Güçlendirme öğrenimi, makinelere çevreyle etkileşim ve hatalarından öğrenme yoluyla öğretmek için kullanılabilecek güçlü bir AI paradigması olarak kabul edilir.Algılanan faydasına rağmen, otomotiv uygulamalarında henüz başarılı bir şekilde uygulanmamıştır.Atari oyunlarının öğrenilmesinin ve Google DeepMind'in Go'nun başarılı gösterilerinden esinlenerek, derin pekiştirici öğrenme kullanarak özerk sürüş için bir çerçeve önermekteyiz.Bu, diğer araçlar, yayalar ve yol çalışmaları da dahil olmak üzere çevre ile güçlü etkileşimler nedeniyle denetimli bir öğrenme problemi olarak özerk sürüşü pozlamak zor olduğu için özellikle alakalıdır.Özerk sürüş için nispeten yeni bir araştırma alanı olduğundan, derin takviye öğrenimine kısa bir genel bakış sunarız ve daha sonra önerilen çerçevemizi tanımlarız.Bilgi entegrasyonu için Tekrarlayan Sinir Ağları'nı içerir ve aracın kısmen gözlemlenebilir senaryoları ele almasını sağlar.Ayrıca, ilgili bilgilere odaklanmak için dikkat modelleri üzerindeki son çalışmaları entegre eder, böylece gömülü donanımda dağıtım için hesaplama karmaşıklığını azaltır.Çerçeve, TORCS adı verilen açık kaynaklı bir 3D araba yarışı simülatöründe test edildi.Simülasyon sonuçlarımız, karmaşık yol eğriliklerinin bir senaryosunda ve diğer araçların basit etkileşiminde özerk manevranın öğrenildiğini göstermektedir.TANITIM Otonom olarak çalışan bir robot otomobil, Yapay Zeka'nın uzun süredir devam eden bir hedefidir.Bir aracı sürmek, bir insan sürücüsünden yüksek düzeyde beceri, dikkat ve deneyim gerektiren bir iştir.Bilgisayarlar, insanlardan daha fazla dikkat ve odaklanma yeteneğine sahip olsalar da, tamamen özerk sürüş, AI ajanları tarafından şimdiye kadar elde edilen bir zeka seviyesini gerektirir.Özerk bir sürüş aracının oluşturulmasında yer alan görevler, Şekil 1'de gösterildiği gibi 3 kategoriye ayrılabilir: 1) Tanıma: Çevredeki ortamın bileşenlerini tanımlamak.Bunun örnekleri yaya tespiti, trafik işareti tanıma vb.Her ne kadar önemsiz olmaktan uzak olsa da, tanıma günümüzde Derin Öğrenme (DL) algoritmalarındaki ilerlemeler sayesinde nispeten kolay bir iştir, bunlar insan seviyesi tanımasına veya birkaç nesne algılama ve sınıflandırma probleminde [8] [2] üst seviyeye ulaşmıştır.Derin öğrenme modelleri, ham giriş verilerinden karmaşık özellik gösterimlerini öğrenebilir, el yapımı özelliklere olan ihtiyacı göz ardı eder [15] [2] [7].Bu bağlamda, Convolutional Neural Networks (CNN'ler) muhtemelen en başarılı derin öğrenme modelidir ve AlexNet'ten bu yana ImageNet meydan okumasındaki her kazanan girdinin temelini oluşturmuştur [8].Bu başarı, otonom sürüş için şerit ve araç algılamada çoğaltılmıştır [6].2) Tahmin: Otonom bir sürüş aracının çevresini tanıması yeterli değildir; aynı zamanda çevrenin gelecekteki durumlarını öngören dahili modeller de üretebilmelidir.Bu problem sınıfına örnek olarak çevre haritası oluşturmak veya bir nesneyi izlemek verilebilir.Geleceği tahmin edebilmek için, geçmiş bilgileri entegre etmek önemlidir.Bu nedenle, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) bu problem sınıfı için gereklidir.Uzun Vadeli Bellek (LSTM) ağları [5], uçtan uca sahne etiketleme sistemlerinde kullanılan RNN'nin böyle bir kategorisidir [14].Daha yakın zamanlarda, RNN'ler DeepTracking modelinde nesne izleme performansını iyileştirmek için de kullanılmıştır [13].3) Planlama: Aracın başarılı bir şekilde gezinmesini sağlayacak sürüş eylemlerinin gelecekteki sırasını planlamak için tanıma ve tahmin içeren verimli bir modelin üretilmesi.Planlama, üçünün en zor görevidir.Zorluk, modelin çevreyi (tanıtım) ve dinamiklerini (önyargı), istenmeyen durumlardan (cenaplardan) kaçınacak ve güvenli bir şekilde hedefine (ödüllere) gidecek şekilde planlamasını sağlayacak şekilde anlama yeteneğini bütünleştirmede yatmaktadır.Şekil 1: Yüksek seviye otonom sürüş görevleri Güçlendirme Öğrenimi (RL) çerçevesi [17][20] kontrol görevlerinde uzun süredir kullanılmaktadır.RL'nin DL ile karışımı, [9]'da insan düzeyinde kontrol elde etmek için en umut verici yaklaşımlardan biri olarak gösterildi.[12] ve [11]'da bu insan seviyesi kontrolü, RL'nin planlama kısmından sorumlu olduğu Derin Q Ağları (DQN) modelini kullanarak Atari oyunlarında gösterildi.Daha sonra, RNN'ler kısmi gözlemlenebilir senaryoları hesaba katmak için karışıma entegre edildi [4].Özerk sürüş, bilgi ar X iv iv :1 70 4'ün entegrasyonunu gerektirir.02 53 2v 1 [ .M L'de st ] 8 A pr 2 01 7 çoklu sensörlerden.Bazıları LIDAR gibi düşük boyutlu, bazıları ise kameralar gibi yüksek boyutludur.Bununla birlikte, bu özel örnekte, ham kamera görüntülerinin yüksek boyutlu olmasına rağmen, özerk sürüş görevine ulaşmak için gereken yararlı bilgilerin çok daha düşük boyutta olması dikkat çekicidir.Örneğin, sürüş kararlarını etkileyen sahnenin önemli kısımları hareket eden araç, önündeki yolda boş alan, kerblerin konumu vb. ile sınırlıdır.Araçların ince detayları bile önemli değildir, çünkü sorun için sadece mekansal konumları gerçekten gereklidir.Bu nedenle, ilgili bilgiler için bellek bant genişliği çok daha düşüktür.Bu ilgili bilgiler çıkarılabilirse, diğer ilgisiz parçalar filtrelenirken, otonom sürüş sistemlerinin hem doğruluğunu hem de verimliliğini artıracaktır.Dahası, bu, otonom sürüş kontrol ünitesini içerecek gömülü sistemlerde kritik kısıtlamalar olan sistemin hesaplama ve bellek gereksinimlerini azaltacaktır.Dikkat modelleri böyle bir bilgi filtreleme işlemi için doğal bir uyumdur.Son zamanlarda, bu modeller başarılı bir şekilde görüntü tanıma için [23] ve [10]'da kullanıldı, burada RL, görüntünün katılacak kısımlarını elde etmek için RNN'lerle karıştırıldı.Bu modeller DQN [11] ve Deep Recurrent Q Networks (DRQN) [4] modellerine kolayca genişletilebilir ve entegre edilebilir.Bu entegrasyon [16]'da gerçekleştirildi.Dikkat modellerinin başarısı, onları otonom sürüşü gerçekleştirmek için ham duyusal bilgilerden düşük seviyeli bilgilerin çıkarılması için önermemizi sağlar.Bu makalede, ham sensör girişleri ve çıkışları sürüş eylemlerini alan bir uç otonom sürüş modeli için bir çerçeve önermekteyiz.Model kısmen gözlemlenebilir senaryoları ele alabilir.Dahası, alınan sensörler verilerinden yalnızca ilgili bilgileri çıkarmak için dikkat modellerindeki son gelişmeleri entegre etmeyi ve böylece gerçek zamanlı gömülü sistemler için uygun hale getirmeyi teklif ediyoruz.Bu makalenin ana katkıları: 1) derin takviye öğreniminin son gelişmeleri hakkında bir anket sunmak ve 2) otomotiv topluluğuna derin takviye öğrenme kullanarak özerk sürüşü sona erdirmek için bir çerçeve sunmak.Kağıdın geri kalanı iki parçaya ayrılmıştır.İlk bölüm, geleneksel MDP çerçevesi ve Q-öğrenme ile başlayarak, DQN, DRQN ve Derin Dikkat Tekrarlayan Q Ağları (DARQN) ile başlayan derin takviye öğrenme algoritmalarının bir anketini sağlar.Makalenin ikinci kısmı, son gelişmeleri derin takviye öğrenimine entegre eden önerilen çerçeveyi açıklamaktadır.Son olarak, gelecekteki çalışmalar için yol tarifini sonuçlandırır ve öneririz.Takviye öğrenme hakkında kapsamlı bir genel bakış için lütfen Rich Sutton'ın ders kitabının ikinci baskısına bakın [18].Bu bölümdeki önemli konuların kısa bir incelemesini yapıyoruz.Güçlendirme Öğrenimi çerçevesi, bir ajanın izleyebileceği en iyi politikayı sağlamak için bir model olarak formüle edilmiştir (belirli bir durumda alınacak en iyi eylem), öyle ki, ajan bu politikayı güncelden izlediğinde ve bir terminal duruma ulaşılana kadar toplam birikmiş ödüller maksimize edilir.RL Paradigm Sürüşü için motivasyon, çok ajanlı bir etkileşim sorunudur.Bir insan sürücü olarak, diğer arabalarla herhangi bir etkileşim olmadan şerit içinde kalmak, yoğun trafikte şerit değiştirmekten çok daha kolaydır.İkincisi, diğer sürücülerin davranışlarındaki doğal belirsizlik nedeniyle daha zordur.Etkileşimli araçların sayısı, geometrik konfigürasyonları ve sürücülerin davranışları büyük değişkenliğe sahip olabilir ve tüm senaryoların kapsamlı bir kapsamı olan denetimli bir öğrenme veri seti tasarlamak zordur.İnsan sürücüler, diğer sürücülerin davranışlarını anlamak için bir tür çevrimiçi takviye öğrenme kullanır; örneğin, savunma veya agresif, deneyimli veya deneyimsiz vb.Bu, özellikle müzakere gerektiren senaryolarda, yani bir kavşak içine girmek, trafik ışıkları olmadan kavşaklarda gezinmek, yoğun trafik sırasında şerit değişiklikleri vb.Otonom sürüşteki temel zorluk, GPS olmadan bilinmeyen bir alanda kaybolmaktan kurtulmak veya yerde bir lavabonun su baskınları veya görünümü gibi felaket durumlarıyla uğraşmak gibi bir insan sürücüsü için bile beklenmeyen köşe durumlarıyla başa çıkmaktır.RL paradigması keşfedilmemiş toprakları model alır ve kendi deneyimlerinden hareket ederek öğrenir.Ek olarak, RL, denetlenen öğrenme problemleri için zorluklar yaratabilecek farklılaşmamış maliyet işlevlerini ele alabilir.Şu anda, otonom sürüş için standart yaklaşım, sistemi izole edilmiş alt problemlere, tipik olarak denetlenen-öğrenme-benzeri nesne tespitine, görsel odometriye vb. ayırmak ve daha sonra önceki adımların tüm sonuçlarını birleştirmek için bir işlem sonrası katmana sahip olmaktır.Bu yaklaşımla ilgili iki ana konu vardır: İlk olarak, çözülen alt sorunlar özerk sürüşten daha zor olabilir.Örneğin, biri hem zorlayıcı hem de gereksiz olan semantik segmentasyon ile nesne tespitini çözüyor olabilir.İnsan sürücüler, yalnızca en alakalı olanları, sürüş sırasında tüm görünür nesneleri tespit etmez ve sınıflandırmazlar.İkinci olarak, izole edilmiş alt problemler, elde etmek için tutarlı bir şekilde bir araya gelmeyebilir.


Bu rapor, AI'nın kötü niyetli kullanımlarından kaynaklanan potansiyel güvenlik tehditlerinin manzarasını inceler ve bu tehditleri daha iyi tahmin etmenin, önlemenin ve hafifletmenin yollarını önerir.Yapay zekanın dijital, fiziksel ve politik alanlarda tehdit ortamını nasıl etkileyebileceğini analiz ettikten sonra, yapay zeka araştırmacıları ve diğer paydaşlar için dört üst düzey öneride bulunuyoruz.Ayrıca, savunma portföyünü genişletebilecek veya saldırıları daha az etkili veya daha zor hale getirebilecek daha fazla araştırma için umut verici birkaç alan önermekteyiz.Son olarak, saldırganların ve savunucuların uzun vadeli dengesini tartışıyoruz, ancak kesin olarak çözmüyoruz.


Derin sinir ağları, karmaşık, gerçek dünya sorunlarıyla mücadele etmek için yaygın olarak kullanılan ve etkili bir araç olarak ortaya çıkmıştır.Bununla birlikte, bunları güvenlik açısından kritik sistemlere uygulamada büyük bir engel, davranışları hakkında resmi güvence sağlamadaki büyük zorluktur.Derin sinir ağlarının özelliklerini doğrulamak (veya karşı örnekler sağlamak) için yeni, ölçeklenebilir ve verimli bir teknik sunuyoruz.Teknik, birçok modern sinir ağında önemli bir bileşen olan konveks olmayan Doğrusal Ünite (ReLU) aktivasyon fonksiyonunu işlemek için genişletilmiş simpleks yöntemine dayanmaktadır.Doğrulama prosedürü, herhangi bir basitleştirici varsayımda bulunmadan, bir bütün olarak sinir ağlarını ele alır.Tekniğimizi insansız uçaklar için yeni nesil havadan çarpışma önleme sisteminin (ACAS Xu) prototip derin sinir ağı uygulaması üzerinde değerlendirdik.Sonuçlar, tekniğimizin mevcut yöntemler kullanılarak doğrulanan en büyük ağlardan daha büyük bir büyüklük sırası olan ağların özelliklerini başarılı bir şekilde kanıtlayabileceğini göstermektedir.


Tam kullanım koşulları ve koşulları: http://pubsonline.informs.org/page/terms-and-conditions Bu makale sadece araştırma, öğretim ve/veya özel çalışma amaçları için kullanılabilir.Ticari kullanım veya sistematik indirme (robotlar veya diğer otomatik işlemlerle) aksi belirtilmediği sürece açık Yayıncı onayı olmadan yasaktır.Daha fazla bilgi için, iletişim izinleri@informs.org.Yayıncı, makalenin doğruluğunu, eksiksizliğini, ticariliğini, belirli bir amaca uygunluğu veya ihlal edilmemesini garanti etmez veya garanti etmez.Ürünlerin veya yayınların açıklamaları veya referansları veya bu makaleye bir reklamın dahil edilmesi, o ürün, yayın veya hizmetten yapılan taleplerin garantisini, onayını veya desteğini oluşturmaz veya ima etmez.1990 BİLGİLER


Özerk sürüş, sürücünün rahatlığını sağlama ve güvenliği artırma yeteneğini göstermiştir.Mevcut trafik sistemimize otonom sürüşü getirirken, önemli bir konu da otonom aracın gerçek insan sürücülerle aynı şekilde tepki vermesini sağlamaktır.Geleceğin özerk bir aracının insan sürücüler gibi performans göstermesini sağlamak için, bu makale, sürücülerin gerçek sinyalli kavşaktaki trafik ortamlarının değerlendirilmesine dayanarak araçları nasıl kontrol ettiğini temsil edebilecek bir araç hareket planlama modeli önermektedir.Önerilen hareket planlama modeli, yaya niyet tespiti, boşluk tespiti ve araç dinamik kontrolü işlevlerini içerir.Bu üç işlev, gerçek trafik ortamlarından toplanan gerçek verilerin analizine dayanarak oluşturulmuştur.Son olarak, bu makale, modelimizin davranışlarını gerçek yayaların ve insan sürücülerin davranışlarıyla karşılaştırarak önerilen yöntemin performansını göstermektedir.Deneysel sonuçlar, önerilen modelin yaya geçiş niyeti için% 85 tanıma oranına ulaşabileceğini göstermektedir.Dahası, önerilen hareket planlama modeli ve gerçek insan güdümlü araç tarafından kontrol edilen araç, kavşaklardaki boşluk kabulüne göre son derece benzer.


Bu çalışmada, konvolutional n etwork derinliğinin büyük ölçekli görüntü tanıma ayarındaki doğruluğu üzerindeki etkisini araştırıyoruz.Ana katkımız, artan derinlik ağlarının kapsamlı bir değerlendirmesidir, bu da derinliği 16  ağırlık katmanlarına iterek önceki sanat yapılandırmalarında önemli bir iyileşmenin sağlanabileceğini göstermektedir.Bu bulgular, ekibimizin yerelleştirme ve sınıflandırma pistlerinde ilk bir nd ikinci sırayı yeniden belirlediği ImageNet Challenge 2014 gönderimimizin temelini oluşturdu.Ayrıca, temsillerimizin diğer veri kümelerine iyi genelleştiğini, whe re t y'nin son teknoloji sonuçlarına ulaştığını gösteriyoruz.Önemli olarak, bilgisayar görüşünde derin görsel temsillerin kullanımını kolaylaştırmak için iki bestp rforming ConvNet modelimizi halka açık hale getirdik.


ImageNet Büyük Ölçekli Görsel Tanıma Yarışması 2014'te (ILSVRC14) sınıflandırma ve tespit için sanatın yeni durumunu elde eden Inception kod adlı derin bir evrişimsel sinir ağ mimarisi sunuyoruz.Bu mimarinin ana özelliği, ağ içindeki bilgi işlem kaynaklarının geliştirilmiş kullanımıdır.Dikkatli bir şekilde hazırlanmış bir tasarımla, hesaplama bütçesini sabit tutarken ağın derinliğini ve genişliğini artırdık.Kaliteyi optimize etmek için, mimari kararlar Hebbian ilkesine ve çok ölçekli işleme sezgisine dayanıyordu.ILSVRC14 için yaptığımız başvuruda kullanılan belirli bir enkarnasyona, kalitesi sınıflandırma ve tespit bağlamında değerlendirilen 22 katmanlı derin ağ olan GoogLeNet denir.


Derin Sinir Ağları Eğitimi, önceki katmanların parametreleri değiştikçe, her katmanın girdilerinin dağılımının eğitim sırasında değişmesiyle karmaşıktır.Bu, daha düşük öğrenme oranları ve dikkatli parametre başlatma gerektiren eğitimi yavaşlatır ve doymuş doğrusal olmayanlarla modelleri eğitmeyi zorlaştırır.Bu olguya içsel eşdeğişkenlik kayması diyoruz ve katman girdilerini normalleştirerek sorunu ele alıyoruz.Yöntemimiz, normalleştirmeyi model mimarisinin bir parçası haline getirmek ve her eğitim mini-batch'ı için normalleştirmeyi gerçekleştirmekten gücünü alır.Toplu Normalleştirme, çok daha yüksek öğrenme oranlarını kullanmamıza ve başlatma konusunda daha az dikkatli olmamıza izin verir ve bazı durumlarda bırakma ihtiyacını ortadan kaldırır.Son teknoloji bir görüntü sınıflandırma modeline uygulanan Toplu Normalleştirme, 14 kat daha az eğitim adımıyla aynı doğruluğu elde eder ve orijinal modeli önemli bir farkla yener.Toplu normalleştirilmiş ağlardan oluşan bir topluluk kullanarak, ImageNet sınıflandırmasında en iyi yayınlanan sonucu geliştiririz: insan puanlayıcıların doğruluğunu aşan% 4.82 top-5 test hatasına ulaşmak.


Ultra geniş bantlı (UWB) bir güç bölücü bu kağıtta tasarlanmıştır.Bu güç bölücünün UWB performansı, üstel ve eliptik bölümlerden oluşan konik bir mikro şerit çizgisi kullanılarak elde edilir.Kaba taneli paralel mikro-genetik algoritma (PMGA) ve CST Microwave Studio, otomatik bir paralel tasarım sürecine ulaşmak için birleştirilir.Yöntem, UWB güç bölücüsünü optimize etmek için uygulanır.Optimize edilmiş güç bölücüsü üretilmiş ve ölçülmüştür.Ölçülen sonuçlar, nispeten düşük ekleme kaybı, iyi geri dönüş kaybı ve tüm UWB'deki (3,10.6 GHz) çıkış portları arasında yüksek izolasyon olduğunu göstermektedir.


Bu konuşma, stokastik, kısmen gözlemlenebilir ortamları idare edebilen bir öğrenme ajanı için çok basit bir "temel mimari" önermektedir.Mimari, zamansal süreçleri grafiksel modeller olarak temsil etmek için bir yöntem ile birlikte takviye öğrenmeyi kullanır.Bu tür gösterimlerin parametrelerini ve yapısını duyusal girdilerden temizlemek ve posterior olasılıkları hesaplamak için yöntemleri tartışacağım.Tüm ajanı denemeden önce bazı açık sorunlar kalır; ölçeklendirmeyi düşündüğümüzde daha fazla ortaya çıkar.Konuşmanın ikinci bir teması, takviye öğrenmenin iyi bir hayvan ve insan öğrenme modeli sağlayıp sağlayamayacağı olacaktır.Bu soruyu cevaplamak için ters pekiştirme öğrenmesini yapmalıyız: Gözlemlenen davranış göz önüne alındığında, eğer varsa, hangi ödül sinyali optimize ediliyor?Bu, COLT, UAI ve ML toplulukları için çok ilginç bir sorun gibi görünüyor ve Markov karar süreçlerinin yapısal tahmini başlığı altında ekonometride ele alındı.1 Belirsiz ortamlarda öğrenme AI, akıllı ajanların, yani bir ortamda etkili bir şekilde algılayan ve hareket eden sistemlerin (bazı performans ölçütlerine göre) yapımıyla ilgilidir.Russell ve Norvig (1995)'in başka yerlerinde, yapay zeka araştırmalarının çoğunun statik, deterministik, ayrık ve tamamen gözlemlenebilir ortamlara odaklandığını savundum.Gerçek dünyada olduğu gibi, çevre dinamik, stokastik, sürekli ve kısmen gözlemlenebilir olduğunda ne yapılmalıdır?Bu makale NSF @I-9634215, ONR (N00014-97-l-0941) ve AR0 (DAAH04-96-1-0341) tarafından desteklenen çeşitli araştırma çabalarına dayanmaktadır.Kişisel veya sınıf kullanımı için bu eserin tamamının veya p.art'ının dijital veya basılı kopyalarını yapma izni, kopyaların prolit veya ticari reklam için yapılmaması veya dağıtılmaması ve kopyaların bu bildirimi ve ilk sayfadaki tam alıntıyı taşıması koşuluyla ücretsiz olarak verilir.Aksini kopyalamak için.Yeniden yayınlamak, sunucularda yayınlamak veya listelere yeniden dağıtmak için, önceden belirli bir pemlizyon ve / veya ücret gerektirir.COLT 98 Madison WI IJSA Copyright ACM 1998 1-5X1 13-057-0/9X/ 7...$5.00 Son yıllarda, güçlendirme öğrenimi (nörodinamik programlama olarak da adlandırılır) bina ajanları için otomatik olarak bir yaklaşım olarak hızlı bir ilerleme kaydetmiştir (Sutton, 1988; Kaelbling et al., 1996; Bertsekas & Tsitsiklis, 1996).Temel fikir, performans ölçüsünün, ajanın geçtiği her bir durum için ödülü belirten bir ödül fonksiyonu şeklinde ajana sunulmasıdır.Performans ölçümü daha sonra elde edilen ödüllerin toplamıdır.Örneğin, bir yaban arısı yemi olduğunda, her bir adımdaki ödül fonksiyonu, uçtuğu mesafenin (ağırlık negatif) ve nektarın yutulmasının bir kombinasyonu olabilir.Takviye öğrenme (RL) yöntemleri esas olarak Markovdecisionprocesses (MDP'ler) çözmek için çevrimiçi algoritmiktir.Bir MDP, ödül fonksiyonu ve bir model, yani her olası eyleme koşullandırılmış durum geçiş olasılıkları ile tanımlanır.RL algoritmaları model tabanlı olabilir, burada ajan bir model öğrenir, ya da model-free-örn., Q-öğrenme alıntıWatkins: 1989, hangi sadece bir fonksiyon öğrenir Q(s, a) devlet s eylem a alma ve daha sonra optimal hareket uzun vadeli değerini belirten.Başarılarına rağmen, RL yöntemleri, her durumda duyusal girdinin durumu tanımlamak için yeterli olduğu, büyük ölçüde tamamen gözlemlenebilir MDP'ler ile sınırlandırılmıştır.Açıkçası, gerçek dünyada, genellikle kısmen gözlemlenebilir MDP'lerle (POMDP'ler) uğraşmak zorundayız.Astrom (1965), POMDP'lerdeki optimal kararların, zamanın her noktasında inanç durumuna, yani bugüne kadarki tüm kanıtlar göz önüne alındığında, olası tüm gerçek haller üzerindeki posterior olasılık dağılımına bağlı olduğunu kanıtladı.V ve Q fonksiyonları daha sonra s yerine b'nin fonksiyonları haline gelir. Parr ve Russell (1995), b'nin olasılık vektörü olarak açık bir gösterimini kullanarak çok basit bir POMDP RL algoritmasını tanımlar ve McCallum (1993), son algı dizilerini kullanarak inanç durumunu yaklaşık olarak göstermenin bir yolunu gösterir.Her iki yaklaşımın da çok sayıda durum değişkeni ve uzun vadeli zamansal bağımlılıkları olan durumlara kadar ölçeklenme olasılığı yoktur.İhtiyaç duyulan şey, modeli kompakt bir şekilde temsil etmenin ve modele ve her yeni gözleme verilen inanç durumunu verimli bir şekilde güncellemenin bir yoludur.Dinamik Bayesian ağları (Dean & Kanazawa, 1989) gerekli özelliklerden bazılarına sahip gibi görünüyor; özellikle Kalman filtreleri ve gizli Markov modelleri gibi diğer yaklaşımlara göre önemli avantajlara sahipler.Şekil 1'de gösterilen temel mimarimiz, yeni sensör bilgileri geldikçe inanç durumunu temsil etmek ve güncellemek için DBN'leri kullanır.B için bir gösterim göz önüne alındığında, ödül sinyali, bir sinir ağı gibi bazı "kara kutu" fonksiyonu ile temsil edilen bir Q-fonksiyonunu öğrenmek için kullanılır.Hibrit ile başa çıkabilmemiz şartıyla (dis-


Bu makale, mikro elektromekanik sistemlere (MEMS) dayanan nispeten yeni bir radyo frekansı (RF) teknolojisi alanı ile ilgilidir.RF MEMS, geleneksel (genellikle yarı iletken) cihazlara göre üstün yüksek frekanslı performans gösteren ve yeni sistem yetenekleri sağlayan yeni cihaz ve bileşenler sınıfı sağlar.Buna ek olarak, MEMS cihazları çok büyük ölçekli entegrasyona benzer tekniklerle tasarlanmış ve üretilmiştir ve geleneksel toplu işleme yöntemleri ile üretilebilir.Bu makalede ele alınan tek cihaz elektrostatik mikroswitchbelki de paradigma RF-MEMS cihazıdır.Üstün performans özellikleri sayesinde microswitch, radyo ön uçları, kapasitör bankaları ve zaman gecikmeli ağlar da dahil olmak üzere bir dizi mevcut devre ve sistemde geliştirilmektedir.Ultra düşük güç dağılımı ve büyük ölçekli entegrasyonla birleştirilen üstün performans, yeni sistem işlevselliğini de sağlamalıdır.Burada ele alınan iki olasılık yarı optik ışın direksiyonu ve elektriksel olarak yeniden yapılandırılabilir antenlerdir.


Risk paritesi, beklenen getirilerin herhangi bir varsayımına dayanmayan çeşitlendirilmiş portföyler oluşturmak için kullanılan bir tahsis yöntemidir, böylece risk yönetimini stratejinin merkezine yerleştirir.Bu, risk paritesinin 2008 yılındaki küresel finansal krizden sonra neden popüler bir yatırım modeli haline geldiğini açıklıyor.Bununla birlikte, risk paritesi, portföy performansından ziyade risk konsantrasyonunu yönetmeye odaklandığı ve bu nedenle aktif yönetimden ziyade pasif yönetime daha yakın olduğu görüldüğü için de eleştirilmiştir.Bu makalede, beklenen geri dönüşlerin varsayımlarını risk paritesi portföylerine nasıl tanıtacağımızı gösteriyoruz.Bunu yapmak için, hem portföy getirisini hem de volatiliteyi dikkate alan genelleştirilmiş bir risk önlemini dikkate alıyoruz.Bununla birlikte, performans ve volatilite katkıları arasındaki takas bazı zorluklar yaratırken, risk bütçeleme problemi açıkça tanımlanmalıdır.Bu tür risk bütçeleme portföylerinin teorik özelliklerini geliştirdikten sonra, bu yeni modeli varlık tahsisine uyguluyoruz.İlk olarak, uzun vadeli yatırım politikasını ve stratejik varlık tahsisinin belirlenmesini dikkate alıyoruz.Daha sonra dinamik tahsisi dikkate alıyoruz ve beklenen getirilere bağlı olarak risk paritesi fonlarının nasıl oluşturulacağını gösteriyoruz.


Bir ad hoc ağı, herhangi bir yerleşik altyapı veya merkezi yönetimin yardımı olmadan geçici bir ağ oluşturan kablosuz mobil ana bilgisayarların bir koleksiyonudur.Böyle bir ortamda, bir mobil ana bilgisayarın, her bir mobil ana bilgisayarın kablosuz iletimlerinin sınırlı aralığı nedeniyle, bir paketi hedefine iletmede diğer ana bilgisayarların yardımına başvurması gerekebilir.Bu makale, dinamik kaynak yönlendirme kullanan ad hoc ağlarında yönlendirme için bir protokol sunar.Protokol, konak hareketi sık olduğunda yönlendirme değişikliklerine hızlı bir şekilde uyum sağlar, ancak konakçıların daha az sıklıkta hareket ettiği dönemlerde çok az veya hiç ek yük gerektirmez.Bir ad hoc ağında çalışan mobil ana bilgisayarların paket düzeyinde simülasyonundan elde edilen sonuçlara dayanarak, protokol, konak yoğunluğu ve hareket oranları gibi çeşitli çevresel koşulların üzerinde iyi performans gösterir.Simule edilen en yüksek host hareketi oranları hariç herkes için, protokolün yükü oldukça düşüktür, 24 mobil host ağındaki ılımlı hareket oranları için iletilen toplam veri paketlerinin sadece% 1'ine düşmektedir.Tüm durumlarda, kullanılan rotalar ile en uygun rota uzunlukları arasındaki uzunluk farkı göz ardı edilebilir ve çoğu durumda, rota uzunlukları optimalin 1.01 faktörü içinde ortalamadır.


Son zamanlarda, metin öğrenme görevleri için etiketli ve etiketlenmemiş verileri birleştiren denetimli öğrenme algoritmalarına signi ilgi göstermiyor.Eş-eğitim ayarı [1], özelliklerinin doğal olarak iki ayrı kümeye ayrılmasına sahip veri kümeleri için geçerlidir.Etiketli ve etiketsiz verilerden öğrenirken, algoritmaların özelliklerin doğal olarak bağımsız bir şekilde bölünmesinden açıkça yararlandığını ve bunu yapmayan algoritmalardan daha iyi performans gösterdiğini gösteriyoruz.Doğal bir bölünme olmadığında, bir özellik bölünmesi üreten ortak eğitim algoritmaları, bölünmeyi kullanmayan algoritmalardan daha iyi performans gösterebilir.Bu sonuçlar, birlikte eğitim algoritmalarının doğada neden hem ayrımcı hem de gömülü classi ers varsayımlarına sağlam olduğunu açıklamaya yardımcı olur.


Son birkaç yılda Nesnelerin İnterneti (IoT) yaygın bir uygulama gördü ve her alanda bulunabilir.Kimlik doğrulama ve erişim kontrolü, cihazlar arasında güvenli iletişimi sağlamak için IoT bağlamında önemli ve kritik işlevlerdir.Hareketlilik, dinamik ağ topolojisi ve IoT ağlarındaki düşük güç cihazlarının zayıf fiziksel güvenliği, güvenlik açıkları için olası kaynaklardır.Kısıtlı ve dağıtılmış IoT ortamında bir kimlik doğrulama ve erişim kontrol saldırısına dayanıklı ve hafif hale getirmeyi vaat ediyor.Bu makale Kimlik Doğrulama ve Yetenek Tabanlı Erişim Kontrolü (IACAC) modelini protokol değerlendirme ve performans analizi ile sunar.IoT'yi insan-in-the-middle, tekrar ve hizmet reddi (Dos) saldırılarından korumak için, erişim kontrolü için yetenek kavramı tanıtılır.Bu modelin yeniliği, IoT cihazları için entegre bir kimlik doğrulama ve erişim kontrolü yaklaşımı sunmasıdır.Diğer ilgili çalışmaların sonuçları da bulgularımızı doğrulamak ve desteklemek için analiz edilmiştir.Son olarak, önerilen protokol güvenlik protokolü doğrulama aracı kullanılarak değerlendirilir ve doğrulama sonuçları IACAC'nin yukarıda belirtilen saldırılara karşı güvenli olduğunu gösterir.Bu makale aynı zamanda protokolün performans analizini diğer Siber Güvenlik ve Hareketlilik Dergisi'ne kıyasla hesaplama zamanı açısından ele almaktadır, Vol.1, 309348.c  2013 Nehir Yayınları.Tüm hakları saklıdır.310 Ö.N.Mahalle ve ark.Mevcut çözümler.Ayrıca, bu makale IoT'deki zorlukları ele alıyor ve güvenlik saldırıları, IoT ağlarının gerçek bir görünümünü vermek için kullanım durumlarıyla modelleniyor.


Çevrimiçi metin belgelerinden bir konu hakkında duyarlılık (veya görüş) çıkaran Sentiment Analyzer (SA) sunuyoruz.SA, tüm bir belgenin bir konu hakkındaki duyarlılığını sınıflandırmak yerine, verilen konuyla ilgili tüm referansları tespit eder ve referansların her birinde doğal dil işleme (NLP) tekniklerini kullanarak duyarlılığı belirler.Duygu analizimiz 1) konuya özgü bir özellik terimi ekstraksiyonu, 2) duygu ekstraksiyonu ve 3) (özne, duygu) ilişki analizi ile ilişkilendirmeden oluşur.SA, analiz için iki dilsel kaynak kullanır: duygu sözlüğü ve duygu deseni veritabanı.Algoritmaların performansı, çevrimiçi ürün inceleme makalelerinde ("dijital kamera" ve "müzik" incelemeleri) ve genel web sayfaları ve haber makaleleri dahil olmak üzere daha genel belgelerde doğrulandı.


Otomatik duyarlılık analizine birçok yaklaşım, önceki polariteleri ile işaretlenmiş büyük bir kelime sözlüğüyle başlar (ayrıca semantik yönelim olarak da adlandırılır).Bununla birlikte, bir kelimenin belirli bir örneğinin göründüğü ifadenin bağlamsal polaritesi, kelimenin önceki polaritesinden oldukça farklı olabilir.Olumlu kelimeler olumsuz duyguları ifade eden cümlelerde kullanılır ya da tam tersidir.Ayrıca, bağlam dışında olumlu veya olumsuz olan kelimeler de bağlam içinde nötrdür, yani bir duyguyu ifade etmek için kullanılmadıkları anlamına gelir.Bu çalışmanın amacı, bu görev için hangi özelliklerin önemli olduğunu anlamaya odaklanarak, önceki ve bağlamsal polariteyi otomatik olarak ayırt etmektir.Sorunun önemli bir yönü, kutup terimlerinin nötr bağlamlarda ne zaman kullanıldığının belirlenmesi olduğundan, nötr ve kutupsal örnekleri ayırt etmek için özelliklerin yanı sıra pozitif ve negatif bağlamsal polariteyi ayırt etmek için özellikler değerlendirilir.Değerlendirme, birden fazla makine öğrenme algoritmasındaki özelliklerin performansını değerlendirmeyi içerir.Biri hariç tüm öğrenme algoritmaları için, tüm özelliklerin birlikte kombinasyonu en iyi performansı verir.Değerlendirmenin bir başka yönü, nötr örneklerin varlığının, pozitif ve negatif polariteyi ayırt etmek için özelliklerin performansını nasıl etkilediğini göz önünde bulundurur.Bu deneyler, nötr örneklerin varlığının bu özelliklerin performansını büyük ölçüde düşürdüğünü ve belki de tüm polarite sınıflarında performansı artırmanın en iyi yolunun sistemin bir örneğin nötr olduğunda tanımlama yeteneğini geliştirmek olduğunu göstermektedir.


Bu makalede, dört yargıç tarafından Wall Street Journal'daki maddeleri öznel veya nesnel olarak sınıflandırmak için etiketleme talimatlarının geliştirildiği ve kullanıldığı cümle düzeyinde bir kategorilendirmenin bir vaka çalışmasını anlatıyoruz.Dört yargıç arasındaki anlaşma analiz edilir ve bu analize dayanarak her bir maddeye nal sınıflama verilir.Sınıflandırmalar için ampirik destek sağlamak için, korelasyonlar, öznel kategori ile Quirk et al tarafından öne sürülen temel bir semantik sınıf arasındaki verilerde değerlendirilir.(1985).


Duyguların tanımlanması (fikirlerin duygulanımsal kısımları) zorlu bir sorundur.Bir konu göz önüne alındığında, otomatik olarak bu konu ve her görüşün duyarlılığı hakkında fikir sahibi olan kişileri bulan bir sistem sunuyoruz.Sistem, kelime duyarlılığını belirlemek için bir modül ve bir cümle içindeki duyguları birleştirmek için bir başka modül içerir.Sözcük ve cümle seviyelerindeki duyguları sınıflandırmak ve birleştirmek için çeşitli modellerle denemeler yapıyoruz ve umut verici sonuçlar elde ediyoruz.


Büyük ölçekli bir Arapça metin topluluğu geliştirme konusundaki üç yıllık deneyimimizden, makalemiz aşağıdaki konuları ele alacaktır: (a) metodoloji tercihleri ile ilgili olarak ilgili Arapça dil konularını ayrıntılı bir şekilde gözden geçirmek, (b) Penn English Treebank stil kılavuzlarını kullanma tercihimizi açıklamak, (Arapça konuşan anotatörlerin yeni bir dilbilgisi sistemi ile uğraşmasını talep etmek) daha geleneksel bir Arapça dilbilgisi stilinde açıklama yapmak yerine (quiring).


Dijital platformlar günümüzde hemen hemen her endüstriyi dönüştürürken, yavaş yavaş ana akım bilgi sistemleri (IS) literatürüne giriyorlar.Dijital platformlar, dağıtılmış doğaları ve kurumlar, pazarlar ve teknolojilerle iç içe olmaları nedeniyle zorlu bir araştırma nesnesidir.Yeni araştırma zorlukları, platform inovasyonunun katlanarak artan ölçeği, platform mimarilerinin artan karmaşıklığı ve dijital platformların birçok farklı endüstriye yayılması sonucunda ortaya çıkmaktadır.Bu makale IS'deki dijital platformlar araştırması için bir araştırma gündemi geliştirmektedir.Araştırmacıların (1) analiz birimini, dijitalliğin derecesini ve dijital platformların sosyoteknik doğasını belirten net tanımlar sağlayarak kavramsal netliği ilerletmelerini; (2) farklı mimari düzeylerde ve farklı endüstri ortamlarında platformlar inceleyerek dijital platform kavramlarının uygun bir şekilde taranmasını tanımlamalarını; ve (3) gömülü vaka çalışmaları, uzunlamasına çalışmalar, tasarım araştırması, veri odaklı modelleme ve görselleştirme tekniklerini kullanarak metodolojik titizliği geliştirmelerini tavsiye ederiz.İşletme alanındaki güncel gelişmeler göz önüne alındığında, daha fazla araştırma için altı soru önermekteyiz: (1) Platformlar burada kalacak mı?(2) Platformlar nasıl tasarlanmalıdır?(3) Dijital platformlar endüstrileri nasıl dönüştürür?; (4) Veri odaklı yaklaşımlar dijital platformlar araştırmasını nasıl bilgilendirebilir?(5) Araştırmacılar dijital platformlar için nasıl teori geliştirmeli?; ve (6) Dijital platformlar günlük yaşamı nasıl etkiler?


Bir sistem spesifikasyonunun kullanışlılığı kısmen gereksinimlerin eksiksizliğine bağlıdır.Bununla birlikte, gerekli tüm gereksinimlerin numaralandırılması zordur, özellikle de gereksinimler öngörülemeyen bir ortamla etkileşime girdiğinde.İdealize edilmiş bir çevre görüşü ile inşa edilmiş bir spesifikasyon, idealize edilmemiş davranışın üstesinden gelmek için gereklilikler içermiyorsa eksiktir.Genellikle tamamlanmamış gereksinimler, uygulama, test veya daha kötüsü, dağıtımdan sonra tespit edilmez.Gereksinim analizi sırasında bile, eksik gereksinimlerin tespiti tipik olarak bir hataya eğilimli, sıkıcı ve manuel bir görevdir.Bu makale, hiyerarşik gereksinimler modellerinin sembolik analizini kullanarak eksik gereksinimlerin ayrışmasını tespit etmek için tasarım zamanı yaklaşımı olan Ares'i tanıtmaktadır.Ares'i endüstri tabanlı bir otomotiv adaptif kruvaziyer kontrol sisteminin ihtiyaç modeline uygulayarak yaklaşımımızı örneklendiriyoruz.Ares, tasarım zamanında tamamlanmamış gereksinimlerin bozulmalarının belirli örneklerini otomatik olarak algılayabilir, bunların çoğu incedir ve elle veya testle tespit edilmesi zor olacaktır.


Çoklu girişli çoklu çıkışlı (MIMO) radar, geleneksel aşamalı radar sistemlerine göre dalga formu çeşitliliği ile üstün performans elde edebilir.Bir MIMO radarı ortogonal dalga formlarını ilettiğinde, saçıcılardan yansıyan sinyaller doğrusal olarak birbirinden bağımsızdır.Bu nedenle, Capon ve genlik ve faz tahmini (APES) filtreleri gibi adaptif alıcı filtreler doğrudan MIMO radar uygulamalarında kullanılabilir.Bununla birlikte, yüksek düzeyde gürültü ve güçlü dağınıklık, anlık görüntü eksikliği nedeniyle veriye bağlı ışınlayıcıların algılama performansını önemli ölçüde kötüleştiriyor.Parametrik olmayan ve kullanıcı parametresiz ağırlıklı en az kareli bir algoritma olan yineleyici adaptif yaklaşımın (IAA), son zamanlarda birkaç pasif ve aktif algılama uygulamasında geliştirilmiş çözünürlük ve parazit reddi performansı sunduğu gösterilmiştir.Bu makalede, IAA'nın hem ihmal edilebilir hem de ihmal edilemez intrapulse Doppler vakalarında MIMO radar görüntülemesine nasıl genişletilebileceğini gösteriyoruz ve ayrıca IAA'nın bazı teorik yakınsama özelliklerini de kuruyoruz.Buna ek olarak, IAA-R olarak adlandırılan ve sinyal modelinde temsil edilmeyen katkı gürültü terimleri için muhasebe yaparak IAA'dan daha iyi performans gösterebilen düzenli bir IAA algoritması sunuyoruz.Sayısal örnekler, MIMO radarının tek girişli çoklu çıkışlı (SIMO) radar üzerindeki üstün performansını göstermek ve hedef görüntüleme için önerilen IAA-R yöntemiyle elde edilen geliştirilmiş performansı daha da vurgulamak için sunulmaktadır.


Öngörülen bir ulaşım geleceği olarak, kendi kendini süren arabalar sosyal, ekonomik, mühendislik, bilgisayar bilimi, tasarım ve etik gibi çeşitli bakış açılarından tartışılmaktadır.Bir yandan, sürücüsüz otomobiller yavaş yavaş başarılı bir şekilde çözülmekte olan yeni mühendislik problemlerini ortaya koyuyor.Öte yandan, sosyal ve etik sorunlar tipik olarak idealize edilemeyen bir karar verme sorunu, sözde troleybüs sorunu şeklinde sunuluyor ve bu da büyük ölçüde yanıltıcıdır.Yeni teknolojinin geliştirilmesi için uygulamalı bir mühendislik etik yaklaşımının gerekli olduğunu savunuyoruz; yaklaşım uygulanmalıdır, yani karmaşık gerçek dünya mühendislik sorunlarının analizine odaklanmalıdır.Yazılım, sürücüsüz arabaların kontrolü için çok önemli bir rol oynar; bu nedenle, yazılım mühendisliği çözümleri etik ve sosyal konuları ciddiye almalıdır.Bu yazıda bileşenlerin, sistemlerin ve hizmetlerin düzenleyici araçlarına, standartlarına, tasarımına ve uygulamalarına daha yakından bakıyoruz ve yazılım mühendisliği için yeni beklentilerin yanı sıra karşılanması gereken pratik sosyal ve etik zorlukları sunuyoruz.


Agrawal, Imielinski ve Swami tarafından tanıtılan dernek kuralları, "ilişki satırlarının %90'ı için, satırın W kümesindeki sütunlarda 1 değeri varsa, o zaman B sütununda da 1 vardır" şeklinde kurallardır.Büyük veri koleksiyonlarından dernek kurallarını keşfetmek için etkili yöntemler mevcuttur.Ancak keşfedilen kuralların sayısı o kadar büyük olabilir ki, kural kümesinde gezinmek ve ondan ilginç kurallar bulmak kullanıcı için oldukça zor olabilir.Kural şablonlarının basit bir formalizminin ilginç kuralların yapısını kolayca tanımlamayı nasıl mümkün kıldığını gösteriyoruz.Ayrıca kuralların görselleştirilmesine örnekler veriyoruz ve bir görselleştirme aracının kural şablonlarıyla nasıl arayüzleştiğini gösteriyoruz.


Video anlayışında son gelişmelere ve yıllar boyunca zamansal eylem lokalizasyonunda sürekli iyileşme hızına rağmen, ne kadar uzak (veya yakın) olduğu hala belirsizdir.Biz sorunu çözmek için varız.Bu amaçla, videolarda zamansal eylem dedektörlerinin performansını analiz etmek ve tek bir skaler metriğin ötesinde farklı yöntemleri karşılaştırmak için yeni bir teşhis aracı sunuyoruz.En son ActivityNet eylem yerelleştirme meydan okumasında en çok ödüllendirilen girdilerin performansını analiz ederek aracımızın kullanımını örneklendiriyoruz.Analizimiz, üzerinde çalışılması gereken en etkili alanların şunlar olduğunu göstermektedir: örnekler etrafında zamansal bağlamı daha iyi ele almak, sağlamlığı geliştirmek için stratejiler w.r.t.örnek mutlak ve göreceli boyut ve yerelleştirme hatalarını azaltmak için stratejiler.Dahası, deneysel analizimiz, anotatör arasındaki anlaşma eksikliğinin, alanda ilerleme sağlamak için büyük bir engel olmadığını ortaya koyuyor.Tanı aracımız, diğer araştırmacıların zihinlerini algoritmaları hakkında ek bilgilerle beslemeye devam etmek için herkese açıktır.


Temsil teorisi, beynin çok çeşitli temsili işlevlerini açıkça sentezleyebilen bir çerçeve olarak geliştirilir ve araştırılır.Çerçeve, kontrol teorisinden (ileri modeller) ve sinyal işlemeden (Kalman filtreleri) yapılanmalara dayanmaktadır.Fikir, sadece vücut ve çevre ile uğraşmanın yanı sıra, beynin vücut ve çevrenin modelleri olarak hareket eden sinir devreleri oluşturmasıdır.Açık sensorimotor angajman sırasında, bu modeller, duyusal geri bildirimin beklentilerini sağlamak ve duyusal bilgileri geliştirmek ve işlemek için, beden ve çevreye paralel olarak eferans kopyaları tarafından yönlendirilir.Bu modeller, görüntü üretmek, farklı eylemlerin sonuçlarını tahmin etmek ve motor planlarını değerlendirmek ve geliştirmek için çevrimdışı da çalıştırılabilir.Çerçeve başlangıçta motor kontrol bağlamında geliştirilmiştir, burada vücuda paralel olarak çalışan iç modellerin geri bildirim gecikme sorunlarının etkilerini azaltabileceği gösterilmiştir.Aynı mekanizmalar, motor imgelemeyi, emülatörün efference kopyaları aracılığıyla çevrimdışı sürüşü olarak açıklayabilir.Çerçeve, görsel görüntüleri, motor-görsel döngünün bir emülatörünün çevrimdışı sürüşü olarak hesaba katacak şekilde genişletildi.Ayrıca bu tür sistemlerin modal mekansal görüntü için nasıl sağlayabileceğini de gösteriyorum.Algı, görsel algı da dahil olmak üzere, bu tür modellerin beklentileri oluşturmak ve duyusal girdileri yorumlamak için kullanılmasından elde edilen sonuçlardır.Bu çerçevede sentezlenebilecek diğer bilişsel işlevleri kısaca özetleyerek kapatıyorum, akıl yürütme, zihin fenomenleri teorisi ve dil de dahil olmak üzere.


3D yüz tanıma, hem endüstride hem de akademide trend araştırma yönü haline gelmiştir.Doğal tanıma süreci ve geniş bir uygulama yelpazesi gibi geleneksel 2D yüz tanımanın avantajlarını miras alır.Dahası, 3D yüz tanıma sistemleri, loş ışıklar altında ve değişken yüz pozisyonları ve ifadeleri ile bile insan yüzlerini doğru bir şekilde tanıyabilir, bu gibi durumlarda 2D yüz tanıma sistemlerinin çalışması çok zor olacaktır.Bu makale, 3D yüz tanıma araştırma alanındaki tarihi ve en son gelişmeleri özetlemektedir.Sınır araştırması sonuçları üç kategoride tanıtılır: poz-değişmez tanıma, ifade-değişmez tanıma ve oklüzyon-değişmez tanıma.Gelecekteki araştırmaları teşvik etmek için, bu makale kamuya açık 3D yüz veritabanları hakkında bilgi toplar.Bu makale aynı zamanda önemli açık sorunları da listeler.


Sosyal paylaşım sitelerine katılım son yıllarda önemli ölçüde artmıştır.Friendster, Tribe veya Facebook gibi hizmetler, milyonlarca kişinin çevrimiçi profiller oluşturmasına ve kişisel bilgileri geniş arkadaş ağları ile paylaşmasına izin verir - ve genellikle bilinmeyen sayıda yabancı.Bu makalede, çevrimiçi sosyal ağlardaki bilgi ifşa etme kalıplarını ve gizlilik etkilerini inceliyoruz.Üniversitelere hitap eden popüler bir sosyal ağ sitesine katılan 4.000'den fazla Carnegie Mellon Üniversitesi öğrencisinin çevrimiçi davranışını analiz ediyoruz.Açıkladıkları bilgi miktarını değerlendirir ve sitenin gizlilik ayarlarının kullanımını inceleriz.Gizliliklerinin çeşitli yönlerine yönelik potansiyel saldırıları vurguluyoruz ve kullanıcıların sadece küçük bir yüzdesinin son derece geçirgen gizlilik tercihlerini değiştirdiğini gösteriyoruz.


Bu yazıda derin Gauss süreci (GP) modellerini tanıtıyoruz.Derin GP'ler, Gaussian süreç haritalamalarına dayanan derin bir inanç ağıdır.Veriler, çok değişkenli bir GP'nin çıktısı olarak modellenmiştir.Bu Gaussian sürecine girişler daha sonra başka bir GP tarafından yönetilir.Tek katmanlı model, standart GP veya GP latent değişken modeline (GP-LVM) eşdeğerdir.Modelde yaklaşık varyantsal marjinalizasyon ile çıkarım yapıyoruz.Bu, model seçimi için kullandığımız modelin marjinal olasılığına sıkı bir alt sınırla sonuçlanır (katman başına katman sayısı ve düğüm sayısı).Derin inanç ağları tipik olarak optimizasyon için stokastik gradyan inişi kullanarak nispeten büyük veri setlerine uygulanır.Tamamen Bayesian tedavimiz, veriler az olduğunda bile derin modellerin uygulanmasına izin verir.Model seçimi, sadece 150 örnek içeren bir sayısal veri setini modellerken bile beş katmanlı bir hiyerarşinin haklı olduğunu göstermektedir.


Derin Gauss süreçlerini bir tanıma modeli ile büyüterek ölçeklenebilir derin parametrik olmayan bir üretken model geliştiriyoruz.Çıkarım, varyasyonel posterior dağılımların çok katmanlı bir algılayıcı aracılığıyla yenidenparametrize edildiği yeni bir ölçeklenebilir varyasyonel çerçevede gerçekleştirilir.Bu ıslahın en önemli yönü, aksi takdirde örnek büyüklüğü ile orantılı olarak doğrusal olarak büyüyen varyasyonel parametrelerin çoğalmasını önlemesidir.Hesaplamanın çoğunu ana akım derin öğrenme görevlerinin boyutunun veri kümelerini işlemeyi sağlayacak şekilde dağıtmamızı sağlayan varyasyonel alt sınırın yeni bir formülasyonunu türetiyoruz.Derin denetimsiz öğrenme ve derin Bayesian optimizasyonu da dahil olmak üzere çeşitli zorluklar üzerinde yöntemin etkinliğini gösteriyoruz.


Caffe, multimedya bilim adamları ve uygulayıcılarına son teknoloji derin öğrenme algoritmaları ve referans modelleri koleksiyonu için temiz ve değiştirilebilir bir çerçeve sunar.Çerçeve, genel amaçlı evrişimsel sinir ağlarının ve diğer derin modellerin emtia mimarileri üzerinde verimli bir şekilde eğitilmesi ve konuşlandırılması için Python ve MATLAB bağlayıcılarına sahip BSD lisanslı bir C++ kütüphanesidir.Caffe, tek bir K40 veya Titan GPU'da günde 40 milyondan fazla görüntü işleyerek (resim başına yaklaşık 2 ms) CUDA GPU hesaplaması ile endüstri ve internet ölçekli medya ihtiyaçlarına uyar.Model gösterimini gerçek uygulamadan ayırarak, Caffe, prototipleme makinelerinden bulut ortamlarına kadar geliştirme kolaylığı ve dağıtım için platformlar arasında deney ve kesintisiz geçiş sağlar.Caffe, Berkeley Vizyon ve Öğrenme Merkezi (BVLC) tarafından GitHub'daki aktif bir katkıda bulunan topluluğun yardımıyla sürdürülmekte ve geliştirilmiştir.Devam eden araştırma projelerine, büyük ölçekli endüstriyel uygulamalara ve vizyon, konuşma ve multimedyada başlangıç prototiplerine güç verir.


Giderek artan kentleşme süreciyle, insanların kentsel alandaki faaliyetlerini sistematik olarak modellemek çok önemli bir sosyoekonomik görev olarak kabul edilmektedir.Bu görev, güvenilir veri kaynaklarının eksikliği nedeniyle neredeyse imkansızdı, ancak coğrafi etiketli sosyal medya (GTSM) verilerinin ortaya çıkması buna yeni bir ışık tutuyor.Son zamanlarda, GTSM verilerinden coğrafi konuları keşfetme konusunda verimli çalışmalar yapılmıştır.Bununla birlikte, yüksek hesaplama maliyetleri ve gizli konularla ilgili güçlü dağıtım varsayımları, GTSM'nin gücünü tamamen açığa çıkarmalarını engelliyor.Boşluğu kapatmak için, büyük GTSM verileriyle kentsel dinamikleri ortaya çıkaran yeni bir crossmodal temsil öğrenme yöntemi olan CrossMap'i sunuyoruz.CrossMap ilk olarak, insanların faaliyetlerinin altında yatan spatiotemporal noktaları tespit etmek için hızlandırılmış bir mod arayışı prosedürünü kullanır.Bu tespit edilen sıcak noktalar sadece spatiotemporal varyasyonları ele almakla kalmaz, aynı zamanda GTSM verilerinin seyrekliğini de büyük ölçüde hafifletir.Tespit edilen sıcak noktalarla, CrossMap daha sonra tüm mekansal, zamansal ve metinsel birimleri iki farklı strateji kullanarak aynı alana ortak bir şekilde yerleştirir: biri yeniden yapılandırmaya dayalı, diğeri grafik tabanlıdır.Her iki strateji de, birliktelik ve mahalle ilişkilerini kodlayarak birimler arasındaki korelasyonları yakalar ve bu tür korelasyonları korumak için düşük boyutlu gösterimleri öğrenir.Deneylerimiz, CrossMap'in yalnızca etkinlik kurtarma ve sınıflandırma için son teknoloji yöntemleri önemli ölçüde geride bıraktığını değil, aynı zamanda çok daha iyi bir verimlilik elde ettiğini göstermektedir.


İnsan yürüyüşünün analizi, her yerde bulunan insan tanımlaması ve tıbbi bozukluk sorunlarının geniş bir spektrumda araştırılabileceği içsel bir yürüyüş imzası bulmaya yardımcı olur.Yürüyüş biyometrisi, video yürüyüş verilerinin konunun önceden farkında olmadan daha geniş bir mesafede yakalanabileceği göze çarpmayan bir özellik sunar.Bu makalede, Kinect Xbox cihazıyla insan yürüyüşü analizini incelemek için yeni bir teknik ele alındı.Otomatik arka plan çıkarma tekniği ile segmentasyon hatalarını en aza indirmemizi sağlar.Yakın benzerlik gösteren insan iskeleti modeli, yürüme hızındaki değişim ve giyim tipindeki varyasyonlar gibi ortak koşullarla değiştirilen arka plandan çıkarılan yürüyüş görüntülerinden üretilebilir.Yürüyüş imzaları sol kalça, sol diz, sağ kalça ve sağ diz deneğin iskelet modelinin eklem açı yörüngelerinden yakalanır.Kinect yürüyüş verileri üzerindeki deneysel doğrulama, sensör tabanlı biyometrik giysi, Akıllı Gait Salınım Dedektörü (IGOD) geliştirmemizle karşılaştırılmıştır.Bu sensör tabanlı biyometrik giysinin, sağlam yürüyüş tanımlama sisteminin çoğalması için Kinect cihazıyla değiştirilip değiştirilemeyeceğini araştırmak için bir çaba gösterildi.Fisher diskriminant analizi, özellik vektörünün ayrımcı gücüne bakmak için eğitim yürüyüşü imzasına uygulanmıştır.Nave Bayesian sınıflandırıcısı, Kinect sensörü tarafından yakalanan sınırlı veri kümesindeki hataların tahmin edilmesiyle cesaret verici bir sınıflandırma sonucunu göstermektedir.


Fonksiyon yaklaşımı, parametre uzayından ziyade fonksiyon uzayındaki sayısal optimizasyon perspektifinden görülür.Sahnesel katkı genleşmeleri ile dik-deprem minimizasyonu arasında bir bağlantı yapılır.Herhangi bir tting kriterine dayalı ek genişlemeler için genel bir gradyandesan yükleme" paradigması geliştirilmiştir.Speci c algoritmaları, en az kareler, en az - absolute-deviation ve gerileme için Huber-M kayıp fonksiyonları ve classi katyonu için çok sınıflı lojistik olasılık için sunulmaktadır.Bireysel katkı bileşenlerinin karar ağaçları olduğu özel durum için özel geliştirmeler elde edilir ve bu tür "TreeBoost" modellerinin yorumlanması için araçlar sunulur.Karar ağaçlarının kademeli olarak yükseltilmesi, özellikle temiz verilerden daha az madencilik için uygun olan regresyon ve sınıf katyonu için rekabetçi, son derece sağlam, yorumlanabilir prosedürler üretir.Bu yaklaşım ile Freund ve Shapire 1996'nın artırma yöntemleri arasındaki bağlantılar ve Friedman, Hastie ve Tibshirani 1998 tartışılmaktadır.1 Fonksiyon tahmini Fonksiyon tahmini probleminde, bir rasgele output" veya response" değişken y ve bir dizi rasgele input" veya  açıklayıcı" değişken x = fx1; ; xng'den oluşan bir sisteme sahiptir.Bir eğitim" örnek fyi; xig N 1 bilinen (y;x) değerleri göz önüne alındığında, amaç, x'i y'ye eşleyen bir F (x) fonksiyonu nd'dir, böylece tüm (y;x)  değerlerinin ortak dağılımı üzerinde, bazı speci ed kayıp fonksiyonunun beklenen değeri (y; F (x) = argmin F (x) E'dir.Yaygın bir prosedür, F'yi (x) parametreli bir F (x; P), burada P = fP1; P2; g bir dizi parametrenin bir üyesi olarak almaktır.Bu yazıda, formun "ek" genişlemelerine odaklanıyoruz.


JSTOR arşivini kullanmanız, http://www.jstor.org/about/terms.html adresinde bulunan JSTOR'un Kullanım Şartlarını ve Koşullarını kabul ettiğinizi gösterir.JSTOR'un Kullanım Şartları ve Koşulları, kısmen, önceden izin almadığınız sürece, bir derginin tüm sayısını veya makalelerin birden fazla kopyasını indiremezsiniz ve JSTOR arşivindeki içeriği yalnızca kişisel, ticari olmayan kullanımınız için kullanabilirsiniz.Bu eserin daha fazla kullanımı için lütfen yayıncı ile iletişime geçin.Yayıncı iletişim bilgileri http://www.jstor.org/journals/econosoc.html adresinden edinilebilir.Bir JSTOR iletiminin herhangi bir parçasının her kopyası, bu iletimin ekranda veya basılı sayfasında görünen aynı telif hakkı bildirimini içermelidir.


Düşük maliyetli ve yüksek performanslı radar sistemlerinin başarılı tasarımı için doğru ve verimli sistem simülasyonu önemli bir gerekliliktir.Bu makalede, frekans modüllü sürekli dalga radar sistemleri için yeni çok yönlü bir simülasyon ortamı sunuyoruz.Ortak donanım simülasyonunun yanı sıra, sinyal sentezinden baz bandına kadar entegre sistem simülasyonunu ve konsept analizini kapsar.Esnek bir senaryo üreteci, doğru gürültü modellemesi içerir ve sinyal işleme algoritmalarının geliştirilmesi ve test edilmesi için simülasyon verilerini verimli bir şekilde sunar.Entegre 77-GHz radar prototipi için simülasyonların ve ölçüm sonuçlarının karşılaştırılması, simülatörün yeteneklerini iki farklı senaryoda göstermektedir.


Bir PV portu, bir çift yönlü pil portu ve bir yük portunun birbirine bağlanması için yeni bir izole edilmemiş üç portlu dönüştürücü (NI-TPC) önerilir.Üç porttan herhangi ikisi arasında tek aşamalı güç dönüşümü sağlanır.Topoloji, geleneksel yapının çift yönlü güç akış yolunun iki tek yönlü olana ayrıştırılmasıyla elde edilir.Üç porttan ikisi, PV için maksimum güç toplama veya pil için şarj kontrolü elde etmek ve aynı zamanda yük voltajı sabitini korumak için sıkı bir şekilde düzenlenebilirken, üçüncü port dönüştürücünün güç dengesizliğini telafi etmek için esnek bırakılır.Operasyon durumları analiz edilir.Çok düzenleyicili rekabet kontrol stratejisi, PV giriş gücü dalgalandığında özerk ve pürüzsüz durum değiştirme elde etmek için sunulmaktadır.Analiz deneysel sonuçlarla doğrulanır.


Dijital dünyada, işletme yöneticileri, şirketlerin değer oluşturması için bilgi ve bilgi yönetiminin stratejik önemi konusunda artan bir farkındalığa sahiptir.Bu, CIO'lar için hem liderlik fırsatları hem de zorluklar sunar.CIO pozisyonunun marjinalleşmesini önlemek ve CIO'ların işletme değeri oluşturulmasına olan katkısını artırmak için, yetkin BT fayda yöneticileri olmanın ötesine geçmeleri ve şirketlerinin güçlü bir bilgi kullanımı kültürü oluşturmalarına yardımcı olmada aktif bir rol oynamaları gerekir.Bu makalenin amacı, CIO'ların ve işletme yöneticilerinin şirketlerinin bilgi yönelimini iyileştirmek için benimsedikleri liderlik yaklaşımlarını daha iyi anlamalarını sağlamaktır.Dört vaka çalışmasından elde ettiğimiz bulgulara dayanarak, dört çeyrek bir liderlik konumlandırma çerçevesi oluşturduk.Bu çerçeve CIO'nun bakış açısından oluşturulmuştur ve bir CIO'nun stratejik odağına ulaşmak için şirketin bilgi yönelimini geliştirmede lider, takipçi veya oyuncu olmayan olarak hareket edebileceğini gösterir.Makale, CIO'ların liderlik zorluklarını şirketlerinin bilgi yönelimi girişimlerinin tanıtılmasında veya sürdürülmesinde konumlandırmaya yardımcı olmak için kullanabileceği ve CIO'ların özel durumlarına bağlı olarak belirli liderlik yaklaşımları öneren yönergelerle sona erer.


Makale, iki özellik çıkarma algoritmasını müşteri incelemelerinde yorumlanan maden ürün özellikleriyle sistematik olarak karşılaştırıyor.İlk yaklaşım [17], bir dizi POS deseni uygulayarak ve aday setini günlük olasılık oranı testine göre budayarak aday özelliklerini tanımlar.İkinci yaklaşım [11], sık görülen özellikleri tanımlamak için dernek kural madenciliğini ve seyrek olmayan özellikleri tanımlamak için duygu terimlerinin varlığına dayanan bir sezgisel uygular.Algoritmaların performansını tüketici elektronik cihazlarıyla ilgili beş ürüne özel belge koleksiyonunda değerlendiriyoruz.Hataların analizini yapıyoruz ve algoritmaların avantajlarını ve sınırlamalarını tartışıyoruz.


Mevcut çalışma, internet oyun bozukluğu (IGD) için müdahalelerin yarı deneysel, prospektif bir çalışmasıdır.Yüz dört ebeveyn ve ergen çocukları dört tedavi grubundan birine kaydoldu ve tahsis edildi; tek başına 7 günlük Siriraj Terapötik Yerleşim Kampı (S-TRC), tek başına 8 haftalık Oyun Bağımlılığı için Ebeveyn Yönetimi Eğitimi (PMT-G), kombine S-TRC ve PMT-G ve temel psikoeğitim (kontrol).IGD'nin şiddeti Oyun Bağımlılığı Tarama Testi (GAST) ile ölçüldü.GAST puanlarındaki gruplar arasındaki ortalama fark istatistiksel olarak anlamlıydı, P değerleri sırasıyla  0.001, 0.002 ve 1, 3 ve 6 ay sonra 0,005 idi.Tüm gruplar kontrol grubu üzerinde gelişme gösterdi.Bağımlı veya muhtemelen bağımlı gruplarda kalan ergenlerin yüzdesi, S-TRC, PMT-G ve kombine gruplarda% 50'den azdı.Sonuç olarak, hem S-TRC hem de PMT-G, IGD için etkili psikososyal müdahalelerdi ve tek başına temel psikoeğitimden daha üstündüler.


Bu makale, sezgisel mekanikleri kullanarak nesne stabilitesini ve güvenliğini gerekçe göstererek 3D sahne anlayışı için yeni bir bakış açısı sunar.Yaklaşımımız, insan tasarımıyla, statik sahnelerdeki nesnelerin yerçekimi alanında kararlı olması ve insan faaliyetleri gibi çeşitli fiziksel rahatsızlıklarla ilgili olarak güvenli olması gerektiğini basit bir gözlemden yararlanmaktadır.Bu varsayım tüm sahne kategorileri için geçerlidir ve sahne anlayışındaki makul yorumlar (parses) için yararlı kısıtlamalar oluşturur.Derinlik kameraları tarafından statik bir sahne için yakalanan bir 3D nokta bulutu göz önüne alındığında, yöntemimiz üç adımdan oluşur: (i) voksellerden katı 3D hacimsel ilkelleri kurtarmak; (ii) kararsız ilkelleri, istikrarı ve önceki sahneyi optimize ederek fiziksel olarak kararlı nesnelere gruplayarak akıl yürütme kararlılığı; ve (iii) insan aktivitesi, rüzgar veya deprem gibi fiziksel rahatsızlıklar altındaki nesneler için fiziksel riskleri değerlendirerek güvenliği akıl yürütme.Yeni bir sezgisel fizik modeli benimsiyoruz ve sahnedeki her ilkel ve nesnenin enerji manzarasını bir kopukluk grafiği (DG) ile temsil ediyoruz.Düğümlerin 3D volumetrik ilkeller ve destekleyici ilişkileri temsil eden kenarları olan bir iletişim grafiği oluşturuyoruz.Ardından, her biri sabit bir nesne olan iletişim grafiğini gruplara bölmek için bir Swendson-Wang Cuts algoritmasını benimseriz.Statik bir sahnede güvensiz nesneleri tespit etmek için, yöntemimiz daha fazla gizli ve yerleşik nedenleri (disturbans) sahneye çıkarır ve daha sonra rahatsızlıkların sonuçları olarak olası etkileri (örneğin, düşmeler) tahmin etmek için sezgisel fiziksel mekanikler sunar.Deneylerde, algoritmanın (i) nesne segmentasyonu, (ii) 3D hacimsel geri kazanım ve (iii) sahne anlayışı için diğer son teknoloji yöntemlerine göre önemli ölçüde daha iyi bir performans elde ettiğini gösteriyoruz.Sezgisel mekanik modelinden gelen güvenlik tahminini de insan yargısıyla karşılaştırıyoruz.


Bu makale, haberler, bloglar veya mikro bloglar gibi birden fazla kaynakta tartışılan ilgili konuların tam bir resmini analiz etmek için görsel bir analiz yaklaşımı sunmaktadır.Tam resim, birden fazla kaynağın kapsadığı bir dizi ortak konunun yanı sıra her kaynaktan ayırt edici konulardan oluşur.Yaklaşımımız, her metinsel corpus'u bir konu grafiği olarak modelliyor.Bu grafikler daha sonra tutarlı bir grafik eşleştirme yöntemi kullanılarak eşleştirilir.Daha sonra, hem okunabilirliği hem de istikrarı dengeleyen bir ayrıntı düzeyi (LOD) görselleştirmesi geliştiriyoruz.Buna göre, ortaya çıkan görselleştirme, kullanıcıların eşleştirilmiş grafiği birden fazla perspektiften anlama ve analiz etme yeteneğini geliştirir.Metrik öğrenme ve özellik seçimini grafik eşleştirme algoritmasına dahil ederek, kullanıcıların bilgi ihtiyaçlarına göre grafik eşleştirme sonucunu etkileşimli olarak değiştirmelerine izin veriyoruz.Yaklaşımımızı haber makaleleri, tweetler ve blog verileri de dahil olmak üzere çeşitli veri türlerine uyguladık.Kantitatif değerlendirme ve gerçek dünya vaka çalışmaları, özellikle konu-grafik tabanlı bir tam resmin farklı ayrıntı seviyelerinde incelenmesini desteklemek için yaklaşımımızın vaadini göstermektedir.


Derin sinirsel algılama ve kontrol ağları, sürücüsüz araçların önemli bir bileşeni olabilir.Bu modellerin açıklanabilir olması gerekir - davranışları için kolay yorumlanabilir rasyoneller sağlamalıdırlar - böylece yolcular, sigorta şirketleri, kolluk kuvvetleri, geliştiriciler vb. belirli bir davranışı neyin tetiklediğini anlayabilirler.Burada görsel açıklamaların kullanımını araştırıyoruz.Bu açıklamalar, ağın çıktısını nedensel olarak etkileyen bir görüntünün gerçek zamanlı vurgulanmış bölgelerinin şeklini alır (steering control).Yaklaşımımız iki aşamalıdır.İlk aşamada, görüntüden direksiyon açısına kadar uçtan uca bir konvolüsyon ağı yetiştirmek için görsel bir dikkat modeli kullanıyoruz.Dikkat modeli, ağın çıktısını potansiyel olarak etkileyen görüntü bölgelerini vurgulamaktadır.Bunların bazıları gerçek etkilerdir, ancak bazıları sahtedir.Daha sonra, hangi girdi bölgelerinin çıktıyı gerçekten etkilediğini belirlemek için nedensel bir filtreleme adımı uygularız.Bu, daha kısa görsel açıklamalar üretir ve ağın davranışını daha doğru bir şekilde ortaya çıkarır.Modelimizin toplam 16 saat süren üç veri kümesindeki etkinliğini gösteriyoruz.İlk olarak dikkatle eğitimin uçtan uca ağın performansını düşürmediğini gösteriyoruz.Daha sonra ağın nedensel olarak sürüş sırasında insanlar tarafından kullanılan çeşitli özelliklere işaret ettiğini gösteriyoruz.


Öznitelik tabanlı şifreleme (ABE) [13], bir kullanıcının özelliklerine göre şifre çözme yeteneğini belirler.Çok yetkili bir ABE şemasında, birden fazla öznitelik otoritesi farklı öznitelik setlerini izler ve kullanıcılara karşılık gelen şifre çözme anahtarlarını yayınlar ve şifreleyiciler, bir kullanıcının bir mesajı çözmeden önce her otoriteden uygun öznitelikler için anahtarlar almasını gerektirebilir.Chase [5], güvenilir bir merkezi otorite (CA) ve küresel tanımlayıcılar (GID) kavramlarını kullanarak çok yetkili bir ABE şeması verdi.Bununla birlikte, bu inşaattaki CA, potansiyel olarak güvenilmeyen birçok otorite üzerinde kontrolü dağıtmanın orijinal hedefiyle bir şekilde çelişen her şifre metnini çözme gücüne sahiptir.Dahası, bu yapıda, tutarlı bir GID kullanımı, yetkililerin, kullanıcının gizliliğini gereksiz yere tehlikeye atan bir kullanıcının tüm nitelikleriyle tam bir profil oluşturmak için bilgilerini birleştirmelerine izin verdi.Bu makalede, güvenilir merkezi otoriteyi ortadan kaldıran ve yetkililerin bilgilerini belirli kullanıcılar üzerinde bir araya getirmelerini engelleyerek kullanıcıların gizliliğini koruyan ve böylece ABE'yi pratikte daha kullanışlı hale getiren bir çözüm önermekteyiz.


Bu makalede, yöntemleri yeni bir bakış açısıyla geliştirmeyi inceliyoruz.Efron et al'ın son çalışmaları üzerine inşa ediyoruz.Yaklaşık olarak (ve bazı durumlarda tam olarak) artırmanın, katsayı vektörü üzerinde bir l1 kısıtlaması ile kayıp kriterini en aza indirdiğini göstermek.Bu, kayıp kriterinin düzenli bir şekilde yerine getirilmesi olarak erken durdurma ile artırma başarısının anlaşılmasına yardımcı olur.En çok kullanılan iki kriter için (özgün ve binom kütük benzeri) daha da gösteriyoruz ki, kısıtlama rahatladıkça - ya da artırıcı yinelemeler ilerledikçe - çözüm hiper-düzlemini ayıran bir "l1-optimal"e (ayrıştırılabilir durumda) birleşir.Bu l1-optimal ayırma hiper-planının, eğitim verisinin en az l1-marjinini maksimize etme özelliğine sahip olduğunu kanıtlıyoruz, artırıcı literatürde tanımlandığı gibi.Yükseltme ve çekirdek destek vektör makineleri arasında ilginç bir temel benzerlik ortaya çıkar, çünkü her ikisi de hesaplamayı pratik hale getirmek için bir hesaplama hilesi kullanarak yüksek boyutlu tahminör uzayında düzenli optimizasyon için yöntemler olarak tanımlanabilir ve marjı en üst düzeye çıkaran çözümlere birleşir.Bu açıklama SVM'leri tam olarak tanımlarken, yalnızca yaklaşık olarak artırmak için geçerlidir.


Sözcüklerin vektör uzay temsillerini öğrenmek için son yöntemler vektör aritmetiği kullanarak ince taneli semantik ve sentaktik düzenlilikleri yakalamayı başarmıştır, ancak bu düzenliliklerin kökeni opak kalmıştır.Bu tür düzenliliklerin kelime vektörlerinde ortaya çıkması için gereken model özelliklerini analiz eder ve açık hale getiririz.Sonuç, literatürdeki iki büyük model ailenin avantajlarını birleştiren yeni bir küresel logbilinear regresyon modelidir: küresel matris faktörizasyonu ve yerel bağlam pencere yöntemleri.Modelimiz, tüm seyrek matriste veya büyük bir korpustaki bireysel bağlam pencerelerinde değil, sadece sıfır olmayan elemanlar üzerinde kelime koocurrence matrisinde eğitim vererek istatistiksel bilgileri verimli bir şekilde kullanır.Model, yakın tarihli bir kelime benzetme görevindeki %75'lik performansıyla kanıtlandığı gibi anlamlı bir alt yapıya sahip bir vektör uzayı üretir.Ayrıca benzerlik görevleri ve varlık tanıma adı verilen ilgili modellerden daha iyi performans gösterir.


İçerik tabanlı görüntü alımı için iki dağıtım arasındaki bir metriğin özelliklerini araştırıyoruz, Earth Mover's Distance (EMD).EMD, bir dağıtımı kesin anlamda diğerine dönüştürmek için ödenmesi gereken asgari maliyete dayanmaktadır ve ilk olarak Peleg, Werman ve Rom tarafından belirli görme sorunları için önerilmiştir.Görüntü geri alımı için, bu fikri vektör niceliğine dayanan dağıtımlar için bir temsil şeması ile birleştiriyoruz.Bu kombinasyon, genellikle algısal benzerliği daha önce önerilen diğer yöntemlerden daha iyi hesaplayan bir görüntü karşılaştırma çerçevesine yol açar.EMD, verimli algoritmaların mevcut olduğu doğrusal optimizasyondan kaynaklanan ulaşım sorununa bir çözüme dayanır ve aynı zamanda kısmi eşleştirme için doğal olarak izin verir.Histogram eşleştirme tekniklerinden daha sağlamdır, bu nedenle nicelleşmeyi ve histogramların tipik diğer binning problemlerini önleyen dağılımların değişken uzunluktaki gösterimleri üzerinde çalışabilir.Dağıtımları aynı genel kütle ile karşılaştırmak için kullanıldığında, EMD gerçek bir metriktir.Bu makalede renk ve doku uygulamalarına odaklanıyoruz ve EMD'nin geri alma performansını diğer mesafelerle karşılaştırıyoruz.


Yerel darbe dalgası hızı (PWV) için yeni bir çift fotopletismograf (PPG) probu ve ölçüm sistemi önerildi ve gösterildi.Geliştirilen prob tasarımı, iki bitişik ölçüm noktasından (28 mm arayla) kan darbesi yayılımı dalga formlarının invazif olmayan tespiti için reflektans PPG transdüserlerini kullanır.Sürekli olarak elde edilen çift darbeli dalga formu arasındaki geçiş süresi gecikmesi, beat-to-beat yerel PWV ölçümü için kullanıldı.PPG prob tasarımını doğrulamak ve yerel PWV ölçüm sistemi geliştirmek için 10 sağlıklı gönüllü (8 erkek ve 2 kadın, 21 ila 33 yaş) üzerinde bir in-vivo deneysel doğrulama çalışması yapılmıştır.Önerilen sistem, karotid yerel PWV'yi birden fazla konudan ölçebildi.Temel karotid PWV'nin beat-to-beat varyasyonu, 10 denekten 7'si için% 7,5'ten daha azdı, çalışma sırasında% 16'lık bir maksimum beat-to-beat varyasyonu gözlendi.Egzersiz sonrası iyileşme döneminde beat-to-beat karotid lokal PWV ve brakiyal kan basıncı (BP) değerlerinde varyasyon da incelendi.İntra subjektif lokal PWV varyasyonu ile brakiyal BP parametreleri arasında istatistiksel olarak anlamlı bir korelasyon gözlendi (r> 0.85, p  0.001).Sonuçlar, karotid arterden sürekli dövülen yerel PWV ölçümü için önerilen PPG sondasının fizibilitesini gösterdi.Böyle bir non-invaziv yerel PWV ölçüm ünitesi, sürekli ampülatif BP ölçümleri için potansiyel olarak kullanılabilir.


Bu makale, derinlik haritalarının dizilerinden insan eylemlerini tanımak için bir yöntem sunar.Spesifik olarak, eylemlerin dinamiklerini açıkça modellemek için bir eylem grafiği ve eylem grafiğindeki düğümlere karşılık gelen bir dizi göze çarpan duruşu karakterize etmek için bir 3D nokta paketi kullanıyoruz.Buna ek olarak, derinlik haritalarından 3D noktaların torbasını örneklemek için basit, ancak etkili bir projeksiyon tabanlı örnekleme şeması sunuyoruz.Deneysel sonuçlar, %90'ın üzerinde tanıma doğruluğunun, derinlik haritalarından sadece yaklaşık% 1 3D puan örneklenerek elde edildiğini göstermiştir.2D siluet tabanlı tanıma ile karşılaştırıldığında, tanıma hataları yarıya indirildi.Buna ek olarak, simulasyon yoluyla oklüzyonlarla başa çıkmak için puan duruş modelinin çantasının potansiyelini gösteriyoruz.


Makale, AI robotlarının yasal statüsü hakkındaki bugünkü tartışmayı ve bilginlerin ve politika yapıcıların bu yapay ajanların yasal ajanlığını yasal kişilik statüsüyle ne sıklıkta karıştırdıklarını inceler.Gazete, alandaki güncel eğilimleri dikkate alarak, iki katlı bir duruş önermektedir.İlk olarak, politika yapıcılar, sözleşmelerde ve iş hukukunda yapay zeka robotlarının faaliyetleri için yeni hesap verebilirlik ve sorumluluk biçimleri oluşturma olasılığını, örneğin karmaşık dağıtılmış sorumluluk durumlarında yeni yasal ajanlık biçimlerini ciddi şekilde etkileyecektir.İkinci olarak, yapay zeka robotlarına tam yasal kişiliğe sahip olma hipotezi öngörülebilir bir gelecekte atılmalıdır.Bununla birlikte, Ekim 2017'de herhangi bir ülkenin, yani Suudi Arabistan'ın vatandaşlığını alan ilk yapay zeka uygulaması olan Sophia ile nasıl başa çıkmalıyız?Kuşkusuz, birine ya da bir şeye yasal kişilik kazandırmak, her zaman olduğu gibi, sadece rasyonel seçimlere ve ampirik kanıtlara dayanmayan son derece hassas bir siyasi konudur.Disiplin, keyfiyet ve hatta tuhaf kararlar bu bağlamda rol oynar.Bununla birlikte, yasal sistemlerin şirketler, statüleri gibi insan ve yapay varlıklara neden izin verdiğinin normatif nedenleri, AI robotlarının yasal kişiliği için bugünün arayışına taraf olmamıza yardımcı olur.Vatandaş Sophia gerçekten bilinçli mi, yoksa çirkin alimlerin sapanlarına ve oklarına acı çektirebilecek kapasitede mi?


Eylem-Reaksiyon Öğrenmeyi insan davranışlarını analiz etmek ve sentezlemek için bir yaklaşım olarak sunuyoruz.Bu paradigma, geçmiş ve gelecekteki olaylar arasında veya zaman dizilerini gözlemleyerek bir eylem ile tepkisi arasındaki nedensel haritalamaları ortaya çıkarır.Bu yöntemi insan etkileşimini analiz etmek ve daha sonra insan davranışını sentezlemek için uygularız.Algısal ölçümlerden oluşan bir zaman serisi kullanarak, bir sistem otomatik olarak bir insan katılımcının jestleri (bir eylem) ve başka bir katılımcının sonraki bir jesti (bir tepki) arasındaki bir haritayı ortaya çıkarır.Olasılıksal bir model, yeni bir tahmin tekniği olan Koşullu Beklenti Maksimizasyonu (CEM) kullanılarak insan etkileşiminin verilerinden eğitilir.Sistem, kullanıcının davranışına en olası tepkiyi olası olarak öngören ve etkileşimli olarak gerçekleştiren grafiksel etkileşimli bir karakter kullanıyor.Böylece, bir çift katılımcıdaki insan etkileşimini analiz ettikten sonra, sistem bunlardan birinin yerini alabilir ve kalan tek bir kullanıcıyla etkileşime girebilir.


Stokastik objektif fonksiyonların birinci dereceden gradyan tabanlı optimizasyonu için bir algoritma olan Adam'ı, alt dereceli anların adaptif tahminlerine dayanarak tanıtıyoruz.Yöntemin uygulanması basittir, hesaplamalı olarak verimlidir, az bellek gereksinimi vardır, gradyanların diyagonal yeniden ölçeklendirilmesine değişmezdir ve veri ve / veya parametreler açısından büyük olan problemler için çok uygundur.Yöntem aynı zamanda durağan olmayan hedefler ve çok gürültülü ve / veya seyrek gradyanlarla ilgili sorunlar için de uygundur.Hiper-parametreler sezgisel yorumlara sahiptir ve tipik olarak küçük ayar gerektirir.dem'in ilham aldığı ilgili algoritmalarla ilgili bazı bağlantılar tartışılmaktadır.Ayrıca algoritmanın teorik yakınsama özelliklerini analiz ediyoruz ve çevrimiçi dışbükey optimizasyon çerçevesi altında en iyi bilinen sonuçlarla karşılaştırılabilir yakınsama oranına bağlı bir pişmanlık sunuyoruz.Empirik sonuçlar, Adam'ın pratikte iyi çalıştığını ve diğer stokastik optimizasyon yöntemleriyle olumlu bir şekilde karşılaştırdığını göstermektedir.Son olarak, Adem'in sonsuzluk normuna dayanan bir varyantı olan AdaMax'i tartışıyoruz.


Daha önceki yinelemelerde gözlemlenen verilerin geometrisi bilgisini perfo rm daha bilgilendirici gradyan tabanlı öğrenmeye dahil eden yeni bir alt sınıf yöntemleri ailesi sunuyoruz.Metaforik olarak, uyarlama, samanlıklarda n eedles'ı çok öngörülü ama nadiren görülen özellikler şeklinde bulmamızı sağlar.Paradigmamız, stokastik optimizasyonda ve algoritmanın gradyan adımlarını kontrol etmek için proksimal funct iyonları kullanan çevrimiçi öğrenmedeki son gelişmelerden kaynaklanıyor.Proksimal fonksiyonu bilinçli olarak modifiye etmek için bir aparat tanımlar ve analiz ederiz, bu da bir öğrenme oranı belirlemeyi önemli ölçüde basitleştirir ve pişmanlık garantileri ile sonuçlanır, bu da arka görüşte cho sen olabilecek en iyi proksimal fonksiyon kadar iyi olabilir.Ortak ve önemli düzenlileştirme fonksiyonları ve etki alanı kısıtlamaları ile ampirik risk minimizasyon probl ems için çeşitli verimli algoritmalar veriyoruz.Teorik analizimizi inceliyoruz ve adaptif subgradient yöntemlerinin state-o f-the-art'tan daha iyi performans gösterdiğini, ancak henüz uyarlanabilir olmayan, subgradient algoritmaları gösterdiğini gösteriyoruz.


Bu makale, çipten çipe uygulamalar için 90 nm CMOS'ta 6.25-Gb / s 14-mW alıcı-vericiyi tanımlamaktadır.Alıcı-verici, paylaşılan bir LC-PLL saat çarpanı, indüktör yüklü bir rezonans saat dağıtım ağı, düşük ve programlanabilir bir voltaj modu vericisi, yazılım kontrollü saat ve veri kurtarma (CDR) ve alıcı içinde adaptif eşitleme ve CDR için yeni bir PLL tabanlı faz rotatör dahil olmak üzere güç tüketimini azaltmak için bir dizi özellik kullanır.Tasarım, -15 dB veya daha büyük kanal zayıflaması ile 10-15 veya daha düşük bir bit-hata oranında çalışabilirken, alıcı-verici başına 2,25 mW / Gb / s'den daha az tüketebilir.


3D şekillerin katı olmayan kaydedilmesi, emtia derinliği sensörlerinin dinamik sahneleri taramak için daha yaygın hale gelmesi nedeniyle önemi artırmanın temel bir görevidir.Sert olmayan kayıt, tek bir küresel dönüşüm yerine bir dizi yerel dönüşümü tahmin ettiği için katı kayıttan çok daha zorludur ve bu nedenle az determinasyon nedeniyle aşırı uyum sorununa eğilimlidir.Önceki yöntemlerdeki yaygın bilgelik, yerel dönüşüm farklılıklarına l2-norm düzenlileştirme uygulamaktır.Bununla birlikte, l2-norm düzenlileştirmesi, çözümü, dönüşüm farklılıkları üzerindeki Gauss dağılımının zayıf iyiliği tarafından doğrulanan ağır kuyruklu dağılımla aykırılara ve gürültüye doğru önyargılı olma eğilimindedir.Aksine, Laplacian dağılımı dönüşüm farklılıklarına iyi uyuyor ve bir seyreklik öncesinin kullanılmasını öneriyor.Dönüşüm tahmini için l1-norm düzenlileştirilmiş bir modele sahip seyrek bir katı olmayan kayıt (SNR) yöntemi önermekteyiz, bu yöntem artırılmış Lagrangian çerçevesi altında alternatif bir yön yöntemi (ADM) ile etkili bir şekilde çözülmektedir.Ayrıca, sağlam ve ilerici kayıt için çok çözünürlüklü bir şema tasarlıyoruz.Hem genel veri kümeleri hem de taranan veri kümelerimiz üzerindeki sonuçlar, özellikle büyük ölçekli deformasyonların yanı sıra aykırılık ve gürültünün ele alınmasında yöntemimizin üstünlüğünü göstermektedir.


Bu mektupta yeni bir Ka-band çift bantlı çift dairesel-polarize anten dizisi sunulmaktadır.Ka-band downlink frekansları için sol-el dairesel polarizasyona ve Ka-band uplink frekansları için sağ-el dairesel polarizasyona sahip çift bantlı bir anten, kompakt halka yuvaları ile gerçekleştirilir.Sıralı döndürme tekniği uygulanarak, iyi performansa sahip 2  2 subarray elde edilir.Bu mektup tasarım sürecini açıklar ve simülasyon ve ölçüm sonuçları sunar.


Bu makalede, LTE ağlarında konuşlandırılmış pil güdümlü cihazlar için enerji tüketimini en aza indirmek için zamanlama ve iletim güç kontrolü araştırılmaktadır.Çok sayıda makine tipi abone için verimli zamanlama sağlamak için, makine düğümlerinin yerel kümeler oluşturmasına ve küme kafaları aracılığıyla baz istasyonla iletişim kurmasına izin vermek için yeni bir dağıtılmış şema önerilmiştir.Daha sonra, LTE ağlarındaki uplink zamanlama ve güç kontrolü tanıtılır ve öbek kafaları ile baz istasyonu arasındaki iletişim için kullanılmak üzere ömür boyu farkında olan çözümler araştırılır.Kesin çözümlerin yanı sıra, düşük karmaşıklıklı suboptimal çözümler, çok daha düşük hesaplama karmaşıklığı ile optimum performansa yakın bir performans elde edebilen bu çalışmada sunulmaktadır.Performans değerlendirmesi, önerilen protokoller kullanılarak ağ ömrünün önemli ölçüde uzatıldığını göstermektedir.


Basınçlı ölçümlerden elde edilen kovaryans matrislerinin tahmini, son zamanlarda çeşitli bilim ve mühendislik alanlarında önemli araştırma çabalarını çekmiştir.Az sayıdaki gözlemler nedeniyle, kovaryans matrislerinin tahmini ciddi derecede kötü bir sorundur.Bu, kovaryans matrisinin yapısı hakkında önceki bilgilerden yararlanarak aşılabilir.Bu makale, kompresif ölçümler altında konveks formülasyonları ve yüksek boyutlu kovaryans matris tahmini problemine ilişkin çözümlerin bir sınıfını sunar, pozitif yarı-belirsizliğe ek olarak, çözelti üzerinde Toeplitz, seyreklik, null-pattern, düşük rütbe veya düşük permute rütbe yapısını da içerir.Optimizasyon sorunlarını çözmek için, Split Artırılmış Lagrangian Shrinkage Algoritması'nın (SALSA) bir örneği olan Artırılmış Lagrangian Shrinkage Algoritması'nın (CoVALSA) Co-Variance'ını tanıtıyoruz.Yaklaşımımızın etkinliğini en son teknoloji algoritmalarla karşılaştırıldığında gösteriyoruz.


Tüm hakları saklıdır.Bu kitabın hiçbir bölümü, yayıncıdan yazılı olarak izin alınmadan herhangi bir elektronik veya mekanik yolla (kopyalama, kayıt veya bilgi depolama ve geri alma dahil) çoğaltılamaz.


Biz doğal dil ağacı yapıları için bir roman generati ve model sunuyoruz hangisemantik(lexical dependenc y) vesyntacticstructuresare ayrı modeller ile puanlandı.Bufaktörizasyon, komponent modellerinin ayrı ayrı iyileştirilmesi için kavramsal basitlik, basit olasılıklar sağlar, benzer, factore olmayan modellere göre performansa hazır yakınlık seviyesi.En önemlisi, diğer modernparsing modellerinin aksine,Thefactored


Bu kağıt, L şeklinde bir sonda tarafından beslenen dairesel bir boynuz anteni ile ilgilenir.50 Omega koaksiyel kablo ile geniş bant eşleştirmesi için tasarım süreci ve eksenel oran ve kazançtaki anten performansı sunulmaktadır.Bu makalenin simülasyon sonuçları Ansoft HFSS 9.2 kullanılarak elde edilmiştir.


Ağ düzeyindeki niceliğe odaklanan geleneksel yaklaşımların aksine, bu çalışmada tensör düzeyindeki niceleme etkisini en aza indirmeyi teklif ediyoruz.Düşük hassasiyetli ağlarda nicemleme gürültüsü ve kırpma bozulması arasındaki takası analiz ediyoruz.Çeşitli tensörlerin istatistiklerini belirleriz ve kırpma nedeniyle ortalama kare-hata bozulması için kesin ifadeler türetiriz.Bu ifadeleri optimize ederek, normalde kırpmaktan kaçınan standart niceleme şemaları üzerinde belirgin iyileştirmeler gösteriyoruz.Örneğin, sadece doğru kırpma değerlerini seçerek, VGG16-BN'nin 4 bit hassasiyete nicelenmesi için% 40'tan fazla doğruluk iyileştirmesi elde edilir.Sonuçlarımız, sinir ağlarının hem eğitim hem de çıkarım zamanında nicelenmesi için birçok uygulamaya sahiptir.Acil bir uygulama, zaman alıcı ince ayar veya tam veri kümelerinin kullanılabilirliği olmadan düşük hassasiyetli hızlandırıcılara sinir ağlarının hızlı bir şekilde yerleştirilmesi içindir.


Aralıklı görüntülerde sorgulanan nesneleri tanımak ve yerelleştirmek, robotik manipülasyon ve navigasyon için önemli bir rol oynamaktadır.Sürekli olarak çalışılmış olmasına rağmen, tıkanıklık ve dağınıklık içeren sahneler için hala zorlu bir görevdir.


Birçok robotik, bilgisayar görüşü ve oyun uygulamasında 2D muadillerinin yerini hızla alan 3D sensörlere uygulanabilir bir oylama tabanlı poz tahmini algoritması önermekteyiz.Yakın zamanda, nesne yüzeyinde normallerle nokta olan bir çift yönelimli 3D noktanın, bir oylama çerçevesinde hızlı ve sağlam poz tahminini sağladığı gösterilmiştir.Yönlendirilmiş yüzey noktaları yeterli eğrilik değişikliklerine sahip nesneler için ayrımcı olsa da, çoğunlukla düzlemsel olan birçok endüstriyel ve gerçek dünya nesnesi için yeterince kompakt ve ayrımcı değildir.Kenarlar 2D kayıtta kilit rol oynadığından, derinlik kesintileri 3D'de çok önemlidir.Bu makalede, bu sınır bilgisini daha iyi kullanan bir poz tahmin algoritmaları ailesi araştırıyor ve geliştiriyoruz.Yönlendirilmiş yüzey noktalarına ek olarak, iki ilkeli daha kullanıyoruz: yönler ve sınır çizgisi segmentleri olan sınır noktaları.Deneylerimiz, bu özenle seçilmiş ilkellerin daha fazla bilgiyi kompakt bir şekilde kodladığını ve böylece geniş bir endüstriyel parça sınıfı için daha yüksek doğruluk sağladığını ve daha hızlı hesaplamayı sağladığını göstermektedir.Önerilen algoritmayı ve 3D sensörü kullanarak pratik bir robotik bin toplama sistemi sergiliyoruz.


Resmi mobil uygulama pazarlarına tekrarlanan kötü amaçlı yazılım penetrasyonlarının sayısının artması, son kullanıcıların kişisel ve hassas bilgilerinin gizliliği ve gizliliği için yüksek bir güvenlik tehdidi oluşturmaktadır.Son kullanıcı cihazlarını düşen kurbanlardan düşmanca uygulamalara korumak, akademi ve endüstrideki güvenlik araştırmacıları / mühendisleri için teknik ve araştırma zorluğu sunar.Uygulama pazarlarında dağıtılan güvenlik uygulamalarına ve analiz kontrollerine rağmen, kötü amaçlı yazılımlar savunmalardan gizlice geçer ve kullanıcı cihazlarını enfekte eder.Kötü amaçlı yazılımların evrimi, genellikle meşru uygulamalar olarak gizlenmiş sofistike ve dinamik olarak değişen bir yazılım haline geldiğini gördü.Şifrelenmiş kod, gizleme ve dinamik kod güncellemeleri gibi son derece gelişmiş kaçamak tekniklerinin kullanımı, yeni kötü amaçlı yazılımlarda bulunan yaygın uygulamalardır.Dinamik kod güncellemelerinin kaçamak kullanımı ile, iyi huylu bir uygulama gibi davranan bir kötü amaçlı yazılım, analizleri kontrol eder ve kötü amaçlı işlevselliğini yalnızca bir kullanıcının cihazına yüklendiğinde ortaya çıkarır.Bu tez, Android uygulamalarında dinamik kod güncellemelerinin kullanımı ve kullanım şekli hakkında kapsamlı bir çalışma sağlar.Dahası, dinamik kod güncellemelerinin varlığında uygulamaları analiz etmek için statik analiz tekniklerinin doğal eksikliklerini karşılamak için statik ve dinamik analizleri birleştiren hibrit bir analiz yaklaşımı olan StaDART'ı öneriyoruz.Gerçek dünyadaki uygulamalarla ilgili değerlendirme sonuçlarımız StaDART'ın etkinliğini göstermektedir.Bununla birlikte, tipik olarak dinamik analiz ve bu konuda hibrit analiz, otomatik analiz araçları için rakipsiz bir zorluk olan uygulamanın davranışını uyarma problemini getiriyor.Bu amaçla, geriye dönük bir dilimleme tabanlı hedeflenmiş ara bileşen kod yolları yürütme tekniği olan TeICC'yi önermekteyiz.TeICC, uygulamadaki bir hedef noktadan başlayan kod yollarını çıkarmak için geriye dönük bir dilimleme mekanizmasından yararlanır.Bir bileşen arası iletişimi içeren kod yollarını çıkarmak için bir sistem bağımlılık grafiği kullanır.Çıkarılan kod yolları daha sonra hassas dinamik davranışları yakalamak, dinamik kod güncellemelerini ve gizlemeyi çözmek için uygulama bağlamında görüntülenir ve yürütülür.TeICC'yi değerlendirmemiz, karmaşık Android uygulamalarında bileşen kod yollarının hedefli olarak yürütülmesi için etkili bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.Ayrıca, hala hasımların kullanıcı cihazlarına ulaşma olasılığını göz ardı etmiyoruz, bir on-phone API kancası teklif ediyoruz


Bu makalede, karmaşık dünyalarda hareket etmeyi öğrenebilecek ajanlar geliştirme hedefine doğru çalışıyoruz.Gürültülü, belirleyici olmayan eylem etkilerini kompakt bir şekilde modelleyen ve bu tür kuralların nasıl etkili bir şekilde öğrenilebileceğini gösteren olasılıksal, ilişkisel bir planlama kuralı gösterimi geliştiriyoruz.Basit planlama alanlarındaki deneyler ve gerçekçi fizikle 3D simüle edilmiş bloklar sayesinde, bu öğrenme algoritmasının ajanların dünya dinamiklerini etkili bir şekilde modellemesine izin verdiğini gösteriyoruz.


Görsel odometri, RGB-D kameralar tarafından sağlanan derinlik bilgileriyle veya kameralarla ilişkili lidarlardan arttırılabilir.Bununla birlikte, bu tür derinlik bilgileri sensörler tarafından sınırlandırılabilir ve derinliklerin kullanılamadığı görsel görüntülerde geniş alanlar bırakır.Burada, kamera hareketinin geri kazanımında, seyrek de olsa, derinliği kullanmak için bir yöntem önermekteyiz.Buna ek olarak, yöntem, daha önce tahmin edilen hareketi ve derinliğin kullanılamadığı göze çarpan görsel özellikleri kullanarak hareketten derinlik kullanır.Bu nedenle, yöntem, RGBD görsel odometriyi, derinliğin genellikle yeterince edinilemediği açık ortamlara genişletebilir.Yöntemimizin çekirdeği, bir dizi resmi işleyerek, toplu optimizasyonda hareket tahminlerini paralel olarak rafine eden bir paket ayarlama adımıdır.Yöntemimizi üç sensör kurulumunda değerlendirdik, biri RGB-D kamera kullanarak, ikisi de bir kamera ve 3D lidar kombinasyonlarını kullanarak.Yöntemimiz, algılama modalitesinden bağımsız olarak KITTI odometri benchmark'ında #4 olarak derecelendirilmiştir - triangülasyonla derinlik elde eden stereo görsel odometri yöntemlerine kıyasla.Elde edilen ortalama pozisyon hatası, seyahat edilen mesafenin % 1.14'üdür.


Çeşitli eğitim odaklı problemler, veri madenciliğinin en yaygın uygulamaları olan Eğitimsel Veri Madenciliği ile çözülür.Bu makalenin önemli hedeflerinden biri, EDM üzerinde gerçekleştirilen en son çalışmaları incelemek ve onların erdemlerini ve dezavantajlarını analiz etmektir.Bu makale ayrıca, ankete katılan makalelerde uygulanan çeşitli veri madenciliği uygulamalarının ve tekniklerinin kümülatif sonuçlarını vurgular ve böylece araştırmacılara EDM ile ilgili gelecekteki yönler hakkında önerilerde bulunur.Buna ek olarak, gelecekteki araştırmalar için en güvenilir algoritmaları gözlemlemek için belirli sınıflandırma ve kümeleme algoritmalarını değerlendirmek için bir deney de yapıldı.


SRILM, konuşma tanıma ve diğer uygulamalar için istatistiksel dil modelleri ile hem üretime hem de deneye izin vermek için tasarlanmış C++ kütüphaneleri, yürütülebilir programlar ve yardımcı betiklerden oluşan bir koleksiyondur.SRILM, ticari olmayan amaçlar için serbestçe kullanılabilir.Araç seti, N-gram istatistiklerine dayanan çeşitli dil modeli türlerinin oluşturulmasını ve değerlendirilmesini ve ayrıca N-best listelerinin ve kelime kafeslerinin istatistiksel olarak etiketlenmesi ve manipülasyonu gibi çeşitli ilgili görevleri destekler.Bu makale, araç setinin işlevselliğini özetler ve tasarım ve uygulamasını tartışır, hızlı prototipleme, yeniden kullanılabilirlik ve araçların birleştirilebilirliği kolaylığını vurgular.


İstatistiksel dil modelleri, çeşitli doğal dil fenomenlerinin konuşma tanıma ve diğer dil teknolojileri amacıyla dağılımını tahmin eder.İlk önemli model 1980'de önerildiğinden bu yana, sanatın durumunu iyileştirmek için birçok girişimde bulunuldu.Onları gözden geçiriyoruz, umut verici birkaç yöne işaret ediyoruz ve dilsel teorilerin verilerle bütünleşmesine Bayesian yaklaşımını savunuyoruz.


CMU İstatistiksel Dil Modelleme araç seti, bigram ve trigram dil modellerinin yapımını ve testini kolaylaştırmak amacıyla yeniden kiralanmıştır. Şu anda akademik hükümet ve endüstriyel laboratuvarlarda ülkeler üzerinde kullanılmaktadır. Bu makale araç setinin yeni bir versiyonunu sunmaktadır. Araç setinde uygulandığı gibi konvensiyonel dil modelleme teknolojisini ana hatlarıyla ortaya koyuyoruz ve yeni araç setinin bu görev için bir önceki yazılımla karşılaştırıldığında sağladığı ekstra e-cience ve func test etme özelliğini açıklıyoruz.


Düşük kayıplı yüksek performanslı milimetre dalga pasif bileşenlerinin ve yüksek kazançlı dizi antenlerinin gerçekleştirilmesini sağlayan silikon dolu entegre dalga kılavuzlarının üretimi için bir teknoloji sunuyoruz, böylece son derece entegre milimetre dalga sistemlerinin gerçekleştirilmesi kolaylaşıyor.Önerilen teknoloji, dikdörtgen dalga kılavuzlarını yüksek geometrik doğruluk ve sürekli metalik yan duvarlarla entegre etmek için alüminyum metalleştirme adımları ile derin reaktif-iyon-çıkarma (DRIE) teknikleri kullanmaktadır.Entegre dikdörtgen dalga kılavuzlarının ölçüm sonuçları, 105 GHz'de 0.15 dB / g kayıpları gösterdiği bildirilmektedir.Ayrıca, 105 GHz'de 0.6 dB ekleme kaybı ve 80 ila 110 GHz'den 15 dB'den daha iyi geri dönüş kaybı ile dalga kılavuzu geçişlerine ultra geniş bantlı koplanar tanımlanır ve karakterize edilir.Frekans taramalı slotted-waveguide dizi anteninin tasarımı, entegrasyonu ve ölçülen performansı, 23 GHz'lik bir bant içinde 82  ve 96 GHz'de 8,5 'lik bir yarı güç ışın genişliği (HPBW) ölçülen bir ışın direksiyon kabiliyetine ulaşarak bildirilmektedir.Son olarak, düşük maliyetli mm-dalga sistemi seviye entegrasyonunu kolaylaştırmak için bu teknolojinin yeteneğini sergilemek için, radar uygulamaları görüntüleme için frekans modüle edilmiş sürekli dalga (FMCW) iletim alıcı IC, doğrudan entegre diziye monte edilir ve deneysel olarak karakterize edilir.


Bu makale kenar tespiti için hesaplamalı bir yaklaşım tanımlamaktadır.Yaklaşımın başarısı, kenar noktalarının hesaplanması için kapsamlı bir hedef kümesinin tanımlanmasına bağlıdır.Bu hedefler, çözümün şekli hakkında asgari varsayımlarda bulunurken, dedektörün istenen davranışını sınırlayacak kadar kesin olmalıdır.Bir kenar sınıfı için algılama ve yerelleştirme kriterlerini tanımlarız ve bu kriterler için matematiksel formları operatör dürtü yanıtı üzerinde işlevsel olarak sunarız.Daha sonra dedektörün tek bir kenara tek bir yanıt vermesini sağlamak için üçüncü bir kriter eklenir.Sayısal optimizasyondaki kriterleri adım kenarları da dahil olmak üzere birkaç ortak görüntü özelliği için dedektörleri türetmek için kullanıyoruz.Analizi adım kenarlarına kadar özelleştirmek üzerine, iki ana hedef olan algılama ve yerelleştirme performansı arasında doğal bir belirsizlik ilkesi olduğunu görüyoruz.Bu prensiple, her ölçekte en uygun olan tek bir operatör şekli elde ediyoruz.Optimum dedektör, kenarların Gaussian-smoothed bir görüntünün gradyan büyüklüğünde maksimum olarak işaretlendiği basit bir yaklaşık uygulamaya sahiptir.Bu basit dedektörü, görüntüdeki farklı sinyal-gürültü oranlarıyla başa çıkmak için birkaç genişlikte operatörler kullanarak genişletiyoruz.Farklı ölçeklerdeki operatörlerden gelen bilgilerin inceden inceye entegrasyonu için özellik sentezi adı verilen genel bir yöntem sunuyoruz.Son olarak, operatör noktası yayılma fonksiyonu kenar boyunca genişletildiğinde, adım kenarı dedektörü performansının önemli ölçüde geliştiğini gösteriyoruz.


Yüzler karmaşık, çok boyutlu, anlamlı görsel uyaranları temsil eder ve yüz tanıma için bir hesaplama modeli geliştirir [42].Diğer yöntemlerle olumlu karşılaştıran hibrit bir sinir ağı çözümü sunuyoruz.Sistem, yerel görüntü sam pling'i, kendi kendini düzenleyen bir harita sinir ağı ve bir evrişimsel sinir ağını birleştirir.Kendi kendini organize eden ng haritası, görüntü örneklerinin, orijinal uzayda n e rby olan girdilerin de çıkış alanına yakın olduğu bir topolojik alana nicelenmesini sağlar, böylece görüntü örneğindeki küçük değişikliklere boyutsal kırmızı uksiyon ve değişmezlik sağlar ve çeviri, döndürme, ölçek ve deformasyona kısmi değişmezlik için konvolutional sinir ağı prov ides.Evrişimsel net çalışma, hiyerarşik bir katman kümesinde art arda daha büyük özellikler çıkarır.Karhunen -Love dönüşümünü kendi kendini düzenleyen haritanın yerine ve eş zamanlı ağın yerine çok katmanlı bir algılayıcı kullanarak sonuçları sunuyoruz.Karhunen-Love dönüşümü neredeyse aynı performansı gösterir (%3,3 hataya karşı %3,8).Çok katmanlı algılayıcı çok kötü performans gösterir (%40 hataya karşı %3.8).Yöntem, hızlı sınıflandırma yeteneğine sahiptir, sadece hızlı, yaklaşık normalleştirme ve ön işleme gerektirir ve eksileri, eigenfaces yaklaşımından [42] daha iyi sınıflandırma performansı sergiler. eed, eğitim veritabanındaki kişi başına düşen görüntü sayısı 1'den 5'e kadar değişmektedir.Kişi başına 5 imag es ile önerilen yöntem ve özyüzler sırasıyla% 3.8 ve% 10.5 hata ile sonuçlanır.Recogni zer, örneklerin% 10'u kadar azını reddederken çıktısına ve sınıflandırma hatasının sıfıra yaklaşmasına bir miktar güven sağlar.İfade, poz ve yüz detaylarında oldukça yüksek derecede değişkenlik gösteren 40 kişiden oluşan 400 görüntüden oluşan bir veritabanı kullanıyoruz.Computati onal karmaşıklığı analiz ediyoruz ve eğitimli tanıyıcıya yeni sınıfların nasıl eklenebileceğini tartışıyoruz.


Vardiya kaydı, çoğunlukla dijital verilerin depolanması veya sistemin güvenliğini artırmak için radyo frekansı tanımlama (RFID) uygulamalarında ikili numaralar şeklinde verilerin aktarılması için kullanılan bir tür ardışık mantık devresidir.Bu makalede, nabız tetikleyici yapıya sahip yeni bir flip-flop kullanan güç verimli bir kayma kaydı sunulmuştur.Önerilen flip-flop, yüksek performans ve düşük güç özelliklerine sahiptir.Beş transistör tarafından uygulanan bir örnekleme devresi, yükselme ve düşme yolları için bir C-elemanı ve bir koruyucu aşamadan oluşur.Hız, dört saatli transistörleri bir geçiş koşulu tekniği ile birlikte çalıştırarak geliştirilmiştir.Simülasyon sonucu, önerilen topolojinin -paralel çıkış (PIPO) ve seri çıkış (SISO) vardiya kayıtlarında sırasıyla 22 m2 çip alanını kapsayan paralel olarak 30.1997 ve 22.7071 nW en düşük güç miktarını tükettiğini doğrulamaktadır.Genel tasarım sadece 16 transistörden oluşur ve 1.2 V güç kaynağı ile 130 nm tamamlayıcı-metal-oksit-yarıiletken (CMOS) teknolojisinde simüle edilir.


Hava Kuvvetleri Araştırma Laboratuvarı, sabit durum görsel çağrışım tepkisini fiziksel bir cihaz veya bilgisayar programını çalıştırmak için bir kontrol sinyaline çeviren iki beyin-bilgisayar arayüzünü (BCI's) uyguladı ve değerlendirdi.Bir yaklaşımda, operatörler beyin tepkisini kendi kendine düzenler; diğer yaklaşım birden fazla uyarılmış yanıt kullanır.


Bu makale, Güney Afrika'daki bölge yönetimini desteklemek için sağlık bilgi sistemleri geliştirmek için devam eden bir eylem araştırma projesinin (1994-2001) başlangıç dönemini açıklamaktadır.Sağlık sektörünün apartheid sonrası Güney Afrika'da yeniden inşası, sağlık hizmeti sunumunda eşitlik ve sağlık bölgelerine dayalı merkezi olmayan bir yapının inşası için çaba göstermektedir.Bilgi sistemleri (IS) gelişimi açısından, bu reform süreci, sağlık verilerinin yerel kontrolü ve bilgi işlemenin entegrasyonunu artırarak yeni Güney Afrika'nın hedeflerini belirten bir şekilde standartlaştırılmasına dönüşür.Aksiyon araştırmalarına yaklaşımımızı tanımlıyor ve olay materyalinin analizinde aktör-ağ ve yapı teorilerinden kavramları kullanıyoruz.Sağlanan IS geliştirme sürecinin ayrıntılı tanımı ve analizinde, standardizasyon ve yerel exibility (yerelleştirme) dengesini sağlama ihtiyacına odaklanıyoruz; standardizasyon böylece bir dizi heterojen aktörün alttan yukarı hizalanması olarak görülüyor.Bilgi sistemlerinin sosyal bir sistem modeline dayanarak, bu aktörlerin ilgi alanlarını çevirdikleri ve hizaladıkları süreçlerin yetiştirilmesi olarak geliştirilen ve kullanılan IS tasarım stratejisini kavramsallaştırıyoruz.Küresel ve yerel veri kümelerinin modüler bir hiyerarşisini, standartlaştırma ve yerelleştirme arasındaki gerilimlerin anlaşılabileceği ve ele alınabileceği bir çerçeve olarak geliştiriyoruz.Son olarak, araştırmanın sonuçlarının diğer ülkelerdeki olası alakasını tartışıyoruz.


Random Forest, büyük veri kümeleri üzerinde hızlı bir şekilde çalışabilen hesaplamalı olarak verimli bir tekniktir.Farklı alanlarda birçok yeni araştırma projesinde ve gerçek dünya uygulamalarında kullanılmıştır.Bununla birlikte, ilişkili literatür, Rastgele Bir Orman oluşturmak için kaç ağacın kullanılması gerektiği konusunda neredeyse hiçbir talimat vermemektedir.Burada bildirilen araştırma, Random Forest içinde optimum sayıda ağaç olup olmadığını, yani ağaç sayısının artmasının önemli bir performans artışı getirmeyeceğini ve sadece hesaplama maliyetini artıracağını analiz ediyor.Başlıca sonuçlarımız şu şekildedir: Ağaçların sayısı arttıkça, her zaman ormanın performansının önceki ormanlardan (birkaç ağaç) önemli ölçüde daha iyi olduğu ve ağaç sayısının iki katına çıkarılmasının değersiz olduğu anlamına gelmez.Ayrıca, büyük bir hesaplama ortamı mevcut olmadıkça, önemli bir kazancın olmadığı bir eşik olduğunu belirtmek de mümkündür.Buna ek olarak, herhangi bir ormandaki ağaç sayısını ikiye katlarken AUC kazancı için deneysel bir ilişki bulundu.Ayrıca, ağaç sayısı arttıkça, tam öznitelik kümesi, biyomedikal alanda ilginç olmayan bir Rastgele Orman içinde kullanılma eğilimindedir.Buna ek olarak, veri kümelerinin burada önerilen yoğunluk tabanlı metrikleri muhtemelen karar ağaçları üzerindeki VC boyutunun bazı yönlerini yakalar ve düşük yoğunluklu veri kümeleri büyük kapasiteli makineler gerektirebilirken, tersi de doğru gibi görünüyor.


Son birkaç yıl boyunca teknolojideki gelişmeler, küçük sensör düğümlerinin İnternet'in geri kalanıyla kablosuz olarak iletişim kurmasını mümkün kıldı.Bu başarı ile bu tür IP özellikli Kablosuz Sensör Ağlarını (IP-WSN'ler) güvence altına alma sorunu ortaya çıktı ve o zamandan beri önemli bir araştırma konusu oldu.Bu tezde, TLS ve DTLS protokollerini Contiki işletim sistemi için önceden paylaşılmış bir anahtar şifre paketi (TLS PSK with AES 128 CCM 8) kullanarak uygulamamızı tartışıyoruz.Contiki OS tarafından desteklenen protokol setine yeni bir protokol eklemenin yanı sıra, bu proje, taşıma-katman güvenliğinin ve önceden paylaşılan anahtar yönetim şemalarının IP-WSN'ler için ne kadar uygun olduğunu değerlendirmemize olanak tanır.


D EEP öğrenme, genel veri analizinde büyüyen bir eğilimdir ve 2013 yılının 10 çığır açan teknolojisinden biri olarak adlandırılmıştır [1].Derin öğrenme, yapay sinir ağlarının iyileştirilmesidir, daha yüksek düzeyde soyutlamaya ve verilerden daha iyi tahminlere izin veren daha fazla katmandan oluşur [2].Bugüne kadar, genel görüntüleme ve bilgisayar görme alanlarında önde gelen makine öğrenme aracı olarak ortaya çıkmaktadır.Özellikle, evrişimsel sinir ağları (CNN'ler), çok çeşitli bilgisayar görme görevleri için güçlü araçlar olduğunu kanıtlamıştır.Derin CNN'ler ham verilerden elde edilen orta ve üst düzey soyutlamaları otomatik olarak öğrenirler (örneğin, görüntüler).Son sonuçlar, CNN'lerden çıkarılan jenerik tanımlayıcıların doğal görüntülerde nesne tanıma ve yerelleştirmede son derece etkili olduğunu göstermektedir.Dünyanın dört bir yanındaki tıbbi görüntü analiz grupları hızla alana giriyor ve CNN'leri ve diğer derin öğrenme metodolojilerini çok çeşitli uygulamalara uyguluyor.Umut verici sonuçlar ortaya çıkıyor.Tıbbi görüntülemede, bir hastalığın doğru teşhisi ve/veya değerlendirmesi hem görüntü edinimine hem de görüntü yorumlamasına bağlıdır.Görüntü satın alma, son yıllarda önemli ölçüde gelişti; cihazlar daha hızlı oranlarda veri elde etti ve çözünürlüğü artırdı.Bununla birlikte, görüntü yorumlama süreci, bilgisayar teknolojisinden henüz yeni yararlanmaya başlamıştır.Tıbbi imgelerin yorumlarının çoğu hekimler tarafından yapılır; ancak, insanlar tarafından görüntü yorumu öznelliği, tercümanlar arasında büyük varyasyonlar ve yorgunluk nedeniyle sınırlıdır.Birçok teşhis görevi, anormallikleri tespit etmek ve zaman içinde ölçümleri ve değişiklikleri ölçmek için ilk arama işlemini gerektirir.Bilgisayarlı araçlar, özellikle görüntü analizi ve makine öğrenimi, tedavi gerektiren bulguların tanımlanmasını kolaylaştırarak ve uzmanın iş akışını destekleyerek tanıyı iyileştirmenin kilit etkenleridir.Bu araçlar arasında, derin öğrenme hızla son teknoloji ürünü bir temel olduğunu kanıtlayarak, doğruluğun artmasına yol açıyor.Ayrıca veri analizinde daha önce deneyimlenmemiş ilerleme oranlarıyla yeni sınırlar açmıştır.


İki bağımsız görüntü setini çevirmeyi amaçlayan denetimsiz görüntü çevirisi, eşleştirilmiş veri olmadan doğru yazışmaları keşfetmede zorlanır.Mevcut eserler, çevrilen görüntülerin dağıtımının hedef kümesinin dağıtımından ayırt edilemeyecek şekilde Generative Adversarial Networks (GAN) üzerine inşa edilir.Bununla birlikte, bu tür belirlenmiş seviye kısıtlamaları örnek seviyeli yazışmaları öğrenemez (örn.nesne transfigürasyon görevinde hizalanmış semantik parçalar).Bu sınırlama genellikle yanlış pozitiflerle sonuçlanır (örn.geometrik veya semantik eserler) ve daha ileri mod çökme sorununa yol açar.Yukarıdaki konuları ele almak için, Deep Attention GAN (DA-GAN) tarafından örnek seviye görüntü çevirisi için yeni bir çerçeve sunuyoruz.Böyle bir tasarım, DA-GAN'ın iki setten örnekleri yüksek yapılı gizli bir alanda tercüme etme görevini ayrıştırmasını sağlar.Özellikle, birlikte derin bir dikkat kodlayıcı öğreniyoruz ve örnek düzeyindeki yazışmalar sonuç olarak öğrenilen örneklere katılarak keşfedilebilir.Bu nedenle, kısıtlamalar hem set düzeyinde hem de örnek düzeyinde istismar edilebilir.Birkaç son teknoloji ile karşı karşılaştırmalar yaklaşımımızın üstünlüğünü gösterir ve geniş uygulama yeteneği, örneğin, biçim değiştirme, veri büyütme vb. etki alanı çeviri sorununun marjını zorlar.1