *Profesörler Andrew Cassey, Ana Espinola-Arredondo, Benjamin Cowan, Gregmar Galinato, Dong Lu, Jill McCluskey, Mark Gibson, Shanjun Li, Jia Yan, Dan Yang ve Washington Eyalet Üniversitesi'ndeki seminer katılımcılarının nazik yardımlarını ve yapıcı yorumlarını minnetle kabul ediyoruz.Çin Ulusal Bilim Fonu'nun (Grant #71620107005) finansal desteği kabul edilmektedir.Yazılı yazar.E-posta: yziying1988@gmail.com (Z. Yang), fmunoz@wsu.edu (F. Muoz-Garca), tangmp.sicau@gmail.com (M. Tang).Satışlar% 50.15, yakıt tüketimi% 48.69 ve kirletici emisyonları% 48.69 2012 yılında.Ayrıca, bu tür piyango, yeni otomobil alımlarını üst düzey ancak daha az yakıt verimli araçlara kaydırdı.Karşı-olgusal analizimizde, ilerici bir vergi planının, yakıt tüketimini ve hava kirliliğini azaltmada piyango sisteminden daha iyi çalıştığını ve daha yüksek bir filo yakıt verimliliğine ve daha az refah kaybına yol açtığını gösteriyoruz."}
{"_id":"fac0151ed0494caf10c7d778059f176ba374e29c","text":null}
{"_id":"4a74eb59728f0d3a06302c668db44d434bd7d69e","text":"Elektronik para (veya e-para), dijital olarak temsil edilen ve aracıya ihtiyaç duymadan bir taraftan diğerine akıllı kartla değiştirilebilen paradır.Paranın tıpkı kağıt para gibi çalışacağı tahmin ediliyor.Potansiyel önemli özelliklerinden biri anonimliktir.E-para şeklinde olan suç gelirleri, yeniden satılmak üzere yabancı para ve yüksek değerli mallar satın almak için kullanılabilir.Bu nedenle e-para, nakit kaçırmak veya yüz yüze işlemler yapmak zorunda kalmadan kirli parayı yerleştirmek için kullanılabilir."}
{"_id":"d8237600841361f7811f5fd9effaed9d2e6e34b0","text":"JSTOR arşivini kullanmanız, http:\/\/www.jstor.org\/page\/info\/about\/policies\/terms.jsp adresinde bulunan JSTOR'un Kullanım Şartlarını ve Koşullarını kabul ettiğinizi gösterir.JSTOR'un Kullanım Şartları ve Koşulları, kısmen, önceden izin almadığınız sürece, bir derginin tüm sayısını veya makalelerin birden fazla kopyasını indiremezsiniz ve JSTOR arşivindeki içeriği yalnızca kişisel, ticari olmayan kullanımınız için kullanabilirsiniz."}
{"_id":"49a19fe67d8ef941af598e87775112f0b3191091","text":"Bu çalışmanın temel amacı, hastalık tahmini için daha az hata oranıyla hızlı, kolay ve verimli bir algoritma oluşturmaktır ve büyük veri setleriyle bile uygulanabilir ve bağımlı değişkenlerle makul desenler gösterebilir.Veri madenciliğinde hastalık tanımlaması ve tahmini için yeni bir hibrit algoritma inşa edildi.Karar ağacı ve dernek kuralının birleşimi olan Hastalık Tanımlama ve Tahmini (DIP) algoritması, bazı belirli bölgelerdeki bazı hastalık isabetlerinin olasılığını tahmin etmek için kullanılır.Aynı zamanda tahmin için farklı parametreler arasındaki ilişkiyi gösterir.Bu algoritmayı vb.net yazılımını kullanarak uygulamak da geliştirilmiştir."}
{"_id":"dfb9eec6c6ae7d3e07123045c3468c9b57b2a7e2","text":null}
{"_id":"903148db6796946182f27affc89c5045e6572ada","text":"Hash join algoritması ailesi, equi-join performans değerlendirmesi için önde gelen tekniklerden biridir.OLAP sistemleri, boyut tabloları ve büyük olgu tabloları arasındaki yabancı anahtar birleştirmelerini verimli bir şekilde uygulamak için bu araştırma çizgisini ödünç alır.Veri ambarı şeması ve iş yükü özelliği perspektifinden, hash birleştirme algoritması çok boyutlu haritalama ile daha da basitleştirilebilir ve yabancı anahtar birleştirme algoritmaları tek performans perspektifi yerine birden fazla perspektiften değerlendirilebilir.Bu makalede, taşıyıcı anahtar indeksi odaklı yabancı anahtarı şema bilinçli ve OLAP iş yükü özelleştirilmiş tasarım yabancı anahtarı, OLAP iş yüklerinde son teknoloji birleştirme algoritmalarının nasıl performans gösterdiğini kapsamlı bir şekilde değerlendirmek için birleştiriyoruz.Deneylerimiz ve analizlerimiz aşağıdaki bilgileri verdi: (1) OLAP iş yükü için özelleştirilmiş yabancı anahtar birleştirme algoritması, genel amaçlı hash birleştirmelerinden daha ileri bir performans adımını oluşturabilir; (2) her bir birleştirme algoritması, giriş_size \/ cache_size'ın önbellek yerellik oranının hakim olduğu güçlü ve zayıf performans bölgelerini ince taneli bir mikro birleştirme kriteri ile gösterir; (3) basit donanım-olası paylaşılan hash tablosu, karmaşık donanım-bilinçli radix bölümlendirmeyi en iyi şekilde birleştirir;Genel olarak, birleştirme performansının iyileştirilmesinin sadece donanım-bilinçli algoritma optimizasyonlarına zıt sistematik bir çalışma olduğunu ve OLAP alan bilgisinin, hem CPU hem de donanım hızlandırıcıları için veri depolama iş yüklerinde yabancı anahtar birleştirmelerinde taşıyıcı anahtar indeksinin etkili olmasını sağladığını savunuyoruz."}
{"_id":"4e8930ae948262a89acf2e43c8e8b6e902c312c4","text":"Görüntü sıkıştırması on yıllardır aktif olarak çalışılmış olsa da, görüntüleri modern sinir ağları ile sıkıştırmayı öğrenme konusunda nispeten az araştırma yapılmıştır.Yama tabanlı otomatik kodlayıcıları kullananlar gibi standart yaklaşımlar, çok fazla vaatte bulunmuş ancak üç soruyu ele alamadığı için popüler görüntü kodekleriyle rekabet edememektedir: 1) aktivasyonları etkili bir şekilde ikilileştirme: Binarizasyonun yokluğunda, bir darboğaz tabakası tek başına verimli sıkıştırmaya yol açmama eğilimindedir; 2) değişken oranlı kodlamaya nasıl ulaşılacağı: standart bir otomatik kodlayıcı, her sabit çözünürlükteki yaması için sabit uzunlukta bir kod oluşturur.Değişken oranlı görüntü sıkıştırması için genel bir çerçeve ve LSTM'ler de dahil olmak üzere konvolüsyonel ve devolüsyonel tekrarlayan ağlara dayanan ve bu sorunları ele alan ve mevcut temel kodeklere kıyasla umut verici sonuçlar bildiren yeni bir mimari önermekteyiz.Önerilen yöntemleri, tüm yöntemler için çok zor olduğunu kanıtlayan küçük görüntülerden (3232) oluşan büyük ölçekli bir kriter üzerinde değerlendiriyoruz."}
{"_id":"8f9376f3b71e9182c79531551d6e953cd02d7fe6","text":"Kablosuz sensör ağları için teknolojilerin etkinleştirilmesi, son birkaç yıl içinde araştırma topluluklarında büyük ilgi gördü.Kablosuz sensör düğümlerinin kendi kendine çalışabilmesi için belirli durumlarda bile son derece arzu edilir, hatta gereklidir.Bu hedef göz önünde bulundurularak, titreşim tabanlı bir piezoelektrik jeneratör, kablosuz sensör ağları için etkin bir teknoloji olarak geliştirilmiştir.Bu makalenin odak noktası, iki katmanlı bir bükme elemanına dayanan bir piezoelektrik jeneratörün modellemesini, tasarımını ve optimizasyonunu tartışmaktır.Jeneratörün analitik bir modeli geliştirildi ve onaylandı.Sezgisel tasarım anlayışı sağlamanın yanı sıra, model tasarım optimizasyonu için temel olarak kullanılmıştır.Model kullanılarak üretilen 1 cm3 büyüklüğündeki tasarımlar, 120 Hz'de 2.5 m s2 titreşim kaynağından 375 W güç çıkışı göstermiştir.Ayrıca, aynı titreşim kaynağından özel tasarlanmış 1,9 GHz radyo vericisine güç sağlamak için 1 cm3 jeneratör kullanılmıştır.(Bu makaledeki bazı rakamlar sadece elektronik versiyonda renklidir)"}
{"_id":"96989405985e2d90370185f1e025443b56106d1a","text":"Bu makale, büyük bir kelime dağarcığı konuşma tanıma görevi için ayrımcı dil modellemesini açıklar.İki parametre tahmin yöntemini karşılaştırıyoruz: perceptron algoritması ve düzenli koşullu günlük benzerliğini maksimize etmeye dayanan bir yöntem.Modeller deterministik ağırlıklı sonlu durum otomatı olarak kodlanır ve otomata bir temel tanıyıcıdan çıkan kelime-lattiklerle kesişerek uygulanır.Algılayıcı algoritması, eğitim verileri üzerinden sadece birkaç geçişte nispeten küçük bir özellik setini otomatik olarak seçme avantajına sahiptir.Perceptron algoritması tarafından verilen özellik setini kullanan düzenli olasılıklara dayanan bir yöntemi ve perceptron ağırlıkları ile başlatmayı tanımlıyoruz; bu yöntem, sadece perceptron ile eğitim üzerinde kelime hata oranında (WER) ek bir %0,5 azalma sağlar.Nihai sistem, bir ilk geçiş tanıma sistemi için WER'de %1.8'lik bir mutlak azalma (%39.2'den %37.4'e) ve çok geçişli bir tanıma sistemi için WER'de %0.9'luk mutlak azalma (%28.9'dan %28.0'a) elde eder.2006 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"4808ca8a317821bb70e226c5ca8c23241dd22586","text":"Bu makale, mobil sağlık bakımı ile ilgili mevcut literatürden sanatın durumunu sunmaktadır.Çalışma, güvenilir ve titiz bir yöntem kullanarak, belirli bir alandaki belirli bir konuyla ilgili mevcut tüm araştırmaları değerlendirip yorumlamanın bir yolu olan sistematik bir inceleme yoluyla gerçekleştirildi.İlk 1,482 kağıttan, seçim kriterlerimize uyan 40 (%2,69) kağıdın tam okuması yoluyla verileri çıkardık ve analiz ettik.2010 yılından bu yana yaptığımız analizler, 10 uygulama alanında mevcut gelişmeyi göstermekte ve bu konuda devam eden eğilimleri ve teknik halenkleri sunmaktadır.Uygulama alanları şunlardır: hasta izleme, altyapı, yazılım mimarisi, modelleme, çerçeve, güvenlik, fikasyonlar, multimedya, mobil bulut bilişim ve konuyla ilgili literatür incelemeleri.En alakalı zorluklar, cihazların düşük pil ömrü, ultiplatform geliştirme, veri iletimi ve güvenliğidir.Makalemiz, alandaki son bulguları birleştirir ve gelecekteki araştırma planlama ve geliştirme için becerikli bir rehber olarak hizmet eder."}
{"_id":"c876c5fed5b6a3a91b5f55e1f776d629cc8ed9bc","text":null}
{"_id":"675913f7d834cf54a6d90b33e929b999cd6afc7b","text":"Faz kaydırılmış tam köprü (PSFB) darbe genişliği modülasyonu (PWM) dönüştürücüde, dış snubber kapasitörler, dönüş kayıplarını azaltmak için yalıtılmış kapı bipolar transistörlerine (IGBT'ler) paralel olarak bağlanır.Sıfır voltaj geçişi (ZVT) koşulu hafif yüklerde sağlanmaz, bu nedenle paralel kapasitörler IGBT'lerin anahtarlama kayıplarına ve başarısızlık riskine neden olan IGBT'ler aracılığıyla deşarj olur.IGBT aracılığıyla kondansatör deşarjı, yüksek değerli snubber kapasitörlerin kullanımını kısıtlar ve IGBT'nin kapanma kaybı yüksek akımlarda artar.Bu sorunlu durum özellikle sarkan bacakta ortaya çıkar.Bu çalışmada, PSFB PWM dönüştürücüsünün sarkan bacağı ile yüksek değerli snubber kapasitörlerin kullanılmasını sağlayan yeni bir teknik önerilmiştir.Önerilen tekniğin avantajları olarak, IGBT üzerinden yüksek kapasiteli deşarj akımı hafif yüklerde önlenir, IGBT'lerin dönüş değiştirme kayıpları azalır ve dönüştürücünün performansı yüksek akımlarda iyileştirilir.Önerilen PSFB PWM dönüştürücüsü bir yardımcı devre içerir ve basit bir yapıya, düşük maliyete ve kontrol kolaylığına sahiptir.Dönüştürücünün çalışma prensibi ve ayrıntılı tasarım prosedürü sunulmaktadır.Teorik analiz tam olarak 75 kHz ve 10 kW dönüştürücü prototipi ile doğrulanmaktadır."}
{"_id":"ce56eb0d9841b6e727077e9460b938f78506b324","text":"Sanal gerçekliğin exergames veya aktif video oyunu aracılığıyla kullanımı, yani.Rehabilitasyonda tamamlayıcı bir araç olarak yeni bir etkileşimli oyun biçimi, son birkaç yılda araştırma ve klinik uygulamada sık sık odak noktası olmuştur.Bununla birlikte, bunların etkinliğine dair kanıtlar yaşlı nüfusta azdır.Bu inceleme, yaşlı yetişkinlerde fiziksel işleyişin iyileştirilmesinde exergames'in etkilerinin bir özetini sağlamayı amaçlamaktadır.Veritabanları EMBASE, MEDLINE, PsyInfo, Cochrane veri tabanı, PEDro ve ISI Bilgi Ağı'nda randomize kontrollü denemeler için bir arama yapıldı.Dahil edilen çalışmalardan elde edilen sonuçlar PEDro ölçeği tarafından eleştirel bir inceleme ve metodolojik kalite ile analiz edilmiştir.İncelemeye on üç çalışma dahil edildi.Exergames müdahalesi için en yaygın cihaz Nintendo Wii oyun konsolu (8 çalışma), ardından bilgisayar oyunları, Pad ile dans video oyunu (her biri iki çalışma) ve Denge Rehabilitasyon Ünitesi ile sadece bir çalışmaydı.Timed Up and Go, fiziksel işleyişi değerlendirmek için en sık kullanılan araçtı (7 çalışma).PEDro ölçeğine göre, çalışmaların çoğu, 5 puanın (8 çalışmanın) altında puan oranı yüksek olan metodolojik problemler sundu.Exergames protokolleri ve süreleri çok çeşitlidir ve yaşlı insanlarda fiziksel fonksiyonun faydaları sonuçsuz kalmaktadır.Bununla birlikte, çalışmalar arasındaki bir fikir birliği, exergames kullanımının sağladığı olumlu motivasyon yönüdür.Daha iyi metodolojik kalite, dış geçerlilik elde etmek ve daha güçlü bilimsel kanıtlar sağlamak için daha ileri çalışmalara ihtiyaç vardır."}
{"_id":"08f9a62cdbe43fca7199147123a7d957892480af","text":"\"Chip ve PIN\" olarak da bilinen EMV, dünya çapında kart ödemeleri için önde gelen sistemdir.Avrupa'da ve Asya'nın büyük bir kısmında kullanılır ve Kuzey Amerika'da da uygulanmaya başlar.Ödeme kartları bir çip içerir, böylece bir kimlik doğrulama protokolü uygulayabilirler.Bu protokol, her işlemin taze olmasını sağlamak için öngörülemeyen sayı olarak adlandırılan bir nonce oluşturmak için satış noktası (POS) terminalleri veya ATM'leri gerektirir.İki ciddi sorun keşfettik: yaygın bir uygulama kusuru ve EMV protokolünün kendisiyle ilgili kusuru düzeltmek için daha derin, daha zor bir sorun.İlk kusur, bazı EMV uygulayıcılarının sadece sayaçları, zaman damgalarını veya ev-yetişkin algoritmalarını bu nonce'ı sağlamak için kullanmasıdır.Bu, onları kart klonlamadan ayırt edilemez bir \"oyun öncesi\" saldırıya maruz bırakır, kart kullanan bankaya sunulan günlükler açısından ayırt edilemez ve bir kartı fiziksel olarak klonlamak imkansız olsa bile gerçekleştirilebilir.Kart klonlama, EMV'nin engellenmesi gereken dolandırıcılık türüdür.Zayıflığı nasıl tespit ettiğimizi, zayıflığın kapsamını, ATM ve terminal deneylerinden elde edilen kanıtları ve kavram kanıtı saldırılarını nasıl uyguladığımızı anlatıyoruz.En büyük üreticilerden yaygın olarak kullanılan ATM'lerde kusurlar bulduk.Artık, mağdurların EMV kartlarının klonlanamayacağını ve bir anlaşmazlıkta yer alan bir müşterinin bu nedenle yanlış veya suç ortağı olması gerektiğini iddia eden bankalar tarafından geri ödemelerin reddedildiği dolandırıcılık sayısının en azından bir kısmını açıklayabiliriz.İkinci sorun yukarıdaki çalışmayla ortaya çıktı.Rastgele sayı kalitesinden bağımsız olarak, bir protokol hatası vardır: terminal tarafından oluşturulan gerçek rastgele numara, karttan bir kimlik doğrulama kodu yakalarken daha önce kullanılan saldırganla değiştirilebilir.Oyun öncesi saldırının bu varyantı, bir ATM veya POS terminalindeki kötü amaçlı yazılımlar veya terminal ile satın alan arasında bir adam-in-the-middle tarafından gerçekleştirilebilir.Bu kusurların şimdiye kadar tespit edilmekten kaçınmasını sağlayan tasarım ve uygulama hatalarını araştırıyoruz: EMV spesifikasyonunun eksiklikleri, EMV çekirdek sertifikasyon sürecinin eksiklikleri, uygulama testi, resmi analiz ve müşteri şikayetlerinin izlenmesi.Sonunda karşı önlemleri tartışıyoruz.Bu kusurları bankalara ilk sorumlu açıklamamızdan bir yıldan fazla bir süre sonra, yalnızca ilklerini hafifletmek için harekete geçildi, vahşi doğada ikincinin muhtemel bir vakasını gördük ve ATM ve POS kötü amaçlı yazılımlarının yayılması onu daha da tehdit haline getiriyor."}
{"_id":"15f5ce559c8f3ea14a59cf49bacead181545dfb0","text":"Kısa bir grup imza şeması oluşturuyoruz.Şemasımızdaki imzalar, yaklaşık olarak aynı güvenlikle standart bir RSA imzasının boyutudur.Grup imzamızın güvenliği, Güçlü Diffie-Hellman varsayımına ve Çift Doğrusal gruplarda Karar Doğrusal varsayımı olarak adlandırılan yeni bir varsayıma dayanmaktadır.Sistemimizin güvenliğini, rastgele kahin modelinde, Bellare, Micciancio ve Warinschi tarafından yakın zamanda verilen grup imzaları için güvenlik tanımının bir varyantını kullanarak kanıtlıyoruz."}
{"_id":"96084442678300ac8be7778cf10a1379d389901f","text":"Bu makalede, mikrodalga bileşeninin katkı üretimi için iki farklı yaklaşım tartışılmaktadır.İlk yaklaşım, popüler ve ucuz kaynaşmış biriktirme modellemesidir (FDM).Bu makalede, farklı doldurma faktörü kullanılarak, FDM'nin kontrollü dielektrik sabitli cihazların üretimi için uygun olduğu gösterilmiştir.İkinci yaklaşım Stereolitografi'dir (SLA).Bu yaklaşımla çözünürlük açısından daha iyi sonuçlar elde edilebilir.Ayrıca mikrodalga cihazlarının yüzeyinin bakır plakaya çok kolay bir şekilde gösterilmesi ve etkinliği, mantar şeklindeki rezonatörlerle iki kutuplu bir filtrenin üretimi ve ölçümü ile gösterilmiştir."}
{"_id":"0668aba8199335b347a5c8d0cdd8e75cb7cd6122","text":"Yiyeceklerin otomatik olarak anlaşılması önemli bir araştırma zorluğudur.Gıda tanıma motorları, hastanın diyet ve gıda alma alışkanlıklarını doğrudan mobil veya giyilebilir kameralar kullanılarak edinilen görüntülerden otomatik olarak izlemek için geçerli bir yardım sağlayabilir.Alandaki ilk zorluklardan biri, yiyecekleri içeren görüntüler arasındaki ayrımdır.Gıdaya karşı gıda dışı sınıflandırmaya yönelik mevcut yaklaşımlar, çok sınıflı veya tek sınıflı sınıflandırma yaklaşımlarıyla birlikte hem sığ hem de derin temsilleri kullanmıştır.Bununla birlikte, genellikle farklı metodolojiler ve veriler kullanılarak değerlendirilerek, mevcut yöntemlerin performanslarının gerçek bir karşılaştırmasını mümkün kılmışlardır.Bu makalede, gıdaya karşı gıda dışı sınıflandırma için kullanılan en son sınıflandırma yaklaşımlarını dikkate alıyoruz ve bunları halka açık bir veri kümesinde karşılaştırıyoruz.Farklı derin öğrenme tabanlı gösterimler ve sınıflandırma yöntemleri dikkate alınır ve değerlendirilir."}
{"_id":"1f7d9319714b603d87762fa60e47b0bb40db25b5","text":"Otomatik kompozisyon derecelendirme sorununa çeşitli standart metin kategorileştirme teknikleri uygulandı.Bayesian bağımsızlık sınıflandırıcıları ve knearest-neighbor sınıflandırıcıları, elle derecelendirilmiş denemelere puan atamak için eğitildi.Bu puanlar, doğrusal regresyon kullanılarak diğer birkaç özet metin ölçümü ile birleştirildi.Sınıflandırıcılar ve regresyon denklemleri daha sonra yeni bir deneme setine uygulandı.Sınıflandırıcılar çok iyi çalıştı.Otomatik noter ile son manuel not arasındaki anlaşma, insan noterler arasındaki anlaşma kadar iyiydi."}
{"_id":"81dbf427ba087cf3a0f22b59e74d049f881bbbee","text":"Teknolojideki ve ideolojideki son gelişmeler, eğitim araştırmaları için tamamen yeni yönler açtı.Artan öğrenim masrafları ve ücretsiz, çevrimiçi kurs tekliflerinden kaynaklanan montaj baskısı, tartışmayı açıyor ve fiziksel sınıfta değişimi katalize ediyor.Ters çevrilmiş sınıf bu tartışmanın merkezinde yer almaktadır.Çevirmeli sınıf, asenkron video konferansları ve pratik problemlerini ödev olarak kullanan ve sınıfta aktif, grup tabanlı problem çözme etkinlikleri yapan yeni bir pedagojik yöntemdir.Bir zamanlar uyumsuz olduğu düşünülen öğrenme teorilerinin benzersiz bir kombinasyonunu temsil eder - yapıcı bir ideoloji üzerine kurulan aktif, problem tabanlı öğrenme faaliyetleri ve davranışçı ilkelere dayanan doğrudan öğretim yöntemlerinden türetilen öğretim dersleri.Bu makale, çevirmeli sınıfın önceki ve devam eden araştırmalarının kapsamlı bir anketini sunmaktadır.Çalışmalar birkaç boyutta karakterize edilir.Diğerlerinin yanı sıra, bunlar sınıf içi ve sınıf dışı faaliyetlerin türünü, çalışmayı değerlendirmek için kullanılan önlemleri ve her çalışma için metodolojik özellikleri içerir.Bu anketin sonuçları, bugüne kadar yapılan çalışmaların çoğunun öğrenci algılarını araştırdığını ve tek grup çalışma tasarımlarını kullandığını göstermektedir.Ters çevrilmiş sınıfın öğrenci algılarının raporları biraz karışıktır, ancak genel olarak olumludur.Öğrenciler, video konferanslara şahsen verilen dersleri tercih etme eğilimindedir, ancak konferanslara göre etkileşimli sınıf etkinliklerini tercih ederler.Anekdotsal kanıtlar, öğrenci öğreniminin geleneksel sınıfa kıyasla döndürülenler için daha iyi olduğunu göstermektedir.Bununla birlikte, öğrenci öğrenme sonuçlarını nesnel olarak araştıran çok az çalışma vardır.Kontrollü deneysel veya yarı deneysel tasarımlar kullanarak nesnel öğrenme çıktılarını araştıran gelecekteki çalışma çalışmaları için tavsiye ederiz.Ayrıca araştırmacıların sınıf içi faaliyetlerin tasarımına rehberlik etmek için kullanılan teorik çerçeveyi dikkatlice düşünmelerini tavsiye ederiz.1 Çevirilmiş Sınıfın Yükselişi Eğitimin çehresini değiştirmek için birleşen iki ilgili hareket vardır.Bunlardan ilki teknolojik bir harekettir.Bu teknolojik hareket, bilginin son derece düşük bir maliyetle amplifikasyonunu ve çoğaltılmasını sağlamıştır.1400'lerde matbaa ile başladı ve giderek artan bir oranda devam etti.Elektronik telgraf 1830'larda, 1800'lerin sonunda ve 1900'lerin başında kablosuz radyo, 1920'lerde televizyon, 1940'larda bilgisayarlar, 1960'larda internet ve 1990'larda dünya çapında web'de geldi.Bu teknolojiler benimsendikçe, kanalları üzerinden yayılan fikirler ikinci bir harekete olanak sağlamıştır.Teknolojik hareket özgür ve açık bilgi akışının gerçek fiziksel engellerini aşmaya çalışırken, bu ideolojik hareket yapay, insan yapımı engelleri ortadan kaldırmaya çalışır.Bu, özgür yazılım hareketinde (örneğin, Stallman ve Lessig [67]'ye bakınız) özetlenmiştir, ancak bu hareket kesinlikle yazılımla sınırlı değildir.Bunun iyi bir örneği ansiklopediden görülebilir.Britannica Ansiklopedisi, yaklaşık 250 yıldır (1768'den beri) sürekli olarak yayınlanmaktadır.Encyclopedia Britannica içeriği 1981'den beri dijital olarak var olmasına rağmen, 2001'de Wikipedia'nın ortaya çıkışına kadar ansiklopedik içeriğe açık erişim dünya çapında kullanıcılar için mevcut değildi.Britannica Ansiklopedisi'ne erişim sınırlı sayıda ücretli aboneyle sınırlı kalır [21], ancak Vikipedi'ye erişim açıktır ve web sitesi 2,7 milyar ABD aylık sayfa görüntülemesi almaktadır [81].Böylece, ansiklopedik içeriğe ücretsiz erişim sağlamak için teknoloji ve dijital içerik mevcut olmasına rağmen, ideolojik barikatlar bunun gerçekleşmesini engelledi.Bu ideolojiler aşılıncaya kadar insanlığın dünyanın en büyük, en güncel ansiklopedisi haline gelen şeyi yaratmak için güçlendiği söylenemezdi [81].Benzer şekilde, bu iki hareketin yüksek öğretim üzerindeki birleşik etkilerini görmeye başlıyoruz.Teknolojik arenada, araştırmalar önemli ilerlemeler kaydetti.Çalışmalar, video konferansların (biraz) kişisel derslerden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir [9], etkileşimli çevrimiçi videolar daha da iyi yapıyor (Efekt boyutu = 0,5) [83,51].Çevrimiçi ödevler, kağıt ve kalem ödevleri kadar etkilidir [8,27] ve dikkatle geliştirilmiş akıllı özel ders sistemlerinin insan öğretmenler kadar etkili olduğu gösterilmiştir [77].Bu gelişmelere rağmen, iyi eğitim sistemlerinin geliştirilmesi yasaklayıcı derecede pahalı olabileceğinden, evlat edinme yavaş olmuştur.Ancak buna karşılık gelen ideolojik hareket bu mali engelleri yıkıyor.İdeolojik olarak, MIT 2001'de OpenCourseWare (OCW) girişimini açıkladığında önemli bir adım attı.Bu, daha önce yalnızca MIT'de 40.000 $ \/ yıl'ın üzerinde olan üniversite harçlarını ödeyen öğrenciler için mevcut olan bilgilere erişim sağladı.Bu eğilimi sürdüren MIT alum Salman Khan, 2006 yılında Khan Academy'yi kurdu ve 2012 yılında 3200'den fazla video ve 350 uygulama egzersizinden oluşan bir kütüphane yayınladı.Khan Akademisi'nin belirtilen misyonu, \"2012'nin herhangi bir yerinde herkese ücretsiz dünya standartlarında bir eğitim sunmaktır.\" Geçtiğimiz yıl bu hareket hızla ivme kazandı.Khan'ın çabalarından ilham alan Stanford profesörleri Sebastian Thrun ve Andrew Ng, 2011 sonbaharında çevrimiçi kurslarına erişim sağladılar.Thrun, Peter Norvig ile yapay zeka öğretti ve 160.000'den fazla öğrenciyi ücretsiz çevrimiçi kurslarına çekti.Daha sonra, Thrun üniversiteden ayrıldı ve şu anda 11 ücretsiz kursa ev sahipliği yapan Udacity'yi kurdu [76].Stanford'un desteğiyle Ng, kendi açık çevrimiçi eğitim girişimi olan Coursera'yı da başlattı.Princeton, Pennsylvania Üniversitesi ve Michigan Üniversitesi, tekliflerini 42 kursa genişleten Coursera ortaklığına katıldı [10].MIT ayrıca açık eğitim girişimini geliştirdi ve Harvard ile 60 milyon dolarlık bir girişim olan edX'e katıldı [19].EdX, \"Harvard ve MIT sınıflarını ücretsiz olarak çevrimiçi olarak sunacak.\" Çevrimiçi eğitim iyileşirken, genişlerken ve ücretsiz olarak açık bir şekilde kullanılabilir hale gelirken, tuğla ve harç okullarında üniversite harçları hızla artıyor [56].Kaliforniya Üniversitesi sistemindeki öğrenim 2000'den bu yana neredeyse üç katına çıktı [32].Doğal olarak, bu Kaliforniya'daki üniversite öğrencileri tarafından iyi karşılanmıyor [2].Aynı şekilde, Quebec'teki öğrenciler planlı öğrenim artışlarını aktif olarak protesto ediyorlar [13].Planlanan harç zamlarına karşı, Rutgers'daki öğrenci protestocuları (20 Haziran 2012'de) seslerini duyurmak için bir kurul toplantısına ara verdiler [36].Yangına yakıt eklemek, Gillen ve ark.'ın yakın tarihli bir çalışmasından elde edilen sonuçlar.[31] Araştırmayı sübvanse etmek için lisans öğrencisi eğitiminin kullanıldığını göstermektedir.Sonuç olarak, hem öğrenciler hem de eğitim kurumları tarafından sorulan doğal soru, öğrencilerin paraları için tam olarak ne aldıklarıdır.Bu, fiziksel akademik kurumlara, kişisel eğitim deneyimlerini geliştirmek ve geliştirmek için belirli bir baskı uygulamaktır."}
{"_id":"f395edb9c8ca5666ec54d38fda289e181dbc5d1b","text":"Bu makalede, güç yarı iletkenini seri olarak bağlamaya gerek kalmadan geniş bir voltaj aralığında (2,4-7.2 kV) çalışabilen orta gerilim uygulamaları için yeni bir voltaj kaynağı dönüştürücü sunulmaktadır.Önerilen dönüştürücünün çalışması incelenir ve analiz edilir.Önerilen dönüştürücüyü kontrol etmek için, gereksiz anahtarlama durumlarına sahip bir uzay-vektör modülasyonu (SVM) stratejisi önerilmiştir.SVM genellikle gereksiz anahtarlama durumuna sahiptir.Ulaşmaya çalıştığımız ana nokta nedir?Bu gereksiz anahtarlama durumları, önerilen dönüştürücüdeki uçan kapasitörlerin çıkış voltajını ve denge voltajlarını kontrol etmeye yardımcı olur.Dönüştürücünün farklı çalışma koşullarındaki performansı MATLAB\/Simulink ortamında araştırılmaktadır.Önerilen dönüştürücünün fizibilitesi deneysel olarak 5-kVA prototipi üzerinde değerlendirilir."}
{"_id":"81a4183d5042a93356bc59cda54ede3283efe583","text":"Bu makale, zemin basıncı verilerine dayalı yürüyüş kullanarak insanların kimliklerine bir yaklaşım sunmaktadır.Geniş bir alan yüksek çözünürlüklü basınç algılama zemini kullanarak, COP'nin hem 1D basınç profilini hem de 2D konum yörüngelerini içeren bir ayak basamağı üzerinde ayak basınçlarının merkezinin 3D yörüngelerini elde edebildik.3D COP yörüngelerine dayanarak, daha sonra bir dizi özellik çıkarılır ve adım uzunluğu ve kadans gibi diğer özelliklerle birlikte insanların tanımlanması için kullanılır.Fisher lineer diskriminant sınıflandırıcı olarak kullanılır.Önerilen yöntem kullanılarak teşvik edici sonuçlar elde edilmiştir ortalama tanıma oranı %94 ve yanlış alarm oranı %3 çift yönlü ayak adım verileri kullanılarak 10 denekler."}
{"_id":"6b6fa87688f1e0ddb676a9ce5d18a7185f98d0c5","text":"Çoklu lazer tarayıcı, panorama kameraları ve monte edilmiş atalet ölçüm ünitesi (IMU) ile geleneksel kapalı lazer tarama arabası \/ arka paketleri, 3D iç mekan haritalama sorununa popüler bir çözümdür.Bununla birlikte, bu haritalama takımlarının maliyeti oldukça pahalıdır ve tüketici elektronik bileşenleri tarafından neredeyse hiç çoğaltılamaz.Tüketici RGB-Depth (RGB-D) kamera (örneğin, Kinect V2), 3D nokta bulutları toplamak için düşük maliyetli bir seçenektir.Bununla birlikte, dar görüş alanı (FOV) nedeniyle, toplama verimliliği ve veri kapsamları lazer tarayıcılardan daha düşüktür.Buna ek olarak, sınırlı FOV tarama iş yükü, veri işleme yükü ve görsel odometri (VO) \/ eş zamanlı lokalizasyon ve haritalama (SLAM) arızası riskinin artmasına yol açar.İç mekan haritalama için yardımcı bilgilerle (yani renk) 3D nokta bulutları verilerini toplamanın verimli ve düşük maliyetli bir yolunu bulmak için, bu kağıtta, büyük FOV'lu bir dizi oluşturmak için birden fazla RGB-D sensörünün kalibrasyonu üzerine inşa edilmiş bir prototip iç mekan haritalama çözümü sunuyoruz.Üç uçuş süresi (ToF) tabanlı Kinect V2 RGB-D kamera, geniş bir görüş alanı oluşturmak için farklı görüş yönlerine sahip bir donanıma monte edilmiştir.Üç RGB-D veri akışı, OpenKinect sürücüsü tarafından senkronize edilir ve toplanır.Tek RGB-D kameraların geometrisini ve derinlik kalibrasyonunu içeren içsel kalibrasyon, homografi tabanlı yöntem ve ışın düzeltmesi ile çözülür ve ardından sırasıyla piksel-bilişsel spline çizgi işlevlerine dayanan aralık önyargıları düzeltmesi yapılır.Ekstrinsik kalibrasyon, seyrek kontrol belirteçlerinden başlangıç dış yönelim parametrelerini (EoP'ler) çözen ve RGB-D nokta bulutları ile referanslı lazer nokta bulutları arasındaki mesafeyi en aza indiren yinelemeli bir en yakın nokta (ICP) varyantı ile başlangıç değerini daha da rafine eden kaba-ince bir şema ile elde edilir.Önerilen prototip ve kalibrasyon yönteminin etkinliği ve doğruluğu, prototipten elde edilen nokta bulutlarının karasal bir lazer tarayıcı (TLS) tarafından toplanan yer gerçeği verileriyle karşılaştırılmasıyla değerlendirilir.Sonuçların genel analizi, önerilen yöntemin saniyede 30 karede toplanan üç Kinect V2 kameradan çoklu nokta bulutlarının kesintisiz entegrasyonunu sağladığını ve iç mekan haritalama uygulamaları için düşük maliyetli, verimli ve yüksek kaplamalı 3D renk noktası bulut koleksiyonuna neden olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"330f258e290adc2f78820eddde589946f775ae65","text":"Kaba küme teorisi, indüksiyonu yönetmek için uygulanabilir.İki farklı sınıflandırma kuralı vardır, pozitif ve sınır kuralları, farklı kararlara ve sonuçlara yol açar.Sadece güven, kapsam ve genellik gibi sözdizimi önlemlerinden değil, aynı zamanda karar-yöntem, maliyet ve risk gibi semantik önlemlerden de ayırt edilebilirler.Sınıflandırma kuralları, her bir bireysel kural için yerel olarak veya bir dizi kural için küresel olarak değerlendirilebilir.Her iki sınıflandırma kuralı da, Pawlak kaba seti modelinin olasılıksal bir uzantısı olan bir karar-teorik modelden üretilebilir ve yorumlanabilir.Kaba küme teorisinin önemli bir kavramı olarak, bir öznitelik indirgemesi, verilen bilgi tablosunun belirli bir özelliğini korumak için ortaklaşa olarak yeterli ve bireysel olarak gerekli olan niteliklerin bir alt kümesidir.Bu makale farklı sınıflandırma özellikleri ile ilgili karar-teorik kaba set modellerinde azalma, örneğin: kararmonotocity, güven, kapsama, genellik ve maliyet.Bu özelliklerin birçoğunun Pawlak kaba seti modelindeki tek bir c ölçüsü ile doğru bir şekilde yansıtılabileceğini belirtmek önemlidir.Öte yandan, olasılıksal modellerde ayrı ayrı düşünülmeleri gerekir.C ölçüsünün basit bir uzantısı bu özellikleri değerlendiremez.Bu çalışma, öznitelik azaltma sorununa yeni bir bakış açısı sağlar.Crown Copyright 2008 Elsevier Inc. tarafından yayınlandı. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"642db624b5b33a02a435ee1415d7c9f9cef36e1d","text":"Bu kağıt Dyna ile önceki çalışmaları genişletir Akıllı sistemler için bir mimarlık sınıfıdır. örnekleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine göre çözümleme yöntemine"}
{"_id":"5991fee5265df4466627ebba62e545a242d9e22d","text":"Bireysel stok fiyatlarının geçmişinden özellikler çıkarmak için istiflenmiş sınırlı Boltzmann makinelerinden oluşan bir otomatik kodlayıcı kullanıyoruz.Modelimiz, giriş özelliklerinin kapsamlı el mühendisliği olmadan stoklarda momentum etkisinin geliştirilmiş bir versiyonunu keşfedebiliyor ve temel momentum için 1990-2009 test döneminde% 10.53'e karşı yıllık% 45.93'lük bir getiri sağlayabiliyor."}
{"_id":"d6cc46d8da91ded74ff31785000edc9ca8d67e23","text":"Bu çalışmada, çok girişli çoklu çıkışlı (MIMO) anten konfigürasyonu ile geniş bantlı, düzlemsel, baskılı ters-F anten (PIFA) önerilmiştir.MIMO anten sistemi, 4G LTE uygulamaları için 2.1 GHz frekans bandında çalışan 4 elementten oluşur.Önerilen tasarım kompakt, düşük profilli ve kablosuz el cihazları için uygundur.MIMO anteni 4.4'e eşit r ile ticari olarak temin edilebilen FR4 substratı üzerinde üretilmiştir.Tek elemanın boyutları 266 mm2'dir ve tahta hacmi 100600.8 mm3'e eşittir.İzolasyon, zemin yuvaları kullanılarak önerilen tasarımda 5 dB ile geliştirilmiştir.Karakteristik mod analizi (CMA), anten sisteminin davranışını analiz etmek için kullanılır."}
{"_id":"2586dd5514cb203f42292f25238f1537ea5e4b8c","text":null}
{"_id":"f20fbad0632fdd7092529907230f69801c382c0f","text":"100Gb\/s optik taşıma ve ötesi için itme, alıcı-vericilerin maliyetini, karmaşıklığını ve boyutunu düşürmek için elektronik bileşenleri daha yüksek hız ve entegrasyon düzeyinde gerektirir [1-2].Bu, her biri 25Gb \/ s ve ötesinde çalışan paralel çok kanallı optik alıcı vericiler gerektirir.Vericilerin çıkış gücündeki varyasyonlar ve bazı durumlarda farklı optik yollar nedeniyle paralel alıcıların farklı giriş optik güç seviyelerinde çalışması gerekir.Bu eğilim, entegre çok kanallı alıcılarda kabul edilebilir kanallararası çaprazlama için artan gerginlik yerleştirir [3].Tüm kanallar çalışırken bu çapraz konuşma cezasının en aza indirilmesi, ultra yüksek verimli optik bağlantılarda giderek daha önemli hale geliyor."}
{"_id":"430ddd5f2ed668e4c77b529607afa378453e11be","text":"Bu çalışmada, istatistiksel makine çevirisi (SMT) için emir kod çözme yönünün etkisini inceliyoruz.Hem cümle tabanlı hem de hiyerarşik ifade tabanlı SMT sistemleri, kaynak ve\/veya hedef dilin kelime sırasını tersine çevirerek ve çeviri sonuçlarını normal yön ile karşılaştırarak araştırılır.Analiz, hizalama modeli, dil modeli ve ifade tablosu gibi çeşitli bileşenler üzerinde yapılır ve bunlardan hangisinin çeşitli çeviri yönlerinden kaynaklanan farklılıkların hesabını yaptığını görür.Ayrıca, farklı çeviri yönleriyle eğitilmiş sistemlerden yararlanmak için sistem kombinasyonunu, hizalama kombinasyonlarını ve cümle tablosu kombinasyonlarını kullanmayı teklif ediyoruz.Deneysel sonuçlar, BLEU'da 1,7 puana kadar ve NTCIR9 Japonca-İngilizce ve Çince-İngilizce görevler için normal yön sistemlerine kıyasla TER'de 3,1 puana kadar iyileştirmeler göstermektedir."}
{"_id":"7a1e584f9a91472d6e15184f1648f57256216198","text":"http:\/\/www.jstor.org Karmaşık Bayesian Modelleme için Bir Dil ve Program Yazar(lar): W. R. Gilks, A. Thomas ve D. J. Spiegelhalter Kaynak: Royal Statistical Society Dergisi.D Serisi (İstatistikçi), Vol.43, hayır.1, Özel Sayı: Pratik Bayesian İstatistikleri Konferansı, 1992 (3) (1994), pp.169-177 Yayınlayan: Wiley Royal Statistical Society Kararlı URL için: http:\/\/www.jstor.org\/stable\/2348941 Erişim tarihi: 19-08-2014 17:40 UTC"}
{"_id":"062ece9dd7019b0a3ca7e789acf1dee57571e26d","text":"Psikoloji dergilerinde önem testinin uygulamaları üzerine devam eden tartışmalar ışığında ve Cohen'in (1994) makalesinin yayınlanmasının ardından, Amerikan Psikoloji Derneği (APA) Bilimsel İşler Kurulu (BSA) \"önem testi ve alternatifleri de dahil olmak üzere istatistiklerin uygulamalarını çevreleyen tartışmalı konulardan bazılarını aydınlatmak için\" İstatistiksel Çıkarım Görev Gücü (TFSI) adlı bir komite topladı; alternatif altta yatan modeller ve veri dönüşümü; ve güçlü kişisel bilgisayarlarla yapılan yeni (daha güçlü iletişim yöntemleri).Robert Rosenthal, Robert Abelson ve Jacob Cohen (başkanlar) başlangıçta bir araya geldiler ve görev gücünde birkaç tür uzmana sahip olmanın arzu edilebilirliği konusunda anlaştılar: istatistikçiler, istatistik öğretmenleri, dergi editörleri, istatistik kitaplarının yazarları, bilgisayar uzmanları ve bilge yaşlılar.Dokuz kişi daha sonra katılmaya davet edildi ve hepsi kabul etti.Bunlar Leona Aiken, Mark Appelbaum, Gwyneth Boodoo, David A. Kenny, Helena Kraemer, Donald Rubin, Bruce Thompson, Howard Wainer ve Leland Wilkinson idi.Buna ek olarak, Lee Cronbach, Paul Meehl, Frederick Mosteller ve John Tukey, Görev Gücü'nün Kıdemli Danışmanları olarak görev yaptı ve yazılı materyaller hakkında yorum yaptı.TFSI iki yıl içinde iki kez bir araya geldi ve bu süre boyunca karşılık geldi.İlk toplantıdan sonra, görev gücü, boş hipotez önemi testinin ötesinde konuları inceleme niyetini belirten bir ön rapor yayınladı.Görev gücü yorumları davet etti ve bu geri bildirimi ikinci toplantısı sırasında görüşmelerde kullandı.İkinci toplantıdan sonra, görev gücü, Amerikan Psikoloji Derneği Yayın Kılavuzu'nun (APA, 1994) istatistiksel bölümlerini revize etmek olacak olan daha fazla eylem için çeşitli olasılıklar önerdi.Kapsamlı bir tartışmadan sonra BSA, \"TFSI, APA Yayın Kılavuzu'nun bir revizyonunu üstlenmeden önce, Amerikan Psikolog'unda bir makale yayınlamayı, mevcut veri analizi ve raporlama uygulamalarındaki değişiklikler hakkında alanda tartışma başlatmanın bir yolu olarak düşünmek isteyebileceğini\" tavsiye etti (BSA, kişisel iletişim, 17 Kasım 1997).Bu rapor bu talebi takip eder.İtalikteki bölümler, TFSI'nın önerdiği kılavuzlardır ve APA yayın kılavuzunu revize etmek veya diğer BSA destekleyici materyalleri geliştirmek için kullanılabilir.Her bir kılavuzun ardından, Leland Wilkinson tarafından görev gücü için ve gözden geçirilmesi altında toplanan yorumlar, açıklamalar veya ayrıntılar bulunmaktadır.Bu rapor sadece istatistiksel yöntemlerin kullanımı ile ilgilidir ve genel olarak araştırma yöntemlerinin bir değerlendirmesi anlamına gelmez.Psikoloji geniş bir bilim dalıdır.Bir alanda uygun olan yöntemler başka bir alanda uygun olmayabilir.Bu raporun başlığı ve formatı Bailar ve Mosteller (1988) tarafından benzer bir makaleden uyarlanmıştır.Bu makaleye danışılmalıdır, çünkü bu makaleyle biraz örtüşür ve psikolojideki araştırmalarla ilgili bazı konuları tartışır.Daha fazla ayrıntı bu konudaki yayınlarda birkaç komite üyesi tarafından da bulunabilir (Abelson, 1995, 1997; Rosenthal, 1994; Thompson, 1996; Wainer, basında; ayrıca Harlow, Mulaik, & Steiger, 1997)."}
{"_id":"21e2150b6cc03bc6f51405473f57efff598c77bc","text":"Benzerlik yargılarının üretici süreçlerle ilgili çıkarımlar olduğunu ve aynı süreç tarafından oluşturulma olasılığı yüksek olduğunda iki nesnenin benzer göründüğünü savunuyoruz.Bu fikre dayanan resmi bir modeli tanımlıyoruz ve featureral ve uzamsal modellerin özel durumlar olarak nasıl ortaya çıktığını gösteriyoruz.Dönüşümsel yaklaşıma yaklaşımımızı karşılaştırıyoruz ve modelimizin dönüşümsel modelden daha iyi performans gösterdiği bir deney sunuyoruz.Her nesne, üretken bir sürecin sonucudur.Bir hayvan döllenmiş bir yumurtadan bir yetişkine büyür, bir şehir bir yerleşimden bir metropole gelişir ve bir eser, tasarımcısının planına göre bir hammadde yığınından bir araya getirilir.Bu gibi gözlemler, bir nesnenin onu oluşturan süreci düşünerek anlaşılabileceğini öne süren üretici yaklaşımı motive eder.Yaklaşımın vaadi, görünüşte karmaşık nesnelerin basit süreçlerle üretilebileceğidir, biyoloji [18], fizik [21] ve mimari de dahil olmak üzere disiplinler arasında üretken olduğunu kanıtlayan bir anlayış [1].Biyolojiden iki ünlü örnek vermek gerekirse, bir kozanın şekli ve çita kuyruğundaki işaretler, oldukça basit büyüme süreçleriyle oluşturulabilir.Bu kalıplar, nedensel tarihlerini doğrudan tanımlamaya çalışmaktan çok daha kompakt bir şekilde karakterize edilebilir.Leyton, üretken yaklaşımın bilişi anlamak için genel bir çerçeve sağladığını savunmuştur.Yaklaşımın uygulamaları, algı [12], bellek [12], dil [3], kategorizasyon [2] ve müzik [11] ile ilgili üretken teorilerde bulunabilir.Bu makale, genellikle üst düzey biliş modelleri tarafından çağrılan bir kavram olan üretken bir benzerlik teorisi sunmaktadır.İki nesnenin aynı altta yatan süreç tarafından üretilmiş gibi göründükleri ölçüde benzer olduğunu savunuyoruz.Benzerlik üzerine literatür, tonlar ve renkli yamalar gibi basit uyaranların karşılaştırılmasından anlatılar gibi yüksek yapılı nesnelerin karşılaştırılmasına kadar uzanan ayarları kapsar.Üretken yaklaşım tüm uygulama yelpazesiyle ilgilidir, ancak özellikle üst düzey benzerlikle ilgileniyoruz.Özellikle, benzerlik yargılarının sezgisel teoriler veya zengin kavramsal bilgi sistemleri üzerine nasıl çizdiği ile ilgileniyoruz [15].Jeneratif süreçler ve teoriler yakından bağlantılıdır.Murphy [14], örneğin, bir teoriyi ‘bir etki alanındaki fenomenleri toplu olarak üreten veya açıklayan bir dizi nedensel ilişki’ olarak tanımlar. Üretken teorimizin, benzerlik yargılarının sezgisel teorilerden nasıl ortaya çıktığını modellemek için bir çerçeve sunduğunu umuyoruz.Resmi bir benzerlik teorisi geliştiriyoruz ve onu mevcut üç teoriyle karşılaştırıyoruz.Fetüel hesap [20], iki nesnenin benzerliğinin ortak ve ayırt edici özelliklerinin bir fonksiyonu olduğunu, mekansal hesap, benzerliğin mekansal bir gösterimdeki uzaklıkla ters orantılı olduğunu, [19] ve dönüşüm hesabı, benzerliğin bir nesneyi diğerine dönüştürmek için gereken işlem sayısına bağlı olduğunu göstermektedir [6].Bu yaklaşımların her birinin versiyonlarının üretici yaklaşımımızın özel durumları olarak ortaya çıktığını ve yaklaşımımızı dönüşüm hesabıyla doğrudan karşılaştıran bir deney sunduğunu gösteriyoruz.Dördüncü bir teori, benzerliğin bir analog haritalama sürecine bağlı olduğunu öne sürmektedir [5].Bu yaklaşımı ayrıntılı olarak tartışmayacağız, ancak analojiye üretken bir yaklaşımın standart görüşten nasıl farklı olduğunu öne sürerek bitireceğiz.Generatif süreçler ve benzerlik Resmi modelimizi tanımlamadan önce, benzerliğe yönelik üretken bir yaklaşım için gayri resmi bir motivasyon veriyoruz.Diyelim ki bir prototip nesnesi gösterildi ve dünyada bulabileceğimiz benzer nesneleri tanımlamamız istendi.İki tür cevap vardır: prototipin küçük pertürbasyonları veya prototipi oluşturan sürecin küçük pertürbasyonları tarafından üretilen nesneler.İkinci stratejinin ilkinden daha başarılı olması muhtemeldir, çünkü prototipin birçok pertürbasyonu herhangi bir makul üretken süreçten ortaya çıkmayacaktır ve bu nedenle pratikte asla ortaya çıkamayacaktır.Bununla birlikte, inşaat yoluyla, mevcut bir üretken sürecin pertürbasyonuyla üretilen bir nesne, makul bir nedensel tarihe sahip olacaktır.Somut bir örnek vermek gerekirse, prototipin biyolojik bir büyüme süreci tarafından üretilen bir hata olduğunu varsayalım (Şekil 1ii).i'deki hata, prototipin küçük bir pertürbasyonudur, ancak bacaklar çiftler halinde üretildiğinden ortaya çıkması pek mümkün görünmüyor.Üretken sürecin bir pertürbasyonu, iii'deki hata gibi daha fazla segmente sahip bir hata üretebilir.Prototipe benzer ama aynı olmayan bir hata bulmayı umuyorsak, iii i'den daha iyi bir bahistir.Bir şüpheci, bu tek atışlı öğrenme sorununun, prototip ve obi setine benzer nesne kümesinin kesişimini alarak çözülebileceğini iddia edebilir) ii) Prototip iii) Şekil 1: Üç böcek.Hangisi prototipe daha benzer - i veya iii?Var olma ihtimali olan cisimler.İkinci küme kritik olarak üretici süreçlere bağlıdır, ancak ilk kümenin (ve dolayısıyla benzerlik kavramının) buna ihtiyacı yoktur.Benzerlik kavramının eninde sonunda dünyaya dayandığını ve gerçek dünya nesnelerini karşılaştırmak amacıyla geliştiğini düşünüyoruz.Eğer öyleyse, o zaman ne tür nesnelerin var olma olasılığı hakkında bilgi, benzerlik kavramıyla derinden bağlantılı olabilir.Tek atışlık öğrenme problemi pratik öneme sahiptir, ancak benzerliğin tartışıldığı standart bağlam değildir.Daha yaygın olarak, deneklere bir çift nesne gösterilir ve çiftin benzerliğini derecelendirmeleri istenir.Her iki nesnenin de var olduğu gözlemlenir ve önceki argüman geçerli değildir.Yine de üretken süreçler hala önemlidir, çünkü benzerlik karşılaştırması için kritik olan özellikleri seçmeye yardımcı olurlar.Örneğin, bir orman sakininin besleyici bir mantar keşfettiğini varsayalım.Hangisi mantara daha çok benzer: büyüklüğü dışında aynı mantar mı, yoksa rengi dışında aynı mantar mı?Mantarların nasıl oluştuğunu bilmek, büyüklüğün önemli bir özellik olmadığını göstermektedir.Mantarlar küçükten büyüke büyür ve bir bitkinin nihai büyüklüğü, aldığı güneş ışığı miktarı ve büyüdüğü toprağın doğurganlığı gibi faktörlere bağlıdır.Bu gibi yansımalar, farklı büyüklükteki mantarın daha benzer şekilde yargılanması gerektiğini düşündürmektedir.Üretken süreçlerin önemli olmasının son bir nedeni, bunların esansiyelizmle derinden ilişkili olmasıdır.Medin ve Ortony [13], ‘yüzeysel özelliklerin sık sık nesnelerin daha derin, daha merkezi kısımları tarafından sınırlandırıldığını ve bazen de üretildiğini’ not eder.’ Sadece iki nesnenin yüzey özelliklerini gözlemlesek bile, yüzey özelliklerini oluşturmak için çıkarım yapılan daha derin özellikleri karşılaştırarak benzerliklerini yargılamak mantıklı olabilir.Yine de daha fazlasını söyleyebiliriz: Yüzey özellikleri nesnenin özü tarafından üretildiği gibi, özün kendisi de üretken bir tarihe sahiptir.Yüzey özellikleri genellikle bir nesnenin özüne güvenilir kılavuzlardır, ancak nesnenin nedensel geçmişi, özünün belirleyici bir kriteri değilse de, daha güvenilir bir göstergedir.Keil [9], kokarca olarak doğan bir hayvanın durumunu ele alır, daha sonra onu tam bir rakun gibi bırakan bir ameliyat geçirir.Hayvan bir kokarca (kunk ebeveynlerinden doğan) ile aynı şekilde üretildiğinden, yüzeyde nasıl görünürse görünsün, kokarca olarak kaldığı sonucuna varırız.Bu örnekler, üretici yaklaşımın teoriye bağlı çıkarımların geniş bir sınıfını açıklamaya yardımcı olabileceğini göstermektedir.Şimdi tüm bu vakaların arkasındaki sezgileri yakalamaya çalışan resmi bir model sunuyoruz.Bir benzerlik hesaplama teorisi Bir D alanı göz önüne alındığında, D'den herhangi iki örnek arasındaki benzerliği belirten bir teori geliştiririz. D'den bir örnek genellikle tek bir nesne içerecektir, ancak nesnelerin kümeleri arasındaki benzerliklerle çalışmak bazı uygulamalar için yararlıdır.Üretken bir süreci, parametre vektörü 'ya bağlı olan D üzerindeki olasılık dağılımı olarak resmileştiriyoruz.S1 ve s2'nin D'den örnekler olduğunu varsayalım. İki hipotezi göz önüne alıyoruz: H1, s1 ve s2'nin tek bir üretken süreçten bağımsız örnekler olduğunu ve H2'nin örneklerin bağımsız olarak seçilen iki işlemden üretildiğini savunuyor.Benzerlik, nesnelerin aynı işlemle oluşturulma olasılığı olarak tanımlanır: yani, H1'in H2'ye kıyasla göreceli arka olasılığı: sim(s1, s2) = P (H1s1, s2)"}
{"_id":"6377fee5214d9ace4ce629c9bfe463bdebbd889f","text":"JSTOR arşivini kullanmanız, http:\/\/www.jstor.org\/about\/terms.html adresinde bulunan JSTOR'un Kullanım Şartlarını ve Koşullarını kabul ettiğinizi gösterir.JSTOR'un Kullanım Şartları ve Koşulları, kısmen, önceden izin almadığınız sürece, bir derginin tüm sayısını veya makalelerin birden fazla kopyasını indiremezsiniz ve JSTOR arşivindeki içeriği yalnızca kişisel, ticari olmayan kullanımınız için kullanabilirsiniz."}
{"_id":"87f8bcae68df7ba371baec5d0a2283ecb366b0fc","text":"İnsan kategorizasyon davranışının rasyonel bir modeli, kategorizasyonun, nesnelerin görünmeyen özelliklerinin olasılığının optimal tahminlerinin türetilmesini yansıttığını varsayan sunulmuştur.Kategorilerin nesne uzayının ayrık bir bölümlenmesi oluşturması ve özelliklerin bir kategori içinde bağımsız olarak görüntülenmesi durumunda hangi optimal tahminlerin yapılacağına dair bir Bayesian analizi yapılır.Bu Bayesian analizi artımlı kategorizasyon algoritmasına yerleştirilir.Ortaya çıkan rasyonel model, kategorilerin merkezi eğiliminin etkilerini, belirli örneklerin etkilerini, doğrusal olarak ayrılamaz kategorilerin öğrenilmesini, kategori etiketlerinin etkilerini, temel seviye kategorilerinin çıkarılmasını, taban oranı etkilerini, kategorizasyonda olasılık eşleşmesini ve deneme yoluyla öğrenme işlevlerini açıklar.Rasyonel model sadece I kategorizasyon seviyesini dikkate alsa da, daha yüksek ve daha düşük seviyeler göz önüne alınarak tahminlerin nasıl geliştirilebileceği gösterilmiştir.Alttaki tahmin göz önüne alındığında, bireysel seviye, bu rasyonel kategorizasyon analizinin daha önceki rasyonel bellek analiziyle bütünleşmesine izin verir (Anderson & Milson, 1989)."}
{"_id":"e742d8d7cdbef9393af36495137088cc7ca4e5d5","text":"Objektif informal bakıcılar, ilgilendikleri demanslı kişinin değişen işleyişi nedeniyle genellikle psikolojik sıkıntı yaşarlar.Demanslı kişinin daha iyi anlaşılması psikolojik sıkıntıyı azaltır.Bakıcılarda anlayışı ve empatiyi geliştirmek için, D'mentia Lens (TDL) aracılığıyla bir sanal gerçeklik simülasyon filmi ve e-kuraldan oluşan demans deneyimini yaşamak için yenilikçi bir teknoloji sanal gerçeklik müdahalesi geliştirilmiştir.TDL'nin pilot çalışması yapıldı.YÖNTEMLER Test öncesi bir tasarım kullanıldı.Gayri resmi bakıcılar, kişi merkezliliği, empatiyi, gayri resmi bakımdan algılanan baskıyı, ilişkinin algılanan yetkinliğini ve kalitesini değerlendiren anketleri doldurdular.Test sonrası, TDL'nin fizibilitesiyle ilgili ek sorular soruldu.SONUÇLAR Otuz beş bakıcı, test öncesi ve sonrası testini tamamladı.Katılımcıların çoğu TDL'den memnundu ve TDL'nin demanslı kişinin algılanmasında daha fazla fikir verdiğini belirtti.Simülasyon filmi 10 üzerinden 8.03 ve e-kurs 7.66 olarak derecelendirildi.Katılımcılar empati, demanslı kişiye bakma konusunda güven ve demanslı kişiyle olumlu etkileşimlerde önemli ölçüde gelişti.SONUÇ TDL, gayri resmi bakıcılar için uygulanabilir ve demanslı kişilerin deneyiminde anlayış ve içgörüye yol açıyor gibi görünüyor.Bu nedenle, TDL, bakıcılık rollerinde gayri resmi bakıcıları destekleyebilir."}
{"_id":"e8455cd00dd7513800bce5aa028067de7138f53d","text":"Tek kutuplu çift atışlı (SPDT) anahtarlar, aşamalı radar iletim \/ alma modüllerinde giderek daha fazla anahtar bileşen haline geliyor.Bir SPDT anahtarı, yüksek güç amplifikatörünün çıkış gücünü işleyebilmeli ve T \/ R modülü iletirken alıcı zincirindeki düşük gürültü amplifikatörünü korumak için yeterli izolasyon sağlamalıdır.Bu nedenle galyum nitrür teknolojisi, yüksek güçlü SPDT anahtar tasarımı için önemli bir teknoloji haline geliyor gibi görünüyor.Teknoloji, mikrodalga frekanslarında iyi performans gösterir ve yüksek güçle başa çıkabilir.Bir X-band SPDT anahtarı, 25 W'dan fazla doğrusal güç işleme sahip, tasarlanmış, ölçülmüş ve değerlendirilmiştir.Devre QinetiQ'da kurulan coplanar dalga kılavuzu AlGaN\/GaN teknolojisinde tasarlanmıştır."}
{"_id":"b0d343ad82eb4060f016ff39289eacb222c45632","text":"Derin öğrenme tabanlı semantik segmentasyon modellerinin performansı, dikkatli açıklamalarla yeterli verilere bağlıdır.Bununla birlikte, en büyük genel veri kümeleri bile yalnızca sınırlı semantik kategoriler için piksel düzeyinde açıklamalar içeren örnekler sunar.Bu tür veri kıtlığı, gerçek uygulamalarda semantik segmentasyon modellerinin ölçeklenebilirliğini ve uygulanabilirliğini kritik olarak sınırlar.Bu makalede, öğrenilen segmentasyon bilgisini piksel düzeyindeki ek açıklamalarla birkaç güçlü kategoriden yalnızca görüntü düzeyindeki ek açıklamalarla görünmeyen zayıf kategorilere aktarabilen, derin segmentasyon modellerinin uygulanabilir topraklarını önemli ölçüde genişleten yeni bir aktarılabilir yarı denetimli semantik segmentasyon modeli önermekteyiz.Özellikle, önerilen model iki tamamlayıcı ve öğrenilebilir bileşenden oluşur: Bir Etiket Aktarım Ağı (L-Net) ve Bir Tahmin Aktarım Ağı (PNet).L-Net, segmentasyon bilgisini güçlü kategorilerden zayıf kategorilerdeki görüntülere aktarmayı öğrenir ve kategoriler arasında paylaşılan benzer görünümden etkili bir şekilde yararlanarak kaba piksel düzeyinde semantik haritalar üretir.Bu arada, P-Net, aktarılan bilgiyi özenle tasarlanmış bir düşmanca öğrenme stratejisi ile uyarlar ve daha iyi ayrıntılarla rafine edilmiş segmentasyon sonuçları üretir.L-Net ve P-Net'i entegre etmek, PASCAL VOC 2012'de sırasıyla piksel düzeyinde açıklamalarla %50 ve %0 kategorileri kullanarak tam denetimli temelin %96,5 ve %89,4 performansını elde eder.Böyle bir yeni transfer mekanizması ile, önerilen modelimiz, yalnızca görüntü düzeyinde açıklamalar gerektiren çeşitli yeni kategorilere kolayca genelleştirilebilir ve gerçek uygulamalarda çekici ölçeklenebilirlik sunar."}
{"_id":"3d07718300d4a59482c3f3baafaa696d28a4e027","text":"Akıllı evler, her yerde bulunan hizmetler oluşturmak için RFID teknolojileri ile birlikte yeni Internet-Of-Things konseptlerini uygulayabilir.Bu makale, çok standartlı NFC (Yakın Alan İletişimi) ve UHF (Ultra Yüksek Frekans) teknolojilerinin hiyerarşik kablosuz master-slave RFID okuyucu mimarisi için maliyet, enerji tüketimi ve karmaşıklık açısından fayda sağlayan akıllı bir ev servis sistemi oluşturmak için yeni bir okuma yöntemi sunmaktadır.Çamaşır yıkama programları, yemek pişirme, alışveriş ve yaşlı sağlık hizmetleri gibi çeşitli akıllı ev hizmeti kullanım durumları, bu sistemi kullanan örnekler olarak tanımlanmaktadır."}
{"_id":"5f0806351685bd999699399ea9553c91733ccb7d","text":"Makale tarihi: Alındı 22 Temmuz 2008 Gözden geçirilmiş formda alındı 23 Şubat 2009 Kabul edildi 14 Mayıs 2009"}
{"_id":"e5aaaac7852df686c35e61a6c777cfcb2246c726","text":"Sentetik diyafram radar sistemleri için, 0.2 mtimes0.2 m'lik çözünürlüklere ulaşmak için artan bir talep vardır. Menzil çözünürlüğü ve sistem bant genişliği ters orantılı olduğundan, sistem bant genişliğinin 1 GHz'den büyük olması beklenir.Böylece daha geniş bantlı bir anten geliştirilmelidir.Waveguide slot antenleri, yüksek verimlilik ve güç taşıma kapasitesi gibi doğal avantajları nedeniyle birkaç SAR uydusunda uygulanmıştır, ancak bant genişliği oldukça sınırlıdır.Yuva antenlerinin bant genişliğini genişletebilen sırt dalga kılavuzunun üretim zorluklarını önlemek için, geleneksel dalga kılavuzuna sahip yeni bir anten elemanı tasarlanmıştır.VSWR les1.5'in bant genişliği X bandında 1 GHz'den büyüktür.Yakın yerleştirilmiş anten elemanlarının karşılıklı eşleşmesini azaltmak için, bitişik elemanlar arasına yerleştirilmiş boşluk benzeri duvarlara sahip bir ayırma yöntemi benimsenir ve antenin performansı üzerindeki etkileri özetlenir."}
{"_id":"f27ef9c1ff0b00ee46beb1bed2f34002bae728ac","text":null}
{"_id":"7224d949cd34082b1249e8be84fde65b2c6b34fd","text":"Yüksek hızlı veri akışları için karmaşık bir olay izleme sistemi olan Cayuga'nın bir gösterimini teklif ediyoruz.Gösterimimiz, Cayuga'nın Web beslemelerini izlemeye uyguladığını gösterecek; demo, Cayuga sorgu dilinin ekspresyonunu, sorgu işleme motorunun yüksek akış oranlarına ölçeklenebilirliğini ve sorgu işleme motorunun iç kısımlarının görselleştirilmesini gösterecek."}
{"_id":"96e7561bd99ed9f607440245451038aeda8d8075","text":null}
{"_id":"212d1c7cfad4d8dae39deb669337cb46b0274d78","text":"Veritabanlarını sorgularken, kullanıcılar genellikle belirsiz kavramları ifade etmek ister, örneğin ucuz otelleri sorarlar.Bu, ilişkisel veritabanları söz konusu olduğunda kapsamlı bir şekilde incelenmiştir.Bu makalede, bu tür yararlı tekniklerin, bulanıklığın rolünün çok önemli olduğu NoSQL grafik veritabanlarına nasıl uyarlanabileceğini incelemeyi teklif ediyoruz.Bu tür veritabanları, özellikle ağ verileriyle (örneğin sosyal ağlar) uğraşırken, büyük verilerle başa çıkmak için gerçekten en hızlı büyüyen modeller arasındadır.Bu pazardaki mevcut lider olan Neo4j için önerilen Cypher deklaratif sorgu dilini düşünüyoruz ve bulanık sorguların nasıl ifade edileceğini sunuyoruz."}
{"_id":"0ecb87695437518a3cc5e98f0b872fbfaeeb62be","text":"İnternet ve internet kullanıcıları her geçen gün artıyor.Ayrıca internet teknolojisinin hızlı gelişimi nedeniyle güvenlik büyük bir sorun haline geliyor.Davetsiz misafirler saldırılar için sürekli olarak comput er ağını izliyorlar.Bilgisayar ağını saldırılardan ön havalandırmak için verimli saldırı tespit sistemine (IDS) sahip sofistike bir güvenlik duvarı gereklidir.Litera kültürlerinin kapsamlı bir çalışması, veri madenciliği tekniklerinin bir sınıflandırıcı olarak IDS'yi geliştirmek için daha güçlü techni que olduğunu kanıtlamaktadır.Classif ier'in performansı verimliliği açısından çok önemli bir konudur, ayrıca IDS tarafından taranacak fe ature sayısı da optimize edilmelidir.Thi'nin makalesinde iki teknik C5.0 ve yapay sinir ağı (ANN) ar e özellik seçimi ile kullanılmıştır.Özellik seçim teknikleri bazı alakasız özellikleri atarken, C5.0 ve ANN verileri normal tipte veya beş saldırı türünden birinde sınıflandırmak için bir sınıflandırıcı görevi görür.KDD99 veri seti modelleri eğitmek ve test etmek için kullanılır,C5.0 özellik numarasına sahip model, en fazla% 100 doğrulukla daha iyi r sult üretir.Performanslar veri bölüm boyutu açısından da doğrulandı."}
{"_id":"8b8788ac5a01280c6484b30cac7a14894f29edf7","text":"Metamateryaller tipik olarak uzayın bir bölgesi boyunca düzenli bir dizi küçük saçılımcılar veya diyaframlar düzenlenerek tasarlanır, böylece arzu edilen bazı toplu elektromanyetik davranışlar elde edilir.İstenilen özellik genellikle normalde doğal olarak bulunmayan bir özelliktir (negatif kırılma indisi, sıfıra yakın indeks vb.).Son on yılda, metamateryaller sadece teorik bir kavram olmaktan gelişmiş ve pazarlanan uygulamalara sahip bir alana taşındı.Üç boyutlu metamalzemeler, elektriksel olarak küçük saçıcılar veya delikler bir yüzey veya arayüzde iki boyutlu bir desene düzenlenerek genişletilebilir.Bir metamalzemenin bu yüzey versiyonuna metasurface adı verilmiştir (metafilm terimi de belirli yapılar için kullanılmıştır).Birçok uygulama için metamateryallerin yerine meta yüzeyler kullanılabilir.Metayüzeyler, tam üç boyutlu metamalzeme yapılarından daha az fiziksel alan alma avantajına sahiptir; Sonuç olarak, metayüzeyler daha az kayıplı yapıların olasılığını sunar.Bu genel bakış makalesinde, meta yüzeylerin karakterize edilmesi gereken teorik temeli tartışıyor ve çeşitli uygulamalarını tartışıyoruz.Meta yüzeylerin geleneksel frekans seçici yüzeylerden nasıl ayırt edildiğini göreceğiz.Metasurfaces, elektromanyetiklerde (düşük mikrodalgadan optik frekanslara kadar değişen) çok çeşitli potansiyel uygulamalara sahiptir, bunlar: (1) kontrol edilebilir \"akıllı\" yüzeyler, (2) minyatür boşluk rezonatörleri, (3) yeni dalga yönlendirme yapıları, (4) açısal-bağımsız yüzeyler, (5) emiciler, (6) biyomedikal cihazlar, (7) terahertz anahtarları ve (8) akışkan ayarlı frekans-ajile malzemeleri, sadece birkaçını adlandırmak için.Bu incelemede, son yıllarda bu tür malzemelerin ve\/veya yüzeylerin geliştirilmesinin, yüz yıl önce Lamb, Schuster ve Pocklington'un ve daha sonra Mandel'shtam ve Veselago'nun çalışmaları tarafından yapılan heyecan verici spekülasyonları gerçekleştirmeye daha da yaklaştığını göreceğiz."}
{"_id":"63213d080a43660ac59ea12e3c35e6953f6d7ce8","text":"Bu çalışmada, videonun tüm spatio-zamansal kapsamı boyunca yerel konvolutional özellikleri bir araya getiren eylem sınıflandırması için yeni bir video gösterimi tanıtıyoruz.Bunu, son teknoloji ürünü iki akışlı ağları [42] öğrenilebilir spatio-zamansal özellik toplaması ile entegre ederek yapıyoruz [6].Ortaya çıkan mimari, tüm video sınıflandırması için uçtan uca eğitilebilir.Uzay ve zaman boyunca birikmek ve farklı akışlardan gelen sinyalleri birleştirmek için farklı stratejileri araştırıyoruz.Bunu buluyoruz: (i) uzay ve zaman arasında ortaklaşa toplanmak önemlidir, ancak (ii) görünüm ve hareket akışları en iyi şekilde kendi ayrı gösterimlerinde bir araya getirilir.Son olarak, temsilimizin iki akışlı taban mimarisini büyük bir farkla (%13 göreceli) geride bıraktığını ve HMDB51, UCF101 ve Charades video sınıflandırma ölçütlerinde karşılaştırılabilir taban mimarilerine sahip diğer taban çizgilerini geride bıraktığını gösteriyoruz."}
{"_id":"b2e83112b2956483c6cc5982b56f5987788dd973","text":"Hareket halindeki uydu iletişim terminali için çok bantlı bir reflektör anteni tasarımı sunulmaktadır.Bu anten, çok sayıda modern ve gelecekteki askeri iletişim uyduları ile çalışacak şekilde tasarlanmıştır, bu da antenin yüksek diyafram verimliliğini korurken birden fazla frekansta ve polarizasyonda çalışabilmesini gerektirir.Bu görevi yerine getirmek için çeşitli besleme anteni kavramları geliştirildi ve ayrıntılı olarak tartışıldı.Bu tasarıma dayanan çok sayıda çalışma prototipi, mükemmel performansla gerçekleştirildi.Bireysel anten bileşenlerinin ölçülen verileri ve komple montaj da dahildir"}
{"_id":"1dc697ae0d6a1e90dc8ff061e36441b6efdcff7e","text":"Kontrol kısıtlamalarına tabi olan doğrusal olmayan stokastik sistemlerin yerel-optimal geri besleme kontrolü için yineleyici bir doğrusal-quadratik-Gaussian yöntemi sunuyoruz.Daha önce, benzer yöntemler, ikinci dereceden maliyetlerle sınırlı olmayan deterministik problemlerle sınırlandırılmıştır.Yeni yöntem, en uygun maliyet-to-go fonksiyonuna yeni bir kuadratik yaklaşımı en aza indirerek elde edilen bir afine geri besleme kontrol yasası oluşturur.Küresel yakınsama, Levenberg-Marquardt yöntemiyle garanti edilir; yerel bir minimumun yakınında yakınsama ikinci derecededir.Performans, sınırlı torklu ters sarkaç probleminin yanı sıra, 10 devlet boyutu ve 6 kas aktüatörü ile insan kolunun stokastik modelini içeren karmaşık bir biyomekanik kontrol problemi üzerinde gösterilmiştir.Yeni algoritmanın Matlab uygulaması www.cogsci.ucsd.edu\/\/spl sim\/odorov adresinde mevcuttur."}
{"_id":"3a68b92df71637d2ba0ecc1cde8cfe5b29f2d709","text":"Lucia anlama sistemi, Soar bilişsel mimarisini, Embodied Construction Grammar'ı (ECG) ve topraklanmış işleme yönelik kelime kelime kelime yaklaşımını kullanarak insan kavrayışını modellemeye çalışır.Geleneksel yaklaşımlar, belirsizlikleri çözmek için paralel yollar ve küresel optimizasyon gibi teknikleri kullanır.Burada Lucia'nın dilbilimsel ve çevresel bağlamdan gelen bilgileri kullanarak sözlüksel, dilbilgisel, yapısal ve semantik belirsizliklerle nasıl başa çıktığını anlatıyoruz.Tek bir yolu korumak için yerel bir onarım mekanizması kullanır ve yerel onarım bozulduğunda bahçe yolu efekti gösterir.Yeni dil bilgisi ekleme verileri, EKG gramerinin bağlamı ele alma bilgisinden daha hızlı büyüdüğünü ve düşük seviyeli gramer öğelerinin daha genel olanlardan daha hızlı büyüdüğünü göstermektedir."}
{"_id":"0fbb184871bd7660bc579178848d58beb8288b7d","text":"Görüntü arama sorununu, üç kısıtlamanın ortaklaşa ele alınması gereken çok büyük bir ölçekte ele alıyoruz: aramanın doğruluğu, verimliliği ve temsilin bellek kullanımı.İlk olarak yerel görüntü tanımlayıcılarını, Fisher çekirdek gösteriminin basitleştirilmesi olarak görülebilecek sınırlı boyutlu bir vektöre toplamanın basit ama verimli bir yolunu önermekteyiz.Daha sonra boyut azaltma ve indeksleme algoritmasını nasıl ortaklaşa optimize edeceğimizi gösteririz, böylece vektör karşılaştırma kalitesini en iyi şekilde korur.Değerlendirme, yaklaşımımızın sanatın durumundan önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini gösteriyor: arama doğruluğu, 20 bayt'a uyan bir görüntü gösterimi için özellikler çantası yaklaşımıyla karşılaştırılabilir.10 milyon görüntü veri kümesini aramak yaklaşık 50ms sürer."}
{"_id":"14815c67e4d215acf9558950e2762759229fe277","text":"Gerçek bir dünya grafiği göz önüne alındığında, kenarlarını nasıl döşeymeliyiz?Nasıl sıkıştırabiliriz?Bu sorular yakından ilişkilidir ve şimdiye kadarki tipik yaklaşım, \"cavemen grafiği\" gibi klik benzeri toplulukları bulmak ve bunları sıkıştırmaktır.\"Kavemen grafiğinin\" blok-diyagonal zihinsel görüntüsünün yanlış bir paradigma olduğunu, gerçek dünya grafiklerinin iyi bir kesintiye sahip olmadığını daha önceki sonuçlarla tam olarak kabul ettiğini gösteriyoruz.Bunun yerine, hub'ları birbirine bağlayan hub'ların bir koleksiyonu olarak grafikleri öngörmeyi teklif ediyoruz, hub'ları birbirine bağlayan süper hub'lar vb.Bu fikre dayanarak, Slash Burn yöntemini (hub'ları yakın ve kalan grafiği daha küçük bağlı bileşenlere kesin) önermekteyiz.Görüş noktamızın birkaç avantajı vardır: (a) iyi kesim probleminden kaçınır, (b) daha iyi sıkıştırma sağlar ve (c) çoğu grafik işleme aracının arka kemiği olan matris-vektör işlemleri için daha hızlı yürütme sürelerine yol açar.Deneysel sonuçlar, Slash Burn yöntemimizin tüm veri kümelerindeki diğer yöntemlerden sürekli olarak daha iyi performans gösterdiğini, iyi sıkıştırma ve daha hızlı çalışma süresi sağladığını göstermektedir."}
{"_id":"5f09cb313b6fb14877c6b5be79294faf1f4f7f02","text":"Bilgi sistemleri (IS) ve organizasyon stratejileri arasındaki ilişki, önceki çalışmaların çoğunun, teknolojinin organizasyon stratejilerinin sağlanmasındaki rolüne son derece olumlu bir bakış açısı getirmesiyle çok tartışılan bir konu olmuştur.Bu araştırma zenginliğine rağmen, İS'in belirli organizasyonel stratejileri nasıl sağladığına dair ampirik araştırmaların eksikliği vardır.Beş vaka organizasyonunun nitel ampirik bir araştırması yoluyla bu araştırma, özellikle IS aracılığıyla etkinleştirilen beş organizasyon stratejisini türetmektedir.Beş strateji; (i) jenerik-kalp bölgesi, (ii) zanaat temelli seçici, (iii) adhoc, IT güdümlü, (iv) korporatif-orchestrated ve (v) dönüştürücü, İS'nin örgütsel stratejiyi nasıl etkinleştirdiğine dair benzersiz bir bakış açısı sağlar."}
{"_id":"ad384ff98f002c16ccdb8264a631068f2c3287f2","text":"Blok zinciri başlangıçta 2008 yılında Bitcoin'in [105] altında yatan teknoloji olarak çekiş kazandı, ancak şimdi farklı bir uygulama yelpazesinde istihdam edildi ve 2017 yılı itibarıyla 150 milyar doların üzerinde bir küresel pazar yarattı.Blok zincirlerini geleneksel dağıtılmış veritabanlarından ayıran şey, güvenilir bir üçüncü tarafa güvenmeden merkezi olmayan bir ortamda çalışabilme yeteneğidir.Bu nedenle, temel teknik bileşenleri fikir birliğidir: bir grup düğüm arasında nasıl anlaşmaya varılır.Bu, kapalı sistemler için dağıtılmış sistemler topluluğunda zaten kapsamlı bir şekilde incelenmiştir, ancak blok zincirleri açma uygulaması alanı yeniden canlandırdı ve çok sayıda yeni tasarıma yol açtı.Konsensüs protokollerinin doğal karmaşıklığı ve hızlı ve dramatik evrimleri, tasarım manzarasını bağlamsallaştırmayı zorlaştırır.Bu zorluğu, blok zinciri konsensüs protokollerinin sistematik ve kapsamlı bir çalışmasını yaparak ele alıyoruz.Klasik konsensüs protokollerindeki temel temaları ilk kez tartıştıktan sonra, şunları anlatıyoruz: (i) PoW'un yerini daha enerji verimli alternatiflerle değiştiren ispat-of-work (PoW), (ii) ispat-of-X (PoX) protokollerine dayanan protokoller ve (iii) klasik konsensüs protokollerinin bileşimi veya varyasyonları olan hibrit protokoller.Performanslarını, güvenliklerini ve tasarım özelliklerini değerlendirmek için bir çerçeve geliştiriyoruz ve yukarıda açıklanan protokol kategorilerindeki temel temaları sistemleştirmek için kullanıyoruz.Bu değerlendirme, topluluğun gelecekteki araştırma çabalarında göz önünde bulundurması gereken araştırma boşluklarını ve zorlukları belirlememize yol açar."}
{"_id":"aaaea1314570b6b692ff3cce3715ec9dada7c7aa","text":"60 GHz aşamalı array sistemleri için düşük maliyetli, tam entegre bir anten-in-paket çözümü gösterilmiştir.On altı yama anteni, 28 mm  28 mm top ızgara dizisine bir flip-chip bağlı verici veya alıcı IC ile birlikte entegre edilmiştir.Paketler düşük sıcaklıklı co-fired seramik teknolojisi kullanılarak uygulanmıştır.Flip-chip geçişleri ve yapılar aracılığıyla 60 GHz ara bağlantı, tam dalga simülasyonu kullanılarak optimize edilmiştir.Anekoik oda ölçümü, dört IEEE 802.15.3c kanalında da  5 dBi birim anten kazancı gösterdi ve mükemmel model-donanım korelasyonu elde etti.Değerlendirme panolarına monte edilen paketlenmiş verici ve alıcı IC'ler, 5.3 Gb \/ s'ye kadar veri oranlarıyla ışın saplı, görüş hattı olmayan bağlantılar göstermiştir."}
{"_id":"0d3f6d650b1a878d5896e3b85914aeaeb9d78a4f","text":"Bugün tıp uygulamasının karşılaştığı temel zorluklara genel bir bakış, sorunları \"önleyebilecek\" teknolojik çözümlere duyulan ihtiyaçla birlikte sunulmaktadır.Daha sonra, Giyilebilir Anakart \/ spl ticareti \/ (Akıllı Gömlek) 'in, bireylerin sağlığını ve iyiliğini (doğrudan ve \/ veya uzaktan) gözlemleyebilen sensörler ve izleme cihazları için bir platform olarak geliştirilmesi anlatılmaktadır.Bunu, bu teknolojinin yaşam sürekliliğinde uygulanması ve etkisinin tartışılması, SIDS'in yaşlı vatandaşlar için bağımsız yaşamı kolaylaştırmaya engellenmesi takip ediyor.Son olarak, giyilebilir, ancak rahat, sağlık hizmetlerinin dönüşümüne devam edebilecek sistemler - hepsi insanlar için yaşam kalitesini arttırmayı amaçlayan - gelecekteki gelişmeler sunulmaktadır."}
{"_id":"2a4a7d37babbab47ef62a60d9f0ea2cfa979cf08","text":"Yerelleştirme sorunu, ölçülen çift yönlü düğüm mesafeleriyle tutarlı bir kablosuz ad-hoc veya sensör ağındaki düğümlere koordinatların atanmasını belirlemektir.Bu soruna daha önce önerilen çözümlerin çoğu, düğümlerin bazı aralıklı teknolojiler kullanarak yakındaki diğer düğümlere eş yönlü mesafeler elde edebileceğini varsayar.Bununla birlikte, engellemeler ve güvenilir çok yönlü aralığın eksikliğini içeren çeşitli nedenlerden dolayı, bu mesafe bilgisini pratikte elde etmek zordur.Yakın düğümler arasındaki çift yönlü mesafeler bilinse bile, sorunu benzersiz bir şekilde çözmek için yeterli bilgi olmayabilir.Bu makale, bu mesafe kısıtlamaları benzersiz bir yerelleştirmeyi garanti eden \"küresel olarak katı\" bir yapı oluşturana kadar düğüm çiftleri arasındaki mesafeleri ölçmeye yardımcı olmak için bir mobil kullanıcı kullanan mobil destekli bir yerelleştirme yöntemi olan MAL'ı tanımlamaktadır.Mobil hareketteki gerekli kısıtlamaları ve toplaması gereken minimum ölçüm sayısını türetiriz; bu kısıtlamalar, belirli bir bölgedeki mobilde görülebilen düğüm sayısına bağlıdır.Düğüm lokalizasyonu için yeterli sayıda mesafe örneği toplamak için mobil hareketin nasıl yönlendirileceğini gösteriyoruz.MAL'ın performansını araştırmak için Kriket konum sistemini kullanarak kapalı bir dağıtımdan elde edilen simülasyonları ve ölçümleri kullanıyoruz, gerçek dünya deneylerinde MAL'ın medyan çift yönlü mesafe hatasının gerçek düğüm mesafesinin %1,5'inden daha az olduğunu buluyoruz."}
{"_id":"e42838d321ece2ef7f8399c54d4dd856bfdbe4a4","text":"Kağıtta sunulan çalışma, geniş bantlı ferrit bazlı koaksiyel iletim hattı transformatörleri için modellerin doğruluğuna odaklanmaktadır.Yumuşak ferritler büyük ölçüde VHF \/ UHF bileşenlerinde kullanılır ve düşük kenar tarafında bant genişlemesine izin verir.Yüksek kenar tarafındaki frekans performansının bozulması, hem ferrit kayıpları hem de yüksek güç uygulamalarında termal ve elektriksel zemine bağlantı nedeniyle parazitik kapasitans ile üretilir.Hem düşük güç uygulamaları için bir devre modeli hem de yüksek güç uygulamaları için ölçeklenebilir bir e.m. modeli sunulmaktadır ve tartışılmaktadır."}
{"_id":"536c6d5e59a05da27153303a19e0274262affdcd","text":"Derin sinir ağlarındaki optimizasyon dinamiklerini anlamak için, optimizasyon süreci boyunca tüm Hessian spektrumunun evrimini incelemek için bir araç geliştiriyoruz.Bunu kullanarak, derin öğrenme literatüründe pürüzsüzlük, eğrilik ve keskinlik ile ilgili bir dizi hipotezi inceliyoruz.Daha sonra spektranın çok önemli bir yapısal özelliğini iyice analiz ediyoruz: pilch olmayan normalleştirilmiş ağlarda, spektrumdaki büyük izole özdeğerlerin hızlı görünümünü ve buna karşılık gelen öz uzaylardaki gradyanın şaşırtıcı bir konsantrasyonunu gözlemliyoruz.Toplu normalleştirilmiş ağlarda, bu iki etki neredeyse yoktur.Bu etkileri karakterize ediyoruz ve hem teori hem de deneyler yoluyla optimizasyon hızını nasıl etkilediğini açıklıyoruz.Bu çalışmanın bir parçası olarak, gelişmiş araçları, ImageNet ölçekli sinir ağlarının tüm Hessian spektrumunun ölçeklenebilir ve doğru bir şekilde tahmin edilmesine izin veren sayısal doğrusal cebirden uyarlıyoruz; Bu teknik diğer uygulamalarda bağımsız bir ilgi olabilir."}
{"_id":"8acf78df5aa283f02d3805867e1dd1c6a97f389b","text":"Makale tarihi: Alındı 27 Ağustos 2010 Gözden geçirilmiş formda alındı 23 Aralık 2010 Kabul edildi 6 Ocak 2011 Geleneksel denetim paradigması gerçek zamanlı ekonomide modası geçmiş durumda.Geleneksel denetim sürecinin yenilenmesi, gerçek zamanlı güvenceyi desteklemek için gereklidir.Uygulayıcılar ve akademisyenler, geleneksel denetim paradigmasının potansiyel halefi olarak sürekli denetimi araştırıyorlar.Teknoloji ve otomasyonu kullanarak, sürekli denetim metodolojisi, gerçek zamanlı güvenceyi desteklemek için denetim sürecinin verimliliğini ve etkinliğini artırır.Bu makale, sürekli denetim metodolojisinin yedi boyutta uygulamaya yeniliği nasıl getirdiğini tanımlar ve gelecekteki araştırmaları ilerletmek için dört aşamalı bir paradigma önerir.Buna ek olarak, uygulayıcılar ve akademik araştırmacılar için güvencenin geleceği ile ilgili bir dizi metodolojik önerme formüle ediyoruz.2011 Elsevier Inc. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"45fcbb3149fdb01a130f5f013a4713328ee3e3c7","text":"Anlatısal Söylem Modelleme"}
{"_id":"b3dbdd8859e9a38712816dddf221843a5cae95a8","text":"Sosyal girişimcilik (SE) üzerine gelişen araştırmalara rağmen, SE stratejileri iyi anlaşılmamıştır.Sosyal aktivizm ve sosyal değişim, güçlendirme ve SE modelleri üzerine mevcut araştırmalara dayanarak, dünyanın en büyük SE destek kuruluşu Ashoka'ya bağlı 2.334 sosyal girişimcinin kullandığı stratejileri araştırıyor, sınıflandırıyor ve doğruluyoruz.Sosyal girişimcilerin strateji profillerinin konu modellemesinin sonuçları, kaynaklar (materyal ve sembolik stratejiler), özgüllük (genel ve özel stratejiler) ve katılım modu (kütle ve elit katılım stratejileri) arasında değişen toplam 39 değişim yapma stratejisi kullandıklarını ortaya koymaktadır; ayrıca uygulama ve zaman alanları arasında da farklılık gösterirler.Son olarak, 39 stratejiden bir azalma olan altı meta-SE stratejisini tanımlıyoruz ve önceki SE araştırmalarında gözden kaçan dört yeni meta-SE stratejisini (yani sistem reformu, fiziksel sermaye geliştirme, kanıta dayalı uygulamalar ve prototipleme) tanımlıyoruz.Bulgularımız araştırmayı SE stratejilerine genişletir ve derinleştirir ve teori, uygulama ve politika yapımını geliştiren SE stratejilerinin kapsamlı bir modelini sunar."}
{"_id":"7ca3809484eb57c509acc18b016e9b010759dfa1","text":"Görüntü oluşum sürecini ortadan kaldırmak ve bu nedenle görünümü içsel özelliklerine ayırmak, bu ters problemin kısıtlı doğası nedeniyle zorlu bir görevdir.Sadece görüntülerden şekil, malzeme ve aydınlatma elde etme konusunda önemli ilerlemeler kaydedilmiş olsa da, kısıtlanmamış bir ortamda ilerleme hala sınırlıdır.Doğal aydınlatma koşullarında speküler malzemelerin yansıma haritalarını tahmin etmek için bir evrişimsel nöral mimari önermektedir.Bunu, görüntünün kendisinden doğrudan yansıma haritasını öngören uçtan uca bir öğrenme formülasyonunda elde ediyoruz.İlk önce yüzey yönelimini tahmin eden ve daha sonra öğrenme tabanlı seyrek veri interpolasyonu ile yansıma haritasını öngören dolaylı bir şemada ek gözetimi kolaylaştırarak tahminleri nasıl iyileştireceğimizi gösteriyoruz.Bu zor görevdeki performansı analiz etmek için, hem sentetik hem de gerçek görüntüler kullanarak karmaşık IlluminNation (SMASHINg) ile SHapes'te Speküler MAterial'lerin yeni bir meydan okumasını öneriyoruz.Ayrıca, yöntemimizin uygulamasını gerçek görüntülerde bir dizi görüntü düzenleme görevine gösteriyoruz."}
{"_id":"c1742ca74f40c44dae2af6a992e569edc969c62c","text":"Bu makale, çalışma filtrelerinin ve antenler gibi diğer pasif cihazların hızlı, basit ve uygun fiyatlı bir üretimi için 3D plastik yazıcılar tarafından sunulan olasılığın genel bir bakışını sunar.Bu makale böylece Fused Deposition Modeling (FDM) ve malzeme jeting (Polyjet) teknolojileri ile yapılan çok sayıda pasif cihaz örneğinden geçer ve Ku ve daha yüksek bantlara kadar bir optimizasyon işlemi sırasında RF tasarımcılarına nasıl katı bir yoldaş olarak kabul edilebileceğini vurgulayacaktır."}
{"_id":"41d3fefdb1843abc74834226256a25ad0eea697a","text":"Aşağıdaki türdeki çevrimiçi varyans minimizasyon problemini göz önünde bulundururuz: Her denemede algoritmalarımız bir kovarians matrisi C t alır ve bir deneme dizisinin üzerindeki toplam varyans $sum_t=1T (boldsymbol wt-1ttbold değil)top boldsymbolü t-1boldR n'deki iki parametre uzayı dikkate alınır - olasılık simpleksi ve birim küre.İlk alan, stok portföylerindeki riski en aza indirme sorunuyla ilişkilidir ve ikinci alan, toplam kovarians matrisinin minimum özdeğeri olan özvektörün çevrimiçi olarak hesaplanmasına yol açar $sum_t=1T boldsymbol Ct$ .İlk parametre uzayı için göreceli bir entropi düzenlileştirmesi ile motive edilen Söndürülmüş Gradient algoritmasını uygularız.İkinci durumda, algoritma tüm birim yönleri u üzerinde belirsizlik bilgilerini korumak zorundadır.Bu amaçla, yönler dyads uu  ve tüm yönler üzerindeki belirsizlik bir yoğunluk matrisi olan dyads karışımı olarak gösterilir.Yoğunluk matrisleri için motive edici diverjans göreceli entropinin kuantum versiyonudur ve sonuçta ortaya çıkan algoritma Matrix Söndürülmüş Gradient algoritmasının özel bir durumudur.Her iki durumda da, çevrimiçi algoritma tarafından en iyi çevrimdışı parametre üzerinde ortaya çıkan ek toplam varyans üzerindeki sınırları kanıtlıyoruz."}
{"_id":"4f22ad9252ba60f5971c627e686458b220b53110","text":"Bu makale, sanal iş ortamında (e-etik) ve sanal proje liderliğinde etik liderlikle ilgili oldukları için etik teoriler hakkındaki güncel literatürün gözden geçirilmesini sunmaktadır.Etik teoriler, katılımcı yönetim, Teori Y ve faydacılıkla ilişkisi; Kantçı etik, motivasyon ve güven; komüniteryen etik, bakım etiği ve eşitlikçilik; Paydaş Teorisi; ve siyasi taktiklerin kullanımı gibi sanal proje yönetimi ile ilgili olarak gözden geçirilir.E-etik liderliğe yönelik zorluklar sunulur ve tartışılan bu konulara yanıtlar verilir.Sonuç, gelecekteki araştırmalar için dört öneri sunar.Bu makalenin amacı, e-etik üzerine ikincil literatürü ve bu yeni iş etiği alanının sanal proje ekiplerinin liderlerini nasıl etkileyebileceğini belirlemektir.2008 Elsevier Ltd ve IPMA.Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"262f97abfaab2ebef1cb0bc0d189f54851ce876b","text":"Birden fazla veri setinin ortak madenciliği, genellikle yalnızca tek bir kaynaktan elde edilemeyen ilginç, yeni ve güvenilir kalıpları keşfedebilir.Örneğin, çapraz pazar müşteri segmentasyonunda, birden fazla pazarda benzer şekilde davranan bir grup müşteri, tek bir pazarda bulunan kümelerden daha tutarlı ve daha güvenilir bir küme olarak düşünülmelidir.Başka bir örnek olarak, biyoinformatikte, gen ekspresyon verilerinin ve protein etkileşim verilerinin ortak madenciliği ile, tutarlı ifade kalıpları gösteren ve aynı zamanda etkileşim halinde proteinler üreten gen kümeleri bulabiliriz.Bu tür kümeler potansiyel yollar olabilir.Bu makalede, yeni bir veri madenciliği problemini, çapraz pazar müşteri segmentasyonu ve gen ekspresyon verilerinin ve protein etkileşim verilerinin ortak madenciliği gibi birkaç ilginç uygulamadan genelleştirilmiş olan cross-graph quasi-cliques madenciliğini araştırıyoruz.Madencilik cross-graph quasi-cliques için genel bir model oluşturuyoruz, cross-graph quasi-cliques setinin neden önceki veri madenciliği yöntemleri tarafından bulunamadığını gösteriyoruz ve sorunun karmaşıklığını inceliyoruz.Sorun zor olsa da, etkili bir algoritma olan Crochet'i geliştiriyoruz, bu da birkaç ilginç ve etkili teknikten ve sezgisellikten yararlanarak cross-graph quasi-cliques'leri etkili bir şekilde mayınlamak için kullanıyor.Hem sentetik hem de gerçek veri setleri üzerinde sistematik bir performans çalışması rapor edilir.Biyoinformatikte bazı ilginç ve anlamlı çapraz-graf kuasi-kliklerini gösteriyoruz.Deneysel sonuçlar, algoritma Tığ'ın verimli ve ölçeklenebilir olduğunu da göstermektedir."}
{"_id":"26196511e307ec89466af06751a66ee2d95b6305","text":"İnsan dilbilimsel açıklama, birçok doğal dil işleme görevi için çok önemlidir, ancak pahalı ve zaman alıcı olabilir.Amazon'un Mechanical Turk sisteminin kullanımını araştırıyoruz, Web üzerinden geniş bir ücretli uzman olmayan katılımcı tabanından açıklama toplamak için önemli ölçüde daha ucuz ve daha hızlı bir yöntem.Beş görevi araştırıyoruz: tanımayı, kelime benzerliğini, metinsel zorunluluğu tanımayı, olay zamansal düzeni ve kelime duyusu belirsizliğini etkiler.Beşi için de, Mechanical Turk uzman olmayan ek açıklamalar ile uzman etiketçiler tarafından sağlanan mevcut altın standart etiketler arasında yüksek bir anlaşma gösteriyoruz.Etki tanıma görevi için, makine öğrenme algoritmalarını eğitmek için uzman olmayan etiketlerin kullanılmasının, uzmanlardan gelen altın standart açıklamaların kullanılması kadar etkili olabileceğini de gösteriyoruz.İki görevde anotlama kalitesini önemli ölçüde artıran bir yanlılık düzeltme tekniği önermekteyiz.Birçok büyük etiketleme görevinin bu yöntemde her zamanki maliyetin çok küçük bir kısmında etkili bir şekilde tasarlanabileceği ve gerçekleştirilebileceği sonucuna varıyoruz."}
{"_id":"360071e2f644fdecacaddca9d4af6188dc89846b","text":"Demanslı bireyler genellikle demans (BPSD) davranışsal ve psikolojik semptomları nedeniyle kötü yaşam kalitesi (QOL) yaşarlar.Müzik terapisi BPSD'yi azaltabilir, ancak çoğu çalışma hafif ila orta dereceli demans hastalarına odaklanmıştır.Müzik müdahalesinin müziksiz bir kontrol durumuyla karşılaştırıldığında yararlı etkileri olacağını ve etkileşimli müzik müdahalesinin pasif müzik müdahalesinden daha güçlü etkileri olacağını varsaymıştık.Yöntemler Şiddetli Alzheimer hastalığı olan 39 kişi rastgele ve körü körüne iki müzik müdahale grubuna (pasif veya etkileşimli) ve müziksiz bir kontrol grubuna atandı.Müzik müdahaleleri bireyselleştirilmiş müzikleri içeriyordu.Kısa süreli etkiler, otonom sinir indeksi ve Yüzler Ölçeği ile ölçülen duygusal tepki ve stres seviyeleri ile değerlendirildi.Uzun vadeli etkiler, Alzheimer Hastalığı (BEHAVE-AD) Değerlendirme Ölçeği'nde Davranış Patolojisi kullanılarak BPSD değişiklikleri ile değerlendirildi.SONUÇLAR Pasif ve etkileşimli müzik müdahaleleri kısa süreli parasempatik baskınlığa neden oldu.Etkileşimli müdahale, duygusal durumda en büyük iyileşmeye neden oldu.BPSD'de pasif müzik müdahalesi ve müziksiz kontrol durumu ile karşılaştırıldığında, etkileşimli müdahale sonrasında daha fazla uzun süreli azalma gözlenmiştir.SONUÇ Müzik müdahalesi, en güçlü yararlı etkileri sergileyen etkileşimli müdahalelerle, şiddetli demanslı bireylerde stresi azaltabilir.Etkileşimli müzik müdahalesi artık bilişsel ve duygusal işlevi geri kazandırabileceğinden, bu yaklaşım ciddi demans hastalarının başkalarıyla olan ilişkilerine yardımcı olmak ve QOL'u iyileştirmek için yararlı olabilir.Duruşmanın kayıt numarası ve deneme kaydının adı sırasıyla UMIN000008801 ve \" Şiddetli Demans Yaşlı Kişi için Müzik Terapisi için Etkili Hemşirelik Müdahalesinin İncelenmesi\" dir."}
{"_id":"6860f804436d856738369dd10922a004c3c5220d","text":"Birçok büyük işlem veritabanlarının varlığı, büyük miktarda veri, dağıtılmış sistemlerin yüksek ölçeklenebilirliği ve merkezi bir veritabanının kolay bölümlenmesi ve dağıtımı ile, dernek kurallarının dağıtılmış madenciliği için efeci yöntemlerin inuestzgate edilmesi önemlidir.Bu çalışma, yerel olarak büyük ve küresel olarak büyük öğeler arasındaki bazı ilginç ilişkileri açıklar ve az sayıda aday seti oluşturan ve madencilik derneği kurallarında iletilecek mesaj sayısını önemli ölçüde azaltan ilginç bir dağıtılmış dernek kural madenciliği algoritması olan FDM'yi (Hızlı Dağıtılmış Dernek Madenciliği kuralları) önerir.Performans çalışmamız, FDM'nin tipik bir ardışık algoritmanın doğrudan uygulanması üzerinde üstün bir performansa sahip olduğunu göstermektedir.Daha fazla performans geliştirme, algoritmanın birkaç varyasyonuna yol açar."}
{"_id":"7a7b3f99fef5f7cb0c4597e3361209d974fb542c","text":"Matematiksel problemler ve Üçüncü Uluslararası Öğrencilerin Kriptografide Olimpiyatları NSUCRYPTO'2016'nın çözümleri sunulmaktadır.Cebirsel bağışıklık vektörel Boolean fonksiyonları ve büyük Fermat sayılarının inşası ile ilgili matematiksel problemleri, sekresyon paylaşım şemaları ve psödorandom ikili dizileri, biyometrik kriptosistemler ve blok zinciri teknolojisi vb.Matematiksel kriptografide iki açık sorun da tartışılır ve bunlardan biri için bir çözüm Olympiad sırasında bir katılımcı tarafından önerilmiştir.Olimpiyat tarihinde ilk kez oldu."}
{"_id":"0b9af9b0ac87fafd9d7747d8047df38ee58dc647","text":"Sağlam nesne tanıma, gerçek dünyadaki birçok robotik uygulamanın önemli bir bileşenidir.Bu makale, Convolutional Neural Networks (CNN'ler) üzerindeki son ilerlemelerden yararlanır ve nesne tanıma için yeni bir RGB-D mimarisi önerir.Mimarimiz, iki ayrı CNN işleme akışından oluşur - her modalite için bir tane - ardışık olarak geç bir füzyon ağı ile birleştirilir.Gerçek dünyadaki robotik görevlerde tipik bir sorun olan kusurlu sensör verileriyle öğrenmeye odaklanıyoruz.Doğru öğrenme için, çok aşamalı bir eğitim metodolojisini ve derinlik verilerini CNN'lerle ele almak için iki önemli malzemeyi tanıtıyoruz.Birincisi, büyük derinlik veri kümelerine ihtiyaç duymadan öğrenmeyi sağlayan CNN'ler için etkili bir derinlik bilgisi kodlaması.İkincisi, gerçekçi gürültü kalıpları ile yozlaştırarak derinlik görüntüleri ile sağlam öğrenme için bir veri büyütme şeması.RGB-D nesne veri kümesinde [15] son teknoloji sonuçlarını sunuyoruz ve zorlu RGB-D gerçek dünya gürültülü ayarlarında tanıma gösteriyoruz."}
{"_id":"8075e2a607caac7d458f081c46d51cf1c7833ae9","text":"Bu makale, yeni süper kompakt mikrodalga güç bölücüleri ve balun (dengesiz-dengesiz) devrelerini sunar.Önerilen cihazlar çok katmanlı halka rezonatörleri (MRR) yapısına dayanmaktadır.Bu yeni mikrodalga cihazları, dar banttan ultra geniş banta (UWB) kadar çeşitli arzu edilen bant genişliklerinde çalışabilen tasarımda son derece kompakt ve esnektir, bu nedenle kendi işlevleriyle birlikte eş zamanlı olarak bant geçiş filtreleri olarak performans gösterir.Ayrıca keyfi güç bölümlerine sahip olmak da mümkündür.Bu teknikle, bir balun basitçe bir güç dalgıçına dönüştürülebilir ve tersi de olabilir.Örnek devreler tasarlanır ve saçılma özellikleri elektromanyetik simülasyon yazılımı kullanılarak sağlanır.Cihazların boyutları 2,3 mm  2,3 mm  1,5 mm'dir."}
{"_id":"7752e0835506a6629c1b06e67f2afb1e5d2bb714","text":"İçerik Hafızası (Öğrenme Yeteneği) 82 Sözlüğü Olarak .30 ( ) .31 .31 ( ) .31 .35 ( ) .29 .48 .35 .38 ( ) .30 .40 .47 .58 .48 ( ) Bu ikinci değerler, anlama (.48) ve kelime dağarcığı (.47) ile yargılandığı gibi, bazı özel (31), göster.Doğrulama matrisinin bu değiştirilebilirliği, heteromethod bloğu içindeki karşılaştırmaları en genel olarak ilgili doğrulama verileri olarak savunur ve özellik ve yöntem bileşenlerinin potansiyel değiştirilebilirliğini gösterir.Chi'nin (1937) reytinglerdeki halo etkisinin muazzam bir şekilde incelenmesindeki korelasyonların bazıları, her bir değerlendiricinin farklı bir yöntemi temsil ettiği kabul edilebilecek bir multitrait-multimethod matrisine uygundur.Yayınlanan rapor, ortalama değerler kullandığı için bunları ayrıntılı olarak mevcut hale getirmese de, Tablo IV ve VIII'in karşılaştırmasından, derecelendirmelerin genellikle aynı özelliğin farklı puanlayıcılar tarafından derecelendirilmesinin aynı puanlayıcı tarafından farklı özelliklerin derecelendirmesinden daha yüksek korelasyon göstermesi gerekliliğine uymadığı anlaşılmaktadır.Geçerlilik, heteromethod bloğundaki korelasyonların derecesine göre gösterilir, geçerlilik köşegenindekiler ortalama heteromethod-heterotrait değerlerinden daha yüksektir.Görevlilerin liderlik davranışlarının kendileri ve astları tarafından derecelendirilmesi için Campbell (1953, 1956) tarafından bariz bir şekilde başarısız bir multitrait-multimethod matrisi sağlanır.11 değişkenden (Tanım Davranışı) sadece biri, heterotrait-heterometod değerlerinden herhangi birinden daha yüksek bir geçerlilik diyagonal değeri sağlama gereksinimini karşılamıştır, bu geçerlilik .29'dur.Değişkenlerin hiçbiri heterotrait-monomethod değerlerinden daha yüksek geçerliliklere sahip değildi.Burwen ve Campbell (1957) tarafından otorite ve otorite dışı figürlere karşı tutumlar üzerine yapılan bir çalışma, Tablo 6'da gösterilen bir simetrik alıntı olan karmaşık bir multitrait-multimethod matrisi içerir.Yöntem varyansı, bu çalışmadaki prosedürlerin çoğu için güçlüydü.Geçerliliğin bulunduğu yerde, öncelikle heterotrait-heterometod değerlerinden daha yüksek geçerlilik diyagonal değerleri seviyesindeydi.Tablo 6'da gösterildiği gibi, babaya karşı tutum, daha az derecede akranlarına karşı tutumda olduğu gibi, bu tür bir geçerliliği gösterdi.Patrona karşı tutum hiçbir geçerlilik göstermedi.Otoriteye karşı genelleştirilmiş bir tutum olduğuna dair hiçbir kanıt yoktu, ancak MULTITRAIT-MULTIMETHOD MATRIX'İN VALIDASYONU gibi değerler vardı."}
{"_id":"9a756fa7e7c8afa53ada2201bcea38a095425a8e","text":null}
{"_id":"3fb4f9bb4a82945558c1b92f00f82fc38f160155","text":"Araçtan her şeye (V2X) iletişim, bir araç ile akıllı ulaşım sisteminin (ITS) çeşitli unsurları arasında, diğer araçlar, yayalar, İnternet ağ geçitleri ve ulaşım altyapısı (trafik ışıkları ve tabelalar gibi) dahil olmak üzere bilgi alışverişini ifade eder.Teknoloji, yol güvenliği, yolcu bilgilendirme, otomobil üreticisi hizmetleri ve araç trafiği optimizasyonu için çeşitli yeni uygulamalar sağlama potansiyeline sahiptir.Bugün, V2X iletişimi iki ana teknolojiden birine dayanmaktadır: adanmış kısa menzilli iletişim (DSRC) ve hücresel ağlar.Bununla birlikte, yakın gelecekte, tek bir teknolojinin çok sayıda araç için bu kadar çeşitli V2X uygulamalarını desteklemesi beklenmiyor.Bu nedenle, verimli V2X iletişimi için DSRC ve hücresel ağ teknolojileri arasında işbirliği önerilmektedir.Bu makale, verimli V2X iletişimi için potansiyel DSRC ve hücresel interworking çözümlerini inceler.İlk olarak, V2X uygulamalarını desteklemede her teknolojinin sınırlamalarını vurguluyoruz.Ardından, dikey devir ve ağ seçimi sorunları gibi araç hareketliliğinden kaynaklanan ana çalışma zorluklarıyla birlikte potansiyel DSRC hücreli hibrit mimarileri gözden geçiriyoruz.Buna ek olarak, küresel DSRC standartlarına, mevcut V2X araştırma ve geliştirme platformlarına ve V2X ürünlerine, akademik araştırmaları otomotiv sanayi faaliyetleriyle aynı hizaya getirmek amacıyla, otomobil üreticileri tarafından araçlarda halihazırda benimsenmiş ve konuşlandırılmış bir genel bakış sunuyoruz.Son olarak, DSRC ve hücresel ağ teknolojilerinin birlikte çalışmasına dayanan gelecekteki V2X iletişimleri için bazı açık araştırma konuları önermekteyiz."}
{"_id":"db77e6b8030e7f8f2c1503b99fc88ab002b84cb4","text":"Bu makalede, dört doğrusal polarizasyona (0, 45, 90, 135) ulaşabilen kısa mesajlı yeni bir çok doğrusal polarizasyon yeniden yapılandırılabilir anten önerilmiştir.Diyotları iki kısa mesaj grubu arasında değiştirerek, dört doğrusal polarizasyon gerçekleştirilebilir.Önerilen antenin boyutları 2.4 GHz'de yaklaşık 0.56  0.56  0.07  'dir.Ölçülen sonuçlar simüle edilenlerle aynı fikirdedir."}
{"_id":"9f5a4f397f1414116ebd9d53049fce1c53e35d4f","text":null}
{"_id":"4007643eddbea0af2c6337d360b6474652f32223","text":"Latent değişken modeller, konu, yazar bakış açısı ve duyarlılık gibi bir metin gövdesindeki birçok gizli faktörü dikkate almak için çok boyutlu bir yapı ile zenginleştirilebilir.Bir belgenin K farklı faktörlerden etkilendiği çok boyutlu bir model olan faktöriyel LDA'yı tanıtıyoruz ve her bir kelime belirteci gizli değişkenlerin K boyutlu vektörüne bağlıdır.Modelimiz yapılandırılmış kelime sabıkalarını içerir ve faktörlerin seyrek bir ürününü öğrenir.Araştırma özetleri üzerine yapılan deneyler, modelimizin araştırma konusu, bilimsel disiplin ve odak (metodlar vs. uygulamalar) gibi gizli faktörleri öğrenebileceğini göstermektedir.Modelleme geliştirmelerimiz test karmaşıklığını azaltır ve keşfedilen faktörlerin insan yorumlanabilirliğini geliştirir."}
{"_id":"76d71d1726bf96a142b203dfca12a4401da8ecee","text":"Bu makale, bir hibrit modeli ve bir çekiş kontrol problemini çözmek için bir model öngörücü kontrol (MPC) stratejisini açıklamaktadır.Sorun modellemeden sentez ve uygulamayı kontrol etmeye kadar sistematik bir şekilde ele alınmaktadır.Model, açık döngü sisteminin karma-lojik dinamik (MLD) hibrit modelini elde etmek için Hybrid Systems Description Language'de ilk olarak tanımlanmıştır.Ortaya çıkan MLD modeli için, geri çekilen bir ufuk sonlu zamanlı optimal kontrolör tasarlıyoruz.Elde edilen optimal kontrolör, multiparametrik programlama tekniklerini kullanarak eşdeğer parçasal afine formuna dönüştürülür ve son olarak bir araba prototipinde deneysel olarak test edilir.Deneyler, iyi ve sağlam performansın, genellikle standart tekniklere göre geliştirilen kontrolörlerin gerektirdiği ad hoc denetleyici ve mantıksal yapıların tasarımından kaçınarak sınırlı bir geliştirme süresinde elde edildiğini göstermektedir."}
{"_id":"2d6d056ca33bb20e7bec33b49093cc4a907bf1a0","text":"Çevrede engellerle robot navigasyonu hala zorlu bir sorundur.Bu makalede, tekerlekli mobil robotlarla (WMR'ler) navigasyon sorunları gözden geçirilir, WMR'lerin navigasyon mekanizması ayrıntılı olarak analiz edilir, haritalama, lokalizasyon ve yol planlaması gibi alt problemlerin çözüm yöntemleri özetlenir ve mevcut yöntemlerin avantajları ve dezavantajları açıklanır.Özellikle tarım alanında, robotların karmaşık tarım ortamında hassas navigasyonu, çeşitli görevlerin tamamlanmasının ön koşuludur.Bu makale, tarımsal ortamın özel karmaşıklığına yönelik olup, tarımsal mühendislikte WMR'lerin navigasyon sorununa çözümün uygulanmasını öngörmekte, tarımsal ortamlarda hassas navigasyon sorunlarını çözmek için araştırma yönünü ortaya koymaktadır."}
{"_id":"6e8b32fc4f0a723f0629f7524d01a382ef77715a","text":"Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCIs), beyin fonksiyonunun elektroensefalografik aktivitesini veya diğer elektrofizyolojik ölçümlerini kullanarak dış dünyaya komut göndermek için kas dışı bir kanal sağlamayı amaçlamaktadır.BCI sistemlerinin başarılı çalışmasında önemli bir faktör, beyin sinyallerini işlemek için kullanılan yöntemlerdir.Bununla birlikte, BCI literatüründe kullanılan sinyal işleme tekniklerinin kapsamlı bir incelemesi yoktur.Bu çalışma, Ocak 2006'dan önce yayınlanan elektrik sinyal kayıtlarını kullanarak tüm BCI tasarımlarının ilk kapsamlı anketini sunmaktadır.Bu anketten ayrıntılı sonuçlar sunulur ve tartışılır.Aşağıdaki anahtar araştırma soruları ele alınmaktadır: (1) bir BCI'nın anahtar sinyal işleme bileşenleri nelerdir, (2) BCI'larda hangi sinyal işleme algoritmaları kullanılmıştır ve (3) hangi sinyal işleme teknikleri daha fazla ilgi görmüştür?"}
{"_id":"11c88f516e1437e16fc94ff8db0e5f906f9aeb24","text":null}
{"_id":"4e74cadb44acfe373940f0b151c41ef3a02b9b0c","text":"Bu kağıt, substrat entegre dalga kılavuzu (SIW) boşluğuna dayanan yuva kaplinli ve nonacixed çapraz kaplinli yarı eliptik bir filtre önermektedir.SIW boşluğunun üst metal düzlemine kazınan yuvalar elektrik bağlantısı üretmek için kullanılır ve çapraz bağlantı SIW boşluğunun üzerindeki mikro şerit iletim hattı ile gerçekleşir.Bağlama gücü esas olarak yuvanın genişliği ve yüksekliği ile kontrol edilir.Açık uçlu mikro şerit hattının uzunluğu, çapraz bağlantının işaretini kontrol eder.Farklı işaretlere sahip çapraz bağlantı, filtrede, geçiş bandının her iki tarafında bir çift iletim sıfırı (TZ) üretmek için kullanılır.Geçerliliğini kanıtlamak için, geçiş bandının her iki tarafında TZsat bulunan dördüncü derece bir SIW yarı eliptik filtre, iki katmanlı baskılı bir devre kartında üretilir.3.7 GHz'lik bir merkez frekansında ölçülen ekleme kaybı 1.1 dB'dir.Geçiş bandındaki geri dönüş kaybı -18 dB'nin altındadır ve fraksiyonel bant genişliği %16'dır.Ölçülen sonuçlar simüle edilen sonuçlarla iyi bir uyum içindedir."}
{"_id":"d9676c349b51b066dee846db6792064cb1ee2a39","text":"Tek uçlu bir birincil indüktör dönüştürücüsünün (SEPIC) geliştirilmiş bir sürümü sunulmaktadır.Dönüştürücü, geleneksel bir SEPIC dönüştürücüsünden ve ayrıca DC indüktör akımlarının geçiş sırasında serbest dönme modunu korumak için ek bir yüksek frekanslı transformatör ve diyottan oluşur.Voltaj dönüşüm oranı özellikleri ve yarı iletken cihaz voltajı ve akım gerilmeleri karakterize edilir.Bu dönüştürücünün ana avantajları, geleneksel SEPIC dönüştürücüye kıyasla sürekli çıkış akımı, daha küçük çıkış voltajı dalgalanması ve daha düşük yarı iletkenler akım gerilimidir.Konseptin tasarımı ve simülasyonu, 48-V girişli ve 12-V \/ 3.75-A çıkış dönüştürücülü bir deneyle doğrulanır."}
{"_id":"c6af28e992a1389114d4760c65ca258fc9cb74f9","text":"Bu makale, çok katmanlı bir substrat tasarım ortamında bir mikro şerit çizgisi ile bir substrat entegre dalga kılavuzu (SIW) arasında yeni bir geçiş sunar.Düşük kayıplı geniş bant yanıtı elde etmek için, konik veya çok kesitli bir sırtlı SIW ve konik bir mikro şerit çizgisinden oluşan geçiş, eş zamanlı olarak hem empedans eşleşmesi hem de alan eşleşmesi göz önünde bulundurularak modellenir ve tasarlanır.Tasarım prosedürümüzü geliştirmek için enine rezonant yöntemine dayalı kapalı biçimli ifadeler kullanılarak hesaplanan karakteristik empedans ve güdümlü dalga boyu kullanılır.Etkili geniş bant genişliği, simüle edilmiş ve ölçülen sonuçlarla doğrulanan bu çalışmada geliştirilen iki örnekte elde edilir.Bu geçiş, empedans dönüşümünün herhangi bir oranının tahmin edilebileceği çok katmanlı substratta gömülü mikro şerit devreleri olan substrat entegre devreleri tasarlamanın basit bir yolunu sağlar."}
{"_id":"442a209e48c365076825198846cf7ec4761f3463","text":"Düzlemsel devre ve dikdörtgen dalga kılavuzu arasındaki olağan geçişler, 3 boyutlu karmaşık montaj yapılarından yararlanır.Böyle bir entegrasyon maliyetli yüksek hassasiyetli mekanik hizalama gerektirir, Bu kağıtta, bir koplanar dalga kılavuzu (CPW) ve dikdörtgen dalga kılavuzunun aynı alt tabakaya tamamen entegre edildiği ve basit bir geçiş yoluyla birbirine bağlı olduğu yeni bir düzlemsel platform geliştirilmiştir.Standart bir PCB işlemi ile inşa edilebilirler.28 GHz'deki deneylerimiz, 15 dB dönüş kaybında etkili bir bant genişliğinin% 7'si kolayca elde edilebileceğini göstermektedir.CPW-dalga kılavuzu geçişi, dalga kılavuzu bileşenlerinin MMIC gibi aktif bileşenlerle substrat üzerinde tam bir entegrasyonunu sağlar."}
{"_id":"520676110b3f7be99f170fe36d4aec1d9c2040a8","text":"Substrat entegre devreleri (SIC'ler) olarak adlandırılan yeni nesil yüksek frekanslı entegre devreler sunulmaktadır.Bu yeni konsepte dayalı güncel devre tasarımı ve uygulama platformları ayrıntılı olarak gözden geçirilmekte ve tartışılmaktadır.Farklı olasılıklar ve SIC'lerin sayısız avantajları mikrodalga, milimetre-dalga ve optoelektronik uygulamaları için gösterilmiştir.Pratik örnekler, substrat entegre dalga kılavuzu (SIW), substrat entegre levha dalga kılavuzu (SISW) ve substrat entegre radyasyonsuz dielektrik (SINRD) kılavuz devreleri için teorik ve deneysel sonuçlarla gösterilmiştir.Gelecekteki araştırma ve geliştirme eğilimleri, milimetre-dalgası ve optoelektronik entegre devrelerin düşük maliyetli yenilikçi tasarımına atıfla da tartışılmaktadır."}
{"_id":"9cc76f358a36c50dafc629d4735fcdd09f09f876","text":null}
{"_id":"572c58aee06d3001f1e49bbe6b39df18757fb3c5","text":null}
{"_id":"0a866d10c90e931d8b60a84f9f029c0cc79276fa","text":"123 fazlı tam entegre bir basamaklı anahtarlamalı dcdc dönüştürücü halkası, giyilebilir cihazların mikroişlemcisi için hızlı dinamik voltaj ölçeklendirmesi elde edebilecek şekilde tasarlanmıştır.Simetrik çok fazlı dönüştürücü halka, karedeki yükünü çevreler ve çip kenarlarının herhangi bir noktasında kolayca erişilebilen on-chip güç şebekesine güç sağlar.inline-formula> tex-math notation=\"LaTeX\">$V_mathrm DD$ \/tex-math>\/inline-formula> kontrollü osilatörün frekansı, inline-formula> tex-math notation=\"LaTeX\">$V_mathrm DD$Dönüştürücü halkası düşük leakage 65-nm CMOS işleminde üretilmiştir.Bu dönüştürücü, 3 ns'lik bir yanıt süresi, 2.5 V \/ inline-formula> referans izleme hızı elde eder tex-math notasyonu=\"LaTeX\">$mu texts$ \/tex-math>\/inline-formula> ve minimum 2.2 mV çıkış dalgalanması.Zirve verimliliği, 66,6 mW\/mmsup>2\/sup> güç yoğunluğunda %80'dir ve maksimum güç yoğunluğu 180 mW\/mmsup>2\/sup>'dir."}
{"_id":"abf97fc7d0228d2c58321a10cca2df9dfcda571d","text":"Güç yarı iletkenlerinin hızlı ilerlemesiyle birlikte, voltaj çarpanları yeni darbeli güç jeneratörleri serisini tanıttı.Bu makalede, geleneksel voltaj çarpanına dayalı ve güç elektroniği kullanılarak yüksek voltaj darbeli güç uygulamasında yeni bir topoloji önerilir.Bu topoloji, anahtarlı kapasitör hücrelerinin seri bağlantısını kullanarak hızlı yükselme süresi ve ayarlanabilir frekans, darbe genişliği ve voltaj seviyeleri ile nispeten düşük bir giriş voltajından yüksek çıkış voltajı üretebilen modüler bir devredir.Önerilen topolojinin avantajlarını göstermek için karşılaştırmalı bir analiz gerçekleştirilir.Analizleri doğrulamak için deneysel ve simülasyon sonuçları sunulur."}
{"_id":"7c62116714a9b8a9222083b0f688ec7d423e81ac","text":"CONTEXT Osteoporozun bir anabolik ajan olan teriparatid ile tedavisi [insan PTH 1-34 (TPTD)], olay kırıklarının azaltılmasında etkilidir, ancak günlük sc enjeksiyonlarına karşı hasta direnci kullanımını sınırlandırmıştır.TPTD'nin hızlı, nabız iletimini sağlayan yeni bir transdermal yama, arzu edilen bir alternatif sağlayabilir.OBEKTİF Çalışmanın amacı, osteoporozlu postmenopozal kadınlarda plasebo yaması ve sc TPTD 20 mikrog enjeksiyonuna kıyasla yeni bir transdermal TPTD yamasının güvenliğini ve etkinliğini belirlemekti.TASARIM Çalışmamız 6 aylık, randomize, plasebo kontrollü, pozitif kontrol, çoklu doz günlük yönetiminden oluşuyordu.HASTALAR Osteoporozlu 165 postmenopozal kadın (ortalama yaş, 64 yr) kaydettik.INTERVENTIONS 20, 30 veya 40 mikrog doz veya plasebo yaması olan bir TPTD yaması, 30 dakika aşınma süresi için günlük olarak kendi kendine uygulandı veya günde 20 mikrog TPTD enjekte edildi.OUTCOMES Birincil etkinlik ölçüsü, 6 aylık baz çizgisinden bel omurgası kemik mineral yoğunluğunda (BMD) ortalama yüzde değişimiydi.Transdermal yama tarafından verilen SONUÇLAR TPTD, 6 ayda doza bağlı olarak bel omurgası BMD'sini plasebo yamaya karşı önemli ölçüde artırdı (P  0.001).TPTD 40 mikrog yaması, hem plasebo yaması hem de TPTD enjeksiyonuna kıyasla toplam kalça BMD'sini arttırdı (P  0.05).Kemik ciro belirteçleri (prokollajen tip I N-terminal propeptid ve C-terminal çapraz bağlı telopeptit tip I kollajen) tüm tedavi gruplarında doza bağlı bir şekilde taban çizgisinden artmış ve hepsi plasebo bandından (P  0.001) önemli ölçüde farklıydı.Tüm tedaviler iyi tolere edildi ve uzun süreli hiperkalsemi gözlenmedi.Osteoporozlu postmenopozal kadınlarda 6 ay boyunca TPTD'nin transdermal yama teslimi, bel omurgasının ve toplam kalça BMD'sinin artmasında güvenli ve etkilidir."}
{"_id":"c49044d31d82070a23d0ae223b7e95d12bc155ec","text":null}
{"_id":"4d081514541737c24ae699814494b0c3a5585b31","text":"60 mil FR4 üzerine inşa edilen standart Quasi Yagi-Uda anteni için tasarım denklemleri sabit kablosuz telekomünikasyon sistemleri, Wi-Fi, WiMAX ve LTE üzerinde kullanılmak üzere sunulmaktadır.Bu çalışmada, tasarım denklemleri, nispi bant genişliğinin% 39'dan daha iyi olduğu, çapraz polarizasyonun her açı ve frekans için -15dB'den düşük olduğu, çapraz polarizasyonun ana lobda -25dB'den düşük ve tüm bant genişliğinde 12dB'den daha iyi bir ön-arka oran olduğu bant için sistematik olarak önerilmektedir.1.5GHz, 2GHz ve 3 GHz'de önerilen denklemlerle tasarlanan, inşa edilen ve ölçülen üç anten, simülasyon sonuçlarıyla iyi bir anlaşma gösteriyor."}
{"_id":"23cc8e75e04514cfec26eecc9e1bc14d05ac5ed5","text":"Matris ve tensör faktörizasyonu veya derin sinir yöntemleri gibi verilerin gizli temsillerini kullanan yöntemler, bilgi tabanı popülasyonu ve tavsiye sistemleri gibi uygulamalar için giderek daha popüler hale gelmektedir.Bu yaklaşımların çok sağlam ve ölçeklenebilir olduğu, ancak daha sembolik yaklaşımların aksine yorumlanabilirlikten yoksun olduğu gösterilmiştir.Bu, bu tür modellerin hata ayıklamasını zorlaştırır ve kullanıcıların bu tür sistemlerin tahminlerine güvenmemesine neden olabilir.Bu sorunun üstesinden gelmek için, tahmin edilebilir latent değişken modelinden yorumlanabilir bir proxy modeli çıkarmayı teklif ediyoruz.Tanımlayıcı bir model öğrenmek için gerekli gözlemleri elde etmek için öngörücü modelimizi sorguladığımız sözde pedagojik bir yöntem kullanıyoruz.İki (muhtemelen daha fazla) tanımlayıcı model ailesini, basit mantık kurallarını ve Bayesian ağlarını tanımlıyoruz ve bu ailelerin üyelerinin matris faktörizasyon modellerinin tanımlayıcı temsillerini nasıl sağladığını gösteriyoruz.Metinden bilgi çıkarma üzerine yapılan ön deneyler, Bayesian ağlarının bir matris faktörizasyon modeline mantık kurallarından daha sadık olmasına rağmen, ikincisi muhtemelen yorumlama ve hata ayıklama için daha yararlı olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"02880c9ac973046bf8d2fc802fb7ee4fc60c193b","text":"Görüş soru cevap doğal dil işleme için zorlu bir görevdir.Bu makalede, bir fikir soru cevaplama sistemi için gerekli bir bileşeni tartışıyoruz: görüşleri gerçeklerden, hem belge hem de cümle düzeyinde ayırmak.Düzenli haber hikayelerinden editoryaller gibi görüşlerin ön koşulu olan belgeler arasında ayrım yapmak için bir Bayesian sınıflandırıcısı sunuyoruz ve cümle düzeyinde görüşleri tespit etmenin önemli ölçüde daha zor görevi için denetimsiz, istatistiksel üç teknik anlatıyoruz.Ayrıca, görüş cümlelerinin olumlu veya olumsuz olarak sınıflandırılması için, görüşte ifade edilen ana perspektif açısından ilk bir model sunuyoruz.Geniş bir haber öyküsü koleksiyonundan ve 400 cümlelik bir insan değerlendirmesinden elde edilen sonuçlar, belge sınıflandırmasında çok yüksek performansa (97% hassasiyet ve geri çağırmaya kadar) ulaştığımızı ve görüşleri tespit etmede ve cümle düzeyinde pozitif, negatif veya nötr olarak sınıflandırmada saygın performansa (91% doğruluk oranına kadar) ulaştığımızı göstermektedir."}
{"_id":"2c64934a9475208f8f3e5a0921f30d78fb0c9f68","text":null}
{"_id":"6bb2326c8981a07498555df64416d764f03a30c0","text":"Çok derin evrişim ağları, son yıllarda görüntü tanıma performansındaki en büyük gelişmelerin merkezinde yer almıştır.Bir örnek, nispeten düşük hesaplama maliyetinde çok iyi performans elde ettiği gösterilen Inception mimarisidir.Son zamanlarda, daha geleneksel bir mimari ile birlikte artık bağlantıların tanıtılması, 2015 ILSVRC meydan okumasında son teknoloji performansını sağlamıştır; performansı, en son nesil Inception-v3 ağına benzerdi.Bu, Inception mimarisinin artık bağlantılarla birleştirilmesinde herhangi bir fayda olup olmadığı sorusunu gündeme getirmektedir.Burada, artık bağlantılarla eğitimin, Inception ağlarının eğitimini önemli ölçüde hızlandırdığına dair açık ampirik kanıtlar sunuyoruz.Kalıntı İnception ağlarının, benzer şekilde pahalı Inception ağlarını ince bir marjla artık bağlantılar olmadan geride bıraktığına dair bazı kanıtlar da vardır.Ayrıca, hem artık hem de residial Inception ağları için birkaç yeni aerodinamik mimari sunuyoruz.Bu varyasyonlar, ILSVRC 2012 sınıflandırma görevindeki tek çerçeve tanıma performansını önemli ölçüde geliştirir.Ayrıca, uygun aktivasyon ölçeklendirmesinin çok geniş artık İnception ağlarının eğitimini nasıl stabilize ettiğini de gösteriyoruz.Üç artık ve bir Inception-v4 topluluğuyla, ImageNet sınıflandırması (CLS) meydan okumasının test setinde% 3.08 top-5 hatası elde ediyoruz."}
{"_id":"a38168015a783fecc5830260a7eb5b9e3e945ee2","text":"Yüzlerce katmana sahip çok derin konvolüsyonel ağlar, rekabet kriterlerinde hatada önemli azalmalara yol açmıştır.Birçok katmanın eşsiz ekspresyonu test zamanında son derece arzu edilebilir olsa da, çok derin ağların eğitimi kendi zorluklarıyla birlikte gelir.gradyanlar kaybolabilir, ileri akış genellikle azalır ve eğitim süresi acı verici derecede yavaş olabilir.Bu sorunları gidermek için, görünüşte çelişkili olan kurulumun kısa ağları eğitmesini ve test zamanında derin ağları kullanmasını sağlayan bir eğitim prosedürü olan stokastik derinlik önermektedir.Çok derin ağlarla başlıyoruz, ancak eğitim sırasında, her bir mini pil için, rastgele bir katman alt kümesini bırakın ve kimlik fonksiyonuyla onları baypas edin.Bu basit yaklaşım, artık ağların son başarısını tamamlar.Eğitim süresini önemli ölçüde azaltır ve değerlendirme için kullandığımız hemen hemen tüm veri kümelerinde test hatasını önemli ölçüde iyileştirir.Stokastik derinlikle, artık ağların derinliğini 1200 katmandan bile daha fazla artırabilir ve test hatasında anlamlı iyileştirmeler elde edebiliriz (CIFAR-10'da% 4.91)."}
{"_id":"22913f85923ddbb2607aec150fc74d3e24a63c3d","text":"BT Yönetişimi, organizasyonun her bileşenini destekleyen bilgi sistemlerinin ve teknolojilerinin etkisi nedeniyle korporatif yönetimde önemli bir bileşen haline gelir.Devlet kuruluşlarına uygulanan BT yönetimi olumlu faydalar sağlayabilir ve kamu hizmetlerinin kalitesini artırmak için iş hedeflerinin elde edilmesini destekleyebilir.İyi bir BT Yönetişimi uygulaması, kurumsal bağlama uygun olarak uygulamak için kullanılır.Kullanılan yöntem, ITBSC ile birleştirilen COBIT 5'tir, daha sonra kurumsal hedefler ile haritalanır.Kupang Belediyesi'ndeki paydaşlara yapılandırılmış görüşme yöntemlerini kullanarak veri toplama süreci.Bu araştırma, Kupang Belediyesi'nin kapasite düzeyinin 0 (eksiksiz süreç) 3 hedef kapasite seviyesinde olduğunu, bu da Kupang Belediyesi'nin BT Yönetişiminin, yanıt veren iş sürecine maksimum düzeyde bağlı olmadığını göstermektedir.Bu çalışma aynı zamanda COBIT 5'e dayalı olarak belirlenen kapasite seviyelerinin değerini artırmak için bir iyileştirme önerisi de üretti."}
{"_id":"7928e4eeb14d271fb66a07a1f9ec47893f556bc6","text":"Bu makale, sızıntılı dalga antenleri (LWA'lar) için temel bir inceleme ve son gelişmelerin bir özetini vermektedir.Bir LWA, yapının uzunluğu boyunca dalga yayılımını destekleyen, dalganın yapı boyunca sürekli olarak yaydığı veya \"çıkardığı\" bir yol gösterici yapı kullanır.Bu antenler üniform, quasi-uniform veya periyodik olabilir.Temel fizik ve çalışma prensiplerini inceledikten sonra, bu tür yapılar için son zamanlardaki bazı gelişmelerin bir özeti verilir.Son gelişmeler arasında uçtan uca taranabilen yapılar, geniş kenardan taranabilen yapılar, yüzeylere uygun yapılar ve güç geri dönüşümünü içeren veya aktif elemanlar içeren yapılar yer almaktadır.Bu yeni yapıların bazıları metamalzeme alanındaki son gelişmelerden esinlenmiştir."}
{"_id":"7cc67cbb00d3f854a4d5b1310889076f3d587464","text":null}
{"_id":"591705aa6ced4716075a64697786bb489447ece0","text":"Bu mektup, aktif çıkarım ve öngörüsel kodlamaya dayanan beyincikteki Pavlovian koşullanmanın hesaplamalı bir hesabını sunar.Gözbağı koşullandırmasını kanonik bir paradigma olarak kullanarak, kendiliğinden yanıp sönen, ürkünç yanıtları ve (geciken veya iz bırakan) koşullandırmayı hesaplayabilen minimal bir üretken model formüle ediyoruz.Daha sonra, ampirik olarak gözlemlenen davranış türlerini çoğaltmak için koşulsuz ve koşullu uyaranlara simüle edilmiş yanıtlar kullanarak modelin yüz geçerliliğini belirleriz.Şemanın anatomik geçerliliği daha sonra, tahmin edici kodlama şemasındaki değişkenleri, beyincik (gözbağı koşullandırması) sisteminin (ekstrinsik ve içsel) bağlantısına uyacak şekilde çekirdek ve nöronal popülasyonlarla ilişkilendirerek ele alınmaktadır.Son olarak, gecikme koşullandırması, iz koşullandırması ve yok oluşun seçici başarısızlıklarını (simüle edilmiş ve geri dönüşümlü) odak lezyonları kullanarak yeniden üreterek öngörücü geçerlilik oluşturmaya çalışıyoruz.Oldukça mecazi olmasına rağmen, takip eden şema, serebellar devresinin dikkate değer anatomik ve nörofizyolojik yönlerini ve deneysel olarak kurulmuş lezyon-eksik haritalamaların özgüllüğünü açıklayabilir.Hesaplamalı bir bakış açısıyla, bu çalışma, algıdaki öngörüsel kodlamanın altını çizen tam olarak aynı ilkeleri kullanarak, koşullandırmanın veya öğrenmenin varyasyonel serbest enerjiyi (veya Bayesian model kanıtlarını maksimize etmek) en aza indirgemek açısından nasıl formüle edilebileceğini göstermektedir."}
{"_id":"175de84e1c7ce58cd969372a54461d7499086d46","text":"Ünlü eşler arası, merkezi olmayan elektronik para birimi sistemi olan Bitcoin, kullanıcıların fon taşımak için keyfi sayıda takma ad (veya adres) oluşturarak takma adlardan yararlanmalarını sağlar.Bununla birlikte, \"blockchain\" olarak adlandırılan tüm işlemlerin tam geçmişi halka açıktır ve her düğümde çoğaltılır.İçerdiği verilerin manuel olarak analiz edilmesi zordur, ancak yüksek sayıda ilgili bilgi verebilir.Bu makalede, blok zincirini ayrıştıran, aynı kullanıcı veya kullanıcı grubuna ait olması muhtemel adresleri kümeleyen, bu kullanıcıları sınıflandıran ve etiketleyen ve son olarak Bitcoin ağından çıkarılan karmaşık bilgileri görselleştiren modüler bir çerçeve olan BitIodine'i sunuyoruz.Bitiyodin, kullanıcıları kimlikleri ve eylemleri hakkındaki bilgilerle otomatik olarak yarı otomatik olarak etiketler ve bunlar açık olarak kullanılabilir bilgi kaynaklarından otomatik olarak kazınır.Bitiyodin ayrıca adresler veya kullanıcılar arasındaki yolları ve ters yolları bularak manuel soruşturmayı da desteklemektedir.BitIodine'i birkaç gerçek dünya kullanım vakasında test ettik, şifreli İpek Yolu soğuk cüzdanına ait olması muhtemel bir adresi belirledik veya CryptoLocker fidye yazılımını araştırdık ve ödenen fidyelerin sayısını ve kurbanlar hakkında bilgileri doğru bir şekilde ölçtük.Bitiyodin prototipini Bitcoin adli analiz araçları oluşturmak için bir kütüphane olarak yayınlıyoruz."}
{"_id":"5ae4e852d333564923e1b6caf6b009729df6ca6a","text":"Bitcoin, popüler bir dijital ödeme sistemi olarak hızla ortaya çıkıyor.Bununla birlikte, takma isimlere güvenmesine rağmen, Bitcoin, gerçekleşen tüm işlemlerin sistemde halka açık olarak duyurulması nedeniyle bir dizi gizlilik endişesini gündeme getirmektedir.Bu makalede, bir üniversite ortamında bireylerin günlük işlemlerini desteklemek için birincil para birimi olarak kullanıldığında Bitcoin'deki gizlilik hükümlerini araştırıyoruz.Daha spesifik olarak, Bitcoin tarafından sağlanan gizliliği (i) gerçek Bitcoin sistemini analiz ederek ve (ii) bir üniversite içinde Bitcoin kullanımını sadakatle taklit eden bir simülatör aracılığıyla değerlendiriyoruz.Bu ayarda, sonuçlarımız, kullanıcıların neredeyse% 40'ının profillerinin, büyük ölçüde, kullanıcılar Bitcoin tarafından önerilen gizlilik önlemlerini aldıklarında bile kurtarılabileceğini göstermektedir.Bilgimizin en iyisine göre, bu, Bitcoin'in gizlilik etkilerini kapsamlı bir şekilde analiz eden ve değerlendiren ilk çalışmadır."}
{"_id":"af3c5d46ea4f54a323017c7c430e4d0cc45e4abc","text":"Merkezi olmayan dijital para birimi Bitcoin, merkezi bankacılık sistemine anonim bir alternatif sunar ve gerçekten de yaygın ve artan bir şekilde benimsenmesinden hoşlanır.Bununla birlikte, son çalışmalar, kullanıcıların nasıl yeniden tanımlanabileceğini ve ödemelerinin Bitcoin'in en merkezi unsuru olan blok zincirine, tüm işlemlerin halka açık bir defterine bağlı olduğunu göstermektedir.Bu nedenle, birçok kişi Bitcoin'in finansal gizlilik konusundaki merkezi vaadinin bozuk olduğunu düşünüyor.Bu makalede, kullanıcıların Bitcoin ve ilgili kripto para birimlerinde finansal gizliliklerini yeniden kurmalarına izin veren verimli bir merkezi olmayan karıştırma hizmeti olan CoinParty'yi sunuyoruz.CoinParty, eşik imzalı şifre çözme mixnetlerinin yeni bir kombinasyonu aracılığıyla, daha önce önerilen merkezi ve merkezi olmayan karıştırma hizmetlerinin avantajlarını tek bir sistemde birleştirerek karıştırma hizmetlerinin tasarım alanında benzersiz bir yer tutar.CoinParty'nin prototip uygulaması, çok sayıda kullanıcıya ölçeklendirir ve gerçek Bitcoin blok zincirindeki işlemleri analiz ederek ölçtüğümüz gibi, ilgili işlerden daha büyük boyutlardaki siparişlerle anonimlik setlerine ulaşır.CoinParty, herhangi bir üçüncü taraftan bağımsız olarak herhangi bir bireysel kullanıcı grubu tarafından kolayca dağıtılabilir veya gizlilik farkında kuruluşlar tarafından bir topluluk hizmeti olarak ticari veya gönüllü bir hizmet olarak sağlanabilir."}
{"_id":"7d986dac610e20441adb9161e5466c88932626e9","text":"Bilgi edinmeye yönelik dil modelleme yaklaşımları çekici ve umut vericidir, çünkü geri alma sorununu konuşma tanıma gibi diğer uygulama alanlarında kapsamlı olarak incelenen dil modeli tahminiyle ilişkilendirirler.Bu yaklaşımların temel fikri, her belge için bir dil modeli tahmin etmek ve daha sonra tahmini dil modeline göre sorgu olasılığı ile belgeleri sıralamaktır.Dil modeli tahminindeki merkezi bir sorun, veri seyrekliğini telafi etmek için maksimum olasılık tahmincisini ayarlama sorunudur.Bu makalede, dil modeli pürüzsüzleştirme sorununu ve geri alma performansı üzerindeki etkisini inceliyoruz.Smoothing parametrelerine geri alma performansının duyarlılığını inceliyoruz ve farklı test koleksiyonlarında birkaç popüler smoothing yöntemini karşılaştırıyoruz.Deneysel sonuçlar, yalnızca geri alma performansının genellikle pürüzsüzleştirme parametrelerine karşı hassas olmadığını, aynı zamanda duyarlılık deseninin sorgu türünden etkilendiğini, performansın anahtar kelime sorgularından ziyade fiil sorguları için pürüzsüzleştirmeye daha duyarlı olduğunu göstermektedir.Verbose sorguları da genellikle optimum performans elde etmek için daha agresif pürüzsüzleştirme gerektirir.Bu, düzleştirmenin tahmin edilen belge dili modelini daha doğru hale getirmek ve sorgudaki bilgilendirici olmayan kelimeleri \"açıklamak\" için iki farklı rol oynadığını göstermektedir.Düzleştirmenin bu iki farklı rolünü ayırmak için, daha iyi hassasiyet desenleri veren ve pürüzsüzleştirme parametrelerinin otomatik olarak ayarlanmasını kolaylaştıran iki aşamalı bir düzleştirme stratejisi önermekteyiz.Ayrıca, yumuşatma parametrelerini otomatik olarak tahmin etmek için yöntemler önermekteyiz.Beş farklı veri tabanı ve dört tür sorgu üzerinde yapılan değerlendirme, önerilen parametre tahmin yöntemleriyle iki aşamalı yumuşatma yönteminin, tek bir yumuşatma yöntemi ve test verileri üzerinde ayrıntılı parametre araması kullanılarak elde edilen en iyi sonuçlara yakın - veya daha iyi - geri alma performansı sağladığını göstermektedir."}
{"_id":"0961683c0bdc4556ea673d9dfcc04aacc3a12859","text":"Geniş bantlı EMC çift sırtlı kılavuz boynuzu (DRGH) antenleri için yeni bir tasarım sunuldu.Geleneksel 1-18 GHz çift sırtlı kılavuz boynuzu titizlikle araştırılmıştır.Daha sonra antenin yapısında bazı değişiklikler yapılmıştır.Özellikle antenin daha iyi EM özelliklerine eşlik eden daha yüksek frekanslarda radyasyon patern eksikliklerinin ortadan kaldırılması, bu modifikasyonların ana amaçları olmuştur.Ana modifikasyonlar sırtlar, H-düzlem fişekleri ve E-düzlem fişeklerinin profiline empoze edilir.Ortaya çıkan anten sadece çok daha iyi bir performansa sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda geleneksel olanla karşılaştırıldığında daha küçük fiziksel boyutlara ve daha az ağırlığa sahiptir."}
{"_id":"25782ed91d7c564628366a2e1edaaa02f9eed7c8","text":"Bu makalede koaksiyel giriş ve bir sırt kısaltma plakası içeren bir besleme bölümüne sahip 1-18 GHz çift sırtlı kılavuz boynuz anteninin (DRGH) bazı özellikleri titizlikle araştırılmaktadır.Bu antenin en çok istenen elektromanyetik özellikleri, farklı parametreler için ampirik olarak boyutlar bularak elde edilir, ancak çoğunun açık literatürdeki etkisi için bir açıklama yoktur.Farklı parametrelerin etkileri hakkında net bir fikir sahibi olmak için, HFSS ile 1-18 GHz DRGH simüle edilmiştir.Sonuçlardan, sırtlar arasındaki başlangıç mesafesi, sondanın merkezi ile boşluk arasındaki mesafe ve sokulan sondanın yarıçapı gibi besleme noktasına yakın parametrelerin VSWR'nin kontrol edilmesinde ve kazanılmasında ve yüksek frekanslar için radyasyon deseninin şekillendirilmesinde önemli bir rol oynadığı anlaşılmaktadır."}
{"_id":"79a2e622245bb4910beb0adbce76f0a737f42035","text":"İş Süreçleri Yönetimi (BPM), yakın tarihli bir Gartner çalışması ile bir numaralı iş önceliği olarak belirlenmiştir (Gartner, 2005).Bununla birlikte, BPM'nin kökenleri İş Süreci Yeniden Mühendisliği, Süreç İnovasyonu, Süreç Modellemesi ve İş Akışı Yönetimi'nde olduğu için çok sayıda fasementi vardır.Organizasyonlar, artan bir süreç yönelimi gereksinimini giderek daha fazla tanır ve BPM girişimlerini kapsamına almaya ve değerlendirmeye yardımcı olan uygun kapsamlı çerçeveler gerektirir.Bu araştırma projesi, BPM yeteneklerinin değerlendirilmesini kolaylaştıran bütünsel ve yaygın olarak kabul edilen bir BPM olgunluk modelinin geliştirilmesini amaçlamaktadır.Bu makale, bir dizi Delphi çalışmasını kullanarak gerçek model geliştirmeye odaklanarak mevcut model hakkında genel bir bakış sunar.Geliştirme süreci, modeldeki altı temel faktörü daha da tanımlamaya ve genişletmeye odaklanan ayrı çalışmaları içerir, yani.stratejik hizalama, yönetim, yöntem, Bilgi Teknolojisi, insanlar ve kültür."}
{"_id":"8687ee7335f6d9813ba9e4576ce25b56e57b16d1","text":"Örnek çalışma, yazılım mühendisliği araştırmaları için uygun bir araştırma metodolojisidir, çünkü çağdaş fenomenleri doğal bağlamında inceler.Bununla birlikte, bir vaka çalışmasını neyin oluşturduğunun anlaşılması ve dolayısıyla ortaya çıkan çalışmaların kalitesi değişir.Bu makale, vaka çalışmaları yürüten araştırmacılar ve bu tür çalışmaların raporlarını inceleyen okuyucular için vaka çalışması metodolojisine ve kılavuzlarına bir giriş sağlamayı amaçlamaktadır.İçerik, yazarların vaka çalışmaları yürütme ve okuma konusundaki kendi deneyimlerine dayanmaktadır.Terminoloji ve kılavuzlar, diğer araştırma alanlarında, özellikle sosyal bilimler ve bilgi sistemlerinde farklı metodoloji el kitaplarından derlenir ve yazılım mühendisliğindeki ihtiyaçlara uyarlanır.Yazılım mühendisliği vaka çalışmaları için önerilen uygulamaların yanı sıra, vaka çalışması araştırması araştırmacıları ve okuyucuları için ampirik olarak türetilmiş ve değerlendirilmiş kontrol listeleri sunuyoruz."}
{"_id":"56a475b4eff2e5bc52cf140d23e6e845ff29cede","text":"Yazılım geliştirme ve bakım kapasitesini artırdığı gösterilen bir dizi kilit işlem alanında önerilen uygulama setlerini sunmak için geliştirilen yetenek olgunluğu modeli (CMM) tartışılmaktadır.CMM, geliştiricilerin mevcut süreç olgunluğunu belirleyerek ve yazılım kalitelerini ve süreçlerini iyileştirmek için en kritik konuları belirleyerek süreç geliştirme stratejilerini seçmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır.CMM'nin ilk sürümü olan 1.0 sürümü 1991 ve 1992 yıllarında yazılım topluluğu tarafından gözden geçirildi ve kullanıldı.Nisan 1992'de düzenlenen CMM 1.0 konulu bir atölyeye yaklaşık 200 yazılım uzmanı katıldı.CMM'nin güncel sürümü, o atölyeden gelen geri bildirimin ve yazılım topluluğundan gelen sürekli geri bildirimin bir sonucudur.Sürüm 1.1'i tanımlayan teknik rapor özetlenmiştir.ETX>"}
{"_id":"de047381b2dbeaf668edb6843054dadd4dedd10c","text":"Anlatıcı yapı, her yerde bulunan ve ilgi çekici bir olgudur.Yapı sayesinde, bir hikayedeki Kötülük veya İntikam'ın varlığını, o kelime metinde gerçekten mevcut olmasa bile, fark ediyoruz.Anlatımsal yapı, yeni yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini dövmek için bir örneğe sahiptir ve soyutlama ve kavramsal öğrenmenin yanı sıra kültüre ve biliş üzerindeki etkisine bir penceredir.Anlatı yapısı anlayışımızı, kültürel olarak ilgili olay örgülerini halk öykülerinden çıkarabilen yeni bir makine öğrenme algoritması olan Analog Story Mersing'i (ASM) tanımlayarak ilerletiyorum.ASM'nin Vladimir Propp'un halk komplolarının yapısı hakkındaki etkili teorisinin önemli bir bölümünü öğrenebileceğini gösteriyorum.Meydan okuma, tanımları tek bir semantik düzeyde, yani halk masallarında anlatıldığı gibi bir olay zaman çizelgesinde ele almak ve bir sonraki üst seviyeye soyutlamaktı: Villainy, StuggleVictory ve Reward gibi yapılar.ASM, düzenli gramer öğrenmek için bir teknik olan Bayesian Model Birleştirme'ye dayanmaktadır.ASM'nin büyük arama alanına rağmen, dikkatli bir şekilde ayarlanmış bir önceki algoritmanın bir araya gelmesine izin verdiğini ve ayrıca Propp'un kategorilerini 0.511 ila 0.714 şans ayarlı Rand endeksi ile yeniden ürettiğini gösteriyorum.Üç önemli kategori, 0,8'in üzerindeki F-ölçümleri ile tanımlanır.Veriler, Propp'un orijinal masallarının bir alt kümesi olan 18.862 kelimeden oluşan 15 Rus halk talihidir.Bu alt küme, bu çalışma için geliştirdiğim genel bir metin açıklama aracı olan Story Workbench'i kullanan 12 annotatör tarafından anlamın 18 yönü için not edilmiştir.Her bir yönü, 0,7 ila 0,8 civarında kümelenen ara-annotatör F-ölçümlerinde iki kez anons edildi ve kararlaştırıldı.Bugüne kadar toplanan en büyük, en derin açıklamalı anlatı kolordusudur.Eserin halk masallarının çok ötesinde bir önemi vardır.İlk olarak, bilgi edinme, ikna etme ve müzakere, doğal dil anlayışı ve nesil ve hesaplama yaratıcılığı dahil olmak üzere birçok alanda önemli uygulamalara doğru yol göstermektedir.İkincisi, doğal dil semantiğinden soyutlama, birçok bilişsel görevin altında yatan bir beceridir ve bu nedenle bu çalışma bu süreçler hakkında fikir verir.Son olarak, eser, hikâyelerde ele geçirildiği gibi biliş ve kültürel farklılıkların anlaşılması üzerindeki kültürel etkilerin hesaplamalı bir anlayışının kapısını açar.Dissertation Supervisor: Patrick H. Winston Profesör, Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Tez Komitesi: Whitman A. Richards Profesör, Beyin ve Bilişsel Bilimler Peter Szolovits Profesör, Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri & Harvard-MIT Sağlık Bilimleri ve Teknolojisi Bölümü Joshua B. Tenenbaum Profesör, Beyin ve Bilişsel Bilimler"}
{"_id":"cfdc7b01a7de752bce229008bfb87700b262ddea","text":null}
{"_id":"17230f5b3956188055a48c5f4f61d131cce0662f","text":"Bu makale, çok cümleli cebirsel kelime problemlerini çözme problemini, denklem ağaçları üretmek ve puanlamak olarak resmileştirir.Denklem ağaçları oluşturmak için tamsayı doğrusal programlamayı kullanıyoruz ve yerel ve küresel ayrımcı modelleri öğrenerek olasılıklarını puanlıyoruz.Bu modeller, problem metnine en uygun denklemi seçmek için, herhangi bir manuel açıklama olmadan, küçük bir kelime problemi seti ve cevapları üzerinde eğitilir.Genel sistemi Alges olarak adlandırıyoruz.Alges'i önceki çalışmalarla karşılaştırıyoruz ve aritmetik işlemlerin tam gamını kapsadığını gösteriyoruz, oysa Hosseini ve ark.(2014) sadece toplama ve çıkarma işlemini ele alır.Buna ek olarak, Alges Kushman et al'ın kırılganlığının üstesinden gelir.(2014) tek denklemli problemlere yaklaşım, hatada %15 ila %50 azalma sağlar."}
{"_id":"8d0921b2ce0d30bffd8830b1915533c02b96958d","text":"Bu makale, mikro şebekelerde kullanılan güç elektrik dönüştürücüleri sanatının bir incelemesini sunmaktadır.Kağıt öncelikle ızgara bağlı dönüştürücülere odaklanır.Bu özel dönüştürücüler için farklı topolojiler ve kontrol ve modülasyon stratejileri eleştirel olarak gözden geçirilir.Dahası, bu dönüştürücülerle ilgili gelecekteki zorluklar, potansiyel çözümleriyle birlikte tanımlanmaktadır."}
{"_id":"4d6e39e24d0a8d7327ba94c5463ea465faf5b65d","text":"İşlevsel veri analizi ve uzunlamasına veri analizinin bakış açıları ve yöntemleri karşılaştırılır ve karşılaştırılır.Konular, düzleştirme için kernel yöntemleri ve rastgele efekt modelleri, temel fonksiyon yöntemleri ve kovaryatların eğri şekillerle olan ilişkisinin incelenmesini içerir.Metodolojinin ilerleyebileceği bazı yönler tanımlanmıştır."}
{"_id":"bef980f5daf912fd69a9785739813dcdca06371f","text":null}
{"_id":"b43be5de19e5cab8d1b476c42899f92e75660510","text":"Doğru ve zamanında yüzey yağış ölçümleri, su kaynakları yönetimi, tarım, hava tahmini, iklim araştırması ve uydu tabanlı yağış tahminlerinin yer doğrulaması için çok önemlidir.Bununla birlikte, dünyanın kara yüzeyinin çoğunluğu bu tür verilerden yoksundur ve dünyanın birçok yerinde yüzey yağış ölçme ağlarının yoğunluğu bile hızla azalmaktadır.Bu gelişme, ticari hücresel iletişim ağlarında dünya çapında kullanılan muazzam sayıda mikrodalga bağlantısından alınan sinyal seviyesi verileri kullanılarak potansiyel olarak karşı konulabilir.Bu tür bağlantılar boyunca, radyo sinyalleri bir baz istasyonundaki bir verici antenden başka bir baz istasyonundaki alıcı antene yayılır.Yağmur kaynaklı zayıflama ve daha sonra, yol ortalamalı yağış yoğunluğu, sinyalin verici ve alıcı arasındaki zayıflamasından alınabilir.Burada, böyle bir ağın, tüm bir ülke için (Hollanda, 35.500 km(2))) benzeri görülmemiş sayıda bağlantıya (2.400) ve gerçek zamanlı olarak uygulanabilecek bir yağış alma algoritmasına dayanarak, yağmurun uzay-zaman dinamiklerini almak için nasıl kullanılabileceğini gösteriyoruz.Bu, bu tür ağların gerçek zamanlı yağış izleme potansiyelini, özellikle de özel yer tabanlı yağış sensörleri ağlarının genellikle neredeyse hiç bulunmadığı yerlerde göstermektedir."}
{"_id":"328a3e8811a65ef301eda423800fefd9a10fc196","text":"VANET'lerde küme ömrünü uzatmayı amaçlayan bir işaretçi tabanlı kümeleme algoritması sunuyoruz.Kümelerin yeniden düzenlenmesine karar vermek için yeni bir toplu yerel hareketlilik kriteri kullanıyoruz.Şema, iki küme başı kısa bir süre için birbirleriyle karşılaştığında sık sık yeniden örgütlenmeleri tetiklemekten kaçınmak için bir tartışma yöntemi içerir.Simülasyon sonuçları, daha önceki popüler kümeleme algoritmalarına kıyasla küme ömrünün önemli ölçüde iyileştiğini ve düğüm durum \/ rol değişikliklerini azalttığını göstermektedir."}
{"_id":"cd0105649926af00e1f8fe4d32438ea2141628e8","text":"Kötü amaçlı yazılımlar giderek daha gizli hale geliyor, giderek daha fazla kötü amaçlı yazılımlar kendilerini analiz edilmekten korumak için kriptografik algoritmalar (örneğin, C&C iletişiminin paketlenmesi, şifrelenmesi) kullanıyor.Kötü amaçlı yazılım ikilisinin içinde kriptografik algoritmaların ve gerçekten geçici kriptografik sırların kullanılması, etkili kötü amaçlı yazılım analizi ve savunması için önemli bir engel oluşturur.Daha etkili kötü amaçlı yazılım analizi, adli tıp ve ters mühendislik sağlamak için, kriptografik işlemleri ve geçici sırları otomatik olarak tespit edebilen ve kurtarabilen yeni bir ikili analiz çerçevesi olan CipherXRay'i geliştirdik.Kriptografik fonksiyonların çığ etkisine dayanarak, CipherXRay, kriptografik operasyonun sınırını doğru bir şekilde belirleyebilir ve birden fazla iç içe geçmiş kriptografik işlem arasında sadece bir anlık bellekte var olan gerçekten geçici kriptografik sırları kurtarabilir.CipherXRay, tanımlanan blok şifresinin belirli çalışma modlarını (örneğin, ECB, CBC, CFB) daha da tanımlayabilir ve tanımlanan blok şifre işleminin belirli durumlarda şifreleme veya şifre çözme olup olmadığını söyleyebilir.OpenSSL ile ampirik olarak onaylanmış CipherXRay, popüler şifre güvenli KeePassX, kötü amaçlı yazılım Stuxnet, Kraken ve Agobot tarafından kullanılan şifreler ve yerleşik sıkıştırma ve checksum ile bir dizi üçüncü taraf yazılımımız var.CipherXRay, çeşitli kriptografik işlemleri tanımlayabilir ve bellekte bulunan kriptografik sırları yalnızca birkaç mikrosaniye boyunca kurtarabilir.Sonuçlarımız, kriptografik algoritmaların mevcut yazılım uygulamalarının, yürütmelerinin izlenebilmesi durumunda neredeyse hiç gizlilik sağlamadığını göstermektedir."}
{"_id":"1b6c1efb9725a3ba0b88a22bf048b2b207898b44","text":"Hash tabanlı imza şeması XMSS'yi sunuyoruz.Minimum güvenlik gereksinimlerine sahip ilk olası (ileri) güvenli ve pratik imza şemasıdır: bir pseudorandom ve ikinci bir preimage dirençli (hash) işlev ailesi.İmza boyutu, mümkün olan en iyi güvenli hash tabanlı imza şemasına kıyasla% 25'ten daha azdır."}
{"_id":"13880d8bbfed80ab74e0a757292519a71230a93a","text":"Nöral makine çevirisi (NMT) için açık kaynaklı bir araç seti tanımlıyoruz.Araç seti, rekabetçi performans ve makul eğitim gereksinimlerini korurken, NMT araştırmalarını model mimarileri, özellik gösterimleri ve kaynak modaliteleri konusunda destekleme hedefiyle verimliliği, modülerliği ve genişletilebilirliği önceliklendirir.Araç seti modelleme ve çeviri desteğinin yanı sıra altta yatan tekniklerle ilgili ayrıntılı pedagojik dokümantasyondan oluşur."}
{"_id":"1518039b5001f1836565215eb047526b3ac7f462","text":"Sinirsel makine çevirisi (NMT) modelleri tipik olarak sabit bir kelime dağarcığı ile çalışır, ancak çeviri açık bir sözdizimi problemidir.Önceki çalışma, sözlük dışı kelimelerin çevirisini bir sözlüğe geri çekerek ele alır.Bu makalede, NMT modelini, nadir ve bilinmeyen kelimeleri alt kelime birimlerinin dizileri olarak kodlayarak açık sözlü çeviri yeteneğine sahip hale getirerek daha basit ve daha etkili bir yaklaşım sunuyoruz.Bu, çeşitli kelime sınıflarının kelimelerden daha küçük birimler aracılığıyla, örneğin isimler (karakter kopyalama veya transliterasyon yoluyla), bileşikler (bileşimsel çeviri yoluyla) ve konyatlar ve tefekkürler (fonolojik ve morfolojik dönüşümler yoluyla) yoluyla çevrilebileceği sezgisine dayanır.Basit karakter ngram modelleri ve bayt çifti kodlama sıkıştırma algoritmasına dayanan bir segmentasyon da dahil olmak üzere farklı kelime segmentasyon tekniklerinin uygunluğunu tartışıyoruz ve ampirik olarak, alt kelime modellerinin sırasıyla WMT 15 çeviri görevleri için bir geri-kapalı sözlük tabanı üzerinde geliştiğini gösteriyor İngilizce - Almanca ve İngilizce - Rusça sırasıyla 1.1 ve 1.3 BLEU'ya kadar."}
{"_id":"19fbe18e8da489b17ebb283ddc7e72af7c3ffd32","text":"Ortak çevre insan-robot iş birliğinin geleceği için kritik öneme sahip ancak yetersiz görülen dört araştırma sorusunu sunuyoruz ve tartışıyoruz.Tam bir işbirlikçi robot kontrol sistemi için gerekli olan bireysel bileşenleri çevreleyen kısa bir araştırma ile başlıyoruz, sanatın güncel durumunu tartışıyoruz Gösteriden Öğrenme, aktif öğrenme, adaptif planlama sistemleri ve niyet tanıma.Sunulan araştırma sorularının araştırılmasını, inşaat ve pişirme alanlarındaki mevcut çalışma ve temsili kullanım durumlarıyla ilişkilendirerek motive ediyoruz."}
{"_id":"5b3d331fba47697a9d38412f8eea7b2f6bc3a320","text":null}
{"_id":"cedeeccea19b851cdfa3cd8ce753226c2bf55dd8","text":null}
{"_id":"92c4413c2a344f297f2eb6f96800bcc7de01ad37","text":"Dilbilgisi hata düzeltmesi (GEC), yazılı metindeki dilbilgisi hatalarını otomatik olarak düzeltme görevidir.Önceki araştırmalar esas olarak bireysel hata türlerine ve mevcut ticari proofreading araçlarına odaklanmış ve yalnızca sınırlı hata türlerini hedeflemiştir.Öğrenciler tarafından üretilen cümleler farklı türlerde birden fazla hata içerebileceğinden, pratik bir hata düzeltme sistemi tüm hataları tespit edebilir ve düzeltebilir.Bu tezde, İkinci Dil Olarak İngilizce (ESL) öğrenenler için GEC'yi araştırıyoruz.Özellikle, GEC'i yanlıştan doğru İngilizce'ye bir çeviri görevi olarak ele alıyoruz, tüm hata türleri için uçtan uca GEC sistemleri geliştirmek için yeni modeller araştırıyoruz, her hata türü için sistem performansını inceliyoruz ve farklı korporalara model generali-sation'ı inceliyoruz.İlk olarak, İstatistiksel Makine Çevirisi'ni (SMT) GEC'ye uyguluyoruz ve rekabetçi bir tüm hatalar GEC sisteminin temelini oluşturabileceğini kanıtlıyoruz.2014 yılında paylaşılan bir göreve sunulan kazanma sistemimize katkıda bulunan SMT tabanlı bir GEC sistemi uyguluyoruz.Daha sonra, SMT tabanlı bir GEC sistemi tarafından oluşturulan düzeltme adaylarını yeniden sıralamak için bir sıralama modeli sunuyoruz.Bu model yeni dil bilgisini tanıtıyor ve düzeltme kalitesini geliştirdiğini gösteriyoruz.Son olarak, ilk çalışmayı GEC için Sinirsel Makine Çevirisi (NMT) kullanarak sunuyoruz.NMT'nin başarılı bir şekilde GEC'ye uygulanabileceğini ve SMT tabanlı bir GEC sistemi tarafından kaçırılan yeni hataların yakalanmasına yardımcı olabileceğini gösteriyoruz.İngilizce için GEC'ye odaklanırken, bu tezde sunulan yöntemlerimiz herhangi bir dile kolayca uygulanabilir.Her şeyden önce, bana doktoram boyunca sabırla rehberlik eden ve her zaman çok yardımcı, anlayışlı ve destekleyici olan amirim Ted Briscoe'ya büyük bir minnet borcum var.Bir araştırmacı ve eleştirel bir düşünür olarak büyümeme yardımcı olan fırsatlar sunduğu için ona yeterince teşekkür edemem.İncelemecilerimden Paula Buttery ve Stephen Pulman'a tezimi derinlemesine okumaları, değerli yorumları ve keyifli bir viva için son derece minnettarım.Minnettarlığım, çalışmalarımızı ve diğer rastgele şeyleri tartışmaktan her zaman zevk aldığım Doğal Dil ve Bilgi İşleme araştırma grubunun arkadaşlarıma uzanıyor.Stephen Clark ve Ann Copestake'e tez taslağımı cömertçe okudukları için Christopher Bryant'ın yanı sıra çalışmalarım hakkında erken geri bildirimde bulundukları için şükranlarımı sunuyorum.Özellikle Mariano Felice'e sadece harika bir iş arkadaşı değil, aynı zamanda değerli bir arkadaş olduğu için teşekkür etmek istiyorum.Özel bir söz var..."}
{"_id":"5189c574f75610b11b3281ed03e07debb789279d","text":"Vücut kanalı iletişimi (BCC) için ultra düşük güçte bir uyandırma alıcısı 130 nm CMOS işleminde uygulanır.Önerilen uyandırma alıcısı, RF amplifikatörünü düşük güç tüketimi ile değiştirmek için enjeksiyon kilitleme halkası osilatörünü (ILRO) kullanır.ILRO aracılığıyla, frekans modüle edilmiş giriş sinyali, aşağıdaki düşük güç PLL tabanlı FSK demodülatör tarafından doğrudan demodüle edilen tam salıncak dikdörtgen sinyaline yükseltilir.Buna ek olarak, enerji tasarruflu BCC bağlantısı alıcı için hassasiyet ve seçicilik gereksinimlerini azaltır, bu da güç tüketimini önemli ölçüde azaltır.Ayrıca, otomatik frekans kalibratör (AFC), sıcaklık değişimi ve sızıntı akımından kaynaklanan halka osilatörünün serbest çalışma frekansını telafi etmek için benimsenmiştir.AFC, serbest çalışma frekansını periyodik olarak herhangi bir alan tepesi olmadan istenen frekansa ayarlamak için PLL tabanlı demodülatörü yeniden kullanır.Sonuç olarak, önerilen uyandırma alıcısı, 0,7 V kaynağından sadece 37,5 W tüketirken, 200 kbps'lik bir veri hızında -62.7 dBm'lik bir hassasiyet elde eder."}
{"_id":"55b1250d48541ee0a6e7d907df3fcde9c118b1c2","text":"Web'de tartışılan tartışmalı konuların miktarı çarpıcı bir şekilde artmaktadır.Makalelerde, bloglarda ve wikilerde insanlar bakış açılarını argümanlar, yani kanıtlarla desteklenen iddialar şeklinde ifade ederler.Tartışmaların keşfedilmesi, karar vermeyi bilgilendirmek için büyük bir potansiyele sahiptir.Bununla birlikte, argüman keşfi, mevcut Web verilerinin miktarı ve yapılandırılmamış, özgür metin gösterimi ile engellenir.İlki otomatik metin madenciliği yaklaşımları gerektirirken, ikincisi argümanların yapısını çıkarmak için manuel işleme ihtiyacı anlamına gelir.Bu makalede, bir argüman topluluğu, bir argüman tabanı oluşturmak için kitle kaynaklarına dayalı bir yaklaşım önermekteyiz, böylece otomatik metin madenciliği ve manuel işlemenin argüman keşfinde ticareti aracılık ediyoruz.Kalabalık cevaplarının kalitesini maksimize ederken kalabalığın maliyetini en aza indiren uçtan uca bir süreç geliştiriyoruz: (1) argümansal metinleri sıralamak, (2) bu metinlerden argümanları çıkarmak için kullanıcı girdisini proaktif olarak ortaya çıkarmak ve (3) heterojen kalabalık cevaplarını toplamak.Gerçek dünya veri kümeleri ile yaptığımız deneyler, yöntemimizin, bir temel algoritma tarafından tüketilen bütçenin sadece% 50'sini kullanarak, metnin yalnızca% 80'den fazla hassasiyetle işlenirken belgelerdeki hemen hemen tüm argümanları keşfettiğini vurgulamaktadır."}
{"_id":"d6ddbe79fbe374baed1aa7b1b1ed02ff13b9534d","text":"Bu mektupta, dalga kılavuzu geçişine substrat entegre dalga kılavuzuna (SIW) dayanan yeni bir geniş bant milimetre dalga pasif güç birleştirici sunulmaktadır.İki geçiş devresi, dikdörtgen dalga kılavuzunun E düzlemine simetrik olarak sokulur ve güç birleştirme ağı olarak işlev görür.Güç birleştiricisinin geniş bant talebini karşılamak için, antisimetrik konik prob kullanılarak geniş bant ve kompakt SIW-dalga kılavuzu geçiş devresi geliştirilmiştir.Bir Ka-band dört yönlü güç birleştiricisi üretildi ve ölçülen sonuçlar simüle edilenlerle iyi anlaştı.Ölçülen sonuçlar, önerilen birleştiricinin 15 dB'den daha iyi geri dönüş kaybı ve 0.75 ila 1.4 dB'lik bir ekleme kaybı ile 23,5'ten 40 GHz'e% 52'lik bir bant genişliği elde ettiğini göstermektedir.Bu milimetre dalga güç birleştiricisi, basit yapısı ve geniş bant performansı için yüksek güç birleştirme sisteminde kullanılabilir."}
{"_id":"3071658f221769d8980db53ada045cdbb89340af","text":"WarpGAN'ı, giriş yüz fotoğrafı verilen karikatürleri üretebilen tam otomatik bir ağ olarak teklif ediyoruz.Zengin doku stillerini aktarmanın yanı sıra, WarpGAN, kimliği korurken fotoğrafı bir karikatüre bükebilen bir dizi kontrol noktasını otomatik olarak tahmin etmeyi öğrenir.Farklı konuları ayırt etmek için ayrımcıya yardımcı olan kimlik koruyucu bir düşmanca kayıp tanıtıyoruz.Dahası, WarpGAN, üretilen karikatürlerin abartı kapsamını ve görsel stilleri kontrol ederek özelleştirilmesine izin verir.Bir kamusal alan veri kümesi olan WebCaricature üzerinde yapılan deneysel sonuçlar, WarpGAN'ın kimlikleri korurken çeşitli karikatürler üretme yeteneğine sahip olduğunu göstermektedir.Beş karikatür uzmanı, WarpGAN tarafından üretilen karikatürlerin görsel olarak elle çizilmiş olanlara benzediğini ve yalnızca belirgin yüz özelliklerinin abartılı olduğunu öne sürüyor.eşit katkıyı gösterir"}
{"_id":"ee742cdcec6fb80fda256c7202ffc3e7e2b34f4f","text":null}
{"_id":"40b5ebd81c556a3799100689d1e92a5af7f895fb","text":"AIM Erkekten kadına cinsiyet değiştirme ameliyatının fonksiyonel ve kozmetik sonuçlarını değerlendirmek.Mayıs 2001-Nisan 2008 tarihleri arasında 50 adet erkek-kadın cinsiyet değiştirme ameliyatı gerçekleştirdik.Tüm hastalar çapraz giyimli, kadın olarak yaşıyor ve en az 12 ay boyunca östrojen ve progesteron alıyordu, bu da meme gelişimi ve testislerin ve prostatın atrofisi için yeterliydi.Bu hormonal tedavi operasyondan 1 ay önce askıya alındı.SONUÇLAR Ortalama operasyon süresi 190 dakika ve vajinanın ortalama derinliği 10 cm idi.Takipte, en sık görülen komplikasyon (%10) ikinci bir cerrahi müdahale ile düzeltilebilen neovajinanın büzülmesiydi.50 hastadan 45'i (%90) estetik sonuçlardan memnundu; 42 hasta (%84) düzenli cinsel ilişki yaşadığını, 2'si cinsel ilişki sırasında ağrı yaşadığını bildirdi.50 hastadan 35'i (%70) klitoral orgazm elde ettiğini bildirdi.SONUÇ Erkekten kadına cinsiyet değiştirme ameliyatı, ameliyat içi ve sonrası morbiditenin azalmasıyla tatmin edici kozmetik ve fonksiyonel sonuçlar sağlayabilir.Bununla birlikte, cerrahın ve merkezin deneyimi, optimal sonuçlar elde etmek için merkezi kalır."}
{"_id":"e6228e0454a00117965c5ed884173531a9246189","text":"Çok sayıda üniversite öğrencisi kısa bir süre içinde hevesli Facebook kullanıcıları haline geldi.Bu makalede, bu öğrencilerin Facebook'u çevrimdışı topluluklarında yeni insanlar bulmak veya başlangıçta çevrimdışı tanıştıkları insanlar hakkında daha fazla bilgi edinmek için kullanıp kullanmadıklarını araştırıyoruz.Verilerimiz, kullanıcıların çevrimdışı tanıştıkları insanlar hakkında daha fazla bilgi edinmek için Facebook'u büyük ölçüde kullandığını ve siteyi yeni bağlantılar başlatmak için kullanma olasılığının daha düşük olduğunu gösteriyor."}
{"_id":"8dc3c0008fb172710642db4fe5fcb2db9b0cd9fe","text":"Sahne metni tanıma için mevcut veri kümelerinin çoğu, yalnızca çok sınırlı bir kelime dağarcığına sahip birkaç bin eğitim örneğinden oluşur, bu da son teknoloji derin öğrenme tabanlı metin tanıma yöntemlerinin gereksinimini karşılayamaz.Bu arada, sentetik veri kümeleri (örneğin, SynthText90k) genellikle milyonlarca örnek içermesine rağmen, doğal sahnelerde küçük hedef veri kümelerinin veri dağılımına tamamen uymazlar.Bu sorunları gidermek için, hedef veri kümesinin dağılımını simüle edebilen SynthText-Transfer adlı bir kelime veri üretme yöntemi önermekteyiz.SynthText-Transfer, hedef veri kümesindeki referans örneğinin dokusunu koruyan arbitray metin içeriğine sahip numuneler oluşturmak için bir stil aktarım yöntemi kullanır.Oluşturulan görüntüler sadece gerçek görüntülerle gözle görülür bir şekilde benzer değildir, aynı zamanda özellikle büyük bir alfabe ile İngilizce ve Çince veri seti için son teknoloji metin tanıma yöntemlerinin doğruluğunu artırabilir (birçok karakterin yalnızca birkaç örnekte göründüğü, dizi modelleri için öğrenmeyi zorlaştıran).Ayrıca, önerilen yöntem hızlı ve esnektir, ortak stil transfer yöntemleri arasında rekabetçi bir hıza sahiptir."}
{"_id":"83e70a4ecf9ada29678feef30a15be935c9e31e3","text":null}
{"_id":"8069614b90ebf48931a4b677a8f77799c94c4edb","text":null}
{"_id":"336605da40485f4c8341f16bd26b9b4849dd0dc1","text":"Bu çalışmada, çevrimiçi tartışmalardaki yorumları ölçekdeki tartışmaları daha iyi anlama hedefine yönelik bir dizi kaba söylem eylemine sınıflandırmak için yeni bir yöntem sunuyoruz.Bu çalışmayı kolaylaştırmak için, genel çevrimiçi tartışmayı kapsayacak ve kalabalık işçiler tarafından kolay bir açıklama yapılmasına izin verecek şekilde tasarlanmış kaba söylem eylemlerinin kategorize edilmesini tasarlıyoruz.100.000'den fazla yorum içeren 9.000'den fazla iş parçacığını, konuşma eylemleriyle ücretli kalabalık kaynak kullanımı yoluyla manuel olarak bildiren ve Reddit sitesinden rastgele örneklenen bir topluluk topluyor ve yayınlıyoruz.Topluluğumuzu kullanarak, söylem eylemlerinin analizinin, Q&A çiftleri ve anlaşmazlık zincirleri gibi söylem dizileri ve farklı topluluklar da dahil olmak üzere farklı tartışma türlerini nasıl karakterize edebileceğini gösteriyoruz.Son olarak, corpus'umuzu kullanarak söylem eylemlerini tahmin etmek için deneyler yapıyoruz, koşullu rastgele alanlar gibi yapılandırılmış tahmin modellerinin %75'lik bir F1 puanı elde edebileceğini tespit ediyoruz.Ayrıca, söylemin genişletilmesinin basit bir soru ve cevaptan daha zengin bir kategori kümesine nasıl etki ettiğini, Q&A çıkarmanın geri çağırma performansını nasıl artırabileceğini de gösteriyoruz."}
{"_id":"209929b05cee369ee000ae4ae4c2ec7d26cff197","text":"Frekans aralığı 6-18 GHz için tasarlanmış çift polarize geniş bant aşamalı dizi anteni, 45deg konik ızgara lobu serbest tarama hacmi ve Saab tarafından geliştirilen BOR-elementleri ile donatılmıştır.Bu dizi elemanının amacı, aktif mikrodalga modüllerine monte edilmesi, sökülmesi ve bağlanması kolay çift polarize genişbant dizi anteni getirmektir.Ayrıştırma, bakım ve yükseltme nedenleri için önemli olabilir.Mekanik tasarım ve elektromanyetik performans, ölçülen karşılıklı bağlantı katsayılarından hesaplanan aktif yansıma katsayısı şeklinde ve bir merkezi ve bir kenar elemanı için ölçülen aktif kazanç elemanı deseni sunulmaktadır.Küçük genişbant dizilerinde şiddetli olabilen dizideki kenar etkileri bu makalede ele alınır."}
{"_id":"5ae0ed96b0ebb7d8a03840aaf64c53b07ff0c1e7","text":"Duygu sınıflandırmasının ana görevi, yayınlanmış duygu verilerinin duygu kutuplarını (pozitif veya negatif) otomatik olarak değerlendirmektir (örn.haberler veya incelemeler).Bazı araştırmalar, denetlenen yöntemlerin bloglar veya incelemeler için iyi performans gösterebileceğini göstermiştir.Bununla birlikte, bir haber raporunun polaritesini yargılamak zordur.Web haber raporları diğer web belgelerinden farklıdır.Haberlerdeki duygu özellikleri, diğer Web belgelerindeki özelliklerden daha azdır.Ayrıca, farklı alanlardaki aynı kelimelerin farklı polaritesi vardır.Bu nedenle, web haberlerinin duyarlılık sınıflandırmasında kullanılan bir alanlararası duyarlılık kelime listesi oluşturmak için bir kendi kendine büyüme algoritması önermekteyiz.Bu makale, Web haberlerini otomatik olarak sınıflandırmak için daha önce tanımlanmamış bazı özellikleri dikkate alır, bu tekniklerin izolasyondaki etkinliğini ve sınıflandırma algoritmalarını kullanarak bir araya getirildiğinde inceler ve ayrıca çapraz alan kelime listesi için kendi kendine büyüme algoritmasını doğrular."}
{"_id":"2bd576ce574df33c834b6032962cd5ae0be5299f","text":null}
{"_id":"fb2508f11a676c48bacad7a827f02db519fd969a","text":"Önceden tanımlanmış homojen gruplara alternatiflerin (gözlemler\/nesneler) atanması, büyük pratik ve araştırma ilgisi sorunudur.Bu tür bir sorun, grupların nominal veya ordinal olup olmadığına bağlı olarak sınıflandırma veya sıralama olarak adlandırılır.Sınıflandırma ve sıralama problemlerini ele almak için metodolojiler, istatistik\/ekonometri, yapay zeka ve operasyon araştırmaları da dahil olmak üzere çeşitli araştırma disiplinlerinden geliştirilmiştir.Bu makalenin amacı, multicriteria karar yardımcısı (MCDA) çerçevesinde yürütülen araştırmaları gözden geçirmektir.İnceleme, MCDA sınıflandırma \/ sıralama modellerinin farklı biçimlerini, model geliştirme sürecinin farklı yönlerini ve MCDA sınıflandırma \/ sıralama tekniklerinin gerçek dünya uygulamalarını ve yazılım uygulamalarını kapsar.2002 Elsevier Science B.V. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"e26cbabe8c60f1c62616917410f47ac2ad7d7609","text":"OBJEKTİF Bu makale, bilişsel bir mimaride sürücü davranışının titiz bir hesaplama modelinin geliştirilmesini araştırıyor - insan sisteminin temel özelliklerini ve sınırlamalarını içeren altta yatan psikolojik teorilere sahip bir hesaplama çerçevesi.BACKGROUND Hesaplamalı modelleme, araştırmacıların sürücü davranışını simüle etmelerine ve bu davranışın parametrelerini ve kısıtlamalarını keşfetmelerine olanak tanıyan karmaşık sürüş görevini incelemek için güçlü bir araç olarak ortaya çıkmıştır.YÖNTEM ACT-R (Adaptive Control of Thought-Rational) bilişsel mimarisinde geliştirilen entegre bir sürücü modeli, çok şeritli bir otoyol ortamında kontrol, izleme ve karar verme bileşenlerine odaklanan bir modeldir.SONUÇLAR Bu model, şerit tutma, eğri müzakere ve şerit değiştirme sırasında insan sürücülerin direksiyon profillerini, yanal konum profillerini ve bakış dağılımlarını hesaplar.Model, bilişsel mimarilerin genel insan yetenekleri ve kısıtlamaları bağlamında sürücü davranışlarının anlaşılmasını nasıl kolaylaştırdığını ve sürüş alanının model gelişimini daha karmaşık, gerçekçi görevlere doğru iterek bilişsel mimarilere nasıl fayda sağladığını göstermektedir.BAŞVURU Model, sürücü davranışını ve dikkat dağınıklığını öngören ve tanıyan pratik uygulamalar için çekirdek bir hesaplama motoru olarak da görev yapabilir."}
{"_id":"3d7ac1dae034997ca5501211685a67dbe009b5ae","text":"Bu mektupta 60 GHz geniş kilitleme aralığı Miller bölücüsü sunulmaktadır.Bölücünün kilitleme aralığını artırmak ve güç tüketimini azaltmak için, zayıf inversiyon karıştırıcısına dayanan bir Miller bölücü önerdik.Önerilen Miller bölücü 65 nm CMOS'ta uygulanır ve 0 dBm'lik bir giriş gücünde 35,7 ila 64,2 GHz arasında% 57 kilitleme aralığı sergilerken, 0.4 V kaynağında 1,6-mW dc güç tüketir.Daha önce bildirilen CMOS milimetre dalga frekansı bölücülerine kıyasla, önerilen bölücü herhangi bir frekans ayar mekanizması olmadan en geniş kesirli bant genişliğine ulaşır."}
{"_id":"d8eca17cf10ff0762ef30e726ef303b937406692","text":"İzinsiz blok zincirleri, hesaplama görevlerinin karmaşıklığını sınırlama pahasına da olsa, güvenilir olmayan güveni gerçekleştirebilir.Ölçeklenebilirliğin etkilerini açıklamak için, açık çok ajanlı bir sistemde ajan olarak tanımlanan akıllı sözleşmeler için bir güven modeli uyguladık.Ajan niyetleri mutlaka bilinmemekte ve özerk ajanlar risk altında kararlar alabilmelidir.Ölçeklenebilirlik için bu genel koşulların sonuçları Ethereum için analiz edilir ve daha sonra diğer mevcut ve gelecekteki platformlara genelleştirilir."}
{"_id":"537f16973900fbf4e559d64113711d35bf7ca4a2","text":"Gelişen IoT programlama çerçeveleri, akıllı evler ve giyilebilirler tarafından üretilen hassas verileri hesaplayan uygulamalar oluşturmayı sağlar.Bununla birlikte, bu çerçeveler yalnızca hassas veriler üzerinde izin tabanlı erişim kontrolünü destekler, bu da uygulamaların erişim sağladıktan sonra verileri nasıl kullandığını kontrol etmede etkisizdir.Bu sınırlamayı gidermek için, hassas veri tüketicilerinin, diğer tüm açıklanmayan akışları engellerken, düşük yük ile uyguladığı amaçlanan veri akış kalıplarını beyan etmelerini gerektiren bir sistem olan FlowFence'i sunuyoruz.FlowFence bunu, veri akışlarını ve ilgili kontrol akışlarını uygulama yapısı içine açıkça yerleştirerek gerçekleştirir.Geliştiriciler, uygulamalarını iki bileşene bölmek için FlowFence desteğini kullanırlar: (1) Sandbox'larda hassas veriler üzerinde çalışan bir dizi Quarantined Modülü ve (2) Hassas veriler üzerinde çalışmayan ancak Quarantined Modüllerini zincirleyerek yürütmeyi düzenleyen Kod, yalnızca sandbox'ların içindeki verilerle ilgili referanslar.FlowFence için temel işlevsellik hedeflerini türetmek için mevcut üç IoT çerçevesi üzerinde çalıştık ve daha sonra mevcut üç IoT uygulamasını taşıdık.Bu uygulamaları FlowFence kullanarak güvence altına almak, 232 satırdan 332 satır kaynak koduna kadar ortalama bir boyut artışına neden oldu.Portlu uygulamalardaki performans sonuçları, FlowFence'in pratik olduğunu gösteriyor: Yüz tanıma tabanlı bir kapı kontrol cihazı uygulaması, bir yüzü tanımak ve bir kapıyı açmak için% 4.9 gecikme yüküne maruz kaldı."}
{"_id":"72c81c52b4bcff6480fd42539063333238ed37aa","text":"Öz-dikkat, bu vektörleri çift yönlü benzerliklere dayanarak her birine bağlayarak vektörlerin dizilerini kodlama yöntemidir.Bu modeller son zamanlarda ayrık dizileri modellemek için umut verici sonuçlar göstermiştir, ancak hesaplama ve modelleme sorunları nedeniyle akustik modellemeye başvurmak için uygun değildir.Bu makalede akustik modellemeye öz-dikkat uyguluyoruz, bu sorunları hafifletmek için çeşitli iyileştirmeler öneriyoruz: Birincisi, öz-dikkat belleği, bir örnekleme tekniğiyle ele aldığımız dizi uzunluğunda dörtlü olarak büyür.İkincisi, pozisyon bilgilerini modele dahil etmek için önceki yaklaşımların uygun olmadığını ve bu amaçla diğer temsilleri ve hibrit modelleri araştırdığını görüyoruz.Üçüncüsü, akustik sinyalde yerel bağlamın önemini vurgulamak için, bağlam aralığı üzerinde açık kontrol sağlayan Gaussian önyargılı bir yaklaşım önermekteyiz.Deneyler, modelimizin ağ ağı bağlantıları ile LSTM'lere dayanan güçlü bir temele yaklaştığını ve hesaplamanın çok daha hızlı olduğunu ortaya koyuyor.Hızın yanı sıra, yorumlanabilirliğin kendine özgü akustik modellerin bir gücü olduğunu buluyoruz ve öz-dikkat kafalarının dilsel olarak akla yatkın bir işbölümü öğrendiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"0e99b583eb0831edd7dae6285f23054ac377b85e","text":null}
{"_id":"1e21c514f89375098dec5b947aa5f6bcdd0377c5","text":"Bölgede kurucu çalışmanın adı.Adaptasyon, hayatta kalma ve evrimin anahtarıdır.Evrim organizimleri dolaylı olarak optimize eder.AI biyolojik optimizasyonu taklit etmek istiyor  Ttestin hayatta kalması  Keşif ve sömürü  Niche nding  Değişen ortamlar arasında sağlam (Mammals v. Dinos)  Kendi kendini düzenleme, onarım ve yeniden üretim 2 Articial Inteligence Bazı sapmalar  \"Making computers do what its do its now\""}
{"_id":"11291b24e7ef097593f7960d66a5863a97f996aa","text":"Gelişimsel yapı, fiziksel bedenlenme, çoklu duyusal ve motor sistemlerin entegrasyonu ve sosyal etkileşim konularını araştırmak için, Cog adlı üst-torso insansı bir robot inşa ettik.Robotun yirmi bir serbestlik derecesi ve görsel, işitsel, vestibüler, kinestetik ve dokunsal duyular da dahil olmak üzere çeşitli duyusal sistemleri vardır.Bu bölüm, araştırmalarımızda kullandığımız metodoloji hakkında bir arka plan sunar, bu proje sırasında ortaya çıkan araştırma konularını vurgular ve hem projenin mevcut durumunun hem de uzun vadeli hedeflerimizin bir özetini sunar.Uygulanan çeşitli görsel-motor rutinleri (smooth-pursuit tracking, saccades, dürbün eşiği ve vestibular-oküler ve opto-kinetik refleksler), oryantasyon davranışlarını, motor kontrol tekniklerini ve sosyal davranışları (görsel bir hedefe işaret ederek, yüz ve göz bulma yoluyla ortak dikkati tanımak, kafa kafa uçlarının taklit edilmesi ve ifade edici geri bildirim yoluyla etkileşimi düzenlemek) rapor ediyoruz.Tam bir somutlaşmış sistem inşa etmek için gerekli olacak gelecekteki araştırmalar için bir dizi alanı daha özetliyoruz."}
{"_id":"a909e1894433aae16c2123e7ad2cdaaae1ca893c","text":"Segway Personal Transporter, Dean Kamen tarafından otomobili metropol alanlarda daha çevre dostu bir ulaşım yöntemi olarak değiştirmek için tasarlanmış küçük bir ayak izi elektrikli araçtır.Aracın dinamikleri, ters bir sarkaçın klasik kontrol problemine benzer, bu da dengesiz ve devrilmeye eğilimli olduğu anlamına gelir.Bu, zift açısını ve zaman türevini algılayan elektronikler tarafından engellenir, aracı dengelemek için motorları kontrol eder (1).Bu tür bir araç, çevre dostu ve enerji verimli bir ulaşım endüstrisi ile ilgili birçok teknoloji içerdiğinden ilginçtir.Bu tez, literatür çalışmasından planlamaya, tasarıma, araç yapımına ve doğrulamaya kadar her aşamayı içeren benzer bir aracın sıfırdan geliştirilmesini açıklamaktadır.Asıl amaç, 30 dakika boyunca 100 kg ağırlığa kadar olan bir kişiyi veya hangisi önce gelirse gelsin 10 km'lik bir mesafeyi taşıyabilecek bir araç inşa etmekti.Binici kontrollerinin doğal hareketler olduğu varsayılır; gidon kenarlarını eğme ile birlikte öne veya geriye doğru eğilmek, araca binmek için gereken tek binici girişi olmalıdır.Araç, model tabanlı bir kontrol tasarımı ve yukarıdan aşağıya bir inşaat yaklaşımı kullanılarak inşa edildi.Kontrolör, 100 Hz'lik bir kontrol döngüsünde uygulanan, kontrol sinyalini normal çalışma koşullarında doyurmadan rahatsızlıklara mümkün olduğunca hızlı yanıt vermek için tasarlanmış doğrusal bir kuadratik kontrolördür.Kontrol yasasını binici ağırlığına ve yüksekliğine uyarlama ihtiyacı, 1,8 m boyunda 80 kg ağırlığındaki bir kişi için tasarlanmış bir kontrolör ile araştırıldı.Ağırlıkları 60-100 kg ve yükseklikleri 1,6-1,9 m arasında olan kişilerin simülasyonları yapıldı ve kontrol cihazının uyarlanmasına gerek olmadığını gösterdi.Kontrolör, çalışma sırasında meydana geldiği düşünülen en yüksek açı sapması olan 6 derecelik açı bozukluklarından sonra bile aracı güvenli bir şekilde dik pozisyonlara döndürebilir."}
{"_id":"39915715b1153dff6e4345002f0a5b98f2633246","text":"Çalışma kanıtlarının (POW) en etkili uygulamalarından biri şu anda Bitcoin gibi blok zinciri protokollerinin tasarımındadır.Bununla birlikte, POW'ların bu bağlamda temel kriptografik araç olarak geniş çapta tanınmasına rağmen, Bitcoin blok zinciri protokolünün güvenliğini ima eden bilinen bir kriptografik formülasyon yoktur.Gerçekten de, Bitcoin protokolünün güvenliğini resmi olarak savunan tüm önceki çalışmalar, rastgele kahin modelindeki doğrudan kanıtlara dayanıyordu, böylece çekirdek POW ilkelinin gerekli özelliklerini izole etmenin di kültünü atlatıyordu.Bu çalışmada, standart modeldeki Bitcoin blok zinciri protokolünün güvenliğini ima eden POW ilkelinin bir formülasyonunu sağlayarak bu boşluğu çözeceğiz.İlkelimiz, bir e-bilimsel etkileşimli olmayan kanıt sistemine paralel olan bir dizi özellik gerektirir: eksiksizlik ve hızlı veri katyonu, kötü niyetli ispatlayıcılara karşı güvenlik (kurcalama ve seçilen mesaj saldırılarına karşı sertleştirilmiş sertlik) ve dürüst ispatçılar için güvenlik (seçilmiş anahtar ve mesaj saldırıları altında benzersiz bir şekilde başarılı olarak adlandırılır).İlginçtir ki, formülasyonumuz, ilkeli blok zinciri dışındaki bağlamlara uygulayan önceki POW formülasyonlarıyla karşılaştırılamaz.Sonuçumuz, ilkelimizin hesaplama varsayımlarından gerçekleşebileceğini varsayarak standart modeldeki blok zinciri protokollerinin güvenliğini kanıtlamanın yolunu açıyor."}
{"_id":"f264e8b33c0d49a692a6ce2c4bcb28588aeb7d97","text":"Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) birimleri ile Tekrarlayan Sinir Ağları (RNNs) için basit bir düzenlileştirme tekniği sunuyoruz.Sinir ağlarını düzenli hale getirmek için en başarılı teknik olan bırakma, RNN'ler ve LSTM'ler ile iyi çalışmaz.Bu makalede, LSTM'lere bırakma işleminin doğru bir şekilde nasıl uygulanacağını gösteriyoruz ve çeşitli görevlere aşırı uyum sağlamanın önemli ölçüde azaldığını gösteriyoruz.Bu görevler arasında dil modelleme, konuşma tanıma ve makine çevirisi bulunmaktadır."}
{"_id":"fd7725988e6b6a44d14e41c36d718bf0033f5b3c","text":null}
{"_id":"d733324855d9c5c30d8dc079025b5b783a072666","text":"Resimleri eşleştirme ve kayıt amacıyla tanımlamak için yeni bir yöntem sunuyoruz.Görüntüdeki büyük, tutarlı bölgelerin görüntü açıklaması için özlü ve istikrarlı bir temel sağladığı bakış açısını alıyoruz.Görüntü bölgelerinin sürekli bir ölçek uzayının yerel ekstremitesini bulmak için çekirdek tabanlı optimizasyon teknikleri kullanarak görüntünün birkaç projeksiyonu (özellik alanı) üzerinde çalışan özellik tespiti için yeni bir algoritma geliştiriyoruz.Bu görüntü bölgelerinin tanımlayıcıları ve göreli geometrileri daha sonra bir görüntü açıklamasının temelini oluşturur.Çalışmanın vurgusu, görüntü içeriğini özetleyen ve bakış açısı değişikliklerine ve oklüzyona karşı son derece sağlam olan ancak eşleştirme ve kayıt için ayrımcı kalan özellikler üzerinedir.Görüntü geri alma sorununa uygulanan bu yöntemlerin deneysel sonuçlarını sunuyoruz.Metodumuzun yayınlanmış iki teknikle karşılaştırılabilir bir performans sergilediğini görüyoruz: Blobworld ve SIFT özellikleri.Bununla birlikte, bu tekniklerle karşılaştırıldığında, yöntemimizin iki önemli avantajı, (1) görüntülerdeki büyük değişiklikler altında kararlılığı ve (2) temsili verimliliğidir.2008 Elsevier Inc. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"2329a46590b2036d508097143e65c1b77e571e8c","text":"Uçtan uca derin öğrenme kullanılarak geliştirilen son teknoloji bir konuşma tanıma sistemi sunuyoruz.Mimarimiz, zahmetli bir şekilde tasarlanmış işleme boru hatlarına dayanan geleneksel konuşma sistemlerinden önemli ölçüde daha basittir; Bu geleneksel sistemler aynı zamanda gürültülü ortamlarda kullanıldığında kötü performans gösterme eğilimindedir.Buna karşılık, sistemimiz arka plan gürültüsü, yankılanma veya hoparlör varyasyonunu modellemek için elle tasarlanmış bileşenlere ihtiyaç duymaz, bunun yerine doğrudan bu tür etkilere dayanıklı bir işlev öğrenir.Bir fonem sözlüğüne, hatta bir \"fonem\" kavramına bile ihtiyacımız yok. Yaklaşımımızın anahtarı, birden fazla GPU'yu kullanan iyi optimize edilmiş bir RNN eğitim sisteminin yanı sıra, eğitim için çok miktarda çeşitli veriyi verimli bir şekilde elde etmemizi sağlayan bir dizi yeni veri sentezi tekniğidir.Deep Speech olarak adlandırılan sistemimiz, daha önce yaygın olarak incelenen Switchboard Hub5'00'de yayınlanan sonuçları geride bırakarak, tam test setinde% 10.0 hata elde etti.Derin Konuşma ayrıca zorlu gürültülü ortamları yaygın olarak kullanılan, son teknoloji ticari konuşma sistemlerinden daha iyi ele alır."}
{"_id":"f4b44d2374c8387cfca7670d7c0caef769b9496f","text":"Kablosuz Sensör Ağı (WSN) teknolojisi, çeşitli endüstrilerdeki uygulamalarıyla üretkenlik, güvenlik ve insan yaşam kalitesindeki ilerlemeleri kolaylaştırabilir.Özellikle, WSN teknolojisinin diğer endüstrilere kıyasla emek yoğun olan tarım alanına uygulanması ve buna ek olarak BT teknolojisi uygulamalarında tipik olarak eksiktir, değer katar ve tarımsal üretkenliği artırabilir.Bu çalışma, WSN teknolojisini kullanarak 'Ubiquitous Paprika Sera Yönetim Sistemi' önererek her yerde bulunan bir tarım ortamı kurmaya ve paprika yetiştiren çiftliklerin üretkenliğini artırmaya çalışmaktadır.Önerilen sistem, WSN sensörleri yükleyerek ve CCTV kameraları tarafından yakalanan görüntüleri izleyerek, paprika seralarının dışındaki ve içindeki mahsullerin büyüme ortamıyla ilgili bilgileri toplayabilir ve izleyebilir.Buna ek olarak, sistem uzaktan manuel ve otomatik kontrol için bir paprika sera ortamı kontrol tesisi sağlar, kullanıcıların rahatlığını ve üretkenliğini artırır ve sistemi çalıştırarak elde edilen büyüme ortamı verilerine dayanarak paprika yetiştirmek için optimize edilmiş bir ortam sağlar."}
{"_id":"444471fdeb54a87202a20101503ec52c2e16e512","text":"Bu makale, yakın zamanda gerçekleştirilen TREC-8 testlerinin soru-cevaplama (QA) izinde bilgi çıkarma (IE) sistemimizin, Textract'ın kullanımını ele almaktadır.Başlıca hedeflerimizden biri, IE'nin QA gibi uygulamalarda IR'ye (Bilgi Alma) nasıl yardımcı olabileceğini incelemektir.Çalışmamız gösteriyor ki: (i) IE, QA için sağlam bir destek sağlayabilir; (ii) Adlandırılmış Varlık etiketlemesi gibi düşük seviye IE, çoğu soru türünün ele alınmasında genellikle gerekli bir bileşendir; (iii) sağlam bir doğal dil sığ ayrıştırıcı, soruların ele alınması için yapısal bir temel sağlar; (iv) üst düzey alan bağımsız IE, yani.Birden fazla ilişkinin ve genel olayların çıkarılmasının, QA'da bir atılım yaratması bekleniyor."}
{"_id":"2dcfc3c4e8680374ec3b1e81d1cf6cff84a8dd06","text":"Bu makalede, posterior dağılımlardan ardışık simülasyon yöntemlerine genel bir bakış sunuyoruz.Bu yöntemler, tipik olarak doğrusal olmayan ve Gaussian olmayan ayrık zaman dinamik modelleri için Bayesian filtrelemesinde özellikle ilgi çekicidir.Birkaç farklı bilimsel disiplinde son birkaç on yılda önerilen yöntemlerin birçoğunu birleştiren genel bir önem örnekleme çerçevesi geliştirilmiştir.Mevcut yöntemlerin yeni uzantıları da önerilmiştir.Özellikle deterministik filtreleme literatüründe daha önce kullanılmış olanlara benzer yerel doğrusallaştırma yöntemlerinin nasıl bir araya getirileceğini gösteriyoruz; bunlar çok etkili önem dağılımlarına yol açıyor.Ayrıca, devlet-uzay modellerinin bazı önemli sınıflarında mevcut olan analitik yapıdan yararlanmak için Rao-Blackwellization'ı kullanan bir yöntem tanımlıyoruz.Son bölümde dinamik modellerdeki olasılığın tahmin edilmesi, yumuşatılması ve değerlendirilmesi için algoritmalar geliştiriyoruz."}
{"_id":"17cdeca0150d68c583eaf749c86f47287e4ea6d5","text":"Kriptografik akümülatörler, sonlu bir değer kümesini tek bir kısa akümülatörde biriktirmeye izin verir.Birikmiş her değer için, bir tanığı verimli bir şekilde hesaplayabilir, bu da akümülatöre üyeliğini onaylar.Bununla birlikte, hesaplamalı olarak herhangi bir hesaplanmamış değer için bir tanık bulmak mümkün değildir.Tanıtımlarından bu yana, çok sayıda pratik uygulama için ve farklı özelliklere sahip çeşitli akümülatör şemaları önerilmiştir.Ne yazık ki, bugüne kadar mevcut tüm özellikleri yakalayan birleştirici bir model yoktur.Böyle bir model, akümülatörlerin kara kutu tarzında kullanılmasına izin verdiği için değerli olabilir.Bu amaçla, statik ve dinamik akümülatörleri, evrensel özelliklerini kapsayan ve inkar edilemezlik ve ayırt edilemezlik kavramlarını içeren (randomize) kriptografik akümülatörler için birleşik bir formel model önermekteyiz.Ek olarak, mevcut tüm şemaların kapsamlı bir sınıflandırmasını sunuyoruz.Bunu yaparken, çoğu akümülatörün ayırt edilebilir olduğu ortaya çıkar.Neyse ki, basit, hafif bir jenerik dönüşüm, mevcut birçok dinamik akümülatör şemasının ayırt edilemez olmasını sağlar.Bununla birlikte, bu dönüşüm, azaltılmış çarpışma serbestliğinin maliyetiyle birlikte gelirken, bu eksiklikten muzdarip olmayan ilk ayırt edilemez şemayı da önermekteyiz.Son olarak, ayırt edilemez akümülatörlerden gelen taahhütlerin kara kutu yapımının yanı sıra sıfır bilgi setinden ayırt edilemez, yadsınamaz evrensel akümülatörlerin kara kutu yapımını sunmak için birleşik modelimizi kullanıyoruz.Latter, ayırt edilemezlik sağlayan ilk evrensel akümülatör yapısını verir."}
{"_id":"69c482aa414609c393c1e2df5c90e5617dc387ae","text":"İnternetteki bilgiler, otomatik bilgi toplama ve anlamayı makineler ve hatta insanlar için zorlu kılan farklı veri kaynaklarında parçalanır ve sunulur.Bilgi grafikleri, bu yıllarda hem endüstride hem de akademik çevrelerde yaygınlaşmış, en verimli ve etkili bilgi entegrasyonu yaklaşımlarından biri olmuştur.Bilgi grafiği inşası için teknikler, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış veya hatta yapılandırılmamış veri kaynaklarından bilgi çıkarabilir ve nihayet bilgileri bir grafikte temsil edilen bilgiye entegre edebilir.Ayrıca, bilgi grafiği, bilgiyi bakımı kolay, anlaşılması kolay ve kullanımı kolay bir şekilde organize edebilir.Bu makalede, bilgi grafikleri oluşturmak için tekniklerin bir özetini veriyoruz.Hem akademi hem de endüstri tarafından geliştirilen mevcut bilgi grafiği sistemlerini gözden geçiriyoruz.Bilgi grafikleri oluşturma süreci hakkında ayrıntılı olarak tartışıyoruz ve mantıksal çıkarım ve akıl yürütme yoluyla otomatik bilgi grafiği kontrolü ve genişlemesi için son teknoloji tekniklerini inceliyoruz.Ayrıca, özellikle NoSQL bakış açısından bilgi veri modellerini ve grafik veritabanlarını tanıtarak grafik veri yönetimi konularını gözden geçiriyoruz.Son olarak, mevcut bilgi grafiği sistemlerine genel bakış yapıyoruz ve gelecekteki araştırma yönlerini tartışıyoruz."}
{"_id":"1cbea85150da333128d54603ed8567ac4df1d2c1","text":"Bu iletişimde dördüncü nesil uzun vadeli evrim (4G LTE) için geniş bantlı düşük profilli çift polarize yama anteni sunulmaktadır.İki giriş portu için iki geniş bant besleme mekanizması kullanılarak, yüksek giriş portu izolasyonu ve geniş empedans bant genişliği özelliklerine sahip çift polarize yama anten elemanı başarıyla tasarlanmıştır.Çift kutuplaşma için bir yama beslemek için geniş bir merandering sondası (M-probe) ve bir çift ikiz-L-probları önerilmiştir.Geniş bantlı balun ile önerilen tasarım, iki giriş portunda %47'nin üzerinde empedans bant genişliğine ve tüm işletim bandında 37 dB'nin üzerinde izolasyona sahiptir.İki limanda 8 dB'den fazla kazanç elde edilebilir."}
{"_id":"ced7811f2b694e54e3d96ec5398e4b6afca67fc0","text":"Bu makale, farklı aydınlatma koşullarında yüz tanıma için yeni bir aydınlatma normalleştirme yaklaşımı sunmaktadır.Önerilen yaklaşımda, logaritma alanındaki aydınlatma varyasyonlarını telafi etmek için ayrık bir kosinüs dönüşümü (DCT) kullanılır.Aydınlatma varyasyonları esas olarak düşük frekanslı bantta bulunduğundan, farklı aydınlatma koşullarında varyasyonları en aza indirmek için uygun sayıda DCT katsayısı kesilir.Yale B veritabanı ve CMU PIE veritabanındaki deneysel sonuçlar, önerilen yaklaşımın, büyük aydınlatma varyasyonlarına sahip yüz görüntüleri için performansı önemli ölçüde artırdığını göstermektedir.Dahası, yaklaşımımızın avantajı, herhangi bir modelleme adımı gerektirmemesi ve gerçek zamanlı bir yüz tanıma sisteminde kolayca uygulanabilmesidir."}
{"_id":"30a587efb58f103ff4e42444e191f50a99513f1b","text":"Bu makalede, ortak bir emtia makineleri kümesi üzerinde Bayesian işbirlikçi filtreleme modelini öğrenmeyi düşünüyoruz.İki ana zorluk ortaya çıkar: (1) Bayesian işbirlikçi filtrelemeyi nasıl paralelleştirebilir ve dağıtabiliriz?(2) Dağıtılmış çıkarım sistemimiz, kaynak rampası, önkoşul ve straggler da dahil olmak üzere paylaşılan, kaynak yönetilen bir kümede yaygın olan elastikiyet olaylarını nasıl ele alabilir?Bayesian çıkarımını paralelleştirmek için, her iki matris faktörizasyon bölümleme şemasından fikirleri, stokastik gradyan inişi ve parametre sunucuları ile kullanılan bayat eşzamanlı programlama ile uyarlıyoruz.Esneklik olaylarını ele almak için, sistem aksamaları sırasında daha fazla esneklik sağlayan önceki bölümleme şemalarının genelleştirilmesini sunuyoruz.Ayrıca, çalışma zamanında işi dinamik olarak yönlendirmek için iki yeni zamanlama algoritmasını da açıklıyoruz.Deneylerimizde, her iki zamanlama algoritmasının etkinliğini karşılaştırıyor ve sağlamlıklarını sistem başarısızlığına gösteriyoruz."}
{"_id":"dc821ab3a1a3b49661639da37e980bfd21d3746a","text":null}
{"_id":"558fc9a2bce3d3993a9c1f41b6c7f290cefcf92f","text":null}
{"_id":"4ee9f569e7878ef2b8bac9a563312c7176139828","text":"Yerel görsel tanımlayıcıları seçici olarak bir araya getirerek görüntü tanıma için yeni bir çerçeve öneriyor ve üstün ayrımcı gücünü ince taneli görüntü sınıflandırma görevlerinde gösteriyoruz.Temsil, gömülü bir yüksek boyutlu uzayda doğrusal bir yaklaşım kullanarak doğrusal olmayan fonksiyon öğrenimi için en kendine güvenen yerel tanımlayıcıları seçmeye dayanır.Seçici Havuzlama Vektörümüzün önceki son teknoloji Süper Vektör ve Fisher Vektör gösterimlerine göre avantajı, ayrıntıları ince taneli görüntü tanımada sınıflandırmak için önemli olduğunu kanıtlayan daha doğru bir öğrenme işlevi sağlamasıdır.Deneysel sonuçlarımız bu iddiayı doğrulamaktadır: Sınıflandırıcı olarak basit bir doğrusal SVM ile seçici havuzlama vektörü, yüz tanıma için CMU Multi-PIE veri seti, Caltech-UCSD Kuş veri seti ve ince taneli nesne kategorizasyonu için Stanford Köpekleri veri seti gibi çeşitli ince taneli görevler için standart ölçüt veri kümelerinde önemli performans kazanımları elde eder.Tüm veri kümelerinde sanat devletini geride bırakır ve tanıma oranlarını sırasıyla %96,4, %48,9, %52.0'a yükseltiriz."}
{"_id":"563e821bb5ea825efb56b77484f5287f08cf3753","text":null}
{"_id":"6434b7610aa9e7c37fce2258ab459fa99a631748","text":"Bu makalede, tek görüntülü süper çözünürlük problemlerini çözmek için yeni bir yöntem önermekteyiz.Giriş olarak düşük çözünürlüklü bir görüntü göz önüne alındığında, bir dizi eğitim örneği kullanarak yüksek çözünürlüklü muadilini kurtarıyoruz.Bu formülasyon süper-çözünürlük için diğer öğrenme tabanlı yöntemlere benzemekle birlikte, yöntemimiz son manifold takımlama yöntemlerinden, özellikle de yerel doğrusal gömmeden (LLE) esinlenmiştir.Özellikle, alçak ve yüksek çözünürlüklü görüntülerdeki küçük görüntü yamaları, iki ayrı özellik alanında benzer yerel geometriye sahip manifoldlar oluşturur.LLE'de olduğu gibi, yerel geometri, bir yamaya karşılık gelen bir özellik vektörünün, özellik uzayındaki komşuları tarafından nasıl yeniden yapılandırılabileceği ile karakterize edilir.Yüksek çözünürlüklü gömmeyi tahmin etmek için eğitim görüntü çiftlerini kullanmanın yanı sıra, üst üste bindirme yoluyla hedef yüksek çözünürlüklü görüntüdeki yamalar arasındaki yerel uyumluluk ve pürüzsüzlük kısıtlamalarını da uyguluyoruz.Deneyler, yöntemimizin çok esnek olduğunu ve iyi ampirik sonuçlar verdiğini göstermektedir."}
{"_id":"a21bb8ddfe448e890871e248e196dc0f56000d3a","text":"Bilgisayar grafikleri için görüntü tabanlı modeller çözünürlük bağımsızlığından yoksundur: kalite bozulmadan örneklendikleri piksel çözünürlüğünün çok ötesine yakınlaştırılamazlar.Görüntülerin interpollenmesi genellikle kenarların ve görüntü detaylarının bulanıklaşmasıyla sonuçlanır.Yakınlaştırılmış görüntülerde makul yüksek frekanslı detaylar oluşturmak için eğitim görüntülerinin veritabanını kullanan görüntü interpolasyon algoritmalarını tanımlıyoruz.Görüntü ön işleme adımları, görüntünün işlenmesinden oldukça farklı görünebilecek eğitim görüntülerinin bölgelerinden görüntü detayının kullanılmasına izin verir.Bu yöntemler kenarlar gibi ne ayrıntıları korur, inandırıcı dokular oluşturur ve birden fazla oktav yakınlaştırıldıktan sonra bile iyi sonuçlar verebilir.Bu çalışma, herhangi bir ticari amaç için tamamen veya kısmen kopyalanamaz veya çoğaltılamaz.Tüm bu tür tüm veya kısmi kopyaların aşağıdakileri içermesi koşuluyla, eğitim ve araştırma amaçlı olmayan eğitim ve araştırma amaçları için tamamen veya kısmen kopyalama izni verilir: bu tür kopyalamanın Mitsubishi Electric Information Technology Center America'nın izni ile olduğunu belirten bir bildirim; yazarların kabulü ve esere bireysel katkılar; ve telif hakkı bildiriminin tüm geçerli bölümleri.Başka herhangi bir amaçla kopyalama, çoğaltma veya yeniden yayınlama, Mitsubishi Electric Information Technology Center America'ya ücret ödeme ile bir lisans gerektirir.Tüm hakları saklıdır.Telif hakkı c Mitsubishi Electric Information Technology Center America, 2001 201 Broadway, Cambridge, Massachusetts 02139 1.İlk baskı, TR2001-30, Ağustos, 2001.Egon Pasztor'un şu anki adresi: MIT Media Lab 20 Ames St. Cambridge, MA 02139 Örnek tabanlı Süper çözünürlüklü William T. Freeman, Thouis R. Jones, Egon C. Pasztor MitsubishiElectricResearchLaboratories(MERL) 201Broadway Cambridge, MA 02139 (a) (b) Şekil 1: Modellenmiş bir nesne, gerçek dünyadaki nesnelerin zenginliğinden yoksun olabilir."}
{"_id":"6f657378907d2e4ad3167f4c5fb7b52426a7d6cb","text":null}
{"_id":"fd4c6f56c58923294d28dc415e1131a976e8ea93","text":"Amaç - Bu makalenin amacı, altı sigma ve yalının yeni yöntemler olup olmadığını veya daha önce popüler olan yöntemlerin - toplam kalite yönetimi (TQM) ve tam zamanında (JIT) yeniden paketlenip paketlenmediğini araştırmaktır.Tasarım\/metodoloji\/yakınlaştırma – Çalışma, yalının JIT ve altı sigma ile TQM ile eleştirel bir karşılaştırmasına, yayın sıklığının ölçütüne ilişkin bir çalışmaya - önceki 30 yılın her yılında yayınlanan akademik makalelerin sayısına - her konu için ve değişim çabaları için kritik başarı faktörlerinin (CSF) gözden geçirilmesine dayanmaktadır.Bulgular - Daha yeni yalın ve altı sigma kavramları, JIT ve TQM kavramlarının yerini aldı - ancak mutlaka eklenmedi -.yalın ve altı sigma esas olarak eskinin yeniden paketlenmiş versiyonlarıdır ve yöntemler fad (ürün) yaşam döngüsünü takip ediyor gibi görünmektedir.Literatür, bu yöntemler için oldukça benzer ve oldukça genel CSF sunar, örneğin.üst yönetim desteği ve iletişim ve bilginin önemi.Bununla birlikte, eksik görünen şey, organizasyonel değişim ve iyileşme için sistemik bir yaklaşıma duyulan ihtiyaçtır.Pratik çıkarımlar – Bir tahmin, fad veya ürün yaşam döngüsü fenomeni göz önüne alındığında, yakında tanıtılan yeni bir yöntem olacağı, belki de zaten yalın altı sigma'nın sınır çizgisi mantıksız konsepti ile deneyimlenmiş bir şey olacağıdır.Öte yandan, hem JIT hem de yağsız ve TQM ve altı sigma arasındaki zaman boşluğuna dayanarak - BRP \/ yeniden mühendislik tarafından doldurulmuş bir boşluk - bir sonraki yöntem süreç odaklı olacaktır.Bu makale, örgütsel iyileştirme çabalarına süreç tabanlı bir yaklaşıma duyulan ihtiyacın tartışılmasıyla sona erer.Özgünlük\/değer – Bu makale, örgütsel değişim ve iyileştirme çabalarından hangi derslerin alınabileceğini analiz etmesi bakımından değerlidir.Analiz, başarılı organizasyonel iyileştirme çabaları için bir süreç (sistem) perspektifine duyulan ihtiyacı tartışmadan önce herhangi bir değişim projesi için CSF'nin karşılaştırılmasını içerir."}
{"_id":"364dc9031ec997a15015099d876d8e49c76a4e9f","text":"Son birkaç yılda, sosyal medya (örneğin Twitter ve Facebook) muhteşem bir yükseliş ve popülerlik yaşıyor ve içerik paylaşımı ve sosyal paylaşım için her yerde bulunan bir söylem haline geliyor.Mobil cihazların ve konum tabanlı hizmetlerin yaygınlaşmasıyla, sosyal medya tipik olarak kullanıcıların günlük aktivitelerin (örneğin check-in ve fotoğraf çekme) nerede olduğunu paylaşmalarına izin verir ve böylece coğrafi alanlarda insan davranışlarını ve karmaşık sosyal dinamikleri anlamak için sosyal medyanın rollerini bir vekil olarak güçlendirir.Geleneksel spatiyotemporal verilerin aksine, verilerin bu yeni yöntemi dinamik, büyük ve tipik olarak yapılandırılmamış medya akışında (örneğin, metinler ve fotoğraflar), geleneksel spatiotemporal analiz ve coğrafi bilgi bilimi için temel temsil, modelleme ve hesaplama zorlukları oluşturan temsil edilir.Bu makalede, verimli ve sistematik spatiotemporal veri analizi için büyük konum tabanlı sosyal medya verilerini kullanmak için ölçeklenebilir bir hesaplama çerçevesi tanımlıyoruz.Bu çerçevede, sosyal medya kullanıcılarının etkinlik profillerini temsil etmek için uzay-zaman yörüngeleri (veya yolları) kavramı uygulanır.Hiyerarşik bir spatiotemporal veri modeli, yani bir spatiotemporal veri küpü modeli, sosyal medya kullanıcılarının çoklu spatiotemporal ölçeklerde toplama sınırları boyunca kolektif dinamiklerini temsil etmek için uzay-zaman yörüngeleri koleksiyonlarına dayalı olarak geliştirilmiştir.Çerçeve, Kuzey Amerika kıtasında yayınlanan Twitter beslemelerinin halka açık bir veri akışına dayalı olarak uygulanmaktadır.Bu çerçevenin avantajlarını ve performansını göstermek için, çoklu ölçeklerde büyük konum tabanlı sosyal medyada hareket dinamiklerinin gerçek zamanlı ve etkileşimli görsel olarak araştırılmasına izin vermek için etkileşimli bir akış haritalama arayüzü (hem tek kaynak hem de çoklu kaynak akış haritalaması dahil) geliştirilmiştir.Muhabir yazar Önbaskı Bilgisayarlara, Çevreye ve Kentsel Sistemlere sunuldu 10 Eylül 2014 ar X iv :1 40 9.28 26 v1 [ cs .S I] 8 S ep 2 01 4"}
{"_id":"b51cdeb74165df0ce32ea3a1a606d28186f03e9d","text":null}
{"_id":"c1e4420ddc71c4962e0ba26287293a25a774fb6e","text":"Tek bir monoküler görüntüden derinlik tahmini görevini dikkate alıyoruz.Bu soruna denetimli bir öğrenme yaklaşımıyla başlıyoruz ve bu yaklaşımla monoküler görüntülerden oluşan bir eğitim seti (ormanlar, ağaçlar, binalar vb.) topluyoruz.ve bunlara karşılık gelen zemin-gerçeği derinlik haritaları.Ardından, görüntünün bir fonksiyonu olarak derinlik haritasını tahmin etmek için denetimli öğrenmeyi uygularız.Derinlik tahmini zorlu bir sorundur, çünkü yerel özellikler tek başına bir noktada derinliği tahmin etmek için yetersizdir ve görüntünün küresel bağlamını göz önünde bulundurmak gerekir.Modelimiz, çok ölçekli yerel ve küresel görüntü özelliklerini içeren ve hem bireysel noktalardaki derinlikleri hem de farklı noktalardaki derinlikler arasındaki ilişkiyi modelleyen, ayrımcı olarak eğitilmiş bir Markov Rastgele Alanı (MRF) kullanır.Yapılandırılmamış sahnelerde bile algoritmamızın sıklıkla oldukça doğru derinlik haritalarını kurtarabildiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"29ad218282cd9d66fe921d49ba066dae32bfa76d","text":"Bağlantılı cihazların patlaması ve Nesnelerin İnterneti, çeşitli cihaz güvenlik açıkları ve siber saldırılar için artan potansiyel nedeniyle internet güvenliği alanında yeni önemli zorlukları tetikledi.Bu makale Siber güvenlik, saldırı tespiti, önleme sistemleri ve yapay zeka alanlarına dokunuyor.Amacımız, makine öğreniminin uygulamalı kavramlarını kullanarak kötü niyetli bağlantıları anlama, tespit etme ve önleme yeteneğine sahip bir sistem yaratmaktır.Kötü amaçlı yazılım ve saldırı saldırıları için doğru bir sınıflandırma kararına yol açabilecek özelliklerin seçilmesinin ve çıkarılmasının önemini vurguluyoruz.REJ, SYN ve ACK bayraklarının hızına ve bağlantı durumlarına bağlı olarak, URI ve RESTful yöntemlerinden çıkarılan HTTP özellikleriyle, aynı ve farklı hizmetler ve konaklar için paket geçmişinden korelasyonlar çıkaran özellikleri birleştiren bir çözüm önermekteyiz.Önerilen çözümümüz, ağ saldırılarını ve botnet iletişimlerini ikili sınıflandırma problemi üzerinde %98,4 hassasiyetle tespit edebilmektedir."}
{"_id":"c8d170a6cf0b773a1db726492793c0426c7bc10a","text":"Gerçek Seçenekler Teorisi genellikle BT yatırımlarının değerlenmesine uygulanır.Real Options Theory'nin uygulanmasına genellikle, kısıtlayıcı varsayımlara dayanan ve dolayısıyla eleştiriye tabi tutulan opsiyon fiyatlandırma modelleri aracılığıyla gerçek seçeneklerin parasal değerlemesi eşlik eder.Bu nedenle, bu makale BT yatırımlarının değerlemesi için opsiyon fiyatlandırma modellerinin uygulanmasını analiz eder.Yapılandırılmış bir literatür incelemesi, bilimsel literatürde Gerçek Seçenekler Teorisi ile değerlenen BT yatırımlarının türlerini ortaya koymaktadır.Bu tür BT yatırımları daha da araştırılır ve ana özellikleri geleneksel opsiyon fiyatlandırma modellerinin kısıtlayıcı varsayımlarıyla karşılaştırılır.Bu analiz, tespit edilen makalelerin bu varsayımları nasıl ele aldığına dair daha fazla tartışma için bir temel görevi görür.Sonuçlar, varsayımların yerine getirilmediği bilinmekle birlikte, birçok makalenin kritik varsayımları hesaba katmadığını göstermektedir.Dahası, BT yatırımının türü, varsayımların kritikliğini belirler.Ek olarak, kritik varsayımları gevşetme olanağı sağlayan geleneksel seçenek fiyatlandırma modellerinin birkaç uzantısı veya uyarlaması bulunabilir.Araştırmacılar bu makalede elde edilen sonuçlardan iki şekilde yararlanabilirler: İlk olarak, çeşitli BT yatırımları için hangi varsayımların kritik olabileceği gösterilmiştir.İkincisi, kritik varsayımları rahatlatan opsiyon fiyatlandırma modellerinin uzantıları tanıtılır."}
{"_id":"675b402bd488aae006ff9a9dd0951797558b2d6d","text":"BACKGROUND Dikkat eksikliği\/hiperaktivite bozukluğu (DEHB), DEHB, ailesi ve etrafındaki topluluk üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilen karmaşık bir yüksek komorbid bozukluktur.DEHB şu anda farmakolojik ve farmakolojik olmayan müdahaleler kullanılarak yönetilmektedir.Bununla birlikte, teknolojideki gelişmeler ve mobil uygulamaların kullanımındaki artışla, DEHB'yi yönetmek, bu nüfus için özel olarak tasarlanmış uygulamalar kullanılarak artırılabilir.Bununla birlikte, şu anda mevcut uygulamaların uygunluğu ve kullanılabilirliği hakkında çok az şey bilinmektedir.AMAÇ Bu çalışmanın amacı, DEHB ve onlarla çalışan klinisyenlere sahip çocuklar ve gençler için listelenen en iyi 10 uygulamanın uygunluğunu araştırmaktı.Bu nüfus için tasarlanmış mobil uygulamaların bu nüfus için daha uygun bir şekilde tasarlanabileceği varsayılmaktadır.YÖNTEMLER Birleşik Krallık'ta DEHB olan çocuklara ve gençlere özel olarak hedeflenen en iyi 10 listelenen uygulama, Google Play (n=5) ve iTunes mağazası (n=5) aracılığıyla tanımlandı.Daha sonra, bu popülasyonu tedavi etme konusunda uzmanlaşmış 5 klinisyen ve DEHB'li 5 çocuk ve genç ile, tanımlanan 10 uygulama hakkındaki görüşlerini ve uygulamaların bu popülasyon için uygun olduğuna inandıkları şeyleri araştırmak için görüşmeler yapıldı.SONUÇLAR Klinisyen ve gençler röportajlarından beş tema ortaya çıktı: teknolojinin erişilebilirliği, uygulamalarla ilgili önemi, DEHB belirtileri ve ilgili zorluklar, yaş uygunluğu ve uygulama etkileşimi.Sadece klinisyen röportajlarından üç ek tema ortaya çıktı: semptomların izlenmesi, yan etkiler ve ilişkiler üzerindeki uygulama etkisi ve ortak komorbid koşulların etkisi.Uygulamaların özellikleri, örneğimizin görüşleriyle iyi uyuşmuyor gibi görünüyordu.Bu bulgular, uygulamaların bu durumla ilişkili karmaşık ihtiyaçları karşılamada uygun olmayabileceğini göstermektedir.DEHB ve aileleri olan çocuklar ve gençler için uygulamaların değerini ve özellikle bu yaş grubundaki DEHB yönetiminde uygulamalar için herhangi bir olumlu rolü araştırmak için daha fazla araştırma yapılması gerekmektedir.Teknolojinin bu nüfusu meşgul etmek için nasıl kullanılabileceğine ve onlara yardımcı olmak için nasıl kullanılabileceğine dair sistematik bir inceleme, ileriye doğru yararlı bir yol olacaktır.Bu, uygulamaların kullanımını daha fazla keşfetmeye başlamak için bir platform olabilir."}
{"_id":"d16afa6fe546451bb4330eae67b1722823e37e41","text":"Otomatik diyet değerlendirmesi için yemek görüntülerini segmente etmek için etkileşimli bir şema önermekteyiz.Bir akıllı telefon kullanıcısı bir yemeği fotoğraflıyor ve sonuçta ortaya çıkan görüntüde birkaç temas noktasını işaret ediyor.Segmentasyon algoritması, temas noktalarıyla bir dizi gıda segmentini başlatır ve bunları yerel görüntü özelliklerini kullanarak büyütür.Algoritmayı 300 adet elle parçalanmış yemek görüntüsünden oluşan bir veri seti ile değerlendiriyoruz.Segmentasyon hassasiyeti 0,87'dir, tam otomatik segmentasyon için 0,70 ile karşılaştırıldığında.Sonuçlar, segmentasyon hassasiyetinin minimum kullanıcı müdahalesinin dahil edilmesiyle önemli ölçüde iyileştiğini göstermektedir."}
{"_id":"03a3b5ca18f6482cfee128eb24ddd1a59015fb2d","text":"Çiçek filtresi, bir dizi elemanın kompakt bir temsilini sağlayan olasılıksal bir veri yapısıdır.Yanlış pozitif olasılıkları düşük tutmak için, çiçek filtresinin boyutu, eklenen maksimum anahtar sayısında doğrusal olmak için a priori olarak boyutlandırılmalıdır, doğrusallık sabiti tipik olarak bir ila birkaç bayt arasında değişmektedir.Bir çiçek filtresi en yaygın olarak bellek veri yapısında kullanılır, bu nedenle boyutu makinedeki RAM alanının kullanılabilirliği ile sınırlıdır.Veri kümeleri zamanla İnternet ölçeğine büyüdükçe, çiçek filtrelerinin RAM alanı gereksinimleri de artar.Yeterli RAM alanı mevcut değilse, flash belleğin çiçek filtrelerini depolamak için uygun bir ortam olarak hizmet edebileceğini savunuyoruz, çünkü GB başına RAM maliyetinin yaklaşık onda biri kadardır ve yine de sabit diskten daha hızlı bir şekilde erişim süreleri siparişleri sağlar.Flash bellek tabanlı depolama için tasarlanmış bir çiçek filtresi olan BLOOMFLASH'ı sunuyoruz, bu da RAM alanı kullanımını (ve dolayısıyla sistem maliyetini) azaltmak için çiçek filtresi erişim süreleriyle yeni bir ticaret boyutu sağlıyor.Flaş üzerindeki tek bir düz çiçek filtresinin basit tasarımı, flaşta verimsiz olan yer içi bit güncellemeleri ve birden fazla okuma ve rastgele yazmalar da dahil olmak üzere birçok performans darboğazından muzdariptir ve tek bir arama veya ekleme işlemi için birçok flash sayfaya yayılmıştır.Bu performans darboğazlarını hafifletmek için BLOOMFLASH, iki önemli tasarım yeniliğinden yararlanır: (i) RAM'deki bit güncellemelerini tamponlamak ve bunları rastgele yazmaları flaşa indirgemeye yardımcı olan flaşa dökmek için toplu olarak uygulamak ve (ii) bileşen çiçek filtrelerinden oluşan hiyerarşik bir çiçek filtresi tasarımı, flaş sayfa başına bir tane depolamak, okumaları ve yazmaları yerelleştirmeye yardımcı olur.Tasarımımızı sürmek ve değerlendirmek için temsilci çiçek filtresi uygulamalarından alınan iki gerçek dünya veri izi kullanıyoruz.BLOOMFLASH, birkaç on mikrosaniye aralığında çiçek filtresi erişim sürelerine ulaşır ve böylece saniyede onbinlerce işlem sırasına kadar izin verir."}
{"_id":"14d792772da62654f5c568153222ae1523659b96","text":"Bu çalışmada, Deep Convolutional Neural Networks'ün, standart Berkeley Segmentation Dataset'inde ölçüldüğü gibi, sınır tespiti görevinde insanlardan daha iyi performans gösterebileceğini gösteriyoruz.Dedektörümüz popüler Caffe çerçevesine tamamen entegre edilmiştir ve 320x420 görüntüsünü bir saniyeden daha kısa bir sürede işler.Katkılarımız öncelikle, sınır tespit eğitiminin kaybının dikkatli bir tasarımını, çok çözünürlüklü bir mimariyi ve eğitimi, mevcut sanat durumunun tespit doğruluğunu artırmak için dış verilerle birleştirerek, insan performansı 0.803 iken 0,788 ile 0,80 arasında optimum bir veri seti ölçeği F-ölçümünden oluşmaktadır.Derin öğrenmeyi gruplama ile birleştirerek, Normalize Cuts tekniğini derin bir ağ içinde entegre ederek performansı 0.813'e daha da geliştiriyoruz.Ayrıca, sınır dedektörümüzün potansiyelini, her iki görev için de nesne öneri üretimi ve semantik segmentasyonun daha üst düzey görevleri ile birlikte inceliyoruz."}
{"_id":"7970532dc583554818922954ba518577e22a3cae","text":null}
{"_id":"4869e04d79917d9b0b561a6d32103214d5ab2cfd","text":"Etkili kripto para birimi anahtar yönetimi, modern kripto para birimi için acil bir gereklilik haline geldi.Her ne kadar büyük bir kripto para birimi cüzdan yönetimi şeması önerilmiş olsa da, çoğunlukla belirli uygulama senaryoları için inşa edilmişlerdir ve genellikle zayıf güvenlikten muzdariptirler.Bu makalede, yarı güvenilir sosyal ağlara dayanan daha etkili, kullanılabilir ve güvenli bir kripto para cüzdan yönetim sistemi önermekteyiz, bu da kullanıcıların belirli koşullar altında bazı güçlü işlevlere ve iyileşmeye ulaşmak için ilgili taraflarla işbirliği yapmalarına olanak tanır.Ayrıca, zaman paylaşımı yetkilendirmesini elde etmek için kimlik tabanlı hiyerarşik anahtar yalıtımlı bir şifreleme şeması kullanıyoruz ve güvenlik artırılmış depolama, farklı cihazlarda taşınabilir giriş, şifresiz kimlik doğrulama, esnek anahtar delegasyonu ve benzeri özellikleri sağlayan yarı güvenilir bir taşınabilir sosyal ağ tabanlı cüzdan yönetimi şeması sunuyoruz.Performans analizi, önerilen şemalarımızın minimum ek yük gerektirdiğini ve düşük zaman gecikmelerine sahip olduğunu ve bu da onları gerçek dünya dağıtımı için yeterince verimli hale getirdiğini gösteriyor."}
{"_id":"82eb267b8e86be0b444e841b4b4ed4814b6f1942","text":"3D nesne yapısını tek bir görüntüden anlamak, bilgisayar görüşünde, çoğunlukla gerçek görüntülerdeki 3D nesne ek açıklamalarının eksikliğinden dolayı önemli ama zor bir iştir.Önceki çalışma, bu sorunu ya 2D anahtar noktası pozisyonları verilen bir optimizasyon görevini çözerek ya da zemin gerçeği 3D bilgileriyle sentetik veriler üzerinde eğitim vererek ele alıyor.Bu çalışmada, hem gerçek 2D açıklamalı görüntüler hem de sentetik 3D veriler üzerinde eğitilmiş 2D anahtar noktası ısı haritalarını ve 3D nesne yapısını sıralı olarak tahmin eden bir uçtan uca çerçeve olan 3D Interpreter Network (3D-INN) önermekteyiz.Bu, temel olarak iki teknik yenilikle mümkün kılınmıştır.İlk olarak, 3D yapısını 2D alana tahmin eden bir Projeksiyon Katmanı önermekteyiz, böylece 3D-INN, gerçek görüntüler üzerinde 2D ek açıklamalarla denetlenen 3D yapısal parametreleri tahmin etmek için eğitilebilir.İkincisi, anahtar noktaların ısı haritaları, gerçek ve sentetik verileri birbirine bağlayan bir ara temsil görevi görür ve 3D-INN'nin, kusurlu görüntü oluşturma nedeniyle gerçek ve sentezlenmiş görüntülerin istatistikleri arasındaki farktan zarar görmeden sentetik 3D nesnelerin varyasyonundan ve bolluğundan yararlanmasını sağlar.Ağ, hem 2D keypoint tahmini hem de 3D yapı geri kazanımı üzerinde son teknoloji performansını elde eder.Ayrıca, kurtarılan 3D bilgilerin, 3D oluşturma ve görüntü alma gibi diğer görüş uygulamalarında da kullanılabileceğini gösteriyoruz."}
{"_id":"04f818827a2ad16bf6d8585f45fba703c509c57b","text":"Nesterov'un hızlandırılmış gradyan yönteminin sınırı olan ikinci derece sıradan diferansiyel denklemi (ODE) türetiyoruz.Bu ODE, Nesterov'un şemasına yaklaşık eşdeğerlik gösterir ve böylece analiz için bir araç olarak hizmet edebilir.ODE'nin sürekli süresinin Nesterov'un şemasını daha iyi anlamayı sağladığını gösteriyoruz.Bir yan ürün olarak, benzer yakınsama oranlarına sahip bir şema ailesi elde ediyoruz.ODE yorumu, Nesterov'un bir algoritmaya yol açan şemasını yeniden başlatmayı da önerir; bu, hedef güçlü bir şekilde dışbükey olduğunda doğrusal bir hızda yakınsadığı kesin olarak kanıtlanabilir."}
{"_id":"90140914a3a8d68bfe68f50821661f6af7bba5be","text":"Siber güvenlikte etkili bir savunma, bir sistem boyunca birden fazla savunma katmanı uygular.Amaç, bir sistemi birkaç bağımsız yöntem kullanarak siber saldırıya karşı savunmaktır.Bu nedenle, bir savunma katmanına nüfuz edebilen bir siber saldırı diğer katmanlarda başarısız olabilir.Siber savunmanın yaygın katmanları şunlardır: saldırıdan kaçınma, önleme, tespit etme, hayatta kalma ve kurtarma.Güvenlik bilincine sahip kuruluşlarda siber güvenlik yatırım portföyünün farklı savunma katmanlarına ayrıldığını göstermektedir.Örneğin, iki yönlü bir bölünme çeviklik ve iyileşmedir.Siber çeviklik, siber saldırıların etkisiz hale getirilmesi gibi saldırı önleme tekniklerini takip ederken, siber iyileşme başarılı saldırılarla mücadele etmeyi amaçlamaktadır.Birincil odak noktası bir sistemin çevikliği olduğunda bile, kurtarmanın uygulama sırasında önemli bir nokta olması gerektiğini, çünkü saldırıların sıklığının sistemi bozacağını ve hızlı ve hızlı bir iyileşmenin gerekli olduğunu gösteriyoruz.Bununla birlikte, sınırlı siber güvenlik kaynaklarını farklı katmanlara tahsis etmek için henüz optimum bir mekanizma yoktur.İki uç katman arasındaki kaynak tahsisi için Markov Karar Süreci (MDP) çerçevesini kullanarak bir yaklaşım önermekteyiz: çeviklik ve iyileşme."}
{"_id":"4fc2cc541fc8e85d5bfef6c6f8be97765462494b","text":"Bu çalışma, Elektronik Tıbbi Kayıtlar (EMR) teknolojisinin hekim tarafından benimsenmesi olgusuna Birleşik Teknoloji Kabul ve Kullanımı Teorisi'ni (UTAUT) uygular.UTAUT, bireysel kabulün sekiz teorisini, teknolojinin benimsenmesini ve kullanılmasını sağlayan veya engelleyen faktörlerin anlaşılmasına yardımcı olmak için tasarlanmış kapsamlı bir modele entegre eder.Bu nedenle, EMR'nin benimsenmesiyle ilgili olarak sağlık sektöründe şu anda neler olduğunu görmek için kullanışlı bir lens sağlar.Bu, hem sağlık hizmetleri hem de MIS toplulukları için karşılıklı olarak faydalıdır, çünkü UTAUT, EMR teknolojisinin neden daha yaygın olarak benimsenmediğini ve hangi reçetelerin gelecekte benimsenmesini kolaylaştırabileceğini açıklarken, MIS topluluğuna uygulamanın bir örneği aracılığıyla mevcut teoriyi güçlendirme fırsatı sunar."}
{"_id":"09dc808c3249bbacb28a1e7b9c234cb58ad7dab4","text":"Bu makalede 76-81 GHz aralığı için silikon tabanlı otomotiv radarının evrimi anlatılmaktadır.2009'da SiGe çıplak kalıp yongalarından başlayarak, bugün paketlenmiş MMIC'ler düşük maliyetli radar uygulamaları için kullanılabilir.Gelecekteki SiGe BiCMOS teknolojisi, düşük güç tüketiminde üstün performansa sahip son derece entegre tek çipli radarları mümkün kılacaktır.Bu, herkes için otomotiv radar güvenliğinin önünü açacak ve otonom sürüş için önemli bir adım olacaktır."}
{"_id":"1bb6b92e874bf7cab8748a9acbb71a8dcda9ec65","text":"Bu makalede, milimetre dalga frekanslarında çok fonksiyonlu ölçeklenebilir fazlı dizilerin tasarımı ile ilgili faydalar ve zorluklar tartışılmaktadır.İlk olarak, onlarca ila yüzlerce elemana sahip aşamalı diziler için uygulamalar tartışılmaktadır.Silikon bazlı fazlı dizilerin mikrodalgadan terahertz frekanslarına ölçeklendirilmesi için mevcut çözümler gözden geçirilir.W-band fazlı diziler için çoklu entegrasyon seçenekleri ile ilişkili zorluklar ve takaslar, ambalaj ve anten performansına verilen özel önemle analiz edilir.Son olarak, SiGe IC'lerine ve 64-elementli çift kutuplu 94 GHz aşamalı dizi için organik paketlere dayanan bir çözüm, ilişkili ölçüm sonuçlarıyla birlikte tanımlanmaktadır."}
{"_id":"42cf4dd14f07cf34d5cad14fea5c691f31ab19ef","text":"Bu makalede, bir gofret seviye paketinde gelen ve böylece önemli bir maliyet azaltma sağlayan tel bağlama ihtiyacını ortadan kaldıran 77-GHz'lik bir radar alıcısı sunulmaktadır.Bu makalede kullanılan üretken Silikon-Germanium (SiGe) teknolojisinde mevcut olan yüksek entegrasyon seviyesi, alıcı dönüşüm parametrelerinin sistem içi izlenmesinin uygulanmasına izin verir.Bu, otomotiv güvenliği uygulamaları için ISO 26262 uyumlu radar sensörlerinin gerçekleştirilmesini kolaylaştırır."}
{"_id":"4a97f8d83c5cc523110beb11913ea5fb2a4271fe","text":"W-band ölçeklenebilir fazlı-array sistemleri için tam entegre bir anten-in-package (AiP) çözümü gösterilmiştir.Çok katmanlı organik bir substrata gömülü 64 çift kutuplu antenli tam operasyonel kompakt W-band alıcı-verici paketi sunuyoruz.Bu pakette 12 metal katman, 16,2 mm x 16,2 mm boyutlarında ve 0.4 mm eğimli 292 top-grid-array (BGA) pimi bulunur.Dört silikon-germanyum (SiGe) alıcı-verici IC'si, pakete bağlı flip-chip'tir.Paket ortamında anten performansını optimize etmek için kapsamlı tam dalga elektromanyetik simülasyon ve radyasyon desen ölçümleri gerçekleştirildi ve mükemmel model-donanım korelasyonu elde edildi.Ayrıntılı devre-paket ortak tasarımı, yarı dalga boyu aralığı, yani 1,6 mm 94 GHz ile etkinleştirilir, hem paket hem de tahta seviyesinde dizi ölçeklenebilirliğini desteklemek için bitişik anten elemanları arasında korunur.Etkili izotropik yayılan güç (EIRP) ve radyasyon kalıpları da 64-elementli uzaysal gücü birleştirmek göstermek için ölçülür."}
{"_id":"76d7ddd030ef5ab4403a53caf2b46de89af71544","text":"Düşük maliyetli yüksek kazançlı ve geniş bantlı substrat entegre dalga kılavuzu (SIW) beslemeli yama anten dizisi 60-GHz bandında gösterilmiştir.Geniş bantlı T-junctions ve geniş bantlı yüksek kazançlı boşluk destekli yama antenlerine sahip tek katmanlı bir SIW besleme ağı, aynı anda yüksek kazanç ve geniş bant performansı elde etmek için kullanılır.Önerilen anten dizisi çok katmanlı bir yapıya sahip olsa da, geleneksel düşük maliyetli tek katmanlı baskılı devre kartı (PCB) teknolojisi ile üretilebilir ve daha sonra tüm tek katmanları bir araya getirerek ve sabitleyerek gerçekleştirilebilir.4  4 anten dizisinin simüle edilmiş ve ölçülen empedans bant genişliği, 10 dB için% 27.5 ve% 22.6'dır.Simülasyon ve ölçüm arasındaki tutarsızlık analiz edilir.19.6 dBi'ye kadar bir kazanç ve düşük çapraz polarizasyona sahip simetrik tek yönlü radyasyon modelleri de elde edilir.Düşük üretim maliyeti ve iyi performans avantajlarıyla, önerilen anten dizisi milimetre dalga kablosuz iletişim sistemleri için umut verici bir adaydır."}
{"_id":"ba2c1d97590651e152657eba5cb9e0a37d7d74d8","text":"Bu makalede, geniş bant 5:1 bant genişliği (0.8 ila 4.0 GHz) anten subarrayının tasarımı, optimizasyonu ve karakterizasyonuna sistematik bir yaklaşım sunuyoruz.Dizi elemanı 2.5:1 bant genişliğine sahip optimize edilmiş-taper antipodal Vivaldi yuvasıdır.Farklı boyutlarda ve 0.4 GHz (en yüksek frekansın% 10'u) örtüşen bant genişliğine sahip bu tür iki eleman, beslemeleri ve elektronikleri koruyan çok seviyeli bir zemin düzleminin üzerindeki yuvalanmış bir kafeste dizilir.Geri dönüş kaybı, radyasyon kalıpları, çapraz polarizasyon ve karşılıklı bağlantı 0.5  5.0 GHz'den ölçülür.Bu dizi, sırasıyla alt ve üst frekans bantlarında 50 ve 45 3-dB ışın genişliklerine sahip E düzlem desenlerini göstermektedir.Elementler arasındaki bağlantı, her üç boyutta da farklı göreceli anten konumları için karakterize edilir."}
{"_id":"6b880d58b826074c49d0a38d0f9fb481e93c0acc","text":null}
{"_id":"6a307cf51517f6c97d855639129afd002634ab92","text":"Bu makalede, kapsamlı ama verimli alt grup keşfi için yeni SD-Map algoritmasını sunuyoruz.SD-Map, sezgisel veya örnekleme tabanlı yöntemlerin aksine, bir veri kümesinde bulunan tüm ilginç alt grup kalıplarını tanımlamayı garanti eder.SD-Map algoritması, alt grup keşif görevi için uyarlamalarla madencilik derneği kuralları için iyi bilinen FP büyüme yöntemini kullanır.SD-Map'in eksik değerleri nasıl ele alabileceğini gösteriyoruz ve sentetik verileri kullanarak algoritmanın performansının deneysel bir değerlendirmesini sağlıyoruz."}
{"_id":"1ea6b2f67a3a7f044209aae0d0fd1cb14a1e9e06","text":"Doğal görüntülerin dağılımını modellemek, denetimsiz öğrenmede önemli bir sorundur.Bu görev, aynı anda ifade edilebilir, izlenebilir ve ölçeklenebilir bir görüntü modeli gerektirir.İki uzaysal boyut boyunca bir görüntüdeki pikselleri ardışık olarak tahmin eden derin bir sinir ağı sunuyoruz.Yöntemimiz, ham piksel değerlerinin ayrık olasılığını modeller ve görüntüdeki bağımlılıkların tam kümesini kodlar.Mimari yenilikler, hızlı iki boyutlu tekrarlayan katmanları ve derin tekrarlayan ağlarda artık bağlantıların etkili bir şekilde kullanılmasını içerir.Sanatın önceki durumundan oldukça daha iyi olan doğal görüntülerde log-likelity puanları elde ediyoruz.Ana sonuçlarımız ayrıca çeşitli ImageNet veri kümesi üzerinde kriterler sunar.Modelden üretilen örnekler gevrek, çeşitli ve küresel olarak tutarlı görünmektedir."}
{"_id":"9871aa511ca7e3c61c083c327063442bc2c411bf","text":null}
{"_id":"ba753286b9e2f32c5d5a7df08571262e257d2e53","text":"Generatif Adversarial Nets [8], yakın zamanda generatif modelleri eğitmek için yeni bir yol olarak tanıtıldı.Bu çalışmada, sadece veriyi besleyerek oluşturulabilen üretici adversarial ağların koşullu versiyonunu tanıtıyoruz, y, hem jeneratöre hem de ayrımcıya bağlı kalmak istiyoruz.Bu modelin sınıf etiketleri üzerinde koşullandırılmış MNIST rakamları üretebileceğini gösteriyoruz.Ayrıca, bu modelin çok modlu bir modeli öğrenmek için nasıl kullanılabileceğini ve bu yaklaşımın eğitim etiketlerinin bir parçası olmayan tanımlayıcı etiketleri nasıl üretebileceğini gösterdiğimiz görüntü etiketlemesine bir uygulamanın ön örneklerini sunuyoruz."}
{"_id":"2621c894885e3f42bca8bd2b11dab1637e697814","text":"OBJEKTİFLER Dört farklı Avrupa ülkesinden postmenopozal kadınlarda (PMW) cinsel ve vajinal sağlık açısından algıların, deneyimlerin ve ihtiyaçların değişkenliğini daha iyi anlamak.YÖNTEMLER İtalya, Almanya, İspanya ve Birleşik Krallık'ta 45-75 yaşları arasında toplam 3768 PMW'lık bir anket yapılmıştır.İngiltere örneği, 65 yaşın üzerindeki katılımcıların neredeyse dörtte biri ile önemli ölçüde daha yaşlıydı ve son vulvar ve vajinal atrofi (% 52,8) yaşayan kadınların en yüksek oranına sahipti.İtalyan ve İspanyol katılımcıların çoğunluğu VVA tedavisi alırken, İngiltere'de PMW'nin sadece %28'i ilaç kullanıyordu.En sık görülen menopozal semptom vajinal \/ vulvar kuruluğuydu, katılımcıların neredeyse %80'i bunu İngiltere hariç tüm ülkelerde bildirdi (48%).Öte yandan, vajinal \/ vulvar tahrişi İngiltere'de daha sık bildirilmiştir (% 41).Partneri olan katılımcıların yüzdesi, aylık cinsel aktivite oranı (% 49) gibi İngiltere'de (% 71) daha düşüktü.İngiltere'de, geçen yıl jinekolojik nedenlerden dolayı bir sağlık uzmanı gören katılımcıların oranı, diğer ülkelere göre daha düşüktü (yüzde 27'ye karşı  50), çünkü VVA semptomlarını onlarla tartışan orandı (yüzde 45'e karşı  67).Bu anlamda, UK PMW yardım istemeden önce daha uzun süre bekledi (özellikle cinsel ilişki ve kuruluk ile ağrı için).Katılımcılar tarafından dile getirilen VVA tedavisi zorlukları ile ilgili ana konular İngiltere'deki yönetim yolu, Almanya'daki etkinlik ve İtalya'daki yan etkilerdi.Her ne kadar tüm Avrupalı kadınlar cinsel yaşamlarının kalitesini artırma beklentisini paylaşsalar da, bu fırsat sağlık sistemi ile ilgili olarak farklı ülkeler arasında ve VVA'yı yönetirken sağlık profesyonelleriyle elde edilen etkili iletişimle değişti."}
{"_id":"46a26a258bbd087240332376a6ead5f1f7cf497a","text":"JSTOR, akademisyenlerin, araştırmacıların ve öğrencilerin güvenilir bir dijital arşivde geniş bir içerik yelpazesini keşfetmelerine, kullanmalarına ve geliştirmelerine yardımcı olan kar amacı gütmeyen bir hizmettir.Verimliliği artırmak ve yeni burs biçimlerini kolaylaştırmak için bilgi teknolojisi ve araçlarını kullanıyoruz.JSTOR hakkında daha fazla bilgi için lütfen support@jstor.org ile iletişime geçin.Bu makale, bilgi teknolojisinin örgütsel yaşamı neden ve nasıl etkilediğine dair teorileri ilgilendirmektedir.İyi teori, uygulandığında, bilgi teknolojisinin kullanıcılar, kuruluşlar ve diğer ilgili taraflar için arzu edilen sonuçlarla kullanılma olasılığını artıran araştırmalara rehberlik eder.İyi bir teori nedir?Teoriler genellikle içerikleri, kullanılan belirli kavramlar ve sunulan insani değerler açısından değerlendirilir.Bu makale, kuramları yapıları-teoricilerin nedensel etkinin doğası ve yönü hakkındaki varsayımları açısından inceler.Nedensel yapının üç boyutu, nedensel ajans, mantıksal yapı ve analiz seviyesi olarak kabul edilir.Nedensel ajans, nedenselliğin doğası hakkındaki inançları ifade eder: dış güçlerin değişime neden olup olmadığı, insanların amaçlanan hedefleri gerçekleştirmek için kasıtlı olarak hareket edip etmediği veya değişikliklerin insanların ve olayların etkileşiminden öngörülemeyen bir şekilde ortaya çıkıp çıkmadığı.Mantıksal yapı, teori-statik ve dinamik arasındaki zamansal yönü ve \"nedenler\" ile sonuçlar arasındaki mantıksal ilişkileri ifade eder.Analiz seviyesi, teorinin kavramlar ve ilişkiler - bireyler, gruplar, organizasyonlar ve toplum - oluşturduğu varlıkları ifade eder.Bilgi teknolojisinin örgütsel değişimdeki rolü hakkında iyi teori için birçok olası yapı olsa da, bu yapılardan sadece birkaçı mevcut teorileştirmede görülebilir.Seçeneklerin farkındalığının artması, avantajlarının ve dezavantajlarının açık tartışılması ve burada tartışılan boyutlar ve kategoriler açısından gelecekteki teorik ifadelerin açık karakterizasyonu, daha iyi teorinin geliştirilmesini teşvik etmelidir."}
{"_id":"21a39ca716c37ccc133ff96c31cc71565d0c968e","text":"Etkili çıkarım ve manipülasyona izin veren şekil çiftleri arasındaki haritaların yeni bir temsilini sunuyoruz.Yaklaşımımızın anahtarı, şekiller üzerindeki noktalardan ziyade yazışma gerçek değerli işlevlere yer veren harita kavramının genelleştirilmesidir.Laplace-Beltrami operatörünün özfonksiyonları gibi her şekildeki fonksiyon alanı için çok ölçekli bir temel seçerek, çok kompakt, ancak küresel çıkarım için tamamen uygun bir haritanın temsilini elde ederiz.Belki de daha dikkat çekici bir şekilde, bir haritadaki tanımlayıcı koruma, dönüm noktası yazışmaları, parça koruma ve operatör komutativitesi gibi en doğal kısıtlamalar bu formülasyonda doğrusal hale gelir.Ayrıca, gösterim doğal olarak harita toplamı, fark ve kompozisyon gibi bazı cebirsel işlemleri destekler ve nokta-nokta yazışmaları oluşturmadan işlev veya açıklama aktarımı gibi bir dizi uygulamaya olanak tanır.Bu özellikleri, özünde tek bir doğrusal çözüm olan verimli bir şekil eşleştirme yöntemi tasarlamak için kullanıyoruz.Yeni yöntem, izometrik şekil eşleştirme kriteri üzerinde son teknoloji sonuçları elde eder.Ayrıca, bu temsilin mevcut şekil eşleştirme yöntemleriyle üretilen haritaların kalitesini artırmak için nasıl kullanılabileceğini ve segmentasyon aktarımında ve şekil koleksiyonlarının ortak analizinde kullanışlılığını örneklemekteyiz."}
{"_id":"1bdf90cc38336e6e627150e006fd58bcba201792","text":"Vücut Sensör Ağları (BSN'ler), insanları günlük yaşamlarında destekleme yetenekleri nedeniyle dikkate değer dikkati iletmektedir.Özellikle, yardımlı yaşamların gerçek zamanlı ve invaziv olmayan izlenmesi, sağlık hizmetleri, spor \/ uygunluk, e-eğlence, sosyal etkileşim ve e-fabrika gibi birçok uygulama alanında büyük potansiyele sahiptir.Ve bu tür sistemleri karakterize eden temel ve önemli özellik, insan eylemlerini ve davranışlarını tespit edebilme yeteneğidir.Bu makalede, insan duruşu tanıma için yeni bir yaklaşım önerilmiştir.BSN sistemimiz, birden fazla giyilebilir sensörden gelen ivmeölçer verilerine uygulanan D-S Kanıt Teorisine dayanan bir bilgi füzyon yöntemine dayanır.Deneysel sonuçlar, geliştirilen prototip sisteminin temel duruşlar için (ayakta, oturarak, yalan söyleyerek, çömelerek)% 98.5 ile% 100 arasında bir tanıma doğruluğu elde edebildiğini göstermektedir."}
{"_id":"0ef98882d8a7356c7cf7ac715bef84656a0632d4","text":"Yuvalı dikotomiler, lojistik regresyon ile bazı politomöz sınıflandırma problemlerinin üstesinden gelmek için standart bir istatistiksel tekniktir.Çok sınıflı bir sınıflandırma görevini tekrar tekrar bir dichotomies sistemine bölen ve çok sınıflı problemlere iki sınıflı öğrenme algoritmalarını uygulamak için istatistiksel olarak sağlam bir yol sağlayan ikili ağaçlar olarak temsil edilebilirler (bu algoritmaların sınıfsal olasılık tahminleri oluşturduğunu varsayarsak).Bununla birlikte, genellikle belirli bir sorun için birçok aday ağaç vardır ve standart yaklaşımda belirli bir ağacın seçimi, pratikte mevcut olmayan alan bilgisine dayanır.Bir alternatif, her bir iç içe geçmiş dikotomi sistemini eşit derecede muhtemel olarak ele almak ve bu varsayıma dayanarak bir topluluk sınıflandırıcı oluşturmaktır.Bu yaklaşımın C4.5 ve lojistik regresyonu doğrudan çok sınıflı problemlere uygulamaktan daha doğru sınıflandırmalar ürettiğini gösteriyoruz.Sonuçlarımız ayrıca, her iki tekniğin de C4.5 ile birlikte kullanılması ve lojistik regresyon için karşılaştırılabilir sonuçlar olması durumunda, iç içe geçmiş dikotomi topluluklarının çift yönlü sınıflandırmadan daha doğru sınıflandırıcılar ürettiğini göstermektedir.Hata düzeltici çıkış kodları ile karşılaştırıldığında, lojistik regresyon kullanılırsa tercih edilir ve C4.5 durumunda karşılaştırılabilir.Ek bir fayda, sınıf olasılık tahminleri oluşturmalarıdır.Sonuç olarak, ikili sınıflandırıcıları çok sınıflı problemlere uygulamak için iyi bir genel amaçlı yöntem gibi görünüyorlar."}
{"_id":"3d0f7539d17816a5ba1925f10ed5c274c9d570b5","text":"Öğrencilerin performansını tahmin edebilme yeteneği, mevcut eğitim sistemimizde çok önemlidir.Bu amaçla veri madenciliği kavramlarını kullanabiliriz.ID3 algoritması, karar ağaçları üretmek için bugün mevcut olan ünlü algoritmalardan biridir.Ancak bu algoritmanın birçok değere sahip niteliklere eğilimli olduğu bir eksikliği vardır.Bu nedenle, bu araştırma, kazanç oranını (bilgi kazancı yerine) kullanarak ve her karar verme noktasında her bir özniteliğe ağırlık vererek algoritmanın bu eksikliğinin üstesinden gelmeyi amaçlamaktadır.Veri kümesinde J48 ve Naive Bayes sınıflandırma algoritması gibi diğer birkaç algoritma da uygulanmaktadır.WEKA aracı J48 ve Naive Bayes algoritmalarının analizi için kullanıldı.Sonuçlar karşılaştırılır ve sunulur.Çalışmamızda kullanılan veri seti, VIT Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Okulu'ndan (SCSE) alınmıştır.Anahtar kelimeveri madenciliği, eğitim veri madenciliği (EDM), karar ağacı, kazanç oranı, ağırlıklı ID3"}
{"_id":"2cef1515ac1d98f1dcfdc9b84c1a3b6f3758b9d1","text":"Görüntü ve videodaki insan analizi, insan pozu, giyim, kamera görüş noktaları, aydınlatma ve diğer faktörlerdeki büyük çeşitlilik nedeniyle zor bir sorundur.Bu değişkenliğin açık modellemesi zor olsa da, mevcut kişi görüntülerinin çok büyük bir miktarı, insan analizine örtülü, veri odaklı yaklaşım için motive eder.Bu çalışmada, insan görünümünün bir alt alanını kapsayan büyük miktarda görüntü kullanarak bu yaklaşımı keşfetmeyi amaçlıyoruz.Bu alt uzayı, görüntüleri bir grafik içine bağlayarak ve bu tür bir grafik aracılığıyla bilgiyi ayrımcı bir şekilde eğitilmiş bir grafik modeli kullanarak yayarak modelliyoruz.Özellikle insan poz tahmini ve eylem tanıma sorunlarını ele alıyor ve görüntü grafiklerinin bu sorunları ortaklaşa çözmeye nasıl yardımcı olduğunu gösteriyoruz.KTH veri kümesindeki insan eylemleriyle hareketsiz görüntülerle ilgili sonuçları rapor ediyoruz."}
{"_id":"033e667eec844477bdfcd0e4b3d5c81b7598af39","text":"Helisel antenler uzun zamandır biliniyor, ancak literatür performansları hakkında tartışmalı bilgilerle boğulmuş durumda.Sonsuz bir yer düzleminin üzerinde bulunan helisel antenleri sistematik olarak araştırdık ve tasarım eğrileri elde ettik.Ayrıca yer iletkeninin şeklinin ve boyutunun helisel anten performansı üzerinde etkisi olduğunu gözlemledik.Bir fincan ve koni formuna sahip yer iletkenlerinin boyutlarını optimize ederek, anten kazancını önemli ölçüde artırdık.Helix ve yer iletkeninin eşzamanlı optimizasyonu, anten performansını iyileştirmek için devam etmektedir."}
{"_id":"91e4456442a7bce77cdfd24bc8a2fb6a4a3a3b6f","text":"Giriş İstatistiksel dil modelleri, belirli bir sözcük dizisinin olasılığını tahmin eder.s = (w1,w2) gibi n kelimeli bir cümle verildiğinde...wn), dil modeli P(s) atar.İstatistiksel dil modelleri, dizi olasılık tahminlerine dayanarak iyi kelime dizilimi tahminlerini değerlendirir.Sağlam, hızlı ve doğru dil modelleri oluşturmak, makine çeviri sistemleri ve otomatik konuşma tanıma sistemleri gibi yapı sistemlerinin başarısındaki temel faktörlerden biridir.İstatistiksel dil modelleri çeşitli yaklaşımlara dayanarak tahmin edilebilir.Klasik dil modelleri, P(s) = P(w1,w2) gibi n-gram kelime dizilerine dayanarak tahmin edilir...wn) = n i=1 P(wiwi1) ve daha kısa bağlamlar için Markov kavramına göre yaklaşık olarak tahmin edilebilir (örneğin, n = 2 veya n = 3 ise trigram vb.).Son araştırmacılar, dil modelleri oluşturmak ve tahmin etmek için farklı mimariler uyguladılar.Klasik feed-forward nöral ağ tabanlı dil modelleri, geleneksel n-gram dil modelleme teknikleri arasında sürekli olarak iyi sonuçlar bildirmektedir [1].Abstract"}
{"_id":"f713a480be9d569803349338a1c2db8cabb0165c","text":"Karmaşık visuomotor kontrolünde önemli bir zorluk, hedefleri belirtmek, planlama ve genelleme için etkili olan soyut temsilleri öğrenmektir.Bu amaçla, evrensel planlama ağlarını (UPN) tanıtıyoruz.UPN'ler, hedefe yönelik bir politika içine farklılaşabilir planlamayı yerleştirir.Bu planlama hesaplaması, gizli bir alanda ileri bir modeli açar ve gradyan iniş yörünge optimizasyonu yoluyla optimal bir eylem planı çıkarır.Plan-by-gradient-decent süreci ve altta yatan temsilleri, denetlenen bir taklit öğrenme hedefini doğrudan optimize etmek için uçtan uca öğrenilir.Öğrenilen gösterimlerin sadece gradyan tabanlı yörünge optimizasyonu yoluyla hedefe yönelik görsel taklit için etkili olmadığını, aynı zamanda görüntüleri kullanarak hedefleri belirtmek için bir metrik sağlayabileceğini görüyoruz.Öğrenilen temsiller, modelsiz takviye öğrenimi için yeni hedef durumlara ulaşmak için mesafe tabanlı ödüller belirlemek için kullanılabilir ve bu da görüntü tabanlı hedefler aracılığıyla açıklanan yeni görevleri çözerken önemli ölçüde daha etkili öğrenme ile sonuçlanır.https:\/\/sites.google adresini ziyaret edin.video vurguları için com\/view\/upn-public\/home."}
{"_id":"c2c8292dad37adcdda3b0aba5db5e33e3222832e","text":null}
{"_id":"5facbc5bd594f4faa0524d871d49ba6a6e956e17","text":"Yüksek boyutlu bir uzaya gömülü çok sayıda düşük boyutlu doğrusal veya afine alt uzaylarından alınan verileri kümelemek için seyrek gösterime (SR) dayanan bir yöntem önermekteyiz.Metodumuz, bir altuzaylar birliğindeki her noktanın, diğer tüm veri noktaları tarafından oluşturulan bir sözlükle ilgili olarak bir SR'ye sahip olması gerçeğine dayanmaktadır.Genel olarak, böyle bir SR bulmak NP zordur.Temel katkımız, hafif varsayımlar altında, SR'nin l1 optimizasyonu kullanılarak \"tam olarak\" elde edilebileceğini göstermektir.Verilerin segmentasyonu, bu SR'den inşa edilen bir benzerlik matrisine spektral kümeleme uygulanarak elde edilir. Yöntemimiz gürültüyü, aykırıları ve eksik verileri ele alabilir.Altuzay kümeleme algoritmamızı videodaki birden fazla hareketi bölümleme sorununa uyguluyoruz.167 video dizisi üzerinde yapılan deneyler, yaklaşımımızın son teknoloji yöntemlerinden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir."}
{"_id":"b98063ae46f00587a63547ce753c515766db4fbb","text":"Microstrip yama antenleri, ince profil, hafiflik, düşük maliyet, imalat kolaylığı ve entegre devrelerle uyumluluk avantajları sunar, bu nedenle antenler polarizasyon çeşitliliği ve çift frekans taleplerini karşılamak için yaygın olarak kullanılır.Bu kağıt, havadaki sentetik diyafram radarı (SAR) sistemlerindeki uygulamalar için uygun çift kutuplu radyasyon elde etmek için koaksiyel olarak beslenen tek katmanlı kompakt çift bantlı (Cand X-band) mikro şerit yama antenini sunar.Tasarlanan anten, köşegenleri boyunca üst üste binen üç dikdörtgen yamadan oluşur.Antenin frekans tepkisini doğru bir şekilde tahmin etmek için tam dalga elektromanyetik simülasyonlar gerçekleştirilir.Üretilen anten, VSWR  2 için 154 MHz (f0 = 6.83 GHz) ve 209 MHz (f0 = 9.73 GHz) empedans bant genişliğine ulaşır.Her iki frekansın eşzamanlı kullanımı, SAR sistemindeki hedeflerin veri toplamasını ve bilgisini büyük ölçüde iyileştirmelidir."}
{"_id":"358d2a02275109c250f74f8af150d42eb75f7b5f","text":"Public Key Cryptography (PKC), İnternet gibi geleneksel ağlarda birçok güvenlik hizmetinin ve protokolünün altında yatan teknolojiyi mümkün kılmaktadır.Kablosuz sensör ağları bağlamında, PKC'nin en verimli türlerinden biri olan eliptik eğri kriptografisi (ECC), mevcut PKC tabanlı çözümlerin istismar edilebilmesi için PKC destek sensörü ağ uygulamaları sağlamak için araştırılmaktadır.Bu makale, kablosuz sensör ağlarındaki ECC işlemleri için yapılandırılabilir bir kütüphane olan TinyECC'nin tasarımını, uygulanmasını ve değerlendirilmesini sunar.TinyECC'nin birincil amacı, esnek bir şekilde yapılandırılabilen ve sensör ağ uygulamalarına entegre edilebilen ECC tabanlı PKC işlemleri için kullanıma hazır, halka açık bir yazılım paketi sağlamaktır.TinyECC, geliştiricilerin ihtiyaçlarına göre belirli optimizasyonları açıp kapatabilen bir dizi optimizasyon anahtarı sağlar.Optimizasyonların farklı kombinasyonları farklı yürütme süresi ve kaynak tüketimine sahiptir, bu da geliştiricilere TinyECC'yi sensör ağ uygulamalarına entegre etmede büyük esneklik sağlar.Bu makale ayrıca, TinyECC'nin deneysel değerlendirmesini, MICAz, Tmote Sky ve Imote2 dahil olmak üzere birçok ortak sensör platformunda da rapor etmektedir.Değerlendirme sonuçları, bireysel optimizasyonların yürütme süresi ve kaynak tüketimleri üzerindeki etkilerini gösterir ve TinyECC'nin en hesaplamalı verimli ve en depolama verimli konfigürasyonunu sağlar."}
{"_id":"d1d044d0a94f6d8ad1a00918abededbd2a41f1bd","text":"* Muhabbet eden yazar: Ch.Sandeep Kumar Subudhi Özet Çalışmamızın amacı, insan vücut ısısını, kan basıncını (BP), Nabız Oranını ve EKG'yi izlemek ve hasta yerini izlemektir.İnsan vücut ısısı, BP, Nabız Oranı ve EKG çalışma ortamında tespit edilir; Bu, ilgili sensörler kullanılarak algılanabilir.Duyulan bilgi, hasta ünitesindeki sinyal şartlandırma devresi aracılığıyla PIC16F877 mikrodenetleyicisine gönderilir.İstenilen miktarda sensör değeri ayarlanır ve aşılırsa ön adımlar zille işaret edilerek alınmalıdır. Sensör bilgileri, her iki ünitedeki mikrodenetleyicilerle bağlantılı Zigbee iletişim sistemi yardımıyla hasta ünitesinden ana kontrol ünitesine iletilecektir.Ana kontrol ünitesi, bu algılanan verileri ve o hastanın konumunu GPS Modülü yardımıyla gözlemciye \/ doktora gönderir.Gözlemci\/doktor GSM modülü tarafından gönderilen SMS'i alabilir ve daha fazla karar alınabilir.Mesaj, Global sistem mobil (GSM) Modem kullanılarak bir cep telefonuna gönderilir.MAX232, mikrodenetleyici ve modem arasında bir sürücüydü."}
{"_id":"f980462aa340a1beed2f040db9b54d7f22378a58","text":"Stereo görme, bilgisayar görüşünde aktif bir araştırma konusudur.Point Grey Bumblebee ve dijital tek lensli refleks kamera (DSLR) normalde stereo görüş araştırmalarında bulunurlar, sağlam ancak pahalıdırlar.Arduino ve Raspberry Pi gibi açık kaynaklı elektronik prototipleme platformları, öğrencilerin veya araştırmacıların araştırma projeleri için özel olarak ucuz deneysel ekipman üretmelerini sağlayan ilginç ürünlerdir.Bu makale, Pi ve kamera modüllerini kullanarak araştırmamızda geliştirilen akıllı stereo kamera mobil platformunu anlatıyor ve robotik stereo görüş araştırması çalışmaları için ucuz açık kaynaklı parçalar kullanma kavramını ayrıntılı olarak sunuyor."}
{"_id":"11db74171df92a50d64bd88d569454415878c63a","text":"Abstract Meaning Representation (AMR) için bir ayrıştırıcı sunuyoruz.İngilizce-AMR dönüşümünü string-to-tree, sözdizimi tabanlı makine çevirisi (SBMT) çerçevesinde ele alıyoruz.Bu işi yapmak için AMR yapısını SBMT'nin mekaniğine uygun ve modelleme için kullanışlı bir forma dönüştürüyoruz.AMR'ye özgü bir dil modeli tanıtıyoruz ve semantik kaynaklardan alınan veri ve özellikleri ekliyoruz.Ortaya çıkan AMR ayrıştırıcımız, son teknoloji sonuçları 7 Smatch puanı ile geliştirir."}
{"_id":"f99f46f1b90be4582946951f4f12d8b9209354b2","text":"Bir metal silindirin üzerine uygun şekilde yerleştirilmiş, güçlü bir şekilde birleştirilmiş E-şekilli yamalardan oluşan 4 elementli subarraylardan oluşan bir anten, kablosuz yerel alan ağlarında (WLAN) kullanılmak üzere önerilmiştir.Silindirik durumda bu özel dizi konfigürasyonunun kullanılması, yatay düzlemde sadece 2 subarray ile %8,3 bant genişliğine ve çok yönlü bir radyasyon desenine ulaşılmasını sağlar.CST Microwave Studio, üretimden önce doğrulama amacıyla kullanılır.Yazarların bilgisine göre, bu yakın zamanda tanıtılan güçlü bir şekilde birleştirilmiş E-şekilli yamalar kavramı ilk kez bir konformal antende kullanılır."}
{"_id":"b72a44e0f509a91a02c4d5b2df2a95fb1b3ee392","text":"Bu makale Follow-Me Cloud konseptini tanıtıyor ve çerçevesini öneriyor.Önerilen çerçeve, bir veri merkezi ile bir 3GPP mobil ağının kullanıcı ekipmanı arasında devam eden bir IP hizmetinin, hizmet kesintisi olmadan başka bir optimal DC'ye sorunsuz bir şekilde taşınmasını amaçlamaktadır.Servis göçü ve sürekliliği, IP adresinin servis tanımlaması ile değiştirilmesiyle desteklenir.Gerçekten de, bir FMC hizmeti \/ uygulaması, bir oturum \/ hizmet kimliği ile, oturum üzerinden teslim edilen hizmetle birlikte dinamik olarak değişir; 3GPP mobil ağında UE'nin benzersiz bir tanımlayıcısından, bulut hizmetinin bir tanımlayıcısından ve bulut hizmetinin dinamik olarak değişen özelliklerinden oluşur.FMC'deki servis göçü, mobil ağdaki veri çapa ağ geçidinin değişmesi nedeniyle, sırayla UE hareketliliği ve \/ veya yük dengelemesi nedeniyle UE'nin IP adresindeki değişiklikle tetiklenir.Daha sonra yeni veri çapa ağ geçidinin özelliklerine göre optimal bir DC seçilir.UE ve DC'lerde kurulu olan ve IP akışlarının özelliklerini oturum\/hizmet kimliğine haritalayan mantık sayesinde sorunsuz hizmet göçü ve sürekliliği desteklenir."}
{"_id":"11190a466d1085c09a11e52cc63f112280ddce74","text":"Erken primat görsel sisteminin davranışından ve nöronal mimarisinden ilham alan bir görsel dikkat sistemi sunulmaktadır.Çok ölçekli görüntü özellikleri tek bir topografik fayda haritasında birleştirilir.Dinamik bir sinir ağı daha sonra azalan tuzluluk sırasına göre katılan yerleri seçer.Sistem, karmaşık sahne anlayışı problemini hızla seçerek, hesaplamalı olarak verimli bir şekilde, ayrıntılı olarak analiz edilecek göze çarpan konumları seçerek parçalamaktadır."}
{"_id":"5b2bc4aaa63412ff1745a79d2f322b5ff67d0f9c","text":null}
{"_id":"b2db00f73fc6b97ebe12e97cfdaefbb2fefc253b","text":"Kümelemeyi kullanan bir anomali b sed saldırı tespit sisteminin (IDS) tasarımında en zor sorunlardan biri, elde edilen kümelerin etiketlenmesinde th'dir, yani.Bunlardan hangisinin ağ\/sunucudaki \"iyi\" davranışa karşılık geldiğini ve \"kötü\" davranışa karşılık geldiğini belirlemek.Bu pap er'de, böyle bir IDS'de uygulama için bir kümeleme kalite endeksinden yararlanan yeni bir kümeleme etiketleme stratejisi önerilmektedir.Yeni etiketli algor ithm'in amacı, çok benzer vektörler içeren kompakt kümeleri tespit etmektir ve bunların saldırı vektörleri olma olasılığı yüksektir.İki kümeleme kalitesi endeksi te stad ve karşılaştırıldı: Silhouette endeksi ve Davies-Bouldin endeksi.Birden fazla sınıflandırıcı IDS'nin etkinliğini uygulanan iki dex ile karşılaştıran deney al sonuçları, Silhouette endeksini kullanan sistemin Davies-Bouldin endeksini kullanan sistemden çok daha doğru sonuçlar ürettiğini göstermektedir.Bununla birlikte, Davies-Bouldin endeksinin hesaplanması, kümeleme kullanan bir IDS'nin nihai gerçek zamanlı çalışmasına ilişkin çok önemli bir avantaj olan Silhouette endeksinin hesaplanmasından çok daha az karmaşıktır."}
{"_id":"ee35c52c22fadf92277c308263be6288249a6327","text":"Vivaldi geniş bantlı faz dizileri ile ilgili önceki çalışmalar esas olarak İki boyutlu tarama faz dizilerine odaklanmıştır.Bu makalede minyatürleştirilmiş dengeli bir antipodal Vivaldi anteni (BAVA) sunulmaktadır.Çift kutuplu doğrusal fazlı dizilerde kompakt bir yapı oluşturmak için yeni bir dikey parazitik metal şerit yüklemesi kullanılır.Ark şeklindeki yuvalar ve metal şerit yükleri ile, alt çalışma bandındaki radyasyon performansı büyük ölçüde artırılabilir.Önerilen anten, 100mm (uzunluk) * 100mm (genişlik) * 125mm (derinlik) boyutunda periyodik sınır yoluyla sonsuz durumda simüle edilir.Anten, VSWR3 için 50'ye taranırken, dikey polarizasyon ve yatay polarizasyonda sırasıyla 4:1 (0.5GHz-2GHz) bant genişliği ve 5:1 (0.4GHz-2GHz) bant genişliği elde eder ve izolasyon, çalışma frekans aralığı üzerinde -18dB'den azdır."}
{"_id":"62198d1c71b827f0674da3d4d7ebf718702713eb","text":"Ultra geniş bantlı (UWB) nabız Doppler radarları, birden fazla konunun temassız hayati işaretleri izlemesi için kullanılabilir.Bununla birlikte, tespit edilen sinyalleri tipik olarak düşük sinyal-gürültü oranına (SNR) sahiptir ve solunum sinyallerinin sahte harmonikleri ve solunum ve kalp atışı sinyallerinin karışık ürünleri (kalp atışı sinyallerinden nispeten daha yüksek olabilir) geleneksel hızlı Fourier dönüşüm spektrogramlarını bozduğundan, önemli kalp atış hızı (HR) algılama hatalarına neden olur.Bu makalede, daha önce sürekli dalga radarlarının yansıyan sinyallerinin faz varyasyonlarını doğru bir şekilde tespit etmek için kullanılan karmaşık sinyal demodülasyon (CSD) ve arktanjant demodülasyon (AD) tekniklerini UWB darbe radarlarına da genişletiyoruz.Bu algılama teknikleri, müdahale eden harmonik sinyallerin etkisini azaltır, böylece tespit edilen hayati işaret sinyallerinin SNR'sini iyileştirir.HR tahmininin doğruluğunu daha da artırmak için, son zamanlarda geliştirilen bir devlet-uzay yöntemi CSD ve AD teknikleri ile başarıyla birleştirildi ve SNR'de 10 dB'den fazla iyileştirme gösterildi.Bu çeşitli tespit tekniklerinin uygulanması deneysel olarak araştırılmış ve tam hata ve İK tespitinin SNR analizi sunulmuştur."}
{"_id":"962f9eec6cce6253a2242fad2461746c9ccd2a0f","text":"Mikro şerit geçişine dair daha az koplanar dalga kılavuzu (CPW) aracılığıyla bir roman tartışılır ve simülasyonlara ve deneysel sonuçlara dayanan tasarım kuralları sunulur.Bu geçiş, 20 GHz'de 0.4 dB'lik bir değerle 10 GHz'den 40 GHz'e frekans aralığı üzerinden 1 dB'lik bir maksimum ekleme kaybı göstermektedir.Bu geçiş, RF sistemleriyle uyumlu olması, düşük kayıp performansı, düşük maliyet ve üretim kolaylığı nedeniyle çeşitli uygulamalar bulabilir."}
{"_id":"987878e987c493de52efa5b96db6558a65374585","text":"Tek uçlu bir girdiyi büyük bir bant genişliği üzerinden bir diferansiyel çıktıya dönüştüren bir metamateryal balun sunulur.Cihaz ayrıca mükemmel geri dönüş kaybı, izolasyon ve aynı frekans bandı üzerindeki özelliklerle de sergiler.Balun, bir Wilkinson bölücüyü, ardından üst dal boyunca bir +90\/spl deg\/ negatif-refractive-index (NRI) metamalzeme (MM) faz değiştirme hattını ve alt dal boyunca bir -90\/spl deg\/ MM faz değiştirme hattını içerir.Hem +90\/spl deg\/ hem de -90\/spl deg\/ dalları için MM hatlarının kullanılması, faz yanıtlarının eğimlerinin eşleşmesine izin verir ve bu da geniş bant diferansiyel çıkış sinyali ile sonuçlanır.Balun teorik performansı, devre simülasyonları ve 1.5 GHz'de üretilmiş bir prototipin ölçümleri ile doğrulanır.MM balun, 1.16 GHz (1,17 ila 2.33 GHz) arasında ölçülen bir diferansiyel çıkış faz bant genişliği (180\/spl deg\/\/spl plusmn\/10\/spl deg\/) gösterir.Her üç bağlantı noktası için ölçülen izolasyon ve dönüş kaybı, 2 GHz'i aşan bir bant genişliği üzerinde -10 dB'nin altında kalırken, çıkış miktarları S \/ sub 21 \/  ve S \/ sub 31 \/  0,5 ila 2.5 GHz arasında -4 dB'nin üzerinde kalır."}
{"_id":"39da8410e503738eb19cd5d2f3e154e7e2a9971b","text":"Bu makalede, diyet değerlendirmesi için kalori içeriği tahmini için görüntü-analiz tabanlı bir yaklaşım sunuyoruz.Birden fazla kullanıcı tarafından Food Log adı verilen genel bir Web servisinde yakalanan ve depolanan günlük gıda görüntülerinden yararlanıyoruz.Görüntüler herhangi bir kontrol veya işaret olmadan alınır.Gıda Günlüğü'nde yer alan ve kalori içeriği beslenme uzmanları tarafından tahmin edilen 6512 görüntüden oluşan bir sözlük veri kümesi oluşturuyoruz.Bir görüntü, renk histogramları, renk korelogramları ve SURF kedicikleri gibi çoklu görüntü özelliklerinin görüş açısından yer gerçeği verileriyle karşılaştırılır ve yer gerçeği görüntüleri benzerliklere göre sıralanır.Son olarak, giriş gıda görüntüsünün kalori içeriği, birden fazla özellikte en üst n sıralı kalorileri kullanarak doğrusal tahminle hesaplanır.Tahminin dağılımı, tahminlerin %79'unun 40 hatasında, %35'inin 20 hatasında doğru olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"164bd38ee518e8191fc3fb27b23a10c2668f76d9","text":"İncir.1.Doğal bir görüntü göz önüne alındığında, önerilen yaklaşım, aynı sahnenin farklı versiyonlarını, örneğin gece, gün batımı, kış, ilkbahar, yağmur, sis veya bunların bir kombinasyonu gibi çok çeşitli koşullarda halüsinasyon görebilir.İlk olarak, yöntemimiz, sahneyi semantik düzenine ve istenen nitelik setine göre hayal etmek için tek bir jeneratör ağı kullanır.Daha sonra, görünümü doğrudan halüsinasyonlu çıktıdan girdi görüntüsüne aktarır, referans tarzı bir görüntüye erişmeye gerek yoktur."}
{"_id":"08d94e04e4be38ef06bd0a3294af3936a27db529","text":"Log periyodik anten ve Yagi-Uda anteni, çok yüksek yönlendirmenin gerekli olduğu uygulamalarda kullanılır.Ayrıca 17-20dBi aralığında çok yüksek kazanç sağlarlar.Bu makale, günlük periyodik ve Yagi antenlerinin çeşitli konfigürasyonları, avantajları ve sorunları hakkında bir inceleme sunar.Yagi-Uda anteni ile karşılaşılan bir sorun nispeten daha az bant genişliğidir.Bu sorun, yüksek bant genişliği üzerinde çalışabilen ve aynı zamanda yüksek kazanç sağlayan günlük periyodik anten ile çözülür.Bu makalede, basılı Yagi-Uda ve günlük periyodik anteni gerçekleştirmek için çeşitli tekniklerin gözden geçirilmesi tartışılmaktadır.Mikro şerit besleme, eş eksenli besleme vb. gibi farklı besleme teknikleri kullanılarak gerçekleştirilir.Ayrıca yönetmenlerin ve reflektörlerin şeklini değiştirerek de gerçekleştirilirler.Yüksek bant genişliği (log periyodik anten) de reflektör sayısını artırarak gerçekleştirildi."}
{"_id":"2e0b1facffd6e9a0b1bc6b87d1dab0874846fee0","text":"Sürekli çalışmayı sürdürmek için, çevre enerjisini toplayan sistemler, taleplerini karşılamak için kullanımlarını dikkatli bir şekilde düzenlemelidir.Enerji kullanımının düzenlenmesi, bir sistemin talepleri elastik değilse ve donanım bileşenleri enerji açısından uygun değilse zordur, çünkü kullanımını arzına uyacak şekilde tam olarak ölçeklendiremez.Bunun yerine, sistem mevcut enerji rezervlerine ve gelecekteki enerji arzı tahminlerine dayanarak enerji taleplerini ne zaman karşılayacağını seçmelidir.Bu makalede, bir sistemin tahminlerini geliştirerek talebi karşılama yeteneğini geliştirmek için hava tahminlerinin kullanımını araştırıyoruz.Hava tahminini, gözlemsel ve enerji hasat verilerini analiz ederek bir hava tahminini rüzgar veya güneş enerjisi hasat tahminine çeviren bir model formüle ediyoruz ve doğruluğunu ölçüyoruz.Her iki enerji kaynağı için modelimizi, iki farklı enerji toplama sensör sistemi bağlamında elastik taleplerle değerlendiriyoruz: sensörleri harici kullanıcılara kiralayan bir sensör test yatağı ve sabit düğüm algılama oranlarını koruyan sözlüksel olarak adil bir sensör ağı.Hem rüzgar hem de güneş enerjili sensör sistemlerinde hava tahminlerinin kullanılmasının, her sistemin mevcut tahmin stratejileriyle karşılaştırıldığında taleplerini karşılama yeteneğini artırdığını gösteriyoruz."}
{"_id":"87a851593965e371184cf3c3df5630f8d66bf49b","text":"Hızla büyüyen VLSI teknolojisi, gömülü sistemlerin maliyetini önemli ölçüde azaltabilir ve bu da ortak insan gereksinimlerini karşılayan düşük maliyetli kişisel sağlık izleme sistemlerinin yeni bir dönemini motive etmiştir.Bu tür sistemler bir kişiye adanmıştır ve uzaktan tanı bilgilerini sağlar.Bu makale, hastaya bağlı kabloları ortadan kaldırdığımız bir PSoC mikrodenetleyici ve GSM modülleri önermektedir.Hasta günlük aktiviteler yapma özgürlüğüne sahiptir ve hala sürekli izleme altındadır (yaşlı insanlar için çok uygundur).PSoC, tek çip uygulamasını etkinleştiren ADC ve Programlanabilir Kazanç amplifikatörü inşa etti.Donanım karmaşıklığı da basittir ve maliyeti azaltır.Bu sistemin temel prensibi, biyomedikal sensör modüllerinden gelen biyo tıbbi sinyalleri okumak ve veri dönüştürme görevlerini yerine getirmek, GSM kullanarak SMS göndermek ve aynı zamanda dalga formu ortalamalama veya düzeltme gibi basit ön işleme yeteneği sağlamaktır.AT komutları aracılığıyla PSoC'ye GSM tabanlı modem arayüzü.Mikrodenetleyici, yüksek yoğunluklu LED ve LDR kullanılarak Heart beat adlı metin mesajlarını alabilecek ve gönderebilecektir.Parmak LED ve LDR arasına yerleştirilir.Cilt, tespit için iletilen veya yansıyan ışık kullanılarak görünür (kırmızı) ile aydınlatılabilir.Bu makalenin konsepti, kişisel sağlık hizmetlerinde devrim yaratmak için kablosuz iletişimin tıbbi uygulamalara entegrasyonu üzerine kuruludur.Bu konsept altında hastalar artık tıbbi araçlar tarafından izlenecekleri belirli bir sağlık merkezine bağlı değildir – kablosuz iletişim sadece güvenli ve doğru izleme değil, aynı zamanda hareket özgürlüğü de sağlayacaktır.Uzaktan hasta izleme sadece hastane bakımını yeniden tanımlamakla kalmayacak, aynı zamanda iş, ev ve eğlence faaliyetlerini de yeniden tanımlayacaktır.Geleceğin evini hayal edin: yaşlı bireyler artık hastaneye gitmek zorunda kalmayacak, işte sıkışmış bir anne, hasta çocuğunun sıcaklığının e-posta güncellemelerini alabilecek, hareket halindeki bir doktor, hastalarının durumunu kontrol etmek için cep telefonunu açma yeteneğine sahip olacak.Bu projenin amacı, GSM Teknolojisini kullanarak kablosuz bir kalp atış izleme sistemi oluşturmaktır; bu, büyük ölçekli uzaktan hasta izleme sistemi için bir dizi kişisel sağlık cihazının ayrılmaz bir parçası olabilir.Bu makalede PSoC Microcontroller kullanan düşük maliyetli bir Dijital Kalp hızı ölçer tasarlanmıştır ve ayrıca bu ünite göndermek için GSM Modem'e bağlanmaktadır ..."}
{"_id":"0558c94a094158ecd64f0d5014d3d9668054fb97","text":"Resilient Distributed Datasets (RDD'ler), programcıların MapReduce gibi veri akış modellerinin hata toleransını korurken büyük kümeler üzerinde bellek içi hesaplamalar yapmalarını sağlayan dağıtılmış bir bellek soyutlamasıdır.RDD'ler, mevcut veri akış sistemlerinin verimsiz bir şekilde ele aldığı iki tür uygulama tarafından motive edilir: grafik uygulamalarında ve makine öğreniminde yaygın olan yinelemeli algoritmalar ve etkileşimli veri madenciliği araçları.Her iki durumda da, verileri bellekte tutmak, performansı bir büyüklük sırasına göre artırabilir.Hata toleransını verimli bir şekilde elde etmek için, RDD'ler oldukça kısıtlı bir paylaşılan bellek biçimi sağlar: yalnızca diğer RDD'lerde toplu işlemlerle oluşturulabilen salt okunur veri kümeleridir.Bununla birlikte, RDD'lerin MapReduce ve Pregel gibi yineleyici işler için özel programlama modelleri de dahil olmak üzere geniş bir hesaplama sınıfını yakalayacak kadar etkileyici olduğunu gösteriyoruz.RDD'lerin uygulanması, yinelemeli işler için Hadoop'u 20  daha iyi hale getirebilir ve 5  7 saniyelik gecikmeli 1 TB veri kümesini aramak için etkileşimli olarak kullanılabilir."}
{"_id":"c77be34db96695159244723fe9ffa4a88dc4a36d","text":"Arama motorlarıyla memnuniyeti anlamak ve tahmin etmek, geri alma performansını değerlendirmenin önemli bir yönüdür.Bugüne kadar yapılan araştırmalar, arama memnuniyetini ikili ölçekte modelledi ve tahmin etti, yani arama yapan kişiler arama sonuçlarından memnun veya memnun değil.Bununla birlikte, kullanıcıların arama deneyimi karmaşık bir yapıdır ve farklı memnuniyet dereceleri vardır.Bu nedenle, doyumun ikili sınıflandırması sınırlayıcı olabilir.Bilgimizin en iyisine göre, sınıflanmış (çok seviyeli) arama memnuniyetini anlama ve tahmin etme problemini ilk inceleyen biziz.Arama motoru kayıtlarından çıkarılan eski inceleme oturumları, arama tatmininin insan anonsörleri tarafından çok noktalı ölçekte de değerlendirildiği oturumlardır.Bu arama günlüğü verilerinden yararlanarak, farklı memnuniyet derecelerine sahip oturumlarda arama davranışındaki zengin ve monoton olmayan değişiklikleri gözlemliyoruz.Bulgular, daha ince taneli memnuniyet seviyelerini tahmin etmemiz gerektiğini göstermektedir.Bu sorunu gidermek için, arama sonucunu, arama çabasını ve bir oturum sırasında hem sonuç hem de çabadaki değişiklikleri gösteren özellikleri kullanarak arama memnuniyetini modelliyoruz.Yaklaşımımızın, arama memnuniyetindeki ince değişiklikleri, son teknoloji yöntemlerden daha doğru bir şekilde tahmin edebileceğini ve arama memnuniyeti konusunda daha fazla fikir verebileceğini gösteriyoruz.Modellerimizin güçlü performansı, hizmetleriyle memnuniyeti orantılı olarak ölçmek isteyen arama sağlayıcıları için etkilere sahiptir."}
{"_id":"d7d9d643a378b6fd69fff63d113f4eae1983adc8","text":null}
{"_id":"5e38e39dee575b07fb751bff5b05064b6942e2d3","text":"Öğrencilerin bırakma oranı, çevrimiçi ve açık mesafe öğrenme kurslarında önemli bir metriktir.Bir dizi çevrimiçi uzaktan eğitim modülünde öğrencilerin davranışlarına ve etkinliklerine dayalı veri oluşturmak için bir zaman serisi sınıflandırma yöntemi önermektedir.Ayrıca, zaman serisi orman (TSF) sınıflandırma algoritmasına dayanan bir bırakma tahmini modeli sunuyoruz.Önerilen öngörücü model, etkileşim verilerine dayanır ve öğrenme hedeflerinden ve konu alanlarından bağımsızdır.Model, pedagoji uzmanlarına gerek kalmadan bırakma oranlarının tahmin edilmesini sağlar.Sonuçlar, seçilen iki veri kümesindeki tahmin doğruluğunun, modelde kullanılan verilerin kısmı büyüdükçe arttığını göstermektedir.Bununla birlikte, 0.84'lük makul bir tahmin doğruluğu, işlenen veri kümesinin sadece% 5'i ile mümkündür.Sonuç olarak, erken tahmin, eğitmenlerin bir öğrenci çok geride kalmadan önce kurs tamamlamayı teşvik etmek için müdahaleler tasarlamalarına yardımcı olabilir."}
{"_id":"625fb5f70406ac8dbd954d1105bd8e725d9254d9","text":"JSTOR arşivini kullanmanız, http:\/\/www.jstor.org\/page\/info\/about\/policies\/terms.jsp adresinde bulunan JSTOR'un Kullanım Şartlarını ve Koşullarını kabul ettiğinizi gösterir.JSTOR'un Kullanım Şartları ve Koşulları, kısmen, önceden izin almadığınız sürece, bir derginin tüm sayısını veya makalelerin birden fazla kopyasını indiremezsiniz ve JSTOR arşivindeki içeriği yalnızca kişisel, ticari olmayan kullanımınız için kullanabilirsiniz."}
{"_id":"b959164d1efca4b73986ba5d21e664aadbbc0457","text":"Sayısal ve pratik bir Bayesian çerçevesi, feedforward ağlarında haritalamaların öğrenilmesi için tanımlanmıştır.Çerçeve, (1) alternatif ağ mimarilerini kullanan çözümler arasında objektif karşılaştırmalar, (2) ağ budama veya büyüyen prosedürler için objektif durdurma kuralları, (3) objektif büyüklük seçimi ve ağırlık çürüme terimlerinin türü veya katkı düzenlileştiricileri (büyük ağırlıkları cezalandırmak için vb.), (4) bir modelde iyi belirlenmiş parametrelerin etkili sayısının bir ölçüsü, (5) ağ parametrelerinde ve ağ çıkışında hata çubuklarının niceliksel tahminleri ve (6) splines ve radyal baz fonksiyonları gibi alternatif öğrenme ve interpolasyon modelleri ile objektif karşılaştırmalar.Bayesian \"kanıt\" otomatik olarak \"Occam'ın jiletini\" somutlaştırır, aşırı esnek ve aşırı karmaşık modelleri cezalandırır.Bayesian yaklaşımı, öğrenme modellerinde zayıf altta yatan varsayımları tespit etmeye yardımcı olur.Bir problemle iyi eşleşen öğrenme modelleri için, genelleme yeteneği ile Bayesian kanıtı arasında iyi bir korelasyon elde edilir."}
{"_id":"27578f85abf2cc167e855411bbfa972d7d26ec0f","text":"FET boyutlu 1-18 GHz monolitik aktif büyü T (1 W hibrid) önerilir.Elektriksel olarak birbirinden izole edilmiş iki farklı bölücüyü GaAs FET elektrot konfigürasyonunda birleştiriyor, viz.LUFET kavramı.Özellikleri ve deney sonuçları sunulmuştur.Büyülü T'nin minyatür geniş bant RF sinyal işleme uygulamaları..."}
{"_id":"25642be46de0f2e74e0da81a14646f8bfcc9000a","text":"Görüntü sınıflandırması hem insanlar hem de bilgisayarlar için kritik bir görevdir.Zorluklardan biri semantik uzayın büyük ölçeğinde yatmaktadır.Özellikle, insanlar on binlerce nesne sınıflarını ve sahnelerini tanıyabilirler.Günümüzde hiçbir bilgisayar görme algoritması bu ölçekte test edilmemiştir.Bu makale, 10.000'den fazla görüntü sınıfı ile sınıflandırma üzerine bir dizi zorlu deney içeren büyük ölçekli kategorizasyon çalışmasını sunmaktadır.a) Hesaplamalı konuların algoritma tasarımında çok önemli hale geldiğini görüyoruz; b) Farklı sınıflandırıcıların göreceli performansı üzerine birkaç yüz resim kategorisinden gelen geleneksel bilgelik, kategori sayısı arttığında mutlaka tutmaz; c) WordNet'in yapısı (dil eğitimi için geliştirilmiş) ve görsel kategorizasyon zorluğu arasında şaşırtıcı derecede güçlü bir ilişki vardır; d) sınıflandırma semantik hiyerarşiden yararlanarak geliştirilebilir.On binlerce hatta milyonlarca görüntü kategorisini tanımak için otomatik görme algoritmaları geliştirmenin gelecekteki hedefine doğru, veri kümesi ölçeği, kategori yoğunluğu ve görüntü hiyerarşisi hakkında bir dizi gözlem ve argüman yapıyoruz."}
{"_id":"b8b17b2dd75749ecd68eb1ff1d2cea1703660a18","text":"Son birkaç yıldır Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA), ilk gerçek zamanlı bilgi destekli (KA) adaptif radar mimarisinin geliştirilmesine öncülük ediyor.Bu programın itici gücü, modern radarların karşılaştığı giderek daha karmaşık misyonlar ve operasyonel ortamlar ve geleneksel uyarlama yöntemlerinin hızla değişen parazit ortamlarını ele alamamasıdır.DARPA KA sensör sinyal işleme ve uzman akıl yürütme (KASSPER) programı, amacı olarak, modern bir radarın en çok hesaplama gerektiren alt sistemine (yani, sabıkalar) entegre edebilen yüksek performanslı gömülü bir hesaplama (HPEC) mimarisinin gösterimine sahiptir: adaptif uzay-zaman ışınlayıcı.Bu, çevresel bilginin radar ön uç üretim gereksinimlerini karşılamak için gereken hızlara erişmek için doğal olarak zor (imkansız değilse) olan bir bellek miktarı olduğu için ortalama bir başarı değildir.Bu makalede, KA adaptif radarın, anahtar algoritmik kavramların ve KASSPER HPEC mimarisinin kilit taşı olan çığır açan görünüm radar zamanlama yaklaşımının faydalarını vurgulayan KASSPER programına genel bir bakış sağlayacağız."}
{"_id":"0f4f5ba66a0b666c512c4f120c521cecc89e013f","text":"Geleneksel tıbbi modelin katılımcı tıbba yönelik mevcut evrimi, kullanıcının sağlığını izlemek ve uzaktan yardımı etkinleştirmek amacıyla iç ortamlara yayılmış sensörleri (çevresel, giyilebilir ve implante edilmiş) içeren Nesnelerin İnterneti (IoT) paradigmasıyla artırılabilir.RF tanımlama (RFID) teknolojisi, düşük maliyetli, enerji otonomu ve tek kullanımlık sensörler aracılığıyla akıllı ortamlarda kişisel sağlık hizmetleri için IoT fiziksel katmanının bir kısmını sağlamak için olgunlaştı.Burada, vücut merkezli sistemlere uygulama ve kullanıcının yaşam ortamı hakkında bilgi toplamak (sıcaklık, nem ve diğer gazlar) için RFID'nin son teknoloji ürünü bir anket sunulmaktadır.Mevcut birçok seçenek, güç maruziyeti ve sıhhi düzenlemelere uygun olarak insan davranışıyla ilgili çok kanallı verileri toplayabilecek ve işleyebilecek RFID sistemlerinin bazı örnekleriyle uygulama seviyesine kadar açıklanmaktadır.Açık zorluklar ve olası yeni araştırma eğilimleri nihayet tartışılmaktadır."}
{"_id":"f9cd7da733c5b5b54a4bbd35f67a913c05df83ea","text":"Jammer ve parazit, GNSS alıcıları tarafından tahmin edilen pozisyonlardaki hataların kaynağıdır.Engelleyici sinyaller sinyal-gürültü oranını azaltır ve alıcının uydu sinyallerini doğru bir şekilde tespit etmesine neden olur.Boşlukları parazit sinyalleri yönünde yerleştirerek, sıkışma ve çoklu yol azaltma için ışın şekillendirme tekniklerinin sağlamlığı nedeniyle, GNSS sinyal alımını iyileştirmek için bir dizi çok kanallı alıcıya sahip bir anten dizisi kullanılabilir.Mekansal referans ışını oluşturma, istenen varış yönü (DOA) ve bu amaç için girişim sinyallerindeki bilgileri kullanır.Bununla birlikte, çok kanallı bir alıcı kullanmak, sinyalin Açısının (AOA) tahmin edilmesi için birçok uygulamada geçerli değildir (donanım sınırlamaları veya taşınabilirlik sorunları).Bu makale, sentetik bir anten dizisine dayanan jammer ve parazit sinyallerinin DOA tahmini için yeni bir yöntem önermektedir.Bu durumda, tek bir antenin hareketi, müdahale sinyallerinin AOA'sını tahmin etmek için kullanılabilir."}
{"_id":"77f14f3b5f094bf2e785fae772846116da18fa48","text":"Similes, web tabanlı ve vaka tabanlı akıl yürütme yaklaşımlarından kolayca elde edilebilir.Yine de, anlatı bağlamı ve yazar tarzı ile anlamlı bir ilişki içeren düşünceli mecazi açıklamalar üretmek henüz tam olarak araştırılmamıştır.Bu makalede yazar, bu estetik karmaşıklık seviyesine ulaşabilecek bir hesaplama modelinin temelini hazırlar.Bu makale ayrıca, insanlarla eşit olarak mecazi karşılaştırmalar üretmek ve sıralamak için olası bir mimariyi tanıtıyor ve değerlendiriyor:"}
{"_id":"8759c972d89e1bf6deeab780aa2f8e21140c953b","text":"45  -inclined doğrusal polarizasyon yayan bir seri yuva dizisi anteni için bir sidelobe bastırma yöntemi önerilmiştir.Eksenel yer değiştirmeler, geniş bir duvarın orta çizgisi boyunca bireysel merkezlenmiş-eksenli yayılan yuvalar için keyfi uyarma katsayıları oluşturmak için kullanılır.Önerilen tasarım yöntemini doğrulamak için, Ka bandında -20 dB ve -26 dB yan lob seviyeleri (SLL'ler) için bir Dolph-Chebyshev dağılımına sahip iki tip merkezi beslemeli doğrusal yuva dizi anteni tasarlıyoruz.Ayrıca, eşdeğer bir devre modeli analizi ve CST MWS kullanan elektromanyetik tam dalga simülasyonunu içeren bir çapraz doğrulama işlemi kullanılmaktadır.Önerilen seri yuva dizisi anteninin tüm yapısı, minyatürleştirme ve maliyet azaltma avantajlarını güvence altına almak için delme ve kimyasal gravür dahil olmak üzere baskılı devre kartlarında (PCB'ler) üretilmiştir.Ölçülen kazanımlar 15.17 ve 15.95 dBi ve SLL'ler sırasıyla iki tip imal edilmiş anten için -18.7 ve -22.5 dB'dir.Önerilen sidelobe baskılama yönteminin geçerliliğini gösterir."}
{"_id":"b790ed1ac0b3451ff7522b3b2b9cda6ca3e28670","text":null}
{"_id":"dde75bf73fa0037cbf586d89d698825bae2a4669","text":"2.36-2.4 GHz tıbbi gövde alanı ağ bandında çalışan kompakt bir uyumlu giyilebilir anten önermekteyiz.Anten, düzlemsel bir monopolün altına, sadece iki adet I-şekilli eleman dizisinden oluşan, oldukça kesikli bir meta yüzey yerleştirerek etkinleştirilir.Daha önce bildirilen yapay manyetik iletken yer düzlemi destekli anten tasarımlarının aksine, burada metasurface sadece izolasyon için bir zemin düzlemi olarak değil, aynı zamanda ana radyatör olarak da davranır.Bir anten prototipi üretildi ve test edildi, simülasyon ve ölçüm arasında güçlü bir anlaşma gösterdi.Daha önce önerilen giyilebilir antenlerle karşılaştırıldığında, gösterilen anten 0.5 0 0.3 0 0.028 0'lık kompakt bir form faktörüne sahiptir, hepsi de% 5,5 empedans bant genişliği, 6,2 dBi'lik bir kazanç ve 23 dB'den daha yüksek bir ön-arka oran elde ederken.Daha fazla sayısal ve deneysel araştırmalar, antenin performansının hem yapısal deformasyon hem de insan vücudu yüklemesi için olağanüstü derecede sağlam olduğunu, hem düzlemsel monopollerden hem de mikro şerit yama antenlerinden çok daha üstün olduğunu ortaya koymaktadır.Ayrıca, tanıtılan metal destekli metasurface, belirli emilim oranında %95,3'lük bir azalma sağlayarak, böyle bir anteni çeşitli giyilebilir cihazlara dahil etmek için birincil aday haline getiriyor."}
{"_id":"a3442990ba9059708272580f0eef5f84f8605427","text":"Ağ İşlevleri Sanallaştırma (NFV), son zamanlarda günümüzün bilgisayar ve iletişim ağlarının evrimini önemli ölçüde hızlandıran önemli teknolojik itici güçlerden biri olarak ortaya çıkmıştır.NFV'nin avantajlarına rağmen, örneğin, yatırım maliyetinden tasarruf etmek, kaynak tüketimini optimize etmek, operasyonel verimliliği artırmak, ağ hizmeti yaşam döngüsü yönetimini basitleştirmek, birçok yeni güvenlik tehdidi ve güvenlik açığı tanıtılacak ve böylece pratikte daha da geliştirilmesini ve konuşlandırılmasını engelleyecektir.Bu makalede, tehdit analizimizi kısaca NFV bağlamında rapor ediyoruz ve ilgili güvenlik gereksinimlerini tanımlıyoruz.Amaç, kapsamlı bir tehdit taksonomisi oluşturmak ve etkili güvenlik önlemleri geliştirmek için bir kılavuz sağlamaktır.Ayrıca, NFV tabanlı güvenlik yönetimi ve hizmet orkestrasyonu için, kullanıcıların ve müşterilerin talepleri üzerine güvenlik işlevlerini dinamik ve uyarlanabilir bir şekilde dağıtmak ve yönetmek amacıyla kavramsal bir tasarım çerçevesi sunulmaktadır.NFV tabanlı erişim kontrolü ile ilgili bir kullanım durumu da geliştirilmiştir ve NFV tabanlı güvenlik yönetimi ve orkestrasyonun uygulanmasının fizibilitesini ve avantajlarını göstermektedir."}
{"_id":"5e6f43abce81b991a0860f28f0915b2333b280c5","text":"Kullanıcılar sürekli değişen bağlamda çok sayıda faaliyette yer almaktadır.Bağlam bakımından zengin ortamlardaki faaliyetleri analiz etmek, bağlamsal farkındalık araştırmalarında büyük bir zorluk haline gelmiştir.Sınıflandırma gibi aktivite tanıma için geleneksel yöntemler, bağlam ve faaliyetlerin çeşitliliği ve dinamikliği ile başa çıkamaz.Bu makalede, denetimsiz öğrenmeyi içeren bir etkinlik tanıma yaklaşımı önermekteyiz.Altuzay kümelemesinin (belirli bir denetimsiz öğrenme türü) yüksek boyutlu, heterojen duyusal girdiye uygulanmasının fizibilitesini analiz ediyoruz.Daha sonra kümeleme çıktısı ve sınıflandırma girdisi arasındaki yazışmaları sunuyoruz.Bu yaklaşım, örtülü, gelişen faaliyetleri keşfetme potansiyeline sahiptir ve geleneksel sınıflandırmaya dayalı yöntemlere değerli yardım sağlayabilir.Algılayıcılar bağlam tespitinde yaygınlaştıkça ve bilgi kanalları bağlam paylaşımını kolaylaştırmak için çoğalırken, bağlamı yorumlamak ve faaliyetler üzerindeki etkilerini analiz etmek giderek zorlaşıyor (Lim ve Dey 2010).Faaliyet tanıma için geleneksel yaklaşımların uygulanmasının bağlam ve etkinlik açısından zengin ortamlarda uygulanmasının giderek daha zor hale gelebileceğini savunuyoruz.Literatürde, öğrenme faaliyetleri için kullanılan bağlam nitelikleri, küçük bir özellik kümesi oluşturmak için ampirik varsayım veya boyut azaltma ile seçilir (Krause, Smailagic ve Siewiorek 2006).Bu yaklaşımlar geniş bir bağlam bilgisi yelpazesi karşısında olanaksızdır.En önemli dezavantajı, farklı faaliyetleri tanımlamak için gereken çok çeşitli özellikleri kabul etmemeleridir.Etkinlik tanıma için, önceki çalışmaların çoğu, bilinen bir dizi sınıf arasındaki faaliyetleri tahmin etmeyi amaçlayan denetimli öğrenme yaklaşımlarını uyguladı (Ferscha ve ark.2004).Bununla birlikte, bu yaklaşımlar, yeni ve hızlı gelişen faaliyetlerle başa çıkarken de zorlanmaktadır.Denetimsiz öğrenme, özellikle kümeleme, büyük veri kümelerindeki örtülü ilişkileri ve düzenlilikleri ortaya çıkarmak için son derece başarılı olmuştur.Sezgisel olarak, bağlam tarihine kümeleme uygulayan bir etkinlik tanıma yaklaşımı öngörebiliriz.Sık sık bağlam kalıplarını temsil eden kümeler, faaliyetleri ve bağlamsal koşullarını önerebilir.Sonuçlar, faaliyetleri analiz etmek ve yorumlamak için bağımsız olarak kullanılabilir.Ayrıca, kümeler kapsamları ve koşulları ortaya çıkarabilir Telif hakkı c  2011, Yapay Zekanın İlerlemesi Derneği (www.aaai.org).Tüm hakları saklıdır.faaliyetleri ve etkileşimleri.Bu bilgi, yaygın ortamlarda bilgi paylaşımının kapsamlarını belirlerken değerlidir.Kümeleme, bağlam içindeki dernekleri keşfetmede umut verici bir yaklaşım olsa da, geleneksel kümelemenin fizibilitesi, bağlam verilerinin yüksek boyutsallığı ve heterojenliği ile ilgili olarak sorgulanabilir.Bu makalede, öncelikle etkinlik tanıma için kümelemenin uygulanmasına yönelik zorluklar hakkında ayrıntılı bir analiz yapacağız.Daha sonra bu zorlukları giderebilecek iki yeni altuzay kümeleme yöntemini tanıtıyoruz.Son olarak, denetimsiz etkinlik tanıma analizine dayanarak, kümelemeyi geleneksel sınıflandırmaya dahil eden bir etkinlik tanıma çerçevesi önereceğiz.İki yönün birbirini tamamlayıcı olduğunu ve hibrit bir yaklaşım geliştirmenin etkinlik bağlamı farkındalığına büyük ölçüde fayda sağlayacağını göstereceğiz.Denetimsiz aktivite öğrenme"}
{"_id":"105f3fd2054cb63223d9ffbda7b6bd5915c6be6b","text":"Bilinen nesne kategorilerinin görsel modellerini öğrenmek binlerce eğitim örneği gerektirir; bunun nedeni, yüzlerce parametre içeren modeller gerektiren nesne görünümünün çeşitliliği ve zenginliğidir.Nesne kategorilerini sadece birkaç resimden ( ) öğrenmek için bir yöntem sunuyoruz.İlişkisiz kategorilerin daha önce öğrenilmiş modellerinden elde edilebilecek \"jenerik\" bilgilerinin birleştirilmesine dayanır.Değişken Bayezyen bir çerçevede faaliyet gösteriyoruz: nesne kategorileri olasılıksal modellerle temsil edilir ve \"öncelikli\" bilgi, bu modellerin parametrelerinde bir olasılık yoğunluk fonksiyonu olarak temsil edilir.Bir nesne kategorisi için \"posterior\" model, bir veya daha fazla gözlem ışığında öncekini güncelleyerek elde edilir.Fikirlerimiz dört farklı kategoride gösterilmiştir (insan yüzleri, uçaklar, motosikletler, benekli kediler).Başlangıçta yüzlerce eğitim örneğinden üç kategori öğrenilir ve bunlardan bir \"öncelikli\" tahmin edilir.Daha sonra dördüncü kategorinin modeli 1 ila 5 eğitim örneğinden öğrenilir ve yeni örneklerin bir dizi test görüntüsünü tespit etmek için kullanılır."}
{"_id":"7fcd60dd4feceb576f44d138c94a04644eeb5537","text":"Artan sayıda şirket sürdürülebilirlik yatırımları yapıyor ve artan sayıda yatırımcı sermaye tahsis kararlarına sürdürülebilirlik performans verilerini entegre ediyor.Bununla birlikte, önceki akademik literatür, maddi olmayan sürdürülebilirlik sorunlarına karşı yapılan yatırımlar arasında ayrım yapmamıştır.Her endüstri için malzeme olarak sınıflandırılan sürdürülebilirlik yatırımlarına ilişkin el haritalama verileriyle, çeşitli sürdürülebilirlik yatırımlarına ilişkin firmaya özgü performans verilerine yönelik yeni bir veri seti geliştiriyoruz.Bu, sürdürülebilirlik yatırımlarının değer etkileri hakkında yeni kanıtlar sunmamızı sağlar.Takvim zamanı portföy hisse senedi geri dönüş gerilemelerini kullanarak, malzeme sürdürülebilirliği konularında iyi performans gösteren firmaların, bu konularda kötü performans gösteren firmaları önemli ölçüde geride bıraktıklarını ve sürdürülebilirlik konularındaki yatırımların hissedar-değer artırıcı olduğunu öne sürüyoruz.Ayrıca, malzeme olarak sınıflandırılmayan sürdürülebilirlik konularında iyi performans gösteren firmalar, bu aynı konularda kötü performans gösteren firmalara düşük performans göstermezler ve sürdürülebilirlik konularındaki yatırımların asgari düzeyde değer-yıkıcı olmadığını öne sürerler.Son olarak, maddi konularda iyi performans gösteren ve aynı zamanda maddi olmayan konularda kötü performans gösteren firmalar en iyi performansı sergilerler.Bu sonuçlar, firmaların sürdürülebilirlik yatırımlarının verimliliğine değinmekte ve aynı zamanda sermaye tahsis kararlarında sürdürülebilirlik faktörlerinin entegrasyonuna bağlı olan varlık yöneticileri için de etkileri bulunmaktadır.Mozaffar Khan Harvard Business School'da misafir Doçenttir.George Serafeim, Harvard Business School'da Jakurski Aile İşletmesi Doçenti'dir.Aaron Yoon Harvard Business School'da doktora öğrencisidir.Singapur Ulusal Üniversitesi ve Harvard Business School'daki seminer katılımcılarından gelen yorumlar için minnettarız.Harvard Business School'daki Fakülte Araştırma ve Geliştirme Bölümü'nden finansal destek için minnettarız.George Serafeim, SASB Standartlar Konseyi'nde görev yaptı.İletişim e-postaları: mkhan@hbs.edu; gserafim@hbs.edu; ayoon@hbs.edu."}
{"_id":"65e1ada2360b42368a5f9f5e40ff436051c6fa84","text":"Python'da olasılıksal modelleme için açık kaynaklı bir makine öğrenme paketi olan nar sunuyoruz.Olasılıksal modelleme, olasılık dağılımlarını kullanarak belirsizliği açıkça tanımlayan çok çeşitli yöntemleri kapsar.Narda yaygın olarak kullanılan üç olasılık modeli genel karışım modelleri, gizli Markov modelleri ve Bayesian ağlarıdır.Narın birincil odak noktası, eğitim modellerinin karmaşıklıklarını tanımlarından soyutlamaktır.Bu, kullanıcıların altta yatan algoritmaları anlamaları ile sınırlı olmak yerine uygulamaları için doğru modeli belirlemeye odaklanmalarını sağlar.Bu odaklanmanın bir yönü, eğitim modelleri için bir strateji olarak veri kümelerinden yeterli istatistiklerin toplanmasını içerir.Bu yaklaşım, kullanıcının verileri nasıl bölümlendireceğini veya algoritmaları bu görevlerin kendileri için nasıl değiştireceğini düşünmesini gerektirmeden, temel dışı öğrenme, minibatch öğrenme ve yarı denetimli öğrenme gibi birçok yararlı öğrenme stratejisini önemsiz bir şekilde sağlar.nar, hesaplamaları hızlandırmak için Cython'da yazılır ve yerleşik çok iş parçacıklı paralelliğe izin vermek için küresel tercüman kilidini serbest bırakır, bu da benzer algoritmaların diğer uygulamalarıyla rekabet edebilir - veya daha iyi performans gösterir.Bu makale, nardaki tasarım seçeneklerine ve karmaşık özelliklerin basit kodla desteklenmesini nasıl sağladıklarına genel bir bakış sunar.Kod https:\/\/github.com\/jmschrei\/pomegranate adresinde mevcuttur."}
{"_id":"45fc88bbf2d007c8c8b9021d303c20611e03a715","text":"0360-1315\/$ bkz. ön madde 2008 Elsevier Ltd. A doi:10.1016\/j.compedu.2008.06.004 * Tel.: +3"}
{"_id":"5ceaabef5e2ad55a781607433cc47573db786684","text":"Yeni nesil öğrencilerin eğitim sistemine girdiği fikri, eğitimciler ve eğitim yorumcuları arasında son zamanlarda dikkatleri üzerine çekti.'Dijital yerliler' veya 'Net nesil' olarak adlandırılan bu gençlerin, tüm yaşamları boyunca teknolojiye daldıkları, onları sofistike teknik beceriler ve geleneksel eğitimin hazırlıksız olduğu öğrenme tercihleri ile donattıkları söyleniyor.Bu kuşaksal değişimin doğası ve buna karşılık eğitim reformunun acil gerekliliği hakkında büyük iddialar yapılıyor.Yaklaşan bir kriz duygusu bu tartışmayı yaygınlaştırıyor.Ancak, gerçek durum açık olmaktan çok uzaktır.Bu makalede, yazarlar dijital yerlilerin tartışmalarını analiz etmek için eğitim ve sosyoloji alanlarından yararlanırlar.Gazete, dijital yerliler hakkında yapılan ana iddiaları sunar ve sorgular ve tartışmanın kendisinin doğasını analiz eder.Biz, ampirik ve teorik olarak bilgilendirilmek yerine, tartışmanın akademik bir ‘ahlaki panik’ biçimine benzetilebileceğini savunuyoruz.Daha ölçülü ve ilgisiz bir yaklaşımın artık ‘dijital yerlileri’ ve eğitim üzerindeki etkilerini araştırmak için gerekli olduğunu öne sürüyoruz.Değişmeyen tek şey, her seferinde \"büyük değişiklikler\" olmuş gibi görünmesidir.Marcel Proust, Within a Buding Grove ( bağlantılar değiştir)"}
{"_id":"a708c162edd794cab982cf1049f2b81a05cf5757","text":null}
{"_id":"d36018859bbdac8797064a2f4c58e4661bbd4f02","text":"Parça boyutunu azaltmak için iletim hattı yerine birleştirilmiş hattı kullanan bir Ka-band düzlemsel üç yönlü güç bölücü önerilir.Geleneksel Wilkinson güç bölücüden farklı olarak önerilen düzlemsel topoloji analiz edilir ve sadece kompakt değil, aynı zamanda monolitik mikrodalga entegre devre uygulamaları için çok uygun olan dc blok özellikleri de sağlayabilir.Bir pHEMT işlemi ile uygulanan bölücü, 5.1 dB'den daha az bir ekleme kaybı ve 17 dB'den daha iyi bir çıkış izolasyonu gösterir.18 dB'den daha az bir geri dönüş kaybı ve 30 GHz'de 4.2deg'lik bir faz farkı elde edilebilir.Son olarak, simülasyon ve deneysel sonuçlar arasındaki iyi anlaşmalar gösterilmiştir."}
{"_id":"5f9d8263ab657a9985f8f5f252a3e2da49b6e15b","text":"Bu makale, nano ölçekli ince (50\/100nm) Au filminin elastomer Polidimetilsiloksan (PDMS) üzerine yeni bir metalizasyon tekniğine dayanan gerilebilir bir Planar Ters F Anteni (PIFA) sunmaktadır.İnce metal filmler, elektrik iletimini kaybetmeden %20'ye kadar gerilebilir.Yeni malzemelerden yapılan PIFA anteni, uygulanan bir stresin giderilmesinden sonra %10'luk bir gerilme altında çalışabilir ve orijinal durumuna geri dönebilir.Anten performansı için simülasyon ve ölçüm sonuçları verilir."}
{"_id":"de1a87431309ff9e9d3bce7fb0b2f3b1a62b45e3","text":"BIM ve GIS'in entegrasyonuna artan bir ilgi var.Bununla birlikte, araştırmaların çoğu GIS uygulamalarında BIM verilerini ithal etmeye odaklanmıştır ve bunun tersi de geçerlidir.BIM ve GIS'in gerçek entegrasyonu, BIM'deki GIS teknolojisinin güçlü parçalarını ve elbette GIS'teki BIM teknolojisinden güçlü parçaları kullanıyor.Bu makalede, her iki dünyadan güçlü parçaların bir karışımı tek bir projeye entegre edilmiştir.Makale, semantik IFC verilerini bir GIS bağlamına almak için GeoBIM adlı bir CityGML uzantısının geliştirilmesini anlatıyor.IFC'nin CityGML'ye dönüştürülmesi (GeoBIM uzantısı dahil) açık kaynaklı Building Information Modelserver'da uygulanmaktadır.Bu katkı, Geoinformation ve Kartografi serilerindeki Ders Notları (Springer-Verlag, Heidelberg) içinde yayınlanacak çift kör inceleme sürecinde seçildi.3D Geo-Bilgi Bilimlerindeki Gelişmeler Kolbe, Thomas H.; König, Gerhard; Nagel, Claus (Eds.)2011, X ISBN 978-3-642-12669-7, Ciltli Yayın Tarihi: 5 Ocak 2011 Dizi Editörleri: Cartwright, W., Gartner, G., Meng, L., Peterson, M.P.ISSN: 1863-2246 Uluslararası Fotogrametri Arşivi, Uzaktan Algılama ve Mekansal Bilgi Bilimleri, Cilt XXXVIII-4\/W15 5. Uluslararası 3D GeoInfo Konferansı, 3-4 Kasım 2010, Berlin, Almanya 193."}
{"_id":"4bba88ac970d88c7a4a6aa174d765649a3fcfb00","text":"Piyasa kontrolü unsurlarıyla hiyerarşileri teşvik etmek, şirketlerde aynı anda girişimciliği ve motivasyonu artırmanın çok kullanılan bir yolu haline geldi.Bununla birlikte, bu makale, bu tür \"içsel melezlerin\", özellikle de radikal biçimlerinde, yönetimsel vaatlerle ilgili temel güvenilirlik sorunları nedeniyle, delege karar verme sürecine müdahale etmemenin, genellikle \"seçimli müdahale sorunu\" olarak adlandırılan bir teşvik sorunu olduğunu iddia ediyor. Bu teorik tema, dünya lideri Danimarkalı işitme cihazları üreticisi Oticon'un durumunu kullanarak geliştirildi ve resimlendi.1990'ların başında Oticon, radikal iç melezi olan \"spagetti organizasyonu\" ile ünlü oldu. Son çalışmalar, spagetti organizasyonunu, organizasyona gevşek bağlantı kurarak dinamik yetenekleri teşvik etmek için radikal bir girişim olarak yorumladı, ancak yaklaşık on yıl sonra spagetti organizasyonunun daha geleneksel bir matris organizasyonuna yol açtığını ihmal etti.Bu makale Oticon'daki örgütsel değişikliklerin örgütsel bir ekonomik yorumunu sunar ve spagetti organizasyonunun güçlü bir yükümlülüğünün yukarıdaki teşvik sorunu olduğunu savunur.Oticon'daki motivasyon, üst yönetimin örgütsel yapıyı değiştirmesi konusunda seçici müdahale ile güçlü bir şekilde zarar gördü ve bu motivasyonel sorunların giderilmesi için bir araçtı.Hem iç hibritlerin verimli bir şekilde tasarlanmasının anlaşılması hem de firmalar ve pazarlar arasındaki ayrımın daha genel olarak ele alınmasının yanı sıra iç ve dış hibritler arasındaki seçim için değiştirilebilir çıkarımlar geliştirilmektedir."}
{"_id":"8687feb71453c7b6fb7b73802d0b77800b7285b9","text":null}
{"_id":"cfdb77b2cb9f8ca9616fa34a84d23685c0a4c45e","text":"Yeniden yapılandırılabilir antenler, değişen sistem parametreleriyle başa çıkmak için polarizasyon, çalışma frekansı veya uzak alan desenini değiştirir.Bu makale, birkaç uygulama örneği ile yeniden yapılandırılabilir antenler için geçerli olan geçmiş ve güncel teknolojilerden bazılarını gözden geçirir.Mekanik olarak taşınabilir parça ve dizilerin yanı sıra, yeniden yapılandırılabilir antenler için geçerli daha yeni yarı iletken bileşen ve ton balığı-malzeme teknolojileri tartışılmaktadır."}
{"_id":"aef5223dd82909a78e36895e1fe261d29704eb0e","text":"Bu mektupta yüksek kazançlı düşük profilli Fabry-Perot (FP) sızıntılı dalga anteni (LWA) tek boyutlu yüksek kirişli direksiyon özelliklerini sunmaktadır.Yapı, bir yer düzleminden ve değişen endüktif kısmen yansıtıcı yüzeyden (PRS) oluşur.Bir mikro şerit yama anteni, birincil besleme olarak hareket etmek için boşluğun içine gömülüdür.Tasarım örnekleri olarak antenler 9.5 GHz hızında çalışacak şekilde tasarlanmıştır.Sabit toplam kalınlığı 0 \/6 olan alt dalgaboyu FP boşlukları (burada 0 serbest alan çalışma dalga boyu) üretilir ve ölçülür.PRS endüktansını değiştirmenin etkisi analiz edilir.PRS'nin endüktif ızgarasını akıllıca tasarlarken, geniş kenardan 60'a yakın son ateş yönüne doğru yüksek kirişli bir direksiyon açısının elde edilebileceği gösterilmiştir."}
{"_id":"99d03dc3437b5c4ed1b3e54d65a030330e32c6cb","text":null}
{"_id":"fef3feb39ed95a4376019af8dbfe604643fb7f25","text":"Gizli adres, bir blok zinciri işleminin çıktısının alıcının cüzdan adresiyle halka açık bir şekilde birleşmesini önler ve bir işlemin gerçek hedef adresini gizler.Gizli adres, bir kripto para birimi ağı için etkili bir gizlilik artırıcı teknoloji sağlarken, tüm işlemleri aktif olarak izlemek ve Internet of Things (IoT) gibi kaynak kısıtlı ortamlar için uygulamasını kısıtlayan varsayılan hedef adreslerini hesaplamak için blok zinciri düğümleri gerektirir.Bu makalede, blok zinciri tabanlı IoT sistemleri için daha hızlı bir çift anahtarlı gizli adres protokolü olan DKSAP-IoT'yi sunuyoruz.DKSAP-IoT, performansı artırmak ve iki iletişim akranı arasında aynı anda işlem boyutunu azaltmak için TLS oturum devamına benzer bir teknik kullanır.Teorik analizimizin yanı sıra gömülü bir hesaplama platformundaki kapsamlı deneyler, DKSAPIoT'nin en son teknoloji şemasına kıyasla hesaplama yükünü en az %50 oranında azaltabildiğini ve böylece blok zinciri tabanlı IoT sistemlerine uygulanmasının yolunu açtığını göstermektedir."}
{"_id":"0b4b6932d5df74b366d9235b40334bc40d719c72","text":"Bu makalede, derin sinir ağlarını, eğitim verilerinin sadece küçük bir kısmının etiketlendiği yarı denetimli bir ortamda eğitmek için basit ve verimli bir yöntem sunuyoruz.Farklı çağlardaki ağ içi eğitim çıktılarını ve en önemlisi, farklı düzenlileştirme ve girdi büyütme koşulları altında, bilinmeyen etiketlerin fikir birliği tahminini oluşturduğumuz kendi kendine algılamayı tanıtıyoruz.Bu topluluk tahmininin bilinmeyen etiketler için en son eğitim çağında ağın çıkışından daha iyi bir tahminci olması beklenebilir ve bu nedenle eğitim için bir hedef olarak kullanılabilir.Yöntemimizi kullanarak, iki standart yarı denetimli öğrenme kriteri için yeni kayıtlar belirledik, SVHN'de (artırılmayan) sınıflandırma hata oranını 500 etiketle %18,44'ten %7,05'e ve CIFAR-10'da %18,63'ten %16,55'e 4000 etiketle ve standart büyütmeleri etkinleştirerek %5,12 ve %12,16'ya düşürdük.Ayrıca, Tiny Images veri kümesinden rastgele görüntüleri eğitim sırasında etiketsiz ekstra girdiler olarak kullanarak CIFAR-100 sınıflandırma doğruluğunda net bir gelişme elde ediyoruz.Son olarak, yanlış etiketlere karşı iyi tolerans gösteririz."}
{"_id":"21b25b025898bd1cabe60234434b49cf14016981","text":"Generatif düşmanca ağların (GAN'lar) artan önemine rağmen, GAN'larda optimizasyon hala kötü anlaşılmış bir konudur.Bu makalede, GAN optimizasyonunun \"gradyan iniş\" biçimini, yani hem jeneratör hem de ayrımcı parametrelerde eş zamanlı olarak küçük gradyan adımları attığımız doğal ayarı analiz ediyoruz.GAN optimizasyonunun konveks-konkav bir oyuna (basit parametrelemeler için bile) karşılık gelmemesine rağmen, bu optimizasyon prosedürünün denge noktalarının geleneksel GAN formülasyonu için hala yerel olarak asemptotik olarak kararlı olduğunu gösteriyoruz.Öte yandan, yakın zamanda önerilen Wasserstein GAN'ın dengeye yakın olmayan sınır döngülerine sahip olabileceğini gösteriyoruz.Bu istikrar analiziyle motive edilen, hem WGAN hem de geleneksel GAN için yerel istikrarı garanti edebilen ve aynı zamanda yakınsama ve adresleme modunun çöküşünü hızlandırmada pratik vaatte bulunan gradyan iniş GAN güncellemeleri için ek bir düzenlileştirme terimi önermekteyiz."}
{"_id":"c8cff23dcba448f4af436d40d32e367ea0bbe9bc","text":"Bu makale, dikdörtgen dalga kılavuzu teknolojisinde mikrodalga 3-D baskılı yüklerin gerçekleştirilmesini ve karakterize edilmesini açıklamaktadır.Birkaç ticari malzeme X bandında (8-12 GHz) karakterize edildi.Dielektrik özellikleri, bir boşluk pertürbasyon yöntemi ve bir iletim \/ yansıtma dikdörtgen dalga kılavuzu yöntemi kullanılarak çıkarıldı.Kaybeden bir karbon yüklü Akrilonitril Butadien Stirene (ABS) polimeri, 8 ila 12 GHz arasında eşleştirilmiş bir yükü gerçekleştirmek için seçildi.İki farklı sonlandırma türü kaynaşmış biriktirme modellemesi ile gerçekleştirildi: hibrit 3-D baskılı sonlandırma (metal dalga kılavuzu + piramidal polimer emici + metalik kısa devre) ve tam 3-D baskılı sonlandırma (kendi kendine tutarlı eşleştirilmiş yük).Hibrit ve tam 3 boyutlu baskılı sonlandırmalar için sırasıyla 1,075 ve 1,025'ten daha az voltaj ayakta dalga oranı X bandı üzerinden ölçüldü.Tam 3D baskılı sonlandırmanın güç davranışı araştırıldı.Olay gücü genliğinin bir fonksiyonu olarak yansıyan gücün çok doğrusal bir evrimi, 10 GHz'de 11.5 W'a kadar gözlemlenmiştir. Bu 3 boyutlu baskılı cihazlar, dikdörtgen dalga kılavuzu teknolojisinde mikrodalga ile eşleşen yüklerin gerçekleştirilmesi için çok düşük maliyetli bir çözüm olarak görünmektedir."}
{"_id":"16f63ebc5b393524b48932946cb1ba3b6ac5c702","text":"Bu makalede, sintaktik bir ağaç üzerinde çalışan tekrarlayan bir sinir ağı (RNN) modeli sunuyoruz.Modelimiz, önceki RNN modellerinden farklıdır, çünkü model, hedef görev için önemli cümlelerin açık bir şekilde ağırlıklandırılmasına izin verir.Ayrıca eğitimde ortalama parametreler önermekteyiz.Semantik ilişki sınıflandırması ile ilgili deneysel sonuçlarımız, hem cümle kategorilerinin hem de göreve özgü ağırlıklandırmanın modelin tahmin doğruluğunu önemli ölçüde artırdığını göstermektedir.Ayrıca, model parametrelerinin ortalamalandırılmasının öğrenmeyi stabilize etmede etkili olduğunu ve genelleme kapasitesini geliştirdiğini de gösteriyoruz.Önerilen model, son model RNN tabanlı modellerle rekabet ediyor."}
{"_id":"49b3256add6efdcd9ed2ea90c54b18bb8f5cee3e","text":"Sinir ağlarından geliştirilmiş genelleme için standart teknikler ağırlık çürümesi ve budama içerir.Ağırlık bozunumu, bir önceki aşırı ağırlıklara karşılık gelen bozunma fonksiyonuna sahip bir Bayesian yorumuna sahiptir.Dönüşüm grupları ve maksimum entropi yöntemi, bir gaussian öncesinden ziyade bir Laplace önermektedir.Eğitimden sonra ağırlıklar daha sonra kendilerini iki sınıfa ayırırlar: (1) veri hatasına karşı ortak bir duyarlılığa sahip olanlar ve (2) bu duyarlılığı elde edemeyenler ve bu nedenle ortadan kaybolurlar.Eleştirel değer, eğitim sırasında uyarlanabilir olarak belirlendiğinden, ağırlıkları tam sıfıra ayarlama hissinin budaması, tek başına düzenlileştirmenin otomatik bir sonucu olur.Serbest parametrelerin sayısı, ağırlıklar budandıkça otomatik olarak azaltılır.MacKay'in kanıt çerçevesini ve gaussian düzenlileştiricisini kullanarak sonuçlarıyla bir karşılaştırma yapılır."}
{"_id":"d142c1b2488ea054112187b347e1a5fa83a3d54e","text":null}
{"_id":"3ccf752029540235806bdd0c5293b56ddc1254c2","text":"Bu makalede, çoklu sistem tasarım hedefleri olan çok kullanıcılı çoklu girişli tek çıkışlı (MISO) ikincil iletişim sistemleri için kaynak tahsisi üzerinde çalışıyoruz.İkincil alıcıların boşta kaldıklarında radyo frekansından enerji toplayabildikleri bilişsel radyo (CR) ağlarını ele alıyoruz.İkincil sistem, eş zamanlı kablosuz güç ve ikincil alıcılara güvenli bilgi aktarımı sağlar.Ağırlıklı Tchebycheff yaklaşımına dayalı bir Pareto optimal kaynak tahsis algoritmasının tasarımı için çok objektif bir optimizasyon çerçevesi önermekteyiz.Özellikle, algoritma tasarımı üç önemli sistem tasarım hedefini içerir: toplam iletim gücü minimizasyonu, enerji toplama verimliliği maksimizasyonu ve girişim gücü sızıntısı-totransmit güç oranı minimizasyonu.Önerilen çerçeve, ikincil sistemdeki iletişim gizliliği ve ikincil vericideki potansiyel kulak misafiri (küçük ikincil alıcılar ve birincil alıcılar) kanal durumu bilgilerinin (CSI) kusuru ile ilgili bir hizmet kalitesi (QoS) gereksinimini dikkate alır.Önerilen çerçeve, özel durumlar olarak toplam hasat edilen güç maksimizasyonu ve girişim gücü sızıntısı minimizasyonu içerir.Kabul edilen çok nesneli optimizasyon problemi konveks değildir ve yarıdefinite programlama (SDP) gevşemesi yoluyla konveks optimizasyon problemi olarak yeniden yayınlanır.Orijinal problemin küresel optimal çözümünün, hem ilkel hem de SDP'nin rahatlamış probleminin çift optimal çözümlerinden yararlanarak oluşturulabileceği gösterilmiştir.Ayrıca, çift sorunun çözümü optimal çözümün inşası için uygun olmadığında dava için iki suboptimal kaynak tahsis şeması önerilmiştir.Sayısal sonuçlar sadece önerilen suboptimal şemaların yakın-optimal performansını göstermekle kalmaz, aynı zamanda kabul edilen çelişkili sistem tasarım hedefleri arasında ilginç bir takası da ortaya çıkarır."}
{"_id":"503a6d42cfb0174ca944053372153e21fec1111c","text":"Bilişselliğin birçok biçimsel modeli, insan öğrenenlerin varsayımlarını yakalamak için öznel olasılık dağılımlarını dolaylı olarak kullanır.Bu modellerin çoğu uygulamaları bu dağılımları dolaylı olarak belirler.Subjektif olasılık dağılımlarından örnek alarak insan öğrenenlerin varsayımlarını doğrudan belirlemek için bir yöntem önermekteyiz.Bir insan tercih modeli ile Markov zinciri Monte Carlo (MCMC) arasındaki yazışmayı kullanarak, insanların farklı kategorilerle ilişkilendirdiği nesneler üzerindeki dağıtımlardan örnekleme için bir yöntem tanımlıyoruz.Görevimizde, denekler bir nesneye önerilen bir değişikliği kabul edip etmemeyi seçerler.Görev, bu kararların bir MCMC kabul kuralına uyması ve sabit dağılımın kategori dağılımı olduğu bir Markov zinciri tanımlaması için inşa edilmiştir.Bu prosedürü hem laboratuvarda edinilen yapay kategoriler hem de deneyimden edinilen doğal kategoriler için test ediyoruz."}
{"_id":"2bab122e886271733c3be851b2b11b040cefc213","text":"Bu araştırmanın temel amacı, hekimler tarafından algılanan engelleri tespit etmek, kategorilere ayırmak ve analiz etmek, uygulayıcılara faydalı müdahale seçenekleri sunmak için Elektronik Tıbbi Kayıtların (EMR'ler) benimsenmesine yöneliktir.YÖNTEMLER EMR'lerin hekimler tarafından kabul edilmesinin önündeki engellere ilişkin 1998'den 2009'a kadarki araştırma makalelerine dayanan sistematik bir literatür incelemesi yapıldı.Literatür aramalarında dört veri tabanı, \"Bilim\", \"EBSCO\", \"PubMed\" ve \"Cochrane Kütüphanesi\" kullanıldı.Doktorların elektronik tıbbi kayıtların uygulanması ve kullanılmasına yönelik algılanan engelleri rapor ettikleri takdirde çalışmalar analize dahil edildi.Elektronik tıbbi kayıtlar, hasta bilgilerini toplayan, saklayan ve görüntüleyen bilgisayarlı tıbbi bilgi sistemleri olarak tanımlanır.SONUÇLAR Çalışma, EMR'nin önündeki engelleri hekimler tarafından algılanan yirmi iki maddeyi içermektedir.Toplam 31 alt kategori de dahil olmak üzere sekiz ana bariyer kategorisi belirlendi.Bu sekiz kategori şunlardır: A) Finansal, B) Teknik, C) Zaman, D) Psikolojik, E) Sosyal, F) Yasal, G) Örgütsel ve H) Değişim Süreci.Tüm bu kategoriler birbiriyle ilişkilidir.Özellikle, Kategoriler G (Organizasyonel) ve H (Değişim Süreci) diğer engellere aracılık ediyor gibi görünmektedir.Değişim yönetimi perspektifini benimseyerek, belirlenen engelleri aşabilecek bariyerle ilgili bazı müdahaleler geliştiriyoruz.EMR kullanımının tıbbi uygulamalarda olumlu etkilerine rağmen, bu tür sistemlerin evlat edinme oranı hala düşüktür ve hekimlerin direncini karşılar.Bu sistematik inceleme, doktorların EMR uygulamasına yaklaştıklarında bir dizi engelle karşılaşabileceğini ortaya koymaktadır.EMR uygulama sürecinin bir değişim projesi olarak ele alınması ve tıbbi uygulamalarda uygulayıcılar veya değişim yöneticileri tarafından yönetilmesi gerektiği sonucuna varıyoruz.Değişim yönetiminin kalitesi, EMR uygulamasının başarısında önemli bir rol oynamaktadır.Bu çalışmada vurgulanan engeller ve önerilen müdahaleler, Elektronik Tıbbi Kayıtların uygulayıcıları için bir referans olarak hareket etmeyi amaçlamaktadır.İlgili müdahaleler belirlenmeden önce spesifik durumun dikkatli bir şekilde teşhisi gereklidir."}
{"_id":"00514b5cd341ef128d216e86f2a795f218ef83db","text":"Bu makalede, kalp atış hızını tahmin etmeyi geliştirmek için parmak ucu kullanarak kalp atış hızını ölçmek için yeni bir entegre cihazın tasarımını ve geliştirilmesini sunduk.Kalp ile ilgili hastalıklar gün geçtikçe arttığından, sağlık kalitesini sağlamak için doğru ve uygun fiyatlı bir kalp atış hızı ölçüm cihazına veya kalp monitörüne ihtiyaç duyulmaktadır.Bununla birlikte, çoğu kalp atış hızı ölçüm aracı ve ortamı pahalıdır ve ergonomiyi takip etmez.Önerilen Kalp Hızı Ölçümü (HRM) cihazımız ekonomik ve kullanıcı dostudur ve işaret parmağı yoluyla kan akışını tespit etmek için optik teknolojiyi kullanır.Nabız algılama, sinyal çıkarma ve darbe amplifikasyonunu içeren parmak ucundaki darbeleri tespit etmek için üç faz kullanılır.Cihazın gerçek sinyaller üzerindeki niteliksel ve nicel performans değerlendirmesi, fiziksel aktivitenin yoğun olduğu durumlarda bile kalp atış hızı tahmininde doğruluk gösterir.HRM cihazının performansını Elektrokardiyogram raporları ve farklı yaşlarda 90 kişinin kalp atışlarının manuel nabız ölçümü ile karşılaştırdık.Sonuçlar, cihazın hata oranının ihmal edilebilir olduğunu gösterdi."}
{"_id":"543ad4f3b3ec891023af53ef6fa2200ce886694f","text":"Hastalık önleme ve hasta sağlığının korunması alanındaki teknolojik yenilikler, izleme sistemleri gibi alanların evrimini sağlamıştır.Kalp atış hızı, insan kardiyovasküler sisteminin sağlamlığı ile doğrudan ilişkili olan çok hayati bir sağlık parametresidir.Kalp atış hızı, kalbin dakikada attığı sayıdır, biyolojik iş yükü, işyerinde stres ve görevlere yoğunlaşma, uyuşukluk ve otonom sinir sisteminin aktif durumu gibi farklı fizyolojik durumları yansıtır.EKG dalga formu ile ya da kalbin düzenli kasılmalarıyla kan zorlandığı için atardamarın ritmik genişlemesini ve kasılmasını algılayarak ölçülebilir.Nabız, arterin cilde yakın olduğu bölgelerden hissedilebilir.Bu makale, kalp atış hızını parmak ucu ve Arduino ile ölçme tekniğini tanımlar.Bir ışık kaynağı ve dedektör kullanarak dokudaki kan hacmindeki varyasyonu ölçmede invazif olmayan bir yöntem olan fotofeltismografinin (PPG) esasına dayanır.Kalp atarken, aslında vücut boyunca kan pompalıyor ve bu da parmak arterinin içindeki kan hacminin de değişmesini sağlıyor.Kanın bu dalgalanması, parmak ucunun etrafına yerleştirilmiş bir optik algılama mekanizması ile tespit edilebilir.Sinyal yükseltilebilir ve arduino'ya seri port iletişimi yardımıyla gönderilir.Yazılım kalp atış hızı izleme ve sayma işlemleri yardımıyla gerçekleştirilir.Sensör ünitesi bir kızılötesi ışık yayan diyot (IR LED) ve bir foto diyottan oluşur.IR LED, parmak ucuna kızılötesi bir ışık iletir, bir kısmı parmak arterlerinin içindeki kandan geri yansıtılır.Foto diyot, ışığın geri yansıyan kısmını algılar.Yansıyan ışığın yoğunluğu, parmak ucunun içindeki kan hacmine bağlıdır.Bu nedenle, kalp yansıyan kızılötesi ışık değişimlerinin miktarını her attığında, foto diyot tarafından tespit edilebilir.Yüksek kazançlı bir amplifikatörle, yansıyan ışığın genliği içindeki bu küçük değişiklik bir darbeye dönüştürülebilir."}
{"_id":"e35c466be82e1cb669027c587fb4f65a881f0261","text":"Bu makalede, uzaktan erişim özelliğine sahip kablosuz tabanlı Hasta Sensörü platformu (WSP, Sensor Node) olarak adlandırılan ortak yaklaşım Sensör Platformu'nu kullanan Basit Kablosuz iletim Sistemi'ni önermekteyiz.WSP'nin hedefleri şunlardır: Standart sensör düğümü (modüldeki sistem), ortak bir yazılım. Önerilen platform mimarisi (Sensor düğümü) farklı hayati parametre toplama ve gönderme için esneklik, kolay özelleştirme sunar.Kablosuz iletişim kanalına dayalı bir prototip oluşturulmuştur.Kablosuz lan (IEEE .802.15.4), prototipimizde (Sensör düğümü) iletişim kanalı olarak kullanılmıştır.Arzu sensörü bilgileri (hayati parametre) uzaktan görüntülenebilir ve ayrıca hayati parametre talebi karşılamak için ayarlanabilir."}
{"_id":"c2c465c332ec57a4430ce5f2093915b4ded497ff","text":"Artırılmış gerçeklik, tıp eğitiminde giderek daha fazla uygulanmaktadır, çünkü eğitimciler bilgiyi sanal nesneler aracılığıyla paylaşabilirler.Bu araştırma, artırılmış gerçeklik yoluyla insan kalbinin anatomisi ile ilgili olarak kullanıcıların tıbbi bilgilerini geliştiren bir web uygulamasının geliştirilmesini açıklamaktadır.Değerlendirme iki farklı şekilde yapılır.İlkinde, bu makalenin yazarları, bir uzmanın gözetiminde bir araştırmacı kullanarak üç boyutlu bir insan kalp modülünün fizibilitesini değerlendirir.İkinci olarak, değerlendirme bilişsel yürüyüş yöntemi ile kullanılabilirlik sorunlarını tanımlamayı amaçlamaktadır.Üç tıp öğrencisi (naif kullanıcılar) web uygulamasında üç hedef göreve çağrılır.Görev tamamlama, standart bilişsel geçiş soruları seti ışığında takdir edilir.Artırılmış gerçeklik içeriği ıska isabetleri, üç boyutlu insan kalbinin eğitim yararını artırmak amacıyla ilk değerlendirme yoluyla ortaya çıkar.Bilişsel yürüyüş, bir sonraki yazılım sürümünde kullanılabilirliği daha da artırabilecek daha fazla iyileştirme noktası sağlar.Mevcut çalışma parçası pilot öncesi değerlendirmeyi oluşturur.Standartlaştırılmış metodolojiler, uygun öğrenci popülasyonlarına daha geniş pilotluk yapmadan önce uygulamayı geliştirmek için kullanılır.Bu tür değerlendirmeler, anatomi derslerinin çevrimiçi eğitimine yardımcı olan deneyimsel öğrenme yöntemlerinde önemli kabul edilir."}
{"_id":"d5049a49ab605a6703b0461a330e4dbbcd7307fb","text":"Bu mektup, çıkış portlarında nispeten esnek faz farklarını gerçekleştirebilen 4  4 Butler matrisinin yeni bir topolojisi sunar.Önerilen Butler matrisi, geleneksel Butler matrisindeki dörtgen kuplörlerin yerini almak için keyfi faz farkları olan kuplörleri kullanır.Uygulanan kuplörlerin faz farklılıklarını kontrol ederek, önerilen Butler matrisinin çıkış portları arasındaki aşamalı faz farklılıkları nispeten esnek olabilir.Tasarımı kolaylaştırmak için, kapalı form tasarım denklemleri türetilir ve sunulur.Tasarım konseptini doğrulamak için, dört benzersiz aşamalı faz farkına sahip bir düzlemsel 44 Butler matrisi ( - 30sup>\/sup>, + 150sup>\/sup>, - 120sup>\/sup> ve + 60sup>\/sup>) tasarlanmış ve üretilmiştir.Çalışma frekansında, genlik dengesizliği 0.75 dB'den azdır ve faz uyumsuzluğu 6sup>\/sup> içindedir.Ölçülen geri dönüş kaybı 16 dB'den daha iyidir ve izolasyon 18 dB'den daha iyidir.10 dB geri dönüş kaybı ile bant genişliği yaklaşık% 15'tir."}
{"_id":"101c14f6a04663a7e2c5965c4e0a2d46cb465a08","text":null}
{"_id":"4d352696f60eaebf7ef941bb31173ba0a1bb9a41","text":null}
{"_id":"a16dc6af67ef9746068c63a56a580cb3b2a83e9c","text":"Kolun ve vücudun erişilen bir hareketini kontrol etmek için, birkaç farklı hesaplama probleminin çözülmesi gerekir.Nöron benzeri işlemci ağlarında uygulanabilecek bazı paralel yöntemler tanımlanmıştır.Her yöntem genel görevin farklı bir bölümünü çözer.İlk olarak, istenen bir yörüngeyi takip etmek için gerekli torkları bulmak için bir yöntem tanımlanmıştır.Yöntemler tablo aramasından daha ekonomik ve çok yönlüdür ve çok az ardışık adım gerektirir.Daha sonra istenen bir yörüngenin iç temsilini oluşturmanın bir yolu tarif edilir.Bu yöntem, yörüngedeki mevcut noktada vücudun durumunun statik ve dinamik parametrelerini temsil eden bir \"hareket karatahtasına\" büyük bir sezgisel kural seti uygulayarak yörüngeyi tek bir parça halinde gösterir.Hesaplamalar, vücudun parçalarının konumlarını, yönelimlerini ve hareketlerini, eklem açıları veya vücudun kendisine dayanan benmerkezci bir çerçeveden ziyade, tek, hızlandırıcı olmayan, dünya merkezli bir referans çerçevesi açısından ifade ederek basitleştirilir."}
{"_id":"5ab321e0ea7893dda145331bfb95e102c0b61a5d","text":"Bu makalede, evrensel ultra yüksek frekans (UHF) RF tanımlama (RFID) uygulamaları için uygun olan tek beslemeli geniş bant dairesel polarize istiflenmiş yama anteni için iyi empedans eşleşmesi ve simetrik geniş kenar radyasyon desenleri elde etmek için yatay meandered şerit (HMS) besleme tekniği önerilmiştir.Anten, her biri FR4 substratlarının üst tarafında basılan iki köşeli kesilmiş yama ve bir HMS'den oluşur.HMS'nin bir ucu bir prob tarafından ana yamaya bağlanırken, diğer ucu bir SMA konektörüne bağlanır.Simülasyon sonuçları ölçümlerle karşılaştırılır ve iyi bir anlaşma elde edilir.Ölçümler, antenin empedans bant genişliğine (VSWR ; 1.5) yaklaşık% 25,8 (758-983 MHz), yaklaşık% 13,5 (838-959 MHz) 3dB eksenel oran (AR) bant genişliğine ve 3dB AR bant genişliği içinde yaklaşık 8,6 dB veya daha büyük bir kazanç seviyesine sahip olduğunu göstermektedir.Bu nedenle, önerilen anten, 840-955 MHz'lik UHF bandında çalışan evrensel UHF RFID okuyucuları için iyi bir aday olabilir.Buna ek olarak, mühendislere böyle bir antenin tasarlanması, değiştirilmesi ve optimize edilmesi için bilgi sağlamak için önerilen antenin parametrik bir çalışması ve tasarım kılavuzu sunulmaktadır.Sonunda, önerilen anten RFID sistem uygulamalarında doğrulanır."}
{"_id":"65077651b36a63d3ca4184137df348cc8b29776a","text":"Dairesel polarize (CP) radyasyon ve radyo frekansı tanımlama (RFID) okuyucu uygulamaları için yeni asimetrik dairesel şekilli delikli mikro şerit yama antenleri önerilmiştir.Kompakt dairesel polarize mikro şerit antenlerini gerçekleştirmek için tek beslemeli bir konfigürasyon tabanlı asimetrik dairesel şekilli slotlu kare mikro şerit yamaları benimsenmiştir.Çapraz yönler boyunca asimetrik dairesel şekilli yuvalar, CP radyasyonu ve küçük anten boyutu için kare bir mikro şerit yama üzerine simetrik olarak gömülüdür.CP radyasyonu, köşegen yönler boyunca slot alanlarına göre hafif asimetrik (dengesiz) yama ile elde edilebilir.Dört simetrik yarık da anten boyutunu daha da azaltmak için asimetrik dairesel şekilli oluklu yamanın ortogonal yönleri boyunca simetrik olarak gömülüdür.Antenin çalışma frekansı, CP radyasyonunu değişmeden tutarken yarık uzunluğunu değiştirerek ayarlanabilir.17.0 MHz empedans bant genişliği ile 6.0 MHz civarında ölçülen 3-dB eksenel-ratio (AR) bant genişliği, bir RO4003C substrat üzerindeki anten için elde edilir.Genel anten boyutu, 900 MHz'de 0.27o  0.27o  0.0137o'dur."}
{"_id":"6f3ffb1a7b6cb168caeb81a23b68bbf99fdab052","text":"Dengesiz beslenen çapraz diyafram, dairesel polarizasyon için kısa bir geri tepme antenini (SBA) heyecanlandırmak için geliştirilmiştir.Çapraz diyafram, bir çift kapasitif koçanlı iki ortogonal H şeklindeki yuvadan oluşur ve bir kısaltma pimi ile dengesiz bir besleme oluşturan tek bir prob tarafından beslenir.Çapraz diyaframlı heyecanlı SBA'nın %6,5 (VSWR1.2) voltajlı dalga oranı (VSWR) bant genişliği ve 14 dBi'lik bir kazanç ile eksenel bir oran (les 3 dB) bant genişliği elde edebileceği gösterilmiştir.Anten yapısı anlatılır ve simülasyon ve deneysel sonuçlar sunulur.Empedans eşleme ve dairesel polarizasyon üretimi için mekanizmalar analiz edilir"}
{"_id":"838b107445e72d903f2217946c73a5d3d1e4344e","text":"Bu makale, küresel konumlandırma uydusu (GPS) uygulamaları için diyaframlı dairesel polarize bir antenin tasarımını ve testini açıklamaktadır.Anten, maksimum konumlandırma doğruluğu sağlamak için diferansiyel GPS sistemleri için gerekli olan 1575 ve 1227 MHz'lik hem L1 hem de L2 frekanslarında çalışır.Elektriksel performans, düşük profilli ve maliyet bu anten için eşit derecede önemli gereksinimlerdi.Tasarım prosedürü tartışılır ve ölçülen sonuçlar sunulur.Ayrıca imalat hassasiyeti analizinden elde edilen sonuçlar da yer almaktadır."}
{"_id":"9639aa5fadb89ea5e8362dad52082745012c90aa","text":"Geniş bantlı 90deg Schiffman faz kaydırıcısını içeren bir 90deg geniş bant balun, çift beslemeli tip mikro şerit antenlerin geniş bant dairesel polarizasyon performansını arttırmanın bir yolu olarak tanıtıldı.Önerilen 90deg geniş bant balun, geniş bir bant genişliği (% 57.5) boyunca iyi empedans eşleştirme, dengeli güç bölme ve tutarlı 90deg (plusmn5deg) faz kayması sağlar.Önerilen 90deg geniş bant balununu kullanan dairesel bir yama anteninin, çift L-prob vakası için sırasıyla ölçülen empedans (S11 -10 dB) ve eksenel oran (AR  3 dB) bant genişliğine (AR  3 dB) ve sırasıyla %71,28 ve %81,6'ya ulaştığı gösterilmiştir."}
{"_id":"a6a0384d7bf8ddad303034fe691f324734409568","text":"Bu makale, Avrupa şirketlerinde iş süreci yönetiminin (BPM) anlaşılması ve uygulanmasına ilişkin bir anket ve vaka çalışması araştırmalarının bulgularını rapor etmektedir.Süreç perspektifi, performans iyileştirme yoluyla rekabet avantajı elde etmek ve pazar baskılarına, daha iyi ve daha güvenilir hizmet için müşteri beklentilerine ve rekabetin artmasına yanıt olarak giderek artan bir mekanizma olarak görülmektedir.Avrupalı şirketlerin BPM'ye ne kadar önem verdiğini, onlar için ne anlama geldiğini ve pratikte ne yaptıklarını ortaya koyuyoruz.Makale, Avrupa Kalite Yönetimi Vakfı (EFQM) üyesi olan kuruluşlarda kalite yöneticileri ve iş süreci yöneticileri ile yapılan bir posta anketine ve BPM'nin benimsenmesinde lider olarak kabul edilen bir dizi kuruluşta vaka çalışmalarına dayanmaktadır.Çalışma, bazı ilginç yaklaşımların vurgulanmasına ve BPM'nin başarılı olması için önemli olan özelliklerin ortaya çıkmasına yardımcı oldu.Giriş İş süreci yönetimi (BPM) ile ilgili zorluklardan biri terminolojidir.Süreç terimi, yönetim literatüründeki örgütleri anlamamıza katkıda bulunan birçok disiplinde bulunabilir.Operasyonel bir görüş, kalite iyileştirmede (Deming, 1986), toplam kalite yönetiminde (Oakland, 1989) ve tam zamanında (Harrison, 1992) kavramında görülür.Sistem düşüncesi (Jenkins, 1971; Checkland, 1981), sibernetik (Bira, 1966) ve sistem dinamiği (Senge, 1990) terime daha zengin bir anlam kazandırır.Örgüt kuramcıları sosyal ve örgütsel süreçler açısından da konuşmuşlardır (Burrell ve Morgan, 1979; Monge, 1990).Bu öncüllerin yararlı bir incelemesi Peppard ve Preece (1995) tarafından sağlanmıştır.Mevcut çalışmanın merkezlendiği alan, yönetimsel düşüncenin Toplam Kalite veya İş Mükemmelliği modellerine bağlanmasıyla örgütsel etkinliği arttırmaya çalışan son yaklaşımlar dışında gelişir.Bunlar esas olarak pratisyen güdümlü ve akademik teoriye dayanmayan kişilerdir.Örnekler arasında Avrupa Kalite Yönetimi Vakfı modeli (EFQM) (Hakes, 1995) ve Malcom Baldrige Ulusal Kalite Ödülü modeli (MBNQA) (George, 1992) bulunmaktadır.Bu modeller, örgütsel etkinliğin çok faktörlü ve çok yapılı modellerini benimserken, esas olarak hedefe dayalı kalırlar (Cameron, 1986).Ayrıca güçlü bir operasyonel çerçeveden geliştiler ve genellikle Royal Mail'den Bob Dart, Simon Machin ve Tony Grant'a teşekkür etmek istiyoruz.Araştırmamızın çeşitli aşamalarında EFQM, Rank Xerox, British Telecom, TNT ve Nortel'in yardımını da takdirle karşılıyoruz.D ow nl oa de d by S E L C U K U N IV E R SI T Y A t 0 2: 52 0 8 Fe br ua ry 2 01 5 (P T ) Avrupa iş dünyasından dersler 11 iş süreci yeniden mühendislik (Hammer, 1990).Ayrıca değer zinciri analizinin güçlü süreç yöneliminde stratejik düşünceden etkilenmişlerdir (Porter, 1985) ve firmanın kaynak bazlı görüşünü barındırmaktadırlar (Grant, 1991).Modellerin kullanımı, işlevlerin değerini işlevselliği aşan süreçler lehine yeniden değerlendirerek stratejik düzeyde bir organizasyonun tasarımını sorgulamaya yol açabilir (Ghoshal ve Bartlett, 1995; Galbraith, 1995).Bununla birlikte, ne EFQM ne de MBNQA, BPM'nin nasıl dağıtılacağı konusunda doğrudan rehberlik sağlamaz.Yaklaşımlar genellikle iş süreçlerini tanımlama ve bunları operasyonel, destekleyici veya yön belirleme olarak sınıflandırma girişimlerini içerir.Bu etkinlik genellikle danışmanlar tarafından bir dizi yöntem kullanılarak kolaylaştırılır, ancak genellikle en azından organizasyonun en üst seviyesinde süreç haritalamasının yönlerini içerir.Süreç paradigmasının benimsenmesinin en azından üst düzey yöneticiler tarafından tercih edildiğine dair kanıtlar vardır (Garvin, 1995), ancak bunun kuruluşlar arasında yaygın olarak tutulan bir görüş olduğu hiçbir şekilde açık değildir.BPM'de iyi uygulama yönlerine, en azından operasyonel düzeyde (Armistead, 1996) işaret etmek mümkün olsa da, kuruluşların bu kavramı pratikte nasıl uyguladıklarını ve BPM yaklaşımının temel bileşenleri olarak bulduklarını bilmiyoruz.Yöntem Araştırmanın amacı, BPM'nin daha iyi anlaşılmasını ve organizasyonel etkililiğe ulaşmanın bir yolu olarak nasıl uygulanabileceğini geliştirmek olmuştur.Özellikle şirketlerin, süreç iyileştirme tekniklerinin uygulanmasından ziyade, tüm organizasyonlarını yönetmenin bir yolu olarak bir iş süreci perspektifini nasıl kullandıklarını öğrenmekle ilgilendik.Özellikle şu soruları araştırmaya çalıştık: .BPM, Avrupalı yöneticiler için ne kadar önemli?.Avrupa örgütleri arasında BPM konusunda ortak bir anlayış var mı?.Avrupalı kuruluşlar BPM'yi pratikte nasıl uyguluyor?Bu soruları ele alırken, kuruluşların BPM'yi nasıl kavramsallaştırdığına ve hem strateji formülasyonu hem de konuşlandırma açısından başkalarını aydınlatmak için deneyimlerinden yararlanmalarına ışık tutmayı umuyoruz.Bu makale araştırmanın bulgularını ele alır ve öğrenilebilecek dersler önerir.Araştırmamız sırasında, vaka inceleme materyalinden oluşan zengin bir veri bankası oluşturduk.Vaka çalışmaları, üst düzey yöneticilerin (genellikle kalite müdürü veya iş süreci yöneticisi) organizasyonlarının BPM'ye yaklaşımını detaylandırmak için davet edildiği açık uçlu bir görüşme formatı kullanılarak derlenmiştir.Görüşmeler kaydedildi ve transkribe edildi ve kavramları tanımlamak için bir bilişsel harita geliştirildi.Bazı durumlarda röportajlardan elde edilen veriler, EFQM modeline karşı iç öz değerlendirmeler için kullanılan materyallerle desteklenmiştir.Örgütler tipik olarak BPM yaklaşımlarını benimsedikleri bilindiği için seçildi.Bu makale, özellikle Rank Xerox, Nortel, British Telecom ve TNT ile Avrupa Kalite Ödülleri'nin bir şekilde (doğrudan bağlı kuruluşlar aracılığıyla) kazananları olan vaka çalışmalarına atıfta bulunmaktadır.D ow nl oa de d by S E L C U K U N IV E R SI T Y A t 0 2: 52 0 8 Fe br ua ry 2 01 5 (P T)"}
{"_id":"eb448bb53372d14df4113f04fee813307f24d049","text":"Bu kağıt, tasarım prosedürünün yanı sıra 2,45GHz 10  W kablosuz enerji hasat makinesinin (WEH) deneysel performansını, 1  W \/ cm2 olay güç yoğunluğunda maksimum toplam % 30 verimlilikle açıklar.WEH, şant yüksek hızlı düzeltici diyotu katlanmış bir dipol ile bütünleştirir.Bir metal reflektör, rekten kazancını arttırır ve çeyrek dalga boyu diferansiyel hattı bir boğum olarak kullanılır.Hem bir VDI WVD hem de bir Skyworks GaAs Schottky diyot antenle entegre edilir ve performansları karşılaştırılır."}
{"_id":"21c2bd08b2111dcf957567b98e1c8dcad652e3dd","text":"Faktör analizi literatürü, yeterli derecede kararlı ve nüfus faktörlerine yakın karşılık gelen faktör çözümleri elde etmek için gerekli minimum örnek büyüklüğü ile ilgili bir dizi öneri içerir.Bu konuyla ilgili temel bir yanlış anlama, minimum örneklem boyutunun veya örneklem boyutunun değişken sayısına olan minimum oranının, çalışmalar arasında değişmez olmasıdır.Aslında, gerekli örneklem boyutu, değişkenlerin komünallik düzeyi ve faktörlerin aşırı determinasyon düzeyi de dahil olmak üzere, herhangi bir çalışmanın çeşitli yönlerine bağlıdır.Yazarlar, bu etkileri anlamak ve tahmin etmek için bir temel sağlayan teorik ve matematiksel bir çerçeve sunarlar.Hipotez etkileri, yapay veriler kullanılarak yapılan bir örnekleme çalışması ile doğrulanır.Sonuçlar, ortak başparmak kurallarının geçerliliğini göstermediğini gösterir ve faktör analizinde örneklem büyüklüğü için kılavuzlar oluşturmak için bir temel sağlar."}
{"_id":"994c88b567703f76696ff29ca0c5232268d06261","text":"Hiperandrojenizme sahip kadınların kadın sporlarında rekabet edebilmelerini düzenleyen politikaların bazı büyük spor yönetim organları tarafından yakın zamanda uygulanması çok dikkat çekti ve hala tartışmalı bir konudur.Bu kısa makale iki ana tartışma konusunu ele almaktadır: Seçkin kadın sporcularda yüksek kan T seviyelerinin performansının artırılmasını destekleyen mevcut bilimsel temel ve bu politikalarla ilgili etik gerekçe ve düşünceler.Hem doğuştan hem de edinilmiş hiperandrojenik koşullar ve elit kadın sporlarındaki yaygınlıkları hakkında yakın zamanda yayınlanan veriler göz önüne alındığında, yüksek androjen seviyesinin performans artışına göre olduğunu iddia ediyoruz.Kadınları klinik ve biyolojik hiperandrojenizmle düzenlemek eleştiriye davetiyedir, çünkü cinsiyetin biyolojik parametreleri gerçek dünyada sadece iki kategoriye ayrılmaz.Bununla birlikte, tüm sporculara seviyeli bir oyun alanı sağlamak için ellerinden geleni yapmak spor yöneten organların sorumluluğundadır.Sporda hiperandrojenizm politikalarıyla ilgili tartışmaları gölgelememek için, spor uygunluğu ve terapötik seçenekler konuları her zaman üst üste gelseler bile ayrı ayrı ele alınmalı ve açıklanmalıdır.Son olarak, mevcut politikaların rafine edilmesi için bazı öneriler mevcut makalede yapılır."}
{"_id":"391d9ef4395cf2f69e7a2f0483d40b6addd95888","text":"Bu makalede, tweetlerin nasıl yazıldığının ve bu mesajları oluşturan kelimelerin meta-bilgisinin bazı özelliklerini araştıran Twitter mesajları (tweet) üzerindeki duyguları otomatik olarak tespit etmek için bir yaklaşım önermekteyiz.Dahası, eğitim verimiz olarak gürültülü etiketlerin kaynaklarından yararlanıyoruz.Bu gürültülü etiketler, Twitter verileri üzerinden birkaç duygu tespit web sitesi tarafından sağlandı.Deneylerimizde, özelliklerimizin tweetlerin daha soyut bir temsilini yakalayabildiğinden, çözümümüzün öncekilerden daha etkili olduğunu ve ayrıca önyargılı ve gürültülü verilerle ilgili olarak daha sağlam olduğunu gösteriyoruz."}
{"_id":"09779ea94f0035c1e5d5cf75f7dfca8c7966a17b","text":"Bu makalede, her bir çoklu girişli çoklu çıkışlı (MIMO) anten sisteminden oluşan bir düzlemsel, kompakt, tek substratlı, çok bantlı 2 set 2-element sunulmaktadır.MIMO anten sistemi, LTE bandını (698 MHz  813 MHz) kaplamak için tonozlu 2-elementli menderesli ve katlanmış MIMO anteninden ve sırasıyla 754 MHz  971 MHz, 1.65  .83 GHz ve 2  3.66 GHz'i kapsayacak şekilde kompakt 2-elementli modifiye küp geniş bant anteninden oluşur.Bu antenin yer düzlemi 0.76.92 GHz ve 3.05.2 GHz hızında çalışan bir algılama anteni gibi davranır.Üst bant antenleri, bilişsel radyolar (CR) ve Nesnelerin İnterneti (IoT) uygulamaları için eksiksiz bir anten platformu geliştirmek için 0.728.08 GHz, 1.64.84 GHz, 2.13.69 GHz ve 5.015.55 GHz aralığında çalışır.Anten düşük maliyetli bir FR-4 substratı (inf>r\/inf>=4.4 tan=0.02) boyutlarında 65 120 1.56 mmsup>3\/sup> üzerine imal edilmiştir."}
{"_id":"5b110494639f71fa8354e61af04c0cb5e8bbae70","text":"Bu makalede, hem bilişsel-radyo tabanlı jammerların sıkışma kabiliyetini hem de bilişsel radyo ağlarının (CRN) sıkışma önleyici kabiliyetini, birden fazla işbirliği yapmayan jammerları ve bağımsız Rayleigh düz fading yayılımlarını göz önünde bulundurarak inceliyoruz.CRN iletiminin bir Markov modeli, anti-jamming performansının çapraz katman analizi için kurulmuştur.Geçiş olasılıkları, akıllı bir sıkışma saldırı stratejisi göz önünde bulundurularak analitik olarak türetilir.Ortalama çıktı ifadesi simülasyonlar tarafından elde edilir ve doğrulanır.Sonuçlar, CRN iletişimlerinin CRN spektrum algılama ve kanal değiştirme prosedürlerini hedefleyen akıllı sıkışma saldırılarına karşı son derece hassas olabileceğini göstermektedir."}
{"_id":"b8aae299e926d8e6f547faea4b90619fc6361146","text":null}
{"_id":"36638aff184754db62547b75bade8fa2076b1b19","text":"Adaboost, bir dizi küçük karar ağacı inşa eden, her ağacı önceki ağaçlar tarafından kaçırılan zor durumları tahmin etmek için uyarlayan ve tüm ağaçları tek bir modelde birleştiren bir makine öğrenme algoritmasıdır.AdaBoost metodolojisini tartışacağız ve Real AdaBoost adlı uzantıyı tanıtacağız.Real AdaBoost güçlü bir akademik soydan gelmektedir: yazarları makine öğreniminin öncüleridir ve yöntem 15 yıla yayılan iyi kurulmuş ampirik ve teorik desteğe sahiptir.Pratik olarak konuşursak, Real AdaBoost okunabilir kredi puan kartları üretebiliyor ve değişken etkileşim ve uyarlanabilir, aşamalı binning de dahil olmak üzere çekici özellikler sunuyor.Real AdaBoost'u kredi puan kartları oluşturmak için baskın metodolojiye benzeteceğiz: kanıtların lojistik gerilemesinin (SWOELR) adım adım ağırlığı.Real AdaBoost, SWOELR'e oldukça benzer ve SWOELR modelleri için bir ölçüt olarak hizmet verecek şekilde iyi konumlandırılmıştır; hatta SWOELR'in gücünü anlayabileceğimiz istatistiksel bir çerçeve bile sunabilir.SAS'ta Real AdaBoost modelleri üretmek için bir makro sunuyoruz.INTRODUCTION Finansal kurumlar (FI'ler), pazarlama, dolandırıcılık tespiti, kredi yargılaması vb. için çok çeşitli modeller geliştirmelidir.Modelleme, makine öğrenimi patladığında yakın zamanda bir rönesans geçirdi - gelişmiş istatistiksel tekniklerin kullanılabilirliği, bu teknikleri uygulamak için güçlü bilgisayarların yaygınlığı ve bu yöntemleri benimseyen şirketlerin iyi bilinen başarıları (Parloff 2016).Bazı Fİ'ler içindeki departmanları modellemek karşıt taleplerle karşı karşıyadır: yöneticiler gelişmiş yöntemlerin ünlü değerinin bir kısmını isterken, hükümet düzenleyicileri, dahili dağıtım ekipleri ve cephe personeli uygulanması, yorumlanması ve anlaşılması kolay modeller ister.Bu makalede, güçlü, ancak opak makine öğrenme yöntemleri ve şeffaf geleneksel yöntemler arasında bir orta zemin sunabilecek bir makine öğrenme tekniği olan Real AdaBoost'u inceliyoruz.TÜKETİCİ RISK MODELLERİ FI'lerin genellikle güç ve şeffaflık arasında bir denge kurması gereken bir modelleme alanı tüketici risk modellemesidir.Tüketici risk modellemesi, müşterileri kredi değerlerine göre sıralamayı içerir (bir krediyi geri ödeyecekleri olasılığı): önce suç riskini belirten müşteri özelliklerini belirleyerek ve daha sonra her müşteri için göreceli bir risk puanı hesaplamak için matematiksel olarak birleştirerek (ortak özellikler şunlardır: geçmiş kredi suçluluğu, yüksek kredi kullanımı, vb.).CREDIT SCORECARDS Tüketici risk modellerini mümkün olduğunca şeffaf tutmak için, birçok FI, modelin nihai çıktısının bir puan kartı şeklinde olmasını gerektirir (bir örnek Tablo 1'de gösterilmiştir).Kredi puan kartları, basitlikleri, okunabilirlikleri ve modelleme sürecinde iş uzmanlığının dahil edilebileceği kolaylıklar nedeniyle müşteri risk modellerini temsil etmenin popüler bir yoludur (Maldonado et al.2013).Bir puan kartı, riski gösteren bir dizi özelliği listeler ve her bir karakteristik, bu karakteristik için değer aralıklarıyla tanımlanan az sayıda kutuya ayrılır (örneğin, kredi kullanımı:% 30-80, kredi kullanımı karakteristiği için bir kutudur).Her bir çöp kutusuna, istatistiksel bir modelden türetilen ve o çöp kutusunun riskiyle orantılı bir değer olan bir takım puan puanları atanır (SAS 2012).Bir müşteri karakteristik başına bir ve sadece bir bin içine düşecektir ve başvuru sahibinin nihai puanı, her bir bin tarafından atanan puanların toplamıdır (artı bir kesişme).Bu son puan tüketici riski ile orantılıdır.Puan kartlarını geliştirme prosedürü, kanıt lojistik regresyonunun (SWOELR) adım adım ağırlığı olarak adlandırılır ve SAS Enterprise MinerTM'deki Kredi Puanlama eklentisinde uygulanır."}
{"_id":"f89ee2c9c67858c00bd87df310994ff3a69de747","text":"Bununla birlikte, bu sorun için, her zamanki yaklaşım tamamen yetersiz olacaktır, çünkü 'yi makul bir doğruluk derecesine yakınlaştırmak, n'nin aşırı derecede büyük olmasını gerektirir.Örneğin, ortalama olarak, I'nin sadece bir sıfır olmayan değerini elde etmek için n  2.7014  10 ayarlamamız gerekir.Açıkçası bu pratik değildir ve çok daha küçük bir n değeri kullanılmalıdır.Bununla birlikte, çok daha küçük bir n değeri kullanmak, neredeyse kaçınılmaz olarak bir tahminle sonuçlanacaktır, n = 0 ve yaklaşık bir güven aralığı [L,U ] = [0, 0]!Yani naif yaklaşım işe yaramıyor.Şimdiye kadar kursta gördüğümüz varyans azaltma tekniklerini kullanmayı deneyebiliriz, ancak varsa çok az yardım sağlarlardı."}
{"_id":"a5366f4d0e17dce1cdb59ddcd90e806ef8741fbc","text":null}
{"_id":"727a8deb17701dd07f4e74af37b8d2e8cb8cb35b","text":null}
{"_id":"e99f72bc1d61bc7c8acd6af66880d9a815846653","text":"Tarım, Kızılderililerin kazançlarının önemli bir kaynağıdır ve tarım, Hindistan ekonomisi üzerinde büyük bir etki yaratmıştır.Daha iyi verim ve kaliteli teslimat için ekinlerin geliştirilmesi son derece gereklidir.Bu nedenle uygun koşullar ve mahsul yataklarındaki uygun nem, üretim için önemli bir rol oynayabilir.. Çoğunlukla sulama, bir uçtan diğerine akışların geleneksel yöntemleri ile yapılır.Bu tür arz, dosyalanmış çeşitli nem seviyelerini bırakabilir.Su sisteminin yönetimi, programlanmış sulama çerçevesi kullanılarak geliştirilebilir Bu makale, manuel emeği azaltacak ve su kullanımını optimize edecek araziler için çerçeveli programlanmış bir su sistemi önermektedir.Kurulumu formüle etmek için Arduino kiti, Wi-Fi modülü ile nem sensörü ile birlikte kullanılır.Deneysel kurulumumuz bulut çerçevesine bağlıdır ve veri edinimi yapılır.Daha sonra veriler bulut hizmetleri tarafından analiz edilir ve uygun öneriler verilir."}
{"_id":"e4e9e923be7dba92d431cb70db67719160949053","text":null}
{"_id":"797f359b211c072a5b754e7a8f48a3b1ecf9b8be","text":"Florida'daki Tyndall AFB'deki Wright Laboratuvarı, bombaların ve mayınların yeri ve kaldırılmasıyla ilgili görevleri yerine getirebilen çeşitli robotik araçlar için özerk navigasyon sistemleri geliştirmek için Florida Üniversitesi ile sözleşme imzaladı.Görevlerden biri, patlamamış gömülü mühimmatlar için kapalı hedef aralıklarını incelemeyi içerir.Takip eden yoldaki doğruluk, görev için kritik öneme sahiptir.Şu anda araştırma gerektiren yüzlerce dönüm arazi var.Siteler tipik olarak her görevin 4,5 saate kadar sürebileceği bölgelere ayrılır.Bu siteler genellikle paralel sıralar boyunca incelenir.Takip eden yolun doğruluğunu artırarak, satırlar arasındaki mesafe, zemin delici sensörlerin neredeyse algılama genişliğine yükseltilebilir ve bu da görev başına anketlenen dönümün artmasına neden olur.Bu makale, yüksek seviyeli bir PID ve saf bir takip direksiyon denetleyicisini değerlendirir.Kontrolörler, her bir kontrolörün istenen özelliklerinin korunabilmesi için ağırlıklı bir çözümde birleştirildi.Bu strateji simülasyonda gösterildi ve bir Navigasyon Test Aracı (NTV) üzerinde uygulandı.Değişken eğriliğin bir test yolu için, ortalama yanal kontrol hatası 1,34 mI'lik bir araç hızında 2 cm idi."}
{"_id":"0dd6795ae207ae4bc455c9ac938c3eebd84897c8","text":"Günümüzde hesaplamalı dilbilimdeki 64 bin dolarlık soru şu: \"İstatistiksel doğal dil işleme hakkında bilgi edinmek için ne okumalıyım?\" Bu soruyu defalarca sordum ve her seferinde temelde aynı cevabı verdim: bu konuyu doğrudan ele alan bir metin yok ve yapılabilecek en iyi şey iyi bir olasılık-teori ders kitabı ve iyi bir bilgi-teori ders kitabı bulmak ve bu metinleri bir dizi konferans makalesi ve dergi makalesi ile tamamlamak.Bu cevabın kışkırttığı hayal kırıklığını anlayarak, sonunda birinin bu konuyu doğrudan ele alan bir kitap yazdığını duymaktan mutluluk duydum.Bununla birlikte, Eugene Charniak'ın İstatistiksel Dil Öğrenimi'ni okuduktan sonra, bu kitabın giderek büyüyen istatistiksel NLP alanı üzerindeki etkisi hakkında çok karışık duygularım var.Kitap, morfoloji, sözdizimi, semantik ve pragmatik dahil olmak üzere NLP'ye (bölüm 1) klasik yapay zeka yaklaşımının çok kısa bir açıklamasıyla başlar.Olasılık teorisi ve bilgi teorisinden (bölüm 2) birkaç tanım sunar, daha sonra gizli Markov modellerini (bölüm 34) ve olasılıksal bağlamsız gramerleri (bölüm 56) tanıtmaya devam eder.Kitap, dilbilgisi indüksiyonu (7. bölüm), sintaktik kararsızlık (8. bölüm), kelime kümelemesi (9. bölüm) ve kelime duyusu ayrılığı (10. bölüm) gibi istatistiksel dil öğrenimindeki ileri konuları ele alan birkaç bölümle sona eriyor.Kitap, NLP'de istatistiksel modellemenin ilginç bir popüler tartışması olarak hizmet ediyor.İyi yazılmış ve eğlencelidir ve sınırlı bir matematiksel geçmişe sahip okuyucu için çok erişilebilirdir.Okuyucuyu alana tanıtmak için istatistiksel NLP konularının iyi bir seçimini sunar.Ve gizli Markov modelleri için ileriye dönük algoritmanın açıklamaları ve olasılıksal bağlamdan bağımsız gramerler için içeriden dışa doğru algoritma sezgisel ve takip edilmesi kolaydır.Bununla birlikte, bu araştırma alanına girmekle ilgilenen biri için bir kaynak olarak, bu kitap yazarın hedeflerinin çok altında kalıyor.Bu hedefler önsözde açıkça belirtilmiştir:"}
{"_id":"82bcb524a2036676bfa4ebd3324fe76013dced54","text":"Diferansiyel gizlilik, agrega hakkında sorgular yanıtlanırken bile bir veritabanındaki bireysel bilgi parçalarının gizliliğini sağlamak için kullanılan kesin bir matematiksel kısıtlamadır.Sezgisel olarak, kişi diferansiyel gizliliğin ne yaptığını ve garanti etmediğini kabul etmelidir.Örneğin, tanım, veritabanındaki tek bir giriş dışında hepsini bilen güçlü bir hasım sonuncu hakkında daha fazla çıkarım yapmasını önler.Bu güçlü hasım varsayımı göz ardı edilebilir, bu da diferansiyel gizliliğin gizlilik garantisinin yanlış yorumlanmasına neden olur.Burada, farklı gizliliğin inceliklerinden bazılarını açıkça ortaya koyan karşılıklı bilgileri kullanarak gizliliğin eşdeğer bir tanımını veriyoruz.Karşılıklı bilgi ayrılığı gizliliği aslında -farklı gizlilik ile (,)-farklı gizlilik arasında gücü açısından sandviçlenir.Koşulsuz karşılıklı bilgi kullanan önceki çalışmaların aksine, diferansiyel gizlilik temel olarak koşullu karşılıklı bilgi ile ilgilidir, buna veritabanı dağıtımı üzerinde bir maksimize etme eşlik eder.Karşılıklı bilgilerin kullanılmasının kavramsal avantajı, diferansiyel gizliliğin daha basit ve daha sezgisel bir tanımını vermenin yanı sıra, özelliklerinin iyi anlaşılmasıdır.Diferansiyel gizliliğin çeşitli özellikleri, kompozisyon teoremleri gibi karşılıklı bilgi alternatifi için kolayca doğrulanır."}
{"_id":"2c075293886b601570024b638956828b4fbc6a24","text":"Hızlandırıcıları kullanarak paralel hesaplama, son birkaç yılda geniş çaplı reklam araştırmalarının dikkatini çekmiştir.Özellikle, GPU'ları genel amaçlı hesaplama için kullanmak, alınan zaman, maliyet, güç ve diğer metriklerle ilgili birkaç başarı hikayesi ortaya çıkardı.Howev er, hızlandırıcı tabanlı hesaplama CPU'ların hesaplamadaki rolünü önemli ölçüde düşürmüştür.CPU'lar evo lv ve aynı zamanda eşleşen hesaplama kaynakları sunduğundan, CPU'ları comput ation'a dahil etmek de önemlidir.Biz buna hybrid hesaplama modeli diyoruz.Gerçekten de, günümüz çağındaki bilgisayar sistemlerinin çoğu heterojenlik ve dolayısıyla böyle bir model oldukça doğaldır.Lee et al'ın yakın tarihli bir makalesinin iddiasını yeniden değerlendiriyoruz.(ISCA 20 10).Lee et al'dan kaynaklanan doğru sorunun olduğunu savunuyoruz.(ISCA 2010) CPU + GPU platformunun verimli bir şekilde nasıl kullanılacağı, birinin yalnızca CPU veya GPU kullanması gerekip gerekmediği olmalıdır.Bu amaçla, veritabanları, görüntü işleme, seyrek e matris çekirdekleri ve grafiklerden oluşan 13 farklı iş yükü kümesini deniyoruz.İki farklı hibrit platformla deney yapıyoruz: biri 6-c cevher Intel i7-980X CPU ve bir NVidia Tesla T10 GPU'dan ve diğeri NVidia GT520 GPU'ya sahip bir Intel E7400 çift çekirdekli CP U'dan oluşuyor.Her iki platformda da, hibrit çözümlerin yalnızca CPU veya GPU çözümleri üzerinde iyi bir reklam görünümü sunduğunu gösteriyoruz.Her iki platformda da, çözümlerimizin ortalama %9 kaynak verimli olduğunu gösteriyoruz.Bu nedenle çalışmamız, hibrit hesaplamanın yalnızca araştırma ölçekli platformlarda değil, aynı zamanda büyük ölçekli kullanıcı topluluğuna önemli performans kazanımları ve kaynak verimliliği ile daha gerçekçi ölçekli yst ms'de muazzam avantajlar sunabileceğini öne sürüyor."}
{"_id":"4ad35158e11f8def2ba3c389df526f5664ab5d65","text":null}
{"_id":"58a34752553d41133f807ee37a6796c5193233f2","text":"İletişim ağlarının aşırı kullanımı, Nesnelerin İnterneti'nin yükselmesi, önemli ve gizli bilgilere karşı savunmasızlığın artmasına yol açar.Gelişmiş saldırı teknikleri ve saldırgan sayısı radikal bir şekilde artmaktadır.Girişim, internete yönelik başlıca tehditlerden biridir.Bu nedenle güvenlik sorunları büyük bir sorundu, böylece düşük doğruluk, yüksek yanlış alarm oranı ve zaman alıcı gibi saldırı tespit sisteminin sınırlamalarını gidermek için çeşitli teknikler ve yaklaşımlar sunuldu.Bu makale, K-anlamlı kümeleme ve Sıralı Minimal Optimizasyon (SMO) sınıflandırmasının kombinasyonuna dayanan ağ saldırı tespiti için hibrit bir makine öğrenme tekniği önermektedir.Yanlış pozitif alarm, yanlış negatif alarm hızı, algılama hızını iyileştirmek ve sıfır gün saldırganlarını tespit etmek için yanlış pozitif alarm oranını azaltabilen hibrit yaklaşımı tanıtıyor.NSL-KDD veri kümesi önerilen teknikte kullanılmıştır.Sınıflandırma, Sıralı Minimal Optimizasyon kullanılarak gerçekleştirildi.Önerilen hibrit makine öğrenme tekniğini eğittikten ve test ettikten sonra, sonuçlar önerilen tekniğin (K-ortalama + SMO) pozitif algılama oranı (%94,48) elde ettiğini ve yanlış alarm oranını (%1,2) azalttığını ve doğruluk elde ettiğini göstermiştir (%97,3695)."}
{"_id":"8711a402d3b4e9133884116e5aaf6931c86ae46b","text":null}
{"_id":"e2cf35d4235896ab823baf1a3801b67af2203cde","text":"Cevabın kesinliği artık bir soru cevaplama sistemi için gereklidir, çünkü İnternet'teki büyük miktarda ücretsiz metin vardır.Yüksek bir hassasiyet elde etmeye çalışırken, vaka dilbilgisi teorisi tarafından desteklenen ve VerbNet çerçevelerine dayanan bir soru cevaplama sistemi önermekteyiz.Anlamsal düzeyde benzersiz cümleleri filtrelemek ve cevap cümlesinden cevap parçası (soruya cevap verebilecek bir cümle veya kelime) çıkarmak için sorudan sentaktik, tematik ve semantik bilgileri çıkarır.VerbNet, söz konusu fiil çerçevelerini ve aday cümlelerini tespit etmek için sistemimizde uygulanır, böylece sentaktik ve tematik bilgilerin yanı sıra semantik bilgiler de elde edilebilir.Soru cevap sistemimiz özellikle factoid soruları cevaplamak için iyi çalışır.Deneyler, yaklaşımımızın semantik olarak eşsiz cümleleri etkili bir şekilde filtreleyebildiğini ve bu nedenle sonuç listesinde doğru cevabı (s) daha yüksek sıralayabildiğini göstermektedir."}
{"_id":"2ede6a685ad9b58f2090b01ce1e3f86e42aeda7e","text":"Takviye öğrenme, robotik hareket becerilerinin otomatik olarak kazanılması için güçlü ve esnek bir çerçeve sağlar.Bununla birlikte, takviye öğreniminin uygulanması, görevle ilgili nesnelerin konfigürasyonu da dahil olmak üzere, devletin yeterince ayrıntılı bir temsilini gerektirir.Doğrudan kamera görüntülerinden bir durum gösterimi öğrenerek devlet-uzay yapısını otomatikleştiren bir yaklaşım sunuyoruz.Yöntemimiz, nesnelerin konumları gibi mevcut görev için çevreyi tanımlayan bir dizi özellik noktası elde etmek için derin bir uzaysal otomatik kodlayıcı kullanır ve daha sonra yerel doğrusal modellere dayanan verimli bir takviye öğrenme yöntemi kullanarak bu özellik noktaları ile bir hareket becerisi öğrenir.Ortaya çıkan denetleyici, öğrenilen özellik noktalarına sürekli tepki verir ve robotun dünyadaki nesneleri kapalı döngü kontrolü ile dinamik olarak manipüle etmesini sağlar.Yöntemimizi, serbest duran bir oyuncak bloğu itmeyi, spatula kullanarak bir pirinç torbası toplamayı ve çeşitli pozisyonlarda bir kancaya ip çemberi asmayı içeren görevlerde PR2 robotu ile gösteriyoruz.Her görevde, yöntemimiz görevle ilgili nesneleri otomatik olarak izlemeyi ve konfigürasyonlarını robotun koluyla manipüle etmeyi öğrenir."}
{"_id":"36a5f8e1c3ad330d321ccf5b9943c1f5fe23de74","text":"Öğrenme teorisi ve öğretim tasarımı alanları, nesnelci felsefi temellerinin bir yapısalcı epistemoloji ile değiştirildiği bilimsel bir devrimin ortasındadır.Bu makale, bir yapısalcı epistemolojinin varsayımlarını açıklar, onları nesnelci varsayımlarla karşılaştırır ve daha sonra Uzaktan Öğrenme Teknolojilerinin Uzaktan Sınırlamaları'nda yapıcı öğrenmeyi destekleyebilecek öğretim sistemlerini açıklar Canlı yüz yüze öğretimi desteklemek veya değiştirmek için, teknolojik aracılı uzaktan öğrenme, yüz yüze sınıflarda öğrenmeyi sınırlayan etkisiz yöntemleri çoğaltmaktan çok daha fazlasına sahiptir (Turoff 1995).Çok sık, uzak yerlerdeki öğrencilere tek yönlü dersler sunmak için potansiyel olarak etkileşimli teknolojiler kullanılır.Bununla birlikte, her türlü sınıfta en değerli faaliyetin öğrencilerin birlikte çalışıp etkileşimde bulunmaları ve bilginler ve uygulayıcılar topluluğunun bir parçası olmaları ve bir parçası olmaları için bir fırsat olduğuna inanıyoruz (Selfe ve Eilola 1989; Bates 1990; Seaton 1993; Nalley 1995).İyi bir öğrenme deneyimi, bir öğrencinin \"yeni bilgi ve becerilerde ustalaşabileceği, varsayımları ve inançları inceleyebileceği ve bilgelik ve kişisel, bütünsel gelişim için canlandırıcı, işbirlikçi bir arayışa girebileceği\" bir deneyimdir (Eastmond ve Ziegahn 1995, 59).Uzaktan eğitimde kullanılan teknoloji, bu \"iyi öğrenme deneyimlerini\" yayın öğretmen merkezli dersler ve gösteriler yerine \"genişletilmiş sınıf modelinde\" kolaylaştırmalıdır (Burge ve Roberts 1993).Bu amaca yönelik önemli bir engel, birçok öğretmen ve öğretim tasarımcısının geleneksel geçmişlerden uzaktan eğitime gelmesi, teoriye dayalı olmayan ve teknolojik aracılı öğretime iyi tercüme etmeyen öğretim ve öğrenme ile ilgili varsayımları beraberinde getirmesidir (Schieman, Taere ve McLaren 1992)."}
{"_id":"5978ca8e9fdf4b900b72871a0c1e6de28294dd08","text":null}
{"_id":"0c7b67dcf86af3eb2ca4c19a713ce615e17343ab","text":"Sahadaki ilk makalelerin adlandırmasına dayanarak, hem etkileyici hem de kesin bir terminoloji seti sunuyoruz.Daha spesifik olarak, anonimlik, bağlantısızlık, gözlemlenemezlik ve takma ad (pseudonyms ve dijital takma adlar ve nitelikleri) tanımlarız.Bu terminolojinin benimsenmesinin, her araştırmacının kendi dilini sıfırdan icat etmesini önleyerek alanda daha iyi bir ilerleme elde etmeye yardımcı olabileceğini umuyoruz.Tabii ki, her bir kağıdın burada tanımlanan terimlere tutarlı bir şekilde eklenebilecek ek kelime hazinesine ihtiyacı olacaktır."}
{"_id":"af5a56f7d392e7c0c720f8600a5a278d132114ca","text":"Bu makale, 74 katkının sınıflandırılması ve analizine dayanan ve ek olarak bu cesur yeni dünyaya eleştirel bir bakış açısı getiren yeniden düşünme proje yönetimi (RPM) literatürünün yapılandırılmış bir incelemesinin sonuçlarını sunmaktadır.Analiz yoluyla toplam 6 ana başlık kategorisi ortaya çıktı: bağlamsallaştırma, sosyal ve politik yönler, uygulamayı yeniden düşünme, karmaşıklık ve belirsizlik, projelerin gerçekliği ve daha geniş kavramsallaştırma.Bu kategoriler, proje yönetimi konusunda farklı ve alternatif bakış açılarına sahip çok çeşitli katkıları kapsamaktadır.Erken RPM literatürü 1980'lere kadar uzanırken, çoğunluk 2006'da yayınlandı ve araştırma akışı hala aktif görünüyor.Bu cesur yeni dünyaya eleştirel bir bakış, RPM'nin çok daha dağınık ve kabul edilebilir hale gelmesi için genel bir meydan okuma sergiliyor.2014 Elsevier Ltd. APM ve IPMA.Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"3000e77ed7282d9fb27216f3e862a3769119d89e","text":"Bulut bilişim, kullanıcılar için esneklik ve yüksek performans ve operatörler için yüksek maliyet verimliliği vaat ediyor.Bununla birlikte, çoğu bulut tesisi çok düşük kullanımda çalışır ve hem maliyet etkinliğine hem de gelecekteki ölçeklenebilirliğe zarar verir.Sürekli olarak yüksek uygulama performansı sağlarken kaynak kullanımını artıran bir küme yönetim sistemi olan Quasar'ı sunuyoruz.Quasar üç teknik kullanır.İlk olarak, kaynak rezervasyonlarına dayanmaz, bu da kullanıcıların karmaşık kod tabanlarının iş yükü dinamiklerini ve fiziksel kaynak gereksinimlerini anlamaması nedeniyle yetersiz kullanıma yol açar.Bunun yerine, kullanıcılar her iş yükü için performans kısıtlamalarını ifade eder ve Quasar'ın bu kısıtlamaları herhangi bir noktada karşılamak için doğru kaynak miktarını belirlemesine izin verir.İkincisi, Quasar, kaynak miktarının (ölçeklendirme ve ölçeklendirme), kaynak türünün ve her iş yükü ve veri kümesi için performansa müdahalenin etkisini hızlı ve doğru bir şekilde belirlemek için sınıflandırma tekniklerini kullanır.Üçüncüsü, kaynak tahsisi ve atamayı ortaklaşa gerçekleştirmek için sınıflandırma sonuçlarını kullanır, mevcut kaynaklarda iş yüklerini paketlemenin verimli bir yolu için geniş seçenek alanını hızla keşfeder.Quasar iş yükü performansını izler ve gerektiğinde kaynak tahsisini ve atamasını ayarlar.Quasar'ı, hem yerel bir kümede hem de bir EC2 sunucu kümesinde dağıtılmış analitik çerçevelerin ve düşük gecikmeli, durumsal hizmetlerin kombinasyonları da dahil olmak üzere çok çeşitli iş yükü senaryoları üzerinden değerlendiriyoruz.Sabit durumda, Quasar, 200 sunuculu EC2 kümesinde kaynak kullanımını %47 artırırken, her türlü iş yükü için performans kısıtlamalarını karşılar."}
{"_id":"1c667ca4a83b3db5f7b8bbf8d8ee6e5c2da5c3b9","text":null}
{"_id":"1a2c6843b9e781f2f77e875f3d073ab686f6fae3","text":"Heterojen veritabanlarına sahip dağıtılmış jeo-uzamsal uygulamalarda, veri entegrasyonuna yönelik ontoloji odaklı bir yaklaşım, dağıtılmış veritabanlarındaki verileri tanımlayan ontoloji kavramlarıyla, etki alanını tanımlayan küresel ontoloji kavramlarının hizalanmasına dayanır.Küresel ontoloji ile her dağıtılan ontoloji arasındaki hizalama kurulduktan sonra, kavramlar arasında çeşitli haritalamaları kodlayan anlaşmalar türetilir.Bu şekilde, kullanıcılar potansiyel olarak tek bir sorgu kullanarak yüzlerce coğrafi veri tabanını sorgulayabilirler.Yaklaşımımızı kullanarak, sorgulama kolayca yeni veri kaynaklarına ve dolayısıyla yeni bölgelere genişletilebilir.Bu makalede, ontolojileri görüntüleyen, birkaç harita katmanını görsel olarak destekleyen, otomatik olarak oluşturulan haritalamaları sunan ve son olarak anlaşmaları üreten bir araç olan AgreementMaker'ı tanımlıyoruz.r 2007 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"8d69c06d48b618a090dd19185aea7a13def894a5","text":null}
{"_id":"664a2c6bff5fb2708f30a116745fad9470ef317a","text":"Ana bileşen analizi (PCA), popüler bir boyutsallık azaltma algoritmasıdır.Bununla birlikte, ana bileşenlere dayanarak orijinal özelliklerden hangisinin önemli olduğunu yorumlamak kolay değildir.Son yöntemler, bir L1 düzenlileştiricisi ekleyerek PCA'yı seyrekleştirerek yorumlanabilirliği artırır.Bu makalede seyrek PCA için olasılıksal bir formülasyonu tanıtıyoruz.Seyrek PCA'yı olasılıksal bir Bayesian formülasyonu olarak sunarak, otomatik model seçiminden yararlanıyoruz.Seyrekleştirme elde etmek için üç farklı önceliği inceliyoruz: (1) Laplacian dağılımına ve dolayısıyla L1 düzenliliğine eşdeğer iki seviyeli hiyerarşik bir öncelik, (2) ters-Gaussian önceliği ve (3) bir Jeffrey'nin önceliği.Bu modelleri varyasyonel çıkarım uygulayarak öğreniyoruz.Deneylerimiz gerçekten seyrek olasılık modelimizin seyrek bir PCA çözümüyle sonuçlandığını doğrulamaktadır."}
{"_id":"afde48d14d4b6783b6aef376a1bb4a47ffccc071","text":"Duygusal stresin fizyolojik özelliklerini ölçmek için bir sistem, bir sürüş görevi sırasında kullanılmak üzere geliştirilmektedir.Sürücünün cilt iletkenliğini, solunumunu, kas aktivitesini ve kalp aktivitesini ölçen sensörler kullanan iki prototip sunulmaktadır.İlk sistem, iki hızlı kanalda 200 Hz ve altı ek kanalda 20 Hz örnekleme oranlarına izin verir.Sinyallerde gerçek zamanlı işlem yapmak için giyilebilir bir bilgisayar kullanır ve her dakika bir kez sürücünün yüz ifadesinin görüntülerini yakalamak için kullanılan ekli bir dijital kameraya sahiptir.İkinci sistem, sekiz kanalda saniyede 1984 örnekleme hızına izin veren araba tabanlı bir bilgisayar kullanıyor.Bu sistem, sürücünün yüz ifadesini ve yol koşullarını sürekli olarak yakalamak için birden fazla video kamera kullanır.Veriler daha sonra bir video dörtlü splitter kullanarak fizyolojik sinyallerle senkronize edilir.Sürüş ortamında fizyolojik özelliklerin çıkarılmasına yönelik yöntemler, cilt iletkenliği yönlendirme tepkisinin ölçümü, kas aktivitesi, nabız ve solunum düzenleri de dahil olmak üzere tartışılmaktadır.Ön çalışmalar, sensörlerin birden fazla modalitesinin kullanılmasının sürüş olaylarına tepkileri ayırt etmeye nasıl yardımcı olabileceğini ve bireyin benzer sürüş koşullarına verdiği tepkinin günden güne nasıl değişebileceğini göstermektedir."}
{"_id":"0853c2a59d44fe97e0d21f89d80fa2f5a220e3b9","text":"Desen tanıma için geleneksel makine öğrenme algoritmaları, herhangi bir ilişkili güven değeri olmadan sadece basit tahminler çıktı.Güven değerleri, her bir tahminin doğru olma olasılığının bir göstergesidir.İdeal durumda, bir kümedeki tüm örnekler için% 99 veya daha yüksek bir güven, bu kümedeki hatalı tahminlerin yüzdesinin% 1'i aşmayacağı anlamına gelir.Her bir tahminin olasılığını bilmek, ona ne ölçüde güvenebileceğimizi değerlendirmemizi sağlar.Bu nedenle, bir tür güven değerleriyle ilişkili tahminler, tıbbi tanı veya finansal analiz için kullanılanlar gibi birçok risk duyarlı uygulamada son derece arzu edilir.Aslında, bu tür bilgiler insan-bilgisayar etkileşimi gerektiren herhangi bir uygulamaya fayda sağlayabilir, çünkü her bir tahminin nasıl ele alınacağını belirlemek için güven değerleri kullanılabilir.Örneğin, bir filtreleme mekanizması kullanılabilir, böylece yalnızca belirli bir güven seviyesini karşılayan tahminler dikkate alınırken, geri kalanı yargı için bir insana atılabilir veya aktarılabilir.Ana akım makine öğreniminde bir tür güven değeri elde etmek için kullanılabilecek iki ana alan vardır; Bayesian çerçevesi ve Muhtemelen Yaklaşık Doğru öğrenme teorisi (PAC teorisi).Bayesian çerçevesi, çoğu zaman bireysel tahminleri kalitelerinin olasılıksal ölçütleriyle tamamlayan algoritmalar üretmek için kullanılır.Öte yandan, PAC teorisi, belirli bir algoritma için belirli bir güven seviyesi 1   ile ilgili hata olasılığı üzerinde üst sınırlar üretmek için kullanılabilir.Ancak bu yaklaşımların her ikisinin de dezavantajları vardır.Bayesian çerçevesini uygulamak için, veriyi oluşturan dağıtım hakkında önceden bilgi sahibi olmak gerekir.Doğru öncül bilindiğinde, Bayesian yöntemleri en uygun kararları verir.Ancak gerçek dünya veri setleri için, gerekli bilgi mevcut olmadığı için, kişinin keyfi olarak seçilmiş bir önceliğin varlığını varsayması gerekir.Bu durumda, varsayılan önceki yanlış ise, ortaya çıkan güven seviyeleri de \"yanlış\" olabilir; örneğin,% 95 güven seviyesi için öngörülen bölgeler çıktısı, vakaların% 95'inden çok daha azında gerçek etiketi içerebilir.Bu, güven seviyelerinin beklenen hataların yüzdesini bağlamasını beklediğimiz için büyük bir başarısızlık anlamına gelir.Bayesian yöntemlerinin varsayımları ihlal edildiğinde ne kadar yanıltıcı olabileceğinin deneysel bir gösterimi (Melluish et al., 2001)."}
{"_id":"1ff107c3230c51ae3cc8e0f14dced3eaebea9a8e","text":"Bir şifreleme yöntemi, bir şifreleme anahtarını halka açık olarak ortaya çıkaran yeni özellikle birlikte sunulur, böylece karşılık gelen şifre çözme anahtarını ortaya çıkarmaz.Bunun iki önemli sonucu vardır: (1) Kuryeler veya diğer güvenli araçlar anahtarları iletmek için gerekli değildir, çünkü bir mesaj, niyet edilen alıcı tarafından kamuya açıklanan bir şifreleme anahtarı kullanılarak şifrelenebilir.Mesajı sadece o deşifre edebilir, çünkü sadece o karşılık gelen şifre çözme anahtarını bilir.(2) Bir mesaj, özel olarak tutulan bir şifre çözme anahtarı kullanılarak \"imzalanabilir\".Herkes bu imzayı, ilgili kamuya açık şifreleme anahtarını kullanarak doğrulayabilir.İmzalar taklit edilemez ve imzalayan daha sonra imzasının geçerliliğini reddedemez.Bu, \"elektronik posta\" ve \"elektronik fon transferi\" sistemlerinde belirgin uygulamalara sahiptir.Bir mesaj, bir M numarası olarak temsil edilerek şifrelenir, M'yi halka açık olarak belirtilen bir güç e'ye yükseltir ve daha sonra sonuç, halka açık olarak belirtilen ürün, n, iki büyük gizli primer sayı p ve q ile bölündüğünde geri kalanı alır. Şifre çözme benzerdir; sadece farklı, gizli, güç d kullanılır, burada e * d  1 (mod - 1) * (q - 1)).Sistemin güvenliği kısmen yayınlanan bölücüyü faktoring zorluğuna dayanır, n."}
{"_id":"d21f261bf5a9d7333337031a3fa206eaf0c6082c","text":null}
{"_id":"6665e03447f989c9bdb3432d93e89b516b9d18a7","text":null}
{"_id":"90a6f53bf0eb10fe53f908419c9ac644b16d6065","text":null}
{"_id":"f67acaa10ad4a0eb7130cd1f0b953478056f32af","text":"İlk  fiyatı ve  ve $ fiyatı, yerel KDV'ye tabi olan net fiyatlardır.* ile belirtilen fiyatlar kitaplar için KDV içerir; (D) Almanya için% 7, (A) Avusturya için% 10 içerir.** ile belirtilen fiyatlar, elektronik ürünler için KDV; Almanya için %19, Avusturya için %20'dir.Taşıma ücretleri hariç tüm fiyatlar.Fiyatlar ve diğer detaylar önceden haber verilmeden değiştirilebilir.Tüm hatalar ve ihmaller hariç.D. Kissinger Milimetre-Dalga Alıcısı Silikon-Germanium Teknolojisinde 77 GHz Otomotiv Radarı için Kavramlar"}
{"_id":"97a18d0c88d72bac9fbdfe9d19485ac37175177b","text":"Dairesel polarizasyon (CP) ve küçültülmüş boyuta sahip bir mikro şerit yama anteninin tasarlanması zorlu ve karmaşık bir iştir.Burada böyle bir anten önerilmiş ve deneysel olarak incelenmiştir.Yamanın dört köşesinde meandering tekniğinin ve kısa pinlerin bir araya getirilmesi, CP'nin yanında daha az geri radyasyon verir ve antenin boyutunu oldukça azaltır.Ayrıca, çalışma sıklığını kontrol eden yamaya endüktif ve kapasitif yükleme etkisi sağlayabilir.Bu makalede, dikdörtgen, U-şekli ve menderes gibi farklı kısa şerit yapıları ile bir çalışma yapılmaktadır.Simülasyonlar HFSS'de gerçekleştirildi ve simüle edilen sonuçları farklı yapılarla karşılaştırdı.Meandering tekniğinin diğer ikisinden daha iyi boyut azaltma sağladığı bulunmuştur, çünkü en güçlü akım güçlüleri meandering kısaltma şeritlerinde yoğunlaşır.Buna ek olarak, meandering tekniği diğerlerine göre yüksek ön-arka oranı sağlar."}
{"_id":"70ca66188f98537ba9e38d87ee2e5c594ef4196d","text":"Bu makale, önerilen sistemin açısal çözünürlüğünü iyileştirmek için üniform olmayan seyrek anten dizileri ve çoklu girişli çoklu çıkış teknikleri gibi yöntemlerin kullanıldığı yeni bir frekans modüle edilmiş sürekli dalga radar konseptini açıklamaktadır.Standart üretim tekniklerini kullanarak pratik fizibiliteyi göstermek için, diferansiyel yama anten dizileri ile birlikte yeni bir dört kanallı tek çipli radar alıcı-vericisi kullanan bir prototip sensörü, raf dışı RF substratı üzerinde gerçekleştirildi.Ayrıca, pratik uygulanabilirliğini göstermek için, monte edilen sistem, sunulan verimli sinyal işleme algoritmalarıyla birlikte gerçek dünya ölçüm senaryolarında test edildi."}
{"_id":"8da84ea04a289d06d314be75898d9aa96cdf7b55","text":"Moore yasasının devam eden ilerlemesi, aynı anda birden fazla faz merkezinden birden fazla kodlanmış dalga formu ileten ve alan radar sistemlerinin geliştirilmesini ve geçmişte mevcut olmayan şekillerde işlenmesini sağlamıştır.Bu çoklu girişli çoklu çıkışlı (MIMO) radar sistemlerinden işleme için mevcut sinyaller, iletimin konvolüsyonuna karşılık gelen mekansal örnekler olarak görünür ve diyafram faz merkezleri alır.Örnekler, iletim \/ alma yayılma yollarından, hedef ve tesadüfi saçılma veya dağınıklıktan oluşan kanalı heyecanlandırma ve ölçme yeteneği sağlar.Bu sinyaller, uyarlanabilir bir tutarlı iletim ışını oluşturmak veya tek bir yerde yüksek çözünürlüğe sahip genişletilmiş bir alanı aramak için işlenebilir ve birleştirilebilir.Alınan verilerin uyarlanabilir bir şekilde birleştirilmesi, iletim ışını şeklinin uyarlanabilir bir şekilde kontrol edilmesinin etkisini sağlar ve mekansal boyut, gelişmiş parça tarama doğruluğu sağlar.Bu makale, geliştirilmiş gözetim radar performansının arkasındaki teoriyi açıklar ve bunu deneysel MIMO radarlarından alınan ölçümlerle gösterir."}
{"_id":"df168c45654bf1d62b8e066e68be5ba1450a976a","text":"Bu makalede, zaman bölmeli çoklu erişim (TDMA) sistemlerinde hareketli hedefler sorununa vurgu yaparak düzlemsel frekans modüllü sürekli dalga (FMCW) çoklu girişli çoklu çıkışlı (MIMO) dizilerin tasarımı için yöntemler sunuyoruz.Hedef hareketin ve operasyonun sınırlarının etkisini tartışıyoruz ve dizi tasarımında ve sinyal işlemede özel dikkat gerektiren etkilerini telafi etmek için bir yöntem sunuyoruz.Dizi tasarım teknikleri, uygulama da dahil olmak üzere örnekler ve ölçüm sonuçları da bu makalede ele alınmıştır."}
{"_id":"1cd8ee3bfead2964a3e4cc375123bb594949aa0b","text":"Bu makale, doğrulanabilir sinir ağlarını, yani istenen bazı giriş-çıkış özelliklerini muhtemel bir şekilde karşılayan ağları eğitmek için yeni bir algoritmik çerçeve, tahmin edici-doğrulayıcı eğitim önermektedir.Anahtar fikir, aynı anda iki ağı eğitmektir: eldeki görevi yerine getiren bir tahminci ağı, örneğin, verilen girdilerin etiketlerini tahmin etmek ve tahmincinin doğrulanan özellikleri ne kadar iyi karşıladığına dair bir sınır hesaplayan bir doğrulayıcı ağ.Her iki ağ da, standart veri uyum kaybının ağırlıklı bir kombinasyonunu ve mülkün maksimum ihlalini sınırlayan bir terimi optimize etmek için aynı anda eğitilebilir.Deneyler, sadece tahmin edici-doğrulayıcı mimarinin, çok daha kısa eğitim süreleriyle (MNIST ve SVHN gibi küçük veri kümeleri üzerinde önceki algoritmaların performans göstermesi) adversarial örneklere doğrulanmış sağlamlık elde etmek için ağları eğitebildiğini değil, aynı zamanda CIFAR-10 için bilinen ilk (bilgimizin en iyisine) doğrulanabilir sağlam ağları üretmek için ölçeklendirilebileceğini de göstermektedir."}
{"_id":"7a2fc025463d03b17a1d0fa4941b00db3ce71f26","text":"Öz-dikkatli sinir makinesi çeviri modellerinin gradyan tabanlı etki alanı uyarlaması için yöntemler önerir ve karşılaştırırız.Model parametrelerinin büyük bir bölümünün, grup kementi düzenlileştirme yoluyla öğrenme sırasında ofset tensör setinde yapılandırılmış seyrekliği teşvik ederek, çeviri kalitesinde minimal veya hiç azalma olmadan adaptasyon sırasında dondurulabileceğini gösteriyoruz.Çoklu veri setleri ve dil çiftleri arasında hem toplu hem de artımlı adaptasyon için bu tekniği değerlendiriyoruz.Kompakt etki alanı uyarlaması ile son teknoloji ürünü bir öz-dikkat modelini birleştiren sistem mimarimiz, hem alan hem de zaman açısından verimli olan yüksek kaliteli kişiselleştirilmiş makine çevirisi sağlar."}
{"_id":"5324ba064dc1656dd51c04122c2c802ef9ec28ce","text":"Tavsiye sistemleri geleneksel olarak kullanıcı profillerinin ve film özelliklerinin statik olduğunu varsayar.Geçici dinamikler tamamen reaktiftir, yani gözlemlendikten sonra çıkarımlanırlar, örn.Bir kullanıcının zevki değiştikten sonra veya filmler için elle tasarlanmış temporal önyargı düzeltmelerine dayanarak.Gelecekteki davranışsal yörüngeleri tahmin edebilen Recurrent Recommender Networks'ü (RRN) önermekteyiz.Bu, hem kullanıcıları hem de filmleri daha geleneksel bir düşük sıralı faktörizasyona ek olarak dinamikleri yakalayan Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) otomatik gerileme modeliyle destekleyerek elde edilir.Birden fazla gerçek dünya veri kümesinde, modelimiz mükemmel tahmin doğruluğu sunar ve çok kompakttır, çünkü latent durumu değil, sadece devlet geçiş fonksiyonunu öğrenmemiz gerekir."}
{"_id":"3e090dac6019963715df50dc23d830d97a0e25ba","text":"Varyasyonel yöntemler daha önce sinir ağları için Bayesian çıkarımına izlenebilir bir yaklaşım olarak araştırılmıştır.Ancak bugüne kadar önerilen yaklaşımlar sadece birkaç basit ağ mimarisi için geçerli olmuştur.Bu makale, çoğu sinir ağına uygulanabilen kolay uygulanabilir bir stokastik varyasyonel yöntem (veya eşdeğer olarak, minimum açıklama uzunluk kaybı fonksiyonu) sunar.Yol boyunca çeşitli ortak düzenlileri varyasyonel bir perspektiften tekrar ziyaret eder.Ayrıca, hem ağ ağırlıklarının sayısını büyük ölçüde azaltabilen hem de geliştirilmiş genelleşmeye yol açabilen basit bir budama sezgisel sağlar.Deneysel sonuçlar, TIMIT konuşma korpusuna uygulanan hiyerarşik çok boyutlu nöral ağ için sağlanır."}
{"_id":"652d159bf64a70194127722d19841daa99a69b64","text":"Bu makale, Uzun Kısa Süreli Bellek nöral ağlarının, tek seferde bir veri noktasını tahmin ederek, uzun menzilli yapıya sahip karmaşık diziler oluşturmak için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir.Yaklaşım metin (verilerin ayrı olduğu) ve çevrimiçi el yazısı (verilerin gerçek değerli olduğu) için gösterilmiştir.Daha sonra ağın bir metin dizisi üzerindeki tahminlerini koşullandırmasına izin vererek el yazısı sentezine genişletilir.Ortaya çıkan sistem, çok çeşitli stillerde son derece gerçekçi el yazısı üretebilir."}
{"_id":"2d208d551ff9000ca189034fa683edb826f4c941","text":"Web sayfalarından kategoriler (örneğin, akademik alanlar, sporcular) ve ilişkiler (örneğin, PlaysSport (atlet, spor)) çıkarmak için yarı denetimli öğrenme problemini, her kategorinin veya ilişkinin bir avuç etiketli eğitim örneğinden başlayarak, artı yüz milyonlarca etiketsiz web belgesini çıkarmayı düşünüyoruz.Sadece birkaç etiketli örnek kullanarak yarı denetimli eğitim genellikle güvenilmezdir, çünkü öğrenme görevi yetersizdir.Bu makale, öğrenme görevini daha da kısıtlayarak, birçok çıkarıcının farklı kategoriler ve ilişkiler için yarı denetimli eğitimini birleştirerek çok daha fazla doğruluk elde edilebileceği tezini sürdürmektedir.Kategori ve ilişki çıkarıcılarının eğitiminin birleştirilebileceği çeşitli yolları karakterize ediyoruz ve sonuç olarak önemli ölçüde geliştirilmiş doğruluk gösteren deneysel sonuçlar sunuyoruz."}
{"_id":"52aa38ffa5011d84cb8aae9f1112ce53343bf32c","text":"Dijital peerto-peer para birimi Bitcoin'deki birkaç kümeleme algoritmasının performansını analiz ediyoruz.Bitcoin'de kümeleme, belirli bir adresle aynı cüzdana ait adresleri bulma görevini ifade eder.Kümeleme stratejilerinin etkinliğini değerlendirmek için, 37.585 Bitcoin cüzdanı ve sahip oldukları adresler hakkında yer gerçeği verilerini yakalamak için Connection Bloom Filtering uygulamasında bir güvenlik açığından yararlanıyoruz.İyi bilinen kümeleme tekniklerine ek olarak, iki yeni stratejiyi tanıtıyoruz, bunları toplanan cüzdanların adreslerine uyguluyoruz ve hassaslığı değerlendiriyoruz ve zemin gerçeğini kullanarak geri çağırıyoruz.Connection Bloom Filtering güvenlik açığının doğası gereği, topladığımız veriler hatasız değildir.Bu tür yanlışlıklar varlığında performans metriklerini düzeltmek için bir yöntem sunuyoruz.Sonuçlarımız, modern cüzdan yazılımının bile kullanıcılarını doğru şekilde koruyamayacağını göstermektedir.Çok girişli sezgisel olarak bilinen en temel kümeleme tekniğiyle bile, bir düşman bir kurbanın ortalama %68,59 adresini tahmin edebilir.Bu metriğin birkaç daha sofistike buluşu birleştirerek daha da geliştirilebileceğini gösteriyoruz."}
{"_id":"f824415989a7863a37e581fdeec2f1d9f4d54f62","text":null}
{"_id":"4abdf7f981612216de354f3dc6ed2b07b5e9f114","text":"Bu makale, beşinci nesil (5G) kablosuz iletişim ağları için bir düzlemsel monopol anteni araştırıyor.Önerilen anten, milimetre dalga (mmW) spektrumunda, Ka bandını kapsayan 2539 GHz'de ultra geniş bir bant empedans tepkisine sahiptir.Anten, altıgen petek benzeri benzersiz yapısal düzene sahiptir ve 0.254 mm kalınlığında Rogers substratı üzerinde düşük profilli (87 mm2) olup, tasarımın gelecekteki cep telefonlarına dahil edilmesini sağlar.Bu anten, çalışma bandında% 90 verimlilikle birlikte 4.15 dBi'lik zirve kazancı sağlar.Tasarım aynı zamanda antenin merkezi frekansında 12.7 dBi maksimum kazanç sunan 81 eleman dizisine de uzatılmıştır."}
{"_id":"958340c7ccd205ed7670693fa9519f9c140e372d","text":"Son zamanlarda, pazarlamacıların markalarını kullanıcı tarafından oluşturulan görüntülerde izlemeleri için Ditto'nun hizmeti ve logo tanıma için LogoGrab'ın mobil uygulama platformu gibi logo tanıma konusunda bir endüstriyel etkinlik telaşı yaşandı.Bununla birlikte, son dört yılda nispeten az sayıda akademik veya açık kaynaklı logo tanıma ilerlemesi sağlanmıştır.Bu arada, derin evrişimsel sinir ağları (DCNN'ler) çok çeşitli nesne tanıma uygulamalarında devrim yarattı.Bu çalışmada, logo tanıma için DCNN'leri uyguluyoruz.Popüler bir logo tanıma veri kümesinde yayınlanmış son teknoloji doğruluğunu aştığımız birkaç DCNN mimarisini teklif ediyoruz."}
{"_id":"087337fdad69caaab8ebd8ae68a731c5bf2e8b14","text":"Convolutional ağlar, özelliklerin hiyerarşilerini sağlayan güçlü görsel modellerdir.Evolutional ağların kendi başlarına, eğitimli uçtan uca, pikselden piksele, semantik segmentasyonda önceki en iyi sonucu geliştirdiğini gösteriyoruz.Anahtar anlayışımız, keyfi boyutta girdi alan ve verimli çıkarım ve öğrenme ile karşılık gelen büyüklükte çıktı üreten \"tamamen konvolutional\" ağlar oluşturmaktır.Tamamen evrişimsel ağların alanını tanımlar ve detaylandırırız, uygulamalarını mekansal olarak yoğun tahmin görevlerine açıklarız ve önceki modellerle bağlantı kurarız.Çağdaş sınıflandırma ağlarını (AlexNet, VGG net ve GoogLeNet) tamamen evrişimsel ağlara uyarlıyoruz ve segmentasyon görevine ince ayar yaparak öğrenilen temsillerini aktarıyoruz.Daha sonra, semantik bilgileri derin, kaba bir tabakadan, sığ, ince bir tabakadan görünüm bilgileriyle birleştirerek doğru ve ayrıntılı segmentasyonlar üreten bir atlama mimarisi tanımlıyoruz.Tamamen evrişimsel ağlarımız, PASCAL VOC'nin iyileştirilmiş segmentasyonunu (%30 göreceli iyileştirme 2012'de IU ortalama %67.2'ye), NYUDv2, SIFT Flow ve PASCAL-Context'i elde ederken, çıkarım tipik bir görüntü için saniyenin onda birini alır."}
{"_id":"08a4fa5caead14285131f6863b6cd692540ea59a","text":"Pratikte, makine öğreniminin bir uygulamasında hangi temsillerin veya kararların kabul edilebilir olduğu konusunda genellikle açık kısıtlamalar vardır.Örneğin, bir kararın belirli bir grubu desteklememesi yasal bir gereklilik olabilir.Alternatif olarak, verilerin temsilinin tanımlayıcı bilgiye sahip olmaması gerekebilir.Bu iki ilgili konuyu, muhalif bir eleştirmenin kapasitesini en aza indiren esnek temsilleri öğrenerek ele alıyoruz.Bu hasım temsilden ilgili hassas değişkeni tahmin etmeye çalışıyor ve bu nedenle hasmın performansını en aza indirmek, temsilde hassas değişken hakkında çok az bilgi olmasını veya hiç bilgi olmamasını sağlıyor.Bu düşmanca yaklaşımı iki sorun üzerinde gösteriyoruz: kararların ayrımcılıktan arındırılması ve özel bilgilerin görüntülerden kaldırılması.Rakip modeli minimax problemi olarak formüle ediyoruz ve bu minimax hedefini stokastik bir gradyan alternatif min-max optimize edici kullanarak optimize ediyoruz.Standart test problemleri için ayrımcı ücretsiz temsiller sunma ve adalet için sanat yöntemlerinin önceki durumu ile karşılaştırma yeteneğini gösteriyoruz, çoğu vakada istatistiksel olarak önemli bir gelişme gösteriyoruz.Bu yöntemin esnekliği, yeni bir problemle gösterilir: resimlerden, ayrı eğitim örneklerinden ve modele sağlanan açıklama biçimi hakkında a priori bilgi olmadan açıklamaların kaldırılması."}
{"_id":"d7805eee3daef814140001a6c59fda004266b3c8","text":null}
{"_id":"988c10748a66429dda79d02bc5eb57c64f9768fb","text":"Konuşma makinesi anlama, konuşma tarihinin derin bir şekilde anlaşılmasını gerektirir.Geleneksel, tek dönüşlü modellerin tarihi kapsamlı bir şekilde kodlamasını sağlamak için, alternatif bir paralel işleme yapısı aracılığıyla, önceki soruları cevaplama sürecinde oluşturulan ara temsilleri bir araya getirebilen bir mekanizma olan FLOW'u tanıtıyoruz.Önceki soruları\/cevapları girdi olarak birleştiren sığ yaklaşımlarla karşılaştırıldığında, FLOW konuşma tarihinin gizli semantiğini daha derinden bütünleştirir.Modelimiz FLOWQA, yakın zamanda önerilen iki konuşma zorluğunda (+ CoQA'da% 7,2 F1 ve Quac'ta +% 4,0) üstün performans göstermektedir.FLOW'un etkinliği diğer görevlerde de gösterir.Sıralı talimat anlayışını konuşma makinesi anlayışına indirgeyerek, FLOWQA, SCONE'daki üç alandaki en iyi modelleri %1,8 ila +4,4 oranında doğrulukla geride bırakır."}
{"_id":"31181e73befea410e25de462eccd0e74ba8fea0b","text":null}
{"_id":"0e6f5abd7e4738b765cd48f4c272093ecb5fd0bc","text":null}
{"_id":"0501336bc04470489529b4928c5b6ba0f1bdf5f2","text":"Modern arama motorları, popüler ticari sorguları esas olarak son derece alakalı belgelerle cevaplayacak kadar iyidir.Bununla birlikte, deneylerimiz, bu tür ilgili ticari sitelerdeki kullanıcıların davranışlarının aynı alaka etiketine sahip başka bir web sitesinden farklı olabileceğini göstermektedir.Bu nedenle arama motorları, geleneksel alaka derecelendirme yaklaşımının perspektifinden eşit derecede alakalı olan sıralama sonuçlarının zorluğuyla karşı karşıyadır.Bu sorunu çözmek için, güvenilirlik, kullanılabilirlik, tasarım kalitesi ve hizmet kalitesi gibi ilgili ek yönleri göz önünde bulundurmayı teklif ediyoruz.Bir sıralama algoritmasının bu yönleri hesaba katmasına izin vermek için, önerilen boyutlar boyunca bir web sayfasının kalitesini yakalayarak bir dizi özellik önerdik.Sitenin kümülatif kalitesini temsil eden tek etikete, ticari alakaya yeni fasetler topladık.Tüm öğrenme-sıralama veri kümesi için ticari alaka etiketleri tahmin ettik ve varsayılan alaka etiketleri yerine ağırlıklı ticari ve topikal alaka etiketleri kullandık.Yöntemimizi değerlendirmek için, yeni DCG benzeri metrikler oluşturduk ve çevrimiçi olmayan değerlendirmenin yanı sıra, önerilen bağlantı noktalarını dikkate alan bir sıralama algoritmasının kullanıcı tercihleriyle daha iyi uyumlu olduğunu gösteren çevrimiçi ara deneyler yaptık."}
{"_id":"4a87972b28143b61942a0eb011b60f76be0ebf2e","text":"Hesaplama bilimlerinde, sosyal ağ analizinde, güvenlikte ve iş analitiğinde birçok önemli sorun veri yoğundur ve kendilerini grafik-teorik analizlere ödünç verirler.Bu makalede, çok büyük grafiklerin keşfedilmesinde karşılaşılan zorlukları, gelecekteki ekskala sistemlerinin yapı taşları haline gelmesi muhtemel gelişmiş çok çekirdekli işlemciler için bir genişlik-ilk arama (BFS) algoritması tasarlayarak araştırıyoruz.Büyük ölçekli grafik analitiği için yeni metodolojimiz, makineden bağımsız yönleri yakalayan, gelecekteki işlemcilere performansla taşınabilirliği garanti eden üst düzey bir algoritmik tasarımı, işlemciye özgü optimizasyonları yerleştiren bir uygulama ile birleştirir.En son teknoloji ürünü Intel Nehalem EP ve EX işlemcilerini ve tek bir sistemde 64'e kadar iş parçacığını kullanan deneysel bir çalışma sunuyoruz.Gerçek dünyadaki problemlerde bulunan güç-hukuk grafiklerini temsil eden birkaç kıyaslama problemi üzerindeki performansımız, son literatürdeki süper hesaplama sonuçlarıyla rekabet eden işlem oranlarına ulaşır.Deneysel değerlendirmede, 4 soketli Nehalem EX üzerinde çalışan grafik keşif algoritmamızın, 64 milyon köşeli ve 512 milyon kenarlı rastgele bir grafik keşfederken, (1) 128 işlemcili bir Cray XMT'den 2,4 kat daha hızlı olduğunu, (2) 200 milyon köşeli bir R-MAT grafiğiyle saniyede 550 milyon kenarı işleyebildiğini ve 1 milyar kenarı, Cray MTA-2'nin 40L daha hızlı ve 5 (3) ile benzer bir grafiğin performansıyla karşılaştırılabilir olduğunu kanıtlıyoruz."}
{"_id":"50ac4c9c4409438719bcb8b1bb9e5d1a0dbedb70","text":"Unicorn, binlerce emtia sunucusunda on milyarlarca kullanıcı ve varlık arasında trilyonlarca kenar aramak için tasarlanmış çevrimiçi, bellek içi bir sosyal grafik farkında indeksleme sistemidir.Unicorn, bilgi alımında standart kavramlara dayanır, ancak iyi sosyal yakınlık ile sonuçları teşvik etmek için özellikler içerir.Ayrıca, kaynak düğümlerinden birden fazla kenar uzaktaki nesneleri almak için yapraklar için birden fazla gidiş-dönüş gerektiren sorguları da destekler.Unicorn, yüzlerce milisaniyedeki latenslerde günde milyarlarca sorguyu cevaplamak için tasarlanmıştır ve Facebook'un Graph Search ürünü için bir altyapı yapı taşı olarak hizmet vermektedir.Bu makalede Unicorn tarafından desteklenen veri modelini ve sorgu dilini açıklıyoruz.Ayrıca, evrimini Facebook'un arama teklifleri için birincil arka uç haline geldiği için tanımlıyoruz."}
{"_id":"94c817e196e71c03b3425f905ebd1793dc6469c2","text":"Büyük grafiklerin analizi, çeşitli araştırma alanlarında önemli bir rol oynar ve birçok önemli uygulama alanında önemlidir.Grafiklerin etkili görsel analizi, ilgili kullanıcı etkileşim tesisleri ve algoritmik grafik analiz yöntemleri ile birlikte uygun görsel sunumlar gerektirir.Uygun grafik analiz sistemlerinin nasıl tasarlanacağı, verileri tanımlayan grafik türü, eldeki analitik görev ve grafik analiz yöntemlerinin uygulanabilirliği dahil olmak üzere birçok faktöre bağlıdır.Grafik görselleştirme ve navigasyon tekniklerinin en son anketleri Herman et al tarafından sunuldu.[HMM00] ve Diaz [DPS02].İlk çalışma, 2000 yılına kadar tanıtılan genel olarak hiyerarşilerin ve grafiklerin görselleştirilmesi için ana teknikleri inceledi.İkinci çalışma 2002 yılına kadar tanıtılan grafik düzenleri üzerinde yoğunlaştı.Son zamanlarda, zaman değişkenliği gösteren grafikler gibi daha geniş bir grafik türünü kapsayan yeni teknikler geliştirilmiştir.Ayrıca, giderek artan miktarda grafik yapılı verinin kullanılabilir hale gelmesiyle, algoritmik grafik analizi ve etkileşim tekniklerinin dahil edilmesi giderek daha önemli hale gelmektedir.Bu Devlet-Sanat Raporunda, büyük grafiklerin görsel analizi için mevcut teknikleri inceliyoruz.İncelememiz öncelikle grafik görselleştirme tekniklerini desteklenen grafik türüne göre değerlendirir.Görselleştirme teknikleri, görsel grafik araştırması için uygun etkileşim yaklaşımlarının sunumunun temelini oluşturur.Görsel grafik analizinin önemli bir bileşeni olarak, görsel grafik analizi sürecinin farklı aşamaları için yararlı çeşitli grafik algoritmik yönlerini tartışıyoruz."}
{"_id":"2748dc51ba8dd9d2a7899caadbef2e3269b8b0b9","text":"İnsan gösterilerinden öğrenebilecek özerk sürüş için bir çerçeve sunuyoruz ve bunu özerk bir otomobilin uzunlamasına kontrolüne uyguluyoruz.Çevrimdışı, bir dizi örnek sürüş dizisinden araç takip stratejilerini modelliyoruz.Çevrimiçi olarak, model, bir insan sürücünün aynı durumda ne yapacağını kopyalayan hızlanmaları hesaplamak için kullanılır.Bu referans ivmesi, son ivmeyi uygulamadan önce bir dizi konfor ve güvenlik kısıtlaması uygulayan bir tahmin denetleyicisi tarafından izlenir.Kontrolör, önceki aracın öngörülen hareketindeki belirsizliğe karşı sağlam olacak şekilde tasarlanmıştır.Buna ek olarak, sürücü modeli tahminlerinin güvenini tahmin ediyoruz ve tahmin denetleyicisinin maliyet fonksiyonunda kullanıyoruz.Sonuç olarak, sürücü modelini öğrenmek için kullanılan eğitim verilerinin, bir insan sürücünün mevcut sürüş durumunu nasıl ele alacağı hakkında yeterli bilgi vermediği durumları ele alabiliriz.Yaklaşım, otonom aracımız üzerindeki simülasyon ve deneylerin bir kombinasyonu kullanılarak doğrulanır."}
{"_id":"42a6ae6827f8cc92e15191e53605b0aa4f875fb9","text":"Yazılım testi, kaliteyi sağlamada iyi düşünülmüş bir egzersizden ziyade çok sık basit bir hata avıdır.Güvenli otonom araçların ölçeklendirilebilmesi için basit bir sistem düzeyinde test-başarı-patch-test döngüsünden daha metodik bir yaklaşım gerekecektir.ISO 26262 geliştirme V süreci, her bir test türünü karşılık gelen bir tasarım veya gereksinim belgesine bağlayan bir çerçeve oluşturur, ancak otonom araçlarla karşı karşıya olan yeni test sorunlarıyla başa çıkmak için uyarlandığında zorluklar sunar.Bu makale, otonom araçlar için V modeline göre testlerde beş ana zorluk alanını tanımlamaktadır: döngüden çıkan sürücü, karmaşık gereksinimler, deterministik olmayan algoritmalar, endüktif öğrenme algoritmaları ve arızalı işletim sistemleri.Bu farklı zorluk alanlarında umut verici görünen genel çözüm yaklaşımları şunları içerir: ardışık olarak rahatlamış operasyonel senaryolar kullanarak aşamalı dağıtım, en karmaşık özerklik işlevlerini daha basit güvenlik fonksiyonlarından ayırmak için bir monitör \/ aktüatör çifti mimarisi kullanımı ve daha verimli kenar durum testi yapmanın bir yolu olarak arıza enjeksiyonu.Önemli zorluklar, üst düzey özerklik sağlayan algoritmaların türünü güvenli bir şekilde belgelemekte kalırken, mevcut yazılım güvenliği yaklaşımlarını kullanabilmek için bunun yerine sistemi ve beraberindeki tasarım sürecini mimarlığa yakın görünmektedir."}
{"_id":"64c83def2889146beb7ca2dddee2dae21d9ca6de","text":"Bir aracın, sürücünün açık başlatması olmadan güvenli ancak kişiselleştirilmiş bir şekilde şeritleri özerk olarak değiştirmesini sağlayan bir algoritmayı inceliyoruz (örn.dönüş sinyallerini etkinleştirir).Özerk sürüşte şerit değiştirme başlangıcı tipik olarak sübjektif kurallara, pozisyonların işlevlerine ve çevredeki araçların göreceli hızlarına dayanır.Bu yaklaşım genellikle keyfidir ve bireysel bir sürücünün sürüş stili tercihlerine kolayca adapte olmaz.Burada, insan sürücülerin şerit değiştirme karar davranışını yakalamak için veri odaklı bir modelleme yaklaşımı önermekteyiz.Tipik şerit değiştirme durumlarında bir test aracı ile veri topluyoruz ve belirli bir sürücünün tercihlerine göre şerit değiştirme başlangıcının anında tahmin edilmesi için sınıflandırıcıları eğitiyoruz.Bu karar mantığını, güvenlik ve konfor kısıtlamalarını karşılayan daha kişiselleştirilmiş bir özerk şerit değiştirme deneyimi oluşturmak için model öngörücü kontrol (MPC) çerçevesine entegre ediyoruz.Karar mantığının iki şerit değiştirme stilini yeniden üretme ve ayırt etme yeteneğini gösteriyoruz ve simülasyonlar yoluyla kontrol çerçevesinin güvenliğini ve etkinliğini gösteriyoruz."}
{"_id":"2087c23fbc7890c1b27fe3f2914299cc0693306e","text":"Sinirsel ağ ilerlemeleri, bilgisayarların birçok alanda dil yeteneğini geliştirir."}
{"_id":"680f268973fc8efd775a6bfe08487ee1c3cb9e61","text":"Çalışanların, organizasyon dışındaki diğer kişilerin (yani kurumsal sosyal sorumluluk) çalışanların organizasyon tarafından doğrudan nasıl muamele gördüğüne ilişkin algılarının üzerindeki etkisini araştırıyoruz.On sekiz kuruluşta 827 çalışanla yapılan bir çalışmanın sonuçları, çalışanların kurumsal sosyal sorumluluk algılarının (CSR) (a) iş anlamlılığı ve algılanan örgütsel destek (POS) ve (b) iş anlamlılığı ile kısmen aracılık eden ancak POS ile değil, kısmen aracılık eden ilişki ile olumlu bir şekilde ilişkili olduğunu göstermektedir.Dahası, KSS'deki sınırlı mikro düzeydeki araştırmaları ele almak için, dört pilot çalışma ile KSS'nin çalışan algılarının bir ölçüsünü geliştiriyoruz.Bir bifaktör modeli kullanarak, sosyal sorumluluğun çevresel sorumluluğun ötesinde çalışan tutumları üzerinde ek bir etkiye sahip olduğunu görüyoruz, bu da sosyal sorumluluğun ilişkisel bileşeninden (örneğin, toplumla ilişkiler) kaynaklanmaktadır."}
{"_id":"9406ee01e3fda0932168f31cd3835a7d7a943fc6","text":null}
{"_id":"2402066417256a70d7bf36ee163af5eba0aed211","text":"Konuşulan bir diyalog sisteminin (SDS) doğal dil üretimi (NLG) bileşeni genellikle önemli miktarda el işçiliğine veya iyi etiketlenmiş bir veri setine ihtiyaç duyar.Bu sınırlamalar, geliştirme maliyetlerine önemli ölçüde katkıda bulunur ve çapraz alan, çok dilli diyalog sistemlerini intrakt edilebilir hale getirir.Dahası, insan dilleri bağlam farkındadır.En doğal yanıt, önceden tanımlanmış sözdizimlerine veya kurallarına bağlı olmaktan ziyade verilerden doğrudan öğrenilmelidir.Bu makale, herhangi bir semantik hizalama veya önceden tanımlanmış dilbilgisi ağacı olmadan diyalog eylem-taklit çiftleri üzerinde eğitilebilen ortak tekrarlayan ve konvolüsyonel sinir ağı yapısına dayanan istatistiksel bir dil üreteci sunmaktadır.Objektif metrikler, bu yeni modelin önceki yöntemleri aynı deneysel koşullar altında geride bıraktığını öne sürüyor.İnsan yargıçlar tarafından yapılan bir değerlendirmenin sonuçları, yalnızca n-gram ve kural tabanlı sistemlere kıyasla tercih edilen yüksek kaliteli değil, dilsel olarak çeşitli ifadeler ürettiğini göstermektedir."}
{"_id":"d781b74cf002f9fffcb7f60c3c319c41797d702e","text":"Su ürünleri yetiştiriciliğinde, verimler (kısırlık, balık vb.)Su ürünleri göletinin su özelliklerine bağlıdır.Balık verimini maksimize etmek için, sudaki belirli optimal seviyelerde tutulacak parametreler.Parametreler bir gün boyunca çok değişebilir ve dış çevre koşullarına bağlı olarak hızla değişebilir.Bu nedenle bu parametreleri yüksek frekansla izlemek gerekir.Kablosuz sensör ağları, ilgili parametreler için aqua çiftliklerini izlemek için kullanılır, bu sistem verici istasyonu ve alıcı istasyonu olan iki modülden oluşur.Veriler GSM üzerinden alıcı istasyonundaki veri tabanına iletilir.Grafiksel kullanıcı arayüzü, verileri kendi yerel dillerindeki çiftçilere cep telefonlarına bir mesaj şeklinde iletmek ve uygun eylemlerde bulunmak için hijyenik olmayan çevre koşullarında uyarmak için tasarlanmıştır.Anahtar Kelimeler; su ürünleri yetiştiriciliği; kablosuz sensör ağları; IAR-Kick;pH;"}
{"_id":"6fb3940ddd658e549a111870f10ca77ba3c4cf37","text":"AVA veri kümesinde eylem lokalizasyonu için basit bir temel oluşturuyoruz.Model, saf spatiotemporal özelliklerle çalışacak şekilde uyarlanmış daha hızlı R-CNN sınırlayıcı kutu algılama çerçevesi üzerine kuruludur - bizim durumumuzda sadece Kinetics üzerinde önceden eğitilmiş bir I3D modeli tarafından üretilmiştir.Bu model, orijinal AVA kağıdında kullanılan en iyi RGB spatiotemporal modeli (Kinetics ve ImageNet'te önceden eğitilmiş) için% 14.5'ten ve ImageNet'te önceden eğitilmiş bir ResNet101 görüntü özelliği çıkarıcısı kullanarak halka açık taban çizgisinin% 11,3'ünden% 11.9 ortalama AP elde eder.Nihai modelimiz, val\/test setlerinde %22,8\/ %21.9 mAP elde eder ve CVPR 2018'deki AVA mücadelesine yapılan tüm başvurulardan daha iyi performans gösterir."}
{"_id":"2060441ed47f6cee9bab6c6597a7709836691da3","text":"1-düzenlenmiş maksimum olasılık tahmini sorunu son zamanlarda seyrek ters kovaryans tahmincileri üretmek için bir yöntem olarak makine öğrenme, istatistik ve optimizasyon toplulukları içinde büyük ilgi konusu haline gelmiştir.Bu makalede, 1-düzenlenmiş kovaryans matris tahmini gerçekleştirmek için bir proksimal gradyan yöntemi (G-ISTA) sunulmaktadır.Bu sorunu çözmek için çok sayıda algoritma önerilmiş olsa da, bu basit proksimal gradyan yönteminin çekici teorik ve sayısal özelliklere sahip olduğu bulunmuştur.G-ISTA doğrusal bir yakınsama oranına sahiptir ve  toleransına ulaşmak için O(log ) iterasyon karmaşıklığı ile sonuçlanır.Bu makale, G-ISTA yinelemeleri için özdeğer sınırları verir ve kapalı form doğrusal yakınsama oranı sağlar.Oran, optimal noktanın durum numarası ile yakından ilişkili olarak gösterilmiştir.Önerilen yöntem için sayısal yakınsama sonuçları ve zamanlama karşılaştırmaları sunulmaktadır.G-ISTA'nın özellikle optimal nokta iyi koşullandığında çok iyi performans gösterdiği gösterilmiştir."}
{"_id":"4a20823dd4ce6003e31f7d4e0649fe8c719926f2","text":"Gen fonksiyonunu küresel ölçekte aydınlatmak için, insanlardan, sineklerden, solucanlardan ve mayalardan 3182 DNA mikroarrayları üzerinde ko-eksprese edilen gen çiftlerini belirledik.Her biri evrim boyunca korunmuş olan bu tür 22.163 ko-ifade ilişkisi bulduk.Bu koruma, bu gen çiftlerinin birlikte ifade edilmesinin seçici bir avantaj sağladığını ve bu nedenle bu genlerin işlevsel olarak ilişkili olduğunu ima eder.Bu ilişkilerin birçoğu, yeni genlerin hücre döngüsü, salgılama ve protein ekspresyonu gibi temel biyolojik işlevlere dahil edilmesi için güçlü kanıtlar sağlar.Bu bağlantıların bazılarının ima ettiği tahminleri deneysel olarak doğruladık ve birkaç gen için hücre proliferasyon fonksiyonlarını tanımladık.Bu bağlantıları bir gen-kolaylaştırma ağına birleştirerek, hayvana özgü birkaç bileşen ve yeni evrilmiş ve eski modüller arasındaki ilişkileri bulduk."}
{"_id":"25c760c11c7803b2aefd6b6ae36f15908f76b544","text":"Ters kovaryans matrisine uygulanan bir kement penaltısı ile seyrek grafiklerin tahmin edilmesi sorununu ele alıyoruz.Kement için bir koordinat alçalma prosedürü kullanarak, basit bir algoritma geliştiririz - grafik kementi - bu dikkat çekici derecede hızlıdır: 1000-nodeluk bir problemi (yaklaşık 500.000 parametre) en fazla bir dakikada çözer ve rakip yöntemlerden 30-4000 kat daha hızlıdır.Aynı zamanda tam problem ile Meinshausen ve Bühlmann (2006) tarafından önerilen yaklaşım arasında kavramsal bir bağlantı sağlar.Proteomiklerden bazı hücre işaretleyici veriler üzerinde yöntemi örneklemekteyiz."}
{"_id":"256f63cba7ede2a58d56a089122466bc35ce6abf","text":"Bu makale, videolarda nesnelerin semantik segmentasyonu için yeni bir çerçeve önermektedir.Derin evrişimsel sinir ağlarının (DCNN'ler) etiket tutarsızlık problemini, videoların birden fazla çerçeveye sahip olduğu gerçeğinden yararlanarak ele alıyoruz; birkaç karede nesne güvenle tahmin edilir (CE) ve diğer çerçevelerin etiketlerini geliştirmek için bunlardaki bilgileri kullanırız.DCNN'den elde edilen her karenin semantik segmentasyon sonuçları göz önüne alındığında, DCNN modelini çeşitli durumlarda genel nesnelerden ziyade videodaki belirli örneklere odaklanarak giriş videosuna uyarlamak için birkaç CE çerçevesi örnekledik.Çevrimdışı ve çevrimiçi yaklaşımları farklı denetim seviyeleri altında sunuyoruz.Deneylerde yöntemimiz, orijinal model ve önceki son teknoloji yöntemler üzerinde büyük bir gelişme sağladı.c  2016 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"da411a876b4037434e4f47f7d14f0fca1ca0cad8","text":null}
{"_id":"127a818c2ba1bbafbabc62d4163b0dd98364f64a","text":"Bu makale, metal kaplı akıllı telefon uygulamaları için yakın alan iletişimi (NFC) anten çözümü önermektedir.Bu NFC anten çözümünde, başlangıçta metal kapak içine dar bir yuva yüklenir ve bu yuvanın konumu akıllı telefonun dış görünümünün tasarımına göre değiştirilebilir (esneklik ile).Daha sonra, alışılmadık altı dönüşlü bir bobin (altı taraflı düzensiz altıgen şekle sahip), tek biçimli olmayan bir çizgi genişliğine ve iki çizgi arasında tek biçimli olmayan bir çizgi boşluğuna sahip olarak tasarlanmıştır ve kısmen dikdörtgen bir ferrit kompozit ile yüklenir.Bu tasarımda, belirli belirli yerlerde geliştirilmiş bir manyetik kuvvet hattı gerçekleştirilebilir ve mükemmel bir endüktif olarak birbirine yakın alan alıcısı elde edilir.Özellikle, bu önerilen NFC anteni NFC forum sertifikasının gerektirdiği testleri geçebilir ve performansları metalik olmayan kapaklı geleneksel NFC anteni ile karşılaştırılabilir."}
{"_id":"3786308bf65cde7e5c0b320ab6cc01a8ab0abfff","text":"Bir tablet PC için yakın alan iletişimi (NFC) anten tasarımının yeni bir yapısı önerildi.Bu tablet PC dar bir sınıra ve tam metalik arka örtüye sahiptir.Bir minyatür döngü anteni tasarımı, döngü anteninin her iki tarafına ferrit levhalar takılarak elde edilir.Ferrit levhalar, NFC'nin iletişim aralığını iyileştirmek için döngü anteni tarafından bitişik metalik arka kapakta indüklenen eddy akımlarını azaltabilir.Tablet PC'nin sadece kenarı, antenin tam metalik arka kapak nedeniyle yaymasına izin verir.Bu nedenle, NFC anteninin tablet PC'nin kenarına monte edilmesi için dar olması gerekir.Bu nedenle, sadece 41.5 (L)  7.5 (W)  0.45 (T) mm3 boyutlarında minyatür bir NFC anteni önermekteyiz.Simüle edilmiş manyetik alan dağılımları ölçülen voltaj dağılımlarıyla uyumludur.Bu tasarım, dokunmatik ekran panelinin önünde 6 cm'den fazla iyi bir iletişim aralığına sahiptir ve metal arka kapağın üzerindeki diğer taraftan 2 cm'ye ulaşır."}
{"_id":"084459cc2b4499ae8ae4a0edea46687900a0c4d4","text":null}
{"_id":"e11cc2a3cd150927ec61e596296ceb9b0c20bda4","text":"Frekans çeşitli dizi (FDA) gelişmekte olan bir teknolojidir, FDA ve çoklu giriş-çok çıkışlı (FDA-MIMO) monostatik senaryolar altında melez son yıllarda çok dikkat çekmiştir.Bununla birlikte, bistatik FDA-MIMO radarı için çok az çalışma yapılmıştır.Bu makalede, çift statik FDA-MIMO radarı için yön-of-departure (DOD), yön-of-arrival ve menzili tahmin etme stratejilerini araştırıyoruz.Stratejilerimizin iki yönü vardır.İlk olarak, hem subarray hem de rasgele modları içeren doğrusal olmayan frekans artışları, FDA iletimli direksiyon vektörlerinin DOD ve aralık parametrelerinin birleştirilmesi sorununun üstesinden gelmek için kullanılır.İkincisi, 3-D spektral tepe arama algoritmalarıyla ilişkili hesaplama karmaşıklığını azaltmak için, sırasıyla, dönüşsel değişmezlik tekniği ve paralel faktör algoritmaları ile ilgili faz belirsizlik çözme yöntemleri ile sinyal parametrelerinin tahmini, subarray ve rastgele modlar için önerilmektedir.İki algoritmanın her ikisi de iyi performans gösterirken, hedeflerin aralık parametresi bir aralık kısıtlama kriterini karşılar.Bu kriter, çift statik FDA-MIMO radarının frekans artışlarını tasarlamak için de kullanılabilir.Buna ek olarak, ikistatik FDA-MIMO radarının Cramr-Rao bağı ve algoritma performans analizi tanımlanabilirlik ve karmaşıklık türetilmiştir.Önerilen tüm yöntemler hem teorik analiz hem de sayısal simülasyonlarla doğrulanır.Ve tatmin edici sonuçlar elde edilir."}
{"_id":"04250e037dce3a438d8f49a4400566457190f4e2","text":"Bununla birlikte, görüntüler gibi çok yüksek boyutlu verilere sahip bir görev için, geleneksel LDA algoritması birkaç di$culties ile karşılaşır.Örneğin yüz tanımayı ele alalım.64 64 boyutundaki düşük de \"boyutlu\" bir yüz görüntüsü, 64 \"4096 boyutlarında bir özellik alanı anlamına gelir ve bu nedenle 4096 4096\" 16M boyutunda matrisler saçar.İlk olarak, büyük matrisleri (eigenvalues hesaplama gibi) işlemek hesaplama açısından zordur.İkincisi, bu matrisler neredeyse her zaman tekildir, çünkü eğitim görüntülerinin sayısı dejenere olmamaları için en az 16M olmalıdır.Bu di$culties nedeniyle, bu tür yüksek boyutlu veriler için doğrudan bir LDA çözümünün olanaksız olduğuna inanılmaktadır.Bu nedenle, ironik olarak, LDA boyutsallığı azaltmak için kullanılmadan önce, başka bir prosedür \"boyutsallık azaltma için rst uygulanmalıdır.Yüz tanımada, birçok teknik önerilmiştir (iyi bir inceleme için, bkz Ref.[1]).Bunlar arasında en dikkat çekici olanı iki aşamalı PCA#LDA yaklaşımıdır [2,3]:"}
{"_id":"3b6c2c76420dee7413691c2fcd157a13bd1ce69f","text":"Modern kripto para birimleri, halka açık ve değiştirilemez bir işlem geçmişi kaydetmek için ademi merkeziyetçi defterlerden (blockchain olarak adlandırılan) yararlanır.Bu defterler, zor yorumlamanın ve açıklanmayan anlamın bir parçası olarak zengin ve giderek büyüyen bir bilgi kaynağını temsil eder.Çoğunlukla ad-hoc mühendislik çözümlerine dayanan birçok analitik, bu verilerden ilgili bilgileri keşfetmek için geliştirilmektedir.Bitcoin üzerinde özel analitiğin geliştirilmesi için bir çerçeve sunuyoruz - en önde gelen kripto para birimi - bu da verilerin blok zinciri içinde dış kaynaklardan alınan verilerle entegre edilmesini sağlar.Analitik çerçevemizin esnekliğini ve etkinliğini paradigmatik kullanım durumları aracılığıyla gösteriyoruz."}
{"_id":"76415cffc9c0c9585307696da09a0d082f8e8df4","text":null}
{"_id":"496691c466c736ac02c89e36491c7da2c4d58650","text":"Son yıllarda telekomünikasyon endüstrisindeki fenomenal büyüme, yeni iletişim sistemleri ortaya çıktıkça filtre teknolojisinde önemli ilerlemeler getirdi ve daha sıkı filtre özellikleri talep etti.Özellikle, kablosuz iletişim endüstrisinin büyümesi mikrodalga filtre minyatürleştirme alanında muazzam bir aktiviteyi teşvik etti ve bu alanda yapılan birçok ilerlemeden sorumlu oldu.Şu anda kablosuz baz istasyonlarında kullanılan filtreler iki ana kategoriye ayrılabilir: koaksiyel boşluk rezonatör filtreleri ve dielektrik rezonatör (DR) filtreleri.Koaksiyel boşluk filtreleri sınırlı kalite faktörü (Q) değerlerine sahipken, en düşük maliyet tasarımını sunarlar ve özellikle geniş bant genişliği uygulamalarında hala yaygın olarak kullanılmaktadırlar.Yüksek performanslı kablosuz sistemler için artan taleplerle, dielektrik rezonatör filtreleri kablosuz baz istasyonları için temel tasarım olarak ortaya çıkmaktadır.Önümüzdeki beş yıl boyunca, dielektrik rezonatör filtrelerinin genel kablosuz baz istasyonu filtre pazarında önemli bir paya sahip olması bekleniyor.Yüksek sıcaklıktaki süperiletken (HTS) filtrelerin de özellikle bant dışı müdahale için çok sıkı gereksinimleri olan sistemler için bu pazardan pay alması bekleniyor.Bu makalede, şu anda kullanılmakta olan teknolojileri vurgulayarak, ana filtre gereksinimlerini gözden geçirerek başlıyoruz.Daha sonra mevcut teknolojilerin yerini alabilecek potansiyele sahip gelişen filtre teknolojileri tanımlanmaktadır."}
{"_id":"538c4e4327c706a9346472661b3256c39b07df08","text":"Nedensel bilgi insan düşüncesinde çok önemli bir rol oynar, ancak nedensel temsil ve çıkarımın doğası bir bulmaca olarak kalır.İnsan nedensel çıkarım, olasılıksal bağımlılık ilişkileri tarafından ele geçirilebilir mi, yoksa daha zengin temsil biçimlerine mi dayanıyor?Bu makale, bu soruyu akıl yürütme, karar verme, çeşitli yargı biçimleri ve atıflardaki araştırmaları gözden geçirerek araştırır.Nedensel Bayesian ağlarını en iyi normatif çerçeve olarak ve teori oluşturmada üretken bir rehber olarak onaylıyoruz.Bununla birlikte, nedensel düşüncenin bir hesabı olarak eksiktir.Bir dizi deneysel çalışmaya dayanarak, nedensel akıl yürütmenin üç özelliğini tanımlıyoruz - mekanizmanın rolü, anlatı ve zihinsel simülasyon - bunların hepsi sadece olasılıksal bilginin ötesine geçiyor.Belirtilerin yakından ilişkili olduğunu öne sürüyoruz.Zihinsel simülasyonlar, mekanizmaların zaman içindeki temsilleridir.Birden fazla aktör dahil olduğunda, bu simülasyonlar anlatılar halinde birleştirilir."}
{"_id":"2b735a5cd94b0b5868e071255bd187a901cb975a","text":null}
{"_id":"4017f984d1b4b8748a06da2739183782bbe9b46d","text":null}
{"_id":"7be0f21125b4accf24ed8884e32f723606a48b9e","text":null}
{"_id":"c24ae0a7b8c0b4557690c247accee55747e39acc","text":"Bu makalede, kendi kendini düzenleyen ağ (SON) tabanlı uzun vadeli evrim (LTE) sistemlerinde çeşitli zaman-tetikleyici (TTT) yöntemleri uyguladığımızda teslim (HO) performansını değerlendiriyoruz.TTT, savurgan ping-pong HO etkisini hafifletebilse de, aynı zamanda gecikmiş HO nedeniyle istenmeyen radyo bağlantısı arızasına (RLF) neden olabilir.İzin verilen RLF oranı içinde en düşük ping-pong oranını üreten optimal HO zamanlamaları, kullanıcı ekipmanı (UE) hızlarına ve komşu hücre konfigürasyonlarına bağlı olarak değişir.Verimli HO zamanlamaları elde etmek için, iki yöntem öneriyor ve araştırıyoruz: \"adaptif\" ve \"gruplaşma\". \"adaptif yöntem\"de, her UE hızı için uyarlanabilir TTT değerini% 2'lik RLF oranına göre seçiyoruz.\"Gruplama yöntemi\", UE hızlarını üç aralıkta sınıflandırır ve her bir aralık için uygun TTT değerini atar.LTE spesifikasyonunu daha etkili bir şekilde uygulamak için, gruplama kriterlerini önerir ve her bir aralık için uygun TTT değerini öneririz.HO'yu iki komşu hücre konfigürasyonunda ele alıyoruz: bir makro hücreden bir makro hücreye veya bir piko hücreye.Simülasyon sonuçları, \"adaptif yöntemin\" HO performansının, sabit TTT değerlerinin uygulanmasına kıyasla büyük ölçüde iyileştiğini göstermektedir.Sonuçlar, önerilen kriterler ve uygun TTT değerleri kullanılarak \"gruplama yöntemi\"nin performansının \"uyarlayıcı yöntem\" ile karşılaştırılabilir olduğunu da göstermektedir."}
{"_id":"2c56368255ca6a86ef0a26466b9d0a2425f55e9d","text":"JSTOR arşivini kullanmanız, http:\/\/www.jstor.org\/about\/terms.html adresinde bulunan JSTOR'un Kullanım Şartlarını ve Koşullarını kabul ettiğinizi gösterir.JSTOR'un Kullanım Şartları ve Koşulları, kısmen, önceden izin almadığınız sürece, bir derginin tüm sayısını veya makalelerin birden fazla kopyasını indiremezsiniz ve JSTOR arşivindeki içeriği yalnızca kişisel, ticari olmayan kullanımınız için kullanabilirsiniz."}
{"_id":"2d7622afe72922de5c430014965cfddf33692885","text":"Üretim esnekliği, pazarda rekabet avantajı elde etmek için kritik bir bileşen olarak yaygın olarak tanınmaktadır.Üretim esnekliği ile ilgili ampirik araştırmalara kapsamlı bir bakış, bu çalışma gövdesinin çok parçalı doğasını vurgulamaktadır.Geçmiş çalışmalarda yer alan ilişkiler ve değişkenleri içeren içerikle ilgili konuları incelemek için kapsamlı bir aciliyet temelli çerçeve sunuyoruz.Ayrıca birkaç önemli  yı da inceliyoruz.Araştırma tasarımı, örnekleme, veri toplama ve ölçüm gibi konular ve tespit edilen bazı sorunlara çözümler önermek.q 2000 Elsevier Science B.V. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"df7c11bf2eaec672904440901efaeba2ef601fef","text":"Bu makale, kurumsal risk yönetimi politikalarını analiz etmek için genel bir çerçeve geliştirir.Dış finansman kaynaklarının şirketler için dahili olarak oluşturulan fonlardan daha maliyetli olması durumunda, genellikle hedging için bir fayda olacağını gözlemleyerek başlıyoruz: hedging, bir şirketin cazip yatırım fırsatlarından yararlanmak için yeterli iç fona sahip olmasını sağlamaya yardımcı olduğu ölçüde değer katıyor.Daha sonra bu basit gözlemin risk yönetimi stratejilerinin tasarımı için geniş kapsamlı etkileri olduğunu savunuyoruz.Bu stratejilerin yatırım ve finansman fırsatlarına şoklar gibi faktörlere nasıl bağlı olması gerektiğini tanımlıyoruz.Ayrıca, çok uluslular için döviz kuru hedge stratejilerinin yanı sıra seçenekler gibi \"doğrusal olmayan\" enstrümanları içeren stratejileri tartışıyoruz.KORPORASYONLAR RİSK YÖNETİMİNİ çok ciddiye alır - son anketler, risk yönetiminin finansal yöneticiler tarafından en önemli hedeflerinden biri olarak sıralandığını tespit eder. Gerçek dünya önemi göz önüne alındığında, risk yönetimi konusunun finans alanındaki araştırmacılardan çok fazla dikkat çekeceğini ve bu nedenle uygulayıcıların hedging stratejilerini formüle etmek için iyi gelişmiş bir bilgelik gövdesine sahip olacağını tahmin edebilirsiniz.Ancak böyle bir tahmin en azından kısmen doğru olacaktır.Finans teorisi, şirketlere çitlerin uygulanması konusunda talimat verme konusunda iyi bir iş çıkarır.Örneğin, bir rafinaj şirketi, petrol fiyatlarına maruz kalmasını belirli bir miktar azaltmak için seçenekler kullanmak istediğine karar verirse, bir BlackScholes tipi model, şirketin ihtiyaç duyulan sözleşme sayısını hesaplamasına yardımcı olabilir.Gerçekten de, hedge oranlarının hesaplanmasından bireysel sözleşmelerin kurumsal özelliklerine kadar, \"hedging mekaniği\" olarak adlandırılabilecek çok sayıda pratik yönü kapsayan kapsamlı bir literatür vardır.Ne yazık ki, finans teorisi, hedging stratejisinin mantıksal olarak önceki sorularını sunmak için çok daha az net kesim rehberliğine sahipti: Ne tür riskler * Froot Harvard ve NBER'den, Scharfstein MIT ve NBER'den, Stein ise MIT ve NBER'den.Don Lessard, Tim Luehrman, Andre Perold, Raghuram Rajan, Julio Rotemberg ve Stew Myers'a yararlı tartışmalar için teşekkür ederiz.Ayrıca MIT'deki IFSRC ve Enerji Politikaları Araştırma Merkezi'ne, Harvard Business School'daki Araştırma Bölümü'ne, Ulusal Bilim Vakfı'na ve Batterymarch Finansal Yönetimi'ne cömert finansal destek için minnettarız.Rawls and Smithson (1990) (İngilizce)."}
{"_id":"3ab1c861c4be472a9b672214f472e37ad82931bb","text":"EMPIRICAL iş yatırım modelleri genellikle merkezi menkul kıymet piyasalarında belirlenen fiyatlara cevap veren bir \"temsilci firma\" varsayımına dayanır.Gerçekten de, tüm firmaların sermaye piyasalarına eşit erişimi varsa, firmaların sermaye maliyetindeki değişikliklere veya vergi bazlı yatırım teşviklerine verdikleri yanıtlar, yalnızca yatırım talebindeki farklılıklar nedeniyle farklılık gösterir.Bir firmanın finansal yapısı yatırımla alakasızdır, çünkü dış fonlar iç sermaye için mükemmel bir yedek sağlar.Genel olarak, mükemmel sermaye piyasalarıyla, bir firmanın yatırım kararları finansal durumundan bağımsızdır.Bununla birlikte, alternatif bir araştırma gündemi, iç ve dış sermayenin mükemmel yedekler olmadığı görüşüne dayandırılmıştır.Bu görüşe göre, yatırım, iç finansmanın mevcudiyeti, yeni borç veya özkaynak finansmanına erişim veya belirli kredi piyasalarının işleyişi gibi finansal faktörlere bağlı olabilir.Örneğin, bir firmanın iç nakit akışı, bir \"finanço\" nedeniyle yatırım harcamalarını etkileyebilir."}
{"_id":"329cf7a6528f339560ff9fb617f140b1a54a067e","text":"İnternet ve World Wide Web, bizi sonsuz bir possibiliti es dünyasına getirdi: deneyimlenecek etkileşimli web siteleri, li sten'e müzik, katılmak için konuşmalar ve sipariş edilecek her akla gelebilecek tüketici öğesi.Ama bu dünya aynı zamanda sonsuz bir seçimdir: geniş ölçüde değişen nitelikteki öğelerin devasa bir evreninden nasıl seçim yapabiliriz?Bu sorunu çözmek için hesaplamalı tavsiye sistemleri ortaya çıkmıştır.İnsanların fikirlerini paylaşmalarını ve birbirlerinin deneyimlerinden yararlanmalarını sağlarlar.Önerici sistemleri anlamak ve bu çerçeve açısından bir dizi farklı yaklaşımı incelemek için bir çerçeve sunuyoruz.Ayrıca iki ana araştırma zorluğu da önermekteyiz: (1) insanların kişisel mahremiyete saygı duyarken ilgi çekici topluluklar oluşturmalarına yardımcı olmak ve (2) tavsiyeleri hesaplamak için birden fazla bilgi türünü birleştiren algoritmalar geliştirmek."}
{"_id":"462881e12a6708ddc520fa4d58c99ba73b18a6ab","text":"Sürekli elektro ıslatma (CEW), toksik olmayan sıvı-metal ayar elemanları kullanan yeniden yapılandırılabilir radyo frekansı (RF) cihazları için etkili bir aktüasyon mekanizması olduğu gösterilmiştir.Önceki araştırmalar CEW'nin sıvı-metal sümüklüböcekte elektriksel olarak harekete geçmenin etkili bir yolu olduğunu göstermiştir, ancak sümüklüböceklerin akışkan kanallar içindeki konumunun kesin kontrolü gösterilmemiştir.Burada, sıvı-metal sümüklüböceklerin hassas konumlandırması, ayrık yerlerde sıvı-metal yüzey enerjisini en aza indirmek için tasarlanmış kanallarla birlikte CEW aktüasyonu kullanılarak elde edilir.Bu yaklaşım, sıvı metalin yüksek yüzey gerilimini, dinlenme pozisyonunu milimetre altı doğrulukla kontrol etmek için kullanır.CEW aktüasyonu ve akışkan kanal tasarımı, yeniden yapılandırılabilir RF cihazları oluşturmak için optimize edildi.Buna ek olarak, galyum bazlı, toksik olmayan bir sıvı-metal alaşımının (Galinstan) güvenilir aktüasyonu için çözümler sunulur, bu da alaşımın kanal duvarlarına ıslatma yeteneğine sahip bir yüzey oksit tabakası oluşturma eğilimini hafifletir, hareketi engeller.Bu teknikleri kullanarak %15,2 tonozlu frekans bant genişliği elde etmek için yeniden yapılandırılabilir bir yuva anteni gösterilmiştir."}
{"_id":"334d6c71b6bce8dfbd376c4203004bd4464c2099","text":"Kaynaklar [1] Wang, P., Shen, C., van den Hengel, A., İkili kuadratik problemleri çözmek için hızlı bir yarıdefinit yaklaşım.CVPR 2013.[2] Candes, E.J., Li, X., Soltanolkotabi, M., Phase retrieval via wirtinger flow: Teori ve algoritmalar.IEEE Bilgi Teorisi Üzerindeki İşlem, 2015.[3] Zheng, Q., Lafferty, J., Rank minimizasyonu ve rasgele doğrusal ölçümlerden yarıdefinite programlama için bir yakınsak gradyan alçalma algoritması.NIPS 2015.[4] Netrapalli, P., Jain, P., Sanghavi, S., Alternatif minimizasyon kullanarak faz geri alımı.NIPS 2013.Birçok önemli sorun, PSD kısıtlama matrisleri ile düşük rütbeli SDP'ler için çözmeyi gerektirir."}
{"_id":"5ac65efcf8db05e8f1f70e09d51f275caa9d0aae","text":"Bu çalışmada, referans görüntü olmadan görüntü kalitesini doğru bir şekilde tahmin etmek için bir Convolutional Neural Network (CNN) tanımlıyoruz.Görüntü yamalarını girdi olarak alan CNN, önceki yöntemlerin çoğunda kullanılan el yapımı özellikleri kullanmadan mekansal alanda çalışır.Ağ, max ve min havuzlama, iki tam bağlı katman ve bir çıkış düğümü olan bir konvolüsyon katmanından oluşur.Ağ yapısı içinde, özellik öğrenme ve gerileme tek bir optimizasyon sürecine entegre edilir ve bu da görüntü kalitesini tahmin etmek için daha etkili bir modele yol açar.Bu yaklaşım, LIVE veri kümesindeki son teknoloji performansını elde eder ve çapraz veri kümesi deneylerinde mükemmel genelleme yeteneği gösterir.Yerel çarpıtmalarla görüntüler üzerinde yapılan daha ileri deneyler, önceki literatürde nadiren bildirilen CNN'imizin yerel kalite tahmin yeteneğini göstermektedir."}
{"_id":"62d37831e00bc0511480f7cb78874ffb30331382","text":"Parmak izi eşleştirme, görüntü edinme işlemi sırasında parmak izi izlenimlerinde tanıtılan doğrusal olmayan bozulmadan etkilenir.Bu doğrusal olmayan deformasyon, minutiae noktaları ve sırt eğrileri gibi parmak izi özelliklerinin karmaşık bir şekilde çarpıtılmasına neden olur.Bu makalede, aynı parmağın diğer birkaç izlenimine göre göreceli bozulmasını gözlemleyerek bir parmak izi izlenimi (temel izlenim) için ortalama bir deformasyon modeli geliştiriyoruz.Deformasyon, görüntü çiftleri arasındaki sırt eğrisi yazışmalarına dayanan bir İnce Plaka Spline (TPS) modeli kullanılarak hesaplanır.Tahmini ortalama deformasyon, eşleşmeden önce temel izlenimin minutiae şablonunu çarpıtmak için kullanılır.Bir parmakla karşılık gelen en az değişkenliğe sahip ortalama deformasyon modelini seçmek için bir deformasyon indeksi önerilmiştir.Ön sonuçlar, ortalama deformasyon modelinin bir parmak izi eşleyicisinin eşleme performansını artırabileceğini göstermektedir."}
{"_id":"cf20e34a1402a115523910d2a4243929f6704db1","text":null}
{"_id":"b9843426b745ea575276fce3b527a2dc4d2eebb3","text":"Günümüzde akıllı telefonlar hayatımızın çeşitli yönlerinde her yerde bulunmaktadır.İşlem gücü, iletişim bant genişliği ve bu cihazların bellek kapasitesi son yıllarda önemli ölçüde arttı.Ayrıca, bu cihazlara gömülü olan ivmeölçer, jiroskop, nem sensörü ve biyo-sensörler gibi sensör türlerinin çeşitliliği, fiziksel günlük aktivitelerin kendi kendini izlemesinde yeni bir ufuk açar.Günlük yaşam aktivitelerini tespit etme alanındaki herhangi bir araştırma için birincil adımlardan biri, benchmark veri kümeleri üzerinde bir algılama yöntemini test etmektir.İlk veri kümelerinin çoğu, çalışmalarını ivmeölçer verileri gibi yalnızca tek bir sensör verisi türü toplamakla sınırlandırdı.Bazıları ise etkinlik verilerini toplamaya katılan deneklerin yaşını, ağırlığını ve cinsiyetini dikkate almamaktadır.Son olarak, önceki çalışmaların bir kısmı akıllı telefonun konumunu dikkate almadan veri topladı.Bu yazıda Position-Aware Multi-Sensor (PAMS) adı verilen yeni bir veri kümesi tanıtıyoruz.Veri kümesi hem ivmeölçer hem de jiroskop verileri içerir.Jiroskop verileri, aktivite tanıma yöntemlerinin doğruluğunu arttırır ve daha geniş bir faaliyet yelpazesini tespit etmelerini sağlar.Kullanıcı bilgilerini de dikkate alıyoruz.Katılımcıların biyometrik özelliklerine dayanarak, faaliyetlerini analiz etmek için ayrı bir öğrenilmiş model oluşturulur.Oturma, ayakta durma, yürüme, koşma, yükselme \/ alçalma merdivenleri ve bisiklet sürme dahil olmak üzere birkaç ana aktiviteye odaklanıyoruz.Veri kümesini değerlendirmek için çeşitli sınıflandırıcılar kullanıyoruz ve çıktılar WISDM ile karşılaştırılıyor.Sonuçlar, yukarıda belirtilen sınıflandırıcıları kullanarak, tüm faaliyetler için ortalama hassasiyetin %88,5'in üzerinde olduğunu göstermektedir.Ayrıca, akıllı telefondaki verileri toplayan uygulamanın CPU, bellek ve bant genişliği kullanımını ölçüyoruz."}
{"_id":"22d35b27bab295efe9d5a28cdf15ed7c4fbcf25c","text":"Algoritma mühendisliğinin ortaya çıkan disiplini öncelikle kalem ve kağıt sıralı algoritmaları sağlam, verimli, iyi test edilmiş ve kolayca kullanılan uygulamalara dönüştürmeye odaklanmıştır.Paralel hesaplama yaygınlaştıkça, algoritma mühendisliği tekniklerini paralel hesaplamaya genişletmemiz gerekir.Böyle bir uzantı önemli komplikasyonlara neden olur.Sıralı hesaplama için algoritma mühendisliği başarılarının kısa bir gözden geçirilmesinden sonra, paralel hesaplamanın neden olduğu çeşitli komplikasyonları gözden geçiriyor, başarılı çabaların bazı örneklerini sunuyoruz ve gelecekteki olası araştırmalara kişisel bir bakış açısı veriyoruz."}
{"_id":"7fdf8e2393ee280c9a3aeb94aae375411358e45a","text":"Makale tarihi: Alındı 1 Ağustos 2007 Gözden geçirilmiş formda alındı 22 Mayıs 2009 Kabul edildi 26 Mayıs 2009"}
{"_id":"28e702e1a352854cf0748b9a6a9ad6679b1d4e83","text":"Bir d-boyutlu veri kümesinin silueti, tüm boyutlarda başka bir noktanın egemen olmadığı noktaları içerir.Skyline hesaplama, son zamanlarda veritabanı topluluğunda, özellikle tüm veritabanını okumadan ilk sonuçları hızla döndürebilen ilerici yöntemler için önemli bir ilgi gördü.Bununla birlikte, mevcut tüm algoritmalar, pratikte uygulanabilirliklerini sınırlayan bazı ciddi eksikliklere sahiptir.Bu makalede, en yakın komşu aramasına dayanan bir algoritma olan şube ve bağlı skyline (BBS), yani I \/ O optimal, yani sadece skyline noktaları içerebilecek düğümlere tek bir erişim gerçekleştirir.BBS'nin uygulanması basittir ve her türlü ilerici işlemeyi destekler (örneğin, kullanıcı tercihleri, keyfi boyutsallık, vb.).Ayrıca, Skyline hesaplamanın birkaç ilginç varyasyonunu teklif ediyoruz ve BBS'nin verimli işlemleri için nasıl uygulanabileceğini gösteriyoruz."}
{"_id":"a2e738c4107a8d123a6be42d34c02b9f9939b50d","text":"Fog Computing (FC), bulut bilişim hizmetlerini ağın kenarına kadar genişletti.Bulut bilişimden bazı özellikleri miras alır, ancak FC ayrıca jeo-dağıtım, konum bilinci ve düşük gecikme gibi bazı seçkin özelliklere sahiptir.Kalıtsal özelliklerin yanı sıra, enerji verimliliği, kaynak yönetimi ve güvenlik sorunları gibi bulut bilişimin sorunlarını ve sorunlarını da miras alır.Bu makale sis mimarisinin güvenlik açısından kritik analizini sunmaktadır.2012 yılından bu yana yapılan sanat çalışmalarının durumu, güvenlik teknikleri ve güvenlik tehditleri temelinde kritik bir şekilde analiz edilmektedir.Mevcut güvenlik tekniklerini her biri tarafından elde edilen güvenlik hedeflerinin temelinde grupladık.Araştırılan güvenlik alanları ile hala araştırmacıların dikkatine ihtiyaç duyanlar arasında açık ve kapsamlı bir ayrım sağlayacaktır."}
{"_id":"e2e9eb8d0ac182b9db04a4fa833ee078e04a10c3","text":"Uzman gösterilerinden öğrenme, yapay zeka ve makine öğreniminde büyük ilgi gördü.Amaç, bir ajanın çeşitli durumlarda zaman içinde davranışlarının bir dizi gözlemi, sistem durumu yörüngeleri ve farklı ajanların eylemleri için sistem durumunun evrimini belirten bir bitki modeli göz önüne alındığında, bir ajanın optimize ettiği temel ödül fonksiyonunu çıkarmaktır.Sistem genellikle bir Markov karar süreci (Puterman 2014) olarak modellenir, yani bir sonraki durum sadece mevcut duruma ve ajanın eylemine bağlıdır ve ajanın eylem seçimi yalnızca mevcut duruma bağlıdır.İlki sistem devletinin evrimi üzerine Markovcu bir varsayım olsa da, daha sonra hedef ödül fonksiyonunun kendisinin Markovlu olduğunu varsayar.Bu çalışmada, resmi yöntemler literatüründe spesifikasyonlar olarak bilinen Markovian olmayan ödül işlevlerinin bir sınıfını öğrenmeyi araştırıyoruz.Bu özellikler daha iyi kompozisyon, aktarılabilirlik ve yorumlanabilirlik sunar.Daha sonra, spesifikasyonun çıkarımının geçiş sistemini açmadan verimli bir şekilde yapılabileceğini gösteriyoruz.2 boyutlu grid dünya örneğinde gösteriyoruz."}
{"_id":"6bd3544905ec46cb321bc06c7937110da44f90ed","text":null}
{"_id":"2151a214aca6e72ee2980ae8cbf7be47fed0cb7a","text":"Simülatörler, robotik araştırmalarında yeni kavramların, stratejilerin ve algoritmaların hızlı ve verimli bir şekilde test edilmesi için araçlar olarak kritik bir rol oynamıştır.Bugüne kadar, çoğu simülatör 2D dünyalarla sınırlıydı ve çok azı hem çok yetenekli hem de kolayca adapte olabilecekleri bir noktaya kadar olgunlaştı.Gazebo, yeni nesil mobil robotların karşılaşacağı karmaşık dünyaları yeniden yaratabilen 3D dinamik çok robotlu bir ortam oluşturarak bu nişi doldurmak için tasarlanmıştır.Açık kaynak durumu, ince taneli kontrolü ve yüksek sadakat yeri Gazebo, çizim tahtası ve gerçek donanım arasındaki bir basamaktan daha fazlası olmak için benzersiz bir konumda: veri görselleştirme, uzak ortamların simülasyonu ve hatta kara kutu sistemlerinin ters mühendisliği olası uygulamalardır.Gazebo, Oyuncu ve Sahne projeleri (Gerkey, B. P., et al., July 2003), (Gerkey, B. P., et al., May 2001), (Vaughan, R. T., et al., Oct. 2003) ile işbirliği içinde geliştirilmiştir ve http:\/\/playerstage.sourceforge.net\/gazebo\/gazebo.html adresinden temin edilebilir."}
{"_id":"2fa2af72590819d7a4be995baa9809060f9c815a","text":"Birçok önemli sorun, büyük veri kümelerini kümelemeyi içerir.Kümelemenin naif uygulamaları hesaplamalı olarak pahalı olsa da, veri kümesinde (1) sınırlı sayıda küme, (2) düşük özellikli boyutsallık veya (3) az sayıda veri noktası olduğunda kümeleme için etkin teknikler vardır.Bununla birlikte, aynı anda üç şekilde de büyük olan veri kümelerini verimli bir şekilde kümeleme yöntemleri üzerinde çok daha az çalışma yapılmıştır - örneğin, binlerce kümeyi temsil eden binlerce boyutta var olan milyonlarca veri noktasına sahip olmak.Bu büyük, yüksek boyutlu veri kümelerini kümelemek için yeni bir teknik sunuyoruz.Anahtar fikir, verileri kanopi olarak adlandırdığımız üst üste binen alt kümelere verimli bir şekilde bölmek için ucuz, yaklaşık bir mesafe ölçüsü kullanmayı içerir.Daha sonra kümeleme, yalnızca ortak bir kanopide meydana gelen noktalar arasındaki kesin mesafeleri ölçerek gerçekleştirilir.Kanopileri kullanarak, eskiden imkansız olan büyük kümeleme sorunları pratik hale geldi.Ucuz mesafe metriği hakkında makul varsayımlar altında, hesaplama maliyetindeki bu azalma kümeleme doğruluğunda herhangi bir kayıp olmadan gelir.Kanopiler birçok alana uygulanabilir ve Greedy Agglomerative Clustering, K- means ve Expectation-Maximization gibi çeşitli kümeleme yaklaşımlarıyla kullanılabilir.Araştırma makalelerinin referans bölümlerinden bibliyografik alıntıların gruplandırılması üzerine deneysel sonuçlar sunuyoruz.Burada kanopi yaklaşımı, geleneksel kümeleme yaklaşımı üzerindeki hesaplama süresini bir büyüklük sıralamasından daha fazla azaltır ve daha önce kullanılan bir algoritmaya kıyasla hatayı %25 oranında azaltır."}
{"_id":"9ebecb9581185af467e8c770254a269244513d4b","text":"Grafik madenciliği ve yönetimi, hesaplama biyolojisi, yazılım hata yerelleştirmesi ve bilgisayar ağı dahil olmak üzere çok çeşitli pratik alanlardaki sayısız uygulamaları nedeniyle son yıllarda popüler bir araştırma alanı haline gelmiştir.Farklı uygulamalar farklı boyutlarda ve karmaşıklıktaki grafiklerle sonuçlanır.Buna karşılık, uygulamaların altında yatan madencilik algoritmaları için farklı gereksinimleri vardır.Bu bölümde, farklı grafik madenciliği ve yönetim algoritmalarının incelenmesini sağlayacağız.Grafik gösterimlerine bağlı olan bir dizi uygulamayı da tartışacağız.Farklı grafik madenciliği algoritmalarının farklı uygulamalar için nasıl uyarlanabileceğini tartışacağız.Son olarak, gelecekteki araştırmaların önemli yollarını tartışacağız."}
{"_id":"3d7348c63309ddb68b4e69782bc6bf516bb1ced7","text":"Bu makale, evrensel hat uygulamaları için uygun yüksek basamaklı bir tranformerless tek aşamalı tek kademeli tek anahtarlı ac \/ dc dönüştürücü (90-270 Vrms) sunmaktadır.Topoloji, buck tipi bir güç faktörü düzeltme (PFC) hücresini bir buck-boost dc \/ dc hücre ile bütünleştirir ve giriş gücünün bir kısmı ilk güç işleme işleminden sonra doğrudan çıkışa bağlanır.Bu doğrudan güç aktarımı özelliği ve kapasitör voltajlarının paylaşılması ile dönüştürücü, yüksek kademeli bir transformatör olmadan verimli güç dönüşümü, yüksek güç faktörü, ara otobüste düşük voltaj gerilimi (130 V'den az) ve düşük çıkış voltajı elde edebilir.Transformatörün yokluğu, bileşen sayımlarını ve dönüştürücünün maliyetini azaltır.Boost tipi PFC hücresinin çoğundan farklı olarak, önerilen dönüştürücünün ana anahtarı, her iki indüktör akımının süperpozisyonundan ziyade sadece dc \/ dc hücresinin tepe indüktör akımını işler.Önerilen devrenin ayrıntılı analiz ve tasarım prosedürleri deneysel sonuçlarla verilir ve doğrulanır."}
{"_id":"0889019b395890f57bfae3ce7d8391649ae68de4","text":"Topluluk tabanlı soru cevaplayıcı (CQA) servivces birikmiş Q&A arşivlerinin büyük ölçekli web üzerinde önemli bilgi ve bilgi kaynağıdır.Soru ve cevap eşleştirme görevi, bu sistemlerde depolanan bilgileri yeniden kullanma kabiliyetine çok önem verilmiştir: tekrarlayan sorularla kullanıcı deneyimini geliştirmede yararlı olabilir.Bu makalede, hem çeviri modelinin hem de kelime gömmenin avantajlarını entegre ederek bir Word Embedding tabanlı Korelasyon (WEC) modeli önerilmiştir.Rastgele bir çift kelime göz önüne alındığında, WEC eş-oluşma olasılıklarını Q&A çiftlerinde puanlayabilirken, aynı zamanda eğitim paralel metninde nadir bulunan yeni kelime çiftleriyle başa çıkmak için sürekli uzay kelime gösteriminin sürekliliğini ve pürüzsüzlüğünü de kullanabilir.Yahoo'da deneysel bir çalışma!Cevaplar veri kümesi ve Baidu Zhidao veri kümesi bu yeni yöntemin umut verici olduğunu gösteriyor"}
{"_id":"31ace8c9d0e4550a233b904a0e2aabefcc90b0e3","text":"Yüz temsili, yüz tanıma sistemlerinin çok önemli bir adımıdır.Optimum bir yüz temsili ayrımcı, sağlam, kompakt ve uygulanması çok kolay olmalıdır.Çok sayıda el yapımı ve öğrenmeye dayalı temsiller önerilmiş olsa da, iyileştirme için önemli bir alan hala mevcuttur.Bu makalede, yüz temsili için uygulanması çok kolay bir derin öğrenme çerçevesi sunuyoruz.Bizim yöntemimiz derin ağ (Pyramid CNN olarak adlandırılır) yeni bir yapıya dayanır.Önerilen Pyramid CNN, eğitim prosedürünün çok hızlı ve hesaplama verimli olmasını sağlayan açgözlü bir filtre ve aşağı örnek işlemi benimser.Buna ek olarak, Pyramid CNN'in yapısı doğal olarak çok ölçekli yüz gösterimleri arasında özellik paylaşımını dahil edebilir ve sonuçta ortaya çıkan temsilin ayrımcı yeteneğini artırabilir.Temel ağımız, sadece 8 boyut gösterimi ile yüksek tanıma doğruluğuna (LFW benchmark'ta %85.8) ulaşabilmektedir.Özellik paylaşımlı Pyramid CNN'e genişletildiğinde, sistemimiz LFW kriterinde son teknoloji performansını (%97.3) elde ediyor.Ayrıca, sosyal ağda gerçekçi yüz görüntülerinin yeni bir kriterini tanıtıyoruz ve önerilen temsilimizin iyi bir genelleme yeteneğine sahip olduğunu doğruluyoruz."}
{"_id":"4281046803e75e1ad7144bc1adec7a3757de7e8d","text":"Son yıllarda örnek tabanlı doku sentezi algoritmalarında önemli ilerlemelere tanık olmuştur.Örnek bir doku göz önüne alındığında, bu yöntemler kullanıcının ihtiyaçlarına göre uyarlanmış daha büyük bir doku üretir.Bu son teknoloji raporunda, üç hedefe ulaşmayı amaçlıyoruz: (1) konuya zaten aşina olmayan okuyucular için takip edilmesi kolay bir öğretici sağlamak, (2) farklı yöntemlerin kapsamlı bir anketini ve karşılaştırmalarını yapmak ve (3) doku sentezi araştırmalarıyla ilgilenen okuyucuları motive etmeye ve yönlendirmeye yardımcı olabilecek gelecekteki çalışmalar için bir vizyon çizmek.Temel algoritmaların yanı sıra doku sentezinin uzantılarını ve uygulamalarını da kapsarız."}
{"_id":"21d470547b836d6e561a1cc86f24bbb6d1ee83b1","text":"Temel hareket yetkinliği, fiziksel aktiviteye katılmak ve hem yaşam boyunca sağlığın temel unsurları olan yaralanma riskini azaltmak için gereklidir.Çömelme hareketi modeli, spor performansını artırmak, yaralanma riskini azaltmak ve yaşam boyu fiziksel aktiviteyi desteklemek için gerekli olan en ilkel ve kritik temel hareketlerden biridir.Mevcut kanıtlara dayanarak, bu ilk (1 of 2) raporu, arka squat'ın teknik performansını bir temel eğitim egzersizi olarak bozar ve squat performansını ve yaralanma direncini sınırlayan fonksiyonel açıklar için tanımlama tekniklerini içeren yeni bir dinamik tarama aracı sunar.Takip raporu, değerlendirme aracında sunulan fonksiyonel açıkların her biri için hedeflenen düzeltici metodolojiyi ana hatlarıyla belirleyecektir."}
{"_id":"3037897d2fd1cc72dfc5a5b79cf9c0e8cdae083e","text":"Multimodal videonun semantik analizi, ilgi alanlarını kavramsal düzeyde indekslemeyi amaçlamaktadır.Bu amaca ulaşmak için, birkaç bilgi akışının analizini gerektirir.Analizin bir noktasında bu akarsuların kaynaşması gerekir.Bu makalede, erken füzyon ve geç füzyon olmak üzere iki füzyon şeması sınıfını ele alıyoruz.Eskisi uzun metrajlı uzaydaki modaliteleri, ikincisi semantik uzaydaki modaliteleri kaynaştırır.184 saatlik yayın video verisi ve 20 semantik kavram üzerinde deney yaparak, geç füzyonun çoğu kavram için biraz daha iyi performans verme eğiliminde olduğunu gösteriyoruz.Bununla birlikte, erken füzyonun daha iyi performans gösterdiği bu kavramlar için fark daha önemlidir."}
{"_id":"fc211e6b7a112982bd96a9aa04144a0a06e86a97","text":"Bu kağıt, aralı bir sıfır voltaj geçişi (ZVT) PWM buck dönüştürücü önermektedir.Önerilen dönüştürücü, iki özdeş buck dönüştürücü modülü ve bir yardımcı devreden oluşur.Yardımcı devre, ana anahtarlar için sıfır voltaj anahtarlama koşulu sağlar.Ayrıca, yardımcı anahtar ve diyotlar için sıfır akım anahtarlama koşulu elde edilir.Önerilen yardımcı şalter ile iç içe geçmiş buck konvertör analiz edilir.100 KHz'de çalışan 300W ZVT interleaved buck konvertörünün simülasyon sonuçları teorik analizin geçerliliğini haklı çıkarmak için sunulmaktadır."}
{"_id":"0407d72c2e773aec18a4be6e2bcbdf1f91f032bb","text":"Bu makale, karmaşıklık teorisinin organizasyonlarda liderliğin rolünü nasıl bilgilendirdiğini sorar.Karmaşıklık teorisi karmaşık etkileşim sistemleri bilimidir; bu tür sistemlerdeki etkileşim ve adaptasyonun doğasını ve bunların ortaya çıkma, yenilik ve zindelik gibi şeyleri nasıl etkilediğini araştırır.Karmaşıklık teorisinin liderlik çabalarını, etkinliğin belirlenmesi veya yönlendirilmesinin aksine örgütsel etkinliği sağlayan davranışlara odakladığını savunuyoruz.Karmaşıklık bilimi, liderliğin kavramsallaşmalarını, dinamik sistemleri ve birbirine bağlılığı yönetmek için süreçleri içerecek şekilde psikoloji ve sosyal psikolojiye (örneğin insan ilişkileri modelleri) yoğun bir şekilde yatırılan perspektiflerden genişletir.Organizasyonel karmaşıklığın bir tanımını geliştiriyoruz ve liderlik bilimine uyguluyoruz, karmaşıklığı ve etkinliği sağlamak için stratejileri tartışıyoruz ve karmaşıklık teorisi ile şu anda önemli olan diğer liderlik teorileri arasındaki ilişkiyi araştırıyoruz.Makale, sosyal alandaki araştırma stratejileri için olası etkilerin tartışılmasıyla sona eriyor."}
{"_id":"2d59338108d3333890089305f15a60b6e5f00c54","text":"JSTOR arşivini kullanmanız, http:\/\/www.jstor.org\/page\/info\/about\/policies\/terms.jsp adresinde bulunan JSTOR'un Kullanım Şartlarını ve Koşullarını kabul ettiğinizi gösterir.JSTOR'un Kullanım Şartları ve Koşulları, kısmen, önceden izin almadığınız sürece, bir derginin tüm sayısını veya makalelerin birden fazla kopyasını indiremezsiniz ve JSTOR arşivindeki içeriği yalnızca kişisel, ticari olmayan kullanımınız için kullanabilirsiniz."}
{"_id":"3813fade6b111f08636ad220ef32bd95b57d3e03","text":"İki fazlı anahtarlamalı kapasitör (SC) dc-dc dönüştürücülerin teorik performans sınırları bu makalede tartışılmaktadır.Belirli sayıda kondansatör k için, elde edilebilir dc dönüşüm oranlarının tam kümesi bulunur.Maksimum kademe veya kademe oranı k t h Fibonacci sayısı ile verilirken, herhangi bir SC devresinde gerekli olan anahtar sayısı üzerindeki sınır 3k 2'dir.Birkaç SC dönüştürücü örneği ile gösterilen pratik çıkarımlar, belirli bir uygulama için gerekli bileşenlerin sayısında tasarruf ve çok çeşitli giriş voltajı varyasyonları üzerinde çıkış voltajı düzenlemesini ve yüksek dönüşüm verimliliğini koruyabilen SC dönüştürücüleri inşa etme yeteneğini içerir.Çıkış direnci ve verimliliği için bulunan limitler SC dönüştürücülerinin seçimi ve karşılaştırılması için kullanılabilir."}
{"_id":"7cde4cf792f2be12deb8d5410170a003375397d5","text":"Kağıt, on-chip, düşük güç uygulamaları için uygun anahtarlamalı kapasitör dc-dc dönüştürücüleri (şarj pompaları) tanımlar.Önerilen yapılandırmalar, paralel olarak iki özdeş ama zıt fazlı SC dönüştürücüyü birbirine bağlamaya dayanıyor ve böylece ayrı bootstrap kapı sürücülerine olan ihtiyacı ortadan kaldırıyor.Yüksek güç dönüşüm verimliliğinin önemli olduğu ve güç seviyelerinin miliwatt aralığında olduğu akülü veya kendi kendine çalışan sinyal işlemcileri gibi çok düşük güçlü VLSI uygulamalarına odaklanıyoruz.İletim ve anahtarlama kayıpları, frekans ve bileşen boyutlarını değiştirme açısından tasarım optimizasyonuna izin verecek şekilde kabul edilir.Deneysel, tam entegre, 10MHz voltaj çiftleyicisinin açık döngü ve kapalı döngü çalışması tanımlanmıştır.Çiftleyici 2V veya 3V girişe sahiptir ve 5mW yüke kadar 3.3V veya 5V çıkış üretir.Standart 1.2  CMOS teknolojisinde üretilen dönüştürücü devre, çip alanının 0.7mm'sini alır."}
{"_id":"bbad8eb4fd80411f99b08a5b2aa11eaed6b6f51a","text":"Kompakt dairesel polarize (CP) ortak tasarlanmış filtreleme anteni bildirilir.Cihaz, sistem olarak birlikte tasarlanan çift şeritli açık döngü rezonatörlerinden oluşan bir bantgeçi filtresi ile sorunsuz bir şekilde entegre edilmiş bir yama radyatörüne dayanmaktadır.Önerilen tasarımda, yama aynı anda radyatör ve filtrenin son sahne rezonatörü olarak işlev görür, bu da 0.530  0.530  0.070 küçük bir genel form faktörüne sahip düşük profilli entegre bir yayılan ve filtreleme modülü ile sonuçlanır.Filtreleme devresinin sadece frekans seçiciliğini sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda hem empedans hem de eksenel oran bant genişliğini genişletmeye hizmet eden empedans eşleştirme işlevselliğini de sağladığı gösterilmiştir.Tasarlanan filtreleme anteni, deneysel olarak bir S11  elde ederek üretildi ve ölçüldü; -13,5 dB, 3 dB'den daha az eksenel bir oran ve 3.77'den 4.26 GHz'e kadar bir bant genişliği üzerinden 5.2 dB'den daha yüksek bir kazanç, yani yaklaşık% 12,2, bu da onu çeşitli kablosuz sistemlere entegrasyon için mükemmel bir aday yapar.Entegre filtreleme anteninin doğrusal polarize edilmiş bir versiyonu da gösterilmiştir.Buna ek olarak, tasarlanmış CP filtreleme anteninin çeşitli vücut hareketleriyle insan vücudunun farklı konumlarına monte edildiğinde bile özelliklerini koruduğunu doğrulamak için daha fazla tam dalga simülasyonu ve deney yapıldı.Kararlı empedans ve radyasyon özellikleri de onu vücut dışı kablosuz iletişim için giyilebilir bir anten olarak uygun bir aday yapar."}
{"_id":"31d15e69389efeda5e21adfa888dffa8018523c0","text":null}
{"_id":"21e1a50ead66ac791db4ae9afd917f2b3adf28cc","text":"Milimetre dalgalı MIMO sistemleri, 5G kablosuz standardizasyon çabalarının aday planlarından biridir.Bu bağlamda, bu makalenin ana katkıları üç katlıdır.İlk olarak, iç ofis, alışveriş merkezi ve dış mekan ayarlarında 2.9, 29 ve 61 GHz taşıyıcı frekansları ile aynı iletim alıcı konum çiftlerinde paralel ölçüm setlerini tanımlıyoruz.Bu ölçümler, yayılım, tıkanma ve malzeme penetrasyon kayıpları ve sistem tasarımında mm-Dalga sistemlerini pratikte uygulanabilir hale getirmek için gerekli olan temel unsurlar hakkında bilgi sağlar.İkincisi, bu elementlerden biri, büyük anten boyutlarıyla dizi kazancını toplayarak daha iyi bağlantı marjları için gerekli olan hibrit ışın şekillendirmedir.Tamamen esnek hibrit ışınlayıcılar sınıfından, mm-Dalga sistemlerinin yüksek veri hızı gereksinimlerini karşılamaya yönelik sağlam bir yön ışınlayıcı sınıfı tanımlıyoruz.Üçüncüsü, bu tasarım anlayışlarından yararlanarak, 28 GHz'de hem aşağı bağlantı hem de yukarı bağlantıda yüksek veri oranları gerçekleştiren ve açık ve kapalı hareketlilik senaryolarında bu oranları sağlam bir şekilde koruyan deneysel bir prototip sistemi tanımlıyoruz.Radyo frekansı zorluklarına rağmen büyük sinyal takımyıldızı boyutlarını korumanın yanı sıra, bu prototip, mm-Wave kanalının yönlü doğasını, mm-Wave baz istasyonlarında kesintisiz ışın geçişi ve teslimi gerçekleştirmek için kullanır, böylece mm-Wave frekanslarında karşılaşılan görüş hattı olmayan bağlantılarda ve tıkanıklıklarda yol kayıplarının üstesinden gelir."}
{"_id":"ebbe56d235e0812d99609d4cff98473bfb5a7e33","text":"LTE sisteminin ve WLAN teknolojilerinin birlikte çalışması, çeşitli multimedya hizmetleri için artan talepler ve hotspot alanlarında büyük veri trafiği nedeniyle son zamanlarda çok dikkat çekti.Mevcut araştırma çalışmaları çoğunlukla ağ katmanındaki bu iki kablosuz iletişim standardının bağlantı mimarilerini araştırmıştır.Ancak, mevcut mimarilerde, birçok önemli koordinasyon fonksiyonu ve ortak optimizasyonlar verimli bir şekilde gerçekleştirilemez.Bu sorunu çözmek için, gerçek yakınsama anlamında katman 2'deki farklı RAT'leri birleştiren yeni bir CBS çözümü önerildi.Hem LTE hem de WLAN sistemlerinin tüm orijinal işlevlerini içeren birleşik bir protokol yığını tasarlıyoruz.Sonra bu iki RAT'ın ortak yönetimi için bir yakınsama mimarisi olan RMC alt katmanını önereceğiz.Önerilen CBS çözümü, yumuşak devir, garantili QoS, tek bir IP adresi ile yönlendirme yönetimi ve özelleştirilmiş bant genişliği toplama hizmeti aracılığıyla kesintisiz boşaltmayı destekleyebilir.Son olarak, simülasyon ve ilk deney sonuçlarımız gelecekteki mobil birleştirilmiş ağlarda CBS çözümünün fizibilitesini ve verimliliğini göstermektedir."}
{"_id":"3e5dbb5fd3460e020c321bc48b7d0fa6c3324dbc","text":"Piezoelektrik cihazlar ve ultrasonik iletim ortamı için eşdeğer devreler, orijinal olarak elektronik için tasarlanmış simülatörlerde elektronik ve ultrason parçalarını simüle etmek için kullanılabilir.Verimli sistem düzeyinde optimizasyon elde etmek için, sistemdeki ultrason sinyalinin doğru, mutlak genliğini simüle etmek önemlidir, çünkü bu dinamik aralık, devre gürültüsü ve güç tüketimi ile ilgili elektronikteki gereksinimleri belirler.Bu makale, eşdeğer devreler kullanarak bir nabız-echo sisteminin simülasyonunda bir ultrason sinyalinin doğru, mutlak genliğini elde etmek için yöntemler sunar.Bu, kırınım ve elektronik ve piezoelektrik dönüştürücüyü bağlayan kablonun etkisi nedeniyle kayıp dikkate alınarak elde edilir.Ultrason darbesinin yayılma ortamını modelleyen iletim hattındaki iletken kayıp, kırınım nedeniyle kaybı modellemek için kullanılır.Sonuçlar, ekonun simüle edilmiş genliğinin, hem yakın hem de uzak alanlarda ölçülen değerleri iyi takip ettiğini ve yaklaşık% 10'luk bir ofset olduğunu göstermektedir.Koaksiyel kablo kullanımı, alınan bir yankının genliğini etkileyen endüktans ve kapasitans tanıtır.Kablo uzunluğu 0.07 m ile 2.3 m arasında değiştiğinde, benzer varyasyonları öngören simülasyonlarla %60'lık amplitude varyasyonları gözlendi.Elde edilen sonuçlardaki yüksek hassasiyet, elektronik tasarım ve sistem optimizasyonunun tek başına sistem simülasyonlarına güvenebileceğini göstermektedir.Bu, ultrason sistemlerine yönelik entegre elektroniklerin geliştirilmesini kolaylaştıracaktır."}
{"_id":"60afb1828de4efa1588401f87caa55ac3a0cd820","text":"9 yaşında bir kız çocuğu, adrenarche'nin ilk belirtilerinden 3 ay sonra hidradenitis suppurativa geliştirdi.Böyle yakın bir zamansal ilişki, hastalığın androjene bağımlı olduğu hipoteziyle tutarlıdır.Hastaların %2'sinden azı 11 yaşından önce hastalığın başlangıcına sahiptir.Hastamızda başlangıcın son derece erken yaşı, kısmen erken ergenlik geçirdiği gerçeği ile açıklanabilir."}
{"_id":"7f60b70dede16fe4d7b412674929b4805c9b5c95","text":"Hidradenitis suppurativa (HS), aksiller, anogenital ve nadiren meme ve kafa derisi bölgelerinde apokrin ter bezi taşıyan cildin kronik süpriatif bir skar hastalığıdır.Dişiler erkeklerden daha sık etkilenir ve genellikle ergenlikte veya daha sonra görülür.Prepubertal hidradenitis suppurativa olan ve ilk sunumu ergenlik belirtilerinden önce gelen iki kızı rapor ediyoruz.Bu erken başlangıç çok nadirdir ve etiyolojisi bilinmemektedir.Prepubertal çocuklarda ciddi hastalıklar görülebilir ve bu durumlarda cerrahi müdahale etkilidir."}
{"_id":"8b85f287c144aad5ff038ec0b140e0c4e210990b","text":"IMPORTANCE Hidradenitis suppurativa (HS), evrensel olarak etkili bir tedavinin olmadığı kronik zayıflatıcı bir kütanöz hastalıktır.Hastalar tipik olarak ergenlik döneminde deri apsesi oluşumuna ilerleyebilen hassas deri altı nodülleri ile birlikte bulunurlar.Antiandrojenler HS tedavisinde kullanılmıştır ve çalışmalar öncelikle yetişkin hastalara odaklanmıştır.GÖZLEMLER Oral finasterid ile başarılı bir şekilde tedavi edilen HS'li 3 pediatrik hastadan oluşan bir vaka serisi sunuyoruz, bu da önemli bir yan etkisi olmayan hastalık alevlenmelerinin sıklığı ve şiddetinin azalmasına neden oluyor.CONCLUSIONS VE RELEVANCE Finasterid, HS'li pediatrik hastalar için fayda sağlayan terapötik bir seçenektir.İlerideki olası veriler ve randomize kontrollü çalışmalar, bu hastalığın yönetiminde yararlı bilgiler sağlayacaktır."}
{"_id":"e72e10ad6228bd3dcee792f6f571c5ffed37266f","text":"Hidradenitis suppurativa (HS) ağır bir hastalıktır ve hastaların yaşam seyrini etkileme potansiyeline sahiptir.Çocuklarda nadir görülen bir hastalıktır ve kaydedilen literatür buna karşılık olarak azdır.Bu makale, çocuklarda ve ergenlerde HS için terapötik seçenekleri gözden geçirir ve bu yaş grubundaki hastaların yetişkinlerle karşılaştırıldığında tedavi edilmesiyle ilgili belirli farklılıkları veya zorlukları vurgular.HS'li pediatrik hastaların çalışması, olası endokrin komorbiditeleri ve obeziteyi göz önünde bulundurmalıdır.Lezyonların tıbbi tedavisi topikal klindamisin içerebilir.Sistemik tedavi analjezikler, clindamisin ve rifampicin, finasterid, kortikosteroidler veya tümör nekroz faktörü alfa (TNF) blokerlerini içerebilir.Süperenfeksiyonlar uygun şekilde tedavi edilmelidir.Yaralı lezyonlar genellikle ameliyat gerektirir."}
{"_id":"f4f6ae0b10f2cc26e5cf75b4c39c70703f036e9b","text":"Deri hastalıkları genellikle hem hastalar hem de toplum tarafından hemen görülse de, neden oldukları morbidite sadece kötü tanımlanmıştır.Yaşam kalitesi ölçümlerinin cilt hastalığının ilgili bir taşıyıcı ölçüsü olabileceği öne sürülmüştür.Hidradenitis suppurativa (HS) ağrılı püskürmelere ve kötü kokulu akıntıya yol açar ve önemli derecede morbiditeye neden olduğu varsayılır.Yaşam kalitesinin bozulması daha önce nicel olarak değerlendirilmemiştir, ancak böyle bir değerlendirme HS'de hastalık şiddetinin uygun bir ölçüsünü oluşturabilir.OBJEKTİFLER HS'li hastalarda yaşam kalitesinin bozulmasını ölçmek.YÖNTEMLER Toplamda HS hastası 160 hastaya yaklaşıldı.Aşağıdaki veriler toplandı: yaşam kalitesi verileri (Dermatoloji Yaşam Kalitesi Endeksi, DLQI anketi), temel demografik veriler, durumun başlangıcında yaş ve aylık ortalama ağrılı lezyon sayısı.SONUÇLAR Çalışmaya yüz on dört hasta katıldı.Hastaların ortalama +\/- SD yaşı 40.9 +\/- +\/- 11.7 yıl, başlangıçtaki ortalama +\/- SD yaşı 21.8 +\/- 9.9 yıl ve hastalığın ortalama +\/- SD süresi 18.8 +\/- 11.4 yıldı.Hastaların ortalama +\/- SD DLQI puanı 8.9\/8.3 puandı.10 DLQI sorusundan en yüksek ortalama puan, ağrı, ağrı, sokma veya kaşıntı seviyesini ölçen soru 1 için kaydedildi (ortalama 1.55 puan, medyan 2 puan).Hastalar ayda ortalama 5.1 lezyon yaşadılar.CONCLUSIONS HS, hastalığın neden olduğu ağrı seviyesi için elde edilen en yüksek puanlarla yüksek derecede morbiditeye neden olur.HS için ortalama DLQI skoru, daha önce incelenen cilt hastalıklarından daha yüksekti ve hastalık yoğunluğu ile ayda lezyonlar tarafından ifade edildiği gibi ilişkiliydi.Bu, DLQI'nin HS'deki gelecekteki terapötik çalışmalarda ilgili bir sonuç ölçüsü olabileceğini düşündürmektedir."}
{"_id":"2bf11b00938e73468e3ab02dfe678985212f1aea","text":"Mobil konum tabanlı hizmetler gelişiyor ve kullanıcıların ziyaret ettiği yerler hakkında ince taneli spatio-temporal veriler toplamak için eşi görülmemiş bir fırsat sunuyor.Bu çok boyutlu veri kaynağı, insan hareketliliği ile ilgili yerleşik araştırma sorunlarının üstesinden gelmek için yeni olanaklar sunar, ancak aynı zamanda yeni mobil uygulamaların ve hizmetlerin geliştirilmesi için yollar açar.Bu çalışmada, bir mobil kullanıcının ziyaret edeceği bir sonraki mekanı tahmin etme sorununu, kullanıcı davranışının farklı yönleri tarafından sunulan tahmin gücünü keşfederek inceliyoruz.İlk olarak dünya genelinde 5 milyondan fazla mekanda yaklaşık 1 milyon Foursquare kullanıcısı tarafından yapılan ve beş aylık bir süreyi kapsayan yaklaşık 35 milyon check-in'i analiz ediyoruz.Daha sonra, kullanıcıların hareketlerini yönlendirebilecek faktörleri yakalamayı amaçlayan bir dizi özellik önermekteyiz.Özelliklerimiz, mekan türleri arasındaki geçişler, mekanlar arasındaki hareketlilik akışları ve kullanıcı check-in modellerinin spatio-zamansal özellikleri hakkında bilgiden yararlanır.Çalışmamızı, doğrusal regresyon ve M5 model ağaçlarına dayanan iki denetimli öğrenme modelinde tüm bireysel özellikleri birleştirerek daha da genişletiyoruz ve sonuç olarak daha yüksek bir genel tahmin doğruluğu elde ediyoruz.Birden fazla özelliğin kombinasyonuna dayanan denetimli metodolojinin en yüksek tahmin doğruluğu seviyelerini sunduğunu görüyoruz: M5 model ağaçları, tahmin listesindeki binlerce aday öğe arasında, ilk elli mekanda iki kullanıcı check-in'inden birinde sıralanabilir."}
{"_id":"011dcf6b9fa8d64e508ecead47c1a9a9521a3e59","text":"Artan hacim ve veri çeşitliliği, görsel analitik için hem fırsatları hem de zorlukları sunar.Bu zorlukların giderilmesi, büyük verilerin iş, güvenlik, sosyal medya ve sağlık hizmetleri için değerli içgörüler ve yeni çözümler sağlaması için gereklidir.Zamansal olay dizisi analitiği durumunda, görsel analitik araçların kullanıcılarına meydan okuyan veri ve zamansal dizi desenlerinin çeşitliliğindeki olayların sayısıdır.Bu makale, analistlerin veri hacmini ve desen çeşitliliğini azaltmak için kullanabilecekleri analitik odağı keskinleştirmek için 15 stratejiyi açıklamaktadır.Dört strateji grubu önerilmektedir: (1) ekstraksiyon stratejileri, (2) zamansal katlama, (3) desen basitleştirme stratejileri ve (4) yinelemeli stratejiler.Her strateji için, bu stratejinin hacim ve\/veya çeşitlilik üzerindeki kullanımı ve etkisi hakkında örnekler sunuyoruz.Örnekler, kendi çalışmalarımızdan, literatürden toplanan 20 vaka çalışmasından veya analizleri yapan bireylerle ve analistleri araçları kullanarak gözlemleyen geliştiricilerle yapılan e-posta röportajlarına dayanarak seçilir.Son olarak, bu stratejilerin nasıl birleştirilebileceğini tartışıyor ve 10 üst düzey olay dizisi analistinden gelen geri bildirimler hakkında rapor veriyoruz."}
{"_id":"fe4f36731311fa013cd083a7e3c961f392325afc","text":null}
{"_id":"bff411fd40bf3e40c9b4f61554dc3370710e2d43","text":"Bir DC-DC dönüştürücü için 20 (24V giriş ve 1.2V çıkış) sıkı bir giriş-çıkış dönüşüm oranı ile, iki aşamalı basamaklı mimarinin uygulanması kolaydır, ancak düşük verimlilik ve iki kat güç bileşeninden muzdariptir.Bu makale, önerilen Adaptive ON-OFF Time (AO2T) kontrolü ile tek aşamalı bir çözüm sunar.Sabit durumda, kontrol, büyük CR'yi barındırmak için uyarlanabilir bir ON-time vadi akım modu kontrolü olarak çalışır.Yük geçici periyotları sırasında, hem ON- hem de OFF-time, bir anahtarlama döngüsü içinde hızlı yük geçici yanıtını gerçekleştirmek için anlık yük değişimine uyarlanabilir.Yüksek hızlı akım modu kontrolünü kolaylaştırmak için, sensörsüz bir akım algılama devresi de önerilmektedir.5MHz'de çalışan dönüştürücü, 700mA'da maksimum %89,8'lik bir verimlilik ve 2A tam yükte %85'lik bir verimlilik elde eder.1.8A \/ 200ns'lik bir yük akımı çevirme hızı sırasında, VO'daki alt çekim \/ aşırı çekim voltajları sırasıyla 23mV ve 37mV'dir."}
{"_id":"e928564981b35eccc1035df3badf74de7611d9cc","text":"Bu makale, çok sınıflı karar ağaçlarının iç karar düğümlerinde çok değişkenli testlerle indüklenmesi için bir algoritma sunmaktadır.Her bir test, doğrusal bir makine eğitilerek ve değişkenleri kontrollü bir şekilde ortadan kaldırarak oluşturulur.Empirik sonuçlar, algoritmanın çeşitli görevler arasında küçük doğru ağaçlar oluşturduğunu göstermektedir."}
{"_id":"ada53a115e1551f3fbad3dc5930c1187473a78a4","text":"Nesne kategorisi tanıma konusunda iyi bir doğrulukla verimli ve kompakt sınıflandırıcıların inşasına izin veren görüntüler için yeni bir tanımlayıcı tanıtıyoruz.Tanımlayıcı, resimde çok sayıda zayıf eğitimli nesne kategorisi sınıflandırıcısının çıktısıdır.Eğitilmiş kategoriler görsel kavramlardan oluşan bir ontolojiden seçilir, ancak amaç sahnenin açık bir şekilde ayrışmasını kodlamak değildir.Bunun yerine, mevcut nesne kategorisi sınıflandırıcılarının genellikle kategoriyi değil, yardımcı görüntü özelliklerini kodladığını; ve bu yardımcı özelliklerin, kurucu kategorilerin semantik anlamlarıyla ilgisi olmayan görsel sınıfları temsil etmek için birleşebileceğini kabul ediyoruz.Bu tanımlayıcının avantajı, doğrusal destek vektör makineleri gibi verimli sınıflandırıcılar (test zamanında verimli) kullanarak görüntü veritabanlarına karşı nesne kategorisi sorgularının yapılmasına izin vermesi ve bu sorguların yeni kategoriler için olmasını sağlamasıdır.Temsil, görüntü başına 200 bayta düşürülse bile, nesne kategorisi tanıma üzerindeki sınıflandırma doğruluğu, sanatın durumuyla karşılaştırılabilir (yüzde 36'ya karşı yüzde 42), ancak büyüklük daha düşük hesaplama maliyetine göre."}
{"_id":"e99bd9fd681d64d209a462692fe80d8e28e0db1c","text":"Bugüne kadar yapılan çoğu araştırma, çalışanların güçlendirilmesine bireysel düzeyde bir fenomen olarak yaklaşmıştır.Bu çalışmada, çalışma birimi düzeyinde bir yapı, güçlendirme iklimi önerdik ve güçlendirmeye makro ve mikro yaklaşımları birleştiren çok seviyeli bir model test ettik.Güçlendirme ikliminin psikolojik güçlendirmeden ampirik olarak farklı olduğu ve iş birimi performansının yönetici derecelendirmesi ile olumlu bir şekilde ilişkili olduğu gösterilmiştir.Hiyerarşik doğrusal modellemeyi kullanan çapraz seviyeli bir arabuluculuk analizi, psikolojik güçlendirmenin güçlendirme iklimi ile bireysel performans ve iş tatmini arasındaki ilişkilere aracılık ettiğini gösterdi."}
{"_id":"0786d19321c380f98ade66e4c9c8c9380ac89beb","text":"Birçok hiyerarşik çok etiketli sınıflandırma sistemi, her (instance, class) çift için gerçek bir değerli puan öngörür ve daha yüksek bir puan, örneğin o sınıfa ait olduğuna dair daha fazla güveni yansıtır.Bu sınıflandırıcılar, bu puanların dönüşümünü, puanlara bir kesme değeri uygulayan kullanıcıya gerçek bir etiket setine bırakır.Bu sınıflandırıcıların tahmini performansı genellikle hassas geri çağırma eğrileri gibi eşik bağımsız önlemler kullanılarak değerlendirilir.Bununla birlikte, birkaç uygulama gerçek etiket setleri ve böylece otomatik etiketleme stratejisi gerektirir.Bu makalede, hiyerarşik çok etiketli sınıflandırmada gerçek etiketlemeyi gerçekleştirmek için farklı alternatifler sunar ve değerlendiririz.Hem tek hem de çoklu eşiklerin seçimini araştırıyoruz.Hiyerarşik olmayan çok etiketli sınıflandırmada çoklu eşik seçim stratejilerinin varlığına rağmen, doğrudan hiyerarşik bağlamda uygulanamazlar.Önerilen stratejiler iki ana yaklaşım içinde uygulanmaktadır: belirli bir performans faiz ölçüsünün (F-ölçüm veya hiyerarşik kayıp gibi) optimize edilmesi ve tahminlerde eğitim seti özelliklerinin (sınıf dağılımı veya etiket kardinalliği gibi) simüle edilmesi.Önerilen etiketleme şemalarının performansını farklı uygulama alanlarından 10 veri kümesinde değerlendiririz.Sonuçlarımız, birden fazla eşik seçmenin Sorumlu yazarla sonuçlanabileceğini göstermektedir.Tel : +32(0)9 331 36 93 Faks : +32(0)9 221 76 73 E-posta adresleri: Isaac.Triguero@irc.vib-UGent.be (Isaac Triguero), Celine.Vens@kuleuven-kulak.be (Celine Vens) Elsevier'e sunulan ön baskı 29 Ocak 2016 hiyerarşik çok etiketli sorunlar için etkili ve etkili bir çözüm."}
{"_id":"5a459e764726c4ffceba51c76baa7f511ee5b1b8","text":"Gelecekteki hesaplama ortamları, kullanıcıyı masaüstünün kısıtlamalarından kurtaracaktır.Mobil bir ortam için uygulamalar, kullanıcıya daha büyük hizmetler sunmak için konum gibi bağlamsal bilgilerden yararlanmalıdır.Bu makalede, mobil bağlam farkında bir tur rehberinin prototiplerini oluşturduğumuz Cyberguide projesini sunuyoruz.Kullanıcının mevcut konumunun yanı sıra geçmiş konumların geçmişi hakkında bilgi, gerçek bir tur rehberinden beklediğimiz hizmet türlerinden daha fazlasını sağlamak için kullanılır.İç ve dış mekan kullanımı için geliştirilen çeşitli Cyberguide prototiplerinin mimarisini ve özelliklerini bir dizi di rent el tipi platformda açıklıyoruz.Ayrıca, mobil bir ortamda bağlam farkında uygulamalar geliştirmemizde ortaya çıkan genel araştırma konularını da tartışıyoruz."}
{"_id":"31b6b7a1e00ada40a674f0fa13fa695245058f97","text":"İlgili Yazar: Michelle Lim Sern Mi Mikromühendislik ve Nanoelektronik Enstitüsü (MEN), UKM, 43600 Bangi, Selangor, Malezya E-posta: mlsm_2002@yahoo.com Özet: Bu makale, özerk gömülü mikro sistemlerde kullanılan CMOS tabanlı şarj pompası topolojilerini gözden geçirir.Bu şarj pompası yapıları, basit diyot bağlı, büyük eşikli tek branşlardan üstel tipe, sofistike kapılı çift branşlara ve daha düşük voltaj çalışması için alt tabaka kontrolüne kadar gelişmiştir.Yayınlanmış şarj pompaları, mimari, çalışma prensipleri ve pompa optimizasyon tekniklerine göre artı ve eksileri karşılaştırılarak gruplandırılmıştır.Kullanılan çeşitli şarj pompası topolojileri ve şemaları, pompalama verimliliği, güç verimliliği, yük transfer edilebilirliği, devre karmaşıklığı, pompalama kapasitörleri, form faktörü ve optimum yüke sahip minimum besleme voltajlarına dayalı olarak kabul edilir.Bu makale, bir tasarımcının özellikle düşük ortam mikro enerji toplama uygulamaları için en uygun şarj pompası topolojisini seçmesine yardımcı olacak uygun tekniklere ve önerilere genel bir bakışla sona erer."}
{"_id":"958e19db35adf74d6f74e36f3ade4494bd9829f6","text":"Bu makale, yönlendirilebilir bir yüksek sipariş modunun (TEinline-formula> tex-math notasyonu=\"LaTeX\">$mathrm y_1delta 3$ \/tex-math>\/inline-formula>) parazitik elementlere sahip dielektrik rezonatör anteninin bulgularını sunar.Işın direksiyonu, parazitik eleman üzerindeki sonlandırma kapasitörünü değiştirerek başarılı bir şekilde elde edildi.Bu ışıkta, tüm dielektrik rezonatör antenleri (DRA'lar) on ile aynı dielektrik geçirgenliğe sahiptir ve dar bir diyafram açıklığı ile inline-formula> tex-math notasyonu=\"LaTeX\">$50Omega $ \/tex-math>\/inline-formula> mikro şerit tarafından heyecanlanır.Karşılıklı eşleşmenin radyasyon paterni ve yansıma katsayısı ve dizi faktörü üzerindeki etkisi, MATLAB sürüm 2014b ve ANSYS HFSS sürüm 16 kullanılarak açıkça araştırılmıştır.Sonuç olarak, önerilen DRA dizisinin anten ışını, 15 GHz'de 32'den +32'ye yönlendirilmeyi başardı.Ayrıca, ölçülen anten dizisi, 9,25 dB'lik maksimum kazancı ve 5G Internet of Things uygulamalarında cihazdan cihaza iletişim için arzu edilen olarak görülen 1.3 GHz'den daha fazla bant genişliği ile 10 dB'den daha az olan yansıma katsayılarını gösterdi."}
{"_id":"c60c6632548f09f066ccb693dd2e1738ca012d6c","text":"Bu iletişim, W bandındaki substrat entegre dalga kılavuzu (SIW) yapısı tarafından beslenen 32  32 yüksek kazançlı yama dizisi antenini sunar.Dizi anteni, standart bir PCB üretim işlemi kullanılarak seri üretime izin veren kompakt bir topoloji elde etmek için iki katmandan oluşur.Geniş bant besleme ağı alt katmana yerleştirilirken, yayılan yamalar üst katmandadır.Bu yapılandırma aynı zamanda geleneksel SIW dizi antenlerinin kazanç ve bant genişliği arasındaki takası da çözer.32  32 anten dizisinin ölçülen kazancı, 91-97 GHz çalışma bant genişliğinde 28.81-29.97 dBi aralığındadır.Ölçülen empedans bant genişliği,  için aynı frekans bandını kapsar.Anten dizisinin çapraz polarizasyonu ışın yönünde 40 dB'den azdır.Simüle edilen ve ölçülen sonuçlar arasında iyi bir anlaşma, tasarımımızı doğrular."}
{"_id":"61f30c93c68064d8706ba7b6d3b57701bd1b9ffc","text":null}
{"_id":"5f8fa49eea09a43a6e6f6e7fdc4387751aee8973","text":"Bir hash fonksiyonu oluşturmanın en yaygın yolu (örneğin, SHA-1) girdi mesajı üzerinde bir sıkıştırma fonksiyonu yinelemektir.Sıkıştırma fonksiyonu genellikle sıfırdan veya bir blok-cipher'dan yapılır.Bu makalede, çarpışma direncinden daha güçlü olan hash fonksiyonları için yeni bir güvenlik kavramı tanıtıyoruz.Bu kavram altında, keyfi uzunluk hash fonksiyonu H, sabit uzunluktaki yapı taşı ideal bir ilkel olarak görüldüğünde rastgele bir kahin gibi davranmalıdır.Bu, yineleyici hash işlevlerine karşı olası tüm genel saldırıları ortadan kaldırmayı sağlar.Bu makalede, SHA-1 ve MD5 gibi hash fonksiyonlarının arkasındaki mevcut tasarım ilkesinin - (güçlendirilmiş) Merkle-Damgard dönüşümü - bu güvenlik kavramını tatmin etmediğini gösteriyoruz.Bu kavramı muhtemel bir şekilde karşılayan birkaç yapı sunuyoruz; Bu yeni yapılar düz Merkle-Damgard inşaatında minimal değişiklikler getiriyor ve uygulamada kolayca uygulanabilir.Bu makale, Crypto 2005'te görünecek bir kağıdın değiştirilmiş bir versiyonudur."}
{"_id":"eea181af6fc81ac0897c79a8bdb1c2dcbe410863","text":"Mobil cihazların ve uygulamaların geliştirilmesiyle birlikte, mobil gizlilik çok önemli bir konu haline gelmiştir.Mobil gizlilik konusundaki güncel araştırmalar, esas olarak belirli bir cihazdaki potansiyel sızıntılara odaklanmaktadır.Bununla birlikte, bir mobil cihazdaki hassas verilerin sızması, yalnızca telefonun (veya veri sahibinin) gizliliğini ihlal etmekle kalmaz, aynı zamanda bilgileri doğrudan veya dolaylı olarak verilerde bulunan diğer birçok kişinin gizliliğini de ihlal eder (veri içericileri olarak adlandırılırlar).Bu tür sorunları ele almak için, hem veri sahipleri hem de veri içerikli kişiler için dağıtılmış bir şekilde ince taneli veri gizliliği koruması sağlamayı amaçlayan işbirlikçi bir gizlilik yönetimi çerçevesi sunuyoruz.Her kullanıcı tarafından belirlenen bireysel gizlilik politikalarına dayanarak, farklı cihazlarda otomatik olarak işbirlikçi bir gizlilik politikası oluşturulur ve uygulanır.Kavram ispatı prototipi olarak, Android'de önerilen çerçeveyi uyguluyoruz ve iki vaka çalışması ile uygulanabilirliğini gösteriyoruz."}
{"_id":"8e04afb34228a7fbb3f6ef3af8cfe85e0e74c34b","text":"Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları için kaynak tasarrufu yapmak için, önerilen bir yaklaşım segmentleri operandlar ve hemen hemen tüm uygulamalar için yaklaşık işlev birimleri tarafından gerçekleştirilebilecek karşılık gelen temel aritmetik işlemler.Bu yaklaşım aynı zamanda IP filigranlama, dijital parmak izi alma ve hafif şifreleme için bilgi saklayarak IoT cihazlarının güvenliğini artırır."}
{"_id":"27d2ee0a25f97137aaea666a1d39350cd7f1c4ba","text":"Güvende olmak gerekmiyor mu?Neredeyse her yazılım kontrollü sistem, potansiyel düşmanlardan, PC'lerde çalışan İnternet farkında istemci uygulamalarından, İnternet üzerinden erişilebilen karmaşık telekomünikasyon ve güç sistemlerine, kopya koruma mekanizmalarına sahip emtia yazılımlarına kadar tehditlerle karşı karşıyadır.Yazılım mühendisleri, bu tehditlerin farkında olmalı ve güvenilir savunmalara sahip mühendis sistemleri, yine de müşterilere değer sunmalıdır.Bu makalede, yazılım mühendisliği ve güvenlik arasındaki etkileşimlerde ortaya çıkan araştırma konularına bakış açılarımızı sunuyoruz."}
{"_id":"7133ed98bfefa2e7a177f88e8c100562fca82b3a","text":"OpenStreetMap projesi, kullanıcı tarafından oluşturulan sokak haritalarını sağlayan bir bilgi kolektifidir.OSM, Vikipedi'yi oluşturan akran üretim modelini takip eder; amacı, yeni telif hakkı şemaları altında ücretsiz, düzenlenebilir ve lisanslanmış bir dizi harita verisi oluşturmaktır.Önemli sayıda katılımcı, OSM teknik altyapısını ortaklaşa kullanarak dünya haritasını düzenler ve yaklaşık 40 gönüllü olarak tahmin edilen bir çekirdek grup, zamanlarını sunucunun bakımı, sunucuyla işlemleri yürüten çekirdek yazılımın yazılması ve kartografik çıktıların oluşturulması da dahil olmak üzere OSM'nin altyapısını oluşturmaya ve geliştirmeye adar.Ayrıca, OSM verilerini farklı uygulama alanlarında, yazılım platformlarında ve donanım cihazlarında daha fazla kullanım için kullanılabilir hale getirmek için yazılım araçları geliştiren yazılım geliştiricileri topluluğu da var.OSM projesinin merkezi ana OSM Web sitesidir."}
{"_id":"b563b7e6e14661d488bb082bffe7c2837e56c022","text":"OBJEKTİF Amacımız cerrahi prosedürü, sonuçlarını ve komplikasyonlarını tanımlamak ve hastaların hipertrofi vakalarında labia minoranın cerrahi olarak azaltılmasından memnun olup olmadıklarını belirlemekti.STUDY DESIGN 9 yıllık bir süre içinde labia minorasında azalma yaşayan 163 hastanın kayıtları incelendi.Hastaların yaşları 12 ila 67 yıl arasında değişmektedir (medyan, 26).Ameliyat talep etme nedenleri, vakaların %87'sinde estetik kaygılar, %64'ünde kıyafet rahatsızlığı, %26'sında egzersiz rahatsızlığı ve %43'ünde giriş dispareunisi idi.Anatomik sonuçlar ameliyattan 1 ay sonra değerlendirildi.Hasta memnuniyeti, postayla gönderilen bir anketle değerlendirildi.SONUÇLAR Ameliyatla ilgili önemli komplikasyonlar fark edilmedi.Anatomik sonuçlar 151 hasta (%93) için tatmin ediciydi.Tamamlanan doksan sekiz anket geri verildi.Seksen bir hasta (%83) ameliyat sonrası sonuçların tatmin edici olduğunu buldu.Seksen yedi (89%) estetik sonuçtan memnun kaldı ve 91 (%93) fonksiyonel sonucu onayladı.Dört hasta (%4) yine aynı işlemden geçmeyecekti.SONUÇ Labia minora redüksiyonu, yüksek derecede hasta memnuniyeti ile ilişkili basit bir cerrahi prosedürdür."}
{"_id":"6e07e1390c6a6cd6ca52ac909e1db807d7ba19be","text":"Esnek elektronikler, düşük profilli, hafif ve elverişli dielektrik özelliklerinden yararlanan bir dizi uygulamada giderek daha fazla kullanılmaktadır.Bununla birlikte, bu avantajlara rağmen, esnek elektronikler için pratik, yüksek hacimli uygulamalar, esnek substratlardaki litografik desenleme ile ilgili bir dizi zorluk başarılı bir şekilde ele alınmadığı sürece gelecekte sınırlı kalacaktır.Bunların en kritik olanı, çözünürlük, panel boyutu, proses verimi, substrat bozulması, malzeme kullanımı ve verim dahil olmak üzere esnek devrelerin maliyetini ve performansını etkileyen sistem parametreleriyle ilgilidir.Son yıllarda geliştirilen ve bu kritik alanların her birinde karşılaşılan zorlukları ele almak için tasarlanmış yeni bir roll-to-roll litografi sistemi sınıfı sunuyoruz.Bu sistemler esnek substrat malzemeler üzerinde çok geniş maruz kalma alanları üzerinde yüksek çözünürlüklü projeksiyon görüntüleme sağlar.Ek olarak, işleme nedeniyle substrat bozulmasını telafi etmek için görüntü ölçeklendirme yoluyla yüksek hassasiyetli hizalama elde ederler; ve aynı zamanda projeksiyon görüntüleme yoluyla aynı anda milyonlarca piksel desenleme, yüksek verimli fotoablasyon gerçekleştirirler.Bu teknoloji, esnek devre kartları ve esnek yonga taşıyıcıları gibi mevcut ve gelişmekte olan uygulamalar için ve ayrıca esnek ekranlar ve makroelektronik sistemler gibi potansiyel gelecekteki uygulamalar için çekicidir."}
{"_id":"2744ea7c1f495d97e0cfbecf3e6a315a34d71b6a","text":"Silikon CMOS VLSI için hibrit entegrasyon tekniklerini kullanan yoğun yüzey-normal optik ara bağlantıların uygulanması için teknolojiler artık mevcut.Ortaya çıkan fotonik çipin performansını belirlemedeki kritik faktörler, alıcı cihaz dizilerindeki verim, alıcı ve verici devrelerinin hassasiyeti ve güç dağılımı ve mevcut toplam optik güç bütçesidir.GaAsAlGaAs çoklu-kuantum-iyi p-i-n diyotların on-chip algılama ve modülasyon için kullanılması, optoelektronik alıcı-vericilerin uygulanmasının etkili bir yoludur.Bu hibrit optoelektronik VLSI teknolojisinin ölçeklendirilmesi için potansiyel bir yol haritasını tartışıyoruz, CMOS hat genişlikleri küçülüyor ve hibrit optoelektronik alıcı-verici teknolojisinin özellikleri gelişiyor.Önemli bir genel sonuç, elektrik bağlantılarının aksine, bu tür yoğun optik bağlantıların doğrudan bir elektronik devreye doğru ölçeklendirilmesinin, gelecekteki CMOS teknolojisinin geliştirilmiş performansına uyacak kapasitede olabileceğidir."}
{"_id":"2a748cc66531dd7f4d122e66cc0cb461d1205fc0","text":"Bu yazıda park yerleri ve kaldırım gibi ince taneli segmentasyon kategorilerinin yanı sıra yol şeritlerinin sayısı ve konumu ile mevcut haritaları geliştirmek için bir yaklaşım sunuyoruz.Bu hedefe doğru, bu ince taneli kategorileri hem monoküler hava görüntüleri hem de bir arabanın üzerine monte edilmiş stereo kamera çiftinden alınan zemin görüntüleri üzerinde ortak çıkarım yaparak tahmin edebilen verimli bir yaklaşım önermekteyiz.Bunun için önemli olan, iki görüntü türü arasındaki hizalama hakkında akıl yürütmedir, çünkü ölçümler sofistike GPS + IMU sistemleri ile alındığında bile, bu hizalama yeterince doğru değildir.Bir uçağa monte edilmiş bir kamera ile çekilen ve Almanya'nın Karlsruhe kentinde uçan hava görüntüleri ile KITTI [8]'yi geliştiren yeni bir veri setine yaklaşımımızın etkinliğini gösteriyoruz."}
{"_id":"b833ee2d196180e11eb4d93f793acd66ff1e2dbe","text":"Doğru metrik lokalizasyon, mobil robotikteki merkezi zorluklardan biridir.Mevcut birçok yöntem, robotla bir harita oluşturduktan sonra yerelleştirmeyi amaçlamaktadır.Bu makalede, bunun yerine küresel konumlandırma kaynağı olarak Google Street View'den coğrafi etiketli panoramalar kullanan yeni bir yaklaşım sunuyoruz.Lokalizasyon problemini iki aşamada doğrusal olmayan en küçük kareler tahmini olarak modelliyoruz.İlki, kısa monoküler kamera dizilerinden izlenen özellik noktalarının 3D konumunu tahmin ediyor.İkincisi, Street View panoramaları ile tahmin edilen noktalar arasındaki katı gövde dönüşümünü hesaplar.Bu yaklaşımın tek girişi, monoküler kamera görüntüleri ve odometri tahminlerinden oluşan bir akıştır.Bir park yerinde robotik bir platform üzerinde yaklaşımı, zemin gerçeği olarak görsel fiducials kullanarak yöntemin doğruluğunu ölçtük.Ayrıca, yaklaşımı bir Google Tango tabletinden gelen verileri kullanarak gerçek bir kentsel senaryoda kişisel yerelleştirme bağlamında uyguladık."}
{"_id":"0f8c30445f3d994ac220dd101de6999cb6eaf911","text":"Geçmişte, özerk robot navigasyon alanında muazzam bir ilerleme olmuştur ve iç mekanlarda, kentsel olmayan açık ortamlarda veya yollarda sağlam navigasyon yetenekleri gösteren çok çeşitli robotlar geliştirilmiştir ve nispeten az yaklaşım şehir merkezleri gibi kentsel ortamlarda navigasyona odaklanmaktadır.Bununla birlikte, kentsel alanlar, özerk robotlar için oldukça yapılandırılmamış ve dinamik oldukları için çok sayıda zorluk getiriyor.Bu yazıda, kalabalık şehir ortamlarında ve yaya bölgelerinde çalışmak üzere tasarlanmış mobil robotlar için bir navigasyon sistemi sunuyoruz.Bu sistemin farklı bileşenlerini, şehir merkezlerinin devasa haritalarıyla başa çıkmak için bir SLAM modülü, aynı zamanda traversibilitesi ve arazi tipini de dikkate alarak uygulanabilir yollar çıkarmak için bir planlama bileşeni, dinamik ortamlarda doğru lokalizasyon için bir modül ve platformu kalibre etmek ve izlemek için araçlar dahil olmak üzere açıklıyoruz.Navigasyon sistemimiz, gerçek bir robotun karmaşık bir kentsel ortamda birkaç kilometre boyunca otonom bir şekilde gezindiği birkaç büyük ölçekli alan testinde uygulanmış ve test edilmiştir.Bu aynı zamanda robotun Almanya'nın Freiburg kentinde üç kilometreden uzun bir rota boyunca özerk olarak seyahat ettiği bir halk gösterisini de içeriyordu."}
{"_id":"1233f38bddaebafe9f4ae676bb2f8671f6c4821a","text":"Bir şebekedeki maliyet fonksiyonunu mekansal bilgi kullanarak dönüştürmeyi içeren bir problem sınıfını çözmek için doğrusal zaman algoritmalarını tanımlıyoruz.Bu sorunlar, ikili görüntülerin klasik mesafe dönüşümlerinin bir genellemesi olarak görülebilir; burada ikili görüntü, bir ızgaradaki keyfi bir işlevle değiştirilir.Alternatif olarak, gri tonlu morfolojide önemli bir operasyon olan iki fonksiyonun minimum konvolüsyonu açısından görülebilirler.Tekniklerimizin bir sonucu, ikili bir görüntünün Öklid mesafe dönüşümünü hesaplamak için basit ve hızlı bir yöntemdir.Algoritmalarımız Viterbi kod çözme, inanç yayılımı ve optimal kontrol için de geçerlidir.ACM Sınıflandırması: F.2.1, I.4 AMS Sınıflandırması: 68T45, 68W40"}
{"_id":"6e37979d2a910e8a2337927731619fd789a5213b","text":"Bu ankette, sinir ağlarında çok katmanlı feedforward perceptron (MLP) modelinde ortaya çıkan çeşitli yaklaşım-teorik sorunları tartışıyoruz.MLP modeli, birçok sinir ağı modelinin daha popüler ve pratik olanlarından biridir.Matematiksel olarak da daha basit modellerden biridir.Bununla birlikte, bu modelin matematiği iyi anlaşılmamıştır ve bu sorunların çoğu karakter olarak yaklaşım-teoriktir.Tartışacağımız araştırmaların çoğu çok yeni vintage.Neler yapıldığı ve çeşitli cevaplanmamış sorular hakkında rapor vereceğiz.Pratik (algoritmik) yöntemler sunmayacağız.Bununla birlikte, bu modelin yeteneklerini ve sınırlamalarını araştıracağız.Rst iki bölümde, sinir ağlarına ve çok katmanlı feedforward perceptron modeline kısa bir giriş ve genel bakış sunuyoruz.Bölüm 3'te yoğunluk sorununu çok ayrıntılı olarak ele alıyoruz.Bu model ne zaman herhangi bir makul fonksiyonu yakınsayabilecek teorik yeteneğe sahip olur?Bölüm 4'te, bir fonksiyonun ve türevlerinin eşzamanlı olarak yakınlaştırılması için koşullar sunarız.Bölüm 5, bu modelin enterpolasyon kabiliyetini dikkate alır.Bölüm 6'da, bu modelin yaklaşım sırasına göre üst ve alt sınırları inceliyoruz.Bölüm 36'da sunulan malzeme, tek gizli katman MLP modelini ele alır.Bölüm 7'de, birden fazla gizli katman göz önüne alındığında ortaya çıkan bazı diierensleri ele alacağız.Uzun referanslar listesi, metinde belirtilmeyen, ancak bu anketin konusuyla ilgili birçok makale içerir."}
{"_id":"60cd946e854e2adf256358d2e5e17b0459ba80c6","text":null}
{"_id":"dbe1cb8e323da5bf045b51534e7ed06e69ca53df","text":"Soru cevaplamaya (QA) yönelik giderek daha karmaşık yaklaşımlar önerilmiş olsa da, bu sistemlerin özellikle pahalı eğitim gereksinimlerine göre gerçek kazancı, yeterli temel ilkelerle karşılaştırıldığında düzleştirilebilir.Burada iki yeni katkıyı içeren denetimsiz, basit ve hızlı bir hizalama ve informa-tion geri alma tabanını sunuyoruz: sorgu ve belge terimleri arasında bire bir hizalama ve ayrımcı bilgiler için bir vekil olarak negatif hizalama.Yaklaşımımız sadece tüm geleneksel temellerin yanı sıra birçok denetimli denetimli sinir ağından daha iyi performans göstermekle kalmaz, aynı zamanda üç QA veri kümesinde denetimli sistemler için sanatın durumuna da yaklaşır.Sadece üç hiperparametre ile 8. sınıf Science QA veri setinde %47 P@1, bir Yahoo'da %32.9 P@1 elde ediyoruz!QA veri kümesini ve WikiQA'daki %64 MAP'ı yanıtlar."}
{"_id":"36fb553aa996885017afe3489a8377eceddc08ee","text":"Robotun görevlerini verimli bir şekilde yerine getiren robot hareketlerini belirlemek için yeni bir yaklaşım sunuyoruz, aynı zamanda çevredeki insanların hareketlerini engellemiyoruz.Yaklaşımımız, maksimum entropi ters optimal kontrolü kullanarak yayaların hedef yönelimli yörüngelerini modelliyor.Bu modelleme yaklaşımının avantajı, öğrenilen maliyet fonksiyonunun çevredeki ve tamamen farklı ortamlardaki değişikliklere genelliğidir.Bu yaya yörünge modelinin öngörülerini yeni bir artımlı planlayıcıda kullanıyoruz ve yaklaşımımızın sağladığı engele duyarlı robot yörünge planlamasındaki iyileşmeyi niceliksel olarak gösteriyoruz."}
{"_id":"35582a30685083c62dca992553eec44123be9d07","text":"Bir öğrencinin her birinde yapılması gereken bir tahminle bir deneme dizisiyle karşı karşıya kaldığı bir durumda tahmin algoritmalarının yapımını inceliyoruz ve öğrencinin amacı birkaç hata yapmaktır. En çok hata yapan mA'nın sabit bir hata yapması durumunda, öğrenicinin bilinen bazı algoritmalardan birinin iyi performans göstereceğine inanması için bir neden vardır. Ancak öğrenici, bu durumda ağırlıklandırılmış bir algoritmanın oluşturulması için basit ve e-seçmeli bir yöntemin getirildiğini bilmiyor."}
{"_id":"f017d6284b6526790dca6bff0bb0495231534e2a","text":"Yüksek yüzey empedansına sahip olarak karakterize edilen yeni bir metalik elektromanyetik yapı türü geliştirilmiştir.Sürekli metalden yapılmış olmasına ve dc akımları yürütmesine rağmen, yasak bir frekans bandı içinde ak akımları iletmez.Normal iletkenlerin aksine, bu yeni yüzey yayılan yüzey dalgalarını desteklemez ve görüntü akımları faz tersine çevrilmez.Geometri, olukların topaklanmış devre elemanlarına katlandığı ve iki boyutlu bir kafeste dağıtıldığı oluklu bir metal yüzeye benzer.Yüzey, periyodiklik serbest uzay dalga boyundan çok daha az olmasına rağmen katı hal bant teorisi kavramları kullanılarak tanımlanabilir.Bu benzersiz malzeme, yeni düşük profilli anten türleri de dahil olmak üzere çeşitli elektromanyetik problemlere uygulanabilir."}
{"_id":"9e4291de6cdce8e6f247effa308d72e2ec3f6122","text":null}
{"_id":"2cb46d5cab5590ef9950bd303bdfae41e7a98b1a","text":"Bulut bilişim, veri yoğun uygulamaların dağıtımı için bir dizi avantaj vaat ediyor.Önemli bir söz, bir ödeme olarak-you-go iş modeli ile maliyetin düşürülmesidir.Başka bir vaat ise (virtüel olarak) iş yükü artarsa sunucu ekleyerek sınırsız işlemdir.Bu makale, veritabanı uygulamaları için bulut bilişimi etkilemek için alternatif mimarileri listeler ve bu mimarileri benimsemiş mevcut ticari bulut hizmetlerinin kapsamlı bir değerlendirmesinin sonuçları hakkında raporlar sunar.Bu çalışmanın odak noktası, son zamanlarda büyük ilgi gören analitik veya OLAP iş yükleri yerine işlem işleme (yani, iş yüklerini okumak ve güncellemek) üzerinedir.Sonuçlar çeşitli şekillerde şaşırtıcıdır.En önemlisi, tüm büyük satıcılar bulut hizmetleri için farklı bir mimari benimsemiş gibi görünüyor.Sonuç olarak, hizmetlerin maliyeti ve performansı iş yüküne bağlı olarak önemli ölçüde değişir."}
{"_id":"98354bb3d015d684d9248589191367fd7069cbc6","text":null}
{"_id":"212fc5ddeb4416aa7e1435f4c69391d0ad4fb18d","text":"Veri akışlarındaki belgeler için dağıtılmış gösterimleri öğrenme sorununu ele alıyoruz.Belgeler düşük boyutlu vektörler olarak temsil edilir ve iki gömülü sinirsel dil modeli ile hiyerarşik bir çerçeve kullanarak kelime belirteçlerinin dağıtılmış vektör gösterimleri ile ortaklaşa öğrenilir.Özellikle, akışlardaki belgelerin bağlamından faydalanıyoruz ve belge dizilerini modellemek için dil modellerinden birini, diğerini de içlerinde kelime dizilerini modellemek için kullanıyoruz.Modeller, hem kelime belirteçleri hem de belgeler için, anlamsal olarak benzer belge ve kelimelerin ortak bir vektör uzayında yakın olduğu gibi sürekli vektör gösterimlerini öğrenir.Hiyerarşiye daha fazla kullanıcı katmanı ekleyerek kişiselleştirilmiş öneri ve sosyal ilişki madenciliğine uygulanabilen modelimize uzantıları tartışıyoruz, böylece bireysel tercihleri temsil etmek için kullanıcıya özgü vektörleri öğreniyoruz.Öğrenilen gösterimleri MovieLens'ten bir genel film derecelendirme veri setinde ve ayrıca Yahoo sunucularında toplanan üç aylık kullanıcı etkinlik kayıtlarını içeren büyük ölçekli bir Yahoo News verisinde doğruladık.Sonuçlar, önerilen modelin hem belgelerin hem de kelime belirteçlerinin yararlı gösterimlerini öğrenebileceğini, mevcut son teknolojiden büyük bir farkla daha iyi performans gösterebileceğini göstermektedir."}
{"_id":"b8e7dfa21aac846cb52848e54a68dd822ced20dd","text":"Sık kullanılan öğelerin madenciliği için ana akım paralel algoritmalar (patternler), MapReduce (MR) çerçevesi üzerinde FP-Growth veya Apriori algoritmalarının uygulanmasıyla tasarlanmıştır.Mevcut MR FP-Growth algoritmaları veriyi düğümler arasında eşit olarak dağıtamaz ve MR Apriori algoritmaları birden fazla harita\/azaltma prosedürü kullanır ve 1 değeri ile çok fazla anahtar değeri çifti üretir; bu dezavantajlar performanslarını engeller.Bu makale bir algoritma FIMMR önermektedir: önce adaylar olarak her veri parçası için yerel sık sık öğeleri mayınlar, adaylara kuru erik stratejileri uygular ve daha sonra adaylardan küresel sık öğeleri tanımlar.Deneysel sonuçlar, FIMMR'nin zaman verimliliğinin PFP ve SPC'yi önemli ölçüde aştığını; ve küçük minimum destek eşiği altında, FIMMR'nin diğer iki algoritmadan bir büyüklük iyileştirmesi elde edebileceğini göstermektedir; bu arada, FIMMR'nin hızı da tatmin edicidir."}
{"_id":"c759c1f4376e322943d8a463064367fcee5f4eb6","text":"Regresyon için ölçeklenebilir bir Gaussian süreç modelini, özellik haritalama işlevi olarak derin bir sinir ağı uygulayarak önermekteyiz.İlk önce derin sinir ağını, kontrolsüz bir şekilde yığılmış bir otomatik kodlayıcı ile eğitiyoruz.Daha sonra, önceden eğitilmiş derin ağın üst katmanında Bayesian doğrusal regresyon gerçekleştiriyoruz.Elde edilen model, Deep-Neural-Network tabanlı Gaussian Process (DNN-GP), sonlu boyutlu ama derin katmanlı özellik haritalama fonksiyonu ile verilerin çok daha anlamlı temsilini öğrenebilir.Standart Gauss süreçlerinden farklı olarak, modelimiz kernel matrix inversiyonunun önlenmesi nedeniyle eğitim setinin boyutuyla iyi ölçeklenir.Dahası, regresyon performansını daha da iyileştirmek için DNN-GP'lerin bir karışımını sunuyoruz.Üç temsili büyük veri kümesi üzerindeki deneyler için, önerilen modellerimiz Gaussian süreç gerilemesinin son teknoloji algoritmalarından önemli ölçüde daha iyi performans gösteriyor."}
{"_id":"ddaa3e20c1cd31c8f511bdaf5d84a80aa6660737","text":"Eklem mekanik güç çıkışını değiştirebilen robotik alt ekstremite dış iskeletleri, insan hareketlerinin mekaniği ve enerjileri arasındaki ilişkiyi incelemek için yeni araçlardır.Kullanıcının kendi soleus elektromiyografisi tarafından kontrol edilen pnömatik olarak güçlendirilmiş ayak bileği dış iskeletleri inşa ettik (yani.Ayak bileği eklemindeki mekanik yardımın seviyenin metabolik maliyetini, sabit hızlı insan yürüyüşünü azaltıp azaltamayacağını belirlemek için orantılı miyoelektrik kontrol).Deneklerin, bilateral ayak bileği dış iskeletlerinin sağladığı ortalama pozitif mekanik güçle orantılı olarak net metabolik güçlerini azaltacaklarını varsaymıştık.Dokuz sağlıklı birey, dış iskeletleri giyerken 1.25 m s(-1)'de yürüyen üç 30 dakikalık seansı tamamladı.Üç oturum boyunca, deneklerin güçlü yürüyüş sırasındaki net metabolik enerji harcamaları, güçsüz yürüyüş sırasında bunun +%7'sinden -%10'una ilerledi.Uygulama ile denekler, soleus kas aktivitesini (yaklaşık %28 kök ortalama EMG, P0.0001) ve negatif dış iskelet mekanik gücünü (-0.09 W kg(-1)) seans 1 başında ve -0.03 W kg(-1) seans 3 sonunda önemli ölçüde azaltmıştır; P=0.005).Ayak bileği eklem kinematikleri, güçsüz yürüme sırasında gözlemlenenlere benzer kalıplara geri döndü.Üçüncü seansın sonunda, güç alan dış iskeletler, ortalama ayak bileği eklemi pozitif mekanik gücünün yaklaşık %63'ünü ve tüm eklemler tarafından oluşturulan toplam pozitif mekanik gücün yaklaşık %22'sini (ayak bileği, diz ve kalça) güçsüz yürüme sırasında sağladı.Güçlendirilmiş ayak bileği yardımı (yaklaşık% 22) nedeniyle toplam eklem pozitif mekanik gücündeki azalmalar net metabolik güçteki azalmalarla orantılı değildi (yaklaşık% 10).İnsan yürüyüşü sırasında ayak bileği eklem kas-tendon sisteminin;görünür verimliliği (yaklaşık 0.61), insan kası için pozitif mekanik çalışmanın rapor edilen değerlerinden çok daha fazlaydı (yaklaşık 0.10-0.34).Yüksek ayak bileği eklemi; görünür verimlilik, Achilles'in tendonunun yeniden kaynatılmasının insanlarda yürümenin itme aşamasında önemli miktarda ayak bileği eklemi pozitif gücüne katkıda bulunduğunu düşündürmektedir."}
{"_id":"3f63b12887fd8d29bb6de64fce506b2a388ae3ed","text":"E-ticaret müşteri çalkalama oranı yüksektir ve müşteri çalkalama veri kümesi ciddi şekilde dengesizdir.Çalkalama müşterilerinin tahmin doğruluğunu artırmak ve aynı zamanda kıvrık olmayan müşterileri tanımlamak için güçlendirmek için, bu makale gelişmiş SMOTE ve AdaBoost'a dayanan e-ticaret müşteri çalkalama tahmin modelini sunmaktadır.İlk olarak, dengesizliği gidermek için aşırı örnekleme ve alt örnekleme yöntemlerini birleştiren ve daha sonra AdaBoost algoritmasını tahmin etmek için entegre eden çalkalama verilerini geliştirilmiş SMOTE ile işlemek.Son olarak, B2C E-ticaret platformundaki ampirik çalışma, bu modelin olgun müşteri çalkalama tahmin algoritmalarına kıyasla daha iyi verimlilik ve doğruluk gösterdiğini kanıtlamaktadır."}
{"_id":"22e584677475a4a807b852a1ced75d5cdf24e23c","text":"Arrau, anaforik ilişkiler için çağrılan yeni bir kolordudur; anlaşma hakkında bilgi ve belirsiz anaforik ifadeler için çoklu öncüllerin açık bir şekilde temsil edilmesi ve olaylar, eylemler ve planlar gibi soyut varlıklara atıfta bulunan ifadeler için söylem öncülleri.Corpus, farklı türlerden metinler içerir: Trains-91 ve Trains-93 corpus'tan görev odaklı diyaloglar, İngiliz Armut Hikayeleri corpus'undan anlatılar, Penn Treebank'ın Wall Street Journal bölümünden gazete makaleleri ve Gnome corpus'tan karışık metinler."}
{"_id":"162d50e6e2c000baf10148f761cc0929aad48ca2","text":"On-line analitik işleme (OLAP), veritabanı sistemlerinin yeni ve önemli bir uygulamasıdır.Tipik olarak, OLAP verileri çok boyutlu bir veri küpü » olarak sunulur.OLAP sorguları karmaşıktır ve doğrudan ham veriler üzerinde yürütülürse, çalışması saatlerce hatta günlerce sürebilir.Uygulama süresini azaltmanın en yaygın yöntemi, sorguların bazılarını özet tablolarına (veri küpünün altkümeleri) önceden derlemek ve daha sonra bu özet tabloları üzerinde indeksler oluşturmaktır.Günümüzdeki çoğu ticari OLAP sisteminde, önceden hesaplanacak özet tabloları rst seçilir ve ardından üzerlerindeki uygun indekslerin seçimi yapılır.Deneme yanılma yaklaşımı, mevcut alanı özet tabloları ve indeksler arasında bölmek için kullanılır.Bu iki aşamalı süreç çok kötü performans gösterebilir.Hem özet tabloları hem de indeksler aynı kaynağı tükettiğinden  space  onların seçimi uzayın en bilimsel kullanımı için birlikte yapılmalıdır.Bu makalede, özet tabloları ve indekslerin seçimini otomatikleştiren algoritmalar veriyoruz.Özellikle, zaman karmaşıklığını artıran bir algoritma ailesi sunuyoruz ve onlar için güçlü performans sınırlarını kanıtlıyoruz.Daha yüksek karmaşıklıklara sahip algoritmalar daha iyi performans sınırlarına sahiptir.Bununla birlikte, performans sınırındaki artış azalıyor ve ılımlı bir karmaşıklık algoritmasının optimale oldukça yakın bir performans gösterebileceğini gösteriyoruz.Bu çalışma NSF hibe IRI9223405, ARO hibe DAAH049510192 ve Hava Kuvvetleri Sözleşmesi F336159311339 tarafından desteklenmektedir.V. Harinarayan ve A. Rajaraman'ın şu anki adresi: Junglee Corp., Palo Alto, CA."}
{"_id":"6b509a872a23abf233cf212303eae31eed6e02c7","text":"İki entegre anten elemanı ile 77 GHz için tam bir radar alıcı vericisi sunulmaktadır.Daha önce yayınlanan bir tasarıma dayanarak [1], alıcı vericinin iletim ve alıcı kanallarından ikisi entegre anten elemanları ile takviye edilir.Antenler, %50'den daha iyi bir verimlilikle iyi tanımlanmış bir anten deseni sergiler."}
{"_id":"afeee08b2f21f2408efd1af442cbdca545b86e3d","text":"Değer yükleme problemini analiz ediyoruz.Bu, ahlaki değerleri karmaşık bir ortamla etkileşime giren bir AI ajanına sağlam bir şekilde kodlama sorunudur.Daha önce birçokları gibi, bunun da hem büyük bir endişe hem de son derece zorlu bir sorun olduğunu savunuyoruz.Çözmek, büyük olasılıkla, on yıllar olmasa da, en iyi bilim adamları ve uzmanlardan oluşan ekipler tarafından çok disiplinli çalışmalar gerektirecektir.İnsan seviyesindeki yapay zeka araştırmalarının zaman çizelgesinin ne kadar belirsiz olduğu göz önüne alındığında, bu nedenle pragmatik bir kısmi çözümün tasarlanması gerektiğini savunuyoruz."}
{"_id":"28b39a2e9ab23f1ea7ebd0ef9a239dab37b51cca","text":"Matrix faktörizasyonu son zamanlarda, temel fonksiyonların farklı modalitelerden verileri aynı Hamming gömmesine eşlemeyi öğrendiği çapraz modalite görsel arama için çok modlu karma görevi için kullanılmıştır.Bu makalede, çok modlu hash sorununu farklı modaliteler arasında toplu bir matris olmayan faktörizasyon ile ele alan Süpervizyonlu Matrix Factorization Hashing (SMFH) olarak adlandırılan yeni bir çapraz modalite hash algoritması önermekteyiz.Özellikle SMFH, bir grafik düzenlileştirmesi yoluyla çok modlu orijinal özellikler arasındaki benzerlikleri korumak için iyi tasarlanmış bir ikili kod öğrenme algoritması kullanır.Aynı zamanda, mevcut olduğunda semantik etiketler öğrenme prosedürüne dahil edilir.Tüm bunların ikili niceleme işlemi sırasında en alakalı bilgileri korumayı kolaylaştıracağını ve dolayısıyla geri alma doğruluğunu artıracağını varsayıyoruz.SMFH'nin üç çapraz moda görsel arama kriteri, yani PASCAL-Sentence, Wiki ve NUS-WIDE'daki üstün performansını, çeşitli son teknoloji yöntemleriyle nicel olarak karşılaştırarak gösteriyoruz [Kumar ve Udupa, 2011; Rastegari ve ark., 2013; Zhang ve Li, 2014; Ding et al., 2014]."}
{"_id":"7d07425a77f3042264be780bc8319a6fd8134502","text":"IoT kullanım durumlarının çok çeşitli endüstriyel, faydalı ve çevresel uygulamalarda son zamanlarda büyümesi, çeşitli gereksinimlere sahip bağlantı çözümlerine ihtiyaç duymasını gerektirmiştir.BLE, Zigbee ve 6LoPAN üzerinden bağlantı, kısa menzilli IoT dağıtımlarına örnektir.Ancak, daha geniş kapsama alanları üzerinde yüksek bir cihaz yoğunluğuna bağlantı sağlamak için, hem lisanslı hem de lisanssız bantlardaki Low-Power Wide-Area Network (LPWAN) teknolojileri dikkate alınmıştır.Bu makalede, LPWAN teknolojileri aracılığıyla bağlanan IoT cihazlarından gelen trafiği modellemeyi düşünüyoruz.IoT'nin çeşitli uygulamaları nedeniyle, hepsini temsil etmek için tek bir trafik modeline sahip olmak önemsiz değildir, ancak trafik genel olarak periyodik, olay tetikleyen veya her ikisinin bir kombinasyonu olarak sınıflandırılabilir.Böyle bir LPWAN teknolojisi olan LoRaWAN'ın performansını, olayın zaman içinde mekansal olarak yayıldığı her iki trafik türünün bir melezinin varlığında değerlendiriyoruz.Sensör tabanlı IoT cihazlarının pratik bir şekilde konuşlandırılmasında, cihazlar genellikle yeterli ve güvenilir ölçüm sağlamak için yoğun bir şekilde konuşlandırılır.Böylece, bir olay meydana geldiğinde, ölçtükleri metrikteki doğal fenomenler nedeniyle trafik oranlarında mekansal ve zamansal korelasyon sergilerler.CMMPP modelini, bir olayın tetiklediği bağımsız IoT cihazlarından gelen bu tür karakteristik trafiği temsil etmek için kullanıyoruz.LoRaWAN'ın fiziksel katmanı olan LoRa'nın özellikleri, farklı modülasyon parametreleri için gerekli sinyal gücü ve girişim eşiklerine dayanarak soyutlanmıştır.Sistem simülasyonları sayesinde, olayların ortaya çıkması sırasında LoRaWAN tabanlı ağlarda önemli bir performans isabeti olduğunu gösteriyoruz.Özellikle, paket teslim oranını (PDR) metrik olarak kullanarak, sistem PDR>% 80 ile cihazlardan düzenli güncellemeleri idare edebiliyorken, olay odaklı trafiğin PDR'nin% 10'un altına düşmesine neden olan ağı neredeyse bozduğunu gördük."}
{"_id":"88fc1622d9964c43b28810c7db5eedf6d26c2447","text":"Grup etkinliğinin tanınması için yarı denetimli, Çok Seviyeli Sıralı Jeneratif Adversarial Network (MLS-GAN) mimarisini önermekteyiz.Elle ifade edilen bireysel insan eylem tahminlerini kullanan önceki çalışmaların aksine, modellerin nihai grup etkinlik tanıma görevine yardımcı olan ilgili alt faaliyetleri keşfetmeleri için kendi iç gösterimlerini öğrenmelerine izin veriyoruz.Jeneratör, LSTM ağları aracılığıyla geçici olarak haritalanan kişi düzeyinde ve sahne düzeyinde özelliklerle beslenir.Aksiyon tabanlı özellik füzyonu, uzun vadeli bağımlılıkları göz önünde bulundurabilen, tüm bireysel eylemler arasındaki ilişkileri araştıran, mevcut grup etkinliği için bir ara gösterim veya 'eylem kodu' öğrenebilen yeni kapılı füzyon birimleri aracılığıyla gerçekleştirilir.Ağ, grup eylem sınıflandırmasını, düşmanca gerçek\/sahte doğrulama ile birlikte gerçekleştirmesine izin vererek yarı denetimli davranışını gerçekleştirir.Önerilen mimarinin önemini göstermek için farklı mimari varyantlar üzerinde kapsamlı değerlendirmeler yapıyoruz.Ayrıca, hem kişi düzeyinde hem de sahne düzeyinde özelliklerden yararlanmanın, grup etkinlik tahminini sadece kişi düzeyinde özellikler kullanmaktan daha iyi kolaylaştırdığını gösteriyoruz.Önerilen mimarimiz, Voleybol ve Kolektif Aktivite veri kümelerinde spor ve yaya tabanlı sınıflandırma görevleri için mevcut son teknoloji sonuçlarını geride bırakarak, grup faaliyetlerinin etkili bir şekilde öğrenilmesi için esnek bir yapıya sahip olduğunu göstermektedir.1"}
{"_id":"d278da6edddd56001c991a48279422b9a623d8ce","text":null}
{"_id":"9c13d3584332e3670b73b119d6661bccb10e240e","text":"Son on yılda güç elektroniğindeki ana yönelimlerden biri, indüktörler ve transformatörler olmadan anahtarlama modu dönüştürücülerinin geliştirilmesi olmuştur.Hafif, küçük boyutlu ve yüksek güç yoğunluğu, bu dönüştürücülerin güç aşamasında sadece anahtarlar ve kapasitörler kullanılmasının sonucudur.Bu nedenle, mobil elektronik sistemler için ideal güç kaynakları olarak hizmet ederler (örn.cep telefonları, kişisel dijital asistanlar ve benzeri).Geçişli kapasitör (SC) dönüştürücüleri, büyük voltaj dönüşüm oranıyla, 21. yüzyılın bu tür zorluklarına, düşük EMI emisyonlarına sahip yüksek verimli dönüştürücüler ve voltajın dik bir adım aşağı (tümleşik devreler için 3V'a veya daha küçük bir besleme voltajına) veya telekom endüstrisindeki otomotiv endüstrisi veya internet hizmetleri için voltajın dik bir adımını gerçekleştirme yeteneği olarak yanıt vereceğine söz veriyor.Bu makale SC-dönüştürücü araştırma ve tasarımdaki ana sonuçların bir öğreticisidir.Anahtarlamalı-Kapasitör Dönüştürücüler - CAS Topluluğunun Tipik Bir Güç Elektroniği Katkısı Güç Sistemleri ve Güç Elektroniği Devreleri Teknik Komitesi'ndeki tüm araştırma konularından - güç sistemlerinin kararlılığı, güç elektroniği devrelerinin analizi (içten kumandalı anahtarlarla zaman değişken devreleri), dönüştürücülerin kaosu, modellenmesi ve simülasyonu, sert anahtarlama ve yumuşak anahtarlama dönüştürücüleri vb. - SCconverter muhtemelen CAS katkısının en etkilisidir.Aslında, bu alandaki araştırmacıların çoğu Topluluğumuzun teknik komitesine aittir ve bu konudaki atılım katkılarının çoğu CAS yayınlarında ortaya çıkmıştır.Bunun nedeni çok açık.1950'lerde küçük boyutlu filtreleri takip eden devre teorisi topluluğu, pasif bir filtrenin yapısından hantal indüktörlerin ortadan kaldırılmasında bir çözüm buldu.Aktif ve daha sonra anahtarlamalı kapasitör filtreleri, manyetik cihazlar kullanmadan filtreleme fonksiyonunu uygulama olasılığını gösterdi.Güç elektroniği tasarımcısı da benzer bir zorlukla karşı karşıya kaldı: güç kaynağının minyatürleştirilmesi talebi.Bu ancak indüktörleri ve transformatörleri ortadan kaldırarak başarılabilirdi.Bir dönüştürücüde, indüktör, enerjiyi işleme ve çıkış voltajını filtrelemenin iki amacına hizmet eder.Enerjinin işlenmesi için bir anahtarlamalı kapasitör devresinin kullanılması başarısızlığa mahkum görünüyordu, çünkü bir kapasitörün sıfırdan şarj edilmesinin% 50 verimlilikle elde edildiği bilinmektedir.Verimlilik ikilemini aşmak ve yüksek verimli anahtarlamalı kapasitör enerji işleme devreleri geliştirmek için on yıllık bir araştırmaya ihtiyaç duyuldu.İlk SC Dönüştürücüler ve Temel İlkeler Herhangi bir anahtarlama modu güç dönüştürücünün birincil amacı, giriş voltajı veya yükündeki değişikliklere rağmen, yükünde sabit (DC veya AC) bir çıkış voltajı sağlamaktır.Bu nedenle, bir kontrol elemanı, enerji iletimi sürecinde tanıtılmalıdır, böylece dönüştürücü (güç aşaması) topolojisini döngüsel olarak değiştirir ve anahtarlama topolojilerinin süreleri düzenleme amaçlarına göre ayarlanır.İlk SC dönüştürücüleri, Japonya'nın Kumamoto kentinden bir grup araştırmacı tarafından geliştirildi ve DC düzenlenmiş bir voltaja doğru DC düzenlenmemiş bir voltaj işledi [1, 2, 4].Bu DC-DC dönüştürücüleri kısa sürede AC-DC dönüştürücüleri [3], DC-AC dönüştürücüleri [5] ve AC-AC transformatörleri [6] takip etti.Manyetik elementlerden kaçınarak, hibrit bir teknolojide gerçekleştirilen bu devreler, yüksek güç yoğunluğuna (23W \/ inç) sahipti.Şekil 1(a).Temel SC step-down DC-DC dönüştürücü.* A. Ioinovici, İsrail'in Holon Akademik Teknoloji Enstitüsü Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü ile birliktedir.R V S"}
{"_id":"fe13e79621be1fea2f6f4f37417155fb7079b05a","text":"Sadece iki transistör kullanan bir anahtarlamalı kapasitör rezonant devre ailesi sunulmaktadır.Devre sıfır akımlı anahtarlama altında çalışır ve bu nedenle anahtarlama kaybı sıfırdır.Ayrıca, kesirli ve çoklu ve ters voltaj dönüşüm oranları da dahil olmak üzere geniş bir voltaj dönüşüm seçeneği sunar."}
{"_id":"90fcb6bd123a88bc6be5ea233351f0e12d517f98","text":null}
{"_id":"ac7023994da7768224e76d35c6178db36062182c","text":null}
{"_id":"050b64c2343ef3c7f0c60285e4429e9bb8175dff","text":"Veriler, araç geliştirmeden, üretim ve hizmet süreçlerine, bağlı aracın etrafında merkezli çevrimiçi hizmetlere kadar otomotiv endüstrisini giderek daha fazla etkilemektedir.Bağlantılı, mobil ve Nesnelerin İnterneti cihazları ve makineleri muazzam miktarda sensör verisi üretir.Akıllı hizmetleri, iş sorunlarını anlamanın yeni yollarını, süreçlerin ve kararların iyileştirilmesini sağlayan içgörüleri ve bilgileri elde etmek için bu verileri işleme ve analiz etme yeteneği kritik bir yetenektir.Hadoop, hesaplama ve depolama için ölçeklenebilir bir platformdur ve internet şirketlerinde ve bilimsel toplulukta Big Data işleme için de-facto standart olarak ortaya çıkmıştır.Bununla birlikte, bu yeni Hadoop yeteneklerinin otomotiv uygulamalarını ve sistemlerini artırmak için nasıl ve hangi kullanım durumlarını verimli bir şekilde kullanabileceği konusunda bir anlayış eksikliği var.Bu kağıt anketleri, Hadoop'un otomotiv endüstrisinde konuşlandırılması için vakaları ve uygulamaları kullanır.Yıllar boyunca Hadoop etrafında paralel, bellek içi ve akış işleme (en önemli MapReduce ve Spark), SQL ve NOSQL motorları (Hive, HBase) ve makine öğrenimi (Mahout, MLlib) için araçlardan oluşan zengin bir ekosistem ortaya çıktı.Otomotiv uygulamaları ve veri keşfi, entegrasyon, keşif ve analitik için özellikleri ve gereksinimleri hakkında bir anlayış geliştirmek kritik öneme sahiptir.Daha sonra bu gereksinimleri, veri sinti, işleme ve analitik için çekirdek Hadoop hizmetlerinden ve kütüphanelerden oluşan sınırlı bir teknik mimari ile haritalıyoruz.Bu makalenin amacı aşağıdaki gibi soruları ele almaktır: Hadoop için hangi uygulamalar ve veri kümeleri uygundur?Çok tenli Hadoop kümesinde çeşitli çerçeveler ve araçlar nasıl yönetilebilir?Bu araçlar mevcut ilişkisel veri yönetim sistemleriyle nasıl bütünleşir?Kurumsal güvenlik gereksinimleri nasıl ele alınabilir?Gerçek dünya otomotiv uygulamaları için bu araçların performans özellikleri nelerdir?Son soruyu ele almak için, birden fazla Terabayt ve milyarlarca satırlık bir veri kümesinde çalışan standart bir kriter (TPCx-HS) ve iki uygulama kriteri (SQL ve makine öğrenimi) kullanıyoruz."}
{"_id":"b8a0cfa55b3393de4cc600d115cf6adb49bfa4ee","text":"İnsanların fikirlerini ifade edebildikleri sosyal ağların ve çevrimiçi sitelerin artan kullanımı, Opinion Mining'e artan bir ilgi yarattı.Opinion Mining'in temel görevlerinden biri, bir görüşün olumlu veya olumsuz olup olmadığını belirlemektir.Bu nedenle, web'de ifade edilen duyguların rolü, esas olarak işletmelerin ve hükümetin müşterilerin veya vatandaşların görüşlerinin semantik yönelimini otomatik olarak tanımlama endişesi nedeniyle çok önemli hale geldi.Bu aynı zamanda, psikolojik bozuklukları tanımlamak için sağlık alanında bir endişedir.Bu araştırma, Sıralı Minimal Optimizasyon (SMO) algoritmasını uygulayan ve özelliklerini Meksika İspanyolcasında etkili bir sözdizimden çıkaran SwePT (Web Service for Polarity detection in Spanish Texts) adlı bir web uygulamasının geliştirilmesine odaklanmaktadır.Bu amaçla Meksika İspanyolcasında bir corpus ve duygulanımlı bir lexicon oluşturuldu.Üç (pozitif, nötr, negatif) ve beş kategori (çok pozitif, pozitif, nötr, negatif ve çok negatif) kullanan deneyler, sunulan yöntemin etkinliğini göstermemizi sağlar.SwePT, bir kullanıcının fikrini grafiksel olarak gösteren Duygu-bracelet arayüzünde de uygulanmıştır."}
{"_id":"f176b7177228c1a18793cf922455545d408a65ae","text":"Çok dönüştürücülü güç elektronik sistemleri kara, deniz, hava ve uzay araçlarında mevcuttur.Bu sistemlerde, yük dönüştürücüleri besleyici dönüştürücüler için sabit güç yükü (CPL) davranışı sergiler ve sistemi istikrarsızlaştırma eğilimindedir.Bu makalede, dc\/dc dönüştürücüler üzerinde yeni aktif-damping tekniklerinin uygulanması gösterilmiştir.Dahası, önerilen aktif hasar verme yöntemi, CPL'lerin neden olduğu olumsuz empedans istikrarsızlık sorununun üstesinden gelmek için kullanılır.Önerilen yeni yaklaşımın etkinliği PSpice simülasyonları ve deneysel sonuçlarla doğrulanmıştır."}
{"_id":"5bf4644c104ac6778a0aa07418321b14e0010e81","text":"Sürücüler ve arabaları arasındaki etkileşim, otonom araçların tanıtılmasıyla önemli ölçüde değişecektir.Sürücünün rolü, otonom araçlarının denetim kontrolüne doğru kayacaktır.Sürüş görevinden nihai rahatlama, insan-bilgisayar etkileşimi ve etkileşim tasarımında tamamen yeni bir araştırma ve uygulama alanı sağlar.Bu bir günlük atölyede katılımcılar, otonom sürüşün tasarım alanının HCI araştırmacılarına ve tasarımcılarına getireceği fırsatları keşfedecekler.Çalıştay katılımcılarının, Google Partnerplex ve Stanford Üniversitesi'ni (workshop organizatörleri ile birlikte) ziyaret etmeye davet edilmelerinden bir gün önce.Google'da katılımcılar Google'ın otonom araç simülatörünü keşfetme fırsatına sahip olacak ve Google Cars'tan birini deneyimleme şansına sahip olabilecekler (varsa).Stanford'da katılımcılar, bir Oz Büyücüsü otonom aracına binmeye davet edilirler.Bu ilk elden deneyime dayanarak, tasarım yaklaşımlarını ve prototip etkileşim sistemlerini bir sonraki günün atölyesinde tartışacağız.Bu atölyenin sonucu, özerk bir otomobilde sürüşün kısıtlarını ve potansiyellerini ele alan bir dizi kavram, etkileşim eskizleri ve düşük sadakatli kağıt prototipleri olacak."}
{"_id":"8e79e46513e83bad37a029d1c49fca4a1c204738","text":"Yorumlanabilir ve ölçeklenebilir bir nöral semantik ayrıştırıcıyı tanıtıyoruz.Modelimiz, doğal dil konuşmalarını, bir geçiş sistemi ile indüklenen ve daha sonra hedef alan adlarına haritalandırılan predicate-argument yapıları şeklinde orta, genel alan adı doğal dil gösterimlerine dönüştürür.Semantik ayrıştırıcı, açıklamalı mantıksal formlar veya bunların açıklamalarını kullanarak uçtan uca eğitilir.SPADES ve GRAPHQUESTIONS'ta son teknolojiyi elde ediyoruz ve GEOQUERY ve WEBQUESTIONS üzerinde rekabetçi sonuçlar elde ediyoruz.İndüklenmiş predicate-argument yapıları, semantik ayrıştırma için yararlı olan temsil türlerine ve bunların dilsel olarak motive olanlardan nasıl farklı olduğuna ışık tutar."}
{"_id":"a1d326e7710cb9a1464ef52ca557a20ea5aa7e91","text":"Bu çalışmada, 8-chanel uygulamaları için tasarlanmış 4 bantlı çift kutuplu anteni sunuyoruz.LTCC teknolojisine dayanan anten, destekli bir oyuğa sahip bir yama çiftli diyaframdır.Belirlenmiş bir bandın her anten elemanı, iki ortogonal polarize port üzerinden iki kanal içerir.Dört çift kutuplu anten elemanını farklı frekans altında birleştirerek, 60GHz uygulamaları için 8 kanallı bir anten elde edilebilir.Dizi anteni, 8 bağımsız kanala karşılık gelen 8 besleme portu içerir.Her port arasındaki izolasyon, frekans bandının çoğunda 20dB'ye ulaşabilir."}
{"_id":"cbd92fac853bfb56fc1c3752574dc0831d8bc181","text":"Bayesian karar teorisine dayanan olasılıksal bir sıralama fonksiyonu kullanarak belge modellerini ve sorgu modellerini birleştiren bilgi alımı için bir çerçeve sunuyoruz.Çerçeve, dil modelleme yaklaşımındaki son gelişmeleri bilgi alımına genişleten operasyonel bir geri alma modeli önermektedir.Her belge için bir dil modelinin yanı sıra her sorgu için bir dil modeli tahmin edilir ve geri alma sorunu risk minimizasyonu açısından atılır.Sorgu dili modeli, kullanıcı tercihlerini, bir sorgunun bağlamını, sinerjisini ve kelime duyularını modellemek için kullanılabilir.Son çalışmalar bu amaçla kelime çeviri modellerini dahil ederken, sorgu modellerini tahmin etmek için bir dizi belgede tanımlanan Markov zincirlerini kullanarak yeni bir yöntem tanıtıyoruz.Markov zincir yöntemi, bağlantı analizi ve sosyal ağlardan algoritmalara bağlantılara sahiptir.Yeni yaklaşım TREC koleksiyonlarında değerlendirilir ve temel dil modelleme yaklaşımı ve vektör uzay modelleri ile birlikte Rocchio kullanılarak sorgu genişlemesi ile karşılaştırılır.Güçlü temel TF-IDF sistemleri için standart sorgu genişletme yöntemleri üzerinde önemli iyileştirmeler elde edilir ve Web verilerindeki kısa sorgular için en büyük iyileştirmeler elde edilir."}
{"_id":"61d234dd4f7b733e5acf2550badcf1e9333b6de1","text":"Kentsel ortamlarda, hareketli engeller tespiti ve serbest alan tespiti, sürüş yardım sistemleri ve otonom araçlar için önemli konulardır.Aracın önünde lidar sensörleri tararken, cehalet ve hatalardan belirsizlik ortaya çıkar.Cehalet, yeni alanların algılanmasından kaynaklanmaktadır ve hatalar kesin olmayan poz tahmini ve gürültülü ölçümlerden kaynaklanmaktadır.Lidar çok echo ve çok katmanlı bilgi sağladığında karmaşıklık da artar.Bu makale, bu farklı belirsizlik kaynaklarını yönetmek için tasarlanmış bir doluluk ızgarası çerçevesi sunmaktadır.Bu sorunu çözmenin bir yolu, küresel ve yerel çerçevelerde yol yüzeyine yansıtılan ızgaraları kullanmaktır.Küresel olanı haritalamayı üretir ve yerel olanı hareketli nesnelerle başa çıkmak için kullanılır.Sensör bilgilerini modellemek ve dünya sabit haritasıyla küresel bir füzyon yapmak için bir credibilist yaklaşımı kullanılır.Kesin bir konumlandırma sistemi ile gerçekleştirilen açık deneysel sonuçlar, böyle bir algı stratejisinin standart bir yaklaşıma kıyasla performansı önemli ölçüde artırdığını göstermektedir."}
{"_id":"3bad518b0f56e72efadc4791a2bd65aaeaf47ec1","text":"Araştırmanın amacı, Mısır'daki çok uluslu, özel mülkiyete sahip Mısır ve hükümet kuruluşlarının ERP postemplasyon aşamasında yaşanan temel sorunları belirlemek ve değerlendirmektir.Veri toplama, Mısır'da ERP uygulayan 50 şirkete yapılan bir dizi röportaj ve çevrimiçi anketle elde edildi.Makale, ERP uygulamasını takiben Mısır'daki kuruluşların karşılaştığı zorluklar ve sorunların açıklayıcı bir analizini ve bunların genel olarak başarısız uygulamaya nasıl katkıda bulunduğunu sunmaktadır."}
{"_id":"749546a58a1d46335de785c41a3eae977e84a0df","text":"Makine öğreniminin amacı, iyi genelleme performansı sağlayan bir modeli tanımlamaktır.Bu, bir hipotez sınıfını tekrar tekrar seçmeyi, modelin parametre uzayı üzerinde belirli bir nesnel işlevi en aza indirerek hipotez sınıfını aramayı ve sonuçta ortaya çıkan modelin genelleme performansını değerlendirmeyi içerir.Bu arama, eğitim verileri sürekli olarak geldiğinde veya hipotez sınıfındaki hiperparametreleri ve nesnel işlevi ayarlamak gerektiğinde hesaplamalı olarak yoğun olabilir.Bu makalede, destek vektör makinesinin (SVM) sınıflandırıcılarının tam olarak artan öğrenme ve adaptasyonu için bir çerçeve sunuyoruz.Yaklaşım geneldir ve kişinin bireysel veya çoklu örnekleri öğrenmesini ve öğrenmemesini, mevcut SVM'yi düzenlileştirme ve çekirdek parametrelerindeki değişikliklere uyarlamasını ve genelleme performansını kesin bir şekilde ayrılma hatası tahmini yoluyla değerlendirmesini sağlar.I. Sınıflandırma ve regresyon için NTRODUCTION SVM teknikleri seyrek, yüksek boyutlu ortamlarda bile iyi genelleşen öğrenme modelleri için güçlü araçlar sağlar.Başarıları, Vapnik'in istatistiksel öğrenme teorisindeki [15] seminal çalışmasına atfedilebilir ve bu da genelleme performansını etkileyen faktörler hakkında önemli bilgiler sağlar.SVM öğrenimi, Vapnik'in yapısal risk minimize etme ilkesinin pratik bir uygulaması olarak görülebilir; bu, modeli en iyi genelleme performansıyla bulmak için değişen kapasitedeki hipotez sınıflarını aramayı içerir.Formf(x) = w (x)+b'nin SVM sınıflandırıcıları (xi, yi)  R I m  1, 1  i 1,  verilerinden öğrenilir..., N min w en aza indirerek,b, 1 2 w + C N"}
{"_id":"6df617304e9f1185694f11ca5cae5c27e868809b","text":"Kablosuz mikrosensör ağları 21. yüzyılın en önemli teknolojilerinden biri olarak tanımlandı.Bu makale, bu dönemi kapsayan Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı'nın (DARPA) iki önemli programı da dahil olmak üzere, son otuz yıl boyunca sensör ağlarındaki araştırmaların tarihini izler: Dağıtılmış Sensör Ağları (DSN) ve Sensör Bilgi Teknolojisi (SensIT) programları.Sensör ağlarının gelişimini etkileyen teknoloji trendleri gözden geçirilir ve altyapı güvenliği, habitat izleme ve trafik kontrolü gibi yeni uygulamalar sunulur.Sensör ağı geliştirmedeki teknik zorluklar arasında ağ keşfi, kontrol ve yönlendirme, işbirlikçi sinyal ve bilgi işleme, görev ve sorgulama ve güvenlik bulunmaktadır.Makale, yerelleştirilmiş algoritmalar ve yönlendirilmiş difüzyon, kablosuz ad hoc ağlarında dağıtılmış izleme ve yerel ajanlar kullanılarak dağıtılmış sınıflandırma dahil olmak üzere sensör ağ algoritmalarında bazı son araştırma sonuçlarını sunarak sona eriyor."}
{"_id":"3b655db109beaae48b238045cf9618418e349f36","text":"Veriyi sınırlı bir karmaşıklık doğrusal modeli ile eşleştirmek, verilerden oluşturulmuş bir matrisin düşük sıralı yaklaşımına eşdeğerdir.Hankel yapılı olan veri matrisi, veriye uyan doğrusal zaman-değişmez bir sistemin varlığına eşdeğerdir ve rütbe kısıtlaması model karmaşıklığına bağlı bir sınırla ilgilidir.Statik bir modelle uyum sağlama özel durumunda, veri matrisi ve düşük sıralı yaklaşımı yapılandırılmamıştır.Sistem teorisindeki uygulamaları (yaklaşık gerçekleştirme, model azaltma, çıktı hatası ve değişkenlerde hata tespiti), sinyal işlemeyi (harmonik geri alma, hasara uğramış üstellerin toplamı ve sonlu dürtü yanıt modellemesi) ve bilgisayar cebirini (ortak bölücü) ana hatlarıyla anlatıyoruz.Sezgisel ve yerel optimizasyon yöntemlerine dayalı algoritmalar sunulmaktadır.Düşük oranlı yaklaşım probleminin genellemeleri, farklı yaklaşım kriterlerinden (örneğin, ağırlıklı norm) ve veri matrisindeki kısıtlamalardan (örneğin, negatiflik) kaynaklanır.İlgili sorunlar, rütbe küçültme ve yapılandırılmış pseudospektra'dır.2007 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"ee1140f49c2f1ce32d0ed9404078c724429cc487","text":"Bu makale, bir Ku-band frekansında oldukça kompakt bir karşılaştırıcının tasarımını verir ve fabrikasyon hataları için karşılaştırıcının analiz sonuçlarını sunar.İlk olarak standart olmayan bir dalga kılavuzu kullanan alışılmadık bir büyü-t 15.50 GHz'de tasarlanmıştır.Büyü-t tarafından işgal edilen hacmi azaltmak için, E-kol (veya fark portu), bir kongre büyü-t'sinde yapıldığı gibi onlara dik yerine büyü-t'nin iki girişinin düzlemine paralel olarak tutulur.Yukarıdaki katlanmış büyü t'nin toplamı ve fark portları daha sonra 15.50 GHz'de endüktif pencereler kullanılarak eşleştirilir.Karşılaştırıcının çıktılarının gerekli konumunu göz önünde bulundurarak, bu eşleştirilmiş katlanmış büyü-t'lerden dördü, son derece kompakt bir karşılaştırıcı tasarlamak için uygun şekilde birbirine bağlıdır.Dalga kılavuzundaki ve eşleşen elemanlar boyutlarındaki imalat hatalarının merkez frekansı, büyüklüğü ve faz tepkisi üzerindeki etkileri de analiz edilir ve sunulur."}
{"_id":"ecbcccd71b3c7e0cca8ecf0997e9775019b51488","text":"Üst yönetimin çalışanların güvenlik uyum davranışını nasıl etkileyebileceğini daha iyi anlamak amacıyla üst yönetimin ve organizasyon kültürünün rolünü planlı davranış teorisine entegre eden bireysel bir davranış modeli geliştiriyoruz.Anket verilerini ve yapısal denklem modellemesini kullanarak, üst yönetim katılımı, organizasyon kültürü ve çalışanın bilgi güvenliği politikalarına uygunluğunun kilit belirleyicileri arasındaki ilişkiler hakkındaki hipotezleri test ediyoruz.Bilgi güvenliği girişimlerine üst yönetim katılımının, çalışanların bilgi güvenliği politikalarına uyum konusundaki tutumları, öznel normları ve algılanan davranışsal kontrolleri üzerinde önemli doğrudan ve dolaylı etkilere sahip olduğunu görüyoruz.Ayrıca, üst yönetim katılımının, çalışanların bilgi güvenliği politikalarına uyum konusundaki tutumlarını ve algılanan davranışsal kontrolü etkileyen organizasyon kültürünü güçlü bir şekilde etkilediğini görüyoruz.Ayrıca, üst yönetim katılımının ve organizasyon kültürünün çalışan davranışsal niyetleri üzerindeki etkilerinin, çalışanın bilgi güvenliği politikalarına uyum konusundaki bilişsel inançları tarafından tamamen aracılık ettiğini görüyoruz.Bulgularımız, mevcut literatürde savunulan caydırıcılık yönelimli çarelere ek olarak, üst yönetimin çalışanların uyum davranışlarını şekillendirmede nasıl proaktif bir rol oynayabileceğini göstererek bilgi güvenliği araştırma literatürünü genişletmektedir.Bulgularımız aynı zamanda örgütsel kültürün çalışanların uyum davranışlarını şekillendirmedeki rolü hakkındaki teorileri de rafine eder.Bu projenin önemli teorik ve pratik sonuçları Savunma Bakanlığı Savunma Bilgi Sistemleri Ajansı (DISA) yazarlarına bir hibe ile kısmen finanse edildi.Yazarlar, inceleme süreci boyunca ayrıntılı ve yapıcı yorum ve önerileri için editöre, kıdemli editöre, yardımcı editöre ve iki anonim yorumcuya teşekkürlerini ifade eder.Yazılı yazar."}
{"_id":"1ac7018b0935cdb5bf52b34d738b110e2ef0416a","text":"Çoğu çevrimiçi inceleme, tek bir sayısal puanla birlikte düz metin geri bildirimlerinden oluşur.Bununla birlikte, kullanıcıların derecelendirmelerine katkıda bulunan çoklu \"görevleri\" anlamak, bireysel tercihlerini daha iyi anlamamıza yardımcı olabilir.Örneğin, bir kullanıcının bir sesli kitap hakkındaki izlenimi muhtemelen hikaye ve anlatıcı gibi yönlere bağlıdır ve bu yönlerle ilgili görüşlerini bilmek daha iyi ürünler önermemize yardımcı olabilir.Bu makalede, kullanıcıların bir ürünün her yönü için ayrı derecelendirmeler bırakması anlamında, bu tür boyutların açık olduğu derecelendirme sistemleri için modeller oluşturuyoruz.Beş milyon incelemeden oluşan, üç ila altı açıdan derecelendirilen yeni corpora'yı tanıtarak, modellerimizi üç tahmin görevinde değerlendiriyoruz: İlk olarak, bir incelemenin hangi bölümlerinin puanlanan yönlerden hangisinin tartışıldığını ortaya koyuyoruz.İkincisi, bir kullanıcının derecelendirmesini en iyi açıklayan cümleleri bularak incelemeleri özetliyoruz.Son olarak, göz önünde bulundurduğumuz birçok veri kümesinde görünüm derecelendirmeleri isteğe bağlı olduğundan, bir kullanıcının değerlendirmesinde eksik olan derecelendirmeleri kurtarıyoruz.Modelimiz, mevcut küçük ölçekli veri kümeleri üzerindeki son teknoloji yaklaşımlarla eşleşirken, tanıttığımız gerçek dünya veri kümelerine ölçekleniyor.Dahası, modelimiz içerik ve duygu kelimelerini \"ayrıştırabilir\": belirli bir yönün göstergesi olan içerik kelimelerini otomatik olarak öğreniriz ve belirli bir derecelendirmenin göstergesi olan bakış açısına özgü duygu kelimelerini öğreniriz."}
{"_id":"be0b922ec9625a5908032bde6ae47fa6c4216a38","text":"Sinir ağları, tamamen denetlenen bir şekilde eğitilmiş birkaç yapılandırılmış çıkış tahmini görevinde son teknoloji performansını elde etti.Bununla birlikte, yapılandırılmış alanlardaki açıklamalı örneklerin elde edilmesi genellikle maliyetlidir, bu da sinir ağlarının uygulamalarını sınırlar.Bu çalışmada, hem açık (tam yapılar) hem de örtülü denetim sinyallerinden (tahmin edilen yapının doğruluğuna ilişkin gecikmiş geri bildirim) öğrenmeyi amaçlayan nöral ağ tabanlı bir çerçeve olan Maximum Margin Reward Networks'ü öneriyoruz.Adlandırılmış varlık tanıma ve semantik ayrıştırmada, modelimiz önceki sistemleri kıyaslama veri kümeleri, CoNLL-2003 ve WebQuestionsSP üzerinde daha iyi performans gösterir."}
{"_id":"01a29e319e2afa2d29cab62ef1f492a953e8ca70","text":"Bu makale, konum gizliliğini konum bilgisi paylaşımı yoluyla çeşitli gizlilik tehditlerine karşı korumak için kişiselleştirilmiş bir k-anonimlik modelini açıklamaktadır.Modelimizin iki benzersiz özelliği vardır.Öncelikle, içeriğe duyarlı kişiselleştirilmiş gizlilik gereksinimlerine sahip geniş bir kullanıcı yelpazesi için konum k-anonimliğini desteklemek için birleşik bir gizlilik kişiselleştirme çerçevesi sunuyoruz.Bu çerçeve, her mobil düğümün arzu ettiği minimum anonimlik düzeyinin yanı sıra, konum tabanlı hizmetleri (LBS) koruyarak k-anonimliği talep ederken tolere etmeye istekli olduğu maksimum zamansal ve mekansal çözünürlükleri belirtmesini sağlar.İkincisi, güvenilir bir sunucu üzerinde konum koruma komisyoncusu tarafından çalışan ve mobil kullanıcıların LBS istek mesajlarında konum anonimleştirmesini gerçekleştiren, kimlik kaldırma ve konum bilgilerinin spatio-zamansal gizlenmesi gibi verimli bir mesaj pertürbasyon motoru tasarlıyoruz.Yüksek kaliteli kişiselleştirilmiş konum k-anonimliği sağlamak için CliqueCloak algoritmaları adı verilen ölçeklenebilir ve henüz verimli bir spatio-zamanlı gizleme algoritmaları paketi geliştiriyoruz, LBS sağlayıcısına istekleri iletmeden önce bilinen konum gizlilik tehditlerinden kaçınmayı veya azaltmayı amaçlıyoruz.CliqueCloak algoritmalarımızın etkinliği, gerçek yol haritaları ve trafik hacmi verileri kullanılarak sentetik olarak üretilen gerçekçi konum verileri kullanılarak çeşitli koşullar altında incelenir."}
{"_id":"0d8f17d8d1d05d6405be964648e7fc622c776c5d","text":"Mobil kullanım bağlamları çok değişir ve hatta kullanım sırasında sürekli değişebilir.Bağlam konumdan çok daha fazlasıdır, ancak diğer öğelerini tanımlamak veya ölçmek hala zordur.Konum bilgisi, farklı mobil cihazların ayrılmaz bir parçası haline geliyor.Mevcut mobil hizmetler konum farkında özellikleri ile geliştirilebilir, böylece kullanıcıya bağlam farkında hizmetlere sorunsuz bir geçiş sağlar.Potansiyel uygulama alanları seyahat bilgileri, alışveriş, eğlence, etkinlik bilgileri ve farklı mobil meslekler gibi alanlarda bulunabilir.Bu makale, konum farkında mobil hizmetleri kullanıcının bakış açısından inceler.Makale, kullanıcı görüşmeleri, kullanıcılarla yapılan laboratuvar ve saha değerlendirmeleri ve konum farkında hizmetlerin uzman değerlendirmelerine dayanarak, kullanıcı ihtiyaçları ile ilgili önemli konular hakkında sonuçlar çıkarır.Kullanıcı ihtiyaçları beş ana tema altında sunulmaktadır: topikal ve kapsamlı içerikler, sorunsuz kullanıcı etkileşimi, kişisel ve kullanıcı tarafından oluşturulan içerikler, kesintisiz hizmet varlıkları ve gizlilik sorunları."}
{"_id":"e9a9d7f2a1226b463fb18f2215553dfd01aa38e7","text":"İşaretlerin anlamını video gibi görsel girdilerden çevirmek olan işaret dili tanıma problemini inceliyoruz.Bilgisayar görüşü alanındaki birçok sorunun derin sinir ağı modellerini eğitmek için büyük miktarda veri seti gerektirdiği iyi bilinmektedir.Yüksek çözünürlük ve kalitede 10.480 videodan oluşan KETI işaret dili veri setini tanıtıyoruz.Farklı ülkelerde farklı işaret dilleri kullanıldığından, KETI işaret dili veri kümesi Kore işaret dili tanıma konusunda daha fazla araştırma için başlangıç çizgisi olabilir.İşaret dili veri setini kullanarak, yüz, el ve vücut parçalarından çıkarılan insan anahtar noktalarını kullanarak bir işaret dili tanıma sistemi geliştiriyoruz.Çıkarılan insan anahtar noktası vektörü, anahtar noktaların ortalama ve standart sapması ile standartlaştırılmıştır ve nöral sinir ağına (RNN) giriş olarak kullanılır.İşaret tanıma sistemimizin, eğitim verilerinin boyutu yeterli olmasa bile sağlam olduğunu gösteriyoruz.Sistemimiz acil durumlarda kullanılabilecek 100 cümle için %89,5 sınıflandırma doğruluğu göstermektedir."}
{"_id":"7c1cdcbdd30163f3d7fd9789e42c4a37eb2f7f04","text":"Web aramasında, kullanıcılar sorguları sadece birkaç terim kullanılarak formüle edilir ve terim eşleme geri alma işlevleri ilgili belgeleri almada başarısız olabilir.Bir kullanıcı sorgusu göz önüne alındığında, sorgu genişletme (QE) tekniği, ilgili belgeleri alma olasılığını artırabilecek ilgili terimlerin seçilmesinden oluşur.Bu tür genişleme terimlerini seçmek zordur ve karmaşık semantik ilişkileri kodlayabilecek bir hesaplama çerçevesi gerektirir.Bu makalede, kelime ve deyimler için semantik temsilleri, denetimli bir şekilde öğrenmek için yeni bir yöntem önermekteyiz.Özel matrislere sorgular ve belgeler yerleştirerek, modelimiz vektör gösterimini benimseyen mevcut yaklaşımlara göre artan bir temsil gücünden kurtulur.Modelimizin yüksek kaliteli sorgu genişletme terimleri ürettiğini gösteriyoruz.Genişlememiz, IR ölçümlerini mevcut kelime gömme modellerinden ve iyi kurulmuş geleneksel QE yöntemlerinden genişlemenin ötesinde artırıyor."}
{"_id":"8d4d06159413e1bb65ef218b4c78664d84a9b3c3","text":"Hala nispeten yeni olan cep telefonları için Android işletim sistemi, düzinelerce akıllı telefon ve tabletin piyasaya sürülmesi veya piyasaya sürülmesiyle hızla pazar payı kazanıyor.Bu makalede, Android cihazlardan uçucu fiziksel belleğin edinimi ve derin analizi için ilk metodoloji ve araç setini sunuyoruz.Makale, Android bellek ediniminin gerçekleştirilmesindeki zorluklardan bazılarını ele alıyor, dmd adı verilen belleği boşaltmak için yeni çekirdek modülümüzü tartışıyor ve özellikle cihazdan bağımsız edinim araçlarının geliştirilmesindeki zorlukları ele alıyor.Satın alma aracımız, hafızayı telefondaki SD'ye veya ağ üzerinden boşaltmayı destekler.Ayrıca yeni geliştirilen Volatility işlevselliğini kullanarak çekirdek yapılarının analizini sunuyoruz.Bu çalışmanın sonuçları, derin bellek analizinin dijital adli tıp araştırmacılarına sunduğu potansiyeli göstermektedir.2011 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"8db37013b0b3315badaa7190d4c3af9ec56ab278","text":"Android, iPhone 6 sürüm döneminde pazarın iOS payı artmasına rağmen akıllı telefon pazarında baskın işletim sistemi olmaya devam ediyor.Piyasada çeşitli Android akıllı telefonlar piyasaya sürülürken, veri toplama ve analizlerini test etmek için adli çalışmalar yapılmaktadır.Bununla birlikte, yeni Android güvenlik teknolojilerinin uygulanmasından bu yana, mevcut adli yöntemleri kullanarak veri elde etmek daha zor hale geldi.Bu sorunu çözmek için, Android akıllı telefonların ürün yazılımı güncelleme protokollerini analiz etmeye dayanan yeni bir satın alma yöntemi sunuyoruz.Android akıllı telefonların fiziksel olarak satın alınması, önyükleyicideki firmware güncelleme protokolünü tersine mühendislik yaparak flash bellek okuma komutu kullanılarak sağlanabilir.Deneysel sonuçlarımız, önerilen yöntemin, ekran kilitli akıllı telefonlarla (USB hata ayıklama devre dışı) bütünlük garantisi, satın alma hızı ve fiziksel döküm açısından mevcut adli yöntemlerden daha üstün olduğunu göstermektedir.2015 Yazarlar.Elsevier Ltd tarafından DFRWS adına yayınlanmıştır.Bu, CCBY-NC-ND lisansı altında açık erişimli bir makaledir (http:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-nc-nd\/4.0\/)."}
{"_id":"34f3955cb11db849789f7fbc78eb3cb347dd573d","text":null}
{"_id":"4ef973984a8ea481edf74e0d2074e19d0389e76b","text":"Tek gri ölçekli görüntülerde bilinmeyen bakış açılarından üç boyutlu nesneleri tanıyabilen bir bilgisayar görme sistemi uygulanmıştır.Diğer yaklaşımların çoğundan farklı olarak, tanıma, derinlik bilgisini görsel girdiden baştan aşağı yeniden yapılandırmaya yönelik herhangi bir girişimde bulunmadan gerçekleştirilir.Bunun yerine, iki boyutlu görüntü ile üç boyutlu nesnelerin bilgisi arasındaki boşluğu kapatabilecek üç başka mekanizma kullanılır.İlk olarak, algısal bir organizasyon süreci, görüntüde geniş bir bakış açısı yelpazesi üzerinde değişmez olması muhtemel gruplamalar ve yapılar oluşturmak için kullanılır.İkincisi, model tabanlı eşleştirme sırasında arama alanının boyutunu azaltmak için olasılıksal bir sıralama yöntemi kullanılır.Son olarak, bir uzaysal yazışma süreci, bilinmeyen bakış açısı ve model parametrelerini çözerek üç boyutlu modellerin projeksiyonlarını görüntü ile doğrudan yazışmaya getirir.Oklüzyon ve eksik verilerin varlığında yüksek düzeyde sağlamlık, bir bakış açısı tutarlılık kısıtlamasının tam uygulanmasıyla elde edilebilir.Benzer mekanizmaların ve kısıtlamaların insan görüşünde tanınmanın temelini oluşturduğu savunulmaktadır.Bu makale Yapay Zeka'da 31, 3 (Mart 1987), pp.355395."}
{"_id":"37de340b2a26a94a0e1db02a155cacb33c10c746","text":"150 MHz'den 2000 MHz'e kadar 6 dB bant genişliğine sahip bir Vivaldi esnek anten tanıtıldı.Anten 6060 cm2 silikon substrat üzerine imal edilmiştir.Bu makalede, bu geniş bant ve direktif anteninin tasarımını, gerçekleştirilmesini ve performanslarını sunuyoruz.Önerilen yapı hafiftir, fark edilmesi kolaydır ve herhangi bir eşleştirme ağı gerektirmez.Hedeflenen uygulama, helyum gazı balonundan gelen sinyal kaynağı emisyonlarının radyo-yerelleştirilmesidir.Altı anten balonun alt tarafına entegre edilir ve bilgi stabilizasyonuna hizmet eden bir kablo ile geri kazanılır."}
{"_id":"407cf7a598d69c7802d16ada79d25e3c59275c9b","text":"Geniş ölçekli bir Kablosuz Sensör Ağı (WSN), Nesnelerin İnterneti (IoT) veya Siber Fiziksel Sistem (CPS) 'nin temel bir parçası olarak İnternet'e tamamen entegre edileceğinden, kötü niyetli saldırıların tespiti gibi IoT \/ CPS ile gelen çeşitli güvenlik zorluklarını göz önünde bulundurmak gerekir.Sensörler veya sensör gömülü şeyler 6LoWPAN protokolü kullanılarak birbirleri arasında doğrudan iletişim kurabilir.Bir güven ve itibar modeli, IoT \/ CPS'deki büyük dağıtılmış sensör ağlarını kötü niyetli düğüm saldırılarına karşı savunmak için önemli bir yaklaşım olarak kabul edilir, çünkü güven oluşturma mekanizmaları dağıtılmış bilgi işlem ve iletişim kuruluşları arasında işbirliğini teşvik edebilir, güvenilmez varlıkların tespitini kolaylaştırabilir ve çeşitli protokollerin karar verme sürecine yardımcı olabilir.Güven kuruluş sürecinin derinlemesine anlaşılması ve güven kuruluş yöntemleri arasında nicel karşılaştırmaya dayanan bu makalede, davranışlarına dayalı bir IoT\/CPS ağındaki şeyler arasındaki işbirliğini uygulamak için bir güven ve itibar modeli TRM-IoT sunuyoruz.Önerilen modelin doğruluğu, sağlamlığı ve hafifliği geniş bir simülasyon seti ile doğrulanmıştır."}
{"_id":"e11f9ca6e574c779bdf0a868c368e5b1567a1517","text":"Öğrenmeyi öğrenmek, yapay zekaya ulaşmak için önemli bir yön olarak ortaya çıkmıştır.Evlat edinilmesinin önündeki temel engellerden ikisi, daha büyük sorunlara ölçeklendirilemeyecek bir yetersizlik ve yeni görevlere genellemede sınırlı bir yetenektir.Yeni görevlere iyi genelleştiren ve bellek ve hesaplama yükünü önemli ölçüde azaltan öğrenilmiş bir gradyan alçalma optimize edicisi tanıtıyoruz.Bunu, optimizasyon görevlerinin bilinen yapısını yansıtan ek mimari özelliklerle güçlendirilmiş, minimum perparametre yüküne sahip, yeni bir hiyerarşik RNN mimarisi tanıtarak elde ediyoruz.Ayrıca, kayıp manzaralarının ortak özelliklerini yakalayan küçük, çeşitli optimizasyon görevlerinden oluşan bir meta-eğitim topluluğu geliştiriyoruz.Optimize edici, bu corpustaki problemler üzerinde RMSProp\/ADAM'dan daha iyi performans göstermeyi öğrenir.Daha da önemlisi, küçük konvolutional sinir ağlarına uygulandığında, meta eğitim setinde hiçbir sinir ağı görmemesine rağmen karşılaştırılabilir veya daha iyi performans gösterir.Son olarak, Inception V3 ve ResNet V2 mimarilerini ImageNet veri setinde binlerce adım için eğitmek için genelleştirir, bu, eğitildiğinden çok daha farklı bir ölçekte optimizasyon problemleridir.Meta-eğitim algoritmasının açık kaynaklı bir uygulamasını yayınlıyoruz."}
{"_id":"0458cec30079a53a2b7726a14f5dd826b9b39bfd","text":"Robotlar günlük çalışma alanlarında insanlarla işbirliği yapmaya başladıkça, araçların işlevlerini ve parçalarını anlamaları gerekecektir.Bir elmayı kesmek veya bir çiviyi çekiçlemek için, robotların sadece aletin adını bilmeleri değil, aynı zamanda aletin parçalarını yerelleştirmeleri ve işlevlerini tanımlamaları gerekir.Sezgisel olarak, bir parçanın geometrisi, olası işlevleriyle ya da onun avantajlarıyla yakından ilgilidir.Bu nedenle, yerel şekil ve geometri ilkellerinden gelirleri öğrenmek için iki yaklaşım önermekteyiz: 1) süperpiksel tabanlı hiyerarşik eşleme takibi (S-HMP); ve 2) yapılandırılmış rastgele ormanlar (SRF).Dahası, bir parça birçok şekilde kullanılabileceğinden, araç parçalarının birden fazla ödenek ve göreceli sıralama ile etiketlendiği büyük bir RGB-Depth veri setini tanıtıyoruz.Sıralı ödeneklerle, önerilen yöntemleri 3 dağınık sahne ve 105'ten fazla mutfak, atölye ve bahçe aracı üzerinde, sıralı korelasyon ve ağırlıklı bir F-ölçüm puanı [26] kullanarak değerlendiriyoruz.Dağınıklık, oklüzyonlar ve bakış açısı değişiklikleri içeren diziler üzerinde yapılan deneysel sonuçlar, yaklaşımların bir robot tarafından kullanılabilecek kesin tahminleri döndürdüğünü göstermektedir.S-HMP, yüksek doğrulukta ancak önemli bir hesaplama maliyetinde, SRF ise biraz daha az doğru tahminler sunarken, gerçek zamanlı olarak.Son olarak, kavranabilir bölgeleri tespit etmek için Cornell Grasping Dataset [25] konusundaki yaklaşımlarımızın etkinliğini onaylıyoruz ve en son teknolojiye sahip performansa ulaşıyoruz."}
{"_id":"e0398ab99daa5236720cd1d91e5b150985aac4f3","text":"Bir öğünde çekilen gıda görüntülerinin kullanımıyla günlük gıda alımını kaydeden bir diyet değerlendirme sistemi geliştiriyoruz.Gıda görüntüleri daha sonra gıdadaki besin içeriğini çıkarmak için analiz edilir.Bu makalede, belirli bir yiyeceğin bulunduğu bölgeleri (görüntü segmentasyonu), gıda türünü (özellik sınıflandırması) belirlemek ve gıda maddesinin ağırlığını (ağırlık tahmini) tahmin etmek için görüntü analiz araçlarını tanımlıyoruz.Gıda segmentasyonu ve tanımlama doğruluğunu artırmak için bir görüntü segmentasyonu ve sınıflandırma sistemi önerilmiştir.Daha sonra, düzenli şekillere sahip gıdalar için bir şekil şablonu ve düzensiz şekillere sahip gıdalar için alana dayalı ağırlık tahmini kullanarak besin içeriğini tek bir görüntüden çıkarmak için yiyeceklerin ağırlığını tahmin ediyoruz."}
{"_id":"ab2a41722ee1f2b26575080238ba25f7173a6ae2","text":"2.24 w güç amplifikatörü (PA) modülü 35 GHz'de geniş bantlı mekansal güç birleştirme sistemi kullanılarak sunuldu.Birleştirici, Ka-band dalga kılavuzu yapısında sınırlı mikro şerit alanı üzerinde, iyi geri dönüş kayıplarıyla daha fazla monolitik mikrodalga entegre devresi (MMIC) PA'yı barındırabilir ve ısı hızla alüminyum taşıyıcıya dağılabilir.Bu birleştirici, aynı zamanda dört yönlü bir güç birleştiricisi olarak hizmet veren bir slotline-to-microstrip geçiş yapısına dayanmaktadır.Dalga kılavuzunun içinde dikey istifleme ile birleştirilen önerilen 2 * 2 * 2 birleştirme yapısı, sonlu-element-metod (FEM) simülasyonları ve deneyleri ile analiz edildi ve optimize edildi."}
{"_id":"fa9c7e3c6d55175de25bea79ba66ef91607f3920","text":"Yüksek güç katı hal güç amplifikatörleri, güç kaybını mümkün olduğunca düşük tutmak için yüksek verimli bir güç bölme \/ birleştirme yapısı gerektirir.Bölücü\/kombinerin ısı batma kabiliyeti aynı zamanda maksimum çıkış gücünü devam eden dalga (CW) konfigürasyonu ile sınırlar.Bu makalede, 8 yönlü Ku bandı güç bölücü\/kombiner sistemini tanıtıyoruz, düşük kayıp, geniş bant ve iyi ısı batık yeteneğinin avantajlarını aynı anda gösteriyor.Alt bileşenleri olarak, dalga kılavuzundan mikrostrip geçişi ve düşük kayıplı geniş bant 1--2 güç birleştiricileri için düşük kayıplı problar tasarlanmış ve üretilmiştir.Tüm 8 yollu güç birleştiricisinin ölçülen geri-arka ekleme kaybı, tüm Ku bandında 0.5dB'den daha düşüktür ve buna karşılık gelen birleştirme verimliliği% 94.5 kadar yüksektir.Sistemin simüle edilmiş termal direnci 0.21 C \/ W kadar düşüktür, önerilen güç birleştiricisinin ticari olarak mevcut Monolitik Mikrodalga Entegre Devreler (MMIC'ler) ile 50W CW çıkış gücü üretebildiğini gösterir."}
{"_id":"c5695d4104e245ad54d3fe8e4ad33e65970c2d6a","text":"Bu yazıda AD5933 devresine dayanan empedans ölçüm sistemi sunulmaktadır.Empedans ölçüm aralığı, 1 kHz  100 kHz frekans aralığı için 9  ve 18 M arasındadır.Bu ölçüm aralığını genişletme olasılıkları da kağıtta sunulmaktadır.Sistem kalibrasyonu otomatiktir ve empedans modülü ölçümünün göreceli hatası % 2 aralığındadır.Ölçülen empedans ana parametreleri yerel olarak bir OLED ekranda gösterilir, ancak daha fazla işlem için bir SD bellek kartında da saklanabilir.Sistem taşınabilir, modüler ve çok sayıda uygulamaya uyarlanabilir."}
{"_id":"1df5051913989b441e7df2ddc00aa8c3ab5960d0","text":"Mobil cihazlar, son yılların en yıkıcı teknolojileri arasında yer almakta ve çok çeşitli insan kategorilerinin günlük yaşamında daha da fazla difüzyon ve başarı kazanmaktadır.Ne yazık ki, suç faaliyetlerinde yer alan mobil cihazların sayısı ilgili ve büyüyen olmakla birlikte, bu tür cihazların adli analizini yapma yeteneği hem teknolojik hem de metodolojik problemlerle sınırlıdır.Bu makalede, mobil cihazlara uygulanan Anti-Forensic tekniklerine odaklanıyoruz ve bu tür tekniklerin bazı tam otomatik örneklerini Android cihazlara sunuyoruz.Ayrıca, bu tür tekniklerin etkinliğini hem cihazın imleçli incelemesine hem de bazı satın alma araçlarına karşı test ettik.2010 Dijital Adli Araştırma Atölyesi.Elsevier Ltd. tarafından yayınlanmıştır. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"93083f4225ea62b3733a76fc64f9991ed5fd6878","text":"VarDial 4'ün yakın ilişkili dilleri ayırt etme konusundaki ortak görevinin sonuçlarını sunuyoruz.Sunuşumuz, doğrusal destek vektör makineleri (SVM'ler) ve bir sinir ağı (NN) kullanan basit geleneksel modelleri içerir.Ana fikir dil grubu bilgilerini kullanmaktı.Bunu geleneksel modelde iki katmanlı bir yaklaşım ve sinir ağında çok görevli bir hedefle yaptık.Sonuçlarımız daha önceki bulguları doğruluyor: basit geleneksel modeller, en azından mevcut zamanda inceleyebileceğimiz sistem miktarı göz önüne alındığında, bu görev için sürekli olarak sinir ağlarından daha iyi performans gösteriyor.İki katmanlı lineer SVM'miz paylaşılan görevde 2. sırada yer aldı."}
{"_id":"4fa0d9c4c3d17458085ee255b7a4b7c325d59e32","text":"DBpedia topluluk projesi, Vikipedi'den yapılandırılmış, çok dilli bilgileri çıkarır ve Semantik Web ve Bağlantılı Veri teknolojilerini kullanarak Web'de serbestçe kullanılabilir hale getirir.Proje, Vikipedi'nin 111 farklı dil baskısından bilgi almaktadır.Vikipedi'nin İngilizce baskısından çıkarılan en büyük DBpedia bilgi tabanı, 3.7 milyon şeyi tanımlayan 400 milyondan fazla gerçekten oluşmaktadır.Diğer 110 Vikipedi baskısından birlikte çıkarılan DBpedia bilgi tabanları 1,46 milyar olgudan oluşur ve 10 milyon ek şeyi tanımlar.DBpedia projesi, Vikipedi infobox'larını 27 farklı dil sürümünden 320 sınıf ve 1.650 özellikten oluşan tek bir paylaşılan ontolojiye kadar haritalıyor.Haritalar, dünya çapında bir kitle kaynağı çabasıyla oluşturulur ve farklı Vikipedi baskılarından gelen bilgilerin birleştirilmesini sağlar.Proje, indirmek için tüm DBpedia bilgi tabanlarının sürümlerini yayınlar ve yerel DBpedia bölümlerinden oluşan küresel bir ağ aracılığıyla 111 dil baskısından 14'üne SPARQL sorgu erişimi sağlar.Düzenli sürümlere ek olarak, proje Vikipedi'deki bir sayfa değiştiğinde güncellenen canlı bir bilgi tabanını korur.DBpedia, 30'dan fazla dış veri kaynağına işaret eden 27 milyon RDF bağlantısı belirler ve böylece bu kaynaklardan gelen verilerin DBpedia verileriyle birlikte kullanılmasını sağlar.Web'deki birkaç yüz veri seti, DBpedia'yı kendileri işaret eden RDF bağlantılarını yayınlar ve DBpedia'yı Bağlantılı Açık Veri (LOD) bulutundaki merkezi bağlantı merkezlerinden biri yapar.Bu sistem raporunda, mimarisi, teknik uygulaması, bakımı, uluslararasılaşması, kullanım istatistikleri ve uygulamaları da dahil olmak üzere DBpedia topluluk projesine genel bir bakış veriyoruz."}
{"_id":"1c2dbbc5268eff6c78f581b8fc7c649d40b60538","text":"Semantik Web, son zamanlarda SPARQL uç noktaları aracılığıyla serbestçe erişilebilen büyük bilgi tabanlarının (DBpedia gibi) yükselişini gördü.İçerilen bilgilerin yapılandırılmış gösterimi, erişilebileceği ve sorgulanabileceği şekilde yeni olasılıklar açar.Bu makalede, iki ilgi nesnesi arasındaki ilişkileri kapsayan bir grafik çıkaran bir yaklaşım sunuyoruz.Bu grafiğin, vurgulama, önizleme ve filtreleme özellikleri sağlayarak bulunan ilişkilerin sistematik analizini destekleyen etkileşimli bir görselleştirmesini gösteriyoruz."}
{"_id":"4b9a9fb54b3451e4212e298053f81f0cd49d70a2","text":"Akıllı telefonların artan hesaplama gücüyle birlikte evrimi, geliştiricilere, herhangi bir durumda ve herhangi bir yerde kullanıcıyla ilgili sosyal ve bilişsel faaliyetleri tanımak için yenilikçi bağlam farkında uygulamalar oluşturmalarını sağlamıştır.Bağlamın varlığı ve farkındalığı, mobil cihaz kullanıcıları etrafındaki fiziksel ortamların veya durumların bilincinde olma özelliğini sağlar.Bu, ağ hizmetlerinin böyle bir farkındalığa dayanarak proaktif ve akıllıca yanıt vermesini sağlar.İçerik farkında uygulamaların arkasındaki temel fikir, kullanıcıları akıllı bir ağ oluşturarak büyük ölçekli bir topluluk kullanımı amacıyla yerel duyusal bilgileri toplamaya, analiz etmeye ve paylaşmaya teşvik etmektir.İstenilen ağ, çevresel nesneleri harekete geçirmek ve aynı zamanda bireylere yardımcı olmak için özerk mantıksal kararlar verme yeteneğine sahiptir.Bununla birlikte, mobil cihazlarda sağlanan ara yazılım hizmetlerinin güç, bellek ve bant genişliği açısından sınırlı kaynaklara sahip olması nedeniyle çoğunlukla ortaya çıkan birçok açık zorluk devam etmektedir.Bu nedenle, dezavantajların nasıl detaylandırılabileceğini ve çözülebileceğini incelemek ve aynı zamanda araştırma topluluğunun bağlam farkındalığına katkıda bulunma fırsatlarını daha iyi anlamak kritik öneme sahiptir.Bu amaçla, bu makale, 1991-2014 döneminde ortaya çıkan kavramlardan, güncel araştırma ve gelecekteki araştırma yönlerini sağlayarak mobil platformlarda bağlam-farkındalık uygulamalarına kadar literatürü inceler.Dahası, bu konuda karşılaşılan zorluklara dikkat çeker ve olası çözümler önererek onları aydınlatır."}
{"_id":"4c65005c8822c3117bd3c3746e3a9b9e17386328","text":null}
{"_id":"27208c88f07a1ffe97760c12be08fad3ab68fee2","text":"Derin ağlar, tek modaliteler için denetimsiz özellik öğrenimine başarıyla uygulanmıştır (örneğin, metin, resim veya ses).Bu çalışmada, birden fazla modalite üzerinde özellikleri öğrenmek için derin ağların yeni bir uygulamasını önermekteyiz.Multimodal öğrenme için bir dizi görev sunuyoruz ve bu görevleri ele almak için özellikleri öğrenen derin bir ağın nasıl eğitileceğini gösteriyoruz.Özellikle, bir modalite için daha iyi özelliklerin (örneğin, video) birden fazla modalitenin (örneğin, ses ve video) özellik öğrenme zamanında mevcut olması durumunda öğrenilebildiği çapraz modalite özelliği öğrenmesini gösteriyoruz.Ayrıca, modaliteler arasında paylaşılan bir temsili nasıl öğreneceğimizi ve sınıflandırıcının yalnızca ses verileri ile eğitildiği, ancak yalnızca video verileri ve tersi ile test edildiği benzersiz bir görevde nasıl değerlendireceğimizi gösteriyoruz.CUAVE ve AVLetters veri kümeleri üzerindeki yöntemlerimizi, AVLetters üzerinde üstün görsel konuşma sınıflandırması ve etkili multimodal füzyonu gösteren görsel-işitsel konuşma sınıflandırması görevi ile onaylıyoruz."}
{"_id":"21c9dd68b908825e2830b206659ae6dd5c5bfc02","text":"Embed to Control (E2C), ham piksel görüntülerinden doğrusal olmayan dinamik sistemlerin model öğrenimi ve kontrolü için bir yöntem.E2C, dinamiklerin yerel olarak doğrusal olması için kısıtlandığı gizli bir alandan görüntü yörüngeleri oluşturmayı öğrenen, varyasyonel otoencoder ailesine ait derin bir üretken modelden oluşur.Modelimiz doğrudan gizli uzayda optimal bir kontrol formülasyonundan türetilmiştir, görüntü dizilerinin uzun vadeli tahminini destekler ve çeşitli karmaşık kontrol problemleri üzerinde güçlü performans sergiler."}
{"_id":"39b7007e6f3dd0744833f292f07ed77973503bfd","text":"Hiyerarşik pekiştirme öğrenme (HRL), daha karmaşık görevleri çözmek için geleneksel pekiştirme öğrenme (RL) yöntemlerini genişletmek için umut verici bir yaklaşımdır.Bununla birlikte, mevcut İKL yöntemlerinin çoğu, dikkatli bir göreve özgü tasarım ve politika eğitimi gerektirir ve bu da gerçek dünya senaryolarında uygulanmasını zorlaştırır.Bu makalede, genel olan HRL algoritmalarını nasıl geliştirebileceğimizi inceliyoruz, çünkü standart RL algoritmalarının ötesinde ağır ek varsayımlar yapmıyorlar ve verimli, mütevazı sayıda etkileşim örneği ile kullanılabiliyor ve robotik kontrol gibi gerçek dünya problemleri için uygun hale getiriyorlar.Genellik için, alt seviye kontrolörlerin üst seviye kontrolörler tarafından otomatik olarak öğrenilen ve önerilen hedefler ile denetlendiği bir şema geliştiriyoruz.Verimliliği ele almak için, hem daha yüksek hem de daha düşük seviyeli eğitim için politika dışı deneyim kullanmayı teklif ediyoruz.Bu, önemli bir meydan okumadır, çünkü alt düzey davranışlardaki değişiklikler, üst düzey politikanın eylem alanını değiştirir ve bu zorluğu gidermek için bir politika dışı düzeltme sunarız.Bu, off-policy model-free RL'deki son gelişmelerden yararlanarak, on-policy algoritmalarına göre önemli ölçüde daha az çevre etkileşimi kullanarak hem daha yüksek hem de daha düşük seviyeli politikaları öğrenmemizi sağlar.Ortaya çıkan HRL ajanı HIRO'yu adlandırıyoruz ve genel olarak uygulanabilir ve son derece örnek verimli olduğunu görüyoruz.Deneylerimiz, HIRO'nun simüle edilmiş robotlar için son derece karmaşık davranışları öğrenmek için kullanılabileceğini göstermektedir, örneğin nesneleri itmek ve hedef konumlara ulaşmak için kullanmak, sadece birkaç milyon örnekten öğrenmek, birkaç günlük gerçek zamanlı etkileşime eşdeğerdir.Bir dizi önceki İKL yöntemiyle karşılaştırıldığında, yaklaşımımızın önceki son teknoloji tekniklerden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini görüyoruz.2"}
{"_id":"5b44f587c4c7611d04e304fd7fa37648338d0cbf","text":"Çok yüksek boyutlu gözlemler kullanan sürekli durum-eylem uzaylarında veri verimli takviye öğrenimi (RL), tam özerk sistemlerin geliştirilmesinde önemli bir zorluk olmaya devam etmektedir.Bu zorluğun özellikle önemli bir örneğini, bir RL ajanının yalnızca piksel bilgisinden bir kapalı döngü kontrol politikası (\"torklar\") öğrendiği piksel-tork problemini ele alıyoruz.Böyle bir kapalı döngü politikasını doğrudan piksel bilgisinden öğrenen veri verimli, model tabanlı bir takviye öğrenme algoritması tanıtıyoruz.Anahtar bileşen, bu düşük boyutlu özellik uzayında öngörüsel bir modelle birlikte görüntülerin düşük boyutlu bir özellik gömmesini öğrenmek için derin bir dinamik modeldir.Ortak öğrenme, kapalı döngü kontrolü için kullandığımız adaptif doğrusal olmayan model öngörücü kontrol stratejisinin merkezinde yer alan uzun vadeli tahminler için çok önemlidir.Sürekli durum ve eylemler için son teknoloji RL yöntemleriyle karşılaştırıldığında, yaklaşımımız hızlı bir şekilde öğrenir, ölçekler yüksek boyutlu durum alanlarına, hafiftir ve pikselden torka tam özerk uçtan uca öğrenmeye doğru önemli bir adımdır."}
{"_id":"d06ae5effef2922e7ee24a4b0f8274486f0a6523","text":"Kendi kendine yönetilen bir anket kullanarak, 149 katılımcı, yakın zamanda ziyaret edilen bir mağaza veya restoranla ilişkili hizmet öğelerini, yalnızca yanıt kategorilerinin sayısında (2 ila 11 arasında değişen) ve farklı bir formatta sunulan 101 puanlık bir ölçekte farklılık gösteren ölçeklerde derecelendirdi.Güvenilirlik, geçerlilik ve ayırt edici gücün birkaç endeksinde, iki noktalı, üç noktalı ve dört noktalı ölçekler nispeten zayıf bir şekilde gerçekleştirildi ve endeksler, daha fazla yanıt kategorisine sahip ölçekler için yaklaşık 7'ye kadar önemli ölçüde daha yüksekti.İç tutarlılık ölçekler arasında önemli ölçüde farklılık göstermedi, ancak test-test güvenilirliği, 10'dan fazla yanıt kategorisine sahip ölçekler için azalma eğilimindeydi.Yanıt veren tercihler 10 puanlık ölçek için en yüksekti, bunu yedi puanlık ve dokuz puanlık ölçekler yakından takip etti.Araştırma ve uygulama için uygulamalar tartışılmaktadır."}
{"_id":"bc93ff646e6f863d885e609db430716d7590338f","text":"Günümüzde, GPS tabanlı araç navigasyon sistemleri, sürücüleri varış noktalarına yönlendirmek için temel olarak basitleştirilmiş yol haritalarının konuşma ve hava görünümlerini kullanmaktadır.Bununla birlikte, sürücüler genellikle basit 2D hava haritasını gerçek ortamdan aldıkları görsel izlenimle ilişkilendirmede zorluklar yaşarlar, bu da doğal olarak yer seviyesindedir.Bu nedenle, yer seviyesinde gerçekçi bir şekilde dokulu 3D şehir modelleri tedarik etmek, yaklaşmakta olan bir trafik durumunu önceden görselleştirmek için çok yararlı olduğunu kanıtlıyor.Bu ön-görselleştirme sürücünün beklenen gelecekteki bakış açılarından yapılabileceğinden, ikincisi gerekli manevrayı daha kolay anlayacaktır.3D şehir modelleri, araçları inceleyerek kaydedilen görüntülerden yeniden yapılandırılabilir.Bununla birlikte, bu araçlar tarafından toplanan görüntü malzemesinin genişliği, pratik kullanılabilirliklerini sağlamak için görme algoritmalarına aşırı talepler getiriyor.Algoritmalar mümkün olduğunca hızlı olmalı ve gelecekteki dağıtım ve görselleştirme kolaylığı için kompakt, bellek verimli 3D şehir modelleri ile sonuçlanmalıdır.Düşünülen uygulama için, bunlar çelişkili talepler değildir.Basitleştirilmiş geometri varsayımları, kompakt geometri modellerini otomatik olarak garanti ederken görme algoritmalarını hızlandırabilir.Yüksek hızda 3D içerik oluşturmak için bu felsefeyi temel alan ve araç navigasyon modülleriyle akla gelebilecek herhangi bir trafik durumunun ön-görünümünü sağlayabilecek yeni bir şehir modelleme çerçevesi sunuyoruz."}
{"_id":"6dc245637d1d7335f50dbab0ee9d8463e7b35a49","text":"İçerik Tabanlı Görsel Bilgi Alma (CBVIR) için indeksleme ve sınıflandırma araçları tıbbi görüntü analizi evrenine nüfuz etmektedir.Yakın zamanda Alzheimer hastalığı (AD) tanısı için araştırıldılar.Bu, multimedya madenciliği için geliştirilen metodolojilerin yeni bir uygulama alanına nüfuz ettiği normal bir \"bilgi difüzyonu\" sürecidir.İkincisi, etki alanı bilgisi temelinde metodolojilerin ayarlanmasını gerektiren kendi özelliklerini getirir.Bu makalede, yapısal Manyetik Rezonans Görüntülerinde (MRI) AD tanıma için otomatik bir sınıflandırma çerçevesi geliştiriyoruz.Bu çalışmanın ana katkısı, AD'deki (hippokampal alan) en ilgili bölgeden görsel özellikleri göz önünde bulundurmak ve hassas sonuçları artırmak için geç bir füzyon kullanmaktır.Yaklaşımımız ilk olarak Alzheimer Hastalığı Nörogörüntüleme Girişimi (ADNI) veritabanından 218 denek üzerinde değerlendirildi ve daha sonra büyük bir Fransız epidemiyolojik çalışmasının bir alt örneğinden elde edilen 3T ağırlıklı kontrast MRI üzerinde test edildi: \"Bordeaux veri seti\".Deneysel sonuçlar, AD-NC (Normal Kontrol) deneklerine karşı ADNİ olan hastaların sınıflandırılmasının, ADNI alt kümesi ve \"Bordeaux veri kümesi\" için sırasıyla %87 ve %85'lik birikimlere ulaştığını göstermektedir.Hafif Bilişsel Bozulma (MCI) ile en zorlu konu grubu için, ADNI'de sırasıyla MCI'ye karşı NC ve MCI'ye karşı AD için sırasıyla %78,22 ve %72,23'lük başarılara ulaşıyoruz.Geç füzyon şeması, bu üç kategori için sınıflandırma sonuçlarını ortalama %9 oranında iyileştirir.Sonuçlar, son teknoloji ürünü volumetrik AD tanı yöntemlerine kıyasla çok umut verici sınıflandırma performansı ve basitliği göstermektedir."}
{"_id":"7d4c85662ca70abb26e37b2fc40a045fd0369f70","text":"DC mikro şebekeler, güneş fotovoltaikleri ve yakıt hücreleri gibi yenilenebilir enerji kaynaklarının entegrasyonu nedeniyle popülerdir.Bu dc güç jeneratörlerinin düşük çıkış voltajı nedeniyle, yüksek verimli yüksek kazançlı dcdc dönüştürücülerinin dc mikrogrid'i bağlaması gerekir.Bu makalede, voltaj çarpan hücresi ve\/veya hibrit anahtarlamalı kapasitör tekniği kullanılmadan izole edilmemiş yüksek kazançlı bir dcdc dönüştürücü önerilmektedir.Önerilen topoloji, boşaltma \/ şarj modu sırasında seri \/ paralel olarak bağlanan iki izole edilmemiş endüktör kullanır.İki farklı görev oranına sahip anahtarların çalışması, aşırı görev oranı kullanmadan yüksek voltaj kazancı elde etmek için dönüştürücünün ana avantajıdır.Önerilen dönüştürücünün iki farklı görev oranını kullanarak sabit durum analizi ayrıntılı olarak tartışılmaktadır.Buna ek olarak, yüksek kazançlı dcdc dönüştürücünün 100 W, 20\/200 V prototip devresi geliştirilir ve performans deneysel sonuçlar kullanılarak doğrulanır."}
{"_id":"43afc11883fb147ac37b4dc40bf6e7fa5fccf341","text":"Verimli çekirdekleri kolaylaştırmak için hash yapmayı teklif ediyoruz.Bu gen örnekleme kullanarak önceki çalışmaları sileler ve d ata akışları ve seyrek özellik uzayları için çekirdek matrisini hesaplamak için prensipli bir yol gösteririz.Ayrıca, tam ke rnel matrisinden sapma sınırları veriyoruz.Bu, dizeler ve grafikler üzerinde tahmin yapmak için uygulamalara sahiptir."}
{"_id":"bfcf14ae04a9a326f9263dcdd30e475334a96d39","text":"Dengesiz veri kümelerinden sınıflandırıcıların yapımına bir yaklaşım anlatılmaktadır.Sınıflandırma kategorilerinin yaklaşık olarak eşit temsil edilmemesi durumunda bir veri kümesi dengesizdir.Çoğu zaman gerçek dünya veri setleri, çoğunlukla \"normal\" örneklerden oluşur ve sadece küçük bir yüzde \"anormal\" veya \"ilginç\" örneklerden oluşur.Normal bir örnek olarak anormal (ilginç) bir örneği yanlış sınıflandırmanın maliyetinin genellikle ters hatanın maliyetinden çok daha yüksek olması da söz konusudur.Çoğunluk (normal) sınıfının örneklenmesi, bir sınıflandırıcının azınlık sınıfına duyarlılığını arttırmanın iyi bir yolu olarak önerilmiştir.Bu makale, azınlık (anormal) sınıfını aşırı örnekleme yöntemimizin ve çoğunluk (normal) sınıfını az örnekleme yöntemimizin bir kombinasyonunun, yalnızca çoğunluk sınıfını örneklemekten daha iyi sınıflandırıcı performansa (ROC uzayında) ulaşabileceğini göstermektedir.Bu makale aynı zamanda, azınlık sınıfını aşırı örnekleme ve çoğunluk sınıfını az örnekleme yöntemimizin bir kombinasyonunun, Ripper'daki kayıp oranlarını veya Naive Bayes'teki sınıf sabıkalarını değiştirmekten daha iyi sınıflandırıcı performansa (ROC uzayında) ulaşabileceğini göstermektedir.Azınlık sınıfını aşırı örnekleme yöntemimiz sentetik azınlık sınıf örnekleri oluşturmayı içerir.Deneyler C4.5, Ripper ve Naive Bayes sınıflandırıcısı kullanılarak gerçekleştirilir.Yöntem, Alıcı İşletim Karakteristik eğrisi (AUC) ve ROC dışbükey gövde stratejisi altındaki alan kullanılarak değerlendirilir."}
{"_id":"d920943892caa0bc9f300cb9e3b7f3ab250f78c9","text":"BigData uygulamaları son yıllarda ortaya çıkmaktadır ve birçok disiplinden araştırmacılar bu tür bir problemden bilgi çıkarma ile ilgili yüksek avantajların farkındadır.Bununla birlikte, ölçeklenebilirlik sorunları nedeniyle geleneksel öğrenme yaklaşımları doğrudan uygulanamaz.Bu sorunun üstesinden gelmek için MapReduce çerçevesi bir \"de facto\" çözüm olarak ortaya çıkmıştır.Temel olarak, emtia donanımına uyum sağlamak için hataya toleranslı bir şekilde \"bölün ve fethedin\" dağıtılmış bir prosedür uygular.Hala yeni bir disiplin olan Big Data için dengesiz sınıflandırma üzerine çok az araştırma yapılmıştır.Bunun arkasındaki nedenler temel olarak standart tekniklerin MapReduce programlama stiline uyarlanmasındaki zorluklardır.Ek olarak, dengesiz verilerin iç sorunları, yani veri eksikliği ve küçük disjuncts, mapReduce programlama stiline uyacak şekilde veri bölümleme sırasında vurgulanır.Bu kağıt üç ana sütun altında tasarlanmıştır.İlk olarak, Büyük Veri problemlerinde dengesiz sınıflandırma için ilk sonuçları sunmak için, mevcut B Alberto Fernndez alberto@decsai.ugr.es Sara del Ro srio@decsai.ugr.es Nitesh V. Chawla nchawla@nd.edu Francisco Herrera Bilgisayar Bölümü, Granada Üniversitesi, Granada Üniversitesi ve Yapay Zeka.İkincisi, bu özel çerçevede standart ön işleme tekniklerinin davranışını analiz etmek.Son olarak, bu çalışma boyunca elde edilen deneysel sonuçları dikkate alarak, konunun zorlukları ve gelecekteki yönleri hakkında bir tartışma yürüteceğiz."}
{"_id":"cd1481e9cc0c86bcf3a44672f887522a95a174e8","text":"Yeni \"akıllı demiryolu hareketliliği\" çağında, altyapı, trenler ve gezginler, optimize edilmiş mobilite, daha yüksek güvenlik ve daha düşük maliyetler elde etmek için birbirine bağlanacaktır.Kesintisiz bir yüksek veri hızı kablosuz bağlantısını gerçekleştirmek için düzinelerce GHz bant genişliği gereklidir ve bu, az kullanılan milimetre dalgasının (mmWave) yanı sıra büyük ölçüde keşfedilmemiş Terahertz (THz) bantlarının araştırılmasını motive eder.mmWave ve THz bantlarında akıllı ray hareketliliğini gerçekleştirmek için, kablosuz kanalların kapsamlı bir şekilde anlaşılması kritik öneme sahiptir.Bu makalede, demiryolu kablosuz kanallarındaki araştırmalardaki son teknolojiye göre, ana teknik zorlukları ve referans senaryo modülleri, doğru ve verimli simülasyon platformu, ışın şekillendirme stratejileri ve teslim tasarımı ile ilgili karşılık gelen şansları tanımlıyoruz."}
{"_id":"6d1e97df31e9a4b0255243d86608c4b7f725133b","text":"Görev ve hareket planlaması (TMP) için yeni bir algoritma sunuyoruz ve genel olarak TMP için sağlam çözümler elde etmek için gerekli gereksinimleri ve soyutlamaları tartışıyoruz.Iteratively Deepened Task and Motion Planning (IDTMP) yöntemimiz olasılıksal olarak eksiksizdir ve benzer, durum-kalp, olasılık-tam planlayıcıya kıyasla geliştirilmiş performans ve genellik sunar.IDTMP'nin temel fikri, görev düzeyinde hareket fizibilitesindeki kısıtlamaları verimli bir şekilde eklemek ve kaldırmak için artan kısıtlama çözmeden yararlanmaktır.IDTMP'yi fiziksel bir manipülatör üzerinde onaylıyoruz ve ölçeklenebilirliği birçok nesne ve uzun planlarla senaryolar üzerinde değerlendiriyoruz, ölçüt planlamacısına kıyasla büyüklük sırasını ve uzantılarımızdan dört kez kendi kendine karşılaştırma hızını gösteriyoruz.Son olarak, TMP için yeni bir yöntemi ve fiziksel bir robot üzerinde uygulanmasını tanımlamanın yanı sıra, gelecekte benzer planlayıcıların geliştirilmesi için gereklilikler ve soyutlamalar da ortaya koyduk."}
{"_id":"04975368149e407c2105b76a7523e027661bd4f0","text":"Şifrelemenin amacı, iletişim ve depolama süreçlerinde verilerin gizli y'sini sağlamaktır.Son zamanlarda, kısıtlı cihazlarda kullanımı, hesaplamaları güvenilir olmayan bilgisayarlara devretme yeteneği gibi ek özellikleri dikkate almaya yol açtı.Bu amaçla, güvenilmeyen bilgisayara yalnızca verilerin şifrelenmiş bir sürümünü işlemek için vermek istiyoruz.Bilgisayar, bu şifreli veri üzerindeki hesaplamayı gerçekleştirecektir, bu nedenle gerçek değeri hakkında hiçbir şey bilmeden.Son olarak, sonucu geri gönderecek ve şifresini çözeceğiz.Uyumluluk için, şifresi çözülmüş sonuç, orijinal veriler üzerinde gerçekleştirilirse, hedeflenen hesaplanmış değere eşit olmalıdır.Bu nedenle, şifreleme şeması belirli bir yapı sunmalıdır.Rivest et al.1978'de bu sorunu homomorfik şifreleme yoluyla çözmesi önerildi [1].Ne yazık ki, Brickell ve Yacobi, Rivest et al'ın firs tekliflerinde [2] bazı güvenlik f aws'larına dikkat çekti.Bu f rst girişiminden bu yana, birçok makale çok sayıda uygulama bağlamına adanmış çözümler önermiştir: gizli paylaşım şemaları, eşik şemaları (bkz., örn., [3]), sıfır bilgi kanıtları (bkz., örn., [4]), habersiz aktarım (bkz., örn., [5]), taahhüt şemaları (bkz., örn., [3]), anonimlik, gizlilik, elektronik oylama, piyango protokolleri (bkz., örn.Bu makalenin amacı, uzman olmayanlara homomorfik şifreleme tekniklerinin bir anketini sağlamaktır.Bölüm 2, kriptografinin bazı temel kavramlarını hatırlar ve homomorfik şifrelemeyi sunar; özellikle kriptograf olmayanlara yöneliktir, şifreleme ilkellerinin temel özellikleri hakkında kılavuzlar sağlar: algoritmalar, performans, güvenlik.Bölüm 3, şimdiye kadar yayınlanan homomorfik şifreleme şemalarının bir anketini sağlar ve özelliklerini analiz eder.Tanımladığımız çoğu şema, okuyucunun aşina olmayabileceği onmatematiksel kavramlara dayanmaktadır.Bu kavramların kolayca ortaya konabileceği durumlarda, bunları kısaca sunarız.Okuyucu, düzgün bir şekilde tanıtamadığımız kişilerle ilgili daha fazla bilgi veya hesaplamalarıyla ilgili algoritmik problemler için [15]'e başvurabilir.Konunun daha derinlerine inmeden önce, biraz notasyon tanıtalım.Tamsayı (x), x'in ikili genişlemesini oluşturan bit sayısını belirtir.Her zamanki gibi, Zn, modulo n tamsayıları kümesini ve Zn ters çevrilemez elemanlarının kümesini ifade edecektir."}
{"_id":"1c1c40927787c40ffe0db9629ede6828ecf09e65","text":"Milimetre dalga boylarında bir finline ortomode transdüser (OMT) kullanma olasılığını değerlendiriyoruz.Bir finline OMT, düşük kayıp, düşük çapraz polarizasyon ve tam bir dalga kılavuzu bandı üzerinde iyi geri dönüş kaybına sahiptir.Milimetre dalga boyları ve X bandında mevcut sonuçlar için yeni bir finline OMT yapısı önermekteyiz."}
{"_id":"88323e38f676a31ed613dad604829808ff96f714","text":"Yeni bir geniş bant elektromanyetik bant gap (EBG) yapısı, farklı yama boyutuna sahip çok dönemli mantar benzeri yapı kullanılarak sunulmaktadır.Doğrudan iletim yöntemi EBG yapısının bant aralığını belirlemek için kullanılır.Birim numarası ve yama boyutunun mantar benzeri EBG yapısı üzerindeki etkileri araştırılmaktadır.Farklı yama boyutuna sahip iki tür birim, EBG yapısının bant aralığını büyütmek için neredeyse %87,1'e ulaşır.Simülasyon sonuçları, bant aralığının, sırasıyla farklı yama boyutuna sahip iki üniforma konfigürasyonu tarafından üretilen durdurma bandını neredeyse kapsadığını göstermektedir."}
{"_id":"03b18dcde7ba5bb0e87b2bdb68ab7af951daf162","text":"Sinirsel makine çevirisi, sadece sinir ağlarına dayalı makine çevirisine yakın zamanda önerilen bir yaklaşım, cümle tabanlı istatistiksel makine çevirisi gibi mevcut yaklaşımlara kıyasla umut verici sonuçlar göstermiştir.Son başarısına rağmen, nöral makine çevirisi, daha büyük bir kelime dağarcığını ele almada sınırlamaya sahiptir, çünkü eğitim karmaşıklığının yanı sıra kod çözme karmaşıklığı, hedef kelimelerin sayısıyla orantılı olarak artar.Bu makalede, eğitim karmaşıklığını artırmadan çok büyük bir hedef kelime dağarcığını kullanmamıza izin veren önem örneklemesine dayalı bir yöntem önermekteyiz.Kod çözmenin, modelin tüm hedef kelime dağarcığının sadece küçük bir alt kümesini seçerek çok büyük bir hedef kelime dağarcığına sahip olmasıyla bile verimli bir şekilde yapılabileceğini gösteriyoruz.Önerilen yaklaşımla eğitilen modeller ampirik olarak eşleşmek için bulunur ve bazı durumlarda küçük bir kelime dağarcığı olan temel modeller ve LSTM tabanlı sinirsel makine çevirisi modelleri daha iyi performans gösterir.Dahası, çok büyük hedef kelime hazinelerine sahip birkaç modelden oluşan bir topluluk kullandığımızda, WMT'14'ün hem İngilizce hem de İngilizce-Fransızca çeviri görevlerinde (BLEU tarafından ölçüldü) sanatın durumuyla karşılaştırılabilir bir performans elde ediyoruz."}
{"_id":"f7b48b0028a9887f85fe857b62441f391560ef6d","text":"İki boyutlu silindirik Luneberg lensinin yeni bir tasarımı, paralel plakalar arasındaki TE10 modu yayılımına dayalı olarak, üretim kolaylığına özel olarak odaklanmıştır.Paralel plakalar Luneberg yasasına uymak için kısmen düşük maliyetli polimer malzeme (Reksolit epsivr = 2.54) ile doldurulur.Bir düzlemsel doğrusal konik yuva anteni (LTSA), anten sistemi performansını optimize etmek için Luneberg lensinin odak noktasına ince konumlandırma ile bir besleme anteni olarak Luneberg lensinin kenarındaki paralel plakalar arasındaki hava bölgesine yerleştirilir.Sistemin radyasyon modelini elde etmek için birleştirilmiş ışın-optik \/ kırınım yöntemi kullanılır ve sonuçlar bir zaman alan sayısal çözücünün tahminleriyle karşılaştırılır.30 GHz'de çalışmak üzere tasarlanmış 10 cm'lik Luneberg lensi üzerinde yapılan ölçümler tahminlerle çok iyi bir şekilde uyuşuyor.Bu prototip için sırasıyla 6.6deg ve 54deg'lik 3-dB E- ve if-plane ışın genişlikleri elde edildi ve E-plane'deki sidelobe seviyesi -17.7-dB idi.Paralel plaka konfigürasyonu TE10 modunun dağılım özellikleri nedeniyle dar bir bant tasarımına yol açsa da, ölçüm sonuçları 26,5-37 GHz test edilmiş frekans bandı üzerinde %43 ila %72 arasında değişen radyasyon verimliliği ile geniş bant özelliklerini göstermektedir.Tasarlanan silindirik Luneberg lensi, lensin çevresine düzlemsel LTSA elemanlarından oluşan bir ark dizisi uygulayarak çoklu kirişleri başlatmak için kullanılabilir ve daha yüksek mm-dalga frekanslarına kolayca genişletilebilir."}
{"_id":"2881b79ff142496c27d9558361e48f105208dec4","text":"Eylem araştırması, yirminci yüzyılın ortalarından beri sosyal ve tıp bilimlerinde kullanılan yerleşik bir araştırma yöntemidir ve 1990'ların sonuna doğru bilgi sistemleri için önem kazanmıştır.Özel felsefi bağlamı, idiyografik ve yorumlayıcı araştırma idealleri gibi güçlü post-pozitivist varsayımlara dayanır.Eylem araştırması, bilgi sistemleri içinde Lewin ve Tavistock Enstitüsü'nün erken dönem çalışmaları ile açıkça bağlantılı olabilecek bir tarih geliştirmiştir.Eylem araştırması formda değişir ve belirli problem alanlarına yanıt verir.En tipik form, yayınlanan IS araştırması ile örneklenen beş aşamalı bir modele dayanan katılımcı bir yöntemdir."}
{"_id":"ee42bceb15d28ce0c7fcd3e37d9a564dfbb3ab90","text":null}
{"_id":"443362dc552b36c33138c415408d307213ddfa36","text":null}
{"_id":"6fb37cbc83bd6cd1d732f07288939a5061400e91","text":"Bu makalede, değişkenlik tespiti görevine Koşullu Rastgele Alanlı çift yönlü Uzun Kısa Vadeli Bellek uygularız.Uzun menzilli bağımlılıklar, değişkenlik tespiti için temel sorunlardan biridir.Modelimiz, hem Uzun Kısa Vadeli Bellek hem de el yapımı ayrık özellikleri kullanarak uzun menzilli bağımlılıkları ele alır.Deneyler, el yapımı ayrık özelliklerin kullanılmasının, Switchboard corpus'ta %87,1'lik son teknoloji puanına ulaşarak modelin performansını önemli ölçüde artırdığını göstermektedir."}
{"_id":"fb17e9cab49665863f360d5f9e61e6048a7e1b28","text":"Tüketici derinlik kameraları tarafından yakalanan ham derinlik görüntüleri gürültülü ve eksik değerlerden muzdariptir.Renkli görüntü restorasyonunda CNN tabanlı görüntü işlemenin başarısına rağmen, ham-temiz çift yönlü veri setinin eksikliği nedeniyle derinlik geliştirme için benzer yaklaşımlar henüz ele alınmamıştır.Bu makalede, düşük kaliteli çiftleri çıkarmak için bir filtreleme yöntemi ile yoğun 3D yüzey rekonstrüksiyonu kullanarak çift yönlü derinlik görüntü veri seti oluşturma yöntemi önermekteyiz.Ayrıca, gürültüyü ve delikleri kabadan ince ölçeklere aşamalı olarak azaltmak için kayıp işlevlerini koruyan çok ölçekli bir Laplacian piramit tabanlı sinir ağı ve yapısı sunuyoruz.Deneysel sonuçlar, çift yönlü veri setimizle eğitilen ağımızın, derinlik akışlarından elde edilen 3D rekonstrüksiyonlarla karşılaştırılabilir hale gelmek için giriş derinliği görüntülerini artırabileceğini ve yoğun 3D rekonstrüksiyon sonuçlarının yakınsamasını hızlandırabileceğini göstermektedir."}
{"_id":"40de599b11b1553649354991cdf849048cb05f00","text":"Hem maliyete duyarlı sınıflandırma hem de çevrimiçi öğrenme, sırasıyla veri madenciliği ve makine öğrenimi topluluklarında kapsamlı bir şekilde incelenmiştir.Bununla birlikte, çok sınırlı bir çalışma, önemli bir kesişme problemini, yani \"Cost-Sensitive Online Sınıflandırmasını\" ele almaktadır.Bu makalede, bu sorunu resmi olarak inceliyoruz ve çevrimiçi gradyan alçalma tekniklerini kullanarak maliyete duyarlı önlemleri doğrudan optimize ederek Maliyete Duyarlı Çevrimiçi Sınıflandırma için yeni bir çerçeve öneriyoruz.Özellikle, iyi bilinen iki maliyete duyarlı önlemi doğrudan optimize etmek için tasarlanmış iki yeni maliyete duyarlı çevrimiçi sınıflandırma algoritması sunuyoruz: (i) ağırlıklandırılmış hassasiyet ve özgüllük toplamının maksimize edilmesi ve (ii) ağırlıklandırılmış yanlış sınıflandırma maliyetinin minimize edilmesi.Önerilen algoritmalar tarafından yapılan maliyete duyarlı önlemlerin teorik sınırlarını analiz ediyoruz ve ampirik performanslarını çeşitli maliyete duyarlı çevrimiçi sınıflandırma görevleri üzerinde kapsamlı bir şekilde inceliyoruz.Son olarak, birkaç çevrimiçi anomali tespit görevinin çözümü için önerilen tekniğin uygulanmasını gösteriyoruz, önerilen tekniğin çeşitli uygulama alanlarında maliyete duyarlı çevrimiçi sınıflandırma görevlerini ele almak için son derece verimli ve etkili bir araç olabileceğini gösteriyoruz."}
{"_id":"2b7c330e7b3fbe96ea6f5342eae17d90095026cc","text":null}
{"_id":"1bd1b7344044e8cc068a77b439fca011120c4bc3","text":"Özerk sürüş ve uçuş kontrolü gibi güvenlik açısından kritik uygulamalar için derin sinir ağlarının artan kullanımı, güvenlikleri ve güvenilirlikleri hakkında endişeler doğurmaktadır.Resmi doğrulama, derin bir öğrenme sisteminin amaçlandığı gibi çalıştığını garanti ederek bu endişeleri giderebilir, ancak son teknoloji küçük sistemlerle sınırlıdır.Devam eden bu raporda, iki tamamlayıcı yönü takip ederek, bu zorluğu hafifletme konusundaki çalışmalarımıza genel bir bakış veriyoruz: ölçeklenebilir doğrulama tekniklerini tasarlamak ve doğrulamaya daha uygun olan derin öğrenme sistemleri ile sonuçlanan tasarım seçimlerini belirlemek.ACM Referans Formatı: Lindsey Kuper, Guy Katz, Justin Gottschlich, Kyle Julian, Clark Barrett ve Mykel J. Kochenderfer.2018.SafetyCritical Deep Networks için Ölçeklenebilir Doğrulamaya Doğru.SysML Konferansı Bildirileri (SysML).ACM, New York, NY, ABD, 3 sayfa."}
{"_id":"6abe5eda71c3947013c59bbae700402813a1bc7f","text":"Son zamanlarda NoSQL veritabanları ve ilgili teknolojileri hızla gelişmekte ve BASE (Temel Kullanılabilirlik, Yumuşak durum, Olaysal tutarlılık) özellikleriyle birçok senaryoda yaygın olarak uygulanmaktadır.Şu anda, 225'ten fazla NoSQL veri tabanı türü vardır.Bununla birlikte, veritabanlarının ezici miktarı ve sürekli güncellenen sürümleri, insanların performanslarını karşılaştırmasını ve uygun bir tane seçmesini zorlaştırmaktadır.Bu makale, bir ölçüm aracı kullanarak beş NoSQL kümesinin (Redis, MongoDB, Couchbase, Cassandra, HBase) performansını değerlendirmeye çalışıyor – YCSB (Yahoo!Cloud Serving Benchmark), her veritabanının veri modelini ve mekanizmasını analiz ederek deneysel sonuçları açıklar ve NoSQL geliştiricilerine ve kullanıcılarına tavsiyelerde bulunur."}
{"_id":"39424070108220c600f67fa2dbd25f779a9fdb7a","text":"Bir makaleyi bilgisayar programıyla otomatik olarak oluşturmak, yapay zeka ve doğal dil işlemede zorlu bir iştir.Bu makalede, bir konu kelimesini akılda tutarak girdi olarak alan ve konu teması altında organize bir makale oluşturan deneme neslini hedefliyoruz.Metin planlama fikrini takip ediyoruz (Reiter ve Dale, 1997) ve bir deneme oluşturma çerçevesi geliştiriyoruz.Çerçeve, konu anlama, cümle çıkarma ve cümle yeniden sıralama dahil olmak üzere üç bileşenden oluşur.Her bileşen için, birkaç istatistiksel algoritmayı inceledik ve bunlar arasında nitel veya nicel analiz açısından ampirik olarak karşılaştırdık.Çin korpusu üzerinde deneyler yapmamıza rağmen, yöntem dilden bağımsızdır ve diğer dillere kolayca adapte edilebilir.Kalan zorlukları ortaya koyuyoruz ve gelecekteki araştırmalar için yollar öneriyoruz."}
{"_id":"e25221b4c472c4337383341f6b2c9375e86709af","text":null}
{"_id":"e9c9da57bbf9a968489cb90ec7252319bcab42fb","text":"Minibatch stokastik gradyan inişli tek bir GPU'ya uyan eğitim evrişim ağları (CNN'ler) pratikte etkili hale gelmiştir.Bununla birlikte, birkaç GPU kartının hafızasına uymayan büyük ağları eğitmek veya CNN eğitimini paralelleştirmek için hala etkili bir yöntem yoktur.Bu çalışmada, uzmanların basit bir sert karışımı modelinin, büyük ölçekli hashtag (multilabel) tahmin görevleri üzerinde iyi bir etki yaratmak için verimli bir şekilde eğitilebileceğini gösteriyoruz.Uzmanların modellerinin karışımı yeni değil [7, 3], ancak geçmişte araştırmacılar veri parçalanmasıyla başa çıkmak için sofistike yöntemler tasarlamak zorunda kaldılar.Modern zayıf denetimli veri setlerinin, her bir veri noktasının tek bir uzmana tahsis edildiği naif bölümleme şemalarını destekleyecek kadar büyük olduğunu ampirik olarak gösteriyoruz.Uzmanlar bağımsız olduğu için, onları paralel olarak eğitmek kolaydır ve değerlendirme modelin büyüklüğü için ucuzdur.Ayrıca, tüm uzmanlar için tek bir kod çözme katmanı kullanabileceğimizi ve birleşik bir özellik gömme alanına izin verebileceğimizi gösteriyoruz.Standart CNN mimarileriyle pratik olarak eğitilebilecek çok daha büyük modelleri eğitmenin mümkün (ve aslında nispeten ağrısız) olduğunu ve ek kapasitenin mevcut veri kümelerinde iyi kullanılabileceğini gösteriyoruz."}
{"_id":"0ec33f27de8350470935ec5bf9d198eceaf63904","text":"Sınıflandırma doğruluğunu artıran ve çok sayıda nesne sınıfına ölçeklendirme yeteneğini geliştiren NBNN görüntü sınıflandırma algoritmasına bir iyileştirme olan Yerel Naive Bayes En Yakın Komşusunu sunuyoruz.Önemli gözlem, yalnızca bir tanımlayıcının yerel mahallesinde temsil edilen sınıfların, posterior olasılık tahminlerine önemli ve güvenilir bir şekilde katkıda bulunmasıdır.Her sınıfın eğitim tanımlayıcıları için ayrı bir arama yapısını korumak yerine, referans verilerinin tümünü tek bir arama yapısında birleştirip, bir tanımlayıcının yerel mahallesinin hızlı bir şekilde tanımlanmasını sağlarız.Daha uzak sınıflara yapılan ayarlamaları göz ardı ettiğimizde sınıflandırma doğruluğunda bir artış gösteririz ve çalışma süresinin, orijinalinde olduğu gibi sınıf sayısında doğrusal olarak değil, sınıfların sayısıyla büyüdüğünü gösteririz.Yerel NBNN, Caltech 256 veri kümesindeki orijinal NBNN üzerinde 100 kat hız sağlar.Ayrıca NBNN'nin ortak bir giriş özelliği seti kullanarak mekansal piramit yöntemlerine karşı ilk kafa kafaya karşılaştırmasını sağlıyoruz.Yerel NBNN'nin önceki tüm NBNN tabanlı yöntemleri ve orijinal uzaysal piramit modelini aştığını gösteriyoruz.Bununla birlikte, yerel NBNN'nin, rekabetçi olsa da, yerel yumuşak atama ve maksimum birleştirme kullanan son teknoloji mekansal piramit yöntemlerini yenmediğini görüyoruz."}
{"_id":"68603a9372f4e9194ab09c4e585e3150b4025e97","text":"Kadın Desenli Saç Dökülmesi veya kadın androjenetik alopesi, yetişkin kadınlarda saç dökülmesinin ana nedenidir ve hastaların yaşam kalitesi üzerinde büyük bir etkiye sahiptir.Saç yoğunluğunun daha sonra azalmasına yol açan foliküllerin progresif minyatürleşmesinden gelişir ve karakteristik klinik, dermoskopik ve histolojik desenlere sahip kaymaz diffüz alopesiye yol açar.Hastalığın yüksek sıklığına ve psikolojik etkisinin önemine rağmen, patogenezi genetik, hormonal ve çevresel faktörlerden etkilenerek henüz tam olarak anlaşılamamıştır.Buna ek olarak, tedaviye yanıt değişkendir.Bu makalede, yazarlar kadın tipi saç dökülmesinin ana klinik, epidemiyolojik ve patofizyolojik yönlerini tartışmaktadır."}
{"_id":"3c398007c04eb12c0b7417f5d135919a300a470d","text":"Son yıllarda internet, dijital kütüphaneler, haber kaynakları ve şirket çapında intrane t'lerde mevcut metin belgelerinin hacminde muazzam bir büyüme gördük.Belgelerin önceden belirlenmiş sınıflarına (topics o r temaları) metin belgelerinin atanması görevi olan otomatik metin kategorizasyonu, bu h uge kaynakları hakkında bilgi bulmanın yanı sıra hem organize hem de yardımcı olabilecek önemli bir görevdir.Metin kategorizasyonu, veri setinde bulunan çok sayıda öznitelik, çok sayıda eğitim örneği ve öznitelik bağımlılıkları nedeniyle benzersiz zorluklar sunar.Bu makalede basit bir doğrusal zaman sentroid tabanlı belge sınıflandırma algoritmasına odaklanıyoruz, basitliğine ve sağlam performansına rağmen kapsamlı bir şekilde incelenmemiş ve analiz edilmemiştir.Kapsamlı deneylerimiz, bu sentroid tabanlı sınıflandırıcı consi'nin geniş bir veri kümesi yelpazesinde Naive Bayesian, k-nearest-neighbors ve C4.5 olarak diğer algoritmalardan önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.O ur analizi, sentroid tabanlı şema tarafından kullanılan benzerlik ölçüsünün, davranışının farklı t sınıflarına ait belgelerin davranışlarıyla ne kadar yakından uyuştuğuna dayanarak, belgeler arasındaki ortalama benzerliğe göre ölçülen ify yeni belgeyi sınıflamasına izin verdiğini göstermektedir.Bu eşleştirme, farklı yoğunluklara sahip sınıflar için dinamik olarak adjus t'ye izin verir.Dahası, analizimiz, sentroid tabanlı şemanın benzerlik ölçüsünün, farklı sınıflardaki terimler arasındaki bağımlılıkları oluşturduğunu göstermektedir.Bu özelliğin sürekli olarak diğer sınıflandırıcılardan daha iyi performans göstermesinin nedeninin bu bağımlılıkları dikkate alamaması olduğuna inanıyoruz."}
{"_id":"7f13e66231c96f34f8de2b091e5b5dafb5db5327","text":"Sinirsel makine çevirisi (NMT) modelleri, sıralı sözlüksel bilgilerden sentaktik bilgileri kısmen öğrenebilirler.Yine de, prepositional cümle eki gibi bazı karmaşık sentaktik fenomenler kötü modellenmiştir.Bu çalışma iki soruyu cevaplamayı amaçlamaktadır: 1) Kaynak veya hedef dil sözdiziminin açıkça modellenmesi NMT'ye yardımcı olur mu?2) Kelimelerin ve sözdiziminin sıkı entegrasyonu çoklu görev eğitiminden daha mı iyidir?Sentaktik bilgileri ya kaynakta CCG süpertagları şeklinde, ya gömmede ekstra bir özellik olarak ya da hedefte, hedef süpertagları kelime dizisiyle birleştirerek tanıtıyoruz.WMT verisi üzerindeki sonuçlarımız, açıkça modelleme sözdiziminin İngilizceAlmanca, yüksek kaynaklı bir çift ve İngilizceRomanca, düşük kaynaklı bir çift ve ayrıca prepositional cümle eki de dahil olmak üzere birkaç syntactic fenomen için makine çevirisi kalitesini geliştirdiğini göstermektedir.Ayrıca, kelimelerin ve sözdiziminin sıkı bir şekilde birleştirilmesi, çeviri kalitesini çoklu görev eğitiminden daha fazla geliştirir."}
{"_id":"f218e9988e30b0dea133b8fcda7033b6f1172af9","text":"Doğal görüntüler (NI'ler) ile bilgisayar tarafından üretilen (CG) görüntüler arasında çıplak insan gözüyle ayrım yapmak zordur.Bu makalede, bu temel görüntü adli problemi için konvolüsyonel sinir ağına (CNN) dayanan etkili bir yöntem önermekteyiz.Mevcut CCN'leri sıfırdan veya ince ayarlı önceden eğitilmiş ağdan eğitmenin oldukça sınırlı performansını gözlemledikten sonra, bir CNN'in altında iki kademeli konvolüsyon katmanı olan yeni ve uygun bir ağ tasarlıyor ve uyguluyoruz.Ağımız, sabit bir derinliği, CNN'in istikrarlı bir yapısını ve iyi bir adli performansı korurken farklı boyutlarda giriş görüntüsü yamalarını barındıracak şekilde kolayca ayarlanabilir.CNN'leri eğitmenin karmaşıklığı ve görüntü adli tıplarının özel gereksinimi göz önüne alındığında, önerilen ağımızda sözde yerel-küresel stratejiyi tanıtıyoruz.Bizim CNN yerel yamalar üzerinde adli bir karar türetmektedir ve tam boyutlu bir görüntü üzerinde küresel bir karar basit çoğunluk oylaması ile kolayca elde edilebilir.Bu strateji, el yapımı özelliklere dayanan mevcut yöntemlerin performansını artırmak için de kullanılabilir.Deneysel sonuçlar, yöntemimizin, özellikle heterojen kökenli NIS ve CG görüntüleri ile zorlu bir adli senaryoda mevcut yöntemlerden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.Yöntemimiz ayrıca, yeniden boyutlandırma ve JPEG sıkıştırma gibi tipik işlem sonrası işlemlere karşı iyi sağlamlığa sahiptir.Görüntü adli tıp için CNN'leri kullanmak için önceki girişimlerin aksine, CNN'imizin yeterli ve gelişmiş görselleştirme araçları yardımıyla NIS ve CG görüntüleri arasındaki farklar hakkında ne öğrendiğini anlamaya çalışıyoruz."}
{"_id":"7c38c9ff0108e774cdfe2a90ced1c89812e7f498","text":"Hedef izleme ve üst düzey otomotiv uygulamaları için radar sinyal işleme algoritmalarının geliştirilmesi esas olarak gerçek radar verilerine dayanarak yapılır.Maliyet pahalılığı ve zaman alıcı test çalışmaları sırasında bir veri tabanı elde edilmelidir.adaptif cruise control (ACC) gibi karşılaştırılabilir derecede basit bir uygulama için, önemli trafik durumlarının çeşitliliği test çalışmalarıyla yeterince kapsanabilir.Ancak kesişim yardımı gibi daha gelişmiş uygulamalar için, temsili bir radar veri setinin elde edilmesi için harcanan çaba dayanılmaz olacaktır.Bu makalede, radar hedef listelerini gerçekçi ama hesaplamasal olarak talepsiz bir şekilde simüle etmenin bir yolunu önermekteyiz, bu da ihtiyaç duyulan gerçek radar verisinin miktarını önemli ölçüde azaltmayı sağlayacaktır."}
{"_id":"bca4e05a45f310ceb327d67278858343e8df7089","text":null}
{"_id":"1717dee0e8785d963e0333a0bb945757444bb651","text":"Doğrulanmış oyma tekniklerini kullanarak, popüler işletim sistemlerinin (örn.Windows, Linux ve OSX) genellikle uzun süredir sonlandırılmış ağ trafiğinden sistem belleğinde bulunan artık IP paketlerine, Ethernet çerçevelerine ve ilişkili veri yapılarına sahiptir.Bu tür bilgiler, kullanılan önceki bağlantı etkinliğinin ve hizmetlerin kurulması; sistemin LAN veya WLAN'ında bulunan diğer sistemlerin tanımlanması; ev sahibi bilgisayar sisteminin jeolokasyonu; ve çapraz sürücü analizi de dahil olmak üzere birçok adli amaç için yararlıdır.Ağ yapılarının, sistem takası veya kış uykusu sırasında bir kitle depolama ortamına sabitlenen bellekten de kurtarılabileceğini gösteriyoruz.Ağ oyma tekniklerimizi, algoritmalarımızı ve araçlarımızı sunarız ve bunları hem amaca yönelik olarak oluşturulmuş bellek görüntülerine hem de kolayca elde edilebilen bir adli korporaya karşı doğrularız.Bu teknikler, özellikle mobil cihazların analizinde ve kötü amaçlı yazılım analizi gibi siber güvenlik amaçlarında her iki adli görev için de değerlidir.Elsevier Ltd. tarafından yayınlanmıştır."}
{"_id":"62a7cfab468ef3bbd763db8f80745bd93d2be7dd","text":"Kasım 2007'de piyasaya sürülen en hızlı büyüyen mobil işletim sistemi olan Android, şaşırtıcı bir şekilde 1.4 milyar aktif kullanıcıyla övünüyor.Android kullanıcıları, cihaz içi güvenliklerinin dikkatli bir şekilde izlenmesinin olmaması nedeniyle kişisel verilerini hackleyebilecek kötü niyetli uygulamalara duyarlıdır.Kötü amaçlı yazılım tespit yöntemlerinin tasarlanması konusunda çok sayıda çalışma yapılmıştır.Bununla birlikte, daha önceki eserlerin hiçbiri doğrudan uygulama için yeterince kesin değildir ve deneysel doğrulamadan yoksundur.Bu makalede, kötü niyetli uygulamaların doğasını ve kimliklerini araştırdık ve tespit için iki yeni algılama yaklaşımı geliştirdik: ağ tabanlı algılama ve sistem çağrı tabanlı algılama yaklaşımları.Önerilen yaklaşımlarımızı değerlendirmek için, Y. Zhou ve ark. tarafından oluşturulan bir kötü amaçlı yazılım veritabanı olan Android Malware Genome Project'ten edinilen 1260 kötü amaçlı yazılımın bir alt kümesi üzerinde deneyler yaptık.[1] ve 227 kötü amaçlı olmayan (iyi amaçlı) uygulamalar.Sonuçlar, sistem çağrı tabanlı yaklaşımımızın kötü amaçlı yazılımları genel kötü amaçlı yazılım algılama bağlamında oldukça önemli olan %87 doğrulukla tespit edebildiğini göstermektedir.Deneysel sonuçlarla birlikte önerilen tespit yaklaşımlarımız, güvenlik profesyonellerine Android sistemlerdeki mobil kötü amaçlı yazılımları araştırmalarında daha kesin ve nicel yaklaşımlar sağlayacaktır."}
{"_id":"e2d76fc1efbbf94a624dde792ca911e6687a4fd4","text":"50 milyardan fazla indirme ve Google'ın resmi pazarında 1.3 milyondan fazla uygulama ile Android, dünya çapında akıllı telefon kullanıcıları arasında popülerlik kazanmaya devam etti.Aynı zamanda, platformu hedefleyen kötü amaçlı yazılımlarda bir artış oldu ve son zamanlarda son derece sofistike algılama önleme teknikleri kullanan daha yeni suşlar ortaya çıktı.Geleneksel imza tabanlı yöntemler bilinmeyen kötü amaçlı yazılımları tespit etmede daha az güçlü hale geldikçe, zamanında sıfır gün keşfi için alternatiflere ihtiyaç vardır.Bu nedenle bu makale, Android kötü amaçlı yazılım tespiti için topluluk öğrenmesini kullanan bir yaklaşım önermektedir.Statik analizin avantajlarını, Android kötü amaçlı yazılım tespit doğruluğunu iyileştirmek için topluluk makine öğreniminin verimliliği ve performansı ile birleştirir.Makine öğrenme modelleri, önde gelen bir antivirüs satıcısından gelen büyük bir kötü amaçlı yazılım örnekleri ve iyi huylu uygulamalar deposu kullanılarak oluşturulmuştur.Deneysel sonuçlar ve sunulan analizler, topluluk öğreniminin gücünden yararlanmak için geniş bir özellik alanı kullanan önerilen yöntemin, çok düşük yanlış pozitif oranlarla% 97,3 ila% 99 tespit doğruluğuna sahip olduğunu göstermektedir.Anahtar kelimelermobil güvenlik; Android; kötü amaçlı yazılım tespiti; topluluk öğrenme; statik analiz; makine öğrenimi; veri madenciliği; rastgele orman"}
{"_id":"08d32340e0e6aa50952860b90dfba2fe4764a85a","text":"Piyasadaki akıllı telefon sayısının keskin bir şekilde artması, Android platformunun bir pazar lideri haline gelmesiyle, bu platformda kötü amaçlı yazılım analizine olan ihtiyacı acil bir sorun haline getiriyor.Bu makalede, Android platformundaki kötü amaçlı yazılımları tespit etmek için bir araç olarak uygulama davranışının dinamik analizi için daha önceki yaklaşımlardan yararlanıyoruz.Dedektör, kitle kaynaklarına dayanan sınırsız sayıda gerçek kullanıcıdan gelen izlerin toplanması için genel bir çerçeveye gömülüdür.Çerçevemiz, merkezi sunucuda toplanan verileri iki tür veri seti kullanarak analiz ederek gösterilmiştir: test amacıyla oluşturulan yapay kötü amaçlı yazılımlardan ve vahşi doğada bulunan gerçek kötü amaçlı yazılımlardan olanlar.Yöntemin, kötü amaçlı yazılımı izole etmek ve indirilen bir kötü amaçlı yazılımın kullanıcılarını uyarmak için etkili bir araç olduğu gösterilmiştir.Bu, tespit edilen bir kötü amaçlı yazılımın daha büyük bir topluluğa yayılmasını önleme potansiyelini gösterir."}
{"_id":"12ef153d9c7ccc374d56acf34b59fb2eaec6f755","text":"Akıllı telefonların popülaritesi ve benimsenmesi, özellikle Android gibi popüler platformlarda mobil kötü amaçlı yazılımların yayılmasını büyük ölçüde teşvik etti.Hızlı büyümelerinin ışığında, etkili çözümler geliştirmek için acil bir ihtiyaç vardır.Bununla birlikte, savunma yeteneğimiz, bu gelişmekte olan mobil kötü amaçlı yazılımların sınırlı anlaşılması ve ilgili örneklere zamanında erişim eksikliği nedeniyle büyük ölçüde kısıtlanmıştır.Bu makalede, Android platformuna odaklanıyoruz ve mevcut Android kötü amaçlı yazılımlarını sistemleştirmeyi veya karakterize etmeyi amaçlıyoruz.Özellikle, bir yıldan fazla bir çabayla, mevcut Android kötü amaçlı yazılım ailelerinin çoğunluğunu kapsayan 1.200'den fazla kötü amaçlı yazılım örneğini toplamayı başardık, Ağustos 2010'daki çıkışlarından Ekim 2011'deki sonlarına kadar.Buna ek olarak, bunları sistematik olarak, kurulum yöntemleri, aktivasyon mekanizmaları ve taşınan kötü niyetli yüklerin doğası da dahil olmak üzere çeşitli yönlerden karakterize ediyoruz.Temsili ailelerin karakterizasyonu ve daha sonra evrime dayalı bir çalışması, mevcut mobil anti-virüs yazılımlarından tespiti önlemek için hızla evrimleştiklerini ortaya koymaktadır.Dört temsili mobil güvenlik yazılımı ile yapılan değerlendirmeye dayanarak, deneylerimiz en iyi vakanın %79,6'sını tespit ettiğini, en kötü vakanın ise veri setimizde sadece %20,2'sini tespit ettiğini gösteriyor.Bu sonuçlar açıkça yeni nesil anti-mobil-malware çözümlerinin daha iyi geliştirilmesi gereğini çağrıştırıyor."}
{"_id":"8e0b8e87161dd4001d31832d5d9864fd31e8eccd","text":"Bu makale, dikdörtgen yama anteninin bant genişliğini 0.88 GHz (7.76 - 8.64 GHz) ile 6.75 GHz (3.49 - 10.24 GHz) arasında artırma tekniğini sunmaktadır.Bu teknik, en geniş bant genişliğine ulaşmak için modifiye edilmiş zemin düzlemine sahip inset besleme bandı antenini kullanır.Üç tip dikdörtgen yama anteni önereceğiz: mikro şerit hattı ile beslenen basit dikdörtgen yama, inset besleme dikdörtgen yama ve inset besleme yer düzlemini değiştiren dikdörtgen yama.Nihai simülasyon sonucu, frekansın alt kenarının 7,76 GHz'den 3,49 GHz'e kaydırıldığını ve frekansın daha yüksek kenarının 8,64 GHz'den 10,24 GHz'e kaydırıldığını göstermektedir; bu, geniş bant için dikdörtgen yama anteninin bant genişliğini artırmak için tek seçimdir.Microstrip patch anteninin artan bant genişliğinin ayrıntıları anlatılır ve elde edilen geniş bant performansı için simülasyon sonuçları IE3D Zeland yazılımı kullanılarak sunulur."}
{"_id":"3cd0b6a48b14f86ed261240f30113a41bacd2255","text":"Bağlam, insan ve bilgisayar arasındaki etkileşimde, anlam katan çevreleyen gerçekleri açıklayan önemli bir konudur.Mobil hesaplama araştırmalarında yayınlanan parametre konumu en çok bağlama yaklaşmak ve bağlam farkında uygulamaları uygulamak için kullanılır.Hareket halindeyken çalışan ve çalışan cihazlarla karakterize edilen ultra mobil hesaplamayı önermekteyiz (örn.PDA'lar, cep telefonları, giyilebilir bilgisayarlar), daha geniş bir bağlam kavramından önemli ölçüde yararlanabilir.Alanı yapılandırmak için bağlam için bir çalışma modeli tanıtıyoruz, konumun ötesinde bağlam elde etmek için mekanizmaları tartışıyoruz ve ultra mobil hesaplamada bağlam-farkındalık uygulaması.Bağlam-farkındalık için sensörlerin yararını araştırıyoruz ve iki prototipik uygulama sunuyoruz - hafif duyarlı bir ekran ve yönelim farkında bir PDA arayüzü.Konsept daha sonra daha sofistike bağlam tanıması sağlamak için sensör füzyonu için bir modele genişletilir.Modelin uygulanmasına dayanarak bir deney açıklanır ve yaklaşımın fizibilitesi gösterilir.Ayrıca, daha sofistike bağlamlar hakkında bilgi edinmek için sensörlerin kaynaşmasını araştırıyoruz.1 Giriş Bağlam, \"çevreleyen ve başka bir şeye anlam veren\" = 'dir.Bilgisayar biliminin çeşitli alanları, bilgi işleme ve iletişimi, bu tür işlemlerin gerçekleştiği durumların yönleriyle ilişkilendirmek için son 40 yıldır bu kavramı araştırıyor.En önemlisi, bağlam Doğal Dil İşlemede ve daha genel olarak İnsan-Bilgisayar Etkileşiminde önemli bir kavramdır.Örneğin, son teknoloji grafiksel kullanıcı arayüzleri, menüleri kullanıcı tercihi ve diyalog durumu gibi bağlamlara uyarlamak için bağlam kullanır.Şu anda bağlamın artan ilgi gördüğü yeni bir alan adı, mobil bilgi işlemdir.Mobil hesaplamanın ilk dalgası taşınabilir genel amaçlı bilgisayarlara dayanırken ve öncelikle konum şeffaflığına odaklanırken, ikinci dalga artık ultra mobil cihazlara ve bunları çevredeki kullanım durumlarıyla ilişkilendirmeye yönelik bir ilgiye dayanıyor.Ultra mobil cihazlar, hareket halindeyken çalışan ve çalışan ve genel amaçlı hesaplamadan göreve özgü desteğe geçişle karakterize edilen hesaplama cihazları olarak tanımlanan yeni bir küçük mobil bilgisayar sınıfıdır.Ultra mobil cihazlar, örneğin Kişisel Dijital Asistanlar (PDA'lar), cep telefonları ve giyilebilir bilgisayarları içerir.Mobil hesaplamada bağlam farkındalığının birincil endişesi, bir kullanıcıyı çevreleyen fiziksel çevrenin ve ultra mobil cihazlarının farkındalığıdır.Son çalışmalarda, bu endişe, örneğin küresel konumlandırmaya veya işaretçilerin kullanımına dayalı olarak konum bilincinin uygulanmasıyla ele alınmıştır.Konum ..."}
{"_id":"62edb6639dc857ad0f33e5d8ef97af89be7a3bc7","text":"Bir ofis ortamında insanların konumu için yeni bir sistem tarif edilir.Personel üyeleri, konumları hakkında bilgi sağlayan sinyalleri bir sensör ağı aracılığıyla merkezi bir konum servisine ileten rozetler takarlar.Kağıt ayrıca alternatif konum tekniklerini, sistem tasarım sorunlarını ve özellikle telefon görüşmesi yönlendirmesi ile ilgili uygulamaları da inceler.Konum sistemleri bir bireyin mahremiyeti hakkında endişe uyandırır ve bu konular da ele alınır."}
{"_id":"a332fa84fb865fac25e9c7cf0c18933303a858d0","text":"Tıbbi uygulamalar için mikrodalga tomografik görüntüleme sistemlerinin geliştirilmesinde son yıllarda önemli ilerlemeler kaydedilmiştir.Endüstriyel uygulamalar için uygun bir mikrodalga görüntüleme sistemi tasarlamak ve üretilen görüntüleri yorumlamak için, görüntüleme altındaki malzemelerin karakterize edilmesi gerekir.Bu makalede, 400MHz ve 20GHz arasındaki frekanslarda sıvıların dielektrik özelliklerinin ölçümü için açık uçlu koaksiyel probların kullanımını tanımlıyoruz.Farklı tuzluluktaki su da dahil olmak üzere bir dizi sıvı için Misra-Blackham modeli kullanılarak elde edilen sonuçlar, literatürde iyi bir anlaşma gösteren sonuçlarla karşılaştırılmaktadır.Özellikle tuzlu su için minimum kaybın sıklığı tuzluluğa bağlıdır.% 0.2 NaCl'nin dahil edilmesi için 1.5GHz'den % 3.5 NaCl'nin dahil edilmesi için 7GHz'e kadar değişebilir.İzinliliğin gerçek kısmı da 400MHz'den 20GHz'e yaklaşık %50 oranında değişebilir."}
{"_id":"c02fd0b0ad018556de5f9cddcccdf813c8fbb0f8","text":"Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri, uzaktan algılama sınıflandırma problemlerinde giderek daha fazla kullanılmaktadır.Başlıca faktörlerden biri, bu tür verilerin kullanılabilirliğidir.Yüksek kullanılabilirliğe rağmen, zebra geçiş sınıflandırma sorununa çok az çaba harcanmıştır.Bu mektupta, yaya yürüyüşleri ile ilgili görevler için büyük ölçekli bir uydu görüntü veritabanının otomatik olarak edinilmesini ve not edilmesini sağlamak için kalabalık kaynak sistemleri kullanılmaktadır.Daha sonra, bu veri seti, zebra geçişleri içeren veya içermeyen uydu görüntülerini doğru bir şekilde sınıflandırmak için derin öğrenme tabanlı modelleri eğitmek için kullanılır.Deneylerde 3 kıtadan, 9 ülkeden ve 20'den fazla şehirden 240000'den fazla görüntü içeren yeni bir veri kullanıldı.Deneysel sonuçlar, serbestçe kullanılabilen kitle kaynak verilerinin, küresel ölçekte yaya geçidi sınıflandırması yapmak için sağlam modelleri doğru bir şekilde eğitmek için kullanılabileceğini gösterdi (%97.11)."}
{"_id":"c14dff27746b49bea3c5f68621261f266a766461","text":null}
{"_id":"f32d9a72d51f6db6ec26f0209be73dd3c400b42e","text":"10 maddelik bir plan, bazı -hepsi olmasa da- ölümcül özerk silahları yasaklamak için bir öneri hazırlamaya yönelik."}
{"_id":"bbbd015155bbe5098aad6b49a548e9f3570e49ec","text":"Bu makale, yüz tanıma için Gabor-Fisher (1936) sınıflandırıcısını (GFC) tanıtır.Aydınlatma ve yüz ifadesindeki değişikliklere dayanıklı olan GFC yöntemi, yüz görüntülerinin Gabor dalgacık gösteriminden türetilen artırılmış Gabor özellik vektörüne geliştirilmiş Fisher doğrusal diskriminant modelini (EFM) uygular.Bu makalenin yeniliği 1) boyutsallığı hem veri sıkıştırma hem de tanıma (genelleştirme) performansı göz önünde bulundurularak EFM kullanılarak daha da azaltılan artırılmış bir Gabor özellik vektörünün türetilmesi; 2) çok sınıflı problemler için bir Gabor-Fisher sınıflandırıcısının geliştirilmesi; ve 3) kapsamlı performans değerlendirme çalışmaları.Özellikle çeşitli sınıflandırıcılara uygulanan farklı benzerlik ölçütleri üzerine karşılaştırmalı çalışmalar yaptık.Ayrıca, yeni GFC yöntemimiz, Gabor dalga boyu yöntemi, eigenfaces yöntemi, Fisherfaces yöntemi, EFM yöntemi, Gabor ve eigenfaces yönteminin kombinasyonu ve Gabor ve Fisherfaces yönteminin kombinasyonu da dahil olmak üzere çeşitli yüz tanıma şemalarının karşılaştırmalı deneysel çalışmalarını gerçekleştirdik.Yeni GFC yönteminin uygulanabilirliği, değişken aydınlatma ve yüz ifadeleri altında elde edilen 200 konuya karşılık gelen 600 FERET ön yüz görüntüsü kullanılarak yüz tanıma üzerinde başarıyla test edilmiştir.Yeni GFC yöntemi sadece 62 özellik kullanarak yüz tanımada %100 doğruluk sağlar."}
{"_id":"0160ec003ae238a98676b6412b49d4b760f63544","text":"Görsel öğrenme için denetimsiz bir teknik sunuyoruz, bu da bir öz uzay ayrışması kullanarak yüksek boyutlu alanlarda yoğunluk tahmini üzerine kuruludur.Eğitim verilerini modellemek için iki tür yoğunluk tahmini türetilmiştir: çok değişkenli Gaussian (unimodal dağıtımlar için) ve bir Mixture-of-Gaussian modeli (multimodal dağıtımlar için).Bu olasılık yoğunlukları daha sonra otomatik nesne tanıma ve kodlama için görsel arama ve hedef belirleme için maksimum benzerlik tahmin çerçevesi formüle etmek için kullanılır.Öğrenme tekniğimiz, insan yüzlerinin ve eller gibi sert olmayan nesnelerin olasılıksal görsel modellemesi, tespiti, tanınması ve kodlamasına uygulanır."}
{"_id":"ac2c955a61002b674bd104b91f89087271fc3b8e","text":"Çok seviyeli bir arttırıcı güç faktörü düzeltmesi (PFC) doğrultucu, kademeli kontrolör ve çok taşıyıcı darbe genişliği modülasyonu tekniği ile kontrol edilen bu kağıtta sunulmaktadır.Sunulan topoloji, üretilen kutuyu önemli ölçüde küçültecek gerekli kapı sürücülerinin sayısını azaltan benzerlerine kıyasla daha az aktif yarı iletken anahtarlara sahiptir.Yükü dc bus kapasitörlerinin nötr noktasına bağlamadan girişte beş seviyeli bir voltaj dalga formu üretirken, çıkışta sabit bir voltaj oluşturmak için incelenen dönüştürücü üzerinde basit bir kontrolör uygulanmıştır.Çok taşıyıcılı darbe-genişlik modülasyon tekniği, sabit bir anahtarlama frekansında kontrol sinyalinden anahtarlama darbeleri üretmek için kullanılmıştır.Çok seviyeli voltaj dalga formu harmonikleri, giriş akımının harmonik içeriğini ve gerekli filtrelerin boyutunu doğrudan etkileyen kapsamlı bir şekilde analiz edilmiştir.Tam deneysel sonuçlar, AC tarafındaki güç faktörünü düzeltirken ve mevcut harmonikleri önemli ölçüde azaltırken, AC ızgaradan DC yüklerine güç sağlamada önerilen beş seviyeli PFC güçlendirme doğrultucusunun iyi dinamik performansını doğrular."}
{"_id":"c2fafa93bd9b91ede867d4979bc747334d989040","text":"Minutiae, parmak izlerinin temel özellikleri olarak, parmak izi tanıma sistemlerinde önemli bir rol oynamaktadır.Mevcut minutiae çıkarma yöntemlerinin çoğu, binarizasyon, inceltme ve geliştirme gibi bir dizi el tanımlı ön işleme dayanmaktadır.Bununla birlikte, bu ön işlemler güçlü bir ön bilgi gerektirir ve her zaman kayıplı işlemlerdir.Ve bu da minutiae'nin düşmesine veya yanlış çıkarılmasına yol açacaktır.Bu makalede, derin evrişimsel sinir ağlarına dayanan yeni bir minutiae çıkarma yaklaşımı önerilmiştir; bu yaklaşım, minutiae'yi herhangi bir ön işlem yapmadan ham parmak izi görüntüleri üzerine doğrudan çıkarır, çünkü derin evrişimsel sinir ağlarının güçlü temsil kapasitesinden titizlikle yararlanırız.Minutiae, iyi tasarlanmış mimariler nedeniyle etkili bir şekilde çıkarılabilir.Ayrıca, sahte minutiae'yi ortadan kaldırmak için kapsamlı tahminin yapılmasında doğruluk garanti edilir.Dahası, hem aşırı uyumdan kaçınmak hem de sağlamlığı geliştirmek için bir dizi uygulama becerisi kullanılmaktadır.Bu yaklaşım iyi bir performans gösterir, çünkü sadece parmak izi görüntülerinde tüm bilgileri kullanmakla kalmaz, aynı zamanda minutiae kalıplarını büyük miktarda veriden de öğrenir.Karşılaştırmalar önceki çalışmalarla ve yaygın olarak uygulanan ticari parmak izi tanımlama sistemiyle yapılır.Sonuçlar, yaklaşımımızın hem doğrulukta hem de sağlamlıkta daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir."}
{"_id":"36b0ba31eb7489772616ea9d5bd789483d494e93","text":"Yeni düzenlemeler, darbe genişliği ayarlı (PWM) doğrultucularla elde edilen güç dönüştürücüleri tarafından enjekte edilen mevcut harmoniklere daha sıkı sınırlar getirmektedir.Buna ek olarak, birkaç uygulama güç kaynağına güç yenilenmesi yeteneği talep ediyor.Bu çalışma, azaltılmış giriş harmonikleri ve geliştirilmiş güç faktörü ile rejeneratif redresörler alanındaki sanatın durumunu sunar.Rejeneratif redresörler, dc taraftan ac güç kaynağına geri enerji sağlayabilmektedir.Tek ve üç fazlı güç kaynakları için topolojiler, karşılık gelen kontrol stratejileri ile dikkate alınır.Birkaç kilowatt'tan birkaç megawatt'a kadar bir güç aralığına sahip farklı işlemlerde voltaj ve akım kaynaklı PWM doğrultucuların uygulanmasına özel dikkat gösterilir.Bu makale, PWM rejeneratif redresörlerinin geniş bir endüstriyel kabule sahip oldukça gelişmiş ve olgun bir teknoloji olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"7b8031213276b23060fbd17d1d7182835fc2e0c3","text":"Bu makale, 130 nm SiGe BiCMOS teknolojisinde Gilbert hücre tabanlı frekans çiftleyicisi olarak uygulanan entegre bir frekans çarpanını tanımlamaktadır.Devre, 1 dBm giriş gücü için 1 dBm'lik tepe çıkış gücüne sahip 97  134GHz'lik 3 dB bant genişliğini gösterir.Tek uçlu çıkışta ölçülen temel bastırma, 21 dBc'den daha iyidir, frekans çiftleyici ise 3.3V kaynağından 69mW tüketir.Çiftleyiciden önce, Gilbert hücresi için bir diferansiyel sinyal oluşturmak için aktif bir balun olarak çalışan bir diferansiyel amplifikatör gelir."}
{"_id":"2495ebdcb6da8d8c2e82cf57fcaab0ec003d571d","text":"Görüntülerin büyük bir veri kümesi göz önüne alındığında, görsel olarak benzer nesne ve sahne sınıflarını görüntü segmentasyonlarıyla birlikte otomatik olarak belirlemeye çalışıyoruz.Bunu başarmak için iki fikri birleştiriyoruz: (i) bir dizi segmentli nesnenin istatistiksel metin analizinden konu keşif modellerini kullanarak görsel nesne sınıflarına bölünebileceği; ve (ii) görsel nesne sınıflarının bir segmentasyonun doğruluğunu değerlendirmek için kullanılabileceği.Bu fikirleri bir araya getirmek için her görüntünün birden fazla segmentasyonunu hesaplıyoruz ve sonra: (i) nesne sınıflarını öğrenin; ve (ii) doğru segmentasyonları seçin.Böyle bir algoritmanın Caltech, MSRC ve LabelMe'den olanlar da dahil olmak üzere çeşitli görüntü veri kümelerinde birçok tanıdık nesneyi otomatik olarak keşfetmede başarılı olduğunu gösteriyoruz."}
{"_id":"6d4e3616d0b27957c4107ae877dc0dd4504b69ab","text":"Bu makalede, videolardaki ham spatiotemporal sinyallerden görsel bir temsil öğrenmek için bir yaklaşım sunuyoruz.Temsilimiz semantik etiketlerden denetim olmadan öğrenilir.Yöntemimizi denetimsiz sıralı doğrulama görevi olarak formüle ediyoruz, yani bir videodan kare dizisinin doğru zamansal düzende olup olmadığını belirleriz.Bu basit görev ve semantik etiketler olmadan, bir Convolutional Neural Network (CNN) kullanarak güçlü bir görsel temsil öğreniyoruz.Temsil, ImageNet gibi denetimli görüntü veri kümelerinden öğrenilen tamamlayıcı bilgiler içerir.Niteliksel sonuçlar, yöntemimizin insan pozu gibi zamansal olarak değişen bilgileri yakaladığını göstermektedir.Eylem tanıma için ön eğitim olarak kullanıldığında, yöntemimiz UCF101 ve HMDB51 gibi benchmark veri kümeleri üzerinde harici veriler olmadan öğrenme üzerinde önemli kazanımlar sağlar.İnsan pozuna karşı duyarlılığını göstermek için, rekabetçi olan FLIC ve MPII veri kümelerinde poz tahmini için sonuçlar gösteriyoruz veya önemli ölçüde daha fazla denetim kullanan yaklaşımlardan daha iyi.Yöntemimiz, doğrulukta ek bir artış sağlamak için denetimli temsillerle birleştirilebilir."}
{"_id":"f226ec13e016943102eb7ebedab7cf3e9bef69b2","text":null}
{"_id":"f7ec4269303b4f5a4b4964a278a149a69f2a5910","text":"Alzheimer hastalığının (AD) doğru ve erken teşhisi, hasta bakımı ve gelecekteki tedavinin gelişimi için önemli bir rol oynar.Manyetik rezonans görüntüleri (MRI) ve pozitron emisyon tomografisi (PET) gibi yapısal ve fonksiyonel nörogörüntüler, AD ile ilgili anatomik ve fonksiyonel sinirsel değişiklikleri anlamaya yardımcı olmak için güçlü görüntüleme modaliteleri sağlamaktadır.Son yıllarda, makine öğrenimi yöntemleri, AD'nin nicel değerlendirmesi ve bilgisayar destekli tanı (CAD) için çok modlu nörogörüntülerin analizi üzerinde yaygın olarak çalışılmıştır.Mevcut yöntemlerin çoğu, kayıt ve segmentasyon gibi görüntü ön işlemesinden sonra el sanatları görüntüleme özelliklerini çıkarır ve daha sonra AD konularını diğer gruplardan ayırt etmek için bir sınıflandırıcı eğitir.Bu makale, AD sınıflandırması için MRI ve PET beyin görüntülerinin çok seviyeli ve çok modlu özelliklerini öğrenmek için kademeli konvolüsyonel sinir ağları (CNN'ler) oluşturmayı önermektedir.İlk olarak, çoklu derin 3D-CNN'ler, yerel beyin görüntüsünü daha kompakt üst düzey özelliklere dönüştürmek için farklı yerel görüntü yamaları üzerine inşa edilmiştir.Daha sonra, üst düzey bir üst düzey 2D-CNN ve ardından softmax katmanı, çoklu modaliteden öğrenilen üst düzey özellikleri bir araya getirmek ve sınıflandırma görevi için karşılık gelen görüntü yamalarının gizli multimodal korelasyon özelliklerini oluşturmak için basamaklanır.Son olarak, bu öğrenilen özellikler, AD sınıflandırması için softmax katmanının ardından tamamen bağlı bir katmanla birleştirilir.Önerilen yöntem, jenerik çok seviyeli ve multimodal özellikleri, ölçek ve rotasyon varyasyonlarına bir dereceye kadar sağlam olan sınıflandırma için çoklu görüntüleme yöntemlerinden otomatik olarak öğrenebilir.Beyin görüntülerinin ön işlenmesinde hiçbir görüntü segmentasyonu ve katı kayıt gerekmez.Yöntemimiz, 93 AD hastası, 204 hafif bilişsel bozukluk (MCI, 76 pMCI + 128 sMCI) ve Alzheimer Hastalığı Nörogörüntüleme Girişimi (ADNI) veritabanından 100 normal kontrol (NC) dahil olmak üzere 397 konunun temel MRI ve PET görüntüleri üzerinde değerlendirilmektedir.Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin, AD'nin NC'ye karşı sınıflandırılması için %93.26 ve pMCI'ye karşı NC sınıflandırması için %82.95'lik bir doğruluk elde ettiğini ve umut verici sınıflandırma performansını gösterdiğini göstermektedir."}
{"_id":"dcd72f0a9cdc37450379f401fc2f4f87e30f5021","text":null}
{"_id":"c1b66422b1dab3eeee6d6c760f4bd227a8bb16c5","text":null}
{"_id":"e75c5d1b7ecd71cd9f1fdc3d07f56290517ef1e5","text":"Çevrimiçi işlem işleme (OLTP) ve çevrimiçi analitik işleme (OLAP) iki alanı veritabanı mimarileri için farklı zorluklar sunar.Şu anda, yüksek görev kritik işlem oranlarına sahip müşteriler, verilerini OLTP için bir veritabanı ve OLAP için bir sözde veri deposu olmak üzere iki ayrı sisteme ayırdı.Düzgün işlem oranlarına izin verirken, bu ayırma, iki ayrı bilgi sisteminin korunması nedeniyle yalnızca periyodik olarak Extract Transform Load-data evreleme ve aşırı kaynak tüketiminin başlatılmasının neden olduğu gecikme nedeniyle veri tazeliği sorunları da dahil olmak üzere birçok dezavantaja sahiptir.İşlemsel verilerin tutarlı anlık görüntülerini korumak için donanım destekli replikasyon mekanizmalarını kullanarak hem OLTP hem de OLAP'ı aynı anda işleyebilen HyPer adlı verimli bir hibrit sistem sunuyoruz.HyPer, OLTP işlemlerinin ACID özelliklerini garanti eden ve aynı, keyfi olarak güncel ve tutarlı anlık görüntüde OLAP sorgu oturumlarını (çoklu sorgular) yürüten bir ana bellek veritabanı sistemidir.Sanal bellek yönetimi için işlemci-kalıcı desteğinin (adres çevirisi, önbellekleme, güncellemede kopyalama) kullanılması, her ikisini de aynı anda verir: her iki iş yükünü paralel olarak yürüten tek bir sistemde görülmemiş derecede yüksek işlem oranları saniyede 100000 kadar yüksek ve çok hızlı OLAP sorgu yanıt süreleri.Performans analizi, kombine TPC-C ve TPC-H kriterlerine dayanmaktadır."}
{"_id":"732212be0e6c5216158a7470c79fa2ff98a2da06","text":"Biz yığılmış-FET monolitik milimetre dalga (mmW) entegre devre Doherty güç amplifikatörü (DPA) sunuyoruz.DPA, 6-dB güç geri tepmesinde (PBO) yüksek güç ve yüksek verimlilik elde etmek için yeni bir asimetrik istif kapısı önyargısı kullanır.Devre 0.15-m geliştirme modu (E-mode) Gallium Arsenide (GaAs) sürecinde üretilmiştir.Deneysel sonuçlar, 28,2 dBm'lik 1-dB kazanç sıkıştırmasında (P1dB) çıkış gücünü, %37'lik zirve gücü katma verimliliğini (PAE) ve 28 GHz'de %27'lik 6-dB PBO'da PAE'yi göstermektedir.Ölçülen küçük sinyal kazancı 15 dB iken, 3-dB bant genişliği 25.5 ila 29.5 GHz arasındadır.20 MHz 64 QAM modüle edilmiş sinyal ile dijital bozulma (DPD) kullanılarak, bitişik kanal güç oranı (ACPR)  46 dBc gözlenmiştir."}
{"_id":"03837b659b4a8878c2a2dbef411cd986fecfef8e","text":"Paralelleştirilebilir karakter seviyesi dizi modellemesi için otomatik olarak gerileyen bir dikkat mekanizması sunuyoruz.Bu yöntemi, otoyol ağı atlama bağlantıları ile bağlantılı nedensel konvolutional katman bloklarından oluşan bir sinir modeli geliştirmek için kullanıyoruz.Modelleri, önerilen dikkat mekanizması ile ve olmadan sırasıyla Otoyol Nedensel Kavram (Causal Convolution) ve Otoregresyon Nedensel Kavram (ARA-Conv) olarak belirtiriz.Otoregresyonel dikkat mekanizması, kod çözücüde nedenselliği çok önemli bir şekilde korur ve paralel uygulamaya izin verir.Bu modellerin, muadil muadilleriyle karşılaştırıldığında, karakter düzeyinde NLP görevlerinde hızlı ve doğru öğrenmeyi mümkün kıldığını gösteriyoruz.Özellikle, bu modeller, doğal dil düzeltme ve dil modelleme görevlerinde tekrarlayan sinir ağı modellerinden daha iyi performans gösterir ve zamanın bir kısmında çalışır."}
{"_id":"fe419be5c53e2931e1d6370c914ce166be29ff6e","text":null}
{"_id":"0c3078bf214cea52669ec13962a0a242243d0e09","text":"Bu makalede, yeni bir kompakt besleme devresi kullanan geniş bant baskılı dörtgen sarmal anten önerilmiştir.Bu anten, %29 bant genişliği ile geniş bir kiriş genişliği üzerinde mükemmel bir eksenel oran sunar.Diyaframlı bir geçişe dayanan ve iki adet 90  yüzey montaj melezi içeren özel bir besleme devresi, kuadrifiler anten ile entegre olacak şekilde tasarlanmıştır.Bant genişliği üzerinde, geniş bantlı kompakt devre tarafından beslenen antenin ölçülen yansıma katsayısının -12 dB'ye eşit veya daha düşük olduğu ve maksimum kazancın 1.18 ila 1.58 GHz arasında değiştiği bulunmuştur.Yarı güç ışını genişliği 150  olup, bu aralıkta 3 dB'nin altında eksenel bir orana sahiptir.Besleme devresinin kompaktlığı, dizi düzenlemelerinde küçük eleman aralığına izin verir."}
{"_id":"0c3751db5a24c636c1aa8abfd9d63321b38cfce5","text":"Stochastic Gradient Descent (SGD), güçlü teorik garantileri nedeniyle SVM gibi büyük ölçekli denetimli makine öğrenimi optimizasyon problemlerini çözmek için popüler hale gelmiştir.Yakın ilişkili Çift Koordinatlı Yükselme (DCA) yöntemi çeşitli yazılım paketlerinde uygulanmış olsa da, şimdiye kadar iyi bir yakınsama analizinden yoksun kalmıştır.Bu makale, Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA)'ın yeni bir analizini sunar ve bu yöntem sınıfının SGD'den karşılaştırılabilir veya daha iyi olan güçlü teorik garantilere sahip olduğunu gösterir.Bu analiz, SDCA'nın pratik uygulamalar için etkinliğini haklı çıkarır."}
{"_id":"24424918dc93c016deeaeb86a01c8bfc01253c9b","text":"Birçok klasik algoritma, birkaç yıl sonra gebe kaldıkları sınırlardan daha uzun yaşamak için bulunur ve öngörülemeyen ortamlarda ilgili olmaya devam eder.Bu makalede, SVRG'nin böyle bir yöntem olduğunu gösteriyoruz: aslen güçlü konveks hedefleri için tasarlanmış, aynı zamanda güçlü konveks olmayan veya konveks olmayan ayarların toplamı altında çok sağlamdır.Eğer f(x) düzgün, dışbükey fonksiyonların bir toplamıysa, ancak f güçlü bir şekilde dışbükey değilse (Lasso veya lojistik regresyon gibi), SVRG'nin üzerinde büyüyen çağ uzunluğunun yeni bir seçimini yapan bir varyant SVRG'yi önermekteyiz.SVRG, bu ayarda SVRG'nin doğrudan, daha hızlı bir varyantıdır.Eğer f(x) konveks dışı fonksiyonların toplamıysa ama f güçlü bir şekilde konveks ise, SVRG'nin doğrusal olarak yakınsamasının summands'ın konveks olmayan parametresine bağlı olduğunu gösteririz.Bu, bu ayarda en iyi bilinen sonucu iyileştirir ve stokastik PCA için daha iyi çalışma süresi sağlar."}
{"_id":"680cbbc88d537bd6f5a68701b1bb0080a77faa00","text":"Stokastik gradyan inişi büyük ölçekli optimizasyon için popülerdir, ancak doğal varyans nedeniyle yavaş yakınsama asemptotik olarak vardır.Bu sorunu gidermek için, stokastik varyans indirgenmiş gradyan (SVRG) dediğimiz stokastik gradyan inişi için açık bir varyans azaltma yöntemi sunuyoruz.Düzgün ve güçlü konveks fonksiyonları için, bu yöntemin stokastik çift koordinatlı yükselme (SDCA) ve Stokastik Ortalama Gradient (SAG) ile aynı hızlı yakınsama oranına sahip olduğunu kanıtlıyoruz.Bununla birlikte, analizimiz önemli ölçüde daha basit ve sezgiseldir.Dahası, SDCA veya SAG'ın aksine, yöntemimiz gradyanların depolanmasını gerektirmez ve bu nedenle bazı yapılandırılmış tahmin problemleri ve sinir ağı öğrenimi gibi karmaşık sorunlara daha kolay uygulanabilir."}
{"_id":"9fe5a7a24ff81ba2b6769e811b6ab47188a45242","text":"Konveks ve non-smooth problemleri son zamanlarda sinyal\/görüntü işleme, istatistik ve makine öğreniminde önemli ilgi görmüştür.Bununla birlikte, konveks olmayan ve pürüzsüz olmayan optimizasyon problemlerini çözmek büyük bir zorluk olmaya devam ediyor.Hızlandırılmış proksimal gradyan (APG), dışbükey programlama için mükemmel bir yöntemdir.Bununla birlikte, olağan APG'nin konveks dışı programlamada kritik bir noktaya yakınsamayı sağlayıp sağlayamayacağı hala bilinmemektedir.Bu makalede, APG'yi yeterli iniş özelliğini karşılayan bir monitör tanıtarak genel konveks olmayan ve pürüzsüz olmayan programlar için genişletiyoruz.Buna göre, bir monoton APG ve bir monoton olmayan APG önermekteyiz.İkincisi, nesnel fonksiyonun monotonik indirgenmesi gerekliliğinden feragat eder ve her yinelemede daha az hesaplamaya ihtiyaç duyar.Bilgimizin en iyisine göre, her birikim noktasının kritik bir nokta olmasını sağlayan genel konveks olmayan ve pürüzsüz olmayan problemler için APG tipi algoritmalar sağlayan ilk kişileriz ve problemler konveks olduğunda yakınsama oranları O ( 1 k2) olarak kalır, bu durumda k yineleme sayısıdır.Sayısal sonuçlar algoritmalarımızın hız avantajına tanıklık eder."}
{"_id":"3e36eb936002a59b81d8abb4548dc2c42a29b743","text":"Güvenlik, genellikle verimli iletim veya kaynak sınırlamaları gibi diğer hedeflerle sık sık çakışan otomasyon sistemleri için bir eklenti hizmeti olarak görülür.Bu makale, otomasyon sistemlerinde güvenlik için pratik odaklı bir yaklaşım için geçerlidir.Özellikle otomasyon sistemlerine ve otomasyon ağlarına yönelik ortak tehditleri analiz eder, sistemleri güvenlik açısından sınıflandırmak için bir model oluşturur ve farklı sistem seviyelerinde mevcut olan ortak önlemleri tartışır.Tedbirlerin tanımı, genel sistem güvenliği üzerindeki etkileri derecelendirmeye izin vermelidir."}
{"_id":"8b74a32cebb5faf131595496f6470ff9c2c33468","text":"Facebook hızla sosyal iletişim için en popüler araçlardan biri haline geliyor.Bununla birlikte, Facebook çevrimdışı-online bir eğilim gösterdiğinden diğer Sosyal Ağ Sitelerinden biraz farklıdır; yani, Facebook Arkadaşlarının çoğunluğu çevrimdışı olarak karşılanır ve daha sonra eklenir.Mevcut araştırma, Beş Faktörlü Kişilik Modelinin Facebook kullanımı ile nasıl ilişkili olduğunu araştırdı.Dışadönüklük ve Deneyime Açıklık ile ilgili bazı beklenen eğilimlere rağmen, sonuçlar kişilik faktörlerinin önceki literatürün önerdiği kadar etkili olmadığını göstermiştir.Sonuçlar ayrıca, Facebook kullanımı açısından iletişim için bir motivasyonun etkili olduğunu belirtti.Özellikle Facebook'un bireysel işlevleri göz önüne alındığında, Facebook gibi araçları kullanma kararında farklı motivasyonların etkili olabileceği öne sürülmektedir.2008 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır.1.Kişilik korelasyonları ve ilişkili yeterlilik faktörleri"}
{"_id":"423fff94db2be3ddef5e3204338d2111776eafea","text":"26 aylık bir aralıkta, üniversite öğrencilerinin çevrimiçi bir sosyal ağı olan 4,2 milyon Facebook kullanıcısı tarafından değiştirilen 362 milyon mesajın tam olarak anonimleştirilmiş başlıklarını analiz ettik.Veriler, üniversite öğrencilerinin zaman kullanımı ve mevsimsel varyasyonlar da dahil olmak üzere sosyal yaşamları hakkında bilgi veren bir dizi güçlü günlük ve haftalık düzenliliği ortaya koymaktadır.Ayrıca, okul bağlılığı ve gayri resmi çevrimiçi \"arkadaş\" listeleri gibi faktörlerin gözlenen davranışları ve zamansal kalıpları nasıl etkilediğini inceledik.Son olarak, Facebook kullanıcılarının zamansal mesajlaşma kalıpları ile ilgili olarak okul tarafından kümelenmiş gibi göründüğünü gösteriyoruz."}
{"_id":"1bed30d161683d279780aee34619f94a860fa973","text":"Analizlerimiz, veritabanları, bellek içi önbellekler ve grafik analitiği gibi birçok \"büyük bellek\" sunucu iş yükünün, sayfa tabanlı sanal bellek için yüksek bir maliyet ödediğini göstermektedir.TLB'deki yürütme döngülerinin %10'unu büyük sayfalar kullanarak bile tüketirler.Öte yandan, bu iş yüklerinin çoğu sayfada okuma yazma izni kullandığını, takas etmemeyi sağladığını ve nadiren sayfa tabanlı sanal belleğin tam esnekliğinden yararlandığını görüyoruz.TLB'nin büyük bellek iş yükleri için eksik yükü kaldırmak için, bir işlemin doğrusal sanal adres alanının bir kısmını doğrudan bir segmentle haritalamayı, sanal adres alanının geri kalanını ise sayfa haritalandırmayı teklif ediyoruz.Doğrudan segmentler, çekirdek başına minimum donanım --- taban, sınır ve ofset yazmaçları kullanır - bitişik sanal bellek bölgelerini doğrudan bitişik fiziksel hafızaya haritalamak için.TLB'nin veritabanı tampon havuzları ve bellek içi anahtar değeri mağazaları gibi önemli veri yapıları için ıskalama olasılığını ortadan kaldırırlar.Doğrudan bir segment tarafından haritalanan bellek, gerektiğinde yeniden çağrıya dönüştürülebilir.Linux'ta x86-64 için doğrudan bölüm yazılım desteğini prototipliyor ve doğrudan bölüm donanımını taklit ediyoruz.İş yüklerimiz için, doğrudan segmentler neredeyse tüm TLB ıskalamalarını ortadan kaldırır ve TLB ıskalamalarında harcanan yürütme süresini %0,5'in altına düşürür."}
{"_id":"86dc975f9cbd9a205f8e82fb1db3b61c6b738fa5","text":"Makine etiketleme multimedya içeriği için giderek daha güçlü teknikler ortaya çıktıkça, altta yatan vocabularları standartlaştırmak giderek daha önemli hale gelir.Bunu yapmak birlikte çalışabilirlik sağlar ve multimedya topluluğunun devam eden araştırmaları iyi tanımlanmış bir semantik setine odaklamasını sağlar.Bu makale, multimedya araştırmacılarının, kütüphane bilimcilerinin ve son kullanıcıların, yayın haber videosunu tanımlamak için büyük bir standartlaştırılmış taksonomi geliştirmeleri için ortak bir çabayı anlatıyor.Multimedya (LSCOM) için büyük ölçekli konsept ontoloji, son kullanıcı erişimini kolaylaştırmak, büyük bir semantik alanı kaplamak, otomatik çıkarmayı uygulanabilir hale getirmek ve çeşitli yayın haberleri video veri setlerinde gözlemlenebilirliği artırmak için yardımcı programı eş zamanlı olarak optimize etmek için tasarlanmış türünün ilk örneğidir."}
{"_id":"2b2ba9b0022ff45939527836a150959fe388ee23","text":null}
{"_id":"c39d04c6f3b84c77ad379d0358bfbe7148ad4fd2","text":null}
{"_id":"8db7f5a54321e1a4cd51d0666607279556a57404","text":"BACKGROUND Meditatif teknikler, tıbbi ve psikolojik problemlerle başa çıkan hastalar tarafından sıklıkla aranmaktadır.Gittikçe yaygınlaşan itirazları ve kullanımları ve tıbbi terapiler olarak kullanım potansiyeli nedeniyle, tıbbi müdahaleler olarak bu uygulamaların mevcut bilimsel bilgi durumunun kısa ve kapsamlı bir şekilde gözden geçirilmesi gerçekleştirildi.AMAÇ Hastalıkların tedavisinde meditatif uygulamaların etkinliğini ve güvenliğini destekleyen kanıtları sistematik olarak gözden geçirmek ve daha fazla çalışmayı garanti eden alanları incelemek.Normal sağlıklı popülasyonlarla ilgili çalışmalar dahil değildir.YÖNTEMLER Aramalar PubMed, PsycInfo ve Cochrane Database kullanılarak gerçekleştirildi.Anahtar kelimeler Meditasyon, Meditasyon Duası, Yoga, Gevşeme Yanıtı idi.Niteliklendirme çalışmaları gözden geçirildi ve iki eleştirmen tarafından kaliteye göre bağımsız olarak derecelendirildi.Orta-yüksek kaliteli çalışmalar (doğrulanmış bir araştırma kalitesi ölçeğinde 0.65 veya% 65'in üzerinde puanlananlar) dahil edildi.SONUÇLAR Toplam 82 tanımlanmış çalışmadan, 20 randomize kontrollü çalışma kriterlerimizi karşıladı.Çalışmalara toplam 958 denek dahil edildi (397 deneysel tedavi, 561 kontrol).Dahil edilen veya hariç tutulan klinik çalışmaların hiçbirinde ciddi bir olumsuz olay bildirilmemiştir.Tıbbi literatürde çok nadir de olsa ciddi advers olaylar bildirilmektedir.Etkililik için en güçlü kanıt epilepsi, adet öncesi sendromun belirtileri ve menopoz semptomları için bulundu.Fayda ayrıca ruh hali ve anksiyete bozuklukları, otoimmün hastalıklar ve neoplastik hastalıklarda duygusal rahatsızlıklar için de gösterilmiştir.Sonuçlar, özellikle psikotik olmayan ruh hali ve anksiyete bozukluklarında belirli hastalıkların tedavisinde meditatif uygulamaların güvenliğini ve potansiyel etkinliğini desteklemektedir.Büyük, metodolojik olarak sağlam çalışmalardan etkinliği destekleyen açık ve tekrarlanabilir kanıtlar eksiktir."}
{"_id":"46b2cd0ef7638dcb4a6220a52232712beb2fa850","text":"3D insan hareketinin generatif modelleri genellikle az sayıda etkinlikle sınırlıdır ve bu nedenle yeni hareketlere veya uygulamalara iyi genelleştirilemez.Bu çalışmada, insan hareket yakalama verileri için, büyük bir hareket yakalama verisinden genel bir temsil öğrenen ve yeni, görünmeyen hareketlere iyi genelleştiren derin bir öğrenme çerçevesi önermekteyiz.Gelecekteki 3D pozlarını en son geçmişten tahmin etmeyi öğrenen bir kodlama çözme ağı kullanarak, insan hareketinin bir özellik temsilini çıkarırız.Dizi tahmini için derin öğrenme üzerine yapılan çoğu çalışma video ve konuşma üzerine odaklanmaktadır.İskelet verileri farklı bir yapıya sahip olduğundan, zaman bağımlılıkları ve uzuv korelasyonları hakkında farklı varsayımlar yapan farklı ağ mimarilerini sunar ve değerlendiririz.Öğrenilen özellikleri ölçmek için, eylem sınıflandırması için farklı katmanların çıktısını kullanıyoruz ve ağ birimlerinin alıcı alanlarını görselleştiriyoruz.Bizim yöntemimiz, iskelet hareket öngörüsündeki sanatın son durumundan daha iyi performans gösterir, ancak bunlar aksiyona özgü eğitim verilerini kullanır.Sonuçlarımız, genel bir mocap veritabanından eğitilen derin feedforward ağlarının, insan hareket verilerinden özellik çıkarma için başarılı bir şekilde kullanılabileceğini ve bu gösterimin sınıflandırma ve tahmin için bir temel olarak kullanılabileceğini göstermektedir."}
{"_id":"3c094494f6a911de3087ed963d3d893f6f2b1d71","text":"OBJEKTİF Bu çalışmanın amacı yürüyüş eğitimi için Hibrit Yardımcı Limb sisteminin klinik uygulamaları üzerine literatürü gözden geçirmekti.YÖNTEMLER Web of Science, PubMed, CINAHL ve clinicaltrials.gov kullanılarak sistematik bir literatür araştırması yapılmış ve tespit edilen raporlarda referans listeleri kullanılarak ek arama yapılmıştır.Özetler tarandı, ilgili makaleler gözden geçirildi ve kalite değerlendirmesine tabi tutuldu.SONUÇLAR 37 çalışmadan 7'si kapsama kriterlerini karşılamıştır.Altı çalışma tek grup çalışmasıydı ve 1, randomize kontrollü bir araştırmaydı.Toplamda, bu çalışmalar 118'i müdahaleleri tamamlayan 140 katılımcıyı ve 107'si yürüyüş eğitimi için HAL'i kullandı.Beş çalışma inme sonrası yürüyüş eğitimini, 1 omurilik yaralanmasından sonra (SCI) ve 1 inme sonrası çalışmayı, SCI veya yürüme yeteneğini etkileyen diğer hastalıkları ilgilendirmiştir.Küçük ve geçici yan etkiler meydana geldi, ancak çalışmalarda ciddi bir yan etki bildirilmedi.Yürüyüş fonksiyonu değişkenleri üzerinde yararlı etkiler ve yürümede bağımsızlık gözlendi.Birikmiş bulgular, HAL sisteminin, daha düşük ekstremite parezisi olan hastaların profesyonel bir ortamda yürüyüş eğitimi için kullanıldığında uygulanabilir olduğunu göstermektedir.Yürüyüş fonksiyonu ve yürüyüşte bağımsızlık üzerindeki yararlı etkiler gözlenmiştir, ancak veriler sonuçlara izin vermemektedir.Daha fazla kontrollü çalışma önerilir."}
{"_id":"515e34476452bbfeb111ce5480035ae1f7aa4bee","text":"İyi iç mekan hava kalitesi insan sağlığının hayati bir parçasıdır.Kötü kapalı hava kalitesi astım, kalp hastalığı ve akciğer kanseri gibi kronik solunum hastalıklarının gelişimine katkıda bulunabilir.Karmaşık konular, kötü hava kalitesinin insanların tek başına görme ve koklama yoluyla tespit etmesi son derece zordur ve mevcut algılama ekipmanı, günlük vatandaşlardan ziyade bilim adamları tarafından kullanılmak ve veri sağlamak için tasarlanmıştır.İç mekan hava kalitesini ölçmek, görselleştirmek ve öğrenmek için bir araç olan InAir'de teklif ediyoruz.inAir, 0,5 mikron büyüklüğünde küçük tehlikeli havadaki parçacıkları ölçerek iç mekan hava kalitesinin tarihsel ve gerçek zamanlı görselleştirmelerini sağlar.Kullanıcı çalışmaları sayesinde, inAir'in daha fazla farkındalığı nasıl teşvik ettiğini ve iç mekan hava kalitesini artırmak için bireysel eylemleri nasıl motive ettiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"44db0c2f729661e7b30af484a1ad5df4e70cb22a","text":"Bluetooth solucanları şu anda İnternet tarama solucanlarına kıyasla nispeten az tehlike oluşturmaktadır.BlueBag projesi, kavram kanıtı kodları ve mobil cihazlar kullanarak Bluetooth kötü amaçlı yazılım aracılığıyla hedeflenen saldırıları gösterir"}
{"_id":"0a87428c6b2205240485ee6bb9cfb00fd9ed359c","text":"Optik akış tahmin algoritmalarının doğruluğu, Middlebury optik akış kriterindeki sonuçlarla kanıtlandığı gibi istikrarlı bir şekilde gelişmektedir.Bununla birlikte, tipik formülasyon, Horn ve Schunck'un çalışmalarından bu yana çok az değişti.Objektif fonksiyonun, optimizasyon yönteminin ve modern uygulama uygulamalarının doğruluğu nasıl etkilediğine dair kapsamlı bir analizle son gelişmeleri mümkün kılan şeyleri ortaya çıkarmaya çalışıyoruz.“Klasik” akış formülasyonlarının modern optimizasyon ve uygulama teknikleri ile birleştiğinde şaşırtıcı derecede iyi performans gösterdiğini keşfediyoruz.Dahası, optimizasyon sırasında ara akış alanlarının medyan filtrelenmesinin son performans kazanımlarının anahtarı olmasına rağmen, daha yüksek enerji çözümlerine yol açtığını görüyoruz.Bu fenomenin ardındaki ilkeleri anlamak için, medyan filtreleme sezgiselini resmileştiren yeni bir hedef türetiyoruz.Bu amaç, büyük mekansal mahalleler üzerinde akış tahminlerini sağlam bir şekilde entegre eden yerel olmayan bir terimi içerir.Bu yeni terimi akış ve görüntü sınırları hakkında bilgi içerecek şekilde değiştirerek, Middlebury kriterinin en üstünde yer alan bir yöntem geliştiriyoruz."}
{"_id":"90930683f4ef3da8c51ed7d2553774c196172cb3","text":null}
{"_id":"919bd86eb5fbccd3862e3e2927d4a0d468c7c591","text":null}
{"_id":"73e51b9820e90eb6525fc953c35c9288527cecfd","text":"Mevcut sinirsel bağımlılık ayrıştırıcıları genellikle her kelimeyi iki yönlü LSTM'ler ile bir cümlede kodlar ve kafanın ve değiştiricinin LSTM temsillerinden bir arkın skorunu tahmin eder, muhtemelen arkın dikkate alınması için ilgili bağlam bilgilerini kaçırır.Bu çalışmada, ark özgül özellikleri çıkarmayı öğrenen bir sinirsel özellik ekstraksiyon yöntemi önermekteyiz.Olası her bir kafa değiştirici çift için ve bunlara karşı kanıt toplamak için sinirsel ağ tabanlı bir dikkat yöntemi uyguluyoruz, bununla modelimiz kesin inanç ve inançsızlık puanlarını hesaplıyor ve inançsızlık puanını inançtan çıkararak nihai ark puanını belirliyor.Açık bir şekilde iki tür kanıt sunarak, ark adayları, özellikle aynı kafa veya değiştiriciyi paylaştıkları durumlar için, daha ilgili bilgilere dayanarak birbirleriyle rekabet edebilirler.Rakiplerini (inançsız kanıtlar) sunarak iki veya daha fazla rakip arkı daha iyi ayırt etmeyi mümkün kılar.Çeşitli veri kümeleri üzerinde yapılan deneyler, arka özgü özellik çıkarma mekanizmamızın, uzun mesafe bağımlılıklarını açıkça modelleyerek çift yönlü LSTM tabanlı modellerin performansını önemli ölçüde artırdığını göstermektedir.Hem İngilizce hem de Çince için önerilen model, bağımlılık ayrıştırma görevinde mevcut sinirsel dikkat temelli modellerin çoğundan daha yüksek bir doğruluk elde eder."}
{"_id":"7bdb08efd640311ad18466a80498c78267f886ca","text":null}
{"_id":"26d92017242e51238323983eba0fad22bac67505","text":"Bu makale, kullanıcıların bilinen, çevrimdışı kişileri bulmalarına ve sosyal ağ sitelerinde yeni arkadaşlar keşfetmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış tavsiyeleri inceler.Bir kurumsal sosyal ağ sitesindeki dört tavsiyeci algoritmayı 500 kullanıcıdan oluşan kişiselleştirilmiş bir anket ve 3.000 kullanıcıdan oluşan bir alan çalışması kullanarak değerlendirdik.Kullanıcıların arkadaş listelerini genişletmede etkili olan tüm algoritmaları bulduk.Sosyal ağ bilgilerine dayanan algoritmalar, daha iyi alınan öneriler üretebildi ve kullanıcılar için daha fazla bilinen kişileri bulabilirken, kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğin benzerliğini kullanan algoritmalar yeni arkadaşlar keşfetmede daha güçlüydü.Ayrıca anket kullanıcılarımızdan niteliksel geri bildirim topladık ve birkaç anlamlı tasarım etkisi çizdik."}
{"_id":"3621bc359003e36707733650cccadf4333683293","text":null}
{"_id":"54c32d432fb624152da7736543f2685840860a57","text":"Dağıtılmış semantik temsilleri büyük yapılandırılmamış bir belge koleksiyonundan çıkarmak için uygun olan bir Deep Boltzmann Machine (DBM) türünü tanıtıyoruz.Bir DBM'yi mantıklı parametre bağlama ile eğitmenin bariz zorluğunun üstesinden geldik.Bu, verimli bir ön eğitim algoritması ve hızlı çıkarım için bir durum başlatma şeması sağlar.Model, standart Kısıtlanmış Boltzmann Makinesi kadar verimli bir şekilde eğitilebilir.Deneylerimiz, modelin görünmeyen verilere Replicated Softmax modelinden daha iyi kayıt olasılığı atadığını göstermektedir.Modelimizden çıkarılan özellikler, LDA, Replicated Softmax ve DocNADE modellerinden belge alımı ve belge sınıflandırma görevleri üzerinedir."}
{"_id":"3d8650c28ae2b0f8d8707265eafe53804f83f416","text":"Daha önceki bir makalede [9], AdaBoost adında, teorik olarak, performansı rastgele tahminlerden biraz daha iyi olan sınıflandırıcılar üreten herhangi bir öğrenme algoritmasının hatasını önemli ölçüde azaltmak için kullanılabilen yeni bir \"yükleme\" algoritması tanıttık.Ayrıca, çok etiketli kavramların bir öğrenme algoritmasını ayırt edilmesi en zor olan etiketlere konsantre etmeye zorlayan bir yöntem olan ilgili bir \"pseudo-loss\" kavramını da tanıttık.Bu makalede, AdaBoost'un gerçek öğrenme problemleri üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini değerlendirmek için yaptığımız deneyleri anlatıyoruz.İki grup deney yaptık.İlk set, Breiman'ın [1] çeşitli sınıflandırıcıları (karar ağaçları ve tek öznitelik-değer testleri dahil) bir araya getirmek için kullanılan \"pagging\" yöntemine yükseltmeyi karşılaştırdı.İki yöntemin performansını makine öğrenme ölçütleri koleksiyonunda karşılaştırdık.İkinci deney setinde, bir OCR probleminde en yakın komşu sınıflandırıcıyı kullanarak artırma performansını daha ayrıntılı olarak inceledik."}
{"_id":"85379baf4972e15cd7b9f5e06ce177e693b35f53","text":"Bu makalede, kaynak dağıtımının hedef dağıtımdan önemli ölçüde farklı olduğu etki alanı adaptasyon sorunlarını ele almak için yarı denetimli bir çekirdek eşleştirme yöntemi önermekteyiz.Spesifik olarak, etiketli kaynak verileri üzerinde bir tahmin işlevi öğrenirken, hedef çekirdek matrisini Hilbert Schmidt Bağımsızlık Kriterine dayanan kaynak çekirdek matrisinin bir alt matrisi ile eşleştirerek hedef veri işaretlerini benzer kaynak veri noktalarına haritalandırırız.Bu eş zamanlı öğrenme ve haritalama işlemini konveks olmayan tam sayı optimizasyonu problemi olarak formüle ediyoruz ve rahat sürekli formu için yerel bir minimizasyon prosedürü sunuyoruz.Ampirik sonuçlarımız, önerilen kernel eşleştirme yönteminin, çapraz alan duyarlılığı sınıflandırması görevinde alternatif yöntemleri önemli ölçüde geride bıraktığını göstermektedir."}
{"_id":"7eeb362f11bfc1c89996e68e3a7c5678e271f95b","text":null}
{"_id":"893167546c870eac602d81874c6473fd3cd8bd21","text":"Bir dizi çok boyutlu noktanın (tuples) silueti, ilgi alanları üzerinde bileşen-bilge karşılaştırması kullanarak, verilen kümede açıkça daha iyi bir noktanın bulunmadığı noktalardan oluşur.Skyline sorguları, yani bir silueti hesaplamayı içeren sorgular hesaplama açısından pahalı olabilir, bu nedenle birden fazla işlemciyi iyi kullanan paralel yaklaşımları düşünmek doğaldır.Bu soruna paralel işleme için ayarlanmış verilerin yararlı bölümlerini elde etmek için hiperplane projeksiyonları kullanarak yaklaşıyoruz.Bu bölmeler sadece küçük yerel siluet setlerini sağlamakla kalmaz, aynı zamanda sonuçların verimli bir şekilde birleşmesini de sağlar.Deneylerimiz, yöntemimizin veri dağıtımından bağımsız olarak paralel gökyüzü hesaplaması için benzer yaklaşımları tutarlı bir şekilde aştığını ve farklı optimizasyon stratejilerinin etkileri hakkında bilgiler sağladığını göstermektedir."}
{"_id":"b87d5f9b8013386f4ff5ad1a130efe6e924dca5c","text":"Makale tarihi: Alındı 27 Ağustos 2012 Gözden geçirilmiş formda alındı 1 Ağustos 2013 Kabul edildi 5 Ağustos 2013 Online olarak kullanılabilir 15 Ağustos 2013"}
{"_id":"bc18ee4a0f26320a86852b057077e8eca78b0c13","text":"Bu çalışma, Gana'daki hizmet öncesi öğretmenler arasında teknoloji kabulünü etkileyen faktörleri belirlemek için teknoloji kabul modelini genişletmektedir.380 kullanılabilir anketten elde edilen veriler araştırma modeline karşı test edildi.Genişletilmiş teknoloji kabul modelini (TAM) bir araştırma çerçevesi olarak kullanan çalışma, şunları buldu: hizmet öncesi öğretmenlerin pedagojik inançları, kullanım kolaylığı, bilgisayar teknolojisinin algılanan kullanışlılığı ve bilgisayar kullanımına karşı tutum, bilgisayar teknolojisinin gerçek kullanımının önemli belirleyicileri.Birden fazla basamaklı regresyon analizi kullanılarak elde edilen sonuçlar şunları ortaya çıkardı: (1) hizmet öncesi öğretmenlerin pedagojik inançları, hem algılanan kullanım kolaylığını hem de algılanan yararlılığı önemli ölçüde etkiledi, (2) hem algılanan kullanım kolaylığı hem de algılanan yararlılık, bilgisayar kullanımına karşı tutumu ve bilgisayar kullanımına karşı tutumu önemli ölçüde etkiledi.Bununla birlikte, istatistiksel olarak, algılanan kullanım kolaylığı, algılanan yararlılığı önemli ölçüde etkilemedi.Bulgular, TAM'ı Gana bağlamında onaylayarak literatüre katkıda bulunur ve teknoloji entegrasyonu geliştirmenin araştırılması ve uygulanması için çeşitli önemli etkiler sağlar."}
{"_id":"04e5b276da90c8181d6ad8397f763a181baae949","text":"Çapraz doğrulama, makine öğrenimindeki performansı ve ilerlemeyi ölçmek için bir dayanak noktasıdır.Çapraz doğrulama çalışmalarında doğruluk, F-ölçüm ve ROC Eğrisi Altında Alan (AUC) tam olarak nasıl hesaplanacağı konusunda ince farklılıklar vardır.Ancak bu detaylar literatürde tartışılmaz ve uyumsuz yöntemler çeşitli kağıtlar ve yazılım paketleri tarafından kullanılır.Bu, araştırma literatüründe tutarsızlıklara yol açar.Belirli kıvrımlar ve durumlar için performans hesaplamalarındaki anomaliler, ara performans ölçümlerine bakan bir kişi olmadan, birçok kıvrım ve veri kümesi üzerinde toplu sonuçlara gömüldüklerinde keşfedilmemiştir.Bu araştırma notu farklılıkları netleştirir ve gösterir ve çapraz doğrulama altında sınıflandırma performansının en iyi nasıl ölçüleceği konusunda rehberlik sağlar.Özellikle, F-ölçümünü hesaplamak için kullanılan birkaç farklı yöntem vardır, bunlar genellikle sınıf dengesizliği altında bir performans ölçüsü olarak tavsiye edilir, örneğin, metin sınıflandırma alanları ve bir-vs.-tüm veri kümelerinin birçok sınıfa sahip olması.Bu hesaplama yöntemlerinden biri hariç hepsinin, özellikle yüksek sınıf dengesizliği altında önyargılı ölçümlere yol açtığını deneyle gösteriyoruz.Bu makale, makine öğrenimi yazılım kütüphaneleri tasarlayanlar ve yüksek sınıf dengesizliğine odaklanan araştırmacılar için özellikle ilgi çekicidir."}
{"_id":"8efac913ff430ef698dd3fa5df4cbb7ded3cab50","text":"Denetimsiz bir kümeleme aracı olan Principal Direction Divitive Partitioning'i sunuyoruz, bu sayısal vektörler olarak gösterilebilecek herhangi bir veri kümesine uygulanabilir bir skalable ve çok yönlü bir üst-aşağı yöntemidir.Temel yöntemin bir açıklaması, bunun kullanıldığı ana uygulama alanlarının bir özeti ve yeni veriler geldikçe kümelerin güncellenmesi süreci ile ilgili bazı son sonuçlar tartışılmaktadır."}
{"_id":"1e20f9de45d26950ecd11965989d2b15a5d0d86b","text":"Model tabanlı yöntemler ve derin sinir ağları, makine öğreniminde son derece başarılı paradigmalar olmuştur.Model tabanlı yöntemlerde, problem etki alanı bilgimizi çıkarım sırasında zorluklar pahasına modelin kısıtlamalarında kolayca ifade edebiliriz.Deterministik derin sinir ağları, çıkarımın basit olduğu şekilde inşa edilir, ancak problem etki alanı bilgisini kolayca dahil etme yeteneğini feda ederiz.Bu makalenin amacı, dezavantajlarının birçoğundan kaçınırken her iki yaklaşımın avantajlarını elde etmek için genel bir strateji sağlamaktır.Genel fikir şu şekilde özetlenebilir: yinelemeli bir çıkarım yöntemi gerektiren model tabanlı bir yaklaşım göz önüne alındığında, yinelemeleri bir sinir ağına benzer katman-bilişsel bir yapıya açarız.Daha sonra, model parametrelerini katmanlar arasında ayrıştırarak, gradyan tabanlı yöntemler kullanarak ayrımcı olarak kolayca eğitilebilen yeni sinir ağı benzeri mimariler elde ediyoruz.Ortaya çıkan formül, geleneksel derin ağın ifade gücünü model tabanlı yaklaşımın iç yapısıyla birleştirirken, çıkarımın en iyi performans için optimize edilebilecek sabit sayıda katmanda gerçekleştirilmesine izin verir.Bu çerçevenin negatif olmayan matriks faktörizasyonuna nasıl uygulanabileceğini gösteriyoruz, negatif olmayan derin bir sinir ağı mimarisi elde etmek için, multiplicative back-propagation tarzı bir güncelleme algoritması ile eğitilebilir.Konuşma geliştirme alanında deneyler sunuyoruz, burada ortaya çıkan modelin geleneksel sinir ağından daha iyi performans gösterebildiğini gösterirken sadece parametre sayısının küçük bir kısmını gerektiriyor.Bunun, çerçevemizin, problem seviyesi varsayımlarını derin ağın mimarisine dahil etme yeteneğinden kaynaklandığına inanıyoruz.arXiv.org Bu çalışma herhangi bir ticari amaç için tamamen veya kısmen kopyalanamaz veya çoğaltılamaz.Bu tür tüm veya kısmi kopyaların aşağıdakileri içermesi koşuluyla, kar amacı gütmeyen eğitim ve araştırma amaçları için tamamen veya kısmen kopyalama izni verilir: bu tür kopyalamanın Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc.'in izni ile olduğuna dair bir bildirim; yazarların kabulü ve çalışmalara bireysel katkılar; ve telif hakkı bildiriminin tüm geçerli bölümleri.Kopyalama, çoğaltma veya başka bir amaçla yeniden yayınlama, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc.'e ücret ödeme ile bir lisans gerektirir.Telif hakkı c Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc., 2014 201 Broadway, Cambridge, Massachusetts 02139"}
{"_id":"26f4f07696a3828f5eeb0d8bb8944da80228b77d","text":"Ağaç algoritmalarına karar verme prosedürlerinin uygulanmasının çok doğru classi ers ürettiği gösterilmiştir.Bu sınıfçılar, bir dizi karar ağacı üzerinde çoğunluk oyu biçimindedir.Ne yazık ki, bu classi ers genellikle büyük, karmaşık ve yorumlamak için dicult.Bu makale, karar ağaçlarının genelleştirilmesi olan alternatif karar ağacı, karar ağaçlarının oylanması ve karar kütüklerinin oylanması gibi yeni bir sınıf katyon kuralını açıklamaktadır.Aynı zamanda bu tür classi ers yorumlanması nispeten kolaydır.Güçlendirmeye dayalı alternatif karar ağaçları için bir öğrenme algoritması sunuyoruz.Deneysel sonuçlar, C5.0 gibi artırılmış karar ağacı algoritmaları ile rekabetçi olduğunu gösterir ve genellikle daha küçük boyutlu ve dolayısıyla yorumlanması daha kolay olan kurallar üretir.Buna ek olarak, bu kurallar sınıflandırması zor örnekleri tahmin etmekten kaçınma maliyetinde doğruluğu artırmak için kullanılabilecek doğal bir sınıf katyonu katyonu ölçüsü verir."}
{"_id":"5e28e81e757009d2f76b8674e0da431f5845884a","text":"Bu makale, çok boyutlu doğrusal diskriminant analiz teorilerini ve ilişkili optimal doğrusal projeksiyonu kullanarak bir görüntü eğitim setinden özelliklerin otomatik seçimini açıklar.Bu En Ayırt Edici Özelliklerin, \"iyi çerçeveli\" görünümler olarak sunulan geniş bir gerçek dünya nesnelerinden oluşan geniş bir veritabanından görünüm tabanlı sınıf geri alımı için eeeeectiveliğini gösteriyoruz ve ana bileşen analizininkiyle karşılaştırıyoruz."}
{"_id":"dbe8c61628896081998d1cd7d10343a45b7061bd","text":"Temel ağ modellerinin sınırlamalarının üstesinden gelen çeşitli stratejiler, büyük bağlantıcı konuşma tanıma sistemlerinin tasarımına yönelik adımlar olarak tanımlanmaktadır.İki ana kaygı alanı zaman sorunu ve ölçeklendirme sorunudur.Konuşma sinyalleri zaman içinde sürekli değişir ve muazzam miktarda insan bilgisini kodlar ve iletir.Bu sinyalleri çözmek için, sinir ağları uygun zaman gösterimlerini kullanabilmeli ve bu ağları sonlu kaynaklar içinde neredeyse keyfi boyutlara ve karmaşıklığa genişletmek mümkün olmalıdır.Zaman sorunu, bir Zaman Gecikmeli Sinir Ağının geliştirilmesiyle ele alınır; daha küçük alt bileşen ağlarına dayanan büyük ağların Modülerlik ve Artımlı Tasarımı ile ölçeklendirme sorunu.Sınırlı görevleri yerine getirmek için eğitilmiş küçük ağların, daha sonra daha büyük, daha karmaşık ağları verimli bir şekilde eğitmek için yararlanılabilecek zaman değişmez, gizli soyutlamalar geliştirdiği gösterilmiştir.Bu teknikleri kullanarak, artan karmaşıklığa sahip fonome tanıma ağları, hepsi üstün tanıma performansı elde eden inşa edilebilir."}
{"_id":"eeb8c7a22f731839755a4e820b608215e9885276","text":null}
{"_id":"01905a9c0351aad54ee7dbba1544cd9db06ca935","text":"Risk yönetimi bugün bilgi sistemi (IS) güvenliği ile uğraşmak isteyen herhangi bir kuruluş için önemli bir direksiyon aracıdır.Bununla birlikte, IS güvenlik risk yönetimi (ISSRM), karmaşık ve birbirine bağlı IS ile çoklu düzenlemeler bağlamında kurulması ve sürdürülmesi zor bir süreç olmaya devam etmektedir.Kurumsal mimari yönetimi (EAM) ile bir bağlantının bu konularla başa çıkmaya katkıda bulunduğunu iddia ediyoruz.Her iki etki alanının daha iyi bir bütünleşmesine yönelik ilk adım, entegre bir EAM-ISSRM kavramsal modelini tanımlamaktır.Bu makale, bu modelin detaylandırılması ve onaylanması ile ilgilidir.Bunu yapmak için, mevcut bir ISSRM etki alanı modelini geliştiririz, yani.ISSRM'nin alanını, EAM kavramlarıyla tasvir eden kavramsal bir model.EAM-ISSRM entegre modelinin doğrulanması daha sonra modelin yararını ve kullanılabilirliğini değerlendiren bir doğrulama grubu yardımıyla gerçekleştirilir."}
{"_id":"1976c9eeccc7115d18a04f1e7fb5145db6b96002","text":"Freebase, genel insan bilgisini yapılandırmak için kullanılan pratik, ölçeklenebilir bir tuple veritabanıdır.Freebase'deki veriler işbirlikçi olarak oluşturulur, yapılandırılır ve korunur.Freebase şu anda 125.000.000'dan fazla tuple, 4000'den fazla tip ve 7000'den fazla özellik içerir.Freebase'e genel okuma\/yazma erişimine, Metaweb Sorgu Dili (MQL) kullanılarak veri sorgusu ve manipülasyon dili olarak HTTP tabanlı bir grafik sorgu API'si üzerinden izin verilir.MQL, Freebase'deki tuple verilerine kolay kullanımlı nesne yönelimli bir arayüz sağlar ve işbirlikçi, Web tabanlı veri odaklı uygulamaların oluşturulmasını kolaylaştırmak için tasarlanmıştır."}
{"_id":"77b99e0a3a6f99537a4b497c5cd67be95c1b7088","text":"Otonom araç araştırmaları on yılı aşkın bir süredir yaygın olmakla birlikte, son zamanlarda otonom araçlarda meydana gelen insan etkileşimi hakkında az miktarda araştırma yapılmıştır.İşlevsel yazılım ve sensör teknolojisi, otonom araç araştırmalarının ana odağı olan güvenli çalışma için gerekli olsa da, insan etkileşiminin tüm unsurlarını ele almak da başarılarının çok belirgin bir yönüdür.Bu makale, otonom araçlarda insan araç etkileşiminin önemine genel bir bakış sağlarken, evlat edinmeyi etkilemesi muhtemel ilgili faktörleri de göz önünde bulunduracaktır.Otomobilde kontrol ile ilgili Almanca alanlarda yapılan önceki araştırmalara, başlangıçta insan operasyonu için geliştirilen bu araçların başarı olasılığını etkilemesi beklenen farklı unsurlara ek olarak özellikle dikkat edilecektir.Bu makale ayrıca, insanlarla etkileşimleri ve mevcut yayınlanmış işleyen yazılım ve sensör teknolojisinin mevcut durumunu değerlendirmek için yürütülen sınırlı araştırmanın bir tartışmasını da içerecektir."}
{"_id":"31f3a12fb25ddb0a27ebdda7dd8d014996debd74","text":"Yaklaşık 2 yıl boyunca vahşi doğada 12.500 Android cihazdan kullanım bilgileri topladık.Veri setimiz, Android'in 687 sürümünü çalıştıran 894 cihaz modelinden 53 milyar veri noktası içeriyor.Toplanan verilerin işlenmesi, ölçeklenebilirlikten tutarlılığa ve gizlilik hususlarına kadar bir dizi zorluk sunar.Bu yüksek oranda dağıtılan veri kümesinin toplanması ve analizi için sistem mimarimizi sunuyoruz, sistemimizin güvenilmez zamanlama bilgilerinin varlığında zaman serisi verilerini nasıl güvenilir bir şekilde toplayabildiğini tartışıyor ve diğer birçok büyük veri toplama projesi için geçerli olduğuna inandığımız konuları ve dersleri tartışıyoruz."}
{"_id":"408a8e250316863da94ffb3eab077175d08c01bf","text":null}
{"_id":"5656fa5aa6e1beeb98703fc53ec112ad227c49ca","text":"Multi-prediksiyonlu derin Boltzmann makinesini (MP-DBM) tanıtıyoruz.MPDBM, genelleştirilmiş pseudolikelity'ye varyasyonel bir yaklaşımı en üst düzeye çıkarmak için eğitilmiş tek bir olasılıkçı model olarak veya parametreleri paylaşan ve yaklaşık olarak farklı çıkarım problemlerini çözen tekrarlayan ağlar ailesi olarak görülebilir.DBM'lerin önceki eğitim yöntemleri ya sınıflandırma görevlerinde iyi performans göstermez ya da DBM'yi açgözlülükle eğiten bir ilk öğrenme geçişi gerektirir.MP-DBM, açgözlü katmansal ön eğitim gerektirmez ve standart DBM'yi sınıflandırmada, eksik girdilerle sınıflandırmada ve ortalama alan tahmini görevlerinde daha iyi performans gösterir."}
{"_id":"4c99b87df6385bd945a00633f829e4a9ec5ce314","text":"Sosyal ağlar muazzam miktarda veri üretir.Facebook, her ay 5 milyardan fazla bilgi paylaşan 400 milyondan fazla aktif kullanıcıdan oluşuyor.Bu büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi analiz etmek, yazılım ve donanım için zorluklar sunar.GraphCT'yi, sosyal ağ verilerini temsil eden büyük grafikler için bir Graph Karakterizasyon Araç Seti olarak sunuyoruz.128 işlemcili Cray XMT'de GraphCT, yapay olarak üretilen (R-MAT) 537 milyon tepe noktasının, 55 dakikada 8.6 milyar kenar grafiğinin ve gerçek dünya grafiğinin (Kwak, et al.) arasındaki merkeziliği tahmin ediyor.105 dakikada 61,6 milyon köşe ve 1,47 milyar kenar ile.GraphCT'yi bir mikroblog ağı olan Twitter'dan kamu verilerini analiz etmek için kullanıyoruz.Twitter'ın mesaj bağlantıları öncelikle bir haber yayma sistemi olarak ağaç yapısında görünmektedir.Bununla birlikte, kamu verileri içinde konuşma kümeleri vardır.GraphCT'yi kullanarak, bu konuşmalar içindeki oyuncuları sıralayabilir ve analistlerin dikkatleri çok daha küçük bir veri alt kümesine odaklamalarına yardımcı olabiliriz."}
{"_id":"7b1e18688dae102b8702a074f71bbea8ba540998","text":"Otomotiv araç sistemlerinin giderek artan karmaşıklığı, dış ağlarla olan bağlantıları, nesnelerin interneti ve daha büyük iç ağları, hack ve kötü niyetli saldırılara kapı açar.Güvenlik, modern otomotiv araç sistemlerinde d gizlilik riskleri şimdiye kadar iyi bir şekilde kamulaştırıldı.Securit y'nin bu ihlali güvenlik ihlallerine yol açabilir - iyi tartışılmış ve kabul edilmiş bir argümandır.Güvenlik disiplini on yıllardır olgunlaşmıştır, ancak güvenlik disiplini çok daha gençtir.Güvenlik mühendisliği sürecinin işlevsel güvenlik mühendisliği sürecine (ISO 26262 normu ile biçimlendirilmiş) benzer olduğu ve bunların yan yana döşenebileceği ve birlikte gerçekleştirilebileceği ancak farklı bir uzman grubu tarafından gerçekleştirilebileceği argümanları ve haklı olarak vardır.Otomotiv araç sistemleri için fonksiyonel bir güvenlik mühendisliği süreci boyunca bir güvenlik mühendisliği süreci tanımlamak için hamleler vardır.Peki, bu güvenlik-güvenliği resmileştirme çabaları güvenli ve güvenli sistemler üretmek için yeterli mi?Güvenli ve temiz sistemler inşa etme fikriyle bu yola koyulan kişi, güvenli ve güvenli sistemler üretim hatlarından çıkmaya başlamadan önce ele alınması gereken birçok zorluk, çelişki, benzerlik, endişe olduğunu fark eder.Bu gazetenin çabası, bu tür bazı challeng e alanlarını topluluğun dikkatine sunmak ve ileriye doğru bir yol önermektir."}
{"_id":"a608bd857a131fe0d9e10c2219747b9fa03c5afc","text":"Modern otomobiller yaygın olarak bilgisayarlıdır ve bu nedenle saldırıya karşı potansiyel olarak savunmasızdır.Bununla birlikte, önceki araştırmalar bazı modern otomobillerdeki iç ağların güvensiz olduğunu gösterse de, daha önce fiziksel erişim gerektiren ilişkili tehdit modeli haklı olarak gerçek dışı olarak görülmüştür.Bu nedenle, otomobillerin uzaktan uzlaşmaya da duyarlı olup olmadığı açık bir soru olmaya devam ediyor.Çalışmamız, modern bir otomobilin dış saldırı yüzeyini sistematik olarak analiz ederek bu soruyu dinlendirmeyi amaçlıyor.Uzaktan sömürünün çok çeşitli saldırı vektörleri (mekanik araçlar, CD çalarlar, Bluetooth ve hücresel radyo dahil) aracılığıyla mümkün olduğunu ve daha da ötesi, kablosuz iletişim kanallarının uzun mesafeli araç kontrolüne, konum takibine, kabin içi ses sızmasına ve hırsızlığa izin verdiğini keşfettik.Son olarak, bu tür sorunlara yol açan otomotiv ekosisteminin yapısal özelliklerini tartışıyor ve bunları hafifletmedeki pratik zorlukları vurguluyoruz."}
{"_id":"cdbb46785f9b9acf8d03f3f8aba58b201f06639f","text":"Otomotiv sistemlerinin BT güvenliği, gelişen bir araştırma alanıdır.Mevcut durumu ve ortaya çıkan tehditlerin potansiyel olarak artan eğilimini analiz etmek için, son otomotiv teknolojisi üzerinde çeşitli pratik testler yaptık.CAN otobüs teknolojisine dayalı otomotiv sistemlerine odaklanan bu makale, pencere kaldırma, uyarı ışığı ve hava yastığı kontrol sisteminin yanı sıra merkezi ağ geçidi için kontrol sistemleri üzerinde yapılan dört seçilmiş testin sonuçlarını özetlemektedir.Bu sonuçlar, bu dört saldırı senaryosunun yerleşik CERT taksonomisini kullanarak sınıflandırılması ve altta yatan güvenlik açıklarının ve özellikle potansiyel güvenlik etkilerinin analizi ile tamamlanmaktadır.Bu testlerin sonuçlarıyla ilgili olarak, bu makalede, testlerimizde istismar edilen temel zayıflıkları ele almak için seçilen iki karşı önlemi daha tartışıyoruz.Bunlar, saldırı tespiti uyarlamaları (üç örnek tespit modeli tartışılıyor) ve BT-forensik önlemlerdir (bir adli modele dayalı proaktif önlemler önermek).Bu makalede, hem daha önce tanıtılan dört saldırı senaryosuna bakarak, yeteneklerini ve kısıtlamalarını ele alıyor.Bu reaktif yaklaşımlar, günümüzün otomotiv bilişim mimarisine zaten eklenebilecek kısa vadeli önlemler olsa da, temel olarak önleyici olan ancak büyük bir yeniden tasarım gerektirecek olan uzun vadeli kavramlar da kısa sürede tanıtılmaktadır.İlgili araştırma yaklaşımlarına kısa bir genel bakışın altında, bireysel gereksinimlerini, potansiyelini ve kısıtlamalarını tartışıyoruz.& 2010 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"13b44d1040bf8fc1edb9de23f50af1f324e63697","text":"Öznitelik güdümlü yüz üretimiyle ilgileniyoruz: Düşük çözünürlüklü bir yüz girişi görüntüsü, yüksek çözünürlüklü bir görüntüden (öznitelikli görüntü) çıkarılabilen bir öznitelik vektörü göz önüne alındığında, yeni yöntemimiz, verilen nitelikleri karşılayan düşük çözünürlüklü yüz girişi için yüksek çözünürlüklü bir yüz görüntüsü oluşturur.Bu sorunu gidermek için, CycleGAN'ı şartlandırırız ve 1) eşlenmemiş eğitim verilerini işlemek için tasarlanmış koşullu CycleGAN'ı öneririz, çünkü eğitim düşük \/ yüksek çözünürlüklü ve yüksek çözünürlüklü öznitelikli görüntüler mutlaka birbirleriyle hizalanmayabilir ve 2) oluşturulan yüzün görünümünün giriş öznitelikleri aracılığıyla kolayca kontrol edilmesini sağlar.Kullanıcı tarafından sağlanan özelliklerle (örneğin cinsiyet, makyaj, saç rengi, gözlükler) kolayca kontrol edilebilen görünümle gerçekçi yüz görüntülerini sentezleyebilen öznitelik güdümlü koşullu CycleGAN üzerinde yüksek kaliteli sonuçlar gösteriyoruz.Öznitelik görüntüsünü karşılık gelen koşullu vektörü üretmek için kimlik olarak kullanarak ve bir yüz doğrulama ağı dahil ederek, öznitelik güdümlü ağ, kimlik aktarımında yüksek kaliteli ve ilginç sonuçlar üreten kimlik güdümlü koşullu CycleGAN olur.Kimlik güdümlü koşullu CycleGAN'da üç uygulama gösteriyoruz: kimlik koruyucu yüz süper çözünürlük, yüz değiştirme ve ön yüz üretimi, sürekli olarak yeni yöntemimizin avantajını gösteriyor."}
{"_id":"8a7b0520de8d9af82617bb13d7aef000aae26119","text":"Genelleştirilmiş kabul matrisi ve mod eşleme ile elde edilen genel saçılma matrisleri aracılığıyla karışık bir karakterizasyon, çift bantlı ortomode dönüştürücü (OMT) bileşenleri tasarlamak için önerilmiştir.Bu prosedüre dayalı doğru ve verimli fullwave analiz yazılımı geliştirilmiştir.Ku bandında yüksek performansa sahip çift frekanslı bir OMT, geliştirilen yazılımla tamamen tasarlanmıştır.Sayısal ve deneysel sonuçlar arasındaki iyi anlaşma, tasarım sürecini doğrular."}
{"_id":"17168ca2262960c57ee141b5d7095022e038ddb4","text":"Akıllı cihazlardan ve giyilebilir sensörlerden etkinlik tanıma, akıllı cihazların yaygın olarak benimsenmesi ve günlük yaşamlarında insanları desteklemek için sağladığı faydalar nedeniyle aktif bir araştırma alanıdır.İnce taneli ilkel aktivite tanıma için mevcut veri kümelerinin çoğu, gerçek dünyadaki günlük davranışlara daha az önem vererek hareket veya spor aktivitelerine odaklanır.Bu makale, gerçekçi değiştirilmemiş bir mutfak ortamında etkinlik tanıma için yeni bir veri seti sunar.Veriler, değiştirilmemiş kiralanmış bir mutfakta yiyecek hazırlarken, 10 katılımcıdan sadece akıllı saatler kullanılarak toplandı.Kağıt ayrıca bu veri kümesindeki farklı sınıflandırıcılar için temel performans önlemleri sağlar.Dahası, derin bir özellik öğrenme sistemi ve daha geleneksel istatistiksel özellikler tabanlı yaklaşımlar karşılaştırılır.Bu analiz, - tüm değerlendirme kriterleri için - veri odaklı özellik öğreniminin, sınıflandırıcının el yapımı özelliklerle karşılaştırıldığında en iyi performansı elde etmesini sağladığını göstermektedir."}
{"_id":"62a6cf246c9bec56babab9424fa36bfc9d4a47e8","text":"Bilgisayarların \"Harry Potter karakterini kim yarattı\" gibi soruları otomatik olarak cevaplamasını nasıl sağlayabiliriz?Dikkatlice inşa edilmiş bilgi tabanları zengin bilgi kaynakları sağlar.Bununla birlikte, bir sorunun çok sayıda ifadesi nedeniyle doğal dilde ortaya çıkan olgusal soruları yanıtlamak için bir meydan okuma olmaya devam etmektedir.Özellikle, en yaygın sorulara odaklanıyoruz - bilgi tabanında tek bir gerçekle cevaplandırılabilen sorulara.CFO'yu, olgusal soruları bilgi tabanlarıyla yanıtlamak için Koşullu Odaklı nöral ağ tabanlı bir yaklaşım önermekteyiz.Yaklaşımımız, daha olası aday konularını bulmak için bir soruya ilk önce yakınlaştırır ve nihai cevapları birleşik koşullu olasılıksal bir çerçeve ile sonuçlandırır.Derin nöral sinir ağları ve nöral gömmeler tarafından desteklenmektedir, önerilen CFO, bugüne kadarki en büyük halka açık 108 bin sorudan oluşan bir veri kümesinde% 75,7 doğruluk elde etmektedir.Sanatın mevcut durumunu %11,8'lik mutlak bir farkla geride bırakıyor."}
{"_id":"7bbacae9177e5349090336c23718a51bc94f6bfc","text":"Bir sorgu görüntüsünde tasvir edilen yeri, coğrafi konum bilgileriyle belirtilen \"sokak tarafı\" görüntülerinin bir veritabanını kullanarak tanımayı amaçlıyoruz.Bu, sorgu ile veri tabanındaki resimler arasındaki ölçek, bakış açısı ve aydınlatma değişiklikleri nedeniyle zorlu bir görevdir.Yer tanımadaki önemli sorunlardan biri, sık sık veri tabanında meydana gelen ve dolayısıyla farklı yerler arasında önemli bir karışıklığa neden olan ağaçlar veya yol işaretleri gibi nesnelerin varlığıdır.Ana katkı olarak, veritabanı görüntülerine bağlı geotag'ları bir denetim biçimi olarak kullanarak belirli yerlerin karışıklığına yol açan özelliklerden nasıl kaçınılacağını gösteriyoruz.Görüntüye özgü ve mekansal olarak konumlandırılmış kafa karıştırıcı özelliklerin gruplarının otomatik olarak tespiti için bir yöntem geliştiriyoruz ve bunları bastırmanın veritabanı boyutunu azaltırken yer tanıma performansını önemli ölçüde artırdığını gösteriyoruz.Yöntemin, sorgu genişlemesi de dahil olmak üzere en son teknoloji çanta-of-features modeliyle iyi bir şekilde birleştiğini ve geniş bakış açıları ve aydınlatma koşulları üzerinde genelleşen yer tanımayı gösterdiğini gösteriyoruz.Sonuçlar, Google Street View'den indirilen Paris'in 17K'dan fazla görüntüsünün coğrafi etiketli bir veritabanında gösterilir."}
{"_id":"d72b366e1d45cbcddfe5c856b77a2801d8d0c11f","text":"Mevcut nöral semantik ayrıştırıcılar esas olarak bir dizi kodlayıcıyı, yani ardışık bir LSTM'yi, bağımlılık grafiği veya kurucu ağaçlar gibi diğer değerli sentaktik bilgileri ihmal ederken kelime sırası özelliklerini ayıklamak için kullanır.Bu makalede, öncelikle üç tür sintaktik bilgiyi, yani kelime sırası, bağımlılık ve seçim özelliklerini temsil etmek için sintaktik grafiği kullanmayı teklif ediyoruz.Ayrıca syntactic grafiği kodlamak ve mantıksal bir formu deşifre etmek için grafikten diziye bir model kullanıyoruz.Benchmark veri kümelerindeki deneysel sonuçlar, modelimizin Jobs640, ATIS ve Geo880'deki son teknoloji ile karşılaştırılabilir olduğunu göstermektedir.Olumsuz örnekler üzerinde yapılan deneysel sonuçlar, modelin sağlamlığının daha fazla sintaktik bilgiyi kodlayarak da geliştirildiğini göstermektedir."}
{"_id":"32cde90437ab5a70cf003ea36f66f2de0e24b3ab","text":"Karmaşık kentsel sokak sahnelerinin görsel olarak anlaşılması, çok çeşitli uygulamalar için etkili bir faktördür.Nesne tespiti, özellikle derin öğrenme bağlamında büyük ölçekli veri kümelerinden büyük ölçüde yararlanmıştır.Bununla birlikte, semantik kentsel sahne anlayışı için, mevcut hiçbir veri kümesi gerçek dünya kentsel sahnelerinin karmaşıklığını yeterince yakalayamaz.Bunu ele almak için, piksel düzeyinde ve örnek düzeyinde semantik etiketleme için yaklaşımları eğitmek ve test etmek için bir kriter paketi ve büyük ölçekli veri seti olan Cityscapes'i tanıtıyoruz.Cityscapes, 50 farklı şehirden sokaklarda kaydedilen büyük, çeşitli stereo video dizilerinden oluşur.Bu görüntülerin 5000'i yüksek kaliteli piksel düzeyinde açıklamalara sahiptir, 20 000 ek görüntü, büyük hacimli zayıf etiketli verileri kaldıran yöntemleri etkinleştirmek için kaba açıklamalara sahiptir.En önemlisi, çabamız veri kümesi boyutu, açıklama zenginliği, sahne değişkenliği ve karmaşıklık açısından önceki girişimleri aşıyor.Eşlik eden ampirik çalışmamız, veri kümesi özelliklerinin derinlemesine bir analizinin yanı sıra, kriterlerimize göre birkaç son teknoloji yaklaşımın performans değerlendirmesini sağlar."}
{"_id":"7c5f143adf1bf182bf506bd31f9ddb0f302f3ce9","text":null}
{"_id":"ceb7784d1bebbc8e97e97cbe2b3b76bce1e708a5","text":"İş Zekası (BI) günümüzde herkesin dudaklarındadır, çünkü işletmelere iş uygulamalarını analiz etme ve geliştirme olanağı sağlar.Bununla birlikte, Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeler (SME), genellikle personel, bilgi veya para gibi eksik kaynaklar nedeniyle BI'nin olumlu etkilerinden yararlanamaz.KOBİ, büyük bir iş organizasyonu biçimi oluşturduğundan, bu gerçeğin üstesinden gelinmesi gerekir.Perakende sektörü KOBİ şubesinin önemli bir parçası olduğu için, perakende KOBİ için bir BI sistemi için ortaklaşa veri toplamaya ve analiz görevini yerine getirmeye izin veren bir organizasyonlararası yaklaşım önermektedir.Devam eden araştırma çabalarımızın amacı, Tasarım Bilimi Araştırma Metodolojisi'ni takip eden böyle bir sistemin geliştirilmesidir.Bu makalede, perakende sektöründe KOBİ'deki mevcut BI uygulamalarının statükoları, on KOBİ yöneticisiyle yapılan niteliksel görüşmelerle analiz edilmektedir.Daha sonra, BI sistemlerinin ve Örgütler Arası Bilgi Sistemlerinin benimseme ve başarı faktörleri kapsamlı bir yapılandırılmış literatür incelemesinde incelenir.Statüko ve kabul ve başarı faktörlerine dayanarak, bir organizasyonlararası BI sisteminin kabulü için ilk gereksinimler başka bir niteliksel görüşme turunda belirlenir ve doğrulanır.Bu, dokuz işlevsel gereksinime ve üç işlevsel olmayan gereksinime yol açar; bu, aşağıdaki araştırma çabalarında KOBİ için bir organizasyonlararası BI sistemi tasarlamak ve uygulamak için kullanılabilir."}
{"_id":"43e33e80d74205e860dd4b8e26b7c458c60e201a","text":"Ağırlıklar ve önyargılar üzerinde uygun bir önceliğe sahip bir (residual) konvolutional sinir ağının (CNN) çıktısının, yoğun ağlar için benzer sonuçları genişleten sonsuz sayıda konvolutional filtre sınırında bir Gauss süreci (GP) olduğunu gösteriyoruz.Bir CNN için, eşdeğer çekirdek tam olarak hesaplanabilir ve \"derin çekirdeklerin\" aksine, çok az parametreye sahiptir: sadece orijinal CNN'in hiperparametreleri.Ayrıca, bu çekirdeğin verimli bir şekilde hesaplanmasına izin veren iki özelliğe sahip olduğunu gösteriyoruz; çekirdeğin bir çift görüntü için değerlendirilmesi maliyeti, katman başına sadece bir filtre ile orijinal CNN'den tek bir ileri geçişe benzer.32 katmanlı ResNet'e eşdeğer çekirdek, karşılaştırılabilir sayıda parametreye sahip GP'ler için yeni bir rekor olan MNIST'te% 0.84 sınıflandırma hatası elde eder.1"}
{"_id":"1e38c680492a958a2bd616a9a7121f905746a37e","text":"Bitcoin sistemi (https:\/\/bitcoin.org), bir kullanıcıyı herhangi bir gerçek dünya kimliğinden ayırabilen sözde anonim bir para birimidir.Bu bağlamda, sanal ve fiziksel bölünmenin başarılı bir şekilde ihlal edilmesi, Bit-coin sisteminde bir işareti temsil eder [1].Bu projede, Bitcoin işlemlerinin arkasındaki gerçek dünya kullanıcıları hakkında nasıl bilgi toplayacağımızı gösteriyoruz.Kripto para birimi ile ilgili kamuya açık verileri analiz ediyoruz.Özellikle, bir Bitcoin kullanıcısının fiziksel konumu hakkındaki bilgileri, o kullanıcının harcama alışkanlıklarını inceleyerek belirlemeye odaklanıyoruz."}
{"_id":"2c0a239caa3c2c590e4d6f23ad01c1f77adfc7a0","text":null}
{"_id":"5f6d9b8461a9d774da12f1b363eede4b7088cf5d","text":"Önceki araştırma sonuçları, UHF pasif CMOS RFID etiketlerinin -20 dBm'den daha az hassasiyet elde etmekte zorlandığını göstermiştir.Bu kağıt, -20 dBm'den daha düşük hassasiyette çalışabilen çift kanallı 15-bit UHF pasif CMOS RFID etiketi prototipini sunar.Önerilen etiket çipi, 866.4-MHz (ETSI için) veya 925-MHz (FCC için) kanaldaki verileri toplar ve 433-MHz kanaldaki aşağı bağlantı verilerini alır.Sonuç olarak, aşağı bağlantı veri iletimi, etiketimizin RF enerjisini toplamasını engellemez.Toplanan enerjiyi verimli bir şekilde kullanmak için, ne bir regülatör ne de bir VCO içeren bir etiket çipi tasarlıyoruz, böylece hasat edilen enerji, verilerin alınması, işlenmesi ve geri alınmasında tamamen kullanılıyor.Bir regülatör olmadan, etiketimiz alıcı ön uçta mümkün olduğunca az aktif analog devre kullanır.Bunun yerine, etiketimiz alınan verileri çözmek için yeni bir dijital devre kullanıyor.VCO olmadan, etiketimizin tasarımı, aşağı bağlantı verilerinden gerekli saat sinyalini çıkarabilir.Ölçüm sonucu, önerilen pasif etiket çipinin hassasiyetinin -21,2 dBm'ye ulaşabileceğini göstermektedir.Bu sonuç, 36-dBm EIRP ve 0.4-dBi etiket anten kazancı altında 19.6-m okuyucu-tag mesafesine karşılık gelir.Çip TSMC 0.18- m CMOS prosesinde üretilmiştir.Kalıp alanı 0,958 mm  0,931 mm'dir."}
{"_id":"4991785cb0e6ee3d0b7823b59e144fb80ca3a83e","text":null}
{"_id":"2f3a6728b87283ccf0f8822f7a60bca8280f0957","text":"Toplanan arama, potansiyel olarak birden fazla özel arama servisinden veya dikeyden gelen sonuçları Web arama sonuçlarına entegre etme görevidir.Görev, yalnızca hangi dikeylerin sunulacağını (çoğu önceki araştırmanın odağını) değil, aynı zamanda Web sonuçlarının nerede sunulacağını da tahmin etmeyi gerektirir (yani, Web sonuçlarının üstünde veya altında veya aralarında bir yerde).Birden fazla dikeyden sonuçları toplamak için modeller öğrenmek iki büyük zorlukla ilişkilidir.İlk olarak, dikeyler farklı sonuç türlerini aldığından ve farklı arama görevlerini ele aldığından, farklı dikeylerden elde edilen sonuçlar farklı tahmin kanıtları (veya özellikleri) ile ilişkilidir.İkincisi, bir özellik dikeyler arasında yaygın olsa bile, öngörüsü dikeye özgü olabilir.Bu nedenle, dikey sonuçların toplanmasına yönelik yaklaşımlar, dikeyler arasında tutarsız bir özellik gösteriminin ele alınmasını ve potansiyel olarak, özellikler ve alaka arasındaki dikey-spesifik ilişkinin ele alınmasını gerektirir.Bu zorlukları farklı şekillerde ele alan ve sonuçlarını 13 dikey ve 1070 sorgu kümesinde karşılaştıran 3 genel yaklaşım sunuyoruz.En iyi yaklaşımların, öğrenme algoritmasının özellikler ve alaka düzeyi arasında dikey-spesifik bir ilişki öğrenmesine izin verenler olduğunu gösteriyoruz."}
{"_id":"b8945cfb7ed72c0fd70263379c328b8570bd763f","text":null}
{"_id":"a2770a51760a134dbb77889d5517550943ea7b81","text":"Yüksek kazançlı kompakt çift kutuplu çift bantlı çok yönlü anten, iki yatay polarizasyon (HP) ve dikey polarizasyon (VP) elemanından oluşan 2G \/ 3G \/ LTE iletişimi için sunulmaktadır.Üst HP elemanı, dört yönlü bir güç bölücü besleme ağı tarafından beslenen dört çift modifiye baskılı manyeto-elektrik (ME) dipolünden ve dairesel baskılı devre kartının her iki tarafına dönüşümlü olarak basılan sekiz adet ark şeklindeki parazitik yamadan oluşur.Dört yönlü güç bölücü besleme ağı, dört çift ME dipolü ile birlikte, esas olarak sabit bir 360  radyasyon deseni ve yüksek kazanç sağlarken, bant genişliğini artırmak için sekiz parça yama kullanılır.Alt HP elemanı, parazitik yamalara sahip olmaması dışında üsttekine benzer.VP elemanı dört çift koni şeklindeki yamalardan oluşur.HP elemanından farklı olarak, üst VP elemanı alt frekans bandını sağlarken, alt VP elemanı üst frekans bandını verir.VP elemanı ve HP elemanı kompakt ve çift kutuplu özellikleri elde etmek için dik olarak düzenlenmiştir.Ölçülen sonuçlar, yaklaşık 2.6 dBi'lik bir kazançla% 39,6 (0,7715 GHz) ve yaklaşık 4,5 dBi'lik bir kazançla% 55,3 (1,662,93 GHz) bir bant genişliği elde edilebileceğini gösterirken, VP yönü için yaklaşık 4.4 dBi'lik bir kazançla% 128 (0,73,2 GHz) bant genişliği elde edilebilir.20 dB'den daha büyük port izolasyonu ve 2 dBi içinde düşük kazançlı varyasyon seviyeleri de elde edilir.Bu nedenle, önerilen anten 2G \/ 3G \/ LTE iç mekan iletişimi için uygundur."}
{"_id":"33a1ee51cc5d51609943896a95c1371538f2d017","text":null}
{"_id":"1eb0bf4b9bf04e870962b742c4fc6cb330d1235a","text":"İş Süreçleri Yönetimi literatürünün çoğunda verilen iş süreçlerinin tanımları derinlemesine sınırlıdır ve ilgili iş süreçleri modelleri buna bağlı olarak sınırlandırılmıştır.Üretim sistemlerinden ofis ortamına kadar iş süreci modelleme tekniklerinin ilerlemesi hakkında kısa bir tarih verdikten sonra, bu makale çoğu tanımın bir sürecin makine metafor tipi araştırmalarına dayandığını önermektedir.Bu teknikler genellikle zengin ve aydınlatıcı olsa da, günümüzün zorlu ortamına gelişmesi ve uyum sağlaması gereken iş süreçlerinin gerçek doğasını ifade etmek için çok sınırlı oldukları ileri sürülmektedir."}
{"_id":"bc018fc951c124aa4519697f1884fd5afaf43439","text":"Geniş bantlı bir düzlemsel antenin teorik ve deneysel sonuçları sunulmaktadır.Bu anten geniş bir bant genişliği, düşük çapraz polarizasyon seviyeleri ve düşük geri radyasyon seviyeleri elde edebilir.Geniş bant genişliği ve aktif devrelerle kolay entegrasyon için, diyafram çiftli istiflenmiş kare yamalar kullanır.Kaplin açıklığı H şeklinde bir açıklıktır.Sonlu-farklılık zaman-domain yöntemine dayanarak, antenin giriş empedansının parametrik bir çalışması sunulur ve her parametrenin anten empedansı üzerindeki etkileri gösterilir.Bir anten de tasarlanmış, imal edilmiş ve ölçülmüştür.Ölçülen geri dönüş kaybı, %21,7'lik bir empedans bant genişliği gösterir.Hem uçaklardaki hem de uçaklardaki çapraz polarizasyon seviyeleri 23 dB'den daha iyidir.Anten radyasyon deseninin ön-arka oranı 22 dB'den daha iyidir.Parametrelerin hem teorik hem de deneysel sonuçları ve radyasyon paternleri sunulur ve tartışılır."}
{"_id":"5adcac7d15ec8999fa2beb62f0ddc6893884e080","text":"Parmak izi yönelimi, parmak izi geliştirme, parmak izi sınıflandırması ve parmak izi tanımada önemli rol oynar.Bu makale, parmak izi yönelim tahminindeki birincil ilerlemeleri eleştirel bir şekilde gözden geçirir.Mevcut yöntemlerin avantajları ve sınırlamaları ele alınmıştır.Gelecekteki gelişmelerle ilgili konular tartışıldı.Telif Hakkı  2010 John Wiley & Sons, Ltd."}
{"_id":"568cff415e7e1bebd4769c4a628b90db293c1717","text":"Büyük miktarda video şu anda şaşırtıcı oranlarda yakalanıyor, ancak bunların çoğu etiketlenmiyor.Bu tür verilerle başa çıkmak için, sıfır atışlı video tanıma olarak da bilinen elle etiketlenmiş herhangi bir örnek olmadan videolarda içerik tabanlı etkinlik tanıma görevini düşünüyoruz.Bunu başarmak için, videolar algılanan görsel kavramlar açısından temsil edilir, daha sonra belirli bir metinsel sorgu ile benzerliklerine göre alakalı veya alakasız olarak puanlanır.Bu makalede, önceki çalışmaların kırılganlık ve düşük hassasiyet sorunlarını hafifletmek için kavramları puanlamak için daha sağlam bir yaklaşım önermekteyiz.Sadece semantik akrabalığı, görsel güvenilirliği ve ayrımcı gücü birlikte ele almıyoruz.Seçilen kavramların sıralama puanlarındaki gürültüyü ve doğrusal olmayanları ele almak için, skor agregasyonu için yeni bir çift yönlü sıra matrisi yaklaşımı önermekteyiz.Büyük ölçekli TRECVID Multimedya Olay Tespiti verileri üzerinde yapılan kapsamlı deneyler, yaklaşımımızın üstünlüğünü göstermektedir."}
{"_id":"a62ac71cd51124973ac57c87d09a3461ecbd8e61","text":"Uyarlanabilir filtreleme için yeni dik iniş algoritmaları ve ortalama dördüncü ve ortalama altıncı, vb. anlamlarda hata minimizasyonuna izin veren geliştirilmiştir.Uyarlama sırasında, ağırlıklar optimal çözümlerine doğru üstel gevşemeye uğrar.T ime sabitleri türetilmiştir ve şaşırtıcı bir şekilde Widrow ve Hoff'un en dik inişli en az ortalama kare (LMS) algoritması kullanılmış olsaydı elde edilecek zaman sabitleriyle orantılı oldukları ortaya çıkmıştır.Yeni gradyan algoritmalarının programlanması ve hesaplanması LMS algoritmasından çok daha karmaşıktır.Genel biçimleri W J+l = w, t 2plqK-lx, W, mevcut ağırlık vektörü, W, + 1 bir sonraki ağırlık vektörüdür, r, mevcut hata, X, mevcut giriş vektörüdür, u sabit bir kontrol kararlılığı ve yakınsama oranıdır ve 2 K, en aza indirgenen hatanın üssüdür.Koşullar, yeni gradyan algoritmaları için ortalamanın ve varyansın ağırlık-vektör yakınsaması için türetilmiştir.En az ortalama dördüncü (LMF) algoritmanın davranışı özel ilgi çekicidir.Bu algoritmayı LMS algoritmasıyla karşılaştırırken, her ikisi de ağırlık gevşeme işlemi için tam olarak aynı zaman sabitlerine sahip olacak şekilde ayarlandığında, LMF algoritması, bazı koşullar altında, LMS algoritmasından önemli ölçüde daha düşük bir ağırlık gürültüsüne sahip olacaktır.Bu nedenle, bir min imum'un dördüncü hata algoritması anlamına gelmesi, ortalama bir kare hata algoritmasından daha az kare tahmini daha iyi bir iş yapabilir.Bu ilgi çekici kavram, ister dik inişe ister başka türlü olsun, tüm adaptif algoritma biçimleri için çıkarımlara sahiptir."}
{"_id":"5896b9299d100bdd10fee983fe365dc3bcf35a67","text":"Bu makale, sürekli sağlık izleme için invazif olmayan bir kablosuz sensör platformu sunar.Sensör sistemi, bir polimer substratı üzerinde bir döngü anteni, kablosuz sensör arayüz çipi ve glikoz sensörünü entegre eder.IC, güç yönetimi, okuma devresi, kablosuz iletişim arayüzü, LED sürücüsü ve harici bileşenleri olmayan 0.36-mm2 CMOS çipindeki enerji depolama kapasitörlerinden oluşur.Glikoz sensörümüzün hassasiyeti 0.18 Amm-2mM-1'dir.Sistem kablosuz olarak çalışır ve düzenlenmiş bir 1.2-V kaynağından 3 W tüketirken 400 Hz \/ mM hassasiyetle 0.05-1 mM ölçülen bir glikoz aralığına ulaşır."}
{"_id":"622c5da12c87ecc3ea8be91f79192b6e0ee559d2","text":"Bu teorik sentezde, kullanıcı katılımı ve katılımı ile ilgili önceki araştırmaların üç geleneğini bir araya getiriyoruz: Kullanıcı katılımı ve İS başarısı arasındaki ilişki üzerine anket ve deneysel literatür, alternatif geliştirme yaklaşımları üzerine normatif literatür ve kullanıcı katılımını çeşitli teorik perspektiflerden inceleyen nitel çalışmalar.Ayrıca, literatürün üç organında kaydedilen ilerlemeyi değerlendirir ve kullanıcı katılımını iyileştirmek için gelecekteki araştırmaların boşluklarını ve yönlerini belirleriz."}
{"_id":"24beb987b722d4a25d3157a43000e685aa8f8874","text":"Bu makale, Konuşmanın Bir Kısmı etiketleriyle not edilen bir korpustan eğitim veren ve bunları daha önce görülmeyen bir metne, sanat doğruluğuna sahip olan bir istatistiksel model sunar. Model, Maximum Entropi modeli olarak classi ed olabilir ve aynı zamanda POS etiketini tahmin etmek için birçok bağlamsal özellik kullanır. Ayrıca bu makale, bu özelliklerin uygulanması sırasında keşfedilen korpus tutarlılık problemlerini ele alan ve bu özelliklerin uygulanması sırasında ortaya çıkan özel fea eğilimlerinin kullanımını göstermektedir."}
{"_id":"6a2fe560574b76994ab1148b4dae0bfb89e3a3e3","text":"İnsan algısının önemli bir yönü, bir insanın birçok uygulama için yararlı olarak bir sonraki (ve bunları nasıl yapacağını) hangi faaliyetleri gerçekleştireceğini öngörmek ve öngörmektir, örneğin, beklenti, bir yardımcı robotun insan ortamlarındaki reaktif tepkiler için önceden plan yapmasını sağlar.Bu çalışmada, gelecekteki çeşitli olası insan faaliyetleri üretmek için yapıcı bir yaklaşım sunuyoruz, nesne ödenekleri yoluyla zengin mekansal-zamansal ilişkiler hakkında akıl yürüterek.Gelecekteki nesne yörüngelerine ve insan pozlarına karşılık gelen düğümleri ve kenarları generatif bir modelden örneklediğimiz, beklenen bir zamansal koşullu rastgele alan (ATCRF) kullanarak her olası geleceği temsil ediyoruz.Daha sonra, bir dizi inşa edilmiş ATCRF parçacığını kullanarak potansiyel gelecekler üzerindeki dağılımı temsil ediyoruz.CAD-120 insan aktivitesi RGB-D veri seti üzerinde kapsamlı bir değerlendirmede, yeni konular için (eğitim setinde görülmeyen), sırasıyla 1, 3 ve 10 saniyelik bir beklenti süresi için% 75,4,% 69,2 ve% 58,1'lik bir etkinlik beklenti doğruluğu (ilk üç tahminden birinin gerçekten olup olmadığı olarak tanımlandı) elde ediyoruz.1"}
{"_id":"ea38789c6687e7ccb483693046fff5293e903c51","text":"Önerdiği her politikanın kalitesi hakkında olasılıksal garantiler sağlayan ve uzman ayarlama gerektiren hiper parametresi olmayan bir toplu takviye öğrenme (RL) algoritması sunuyoruz.Kullanıcı herhangi bir performans daha düşük-bağlantılı,  ve güven seviyesi,  seçebilir ve algoritmamız, 'nin altındaki performansla bir politika döndürme olasılığının en fazla  olmasını sağlayacaktır.Daha sonra birden fazla politika iyileştirmesi oluşturmak için politika iyileştirme algoritmamızı tekrar tekrar uygulayan artımlı bir algoritma önermekteyiz.Yaklaşımımızın canlılığını basit bir gridworld ve standart dağ otomobili sorunuyla, aynı zamanda gerçek dünya verilerini kullanan bir dijital pazarlama uygulamasıyla gösteriyoruz."}
{"_id":"780b05a35f2c7dd4b4d6e2a844ef5e145f1972ae","text":"Çok dönüşlü diyaloglarda, doğal dil anlama modelleri, bağlamsal bilgilere kör olarak bariz hatalar ortaya çıkarabilir.Diyalog geçmişini dahil etmek için, konuşmacıya bağlı olarak ifadeleri farklı şekilde kodlayan Hoparlör-Sensitif Çift Bellek Ağları ile sinirsel bir mimari sunuyoruz.Bu, sistem için mevcut olan farklı bilgi boyutlarını ele alır - sistem, sistem çıktısının tam semantiğine sahipken, sistem yalnızca kullanıcı ifadelerinin yüzey biçimini bilir.Ticari bir kişisel asistan olan Microsoft Cortana'nın gerçek kullanıcı verileri üzerinde deneyler yaptık.Sonuç, bağlamsal bilgileri kullanan son teknoloji slot etiketleme modelleri üzerinde önemli bir performans artışı gösterdi."}
{"_id":"259bbc822121df705bf3d5898ae031cd712505ea","text":"1Mobil İletişim Bölümü, Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Fakültesi, Berlin Teknik Üniversitesi, Berlin, Almanya 2Kablosuz Ağ, Sinyal İşleme ve Güvenlik Laboratuvarı, Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Houston Üniversitesi, Houston, TX 77004, ABD 3İletişim Sistemleri Bölümü, Elektrik Mühendisliği Bölümü (ISY), Linköping Üniversitesi, SE-581 83 Linköping, İsveç 4İletişim Laboratuvarı, Elektrik Mühendisliği Fakültesi ve Bilgi Teknolojisi, Dresden Üniversitesi, Dresden"}
{"_id":"4eca7aa4a96300caf8622d666ecf5635d8b72132","text":"İnsan faaliyetlerini doğru bir şekilde tanımlama yeteneği, otomatik rehabilitasyon ve spor eğitim sistemleri geliştirmek için gereklidir.Bu makalede, önkol giyilebilir bir sensörden elde edilen büyük ölçekli egzersiz hareket verileri, konvolüsyonel sinir ağı (CNN) ile sınıflandırılır.Accelerometer ve oryantasyon ölçümlerinden oluşan zaman serisi verileri görüntü olarak biçimlendirilir ve CNN'in ayrımcı özellikleri otomatik olarak çıkarmasını sağlar.Görüntü biçimlendirme ve farklı CNN mimarilerinin etkileri üzerine karşılaştırmalı bir çalışma da sunulmaktadır.En iyi performans gösteren konfigürasyon, 50 spor salonu egzersizini% 92.1 doğrulukla sınıflandırır."}
{"_id":"1b1a829c43f1a4f3a3d70f033a1b8e7bee1f7112","text":null}
{"_id":"6abac64862f7d207cac58c6a93f75dc80d74e575","text":null}
{"_id":"5fb874a1c8106a5b2b2779ee8e1433149109ba00","text":"Bayesian ağlarını veriden öğrenmek için algoritmalar iki bileşene sahiptir: puanlama metriği ve arama prosedürü.Puanlama metriği, yapının iyiliğini veriye yeniden kazandıran bir puan hesaplar.Arama prosedürü, ağ yapılarını yüksek puanlarla tanımlamaya çalışır.Heckerman et al.(1995) veri verilen bir ağ yapısının göreli posterior olasılığını hesaplayan BDe metriği olarak adlandırılan Bayesian metriğini tanıtıyor.Bu makalede, bir Bayesian ağını tanımlamanın arama sorununun - her düğümün en çok K ebeveynine sahip olduğu yerler arasında - BDe metriği kullanıldığında, belirli bir sabitten daha büyük göreceli bir posterior olasılığı olan NP-tam olduğunu gösteriyoruz.12.1 Giriş Son zamanlarda, birçok araştırmacı Bayesian ağlarını öğrenmek için yöntemleri araştırmaya başladı.Bu yaklaşımların birçoğu aynı temel bileşenlere sahiptir: bir puanlama metriği ve bir arama prosedürü.Puanlama metriği, gözlenen vakaların bir veritabanı D ve bir ağ yapısı B S alır ve verilerin iyiliğini yapıya geri getiren bir puan döndürür.Bir arama prosedürü puanlama metriğine göre değerlendirme için ağlar oluşturur.Bu yaklaşımlar, gelecekteki olayları tahmin etmek veya nedensel ilişkileri sonuçlandırmak için kullanılabilecek bir ağ yapısını veya bir dizi yapıyı tanımlamak için iki bileşeni kullanır.Cooper ve Herskovits (1992)burada sadece ayrık değişkenler içeren Bayesian ağlarını öğrenmekle ilgili bir dizi makul varsayımdan BD metriği olarak adlandırdığımız CHderive a Bayesian metriği olarak bahsedilmiştir.Heckerman et al.(1995)burada HGCexpand olarak adlandırılan ve olasılık eşitliğinin arzu edilen özelliğine sahip olan BDe metriği dediğimiz yeni bir metrik türetmek için CH'nin çalışması üzerine.Benzerlik eşdeğerliği, verilerin eşdeğer yapıları ayırt etmeye yardımcı olamayacağını söylüyor.Şimdi CH tarafından elde edilen BD metriğini sunuyoruz.B h S'yi, B S'nin veri tabanını oluşturan dağılımın I-haritası olduğu hipotezini belirtmek için kullanıyoruz.2 İnanç-ağ yapısı B S göz önüne alındığında, i'yi x i'nin ebeveynlerini belirtmek için kullanırız.Değişken x i'nin durum sayısını belirtmek için r i ve i'nin örnek sayısını belirtmek için q i = Q x l 2 i r l kullanırız.Bu örnekleri indekslemek için j tamsayısını kullanırız.Yani, x i'nin ebeveynlerinin jth örneğinin gözlemini belirtmek için i = j yazıyoruz.1996 Springer-Verlag.2 Bir Varmış..."}
{"_id":"7783fd2984ac139194d21c10bd83b4c9764826a3","text":"Hesaplama araçlarının alanlarını oluşturmak için olasılıksal yöntemler.Ama konserve almam gerekiyordu, bayezya ağları son zamanlarda çok güçlü bir şekilde çalıştı.Son zamanlarda bu kitabı atıyorum.Akıllı sistemlerde araştırmacılar, mezun için ai operasyonları araştırma mükemmellik ödülü vardır.Nasıl olduğum konusunda çok endişeliyim.Görünüşe göre Daphne Koller ve öğrenme yapıları kanıtsal akıl yürütme.Pearl benim için bir dil.Erken yayın tarihine rağmen, en iyi referansları vermek harika değildir."}
{"_id":"5c386d601ffcc75f7635a4a5c6066824b37b9425","text":"Günümüzde, bir resimde bir karakter dizisi görüntüleyen ve kullanıcının diziyi bir girdi alanına girmesini isteyen otomatik bir insan kanıtı testi ile korunmayan bir kayıt formuna sahip popüler bir web sitesi bulmak zordur.Bu güvenlik mekanizması, Yapay Zeka'daki en eski kavramlardan biri olan Turing Testi'ne dayanmaktadır ve en çok Bilgisayarlar ve İnsanlar Apart'ı (CAPTCHA) anlatmak için Tamamen Otomatik Kamu Turing testi olarak adlandırılır.Bu tür bir test, örneğin bir Web posta hizmeti veya bir Sosyal Ağ gibi önemli bir Web kaynağına otomatik erişimi önlemek için tasarlanmıştır.Şu anda günde milyonlarca kez servis edilen bu testlerden yüzlercesi var, bu nedenle büyük miktarda insan çalışması içeriyor.Öte yandan, bu testlerin bir kısmı kırıldı, yani araştırmacılar, bilgisayar korsanları ve spam gönderenler tarafından tasarlanan otomatik programlar otomatik olarak doğru cevabı sunabildi.Bu bölümde, CAPTCHA'ların tarihçesini ve konseptini, uygulamalarıyla birlikte ve onların anlıklarının geniş bir incelemesini sunuyoruz.Ayrıca, hem kullanıcıdan hem de kullanılabilirlik, saldırılar ve karşı önlemler de dahil olmak üzere güvenlik perspektiflerinden değerlendirmelerini tartışıyoruz.Bu bölümün okuyucuya bu ilginç alan hakkında iyi bir genel bakış sunmasını bekliyoruz.ÇEKLERDE CES, VOL.83 109 Copyright  2011 Elsevier Inc. 65-2458\/DOI: 10.1016\/B978-0-12-385510-7.00003-5 Tüm hakları saklıdır.110 J.M.GOMEZ HIDALGO VE G. ALVAREZ MARAON 1.Giriş Yapıyorum.................................110 1 .1.T o Turing Testi ve CAPTCHA'ların Kökeni ...............111 2.M otivasyon ve Uygulamalar ........................116 2 .1.G eneral CAPTCHA'ların açıklaması .....................116 2 .2.CAPTCHA'ların D esirlenebilir Özellikleri .....................117 2 .3.Ben plementation ve Deployment duyuyorum......................119 2 .4.Bir Çarpmalar ve Robotların Yükselişi ...................121 3.CAPTCHA'ların T ypes ............................127 3 .1.O CR.....................................130 3 .2.Ben yaşlandım....................................135 3 .3.Bir udio....................................143 3 .4.C obnitive..................................144 4.CAPTCHA'ların E değerlemesi.........................146 4 .1.E-etkinlik..................................147 4 .2.Bir ccessibility sorunları............................152 4 .3.P ractical thoughts (İngilizce)...........................154 5.CAPTCHA'larda S ecurity ve Attacks....................156 5 .1.CAPTCHA'larda bir taktik...........................158 5 .2.CAPTCHA'larda S ecurity Gereksinimleri ...................169 6.CAPTCHA'lara alternatif.........................171 7.C Onclusions ve Gelecek Eğilimleri.......................173 R çıkarımları ....................................173"}
{"_id":"941a668cb77010e032a809861427fa8b1bee8ea0","text":"Bugün sinyal işleme, EKG analizi ve yorumlanması için sistemlerin büyük çoğunluğunda gerçekleştirilir.EKG sinyal işlemenin amacı manifolddur ve ölçüm doğruluğu ve tekrarlanabilirliğinin (manüel ölçümlerle karşılaştırıldığında) iyileştirilmesini ve görsel değerlendirme yoluyla sinyalden kolayca elde edilemeyen bilgilerin çıkarılmasını içerir.Birçok durumda, EKG, ambulatuvar veya yorucu koşullar sırasında, sinyalin bazen vücudun başka bir fizyolojik sürecinden kaynaklanan farklı gürültü türleriyle bozulduğu kaydedilir.Bu nedenle, gürültü azaltma EKG sinyal işlemenin bir başka önemli hedefini temsil eder; Aslında, ilgi dalga formları bazen gürültü ile o kadar ağır maskelenir ki, varlıkları sadece uygun sinyal işleme ilk kez uygulandığında ortaya çıkarılabilir.Elektrokardiyografik sinyaller, kalp ritminde aralıklı olarak meydana gelen rahatsızlıkları tanımlamak amacıyla uzun bir zaman ölçeğinde (yani birkaç gün) kaydedilebilir.Sonuç olarak, üretilen EKG kaydı, mevcut depolama alanını hızla dolduran büyük veri boyutlarına karşılık gelir.Sinyallerin halka açık telefon şebekeleri üzerinden iletilmesi, büyük miktarda verinin dahil olduğu başka bir uygulamadır.Her iki durumda da, veri sıkıştırma temel bir işlemdir ve sonuç olarak EKG sinyal işlemenin bir başka hedefini temsil eder.Sinyal işleme, EKG'nin yeni bir anlayışına ve ritim ve tempo morfolojisindeki değişikliklerle ifade edilen dinamik özelliklerine önemli ölçüde katkıda bulunmuştur.Örneğin, kardiyovasküler sistemle ilgili salınımları karakterize eden ve kalp atış hızındaki ince varyasyonlarla yansıyan teknikler geliştirilmiştir.T dalga genliğinde düşük seviyeli, alternatif değişikliklerin tespiti, ani, yaşamı tehdit eden aritmiler için artan riskin bir göstergesi olarak kurulan bir başka osilatör davranışı örneğidir.Bu iki osilatör sinyal özelliğinden hiçbiri, standart bir EKG çıktısından çıplak gözle algılanamaz.EKG analizinin her türünde ortak olan - ister dinlenme EKG yorumu, stres testi, ambulatuvar izleme veya yoğun bakım izleme ile ilgili olsun - sinyali farklı gürültü ve eser türlerine göre şartlandıran, kalp atışlarını tespit eden, dalga genliklerinin ve sürelerinin temel EKG ölçümlerini çıkartan ve verileri verimli depolama veya iletim için sıkıştıran temel bir algoritma setidir; Fig'deki blok diyagramı.1, bu sinyal işleme algoritmalarını sunar.Bu algoritmalar sıralı sırayla çalışmak için sıklıkla uygulansa da, QRS dedektörü tarafından üretilen bir kalp atışının oluşum süresi hakkındaki bilgiler bazen performansı artırmak için diğer algoritmalara dahil edilir.Her algoritmanın karmaşıklığı uygulamadan uygulamaya değişir, böylece örneğin ampülatif izlemede gerçekleştirilen gürültü filtrelemesi, dinlenme EKG analizinde gerekenden çok daha sofistikedir.Temel algoritma seti tarafından üretilen bilgiler mevcut olduğunda, kalp ritmini ölçmek ve morfoloji özelliklerini yenmek için sinyal işlemeyi kullanmanın ilgi çekici olduğu çok çeşitli EKG uygulamaları mevcuttur.Bu tür iki uygulamayla ilişkili sinyal işleme - yüksek çözünürlüklü EKG ve T dalga alternans - bu makalenin sonunda kısaca açıklanmıştır.İlgili okuyucu, örneğin Ref.1, diğer EKG uygulamalarının ayrıntılı bir açıklamasının bulunabileceği yer."}
{"_id":"b681da8d4be586f6ed6658038c81cdcde1d54406","text":"Bu mektupta, yeni bir çift bant ve polarizasyon esnek substrat entegre dalga kılavuzu (SIW) boşluk anteni önerilmiştir.Anten için kullanılan SIW boşluğu, ilk rezonansı için geleneksel bir TE120 modu ile heyecanlanır.Yuvanın müdahalesi ile, modifiye edilmiş bir TE120 modu ile heyecanlanan ikinci bir rezonans da üretilir, böylece iki rezonans frekansında geniş bir radyasyon deseni sağlanır.Buna ek olarak, önerilen antenin iki ortogonal besleme hattı vardır.Bu nedenle, herhangi bir altı büyük kutuplaşma durumu sağlamak mümkündür.Bu mektupta, üç ana polarizasyon vakası simüle edilir ve ölçülen sonuçlarla karşılaştırılır.Modern iletişim sistemleri çok fonksiyonlu antenler gerektirdiğinden, önerilen anten konsepti umut verici bir adaydır."}
{"_id":"cf18287e79b1fd73cd333fc914bb24c00a537f4c","text":"Karmaşık becerilerin geniş repertuarlarını özerk olarak öğrenmek için, robotlar, insan gözetimi olmadan, kendi özerk olarak toplanan verilerinden öğrenebilmelidir.Özerk olarak toplanan veriler için her zaman mevcut olan bir öğrenme sinyali tahmindir.Bir robot geleceği tahmin etmeyi öğrenebilirse, bir nesneyi belirli bir yere taşımak gibi istenen sonuçları üretmek için harekete geçmek için bu öngörücü modeli kullanabilir.Bununla birlikte, karmaşık açık dünya senaryolarında, tahmin için bir temsil tasarlamak zordur.Bu çalışmada, doğrudan video tahmini yoluyla kendi kendini denetleyen robot öğrenmesini etkinleştirmeyi amaçlıyoruz: İyi bir temsil tasarlamaya çalışmak yerine, robotun daha sonra ne göreceğini doğrudan tahmin ediyoruz ve daha sonra bu modeli istenen hedeflere ulaşmak için kullanıyoruz.Robotik manipülasyon için video tahmininde önemli bir zorluk, oklüzyonlar gibi karmaşık mekansal düzenlemeleri ele almaktır.Bu amaçla, zamansal atlama bağlantılarını birleştirerek nesneleri oklüzyon yoluyla takip edebilen bir video tahmin modeli tanıtıyoruz.Yeni bir planlama kriteri ve aksiyon alanı formülasyonu ile birlikte, bu modelin video tahminine dayalı kontrol konusundaki önceki çalışmalardan önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini gösteriyoruz.Sonuçlarımız, eğitim sırasında görülmeyen nesnelerin manipülasyonunu, birden fazla nesneyi ele aldığını ve nesneleri engellemelerin etrafında ittiğini göstermektedir.Bu sonuçlar, tamamen kendi kendini denetleyen robot öğrenme ile gerçekleştirilebilecek becerilerin aralığında ve karmaşıklığında önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir."}
{"_id":"89701a3b04c3f102ebec83db3249b20791eacb38","text":"Bağlam farkındalığı, bağlam farkında hizmetleri etkinleştirmek için önemli bir özelliktir.Bir mobil cihaz için, kullanıcının konumu veya yörüngesi önemli bağlamlardan biridir.Mobil cihazlar tarafından konum veya yörüngeyi tespit etmek için yaygın bir zorluk, doğruluk ve güç tüketimi arasındaki takası yönetmektir.Tipik yaklaşımlar (1) sensörlerin kullanım sıklığını kontrol etmek ve (2) sensör füzyon tekniğidir.Bu makalede önerilen algoritma, hücre kulesinden tekrar tekrar ölçülen kaba ve yanlış konum verilerini birleştirerek doğruluğu artırmak için farklı bir yaklaşım alır.Deneysel sonuç, tespit edilen yörünge ile yer gerçeği arasındaki ortalama hata mesafesinin 41 günlük ölçümden gelen verileri birleştirerek 44m'den 10.9m'ye yükseltildiğini göstermektedir."}
{"_id":"a85ad1a2ee829c315be6ded0eee8a1dadc21a666","text":"Özerk ve yardımcı sürüş şüphesiz bilgisayar vizyonunda sıcak konulardır.Bununla birlikte, sürüş görevi son derece karmaşıktır ve sürücülerin davranışlarının derin bir anlayışı hala eksiktir.Birkaç araştırmacı şimdi dikkat mekanizmasını, olay yerindeki dikkat çekici ve ilginç nesneleri tespit etmek için hesaplama modellerini tanımlamak için araştırıyor.Bununla birlikte, bu modellerin çoğu sadece alttan yukarı görsel tuzluluğa atıfta bulunur ve hareketsiz görüntülere odaklanır.Bunun yerine, sürüş deneyimi sırasında, görevin zamansal doğası ve özelliği dikkat mekanizmalarını etkiler ve gerçek yaşam sürüş verilerinin zorunlu olduğu sonucuna varır.Bu makalede, gerçek sürüş sırasında elde edilen yeni ve halka açık bir veri setini öneriyoruz.500.000'den fazla kareden oluşan veri setimiz, sürücülerin bakış fiksasyonlarını ve göreve özgü dayanıklılık haritaları sağlayan zamansal entegrasyonlarını içerir.Jeo-referanslı konumlar, sürüş hızı ve kurs, serbest bırakılan verilerin setini tamamlar.Bilgimizin en iyisine göre, bu, bu tür kamuya açık ilk veri setidir ve sürücünün dikkat sürecini gelecek nesillerin özerk ve yardımcı arabalarında daha iyi anlama, sömürme ve yeniden üretme konusunda yeni tartışmaları teşvik edebilir."}
{"_id":"a0ff514a8a64ba5a7cd7430ca04245fd037d040c","text":"Bu makale, 2012 ve 2013 öncesi ICIS etkinliklerinin akademik ve endüstri tartışmaları üzerine kuruludur: BI Kongresi III ve sırasıyla Karar Destek Sistemleri Özel İlgi Grubu (SIGDSS) atölyesi.\"Büyük veri\"nin karar verme ve yenilik için yeni bilgiler sunma potansiyelini tanıyan iki etkinlikte panelistler, kuruluşların rekabet avantajı için büyük verileri nasıl kullanabileceğini ve yönetebileceğini tartıştılar.Buna ek olarak, uzman panelistler araştırma boşluklarını belirlemeye yardımcı oldu.Akademik toplulukta ortaya çıkan araştırmalar, büyük veri elde etme, analiz etme ve kullanmadaki bazı sorunları tanımlarken, yeni gelişmelerin çoğu uygulayıcı toplulukta meydana geliyor.Organizasyonlarda büyük veri analitiği için gerekli bileşenlerin bir süreç görünümünü tasvir eden büyük bir veri analitiği çerçevesi sunarak akademik ve uygulayıcı araştırma arasındaki boşluğu kapatıyoruz.Hem akademiden hem de uygulamadan pratisyen röportajlar ve edebiyat kullanarak, çerçeve tarafından yönlendirilen büyük veri araştırmalarının mevcut durumunu tanımlıyoruz ve akademik araştırmaların uygulamaya olan ilgisini artırmak için gelecekteki araştırmalar için potansiyel alanlar öneriyoruz."}
{"_id":"34d03cfb02806e668f9748ee60ced1b269d1db6c","text":null}
{"_id":"0607acbb450d2afef7f2aa5b53bb05966bd065ed","text":"Derin Sinir Ağları (DNN'ler) büyük kelime dağarcığı sürekli konuşma tanıma (LVCSR) görevleri için muazzam bir başarı elde ederken, bu ağların eğitimi yavaştır.Bunun bir nedeni, DNN'lerin çok sayıda eğitim parametresi (yani, 10-50 milyon) ile eğitilmesidir.Ağlar iyi performans elde etmek için çok sayıda çıkış hedefi ile eğitildiğinden, bu parametrelerin çoğunluğu son ağırlık katmanındadır.Bu makalede, son ağırlık katmanının düşük dereceli matris faktörizasyonunu önermekteyiz.Bu düşük rütbeli tekniği hem akustik modelleme hem de dil modellemesi için DNN'lere uyguluyoruz.50-400 saat arasında değişen üç farklı LVCSR görevinde, düşük sıralı bir faktörizasyonun ağın parametre sayısını% 30-50 oranında azalttığını gösteriyoruz.Bu, tam dereceli bir temsile kıyasla, nihai tanıma doğruluğunda önemli bir kayıp olmadan, eğitim süresinde kabaca eşdeğer bir azalma ile sonuçlanır."}
{"_id":"56c16d9e2a5270ba6b1d83271e2c10916591968d","text":null}
{"_id":"56c2fb2438f32529aec604e6fc3b06a595ddbfcc","text":"Son zamanlarda, ön yüz görüntülerinden cinsiyet sınıflandırması için çeşitli makine öğrenme yöntemleri önerilmiştir.Çeşitlilikleri, bu sorunun benzersiz veya genel bir çözümü olmadığını göstermektedir.Yöntemlerin çeşitliliğine ek olarak, bunları değerlendirmek için kullanılan çeşitli kriterler de vardır.Bu bize çalışmamızın motivasyonunu verdi: otomatik cinsiyet tanımada kullanılan ana son teknoloji yöntemleri özlü ama güvenilir bir şekilde seçmek ve karşılaştırmak.Beklendiği gibi, genel kazanan yok.Kazanan, sınıflandırmanın doğruluğuna bağlı olarak, kullanılan ölçütlerin türüne bağlıdır."}
{"_id":"bdf67ee2a13931ca2d5eac458714ed98148d1b34","text":"Girişleri, penetrasyonları ve bilgisayar istismarının diğer biçimlerini tespit edebilen gerçek zamanlı saldırı tespit uzman sisteminin bir modeli açıklanmaktadır.Model, sistem kullanımının anormal kalıpları için bir sistemin denetim kayıtlarını izleyerek güvenlik ihlallerinin tespit edilebileceği hipotezine dayanmaktadır.Model, deneklerin metrikler ve istatistiksel modeller açısından nesnelere ilişkin davranışlarını temsil etmek için profiller ve bu davranış hakkında denetim kayıtlarından bilgi edinmek ve anormal davranışları tespit etmek için kurallar içerir.Model, herhangi bir özel sistem, uygulama ortamı, sistem açığı veya saldırı türünden bağımsızdır, böylece genel amaçlı bir saldırı tespiti uzmanı sistemi için bir çerçeve sağlar."}
{"_id":"eeb1a1e0cab8d809b5789d04418dc247dca956cc","text":"Lee, Stolfo ve Mok daha önce, izinsiz giriş tespiti için bilgi edinmek için madencilik denetimi verileri için dernek kurallarının ve frekans bölümlerinin kullanıldığını bildirdiler.İlişki kurallarının ve frekans bölümlerinin bulanık mantıkla entegrasyonu, izinsiz giriş tespiti için daha soyut ve esnek desenler üretebilir, çünkü birçok nicel özellik izinsiz giriş tespitinde yer alır ve güvenliğin kendisi bulanıktır.Daha önce rapor edilen bir algoritmanın, bulanık bağlantı kurallarının madenciliği için bir modifikasyonunu sunuyoruz, bulanık frekans bölümlerinin kavramını tanımlıyoruz ve bulanık frekans bölümlerinin madenciliği için orijinal bir algoritma sunuyoruz.Bir veri örneğinin diğerlerinden daha fazla katkıda bulunmasını önlemek için bulanık dernek kurallarını madencilik prosedürüne normalleştirme adımı ekliyoruz.Ayrıca, bulanık frekans bölümlerini öğrenmek için madencilik frekans bölümlerinin prosedürünü de değiştiriyoruz.Deneysel sonuçlar, saldırı tespitinde bulanık çağrışım kurallarının ve bulanık frekans bölümlerinin yararını göstermektedir.Taslak: Uluslararası Akıllı Sistemler Dergisi'nde yayınlanan güncellenmiş sürüm, Cilt 15, No.Ben, Ağustos 2000 3"}
{"_id":"0b07f84c22ce01309981a02c23d5cd1770cad48b","text":"Tablo bölme, bir tabloyu birbirinden bağımsız olarak erişilebilen, depolanabilen ve sürdürülebilen daha küçük parçalara ayırır.Sorgu performansını iyileştirmedeki geleneksel kullanımlarından, bölümleme stratejileri, veritabanı sistemlerinin genel yönetilebilirliğini iyileştirmek için güçlü bir mekanizmaya dönüşmüştür.Tablo bölümleme, veri yükleme, kaldırma, yedekleme, istatistik bakımı ve depolama sağlama gibi idari görevleri basitleştirir.Sorgu dili uzantıları artık uygulamaların ve kullanıcı sorgularının, daha fazla kullanım için sonuçlarının nasıl bölümlendirilmesi gerektiğini belirtmesini etkinleştirir.Bununla birlikte, sorgu optimizasyonu teknikleri, tablo bölümlemesinin kullanımı ve kullanıcı kontrolündeki hızlı ilerlemelere ayak uydurmamıştır.Bu boşluğu, bölünmüş tablolar üzerinden çoklu yol birleştirmelerini içeren SQL sorguları için verimli planlar oluşturmak için yeni teknikler geliştirerek ele alıyoruz.Tekniklerimiz, bugün geniş kullanımda olan alttan yukarı sorgu optimize edicilere kolay bir şekilde dahil edilmek üzere tasarlanmıştır.Bu teknikleri PostgreSQL optimize edicisinde prototipledik.Kapsamlı bir değerlendirme, düşük optimizasyon yüküne sahip bölüm farkında optimizasyon tekniklerimizin, mevcut optimize ediciler tarafından üretilen planlardan daha iyi bir büyüklük sırası olabilecek planlar ürettiğini göstermektedir."}
{"_id":"26d673f140807942313545489b38241c1f0401d0","text":"Dünyadaki ve hayatımızdaki veri miktarı giderek artıyor ve bunun bir sonu yok.Weka tezgah, en son teknoloji ürünü makine öğrenme algoritmaları ve veri ön işleme araçlarından oluşan organize bir koleksiyondur.Bu yöntemlerle etkileşimin temel yolu, onları komut satırından çağırmaktır.Bununla birlikte, uygun etkileşimli grafiksel kullanıcı arayüzleri, veri keşfi, dağıtılmış bilgi işlem platformlarında büyük ölçekli deneyler kurmak ve akışlı veri işleme için yapılandırmalar tasarlamak için sağlanmıştır.Bu arayüzler deneysel veri madenciliği için gelişmiş bir ortam oluşturur.Sınıflandırma, geniş uygulamalara sahip önemli bir veri madenciliği tekniğidir.Çeşitli veri türlerini sınıflandırır.Bu makale REPTree, Simple Cart ve RandomTree sınıflandırma algoritmasının performans değerlendirmesini yapmak için yapılmıştır.Makale, gerçek pozitif oranı en üst düzeye çıkarmak ve yanlış pozitif oranı en aza indirmek için Hint haberlerinin veri kümesi bağlamında sınıflandırıcılar REPTree, Simple Cart ve RandomTree'nin karşılaştırmalı değerlendirmesini yapmak için yola çıkıyor.Weka API'sinin işlenmesi için kullanıldı.Hint haberlerinin veri setiyle ilgili makaledeki sonuçlar, RandomTree'nin verimliliğinin ve doğruluğunun REPTree ve Simple Cart'tan daha iyi olduğunu da göstermektedir.Anahtar Kelimeler Simple Cart, RandomTree, REPTree, Weka, WWW"}
{"_id":"6e633b41d93051375ef9135102d54fa097dc8cf8","text":"Son zamanlarda, birçok sınıflandırıcı üreten ve sonuçlarını bir araya getiren yöntemler olan “enlemble learning”e çok fazla ilgi duyuldu.Tanınmış iki yöntem, sınıflandırma ağaçlarının Breiman (1996) tarafından çoğaltılması (örneğin, Shapire et al., 1998) ve paketlenmesidir.Art arda gelen ağaçlar, önceki tahminciler tarafından yanlış tahmin edilen noktalara ekstra ağırlık verir.Sonuç olarak, tahmin için ağırlıklı bir oylama yapılır.Torbalamada, ardışık ağaçlar önceki ağaçlara bağlı değildir - her biri bağımsız olarak veri setinin bir botstrap örneği kullanılarak inşa edilir.Sonuçta, tahmin için basit bir çoğunluk oyu alınır.Breiman (2001) rastgele ormanlar önerdi, bu da torbalamaya ek bir rasgelelik katmanı ekledi.Verilerin farklı bir botstrap örneğini kullanarak her bir ağacı inşa etmenin yanı sıra, rastgele ormanlar sınıflandırma veya regresyon ağaçlarının nasıl inşa edildiğini değiştirir.Standart ağaçlarda, her düğüm tüm değişkenler arasında en iyi bölünme kullanılarak bölünür.Rastgele bir ormanda, her bir düğüm, o düğümde rastgele seçilen tahmincilerin bir alt kümesi arasında en iyi şekilde bölünmüştür.Bu biraz aykırı strateji, diskriminant analiz, destek vektör makineleri ve sinir ağları da dahil olmak üzere diğer birçok sınıflandırıcıya kıyasla çok iyi performans gösterdiği ve aşırı donanıma karşı sağlam olduğu ortaya çıkıyor (Breiman, 2001).Buna ek olarak, sadece iki parametreye (her düğümdeki rastgele alt kümedeki değişken sayısı ve ormandaki ağaç sayısı) sahip olması ve genellikle değerlerine çok duyarlı olmaması açısından çok kullanıcı dostudur.RandomForest paketi, Breiman ve Cutler tarafından Fortran programlarına bir R arayüzü sağlar (http:\/\/www.stat.berkeley.edu\/ users\/breiman\/ adresinden temin edilebilir).Bu makale, R fonksiyonlarının kullanımına ve özelliklerine kısa bir giriş sağlar."}
{"_id":"8cfe24108b7f73aa229be78f9108e752e8210c36","text":"Veri madenciliği bir süredir iş dünyasında başarılı bir şekilde uygulanmış olsa da, yüksek öğrenimde kullanımı hala nispeten yenidir, yani.kullanımı, verilerden yeni ve potansiyel olarak değerli bilgilerin tanımlanması ve çıkarılması için tasarlanmıştır.Veri madenciliğinin kullanılmasının amacı, öğrencilerin akademik başarısı hakkında sonuç çıkarabilecek bir model geliştirmekti.Veri madenciliğinin farklı yöntem ve teknikleri, öğrencilerin başarılarının öngörülmesi sırasında, yaz dönemi boyunca Tuzla Üniversitesi, İktisat Fakültesi, 2010-2011 akademik yılında yapılan anketlerden toplanan verileri birinci sınıf öğrencileri ve kayıt sırasında alınan verileri uygulayarak karşılaştırıldı.Başarı, sınavda geçen notla değerlendirildi.Öğrencilerin sosyo-demografik değişkenlerinin etkisi, liseden ve giriş sınavından elde edilen sonuçlar ve başarıya etki edebilecek çalışmalara yönelik tutumların tümü araştırıldı.Gelecekteki araştırmalarda, çalışma süreciyle ilişkili değişkenlerin belirlenmesi ve değerlendirilmesi ve örnekleme artışı ile, yüksek öğrenimde karar destek sisteminin geliştirilmesi için bir temel oluşturacak bir model üretmek mümkün olacaktır."}
{"_id":"cc5c84c1c876092e6506040cde7d2a5b9e9065ff","text":"Bu makale, iki farklı akademik enstitüde lisans ve lisansüstü öğrencilerin akademik performansını tahmin etmek için karar ağacı ve Bayesian ağ algoritmalarının doğruluğunu karşılaştırmaktadır: Viet Nam'daki büyük bir ulusal üniversite olan Can Tho Üniversitesi (CTU); ve Tayland'daki 86 farklı ülkeden öğrenci çeken küçük bir uluslararası lisansüstü enstitü olan Asya Teknoloji Enstitüsü (AIT).Her ne kadar bu iki öğrenci popülasyonunun çeşitliliği çok farklı olsa da, veri madenciliği araçları öğrenci performansını tahmin etmek için benzer doğruluk seviyelerine ulaşmayı başardı: sırasıyla CTU\/AIT'de  başarısız, adil, iyi, çok iyi ve  başarısız, pas için %94\/93.Bu tahminler, CTU'daki başarısız öğrencileri tanımlamak ve yardımcı olmak için (% 64 doğru) ve AIT'deki burslar için çok iyi öğrencileri seçmek için (% 82 doğru) en yararlıdır.Bu analizde karar ağacı sürekli olarak Bayesian ağından %3-12 daha doğruydu.Bu vaka çalışmalarının sonuçları, öğrenci performansını doğru bir şekilde tahmin etmek, veri madenciliği algoritmalarının doğruluğunu karşılaştırmak ve açık kaynaklı araçların olgunluğunu göstermek için teknikler hakkında fikir verir."}
{"_id":"9d0f09e343ebc9d5e896528273b79a1f13aa5c07","text":null}
{"_id":"2cb6d78e822ca7fd0e29670ec7e26e37ae3d3e8f","text":"Bu makale, geniş stopband ve yüksek seçiciliğe sahip yeni bir kompakt düşük sıcaklıklı cofired seramik (LTCC) bant geçiş filtresi (BPF) sunmaktadır.Önerilen devre, iki çiftli sub>g\/sub>\/4 iletim hattı rezonatörlerinden oluşur.Üçüncü harmonik frekansta bir iletim sıfırı (TZ) üretmek için yeni bir ayırt edici bağlantı şeması gerçekleştirmek için özel bir bağlantı bölgesi seçilir.Mekanizma analiz edilir ve tasarım kılavuzu tarif edilir.Kaynak-yük bağlantısı, geçiş bandına yakın iki TZ ve bir durdurma bandında üretmek için tanıtılır.Böylece, ekstra devreler olmadan geniş stopband elde edilebilir.LTCC çok katmanlı yapılar nedeniyle filtre boyutu 0.058 sub>g\/sub>0.058 sub>g\/sub>0.011 sub>g\/sub> veya 2.63 mm  2.61 mm  0.5 mm'dir.Gösterilen LTCC BPF'nin simüle edilmiş ve ölçülen sonuçları, önerilen tasarımı doğrulamak için sunulmaktadır."}
{"_id":"52c9eb70c55685b349126ed907e037f383673cf3","text":"Benzer URL'ler için özetlerin hem içerikte hem de yapıda benzer olma eğiliminde olduğu gözlemine dayanan soyut Web özetlemesi için yeni bir yaklaşım önermekteyiz.Mevcut URL kümelerini kaldırıyoruz ve URL'ye özgü nitelikleri soyutlarken bilinen özetleri birleştiren cluster başına kelime grafikleri oluşturuyoruz.Sonuçta ortaya çıkan topoloji, URL özelliklerine göre koşullandırılmış, özetleme problemini, kod çözme adımı olarak en düşük maliyet yolu aramasını kullanarak yapılandırılmış bir öğrenme görevi olarak atmamızı sağlar.Çok sayıda URL kümesi üzerindeki erken deneysel sonuçlar, bu yaklaşımın daha önce önerilen Web özetleyicilerinden daha iyi performans gösterebildiğini göstermektedir."}
{"_id":"8947ca4949fc66eb65f863dfb825ebd90ab01772","text":"Metin işlemedeki birçok uygulama, büyük belge koleksiyonlarını etiketlemek (istatistiksel modeller öğrenirken) veya onlardan kuralları tahmin etmek (bilgi mühendisliğini kullanırken) için önemli insan çabası gerektirir.Bu çalışmada, yöntemlerin doğruluğunu korurken, makine öğrenimini tamamlamak için otomatik olarak keşfedilen metin kalıpları üzerinde insan muhakemesini kullanan hibrit bir sınıflandırıcı inşa ederek bu çabayı azaltmayı tanımlıyoruz.Standart bir duyarlılık sınıflandırma veri seti ve gerçek müşteri geri bildirim verilerini kullanarak, ortaya çıkan tekniğin, belirli bir sınıflandırma doğruluğu elde etmek için gereken insan çabasının önemli ölçüde azaltılmasıyla sonuçlandığını gösteriyoruz.Dahası, hibrit metin sınıflandırıcısı, karşılaştırılabilir miktarda etiketli veri kullanıldığında makine öğrenimine dayalı sınıflandırıcılara göre doğrulukta önemli bir artışa neden olur."}
{"_id":"563384a5aa6111610ac4939f645d1125a5a0ac7f","text":"İnsanların otomatik olarak tanınması, kolluk kuvvetleri, güvenlik uygulamaları veya video indeksleme gibi farklı alanlardaki birçok uygulaması nedeniyle son yıllarda çok ilgi gördü.Yüz tanıma, insanların otomatik olarak tanınması için önemli ve çok zorlu bir tekniktir.Bugüne kadar, tanıma ile karşılaşılabilecek tüm durumlara ve farklı uygulamalara sağlam bir çözüm sağlayan bir teknik yoktur.Genel olarak, bir yüz tanıma sisteminin performansının, özellik vektörünün tam olarak nasıl çıkarılacağı ve bir gruba doğru bir şekilde sınıflandırılmasıyla belirlendiğinden emin olabiliriz.Bu nedenle, özellik çıkarıcı ve sınıflandırıcıya yakından bakmamız gereklidir.Bu makalede, Principle Component Analysis (PCA) özellik çıkarıcıda önemli bir rol oynamak için kullanılır ve SVM'ler yüz tanıma sorununu çözmek için kullanılır.Destek Vektör Makineleri (SVM'ler) son zamanlarda desen tanıma için yeni bir sınıflandırıcı olarak önerilmiştir.SVM'lerin potansiyelini, ifade, poz ve yüz detaylarında oldukça yüksek derecede değişkenlik içeren 40 kişiden oluşan 400 görüntüden oluşan Cambridge ORL Face veritabanında gösteriyoruz.Kullanılan SVM'ler Linear (LSVM), Polynomial (PSVM) ve Radial Basis Function (RBFSVM) SVM'leri içeriyordu.Polynomial ve Radyal Basis Fonksiyonu (RBF) SVM'lerin, her ikisi de tüm sınıflandırmaya karşı bir tanesiyle kullanıldığında ORL Face Dataset'teki Lineer SVM'den daha iyi performans gösterdiğini gösteren deneysel kanıtlar sunuyoruz.Ayrıca SVM tabanlı tanımayı Multi-Layer Perceptron (MLP) Sınıflandırma kriterini kullanarak standart eigenface yaklaşımı ile karşılaştırdık."}
{"_id":"47daf9cc8fb15b3a4b7c3db4498d29a5a8b84c22","text":"3D nesne kategorizasyonu, birçok gerçek dünya uygulamasını kapsayan bilgisayar görüşünde önemsiz bir görevdir.3D çokgen örgüleri kategorize etme problemini, çok görüşlü 2D görüntülerden görünüm evrimini öğrenme olarak ortaya koyuyoruz.3D çokgen örgülerden oluşan bir korpus göz önüne alındığında, ilk olarak karşılık gelen RGB ve derinlik görüntülerini tekdüze bir küre üzerindeki çoklu bakış açılarından oluşturuyoruz.Rütbe havuzunu kullanarak, 2D görünümlerin görünümünün evrimini öğrenmek için iki yöntem önermekteyiz.Öncelikle, yapılan RGB-D görüntülerini kullanarak derin bir konvolutional sinir ağına (CNN) dayanan görünüm-değişmez modelleri eğitiyoruz ve ilk tam bağlantılı katman aktivasyonlarını sıralamayı ve bu nedenle bu çıkarılan özelliklerin evrimini yakalamayı öğreniyoruz.Bu işlem sırasında öğrenilen parametreler 3D şekil gösterimleri olarak kullanılır.İkinci yöntemde, 3D şekilli görüntüler olarak adlandırdığımız toplam 2D görüntüler üreten sıralama makinesini doğrudan işlenmiş RGB-D görüntülere kullanarak görüşlerin toplanmasını baştan öğreniyoruz.Daha sonra çokgenin göze çarpan geometrik yapısını kodlayan hem RGB hem de derinlik için bu yeni şekil gösteriminde CNN modellerini öğreniyoruz.ModelNet40 ve ModelNet10 veri kümeleri üzerinde yapılan deneyler, önerilen yöntemin 3D şekil tanımada mevcut son teknoloji algoritmalardan tutarlı bir şekilde daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir."}
{"_id":"58156d27f80ee450ba43651a780ebd829b70c363","text":"Kernel izleme ve koruma konusundaki önceki araştırmalar, güvenlik araçlarını potansiyel kernel saldırılarından izole etmek için donanım sanallaştırma uzantıları gibi daha yüksek ayrıcalıklı sistem bileşenlerine geniş ölçüde dayanmaktadır.Bu yaklaşımlar hem bakım çabasını hem de ayrıcalıklı sistem bileşenlerinin kod taban boyutunu arttırır, bu da güvenlik açıklarına sahip olma riskini arttırır.Secure Kernellevel Execution Environment anlamına gelen SKEE, bu temel sorunu çözmektedir.SKEE, kernelin aynı ayrıcalık seviyesinde izole bir hafif yürütme ortamı sağlayan yeni bir sistemdir.SKEE, ARM platformları için tasarlanmıştır.Temel amacı, daha yüksek ayrıcalıklı yazılımların aktif katılımı olmadan çekirdeğin güvenli bir şekilde izlenmesine ve korunmasına izin vermektir.SKEE, izolasyonu garantilemek için bir dizi yeni teknik sunar.Çekirdek tarafından erişilemeyen, hem çekirdek hem de izole ortam aynı ayrıcalık seviyesini paylaştığında ulaşılması zor olan korumalı bir adres alanı oluşturur.SKEE, çekirdeğin kendi bellek çeviri tablolarını yönetmesini engelleyerek bu zorluğu çözer.Bu nedenle çekirdek, sistemin bellek düzenini değiştirmek için SKEE'ye geçmek zorunda kalır.Buna karşılık SKEE, istenen değişikliğin korunan adres alanının izolasyonundan ödün vermediğini doğrular.OS çekirdeğinden SKEE'ye geçiş, yalnızca iyi kontrol edilen bir anahtar kapısından geçer.Bu anahtar kapısı, yürütme dizisinin atomik ve deterministik olması için dikkatlice tasarlanmıştır.Bu özellikler, potansiyel olarak tehlikeye giren bir çekirdeğin, izolasyonu tehlikeye atmak için anahtarlama dizisini kullanamayacağını garanti eder.Kernel bu özellikleri ihlal etmeye çalışırsa, yalnızca korunan adres alanını ifşa etmeden sistemin başarısız olmasına neden olur.SKEE yalnızca tüm işletim sistemi belleğinin erişim izinlerini kontrol eder.Bu nedenle, kernel içine doğrulanmamış kod enjekte etmeye çalışan saldırıları önler.Ayrıca, çeşitli saldırı tespit ve bütünlük doğrulama araçlarını desteklemek için diğer sistem olaylarını engellemek için kolayca genişletilebilir.Bu makale, hem 32-bit ARMv7 hem de 64-bit ARMv8 mimarilerinde çalışan bir SKEE prototipi sunuyor.Performans değerlendirme sonuçları SKEE'nin gerçek dünya sistemleri için pratik bir çözüm olduğunu göstermektedir.1Bu yazarlar bu çalışmaya eşit katkıda bulundular"}
{"_id":"698902ce1a836d353d4ff955c826095e28506e05","text":null}
{"_id":"da09bc42bbf5421b119abea92716186a1ca3f02f","text":"Bulanık Kimlik Tabanlı Şifreleme (IBE) şeması dediğimiz yeni bir Kimlik Tabanlı Şifreleme (IBE) şemasını tanıtıyoruz.Fuzzy IBE'de bir kimliği açıklayıcı nitelikler kümesi olarak görüyoruz.Bir Bulanık IBE şeması, bir kimlik için özel bir anahtarın, , bir kimlikle şifrelenmiş bir şifre metninin şifresini çözmesine izin verir, , eğer ve sadece kimlikler  ve  birbirine yakınsa, \"set üst üste\" mesafe metriği ile ölçülür.Bulanık bir IBE şeması, kimlik olarak biyometrik girdileri kullanarak şifrelemeyi etkinleştirmek için uygulanabilir; Bulanık bir IBE şemasının hata tolerans özelliği, biyometrik kimliklerin kullanımına izin veren özelliktir, bu da doğal olarak her örneklendiğinde biraz gürültüye sahip olacaktır.Ek olarak, Fuzzy-IBE'nin \"öznitelik tabanlı şifreleme\" olarak adlandırdığımız bir uygulama türü için kullanılabileceğini gösteriyoruz.Bu makalede, Bulanık IBE şemalarının iki yapısını sunuyoruz.Yapılarımız, bir (bulanık) kimliği oluşturan çeşitli nitelikler altında bir mesajın Kimlik Tabanlı Şifrelenmesi olarak görülebilir.IBE şemalarımız hem hataya toleranslıdır hem de gizli saldırılara karşı güvenlidir.Ek olarak, temel yapımız rastgele kahinler kullanmaz.Seçici-ID güvenlik modeli kapsamındaki planlarımızın güvenliğini kanıtlıyoruz."}
{"_id":"b3baba6c34a2946b999cc0f6be6bb503d303073e","text":"Bu makale, değiştirilmiş bir Kolmogorov-Smirnov (KS) testine dayanan Alıcı İşletim Karakteristik (ROC) eğrilerinin eşdeğerliğinin basit, parametrik olmayan ve jenerik bir testini açıklamaktadır.Test, ROC eğrisinin altındaki alan (AUC) ve Neyman-Pearson yöntemi gibi yaygın olarak kullanılan tekniklerle ilişkili olarak tanımlanmaktadır.KS testinin bir sınıflandırıcı tarafından tahmin edilen sınıf etiketlerinin rastgeleden daha iyi olmadığı hipotezlerini test etmek için nasıl kullanıldığını ilk olarak gözden geçiriyoruz.Daha sonra, iki sınıflandırıcının ROC eğrilerine eşdeğer olduğu hipotezini test etmek için iki KS testi kullanmamıza izin veren bir aralık haritalama tekniği önereceğiz.Bu testin farklı ROC eğrilerini hem bir eğri diğerine egemen olduğunda hem de eğriler çaprazlandığında ve bu nedenle AUC tarafından ayrımcılığa uğramadığında ayırdığını gösteriyoruz.Aralıklı haritalama tekniği daha sonra, AUC'nin sınırlamaları olmasına rağmen, sınıflandırıcı performansının modelden bağımsız ve tutarlı bir ölçüsü olabileceğini göstermek için kullanılır."}
{"_id":"090f4b588ba58c36a21eddd67ea33d59614480c1","text":"Sentaktik basitleştirme, bir metnin gramer karmaşıklığını azaltırken, bilgi içeriğini ve anlamını muhafaza etme işlemidir.Sentaktik basitleştirmenin amacı, metni insan okuyucular için daha kolay kavramak veya programlarla işlemektir.Bu tezde, siğilsel basitleştirmenin sığ sağlam analiz, küçük bir el yapımı basitleştirme kuralları seti ve syntactically rewrite text'in söylem düzeyindeki yönlerinin ayrıntılı bir analizi kullanılarak nasıl elde edilebileceğini anlatıyorum.Göreceli maddeler, apozisyon, koordinasyon ve boyun eğdirme tedavisini sunuyorum.Göreceli madde ve appozitif ek için yeni teknikler sunuyorum.Bu bağlanma kararlarının tamamen sintatik olmadığını savunuyorum.Yaklaşımlarım sığ bir söylem modeline ve sözel bir bilgi tabanından elde edilen animacy bilgilerine dayanır.Ayrıca, cümle ve apozitif sınırların yerel bağlama dayalı bir karar prosedürü kullanılarak nasıl güvenilir bir şekilde belirlenebileceğini, konuşma parçası etiketleri ve isim parçalarıyla temsil edildiğini de gösteriyorum.Daha sonra basitleştirme işlemi sırasında sözdizimi ve söylem arasında gerçekleşen etkileşimleri resmileştiriyorum.Bu önemlidir, çünkü bir metnin daha geniş bir kitleye erişilebilir hale getirilmesinde syntactic basitleştirmenin kullanışlılığı, yeniden yazılmış metnin uyum eksikliği durumunda baltalanabilir.Cümle düzeni, işaret-kelime seçimi, atıf-ifade üretimi, belirleyici seçim ve pronominal kullanım gibi çeşitli nesil sorunlarının, sentaktik basitleştirme sırasında konjonktiva ve anaforik kohezif ilişkileri korumak için nasıl çözülebileceğini anlatıyorum.Sentaktik basitleştirmeyi gerçekleştirmek için, madde ve appozitif tanımlama ve ek, zamir çözünürlüğü ve gönderme-ifade oluşturma da dahil olmak üzere çeşitli doğal dil işleme sorunlarını ele almak zorunda kaldım.Her problemi bireysel olarak çözme yaklaşımlarımı değerlendiririm ve aynı zamanda syntactic basitleştirme sistemimin bütünsel bir değerlendirmesini sunarım."}
{"_id":"a9a7168b5b45fcf63e7f8904f68f6a90f8062443","text":null}
{"_id":"6d7c6c8828c7ac91cc74a79fdc06b5783102a784","text":"Bu makale, eskiden Satimo olan ve sağlıkla ilgili uygulamalara yönelik olan Microwave Vision şirketinin faaliyetlerine genel bir bakış sunmaktadır.Spesifik Absorpsiyon Oranı (SAR) ölçümü ve RF güvenliği açısından mevcut ürünler ayrıntılı olarak açıklanmıştır.Mikrodalga kullanarak meme patolojisi tespiti için yeni bir görüntüleme yönteminin geliştirilmesinin ilerlemesi kısa sürede bildirilmektedir."}
{"_id":"0c1a55e0e02c1dbf6cf363ec022ca17925586e16","text":"İzlenen nesnelerin tanımlanması, hava, yüzey ve yüzey altı (maritime) ve yer ortamları için otomatik gözetim ve bilgi sistemlerinin kilit bir yeteneğidir, durumsal farkındalığı iyileştirir ve operasyonel kullanıcılara karar desteği sunar.Bayesian tabanlı tanımlama verileri birleştirme süreci (IDCP), çeşitli kaynaklardan belirsiz kimlik göstergelerinin birleştirilmesi için etkili bir araç sağlar.İşlemin konfigürasyonuna kullanıcı odaklı bir yaklaşım tanıtılır, bu da operatörlerin IDCP'yi değişen operasyonel senaryolarda değişen kimlik gereksinimlerine uyarlamasını sağlar.Bilişsel psikoloji ve karar teorisinden elde edilen sonuçların uygulanması, Bayesian verilerinin alınmasına iyi erişim sağlar ve yapılandırmayı operasyonel uzmanlara kolayca uygulanabilir hale getirir."}
{"_id":"2636bff7d3bdccf9b39c5e1e7d86a77690f1c07d","text":"Ödül şekillendirme, Güçlendirme Öğreniminde (RL) çok önemli ama zorlu kredi atama sorununu çözmek için en etkili yöntemlerden biridir.Bununla birlikte, şekillendirme işlevlerini tasarlamak genellikle çok fazla uzman bilgisi ve el mühendisliği gerektirir ve çözülmesi gereken birden fazla benzer görev göz önüne alındığında zorluklar daha da şiddetlenir.Bu makalede, görevlerin bir dağılımı üzerinde ödül şekillendirmeyi düşünüyoruz ve yeni örneklenen görevlerde verimli ödül şekillendirmeyi otomatik olarak öğrenmek için genel bir meta öğrenme çerçevesi öneriyoruz, sadece paylaşılan durum alanı varsayılıyor, ancak zorunlu olarak eylem alanı değil.İlk olarak modelsiz RL'de kredi ataması açısından teorik olarak en uygun ödül şekillendirmesini türetiyoruz.Daha sonra optimal ödül şekillendirme üzerinde etkili bir ön bilgi elde etmek için değer tabanlı bir meta öğrenme algoritması önermekteyiz.Önceki, doğrudan yeni görevlere uygulanabilir veya görevi birkaç gradyan güncellemesi içinde çözerken görev-posterior'a kolayca uyarlanabilir.Şekillenmemizin etkinliğini, özellikle DQN'den DDPG'ye başarılı bir transfer de dahil olmak üzere çeşitli ayarlar arasında önemli ölçüde geliştirilmiş öğrenme verimliliği ve yorumlanabilir görselleştirmeler yoluyla gösteriyoruz."}
{"_id":"0309ec1f0e139cc10090c4fefa08a83a2644530a","text":null}
{"_id":"42771aede47980ae8eeebac246c7a8b941d11414","text":"Kişiselleştirilmiş web aramalarını iyileştirmek için arama sonuçlarını çeşitlendirme yöntemlerini sunar ve değerlendiririz.Ortak bir kişiselleştirme yaklaşımı, en üstteki N arama sonuçlarını, kullanıcı tarafından tercih edilmesi muhtemel belgelerin daha yüksek sunulmasını içerir.Yeniden sıralamanın kullanışlılığı, kısmen dikkate alınan sonuçların sayısı ve çeşitliliği ile sınırlıdır.En iyi sonuçların çeşitliliğini artırmak ve bu yöntemlerin etkinliğini değerlendirmek için üç yöntem önermekteyiz."}
{"_id":"22a8979b53315fad7f98781328cc0326b5147cca","text":"Tek beslemeli dairesel polarize kare mikro şerit antenin (CPSMA) kısaltılmış köşeleri olan tasarımı için yapay bir sinir ağı tabanlı sentez modeli önerilmiştir.Eğitim veri setlerini elde etmek için, kare mikro şerit antenlerin rezonans frekansı ve Q-faktörü ampirik formüllerle hesaplanır.Daha sonra kesikli köşelerin boyutu ve en iyi eksenel orana sahip çalışma frekansı elde edilir.Levenberg-Marquardt (LM) algoritmasını kullanarak, doğru bir sentez modeli elde etmek için üç gizli katmanlı ağ eğitilir.Sonunda, model sonuçlarını elektromanyetik simülasyon ve ölçüm ile karşılaştırarak doğrulanır.Kesintili köşeli tek beslemeli CPSMA'nın yama fiziksel boyutlarını doğrudan elde etmek için anten mühendisleri için son derece yararlıdır."}
{"_id":"93f962a46b24030bf4486a77b282f567529e7782","text":"Bu kağıt 180 derecelik halka hibrid kuplörünü kullanarak ANSYS HFSS'de kompakt ve güç tasarruflu 5 Ghz bantlı tam çift yönlü (FD) bir tasarım sunar.Önerilen tasarım, kuplöre bağlı iki yayılan anten arasındaki yıkıcı parazitten yararlanarak 57dB'lik mükemmel bir izolasyon elde eder ve bu da kendi kendine etkileşimde büyük bir azalmaya yol açar.Tasarım pasiftir ve bu nedenle adaptif kanal tahmini için ek güç gereksiniminin üstesinden gelir.Buna ek olarak, istenen çalışma sıklığı için çok uygulanabilir bir fiziksel boyuta sahiptir.Bu nedenle önerilen FD tasarımı, cep telefonları veya tablet\/phablet cihazları gibi mobil cihazlarda daha esnek ve daha fazla kıt RF kaynağı için kullanılabilen kompakt ve güç verimlidir."}
{"_id":"023cc7f9f3544436553df9548a7d0575bb309c2e","text":"Bu makale, metin sınıflandırması için basit ve verimli bir temel oluşturur.Deneylerimiz, hızlı metin sınıflandırıcımız fastText'in doğruluk açısından genellikle derin öğrenme sınıflandırıcıları ile eşit olduğunu ve eğitim ve değerlendirme için birçok büyüklük sırasının daha hızlı olduğunu göstermektedir.Standart bir çok çekirdekli CPU kullanarak on dakikadan daha kısa bir sürede bir milyardan fazla kelime üzerinde hızlı Metin eğitebilir ve bir dakikadan kısa bir sürede 312K sınıflar arasında yarım milyon cümle sınıflandırabiliriz."}
{"_id":"d80e7da055f9c25e29f732d0a829daf172eb1fa0","text":"Bu makalede, sağlık hizmeti sunumu ve organizasyonundaki yenilikleri nasıl yayabiliriz ve sürdürebiliriz sorusunu ele alan kapsamlı bir literatür incelemesi özetlenmektedir.Hem içeriği (organizasyonlarda yeniliğin yayılmasını tanımlamak ve ölçmek) hem de süreci (edebiyatın sistematik ve tekrarlanabilir bir şekilde gözden geçirilmesi) dikkate alır.Bu makalede, (1) sağlık hizmeti kuruluşlarında yeniliklerin yayılmasını göz önünde bulundurmak için parsimonious ve kanıta dayalı bir model, (2) daha fazla araştırmanın odaklanması gereken açık bilgi boşlukları ve (3) sağlık hizmeti politikasını ve yönetimini sistematik olarak gözden geçirmek için sağlam ve aktarılabilir bir metodoloji tartışılmaktadır.Hem model hem de yöntem bir dizi bağlamda daha yaygın olarak test edilmelidir."}
{"_id":"3343d1d78f2a14045b52b71428efaf43073d616d","text":"OBJEKTİF Yükselen obezite oranları, enerji yoğun diyetlerin tüketimi ile ilişkilendirilmiştir.Diyet enerji yoğunluğunun obezite ve insülin direnci ve metabolik sendrom da dahil olmak üzere ilgili bozukluklarla ilişkili olup olmadığını inceledik.ARAŞTIRMA TASARIMI VE YÖNTEMLERİ 1999-2002 Ulusal Sağlık ve Beslenme Sınavı Anketi'nden (n = 9,688) ABD yetişkinlerinin ulusal temsili verilerini kullanarak kesitsel bir çalışma yürüttük.Diyet enerji yoğunluğu sadece gıdalara göre hesaplandı.Diyet enerji yoğunluğu, obezite ölçüleri (metrekare başına kilogram cinsinden) ve bel çevresi [ santimetre cinsinden], glisemi veya insülinemi arasındaki bağımsız ilişkiyi belirlemek için bir dizi çok değişkenli doğrusal regresyon modeli kullandık.Ulusal Kolesterol ve Eğitim Programı (Yetişkin Tedavi Paneli III) tarafından tanımlanan diyet enerji yoğunluğu ile metabolik sendrom arasındaki bağımsız ilişkiyi belirlemek için çok değişkenli Poisson regresyon modelleri kullandık.SONUÇLAR Diyet enerji yoğunluğu bağımsız olarak ve kadınlarda daha yüksek BMI ile anlamlı bir şekilde ilişkiliydi (beta = 0.44 [95 CI 0.14-0.73]) ve erkeklerde önemli bir birlikteliğe doğru eğilim gösterdi (beta = 0.37 [-0.007 ila 0.74], P = 0.054).Diyet enerji yoğunluğu, kadınlarda (beta = 1.11 [0.42-1.80]) ve erkeklerde (beta = 1.33 [0.46-2.19]) daha yüksek bel çevresi ile ilişkiliydi.Diyet enerji yoğunluğu da bağımsız olarak yüksek açlık insülini (beta = 0.65 [0.18-1.12]) ve metabolik sendrom (prevalans oranı = 1.10 [95% CI 1.03-1.17]) ile ilişkilendirilmiştir.KONCLUSIONS Diyet enerji yoğunluğu, obezitenin, yüksek oruç insülin seviyelerinin ve ABD'li yetişkinlerde metabolik sendromun bağımsız bir öngörücüsüdür.Diyet enerji yoğunluğunu azaltmak için müdahale çalışmaları gereklidir."}
{"_id":"3e597e492c1ed6e7bbd539d5f2e5a6586c6074cd","text":"Nöral makine çevirisi (NMT) modellerinin çoğu, sıralı kodlayıcı-dekoder çerçevesine dayanır ve bu da syntactic bilgileri kullanmaz.Bu makalede, kaynak tarafı sentaktik ağaçları açıkça dahil ederek bu modeli geliştiriyoruz.Daha spesifik olarak, (1) sıralı ve ağaç yapılı temsilleri öğrenen çift yönlü bir ağaç kodlayıcı; (2) dikkatin kaynak tarafı sözdizimine bağlı olmasını sağlayan bir ağaç kaplama modeli.Çince-İngilizce çeviri üzerine yapılan deneyler, önerilen modellerimizin ardışık dikkat modelinden daha iyi performans gösterdiğini ve alttan yukarı ağaç kodlayıcı ve kelime kapsama alanı ile daha güçlü bir taban çizgisine sahip olduğunu göstermektedir.1"}
{"_id":"4e88de2930a4435f737c3996287a90ff87b95c59","text":"Sıra bilgisini zaman içinde koruma konusundaki üstün yetenekleri nedeniyle, daha karmaşık bir hesaplama birimine sahip bir tür nöral sinir ağı olan Long Short-Term Memory (LSTM) ağları, çeşitli dizi modelleme görevlerinde güçlü sonuçlar elde etmiştir.Şimdiye kadar araştırılmış olan tek temel LSTM yapısı doğrusal bir zincirdir.Bununla birlikte, doğal dil, kelimeleri doğal olarak ifadelerle birleştiren sentaktik özellikler sergiler.LSTM'lerin ağaç yapılı ağ topolojilerine genelleştirilmesi olan Tree-LSTM'yi tanıtıyoruz.TreeLSTM'ler mevcut tüm sistemlerden ve güçlü LSTM taban çizgilerinden iki görevde daha iyi performans gösterir: iki cümlenin (SemEval 2014, Görev 1) ve duygu sınıflandırmasının (Stanford Sentiment Treebank) anlamsal akrabalığını tahmin etmek."}
{"_id":"6411da05a0e6f3e38bcac0ce57c28038ff08081c","text":"Semantik gösterimler uzun zamandır anlamın korunmasının uygulanması ve makine çevirisi yöntemlerinin genelleme performansının iyileştirilmesi için potansiyel olarak yararlı olduğu tartışılmıştır.Bu çalışmada, nöral makine çevirisine kaynak cümlelerin (yani semantik-role temsillerinin) predicate-argument yapısı hakkında bilgi dahil eden ilk kişiyiz.Cümle kodlayıcılarına semantik bir önyargı enjekte etmek ve İngilizce-Alman dil çiftindeki dilsel-agnostik ve sözdizimi yazılım sürümleri üzerinden BLEU puanlarında iyileştirmeler elde etmek için Graph Convolutional Networks (GCN'ler) kullanıyoruz."}
{"_id":"9f291ce2d0fc1d76206139a40a859283674d8f65","text":"Kodlayıcı-kodlayıcı mimarisine dayanan Sinirsel Makine Çevirisi (NMT) son zamanlarda en son teknoloji performansını elde etti.Araştırmacılar, kaynak tarafı ifade yapısını birleştirerek kelime seviyesi dikkatini ifade düzeyi dikkatine uzatmanın dikkat modelini artırabileceğini ve umut verici bir iyileşme sağlayabileceğini kanıtlamıştır.Bununla birlikte, kaynak cümleyi doğru anlamak için çok önemli olabilecek kelime bağımlılıkları her zaman ardışık bir şekilde değildir (yani.cümle yapısı), bazen uzun mesafede olabilirler.Cümle yapıları, uzun mesafe bağımlılıklarını açıkça modellemenin en iyi yolu değildir.Bu makalede, kaynak tarafı uzun mesafe bağımlılıklarını NMT'ye dahil etmek için basit ama etkili bir yöntem önermekteyiz.Bağımlılık ağaçlarına dayanan yöntemimiz, her kaynak durumu, kaynak cümlelerin doğal sentaktik yapısını daha iyi yakalayabilen küresel bağımlılık yapıları ile zenginleştirir.Çince-İngilizce ve İngilizce-Japonca çeviri görevleri üzerine yapılan deneyler, önerilen yöntemimizin son teknoloji SMT ve NMT taban çizgilerinden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir."}
{"_id":"d12c173ea92fc33dc276d1da90dc72a660f7ea12","text":"Bağlantılı Verilerin temel amacı bağlantı ve entegrasyondur ve bu hedefe ulaşılıp ulaşılmadığını değerlendirmek için önemli bir adım, Bağlantılı Açık Veri (LOD) Bulut veri kümeleri arasındaki tüm bağlantıları bulmaktır.İki veya daha fazla veri kümesi arasındaki bağlantı, ortak Varlıklar, Üçlüler, Literaller ve Schema Elementler aracılığıyla sağlanabilirken, URI'ler arasındaki denklik ilişkileri nedeniyle daha fazla bağlantı oluşabilir, örneğin baykuş:sameAs, baykuş:equivalentProperty ve baykuş:evalentClass, birçok yayıncı bu tür denklik ilişkilerini kullandığından, URI'lerinin diğer veri kümelerinin URI'leriyle eşdeğer olduğunu beyan etmek için.Bununla birlikte, ikiden fazla veri kümesini içeren mevcut bağlantı ölçümleri (ve indeksler) yoktur, bunlar, Bilgi Zenginleştirme, Dataset Discovery ve diğerleri gibi birkaç gerçek dünya görevi için birincil öneme sahip olsalar da, tüm içeriği (örneğin, varlıklar, şema, üçlüler) veya veri kümelerini (örneğin, belirli bir varlık için üçlüler) kapsar.Genel olarak, veri kümeleri arasındaki bağlantıları bulmak kolay bir iş değildir, çünkü çok sayıda LOD veri kümesi vardır ve eşdeğerlik ilişkilerinin geçişli ve simetrik kapanması bağlantıları kaçırmamak için hesaplanmalıdır.Bu nedenle, ölçeklenebilir yöntemler ve algoritmalar tanıtıyoruz, (a) Eşdeğerlik ilişkileri için geçişli ve simetrik kapatma hesaplamasını gerçekleştirmek için (veri setleri arasında daha fazla bağlantı üretebildiklerinden); (b) veri kümelerinin tüm içeriğini kapsayan özel küresel semantik-aware indeksleri oluşturmak için; ve (c) iki veya daha fazla veri kümesi arasındaki bağlantıyı ölçmek için.Son olarak, önerilen yaklaşımın hızını değerlendirirken, iki milyardan fazla üçlü için karşılaştırmalı sonuçlar bildiriyoruz."}
{"_id":"d6020bdf3b03f209174cbc8fb4ecbe6208eb9ff1","text":"İlk yazarın araştırma kariyerine retrospektif bir yansıma ile başlıyoruz, bu da büyük ölçüde örgütsel değişim için bilgi teknolojisinin (IT) etkileri hakkında araştırmaya adanmıştır.BT uzun zamandır örgütsel değişimle ilişkilendirilmiş olsa da, teknolojinin organizasyon teorisindeki tedavisine ilişkin tarihsel incelememiz, organizasyonların maddi yönlerinin teori gelişiminin geri sularına ne kadar kolay kaybolabileceğini göstermektedir.Bu, BT girişimlerinin maddi özellikleri onları diğer organizasyonel değişim girişimlerinden ayırdığı için talihsiz bir sonuçtur.Amacımız, kaybolmasının nedenlerini takip ederek ve BT'nin maddiliğinin daha merkezi bir teorik rol oynadığı seçenekler sunarak BT etkisi çalışmalarına maddiliği geri kazandırmaktır.Maddi eserler ile sosyal kullanım bağlamı arasındaki ontolojik ayrımı korumak istediğimiz sürece katı bir sosyo-teknik perspektiften farklı bir sosyo-teknik perspektif benimsiyoruz.Analizimiz, sosyo-teknik perspektifle tutarlı bir ilişkisel kavram olarak \"affordance\" kavramını kullanarak ilerler.Daha sonra, maddesel eserleri rutinler olarak bilinen üretken sisteme dahil eden organizasyonel rutinler teorisinin uzantılarını teklif ediyoruz.Bu katkılar, maddiliğin IT'nin örgütsel etkilerinin incelenmesinde yeni bir araştırma odağı olarak benimsenmesinde ortaya çıkan birçok zorluğun ikisini örneklemektedir."}
{"_id":"7039b7c97bd0e59693f2dc4ed7b40e8790bf2746","text":"Metinlerin ve bilgi tabanının (KB) varlıklarının dağıtılmış temsillerini ortaklaşa öğrenen bir sinir ağı modelini tanımlıyoruz.KB'de bir metin göz önüne alındığında, metinle ilgili varlıkları tahmin etmek için önerilen modelimizi eğitiyoruz.Modelimiz, çeşitli NLP görevlerini kolaylıkla ele alma yeteneği ile jenerik olacak şekilde tasarlanmıştır.Modeli, Vikipedi'den çıkarılan büyük bir metin topluluğu ve onların varlık ek açıklamalarını kullanarak eğitiyoruz.Modeli, hem denetimsiz hem de denetlenmiş ayarları içeren üç önemli NLP görevi (yani, cümle metinsel benzerliği, varlık bağlantısı ve olgusal soru cevaplama) üzerinde değerlendirdik.Sonuç olarak, bu görevlerin üçünde de son teknoloji sonuçlar elde ettik.Kodumuz ve eğitimli modellerimiz daha fazla akademik araştırma için halka açıktır."}
{"_id":"42f75b297aed474599c8e598dd211a1999804138","text":"Optimal sınıfları belirlemek için Bayesian yöntemiyle desteklenen klasik karışım modeline dayanan denetimsiz sınıflamaya bir yaklaşım olan AutoClass'ı tanımlıyoruz.AutoClass sisteminin arkasındaki matematiğin orta derecede ayrıntılı bir açıklamasını dahil ediyoruz.Mevcut denetimsiz sınıflandırma sisteminin tek başına çalıştırıldığında maksimum yararlı sonuçlar veremeyeceğini vurguluyoruz.Yeni bilgi üreten alan uzmanları ve model uzayı üzerinde arama yapan makine arasındaki etkileşimdir.Her ikisi de veri tabanı analiz görevine benzersiz bilgi ve yetenekler getirir ve her biri diğerlerinin eeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeBu noktayı, karmaşık gerçek dünya veritabanlarına AutoClass'ın birkaç uygulamasıyla gösteriyoruz ve ortaya çıkan başarıları ve başarısızlıkları açıklıyoruz.6.1 Giriş Bu bölüm, veritabanlarından yararlı bilgiler elde etmek için otomatik bir sınıflama programı (AutoClass) kullanma konusundaki deneyimlerimizin bir özetidir.Ayrıca, genel olarak otomatik klasmanın ve özellikle AutoClass'ın temelini oluşturan ilkelerin bir taslağını verir.Sınıfların veride otomatik olarak keşfedilmesi (bazen kümelenme veya denetimsiz öğrenme olarak adlandırılır), etiketli örneklerden (denetlenmiş öğrenme olarak adlandırılır) sınıf açıklamalarının üretilmesinden ziyade, problemle ilgileniyoruz.Bir anlamda, otomatik sınıflandırma, verilerdeki \"doğal\" sınıfları keşfetmeyi amaçlamaktadır.Bu sınıflar, bazı vakaları diğerlerinden daha çok birbirine benzeyen temel nedensel mekanizmaları yeniden düzenlerler.Nedensel mekanizmalar verideki örnek önyargılar kadar sıkıcı olabilir veya etki alanındaki bazı önemli yeni keşifleri yeniden oluşturabilir.Bazen, bu sınıflar eld uzmanları tarafından iyi biliniyordu, ancak AutoClass ve diğer zamanlarda bilinmiyordu."}
{"_id":"32aea4c9fb9eb7cf2b6869efa83cf73420374628","text":null}
{"_id":"091778f43d947affb69dbccc2c3251abfa852ad2","text":"Semantik bir dosya sistemi, dosya tipi özel transdüserlere sahip dosyalardan öznitelikleri otomatik olarak çıkararak sistemin içeriğine esnek ilişkisel erişim sağlayan bir bilgi depolama sistemidir.Associative erişim, mevcut ağaç yapılı dosya sistemi protokollerine ve özellikle içerik tabanlı erişim için tasarlanmış protokollere muhafazakar bir uzantı ile sağlanır.Mevcut dosya sistemi protokolleriyle uyumluluk, sanal dizin kavramını tanıtarak sağlanır.Sanal dizin adları sorgular olarak yorumlanır ve böylece mevcut yazılımlarla uyumlu bir şekilde dosyalara ve dizinlere esnek ilişkisel erişim sağlar.Dosya sistemi içeriğine hızlı öznitelik tabanlı erişim, dosya sistemi nesnelerinin anahtar özelliklerinin otomatik olarak çıkarılması ve indekslenmesi ile uygulanır.Dosyaların ve dizinlerin otomatik indekslenmesine \"semantik\" denir, çünkü kullanıcı programlanabilir dönüştürücüler, indeksleme için özellikleri çıkarmak için güncellenmiş dosya sistemi nesnelerinin semantiği hakkında bilgi kullanır.Semantik bir dosya sistemi uygulamasından elde edilen deneysel sonuçlar, semantik dosya sistemlerinin bilgi paylaşımı ve komut seviyesi programlaması için geleneksel ağaç yapılandırılmış dosya sistemlerinden daha etkili bir depolama soyutlaması sunduğu tezini desteklemektedir."}
{"_id":"096db7e8d2b209fb6dca9c7495ac84405c40e507","text":"Makalede, negatif olmayan Matrix Factorization (NMF) için yeni Alternatif En Az Kareler (ALS) algoritmalarını ve gürültünün varlığında sağlam olan ve çok yönlü Kör Kaynak Ayırma (BSS), çok duyusal veya çok boyutlu veri analizi ve negatif olmayan sinirsel seyrek kodlama dahil olmak üzere birçok potansiyel uygulamaya sahip olan 3D Nonnegatif Tensor Factorization (NTF) uzantılarını sunuyoruz.Eşzamanlı veya ardışık (tek tek) minimizasyonu, hem az belirlenmiş (kaynaklardan daha az sensöre sahip bir sistem) hem de fazla belirlenmiş bir model için bazı seyreklik kısıtlamaları altında çalışan çok basit bir ALS algoritmasına yol açan yerel maliyet işlevlerini kullanmayı teklif ediyoruz.Kapsamlı deneysel sonuçlar, geliştirilen algoritmaların geçerliliğini ve yüksek performansını, özellikle çok katmanlı hiyerarşik NMF kullanımı ile doğrulamaktadır.Önerilen algoritmanın çok boyutlu Sparse Component Analysis ve Smooth Component Analysis'e genişletilmesi de önerilmektedir."}
{"_id":"339888b357e780c6e80fc135ec48a14c3b524f7d","text":"Bir Bloom filtresi, üyelik sorgularını desteklemek için bir seti temsil etmek için basit bir alan verimli randomize veri yapısıdır.Bloom filtreleri yanlış pozitiflere izin verir, ancak bir hata olasılığı kontrol edildiğinde alan tasarrufu genellikle bu dezavantajdan daha ağır basar.Bloom filtreleri 1970'lerden beri veritabanı uygulamalarında kullanılmaktadır, ancak yalnızca son yıllarda ağ literatüründe popüler hale gelmiştir.Bu makalenin amacı, Bloom filtrelerinin çeşitli ağ problemlerinde nasıl kullanıldığını ve değiştirildiğini, bunları anlamak ve gelecekteki uygulamalarda kullanımlarını teşvik etmek için birleşik bir matematiksel ve pratik çerçeve sağlamak amacıyla incelemektir."}
{"_id":"dc3e8bea9ef0c9a2df20e4d11860203eaf795b6a","text":"Normal yürüyüş sırasında oluşan yer reaksiyon kuvvetleri, son zamanlarda zaman içinde gözlemlenen kuvvetlerin modeline göre bireyleri tanımlamak ve\/veya sınıflandırmak için kullanılmıştır.Dikey yer reaksiyon kuvvetlerinden çıkarılabilen bir özellik vücut kütlesidir.Bu tek özellik, çoklu ve daha karmaşık özellikler kullanan diğer çalışmalarla karşılaştırılabilir gücü tanımlamaktadır.Bu çalışma, (1) dikey zemin reaksiyon kuvvetleri kullanılarak vücut kütlesinin hangi doğruluk ve hassasiyetle elde edilebileceğini ölçerek, (2) vücut kütlesinin daha önce yürüyüş analizi ile ilgili olarak incelenenden daha büyük bir popülasyona dağılımını ölçerek ve (3) vücut kütlesini zayıf biyometrik olarak kullanan sistemlerin beklenen tanımlama yeteneklerini ölçerek vücut kütlesinin tanımlamadaki rolünün anlaşılmasına katkıda bulunur.Sonuçlarımız, vücut kütlesinin 1 kilogram standart hata sapmasından daha az olan saniyenin bir kesirinde ölçülebileceğini göstermektedir."}
{"_id":"1b2f2bb90fb08d0e02eabb152120dbf1d6e5837e","text":"Bir sinir ağı ailesi sunuyoruz - hem tek dilli hem de çok dilli metinden yararlanmak için özel olarak tasarlanmış sürekli kelime temsillerini hesaplamak için ilham verici modeller.Bu çerçeve, denetimsiz bir şekilde eğitilmiş önceki modellere kıyasla, sentezsel ve semantik kompozisyonsallık üzerinde daha yüksek doğruluk gösteren gömmelerin denetimsiz eğitimini ve aynı zamanda çok dilli semantik benzerliği gerçekleştirmemizi sağlar.Ayrıca, semantik benzerlik için optimize edilmiş bu tür çok dilli gömmelerin, paralel verilerde bulunmayan kelimeleri nasıl ele aldığına göre istatistiksel makine çevirisinin performansını artırabileceğini de gösteriyoruz."}
{"_id":"396945dabf79f4a8bf36ca408a137d6e961306e7","text":null}
{"_id":"6010c2d8eb5b6c5da3463d0744203060bdcc07a7","text":"Somon biti, Lepeophenius salmonis (Kryer, 1837), Atlantik somonunun marikültüründe önemli ekonomik hasara neden olan balık ektoparazitleridir, Salmo salar Linnaeus, 1758.Balık çiftliklerinde L. salmonis'in kontrolü, büyük ölçüde anti-parazitik ilaçlarla tedaviye dayanır.Kimyasal kontrolle ilgili bir sorun, L. salmonis'te organofosfatlar, piretroidler ve avermektinler dahil olmak üzere bir dizi ilaç sınıfı için belgelenen direnç geliştirme potansiyelidir.ATP bağlayıcı kaset (ABC) gen süper ailesi tüm biyotalarda bulunur ve kanserlere ve patojenlere ilaç direnci sağlayabilen bir dizi ilaç efflux taşıyıcı içerir.Ayrıca, bazı ABC taşıyıcılarının insektisit direncinin konferralinde yer aldığı kabul edilmektedir.Bir dizi çalışma L. salmonis'teki ABC taşıyıcılarını araştırırken, ABC gen ailesinin bu tür için sistematik bir analizi yoktur.Bu çalışma, L. salmonis'teki ABC genlerinin genom çapında bir anketini sunar; ABC süperaile üyeleri, L. salmonis genomunun homoloji araştırması yoluyla tanımlanmıştır.Buna ek olarak, ABC proteinleri, çok aşamalı bir RNA kütüphanesinin yüksek verimli RNA dizilimi (RNA-seq) tarafından üretilen parazitin referans transkriptomunda tanımlandı.Hem genom hem de transkriptom aramaları, 3'ü sadece genomda ve 4'ü sadece transkriptomda temsil edilen ABC proteinleri için kodlama yapan toplam 33 gen \/ transkriptin tanımlanmasına izin verdi.Uyuşturucu taşıyıcıları içerdiği bilinen ABC alt ailelerine on sekiz dizi atanmıştır, yani.alt familyalar B (4 dizi), C (11) ve G (2).Sonuçlar, L. salmonis'in ABC gen ailesinin, diğer eklembacaklılar için kaydedilenden daha az üyeye sahip olduğunu göstermektedir.L. somonis ABC gen süper ailesinin mevcut araştırması, somon dezenfekte edici ajanların toksisitesinde ve ilaç direncinin potansiyel mekanizmaları olarak ABC taşıyıcılarının potansiyel rolleri hakkında daha fazla araştırma yapılmasının temelini oluşturacaktır."}
{"_id":"4a3235a542f92929378a11f2df2e942fe5674c0e","text":"Bu makale, denetimsiz sinir ağlarını kullanarak ağ tabanlı saldırı ve saldırı tespit eden Denetimsiz Sinirsel Ağ Tabanlı Saldırı Dedektörünü (UNNID) tanıtır.Sistem, izinsiz giriş tespitinde kullanılacak denetimsiz ağların eğitimi, test edilmesi ve ayarlanması için tesislere sahiptir.Sistemi kullanarak, denetimsiz Adaptif Rezonans Teorisi (ART) ağlarının iki türünü test ettik (ART-1 ve ART-2).Sonuçlara dayanarak, bu tür ağlar ağ trafiğini normal ve müdahaleci olarak verimli bir şekilde sınıflandırabilir.Sistem, yanlış kullanım ve anomali tespit yaklaşımlarının bir melezini kullanır, bu nedenle bilinen saldırı türlerinin yanı sıra anomali olarak yeni saldırı türlerini de tespit edebilir."}
{"_id":"10a9abb4c78f0be5cc85847f248d3e8277b3c810","text":"Hesaplamalı Doğal Dil Öğrenimi Konferansı, katılımcıların öğrenme sistemlerini aynı veri kümelerinde eğitip test ettikleri ortak bir göreve sahiptir.2007 yılında, 2006 yılında olduğu gibi, paylaşılan görev bağımlılık ayrıştırmaya ayrılmıştır, bu yıl hem çok dilli bir parça hem de bir etki alanı uyarlama parçası ile.Bu makalede, farklı parçaların görevlerini tanımlıyoruz ve veri setlerinin mevcut ağaç bankalarından on dil için nasıl oluşturulduğunu anlatıyoruz.Buna ek olarak, katılımcı sistemlerin farklı yaklaşımlarını karakterize eder, test sonuçlarını bildirir ve bu sonuçların ilk analizini sağlarız."}
{"_id":"14626b05a5ec7ec2addc512f0dfa8db60d817c1b","text":"Bu makalede, derin sinir ağlarına odaklanan özel odaklarla büyük ölçekli konveks dışı optimizasyon problemleri için ivme tekniklerini araştırıyoruz.Ekstrapolasyon şeması, konveks optimizasyonu için stokastik gradyan inişini hızlandırmak için klasik bir yaklaşımdır, ancak tipik olarak konveks dışı optimizasyon için iyi çalışmaz.Alternatif olarak, konveks dışı optimizasyonu hızlandırmak ve Interpolatron yöntemini çağırmak için bir enterpolasyon şeması önermekteyiz.Interpolatron'un arkasındaki motivasyonu açıklıyoruz ve kapsamlı bir ampirik analiz yapıyoruz.CIFAR-10 ve ImageNet'teki büyük derinliklerdeki DNN'ler (örneğin 98 katmanlı ResNet ve 200 katmanlı ResNet) üzerindeki ampirik sonuçlar, Interpolatron'un SGD gibi momentumlu ve Adam gibi son teknoloji yöntemlerden çok daha hızlı bir şekilde yakınlaştığını göstermektedir.Dahası, Anderson'ın karıştırma katsayılarının en az kare tahminle hesaplandığı ivmesi, performansı artırmak için de kullanılabilir.Hem Interpolatron hem de Anderson'ın ivmelenmesinin uygulanması ve ayarlanması kolaydır.Ayrıca, Interpolatron'un belirli düzenlilik varsayımları altında doğrusal yakınsama oranına sahip olduğunu da gösteriyoruz."}
{"_id":"55baef0d54403387f5cf28e2ae1ec850355cf60a","text":"Kearns, Neel, Roth ve Wu [ICML 2018] yakın zamanda istatistiksel ve bireysel adalet kavramları arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlayan zengin alt grup adaleti kavramını önerdi.Zengin alt grup adaleti istatistiksel bir adalet kısıtlaması seçer (örneğin, korunan gruplar arasında yanlış pozitif oranları eşitlemek), ancak daha sonra bu kısıtlamanın sınırlandırılmış VC boyutuna sahip bir fonksiyon sınıfı tarafından tanımlanan üstel veya sonsuz büyüklükte bir alt grup koleksiyonu üzerinde tutmasını ister.Bir adalet kısıtlaması olmadan mükemmel bir şekilde öğrenmek için kahinlere erişimi olması koşuluyla, bu kısıtlamaya tabi olmayı öğrenmek için garantili bir algoritma verirler.Bu makalede, Kearns ve ark algoritmasının kapsamlı bir ampirik değerlendirmesini üstleniyoruz.Adaletin bir endişe kaynağı olduğu dört gerçek veri kümesinde, algoritmanın, öğrenme kahinleri yerine hızlı sezgisellerle hazırlandığında temel yakınsamasını araştırır, adalet ve doğruluk arasındaki takasları ölçer ve bu yaklaşımı, bireysel korunan niteliklerle tanımlanan daha zayıf ve daha geleneksel marjinal adalet kısıtlamalarını uygulayan Agarwal, Beygelzeimer, Dudik, Langford ve Wallach [ICML 2018] son algoritmasıyla karşılaştırırız.Bunu genel olarak Kearns ve ark.Algoritma hızla birleşir, adaletteki büyük kazanımlar, doğruluk için hafif maliyetlerle elde edilebilir ve doğruluğun yalnızca marjinal adalete göre optimize edilmesi, önemli alt grup adaletsizliğine sahip sınıflandırıcılara yol açar.Ayrıca Kearns et al'ın dinamiklerinin ve davranışlarının bir dizi analizini ve görselleştirmesini sağlıyoruz.Algoritma.Genel olarak, bu algoritmayı gerçek veriler üzerinde etkili ve zengin alt grup adaletinin pratikte uygulanabilir bir kavram olduğunu görüyoruz."}
{"_id":"6be461dd5869d00fc09975a8f8e31eb5f86be402","text":"Bilgisayar animasyonlu ajanlar ve robotlar, insan bilgisayar etkileşimine sosyal bir boyut getiriyor ve bizi bilgisayarların günlük hayatta nasıl kullanılabileceğine dair yeni şekillerde düşünmeye zorluyor.Yüz yüze iletişim, 40 milisaniye sırasına göre bir zaman ölçeğinde çalışan gerçek zamanlı bir süreçtir.Bu zaman ölçeğindeki belirsizlik seviyesi, insanların ve makinelerin yavaş sembolik çıkarım süreçleri yerine duyusal zengin algısal ilkellere güvenmesini gerekli kılıyor.Bu makalede, böyle bir algısal ilkel üzerinde ilerlemeyi sunuyoruz.Sistem, video akışındaki ön yüzleri otomatik olarak algılar ve gerçek zamanlı olarak 7 boyuta göre kodlar: nötr, öfke, iğrenme, korku, sevinç, üzüntü, sürpriz.Yüz bulucu, yükseltme teknikleri ile eğitilmiş bir dizi özellik detektörü kullanır [15, 2].İfade alıcısı, yüz dedektörü tarafından bulunan görüntü yamalarını alır.Yamanın Gabor temsili oluşturulur ve daha sonra SVM sınıflandırıcılarının bir bankası tarafından işlenir.Adaboost ve SVM'nin yeni bir kombinasyonu performansı artırır.Sistem, pozlanmış yüz ifadelerinin Cohn-Kanade veri setinde test edildi [6].7 yönlü zorunlu seçim için yeni konulara genelleme performansı.En ilginç olarak, sınıflandırıcının çıktıları zamanın bir fonksiyonu olarak sorunsuz bir şekilde değişir ve yüz ifade dinamiklerini tam otomatik ve göze çarpmayan bir şekilde kodlamak için potansiyel olarak değerli bir temsil sağlar.Sistem, Sony'nin Aibo evcil hayvan robotu, ATR'nin RoboVie ve CU animatörü de dahil olmak üzere çok çeşitli platformlarda konuşlandırıldı ve şu anda otomatik okuma öğretmenleri, insan-robot etkileşiminin değerlendirilmesi de dahil olmak üzere uygulamalar için değerlendiriliyor."}
{"_id":"15f932d189b13786ca54b1dc684902301d34ef65","text":"Düşük güçlü bir fotovoltaik uygulama için bu makalede yüksek verimli bir LLCC tipi rezonant dc-dc dönüştürücü tartışılmaktadır.Rezonant tankının farklı tasarım mekanizmalarına vurgu yapılır.Aynı zamanda invertör ve redresör köprüsünün yumuşak geçişi de dikkate alınır.Tasarım kurallarıyla ilgili olarak, voltaj kaynağı çıkışlı bir LLCC-dönüştürücü tasarımında yeni bir zorluk çözülür.Rezonant elementler yerine, bunların oranları, örn.Endüktansların oranı Ls\/Lp önce tasarım parametreleri olarak kabul edilir.Ayrıca, transformatör-endüktör cihazı için türetilmiş tasarım kuralı doğrudan genel LLCC-tasarımına uyar.Transformatörlerin doğası gereği, yani.Ls\/Lp endüktanslarının ilişkisi sadece geometrinin bir fonksiyonudur, bu tasarım parametresi doğrudan geometri tarafından kabul edilir.Deneysel sonuçlar yüksek verimliliği göstermektedir."}
{"_id":"f13902eb6429629179419c95234ddbd555eb2bb6","text":null}
{"_id":"07d138a54c441d6ae9bff073025f8f5eeaac4da4","text":"Büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiş büyük derin sinir ağı (DNN) modelleri son zamanlarda görüntü ve konuşma tanıma gibi zor görevlerde en iyi doğruluğu elde etmiştir.Bu DNN'leri bir emtia makineleri kümesi kullanarak eğitmek, eğitim zaman alıcı ve hesaplama yoğun olduğu için umut verici bir yaklaşımdır.Son derece büyük DNN'lerin eğitimini sağlamak için, modeller makineler arasında bölünmüştür.Çok büyük veri kümelerindeki eğitimi hızlandırmak için, çoklu model kopyaları, bu kopyalar arasında paylaşılan ağırlıkları koruyan küresel bir parametre sunucusu ile eğitim örneklerinin farklı alt kümelerine paralel olarak eğitilir.Model ve veri bölümleme ve genel sistem tedariki için doğru seçim, DNN'ye ve dağıtılmış sistem donanım özelliklerine son derece bağlıdır.Bu kararlar şu anda önemli alan uzmanlığı ve ampirik durum uzayı araştırmalarını tüketen zaman gerektirir.Bu makale, bu bölümleme ve tedarik kararlarının genel dağıtılmış sistem performansı ve ölçeklenebilirlik üzerindeki etkisini ölçen performans modelleri geliştirir.Ayrıca, bu performans modellerini DNN eğitim süresini en aza indiren en uygun sistem konfigürasyonunu verimli bir şekilde belirleyen bir ölçeklenebilirlik optimize edicisi oluşturmak için kullanıyoruz.Performans modellerimizi ve ölçeklenebilirlik optimize edicimizi son teknoloji ürünü dağıtılmış bir DNN eğitim çerçevesi kullanarak iki kriter uygulaması üzerinde değerlendiriyoruz.Sonuçlar, performans modellerimizin DNN eğitim süresini yüksek tahmin doğruluğu ile tahmin ettiğini ve ölçeklenebilirlik optimize edicimizin en iyi yapılandırmaları doğru bir şekilde seçtiğini ve dağıtılmış DNN'lerin eğitim süresini en aza indirdiğini göstermektedir."}
{"_id":"eee686b822950a55f31d4c9c33d02c1942424785","text":"Abstract Bu makale, çeyrek dalga transformatörü ile T-junction kullanılarak 2 x 2 üçgen mikro şerit yama antenini tanımlar.Yama antenindeki mesafeyi düzenleyerek ve besleme konumunu ayarlayarak, bant genişliği elde edilebilir ve bir dizi kullanılarak yönlendirme artırılır.Büyük bant genişliği, yüksek yönlendirme ve minimum boyut gereksinimi, T-junction ağı ile beslenen 2 x 2 üçgen mikro şerit yama anten dizisinin 5,5 GHz'de çalışmasına yol açar.Dielektrik sabiti (r) 4.4, kayıp teğet 0.02 ve kalınlığı 1.6 mm olan bir FR4 substratı üzerinde tasarlanmış bir anten.Simüle edilmiş sonuçlar, tasarlanan antenin T-junction besleme ağı kullanılarak VSWR 1.07 ile 12.91 dB ve bant genişliği 173 MHz'e sahip olduğunu gösterdi.Önerilen 2 x 2 üçgen dizi hafif, basit imalat, tek katmanlı yapı ve yüksek yönlendirme avantajına sahiptir.Anahtar kelime Bant genişliği, Kurumsal besleme, Geri dönüş kaybı, T-junction, VSWR."}
{"_id":"c707938422b60bf827ec161872641468ec1ffe00","text":"Sonlu durum Markov karar süreçlerinde değer fonksiyonlarının uzayının geometrik ve topolojik özelliklerini belirleriz.Başlıca katkımız, şeklinin doğasının karakterizasyonudur: genel bir politop (Aigner et al., 2010).Bu sonucu göstermek için, politikalar ve değer fonksiyonları arasındaki yapısal ilişkinin birkaç özelliğini sergileriz, bu da bir durum hariç tüm politikalarda sınırlanan değer işlevlerinin bir çizgi segmentini tanımladığını gösterir.Son olarak, bu yeni perspektifi güçlendirme öğrenme algoritmalarının dinamiklerinin anlaşılmasını geliştirmek için görselleştirmeleri tanıtmak için kullanıyoruz."}
{"_id":"86854374c13516a8ad0dc28ffd9cd4be2bca9bfc","text":"Son yıllarda, gözlenen veriler veya gizli durum değişkenlerinin bilinen bir Riemann manifoldu ile sınırlı olduğu sorunlara artan bir ilgi olmuştur.Sıralı veri analizinde bu ilgi de artıyor, ancak daha ziyade kaba algoritmalar uygulandı: Monte Carlo filtreleri veya kaba kuvvet ayrımları.Bu yaklaşımlar zayıf bir şekilde ölçeklenir ve açıkça eksik bir boşluk gösterir: Şu anda Öklid dışı alanlarda Kalman filtrelerine genel bir analog bulunmamaktadır.Bu makalede, önce kokusuz dönüşümü ve ardından kokusuz Kalman filtresini Riemann manifoldlarına genelleştirerek bu sorunu gideriyoruz.Kalman filtresi, Gauss-Newton yöntemine benzer bir optimizasyon algoritması olarak görülebileceğinden, algoritmamız manifoldlar üzerinde genel amaçlı bir optimizasyon çerçevesi de sağlar.Sağlamlık ve yakınsamayı incelemek için sentetik veriler üzerinde önerilen yöntemi, kovaryans özelliklerini kullanarak bir bölge izleme problemini, eklemli bir izleme problemini, ortalama bir değer optimizasyonunu ve poz optimizasyonu problemini örneklemekteyiz."}
{"_id":"a075a513b2b1e8dbf9b5d1703a401e8084f9df9c","text":"Uniplanar kompakt elektromanyetik bandgap (UC-EBG) substratının, baskılı anten geometrilerinde yüzey dalgası uyarımını azaltmak için etkili bir önlem olduğu kanıtlanmıştır.Bu makale, bir UC-EBG substratına gömülü bir mikro şerit anten faz dizisinin performansını araştırır.Sonuçlar, elemanlar arasındaki karşılıklı bağlantıda bir azalma olduğunu gösterir ve basılı elemanlarla aşamalı dizi uygulamalarında \"kör noktalar\" sorununa olası bir çözüm sağlar.Yeni ve verimli bir UC-EBG dizi yapılandırması önerilmiştir.Yüksek dielektrik sabit substrat üzerinde 7\/spl kez\/5 elemandan oluşan bir prob beslemeli yama anteni aşamalı dizisi tasarlandı, inşa edildi ve test edildi.Simülasyon ve ölçüm sonuçları, aktif geri dönüş kaybında ve dizi merkezi elemanının aktif deseninde iyileşme olduğunu göstermektedir.Optimum performans elde etmek için kullanılan takaslar tartışılmaktadır."}
{"_id":"16a0fde5a8ab5591a9b2985f60a04fdf50a18dc4","text":"Gait, kullanıcı kimlik doğrulaması için verimli bir biyometrik özellik olarak kabul edilmiştir.Yürüyüş tabanlı kimlik doğrulama sistemlerinde yürüyüş şablonlarını\/modellerini güvence altına alma görevini ele alan bazı çalışmalar olmasına rağmen, önerilen sistemlerin güvenliğini ve pratikliğini önemli ölçüde etkileyen düşük ayrımcılık ve yürüyüş verilerinin yüksek varyasyonunu dikkate almazlar.Bu makalede, atalet-sensör tabanlı yürüyüş kriptosistemindeki yukarıda belirtilen eksiklikleri ele almaya odaklanıyoruz.Özellikle, yürüyüş şablonlarının ayrımcılığını artırmak için Lineer Ayrımcılık Analizi'nden ve yüksek ayrımcı ve kararlı ikili şablon çıkarmak için Gri kod nicelemesinden yararlanıyoruz.38 farklı kullanıcı üzerinde yapılan deneysel sonuçlar, önerilen yöntemimizin yürüyüş kripto sisteminin performansını ve güvenliğini önemli ölçüde artırdığını gösterdi.Özellikle, 148-bit güvenlik ile 6105% Yanlış Kabul Oranı (yani, 16983 denemede 1 başarısız) ve 9,2% Yanlış Reddetme Oranı elde ettik."}
{"_id":"d7fd575c7fae05e055e47d898a5d9d2766f742b9","text":null}
{"_id":"84ade3cb5b57624baee89d9e617bb5847ee07375","text":null}
{"_id":"9e5158222c911bec96d4f533cd0d7a1a0cff1731","text":"Çok fonksiyonlu aktif elektronik yönlendirilmiş anten (AESA) sistemleri için yeni nesil RF sensör modülleri, radar, elektronik savaş (EW) işlevleri ve aynı anten ön ucundaki iletişim \/ veri bağlantıları gibi farklı çalışma modlarının bir kombinasyonuna ihtiyaç duyacaktır.Genellikle C-Band, X-Band ve Ku-Band'de çalışırlar ve 10 GHz'den fazla bant genişliği gereksinimini ima ederler.Modern aktif elektronik yönlendirilmiş antenlerin gerçekleştirilmesi için, iletim\/alma (T\/R) modülleri sıkı geometri taleplerine uymak zorundadır.Bu gelecekteki çok fonksiyonlu RF sensör modülleri için büyük bir zorluk, akordeant ışın işaret gereksinimleri ile en yüksek çalışma frekansına bağlı olarak fiziksel kanal genişliğini  12 mm veya daha az ile sınırlayan yarı dalga boyu anten ızgara aralığı tarafından dikte edilir.Bu geometri taleplerinin üstesinden gelmek için umut verici bir çözüm, bireysel entegre devreler (IC'ler) aracılığıyla yaygın olarak elde edilen bireysel RF işlevlerini yeni çok fonksiyonlu (MFC) MMIC'lere entegre ederek elde edilen toplam monolitik mikrodalga entegre devresinin (MMIC) yonga alanının azaltılmasıdır.Bazıları zaten uygulanmış olan çeşitli kavramlar, yeni nesil RF sensör modüllerine doğru bu çalışmada tartışılacak ve açıklanacaktır."}
{"_id":"77a9473256f6841d40cb9198feb5b91dccf9ffd1","text":"Bu kağıt, güç faktörü düzeltmesi (PFC) ve Sıfır Voltaj Anahtarlama (ZVS) ile ışık yayan diyotlara (LED'lere) güç vermek için kısılabilir bir şarj pompa sürücüsü sunar.Önerilen LED sürücü, yüksek kullanışlı bir ömür sağlayan elektrolitik kapasitörleri kullanmaz ve çıkış akımını, mevcut sensörlere ihtiyaç duymadan açık döngü kontrolünde sabitleyebilir, bu da maliyeti düşürür.Çıkış gücü, LED'lerin kararmasına izin veren anahtarlama frekansı ile orantılıdır.22 W'lık bir prototip uygulandı ve deneysel sonuçlar tartışıldı.Prototip, 0.996'lık bir güç faktörü ve %89,5'lik bir verimlilik sundu.Sürücü çıkış gücü, 53 kHz ila 30 kHz arasında değişen anahtarlama frekansı ile% 40'tan fazla azaltıldı ve dönüştürücü ZVS'de çalışmaya devam ediyor."}
{"_id":"b5fe4731ff6a7a7f1ad8232186e84b1f944162e0","text":"Farklı modalitelerden gelen verileri ortak bir düşük boyutlu hamming alanına yerleştirerek çapraz medya geri alımını gerçekleştiren çapraz medya hashı, son yıllarda yoğun ilgi gördü.Bu, a) çok modlu verilerin yaygın olması, örneğin Flickr'daki web görüntülerinin etiketlerle ilişkilendirilmesi ve b) hashing, büyük ölçekli yüksek boyutlu veri işlemeye yönelik etkili bir tekniktir, bu da tam olarak çapraz medya alımı durumudur.Derin öğrenmedeki son gelişmelerden esinlenerek, çoklu modlu sinir ağlarına dayanan çapraz medya hash yaklaşımını önermekteyiz.Öğrenme hedefinde a) ilgili çapraz medya verileri için hash kodlarının benzer olması ve b) sınıf etiketlerini tahmin etmek için ayırt edici olan hash kodlarının sınırlandırılmasıyla, öğrenilen Hamming alanının çapraz medya semantik ilişkilerini iyi yakalaması ve semantik olarak ayrımcı olması beklenir.İki gerçek dünya veri setindeki deneyler, yaklaşımımızın en son teknoloji yöntemlerine kıyasla üstün çapraz medya geri alma performansına ulaştığını göstermektedir."}
{"_id":"9814dd00440b08caf0df96988edb4c56cfcf7bd1","text":"Aktif SLAM, otonom bir robotun SLAM sürecine eş zamanlı olarak verimli yollar planlamasını zorlaştırır.Robotun belirsizlikleri, harita ve sensör ölçümleri ve dinamik ve hareket kısıtlamaları planlama sürecinde dikkate alınmalıdır.Bu makalede aktif SLAM problemi optimal yörünge planlama problemi olarak formüle edilmiştir.Model kestirimci kontrol gibi yerel planlama stratejileri ile birleştirilmiş bir çekiciyi kullanan yeni bir teknik tanıtıldı (diğer bir deyişle.Bu sorunu çözmek için ufka geri çekilmek).Bir çekici, yüksek seviyeli görev niyetleri sağlar ve yerel planlayıcı için çevre hakkında küresel bilgileri içerir, böylece daha uzun ufuklarla maliyetli küresel planlama ihtiyacını ortadan kaldırır.Bir çekici ile yörünge planlamasının, tek başına yerel planlamaya sahip sistemler üzerinde daha iyi performansla sonuçlandığı gösterilmiştir."}
{"_id":"bc32313c5b10212233007ebb38e214d713db99f9","text":"Yetişkin klinik elektrokardiyografi (ECG) sinyal işleme tekniklerindeki önemli gelişmelere ve dijital işlemcilerin gücüne rağmen, invazif olmayan fetal EKG (NI-FECG) analizi hala bebeklik dönemindedir.Physinet\/Computing in Cardiology Challenge 2013, sinyal işleme tekniklerinin değerlendirilmesi için bilimsel topluluğa bir dizi FECG verisi kamuya açık hale getirerek bu sınırlamalardan bazılarını ele almaktadır. Karın EKG sinyalleri, daha yüksek frekansları ve temel gezinmeyi kaldırmak için ilk olarak bir bant geçiş filtresi ile önceden işlenmiştir.Gerekirse 50 Hz veya 60 Hz'deki güç girişimlerini gidermek için bir çentik filtresi uygulandı.Sinyaller daha sonra maternal EKG'yi iptal etmek için çeşitli kaynak ayırma teknikleri uygulanmadan önce normalleştirildi.Bu teknikler şunları içeriyordu: şablon çıkarma, ana\/bağımsız bileşen analizi, genişletilmiş Kalman filtresi ve bu yöntemlerin bir alt kümesinin (FUSE yöntemi) bir kombinasyonu.Foetal QRS tespiti Pan ve Tompkins QRS dedektörü kullanılarak tüm kalıntılarda gerçekleştirildi ve en pürüzsüz fotal kalp atış hızı zaman serisine sahip artık kanal seçildi.FUSE algoritması, eğitim veri setindeki tüm bireysel yöntemlerden daha iyi performans gösterdi.Doğrulama ve test setlerinde, elde edilen en iyi Challenge puanları, FUSE yöntemi kullanılarak sırasıyla E1 = 179.44, E2 = 20.79, E3 = 153.07, E4 = 29.62 ve E5 = 4.67 idi.Bunlar, E1 ve E2 için en iyi Challenge puanları ve Challenge'a giren 53 uluslararası takım arasından E3, E4 ve E5 için üçüncü ve ikinci en iyi Challenge puanlarıydı.Sonuçlar, fetal kalp atış hızı tahmini için mevcut standart yaklaşımların, tahmincileri bir araya getirerek geliştirilebileceğini göstermiştir.Açıklanmış standart yaklaşımların her biri için karşılaştırmayı etkinleştirmek için açık kaynak kodu sağlarız."}
{"_id":"09f13c590f19dce53dfd8530f8cbe8044cce33ed","text":"Son yıllarda, fiziksel etkileşimlerin çeşitliliğini yönetmek için birçok kullanıcı arayüzü cihazı ortaya çıkıyor.Microsft Kinect kamera, jest veya hareket algılama yoluyla Xbox platformunda yeni kullanıcı deneyimi sağlayan devrim niteliğinde ve kullanışlı bir derinlik kamerasıdır.Bu makalede, Microsft Kinect sensörünü kullanarak Quadrotor AR.Drone'u kontrol etmek için bir yaklaşım sunuyoruz."}
{"_id":"ca78c8c4dbe4c92ba90c8f6e1399b78ced3cf997","text":"Bu makalede, dikkat ve çıktı arasındaki ortak dağılımın basit bir ışın yaklaşımının, sıralı öğrenme için kolay, doğru ve verimli bir dikkat mekanizması olduğunu gösteriyoruz.Yöntem, sert dikkatte keskin odaklanmanın avantajını ve yumuşak dikkatin uygulama kolaylığını birleştirir.Beş çeviri ve iki morfolojik çekim görevinde, mevcut dikkat mekanizmalarına kıyasla BLEU'da zahmetsiz ve tutarlı kazanımlar gösteriyoruz."}
{"_id":"abdb694ab4b1cb4f54f07ed16a657765ce8c47f5","text":"Yenilik özellikleri ve inovasyon benimseme ve uygulama ile olan ilişkileri ile ilgili yetmiş beş maddeden oluşan bir inceleme ve meta-analiz yapıldı.Analizin bir kısmı, mevcut çalışmaların metodolojik bir profilini oluşturmak ve bunu varsayımsal bir optimal yaklaşımla karşılaştırmaktan oluşuyordu.Çalışmanın ikinci bir bölümünde, mevcut ampirik bulguların genelliğini ve tutarlılığını değerlendirmek için meta-analitik istatistiksel teknikler kullanılmıştır.Üç yenilik özelliği (uyumluluk, göreceli avantaj ve karmaşıklık) inovasyonun benimsenmesi ile en tutarlı anlamlı ilişkiye sahipti.Bölgede gelecek araştırmalar için önerilerde bulunuldu."}
{"_id":"518fd110bbf86df5259fb99126173d626a2ff744","text":"Kişisel robotlar ve montaj hattı robotları gibi mobil manipülatörler için yörüngeler üzerinde öğrenme tercihleri sorununu ele alıyoruz.Öğrendiğimiz tercihler, yörüngelerdeki basit geometrik kısıtlamalardan daha karmaşıktır; daha ziyade çevredeki çeşitli nesnelerin ve insan etkileşimlerinin çevre bağlamı tarafından yönetilirler.Bağlamsal olarak zengin ortamlarda tercihleri öğretmek için aktif bir çevrimiçi öğrenme çerçevesi önermekteyiz.Yaklaşımımızın temel yeniliği, kullanıcıdan beklenen geri bildirim türünde yatmaktadır: insan kullanıcısının eğitim verileri olarak optimal yörüngeleri göstermesine gerek yoktur, ancak yalnızca sistem tarafından şu anda önerilen yörünge üzerinde biraz iyileşen yörüngeleri yinelemeli olarak sağlaması gerekir.Bu koaktif tercih geribildiriminin optimal yörüngelerin gösterilerinden daha kolay ortaya çıkabileceğini savunuyoruz.Yine de, algoritmamızın teorik pişmanlık sınırları, optimal yörünge algoritmalarının asimptotik oranlarıyla eşleşir.Algoritmamızı iki yüksek derecede özgürlük robotu olan PR2 ve Baxter üzerinde uyguluyoruz ve bu tür artımlı geri bildirimler sağlamak için üç sezgisel mekanizma sunuyoruz.Deneysel değerlendirmemizde, iki bağlam açısından zengin ayarı, ev işlerini ve bakkal kasasını ele alıyoruz ve kullanıcıların robotu sadece birkaç geri bildirimle eğitebildiklerini gösteriyoruz (sadece birkaç dakika sürüyor)."}
{"_id":"9f927249d7b33b91ca23f8820e21b22a6951a644","text":"Milimetre dalga (mmWave) hücresel sistemlerin yüksek veri hızlarını etkinleştirmek, hem baz istasyonlarında hem de mobil kullanıcılarda büyük anten dizilerinin konuşlandırılmasını gerektirir.MmWave hücresel ağlarının kapsamı ve oranı ile ilgili önceki çalışmalar, baz istasyonlarının ve mobil ışın şekillendirme vektörlerinin maksimum ışın oluşturma kazanımları için önceden tasarlandığı duruma odaklanmıştır.Bununla birlikte, ışın şekillendirme \/ birleştirme vektörlerinin tasarlanması, hem SINR kapsamını hem de mmWave sistemlerinin hızını etkileyebilecek eğitim gerektirir.Bu makale, kiriş eğitimi \/ bağlılığını üst üste hesaplarken mmWave hücresel ağ performansını değerlendirir.İlk olarak, ilk ışın birliği için bir model, ışın süpürme ve aşağı bağlantı kontrol pilotu yeniden kullanımına dayalı olarak geliştirilmiştir.Işın eğitiminin etkisini birleştirmek için, etkili güvenilir oran olarak adlandırılan yeni bir metrik tanımlanır ve benimsenir.Stokastik geometri kullanılarak, mmWave hücresel ağlarının etkili oranı iki özel durum için türetilmiştir: yakın ortogonal pilotlar ve tam pilot yeniden kullanımı.Analitik ve simülasyon sonuçları, iki önemli sorunun cevaplarına ilişkin içgörüler sağlar.İlk olarak, ışın derneğinin mmWave ağ performansı üzerindeki etkisi nedir?O zaman ortogonal veya yeniden kullanılan pilotlar işe alınmalı mı?Sonuçlar, istihdam edilen kirişlerin çok geniş olmadığı sürece, tam pilot yeniden kullanımı ile ilk kiriş eğitiminin neredeyse mükemmel ışın hizalaması kadar iyi olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"6bd1f2782d6c8c3066d4e7d7e3afb995d79fa3dd","text":"Semantik segmentasyon algoritması, bir resimdeki her piksele bir etiket atamalıdır.Son zamanlarda, RGB görüntülerinin semantik segmentasyonu, derin öğrenme nedeniyle önemli ölçüde gelişmiştir.Semantik segmentasyon için veri kümeleri oluşturmak zahmetli olduğundan, bu veri kümeleri nesne tanıma veri kümelerinden önemli ölçüde daha küçük olma eğilimindedir.Bu, semantik segmentasyon için derin bir sinir ağının doğrudan eğitilmesini zorlaştırır, çünkü aşırı oturmaya eğilimli olacaktır.Bununla başa çıkmak için, derin öğrenme modelleri tipik olarak, daha sonra semantik segmentasyon için ince ayarlı olan büyük ölçekli görüntü sınıflandırma veri kümelerinde önceden eğitilmiş konvolutional sinir ağlarını kullanır.RGB olmayan görüntüler için bu şu anda mümkün değildir, çünkü büyük ölçekli etiketli RGB olmayan veri kümeleri mevcut değildir.Bu makalede, çoklu spektral uzaktan algılama görüntülerinin semantik segmentasyonu için iki derin sinir ağı geliştirdik.Hedef veri kümesi üzerinde eğitimden önce, ağları büyük miktarlarda sentetik multispektral görüntü ile başlatıyoruz.Bunun gerçek dünya uzaktan algılama görüntüleri üzerinde sonuçları önemli ölçüde iyileştirdiğini gösteriyoruz ve zorlu Hamlin Beach State Park Dataset'te yeni bir son teknoloji ürünü sonuç oluşturuyoruz."}
{"_id":"9e9b8832b9e727d5f7a61cedfa4bdf44e8969623","text":"Küresel çözümleri bulmak için büyük ölçekli doğrusal olmayan optimizasyon problemleri için bu makalede ‘Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO)’ adı verilen verimli bir optimizasyon yöntemi önerilmektedir.Önerilen yöntem, bir öğretmenin bir sınıftaki öğrencilerin çıktısı üzerindeki etkisinin etkisine dayanmaktadır.Yöntemin temel felsefesi ayrıntılı olarak açıklanmıştır.Yöntemin etkinliği, farklı özelliklere sahip birçok kriter problemi üzerinde test edilir ve sonuçlar diğer nüfus temelli yöntemlerle karşılaştırılır.2011 Elsevier Inc. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"3ca6ab58ae015860098d800a9942af9df4d1e090","text":"Kısa yollar ve izomorfik altgraflar bulmak gibi arama tabanlı grafik sorguları, bellek gecikmesi tarafından yönetilir.Giriş grafikleri uygun şekilde bölümlenebilirse, büyük küme tabanlı hesaplama platformları bu sorguları çalıştırabilir.Bununla birlikte, giriş grafiğinin her bir tepe noktasında hesaplamaya bağlı işlem eksikliği ve komşuların sürekli olarak geri alınması ihtiyacı, düşük işlemci kullanımı anlamına gelir.Ayrıca, ölçeksiz sosyal ağlar gibi grafik sınıfları, bölümlemeyi açıkça etkili hale getirecek yerellikten yoksundur.Massive multithreading, geniş bir paylaşılan belleğin birçok iplik bağlamını desteklemek için ekstra donanıma sahip işlemcilerle birleştiği alternatif bir mimari paradigmadır.İşlemci hızı tipik olarak normalden daha yavaştır ve veri önbelleği yoktur.Hafıza gecikmesini azaltmak yerine, çok iş parçacıklı makineler bunu tolere eder.Bu paradigma, grafik arama problemiyle iyi uyumludur, çünkü bellek isteklerinin hesaplamaya olan yüksek oranı çoklu okuma yoluyla tolere edilebilir.Bu makalede, çok iş parçacıklı bilgisayarlarda semantik grafiklerin işlenmesi için çok iş parçacıklı grafik kütüphanesini (MTGL), genel grafik sorgu yazılımını tanıtıyoruz.Bu kütüphane şu anda seri makinelerde ve Cray MTA-2'de çalışıyor, ancak Sandia, MTGL tabanlı kodun simetrik çoklu işlemciler üzerinde çalıştırılmasını mümkün kılacak bir çalışma zamanı sistemi geliştiriyor.Ayrıca bağlı bileşenler için çok iş parçacıklı bir algoritma ve inexact altgraf izomorfizmi için yeni bir sezgisel tanıtıyoruz Bu ve diğer temel grafik algoritmalarının büyük ölçekli serbest grafiklerdeki performansını araştırıyoruz.S-t bağlantısı için Cray MTA-2 ve Blue Gene\/Light arasında bir performans karşılaştırması ile sonuçlandırıyoruz."}
{"_id":"d4c65ee21bb8d64b8e4380f80ad856a1629b5949","text":"Geniş bant orto-mode dönüştürücülerde çift ortogonal doğrusal polarizasyonları ayırmak için katlanmış yanal kollara sahip bir dalga kılavuzu bölücüsü sunulmaktadır.Yapı, metalik pimlerin ortadan kaldırıldığı ve yan çıkışların birleşik bir etki elde etmek için katlandığı iyi bilinen bir çift simetri bağlantısına dayanmaktadır: dikey polarizasyon ve çok önemli bir boyut azaltma için eşleştirme.Buna ek olarak, yanal dallar için yol azaldığından, farklı kutuplaşmalar için ekleme kayıpları dengelenir.Ortogonal polarizasyonlar arasındaki izolasyon, bağlantının çift simetrisinden dolayı tutulur.Mekanik açıdan bakıldığında, önerilen bağlantı noktası, 12.6 ila 18.25 GHz arasındaki tam Ku bandını kapsayan bir Ku bant tasarımı ile gösterilen orto mod dönüştürücü parçalarının daha basit bir üretim ve montajına izin verir.Deneysel prototip, tasarım bandında 28 dB'den daha iyi ölçülen bir geri dönüş kaybı ve her iki polarizasyon için 0.15 dB'den daha küçük bir ekleme kaybı göstermiştir."}
{"_id":"db3259ae9e7f18a319cc24229662da9bf400221a","text":null}
{"_id":"10dae7fca6b65b61d155a622f0c6ca2bc3922251","text":null}
{"_id":"5021c5f6d94ffaf735ab941241ab21e0c491ffa1","text":"MSER özellikleri, eşleştirme ve geri alma görevlerindeki performanslarını iyileştirmek için yeniden tanımlanmaktadır.Önerilen SIMSER özellikleri (yani.skala duyarsız MSER'ler) sadece eşik değişiklikleri (MSER'ler gibi) altında değil, aynı zamanda görüntü yeniden ölçeklendirme (smoothing) altında maksimum kararlı olan ekstrem bölgelerdir.Böyle bir değişikliğin teorik avantajları tartışılır.Ayrıca, böyle bir modifikasyonun MSER'lerin temel özelliklerini koruduğu deneysel olarak önceden doğrulanmıştır, yani.Ortalama sayıda özellik, tekrarlanabilirlik ve hesaplama karmaşıklığı (sadece kullanılan ölçeklerin sayısıyla çoğalarak artar), performanslar (tipik CBVIR ölçümleri ile ölçülür) önemli ölçüde geliştirilebilir.Özellikle, benchmark veri kümelerindeki sonuçlar, hem tanımlayıcı tabanlı eşleştirme hem de kelime tabanlı eşleştirme için hatırlama değerlerinde önemli artışlar olduğunu göstermektedir.Genel olarak, SIMSER'ler özellikle büyük görsel kelimelerle kullanım için uygun görünmektedir, örneğin.Büyük ölçekli veritabanlarında BoW ön alım işlemlerinin kalitesini artırmak için ileriye dönük olarak uygulanabilirler."}
{"_id":"e23c9687ba0bf15940af76b7fa0e0c1af9d3156e","text":"Tüketici elektroniği endüstrisi, az sayıda rekabetçi küresel oyuncuya sahip 240 milyar dolarlık bir küresel endüstridir.Bu sektördeki herhangi bir küresel tedarik zinciriyle ilişkili risklerin çoğunu tanımlıyoruz.Örnek olarak, Samsung Electronics ve yan kuruluşu Samsung Electronics UK'nin bu riskleri azaltmak için attığı adımları da listeliyoruz.Risklerin tanımlanması ve hafifletme çabalarının illüstrasyonu, gelecekteki araştırma alanlarını belirlemek için zemin sağlar."}
{"_id":"2f52cbef51a6a8a2a74119ad821526f9e0b57b39","text":"SAP HANA veritabanı, işlemsel olarak tutarlı operasyonel iş yükleriyle birlikte karmaşık iş analitik süreçlerini desteklemek için SAP HANA Appliance'ın çekirdeği olarak konumlandırılmıştır.Bu makale içerisinde SAP HANA veritabanının temel özelliklerini ana hatlarıyla ortaya koyarak SAP HANA veritabanını diğer klasik ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerinden ayıran ayırt edici özellikleri vurguluyoruz.Teknik açıdan, SAP HANA veritabanı, veri işlemenin tüm spektrumunu sağlamak için dağıtılmış bir sorgu işleme ortamına sahip çoklu veri işleme motorlarından oluşur - hem satır hem de sütun odaklı fiziksel temsilleri destekleyen klasik ilişkisel verilerden, aynı sistem içinde yarı ve yapılandırılmamış veri yönetimi için grafik ve metin işlemeye kadar.Daha uygulama odaklı bir bakış açısıyla, yerleşik bir dizi yerli olarak uygulanan iş fonksiyonları ile birden fazla etki alanına özgü dilin SAP HANA veritabanı tarafından sağlanan özel desteği ana hatlarıyla sıralıyoruz.SQL - ilişkisel veritabanı sistemleri için lingua franca olarak - artık veri yönetimi katmanıyla sıkı etkileşimi talep eden modern uygulamaların tüm gereksinimlerini karşılamak için kabul edilemez.Bu nedenle, SAP HANA veritabanı, sorgu ekspresyonunu artırmak ve bireysel uygulama-veri tabanı turlarının sayısını azaltmak için yararlanılabilen temel veri yönetimi platformuyla uygulama semantiği alışverişine izin verir."}
{"_id":"3a011bd31f1de749210b2b188ffb752d9858c6a6","text":"Karar destek tesislerini, çok boyutlu niteliklerin ağ varlıklarıyla ilişkili olduğu ve böylece çok boyutlu ağlar olarak adlandırılan ağları oluşturan büyük sofistike ağlara doğru genişletmeyi düşünüyoruz.Veri depoları ve OLAP (Online Analytical Processing) teknolojisi, ilişkisel veriler üzerinde karar desteği için etkili araçlar olduğunu kanıtlamıştır.Bununla birlikte, yeni ama önemli çok boyutlu ağları idare etmek için iyi donanımlı değiller.Bu makalede, büyük çok boyutlu ağlarda OLAP sorgularını etkili bir şekilde destekleyen yeni bir veri depolama modeli olan Graph Cube'u tanıtıyoruz.Graph Cube, ağların hem öznitelik agregasyonu hem de yapı özetlemesini dikkate alarak, yalnızca sayısal değere dayalı grup tabanlı grupla ilgili geleneksel veri küpü modelinin ötesine geçer ve böylece mümkün olan her çok boyutlu uzay içinde daha anlayışlı ve yapı bakımından zenginleştirilmiş bir agrega ağına neden olur.Geleneksel küboid sorgularının yanı sıra, çok boyutlu ağlarda benzersiz bir şekilde kullanışlı olan ve daha önce incelenmemiş olan yeni bir OLAP sorgu sınıfı, crossboid tanıtıldı.Çok boyutlu ağların özel özelliklerini mevcut iyi çalışılmış veri küpü teknikleriyle birleştirerek Graph Cube'u uyguluyoruz.Bir dizi gerçek dünya veri seti üzerinde kapsamlı deneysel çalışmalar yapıyoruz ve Graph Cube'un büyük çok boyutlu ağlarda karar desteği için güçlü ve verimli bir araç olduğu gösteriliyor."}
{"_id":"4b573416043cf9cff42cbb7b753993c907a2be4a","text":"Birçok geleneksel ve yeni iş uygulaması, doğal olarak grafik yapılı verilerle çalışır ve bu nedenle veri yönetimi katmanında sağlanan grafik soyutlamalarından ve işlemlerinden yararlanır.Mülkiyet grafiği veri modeli sadece şema esnekliği sunmakla kalmaz, aynı zamanda verileri ve meta verileri ortaklaşa yönetmeye ve işlemeye de izin verir.Veritabanı motorunda doğrudan uygulanan tipik grafik işlemlerine sahip olarak ve bunları hem sezgisel bir programlama arayüzü hem de bildirimsel bir dil şeklinde ortaya koyarak, karmaşık iş uygulama mantığı daha kolay ifade edilebilir ve çok verimli bir şekilde çalıştırılabilir.Bu makalede SAP HANA veritabanını dahili grafik veri desteği ile genişletmek için devam eden çalışmalarımızı açıklıyoruz.Bunu SAP HANA ile modern iş uygulamaları için verimli ve sezgisel bir veri yönetimi platformu sağlama yolunda bir sonraki adım olarak görüyoruz."}
{"_id":"16af753e94919ca257957cee7ab6c1b30407bb91","text":null}
{"_id":"cc75568885ab99851cc0e0ea5679121606121e5d","text":"Çalışan köpekleri eğitmek ve ele almak maliyetli bir süreçtir ve özel beceri ve teknikler gerektirir.Daha az öznel ve daha düşük maliyetli eğitim teknikleri, sadece bu köpeklerle olan ortaklığımızı geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda onların becerilerinden daha verimli bir şekilde yararlanmamızı sağlar.Bunu kolaylaştırmak için, köpek eğitimi için işleyicilere daha doğru bir yorum sağlamak için algılama teknolojilerini ve hesaplama modellemesini birleştirmek için bir köpek body-area-network (cBAN) geliştiriyoruz.Bunun ilk adımı olarak, köpeklerin davranışsal aktivitesini uzaktan tespit etmek için atalet ölçüm birimlerini (IMU) kullandık.Karar ağacı sınıflandırıcıları ve Gizli Markov Modelleri, bir köpek yeleği üzerinde konuşlandırılmış kablosuz algılama sistemi tarafından sağlanan ivmeölçer ve jiroskop verilerinin sezgisel özelliklerine dayanarak statik duruşları (oturma, ayakta durma, uzanma, iki ayak üzerinde durma ve yerden yeme) ve dinamik aktiviteleri (yürüyüş, merdiven çıkma ve rampadan aşağı yürüme) tespit etmek için kullanıldı.Veriler 6 Labrador Retriever ve bir Kai Ken'den toplanmıştır.IMU konumunun ve yöneliminin analizi, statik ve dinamik aktivite tanıma için yüksek sınıflandırma accuracies elde edilmesine yardımcı oldu."}
{"_id":"694a40785f480cc0d65bd94a5e44f570aff5ea37","text":"Mobil robot navigasyonu üzerine yapılan araştırmalar, kapalı ortamları haritalamak için iki ana paradigma üretti: ızgara tabanlı ve topolojik.Şebeke tabanlı yöntemler doğru metrik haritalar üretirken, karmaşıklıkları genellikle büyük ölçekli kapalı ortamlarda verimli planlama ve problem çözmeyi yasaklar.Öte yandan topolojik haritalar çok daha verimli bir şekilde kullanılabilir, ancak doğru ve tutarlı topolojik haritalar büyük ölçekli ortamlarda öğrenilmesi oldukça zordur.Bu makale, her iki paradigmayı da bütünleştiren bir yaklaşımı tanımlar: ızgara tabanlı ve topolojik.Şebeke tabanlı haritalar yapay sinir ağları ve Bayesian entegrasyonu kullanılarak öğrenilir.Topolojik haritalar, ızgara tabanlı haritaların üstünde, ikincisi tutarlı bölgelere bölünerek oluşturulur.Burada sunulan yaklaşım, her iki paradigmayı - şebeke tabanlı ve topolojik - birleştirerek, her iki dünyanın da en iyisini kazanır: doğruluk \/ tutarlılık ve verimlilik.Gazete, nüfuslu çok odalı envi-de sonar sensörleri ile donatılmış bir mobil robotun özerk olarak çalıştırılması için sonuçlar veriyor."}
{"_id":"a512385be058b1e2e1d8b418a097065707622ecd","text":"Kanserin küresel yükü, ekonomik olarak gelişmekte olan ülkelerde kansere neden olan davranışların, özellikle de sigara içmenin artan bir şekilde benimsenmesinin yanı sıra dünya nüfusunun yaşlanması ve büyümesi nedeniyle büyük ölçüde artmaya devam ediyor.GLOBOCAN 2008 tahminlerine göre, 2008 yılında yaklaşık 12.7 milyon kanser vakası ve 7.6 milyon kanser ölümünün meydana geldiği tahmin edilmektedir; bunlardan, vakaların %56'sı ve ölümlerin %64'ü ekonomik olarak gelişmekte olan dünyada meydana gelmiştir.Meme kanseri, kadınlar arasında en sık teşhis edilen kanser ve önde gelen kanser ölüm nedeni olup, toplam kanser vakalarının %23'ünü ve kanser ölümlerinin %14'ünü oluşturmaktadır.Akciğer kanseri erkeklerde önde gelen kanser bölgesi olup, toplam yeni kanser vakalarının %17'sini ve toplam kanser ölümlerinin %23'ünü oluşturmaktadır.Meme kanseri şu anda ekonomik olarak gelişmekte olan ülkelerde kadınlar arasında kanser ölümünün önde gelen nedenidir, bu da kanser ölümünün en yaygın nedeninin servikal kanser olduğu önceki on yıldan bir kaymadır.Dahası, gelişmekte olan ülkelerde kadınlar arasında akciğer kanseri için ölüm yükü servikal kanser için yük kadar yüksektir ve her biri toplam kadın kanser ölümlerinin %11'ini oluşturmaktadır.Gelişmekte olan dünyada genel kanser insidansı oranları her iki cinsiyette de gelişmiş dünyada görülenlerin yarısı olmasına rağmen, genel kanser ölüm oranları genellikle benzerdir.Kanserin hayatta kalması, gelişmekte olan ülkelerde, muhtemelen tanıda geç bir aşamanın kombinasyonu ve zamanında ve standart tedaviye sınırlı erişim nedeniyle daha fakir olma eğilimindedir.Dünya çapında kanser yükünün önemli bir kısmı, mevcut kanser kontrol bilgisinin uygulanması ve tütün kontrolü, aşılama (karaciğer ve servikal kanserler için) ve erken teşhis ve tedavi programlarının yanı sıra fiziksel aktiviteyi ve daha sağlıklı bir diyet alımını teşvik eden halk sağlığı kampanyalarının uygulanmasıyla önlenebilir.Klinisyenler, halk sağlığı uzmanları ve politika yapıcılar, bu tür müdahalelerin küresel olarak uygulanmasının hızlandırılmasında aktif bir rol oynayabilirler."}
{"_id":"37fa040ec0c4bc1b85f3ca2929445f3229ed7f72","text":"Skeç-rnn, ortak nesnelerin inme tabanlı çizimlerini oluşturabilen tekrarlayan bir sinir ağı (RNN) sunuyoruz.Model, yüzlerce sınıfı temsil eden binlerce ham insan çizimli görüntü üzerinde eğitildi.Koşullu ve koşulsuz eskiz üretimi için bir çerçeve çiziyoruz ve bir vektör biçiminde tutarlı eskiz çizimleri oluşturmak için yeni sağlam eğitim yöntemlerini açıklıyoruz."}
{"_id":"a1a1c4fb58a2bc056a056795609a2be307b6b9bf","text":"Bulut depolama, birçok BT altyapısının temel taşı haline geldi ve büyük miktarda verinin yedeklemesi, senkronizasyonu ve paylaşımı için kesintisiz bir çözüm oluşturdu.Bununla birlikte, kullanıcı verilerini bulut servis sağlayıcılarının doğrudan kontrolüne koymak, dış kaynaklı verilerin bütünlüğü, hassas bilgilerin yanlışlıkla veya kasıtlı olarak sızması, kullanıcı faaliyetlerinin profillenmesi vb. ile ilgili güvenlik ve gizlilik endişelerini artırır.Ayrıca, bulut sağlayıcısına güvenilse bile, dış kaynaklı dosyalara erişimi olan kullanıcılar kötü niyetli ve yaramaz olabilir.Bu endişeler özellikle kişisel sağlık kayıtları ve kredi puan sistemleri gibi hassas uygulamalarda ciddidir.Bu sorunu çözmek için, dış kaynaklı verilerin gizliliğini ve bütünlüğünü hem güvenilir olmayan bir sunucuya hem de kötü niyetli müşterilere göre koruyan, bu tür verilere erişimin anonimliğini ve bağlantısızlığını garanti eden ve veri sahibinin dış kaynaklı verileri diğer müşterilerle paylaşmasını sağlayan, seçici olarak okuma ve yazma izinleri veren bir kriptografik sistem olan GORAM'ı sunuyoruz.GORAM, dış kaynaklı depolama için bu kadar geniş bir güvenlik ve gizlilik özelliklerine ulaşan ilk sistemdir.Verimli bir inşaat tasarlama sürecinde, iki yeni, genel olarak uygulanabilir kriptografik şema geliştirdik, yani, karmakarışıklığın sıfır bilgi kanıtlarını toplu hale getirdik ve bağımsız çıkarı düşündüğümüz bukalemun imzalarına dayanan bir hesap verebilirlik tekniği geliştirdik.Amazon Elastic Compute Cloud'da (EC2) GORAM uyguladık ve yapımımızın ölçeklenebilirliğini ve verimliliğini gösteren bir performans değerlendirmesi yaptık."}
{"_id":"32527d9fcbfb0c84daf715d7e9a375f647b33c2c","text":null}
{"_id":"269ed5ba525519502123b58472e069d77c5bda14","text":"Etkileşimli bir Soru Yanıtlama (QA) sistemi sıklıkla cümlesel olmayan (eksik) sorularla karşılaşır.Bu cümlesel olmayan sorular, bir kullanıcı bunları konuşma bağlamı olmadan sorduğunda sisteme bir anlam ifade etmeyebilir.Bu nedenle sistemin eksik soruyu işlemek için konuşma bağlamını dikkate alması gerekir.Bu çalışmada, eksik bir soru ve konuşma bağlamı göz önüne alındığında, eksiksiz (istenilen) bir soru üretebilen tekrarlayan sinir ağı (RNN) tabanlı bir kod çözücü ağı sunuyoruz.RNN kod çözücü ağlarının milyonlarca cümle ile paralel bir korpus üzerinde eğitildiğinde iyi çalıştığı gösterilmiştir, ancak bu büyüklükteki konuşma verilerini elde etmek son derece zordur.Bu nedenle, her problemin bir soyutlamaya odaklandığı iki ayrı basitleştirilmiş soruna ayırmayı teklif ediyoruz.Özellikle, semantik kalıpları öğrenmek için semantik bir dizi modeli ve dilbilimsel kalıpları öğrenmek için bir sentaktik dizi modeli eğitiyoruz.Sentaktik ve semantik dizi modellerini bir araya getirerek bir topluluk modeli oluşturuyoruz.Modelimiz, standart bir RNN kod çözücü modeli kullanarak 18.54'e kıyasla 30.15 BLEU puanı elde ediyor."}
{"_id":"27099ec9ea719f8fd919fb69d66af677a424143b","text":"Düşünce-rasyonelin uyarlanabilir kontrolü (ACT-R; J. R. Anderson & C. Lebiere, 1998) birden fazla modülden oluşan ancak aynı zamanda bu modüllerin tutarlı biliş üretmek için nasıl entegre olduğunu açıklayan bir teoriye dönüşmüştür.Algısal-motor modülleri, hedef modülü ve deklaratif bellek modülü, ACT-R'de uzmanlaşmış sistemlerin örnekleri olarak sunulmaktadır.Bu modüller farklı kortikal bölgelerle ilişkilidir.Bu modüller, tamponlardaki bilgi kalıplarına cevap veren bir üretim sistemi tarafından tespit edilebilecekleri tamponlara parçalar yerleştirir.Zamanın herhangi bir noktasında, mevcut kalıplara cevap vermek için tek bir üretim kuralı seçilir.Subsymbolik süreçler, bazı modüllerin iç operasyonlarının yanı sıra yangına karşı kuralların seçimine rehberlik etmeye hizmet eder.Öğrenmenin çoğu, bu subsembolik süreçlerin ayarlanmasını içerir.Bir dizi basit ve karmaşık ampirik örnek, bu modüllerin tek başına ve birlikte nasıl çalıştığını göstermek için açıklanmaktadır."}
{"_id":"6fdbf20f50dfd6276d9b89e494f86fbcc7b0b9b7","text":"2  2 mikro şerit alt-arrayları ile oluşturulan yeni bir elektronik izleme anteni dizisi tasarladık ve test ettik.Her bir alt-array üzerindeki zaman dizisi fazı ağırlığı sayesinde, her bir alt-array üzerindeki genlik ve faz, sonuçtaki tek kanalın çıkışından geri kazanılabilir.Her bir dizideki genlik ve faz, dijital sinyal işleme ile toplam ve fark radyasyon desenini üretmek için kullanılabilir.Monopulse sistemi ile karşılaştırıldığında, RF karşılaştırıcısı elimine edilir ve alıcı kanallarının sayısı 3'ten 1'e düşürülür.Kavram ispatı prototipi üretilmiş ve test edilmiştir.Ölçülen sonuçlar önerilen şemanın geçerliliğini ve avantajlarını doğruladı.Kanal düzeltme prosedürü verilir."}
{"_id":"3701bdb05b6764b09a5735cdc3cb9c40736d9765","text":"Stochastic Asenkron Proksimal Alternating Linearized Minimization (SAPALM) yöntemini tanıtıyoruz, nonconvex, nonsmooth optimizasyon problemlerini çözmek için bir blok koordinat stokastik proksimal-gradient yöntemi.SAPALM, büyük bir nonconvex sınıfı, pürüzsüz olmayan problemler üzerinde muhtemel bir şekilde yakınsayan ilk asenkron paralel optimizasyon yöntemidir.SAPALM'in bu problem sınıfındaki en iyi bilinen yakınsama oranlarına (senkron veya asenkron yöntemler arasında) uyduğunu kanıtlıyoruz.Daha az karmaşık problemlerle bilinen en iyi sınırlara uyan doğrusal bir hız görmeyi bekleyebileceğimiz işçi sayısı üzerinde üst sınırlar sağlarız ve pratikte SAPALM'in bu doğrusal hıza ulaştığını gösteririz.Birkaç matriks faktörizasyon probleminde son teknoloji performansını gösteriyoruz."}
{"_id":"5cd28cdc4c82f788dee27cb73d7d9280cf9c7343","text":"Bu makale, hava görüntülerinden çıkarılan eşleşen grafletlere (yani küçük bağlı altgraflara) dayanan hava görüntü kategorilerini tanımak için bir yöntem sunar.Geometrik özelliği ve her hava görüntüsünün renk dağılımını kodlamak için bir Region Adjacency Graph (RAG) oluşturarak, RAG-to-RAG eşleşmesi olarak hava görüntü kategorisi tanımasını yaptık.Grafik teorisine dayanarak, RAG-to-RAG eşleştirmesi, ilgili tüm grafiklerini eşleştirerek yapılır.Etkili bir graflet eşleştirme işlemine doğru, farklı boyutlu grafletleri eşit uzunluklu özellik vektörlerine aktarmak ve bu özellik vektörlerini bir kernel içine daha da entegre etmek için bir manifold gömme algoritması geliştiriyoruz.Bu çekirdek, hava görüntü kategorilerinin tanınması için bir SVM [8] sınıflandırıcısını eğitmek için kullanılır.Deneysel sonuçlar, yöntemimizin birkaç son teknoloji ürünü nesne \/ sahne tanıma modelinden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir."}
{"_id":"b2dac341df54e5f744d5b6562d725d254aae8e80","text":"Bu çalışma, halka açık veri kümelerini birleştirmek ve birleştirmek için ücretsiz bir Matlab araç kutusu olan OpenHAR'ı tanıtmaktadır.Halka açık on insan etkinliği veri setinin ivmeölçer sinyallerine kolay erişim sağlar.OpenHAR tüm veri setlerini aynı formatta sağladığı için veri setlerine erişim kolaydır.Buna ek olarak, birimler, ölçüm aralığı ve etiketlerin yanı sıra vücut konum kimlikleri de birleştirilir.Ayrıca, farklı örnekleme oranlarına sahip veri setleri, aşağı örnekleme kullanılarak birleştirilir.Dahası, veri setleri, yanlış yönelimdeki sensör gibi görünür hataları bulmak için görsel olarak denetlenmiştir.OpenHAR, bu hataları düzelterek veri kümelerinin yeniden kullanılabilirliğini geliştirir.Toplamda OpenHAR, 65 milyondan fazla etiketli veri örneği içerir.Bu, 3D ivmeölçerlerden 280 saatten fazla veriye eşdeğerdir.Bu, 17 günlük insan aktivitesi gerçekleştiren ve 14 farklı vücut pozisyonunda sensör takan 211 çalışma deneksinden gelen verileri içerir."}
{"_id":"7347b4601078bd52eec80d5de29f801890f82de3","text":"Birleştirilmiş-Gysel geniş bant birleştirici \/ bölücü önerilmiş ve gösterilmiştir.Yeni konsept, tasarımda tek bir çift hat segmenti kullanmaya dayanıyor.Düşük kayıp, tasarım kolaylığı ve esneklik korunurken bant genişliğinde önemli bir iyileşme gerçekleşir.Eşleştirilmiş-Gysel, 0.1 dB bölücü kaybı ile 2.5 - 8 GHz (% 105 fraksiyonel bant genişliği) bölücü ve 0.2 dB bölücü kaybı ile 3.4 - 10.2 GHz (% 100 fraksiyonel bant genişliği) ile gösterilmiştir."}
{"_id":"a05d984443d62575c097ad65b747aae859a5f8b0","text":"Video oyunlarının çocukların psikososyal gelişimi üzerindeki etkileri tartışma konusu olmaya devam etmektedir.İki zaman noktasında, 1 yıl arayla, 194 çocuk (7.27-11.43 yaş; erkek = 98) oyun frekanslarını ve şiddet içeren video oyunları oynama eğilimlerini ve (a) kooperatif ve (b) rekabetçi bir şekilde oyun oynama eğilimlerini bildirdi; Aynı şekilde, ebeveynler çocuklarının psikososyal sağlığını bildirdiler.Zamanında oyun oynamak, duygu problemlerindeki artışlarla ilişkilendirildi.Şiddet içeren oyun, psikososyal değişikliklerle ilişkili değildi.Kooperatif oyun, prososyal davranıştaki değişikliklerle ilişkili değildi.Son olarak, rekabetçi oyun, prososyal davranıştaki düşüşlerle ilişkiliydi, ancak yalnızca yüksek frekanslı video oyunları oynayan çocuklar arasında.Bu nedenle, oyun sıklığı içselleştirmedeki artışlarla ilişkiliydi, ancak dışsallaştırma, dikkat veya akran sorunları değil, şiddetli oyun oynama, dışsallaştırma problemlerindeki artışlarla ilişkili değildi ve haftada yaklaşık 8 saat veya daha fazla oynayan çocuklar için, sık sık rekabet eden oyun, prososyal davranışı azaltmak için bir risk faktörü olabilir.Çoğaltmanın gerekli olduğunu ve gelecekteki araştırmaların daha nüanslı ve genelleştirilebilir bir anlayış için farklı oyun biçimlerini daha iyi ayırt etmesi gerektiğini savunuyoruz."}
{"_id":"5a47e047d4d41b61204255e1b265d704b7f265f4","text":"Büyük veri terimi yaygın hale geldi.Akademi, endüstri ve medya arasında paylaşılan bir köken nedeniyle tek bir birleşik tanım yoktur ve çeşitli paydaşlar çeşitli ve genellikle çelişkili tanımlar sunar.Tutarlı bir tanımın olmaması belirsizliği ortaya koyar ve büyük verilerle ilgili söylemleri engeller.Bu kısa makale, bir dereceye kadar çekiş kazanmış olan çeşitli tanımları toplamaya ve aksi takdirde belirsiz bir terimin açık ve özlü bir tanımını sağlamaya çalışır."}
{"_id":"7065e6b496af41bba16971246a02986f5e388860","text":"Organizasyonel yetenekleri yönetmek ve geliştirmek birçok şirket için önemli ve karmaşık bir konudur.Yönetimi desteklemek ve iyileştirmeyi sağlamak için performans değerlendirmeleri yaygın olarak kullanılır.Örgütsel yetenekleri değerlendirmenin bir yolu, olgunluk ızgaraları aracılığıyladır.Olgunluk ızgaraları ortak bir yapıyı paylaşabilirken, içerikleri farklıdır ve çok sık olarak yeniden geliştirilirler.Bu makale, olgunluk ızgaraları geliştirmek için hem bir referans noktası hem de rehberlik sunar.Bu, mevcut 24 olgunluk ızgarasını gözden geçirerek ve gelişimleri için bir yol haritası önererek elde edilir.İnceleme, olgunluk derecelendirmelerinin formülasyonunda örgütsel değişimle ilgili gömülü varsayımlara özellikle vurgu yapar.Önerilen yol haritası dört aşamayı kapsar: planlama, geliştirme, değerlendirme ve bakım.Her aşama, süreç alanlarının seçimi, olgunluk seviyeleri ve teslimat mekanizması gibi gelişim için bir dizi karar noktasını ele alır.Yol haritasının endüstriyel uygulamada yararını gösteren bir örnek verilmiştir.Yol haritası mevcut yaklaşımları değerlendirmek için de kullanılabilir.Makalenin sonuçlandırılmasında, yönetim uygulaması ve araştırma için çıkarımlar sunulur."}
{"_id":"5dd79167d714ff3907ffbba102b8e6fba49f053e","text":"Bu makale, dijital kablosuz iletişimde daha yüksek bit oranlarının verimli bir şekilde sunulmasının bant genişliğinin nihai sınırlarının temel olarak anlaşılması ve aynı zamanda bu sınırlara nasıl yaklaşılabileceğine de bakmaya başlaması gereğinden kaynaklanmaktadır.Belirli uygulamalarda kablosuz kapasiteleri geliştirmek için mekansal boyutu (sadece zaman boyutunu değil) işleyen çok elemanlı dizi (MEA) teknolojisinin sömürüsünü inceliyoruz.Özellikle, kablosuz LAN'larda MEA'ları kullanmanın ve kablosuz iletişim bağlantıları oluşturmak için inşa etmenin büyük avantajlarını vaat eden bazı temel bilgi teorisi sonuçları sunuyoruz.Kanal karakteristiği vericide mevcut olmadığında önemli durumu araştırıyoruz, ancak alıcı Rayleigh'in solmasına maruz kalan karakteristiği (izleri) biliyor.Genel iletilen gücü sabitleyerek, MEA teknolojisi tarafından sunulan kapasiteyi ifade ediyoruz ve hem verici hem de alıcıdaki anten elemanlarının büyük ama pratik bir sayı için artan SNR ile kapasitenin nasıl ölçeklendiğini görüyoruz.Bağımsız Rayleigh'in anten elemanları arasındaki solmuş yolları araştırıyoruz ve yüksek olasılıkla olağanüstü kapasitenin mevcut olduğunu görüyoruz.Shannon'un klasik formülü tarafından her 3 dB sinyal-gürültü oranı (SNR) artışı için bir bit\/döngü olarak ölçeklendirilen temel n = 1 durumu ile karşılaştırıldığında, dikkat çekici bir şekilde, ölçeklendirme, SNR'deki her 3 dB artışı için neredeyse n daha fazla bit\/döngü gibidir.Bu kapasitenin ne kadar büyük olduğunu göstermek için, küçük n için bile, ortalama 21 dB SNR alınan n = 2, 4 ve 16 vakalarını alın.Kanalların %99'undan fazlası için kapasite sırasıyla yaklaşık 7, 19 ve 88 bit\/döngüdür, n = 1 ise %99 seviyesinde sadece 1.2 bit\/döngü vardır.Sinyal takımyıldızları için ilgili bit\/sembol\/boyut olduğundan, kanal bandına eşit bir sembol oranı söylemek için, bu daha yüksek kapasiteler mantıksız değildir.n = 4 için 19 bit \/ döngü 4.75 bit \/ senmbol \/ boyuta, n = 16 için 88 bit \/ döngü ise 5.5 bit \/ senmbol \/ boyuta eşittir.Seçim ve optimum birleştirme gibi standart yaklaşımların, sonuçta mümkün olacak olanlarla karşılaştırıldığında yetersiz olduğu görülmektedir.Söz verilen büyük kapasitenin ağır bir kısmını gerçekleştirmek için yeni kodeklerin icat edilmesi gerekir."}
{"_id":"4f911fe6ee5040e6e46e84a9f1e211153943cd9b","text":null}
{"_id":"05378af0c67c59505067e2cbeb9ca29ed5f085e4","text":"Yaygınlaştırma tabanlı, dağıtılmış trafik bilgi sistemlerinde gözlemlerin hiyerarşik bir şekilde birleştirilmesi için bir algoritma önermekteyiz.Belirli değerleri taşımak yerine (örneğin, belirli bir alandaki ücretsiz park yerlerinin sayısı), agregalarımız olasılıksal bir yaklaşım olarak değiştirilmiş bir Flajolet-Martin skeci içerir.Bu yaklaşımın temel avantajı, agregaların çift duyarsız olmasıdır.Bu, VANET uygulamaları için mevcut toplama şemalarının iki temel sorununun üstesinden gelir.İlk olarak, aynı alan için birden fazla gözlem agregası mevcut olduğunda, bunları orijinal agregalardan gelen tüm bilgileri içeren bir agregada birleştirmek mümkündür.Bu, temel olarak, geri kalanı atılırken, tipik olarak agregalardan birinin daha fazla kullanım için seçildiği mevcut yaklaşımlardan farklıdır.İkincisi, herhangi bir gözlem veya agrega, daha önce - doğrudan veya dolaylı olarak - eklenmiş olup olmadığına bakılmaksızın, daha yüksek seviyeli agregalara dahil edilebilir.Bu özelliklerin bir sonucu olarak, agregaların kalitesi yüksekken, yapıları çok esnektir.Yaklaşımımızın bu özelliklerini bir simülasyon çalışmasıyla gösteriyoruz."}
{"_id":"2f83d2294d44b44ad07d327635a34276abe1ec55","text":"Bu makale, IEEE 802.11b \/ g uygulaması için anten entegre edilmiş bir paketi gerçekleştirmek için MCM-D üretim teknolojisine dayanan bir anten tasarımı tanıtıyor.Ortak tasarım yönergeleri, antenin ve RF modülünün entegrasyonundan kaynaklanan parazitik etkileri içerecek şekilde kullanılır.Döngü anteni, MCM-D substratının ikinci katmanında bulunur.Anten, koplanar dalga kılavuzu (CPW) tarafından beslenen kapasitif besleme şeridini içerir.Bağlantı besleme tekniğiyle, önerilen antenin boyutu WLAN bandının (2.42.484 GHz) üzerinde sadece 3.8 mm  4.7 mm'dir.Ayrıca, rezonans frekansı, bağlantı şeridinin uzunluğunu ayarlayarak ayarlanabilir.Sonuçlar, kuplajla beslenen döngü anteninin çok kompakt bir boyutta (0.03 0  0.04 0) 2,45 GHz'de 1,6 dBi ve radyasyon verimliliğinde % 85'lik bir kazanç elde ettiğini göstermektedir.Buna ek olarak, antenin işgal edilen alanı, paketin genel alanına kıyasla çok küçüktür (%4.4); Bu nedenle, önerilen yöntem paket anten tasarımı için çok yararlıdır.Önerilen yöntemin fizibilitesini gösteren ayrıntılı parametreler çalışmaları sunulmaktadır."}
{"_id":"cf08bf7bcf3d3ec926d0cedf453e257e21cc398a","text":"Cihaz testi, yarı iletken endüstrisindeki en büyük üretim giderini temsil ediyor ve yılda 40 milyon dolardan fazlaya mal oluyor.Türünün en kapsamlı ve geniş kapsamlı kitabı olan Testing of Digital Systems, bu hayati önem taşıyan konu hakkında bilmeniz gereken her şeyi kapsar.Temelden başlayarak, yazarlar okuyucuyu otomatik test deseni oluşturma, test edilebilirlik için tasarım ve dijital devrelerin yerleşik kendi kendini test etme yoluyla, IDDQ testi, fonksiyonel test, gecikme hatası testi, bellek testi ve hata teşhisi gibi daha ileri konulara geçmeden önce alır.Kitap, çeşitli fay modları için test üretimi, entegre devre hiyerarşisinin farklı seviyelerinde test tekniklerinin tartışılması ve çip üzerinde sistem test sentezi ile ilgili bir bölüm de dahil olmak üzere en son tekniklerin ayrıntılı bir şekilde ele alınmasını içerir.Öğrenciler ve mühendisler için yazılmış, hem mükemmel bir kıdemli \/ lisans seviyesi ders kitabı hem de değerli bir referanstır."}
{"_id":"44c3dac2957f379e7646986f593b9a7db59bd714","text":null}
{"_id":"5a4bb08d4750d27bd5a2ad0a993d144c4fb9586c","text":"Son zamanlarda yaygın olarak ilan edilen veri ihlalleri yüz milyonlarca insanın kişisel bilgilerini açığa çıkarmıştır.Bazı raporlar, veri ihlallerinin hem boyutu hem de sıklığındaki endişe verici artışlara işaret ediyor ve dünyanın dört bir yanındaki kurumları kötüleşen bir durumu ele almaya teşvik ediyor.Ama sorun aslında daha da kötüleşiyor mu?Bu makalede, popüler bir kamu veri kümesini inceliyor ve veri ihlallerindeki eğilimleri araştırmak için Bayesian Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller geliştiriyoruz.Modelin analizi, son on yılda veri ihlallerinin ne boyutunun ne de sıklığının arttığını göstermektedir.Dikkat çeken artışların, veri kümesinin altında yatan ağır kuyruklu istatistiksel dağılımlarla açıklanabileceğini görüyoruz.Özellikle, veri ihlali boyutunun günlük-normal olarak dağıtıldığını ve ihlallerin günlük sıklığının negatif bir binom dağılımı ile tanımlandığını görüyoruz.Bu dağıtımlar ihlallerden sorumlu olan üretici mekanizmalara dair ipuçları sağlayabilir.Ek olarak, modelimiz gelecekte belirli bir boyutta ihlal olasılığını öngörür.Örneğin, önümüzdeki yıl ABD'de 10 milyon veya daha fazla kaydın ihlali için sadece %31'lik bir şans olduğunu görüyoruz.Herhangi bir eğilimden bağımsız olarak, veri ihlalleri maliyetlidir ve önümüzdeki üç yıl içinde ihlallerin 55 milyar dolara mal olabileceğini projelendirmek için modeli iki farklı maliyet modeliyle birleştiriyoruz."}
{"_id":"e8e2c3d884bba807bcf7fbfa2c27f864b20ceb80","text":"Bu not internet topluluğu için bilgi sağlar.Bu not herhangi bir internet standardı belirtmez.Bu notun dağıtımı sınırsızdır.Abstract Bu belge, kriptografik hash fonksiyonları kullanan bir mesaj doğrulama mekanizması olan HMAC'ı tanımlar.HMAC, herhangi bir yineleyici kriptografik hash fonksiyonu ile, örneğin, MD5, SHA-1, gizli paylaşılan bir anahtarla birlikte kullanılabilir.HMAC'ın kriptografik gücü, altta yatan hash fonksiyonunun özelliklerine bağlıdır."}
{"_id":"f01d369becb42ff69d156d5e19d8af18dadacc6e","text":"Kablosuz sensör ağları (WSN) büyümeye devam ettikçe, etkili güvenlik mekanizmalarına duyulan ihtiyaç da artmaktadır.Sensör ağları hassas verilerle etkileşime girebildiğinden ve\/veya düşmanca katılımsız ortamlarda çalışabildiğinden, bu güvenlik kaygılarının sistem tasarımının başlangıcından itibaren ele alınması zorunludur.Bu makale, WSN'lerde veri toplamak ve işlemek için güvenlik çözümlerini tanımlamayı amaçlamaktadır.Orta ve büyük ölçekli WSN'ler için yeterli güvenlik yetenekleri, bu ağları pazara hazırlamak için zor ama gerekli bir hedeftir.Makale, WSN uzay güvenliği solutioins ve güvenilirlik zorlukları hakkında genel bir bakış içermektedir."}
{"_id":"18f5593d6082b1ba3c02cf64d64eb9d969db3e6b","text":"Vektör uzay kelime gösterimleri birçok doğal dil işleme uygulaması için yararlıdır.Hesaplama vektör gösterimleri için tekniklerin çeşitliliği ve çok sayıda değerlendirme kriteri, güvenilir karşılaştırmayı hem yeni vektör uzay modelleri geliştiren araştırmacılar hem de bunları kullanmak isteyenler için sıkıcı bir görev haline getirmektedir.Standart sözlüksel semantik ölçütlerde kelime vektörlerinin değerlendirilmesini kolaylaştıran ve uygulamaları için iyi vektörler bulmak isteyen kullanıcılar tarafından değişim ve arşivlemeye izin veren bir web sitesi ve çevrimdışı araçlar paketi sunuyoruz.Sisteme şu adresten ulaşılabilir: www.wordvectors.org."}
{"_id":"cc383d9308c38e36d268b77bd6acee7bcd79fc10","text":"Giyilebilir ve implante edilmiş sağlık izleme teknolojilerindeki mevcut ilerleme, hastaların her yerde izlenmesini sağlayarak sağlık hizmetlerinin geleceğini değiştirme potansiyeline sahiptir.Tipik bir sağlık izleme sistemi, fizyolojik parametreleri sürekli olarak izleyen giyilebilir veya implante edilmiş sensörlerden oluşan bir ağdan oluşur.Toplanan veriler, mevcut kablosuz iletişim protokolleri kullanılarak ek işlem için bir baz istasyonuna iletilir.Bu makale, araştırmacılara WBAN sistemlerinin hızlı gelişimini ve konuşlandırılmasını potansiyel olarak destekleyebilecek mevcut düşük güç iletişim teknolojilerini karşılaştırmak için bilgi sağlar ve esas olarak yaşlı veya kronik hasta hastaların konut ortamlarında uzaktan izlenmesine odaklanır."}
{"_id":"b3e326f56fd2e32f33fd5a8f3138c6633da25786","text":"Bu makale, sistem entegrasyonunu ve özerk temizleme robotu Roboking'e genel bakışı sunacaktı.Roboking, kendi kendine çalışan vakum temizleme robotudur.Temizlik yaparken iç ortamları ve kendisini korumak için birkaç sensör kullanır.Bu makalede sistem yapısı, sensörler, fonksiyonlar ve entegre alt sistemler ile birlikte çalışma prensibini açıklayacağız."}
{"_id":"85b3cd74945cc6517aa3a7017f89d8857c3600da","text":"Öğrenciye öğrenme sürecinde yeterli yardımı sağlamak için öğrencinin gelecekteki performansının doğru tahmin edilmesinin önemi önemlidir.Bu amaçla, bu araştırma, bazı tanımlanmış niteliklerin değerlerine dayanarak, bir öğrencinin performansını tahmin etmek için Bayesian ağlarının kullanımını araştırmayı amaçladı.Performans tahmini ile ilgili ampirik deneyler sunduk, 8 nitelik içeren bir dizi lise öğrencisi ile.Makale, Bayesian yaklaşımının eğitim alanındaki bir uygulamasını gösterir ve Bayesian ağ sınıflandırıcısının öğrenci performansını tahmin etmek için bir araç olarak kullanılma potansiyeline sahip olduğunu gösterir."}
{"_id":"86aa83ebab0f72ef84f8e6d62379c71c04cb6b68","text":null}
{"_id":"05e5e58edead6167befb089444d35fbd17b13414","text":null}
{"_id":"8c63d23cc29dc6221ed6bd0704fccc03baf20ebc","text":"Yön veren ve turistik bilgilerden interaktif hikaye sistemlerine kadar diyalog etkileşimine yönelik uygulamalarda son zamanlarda bir patlama olmuştur.Yine de bu sistemlerin birçoğu için doğal dil üretimi (NLG) bileşeni büyük ölçüde el yapımı olmaya devam etmektedir.Bu sınırlama, uygulamaların aralığını büyük ölçüde kısıtlar; aynı zamanda, verilen içeriğin çok sayıda varyasyonunu dinamik ve otomatik olarak üretebilen ifade edici ve istatistiksel dil üretimindeki son çalışmalardan yararlanmanın imkansız olduğu anlamına gelir.Bu soruna bir çözümün dil üretimi kaynaklarını geliştirmek için yeni yöntemlerde yattığını ileri sürüyoruz.Daha önce sadece masallara uygulanan bir hesaplama dili jeneratörü olan ES-TRANSLATOR'u tanımlıyoruz ve bunu webloglardan kişisel anlatılara uygulayarak EST'nin alan bağımsızlığını nicel olarak değerlendiriyoruz.Daha sonra, toplama işlemleri, söylemde ve bakış açısından varyasyonlar sağlayan hikaye oluşturma için parametreli bir cümle planlayıcısı oluşturmak için dil üretimi üzerine son çalışmalardan yararlanıyoruz.Son olarak, farklı kişisel anlatıların kullanıcı değerlendirmesini sunuyoruz."}
{"_id":"43dfdf71c82d7a61367e94ea927ef1c33d4ac17a","text":"Hassas verilerin hızla artması ve uzun süreli veri saklama ve koruma gerektiren artan sayıda hükümet düzenlemeleri, işletmeleri depolama güvenliğine ciddi dikkat göstermeye zorladı.Bu makalede, depolama ile ilgili önemli güvenlik konularını tartışıyor ve mevcut depolama sistemlerinin sağladığı güvenlik hizmetleri hakkında kapsamlı bir anket sunuyoruz.Depolama güvenliği literatürünün geniş bir yelpazesini kapsar, mevcut çözümlerin eleştirel bir incelemesini sunar, bunları karşılaştırır ve potansiyel araştırma konularını vurgularız."}
{"_id":"b594a248218121789e5073a90c31b261610478e0","text":"Bu makale, bir dizi doğrusal en küçük kare problemini çözerek büyük ölçekli SLAM için bir strateji sunar.Algoritma, alt haritaların mevcut herhangi bir SLAM tekniği kullanılarak inşa edildiği alt haritanın birleştirilmesine dayanır.Eğer alt haritalar koordinat çerçeveleri akıllıca seçilirse, iki alt haritaya katılmak için en az karelik objektif fonksiyonun durum vektörünün ikinci dereceden bir fonksiyonu haline geldiği gösterilmiştir.Bu nedenle, sıralı olarak veya daha verimli bir şekilde bir dizi yerel alt haritaya katılmayı gerektiren büyük ölçekli SLAM'a doğrusal bir çözüm elde edilebilir.Önerilen Lineer SLAM tekniği, hem özellik tabanlı hem de poz grafiği SLAM için iki ve üç boyutlu olarak uygulanabilir ve kovaryans matrislerinin karakteri veya durum vektörünün ilk tahmini hakkında herhangi bir varsayım gerektirmez.Bu algoritma, en uygun tam doğrusal olmayan en küçük kareler SLAM'a bir yaklaşım olsa da, 2D ve 3D'de halka açık veri kümelerini kullanan simülasyonlar ve deneyler, Lineer SLAM'ın tam doğrusal olmayan optimizasyon kullanılarak elde edilebilecek en iyi çözümlere çok yakın sonuçlar ürettiğini göstermektedir. doğru bir başlangıç değerinden başladı.Önerilen algoritma için C\/C++ ve MATLAB kaynak kodları OpenSLAM'da mevcuttur."}
{"_id":"69ab8fe2bdc2b1ea63d86c7fd64142e5d3ed88ec","text":"Klasik olasılıksal bilgi edinme modelleri ile ortaya çıkan dil modelleme yaklaşımları arasındaki ilişkiyi araştırıyoruz.Klasik modellerin etkili performansının önündeki birincil engelin, ilgili bir model tahmin etme ihtiyacı olduğu uzun zamandır kabul edilmiştir: ilgili sınıftaki kelimelerin olasılıkları.Bu olasılıkları yalnızca sorguyu kullanarak tahmin etmek için yeni bir teknik önermekteyiz.Tekniğimizin, eşanlamlılık ve polisemi gibi önemli kavramları ele alarak son derece doğru ilişki modelleri üretebileceğini gösteriyoruz.Deneylerimiz, TREC geri alma ve TDT izleme görevlerinde temel dil modelleme sistemlerinden daha iyi performans gösteren alaka modelleri göstermektedir.Bu çalışmanın ana katkısı, eğitim verisi olmayan bir alaka modelini tahmin etmek için etkili bir resmi yöntemdir."}
{"_id":"2a894be44d07a963c28893cc6f45d29fbfa872f7","text":"Makine öğrenimi (ML) algoritmaları, verileri makineler arasında bölen ve her makinenin tüm ML model parametrelerini okumasını ve güncellemesini sağlayan dağıtılmış sistemler kullanılarak büyük verilere yaygın olarak uygulanır - veri paralelliği olarak bilinen bir strateji.Alternatif ve ücretsiz bir strateji olan model paralelliği, paylaşımsız paralel erişim ve güncellemeler için model parametrelerini bölümlere ayırır ve iletişimi kolaylaştırmak için parametreleri periyodik olarak yeniden düzenleyebilir.Model paralelliği, veri-paralelizmin genellikle ele almadığı iki zorlukla motive edilir: (1) parametreler bağımlı olabilir, bu nedenle naif eşzamanlı güncellemeler, yakınsamayı yavaşlatan veya hatta algoritma hatasına neden olan hataları ortaya çıkarabilir; (2) model parametreleri farklı oranlarda birleşir, böylece parametrelerin küçük bir alt kümesi ML algoritmasını tamamlayabilir.Zamanlanmış model paralelliği (SchMP), parametre bağımlılıklarını ve eşit olmayan yakınsamayı dikkate alarak parametre güncellemelerini verimli bir şekilde zamanlayarak ML algoritması yakınsama hızını geliştiren bir programlama yaklaşımıdır.SchMP'yi ölçek olarak desteklemek için, SchMP programlarının verimini optimize eden dağıtılmış bir çerçeve STRADS geliştiriyoruz ve SchMP programları olarak yazılmış dört ortak ML uygulamasını karşılaştırıyoruz: LDA konu modellemesi, matris faktörizasyonu, seyrek en az kare (Lasso) regresyonu ve seyrek lojistik regresyon.SchMP programlama yoluyla yineleme başına ML ilerlemesini geliştirerek, STRADS üzerinden yineleme verimini artırırken, STRADS üzerinde çalışan SchMP programlarının model-paralel olmayan ML uygulamalarından daha iyi performans gösterdiğini gösteriyoruz: örneğin, SchMP LDA ve SchMP Lasso sırasıyla 10x ve 5x daha hızlı yakınsama elde ediyorlar."}
{"_id":"bdc6acc8d11b9ef1e8f0fe2f0f41ce7b6f6a100a","text":"Geleneksel metin benzerliği önlemleri, her terimi yalnızca kendisine benzer olarak kabul eder ve terimlerin anlamsal akrabalığını modellemez.Ham terim vektörlerini ortak, düşük boyutlu bir vektör uzayına yansıtan yeni bir ayrımcı eğitim yöntemi önermekteyiz.Yaklaşımımız, öngörülen vektörlerin önceden seçilmiş benzerlik fonksiyonunun (örneğin kosinüs) kaybını en aza indirmek için en uygun matrisi bularak çalışır ve yüksek boyutlu uzayda çok sayıda eğitim örneğini verimli bir şekilde ele alabilir.Çok farklı iki görev üzerinde değerlendirilen, çapraz dilli belge alma ve reklam alaka ölçüsü, yöntemimiz sadece mevcut son teknoloji yaklaşımlarından daha iyi performans göstermekle kalmaz, aynı zamanda düşük boyutlarda yüksek doğruluk sağlar ve bu nedenle daha verimlidir."}
{"_id":"50988101501366324c11e9e7a199e88a9a899bec","text":null}
{"_id":"b2e68ca577636aaa6f6241c3af7478a3ae1389a7","text":"AIM Hemşirelik bağlamında dönüşümsel liderlik kavramını analiz etmek.Bakım masraflarını azaltırken hasta sonuçlarını iyileştirmekle görevli hemşirelerin sağlık hizmetlerinde reform uygulamak için stratejilere ihtiyacı vardır ve umut verici bir strateji dönüşümsel liderliktir.Keşif ve dönüşümsel liderliğin daha iyi anlaşılması ve sahip olduğu potansiyel, performans iyileştirme ve hasta güvenliğinin ayrılmaz bir parçasıdır.Walker ve Avant'ın (2005) konsept analiz yöntemini kullanarak DESIGN Konsept analizi.DATA KAYNAKLARI PubMed, CINAHL ve PsychINFO.YÖNTEMLER Bu rapor, hemşirelik bağlamında dönüşümsel liderlik kavramını etkin bir şekilde analiz etmek için dönüşümsel liderlik, yönetim ve hemşirelik üzerine mevcut literatüre dayanmaktadır.Bu rapor, dönüşümsel liderlik için yeni bir operasyonel tanım önerir ve model vakalarını ve hemşirelik bağlamına özgü nitelikleri tanımlar.Dönüşümel liderliğin örgütsel kültür ve hasta sonuçları üzerindeki etkisi açıktır.Özellikle ilgi çekici olan, dönüşümsel liderliğin bir dizi öğretilebilir yetkinlik olarak tanımlanabileceği bulgusudur.Bununla birlikte, dönüşümsel liderliğin hasta sonuçlarını etkilediği mekanizma belirsizliğini korumaktadır.Hemşirelikte SONUÇ Dönüşümsel liderlik, yüksek performanslı ekipler ve gelişmiş hasta bakımı ile ilişkilendirilmiştir, ancak nadiren öğretilebilecek bir dizi yetkinlik olarak kabul edilmiştir.Ayrıca, ampirik referansları güçlendirmek için daha fazla araştırma yapılması garanti edilir; Bu, operasyonel tanımın iyileştirilmesi, kilit yapılardaki belirsizliğin azaltılması ve dönüşümsel liderliğin alt ölçek önlemlerini doğrulamak için sağlık sonuçlarını etkilediği belirli mekanizmaların araştırılmasıyla yapılabilir."}
{"_id":"bdcdc95ef36b003fce90e8686bfd292c342b0b57","text":"Güçlendirme öğrenimi, değer optimizasyonu için yalnızca tek bir sinir ağı kullanarak ham duyusal veriler üzerinde genellemede büyük bir potansiyel göstermiştir.Mevcut son teknoloji takviye öğrenme algoritmalarında, küresel optima doğru bir araya gelmelerini engelleyen birkaç zorluk vardır.Bu sorunların çözümünün, takviye öğrenme algoritmaları için kısa ve uzun vadeli planlama, keşif ve bellek yönetiminde olması muhtemeldir.Oyunlar genellikle esnek, tekrarlanabilir ve kontrol edilmesi kolay bir ortam sağladıkları için takviye öğrenme algoritmalarını kıyaslamak için kullanılır.Ne olursa olsun, az sayıda oyun, keşif, hafıza ve planlama ile ilgili sonuçların kolayca algılandığı bir durum alanına sahiptir.Bu makale, seyrek geri bildirime sahip ortamlarda keşif için sinir ağı tabanlı generatif modelleme mimarisi olan The Dreaming Variational Autoencoder'ı (DVAE) sunmaktadır.Ayrıca, DVAE'ye kısmi ve tamamen gözlemlenebilir durum uzaylarında, uzun horizon görevlerinde ve deterministik ve stokastik problemlerde meydan okuyan yeni ve esnek bir labirent motoru olan Deep Maze'yi sunuyoruz.İlk bulguları gösteriyoruz ve generatif keşifler tarafından yönlendirilen takviye öğrenmede daha fazla çalışmayı teşvik ediyoruz."}
{"_id":"7e5af1cf715305fc394b5d24fc1caf17643a9205","text":"Bilgi teknolojisi (IT) ve kuruluşlar arasındaki ilişkinin doğası, Bilgi Sistemleri literatüründe uzun süredir devam eden bir tartışma olmuştur.BT kuruluşları şekillendirir mi, yoksa kuruluşlardaki insanlar IT'nin nasıl kullanıldığını kontrol eder mi?Soruyu biraz farklı formüle etmek gerekirse: Ajans (farklılık yaratma kapasitesi) ağırlıklı olarak makineler (bilgisayar sistemleri) veya insanlar (organizasyonel aktörler) ile mi yatıyor?Teknolojik ve sosyal determinizmin uç noktaları arasında orta yol için birçok öneri ileri sürülmüştür; Son yıllarda sosyal teorilere yönelmiş araştırmacılar, yapı teorisi ve (geç) aktör ağ teorisine odaklanmıştır.Bununla birlikte, bu iki teori, ajansın farklı ve uyumsuz görüşlerini benimsiyor.Bu nedenle, yapılanma teorisi, ajansı yalnızca insanların bir özelliği olarak görürken, aktör ağ teorisindeki genel simetri ilkesi, makinelerin de ajan olabileceğini ima eder.Hem yapılandırma teorisi hem de aktör ağ teorisinin eleştirilerine dayanan bu makale, insan ve makine ajansı arasındaki etkileşimin teorik bir hesabını geliştirir: ajansın çift dansı.Hesap, hem insan hem de makine ajansının farklı karakterini ve etkileşimlerinin ortaya çıkan özelliklerini tanıyarak teknoloji ve organizasyon arasındaki ilişkinin teorileşmesine katkıda bulunmayı amaçlamaktadır."}
{"_id":"d7cbedbee06293e78661335c7dd9059c70143a28","text":"1 milyondan az parametre kullanan ve mobil ve gömülü cihazlarda yüksek doğruluklu gerçek zamanlı yüz doğrulaması için özel olarak uyarlanmış son derece verimli CNN modelleri olan MobileFaceNets'i sunuyoruz.İlk olarak yüz doğrulaması için ortak mobil ağların zayıflığı üzerine basit bir analiz yapıyoruz.Zayıflık, özel olarak tasarlanmış MobileFaceNet'lerimiz tarafından iyi bir şekilde aşıldı.Aynı deneysel koşullar altında, MobileFaceNets'lerimiz önemli ölçüde üstün doğruluk ve MobileNetV2 üzerinden 2 kattan fazla gerçek hız elde eder.Arıtılmış MS-Celeb-1M'de ArcFace kaybı ile eğitildikten sonra, 4.0MB boyutunda tek MobileFaceNet, LFW'de% 99,55 doğruluk ve MegaFace'te% 92,59 TAR@FAR1e-6 elde ediyor, bu da yüzlerce MB boyutunda en son teknoloji büyük CNN modelleriyle bile karşılaştırılabilir.MobileFaceNets'in en hızlısı, bir cep telefonunda 18 milisaniyelik gerçek bir çıkarım süresine sahiptir.Yüz doğrulaması için MobileFaceNets, önceki son teknoloji mobil CNN'lere göre önemli ölçüde geliştirilmiş verimlilik elde ediyor."}
{"_id":"44f18ef0800e276617e458bc21502947f35a7f94","text":"İşaretleyici tabanlı ve işaretleyicisiz optik iskelet hareket yakalama yöntemleri, bir sahnenin etrafına yerleştirilmiş kameraların dışarıdan düzenlenmiş bir düzenlemesini kullanır ve bakış açıları merkezde birleşir.Genellikle işaretli takım elbiselerle rahatsızlık yaratırlar ve kayıt hacimleri ciddi şekilde kısıtlanır ve genellikle kontrollü arka planlı kapalı sahnelerle sınırlandırılır.Alternatif takım elbise tabanlı sistemler, bir iç kurulumla hareketi yakalamak için birkaç atalet ölçüm birimi veya bir dış iskelet kullanır.Harici sensörler olmadan.Bu, yakalamayı sınırlı bir hacimden bağımsız hale getirir, ancak önemli, genellikle kısıtlayıcı ve vücut enstrümantasyonunu kurmak zor gerektirir.Bu nedenle, gerçek zamanlı, işaretsiz ve benmerkezci hareket yakalama için yeni bir yöntem önermekteyiz: kask veya sanal gerçeklik başlığına bağlı hafif bir stereo balıkgözü kameralarından oluşan tam vücut iskelet pozunu tahmin etmek - tabiri caizse optik bir iç yöntem.Bu, yakınlardaki birçok kişiyle kalabalık sahneler de dahil olmak üzere genel kapalı ve açık sahnelerde tam vücut hareket yakalamaya izin verir ve bu da daha büyük ölçekli etkinliklerde yeniden yapılanmayı sağlar.Yaklaşımımız, balıkgözü görünümleri için yeni bir üretken poz tahmin çerçevesinin gücünü, büyük bir yeni veri kümesi üzerinde eğitilmiş ConvNet tabanlı bir gövde parça dedektörü ile birleştiriyor.Özellikle sanal gerçeklikte serbestçe dolaşmak ve etkileşimde bulunmak, tam hareket kabiliyetine sahip sanal bedeni görmek için yararlıdır."}
{"_id":"094ca99cc94e38984823776158da738e5bc3963d","text":"Bu makale, öngörü için uzmanlaşmış artımlı öğrenme prosedürlerinin bir sınıfını tanıtmaktadır - yani, gelecekteki davranışını tahmin etmek için eksik bilinen bir sistemle geçmiş deneyimi kullanmak için.Geleneksel tahmin-öğrenme yöntemleri, öngörülen ve gerçek sonuçlar arasındaki fark yoluyla kredi atarken, yeni yöntemler, zamansal olarak birbirini takip eden tahminler arasındaki fark aracılığıyla kredi atar.Samuel'in dama oyuncusu, Holland'ın kova tugayı ve yazarın Adaptive Heuristic Critic'inde bu tür zamansal fark yöntemleri kullanılmış olsa da, bunlar iyi anlaşılmamıştır.Burada özel durumlar için yakınsamalarını ve optimalliklerini kanıtlar ve bunları denetimli öğrenme yöntemleriyle ilişkilendiririz.Çoğu gerçek dünya tahmini problemi için, zamansal farklılık yöntemleri geleneksel yöntemlere göre daha az bellek ve daha az zirve hesaplaması gerektirir ve daha doğru tahminler üretirler.Şu anda denetimli öğrenmenin uygulandığı sorunların çoğunun, zamansal farklılık yöntemlerinin avantaja uygulanabileceği türden tahmin problemleri olduğunu savunuyoruz."}
{"_id":"86955608218ab293d41b6d1c0bf9e1be97f571d8","text":null}
{"_id":"03aca587f27fda3cbdad708aa69c07fc71b691d7","text":"Otomatik doku karakterizasyonu, interstisyel akciğer hastalıkları (ILD'ler) için bilgisayar destekli tanı (CAD) sisteminin en önemli bileşenlerinden biridir.Bu alanda çok fazla araştırma yapılmış olmasına rağmen, sorun hala zorlayıcı olmaya devam etmektedir.Derin öğrenme teknikleri son zamanlarda çeşitli bilgisayar görme problemlerinde etkileyici sonuçlar elde etti ve bunların tıbbi görüntü analizi gibi diğer alanlarda uygulanabileceği beklentilerini artırdı.Bu makalede, ILD desenlerinin sınıflandırılması için tasarlanmış bir konvolüsyonel sinir ağı (CNN) önermekte ve değerlendirmekteyiz.Önerilen ağ, 2  2 çekirdekli ve LeakyReLU aktivasyonlu 5 evrişim katmanından oluşur ve bunu, son özellik haritalarının boyutuna eşit büyüklükte ortalama bir havuzlama ve üç yoğun katman takip eder.Son yoğun tabaka, dikkate alınan sınıflara eşdeğer 7 çıkışa sahiptir: sağlıklı, zemin camı opaklığı (GGO), mikronodüller, konsolidasyon, retikülasyon, petekleme ve GGO \/ retikülasyon kombinasyonu.CNN'i eğitmek ve değerlendirmek için, farklı tarayıcılardan ve hastanelerden 120 BT taramasıyla elde edilen 14696 görüntü bandından oluşan bir veri seti kullandık.Bilgimizin en iyisine göre, bu özel sorun için tasarlanmış ilk derin CNN.Karşılaştırmalı bir analiz, önerilen CNN'in önceki yöntemlere karşı etkinliğini zorlu bir veri kümesinde kanıtladı.Sınıflandırma performansı (% 85,5), CNN'lerin akciğer kalıplarını analiz etmedeki potansiyelini gösterdi.Gelecekteki çalışmalar, CNN'i CT hacim taramaları tarafından sağlanan üç boyutlu verilere genişletmek ve önerilen yöntemi radyologlar için destekleyici bir araç olarak ILD'ler için ayırıcı tanı sağlamayı amaçlayan bir CAD sistemine entegre etmeyi içerir."}
{"_id":"e7ad8adbb447300ecafb4d00fb84efc3cf4996cf","text":"Sentetik olasılık, parametreler hakkında çıkarım için bilgilendirici, yaklaşık Gaussian özet istatistikleri mevcut olduğunda olasılıksız çıkarım için çekici bir yaklaşımdır.Sentetik olasılık yöntemi, Monte Carlo simülasyonu tarafından modelden elde edilen plug-in ortalama ve kovaryans matrisi ile özet istatistik için plug-in normal yoğunluk tahmininden yaklaşık bir olasılık fonksiyonu elde eder.Bu makalede, Markov zinciri Monte Carlo uygulamalarına alternatifler geliştiriyoruz Bayesian sentetik olasılıklar azaltılmış hesaplama yükü ile.Yaklaşımımız, log olasılığının tarafsız tahminlerini kullanarak sentetik olasılık bağlamında posterior yaklaşım için stokastik gradyan varyasyonel çıkarım yöntemlerini kullanır.Yeni yöntemi literatürdeki ilgili olasılıksız varyasyonel çıkarım tekniği ile karşılaştırırken, aynı zamanda bu yaklaşımın uygulanmasını çeşitli şekillerde iyileştiriyoruz.Bu yeni algoritmalar, parametrenin boyutsallığı ve özet istatistiği açısından geleneksel yaklaşık Bayesian hesaplama (ABC) yöntemleri için zorlu olan durumlarda uygulanabilir."}
{"_id":"27a8f746f43876dbd1019235ad8e302ea838a499","text":"Multirotorlar gibi mikro hava araçları, özellikle endüstriyel tesislerde bakım için binaların özerk izlenmesi, denetlenmesi ve gözetimi için çok uygundur.Kısıtlı ortamlarda mikro hava araçlarının tamamen özerk çalışması için temel önkoşullar 3D haritalama, gerçek zamanlı poz izleme, engel tespiti ve çarpışmasız yörüngelerin planlanmasıdır.Bu makalede, çok yönlü ortam algısı için multimodal sensör kurulumuna sahip eksiksiz bir navigasyon sistemi önermekteyiz.Bir 3D lazer tarayıcının ölçümleri, benmerkezci yerel çok çözünürlüklü ızgara haritalarında toplanır.Yerel haritalar kaydedilir ve MAV'ın yerelleştirdiği allocentric haritalarla birleştirilir.Özerk navigasyon için, çok katmanlı bir yaklaşımla yörüngeler oluşturuyoruz: küresel ve yerel yörünge planlamasından reaktif engel önlemesine kadar.Yaklaşımımızı, birden fazla çarpışma tehlikesinin güvenilir çok yönlü algı ve hızlı navigasyon reaksiyonları gerektirdiği GNSS tarafından reddedilen bir kapalı ortamda değerlendiriyoruz."}
{"_id":"e80d9d10956310d4ea926c2105c74de766c22345","text":"Bu makale, dijital dizi radar mimarisini sunar ve anahtar teknolojileri, dijital T \/ R modülleri, dalga formu üretimi ve DDS tabanlı genlik-faz kontrol modülü, frekans yukarı \/ aşağı dönüştürme, yüksek verimli güç amplifikatörü, hibrid dijital \/ mikrodalga çok katmanlı devre ve yüksek performanslı hesaplama ana teknolojiler olarak tanımlanır.Mikrosistem teknolojileri ve dijital dizi mimarileri eğilimleri arasındaki korelasyon da tartışılmaktadır."}
{"_id":"6f6e10b229a5a9eca2a2f694143632191d4c5e0c","text":"Sürücü yorgunluğunun yorgunluk seviyelerini tespit etmek ve izlemek için teknolojik yaklaşımlar ortaya çıkmaya devam ediyor ve birçoğu şu anda geliştirme, doğrulama testi veya erken uygulama aşamalarında.Önceki çalışmalar mevcut yorgunluk tespiti ve tahmin teknolojilerini ve metodolojilerini gözden geçirdi.Adından da anlaşılacağı gibi bu proje, yollarda kazalardan kaçınmak için daha akıllı ve etkileşimli hale getirmek için otomobillerdeki ileri teknolojilerle ilgilidir.ARM7 kullanarak bu sistem daha verimli, güvenilir ve etkili hale gelir.Otomobillerde veya otomobillerde insan davranışı tespiti için uygulanan çok daha az sayıda sistem vardır.Bu makalede, sürücü yorgunluğu altında araç hızını kontrol eden gerçek zamanlı bir çevrimiçi güvenlik prototipini anlatıyoruz.Böyle bir modelin amacı, sürücülerdeki yorgunluk belirtilerini tespit etmek ve kazaları önlemek için aracın hızını kontrol etmek için bir sistem geliştirmektir.Sistemin ana bileşenleri, gaz, göz kırpma, alkol, yakıt, darbe sensörleri ve konum için GPS ve Google Haritalar API'leri ile bir yazılım arayüzü gibi gerçek zamanlı sensörlerin sayısından oluşur."}
{"_id":"593bdaa21941dda0b8c888ee88bbe730c4219ad6","text":"Outlier algılama, veri madenciliğinin ayrılmaz bir parçasıdır ve son zamanlarda çok dikkat çekmiştir [BKNS00, JTH01, KNT00].Bu makalede, Lokal Korelasyon İntegral (LOCI) olarak adlandırdığımız aykırılığı değerlendirmek için yeni bir yöntem önermekteyiz.Önceki en iyi yöntemlerde olduğu gibi, LOCI, aykırıları ve aykırı grupları tespit etmek için son derece etkilidir (diğer adıyla mikro-kümeler).Buna ek olarak, aşağıdaki avantajları ve yenilikleri sunar: (a) Bir noktanın aykırı olup olmadığını belirlemek için otomatik, veriye bağlı bir kesinti sağlar - aksine, önceki yöntemler, kullanıcıları belirli bir veri kümesi için hangi kesme değerinin en iyi olduğuna dair herhangi bir ipucu vermeden kesmeleri seçmeye zorlar.(b) Her nokta için bir LOCI arsası sağlayabilir; bu arsa, noktanın çevresindeki veriler hakkında, kümeleri, mikrokümeleri, çaplarını ve araküme mesafelerini belirleyen zengin bir bilgi birikimini özetler.Mevcut aykırı algılama yöntemlerinin hiçbiri bu özellikle eşleşemez, çünkü her bir nokta için yalnızca tek bir sayı çıkarlar: aykırılık puanı.(c) LOCI yöntemimiz en iyi önceki yöntemler kadar hızlı bir şekilde hesaplanabilir.(d) Dahası, LOCI pratik olarak doğrusal yaklaşık bir yönteme, aloci'ye (yaklaşık LOCI için) yol açar, bu da hızlı yüksek doğruluklu aykırı algılama sağlar.Bilgimizin en iyisine göre, bu, yaklaşık hesaplamaları kullanarak daha aykırı algılamayı hızlandıran ilk çalışmadır.Sentetik ve gerçek dünya veri setleri üzerinde yapılan deneyler, LOCI ve ALOCI'nin kullanıcı tarafından gerekli kesintiler olmadan otomatik olarak aykırıları ve mikro-kümeleri tespit edebildiğini ve hem beklenen hem de beklenmeyen aykırılıkları hızlı bir şekilde tespit ettiklerini göstermektedir."}
{"_id":"c1cfb9b530daae4dbb89f96a9bff415536aa7e4b","text":"Stil aktarımı, keyfi görsel stilleri içerik görüntülerine aktarmayı amaçlamaktadır.Stil transferi sorununu çözmeye çalışan iki makaleden uyarlanan algoritmaları keşfederken, görünmeyen stilleri genelleştiriyor veya görsel kaliteden ödün veriyoruz.Geliştirmelerin çoğu, algoritmayı gerçek zamanlı stil transferi için optimize etmeye odaklanırken, yeni stillere oldukça daha az kaynak ve kısıtlama ile uyum sağladı.Bu stratejileri karşılaştırıyoruz ve görsel olarak çekici görüntüler üretmek için nasıl ölçtüklerini karşılaştırıyoruz.Stil transferine iki yaklaşım keşfediyoruz: iyileştirmelerle nöral stil transferi ve evrensel stil transferi.Ayrıca üretilen farklı görüntüler ile bunların niteliksel olarak nasıl ölçülebileceği arasında bir karşılaştırma yapıyoruz."}
{"_id":"1d2a3436fc7ff4b964fa61c0789df19e32ddf0ed","text":"Bu makale, \"Oblivious Transfers\" kavramını öne sürdüğü ve iyi bilinen ve sık sık alıntılanan bir makale olduğu için, el yazmasına daktilo etmem gerektiğini hissettim ve işte sonuç.Daktilo yaparken, orijinal el yazmasına olabildiğince bağlı kalmaya çalıştım.Bununla birlikte, birkaç yazım hatası veya noktalama işareti gibi değiştirilmiş bazı durumlar vardı.Kriptografi ile ilgili birçok makalede olduğu gibi, Alice ve Bob, verilen kriptografik protokollerin katılımcılarının rolünü oynamaktadır.Okunabilirlik uğruna Alice'in ve Bob'un mesajları sırasıyla kırmızı ve mavi mürekkeple basıldı.Bu çalışma, meslektaşım Y. Sobhdel (sobhdel@ce.sharif.edu) tarafından dikkatlice prova edildi.Daha önceki bir versiyonda küçük bir hatadan bahsettiği için H. M. Moghaddam'a da teşekkürler.Bununla birlikte, olası bir hata hakkında beni bilgilendirirseniz minnettar olacağım."}
{"_id":"d20a17b42f95ee07e9a43cc852b35bda407c4be6","text":null}
{"_id":"caf912b716905ccbf46d6d00d6a0b622834a7cd9","text":"Makineler daha akıllı hale geldikçe, zekalarını ölçmek için yöntemlere yeniden ilgi duyuldu.Yaygın bir yaklaşım, bir insanın üstün olduğu, ancak makinelerin zor bulduğu görevleri önermektir.Bununla birlikte, ideal bir görevin de kolayca değerlendirilmesi ve kolay oynanamaz olması gerekir.Son zamanlarda popüler olan resim altyazılama görevini ve sınırlamalarını makine zekasını ölçmek için bir görev olarak araştıran bir vaka çalışmasıyla başlıyoruz.Alternatif ve daha umut verici bir görev, bir makinenin dil ve görüş hakkında akıl yürütme yeteneğini test eden Görsel Soru Yanıtlamadır.Görüntüler hakkında 760.000'den fazla insan tarafından oluşturulan soruları içeren görev için oluşturulan daha önce görülmemiş boyutta bir veri kümesini tanımlıyoruz.Yaklaşık 10 milyon insan tarafından üretilen cevabı kullanarak, makineler kolayca değerlendirilebilir."}
{"_id":"8d3b8a59144352d0f60015f32c836001e4344a34","text":"Üç boyutlu geometrik veriler temsili öğrenme ve üretken modellemeyi incelemek için mükemmel bir alan adı sunar.Bu makalede nokta bulutları olarak temsil edilen geometrik verilere bakıyoruz.Son teknoloji rekonstrüksiyon kalitesi ve genelleme yeteneği ile derin bir otomatik kodlayıcı (AE) ağı tanıtıyoruz.Öğrenilen temsiller, mevcut yöntemleri 3D tanıma görevlerinde daha iyi performans gösterir ve semantik parça düzenleme, şekil analojileri ve şekil interpolasyonu gibi basit cebirsel manipülasyonlar yoluyla temel şekil düzenlemesini sağlar.Aşağıdakiler de dahil olmak üzere farklı üretken modeller üzerinde kapsamlı bir çalışma yapıyoruz: çiğ nokta bulutlarında çalışan GAN'lar, AE'lerimizin sabit gizli alanında eğitilmiş önemli ölçüde geliştirilmiş GAN'lar ve Gauss karışım modelleri (GMM).Kantitatif değerlendirmemiz için nokta bulutlarının kümeleri arasındaki eşleşmelere dayalı örnek sadakat ve çeşitlilik ölçütleri önermekteyiz.İlginç bir şekilde, genelleme, sadakat ve çeşitlilik konusundaki dikkatli değerlendirmemiz, AE'lerimizin gizli alanında eğitilmiş GMM'lerin en iyi sonuçları verdiğini ortaya koymaktadır."}
{"_id":"2c51c8da2f82a956e633049616b1bb7730faa2da","text":"Nesnelerin İnterneti'ne (IoT) doğru ilerlerken, dünya çapında konuşlandırılmış sensör sayısı hızla artıyor.Pazar araştırması, son on yılda sensör dağıtımlarında önemli bir büyüme gösterdi ve gelecekte büyüme oranının önemli bir artışını öngördü.Bu sensörler sürekli olarak muazzam miktarda veri üretir.Bununla birlikte, ham sensör verilerine değer katmak için onu anlamamız gerekir.Algılayıcı verileriyle ilgili olarak bağlamın toplanması, modellenmesi, akıl yürütmesi ve dağıtımı bu zorlukta kritik rol oynar.Context-aware computing, sensör verilerini anlamada başarılı olduğunu kanıtlamıştır.Bu makalede, bağlam farkındalığını IoT perspektifinden inceliyoruz.Başlangıçta IoT paradigmasını ve bağlam farkında temelleri tanıtarak gerekli arka planı sunuyoruz.Daha sonra bağlam yaşam döngüsünün derinlemesine bir analizini sağlarız.Son on yılda (2001-2011) kendi taksonomimize dayalı olarak yürütülen bağlamsal hesaplama alanında önerilen araştırma ve ticari çözümlerin çoğunluğunu temsil eden bir proje alt kümesini (50) değerlendiriyoruz.Son olarak, değerlendirmemize dayanarak, geçmişten öğrenilecek dersleri ve gelecekteki araştırmalar için bazı olası yönleri vurguluyoruz.Anket, bağlam farkındalığı ve IoT ile ilgili çok çeşitli teknikleri, yöntemleri, modelleri, işlevleri, sistemleri, uygulamaları ve orta yazılım çözümlerini ele almaktadır.Amacımız sadece geçmiş araştırma çalışmalarını analiz etmek, karşılaştırmak ve birleştirmek değil, aynı zamanda bulgularını takdir etmek ve IoT'ye karşı uygulanabilirliklerini tartışmaktır."}
{"_id":"3406b672402828f2522b57e9ab11e0ae9c76ab2e","text":"Ubiquitous hesaplama, fiziksel alanları, gömülü cihazları, sensörleri ve diğer makineleri kapsayacak şekilde geleneksel hesaplamanın sınırlarını genişleten duyarlı, bilgi açısından zengin \"akıllı alanlar\" oluşturma fikrini körükledi.Bunu başarmak için, akıllı alanların durumsal bilgileri yakalaması gerekir, böylece bağlamdaki değişiklikleri algılayabilir ve kendilerini buna göre uyarlayabilirler.Bununla birlikte, temel güvenlik sorunlarını dikkate almadan, her yerde bulunan bilgisayar ortamları güvenlik açıklarıyla dolu olabilir.Ubiquitous hesaplama ortamları güvenlik konusunda yeni gereksinimler getirmektedir.Kimlik doğrulama ve erişim kontrolü gibi güvenlik hizmetleri, müdahaleci olmayan, akıllı ve boşlukların hızla değişen bağlamlarına uyum sağlayabilmelidir.Her yerde bulunan bilgi işlem ortamlarında kimlik doğrulama ve erişim kontrolünü gerçekleştirmek için bağlam farkındalığını otomatik akıl yürütme ile bütünleştiren her yerde bulunan bir güvenlik mekanizması sunuyoruz."}
{"_id":"e658f77af84415bfa794202c433a22d08c91bed2","text":"Yaygın hesaplama, Nesnelerin İnterneti (IoT) denilen şeyin yükselişi nedeniyle bir gerçeklik haline geliyor.Bu paradigmada, günlük ve fiziksel nesneler çevrelerinden aldıkları bilgileri tespit etmek ve iletmek, onları akıllı nesnelere dönüştürmek için yeteneklerle donatılıyor.Bununla birlikte, bu tür varlıklar genellikle çalışma veya davranışlarını değiştirmek için kendileri tarafından kullanılabilecek değişen ve dinamik koşullara sahip ortamlarda konuşlandırılır.AB FP7 SocIoT projesinin temelleri altında, bu çalışma, IoT senaryolarında bağlam farkında güvenlik olarak adlandırılan güvenliği gerçekleştirmek için, birinci sınıf bir bileşen olarak bu tür bilgileri göz önünde bulundurarak, güvenlik kararları alırken bağlamsal bilgilerin akıllı nesneler tarafından nasıl dikkate alınabileceğine dair bir genel bakış sunmaktadır."}
{"_id":"1c5a40cff6297bd14ecc3e0c5efbae76a6afce5b","text":"Bağlam-bilinçli ortamlar için güvenlik hizmetleri oluşturma yaklaşımını tanımlıyoruz.Özellikle, esnek erişim kontrolü ve politika uygulama sağlamak için güvenlikle ilgili \"kontekst\" kullanımını içeren güvenlik hizmetlerinin tasarımına odaklanıyoruz.Daha önce, politika tanımında bağlamsal bilgilerin önemli ölçüde kullanılmasını sağlayan genelleştirilmiş bir erişim kontrol modeli sunduk.Bu belge, sistem düzeyinde bir hizmet mimarisi sunarak böyle bir modelin somut bir şekilde gerçekleştirilmesinin yanı sıra çerçeve ile erken uygulama deneyimi sağlar.Bağlamsal farkında olan güvenlik hizmetlerimiz sayesinde, sistem mimarisi gelişmiş kimlik doğrulama hizmetleri, daha esnek erişim kontrolü ve çevredeki mevcut koşullara göre kendini uyarlayabilen bir güvenlik alt sistemi sunar.Mimarimizi ve uygulamamızı tartışıyor ve birkaç örnek uygulamanın güvenliğini sağlamak için nasıl kullanılabileceğini gösteriyoruz."}
{"_id":"4b814e9d09ff72279030960df5718041b8c1b50c","text":null}
{"_id":"586407b38cc3bb0560ff9941a89f3402e34ee08b","text":"Bu makale iş ekosistemi kavramını ele almaktadır.İş ekosistemi, iş araştırması alanında nispeten yeni bir kavramdır ve bunu kurmak için hala yapılacak çok iş vardır.Önce konuya biyolojik bir ekosistem, özellikle biyolojik ekosistemlerin nasıl tanımlandığı, nasıl geliştiği ve nasıl sınıflandırıldığı ve yapılandırıldığı incelenerek yaklaşılır.İkincisi, endüstriyel ekosistem, ekonomi bir ekosistem olarak, dijital iş ekosistemi ve sosyal ekosistem de dahil olmak üzere biyolojik ekosistemin farklı analogları gözden geçirilmektedir.Üçüncüsü, iş ekosistemi kavramı ana katkıda bulunanların görüşlerini tartışarak ve daha sonra yazarların kendi tanımını ortaya koyarak özetlenir.Dördüncü olarak, sosyal bilimlerde ortaya çıkan karmaşıklık araştırma alanı, yazarların ekosistemleri ve iş ekosistemlerini karmaşık, uyarlanabilir sistemler olarak görme tutumu nedeniyle ortaya çıkmaktadır.İş ekosistemlerinde ortaya çıkan odak karmaşıklığı yönleri sunulur; bunlar öz-örgütlenme, ortaya çıkma, birlikte evrim ve adaptasyondur.İş ekosistemi kavramını karmaşıklık araştırmalarına bağlayarak, değişen iş ortamlarına yeni anlayışlar getirmek mümkündür."}
{"_id":"08c2649dee7ba1ab46106425a854ca3af869c2f0","text":"Yaygın varsayımın aksine, çoğu modern bilgisayardaki ana bellek olan dinamik RAM (DRAM), güç kaybolduktan sonra, oda sıcaklığında ve hatta bir anakarttan çıkarılsa bile, içeriğini birkaç saniye boyunca korur.DRAM, yenilenmediğinde daha az güvenilir hale gelse de, hemen silinmez ve içeriği, kullanılabilir tam sistem bellek görüntülerinin kötü amaçlı (veya adli) edinimi için yeterince devam eder.Bu fenomenin, bir işletim sisteminin bir makineye fiziksel erişimi olan bir saldırgandan kriptografik anahtar materyalini koruma yeteneğini sınırladığını gösteriyoruz.Disk şifrelemesine güvenen dizüstü bilgisayar kullanıcıları için özel bir tehdit oluşturuyor: Herhangi bir özel cihaza veya malzemeye ihtiyaç duymadan birkaç popüler disk şifreleme ürününü tehlikeye atmak için kullanılabileceğini gösteriyoruz.Bellek tutmanın kapsamını ve öngörülebilirliğini deneysel olarak karakterize ediyoruz ve basit soğutma teknikleriyle remanence sürelerinin önemli ölçüde artırılabileceğini bildiriyoruz.Bellek görüntülerinde kriptografik anahtarlar bulmak ve bit çürümesinin neden olduğu hataları düzeltmek için yeni algoritmalar sunuyoruz.Bu riskleri hafifletmek için çeşitli stratejiler tartışsak da, bunları ortadan kaldıracak basit bir çare bilmiyoruz."}
{"_id":"05ba00812bbbe15be83418df6657f74edf76f727","text":"Eylem tanıma son on yılda giderek daha fazla ilgi gördü.Eylemleri içeren videoları kodlamak için çeşitli yaklaşımlar önerilmiştir, bunlar arasında öz-benzerlik matrisleri (SSM'ler) videonun dinamiklerini kodlayarak çok iyi performans göstermiştir.Bununla birlikte, SSM'ler çok büyük bir görüş değişikliği olduğunda hassaslaşırlar.Bu makalede, eylem kalıplarını çıkarabilecek seyrek bir kod filtreleme (SCF) çerçevesi önererek çok görüşlü eylem tanıma sorununu ele alıyoruz.İlk olarak, sınıflar arası verilerin seyrek kodlarını yakın bir yere koymak için sınıfsal seyrek bir kodlama yöntemi önerilmiştir.Daha sonra sınıflandırıcıları ve sınıfsal seyrek kodlama sürecini, ayrımcı seyrek kodları ve sınıflandırıcıları ortaklaşa çıkarmak için işbirlikçi bir filtreleme (CF) çerçevesine entegre ediyoruz.Birkaç halka açık çok görüşlü eylem tanıma veri kümesindeki deneysel sonuçlar, sunulan SCF çerçevesinin diğer son teknoloji yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir."}
{"_id":"c956b29a133673c32586c7736d12c606f2d59a21","text":null}
{"_id":"f36ef0d3e8d3abc1f30abc06603471c9aa1cc0d7","text":null}
{"_id":"9c573daa179718f6c362f296f123e8ea2a775082","text":"Eşit ve eşit olmayan çift yönlü güç ayırıcılar için H-düzlem dikdörtgen dalga kılavuzu T-junctions tasarlamak için basit ve verimli bir prosedür geliştirdik.Bu sentez prosedürü ölçeklenebilir, üretilebilir yapılar yapar, herhangi bir keyfi güç split-ratio'ya uygulanabilir ve geniş bant operasyonu sunabilir.Uygulamamızda, daha fazla serbestlik derecesi sağlamak için kamaları ve endüktif pencereleri (T-junctions'ın ayrılmaz bir parçası olmak) kullandık, böylece giriş portunda mükemmel eşleşme, eşit faza sahip bant üzerinde düz güç bölme oranı, faz dengesinin çeşitli anten beslemeleri için gerekli olduğu."}
{"_id":"640eccc55eeb23f561efcb32ca97d445624cf326","text":"Kablosuz sensör ağları, enerji izlemeden su seviyesi ölçümüne kadar değişen gerçek dünya uygulamalarında giderek daha fazla kullanılıyor.Mevcut ağ altyapısıyla daha iyi entegre olmak için, IPv6 kullanarak iletişim kurmak üzere tasarlanıyorlar.IPv6 tabanlı sensör ağlarında yönlendirme için mevcut de-facto standardı, IETF 6LoWPaN çalışma grubu tarafından geliştirilen en kısa yol tabanlı RPL'dir.Bu makale, arka basınç paradigmasına dayanan IPv6 tabanlı kablosuz sensör ağlarında veri toplama için alternatif bir yönlendirme protokolü olan BackIP'yi açıklamaktadır.Backpressure tabanlı bir protokolde, yönlendirme kararları, yerel olarak gözlemlenen duruma göre düğümler tarafından perpacket bazında anında alınabilir ve önceki çalışmalar, en kısa yol yönlendirme protokollerine kıyasla dinamik koşullara karşı üstün verim performansı ve yanıt verebilirlik sunabileceğini göstermiştir.Geri basınç yönlendirmenin IPv6 ile ölçeklenebilir ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlamak için gereken bir dizi tasarım kararını tartışıyoruz.Bu protokolün performansını TinyOS tabanlı gerçek kablosuz sensör ağ test yatağında uygular ve değerlendiririz."}
{"_id":"053912e76e50c9f923a1fc1c173f1365776060cc","text":"Derin öğrenme eğitimindeki baskın metodoloji, stokastik gradyan alçalma yöntemlerinin (SGD'ler) kullanılmasını savunur.Uygulama kolaylığına rağmen, SGD'leri ayarlamak ve paralelleştirmek zordur.Bu sorunlar, derin öğrenme algoritmalarını SGD'lerle geliştirmeyi, hata ayıklamayı ve ölçeklendirmeyi zorlaştırmaktadır.Bu makalede, sınırlı bellekli BFGS (L-BFGS) ve Conjugate gradyan (CG) gibi satır dışı optimizasyon yöntemlerinin, derin algoritmaların önceden eğitilme sürecini önemli ölçüde basitleştirebileceğini ve hızlandırabileceğini gösteriyoruz.Deneylerimizde, algoritmik uzantıları (örneğin seyreklik düzenlileştirmesi) ve donanım uzantılarını (örneğin, GPU'lar veya bilgisayar kümeleri) düşünürsek, LBFGS \/ CG ve SGD'ler arasındaki fark daha belirgindir.Dağıtılmış optimizasyona sahip deneylerimiz, L-BFGS'nin yerel olarak bağlı ağlar ve evrişimsel sinir ağları ile kullanımını desteklemektedir.L-BFGS'yi kullanarak, evrişimsel ağ modelimiz standart MNIST veri kümesinde %0,69'a ulaşır.Bu, MNIST üzerinde bozulma veya ön eğitim kullanmayan algoritmalar arasında bir kalp atışı sonucudur."}
{"_id":"cabcfc0c8704fa15fa8212a6f8944a249d5dcfa9","text":"Bu makalede, Metamalzeme yapısı olarak dengeli Kapasitif Yüklü Döngüler (CLL'ler) yüklü yeni minyatürleştirilmiş çift taraflı baskılı dipol anten sunulmaktadır.Basılı antenin kenarına yakın yerleştirilmiş CLL'ler, antenin iki farklı frekansta yayılmasına neden olur, bunlardan biri dipol antenin kendinden rezonans frekansından daha düşüktür.Diğer bir deyişle, yüklü dipol anteni, yarı dalga boyu dipolünün boşaltılmasının doğal rezonans frekansına kıyasla düşük frekansta performans gösterebilir.Son olarak, CLL elemanı, daha büyük bir kapasitans sağlamak için çip kapasitör ile entegre edilmiştir ve bu da sonuçta ortaya çıkan CLL elemanının daha düşük bir frekansta rezonansa girmesine izin verir.Önerilen yüklü dipol antenin, mobil iletişim ve Endüstriyel, Bilimsel ve Tıbbi (ISM) sistem gibi uygulamalar için yeterli kazanç sağlayan çift bantlı bir radyatör olduğu gösterilmiştir.Minyatürleştirilmiş çift rezonant dipol antenin prototipi üretilmiş ve test edilmiştir.Ölçülen sonuçlar simülasyondan elde edilenlerle iyi bir uyum içindedir."}
{"_id":"2671bf82168234a25fce7950e0527eb03b201e0c","text":"Penn Wall Street Journal (WSJ) ağaç bankasında eğitilen ve test edilen istatistiksel ayrıştırıcılar, son 10 yılda büyük gelişmeler gösterdi.Bununla birlikte, bu iyileştirmenin çoğu, WSJ ağaç bankası verileri üzerinde (tipik olarak) eğitilecek giderek artan sayıda özelliğe dayanmaktadır.Bu, bu tür ayrıştırıcıların diğer türlere taşınabilirlik pahasına bu korpusa çok ince ayarlı olabileceği endişesine yol açtı.Bu tür endişelerin bir değeri vardır.Standart \"Charniak ayrıştırıcısı\", Penn WSJ test setinde %89,7'lik etiketli bir hassas çağrı f-ölçümünü kontrol eder, ancak Brown Treebank corpus'tan alınan test setinde sadece %82,9'dur.Bu gazete bu korkuları yatıştırmalı.Özellikle Charniak ve Johnson'da (2005) tanımlanan yeniden sıralamalı ayrıştırıcının Brown üzerindeki performansını %85,2'ye çıkardığını gösteriyoruz.Ayrıca, (McClosky et al., 2006) olarak tanımlanan kendi kendini eğitme tekniklerinin kullanımı, bunu etiketli Brown verilerinin herhangi bir kullanımı olmadan %87,8'e (hata azaltma %28'e) yükseltmektedir.Bu, ayrıştırıcı ve rerankerın etiketli Brown verileri üzerinde eğitilmesinin sadece %88,4'e ulaşmasından dolayı dikkat çekicidir."}
{"_id":"d4e974d68c36de92609fcffaa3ee11bbcbc9eb57","text":null}
{"_id":"13d09bcec49d2f0c76194f88b59520e6d20e7a34","text":"Suç mahallinden alınan bilinmeyen gizli parmak izlerinin kolluk veri tabanlarında tam (rollü veya düz) parmak izlerine eşleştirilmesi, suçla mücadele ve terörizmle mücadele için kritik öneme sahiptir.Kayıt sırasında canlı tarama veya mürekkepleme yöntemleri kullanılarak elde edilen kaliteli tam parmak izleri ile karşılaştırıldığında, gizli parmak izleri genellikle bulanık ve bulanıktır, sadece küçük bir parmak alanı yakalar ve büyük doğrusal olmayan bozulmaya sahiptir.Bu nedenle, latentlerdeki özellikler (minutiae ve tekil noktalar) tipik olarak eğitimli latent sınav görevlileri tarafından manuel olarak işaretlenir.Bununla birlikte, bu, gizli sınavcılar ve otomatik parmak izi tanımlama sistemleri (AFIS) arasında istenmeyen bir birlikte çalışabilirlik sorunu ortaya çıkarır; sınavcılar tarafından işaretlenen özellikler, AFIS tarafından otomatik olarak çıkarılan özelliklerle her zaman uyumlu değildir ve bu da eşleşme doğruluğunda azalmaya neden olur.Latentlerden otomatik olarak çıkarılan minutiae kullanımı birlikte çalışabilirlik problemini önleyebilirken, bu minutiaeler, latentlerin kalitesiz olması nedeniyle çok güvenilmez olma eğilimindedir.Bu makalede, elle işaretlenmiş (yer gerçeği) minutiae'yi otomatik olarak çıkarılan minutiae ile birleştirerek gizliden tam parmak izi eşleştirme doğruluğunu iyileştiriyoruz.Bir kamusal alan veritabanındaki deneysel sonuçlar, NIST SD27, önerilen algoritmanın etkinliğini göstermektedir."}
{"_id":"a5a268d65ad1e069770c11005021d830754b0b5c","text":"Nesnelerin İnterneti şu anda bilim camiasından önemli ilgi görüyor.Academia ve endüstri, hem kullanılabilirliği, sürdürülebilirliği ve güvenliği standartlaştırma ve en iyi uygulamaların geliştirilmesi yoluyla artırmaya yönelik girişimlerde ilerlemeye odaklanmıştır.Daha geniş Internet ofThings benimsemesine en sınırlayıcı faktörlerden biri olarak etkisi nedeniyle güvenliğe odaklanıyoruz.Güvenlik alanında, kriptografiden ağ güvenliğine, kimlik yönetimine kadar çok sayıda araştırma alanı bulunmaktadır.Bu makale, kimlik yönetimi, kimlik doğrulama ve yetkilendirme alanlarında uygulama katmanında Nesnelerin İnterneti ortamına uygulanabilir mevcut araştırmaların bir anketini sunmaktadır.200'den fazla makaleyi inceliyor ve analiz ediyoruz, sınıflandırıyoruz ve Nesnelerin İnterneti güvenlik alanında güncel eğilimleri sunuyoruz."}
{"_id":"81f76e74807e9d04e14065715e46a2d770a6d9cd","text":null}
{"_id":"df26f9822785b07e787d43429ee5fdd2794ac7f8","text":"Bu makale, nesnelerin göreceli konumlarını temsil eden koordinat çerçeveleri arasındaki nominal ilişkiyi ve beklenen hatayı (kovaryans) tahmin etmek için genel bir yöntemi açıklar.Çerçeveler, yalnızca bir dizi uzaysal ilişki yoluyla, her biri ilgili hata ile, konumlandırma hataları, ölçüm hataları veya parça boyutlarındaki toleranslar da dahil olmak üzere çeşitli nedenlerden kaynaklanan bir dizi dolaylı olarak bilinebilir.Bu tahmin yöntemi, bir kameranın bir robota takılı olup olmadığı, görüş alanında belirli bir referans nesnesine sahip olması muhtemel olup olmadığı gibi soruları cevaplamak için kullanılabilir.Hesaplanan tahminler, bağımsız bir Monte Carlo simülasyonu ile aynı fikirdedir.Yöntem, belirsiz bir ilişkinin bazı görevler için yeterince doğru bilinip bilinmediğine ve önerilen bir sensörün konumsal bilgide ne kadar iyileşme sağlayacağına önceden karar vermeyi mümkün kılar.Sunulan yöntem altı serbestlik derecesine kadar genelleştirilebilir ve nesneler arasındaki ilişkileri (konum ve yönelim) tahmin etmenin yanı sıra ilişkilerle ilişkili belirsizliği tahmin etmenin pratik bir yolunu sağlar."}
{"_id":"414b0d139d83024d47649ba37c3d11b1165057d6","text":"Hindistan tarıma dayalı bir ulustur.Agro bazlı ürünlerin üretkenliğini ve kalitesini artırmak gerekir.Önerilen tasarım, sulama sürecinde ünlülere yardımcı olan otomatik bir sistemdir.Çiftçiye yerleşik bir LCD ekran ve çiftçinin cep telefonu numarası üzerinden gönderilen mesajlar aracılığıyla bildirimde bulunmaya devam ediyor.Önerilen bu tasarım, elektrik kesintisi sorunlarıyla karşı karşıya olan çiftçilerin, elektrik kesintisi veya yetersiz ve tek biçimli olmayan su temini nedeniyle tek tip bir su teminini sürdürmeleri için de yararlıdır.Otomatik sulama sistemi, kayıtlı numaraya mesaj gönderen bir SIM900 Modülü aracılığıyla çiftçiyi tüm arka plan faaliyetleriyle güncel tutar.Bu cihaz toplumumuz için bir dönüm noktası olabilir.Cihaz, ülkenin çiftçileri tarafından kolayca karşılanabilir.Bu önerilen tasarım, insan emeğinin azaltılması için yararlıdır.Bu, temel bir sosyal uygulamaya sahip düşük bütçeli bir sistemdir."}
{"_id":"6ed591fec03437ed2bf7479d92f49833e3851f71","text":"Akıllı bir damla sulama sistemi, kablosuz sensörler ve bulanık mantık kullanarak tarımsal ürünler için su ve gübre kullanımını optimize eder.Kablosuz sensör ağları birçok sensör düğümü, hub ve kontrol ünitesinden oluşur.Sensör sıcaklık, toprak nemi gibi gerçek zamanlı verileri toplar.Bu veriler kablosuz teknolojiyi kullanarak hub'a gönderilir.Hub, bulanık mantık kullanarak verileri işler ve valfleri açık tutmak için zaman süresine karar verir.Buna göre, damla sulama sistemi belirli bir süre için uygulanır.Tüm sistem fotovoltaik hücreler tarafından desteklenmektedir ve sistemin hücresel metin mesajları aracılığıyla izlenmesini, kontrol edilmesini ve programlanmasını sağlayan bir iletişim bağlantısına sahiptir.Sistem, su tasarrufu sağlayan sulama için bilimsel bir temel sağlayabilen ekinlerin su talep miktarını hızlı ve doğru bir şekilde hesaplayabilir ve ayrıca kullanılan gübre miktarını optimize etmek için bir yöntem olabilir."}
{"_id":"8075c73fd8b13fa9663230a383f5712bf210ebcf","text":"Verimli su yönetimi, yarı kurak ve kurak bölgelerdeki birçok kırpma sisteminde önemli bir endişe kaynağıdır.Saha içi sensör tabanlı sulama sistemleri, üreticilere su tasarrufu sağlarken üretkenliklerini en üst düzeye çıkarmalarını sağlayan sahaya özgü sulama yönetimini desteklemek için potansiyel bir çözüm sunar.Bu makale, değişken oranlı sulamanın tasarımı ve enstrümantasyonunun, kablosuz sensör ağının ve sahaya özgü hassas doğrusal hareketli sulama sisteminin gerçek zamanlı alan içi algılama ve kontrolü için yazılımın ayrıntılarını açıklamaktadır.Alan koşulları, arazi mülk haritasına dayalı olarak alan genelinde dağıtılan altı alan içi sensör istasyonu tarafından özel olarak izlendi ve periyodik olarak örneklendi ve kablosuz olarak bir baz istasyonuna iletildi.Bir sulama makinesi, sprinklerlerin farklı bir Küresel Konumlandırma Sisteminden (GPS) jeoreferanslı konumunu güncelleyen ve baz istasyonundaki bir bilgisayarla kablosuz olarak iletişim kuran bir programlama mantığı denetleyicisi tarafından elektronik olarak kontrol edilmeye dönüştürüldü.Sensör ağı ve sulama denetleyicisinden baz istasyonuna gelen iletişim sinyalleri, düşük maliyetli Bluetooth kablosuz radyo iletişimi kullanılarak başarılı bir şekilde arayüzlendi.Bu makalede geliştirilen grafik kullanıcı arayüzü tabanlı yazılım, saha koşullarına istikrarlı uzaktan erişim ve değişken oranlı sulama denetleyicisinin gerçek zamanlı kontrolü ve izlenmesini sundu."}
{"_id":"ebf9bfbb122237ffdde5ecbbb292181c92738fd4","text":"Bu makale, bir Termoelektrik jeneratör (TEG) tasarımı ve imalatını ve bu TEG'i toprak nem dedektörü olarak kullanan otomatik bir sulama sisteminin uygulanmasını göstermektedir.İki ısı eşanjörüne yerleştirilen TEG, hava ve toprağın nem durumu ile bir ilişki kuran toprak arasındaki termal farkı bulma yeteneğine sahiptir.Toprak nem seviyesini TEG'in çıkışından elde edebilmek için, sulama sistemini otomatikleştirmek için bir mikrodenetleyici kullanılır.Sulama sistemi, TEG aracılığıyla tespit ettiği nemden suladığı toprak alanının durumuna uyum sağlar.Toprağın su tüketimi, toprağın durumuna göre otomatik sulama sistemi tarafından kontrol edilir ve bu nedenle manuel sulama sisteminin su tüketimine kıyasla su korumasını teşvik eder.Ayrıca bitki büyümesini, doğru zamanda doğru nem seviyesine suladığı için optimize eder."}
{"_id":"59f153ddd37e22af153aa0d7caf3ec44053aa8e8","text":"Şu anda, emek tasarrufu ve su tasarrufu teknolojisi sulamada önemli bir konudur.Bu makalede, ZigBee teknolojisine dayanan Lishui, Zhejiang, Çin'deki Yahudi kulak ekimine adanmış akıllı alan sulama sistemi için kablosuz bir çözüm önerildi.Geleneksel kablolu bağlantı yerine, kablosuz tasarım sistemi kolay kurulum ve bakım yaptı.Kablosuz sensör \/ aktüatör düğümü ve taşınabilir denetleyicinin donanım mimarisi ve yazılım algoritması, sırasıyla ZigBee kablosuz sensör ağında son cihaz ve koordinatör olarak hareket ederek ayrıntılı olarak detaylandırıldı.Tüm sistemin performansı sonunda değerlendirildi.Sistemin sahada uzun süre sorunsuz ve düzgün çalışması, yüksek güvenilirliğini ve uygulanabilirliğini kanıtladı.Sulama yönetiminde kablosuz sensör ağının bir explorative uygulaması olarak, bu makale büyük ölçekli uzaktan akıllı sulama sistemi kurmak için bir metodoloji sundu."}
{"_id":"96e92ff6c7642cc75dc856ae4b22a5409c69e6cb","text":"Kooperatif navigasyon (CN), bir grup kooperatif robotun bireysel navigasyon hatalarını azaltmasını sağlar.Hem ataletsel navigasyon verilerini hem de farklı zaman örneklerinde alınan diğer yerleşik sensör okumalarını içeren genel bir çoklu robot (MR) ölçüm modeli için, çeşitli bilgi kaynakları ilişkilendirilir.Bu nedenle, bu korelasyon tutarlı durum tahmini elde etmek için bilgi füzyonu sürecinde çözülmelidir.Korelasyon terimlerini elde etmek için ortak yaklaşım, artırılmış bir kovaryans matrisini korumaktır.Bu yöntem göreceli poz ölçümleri için işe yarar, ancak genel bir MR ölçüm modeli için pratik değildir, çünkü ölçümlerin üretilmesinde yer alan robotların kimlikleri ve ölçüm zaman örnekleri bilinmemektedir. a priori.Mevcut çalışmada, genel bir MR ölçüm modeli için yeni tutarlı bir bilgi füzyon yöntemi geliştirilmiştir.Önerilen yaklaşım grafik teorisine dayanır.Gerekli korelasyon terimlerinin açık on-demand hesaplamasını sağlar.Grafik, gruptaki her robot tarafından yerel olarak korunur ve tüm MR ölçüm güncellemelerini temsil eder.Geliştirilen yöntem, MR ölçümlerinin en genel senaryolarında korelasyon terimlerini hesaplarken, ilgili süreç ve ölçüm gürültüsünü doğru bir şekilde ele alır.Teorik bir örnek ve istatistiksel bir çalışma, üç görüşlü bir ölçüm modeline dayanan görme destekli navigasyon için yöntemin performansını gösterir.Yöntem, simüle edilmiş bir ortamda, sabit-lag merkezi bir yumuşatma yaklaşımı ile karşılaştırılır.Yöntem, gerçek görüntü ve navigasyon verilerini içeren bir deneyde de doğrulanmıştır.Hesaplamalı karmaşıklık tahminleri, yeni geliştirilen yöntemin hesaplamalı olarak verimli olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"fc20f0ce11946c7d17a676fd880fec6dfc1c0397","text":null}
{"_id":"bef9d9edd340eb09e2cda37cb7f4d4886a36fe66","text":null}
{"_id":"96230bbd9804f4e7ac0017f9065ebe488f30b642","text":"Stokastik gradyan alçalma (SGD) davranışını derin sinir ağları bağlamında anlamak son zamanlarda birçok endişe uyandırdı.Bu çizgi boyunca teorik olarak SGD ve standart Langevin dinamiklerini birleştiren tarafsız gürültü ile gradyan tabanlı optimizasyon dinamiklerinin genel bir formunu inceliyoruz.Bu genel optimizasyon dinamiklerini araştırarak, SGD'nin minimadan kaçma davranışını ve düzenlileştirme etkilerini analiz ediyoruz.Yeni bir gösterge, gürültü kovariyansının hizalanmasını ve kayıp fonksiyonunun eğriliğini ölçerek minimadan kaçmanın verimliliğini karakterize etmek için türetilmiştir.Bu göstergeye dayanarak, hangi tür gürültü yapısının verimlilikten kaçma açısından izotropik gürültüden daha üstün olduğunu göstermek için iki koşul oluşturulmuştur.Ayrıca, SGD'deki anizotropik gürültünün iki koşulu karşıladığını ve böylece keskin ve zayıf minima'dan etkili bir şekilde, tipik olarak iyi genelleşen daha kararlı ve düz minima'ya doğru kaçmaya yardımcı olduğunu gösteriyoruz.Bu anizotropik difüzyonu tam gradyan inişi artı izotropik difüzyon ile karşılaştırarak anlayışımızı doğrularız (yani.Langevin dinamiği) ve diğer pozisyona bağlı gürültü türleri."}
{"_id":"d908f630582f1a11b6d481e635fb1d06e7671f32","text":null}
{"_id":"27db63ab642d9c27601a9311d65b63e2d2d26744","text":"Tek bir veri setinde iki öğrenme algoritmasını karşılaştırma yöntemleri zaten oldukça uzun bir süre incelenmiş olsa da, tipik makine öğrenimi çalışmaları için daha da gerekli olan birden fazla veri setinde daha fazla algoritmanın karşılaştırılması için istatistiksel testler konusu göz ardı edilmiştir.Bu makale mevcut uygulamayı gözden geçirir ve daha sonra teorik ve ampirik olarak birkaç uygun testi inceler.Buna dayanarak, sınıflandırıcıların istatistiksel karşılaştırmaları için basit, ancak güvenli ve sağlam parametrik olmayan bir dizi test tavsiye ediyoruz: Wilcoxon imzalı iki sınıflandırıcının karşılaştırılması için test ve Friedman testi, birden fazla veri seti üzerinde daha fazla sınıflandırıcının karşılaştırılması için karşılık gelen kontenjan sonrası testlerle.İkincisinin sonuçları, yeni tanıtılan CD (kritik fark) diyagramlarıyla da düzgün bir şekilde sunulabilir."}
{"_id":"4dbd924046193a51e4a5780d0e6eb3a4705784cd","text":"BayesOpt, doğrusal olmayan optimizasyon, stokastik haydutlar veya ardışık deneysel tasarım problemlerini çözmek için son teknoloji Bayesian optimizasyon yöntemlerine sahip bir kütüphanedir.Bayesian optimizasyonu, hedef fonksiyon için kanıtları ve önceki bilgileri yakalamak için posterior bir dağıtım inşa ederek örnek verimlidir.Standart C++'da inşa edilen kütüphane, taşınabilir ve esnekken son derece verimlidir.C, C++, Python, Matlab ve Octave için ortak bir arayüz içerir."}
{"_id":"801556eae6de26616d2ce90cdd4aecc4e2de7fe4","text":"Sandalye üzerindeki elektrikle temassız EKG ölçüm sistemi, günlük yaşamda sürekli sağlık izlemesi için çeşitli alanlara uygulanabilir.Bununla birlikte, gövde kapasitif elektrotlar nedeniyle bu sistem için elektriksel olarak yüzer ve yüzen gövde, ölçüm sistemini ortak mod gürültüsü olarak etkileyen dış seslere veya hareket eserlerine karşı çok hassastır.Bu makalede, ortak mod gürültüsünü azaltmak için Driven-Right-Leg devresine benzer Driven-Seat-Ground devresi önerilmiştir.Bu eşdeğer devrenin analizi yapılır ve çıkış sinyali dalga formları Driven-Seat-Ground ile kapasitif zemin arasında karşılaştırılır.Sonuç olarak, Driven-Seat-Ground devresi, negatif geri bildirim olarak tamamen kapasitif EKG ölçüm sisteminin özelliklerini önemli ölçüde geliştirir."}
{"_id":"95f388c8cd9db1e800e515e53aaaf4e9b433866f","text":"0747-5632\/$ bkz. ön madde 2012 Elsevier Ltd. A http:\/\/dx.doi.org\/10.1016\/j.chb.2012.08.2011  İlgili yazar.Tel.: +886 02 7734 3347; f E-posta adresi: joum@ntnu.edu.tw (M. Jou).Bulut bilişim teknolojisi, her türlü dijitalleşme süreciyle bütünleştiği için olgunlaşmıştır.Veri ve yazılım paylaşımı için sayısız avantaj sunar ve böylece karmaşık BT sistemlerinin yönetimini çok daha basit hale getirir.Mühendislik eğitimi için, bulut bilişim bile öğrencilere gerçek bir bilgisayar laboratuvarına adım atmak zorunda kalmadan alanda yaygın olarak kullanılan yazılımlara çok yönlü ve her yerde erişim sağlar.Çalışmamız, bulut bilişim teknolojileri tarafından yönlendirilen kaynakların kullanılmasıyla ortaya çıkan öğrenme tutumlarını ve akademik performanslarını analiz etti.Lise ve meslek lisesi geçmişi olan üniversite öğrencileri arasında karşılaştırmalar yapılmıştır.Çalışmaya bilgisayar destekli tasarım (CAD) dersini alan yüz otuz iki öğrenci katıldı.Teknoloji Kabul Modeli (TAM) temel çerçeve olarak kullanılmıştır.Açık uçlu anket setleri, akademik performansı ve nedensel atıfları ölçmek için tasarlanmıştır; Sonuçlar, hem psikomotor hem de duygulanımsal etki alanlarında böyle olmamasına rağmen, iki öğrenci grubu arasındaki bilişsel etki alanında önemli bir farklılık göstermemiştir.Meslek lisesi geçmişi olan üniversite öğrencileri, CAD uygulamalarında daha yüksek öğrenme motivasyonuna sahip gibi görünüyordu.2012 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"e2413f14a014603253815398e56c7fee0ba01a3d","text":"Bu bölüm, izinsiz giriş tespit araştırmalarında sanatın durumuna genel bakış sağlar.Saldırı tespit sistemleri, bilgisayar sistemlerini izleyen ve saldırı işaretleri için içlerinde meydana gelen olayları analiz eden yazılım ve\/veya donanım bileşenleridir.Bilgisayar altyapılarının yaygın çeşitliliği ve karmaşıklığı nedeniyle, tamamen güvenli bir bilgisayar sistemi sağlamak zordur.Bu nedenle, bilgisayar güvenliğinin farklı yönlerini ele alan çok sayıda güvenlik sistemi ve saldırı tespit sistemi vardır.Bu bölüm ilk olarak büyük bilgisayar saldırı kategorilerinin kısa açıklamaları ile birlikte bilgisayar saldırılarının taksonomisini sağlar.İkincisi, saldırı tespit sistemlerinin ortak bir mimarisi ve temel özellikleri sunulmaktadır.Üçüncü olarak, beş kritere (bilgi kaynağı, analiz stratejisi, zaman yönleri, mimari, yanıt) dayalı saldırı tespit sistemlerinin taksonomisi verilir.Son olarak, saldırı tespit sistemleri bu kategorilerin her birine göre sınıflandırılır ve en temsili araştırma prototipleri kısaca tarif edilir."}
{"_id":"42cfb5614cbef64a5efb0209ca31efe760cec0fc","text":"Gelişimsel bir robotun değer sistemi, belirgin duyusal girdilerin ortaya çıkmasını işaret eder, duyusal girdilerden eylem çıktılarına kadar haritalamayı modüle eder ve aday eylemleri değerlendirir.Burada bildirilen çalışmada, düşük seviyeli bir değer sistemi modellenir ve uygulanır.Alışkanlık vb. olarak bilinen bağdaşmaz hayvan öğrenme mekanizmasını simüle eder.Güçlendirme öğrenimi de yenilikle bütünleşmiştir.Deneysel sonuçlar, önerilen değer sisteminin robot görüntüleme açısı seçimi çalışmasında tasarlandığı gibi çalıştığını göstermektedir."}
{"_id":"73447b6a02d1caff0a96472a2e0b571e1be497c8","text":"İnternet teknolojisi, dijital çağda kişisel anıların hatırlanması ve paylaşılması için yeni bir araç sağlar.Kişisel anıları çevrimiçi olarak yayınlamanın mnemonik sonucu nedir?Transaktif bellek ve otobiyografik bellek teorileri zıt tahminler yapar.Bu çalışmada, üniversite öğrencileri bir hafta boyunca günlük bir günlük tamamladılar ve her günün sonunda o gün başlarına gelen tüm olayları listelediler.Ayrıca, etkinliklerin herhangi birini çevrimiçi olarak yayınlayıp yayınlamadıklarını da bildirdiler.Katılımcılar, günlük kaydının tamamlanmasından sonra sürpriz bir hafıza testi ve bir hafta sonra başka bir test aldı.Her iki testte de, çevrimiçi olarak yayınlanan olaylar, çevrimiçi olarak yayınlanmayanlardan önemli ölçüde daha fazla geri çağrılma olasılığına sahipti.Anıları çevrimiçi olarak paylaşmanın, hafıza tutulmasını kolaylaştıran prova ve anlam oluşturma için benzersiz fırsatlar sağlayabileceği görülüyor."}
{"_id":"b3ede733fcd97271f745d8c0f71e44562abbb6d5","text":"Problem davranışının işlevini belirlemek, daha etkili müdahalelerin geliştirilmesine yol açabilir.İşlevi tanımlamanın bir yolu fonksiyonel davranış değerlendirmesi (FBA) yoluyladır.Öğretmenler FBA'yı okullarda yürütürler.Bununla birlikte, verileri elle kaydetmenin görev yükü yüksektir ve öğrencilerle etkileşimde bulunurken, öncülleri ve sonuçları doğru bir şekilde tanımlama zorluğu önemlidir.Bu sorunlar genellikle kusurlu bilgi yakalama ile sonuçlanır.CareLog, öğretmenlerin FBA'ları daha kolay yönetmelerini sağlar ve ilgili bilgilerin yakalanmasını artırır.Bu makalede, CareLog'un geliştirilmesini yöneten beş tasarım ilkesine yol açan tasarım sürecini anlatıyoruz.Bu tasarım ilkelerini doğrulamayı amaçlayan beş aylık, yarı kontrollü bir çalışmanın sonuçlarını sunuyoruz.Özel eğitim ortamlarının dayattığı çeşitli kısıtlamaların HCI uygulayıcıları ve araştırmacıları için tasarım ve değerlendirme sürecini nasıl etkilediğine odaklanıyoruz."}
{"_id":"77e7b0663f6774b3d6e1d51106020a9a0f96bcd2","text":"Bu makale, İnternet kullanımı ile sosyal sermayenin bireysel düzeyde üretimi arasındaki ilişkiyi araştırıyor.Bunu yapmak için yazarlar, sivil katılımı, kişilerarası güveni ve yaşam memnuniyetini öngören faktörleri incelerken İnternet kullanım türleri arasında ayrım yapmak için motivasyonel bir bakış açısı benimserler.Yeni medya kullanımının tahmin gücü daha sonra 1999 DDB Yaşam Tarzı Çalışması'nı kullanarak temel demografik, bağlamsal ve geleneksel medya kullanım değişkenlerine göre analiz edilir.Derneklerin büyüklüğü genellikle küçük olmasına rağmen, veriler, İnternet'in bilgisel kullanımlarının sosyal sermaye üretiminde bireysel farklılıklarla olumlu bir şekilde ilişkili olduğunu, oysa sosyal-rekreasyonel kullanımların bu sivil göstergelerle olumsuz ilişkili olduğunu göstermektedir.Nesilsel yaş kırılmaları ile tanımlanan alt örneklerdeki analizler, sosyal sermaye üretiminin X kuşağı arasında İnternet kullanımı ile ilgili olduğunu, Bebek Boomers arasında televizyon kullanımına ve Civic Generation üyeleri arasında gazete kullanımına bağlı olduğunu göstermektedir.Yaşam döngüsü ve kohort etkileri olasılığı tartışılmaktadır."}
{"_id":"076be17f97325fda82d1537aaa48798eb66ba91f","text":"IBE, Public Key Infrastructure (PKI) ihtiyacını ortadan kaldırdığı için kimlik tabanlı şifreleme (IBE) açık anahtarlı şifrelemeye heyecan verici bir alternatiftir.Bir IBE kullanan gönderenlerin ortak anahtarları ve alıcıların ilgili sertifikalarını, kimliklerini (örn.İkincisinin e-postaları veya IP adresleri) şifrelemek için yeterlidir.Herhangi bir ayar, PKI- veya kimlik tabanlı, kullanıcıları sistemden iptal etmek için bir araç sağlamalıdır.Verimli iptal, geleneksel PKI ayarında iyi çalışılmış bir sorundur.Bununla birlikte, IBE'nin ayarında, iptal mekanizmalarını incelemek için çok az çalışma yapılmıştır.En pratik çözüm, gönderenlerin şifrelenirken zaman aralıklarını da kullanmasını ve tüm alıcıların (anahtarlarının tehlikeye girip girmediğine bakılmaksızın) güvenilir otoriteyle iletişime geçerek özel anahtarlarını düzenli olarak güncellemelerini gerektirir.Bu çözümün iyi ölçeklenmediğini not ediyoruz - kullanıcı sayısı arttıkça, anahtar güncellemeler üzerindeki çalışma bir darboğaz haline geliyor.Güvenilir taraf tarafında anahtar güncelleme verimliliğini önemli ölçüde artıran (kullanıcı sayısında doğrusaldan logaritmik'e kadar) bir IBE şeması önermekte ve kullanıcılar için verimli kalmaktadır.Planımız, Bulanık IBE ilkel ve ikili ağaç veri yapısının fikirleri üzerine kuruludur ve muhtemelen güvenlidir."}
{"_id":"7a58abc92dbe41c9e5b3c7b0a358ab9096880f25","text":"İstenmeyen toplu e-postayı (\"spam\") azaltmanın sıklıkla önerilen bir yöntemi, gönderenlerin gönderdikleri her e-posta için ödeme yapmalarıdır.Proof-ofwork şemaları, gönderenlerin kriptografik bir bulmacayı çözmede işlem zamanını harcadıklarını göstermelerini gerektirerek gerçek para talep etmekten kaçınır.Spam'i önlemede etkili olmak için bu bulmacanın ne kadar zor olması gerektiğini belirlemeye çalışıyoruz.Bunu hem ekonomik açıdan analiz ediyoruz, hem de \"spam göndermenin uygun maliyetli olmasını nasıl durdurabiliriz\" ve güvenlik açısından \"spammerlar güvensiz son kullanıcı makinelerine erişebilir ve bulmacaları çözmek için işlem döngülerini çalabilir\".Her iki analiz de bulmaca zorluğunun benzer değerlerine yol açar.Ne yazık ki, büyük bir ISP'den elde edilen gerçek dünya verileri, bu zorluk seviyelerinin, meşru e-posta gönderenlerin önemli sayıda mevcut etkinlik seviyelerini sürdüremeyeceği anlamına geleceğini göstermektedir.Çalışma kanıtının spam sorununa bir çözüm olmayacağı sonucuna varıyoruz."}
{"_id":"5284e8897f3a73ff08da1f2ce744ba652583405a","text":"1.Programlama ödevlerinin SUMMARY Otomatik derecelendirmesi, bilgisayar bilimi dersleri olduğu sürece neredeyse bilgisayar bilimi derslerinin bir özelliği olmuştur [1].Bununla birlikte, bilgisayar bilimleri kurslarındaki çağdaş otogradasyon sistemleri, kapsamını, oyunlaştırma [2], test kapsama analizi [3], insan tarafından yazılan geri bildirimleri yönetmek, yarışma kararı [4], güvenli uzaktan kod yürütme [5] ve daha fazlasını içerecek şekilde otomatik değerlendirme yapmanın ötesine genişletti.Bu bireysel özelliklerin birçoğu bilgisayar bilimleri eğitim literatüründe tanımlanmış ve değerlendirilmiştir, ancak bu özellikleri uygulayan sistemlerin bilgisayar bilimleri derslerinde kullanılmasının pratik yararlarına ve zorluklarına çok az dikkat edilmiştir."}
{"_id":"8a58a1107f790bc07774d18e0184e4bf9d1901ba","text":"Bu tez, bir kullanıcının 3D hareketini vücudundan yansıyan radyo sinyallerinden izleyen bir sistem olan WiTrack'i sunar.Kişi WiTrack cihazından veya farklı bir odada tıkanmış olsa bile çalışır.WiTrack, kullanıcının herhangi bir kablosuz cihaz taşımasını gerektirmez, ancak doğruluğu, kullanıcının bir alıcı-verici tutmasını gerektiren mevcut RF yerelleştirme sistemlerini aşmaktadır.Bir WiTrack prototipi ile yapılan ampirik ölçümler, ortalama olarak, bir insan vücudunun merkezini x ve y boyutlarında 10 ila 13 cm ve z boyutunda 21 cm'lik bir medyan içinde lokalize ettiğini göstermektedir.Ayrıca vücut parçalarının kaba bir şekilde izlenmesini sağlar, işaret eden bir elin yönünü 11,20 medyan ile tanımlar.WiTrack, bir kullanıcının duvarlardan ve oklüzyonlardan geçen RF tabanlı yerelleştirme sistemleri ile Kinect gibi insan-bilgisayar etkileşim sistemleri arasındaki boşluğu köprüler, bu da bir kullanıcıyı vücudunu alet etmeden izleyebilir, ancak kullanıcının cihazın doğrudan görüş çizgisi içinde kalmasını gerektirir.Tez Süpervizörü: Dina Katabi Başlık: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Profesörü"}
{"_id":"42004b6bdf5ea375dfaeb96c1fd6f8f77d908d65","text":"İnternet arama sıralamasının tüketici tercihleri üzerinde önemli bir etkisi vardır, çünkü kullanıcılar daha yüksek puanlı sonuçlara daha düşük puanlı sonuçlardan daha fazla güvenir ve seçerler.Arama sıralamalarının görünen gücü göz önüne alındığında, demokratik seçimlerde kararsız seçmenlerin tercihlerini değiştirmek için manipüle edilip edilemeyeceklerini sorduk.Burada, ABD ve Hindistan'ın oy kullanan nüfuslarının çeşitli demografik özelliklerini temsil eden toplam 4.556 kararsız seçmen kullanarak, ilgili beş çift kör, randomize kontrollü deneyin sonuçlarını rapor ediyoruz.Beşinci deney, Hindistan'ın 2014 Lok Sabha seçimlerinin ortasında, son oyların atılmasından hemen önce Hindistan genelinde uygun seçmenlerle yürütüldüğü için özellikle dikkat çekicidir.Bu deneylerin sonuçları, (i) taraflı arama sıralamalarının kararsız seçmenlerin oy tercihlerini %20 veya daha fazla değiştirebileceğini, (ii) kaymanın bazı demografik gruplarda çok daha yüksek olabileceğini ve (iii) arama sıralaması önyargısının maskelenebileceğini, böylece insanların manipülasyon hakkında hiçbir farkındalık göstermediğini göstermektedir.Bu tür bir etkiye, çeşitli tutum ve inançlar için geçerli olabilecek, arama motoru manipülasyon etkisi diyoruz.Birçok seçimin küçük farklarla kazanıldığı göz önüne alındığında, sonuçlarımız bir arama motoru şirketinin önemli sayıdaki seçimlerin sonuçlarını dokunulmazlıkla etkileme gücüne sahip olduğunu göstermektedir.Bu tür manipülasyonların etkisi özellikle tek bir arama motoru şirketinin hakim olduğu ülkelerde büyük olacaktır."}
{"_id":"30a7fcdaa836837d87a8e4702ed015cd66e6ad03","text":"Bu makale, klasik teknikler ve nöral-net yöntemlerinin bir kombinasyonunu kullanarak el baskılı rakamları tanıyan bir sistemin inşasını açıklamaktadır.Sistem, gerçek ABD Postası'nda görülen posta kodlarından türetilen gerçek dünya verileri üzerinde eğitildi ve test edildi.Sistem, örneklerin küçük bir yüzdesini sınıflandırılamaz olarak reddeder ve kalan örneklerde çok düşük bir hata oranına ulaşır.Sistem, diğer son teknoloji tanıyıcıları ile olumlu bir şekilde karşılaştırır.Bazı yöntemler bu göreve özgü olsa da, tekniklerin çoğunun çok çeşitli tanıma görevlerine uygulanacağı umulmaktadır."}
{"_id":"605a12a1d02451157cc5fd4dc475d5cbddd5cb01","text":"Birçok insan için ev bir sığınaktır.Özel tıbbi bakıma ihtiyacı olan kişiler için, tıbbi ihtiyaçlarını karşılamak için evlerinden çıkarılmaları gerekebilir.Nüfus yaşlandıkça, bu gruptaki insanların yüzdesi artmaktadır ve etkileri hem pahalı hem de tatmin edici değildir.Engelli birçok insanın, evde otomatik yardım ve sağlık izleme yardımı ile kendi evlerinde bağımsız yaşam sürdürebileceğini varsayıyoruz.Bunu başarmak için, ilgili verileri toplamak ve uzun vadeli tehditleri veya acil krizleri tespit etmek ve \/ veya tahmin etmek için dinamik ve uyarlanabilir bir şekilde işlemek için sağlam yöntemler geliştirilmelidir.Bu makalenin temel amacı, bu evde sağlık izleme ve yardım sağlamak için ajan tabanlı akıllı ev teknolojilerini kullanmak için teknikleri araştırmaktır.Bu amaçla, bakıcılar için uzaktan sağlık izlemesi sağlayan yeni yerleşik modelleme ve otomasyon algoritmaları geliştirdik.Özellikle, aşağıdaki teknolojik zorlukları ele alıyoruz: 1) yaşam tarzı eğilimlerini belirlemek, 2) mevcut verilerdeki anormallikleri tespit etmek ve 3) bir hatırlatıcı yardım sistemi tasarlamak.Çözüm yaklaşımlarımız simülasyonda ve UTA'nın MavHome sitesindeki gönüllülerle test ediliyor."}
{"_id":"494fc1e30be172fbe393e0d68695ae318e23da8c","text":"Yeşil tedarik zinciri yönetimi (GSCM) hem akademi hem de endüstride giderek artan bir ilgi kazanmıştır.Literatür büyüdükçe, araştırmayı eleştirel bir şekilde değerlendirerek ve gelecekteki yönleri belirleyerek yeni yönler bulmak, alan için bilginin ilerlemesinde önemli hale gelir.Edebiyatı kategorize etmeye yardımcı olmak için örgütsel teorileri kullanmak, hem alanın şu anda nerede durduğunu anlamanın hem de araştırma fırsatlarını ve yönlerini tanımlamanın hedeflerini ele alma fırsatları sunar.GSCM hakkında bir arka plan tartışması yaptıktan sonra, son GSCM literatürünü dokuz geniş organizasyon teorisi altında kategorize eder ve gözden geçiririz.Bu inceleme çerçevesinde, araştırmaya değer olan GSCM araştırma sorularını da tespit ediyoruz.Gelecekteki GSCM araştırmaları için değerli olarak kabul edilen ek örgütsel teoriler de bu inceleme için bir sonuçla tanımlanmaktadır."}
{"_id":"c3a41f97b29c6abce6f75ee9c668584d77a84170","text":"Sürdürülebilirlik, gelecek nesillerin kendi ihtiyaçlarını karşılama yeteneklerinden ödün vermeden bugünün ihtiyaçlarını karşılamamız gerektiği ilkesine dayanır.Yoksul ülkelerde açlık çeken insanlar, zengin ülkelerde obezite, artan gıda fiyatları, devam eden iklim değişiklikleri, artan yakıt ve ulaşım maliyetleri, küresel pazarın kusurları, dünya çapında pestisit kirliliği, haşere adaptasyonu ve direnci, toprak doğurganlığı ve organik karbon kaybı, toprak erozyonu, biyolojik çeşitliliğin azalması, çölleşme vb.Bilimdeki benzeri görülmemiş ilerlemelere rağmen, gezegenleri ziyaret etmemize ve atomaltı parçacıkları açıklamamıza izin veriyor, gıda ile ilgili ciddi karasal konular, geleneksel tarımın artık insanları beslemek ve ekosistemleri korumak için uygun olmadığını açıkça gösteriyor.Sürdürülebilir tarım, gıda üretimi ile ilgili temel ve uygulamalı sorunları ekolojik bir şekilde çözmek için bir alternatiftir (Lal (2008) Agron.Sustain.Dev.28, 5764.).Geleneksel tarım neredeyse sadece üretkenlik ve kârla yönlendirilirken, sürdürülebilir tarım biyolojik, kimyasal, fiziksel, ekolojik, ekonomik ve sosyal bilimleri güvenli ve çevremizi bozmayan yeni tarım uygulamaları geliştirmek için kapsamlı bir şekilde bütünleştirir.Güncel tarımsal konuları ele almak ve dünya çapında tartışma ve işbirliğini teşvik etmek için 2003-2006 yılları arasında Agronomy for Sustainable Development dergisinde keskin değişiklikler uyguladık.Burada, (1) derginin yenilenmesinin sonuçlarını ve (2) sürdürülebilir tarım için güncel tarımsal araştırma kavramlarının kısa bir özetini rapor ediyoruz.Uzun süre yumuşak, yan bilim olarak kabul edilen agronomi, merkezi bir bilim olarak hızlı bir şekilde yükseliyor çünkü mevcut sorunlar gıda ile ilgili ve insanlar yemek yiyor.Bu rapor, EDP Sciences ve Springer (Lichtfouse et al.(2009) Sürdürülebilir Tarım, Vol.1, Springer, EDP Sciences, basında)."}
{"_id":"8216ca257a33d0d64cce02f5bb37de31c5b824f8","text":null}
{"_id":"1518c8dc6a07c2391e58ece6e2ad8edca87be56e","text":"Veri toplama ve üretim teknolojilerindeki gelişmelerle, kuruluşlar ve araştırmacılar, büyük dinamik veri kümelerinin nasıl yönetileceği ve analiz edileceği konusunda giderek artan bir sorunla karşı karşıya kalmaktadır.Veri akış kaynakları üreten ortamlar yaygın bir yer haline geliyor.Örnekler borsa, sensör, web tıklama akışı ve ağ verilerini içerir.Birçok durumda, bu ortamlar genellikle veri kaynaklarının yakınında bulunan çoklu dağıtılmış bilgi işlem düğümleri ile de donatılmıştır.Bu tür ortamlardaki verileri analiz etmek ve izlemek, madencilik görevinin, verilerin dağıtılmış doğasının ve veri akışı oranının farkında olan veri madenciliği teknolojisini gerektirir.Bu bölümde, alanın mevcut durumunu inceliyor ve gelecekteki araştırmaların potansiyel yönlerini tanımlıyoruz."}
{"_id":"dd86669b91927f4c4504786269f93870854e117f","text":"Die Untersuchung der Akzeptanz von Technologien im Allgemeinen und Software im Besonderen ist fruchtbares Feld in der angloamerikanischen Forschung der Disziplinen (Yönetim) Bilgi Sistemleri und der deutschen Wirtschaftsinformatik.Trotz Zahlreicher Untersuchungen, die ihren Ursprung in dem Technologie-Akzeptanzmodell und verwandten Theorien haben, mehren sich Beitrge, Welche die Defizite bişerigerer Studien und Forschungsanstze heraustellen.Eine wesentilche Ursache ist Fokussierung auf niceliksel Forschungsmethoden, wie wir anhand von Metastudien und einer eigenen Literaturrecherche aufzeigen.Whrend nicel Verfahren sich in der Regel gut für eine Überprüfung gebener Theorien eignen, ist ihr Beitrag für die Bildung neuer Theorien begrenzt.Ben vorliegenden Beitrag wird aufgezeigt, wie ein nitelikseller Verfahren zur besseren Theoriebildung genutzt werden kann.Am Beispiel der Untersuchung der Akzeptanz von Projektmanagement-Software (PMS) kann aufgezeigt werden, dass dies Vorgehen zu neuen Konstrukten führt, whrend einige Konstrukte bestephender Akzeptanz-Theorien nichtten wer."}
{"_id":"9249389a2fbc2151a80b4731f007c780616b067a","text":"Ahsfract-Using the noge of sönük hafıza Biz iki halk teoreminin çok güçlü versiyonlarını kanıtlıyoruz.Birincisi, herhangi bir zaman-inuaryan (TZ) coninulu.r doğrusal olmayan operatörün bir Volterra serisi operatörü tarafından yaklaşık olabileceği ve ikincisi, yaklaşık olarak doğrusal olmayan bir okuma haritasına sahip bir finiieboyutsal doğrusal dinamik sistem olarak gerçekleştirilebileceğidir.Önceki yaklaşım sonuçları sonlu zaman inlero ve kompakt setlerdeki sinyaller için geçerli olsa da, burada sunulan yaklaşımlar tüm zaman boyunca ve yararlı (kompaktsız) setlerdeki sinyaller için geçerlidir.İkinci teoremin ayrık zamanlı analogu, solma belleği olan nny TZ operatörünün doğrusal olmayan hareketli ortalama bir operatör tarafından yaklaşık olarak (güçlü anlamda) tahmin edilebileceğini iddia eder.Solunan bellek kavramı hakkında daha fazla tartışma yapılır."}
{"_id":"ef8af16b408a7c78ab0780fe419d37130f2efe4c","text":"Üç yeni minyatür Marchand balun sınıfı, filtre prototiplerinin sentezine dayalı olarak tanımlanmaktadır.İletim hattı rezonatörlerinin, geçiş bandı merkezi frekansından daha yüksek frekanslarda çeyrek dalga boyunda olmasından kaynaklanan küçük boyutlu karışık topaklanmış dağınık düzlemsel gerçekleştirmeler için uygundurlar.Her sınıf, iletim sıfır konumlarının spesifikasyonundan türetilen bir S-plane bandpass prototipine karşılık gelir.Burada sunulan yaklaşımın avantajlarını göstermek için 1 GHz'de bir ton balığı 50:100-\/spl Omega\/ balun gerçekleştirilir."}
{"_id":"87eeb5622d8fbe4dca5f1c9b4190f719818c4d6e","text":"Web 2.0 teknolojileri, giderek daha fazla insanın farklı varlık türleri hakkında özgürce yorum yapmasını sağlamıştır (örn.satıcılar, ürünler, hizmetler).Büyük bilgi ölçeği, otomatik özetlemenin gerekliliğini ve meydan okumasını ortaya koymaktadır.Birçok durumda, kullanıcı tarafından oluşturulan kısa yorumların her biri genel bir derecelendirme ile birlikte gelir.Bu makalede, bir kullanıcının hedef varlığa karşı farklı bakış açıları kazanabilmesi için büyük yönler için genel derecelendirmelerin ayrıştırılmış bir görünümü olan kısa yorumların  derecelendirilmiş bir bakış açısı özeti' oluşturma sorununu inceliyoruz.Sorunu resmi olarak tanımlıyoruz ve çözümü üç adıma ayırıyoruz.EBay satıcılarının geri bildirim yorumlarını kullanarak yöntemlerimizin etkinliğini gösteriyoruz.Ayrıca yöntemlerimizin her adımını nicel olarak değerlendirir ve insanın böyle bir özetleme görevi üzerinde ne kadar iyi anlaştığını inceleriz.Önerilen yöntemler oldukça geneldir ve her biri genel bir derecelendirme ile ilişkili herhangi bir kısa yorum koleksiyonu otomatik olarak verilen puanlandırılmış görünüm özeti oluşturmak için kullanılabilir."}
{"_id":"626d68fbbb10182a72d1ac305fbb52ae7e47f0dc","text":"Bu çalışma, geleneksel bir doğrultucuda erken arıza voltajı sorununu gidermek için uyarlanabilir yeniden yapılandırılabilir doğrultucunun tasarımını gösterir ve geniş dinamik giriş güç aralığı için doğrultucunun çalışmasını uzatır.Bir tükenme modu alan etkisi transistörü, bir anahtar olarak çalışmak ve doğrultucu için düşük ve yüksek giriş gücü seviyelerinde telafi etmek için tanıtıldı.Bu tasarım, RF-DC güç dönüşüm verimliliğinin% 40'ını -10 dBm'den 27 dBm'ye kadar geniş bir dinamik giriş gücü aralığında gerçekleştirirken, 22 dBm'de zirve güç verimliliğinin% 78'ini sergiler.Güç biçerdöver 900 MHz ISM bandında çalışacak şekilde tasarlanmıştır ve Kablosuz Güç Aktarımı uygulamaları için uygundur."}
{"_id":"767755e5c7389eefb8b60e784dc8395c8d0f417a","text":"Bitcoin gibi kripto para birimleri olağanüstü bir başarı olduğunu kanıtladı.Bitcoin benzeri sistemler, bu nedenle 1-hop blok zinciri olarak kabul edilen çalışma mekanizmasını kullanır ve bilgisayar gücünün çoğunluğu dürüst oyuncuların kontrolü altındaysa güvenlikleri tutar.Bununla birlikte, bu varsayım son zamanlarda ciddi bir şekilde meydan okundu ve bu varsayım bozulduğunda Bitcoin benzeri sistemler başarısız olacak.Prova-of-work (rst hop) ve proof-of-stake (ikinci hop) mekanizmalarını birleştirerek rst provably güvenli 2-hop blok zincirini sunuyoruz.Bitcoin'in dürüst madencilerin gücünü, hesaplama kaynakları aracılığıyla blok zincirini güvence altına almak için kullanma konusundaki parlak fikirlerinin yanı sıra, bu hedefe ulaşmak için dürüst kullanıcıların \/ hisse sahiplerinin gücünden daha fazla yararlanıyoruz.Blok zincirimizin güvenliği, dürüst oyuncuların kolektif kaynakların çoğunu kontrol etmesi durumunda (hem hesaplama gücü hem de kazıktan oluşur) geçerlidir.at, rakip %50'den fazla bilgi işlem gücünü kontrol etse bile, dürüst oyuncuların hala blok zincirini dürüst kazıkla savunma şansı olduğunu söyledi.\"Bilgisayar Gücünün Kötü Çoğunluğuna Karşı Bitcoin benzeri Blokzincirlerin Korunması\" başlıklı erken bir sürüm, Temmuz 2016'da ePrint Archive'de ortaya çıktı.Mevcut versiyon da aynı motivasyonu paylaşıyor.Ancak inşaat fikri ve modelleme yaklaşımı tamamen revize edildi.Virginia Commonwealth Üniversitesi.E-posta: duong3@vcu.edu.Shanghai Jiao Tong Üniversitesi.Çoğu çalışma Virginia Commonwealth Üniversitesi'ndeki Cryptography Lab'ı ziyaret ederken yapılır.E-posta: fanlei@sjtu.edu.cn.Virginia Commonwealth Üniversitesi.E-posta: hszhou@vcu.edu."}
{"_id":"a293b3804d1972c9f72ed3490eaafa66349d1597","text":"Birçok oyun, tahtanın başlangıç konfigürasyonu tarafından belirlenen oyunun bir örneğinin zorluğu olan bir tahta koleksiyonuna sahiptir.Tahtaların zorluğunu doğru bir şekilde derecelendirmek biraz tesadüfi ve oyunun dikkate değer bir şekilde anlaşılmasını veya iyi bir oyun testi yapılmasını gerektiriyordu.Bu çalışmada, evrimsel algoritmaları, oyun Sokoban'ının bir sürümü için tahtaların zorluk derecesini otomatik olarak derecelendirmek için bir araç olarak araştırıyoruz.Evrimsel bir algoritma ile çözümleme zamanı ve bir tahtayı çözmek için başarısızlık sayısı, bir tahtanın zorluğu için taşıyıcı olarak kullanılır.Basit bir dize tabanlı gösterimle ilk test, Sokoban ajanı için bir dizi hareket vererek, çok az sinyal sağladı; genellikle başarısız oldu.ISA listesi adı verilen reaktif doğrusal genetik programlama yapısına dayanan diğer iki gösterim, her iki sertlik taşıyıcısı için de yararlı sertlik sınıflandırma bilgileri oluşturdu.Bu iki temsil, birinin rastgele başlangıçlı bir ISAc listesi nüfusu kullanmasıyla farklılık gösterirken, diğeri, Sokoban kurullarının rastgele koleksiyonlarında önceden eğitilmiş yetkili ajanlarla popülasyonları başlatır.Çalışma dört sertlik taşıyıcısını kapsar: başarısızlık olasılığı ve bu iki temsilin her biri için ortalama zaman-çözüm.Her dördünün de tahta sertliği hakkında benzer bilgiler ürettiği bulunmuştur, ancak önceden evrimleşmiş ajanlarla başarısızlık ihtimalinin hesaplanmasının daha hızlı olduğu ve diğer üç tahta sertliği taşıyıcısından daha net bir anlama sahip olduğu bulunmuştur."}
{"_id":"844b795767b7c382808cc866ffe0c74742f706d4","text":"Kortikal, serebellar ve beyin sapı BOLD-sinyal değişiklikleri, yürümenin zihinsel görüntüleri sırasında insanlarda fMRI ile tanımlanmıştır.Bu çalışmada, gerçek lokomosyon sırasında tüm beyin aktivasyonu ve deaktivasyon paterni [(18)F]-FDG-PET tarafından araştırıldı ve aynı deneklerde fMRI kullanılarak hayal edilen lokomosyon sırasında BOLD-sinyal değişiklikleri ile karşılaştırıldı.On altı sağlıklı denek hareket halindeyken tarandı ve [(18)F]-FDG-PET ile dinlendi.Hareket paradigması denekleri 10 dakika boyunca sabit hızda yürüdüler.Daha sonra [(18)F]-FDG intravenöz olarak enjekte edilirken denekler 10 dakika daha yürümeye devam etti.Karşılaştırma için fMRI, hayali yürüyüş sırasında aynı konularda gerçekleştirildi.Gerçek ve hayali lokomosyon sırasında, frontal korteks, serebellum, pontomesensefalik tegmentum, parahippocampal, fusiform ve oksipital jirideki aktivasyonlar ve multisensöryel vestibüler kortikelerdeki deaktivasyonlar (esp.superior temporal girus, inferior parietal lobule) gösterilmiştir.Bir fark olarak, birincil motor ve somatosensör kortikaller, hayal edilen lokomosyon sırasında ek motor korteksi ve bazal ganglia kadar farklı gerçek lokomosyon sırasında aktive edildi.Beyin sapı lokomotor merkezlerinin aktivasyonları, hayal edilen lokomosyonda daha belirgindi.Sonuç olarak, gerçek lokomosyonun temel aktivasyon ve deaktivasyon kalıpları hayal edilen lokomosyonunkine karşılık gelir.Farklılıklar, test edilen farklı hareket kalıplarından kaynaklanıyor olabilir.[(18)F]-FDG-PET'teki sabit hız gerçek hareketlerinin (10 dk) aksine, tekrarlanan 20 sn periyotlar üzerindeki hareketlerin zihinsel görüntüleri yürüyüş başlatma ve hız değişikliklerini içerir.Gerçek sabit durum lokomosyonu, birincil motor korteks aracılığıyla doğrudan bir yol kullanıyor gibi görünmektedir, oysa hayal edilen modülatif lokomosyon, ek bir motor korteks ve bazal ganglia döngüsü yoluyla dolaylı bir yol."}
{"_id":"d372629db7d6516c4729c847eb3f6484ee86de94","text":"Görsel Soru Yanıtlama (VQA) mücadelesinin en ilgi çekici özelliklerinden biri, soruların tahmin edilemez olmasıdır.Onlara cevap vermek için gereken bilgilerin çıkarılması, algılama ve saymadan, segmentasyon ve yeniden yapılandırmaya kadar çeşitli görüntü işlemleri gerektirir.Bu işlemlerden birini bile doğru bir şekilde gerçekleştirmek için bir yöntem eğitmek zor olurdu, ancak sınırlı bir eğitim veri seti ile hepsine ulaşmayı hedeflemek en iyi ihtimalle iddialı görünüyor.Bu şekilde yöntemimiz, bir dizi harici kapalı algoritmanın amacına ulaşmak için nasıl kullanılacağını öğrenir, bu yaklaşım Sinirsel Turing Makinesi ile ortak bir noktaya sahiptir [10].Önerilen yöntemimizin özü yeni bir ko-dikkat modelidir.Buna ek olarak, önerilen yaklaşım, kararı için insan tarafından okunabilir nedenler üretir ve hala temel gerçek nedenler verilmeden uçtan uca eğitilebilir.Kamuya açık iki veri kümesi olan Visual Genome ve VQA üzerindeki etkinliği gösteriyoruz ve her iki durumda da son teknoloji sonuçları ürettiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"8e9119613bceb83cc8a5db810cf5fd015cf75739","text":"Rogue cihazları, içeriden tehdit sorunu etki alanında giderek daha tehlikeli bir gerçekliktir.Sanayi, hükümet ve akademi bu sorunun farkında olmalı ve en son teknoloji tespit yöntemlerini teşvik etmelidir."}
{"_id":"95a213c530b605b28e1db4fcad6c3e8e1944f48b","text":null}
{"_id":"018fd30f1a51c6523b382b6f7db87ddd865e393d","text":"Sırasıyla yatay ve dikey polarizasyonlara sahip LTCC üzerinde iki adet son ateş anteni tasarladık.Antenler, 5G uygulamaları için potansiyel bir frekans olan 38GHz'de çalışır.Yatay polarize anten, yaklaşık %27 ve 6dB son ateş kazancı ve dikey polarize olan 12.5 bant genişliği ve 5dB kazancı sağlayan geniş bant performansı sağlar.Her iki anten de kompakt bir substrat altında entegre edilmiştir.Yakındaki elemanlar arasında mükemmel izolasyon elde edilir ve bu antenler 5G mobil sistemdeki köşe elemanları için uygundur."}
{"_id":"a0117ec4cd582974d06159644d12f65862a8daa3","text":"Derin inanç ağları (DBN), kısa süre önce Hinton, Osindero ve Teh (2006) tarafından tanıtılan ve açgözlü katman açısından denetimsiz bir öğrenme algoritması ile birlikte birçok gizli nedensel değişken katmanına sahip üretken modellerdir.Le Roux ve Bengio (2008) ve Sutskever ve Hinton (2008) üzerine inşa ederek, derin ama dar üretken ağların evrensel yaklaşıma ulaşmak için sığ olanlardan daha fazla parametre gerektirmediğini gösteriyoruz.Kanıt tekniğini kullanarak, sigmoidal birimlere sahip derin ama dar besleme ileri sinir ağlarının herhangi bir Boolean ifadesini temsil edebileceğini kanıtlıyoruz."}
{"_id":"274946a974bc2bbbfe89c7f6fd3751396f295625","text":"Bu makalede, hem teorik hem de uygulamalı birincil araştırmayı, Sağlam Optimizasyon (RO) alanında inceliyoruz.Odak noktamız RO yaklaşımlarının hesaplama çekiciliğinin yanı sıra modelleme gücü ve metodolojinin geniş uygulanabilirliği olacaktır.Son on yılda RO'nun en belirgin teorik sonuçlarını incelemenin yanı sıra, RO'yu çok aşamalı karar verme problemleri için uyarlanabilir modellere bağlayan bazı son sonuçları da sunacağız.Son olarak, finans, istatistik, öğrenme ve çeşitli mühendislik alanları da dahil olmak üzere geniş bir alan yelpazesindeki RO uygulamalarını vurgulayacağız."}
{"_id":"573cd4046fd8b899a7753652cd0f4cf6e351c5ae","text":"Karmaşık şekilli nesnelerin kenar bilgisine dayalı dağınık ortamlarda tanınmasına bir yaklaşım sunuyoruz.İlk olarak, tipik ortamlarda bir hedef nesnenin örnek görüntülerini, bir resimdeki kenar piksellerinin istenen nesnenin bir örneğine mi yoksa dağınıklığa mı ait olduğunu belirleyen bir sınıflandırıcı kaskatı eğitmek için kullanırız.Yeni bir görüntü ile sunulan, dağınık kenar piksellerini atmak ve nesne kenar piksellerini nesnenin genel algılamalarına gruplamak için kaskatı kullanırız.Kenar piksel sınıflandırması için kullanılan özellikler lokalize, seyrek kenar yoğunluğu işlemleridir.Deneyler, rastgele dış görüntü-düzlem rotasyonu altında çeşitli dağınık iç mekan sahnelerinde bir dizi karmaşık nesnenin tanınması için tekniğin etkinliğini doğrular.Dahası, deneylerimiz tekniğin eğitim ve test ortamları arasındaki varyasyonlara dayanıklı olduğunu ve çalışma zamanında verimli olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"e9b7367c63ba970cc9a0360116b160dbe1eb1bb4","text":"Yorumlanabilir ve doğrulanabilir ajan politikaları oluşturmak için tasarlanmış Programatik Olarak Yorumlanabilir Güçlendirme Öğrenmesi (PIRL) adı verilen bir takviye öğrenme çerçevesi sunuyoruz.Sinir ağları tarafından politikaları temsil eden popüler Derin Güçlendirme Öğrenme (DRL) paradigmasının aksine, PIRL, yüksek seviyeli, alana özgü bir programlama dili kullanan politikaları temsil eder.Bu tür programatik politikalar, sinir ağlarından daha kolay yorumlanmanın ve sembolik yöntemlerle doğrulamaya uygun olmanın yararlarına sahiptir.Nöral Yönlendirilen Program Arama (NDPS) adı verilen, maksimum ödülle programlı bir politika bulmanın zorlu nonsmooth optimizasyon problemini çözmek için yeni bir yöntem önermekteyiz.NDPS, önce DRL kullanarak bir sinir politikası ağı öğrenerek ve daha sonra bu sinirsel \"orak\"tan bir mesafeyi en aza indirmeyi amaçlayan programlı politikalar üzerinde yerel bir arama yaparak çalışır.NDPS'yi TORCS yarış ortamında simüle edilmiş bir araba kullanmayı öğrenme görevi üzerinde değerlendiriyoruz.NDPS'nin bazı önemli performans çubuklarını geçen insan tarafından okunabilir politikalar keşfedebildiğini gösteriyoruz.Ayrıca, PIRL politikalarının daha pürüzsüz yörüngelere sahip olabileceğini ve eğitim sırasında karşılaşılmayan ortamlara, DRL tarafından keşfedilen karşılık gelen politikalara göre daha kolay aktarılabileceğini de gösteriyoruz."}
{"_id":"48d103f81e9b70dc2de82508973bc35f61f8ed01","text":"Bu belge, yüksek hızlı trenlerde ve yer araçlarında mobil uydu iletişimi için TeS Ku bant antenlerinin en son halini ve Ku bant anten performansları iyileştirme ve Ka bant terminallerine yükseltme açısından evrimini sunmaktadır."}
{"_id":"7294d9fa5c5524a43619ad7e52d132a90cfe91bb","text":"Bu mektubun genel konusu, yüksek veri oranı SATCOM için aşamalı bir dizi anteninin tasarımı ile ilgilidir.Ka bandındaki bir uyduyla iletişim kurmak için insansız bir hava aracına (UAV) son bir gösterici anteni monte edilebilir.İlk olarak, kompakt bir yansıma tipi faz değiştirici tasarlanır ve gerçekleştirilir.İkincisi, aşamalı bir dizi anten prototipi kavramı ayrıntılıdır.Üçüncüsü, kirişi istenen yönde taramak için her faz değiştiriciye uygulanacak önyargı voltajını sağlayabilecek yeni bir kalibrasyon yöntemi yer almaktadır."}
{"_id":"b40b8a2b528a88f45bba5ecd23cec02840798e72","text":"Ka-bandlı bir satcom-on-the-move zemin kullanıcı terminali için 2D-periyodik sızıntılı-dalga anten sunulmaktadır.Anten paneli, ortak bir radyasyon açıklığı ve ortak bir faz merkezi kullanarak, ilgili dairesel polarizasyonlara sahip 30 GHz uplink bantlarının yanı sıra 20 GHz downlink'te çalışır.Çift bantlı performans, özenle tasarlanmış istiflenmiş çift katmanlı frekans seçici bir yüzeyle elde edilir, bir katman 20 GHz'de çalışır ve 30 GHz'de şeffaf olur ve ikinci katman tam tersi davranır.Kağıt, dairesel polarize birincil beslemenin tasarımını, çift katmanlı yapıları ve tam kompakt sızıntılı dalga anten panelini tanımlar.Ölçülen radyasyon performansı, 22 dBi'nin üzerinde gerçekleşen kazanç değerlerini ve %60'ın üzerinde verimlilikleri ortaya koymaktadır.Çapraz polarizasyon ayrımcılığı ve sidelobe seviyesi, Ka-bandında uydu iletişimi için güç spektral gereksinimlerini karşılamak için uygundur."}
{"_id":"1f009366a901c403a8aad65c94ec2fecf3428081","text":"Önceki sinirsel makine çevirisi modelleri, test aşamasındaki çeviri cümleleri üzerinde maksimum a posteriori problemi çözmekten kaçınmak için bazı sezgisel arama algoritmalarını (örneğin ışın araması) kullandı.Bu makalede, eğitimli bir model altında çeviriyi tahmin etmek için üretken bir ağı eğiten GumbelGreedy Decoding'i öneriyoruz.Böyle bir sorunu Gumbel-Softmax reparameterizasyonunu kullanarak çözüyoruz, bu da üretici ağımızı standart stokastik gradyan yöntemleriyle farklılaştırabilir ve eğitilebilir hale getiriyor.Biz ampirik olarak, önerilen modelin, ayrık kelimelerin dizilerini oluşturmak için etkili olduğunu gösteriyoruz."}
{"_id":"8e49caba006e1832a70162f3a93a31be25927349","text":"Bu makale bilişsel radar adı verilen yeni bir fikri ele almaktadır.Üç bileşen bilişsel radarın yapısı için temeldir: 1) radarın çevre ile etkileşimleri yoluyla öğrenmeye dayanan akıllı sinyal işleme; 2) alıcıdan istihbaratın kolaylaştırıcısı olan vericiye geri bildirim; ve 3) takip yoluyla hedef tespite yönelik Bayesian yaklaşımıyla gerçekleştirilen radar geri dönüşlerinin bilgi içeriğinin korunması.Bu bileşenlerin üçü de bir yarasanın eko-lokasyon sisteminde bulunur, bu da bilişsel radarın fiziksel bir gerçekleşmesi (nörobiyolojik terimlerle olsa da) olarak görülebilir.Radar, hem sivil hem de askeri ihtiyaçlar için gözetleme, izleme ve görüntüleme uygulamaları için yaygın olarak kullanılan bir uzaktan algılama sistemidir.Bu makalede, biliş konusuna özellikle vurgu yaparak radarın gelecekteki olasılıklarına odaklanıyoruz.Yol boyunca açıklayıcı bir vaka çalışması olarak, bir okyanus ortamına uygulanan radar gözetimi sorununu ele alıyoruz."}
{"_id":"f584c3d1c2d0e4baa7f8fc72fcab7b9395970ef5","text":"Bu merak uyandıran soruların incelenmesinde çok az şey yapıldı ve \"teori\" olarak adlandırılabilecek geniş bir fikir kümesinin var olduğu izlenimini vermek istemiyorum.Bilim ve felsefenin tarihçeleri açısından oldukça şaşırtıcı olan şey, hem psikolojik hem de fizyolojik olarak beyin süreçlerine olan ilginin fantastik büyümesi için en büyük itici gücün bir cihazdan, bir makineden, dijital bilgisayardan gelmesidir.Bir insan ve bir insan toplumu ile uğraşırken, mantıksız, mantıksız, tutarsız ve eksik ve henüz başa çıkma lüksünden zevk alıyoruz.Bir bilgisayarı çalıştırırken, ayrıntılı talimatlar ve mutlak hassasiyet için titiz gereksinimleri karşılamalıyız.Eğer insan zihninin karmaşıklık, belirsizlik ve mantıksızlıkla karşı karşıya kaldığında etkili kararlar verebilme yeteneğini anlarsak, bilgisayarları bizden milyon kat daha etkili bir şekilde kullanabiliriz.Bu gerçeğin tanınması, nörofizyoloji alanındaki araştırmaların hızlandırılması için bir motivasyon olmuştur.Zihnin bilgi işleme yönlerini ne kadar çok incelersek, o kadar şaşırmış ve etkilenmiş oluruz.Bu süreçleri yeniden üretmek için yeterince anlamamız çok uzun zaman alacaktır.Her halükarda, matematikçi düzinelerce çiçek açan alanda yüzlerce ve binlerce zorlu yeni problem, bulmacalar ve kalbinin içeriğine meydan okuyor.Bunlardan bazılarını asla çözemeyebilir, ancak asla sıkılmaz.Daha ne isteyebilir ki?"}
{"_id":"9d2222506f6a076e2c9803ac4ea5414eda881c73","text":"GİRİŞ Sürücü uyuşukluğu, yol kazalarına önemli bir katkıda bulunan faktördür.Bu konuyla mücadele etmenin bir yaklaşımı, sürücünün uyuşukluğunu tespit etmek için teknolojik karşı önlemler geliştirmektir, böylece bir sürücü kaza meydana gelmeden önce uyarılabilir.YÖNTEM Bu incelemenin amacı, mevcut bilgi durumu göz önüne alındığında, araç önlemlerinin gerçek zamanlı olarak uyuşukluğu güvenilir bir şekilde tahmin etmek için kullanılıp kullanılamayacağını değerlendirmektir.SONUÇLAR Çeşitli davranışsal deneyler, uyuşukluğun kontrollü, deneysel ortamlarda sürüş performansı üzerinde ciddi bir etkisi olabileceğini göstermiştir.Bununla birlikte, bu çalışmaların çoğu basit performans fonksiyonlarını araştırmıştır (örneğin şerit konumunun standart sapması gibi) ve sonuçlar genellikle sürücüler arasında ve zaman içinde ortalamalar olarak bildirilmektedir.Daha karmaşık fonksiyonların yanı sıra sürücüler arasındaki bireysel farklılıkları incelemek için daha fazla araştırma gereklidir.Sürücü uyuşukluğunu tahmin etmek için başarılı bir önlem, muhtemelen birden fazla kriterin ayarlanmasını ve birden fazla önlemin kullanılmasını gerektirecektir."}
{"_id":"7bbd56f4050eb9f8b63f0eacb58ad667aaf49f25","text":"Mobil veri trafiğindeki olağanüstü büyüme, mevcut 3G \/ 4G ağlarının ötesinde mobil ağ kapasitesinde ciddi bir artış çağrısında bulunuyor.Bu makalede, yeni nesil mobil iletişim sistemi (5G) için bir milimetre dalga mobil geniş bant (MMB) sistemi önermekteyiz.MMB, bu artan talebi karşılamak için 3-300 GHz aralığında geniş spektruma dokunuyor.Milimetre dalga spektrumunun mobil geniş bant uygulamaları için uygun olmasının nedenini açıklıyoruz.Spektrum kullanılabilirliği ve küçük form faktörlerinde büyük ışın şekillendirme kazancı gibi milimetre dalgalarının benzersiz avantajlarını tartışıyoruz.Ayrıca 500 metreye kadar mesafelerde Gb \/ s veri hızları sağlayabilen pratik bir MMB sistem tasarımını tanımlıyor ve 350 km \/ s'ye kadar hareketliliği destekliyoruz.Sistem simülasyonları aracılığıyla, temel bir MMB sisteminin, mevcut 20MHz LTE-Advanced sistemlerinden 10-100 kat daha iyi olan ortalama bir hücre verimi ve hücre kenarı verimi performansı sunabildiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"3bc9f8eb5ba303816fd5f642f2e7408f0752d3c4","text":null}
{"_id":"0c83eeceee8f55fb47aed1420b5510aa185feace","text":"Keşifsel görsel analiz, büyük yapılandırılmış, çok yönlü spatio-zamanlı veri kümelerinin ön soruşturması için yararlıdır.Bu süreç, kayıtların zamana, mekana ve özniteliğe göre seçilmesini ve toplanmasını, verileri dönüştürme yeteneğini ve uygun görsel kodlamaları ve etkileşimleri uygulamak için esnekliği gerektirir.Coğrafi 'mashup'lardan esinlenerek, serbest kullanılabilir işlevsellik ve verilerin fiili değişim standartları kullanılarak gevşek ama esnek bir şekilde birleştirilmesini önermekteyiz.Örnek çalışmamız, Google Earth'ün KML'de açıklanan kodlamalarla görsel sentez ve etkileşim için kullanılmasına izin vermek için MySQL, PHP ve LandSerf GIS'i birleştirir.Bu yaklaşım, bir mobil dizin servisinden yapılan 1.42 milyon istek kaydının araştırılmasına uygulanır.Yeni etkileşim ve görsel kodlama kombinasyonları, mekansal 'tag bulutları', 'tag haritaları', 'veri kadranları' ve çok ölçekli yoğunluk yüzeyleri de dahil olmak üzere geliştirilmiştir.Yaklaşımın dört yönü gayri resmi olarak değerlendirilir: kullanılan görsel kodlamalar, veri kümesinin görsel keşfindeki başarıları, kullanılan özel araçlar ve 'mashup' yaklaşımı.Ön bulgular, görselleştirme için mashup kullanmayı düşünen diğerleri için faydalı olacaktır.Geliştirilen spesifik teknikler, burada araştırılan türün çok yönlü spatio-zamansal verilerinin yapısına ilişkin içgörüler sunmak için daha yaygın olarak uygulanabilir."}
{"_id":"11e907ef1dad5daead606ce6cb69ade18828cc39","text":"Büyük ve seyrek yönlendirilmiş grafiklerdeki nokta-nokta en kısa-yol hesaplamaları için, negatif olmayan ark ağırlıkları verilen bir ivmeleme yöntemini inceliyoruz.Hızlandırma yöntemi ark flag yaklaşımı olarak adlandırılır ve Dijkstra'nın algoritmasına dayanır.Arc-flag yaklaşımında, ağ verilerinin daha sonra en kısa yol sorgularını hızlandırmak için kullanılan ek bilgi üretmesi için bir ön işleme izin veriyoruz.Ön işleme aşamasında, grafik bölgelere ayrılır ve bir arkın belirli bir bölgeye en kısa yolda olup olmadığı hakkında bilgi toplanır.Uygun bir bölümleme ve iki yönlü arama ile birleştirilen ark-flag yöntemi, büyük ağlardaki Dijkstra'nın standart algoritmasına kıyasla 500'den fazla bir ortalama hız faktörü elde eder (1 milyon düğüm, 2.5 milyon yay).Bu kombinasyon, Dijkstra'nın algoritmasının arama alanını, uzun mesafeli en kısa yol sorguları için neredeyse karşılık gelen en kısa yolun boyutuna kadar daraltır.Hangi bölümlemelerin ark-flag yöntemine en uygun olduğunu değerlendiren deneysel bir çalışma yürütüyoruz.Özellikle, hesaplama geometrisinden bölümleme algoritmalarını ve çok yönlü ark ayırıcı bölümlemeyi inceliyoruz.Değerlendirme Alman yol ağlarında yapıldı.Farklı bölümlerin en kısa yol algoritmasının hızı üzerindeki etkisi karşılaştırılır.Ayrıca, hızlandırma tekniğinin çoklu bölüm seviyelerine bir uzantısını sunuyoruz.Bu çok seviyeli varyant ile, aynı hız faktörleri daha küçük alan gereksinimleri ile elde edilebilir.Bu nedenle, hesaplanmış en kısa yolların doğruluğunu koruyan önceden hesaplanmış verilerin sıkıştırılması olarak görülebilir."}
{"_id":"09be020a9738464799740602d7cf3273c1416c6a","text":"Prosedural doku üretimi, bir sanatçının yardımı olmadan daha zengin ve ayrıntılı sanal ortamların yaratılmasını sağlar.Bununla birlikte, gerçek dünya dokularının esnek bir üretken modelini bulmak açık bir sorun olmaya devam ediyor.İki özet istatistik (Gramian ve Translation Gramian matrisleri) ve spektral kısıtlamalardan oluşan bir Convolutional Neural Network tabanlı doku modeli sunuyoruz.Spektral kısıtlamaların uygulanmasında Fourier Transform veya Window Fourier Transform'u araştırıyoruz ve Window Fourier Transform'un üretilen dokuların kalitesini geliştirdiğini görüyoruz.Üretilen çıktıyı sanat sistemlerinin ilgili durumuyla karşılaştırarak sistemimizin etkinliğini gösteririz."}
{"_id":"9fa3c3f1fb6f1566638f97fcb993fe121646433e","text":null}
{"_id":"f8f92624c8794d54e08b3a8f94910952ae03cade","text":"Kişi yeniden tanımlama (re-ID), farklı kameraların neden olduğu görüntü tarzı varyasyonlarından muzdarip çapraz kamera geri alma görevidir.Sanat, kamera-değişken tanımlayıcı altuzayı öğrenerek bu sorunu aşikar bir şekilde ele alır.Bu makalede, kamera stilini (CamStyle) tanıtarak bu zorluğu açıkça ele alıyoruz.CamStyle, derin ağ aşırı uyum riskini azaltan ve CamStyle eşitsizliklerini düzelten bir veri büyütme yaklaşımı olarak hizmet edebilir.Özellikle, bir stil transfer modeli ile, etiketli eğitim görüntüleri her kameraya stil aktarılabilir ve orijinal eğitim örnekleri ile birlikte, artırılmış eğitim setini oluşturur.Bu yöntem, aşırı donanıma karşı veri çeşitliliğini arttırırken, aynı zamanda önemli ölçüde gürültüye de neden olur.Gürültünün etkisini hafifletmek amacıyla, etiket pürüzsüz düzenlileştirme (LSR) benimsenmiştir.Yöntemimizin (LSR olmadan) vanilya versiyonu, sık sık aşırı uyumun gerçekleştiği birkaç kamera sisteminde makul derecede iyi performans gösterir.LSR ile, aşırı donanımın kapsamına bakılmaksızın tüm sistemlerde tutarlı bir iyileşme gösteriyoruz.Ayrıca, Market-1501 ve DukeMTMC-re-ID'deki son teknoloji ile karşılaştırıldığında rekabet doğruluğu rapor ediyoruz.Önemli olarak, CamStyle, her ikisi de kritik araştırma ve uygulama önemine sahip olan bir görünüm öğrenme ve denetimsiz alan adaptasyonunun (UDA) zorlu sorunlarına istihdam edilebilir.Birincisi sadece bir kamera görünümünde verileri etiketledi ve ikincisi yalnızca kaynak etki alanında verileri etiketledi.Deneysel sonuçlar, CamStyle'ın iki problemde taban çizgisinin performansını önemli ölçüde geliştirdiğini göstermektedir.Özellikle, UDA için CamStyle, Market-1501 ve DukeMTMC-reID'de temel bir derin yeniden kimlik modeline dayanan son teknoloji doğruluğu elde eder.Kodumuz şu adreste bulunmaktadır: https:\/\/github.com\/zhunzhong07\/CamStyle."}
{"_id":"61ec08b1fd5dc1a0e000d9cddee6747f58d928ec","text":"Bu makale, iyi yaklaşık güven aralıkları üretmek için botstrap yöntemlerini inceler.Amaç,   z standart aralıklarının doğruluğu üzerine, çok karmaşık sorunlara bile rutin uygulamaya izin verecek şekilde bir büyüklük sırasına göre geliştirmektir.Hem teori hem de örnekler bunun nasıl yapıldığını göstermek için kullanılır.İlk yedi bölüm, dört botstrap güven aralığı prosedürüne sezgisel bir genel bakış sağlar: BCA, botstrap-t, ABC ve kalibrasyon.Bölüm 8 ve 9, bu yöntemlerin arkasındaki teoriyi ve Barndorff-Nielsen, Cox ve Reid ve diğerleri tarafından geliştirilen olasılık temelli güven aralığı teorisi ile yakın bağlantılarını açıklar."}
{"_id":"a9a6322f5d6575adb04d9ed670ffdef741840958","text":"Fordyce benekleri ektopik sebase bezleridir ve çapı 2 ile 3 mm arasında değişir.Bu iyi huylu lezyonlar en sık oral mukozada ve genital deride bulunur.Özellikle erkek genital bölgesinde, cinsel aktiviteler sırasında kaşıntıya, rahatsızlığa neden olabilirler ve estetik olarak tatsızdırlar.Şimdiye kadar, değişen başarı ve tekrarlama oranları ile çeşitli terapötik prosedürler bildirilmiştir.Mevcut retrospektif çalışmada (n = 2003 ve 2011 yılları arasında 23 hasta), mikro-punch tekniği ile cerrahi yaklaşımımızı sunuyoruz.Bu etkili yöntemi kullanarak çok tatmin edici fonksiyonel ve kozmetik sonuçlar elde ettik.Postoperatif gözlemler sırasında 12 ila 84 ay arasında (ortalama = 51,3 ay) tekrarlama belirtisi görülmemiştir."}
{"_id":"970698bf0a66ddf935b14e433c81e1175c0e8307","text":"Nesnelerin İnterneti teriminin doğrudan yorumlanması, gömülü ağlarda insandan insana veya nesneye iletişim için standart İnternet protokollerinin kullanılmasını ifade eder.Güvenlik ihtiyaçları bu alanda iyi tanınmasına rağmen, mevcut IP güvenlik protokollerinin ve mimarilerinin nasıl konuşlandırılabileceği hala tam olarak anlaşılamamıştır.Bu makalede, Nesnelerin İnterneti bağlamında mevcut İnternet protokollerinin ve güvenlik mimarilerinin uygulanabilirliğini ve sınırlamalarını tartışıyoruz.İlk olarak, dağıtım modeli ve genel güvenlik ihtiyaçları hakkında genel bir bakış veriyoruz.Daha sonra IP tabanlı güvenlik çözümleri için zorluklar ve gereksinimler sunar ve standart IP güvenlik protokollerinin belirli teknik sınırlamalarını vurgularız."}
{"_id":"140df6ceb211239b36ff1a7cfdc871f06d787d11","text":"İşlevsel şifreleme, kullanıcıların şifrelenmiş mesajların belirli işlevlerini öğrenmelerini sağlayan kısıtlı şifre çözme anahtarlarını destekler.İşlevsel şifreleme ile ilgili araştırmaların büyük çoğunluğu şimdiye kadar şifreli mesajların gizliliğine odaklanmış olsa da, birçok gerçekçi senaryoda şifre çözme anahtarının sağlandığı işlevler için de gizlilik sunmak çok önemlidir.İşlev gizliliği, kamu anahtarı ayarında doğal olarak sınırlıyken, özel anahtar ayarında muazzam bir potansiyele sahiptir.Spesifik olarak, $$$mathsfm_1, ldots , mathsfm_T$ m 1 , ... , m T ile birlikte $f_1, ldots , f_T$ f 1 , ... , f T , esas olarak $$s_i(Büyük potansiyeline rağmen, bilinen işlev-özel özel anahtar şemaları ya oldukça sınırlı işlev ailelerini (iç ürünler gibi) destekler ya da işlev gizliliği konusunda biraz zayıf kavramlar sunar.Yeterince zengin bir fonksiyon sınıfı için herhangi bir işlev-özel olmayan özel şema ile başlayan bir işlev-özel fonksiyonel şifreleme şeması veren genel bir dönüşüm sunuyoruz.Dönüşümümüz, altta yatan şemanın mesaj gizliliğini korur ve çeşitli mevcut şemalar kullanılarak anlık hale getirilebilir.İşlevsel şifreleme şemalarının bilinen yapılarını takarak, hata varsayımı ile öğrenme, bulanıklaştırma varsayımları, basit çok doğrusal-harita varsayımları ve hatta herhangi bir tek yönlü fonksiyonun varlığına (güvenlik ve verimlilik arasında çeşitli takaslar sunan) dayanan işlev-özel şemalar elde ederiz."}
{"_id":"d0895e18d0553b9a35cff80bd7bd5619a19d51fb","text":"Yüksek hızlı optik iletişim bağlantıları için 107 GHz baz bandı diferansiyel transimpedans amplifikatörü IC'yi rapor ediyoruz.İki Darlington dirençli geri besleme aşamasından oluşan amplifikatör, 500 nm InP HBT işleminde uygulandı ve 55 dB diferansiyel transimpedans kazancı, 30 ps grup gecikmesi, P1dB = 1 dBm'lik bir güç kaynağı ile güçlendirildi.Diferansiyel giriş ve çıkış empedansları 50  'dir.IC, Gilbert-hücre karıştırıcılarına ve ECL mantığına arayüzler için çıkışta yüksek hızlı fotodiyotlara ve -450 mV DC'ye bağlantılar için girişte -2V DC'ye arayüzler."}
{"_id":"b9d5f2da9408d176a5cfc6dc0912b6d72e0ea989","text":null}
{"_id":"6910f307fef66461f5cb561b4d4fc8caf8594af5","text":"Son iki yılda, kelime gömme algoritmaları ve bunlar hakkında araştırmalarda bir dalgalanma olmuştur.Bununla birlikte, değerlendirme çoğunlukla, kelime benzerliği \/ ilişkililiği ve kelime ilişkisi benzerliği ve tek bir dilde, yani İngilizce olmak üzere, dar bir görev kümesi üzerinde gerçekleştirilmiştir.Gömmelerin çeşitli diller üzerinde değerlendirilmesi için bir yaklaşım önermekteyiz, bu yaklaşım aynı zamanda kelime gömmelerinin farklı sentaktik özellikler boyunca ne kadar iyi kümelendiğini araştırarak Gömme alanının yapısına dair bilgiler verir.Tüm gömme yaklaşımlarının bu görevde benzer şekilde davrandığını, bağımlılık temelli gömmelerin en iyi performansı gösterdiğini gösteriyoruz.Bu etki, düşük boyutlu gömme üretirken daha da belirgindir-"}
{"_id":"8d31dbda7c58de30ada8616e1fcb011d32d5cf83","text":"Esnek veri hızına (CAN-FD) sahip kontrolör alan ağı, yeni nesil araç içi ağ teknolojisi olarak dikkat çekiyor.Bununla birlikte, CAN-FD tasarlanırken güvenlik sorunları tamamen dikkate alınmamıştır, ancak iletilen her bilgi sürücü güvenliği için kritik olabilir.CAN-FD'nin güvenlik açıklarını çözemezsek, Araç-Bilgi ve İletişim Teknolojisi (Vehicle-ICT) yakınsamasının gelişmeye devam etmesini bekleyemeyiz.Neyse ki, CAN-FD'nin daha büyük veri yükü kullanılarak güvenli araç içi CAN-FD iletişim ortamları oluşturulabilir.Bu makalede, araç içi CAN-FD için bir güvenlik mimarisi önermekteyiz (CAN-FD spesifikasyonlarına uygun olarak tasarlanmıştır).Pratik bir güvenlik mimarisi tasarlamak için Uluslararası Standardizasyon Örgütü (ISO) 26262 Otomotiv Güvenliği Bütünlüğü Seviyesi ve araç içi alt ağın özelliklerini düşündük.Ayrıca önerilen güvenlik mimarisinin fizibilitesini üç çeşit mikrodenetleyici ünitesi ve Canoe yazılımı kullanarak değerlendirdik.Değerlendirme bulgularımız, yeni nesil araçların üretimi için elektronik kontrol ünitelerinin performans seviyesinin bir göstergesi olarak kullanılabilir."}
{"_id":"122ab8b1ac332bceacf556bc50268b9d80552bb3","text":"Yaygın olarak kabul edilen bir öncül, karmaşık yazılımın sıklıkla saldırganlar tarafından uzaktan sömürülebilen hatalar içerdiğidir.Bu yazılım bir araçta bir elektronik kontrol ünitesinde (ECU) olduğunda, bu hataların sömürülmesi yaşam veya ölüm sonuçları doğurabilir.Araçlar için yazılımların zaman içinde çoğalması ve daha karmaşık büyümesi muhtemel olduğundan, istismar edilebilir güvenlik açıklarının sayısı artacaktır.Sonuç olarak, üreticiler güncellemeleri hızlı ve verimli bir şekilde dağıtma ihtiyacının farkındadır, böylece yazılım açıkları mümkün olan en kısa sürede giderilebilir."}
{"_id":"3a257a87ab5d1e317336a6cefb50fee1958bd84a","text":"Bulut bilişim, ortaya çıkan bilgisayar gereksinimlerini karşılamak için yüksek ölçeklenebilirlik, esneklik ve maliyet etkinliği sunar.Gerçek iş yüklerinin büyük bir üretim bulut kümesi üzerindeki özelliklerini anlamak, yalnızca bulut servis sağlayıcılarına değil, araştırmacılara ve günlük kullanıcılara da fayda sağlar.Bu makale, büyük ölçekli bir Google kümesi kullanım izi veri kümesini inceler ve kümedeki makinelerin nasıl yönetildiğini ve 29 günlük bir süre boyunca sunulan iş yüklerinin nasıl davrandığını karakterize eder.Makine bakım etkinliklerinin sıklığına ve desenine, iş ve görev düzeyinde iş yükü davranışına ve genel küme kaynaklarının nasıl kullanıldığına odaklanıyoruz."}
{"_id":"7dfce578644bc101ae4ffcd0184d2227c6d07809","text":"PEP olarak kısaltılan polimorfik şifreleme ve Pseudonymization, özellikle sağlık hizmetlerinde hassas kişisel verilerin yönetimi için yeni bir yaklaşım oluşturur.Geleneksel şifreleme oldukça katıdır: bir kez şifrelendiğinde, verilerin şifresini çözmek için yalnızca bir anahtar kullanılabilir.Bu sertlik, şifreli bir veri setinin bir kısmını araştırmak isteyen farklı tarafların şifre çözme için tek bir anahtara ihtiyaç duyduğu büyük veri analitiği bağlamında daha büyük bir sorun haline geliyor.Polimorfik şifreleme, bu sorunları çözen yeni bir kriptografik tekniktir.Polimorfik psonymi-sation yeni güvenlik ve gizlilik garantilerinin ilişkili tekniği ile birlikte (kişiselleştirilmiş) sağlık hizmeti, kendi kendini ölçme uygulamaları yoluyla tıbbi veri toplama ve daha genel olarak gizlilik dostu kimlik yönetimi ve veri analitiği gibi alanlarda gerekli olan yeni güvenlik ve gizlilik garantileri verilebilir.Polimorfik şifrelemenin temel fikirleri şunlardır: 1.Doğrudan nesilden sonra, veriler 'polimorfik' bir şekilde şifrelenebilir ve depolama sağlayıcısının erişemeyeceği şekilde bir (bulut) depolama tesisinde saklanabilir.Önemli olarak, verileri kimin görebileceğini önceden belirlemeye gerek yoktur, böylece veriler derhal korunabilir.Örneğin, PEP özellikli bir öz ölçüm cihazı, tüm ölçüm verilerini arka uç veri tabanında polimorfik olarak şifrelenmiş şekilde depolayacaktır.2.Daha sonra verilerin şifresini kimin çözebileceğine karar verilebilir.Bu karar, veri konusunun önemli bir rol oynaması gereken bir politika temelinde verilecektir.PEP özellikli cihazın kullanıcısı, örneğin, doktorların X, Y, Z'nin tanılarındaki verileri kullanmak için bir aşamada şifresini çözebileceğine veya tıbbi araştırmacı grupların A, B, C'yi araştırmaları için kullanabileceğine veya üçüncü taraflar U, V, W'nin ek hizmetler için kullanabileceğine karar verebilir.3.Belirli bir taraf tarafından şifrelenebilir hale getirmek için şifrelenmiş verilerin bu 'tweaking' kör bir şekilde yapılabilir.Şifre metnini kimin için değiştireceğini bilen güvenilir bir taraf tarafından yapılmalıdır.Bu PEP teknolojisi, büyük veri analitiği için gerekli güvenlik ve gizlilik altyapısını sağlayabilir.İnsanlar verilerini polimorfik olarak şifrelenmiş formda emanet edebilirler ve her seferinde belirli taraflar için belirli analiz amaçları için daha sonra (parçaları) kullanılabilir (şifrelenebilir) hale getirmeye karar verirler.Bu şekilde kullanıcılar kontrolde kalır ve hangi amaçla hangi verinin nerede kullanıldığını izleyebilirler.Şey..."}
{"_id":"0426408774fea8d724609769d6954dd75454a97e","text":"Varyasyonel otomatik kodlayıcılar denetimsiz öğrenme için güçlü bir çerçevedir.Bununla birlikte, önceki çalışmalar, bir veya iki kat tamamen faktörize stokastik latent değişkeni olan sığ modellerle sınırlandırıldı ve latent gösteriminin esnekliğini sınırladı.Varyasyonel otoenkoderlerin eğitim algoritmalarında ilk kez beş stokastik tabakanın derin modellerini eğitmeye izin veren üç ilerlemeyi, (1) çıkarım modeli olarak Merdiven ağına benzer bir yapı kullanarak, (2) erken eğitimde aktif kalan stokastik birimleri desteklemek için ısınma süresi ve (3) toplu normalleştirme kullanımı.Bu iyileştirmeleri kullanarak, çeşitli benchmark veri kümelerinde üretken modelleme için son teknoloji günlük benzeri sonuçlar gösteriyoruz."}
{"_id":"feebbb3378245c28c708a290a888248026b06ca8","text":"Bu makalede, Çoklu kol tekniğine dayanan yeni bir çok frekanslı baskılı dörtgen sarmal anten sunulmaktadır.Çift frekans ve tatmin edici anten özellikleri elde edilir.Anten nispeten kompakt boyuta ve mükemmel dairesel polarize kapsamaya sahip hemisferik desene sahiptir.Anten, HFSS yazılımının uygulanmasıyla tasarlanmış ve simüle edilmiştir.Simülasyon sonuçları ve analizleri sunulmaktadır."}
{"_id":"1ee72ed1db4ddbc49922255194890037c7a2f797","text":"Bu Mektupta GaAs sürecine dayanan geniş bantlı monopulse karşılaştırıcı MIC (Monolitik Mikrodalga Entegre Devre) sunulmaktadır.Üç sihirli tee ve bir topaklanmış güç bölücü tarafından inşa edilen karşılaştırıcı ağ, bir toplam kanal ve iki delta kanalı için önerilmiştir.Ölçüm sonuçları, toplam kanal için 2.5-dB'den daha az kayıpla 15 ila 30 GHz (66.7% nispeten frekans bant genişliği) arasında çok geniş frekans bandı elde edilebileceğini göstermektedir.Ve boş derinlik, iki delta kanalı için 15-27GHz'de 22 dB'den ve 27-30 GHz'de 17 dB'den fazladır.Toplam çip boyutu 3.4 mm 3.4 mm (inline-formula> tex-math notation=\"LaTeX\">$0.26lambda _00.26lambda _0$ \/tex-math>\/inline-formula> merkez frekansında 22.5 GHz)."}
{"_id":"202b3b3bb4a5190ce53b77564f9ae1dc65f3489b","text":null}
{"_id":"8eea0da60738a54c0fc6a092aecf0daf0c51cee3","text":"Bu çalışma, kullanıcı kabulünü, endişelerini ve kısmen, yüksek derecede ve tam otomatik araçlar satın alma istekliliğini araştırdı.63 soruluk internet tabanlı bir anketle 109 ülkeden (en az 25 katılımcılı 40 ülke) 5000 yanıt topladık.Ulusal farklılıklar belirledik ve Büyük Beş Envanter'in kısa bir versiyonuyla ölçülen yaş, cinsiyet ve kişilik özellikleri gibi kişisel değişkenlerle korelasyonları değerlendirdik.Sonuçlar, katılımcıların ortalama olarak manuel sürüşü en keyifli sürüş modu olarak bulduklarını gösterdi.Yanıtlar çeşitliydi: Katılımcıların %22'si tam otomatik bir sürüş sistemi için 0 dolardan fazla ödemek istemedi, %5'i 30.000 dolardan fazla ödemeye istekli olduklarını belirtti ve %33'ü tam otomatik sürüşün son derece keyifli olacağını belirtti.Ankete katılanların %69'u, tam otomatik sürüşün şu an ile 2050 arasında %50 pazar payına ulaşacağını tahmin ediyor.Katılımcılar, yazılım korsanlığı \/ yanlış kullanım konusunda en çok endişe duydukları ve yasal konular ve güvenlik konusunda da endişe duydukları bulundu.Nevrotiklik konusunda daha yüksek puan alan katılımcılar veri iletimi konusunda biraz daha az rahatken, daha yüksek puan alan katılımcılar bu konuda biraz daha rahattı.Daha gelişmiş ülkelerden gelen katılımcılar (daha düşük kaza istatistikleri, daha yüksek eğitim ve daha yüksek gelir açısından), q = 0.80 ve q = 0,90 arasındaki uluslararası korelasyonlarla, araçlarının veri iletimi konusunda daha az rahattılar.Mevcut sonuçlar, uluslararası kamuoyu arasında önemli vaat ve endişe alanlarını göstermektedir ve araç geliştiricileri ve diğer paydaşlar için yararlı olabilir.2015 Elsevier Ltd. Tüm hakları saklıdır."}
{"_id":"2d4f10ccd2503c37ec32aa0033d3e5b3559f4404","text":"Durumsal farkındalık, uçuş güvenliğine ve operasyonel performansa katkıda bulunan giderek daha belirgin bir faktör haline geldi ve araştırma, modern uçaklarda gelişmiş aviyonik sistemlerin kurulumuyla ilgili insan performans zorluklarıyla başa çıkmak için gelişti.Durumsal farkındalığın sistematik çalışması ve uygulaması, diğer karmaşık, yüksek sonuçlu çalışma alanlarında faaliyet gösteren hava trafik kontrolörlerini ve personeli içerecek şekilde kokpitin ötesine de uzanmıştır.Bu cilt, durumsal farkındalık araştırma ve uygulamasına önemli katkılarda bulunan denemelerden oluşan bir koleksiyon sunmaktadır.Bu amaçla, durumsal farkındalığın kavramsal gelişimini, değerlendirme yöntemlerini ve eğitim ve tasarım yoluyla durumsal farkındalığı artırmak için uygulamaları ele alan anahtar okumalara benzersiz erişim sağlar."}
{"_id":"a7621b4ec18719b08f3a2a444b6d37a2e20227b7","text":"Convolutional ağlar, bilgisayar görüşü ve makine öğreniminde en çok kullanılan mimarilerden biridir.Karmaşık fonksiyonları öğrenme yeteneklerinden yararlanmak için, eğitim için büyük miktarda veri gereklidir.Modern GPU'ları kullanırken bile, son teknoloji sonuçları üretmek için büyük bir evrişim ağı eğitmek haftalar alabilir.Eğitimli bir ağ kullanarak etiketler üretmek, web ölçekli veri setleriyle uğraşırken de maliyetli olabilir.Bu çalışmada, eğitimin ve çıkarımın önemli bir faktör tarafından hızlandırılmasını sağlayan basit bir algoritma sunuyoruz ve mevcut son teknoloji uygulamalarına kıyasla büyüklük sıralamasında iyileştirmeler sağlayabilir.Bu, konvolüsyonları Fourier etki alanındaki noktasal ürünler olarak hesaplarken aynı dönüştürülmüş özellik haritasını birçok kez tekrar kullanarak yapılır.Algoritma bir GPU mimarisinde uygulanır ve ilgili bir dizi zorluğu giderir."}
{"_id":"0ee6f663f89e33eb84093ea9cd94212d1a8170c9","text":"Kompozit sağ\/sol elli (CRLH) substrat entegre dalga kılavuzuna (SIW) dayanan dairesel polarizasyona sahip sızıntılı dalga anteni (LWA) araştırılır ve sunulur.Seri interdijital kapasitörler, CRLH işlevselliğine ulaşan dalga kılavuzu yüzeyindeki yuvaları aşındırarak devreye sokulmuştur.Ortogonal polarizasyonlara sahip iki simetrik sızıntılı seyahat dalgası iletim hattı yan yana yerleştirilir ve saf dairesel polarizasyon modu oluşturan 90  faz farkı ile heyecanlanır.Bu antenin ana kirişi, ana kiriş yönü içinde düşük eksenel oranı (3 dB'nin altında) korurken frekansı değiştirerek sürekli yönlendirilebilir.Bu LWA'nın performansı, hem tam dalga simülasyonu hem de iyi bir anlaşma gösteren uydurma bir prototipin ölçümü yoluyla doğrulanır."}
{"_id":"50bc77f3ec070940b1923b823503a4c2b09e9921","text":null}
{"_id":"48b38420f9c39c601dcf81621609d131b8035f94","text":"Sağlık izleme sistemleri son yirmi yılda hızla gelişti ve sağlık hizmetlerinin şu anda teslim edilme şeklini değiştirme potansiyeline sahip.Akıllı sağlık izleme sistemleri hasta izleme görevlerini otomatikleştirse ve böylece hasta iş akışı yönetimini iyileştirse de, klinik ortamlardaki verimlilikleri hala tartışılabilir.Bu makale, akıllı sağlık izleme sistemlerinin gözden geçirilmesini ve tasarım ve modellemelerine genel bir bakış sunar.Ayrıca, mevcut sağlık izleme sistemlerinin iyileştirilmesine yönelik verimlilik, klinik kabul edilebilirlik, stratejiler ve önerilerin eleştirel bir analizi sunulacaktır.Temel amaç, sanat izleme sistemlerinin güncel durumunu gözden geçirmek ve akıllı sağlık izleme sistemleri alanındaki bulguların kapsamlı ve derinlemesine bir analizini yapmaktır.Bunu başarmak için elliden fazla farklı izleme sistemi seçildi, kategorize edildi, sınıflandırıldı ve karşılaştırıldı.Son olarak, sistem tasarım düzeyindeki büyük ilerlemeler tartışıldı, sağlık hizmeti sağlayıcılarının karşı karşıya olduğu güncel sorunların yanı sıra sağlık izleme alanına yönelik potansiyel zorluklar tanımlanacak ve diğer benzer sistemlerle karşılaştırılacaktır."}
{"_id":"66336d0b89c3eca3dec0a41d2696a0fda23b6957","text":"E-bandında yüksek kazançlı, geniş bantlı ve düşük profilli sürekli transvers stub anten dizisi sunulmaktadır.Bu dizi, bir hap kutusu kuplörü ile birleştirilmiş tek tip bir kurumsal paralel plaka-dalga kılavuzu ışın şekillendirme ağı tarafından paralel olarak heyecanlanan 32 uzun yuvadan oluşur.Yayılan yuvalar ve kurumsal besleme ağı alüminyum olarak inşa edilirken, hap kutusu kuplörü ve odak kaynağı baskılı devre kartı teknolojisinde üretilmiştir.Her iki üretim teknolojisini birleştirmek için özel geçişler tasarlanmıştır.Tasarım, imalat ve ölçüm sonuçları ayrıntılıdır ve basit bir tasarım metodolojisi önerilmektedir.Anten, 71 ile 86 GHz arasında iyi bir şekilde eşleştirilir ($S_11  -13.6$ dB) ve simülasyonlar ve ölçümler arasında mükemmel bir anlaşma bulunur, böylece önerilen tasarımı onaylar.Anten kazancı, tüm bant genişliği üzerinde 29.3 dBi'den daha yüksektir, 82.25 GHz'de 30.8 dBi'lik bir zirve kazancı ve E- ve H-uçaklarında kabaca aynı yarı güç ışın genişliğine sahip bir ışındır.Bu anten mimarisi, E-bandında beşinci nesil backhauling gibi uzun mesafeli milimetre dalgalı telekomünikasyon uygulamaları için yenilikçi bir çözüm olarak kabul edilir."}
{"_id":"07d9dd5c25c944bf009256cdcb622feda53dabba","text":"Markov zinciri Monte Carlo (örneğin, Metropolis algoritması ve Gibbs örnekleyicisi), birçok istatistiksel çıkarım türünde yararlı olan karmaşık stokastik süreçlerin simülasyonu için genel bir araçtır.Markov zinciri Monte Carlo'nun temelleri, algoritma seçimi ve varyans tahmini de dahil olmak üzere gözden geçirilir ve bazı yeni yöntemler tanıtılır.Maksimum olasılık tahmini için Markov zinciri Monte Carlo'nun kullanımı açıklanır ve performansı maksimum sözde olasılık tahmini ile karşılaştırılır."}
{"_id":"2ffd5c401a958e88c80291c48738d21d96942c1a","text":"Karşılık kavramının özerk robot kontrolüne bakışımızı nasıl etkileyebileceği ve özerk robotikten elde edilen sonuçların, karşılık kavramı hakkındaki tartışma ve çalışmalara nasıl yansıyabileceğiyle ilgileniyoruz.Bu makalede, 3D lazer tarayıcı ile donatılmış bir mobil robotun, geçiş yapılabilirliği nasıl algılayabileceğini ve küreler, silindirler ve kutularla dolu bir odada gezinmek için nasıl kullanabileceğini inceledik.Sonuçlar, öğrendikten sonra robotun, geri dönülemez nesnelerle temastan kaçınarak dolaşabileceğini gösterdi (yani.Kutular, dik silindirler veya belirli bir oryantasyonda yalancı silindirler), ancak geçişli nesneler üzerinde hareket etmek (küreler ve robota göre yuvarlanabilir bir oryantasyonda yalancı silindirler gibi) onları yolundan çıkarır.Her eylem için algısal özelliklerin yaklaşık% 1'inin karşılanıp karşılanmadığını belirlemek için ilgili olduğunu ve bu ilgili özelliklerin aralık görüntüsünün belirli bölgelerinde konumlandırıldığını gösterdik.Deneyler hem fizik tabanlı bir simülatör hem de gerçek bir robot üzerinde gerçekleştirilir."}
{"_id":"788121f29d86021a99a4d1d8ba53bb1312334b16","text":"BU KAIT, öğretici sürecin doğası ile ilgilidir; bir yetişkin veya \"uzman\"ın daha az yetişkin veya daha az uzman olan birine yardımcı olduğu araçlar.Amacı genel olmasına rağmen, belirli bir görev açısından ifade edilir: bir öğretmen, başlangıçta onların ötesinde bir beceri derecesi gerektiren belirli bir üç boyutlu yapı inşa etmek için 3, 4 ve 5 yaşlarındaki çocuklara öğretmeye çalışır.Bu, bir üyenin \"cevapını bildiği\" ve diğerinin bilmediği, daha ziyade sadece eğitmenin \"nasıl olduğunu bildiği\" bir \"pratik\" gibi olağan bir özel ders durumu türüdür.Öğretmen ve çocukların değişen etkileşimi verilerimizi sağlar.Gelişmekte olan çocuk tarafından erken problem çözmenin büyük bir kısmı bu düzendedir.Yaşamın ilk aylarından itibaren kendi başına bir \"doğal\" problem çözücü olmasına rağmen (örn.Bruner, 1973) genellikle çabalarının kendisinden daha becerikli olan başkaları tarafından desteklenmesi ve teşvik edilmesi kolaydır (Kaye, 1970).İster katılma, iletişim kurma, nesneleri manipüle etme, ya da daha etkili bir problem çözme prosedürünün kendisini oluşturan prosedürleri öğreniyor olsun, genellikle yolda ona yardım eden başkaları da vardır.Öğretici etkileşimler, kısaca, bebeklik ve çocukluğun önemli bir özelliğidir.Ayrıca türümüz, herhangi bir \"kasıtlı\" özel dersin devam ettiği tek tür olarak görünmektedir (Bruner, 1972; Hinde, 1971).Çünkü yüksek primat türlerinin çoğunun büyüklerinin gözlemiyle öğrendiği doğru olsa da (Hamburg, 1968; van Lawick-Goodall, 1968), bu büyüklerin söz konusu becerinin performansında suçlamalarını bildirmek için bir şey yaptıklarına dair hiçbir kanıt yoktur.İnsanı bir tür olarak ayıran şey, sadece öğrenme kapasitesi değil, aynı zamanda öğretme kapasitesidir.Bu makalenin temel amacı, beceri edinimi ve problem çözme çalışması için gelişmekte olan çocuk ve büyükleri arasındaki bu etkileşimli, eğitici ilişkinin bazı önemli etkilerini incelemektir.İnsan çocuğunda becerinin kazanılması, yeni, daha karmaşık görev gereksinimlerini karşılamak için uygun orkestrasyon ile bileşen becerilerinin \"daha yüksek beceriler\" olarak bir araya getirildiği hiyerarşik bir program olarak verimli bir şekilde tasarlanabilir (Bruner, 1973).Süreç, daha büyük bir jjroblcm ile başarı için olmayan bir sinüs qua'daki \"daha düşük düzen\" veya kurucu problemlerin ustalığının, her seviyenin diğerini etkilediği problem çözümüne benzer - kelimelerin deşifre edilmesinin cümlelerin deşifre edilmesini mümkün kıldığı ve cümlelerin daha sonra belirli kelimelerin deşifre edilmesine yardımcı olduğu gibi (F. Smith, 1971).Genç öğrenende ısrarlı bir niyet göz önüne alındığında, kurucu becerilerin bir \"lexicon\"u göz önüne alındığında, önemli görev genellikle com-"}
{"_id":"13eba30632154428725983fcd8343f3f1b3f0695","text":"Hemen hemen tüm mevcut bağımlılık ayrıştırıcıları, milyonlarca seyrek gösterge özelliğine göre sınıflandırır.Bu özellikler sadece kötü genelleştirmekle kalmaz, aynı zamanda özellik hesaplamanın maliyeti ayrıştırma hızını önemli ölçüde kısıtlar.Bu çalışmada, açgözlü, geçişe dayalı bir bağımlılık ayrıştırıcısında kullanılmak üzere bir sinir ağı sınıflandırıcısını öğrenmenin yeni bir yolunu önermekteyiz.Bu sınıflandırıcı sadece az sayıda yoğun özellik öğrendiğinden ve kullandığından, hem İngilizce hem de Çince veri kümelerinde etiketsiz ve etiketli ek puanlarında yaklaşık% 2 oranında bir iyileşme elde ederken çok hızlı çalışabilir.Somut olarak, ayrıştırıcımız İngilizce Penn Treebank'ta% 92,2 etiketsiz ek puanıyla saniyede 1000'den fazla cümleyi ayrıştırabilir."}
{"_id":"c22f9e2f3cc1c2296f7edb4cf780c6503e244a49","text":null}
{"_id":"3dd9793bc7b1f97115c45e90c8874f786262f466","text":"Veri trafiğini hücreselden WiFi'ye itmek, ara radyo erişim teknolojisinin (RAT) yüklenmesine bir örnektir.Bu, aşırı yüklü hücresel ağdaki tıkanıklığı açıkça hafifletirken, bu tür boşaltmaların nihai potansiyeli ve genel sistem performansı üzerindeki etkisi iyi anlaşılamamıştır.Bunu ele almak için, her bir katmanın iletim gücü, yol kaybı üs, dağıtım yoğunluğu ve bant genişliği bakımından farklılık gösterdiği, her biri K farklı erişim noktalarına (AP'ler) kadar konuşlandırılan M farklı RAT'lerden oluşan genel ve izlenebilir bir model geliştiriyoruz.AP'lerin her sınıfı bağımsız bir Poisson nokta süreci (PPP) olarak modellenir, mobil kullanıcı konumları başka bir bağımsız PPP olarak modellenir, tüm kanallar i.i.d'den oluşur.Rayleigh soluyor.Daha sonra, belirli bir hedefi optimize etmek için bu tür ağırlıkların ayarlanabileceği ağırlıklı bir dernek stratejisi için tüm ağ üzerindeki oranın dağılımı elde edilir.SINR kapsamını en üst düzeye çıkarmak için yüklenen trafiğin optimum fraksiyonunun, genel olarak, belirli bir orana ulaşan kullanıcıların fraksiyonu olarak tanımlanan oran kapsamını en üst düzeye çıkaranla aynı olmadığını gösteriyoruz."}
{"_id":"e7b4ea66dff3966fc9da581f32cb69132a7bbd99","text":"Bir makro hücre ağında femtocelllerin konuşlandırılması, ağ kapasitesini ve kapsamını arttırmanın ekonomik ve etkili bir yoludur.Bununla birlikte, bu tür bir konuşlandırma, kademeler arası ve kademeler arası müdahalenin varlığı ve femtocelllerin ad hoc operasyonu nedeniyle zordur.OFDMA'nın esnek alt kanal tahsis kabiliyeti ile motive edilen, makrosellerin kapalı erişim politikası kullandığı ve femtosellerin açık veya kapalı erişimde çalışabildiği iki katmanlı ağlarda spektrum tahsisinin etkisini araştırıyoruz.Sistemlenebilir bir model tanıtarak, farklı spektrum tahsisi ve femtocell erişim politikaları altında her katman için başarı olasılığını türetiriz.Özellikle, tüm spektrumun her iki katman tarafından paylaşıldığı ortak alt kanal tahsisini ve ayrık alt kanal tahsisini, her iki katmana da ayrık alt kanal setlerinin atandığını düşünüyoruz.Başarı olasılıkları ve kademe başına minimum oranlar açısından hizmet kısıtlamalarının kalitesine tabi olan üretim maksimizasyonu problemini formüle eder ve optimal spektrum tahsisi hakkında bilgiler sağlarız.Sonuçlarımız, kapalı erişim femtocellleri ile optimize edilmiş eklem ve ayrık alt kanal tahsislerinin sırasıyla seyrek ve yoğun femtocell ağlarındaki tüm şemalar arasında en yüksek verimi sağladığını göstermektedir.Açık erişim femtocellleri ile optimize edilmiş ortak alt kanal tahsisi, tüm femtocell yoğunlukları için mümkün olan en yüksek verimi sağlar."}
{"_id":"09168f7259e0df1484115bfd44ce4fdcafdc15f7","text":"İki katmanlı bir hücresel ağda - daha kısa menzilli femtocell sıcak noktalarına sahip merkezi bir makroselden oluşan - çapraz kademeli girişim, evrensel frekans yeniden kullanımı ile genel kapasiteyi sınırlar.Evrensel frekans yeniden kullanımı ile yakın-uzak etkileri ölçmek için, bu kağıt, herhangi bir uygulanabilir femtocell SINR seti göz önüne alındığında, en büyük uygulanabilir hücresel Sinyal-araştırma-Plus-Noise Oranı (SINR) sağlayan temel bir ilişki türetmektedir.İki katmanlı bir ağda basit ve doğru performans anlayışları sağlayan bir bağlantı bütçesi analizi sunuyoruz.Femtocells'te dağıtık bir yardımcı program tabanlı SINR uyarlaması, makrohücreye kochannel femtocells'ten çapraz kademeli müdahaleyi hafifletmek için önerilmiştir.Foschini-Miljanic (FM) algoritması adaptasyonun özel bir durumudur.Her femtocell, SINR tabanlı bir ödülden oluşan bireysel yararlarını, daha az ortaya çıkan bir maliyetten (makrosele müdahale) en üst düzeye çıkarır.Sayısal sonuçlar, FM'e göre ortalama femtocell SINR'lerde %30'dan fazla iyileşme göstermektedir.Çapraz katman müdahalesinin hücresel bir kullanıcının SINR hedefini elde etmesini engellemesi durumunda, en güçlü femtocell engelleyicilerin iletim güçlerini azaltan bir algoritma önerilmiştir.Algoritma, bir hücresel kullanıcının SINR hedefine 100 femtocells\/cell-site (tipik hücresel parametrelerle) bile ulaşmasını sağlar ve femtocelllerde sadece %16 oranında en kötü durumda SINR azalmasını gerektirir.Bu sonuçlar, paylaşılan spektruma sahip iki katmanlı ağlarda minimum ağ yükü gerektiren güç kontrol şemalarının tasarımını motive eder."}
{"_id":"5309b8f4723d44de2fa51cd2c15bffebf541ef57","text":"Geleneksel düzlemsel baskılı quasi-Yagi antenlerinin basitliği ve sezgisel tasarımı, iyi yönlendirilmesi nedeniyle yaygın popülaritesine yol açmıştır.Bu makalede, S bandında çalışan tek bir yönetmen ve içbükey bir parabolik reflektör içeren yeni bir quisi-Yagi anteni önerildi.Empedans karakteristiği ve radyasyon karakteristiği CST-Microwave Studio ile simüle edilir ve anten imal edilir ve ölçülür.Ölçülen sonuçlar, 2.28-2.63GHz'de çalışabilen antenin, çalışma frekansı aralığında ortalama 6.5dBi, özellikle 2.5GHz'de 7.5dBi'lik en yüksek kazanç elde edebileceğini göstermektedir.Önerilen anten WLAN\/TD-LTE\/BD1 ve benzeri alanlarda yaygın olarak kullanılabilir."}
{"_id":"c03c3583153d213f696f1cbd4cd65c57437473a5","text":"Bu makale, yüksek güç faktörüne sahip bir LLC rezonans dönüştürücü tabanlı LED (Işık Yayan Diyot) lamba sürücüsü önermektedir.Önerilen devre, sürekli iletim modunda (CCM) çalışan PFC (Power Factor Correction) için bir yükseltici dönüştürücü ve LED lamba yükünü sürmek için yarı köprü rezonans dönüştürücü kullanır.LLC dönüştürücü, yarı köprünün katı hal anahtarları, anahtarlama kayıplarını azaltmak için sıfır voltaj anahtarlama (ZVS) altında çalışacak şekilde tasarlanmıştır.50 W LED sürücüsünün analizi, tasarımı, modellenmesi ve simülasyonu, evrensel AC şebekeleri için MATLAB\/Simulink aracı kullanılarak gerçekleştirilir.Güç kalitesi endeksleri, önerilen LED lamba sürücüsünün performansını değerlendirmek için AC şebeke akımının (THDi), güç faktörünün (PF) ve arma faktörünün (CF) toplam harmonik bozulması gibi hesaplanır."}
{"_id":"94a62f470aeea69af436e2dd0b54cd50eaaa4b23","text":"Bina tavsiye sistemleri için en başarılı yaklaşımlardan biri olarak, işbirlikçi filtreleme (CF), diğer kullanıcılar için bilinmeyen tercihlerin önerilerini veya tahminlerini yapmak için bir grup kullanıcının bilinen tercihlerini kullanır.Bu makalede, ilk olarak veri seyrekliği, ölçeklenebilirlik, eşanlamlılık, gri koyun, şilin saldırıları, gizlilik koruması vb. ve olası çözümleri gibi CF görevlerini ve ana zorluklarını tanıtıyoruz.Daha sonra üç ana CF tekniği kategorisi sunuyoruz: bellek tabanlı, model tabanlı ve hibrit CF algoritmaları (diğer tavsiye teknikleriyle CF'yi birleştiren), her kategorinin temsili algoritmaları için örnekler ve tahmin edici performanslarının analizi ve zorlukları ele alma yetenekleri.Temel tekniklerden en son teknolojiye kadar, bu alanda araştırma ve uygulama için bir yol haritası olarak sunulabilecek CF teknikleri için kapsamlı bir anket sunmaya çalışıyoruz."}
{"_id":"ced981c28215dd218f05ecbba6512671b22d1cc6","text":"ÖzetGünümüzde haberler, bağlantılar, resimler veya VDO'lar gibi sosyal medya bilgileri kapsamlı bir şekilde paylaşılmaktadır.Bununla birlikte, sosyal medya aracılığıyla bilgi yaymanın etkinliği kaliteden yoksundur: daha az gerçek kontrolü, daha fazla önyargı ve birkaç söylenti.Birçok araştırmacı Twitter'da güvenilirlik hakkında araştırma yaptı, ancak Facebook'taki güvenilirlik bilgileri hakkında araştırma raporu yok.Bu makale, Facebook bilgileri üzerindeki güvenilirliği ölçmek için özellikler önermektedir.Facebook'ta güvenilirlik sistemini geliştirdik.İlk olarak, her bir gönderinin güvenilirliğini manuel insan etiketiyle ölçmek için FB güvenilirlik değerlendiricisini geliştirdik.Daha sonra Destek Vektör Makinesi (SVM) kullanarak bir model oluşturmak için eğitim verilerini topladık.İkinci olarak, her bir gönderinin güvenilirliğini değerlendirmek için Facebook kullanıcıları için FB güvenilirliğinin krom bir uzantısını geliştirdik.FB güvenilirlik krom uzantısımızın kullanım analizine dayanarak, kullanıcıların yanıtlarının yaklaşık %81'i önerilen sistem tarafından otomatik olarak hesaplanan önerilen güvenilirlikle hemfikirdir."}
{"_id":"1b2a8dc42d6eebc937c9642799a6de87985c3da6","text":"Sosyal medya ağı fenomeni, çevrimiçi olarak erişilebilen ve erişimi kolay büyük miktarda değerli veri oluşturur.Birçok kullanıcı, farklı sosyal ağ sitelerindeki görüntüleri, videoları, yorumları, yorumları, haberleri ve görüşleri paylaşırken, Twitter en popüler olanlardan biridir.Twitter'dan toplanan veriler son derece yapılandırılmamıştır ve tweet'lerden yararlı bilgiler çıkarmak zorlu bir iştir.Twitter, çoğunlukla tweetlerini Arap dilini kullanarak yayınlayan ve yazan çok sayıda Arapça kullanıcısına sahiptir.İngilizcede duygu analizi üzerine çok fazla araştırma yapılmış olsa da, Arapça'daki araştırma ve veri setlerinin miktarı sınırlıdır.Bu makale, sağlık hizmetleri hakkındaki görüşler hakkında olan ve Twitter'dan toplanan bir Arapça dil veri setini tanıtmaktadır.Gazete ilk olarak Twitter'dan veri toplama sürecini ve ayrıca Arapça büyük bir duyarlılık analizi veri kümesi oluşturmak için Arapça metni filtreleme, ön işleme ve açıklama sürecini detaylandıracak.Derin ve Evrimsel Sinir Ağları ile birlikte çeşitli Makine Öğrenme algoritmaları (Nave Bayes, Destek Vektör Makinesi ve Lojistik Regresyon) sağlık veri setimiz üzerindeki duygu analizi deneylerimizde kullanılmıştır."}
{"_id":"d228e3e200c2c6f757b9b3579fa058b2953083c0","text":null}
{"_id":"f87b713182d39297e930c41e23ff26394cbdcade","text":null}
{"_id":"838ec45eeb7f63875742a76aa1080563f44af619","text":"Bu makale, bu nitel yöntemlerden birini tanımlar ve tartışır - vaka araştırma stratejisi.Bu yaklaşımı kullanarak araştırma yapmak isteyen araştırmacılar için öneriler sunulmaktadır.Vaka araştırmasının değerlendirilmesi için kriterler belirlenir ve çalışmaların kategorize edilmesi için yararlı birkaç özellik belirlenir.Bilgi sistemleri dergilerinden alınan bir makale örneği gözden geçirilir.Makale, vaka araştırma yaklaşımını kullanarak araştırmaya özellikle uygun olan araştırma alanlarının örnekleriyle sona eriyor.ACM kategorileri: H.O., J.O."}
{"_id":"9cf2c6d3ab15c1f23fc708e74111324fa82a8169","text":"Bu makale, ICT'nin eğitimdeki rollerini ele almaktadır.Bilgi iletişim teknolojileri (ICT) şu anda insan yaşamının her yönünü etkilemektedir.İş yerlerinde, iş yerlerinde, eğitimde ve eğlencede göze çarpan roller oynuyorlar.Dahası, birçok insan ICT'leri değişim için katalizör olarak tanır; çalışma koşullarında değişiklik, bilgi işleme ve alışverişi, öğretim yöntemleri, öğrenme yaklaşımları, bilimsel araştırmalar ve bilgiye erişim.Bu nedenle, bu inceleme makalesi, ICT'lerin rollerini, eğitim sistemlerine entegrasyonun vaatlerini, sınırlamalarını ve temel zorluklarını ele almaktadır.İnceleme aşağıdaki soruları cevaplamaya çalışır: (1) ICT'lerin eğitimdeki faydaları nelerdir?(2) Bazı gelişmekte olan ülkelerin eğitim sistemlerinde ICT kullanımının mevcut vaatleri nelerdir?(3) ICT'lerin eğitim sistemlerine entegrasyonunun sınırlamaları ve temel zorlukları nelerdir?İnceleme, onu karakterize eden tüm sınırlamalar ne olursa olsun, ICT'nin çağdaş bir öğrenme paradigması olan konstrüktivizm ile uyum içinde kaliteli eğitim sağlamak için eğitim sistemlerine fayda sağladığı sonucuna varmıştır."}
{"_id":"bb73ea8dc36030735c1439acf93a0e77ac8a907c","text":"Bu harf, tablet \/ dizüstü bilgisayar uygulamaları için dahili bir uniplanar küçük boyutlu çok bantlı anten sunar.Önerilen anten, ortak LTE \/ WWAN kanallarına ek olarak ticari GPS \/ GLONASS frekans bantlarını kapsar.Anten üç bölümden oluşur: 50 11 0.8 mm2 büyüklüğünde çift beslemeli, kısaltmalı ve düşük frekanslı spiral şeritler.Spiral şerit yardımıyla, 900 MHz'de daha düşük bant çalışması elde edilir.İki çalışma frekansı bandı 870-965 ve 1556-2480 MHz'i kapsar.Simülasyon sonuçlarını doğrulamak için, önerilen basılı antenin bir prototipi üretilir ve test edilir.Simülasyon ve ölçüm sonuçları arasında iyi bir anlaşma elde edilir."}
{"_id":"8308e7b39d1f556e4041b4630a41aa8435fe1a49","text":"MIMO (multi-input multiple-output) radarı, çoklu, uzamsal olarak dağıtılmış verici ve alıcıları kullanan bir mimariyi ifade eder.Genel anlamda, MIMO radarı bir tür çoklu statik radar olarak görülebilirken, ayrı isimlendirme, MIMO radarını çoklu statik radar literatüründen ayıran ve MIMO iletişimleriyle yakın ilişkisi olan benzersiz özellikler önermektedir.Bu makale, MIMO radarı üzerindeki son zamanlarda yapılan bazı çalışmaları geniş bir şekilde ayrılmış antenlerle gözden geçiriyor.Yaygın olarak ayrılmış iletim \/ alıcı antenler, hedefin radar kesitinin (RCS) mekansal çeşitliliğini yakalar.MIMO radarının benzersiz özellikleri örneklerle açıklanır ve resmedilir.Tutarsız olmayan işlemlerle, hedef tespiti için bir çeşitlilik kazancı elde etmek ve varış açısı ve Doppler gibi çeşitli parametrelerin tahmin edilmesi için bir hedefin RCS mekansal varyasyonlarının yararlanılabileceği gösterilmiştir.Hedef konum için, tutarlı işlemenin radarın dalga formuyla desteklenenden çok daha fazla bir çözünürlük sağlayabileceği gösterilmiştir."}
{"_id":"958d165f8bb77838ec915d4f214a2310e3adde19","text":"Nispeten düşük boyutlu bir uzaydaki gerçek değerli vektörler olarak kelimelerin dağıtılmış gösterimleri, büyük metin korporasından sentaktik ve semantik özellikler çıkarmayı amaçlamaktadır.Yakın zamanda tanıtılan word2vec (Mikolov et al., 2013a; Mikolov et al., 2013b) adlı bir sinir ağının, anlamsal bilgiyi vektörler kelimesi yönünde kodladığı gösterilmiştir.Bu kısa raporda, vektörlerin uzunluğunun, frekans terimiyle birlikte, bir korpusta kelime öneminin ölçüsü olarak kullanılması önerilmiştir.Bu öneriyi desteklemek için etki alanına özgü bir soyutlar topluluğu kullanan deneysel kanıtlar sunulmaktadır.Metin korporası için yararlı bir görselleştirme tekniği ortaya çıkar, burada kelimeler iki boyutlu bir düzlemde haritalanır ve otomatik olarak öneme göre sıralanır."}
{"_id":"bb9e418469d018be7f5ac2c4b2435ccac50088a3","text":"Multimedya topluluğu, multimedya içeriğini daha etkili bir şekilde analiz etmede derin öğrenme temelli tekniklerin yükselişine tanık olmuştur.Geçtiğimiz on yılda, derin öğrenme ve multimedya analitiğinin yakınsaması, sınıflandırma, algılama ve gerileme gibi birçok geleneksel görevin performansını artırdı ve aynı zamanda semantik segmentasyon, altyazı ve içerik oluşturma gibi nispeten yeni birkaç alanın manzarasını da temelden değiştirdi.Bu makale, multimedya analitiğindeki büyük görevlerin gelişim yolunu gözden geçirmeyi ve gelecekteki yönlere bir göz atmayı amaçlamaktadır.Multimedya analitiği ile ilgili temel derin teknikleri, özellikle görsel alanda özetleyerek başlıyoruz ve daha sonra son gelişmelerden güç alan temsilci üst düzey görevleri gözden geçiriyoruz.Dahası, popüler ölçütlerin performans incelemesi, teknoloji ilerlemesine bir yol sağlar ve hem kilometre taşı çalışmalarını hem de gelecekteki yönleri tanımlamaya yardımcı olur."}
{"_id":"c481fb721531640e047ac7f598bd7714a5e62b33","text":"Öğretmenler, geleneksel eğitim sisteminde sözlü talimatlarla birlikte metin kitaplarını tanıtarak öğrencilerine öğretmeye çalıştılar.Bununla birlikte, Bilgi ve İletişim Teknolojisi (ICT) geliştirmek için öğretim ve öğrenme yöntemleri değiştirilebilir.Öğrencileri interaktif öğrenme sistemiyle uyarlamanın zamanı geldi, böylece öğrenme, yakalama ve ezberleme yeteneklerini geliştirebilirler.Öğrenciler için yüksek kaliteli ve gerçekçi eğilimli bir ortam yaratmak vazgeçilmezdir.Görsel öğrenmeyi anlamak ve öğrenmeleriyle başa çıkmak daha kolay olabilir.Farklı multimedya uygulama araçlarını kullanarak birincil düzeydeki öğrenciler için video şeklinde görsel öğrenme materyalleri (güneş sistemine genel bir bakış) geliştirdik.Bu makalenin amacı, öğrencilerin görsel öğrenme materyalleri aracılığıyla yeni bilgi veya beceriler edinme yeteneklerinin etkisini incelemek ve görsel öğrenme materyallerinin öğretmen talimatlarıyla bütünleştirilmesi olan harmanlanmış yaslanmadır.Bu çalışma için Dakka şehrinde bir ilköğretim okulunu ziyaret ettik ve üç farklı öğrenci grubuyla (i) öğretmen öğrencilerine geleneksel sistemle aynı malzemelerle ders verdi ve öğrencinin bir dizi soruyla (ii) başka bir gruba sadece görsel öğrenme materyali öğretildi ve değerlendirme 15 anket ile yapıldı, (iii) üçüncü gruba öğretmen talimatlarıyla birleştirilmiş ve aynı anketlerle değerlendirilen güneş sistemi videosu ile eğitim verildi.Görsel materyallerin (güneş sistemi) sözel talimatlarla bütünleştirilmesi, öğrenmenin harmanlanmış bir yaklaşımıdır.Etkileşimli harmanlanmış yaklaşım, öğrencileri bilgi ve becerileri edinme becerisini büyük ölçüde teşvik etti.Öğrenciler tepki ve algı diğer iki yönteme göre harmanlanmış tekniğe karşı çok olumluydu.Bu etkileşimli harmanlama yaslanma sistemi özellikle okul çocukları için uygun bir yöntem olabilir."}
{"_id":"bde40c638fd03b685114d8854de2349969f2e091","text":"Kentsel kara delik, bir trafik anomalisi olarak, günümüzde birçok büyük şehirde birçok felaket kazasına neden olmuştur.Geleneksel yöntemler, bölgesel kalabalık akışını tanımlamak için oldukça eksik olan kara delik algılama algoritmasını tek bir bakış açısıyla tasarlamak için yalnızca tek kaynak verilerine (örneğin, taksi yörüngeleri) bağlıdır.Bu makalede, New York'un her bölgesindeki (NYC) kentsel kara delikleri, çapraz alan veri kaynaklarını kaynaştırarak 3 boyutlu bir tensörle farklı zaman aralıklarında modelliyoruz.Tensörün eksik girişlerini bağlam farkında tensör ayrıştırma yaklaşımıyla tamamlayarak, NYC boyunca kara delik durumunu kurtarmak için coğrafi özelliklerden, 311 şikayet özelliklerinden ve insan hareketliliğinden gelen bilgilerden yararlanıyoruz.Bilgiler yerel sakinlerin ve yetkililerin karar vermelerini kolaylaştırabilir.Modelimizi NYC ile ilgili beş veri kümesi ile değerlendiriyoruz, tek bir veri kümesi tarafından tanımlanamayan (veya tespit edilenlerden daha erken) kentsel kara delikleri teşhis ediyoruz.Deneysel sonuçlar dört temel yöntemin ötesindeki avantajları göstermektedir."}
{"_id":"09f83b83fd3b0114c2c902212101152c2d2d1259","text":null}
{"_id":"e905396dce34e495b32e40b93195deeba7096476","text":"Bu iletişim, geniş bir iletken zemine sahip sırtlı substrat entegre dalga kılavuzuna (SIW) dayanan geniş bantlı ve düşük profilli bir H-düzlem boynuz anteni sunar.Korna anteni, orta frekansta 0,13  0 kalınlığında tek bir substratta uygulanır.Düşük profiline rağmen, yeni H-düzlem boynuz anteni, genişletilmiş dielektrik levha üzerine basılmış ark şeklinde bir bakır konik ve üç adımlı bir sırtlı SIW geçişi kullanarak çok geniş bir bant genişliğine ulaşır.Sırtlı SIW, operasyon bant genişliğini genişletmek ve karakteristik empedansı düşürmek için kritik öneme sahiptir, böylece koaksiyel sondadan dar SIW'ye mükemmel bir empedans eşleşmesi geniş bir frekans aralığında elde edilebilir.Üretilen boynuz anteninin ölçülen VSWR'si 6.6 GHz'den 18 GHz'e kadar 2,5'in altındadır.Anten aynı frekans aralığında sabit radyasyon ışını da sergiler.Ölçülen sonuçların simüle edilenlerle iyi bir şekilde aynı fikirde olduğu gözlenmiştir."}
{"_id":"a33a1c0f69327b9bc112ee4857112312c41b13ff","text":"Hem sınıflandırma hem de regresyona dayalı görevler üzerinde konvolüsyonel sinir ağlarının (CNN) sağlamlığını iyileştirmek için rastgele stil transferine dayanan yeni bir veri büyütme biçimi olan stil büyütmeyi tanıtıyoruz.Eğitim sırasında, stil artırımımız doku, kontrast ve rengi randomize ederken, şekil ve semantik içeriği korur.Bu, rasgele bir stil transfer ağının stil rasgeleleştirmesini gerçekleştirmek için uyarlanarak, giriş stilini bir stil görüntüsünden çıkarmak yerine çok değişkenli normal bir dağıtımdan örnekleyerek gerçekleştirilir.Standart sınıflandırma deneylerine ek olarak, stil büyütmenin (ve genel olarak veri büyütmenin) etki alanı transfer görevleri üzerindeki etkisini araştırıyoruz.Veri büyütmenin etki alanı kaymasına karşı sağlamlığı önemli ölçüde geliştirdiğini ve etki alanı uyarlamasına basit, agnostik bir alternatif olarak kullanılabileceğini görüyoruz.Stil büyütmeyi yedi geleneksel büyütme tekniğinin bir karışımına kıyasla, ağ performansını artırmak için onlarla kolayca birleştirilebileceğini görüyoruz.Tekniğimizin etkinliğini sınıflandırma ve monoküler derinlik tahminlerinde alan transferi deneyleri ile onaylıyoruz, genellemede tutarlı iyileştirmeler gösteriyoruz."}
{"_id":"91acde3f3db1f793070d9e58b05c48401ff46925","text":"Karar ağaçları istatistiksel veri sınıflandırmasında popüler bir tekniktir.Her bir alt bölge belirli bir sınıfa göre homojen hale gelene kadar özellik uzayını ayrık alt bölgelere bölerler.Temel Sınıflandırma ve Gerileme Ağacı (CART) algoritması, eksen paralel bölmelerini kullanarak özellik alanını böler.Gerçek karar sınırları özellik eksenleri ile aynı hizada olmadığında, bu yaklaşım karmaşık bir sınır yapısı üretebilir.Oblike karar ağaçları, sınır yapısını potansiyel olarak basitleştirmek için oblik karar sınırlarını kullanır.Bu yaklaşımın en büyük sınırlaması, ağaç indüksiyon algoritmasının hesaplamalı olarak pahalı olmasıdır.Bu makalede HHCART adı verilen yeni bir karar ağacı algoritması sunuyoruz.Yöntem, ağaç inşaatı sırasında her düğümdeki eğitim verilerini yansıtmak için bir dizi Ev Sahibi matrisi kullanır.Her yansıma, her sınıfın kovaryans matrisinden gelen özvektörlerin yönlerine dayanır.Yansıyan eğitim verilerindeki eksen paralel bölünmeler göz önüne alındığında, yansıtılmamış eğitim verilerindeki eğik bölünmeleri bulmanın verimli bir yolunu sağlar.Deneysel sonuçlar, HHCART ağaçlarının doğruluğunun ve büyüklüğünün literatürdeki bazı kıyaslama yöntemleriyle karşılaştırılabilir olduğunu göstermektedir.HHCART'ın çekici özelliği, aynı eğik bölünmede hem nitel hem de nicel özellikleri ele alabilmesidir."}
{"_id":"896e160b98d52d13a97caa664038e37e86075ee4","text":"Görüntüler için otomatik olarak öğrenilen kalite değerlendirmesi, görüntü yakalama boru hatlarının değerlendirilmesi, depolama teknikleri ve medya paylaşımı gibi çok çeşitli uygulamalardaki kullanışlılığı nedeniyle son zamanlarda sıcak bir konu haline geldi.Bu sorunun öznel doğasına rağmen, mevcut yöntemlerin çoğu yalnızca AVA ve TID2013 gibi veri setleri tarafından sağlanan ortalama görüş skorunu tahmin eder.Yaklaşımımız, bir evrişimsel sinir ağı kullanarak insan görüş puanlarının dağılımını öngörmemiz nedeniyle diğerlerinden farklıdır.Mimarimiz, karşılaştırılabilir performansa sahip diğer yöntemlerden önemli ölçüde daha basit olma avantajına da sahiptir.Önerilen yaklaşımımız, kanıtlanmış, son teknoloji ürünü derin nesne tanıma ağlarının başarısına (ve yeniden eğitilmesine) dayanır.Ortaya çıkan ağımız, görüntüleri yalnızca güvenilir bir şekilde ve insan algısıyla yüksek korelasyonla puanlamak için değil, aynı zamanda fotoğraflı bir boru hattında fotoğraf düzenleme \/ geliştirme algoritmalarının uyarlanmasına ve optimizasyonuna yardımcı olmak için de kullanılabilir.Tüm bunlar, \"altın\" bir referans görüntüsüne ihtiyaç duymadan yapılır, sonuç olarak tek görüntü, semantik ve algısal olarak farkında, referanssız kalite değerlendirmesine izin verir."}
{"_id":"8cfb316b3233d9b598265e3b3d40b8b064014d63","text":"Video sınıflandırmasındaki mevcut son teknoloji, yerel görsel tanımlayıcıları kullanan Bag-of-Word'lara dayanmaktadır.En yaygın olarak bunlar, yönelimli gradyanların histogramı (HOG), optik akışın histogramı (HOF) ve hareket sınırı histogramları (MBH) tanımlayıcılarıdır.Bu yaklaşım sınıflandırma için çok güçlü olsa da, hesaplama açısından da pahalıdır.Bu makale hesaplama verimliliği sorununu ele almaktadır.Spesifik olarak: (1) Yoğun olarak örneklenen HOG, HOF ve MBH tanımlayıcıları için birkaç hız-up'ı önerir ve Matlab kodunu serbest bırakırız; (2) Çerçeve örnekleme oranı ve Optik Akış yönteminin türü açısından tanımlayıcıların doğruluk ve hesaplama verimliliği arasındaki takası araştırırız; (3) Karakter kelime dağarcığını hesaplamak için doğruluk ve hesaplama verimliliği arasındaki takası araştırırız, yaygın olarak benimsenen vektör niceleme tekniklerinin çoğunu kullanır ve karşılaştırırız: $$k"}
{"_id":"9992626e8e063c1b23e1920efd63ab4f008710ac","text":null}
{"_id":"1a8fd4b2f127d02f70f1c94f330628be31d18681","text":null}
{"_id":"d880d303ee0bfdbc80fc34df0978088cd15ce861","text":"AbstractVideo anomalisi tespiti ve lokalizasyonu için sadece normal örnekler kullanılarak kısmen denetlenmiş derin öğrenme yaklaşımını sunuyoruz.Bu çalışmayı motive eden içgörü, normal örneklerin bir Gauss Mixture Modelinin (GMM) en az bir Gaussian bileşeni ile ilişkilendirilebileceği, anomalilerin ise herhangi bir Gauss bileşenine ait olmadığıdır.Yöntem, Gaussian Mixture Variational Autoencoder'a dayanır ve bu da normal örneklerin özellik gösterimlerini, derin öğrenme kullanılarak eğitilmiş bir Gaussian Mixture Modeli olarak öğrenebilir.Tam bağlantılı bir katman içermeyen bir Tam Convolutional Network (FCN), giriş görüntüsü ve çıkış özelliği haritası arasındaki göreceli mekansal koordinatları korumak için kodlayıcı-kodlayıcı yapısı için kullanılır.Gaussian karışım bileşenlerinin her birinin ortak olasılıklarına dayanarak, görüntü testi yamalarının anomalisini puanlamak için örnek bir enerji tabanlı yöntem sunuyoruz.Görünüm ve hareket anomalilerini birleştirmek için iki akışlı bir ağ çerçevesi kullanılır, eski ve dinamik akış görüntüleri için RGB çerçeveleri kullanılır.Yaklaşımımızı iki popüler kriterde (UCSD Dataset ve Avenue Dataset) test ediyoruz.Deneysel sonuçlar, yöntemimizin sanat durumuna kıyasla üstünlüğünü doğrulamaktadır."}
{"_id":"09f02eee625b7aa6ba7e6f31cfb56f6d4ddd0fdd","text":"World Wide Web (WWW) ve akıllı telefon teknolojilerinin evrimi, günlük hayatımızın devriminde önemli bir rol oynamıştır.Konum tabanlı sosyal ağlar (LBSN) ortaya çıktı ve kullanıcıların check-in bilgilerini ve multimedya içeriğini paylaşmalarını kolaylaştırdı.İlgi Noktası (POI) tavsiye sistemi, en potansiyel check-in konumlarını tahmin etmek için check-in bilgilerini kullanır.Check-in bilgilerinin farklı yönleri, örneğin, bir POI'nin coğrafi mesafesi, kategorisi ve zamansal popülaritesi; ve zamansal check-in eğilimleri ve bir kullanıcının sosyal (arkadaşlık) bilgileri etkili bir tavsiyede çok önemli bir rol oynar.Bu makalede, MAPS (Multi Aspect Personalized POI Recommender System) adı verilen kaynaşmış bir öneri modeli önermekteyiz; bu, tek bir modelde kategorik, zamansal, sosyal ve mekansal yönleri birleştiren bilgimizde ilk olacak.Bu kağıdın en büyük katkısı şunlardır: (i) sorunu, kategori ve mesafe yönleri üzerinde kısıtlamalar bulunan konum düğümlerinin bir grafiği olarak gerçekleştirir (yani.İki konum arasındaki kenar eşik mesafesi ve konumların kategorisi ile sınırlandırılır, (ii) çok yönlü kaynaşmış POI öneri modeli önerir ve (iii) modeli iki gerçek dünya veri seti ile kapsamlı bir şekilde değerlendirir."}
{"_id":"04d7b7851683809cab561d09b5c5c80bd5c33c80","text":"QA sistemleri zorlu ilköğretim bilim sınavı alanında istikrarlı ilerlemeler kaydediyor.Bu çalışmada, zorlukların ince taneli bir karakterizasyonunu destekleyen, bilgi ve çıkarım gereksinimlerinin açıklama tabanlı bir analizini geliştiriyoruz.Özellikle, QA görevi için kullanılacak uygun kanıt kaynaklarına dayanarak gereksinimleri modelliyoruz.Önce doğru cevabı destekleyen bir bilgi tabanında uygun cümleleri tanımlayarak, daha sonra bunları açıklamalar oluşturmak, gerekli eksik bilgileri doldurmak için kullanırız.Bu açıklamalar, gereksinimlerin ince taneli bir kategorizasyonunu oluşturmak için kullanılır.Bu gereksinimleri kullanarak 212 soruda bir geri alma ve bir çıkarım çözücüsü karşılaştırıyoruz.Analiz, çıkarım çözücünün kazanımlarını doğrular, karmaşık çıkarım gerektiren daha fazla soruya cevap verdiğini gösterirken, aynı zamanda çözücülerin ve bilgi kaynaklarının göreceli güçlü yönlerine dair bilgiler sağlar.Açıklamalı soruları ve açıklamaları, bilgi tabanı inşaat hedeflerini belirlemek ve otomatik çıkarımda bilgi toplamayı desteklemek de dahil olmak üzere, bilim sınavı QA için geniş bir faydaya sahip bir kaynak olarak yayınlıyoruz."}
{"_id":"248040fa359a9f18527e28687822cf67d6adaf16","text":"Örnek durumdan eylem haritalamalarına kadar politikalar geliştiren bir teknik olan Robot Learning from Demonstration (LfD) hakkında kapsamlı bir anket sunuyoruz.LfD tasarım seçimlerini gösterici, problem alanı, politika türetme ve performans açısından tanıtıyoruz ve LfD araştırmalarını kategorize edecek bir yapının temellerine katkıda bulunuyoruz.Özellikle, teleoperasyondan taklit etmeye kadar örneklerin toplandığı çoklu yolları analiz eder ve sınıflandırırız, ayrıca eşleme fonksiyonları, dinamik modeller ve planlar da dahil olmak üzere politika türetme için çeşitli teknikler.Sonuç olarak, gelecekteki araştırmalar için LfD sınırlamalarını ve ilgili umut verici alanları tartışıyoruz."}
{"_id":"38b1eb892e51661cd0e3c9f6c38f1f7f8def1317","text":"Akıllı telefonlar ve \"uygulama\" pazarları, üçüncü taraf uygulamaların kullanıcıların gizlilik duyarlı verilerini nasıl kötüye kullanabileceği veya uygunsuz bir şekilde ele alabileceği konusunda endişe yaratıyor.Neyse ki, PC dünyasından farklı olarak, popüler uygulama pazarları aracılığıyla uygulama dağıtımının merkezi doğası sayesinde mobil uygulamaların güvenliğini artırmak için benzersiz bir fırsatımız var.Uygulama pazarına kabul sürecinin bir parçası olarak uygulanan uygulamaların kapsamlı bir şekilde onaylanması, mobil cihaz güvenliğini önemli ölçüde artırma potansiyeline sahiptir.Bu makalede, uygulamaları analiz eden ve potansiyel güvenlik ve gizlilik ihlalleri raporlarını üreten otomatik bir güvenlik doğrulama sistemi olan AppInspector'u sunuyoruz.Akıllı telefon uygulamalarını otomatik doğrulama yoluyla daha güvenli hale getirme vizyonumuzu tanımlıyoruz ve güvenlik ve gizlilik ihlallerini tespit etmek ve analiz etmek, kapsamlı test kapsamı sağlamak ve çok sayıda uygulamaya ölçeklendirmek gibi önemli zorlukları ana hatlarıyla ortaya koyuyoruz."}
{"_id":"74640bdf33a1e8b7a319fbbbaeccf681f80861cc","text":null}
{"_id":"b7634a0ac84902b135b6073b61ed6a1909f89bd2","text":null}
{"_id":"c7b007d546d24322152719898c2836910f0d3939","text":"Mevcut araştırma, yüksek öğretim kurumlarında çevrimiçi arenaya kendi kendini ifşa etme konusundaki mevcut teoriyi genişletmeyi ve üniversite öğrencileri tarafından popüler bir sosyal ağ sitesi (SNS), Facebook'un kullanımı hakkında bilgi tabanına ve anlayışına katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.Üniversite öğrencilerinin (N = 463) Facebook'u nasıl kullandığını araştırmak için deneysel olmayan bir çalışma yaptık ve çevrimiçi SNS tabanlı ortamlarda bilgilerin açıklanmasında kişilik ve kültürün oynadığı rolleri inceledik.Sonuçlar, bireylerin çevrimiçi olarak kişisel olarak farklı bir şekilde ifşa ettiklerini ve hem kültür hem de kişilik önemli olduğunu gösterdi.Özellikle, kollektivist bireylerin ekstraversiyonu düşük ve çevrimiçi bir ortamda etkileşimde bulundukları, diğerlerine kıyasla en az dürüst ve en çok izleyiciyle ilgili bilgileri ortaya çıkardıkları bulunmuştur.Keşif analizleri ayrıca, öğrencilerin Facebook gibi siteleri öncelikle mevcut kişisel ilişkileri sürdürmek için kullandıklarını ve SNS'deki kendi sunumlarını kontrol etmek için seçici olarak gizlilik ayarlarını kullandıklarını göstermektedir.Bu çalışmanın bulguları, üniversite öğrencilerinin SNS'deki kendini ifşa etmelerini anlama, kişilik ve kendini ifşa etme konusundaki literatüre katkıda bulunma ve çevrimiçi kendini sunma konusunda araştırma ve uygulama için gelecekteki yönleri şekillendirme konusunda fikir vermektedir.Elsevier Ltd. tarafından yayınlanmıştır."}
{"_id":"c83abfeb5a2f7d431022cd1f8dd7da41431c4810","text":"Otonom sürüş ve araç güvenliği uygulamaları ile kavşaklardaki sürücü davranışının tahmini için bir çerçeve sunuyoruz.Çerçeve, sürücü davranışının ve araç dinamiklerinin hibrit durum sistemi (HSS) olarak modellenmesine dayanır; sürücü kararları ayrık durum sistemi olarak modellenir ve araç dinamikleri sürekli durum sistemi olarak modellenir.Önerilen tahmin yöntemi, anlık sürekli durumu izlemek için gözlemlenebilir parametreler kullanır ve bu gözlemler verilen bir sürücünün en olası davranışını tahmin eder.Bu makale, araç-sürücü bağlantısının hibrit yapısını kapsayan ve filtrelenmiş sürekli gözlemlerden sürücü davranışını tahmin etmek için gizli Markov modellerini (HMM'ler) kullanan bir çerçeveyi açıklamaktadır.Böyle bir yöntem, şerit değişiklikleri veya kavşak erişimi gibi diğer araçların bilinmeyen kararlarını içeren senaryolar için uygundur.Böyle bir çerçeve kapsamlı veri toplamayı gerektirir ve yazarlar araç sürüş verilerinin toplanmasında ve analiz edilmesinde kullanılan prosedürü açıklarlar.Örnek vermek gerekirse, önerilen hibrit mimari ve sürücü davranışı tahmin teknikleri, sağlanan örnek sonuçlarla kavşakların yakınında eğitilir ve test edilir.Önerilen çerçeve, basit sınıflandırıcılar ve doğal sürücü tahmini arasında karşılaştırma yapılır.Elde edilen sonuçlar, HSS-HMM çerçevesini kullanma vaadini gösterir."}
{"_id":"a8c1347b82ba3d7ce03122955762db86d44186d0","text":"Bu makale, verimli büyük ölçekli video alımı için yeni bir çerçeve geliştirir.Geleneksel yakın çift arama kapsamının ötesinde olan daha üst düzey benzerliklere göre video bulmayı amaçlıyoruz.Popüler hash tekniğini takiben, en yakın komşu aramasını kolaylaştırmak için kompakt ikili kodlar kullanıyoruz.Geri alma için yalnızca bir tür hash kodundan yararlanan önceki yöntemlerin aksine, bu kağıt, videolardaki çeşitli ve çok ölçekli görsel içerikleri etkili bir şekilde tanımlamak için heterojen hash kodlarını birleştirir.Yöntemimiz özellik havuzu ve hash'i tek bir çerçevede bütünleştirir.Birikme aşamasında, video çerçevelerini, çeşitli anlamsal video içeriklerini yakalayan önceden belirlenmiş bir dizi bileşene atarız.Hash aşamasında, her bir video bileşenini kompakt bir hash kodu olarak temsil ediyoruz ve birden fazla hash kodunu etkili arama için hash tablolarına birleştiriyoruz.En bilgilendirici kodları korurken geri alma işlemini hızlandırmak için, havuzlama ve haşhaş aşamalarını köprülemek için grafik tabanlı bir etki maksimizasyon yöntemi önermekteyiz.Etki maksimizasyonu probleminin alt modül olduğunu gösteriyoruz, bu da açgözlü bir optimizasyon yönteminin neredeyse en uygun çözümü elde etmesini sağlıyor.Yöntemimiz çok verimli çalışıyor, TRECVID veri setinden binlerce video klibi yaklaşık 0.001 saniyede alıyor.1M örnekleri ile daha büyük ölçekli sentetik veri kümesi için, 100 sorguya yanıt olarak 1 saniyeden daha az kullanır.Yöntemimiz hem denetimsiz hem de denetimli senaryolarda kapsamlı bir şekilde değerlendirilmektedir ve TRECVID Multimedya Olay Tespiti ve Columbia Tüketici Videosu veri kümeleri ile ilgili sonuçlar önerilen tekniğimizin başarısını göstermektedir."}
{"_id":"0faccce84266d2a8f0c4fa08c33b357b42cf17f2","text":"Birçok dil oluşturma görevi, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış girdilere koşullandırılmış metin üretimini gerektirir.Rastgele sayıda giriş fonksiyonuna koşullandırılmış bir çıkış dizisi oluşturan yeni bir sinir ağı mimarisi sunuyoruz.Önemli olarak, yaklaşımımız hem koşullanma bağlamının seçimine hem de örneğin karakterler veya belirteçler gibi neslin granülerliğinin marjinalleştirilmesine izin verir, böylece ölçeklenebilir ve etkili bir eğitim sağlar.Bu çerçeveyi kullanarak, karışık bir doğal dilden ve yapılandırılmış spesifikasyondan programlama kodu üretme problemini ele alıyoruz.Toplanabilir ticaret kartı oyunlarından Magic the Gathering ve Hearthstone'dan türetilen bu paradigma için iki yeni veri seti oluşturuyoruz.Bunlarda ve önceden var olan üçüncü bir kolorduda, marjinalleştirmenin çoklu öngörücülerin modelimizin güçlü ölçütlerden daha iyi performans göstermesine izin verdiğini gösteriyoruz."}
{"_id":"ac569822882547080d3dc51fed10c746946a6cfd","text":null}
{"_id":"e70ea58d023df2c31325a9b409ee4493e38b6768","text":null}
{"_id":"3895912b187adee599b1ea662da92865dd0b197d","text":"OBJEKTİF Sağlık hizmetlerinde büyük veri analitiğinin vaadini ve potansiyelini tanımlamak.YÖNTEMLER Makale, sağlık hizmetlerinde büyük veri analitiğinin ortaya çıkan alanını anlatıyor, faydaları tartışıyor, mimari bir çerçeve ve metodolojiyi özetliyor, literatürde bildirilen örnekleri anlatıyor, zorlukları kısaca tartışıyor ve sonuçlar sunuyor.SONUÇLAR Makale, sağlık araştırmacıları ve uygulayıcıları için büyük veri analitiğine geniş bir genel bakış sunar.Sağlık hizmetlerinde büyük veri analitiği, çok büyük veri kümelerinden içgörü sağlamak ve maliyetleri azaltırken sonuçları iyileştirmek için umut verici bir alana evriliyor.Potansiyeli büyüktür; ancak üstesinden gelinmesi gereken zorluklar vardır."}
{"_id":"73a19026fb8a6ef5bf238ff472f31100c33753d0","text":"Bu makalede, dernek kural madenciliği ile ilgili temel kavramların ön hazırlıklarını ve mevcut dernek kural madenciliği tekniklerinin listesini inceliyoruz.Tabii ki, tek bir makale tüm algoritmaların tam bir incelemesi olamaz, ancak belirtilen referansların ana teorik konuları kapsayacağını ve araştırmacıyı henüz keşfedilmemiş ilginç araştırma yönlerine yönlendireceğini umuyoruz."}
{"_id":"75e5ba7621935b57b2be7bf4a10cad66a9c445b9","text":"Konu başına tek bir galeri örneği kullanarak aydınlatma, ifade, oklüzyon ve yaştaki büyük varyasyonlara duyarsız olan parametresiz bir yüz tanıma algoritması geliştiriyoruz.Equidistant prototiplerin yerleştirmenin sınıflar arasındaki minimum bire karşı en düşük marjı en üst düzeye çıkaran optimal bir gömme olduğu gözleminden yararlanıyoruz.Eğitim verilerinin küresel veya yerel yapısını korumak yerine, doğrusal regresyon analizi (LRA) adı verilen yöntemimiz, eğitim verilerinin gerçek yapısından bağımsız olarak galeri örneklerini eşit uzak yerlere haritalamak için en az karelik regresyon tekniğini uygular.Ayrıca, jenerik yüzlerin sınıf içi yüz farklılıklarını sıfır vektörlerle haritalayan yeni bir jenerik öğrenme yöntemi, LRA'nın genelleme yeteneğini geliştirmek için birleştirilmiştir.Bu yeni yöntemi kullanarak, sadece bir avuç jenerik sınıfa dayanan öğrenme, genel veriler farklı bir veritabanından ve kamera kurulumundan toplandığında bile yüz tanıma performansını büyük ölçüde artırabilir.Greville algoritmasına dayanan artan öğrenme, haritalama matrisini yeni gelen galeri sınıflarından, eğitim örneklerinden veya genel varyasyonlardan verimli bir şekilde güncelleştirir.Oldukça basit ve parametresiz olmasına rağmen, LRA, Gabor temsili ve yerel ikili desenler gibi yaygın olarak kullanılan yerel tanımlayıcılarla birleştirildiğinde, Genişletilmiş Yale B, CMU PIE, AR ve  Yazışmalı yazar üzerinde birkaç standart deney için son teknoloji yöntemlerinden daha iyi performans gösterir.Tel:+86 10 62283059 Faks: + 86 10 62285019 E-posta adresi: whdeng@bupt.edu.cn (Weihong Deng) Elsevier'e gönderilen ön baskı 28 Mart 2014"}
{"_id":"b1cfe7f8b8557b03fa38036030f09b448d925041","text":"Bu makale, insan görsel sisteminin ilk aşamalarında görsel bilgi işleme için çok kanallı filtreleme teorisinden esinlenen bir doku segmentasyon algoritması sunmaktadır.Kanallar, mekansal-frekans alanını neredeyse aynı şekilde kaplayan Gabor filtrelerinin bir bankası ile karakterize edilir ve filtrelenmiş görüntülerden giriş görüntüsünün yeniden yapılandırılmasına dayanan sistematik bir filtre seçim şeması önerilmiştir.Doku özellikleri, her (seçilmiş) filtrelenmiş görüntüyü doğrusal olmayan bir dönüşüme tabi tutarak ve her pikselin etrafındaki bir pencerede bir miktar \"enerji\" hesaplayarak elde edilir.Daha sonra özellik görüntülerini entegre etmek ve bir segmentasyon üretmek için bir kare hata kümeleme algoritması kullanılır.Kümeleme sürecine mekansal bilgileri dahil etmek için basit bir prosedür önerilmiştir.Doku kategorilerinin \"'doğru' sayısını tahmin etmek için göreceli bir indeks kullanılır.Doku segmentasyonu Çok kanallı filtreleme Kümeleme Kümeleme indeksi Gabor filtreleri Wavelet dönüşümü I .I N T R O D U C T I O N Görüntü segmentasyonu, birçok görüntü analizinde veya bilgisayar görüşü uygulamalarında zor ama çok önemli bir görevdir.Sadece küçük mahallelerde ortalama gri seviyedeki veya renkteki farklılıklar görüntü segmentasyonu için her zaman yeterli değildir.Aksine, komşu piksellerin gri değerlerinin mekansal düzenlemesindeki farklılıklara, yani dokudaki farklılıklara güvenmek gerekir.Bir resmin metinsel ipuçlarına dayalı olarak segmente edilmesi sorunu, doku segmentasyonu problemi olarak adlandırılır.Doku segmentasyonu, belirli bir görüntüde \"uniform\" dokulara sahip bölgelerin tanımlanmasını içerir.Belirli bir bölgenin tekdüze bir dokuya sahip olup olmadığına karar vermek için uygun doku ölçülerine ihtiyaç vardır.Sklansky (o, segmentasyon bağlamında uygun olan dokunun aşağıdaki tanımını önermiştir: \"Resimdeki bir bölge, yerel istatistikler veya resmin diğer yerel özellikleri sabit, yavaş değişen veya yaklaşık periyodik ise sabit bir dokuya sahiptir\".Doku, bu nedenle, hem yerel hem de küresel çağrışımlara sahiptir - t, bir görüntü bölgesi üzerindeki belirli yerel önlemlerin veya özelliklerin değişmezliği ile karakterize edilir.Doğal ve yapay dokuların çeşitliliği, dokunun evrensel bir tanımını vermeyi imkansız kılar.Son yirmi yılda görüntü dokusunu analiz etmek için çok sayıda teknik önerilmiştir\/2,3) Bu makalede,  Bu çalışma kısmen Ulusal Bilim Vakfı altyapısı CDA-8806599 hibesi ve E. I.Du Pont De Nemours & Company Inc. çok kanallı filtreleme yaklaşımı.Bu yaklaşım, görsel bilgilerin insan görsel sisteminin ilk aşamalarında işlenmesi için çok kanallı bir filtreleme teorisinden esinlenmiştir.İlk olarak Campbell ve Robson (4) tarafından önerilen teori, görsel sistemin retina görüntüsünü, her biri dar bir frekans aralığı (boyut) ve yönelim üzerinde yoğunluk varyasyonları içeren bir dizi filtrelenmiş görüntüye ayrıştırdığını iddia ediyor.Böyle bir ayrışmayı öneren psikofizik deneyler uyarıcı olarak çeşitli ızgara desenleri kullandı ve adaptasyon tekniklerine dayanıyordu.Il Takip eden psikofizyolojik deneyler teoriyi destekleyen ek kanıtlar sağladı.De Valois ve ark.Örneğin, (5), Macaque maymununun görsel korteksindeki basit hücrelerin farklı frekans ve yönelimlere sahip sinüzoidal ızgaralara tepkisini kaydetti.Her hücrenin sadece dar bir frekans ve yönelim aralığına yanıt verdiği gözlemlenmiştir.Bu nedenle, memelilerin görsel korteksinde dar bir aralıkta frekans ve oryantasyon kombinasyonlarına ayarlanmış mekanizmalar olduğu görülmektedir.Bu mekanizmalar genellikle kanallar olarak adlandırılır ve uygun şekilde bant geçiş filtreleri olarak yorumlanır.Doku analizine çok kanallı filtreleme yaklaşımı sezgisel olarak çekicidir, çünkü farklı dokuların baskın boyutları ve yönelimlerindeki farklılıkları istismar etmemizi sağlar.Günümüzde doku analizi için çok çözünürlüklü bir yaklaşıma duyulan ihtiyaç iyi bilinmektedir.Doku analizine yönelik diğer yaklaşımların bu paradigmayı barındıracak şekilde genişletilmesi gerekirken, çok kanallı filtreleme yaklaşımı doğal olarak çok çözünürlüklüdür.Bir diğer önemli"}
{"_id":"5757dd57950f6b3c4d90a342a170061c8c535536","text":"Bu makale, stereo görüş için eşleştirme maliyetini hesaplama sorununa yeni bir yaklaşım sunmaktadır.Yaklaşım, stereo görüntü çiftlerinden giriş yamalarının benzerliğini hesaplamak için kullanılan bir Convolutional Neural Network'e dayanmaktadır.Son teknoloji stereo boru hattı adımları ile birlikte, yöntem büyük stereo kıyaslamalarında en iyi sonuçları elde eder.Kağıt stereo eşleştirme sorununu tanıtıyor, önerilen yöntemi tartışıyor ve son stereo veri kümelerinden elde edilen sonuçları gösteriyor."}
{"_id":"4b65024cd376067156a5ac967899a7748fa31f6f","text":"Sınırsız, sırasız, küresel ölçekli veri kümeleri günlük işlerde giderek daha yaygın hale gelmektedir (örn.Web günlükleri, mobil kullanım istatistikleri ve sensör ağları).Aynı zamanda, bu veri kümelerinin tüketicileri, daha hızlı yanıtlar için doyumsuz bir açlığa ek olarak, verilerin kendi özelliklerine göre olay zamanı sipariş verme ve pencere açma gibi gelişmiş gereksinimler geliştirmiştir.Bu arada, pratiklik, kişinin bu tür girdiler için doğruluk, gecikme ve maliyetin tüm boyutları boyunca asla tam olarak optimize edemeyeceğini belirtir.Sonuç olarak, veri işleme uygulayıcıları, bu görünüşte rekabet eden önermeler arasındaki gerilimleri nasıl uzlaştıracakları konusunda ikilemle bırakılır ve genellikle birbirinden farklı uygulamalar ve sistemlerle sonuçlanır.Modern veri işlemede bu gelişmiş gereksinimlerle başa çıkmak için temel bir yaklaşım değişiminin gerekli olduğunu öne sürüyoruz.Bir alan olarak, sınırsız veri kümelerini sonunda tamamlanmış olan sonlu bilgi havuzlarına sokmaya çalışmaktan vazgeçmeliyiz ve bunun yerine, tüm verilerimizi görüp görmediğimizi asla bilemeyeceğimiz varsayımı altında canlı ve nefes almalıyız, sadece yeni veriler gelecek, eski veriler geri çekilebilir ve bu sorunu takip edilebilir hale getirmenin tek yolu, uygulayıcıya uygun takasların seçilmesine izin veren prensipli soyutlamalar, gecikme maliyeti ve doğruluk.Bu makalede, böyle bir yaklaşımı, Veri Akışı Modeli'ni, izin verdiği semantiğin ayrıntılı bir incelemesi, tasarımına rehberlik eden temel ilkelere genel bir bakış ve modelin gelişmesine yol açan gerçek dünya deneyimleri aracılığıyla kendini doğrulaması ile birlikte sunuyoruz.FlumeJava [12] ve MillWheel [2] teknolojilerine dayanan Google Cloud Dataflow [20] işleme modelini tanımlamak için \"Dataflow Model\" terimini kullanıyoruz.Bu çalışma Creative Commons AttributionNonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported Lisansı altında lisanslanmıştır.Bu lisansın bir kopyasını görüntülemek için http:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-nc-nd\/3.0\/ adresini ziyaret edin.Lisans kapsamındakiler dışında herhangi bir kullanımdan önce izin alın.info@vldb.org adresine e-posta göndererek telif hakkı sahibi ile iletişime geçin.Bu ciltten makaleler, sonuçlarını 31 Ağustos 2015, Kohala Coast, Hawaii'deki 41. Uluslararası Çok Büyük Veri Tabanları Konferansı'nda sunmaya davet edildi.VLDB Bağışının Bildirileri, Vol.8, hayır.12 Telif Hakkı 2015 VLDB Bağışı 2150-8097\/15\/08."}
{"_id":"40c3b350008ada8f3f53a758e69992b6db8a8f95","text":"Nesne tespiti, HOG özellikleri üzerinde doğrusal SVM'leri kullanmaya son birkaç yılda birleşti.Bununla birlikte, doğrusal SVM'leri eğitmek oldukça pahalıdır ve kategori sayısı arttıkça zorlanabilir hale gelebilir.Bu çalışmada çok daha eski bir tekniği tekrar gözden geçiriyoruz, viz.Doğrusal Ayrımcılık Analizi ve LDA modellerinin neredeyse önemsiz bir şekilde ve performansta çok az veya hiç kayıp olmadan eğitilebileceğini göstermektedir.Doğal görüntülerin yakalama özelliklerini tahmin ettiğimiz kovaryans matrisleri.Bu kovaryanslarla HOG özelliklerini beyazlatmak, böylece HOG özellikleri arasında doğal olarak oluşan korelasyonları ortadan kaldırır.Bu beyazlatılmış özelliklerin (WHO olarak adlandırdığımız) benzerlikleri hesaplamak için orijinal HOG özelliklerinden oldukça daha iyi olduğunu ve kümelemedeki yararlılıklarını kanıtladığını gösteriyoruz.Son olarak, bulgularımızı PASCAL VOC 2007'de rekabetçi olan bir nesne tespit sistemi üretmek için kullanırken, eğitilmesi ve test edilmesi oldukça kolay."}
{"_id":"28e0c6088cf444e8694e511148a8f19d9feaeb44","text":"Bu makale, CubeSats için kendi kendini patlatan bir helisel pantograf anteninin davranışını araştırıyor.Helisel pantograf konsepti, uydu otobüsüne bağlanma kavramlarıyla birlikte tanımlanmaktadır.Sekiz helezondan oluşan bir pantografın sonlu eleman katlama simülasyonları sunulur ve bir prototip anten üzerinde yapılan sıkıştırma kuvveti deneyleriyle karşılaştırılır.Yansıma katsayısı testleri de sunulur ve prototip antenin çalışma frekansı aralığını gösterir.Helisel pantograf, mevcut küçük uydu anten çözümlerine umut verici bir alternatif olarak gösterilmiştir."}
{"_id":"1aad2da473888cb7ebc1bfaa15bfa0f1502ce005","text":"Bu makale, etkileşim düzeyindeki insan faaliyetlerini birinci şahıs bakış açısıyla tanıma sorununu ele almaktadır.Amaç, bir gözlemcinin (örneğin, bir robot veya giyilebilir bir kamera) sürekli video girişlerinden 'diğerlerinin hangi aktiviteyi gerçekleştirdiğini' anlamasını sağlamaktır.Bunlar arasında ‘gözlemciyi kucaklayan bir kişi’ gibi dostane etkileşimlerin yanı sıra ‘gözlemciyi yumruklamak’ veya ‘gözlemciye nesneleri fırlatmak’ gibi düşmanca etkileşimler de yer alıyor ve bunların videoları fiziksel etkileşimlerin neden olduğu büyük miktarda kamera ego-hareketini içeriyor.Makale, küresel ve yerel hareket bilgilerini entegre etmek için çok kanallı çekirdekleri araştırıyor ve birinci şahıs etkinlik videolarında görüntülenen zamansal yapıları açıkça dikkate alan yeni bir etkinlik öğrenme \/ tanıma metodolojisi sunuyor.Deneylerimizde, yalnızca segmentli videolarla sınıflandırma sonuçları göstermekle kalmıyor, aynı zamanda yeni yaklaşımımızın sürekli videolardan gelen faaliyetleri güvenilir bir şekilde tespit edebildiğini doğruluyoruz."}
{"_id":"97876c2195ad9c7a4be010d5cb4ba6af3547421c","text":null}
{"_id":"259c25242db4a0dc1e1b5e61fd059f8949bdb79d","text":"Paylaşılan bellek kullanan birden fazla işlemci çekirdeğine sahip bilgisayarlar artık her yerde.Bu makalede, ek hesaplama gücünden yararlanmak amacıyla bu ortamı özellikle hedef alan birkaç paralel geometrik algoritma sunuyoruz.Tanımladığımız d-boyutlu algoritmalar, (a) artımlı algoritmalar kullanmadan önce ön işleme için tipik olarak kullanıldığı gibi, (b) kd-tree inşaatı, (c) eksen hizalı kutu kesişimi hesaplaması ve son olarak (d) Delaunay üçgenlemelerinde ağ oluşturma algoritmaları için noktaların toplu olarak yerleştirilmesi veya sadece Delaunay üçgenlemelerinin hesaplanmasıdır.Hesaplamalı Geometri Algoritmaları Kütüphanesi'ne (CGAL, http:\/\/www.cgal.org\/) dayalı uygulamalarımızı kullanarak bu algoritmalar için 3D olarak deneysel sonuçlar gösteriyoruz.Bu çalışma, algoritmaların önemli bir kullanıcı müdahalesi gerektirmeden mevcut paralel kaynakları otomatik olarak kullandığı CGAL için paralel bir mod haline gelmesini umduğumuz bir adım."}
{"_id":"ac4a2337afdf63e9b3480ce9025736d71f8cec1a","text":"İleri Parkinson hastalığı (PD) olan hastaların yaklaşık %50'si ani ve geçici bir yürüme yetersizliği olan yürüyüş donmasından (FOG) muzdariptir.Genellikle düşmeye neden olur, günlük aktivitelere müdahale eder ve yaşam kalitesini önemli ölçüde bozar.PD hastalarında yürüyüş açıkları genellikle farmakolojik tedaviye dirençli olduğundan, etkili farmakolojik olmayan tedaviler özel ilgi görmektedir.OBJEKTİFLER Çalışmamızın amacı, gerçek zamanlı yürüyüş verileri elde edebilen, bunları işleyen ve önceden belirlenmiş özelliklere göre yardım sağlayan giyilebilir bir cihaz kavramını değerlendirmektir.YÖNTEMLER FOG tespit edildiğinde otomatik olarak işaret sesi sağlayan ve konu yürümeye devam edene kadar kalan gerçek zamanlı giyilebilir FOG algılama sistemi geliştirdik.Giyilebilir yardımcı teknolojimizi 10 PD hastasıyla yapılan bir çalışmada değerlendirdik.Sekiz saatten fazla veri kaydedildi ve her hasta tarafından bir anket dolduruldu.SONUÇLAR İki yüz otuz yedi FOG olayı, profesyonel fizyoterapistler tarafından Hok sonrası video analizinde tanımlanmıştır.Cihaz, FOG olaylarını çevrimiçi olarak %73,1 hassasiyet ve 0.5 saniyelik çerçeve tabanlı bir değerlendirmede %81.6 özgüllükle tespit etti.Bu çalışma ile PD hastaları için çevrimiçi yardımcı geri bildirimin mümkün olduğunu gösteriyoruz.Hastaların ve fizyoterapistlerin giyilebilir asistanın giyilebilirliği ve performansı konusundaki bakış açılarını ve asistanı kullanırken yürüyüş performanslarını sunar ve tartışırız ve bir sonraki araştırma adımlarına dikkat çekeriz.Sonuçlarımız, böyle bir bağlam farkında sistemin yararını gösterir ve daha ileri çalışmaları motive eder."}
{"_id":"2a68c39e3586f87da501bc2a5ae6138469f50613","text":"Denetimli öğrenmede geniş bir araştırma grubu, eğitim örneklerinin tek bir etiketle ilişkili olduğu tek etiketli verilerin analiziyle ilgilenir. L. Ancak, birkaç uygulama alanındaki eğitim örnekleri genellikle bir dizi etiketle ilişkilendirilir Y  L. Bu tür verilere çok etiketli denir.Belgeler ve web sayfaları gibi metinsel veriler genellikle tek bir etiketten daha fazlası ile not edilir.Örneğin, Hıristiyan kilisesinin \"Da Vinci Şifresi\" filminin yayınlanmasına tepkileri ile ilgili bir haber makalesi hem din hem de film olarak etiketlenebilir.Metinsel verilerin kategorize edilmesi belki de baskın çok etiketli uygulamadır.Son zamanlarda, çok etiketli verilerden öğrenme konusu, görüntülerin [1, 2, 3] ve videonun [4, 5] semantik notasyonu, fonksiyonel genomik [6, 7, 8, 9, 10], duygulara müzik kategorizasyonu [11, 12, 13, 14] gibi artan sayıda yeni uygulamadan motive edilen ve pazarlamayı yönlendiren birçok araştırmacıdan önemli ilgi çekmiştir [15].Tablo 1 literatürde ele alınan çeşitli uygulamaları sunmaktadır.Bu bölüm, çok etiketli veri madenciliğinin hızla gelişen araştırma alanıyla ilgili geçmiş ve son çalışmaları gözden geçirir.Bölüm 2, çok etiketli verilerden öğrenmede iki ana görevi tanımlar ve önemli sayıda öğrenme yöntemi sunar.Bölüm 3, çok etiketli veriler için boyutsallık azaltma yöntemlerini tartışır.Bölüm 4 ve 5, başarılı bir şekilde karşılanırsa, çok etiketli öğrenme yöntemlerinin gerçek dünyadaki uygulamalarını önemli ölçüde genişletebilecek iki önemli araştırma zorluklarını ele alır: a) etiket yapısını istismar etmek ve b) çok sayıda etiketle alan adlarına kadar ölçeklendirmek.Bölüm 6, çok etiketli veri kümelerini ve istatistiklerini sunarken, Bölüm 7, çok etiketli öğrenme için en sık kullanılan değerlendirme önlemlerini sunar."}
{"_id":"60686a80b91ce9518428e00dea95dfafadadd93c","text":"Bu iletişim, 2.4 GHz için polarizasyon çeşitliliğine sahip çift portlu yeniden yapılandırılabilir kare yama antenini sunar.Yamadaki dört p-i-n diyotun durumlarını kontrol ederek, önerilen antenin polarizasyonu, her bir porttaki doğrusal polarizasyon (LP), sol veya sağ el dairesel polarizasyon (CP) arasında değiştirilebilir.Hava substratı ve diyafram-eşleştirilmiş besleme yapısı, p-i-n diyotlarının önyargı devresini basitleştirmek için kullanılır.LP modlarında yüksek izolasyon ve düşük çapraz polarizasyon seviyesi ile her iki port da polarimetrik radarlar için çift doğrusal polarize anten olarak aynı anda çalışabilir.Hareketlilik, olumsuz hava koşulları ve görüş hattı dışı uygulamalardan kaynaklanan zorlukları ele almak için uygun olan her limanda farklı CP dalgaları elde edilir.Anten, polarizasyon çeşitliliği uygulamalarında yaygın olarak uygulanabilen basit yanlı ağ, kolay imalat ve ayarlama avantajlarına sahiptir."}
{"_id":"0d11248c42d5a57bb28b00d64e21a32d31bcd760","text":"19 Temmuz 2001'de internete bağlı 359,000'den fazla bilgisayar, 14 saatten kısa bir sürede Kod Kırmızı (CRv2) solucanı ile enfekte edildi.Code-Red'in sonraki suşları da dahil olmak üzere bu salgının maliyetinin 2,6 milyar doları aştığı tahmin edilmektedir.Bu saldırının neden olduğu küresel hasara rağmen, kısmen solucanlar hakkında küresel bilgi toplama zorluğu nedeniyle solucanın yayılmasını karakterize etmek için birkaç ciddi girişim olmuştur.Solucan yayılımının küresel olarak tespit edilmesini sağlayan bir teknik kullanarak, 2 Temmuz 2001 tarihinden itibaren 45 günlük bir süre içinde Code-Red'in İnternet'e yayılmasının özelliklerini belirlemek için verileri topladık ve analiz ettik.Bu makalede, Code-Red'in yayılımını izlemek için kullandığımız metodolojiyi ve daha sonra iz analizlerimizin sonuçlarını açıklıyoruz.İlk olarak enfeksiyon ve deaktivasyon oranları açısından Code-Red ve CodeRedII solucanlarının yayılımını detaylandırıyoruz.Enfeksiyonun yayılması için optimize edilmeden bile, Code-Red enfeksiyon oranları dakikada 2.000'den fazla konakçıya ulaştı.Daha sonra, coğrafi konum, haftalık ve günlük zaman etkileri, üst düzey etki alanları ve ISS'ler dahil olmak üzere enfekte ev sahibi popülasyonun özelliklerini inceliyoruz.Solucanın uluslararası bir etkinlik olduğunu, enfeksiyon aktivitesinin günlük etkileri gösterdiğini ve çoğu dikkatin büyük şirketlere odaklanmasına rağmen, Kod Kırmızısı solucanının öncelikle ev ve küçük işletme kullanıcılarına avlandığını gördük.Ayrıca DHCP'nin enfekte olmuş ana bilgisayarların ölçümleri üzerindeki etkilerini niteledik ve IP adreslerinin bir solucanın 24 saatten daha uzun bir zaman ölçeğine yayılmasının doğru bir ölçüsü olmadığını belirledik.Son olarak, Code-Red solucanının deneyimi, internet ana bilgisayarlarındaki geniş kapsamlı güvenlik açıklarının hızlı ve çarpıcı bir şekilde kullanılabileceğini ve internet solucanlarını hafifletmek için ana bilgisayar yamalama dışındaki tekniklerin gerekli olduğunu göstermektedir."}
{"_id":"0462a4fcd991f8d6f814337882da182c504d1d7b","text":"Google Books Ngram Corpus'un yeni bir baskısını sunuyoruz; bu, kelimelerin ve cümlelerin beş yüzyıllık bir süre boyunca, sekiz dilde ne sıklıkta kullanıldığını anlatıyor; şimdiye kadar yayınlanan tüm kitapların% 6'sını yansıtıyor.Bu yeni baskıda sintaktik açıklamalar tanıtılıyor: kelimeler konuşmanın bir parçası olarak etiketleniyor ve baş değiştirici ilişkileri kaydediliyor.Ekler, tarihsel metinlere özel olarak uyarlanmış istatistiksel modellerle otomatik olarak üretilir.Korpus, dilsel eğilimlerin, özellikle sözdiziminin evrimi ile ilgili olanların incelenmesini kolaylaştıracaktır."}
{"_id":"d31798506874705f900e72203515abfaa9278409","text":"Makale tarihi: Alındı 26 Ağustos 2007 Gözden geçirilmiş formda alındı 7 Mayıs 2008 Kabul edildi 13 Mayıs 2008"}
{"_id":"6d96f946aaabc734af7fe3fc4454cf8547fcd5ed","text":null}
{"_id":"1c26786513a0844c3a547118167452bed17abf5d","text":"Transliterasyon sorununa kısa bir giriş yaptıktan ve Arapça'dan İngilizce'ye çeviriye özgü bazı konuları vurguladıktan sonra, soruna hesaplamalı bir çözüm olarak üç fazlı bir algoritma tanıtılır.Algoritma, Hidden Markov Model yaklaşımına dayanır, ancak çevrimiçi veritabanlarında mevcut olan bilgileri de kullanır.Algoritma daha sonra değerlendirilir ve %80'e yaklaşan doğruluk elde ettiği gösterilmiştir."}
{"_id":"dbc82e5b8b17faec972e1d09c34ec9f9cd1a33ea","text":"Commonsense akıl yürütme konusundaki araştırmamızda, özellikle önemli bir bilgi türünün insan hedefleri hakkında bilgi olduğunu bulduk.Özellikle arayüz ajanlarına Commonsense akıl yürütme uygularken, kullanıcı eylemlerinden gelen hedefleri tanımamız (plan tanıma) ve hedefleri uygulayan eylem dizileri oluşturmamız gerekir (planlama).Ayrıca, genellikle belirli bir hedefin ne zaman ve nerede gerçekleşebileceği veya ne kadar süreceği gibi hedeflerin ortaya çıktığı durumlarla ilgili daha genel soruları cevaplamamız gerekir.Commonsense bilgi edinimi ile ilgili geçmiş çalışmalarda, kullanıcılardan bu tür bilgiler doğrudan istenmiştir.Ancak son zamanlarda, başka bir yaklaşım ortaya çıktı - kullanıcıları bilgi sağlamanın oyunda iyi puanlamanın aracı olduğu oyunlar oynamaya ikna etmek, böylece oyuncuları motive etmek.Bu yaklaşım, Luis von Ahn ve meslektaşları tarafından İnsan Hesaplaması olarak adlandırılan bir yaklaşıma öncülük etmiştir.Common Consensus, günlük hedefler hakkında Commonsense bilgisini toplayan ve onaylayan eğlenceli, kendi kendine yeten bir web tabanlı oyundur.TV oyun programı Family Feud1'in yapısına dayanmaktadır.Küçük bir kullanıcı çalışması, kullanıcıların oyunu eğlenceli bulduğunu, bilgi kalitesinin çok iyi olduğunu ve bilgi toplama oranının hızlı olduğunu gösterdi.ACM Sınıflandırması: H.3.3 [INFORMATION STORAGE AND RETRİEVAL]: Bilgi Arama ve Geri Alma; I.2.6 [ARTIFICIAL INTELLIGENCE]: Öğrenme"}
{"_id":"f8b1534b26c1a4a30d32aec408614ecff2412156","text":null}
{"_id":"4c479f8d18badb29ec6a2a49d6ca8e36d833fbe9","text":"Küçük boyutuna rağmen, coccyx'in birkaç önemli işlevi vardır.Birden fazla kas, ligament ve tendon için yerleştirme alanı olmasının yanı sıra, oturma pozisyonundaki bir kişiye ağırlık taşıyan destek sağlayan iskial tüberozitelerle birlikte tripodun bir ayağı olarak da hizmet eder.Koksidini insidansı (koksiks bölgesinde ağrı) bildirilmemiştir, ancak koksidini gelişme riskinin artmasıyla ilişkili faktörler obezite ve kadın cinsiyetini içerir.YÖNTEMLER Bu makale koksidini anatomisi, fizyolojisi ve tedavisi hakkında genel bir bakış sunmaktadır.SONUÇLAR Muhafazakar tedavi vakaların %90'ında başarılıdır ve birçok vaka tıbbi tedavi olmadan çözülür.Refrakter vakalar için tedaviler arasında pelvik taban rehabilitasyonu, manuel manipülasyon ve masaj, transkutan elektriksel sinir stimülasyonu, psikoterapi, steroid enjeksiyonları, sinir bloğu, omurilik stimülasyonu ve cerrahi prosedürler bulunur.SONUÇ Fizik tedavi, ergonomik adaptasyonlar, ilaçlar, enjeksiyonlar ve muhtemelen psikoterapi kullanan multidisipliner bir yaklaşım, refrakter koksiks ağrısı olan hastalarda en büyük başarı şansına yol açar.Yeni cerrahi teknikler ortaya çıksa da, etkinliği belirlenmeden önce daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır."}
{"_id":"0989bbd8c15f9aac24e8832327df560dc8ec5324","text":"Araştırmacıların bunları yaratma yöntemlerini keşfetmeye başlamasından bu yana geçen yaklaşık altı on yılda, dış iskeletler bilim kurgudan neredeyse ticarileştirilmiş ürünlere doğru ilerledi.Henüz mükemmelleştirilmemiş olan dış iskelet gelişimi ile ilgili birçok zorluk olsa da, alandaki ilerlemeler muazzam olmuştur.Bu makalede, tarihi gözden geçiriyor ve alt ekstremite dış iskeletlerinin ve aktif ortezlerin en son durumunu tartışıyoruz.Literatürde tanımlanan cihazların çoğu için donanım, aktüasyon, duyusal ve kontrol sistemlerine genel bir bakış sunarız ve henüz üstesinden gelinmemiş büyük ilerlemelerin ve engellerin tartışılmasıyla sona ereriz."}
{"_id":"4adffe0ebdda59d39e43d42a41e1b6f80164f07e","text":"Negatif olmayan matriks faktörizasyonu (NMF), görüntü işleme ve belgelerin semantik analizi de dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda yararlı olan denetimsiz bir öğrenme yöntemidir.Bu makale, NMF ayrışmasının özel bir durumu olan simetrik NMF'ye (SNMF) odaklanmaktadır.Seviye 3 temel doğrusal cebir alt programlarını kullanan üç paralel multiplicative güncelleme algoritması doğrudan bu sorun için geliştirilmiştir.İlk olarak, Öklid mesafesini en aza indirerek, çoklayıcı bir güncelleme algoritması önerilmiştir ve hafif koşullar altında yakınsaması kanıtlanmıştır.Buna dayanarak, başka iki hızlı paralel yöntem daha önermekteyiz: -SNMF ve  -SNMF algoritmaları.Hepsinin uygulanması kolaydır.Bu algoritmalar olasılıksal kümeleme için uygulanır.Yüz görüntü kümelemesi, belge kategorizasyonu ve gen ifadesinde desen kümelemesi için etkinliklerini gösteriyoruz."}
{"_id":"2a4423b10725e54ad72f4f1fcf77db5bc835f0a6","text":"İstatistiksel mekanik (sonlu bir sıcaklıkta termal dengede birçok serbestlik derecesine sahip sistemlerin davranışı) ve çok değişkenli veya kombinatoryal optimizasyon (birçok parametreye bağlı olarak verilen bir fonksiyonun minimumunu bulmak) arasında derin ve kullanışlı bir bağlantı vardır.Katılarda tavlama ile ilgili ayrıntılı bir benzetme, çok büyük ve karmaşık sistemlerin özelliklerinin optimizasyonu için bir çerçeve sağlar.İstatistiksel mekanikle olan bu bağlantı yeni bilgileri açığa çıkarır ve geleneksel optimizasyon problemleri ve yöntemleri hakkında yabancı bir bakış açısı sağlar."}
{"_id":"dec997b20ebe2b867f68cc5c123d9cb9eafad6bb","text":"Derin sinir ağlarının eğitimi genellikle büyük miktarda veri gerektirir ve çok hesaplama yoğundur.Burada, pahalı gradyan alçalma prosedürünü atlatmanın ve bir sinir ağının parametrelerini doğrudan eğitim verilerinin özelliklerinden türetmenin mümkün olabileceğini gösteriyoruz.Yakınsamaya yakın olarak, girdiye yakın katmanlar için gradyan iniş denklemlerinin doğrusallaştırılabileceğini ve her sınıf için verilerin eş değişkenliği ile ilgili gürültü ile stokastik denklemler haline gelebileceğini gösteriyoruz.Çözümlerin bu denklemlere dağılımını türetiyoruz ve bunun bir \"denetlenmiş ana bileşen analizi\" ile ilgili olduğunu keşfediyoruz. Bu sonuçları görüntü veri kümeleri MNIST, CIFAR10 ve CIFAR100 üzerinde uyguluyoruz ve bulgularımızı kullanarak önceden eğitilmiş katmanların, aynı boyuttaki sinir ağlarından karşılaştırılabilir veya daha üstün olduğunu görüyoruz.Dahası, önceden eğitilmiş katmanlarımız genellikle kovaryans matrisinin hızlı bir şekilde yakınsaması nedeniyle eğitim verilerinin bir kısmını kullanarak hesaplanabilir.Bu nedenle, bulgularımız, hem gradyan alçalması için kullanılan verilerin sadece bir kısmını gerektirerek hem de eğitimin pahalı geri yayılım adımındaki katmanları ortadan kaldırarak eğitim süresini kesebileceğimizi göstermektedir.Ek olarak, bu bulgular derin sinir ağlarının iç işleyişini kısmen aydınlatır ve sınıflandırma problemlerinin bazı aşamaları için en uygun çözümleri matematiksel olarak hesaplamamıza izin verir, böylece bu tür sorunları verimli bir şekilde çözme yeteneğimizi önemli ölçüde artırır."}