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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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/).


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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


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.


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.


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.


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 ...


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.


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.


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).


10 maddelik bir plan, bazı -hepsi olmasa da- ölümcül özerk silahları yasaklamak için bir öneri hazırlamaya yönelik.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.