Bu kağıt 180 derecelik halka hibrid kuplörünü kullanarak ANSYS HFSS'de kompakt ve güç tasarruflu 5 Ghz bantlı tam çift yönlü (FD) bir tasarım sunar.Önerilen tasarım, kuplöre bağlı iki yayılan anten arasındaki yıkıcı parazitten yararlanarak 57dB'lik mükemmel bir izolasyon elde eder ve bu da kendi kendine etkileşimde büyük bir azalmaya yol açar.Tasarım pasiftir ve bu nedenle adaptif kanal tahmini için ek güç gereksiniminin üstesinden gelir.Buna ek olarak, istenen çalışma sıklığı için çok uygulanabilir bir fiziksel boyuta sahiptir.Bu nedenle önerilen FD tasarımı, cep telefonları veya tablet/phablet cihazları gibi mobil cihazlarda daha esnek ve daha fazla kıt RF kaynağı için kullanılabilen kompakt ve güç verimlidir.


Bu makale, metin sınıflandırması için basit ve verimli bir temel oluşturur.Deneylerimiz, hızlı metin sınıflandırıcımız fastText'in doğruluk açısından genellikle derin öğrenme sınıflandırıcıları ile eşit olduğunu ve eğitim ve değerlendirme için birçok büyüklük sırasının daha hızlı olduğunu göstermektedir.Standart bir çok çekirdekli CPU kullanarak on dakikadan daha kısa bir sürede bir milyardan fazla kelime üzerinde hızlı Metin eğitebilir ve bir dakikadan kısa bir sürede 312K sınıflar arasında yarım milyon cümle sınıflandırabiliriz.


Bu makalede, sağlık hizmeti sunumu ve organizasyonundaki yenilikleri nasıl yayabiliriz ve sürdürebiliriz sorusunu ele alan kapsamlı bir literatür incelemesi özetlenmektedir.Hem içeriği (organizasyonlarda yeniliğin yayılmasını tanımlamak ve ölçmek) hem de süreci (edebiyatın sistematik ve tekrarlanabilir bir şekilde gözden geçirilmesi) dikkate alır.Bu makalede, (1) sağlık hizmeti kuruluşlarında yeniliklerin yayılmasını göz önünde bulundurmak için parsimonious ve kanıta dayalı bir model, (2) daha fazla araştırmanın odaklanması gereken açık bilgi boşlukları ve (3) sağlık hizmeti politikasını ve yönetimini sistematik olarak gözden geçirmek için sağlam ve aktarılabilir bir metodoloji tartışılmaktadır.Hem model hem de yöntem bir dizi bağlamda daha yaygın olarak test edilmelidir.


OBJEKTİF Yükselen obezite oranları, enerji yoğun diyetlerin tüketimi ile ilişkilendirilmiştir.Diyet enerji yoğunluğunun obezite ve insülin direnci ve metabolik sendrom da dahil olmak üzere ilgili bozukluklarla ilişkili olup olmadığını inceledik.ARAŞTIRMA TASARIMI VE YÖNTEMLERİ 1999-2002 Ulusal Sağlık ve Beslenme Sınavı Anketi'nden (n = 9,688) ABD yetişkinlerinin ulusal temsili verilerini kullanarak kesitsel bir çalışma yürüttük.Diyet enerji yoğunluğu sadece gıdalara göre hesaplandı.Diyet enerji yoğunluğu, obezite ölçüleri (metrekare başına kilogram cinsinden) ve bel çevresi [ santimetre cinsinden], glisemi veya insülinemi arasındaki bağımsız ilişkiyi belirlemek için bir dizi çok değişkenli doğrusal regresyon modeli kullandık.Ulusal Kolesterol ve Eğitim Programı (Yetişkin Tedavi Paneli III) tarafından tanımlanan diyet enerji yoğunluğu ile metabolik sendrom arasındaki bağımsız ilişkiyi belirlemek için çok değişkenli Poisson regresyon modelleri kullandık.SONUÇLAR Diyet enerji yoğunluğu bağımsız olarak ve kadınlarda daha yüksek BMI ile anlamlı bir şekilde ilişkiliydi (beta = 0.44 [95 CI 0.14-0.73]) ve erkeklerde önemli bir birlikteliğe doğru eğilim gösterdi (beta = 0.37 [-0.007 ila 0.74], P = 0.054).Diyet enerji yoğunluğu, kadınlarda (beta = 1.11 [0.42-1.80]) ve erkeklerde (beta = 1.33 [0.46-2.19]) daha yüksek bel çevresi ile ilişkiliydi.Diyet enerji yoğunluğu da bağımsız olarak yüksek açlık insülini (beta = 0.65 [0.18-1.12]) ve metabolik sendrom (prevalans oranı = 1.10 [95% CI 1.03-1.17]) ile ilişkilendirilmiştir.KONCLUSIONS Diyet enerji yoğunluğu, obezitenin, yüksek oruç insülin seviyelerinin ve ABD'li yetişkinlerde metabolik sendromun bağımsız bir öngörücüsüdür.Diyet enerji yoğunluğunu azaltmak için müdahale çalışmaları gereklidir.


Nöral makine çevirisi (NMT) modellerinin çoğu, sıralı kodlayıcı-dekoder çerçevesine dayanır ve bu da syntactic bilgileri kullanmaz.Bu makalede, kaynak tarafı sentaktik ağaçları açıkça dahil ederek bu modeli geliştiriyoruz.Daha spesifik olarak, (1) sıralı ve ağaç yapılı temsilleri öğrenen çift yönlü bir ağaç kodlayıcı; (2) dikkatin kaynak tarafı sözdizimine bağlı olmasını sağlayan bir ağaç kaplama modeli.Çince-İngilizce çeviri üzerine yapılan deneyler, önerilen modellerimizin ardışık dikkat modelinden daha iyi performans gösterdiğini ve alttan yukarı ağaç kodlayıcı ve kelime kapsama alanı ile daha güçlü bir taban çizgisine sahip olduğunu göstermektedir.1


Sıra bilgisini zaman içinde koruma konusundaki üstün yetenekleri nedeniyle, daha karmaşık bir hesaplama birimine sahip bir tür nöral sinir ağı olan Long Short-Term Memory (LSTM) ağları, çeşitli dizi modelleme görevlerinde güçlü sonuçlar elde etmiştir.Şimdiye kadar araştırılmış olan tek temel LSTM yapısı doğrusal bir zincirdir.Bununla birlikte, doğal dil, kelimeleri doğal olarak ifadelerle birleştiren sentaktik özellikler sergiler.LSTM'lerin ağaç yapılı ağ topolojilerine genelleştirilmesi olan Tree-LSTM'yi tanıtıyoruz.TreeLSTM'ler mevcut tüm sistemlerden ve güçlü LSTM taban çizgilerinden iki görevde daha iyi performans gösterir: iki cümlenin (SemEval 2014, Görev 1) ve duygu sınıflandırmasının (Stanford Sentiment Treebank) anlamsal akrabalığını tahmin etmek.


Semantik gösterimler uzun zamandır anlamın korunmasının uygulanması ve makine çevirisi yöntemlerinin genelleme performansının iyileştirilmesi için potansiyel olarak yararlı olduğu tartışılmıştır.Bu çalışmada, nöral makine çevirisine kaynak cümlelerin (yani semantik-role temsillerinin) predicate-argument yapısı hakkında bilgi dahil eden ilk kişiyiz.Cümle kodlayıcılarına semantik bir önyargı enjekte etmek ve İngilizce-Alman dil çiftindeki dilsel-agnostik ve sözdizimi yazılım sürümleri üzerinden BLEU puanlarında iyileştirmeler elde etmek için Graph Convolutional Networks (GCN'ler) kullanıyoruz.


Kodlayıcı-kodlayıcı mimarisine dayanan Sinirsel Makine Çevirisi (NMT) son zamanlarda en son teknoloji performansını elde etti.Araştırmacılar, kaynak tarafı ifade yapısını birleştirerek kelime seviyesi dikkatini ifade düzeyi dikkatine uzatmanın dikkat modelini artırabileceğini ve umut verici bir iyileşme sağlayabileceğini kanıtlamıştır.Bununla birlikte, kaynak cümleyi doğru anlamak için çok önemli olabilecek kelime bağımlılıkları her zaman ardışık bir şekilde değildir (yani.cümle yapısı), bazen uzun mesafede olabilirler.Cümle yapıları, uzun mesafe bağımlılıklarını açıkça modellemenin en iyi yolu değildir.Bu makalede, kaynak tarafı uzun mesafe bağımlılıklarını NMT'ye dahil etmek için basit ama etkili bir yöntem önermekteyiz.Bağımlılık ağaçlarına dayanan yöntemimiz, her kaynak durumu, kaynak cümlelerin doğal sentaktik yapısını daha iyi yakalayabilen küresel bağımlılık yapıları ile zenginleştirir.Çince-İngilizce ve İngilizce-Japonca çeviri görevleri üzerine yapılan deneyler, önerilen yöntemimizin son teknoloji SMT ve NMT taban çizgilerinden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.


Bağlantılı Verilerin temel amacı bağlantı ve entegrasyondur ve bu hedefe ulaşılıp ulaşılmadığını değerlendirmek için önemli bir adım, Bağlantılı Açık Veri (LOD) Bulut veri kümeleri arasındaki tüm bağlantıları bulmaktır.İki veya daha fazla veri kümesi arasındaki bağlantı, ortak Varlıklar, Üçlüler, Literaller ve Schema Elementler aracılığıyla sağlanabilirken, URI'ler arasındaki denklik ilişkileri nedeniyle daha fazla bağlantı oluşabilir, örneğin baykuş:sameAs, baykuş:equivalentProperty ve baykuş:evalentClass, birçok yayıncı bu tür denklik ilişkilerini kullandığından, URI'lerinin diğer veri kümelerinin URI'leriyle eşdeğer olduğunu beyan etmek için.Bununla birlikte, ikiden fazla veri kümesini içeren mevcut bağlantı ölçümleri (ve indeksler) yoktur, bunlar, Bilgi Zenginleştirme, Dataset Discovery ve diğerleri gibi birkaç gerçek dünya görevi için birincil öneme sahip olsalar da, tüm içeriği (örneğin, varlıklar, şema, üçlüler) veya veri kümelerini (örneğin, belirli bir varlık için üçlüler) kapsar.Genel olarak, veri kümeleri arasındaki bağlantıları bulmak kolay bir iş değildir, çünkü çok sayıda LOD veri kümesi vardır ve eşdeğerlik ilişkilerinin geçişli ve simetrik kapanması bağlantıları kaçırmamak için hesaplanmalıdır.Bu nedenle, ölçeklenebilir yöntemler ve algoritmalar tanıtıyoruz, (a) Eşdeğerlik ilişkileri için geçişli ve simetrik kapatma hesaplamasını gerçekleştirmek için (veri setleri arasında daha fazla bağlantı üretebildiklerinden); (b) veri kümelerinin tüm içeriğini kapsayan özel küresel semantik-aware indeksleri oluşturmak için; ve (c) iki veya daha fazla veri kümesi arasındaki bağlantıyı ölçmek için.Son olarak, önerilen yaklaşımın hızını değerlendirirken, iki milyardan fazla üçlü için karşılaştırmalı sonuçlar bildiriyoruz.


İlk yazarın araştırma kariyerine retrospektif bir yansıma ile başlıyoruz, bu da büyük ölçüde örgütsel değişim için bilgi teknolojisinin (IT) etkileri hakkında araştırmaya adanmıştır.BT uzun zamandır örgütsel değişimle ilişkilendirilmiş olsa da, teknolojinin organizasyon teorisindeki tedavisine ilişkin tarihsel incelememiz, organizasyonların maddi yönlerinin teori gelişiminin geri sularına ne kadar kolay kaybolabileceğini göstermektedir.Bu, BT girişimlerinin maddi özellikleri onları diğer organizasyonel değişim girişimlerinden ayırdığı için talihsiz bir sonuçtur.Amacımız, kaybolmasının nedenlerini takip ederek ve BT'nin maddiliğinin daha merkezi bir teorik rol oynadığı seçenekler sunarak BT etkisi çalışmalarına maddiliği geri kazandırmaktır.Maddi eserler ile sosyal kullanım bağlamı arasındaki ontolojik ayrımı korumak istediğimiz sürece katı bir sosyo-teknik perspektiften farklı bir sosyo-teknik perspektif benimsiyoruz.Analizimiz, sosyo-teknik perspektifle tutarlı bir ilişkisel kavram olarak "affordance" kavramını kullanarak ilerler.Daha sonra, maddesel eserleri rutinler olarak bilinen üretken sisteme dahil eden organizasyonel rutinler teorisinin uzantılarını teklif ediyoruz.Bu katkılar, maddiliğin IT'nin örgütsel etkilerinin incelenmesinde yeni bir araştırma odağı olarak benimsenmesinde ortaya çıkan birçok zorluğun ikisini örneklemektedir.


Metinlerin ve bilgi tabanının (KB) varlıklarının dağıtılmış temsillerini ortaklaşa öğrenen bir sinir ağı modelini tanımlıyoruz.KB'de bir metin göz önüne alındığında, metinle ilgili varlıkları tahmin etmek için önerilen modelimizi eğitiyoruz.Modelimiz, çeşitli NLP görevlerini kolaylıkla ele alma yeteneği ile jenerik olacak şekilde tasarlanmıştır.Modeli, Vikipedi'den çıkarılan büyük bir metin topluluğu ve onların varlık ek açıklamalarını kullanarak eğitiyoruz.Modeli, hem denetimsiz hem de denetlenmiş ayarları içeren üç önemli NLP görevi (yani, cümle metinsel benzerliği, varlık bağlantısı ve olgusal soru cevaplama) üzerinde değerlendirdik.Sonuç olarak, bu görevlerin üçünde de son teknoloji sonuçlar elde ettik.Kodumuz ve eğitimli modellerimiz daha fazla akademik araştırma için halka açıktır.


Optimal sınıfları belirlemek için Bayesian yöntemiyle desteklenen klasik karışım modeline dayanan denetimsiz sınıflamaya bir yaklaşım olan AutoClass'ı tanımlıyoruz.AutoClass sisteminin arkasındaki matematiğin orta derecede ayrıntılı bir açıklamasını dahil ediyoruz.Mevcut denetimsiz sınıflandırma sisteminin tek başına çalıştırıldığında maksimum yararlı sonuçlar veremeyeceğini vurguluyoruz.Yeni bilgi üreten alan uzmanları ve model uzayı üzerinde arama yapan makine arasındaki etkileşimdir.Her ikisi de veri tabanı analiz görevine benzersiz bilgi ve yetenekler getirir ve her biri diğerlerinin eeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeBu noktayı, karmaşık gerçek dünya veritabanlarına AutoClass'ın birkaç uygulamasıyla gösteriyoruz ve ortaya çıkan başarıları ve başarısızlıkları açıklıyoruz.6.1 Giriş Bu bölüm, veritabanlarından yararlı bilgiler elde etmek için otomatik bir sınıflama programı (AutoClass) kullanma konusundaki deneyimlerimizin bir özetidir.Ayrıca, genel olarak otomatik klasmanın ve özellikle AutoClass'ın temelini oluşturan ilkelerin bir taslağını verir.Sınıfların veride otomatik olarak keşfedilmesi (bazen kümelenme veya denetimsiz öğrenme olarak adlandırılır), etiketli örneklerden (denetlenmiş öğrenme olarak adlandırılır) sınıf açıklamalarının üretilmesinden ziyade, problemle ilgileniyoruz.Bir anlamda, otomatik sınıflandırma, verilerdeki "doğal" sınıfları keşfetmeyi amaçlamaktadır.Bu sınıflar, bazı vakaları diğerlerinden daha çok birbirine benzeyen temel nedensel mekanizmaları yeniden düzenlerler.Nedensel mekanizmalar verideki örnek önyargılar kadar sıkıcı olabilir veya etki alanındaki bazı önemli yeni keşifleri yeniden oluşturabilir.Bazen, bu sınıflar eld uzmanları tarafından iyi biliniyordu, ancak AutoClass ve diğer zamanlarda bilinmiyordu.


Semantik bir dosya sistemi, dosya tipi özel transdüserlere sahip dosyalardan öznitelikleri otomatik olarak çıkararak sistemin içeriğine esnek ilişkisel erişim sağlayan bir bilgi depolama sistemidir.Associative erişim, mevcut ağaç yapılı dosya sistemi protokollerine ve özellikle içerik tabanlı erişim için tasarlanmış protokollere muhafazakar bir uzantı ile sağlanır.Mevcut dosya sistemi protokolleriyle uyumluluk, sanal dizin kavramını tanıtarak sağlanır.Sanal dizin adları sorgular olarak yorumlanır ve böylece mevcut yazılımlarla uyumlu bir şekilde dosyalara ve dizinlere esnek ilişkisel erişim sağlar.Dosya sistemi içeriğine hızlı öznitelik tabanlı erişim, dosya sistemi nesnelerinin anahtar özelliklerinin otomatik olarak çıkarılması ve indekslenmesi ile uygulanır.Dosyaların ve dizinlerin otomatik indekslenmesine "semantik" denir, çünkü kullanıcı programlanabilir dönüştürücüler, indeksleme için özellikleri çıkarmak için güncellenmiş dosya sistemi nesnelerinin semantiği hakkında bilgi kullanır.Semantik bir dosya sistemi uygulamasından elde edilen deneysel sonuçlar, semantik dosya sistemlerinin bilgi paylaşımı ve komut seviyesi programlaması için geleneksel ağaç yapılandırılmış dosya sistemlerinden daha etkili bir depolama soyutlaması sunduğu tezini desteklemektedir.


Makalede, negatif olmayan Matrix Factorization (NMF) için yeni Alternatif En Az Kareler (ALS) algoritmalarını ve gürültünün varlığında sağlam olan ve çok yönlü Kör Kaynak Ayırma (BSS), çok duyusal veya çok boyutlu veri analizi ve negatif olmayan sinirsel seyrek kodlama dahil olmak üzere birçok potansiyel uygulamaya sahip olan 3D Nonnegatif Tensor Factorization (NTF) uzantılarını sunuyoruz.Eşzamanlı veya ardışık (tek tek) minimizasyonu, hem az belirlenmiş (kaynaklardan daha az sensöre sahip bir sistem) hem de fazla belirlenmiş bir model için bazı seyreklik kısıtlamaları altında çalışan çok basit bir ALS algoritmasına yol açan yerel maliyet işlevlerini kullanmayı teklif ediyoruz.Kapsamlı deneysel sonuçlar, geliştirilen algoritmaların geçerliliğini ve yüksek performansını, özellikle çok katmanlı hiyerarşik NMF kullanımı ile doğrulamaktadır.Önerilen algoritmanın çok boyutlu Sparse Component Analysis ve Smooth Component Analysis'e genişletilmesi de önerilmektedir.


Bir Bloom filtresi, üyelik sorgularını desteklemek için bir seti temsil etmek için basit bir alan verimli randomize veri yapısıdır.Bloom filtreleri yanlış pozitiflere izin verir, ancak bir hata olasılığı kontrol edildiğinde alan tasarrufu genellikle bu dezavantajdan daha ağır basar.Bloom filtreleri 1970'lerden beri veritabanı uygulamalarında kullanılmaktadır, ancak yalnızca son yıllarda ağ literatüründe popüler hale gelmiştir.Bu makalenin amacı, Bloom filtrelerinin çeşitli ağ problemlerinde nasıl kullanıldığını ve değiştirildiğini, bunları anlamak ve gelecekteki uygulamalarda kullanımlarını teşvik etmek için birleşik bir matematiksel ve pratik çerçeve sağlamak amacıyla incelemektir.


Normal yürüyüş sırasında oluşan yer reaksiyon kuvvetleri, son zamanlarda zaman içinde gözlemlenen kuvvetlerin modeline göre bireyleri tanımlamak ve/veya sınıflandırmak için kullanılmıştır.Dikey yer reaksiyon kuvvetlerinden çıkarılabilen bir özellik vücut kütlesidir.Bu tek özellik, çoklu ve daha karmaşık özellikler kullanan diğer çalışmalarla karşılaştırılabilir gücü tanımlamaktadır.Bu çalışma, (1) dikey zemin reaksiyon kuvvetleri kullanılarak vücut kütlesinin hangi doğruluk ve hassasiyetle elde edilebileceğini ölçerek, (2) vücut kütlesinin daha önce yürüyüş analizi ile ilgili olarak incelenenden daha büyük bir popülasyona dağılımını ölçerek ve (3) vücut kütlesini zayıf biyometrik olarak kullanan sistemlerin beklenen tanımlama yeteneklerini ölçerek vücut kütlesinin tanımlamadaki rolünün anlaşılmasına katkıda bulunur.Sonuçlarımız, vücut kütlesinin 1 kilogram standart hata sapmasından daha az olan saniyenin bir kesirinde ölçülebileceğini göstermektedir.


Bir sinir ağı ailesi sunuyoruz - hem tek dilli hem de çok dilli metinden yararlanmak için özel olarak tasarlanmış sürekli kelime temsillerini hesaplamak için ilham verici modeller.Bu çerçeve, denetimsiz bir şekilde eğitilmiş önceki modellere kıyasla, sentezsel ve semantik kompozisyonsallık üzerinde daha yüksek doğruluk gösteren gömmelerin denetimsiz eğitimini ve aynı zamanda çok dilli semantik benzerliği gerçekleştirmemizi sağlar.Ayrıca, semantik benzerlik için optimize edilmiş bu tür çok dilli gömmelerin, paralel verilerde bulunmayan kelimeleri nasıl ele aldığına göre istatistiksel makine çevirisinin performansını artırabileceğini de gösteriyoruz.


Somon biti, Lepeophenius salmonis (Kryer, 1837), Atlantik somonunun marikültüründe önemli ekonomik hasara neden olan balık ektoparazitleridir, Salmo salar Linnaeus, 1758.Balık çiftliklerinde L. salmonis'in kontrolü, büyük ölçüde anti-parazitik ilaçlarla tedaviye dayanır.Kimyasal kontrolle ilgili bir sorun, L. salmonis'te organofosfatlar, piretroidler ve avermektinler dahil olmak üzere bir dizi ilaç sınıfı için belgelenen direnç geliştirme potansiyelidir.ATP bağlayıcı kaset (ABC) gen süper ailesi tüm biyotalarda bulunur ve kanserlere ve patojenlere ilaç direnci sağlayabilen bir dizi ilaç efflux taşıyıcı içerir.Ayrıca, bazı ABC taşıyıcılarının insektisit direncinin konferralinde yer aldığı kabul edilmektedir.Bir dizi çalışma L. salmonis'teki ABC taşıyıcılarını araştırırken, ABC gen ailesinin bu tür için sistematik bir analizi yoktur.Bu çalışma, L. salmonis'teki ABC genlerinin genom çapında bir anketini sunar; ABC süperaile üyeleri, L. salmonis genomunun homoloji araştırması yoluyla tanımlanmıştır.Buna ek olarak, ABC proteinleri, çok aşamalı bir RNA kütüphanesinin yüksek verimli RNA dizilimi (RNA-seq) tarafından üretilen parazitin referans transkriptomunda tanımlandı.Hem genom hem de transkriptom aramaları, 3'ü sadece genomda ve 4'ü sadece transkriptomda temsil edilen ABC proteinleri için kodlama yapan toplam 33 gen / transkriptin tanımlanmasına izin verdi.Uyuşturucu taşıyıcıları içerdiği bilinen ABC alt ailelerine on sekiz dizi atanmıştır, yani.alt familyalar B (4 dizi), C (11) ve G (2).Sonuçlar, L. salmonis'in ABC gen ailesinin, diğer eklembacaklılar için kaydedilenden daha az üyeye sahip olduğunu göstermektedir.L. somonis ABC gen süper ailesinin mevcut araştırması, somon dezenfekte edici ajanların toksisitesinde ve ilaç direncinin potansiyel mekanizmaları olarak ABC taşıyıcılarının potansiyel rolleri hakkında daha fazla araştırma yapılmasının temelini oluşturacaktır.


Bu makale, denetimsiz sinir ağlarını kullanarak ağ tabanlı saldırı ve saldırı tespit eden Denetimsiz Sinirsel Ağ Tabanlı Saldırı Dedektörünü (UNNID) tanıtır.Sistem, izinsiz giriş tespitinde kullanılacak denetimsiz ağların eğitimi, test edilmesi ve ayarlanması için tesislere sahiptir.Sistemi kullanarak, denetimsiz Adaptif Rezonans Teorisi (ART) ağlarının iki türünü test ettik (ART-1 ve ART-2).Sonuçlara dayanarak, bu tür ağlar ağ trafiğini normal ve müdahaleci olarak verimli bir şekilde sınıflandırabilir.Sistem, yanlış kullanım ve anomali tespit yaklaşımlarının bir melezini kullanır, bu nedenle bilinen saldırı türlerinin yanı sıra anomali olarak yeni saldırı türlerini de tespit edebilir.


Hesaplamalı Doğal Dil Öğrenimi Konferansı, katılımcıların öğrenme sistemlerini aynı veri kümelerinde eğitip test ettikleri ortak bir göreve sahiptir.2007 yılında, 2006 yılında olduğu gibi, paylaşılan görev bağımlılık ayrıştırmaya ayrılmıştır, bu yıl hem çok dilli bir parça hem de bir etki alanı uyarlama parçası ile.Bu makalede, farklı parçaların görevlerini tanımlıyoruz ve veri setlerinin mevcut ağaç bankalarından on dil için nasıl oluşturulduğunu anlatıyoruz.Buna ek olarak, katılımcı sistemlerin farklı yaklaşımlarını karakterize eder, test sonuçlarını bildirir ve bu sonuçların ilk analizini sağlarız.


Bu makalede, derin sinir ağlarına odaklanan özel odaklarla büyük ölçekli konveks dışı optimizasyon problemleri için ivme tekniklerini araştırıyoruz.Ekstrapolasyon şeması, konveks optimizasyonu için stokastik gradyan inişini hızlandırmak için klasik bir yaklaşımdır, ancak tipik olarak konveks dışı optimizasyon için iyi çalışmaz.Alternatif olarak, konveks dışı optimizasyonu hızlandırmak ve Interpolatron yöntemini çağırmak için bir enterpolasyon şeması önermekteyiz.Interpolatron'un arkasındaki motivasyonu açıklıyoruz ve kapsamlı bir ampirik analiz yapıyoruz.CIFAR-10 ve ImageNet'teki büyük derinliklerdeki DNN'ler (örneğin 98 katmanlı ResNet ve 200 katmanlı ResNet) üzerindeki ampirik sonuçlar, Interpolatron'un SGD gibi momentumlu ve Adam gibi son teknoloji yöntemlerden çok daha hızlı bir şekilde yakınlaştığını göstermektedir.Dahası, Anderson'ın karıştırma katsayılarının en az kare tahminle hesaplandığı ivmesi, performansı artırmak için de kullanılabilir.Hem Interpolatron hem de Anderson'ın ivmelenmesinin uygulanması ve ayarlanması kolaydır.Ayrıca, Interpolatron'un belirli düzenlilik varsayımları altında doğrusal yakınsama oranına sahip olduğunu da gösteriyoruz.


Kearns, Neel, Roth ve Wu [ICML 2018] yakın zamanda istatistiksel ve bireysel adalet kavramları arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlayan zengin alt grup adaleti kavramını önerdi.Zengin alt grup adaleti istatistiksel bir adalet kısıtlaması seçer (örneğin, korunan gruplar arasında yanlış pozitif oranları eşitlemek), ancak daha sonra bu kısıtlamanın sınırlandırılmış VC boyutuna sahip bir fonksiyon sınıfı tarafından tanımlanan üstel veya sonsuz büyüklükte bir alt grup koleksiyonu üzerinde tutmasını ister.Bir adalet kısıtlaması olmadan mükemmel bir şekilde öğrenmek için kahinlere erişimi olması koşuluyla, bu kısıtlamaya tabi olmayı öğrenmek için garantili bir algoritma verirler.Bu makalede, Kearns ve ark algoritmasının kapsamlı bir ampirik değerlendirmesini üstleniyoruz.Adaletin bir endişe kaynağı olduğu dört gerçek veri kümesinde, algoritmanın, öğrenme kahinleri yerine hızlı sezgisellerle hazırlandığında temel yakınsamasını araştırır, adalet ve doğruluk arasındaki takasları ölçer ve bu yaklaşımı, bireysel korunan niteliklerle tanımlanan daha zayıf ve daha geleneksel marjinal adalet kısıtlamalarını uygulayan Agarwal, Beygelzeimer, Dudik, Langford ve Wallach [ICML 2018] son algoritmasıyla karşılaştırırız.Bunu genel olarak Kearns ve ark.Algoritma hızla birleşir, adaletteki büyük kazanımlar, doğruluk için hafif maliyetlerle elde edilebilir ve doğruluğun yalnızca marjinal adalete göre optimize edilmesi, önemli alt grup adaletsizliğine sahip sınıflandırıcılara yol açar.Ayrıca Kearns et al'ın dinamiklerinin ve davranışlarının bir dizi analizini ve görselleştirmesini sağlıyoruz.Algoritma.Genel olarak, bu algoritmayı gerçek veriler üzerinde etkili ve zengin alt grup adaletinin pratikte uygulanabilir bir kavram olduğunu görüyoruz.


Bilgisayar animasyonlu ajanlar ve robotlar, insan bilgisayar etkileşimine sosyal bir boyut getiriyor ve bizi bilgisayarların günlük hayatta nasıl kullanılabileceğine dair yeni şekillerde düşünmeye zorluyor.Yüz yüze iletişim, 40 milisaniye sırasına göre bir zaman ölçeğinde çalışan gerçek zamanlı bir süreçtir.Bu zaman ölçeğindeki belirsizlik seviyesi, insanların ve makinelerin yavaş sembolik çıkarım süreçleri yerine duyusal zengin algısal ilkellere güvenmesini gerekli kılıyor.Bu makalede, böyle bir algısal ilkel üzerinde ilerlemeyi sunuyoruz.Sistem, video akışındaki ön yüzleri otomatik olarak algılar ve gerçek zamanlı olarak 7 boyuta göre kodlar: nötr, öfke, iğrenme, korku, sevinç, üzüntü, sürpriz.Yüz bulucu, yükseltme teknikleri ile eğitilmiş bir dizi özellik detektörü kullanır [15, 2].İfade alıcısı, yüz dedektörü tarafından bulunan görüntü yamalarını alır.Yamanın Gabor temsili oluşturulur ve daha sonra SVM sınıflandırıcılarının bir bankası tarafından işlenir.Adaboost ve SVM'nin yeni bir kombinasyonu performansı artırır.Sistem, pozlanmış yüz ifadelerinin Cohn-Kanade veri setinde test edildi [6].7 yönlü zorunlu seçim için yeni konulara genelleme performansı.En ilginç olarak, sınıflandırıcının çıktıları zamanın bir fonksiyonu olarak sorunsuz bir şekilde değişir ve yüz ifade dinamiklerini tam otomatik ve göze çarpmayan bir şekilde kodlamak için potansiyel olarak değerli bir temsil sağlar.Sistem, Sony'nin Aibo evcil hayvan robotu, ATR'nin RoboVie ve CU animatörü de dahil olmak üzere çok çeşitli platformlarda konuşlandırıldı ve şu anda otomatik okuma öğretmenleri, insan-robot etkileşiminin değerlendirilmesi de dahil olmak üzere uygulamalar için değerlendiriliyor.


Düşük güçlü bir fotovoltaik uygulama için bu makalede yüksek verimli bir LLCC tipi rezonant dc-dc dönüştürücü tartışılmaktadır.Rezonant tankının farklı tasarım mekanizmalarına vurgu yapılır.Aynı zamanda invertör ve redresör köprüsünün yumuşak geçişi de dikkate alınır.Tasarım kurallarıyla ilgili olarak, voltaj kaynağı çıkışlı bir LLCC-dönüştürücü tasarımında yeni bir zorluk çözülür.Rezonant elementler yerine, bunların oranları, örn.Endüktansların oranı Ls/Lp önce tasarım parametreleri olarak kabul edilir.Ayrıca, transformatör-endüktör cihazı için türetilmiş tasarım kuralı doğrudan genel LLCC-tasarımına uyar.Transformatörlerin doğası gereği, yani.Ls/Lp endüktanslarının ilişkisi sadece geometrinin bir fonksiyonudur, bu tasarım parametresi doğrudan geometri tarafından kabul edilir.Deneysel sonuçlar yüksek verimliliği göstermektedir.


Büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiş büyük derin sinir ağı (DNN) modelleri son zamanlarda görüntü ve konuşma tanıma gibi zor görevlerde en iyi doğruluğu elde etmiştir.Bu DNN'leri bir emtia makineleri kümesi kullanarak eğitmek, eğitim zaman alıcı ve hesaplama yoğun olduğu için umut verici bir yaklaşımdır.Son derece büyük DNN'lerin eğitimini sağlamak için, modeller makineler arasında bölünmüştür.Çok büyük veri kümelerindeki eğitimi hızlandırmak için, çoklu model kopyaları, bu kopyalar arasında paylaşılan ağırlıkları koruyan küresel bir parametre sunucusu ile eğitim örneklerinin farklı alt kümelerine paralel olarak eğitilir.Model ve veri bölümleme ve genel sistem tedariki için doğru seçim, DNN'ye ve dağıtılmış sistem donanım özelliklerine son derece bağlıdır.Bu kararlar şu anda önemli alan uzmanlığı ve ampirik durum uzayı araştırmalarını tüketen zaman gerektirir.Bu makale, bu bölümleme ve tedarik kararlarının genel dağıtılmış sistem performansı ve ölçeklenebilirlik üzerindeki etkisini ölçen performans modelleri geliştirir.Ayrıca, bu performans modellerini DNN eğitim süresini en aza indiren en uygun sistem konfigürasyonunu verimli bir şekilde belirleyen bir ölçeklenebilirlik optimize edicisi oluşturmak için kullanıyoruz.Performans modellerimizi ve ölçeklenebilirlik optimize edicimizi son teknoloji ürünü dağıtılmış bir DNN eğitim çerçevesi kullanarak iki kriter uygulaması üzerinde değerlendiriyoruz.Sonuçlar, performans modellerimizin DNN eğitim süresini yüksek tahmin doğruluğu ile tahmin ettiğini ve ölçeklenebilirlik optimize edicimizin en iyi yapılandırmaları doğru bir şekilde seçtiğini ve dağıtılmış DNN'lerin eğitim süresini en aza indirdiğini göstermektedir.


Abstract Bu makale, çeyrek dalga transformatörü ile T-junction kullanılarak 2 x 2 üçgen mikro şerit yama antenini tanımlar.Yama antenindeki mesafeyi düzenleyerek ve besleme konumunu ayarlayarak, bant genişliği elde edilebilir ve bir dizi kullanılarak yönlendirme artırılır.Büyük bant genişliği, yüksek yönlendirme ve minimum boyut gereksinimi, T-junction ağı ile beslenen 2 x 2 üçgen mikro şerit yama anten dizisinin 5,5 GHz'de çalışmasına yol açar.Dielektrik sabiti (r) 4.4, kayıp teğet 0.02 ve kalınlığı 1.6 mm olan bir FR4 substratı üzerinde tasarlanmış bir anten.Simüle edilmiş sonuçlar, tasarlanan antenin T-junction besleme ağı kullanılarak VSWR 1.07 ile 12.91 dB ve bant genişliği 173 MHz'e sahip olduğunu gösterdi.Önerilen 2 x 2 üçgen dizi hafif, basit imalat, tek katmanlı yapı ve yüksek yönlendirme avantajına sahiptir.Anahtar kelime Bant genişliği, Kurumsal besleme, Geri dönüş kaybı, T-junction, VSWR.


Sonlu durum Markov karar süreçlerinde değer fonksiyonlarının uzayının geometrik ve topolojik özelliklerini belirleriz.Başlıca katkımız, şeklinin doğasının karakterizasyonudur: genel bir politop (Aigner et al., 2010).Bu sonucu göstermek için, politikalar ve değer fonksiyonları arasındaki yapısal ilişkinin birkaç özelliğini sergileriz, bu da bir durum hariç tüm politikalarda sınırlanan değer işlevlerinin bir çizgi segmentini tanımladığını gösterir.Son olarak, bu yeni perspektifi güçlendirme öğrenme algoritmalarının dinamiklerinin anlaşılmasını geliştirmek için görselleştirmeleri tanıtmak için kullanıyoruz.


Son yıllarda, gözlenen veriler veya gizli durum değişkenlerinin bilinen bir Riemann manifoldu ile sınırlı olduğu sorunlara artan bir ilgi olmuştur.Sıralı veri analizinde bu ilgi de artıyor, ancak daha ziyade kaba algoritmalar uygulandı: Monte Carlo filtreleri veya kaba kuvvet ayrımları.Bu yaklaşımlar zayıf bir şekilde ölçeklenir ve açıkça eksik bir boşluk gösterir: Şu anda Öklid dışı alanlarda Kalman filtrelerine genel bir analog bulunmamaktadır.Bu makalede, önce kokusuz dönüşümü ve ardından kokusuz Kalman filtresini Riemann manifoldlarına genelleştirerek bu sorunu gideriyoruz.Kalman filtresi, Gauss-Newton yöntemine benzer bir optimizasyon algoritması olarak görülebileceğinden, algoritmamız manifoldlar üzerinde genel amaçlı bir optimizasyon çerçevesi de sağlar.Sağlamlık ve yakınsamayı incelemek için sentetik veriler üzerinde önerilen yöntemi, kovaryans özelliklerini kullanarak bir bölge izleme problemini, eklemli bir izleme problemini, ortalama bir değer optimizasyonunu ve poz optimizasyonu problemini örneklemekteyiz.


Uniplanar kompakt elektromanyetik bandgap (UC-EBG) substratının, baskılı anten geometrilerinde yüzey dalgası uyarımını azaltmak için etkili bir önlem olduğu kanıtlanmıştır.Bu makale, bir UC-EBG substratına gömülü bir mikro şerit anten faz dizisinin performansını araştırır.Sonuçlar, elemanlar arasındaki karşılıklı bağlantıda bir azalma olduğunu gösterir ve basılı elemanlarla aşamalı dizi uygulamalarında "kör noktalar" sorununa olası bir çözüm sağlar.Yeni ve verimli bir UC-EBG dizi yapılandırması önerilmiştir.Yüksek dielektrik sabit substrat üzerinde 7/spl kez/5 elemandan oluşan bir prob beslemeli yama anteni aşamalı dizisi tasarlandı, inşa edildi ve test edildi.Simülasyon ve ölçüm sonuçları, aktif geri dönüş kaybında ve dizi merkezi elemanının aktif deseninde iyileşme olduğunu göstermektedir.Optimum performans elde etmek için kullanılan takaslar tartışılmaktadır.


Gait, kullanıcı kimlik doğrulaması için verimli bir biyometrik özellik olarak kabul edilmiştir.Yürüyüş tabanlı kimlik doğrulama sistemlerinde yürüyüş şablonlarını/modellerini güvence altına alma görevini ele alan bazı çalışmalar olmasına rağmen, önerilen sistemlerin güvenliğini ve pratikliğini önemli ölçüde etkileyen düşük ayrımcılık ve yürüyüş verilerinin yüksek varyasyonunu dikkate almazlar.Bu makalede, atalet-sensör tabanlı yürüyüş kriptosistemindeki yukarıda belirtilen eksiklikleri ele almaya odaklanıyoruz.Özellikle, yürüyüş şablonlarının ayrımcılığını artırmak için Lineer Ayrımcılık Analizi'nden ve yüksek ayrımcı ve kararlı ikili şablon çıkarmak için Gri kod nicelemesinden yararlanıyoruz.38 farklı kullanıcı üzerinde yapılan deneysel sonuçlar, önerilen yöntemimizin yürüyüş kripto sisteminin performansını ve güvenliğini önemli ölçüde artırdığını gösterdi.Özellikle, 148-bit güvenlik ile 6105% Yanlış Kabul Oranı (yani, 16983 denemede 1 başarısız) ve 9,2% Yanlış Reddetme Oranı elde ettik.


Çok fonksiyonlu aktif elektronik yönlendirilmiş anten (AESA) sistemleri için yeni nesil RF sensör modülleri, radar, elektronik savaş (EW) işlevleri ve aynı anten ön ucundaki iletişim / veri bağlantıları gibi farklı çalışma modlarının bir kombinasyonuna ihtiyaç duyacaktır.Genellikle C-Band, X-Band ve Ku-Band'de çalışırlar ve 10 GHz'den fazla bant genişliği gereksinimini ima ederler.Modern aktif elektronik yönlendirilmiş antenlerin gerçekleştirilmesi için, iletim/alma (T/R) modülleri sıkı geometri taleplerine uymak zorundadır.Bu gelecekteki çok fonksiyonlu RF sensör modülleri için büyük bir zorluk, akordeant ışın işaret gereksinimleri ile en yüksek çalışma frekansına bağlı olarak fiziksel kanal genişliğini  12 mm veya daha az ile sınırlayan yarı dalga boyu anten ızgara aralığı tarafından dikte edilir.Bu geometri taleplerinin üstesinden gelmek için umut verici bir çözüm, bireysel entegre devreler (IC'ler) aracılığıyla yaygın olarak elde edilen bireysel RF işlevlerini yeni çok fonksiyonlu (MFC) MMIC'lere entegre ederek elde edilen toplam monolitik mikrodalga entegre devresinin (MMIC) yonga alanının azaltılmasıdır.Bazıları zaten uygulanmış olan çeşitli kavramlar, yeni nesil RF sensör modüllerine doğru bu çalışmada tartışılacak ve açıklanacaktır.


Bu kağıt, güç faktörü düzeltmesi (PFC) ve Sıfır Voltaj Anahtarlama (ZVS) ile ışık yayan diyotlara (LED'lere) güç vermek için kısılabilir bir şarj pompa sürücüsü sunar.Önerilen LED sürücü, yüksek kullanışlı bir ömür sağlayan elektrolitik kapasitörleri kullanmaz ve çıkış akımını, mevcut sensörlere ihtiyaç duymadan açık döngü kontrolünde sabitleyebilir, bu da maliyeti düşürür.Çıkış gücü, LED'lerin kararmasına izin veren anahtarlama frekansı ile orantılıdır.22 W'lık bir prototip uygulandı ve deneysel sonuçlar tartışıldı.Prototip, 0.996'lık bir güç faktörü ve %89,5'lik bir verimlilik sundu.Sürücü çıkış gücü, 53 kHz ila 30 kHz arasında değişen anahtarlama frekansı ile% 40'tan fazla azaltıldı ve dönüştürücü ZVS'de çalışmaya devam ediyor.


Farklı modalitelerden gelen verileri ortak bir düşük boyutlu hamming alanına yerleştirerek çapraz medya geri alımını gerçekleştiren çapraz medya hashı, son yıllarda yoğun ilgi gördü.Bu, a) çok modlu verilerin yaygın olması, örneğin Flickr'daki web görüntülerinin etiketlerle ilişkilendirilmesi ve b) hashing, büyük ölçekli yüksek boyutlu veri işlemeye yönelik etkili bir tekniktir, bu da tam olarak çapraz medya alımı durumudur.Derin öğrenmedeki son gelişmelerden esinlenerek, çoklu modlu sinir ağlarına dayanan çapraz medya hash yaklaşımını önermekteyiz.Öğrenme hedefinde a) ilgili çapraz medya verileri için hash kodlarının benzer olması ve b) sınıf etiketlerini tahmin etmek için ayırt edici olan hash kodlarının sınırlandırılmasıyla, öğrenilen Hamming alanının çapraz medya semantik ilişkilerini iyi yakalaması ve semantik olarak ayrımcı olması beklenir.İki gerçek dünya veri setindeki deneyler, yaklaşımımızın en son teknoloji yöntemlerine kıyasla üstün çapraz medya geri alma performansına ulaştığını göstermektedir.


Aktif SLAM, otonom bir robotun SLAM sürecine eş zamanlı olarak verimli yollar planlamasını zorlaştırır.Robotun belirsizlikleri, harita ve sensör ölçümleri ve dinamik ve hareket kısıtlamaları planlama sürecinde dikkate alınmalıdır.Bu makalede aktif SLAM problemi optimal yörünge planlama problemi olarak formüle edilmiştir.Model kestirimci kontrol gibi yerel planlama stratejileri ile birleştirilmiş bir çekiciyi kullanan yeni bir teknik tanıtıldı (diğer bir deyişle.Bu sorunu çözmek için ufka geri çekilmek).Bir çekici, yüksek seviyeli görev niyetleri sağlar ve yerel planlayıcı için çevre hakkında küresel bilgileri içerir, böylece daha uzun ufuklarla maliyetli küresel planlama ihtiyacını ortadan kaldırır.Bir çekici ile yörünge planlamasının, tek başına yerel planlamaya sahip sistemler üzerinde daha iyi performansla sonuçlandığı gösterilmiştir.


Yetişkin klinik elektrokardiyografi (ECG) sinyal işleme tekniklerindeki önemli gelişmelere ve dijital işlemcilerin gücüne rağmen, invazif olmayan fetal EKG (NI-FECG) analizi hala bebeklik dönemindedir.Physinet/Computing in Cardiology Challenge 2013, sinyal işleme tekniklerinin değerlendirilmesi için bilimsel topluluğa bir dizi FECG verisi kamuya açık hale getirerek bu sınırlamalardan bazılarını ele almaktadır. Karın EKG sinyalleri, daha yüksek frekansları ve temel gezinmeyi kaldırmak için ilk olarak bir bant geçiş filtresi ile önceden işlenmiştir.Gerekirse 50 Hz veya 60 Hz'deki güç girişimlerini gidermek için bir çentik filtresi uygulandı.Sinyaller daha sonra maternal EKG'yi iptal etmek için çeşitli kaynak ayırma teknikleri uygulanmadan önce normalleştirildi.Bu teknikler şunları içeriyordu: şablon çıkarma, ana/bağımsız bileşen analizi, genişletilmiş Kalman filtresi ve bu yöntemlerin bir alt kümesinin (FUSE yöntemi) bir kombinasyonu.Foetal QRS tespiti Pan ve Tompkins QRS dedektörü kullanılarak tüm kalıntılarda gerçekleştirildi ve en pürüzsüz fotal kalp atış hızı zaman serisine sahip artık kanal seçildi.FUSE algoritması, eğitim veri setindeki tüm bireysel yöntemlerden daha iyi performans gösterdi.Doğrulama ve test setlerinde, elde edilen en iyi Challenge puanları, FUSE yöntemi kullanılarak sırasıyla E1 = 179.44, E2 = 20.79, E3 = 153.07, E4 = 29.62 ve E5 = 4.67 idi.Bunlar, E1 ve E2 için en iyi Challenge puanları ve Challenge'a giren 53 uluslararası takım arasından E3, E4 ve E5 için üçüncü ve ikinci en iyi Challenge puanlarıydı.Sonuçlar, fetal kalp atış hızı tahmini için mevcut standart yaklaşımların, tahmincileri bir araya getirerek geliştirilebileceğini göstermiştir.Açıklanmış standart yaklaşımların her biri için karşılaştırmayı etkinleştirmek için açık kaynak kodu sağlarız.


Son yıllarda, fiziksel etkileşimlerin çeşitliliğini yönetmek için birçok kullanıcı arayüzü cihazı ortaya çıkıyor.Microsft Kinect kamera, jest veya hareket algılama yoluyla Xbox platformunda yeni kullanıcı deneyimi sağlayan devrim niteliğinde ve kullanışlı bir derinlik kamerasıdır.Bu makalede, Microsft Kinect sensörünü kullanarak Quadrotor AR.Drone'u kontrol etmek için bir yaklaşım sunuyoruz.


Bu makalede, dikkat ve çıktı arasındaki ortak dağılımın basit bir ışın yaklaşımının, sıralı öğrenme için kolay, doğru ve verimli bir dikkat mekanizması olduğunu gösteriyoruz.Yöntem, sert dikkatte keskin odaklanmanın avantajını ve yumuşak dikkatin uygulama kolaylığını birleştirir.Beş çeviri ve iki morfolojik çekim görevinde, mevcut dikkat mekanizmalarına kıyasla BLEU'da zahmetsiz ve tutarlı kazanımlar gösteriyoruz.


Yenilik özellikleri ve inovasyon benimseme ve uygulama ile olan ilişkileri ile ilgili yetmiş beş maddeden oluşan bir inceleme ve meta-analiz yapıldı.Analizin bir kısmı, mevcut çalışmaların metodolojik bir profilini oluşturmak ve bunu varsayımsal bir optimal yaklaşımla karşılaştırmaktan oluşuyordu.Çalışmanın ikinci bir bölümünde, mevcut ampirik bulguların genelliğini ve tutarlılığını değerlendirmek için meta-analitik istatistiksel teknikler kullanılmıştır.Üç yenilik özelliği (uyumluluk, göreceli avantaj ve karmaşıklık) inovasyonun benimsenmesi ile en tutarlı anlamlı ilişkiye sahipti.Bölgede gelecek araştırmalar için önerilerde bulunuldu.


Kişisel robotlar ve montaj hattı robotları gibi mobil manipülatörler için yörüngeler üzerinde öğrenme tercihleri sorununu ele alıyoruz.Öğrendiğimiz tercihler, yörüngelerdeki basit geometrik kısıtlamalardan daha karmaşıktır; daha ziyade çevredeki çeşitli nesnelerin ve insan etkileşimlerinin çevre bağlamı tarafından yönetilirler.Bağlamsal olarak zengin ortamlarda tercihleri öğretmek için aktif bir çevrimiçi öğrenme çerçevesi önermekteyiz.Yaklaşımımızın temel yeniliği, kullanıcıdan beklenen geri bildirim türünde yatmaktadır: insan kullanıcısının eğitim verileri olarak optimal yörüngeleri göstermesine gerek yoktur, ancak yalnızca sistem tarafından şu anda önerilen yörünge üzerinde biraz iyileşen yörüngeleri yinelemeli olarak sağlaması gerekir.Bu koaktif tercih geribildiriminin optimal yörüngelerin gösterilerinden daha kolay ortaya çıkabileceğini savunuyoruz.Yine de, algoritmamızın teorik pişmanlık sınırları, optimal yörünge algoritmalarının asimptotik oranlarıyla eşleşir.Algoritmamızı iki yüksek derecede özgürlük robotu olan PR2 ve Baxter üzerinde uyguluyoruz ve bu tür artımlı geri bildirimler sağlamak için üç sezgisel mekanizma sunuyoruz.Deneysel değerlendirmemizde, iki bağlam açısından zengin ayarı, ev işlerini ve bakkal kasasını ele alıyoruz ve kullanıcıların robotu sadece birkaç geri bildirimle eğitebildiklerini gösteriyoruz (sadece birkaç dakika sürüyor).


Milimetre dalga (mmWave) hücresel sistemlerin yüksek veri hızlarını etkinleştirmek, hem baz istasyonlarında hem de mobil kullanıcılarda büyük anten dizilerinin konuşlandırılmasını gerektirir.MmWave hücresel ağlarının kapsamı ve oranı ile ilgili önceki çalışmalar, baz istasyonlarının ve mobil ışın şekillendirme vektörlerinin maksimum ışın oluşturma kazanımları için önceden tasarlandığı duruma odaklanmıştır.Bununla birlikte, ışın şekillendirme / birleştirme vektörlerinin tasarlanması, hem SINR kapsamını hem de mmWave sistemlerinin hızını etkileyebilecek eğitim gerektirir.Bu makale, kiriş eğitimi / bağlılığını üst üste hesaplarken mmWave hücresel ağ performansını değerlendirir.İlk olarak, ilk ışın birliği için bir model, ışın süpürme ve aşağı bağlantı kontrol pilotu yeniden kullanımına dayalı olarak geliştirilmiştir.Işın eğitiminin etkisini birleştirmek için, etkili güvenilir oran olarak adlandırılan yeni bir metrik tanımlanır ve benimsenir.Stokastik geometri kullanılarak, mmWave hücresel ağlarının etkili oranı iki özel durum için türetilmiştir: yakın ortogonal pilotlar ve tam pilot yeniden kullanımı.Analitik ve simülasyon sonuçları, iki önemli sorunun cevaplarına ilişkin içgörüler sağlar.İlk olarak, ışın derneğinin mmWave ağ performansı üzerindeki etkisi nedir?O zaman ortogonal veya yeniden kullanılan pilotlar işe alınmalı mı?Sonuçlar, istihdam edilen kirişlerin çok geniş olmadığı sürece, tam pilot yeniden kullanımı ile ilk kiriş eğitiminin neredeyse mükemmel ışın hizalaması kadar iyi olduğunu göstermektedir.


Semantik segmentasyon algoritması, bir resimdeki her piksele bir etiket atamalıdır.Son zamanlarda, RGB görüntülerinin semantik segmentasyonu, derin öğrenme nedeniyle önemli ölçüde gelişmiştir.Semantik segmentasyon için veri kümeleri oluşturmak zahmetli olduğundan, bu veri kümeleri nesne tanıma veri kümelerinden önemli ölçüde daha küçük olma eğilimindedir.Bu, semantik segmentasyon için derin bir sinir ağının doğrudan eğitilmesini zorlaştırır, çünkü aşırı oturmaya eğilimli olacaktır.Bununla başa çıkmak için, derin öğrenme modelleri tipik olarak, daha sonra semantik segmentasyon için ince ayarlı olan büyük ölçekli görüntü sınıflandırma veri kümelerinde önceden eğitilmiş konvolutional sinir ağlarını kullanır.RGB olmayan görüntüler için bu şu anda mümkün değildir, çünkü büyük ölçekli etiketli RGB olmayan veri kümeleri mevcut değildir.Bu makalede, çoklu spektral uzaktan algılama görüntülerinin semantik segmentasyonu için iki derin sinir ağı geliştirdik.Hedef veri kümesi üzerinde eğitimden önce, ağları büyük miktarlarda sentetik multispektral görüntü ile başlatıyoruz.Bunun gerçek dünya uzaktan algılama görüntüleri üzerinde sonuçları önemli ölçüde iyileştirdiğini gösteriyoruz ve zorlu Hamlin Beach State Park Dataset'te yeni bir son teknoloji ürünü sonuç oluşturuyoruz.


Küresel çözümleri bulmak için büyük ölçekli doğrusal olmayan optimizasyon problemleri için bu makalede ‘Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO)’ adı verilen verimli bir optimizasyon yöntemi önerilmektedir.Önerilen yöntem, bir öğretmenin bir sınıftaki öğrencilerin çıktısı üzerindeki etkisinin etkisine dayanmaktadır.Yöntemin temel felsefesi ayrıntılı olarak açıklanmıştır.Yöntemin etkinliği, farklı özelliklere sahip birçok kriter problemi üzerinde test edilir ve sonuçlar diğer nüfus temelli yöntemlerle karşılaştırılır.2011 Elsevier Inc. Tüm hakları saklıdır.


Kısa yollar ve izomorfik altgraflar bulmak gibi arama tabanlı grafik sorguları, bellek gecikmesi tarafından yönetilir.Giriş grafikleri uygun şekilde bölümlenebilirse, büyük küme tabanlı hesaplama platformları bu sorguları çalıştırabilir.Bununla birlikte, giriş grafiğinin her bir tepe noktasında hesaplamaya bağlı işlem eksikliği ve komşuların sürekli olarak geri alınması ihtiyacı, düşük işlemci kullanımı anlamına gelir.Ayrıca, ölçeksiz sosyal ağlar gibi grafik sınıfları, bölümlemeyi açıkça etkili hale getirecek yerellikten yoksundur.Massive multithreading, geniş bir paylaşılan belleğin birçok iplik bağlamını desteklemek için ekstra donanıma sahip işlemcilerle birleştiği alternatif bir mimari paradigmadır.İşlemci hızı tipik olarak normalden daha yavaştır ve veri önbelleği yoktur.Hafıza gecikmesini azaltmak yerine, çok iş parçacıklı makineler bunu tolere eder.Bu paradigma, grafik arama problemiyle iyi uyumludur, çünkü bellek isteklerinin hesaplamaya olan yüksek oranı çoklu okuma yoluyla tolere edilebilir.Bu makalede, çok iş parçacıklı bilgisayarlarda semantik grafiklerin işlenmesi için çok iş parçacıklı grafik kütüphanesini (MTGL), genel grafik sorgu yazılımını tanıtıyoruz.Bu kütüphane şu anda seri makinelerde ve Cray MTA-2'de çalışıyor, ancak Sandia, MTGL tabanlı kodun simetrik çoklu işlemciler üzerinde çalıştırılmasını mümkün kılacak bir çalışma zamanı sistemi geliştiriyor.Ayrıca bağlı bileşenler için çok iş parçacıklı bir algoritma ve inexact altgraf izomorfizmi için yeni bir sezgisel tanıtıyoruz Bu ve diğer temel grafik algoritmalarının büyük ölçekli serbest grafiklerdeki performansını araştırıyoruz.S-t bağlantısı için Cray MTA-2 ve Blue Gene/Light arasında bir performans karşılaştırması ile sonuçlandırıyoruz.


Geniş bant orto-mode dönüştürücülerde çift ortogonal doğrusal polarizasyonları ayırmak için katlanmış yanal kollara sahip bir dalga kılavuzu bölücüsü sunulmaktadır.Yapı, metalik pimlerin ortadan kaldırıldığı ve yan çıkışların birleşik bir etki elde etmek için katlandığı iyi bilinen bir çift simetri bağlantısına dayanmaktadır: dikey polarizasyon ve çok önemli bir boyut azaltma için eşleştirme.Buna ek olarak, yanal dallar için yol azaldığından, farklı kutuplaşmalar için ekleme kayıpları dengelenir.Ortogonal polarizasyonlar arasındaki izolasyon, bağlantının çift simetrisinden dolayı tutulur.Mekanik açıdan bakıldığında, önerilen bağlantı noktası, 12.6 ila 18.25 GHz arasındaki tam Ku bandını kapsayan bir Ku bant tasarımı ile gösterilen orto mod dönüştürücü parçalarının daha basit bir üretim ve montajına izin verir.Deneysel prototip, tasarım bandında 28 dB'den daha iyi ölçülen bir geri dönüş kaybı ve her iki polarizasyon için 0.15 dB'den daha küçük bir ekleme kaybı göstermiştir.


MSER özellikleri, eşleştirme ve geri alma görevlerindeki performanslarını iyileştirmek için yeniden tanımlanmaktadır.Önerilen SIMSER özellikleri (yani.skala duyarsız MSER'ler) sadece eşik değişiklikleri (MSER'ler gibi) altında değil, aynı zamanda görüntü yeniden ölçeklendirme (smoothing) altında maksimum kararlı olan ekstrem bölgelerdir.Böyle bir değişikliğin teorik avantajları tartışılır.Ayrıca, böyle bir modifikasyonun MSER'lerin temel özelliklerini koruduğu deneysel olarak önceden doğrulanmıştır, yani.Ortalama sayıda özellik, tekrarlanabilirlik ve hesaplama karmaşıklığı (sadece kullanılan ölçeklerin sayısıyla çoğalarak artar), performanslar (tipik CBVIR ölçümleri ile ölçülür) önemli ölçüde geliştirilebilir.Özellikle, benchmark veri kümelerindeki sonuçlar, hem tanımlayıcı tabanlı eşleştirme hem de kelime tabanlı eşleştirme için hatırlama değerlerinde önemli artışlar olduğunu göstermektedir.Genel olarak, SIMSER'ler özellikle büyük görsel kelimelerle kullanım için uygun görünmektedir, örneğin.Büyük ölçekli veritabanlarında BoW ön alım işlemlerinin kalitesini artırmak için ileriye dönük olarak uygulanabilirler.


Tüketici elektroniği endüstrisi, az sayıda rekabetçi küresel oyuncuya sahip 240 milyar dolarlık bir küresel endüstridir.Bu sektördeki herhangi bir küresel tedarik zinciriyle ilişkili risklerin çoğunu tanımlıyoruz.Örnek olarak, Samsung Electronics ve yan kuruluşu Samsung Electronics UK'nin bu riskleri azaltmak için attığı adımları da listeliyoruz.Risklerin tanımlanması ve hafifletme çabalarının illüstrasyonu, gelecekteki araştırma alanlarını belirlemek için zemin sağlar.


SAP HANA veritabanı, işlemsel olarak tutarlı operasyonel iş yükleriyle birlikte karmaşık iş analitik süreçlerini desteklemek için SAP HANA Appliance'ın çekirdeği olarak konumlandırılmıştır.Bu makale içerisinde SAP HANA veritabanının temel özelliklerini ana hatlarıyla ortaya koyarak SAP HANA veritabanını diğer klasik ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerinden ayıran ayırt edici özellikleri vurguluyoruz.Teknik açıdan, SAP HANA veritabanı, veri işlemenin tüm spektrumunu sağlamak için dağıtılmış bir sorgu işleme ortamına sahip çoklu veri işleme motorlarından oluşur - hem satır hem de sütun odaklı fiziksel temsilleri destekleyen klasik ilişkisel verilerden, aynı sistem içinde yarı ve yapılandırılmamış veri yönetimi için grafik ve metin işlemeye kadar.Daha uygulama odaklı bir bakış açısıyla, yerleşik bir dizi yerli olarak uygulanan iş fonksiyonları ile birden fazla etki alanına özgü dilin SAP HANA veritabanı tarafından sağlanan özel desteği ana hatlarıyla sıralıyoruz.SQL - ilişkisel veritabanı sistemleri için lingua franca olarak - artık veri yönetimi katmanıyla sıkı etkileşimi talep eden modern uygulamaların tüm gereksinimlerini karşılamak için kabul edilemez.Bu nedenle, SAP HANA veritabanı, sorgu ekspresyonunu artırmak ve bireysel uygulama-veri tabanı turlarının sayısını azaltmak için yararlanılabilen temel veri yönetimi platformuyla uygulama semantiği alışverişine izin verir.


Karar destek tesislerini, çok boyutlu niteliklerin ağ varlıklarıyla ilişkili olduğu ve böylece çok boyutlu ağlar olarak adlandırılan ağları oluşturan büyük sofistike ağlara doğru genişletmeyi düşünüyoruz.Veri depoları ve OLAP (Online Analytical Processing) teknolojisi, ilişkisel veriler üzerinde karar desteği için etkili araçlar olduğunu kanıtlamıştır.Bununla birlikte, yeni ama önemli çok boyutlu ağları idare etmek için iyi donanımlı değiller.Bu makalede, büyük çok boyutlu ağlarda OLAP sorgularını etkili bir şekilde destekleyen yeni bir veri depolama modeli olan Graph Cube'u tanıtıyoruz.Graph Cube, ağların hem öznitelik agregasyonu hem de yapı özetlemesini dikkate alarak, yalnızca sayısal değere dayalı grup tabanlı grupla ilgili geleneksel veri küpü modelinin ötesine geçer ve böylece mümkün olan her çok boyutlu uzay içinde daha anlayışlı ve yapı bakımından zenginleştirilmiş bir agrega ağına neden olur.Geleneksel küboid sorgularının yanı sıra, çok boyutlu ağlarda benzersiz bir şekilde kullanışlı olan ve daha önce incelenmemiş olan yeni bir OLAP sorgu sınıfı, crossboid tanıtıldı.Çok boyutlu ağların özel özelliklerini mevcut iyi çalışılmış veri küpü teknikleriyle birleştirerek Graph Cube'u uyguluyoruz.Bir dizi gerçek dünya veri seti üzerinde kapsamlı deneysel çalışmalar yapıyoruz ve Graph Cube'un büyük çok boyutlu ağlarda karar desteği için güçlü ve verimli bir araç olduğu gösteriliyor.


Birçok geleneksel ve yeni iş uygulaması, doğal olarak grafik yapılı verilerle çalışır ve bu nedenle veri yönetimi katmanında sağlanan grafik soyutlamalarından ve işlemlerinden yararlanır.Mülkiyet grafiği veri modeli sadece şema esnekliği sunmakla kalmaz, aynı zamanda verileri ve meta verileri ortaklaşa yönetmeye ve işlemeye de izin verir.Veritabanı motorunda doğrudan uygulanan tipik grafik işlemlerine sahip olarak ve bunları hem sezgisel bir programlama arayüzü hem de bildirimsel bir dil şeklinde ortaya koyarak, karmaşık iş uygulama mantığı daha kolay ifade edilebilir ve çok verimli bir şekilde çalıştırılabilir.Bu makalede SAP HANA veritabanını dahili grafik veri desteği ile genişletmek için devam eden çalışmalarımızı açıklıyoruz.Bunu SAP HANA ile modern iş uygulamaları için verimli ve sezgisel bir veri yönetimi platformu sağlama yolunda bir sonraki adım olarak görüyoruz.


Çalışan köpekleri eğitmek ve ele almak maliyetli bir süreçtir ve özel beceri ve teknikler gerektirir.Daha az öznel ve daha düşük maliyetli eğitim teknikleri, sadece bu köpeklerle olan ortaklığımızı geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda onların becerilerinden daha verimli bir şekilde yararlanmamızı sağlar.Bunu kolaylaştırmak için, köpek eğitimi için işleyicilere daha doğru bir yorum sağlamak için algılama teknolojilerini ve hesaplama modellemesini birleştirmek için bir köpek body-area-network (cBAN) geliştiriyoruz.Bunun ilk adımı olarak, köpeklerin davranışsal aktivitesini uzaktan tespit etmek için atalet ölçüm birimlerini (IMU) kullandık.Karar ağacı sınıflandırıcıları ve Gizli Markov Modelleri, bir köpek yeleği üzerinde konuşlandırılmış kablosuz algılama sistemi tarafından sağlanan ivmeölçer ve jiroskop verilerinin sezgisel özelliklerine dayanarak statik duruşları (oturma, ayakta durma, uzanma, iki ayak üzerinde durma ve yerden yeme) ve dinamik aktiviteleri (yürüyüş, merdiven çıkma ve rampadan aşağı yürüme) tespit etmek için kullanıldı.Veriler 6 Labrador Retriever ve bir Kai Ken'den toplanmıştır.IMU konumunun ve yöneliminin analizi, statik ve dinamik aktivite tanıma için yüksek sınıflandırma accuracies elde edilmesine yardımcı oldu.


Mobil robot navigasyonu üzerine yapılan araştırmalar, kapalı ortamları haritalamak için iki ana paradigma üretti: ızgara tabanlı ve topolojik.Şebeke tabanlı yöntemler doğru metrik haritalar üretirken, karmaşıklıkları genellikle büyük ölçekli kapalı ortamlarda verimli planlama ve problem çözmeyi yasaklar.Öte yandan topolojik haritalar çok daha verimli bir şekilde kullanılabilir, ancak doğru ve tutarlı topolojik haritalar büyük ölçekli ortamlarda öğrenilmesi oldukça zordur.Bu makale, her iki paradigmayı da bütünleştiren bir yaklaşımı tanımlar: ızgara tabanlı ve topolojik.Şebeke tabanlı haritalar yapay sinir ağları ve Bayesian entegrasyonu kullanılarak öğrenilir.Topolojik haritalar, ızgara tabanlı haritaların üstünde, ikincisi tutarlı bölgelere bölünerek oluşturulur.Burada sunulan yaklaşım, her iki paradigmayı - şebeke tabanlı ve topolojik - birleştirerek, her iki dünyanın da en iyisini kazanır: doğruluk / tutarlılık ve verimlilik.Gazete, nüfuslu çok odalı envi-de sonar sensörleri ile donatılmış bir mobil robotun özerk olarak çalıştırılması için sonuçlar veriyor.


Kanserin küresel yükü, ekonomik olarak gelişmekte olan ülkelerde kansere neden olan davranışların, özellikle de sigara içmenin artan bir şekilde benimsenmesinin yanı sıra dünya nüfusunun yaşlanması ve büyümesi nedeniyle büyük ölçüde artmaya devam ediyor.GLOBOCAN 2008 tahminlerine göre, 2008 yılında yaklaşık 12.7 milyon kanser vakası ve 7.6 milyon kanser ölümünün meydana geldiği tahmin edilmektedir; bunlardan, vakaların %56'sı ve ölümlerin %64'ü ekonomik olarak gelişmekte olan dünyada meydana gelmiştir.Meme kanseri, kadınlar arasında en sık teşhis edilen kanser ve önde gelen kanser ölüm nedeni olup, toplam kanser vakalarının %23'ünü ve kanser ölümlerinin %14'ünü oluşturmaktadır.Akciğer kanseri erkeklerde önde gelen kanser bölgesi olup, toplam yeni kanser vakalarının %17'sini ve toplam kanser ölümlerinin %23'ünü oluşturmaktadır.Meme kanseri şu anda ekonomik olarak gelişmekte olan ülkelerde kadınlar arasında kanser ölümünün önde gelen nedenidir, bu da kanser ölümünün en yaygın nedeninin servikal kanser olduğu önceki on yıldan bir kaymadır.Dahası, gelişmekte olan ülkelerde kadınlar arasında akciğer kanseri için ölüm yükü servikal kanser için yük kadar yüksektir ve her biri toplam kadın kanser ölümlerinin %11'ini oluşturmaktadır.Gelişmekte olan dünyada genel kanser insidansı oranları her iki cinsiyette de gelişmiş dünyada görülenlerin yarısı olmasına rağmen, genel kanser ölüm oranları genellikle benzerdir.Kanserin hayatta kalması, gelişmekte olan ülkelerde, muhtemelen tanıda geç bir aşamanın kombinasyonu ve zamanında ve standart tedaviye sınırlı erişim nedeniyle daha fakir olma eğilimindedir.Dünya çapında kanser yükünün önemli bir kısmı, mevcut kanser kontrol bilgisinin uygulanması ve tütün kontrolü, aşılama (karaciğer ve servikal kanserler için) ve erken teşhis ve tedavi programlarının yanı sıra fiziksel aktiviteyi ve daha sağlıklı bir diyet alımını teşvik eden halk sağlığı kampanyalarının uygulanmasıyla önlenebilir.Klinisyenler, halk sağlığı uzmanları ve politika yapıcılar, bu tür müdahalelerin küresel olarak uygulanmasının hızlandırılmasında aktif bir rol oynayabilirler.


Skeç-rnn, ortak nesnelerin inme tabanlı çizimlerini oluşturabilen tekrarlayan bir sinir ağı (RNN) sunuyoruz.Model, yüzlerce sınıfı temsil eden binlerce ham insan çizimli görüntü üzerinde eğitildi.Koşullu ve koşulsuz eskiz üretimi için bir çerçeve çiziyoruz ve bir vektör biçiminde tutarlı eskiz çizimleri oluşturmak için yeni sağlam eğitim yöntemlerini açıklıyoruz.


Bulut depolama, birçok BT altyapısının temel taşı haline geldi ve büyük miktarda verinin yedeklemesi, senkronizasyonu ve paylaşımı için kesintisiz bir çözüm oluşturdu.Bununla birlikte, kullanıcı verilerini bulut servis sağlayıcılarının doğrudan kontrolüne koymak, dış kaynaklı verilerin bütünlüğü, hassas bilgilerin yanlışlıkla veya kasıtlı olarak sızması, kullanıcı faaliyetlerinin profillenmesi vb. ile ilgili güvenlik ve gizlilik endişelerini artırır.Ayrıca, bulut sağlayıcısına güvenilse bile, dış kaynaklı dosyalara erişimi olan kullanıcılar kötü niyetli ve yaramaz olabilir.Bu endişeler özellikle kişisel sağlık kayıtları ve kredi puan sistemleri gibi hassas uygulamalarda ciddidir.Bu sorunu çözmek için, dış kaynaklı verilerin gizliliğini ve bütünlüğünü hem güvenilir olmayan bir sunucuya hem de kötü niyetli müşterilere göre koruyan, bu tür verilere erişimin anonimliğini ve bağlantısızlığını garanti eden ve veri sahibinin dış kaynaklı verileri diğer müşterilerle paylaşmasını sağlayan, seçici olarak okuma ve yazma izinleri veren bir kriptografik sistem olan GORAM'ı sunuyoruz.GORAM, dış kaynaklı depolama için bu kadar geniş bir güvenlik ve gizlilik özelliklerine ulaşan ilk sistemdir.Verimli bir inşaat tasarlama sürecinde, iki yeni, genel olarak uygulanabilir kriptografik şema geliştirdik, yani, karmakarışıklığın sıfır bilgi kanıtlarını toplu hale getirdik ve bağımsız çıkarı düşündüğümüz bukalemun imzalarına dayanan bir hesap verebilirlik tekniği geliştirdik.Amazon Elastic Compute Cloud'da (EC2) GORAM uyguladık ve yapımımızın ölçeklenebilirliğini ve verimliliğini gösteren bir performans değerlendirmesi yaptık.


Etkileşimli bir Soru Yanıtlama (QA) sistemi sıklıkla cümlesel olmayan (eksik) sorularla karşılaşır.Bu cümlesel olmayan sorular, bir kullanıcı bunları konuşma bağlamı olmadan sorduğunda sisteme bir anlam ifade etmeyebilir.Bu nedenle sistemin eksik soruyu işlemek için konuşma bağlamını dikkate alması gerekir.Bu çalışmada, eksik bir soru ve konuşma bağlamı göz önüne alındığında, eksiksiz (istenilen) bir soru üretebilen tekrarlayan sinir ağı (RNN) tabanlı bir kod çözücü ağı sunuyoruz.RNN kod çözücü ağlarının milyonlarca cümle ile paralel bir korpus üzerinde eğitildiğinde iyi çalıştığı gösterilmiştir, ancak bu büyüklükteki konuşma verilerini elde etmek son derece zordur.Bu nedenle, her problemin bir soyutlamaya odaklandığı iki ayrı basitleştirilmiş soruna ayırmayı teklif ediyoruz.Özellikle, semantik kalıpları öğrenmek için semantik bir dizi modeli ve dilbilimsel kalıpları öğrenmek için bir sentaktik dizi modeli eğitiyoruz.Sentaktik ve semantik dizi modellerini bir araya getirerek bir topluluk modeli oluşturuyoruz.Modelimiz, standart bir RNN kod çözücü modeli kullanarak 18.54'e kıyasla 30.15 BLEU puanı elde ediyor.


Düşünce-rasyonelin uyarlanabilir kontrolü (ACT-R; J. R. Anderson & C. Lebiere, 1998) birden fazla modülden oluşan ancak aynı zamanda bu modüllerin tutarlı biliş üretmek için nasıl entegre olduğunu açıklayan bir teoriye dönüşmüştür.Algısal-motor modülleri, hedef modülü ve deklaratif bellek modülü, ACT-R'de uzmanlaşmış sistemlerin örnekleri olarak sunulmaktadır.Bu modüller farklı kortikal bölgelerle ilişkilidir.Bu modüller, tamponlardaki bilgi kalıplarına cevap veren bir üretim sistemi tarafından tespit edilebilecekleri tamponlara parçalar yerleştirir.Zamanın herhangi bir noktasında, mevcut kalıplara cevap vermek için tek bir üretim kuralı seçilir.Subsymbolik süreçler, bazı modüllerin iç operasyonlarının yanı sıra yangına karşı kuralların seçimine rehberlik etmeye hizmet eder.Öğrenmenin çoğu, bu subsembolik süreçlerin ayarlanmasını içerir.Bir dizi basit ve karmaşık ampirik örnek, bu modüllerin tek başına ve birlikte nasıl çalıştığını göstermek için açıklanmaktadır.


2  2 mikro şerit alt-arrayları ile oluşturulan yeni bir elektronik izleme anteni dizisi tasarladık ve test ettik.Her bir alt-array üzerindeki zaman dizisi fazı ağırlığı sayesinde, her bir alt-array üzerindeki genlik ve faz, sonuçtaki tek kanalın çıkışından geri kazanılabilir.Her bir dizideki genlik ve faz, dijital sinyal işleme ile toplam ve fark radyasyon desenini üretmek için kullanılabilir.Monopulse sistemi ile karşılaştırıldığında, RF karşılaştırıcısı elimine edilir ve alıcı kanallarının sayısı 3'ten 1'e düşürülür.Kavram ispatı prototipi üretilmiş ve test edilmiştir.Ölçülen sonuçlar önerilen şemanın geçerliliğini ve avantajlarını doğruladı.Kanal düzeltme prosedürü verilir.


Stochastic Asenkron Proksimal Alternating Linearized Minimization (SAPALM) yöntemini tanıtıyoruz, nonconvex, nonsmooth optimizasyon problemlerini çözmek için bir blok koordinat stokastik proksimal-gradient yöntemi.SAPALM, büyük bir nonconvex sınıfı, pürüzsüz olmayan problemler üzerinde muhtemel bir şekilde yakınsayan ilk asenkron paralel optimizasyon yöntemidir.SAPALM'in bu problem sınıfındaki en iyi bilinen yakınsama oranlarına (senkron veya asenkron yöntemler arasında) uyduğunu kanıtlıyoruz.Daha az karmaşık problemlerle bilinen en iyi sınırlara uyan doğrusal bir hız görmeyi bekleyebileceğimiz işçi sayısı üzerinde üst sınırlar sağlarız ve pratikte SAPALM'in bu doğrusal hıza ulaştığını gösteririz.Birkaç matriks faktörizasyon probleminde son teknoloji performansını gösteriyoruz.


Bu makale, hava görüntülerinden çıkarılan eşleşen grafletlere (yani küçük bağlı altgraflara) dayanan hava görüntü kategorilerini tanımak için bir yöntem sunar.Geometrik özelliği ve her hava görüntüsünün renk dağılımını kodlamak için bir Region Adjacency Graph (RAG) oluşturarak, RAG-to-RAG eşleşmesi olarak hava görüntü kategorisi tanımasını yaptık.Grafik teorisine dayanarak, RAG-to-RAG eşleştirmesi, ilgili tüm grafiklerini eşleştirerek yapılır.Etkili bir graflet eşleştirme işlemine doğru, farklı boyutlu grafletleri eşit uzunluklu özellik vektörlerine aktarmak ve bu özellik vektörlerini bir kernel içine daha da entegre etmek için bir manifold gömme algoritması geliştiriyoruz.Bu çekirdek, hava görüntü kategorilerinin tanınması için bir SVM [8] sınıflandırıcısını eğitmek için kullanılır.Deneysel sonuçlar, yöntemimizin birkaç son teknoloji ürünü nesne / sahne tanıma modelinden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.


Bu çalışma, halka açık veri kümelerini birleştirmek ve birleştirmek için ücretsiz bir Matlab araç kutusu olan OpenHAR'ı tanıtmaktadır.Halka açık on insan etkinliği veri setinin ivmeölçer sinyallerine kolay erişim sağlar.OpenHAR tüm veri setlerini aynı formatta sağladığı için veri setlerine erişim kolaydır.Buna ek olarak, birimler, ölçüm aralığı ve etiketlerin yanı sıra vücut konum kimlikleri de birleştirilir.Ayrıca, farklı örnekleme oranlarına sahip veri setleri, aşağı örnekleme kullanılarak birleştirilir.Dahası, veri setleri, yanlış yönelimdeki sensör gibi görünür hataları bulmak için görsel olarak denetlenmiştir.OpenHAR, bu hataları düzelterek veri kümelerinin yeniden kullanılabilirliğini geliştirir.Toplamda OpenHAR, 65 milyondan fazla etiketli veri örneği içerir.Bu, 3D ivmeölçerlerden 280 saatten fazla veriye eşdeğerdir.Bu, 17 günlük insan aktivitesi gerçekleştiren ve 14 farklı vücut pozisyonunda sensör takan 211 çalışma deneksinden gelen verileri içerir.


Birleştirilmiş-Gysel geniş bant birleştirici / bölücü önerilmiş ve gösterilmiştir.Yeni konsept, tasarımda tek bir çift hat segmenti kullanmaya dayanıyor.Düşük kayıp, tasarım kolaylığı ve esneklik korunurken bant genişliğinde önemli bir iyileşme gerçekleşir.Eşleştirilmiş-Gysel, 0.1 dB bölücü kaybı ile 2.5 - 8 GHz (% 105 fraksiyonel bant genişliği) bölücü ve 0.2 dB bölücü kaybı ile 3.4 - 10.2 GHz (% 100 fraksiyonel bant genişliği) ile gösterilmiştir.


Video oyunlarının çocukların psikososyal gelişimi üzerindeki etkileri tartışma konusu olmaya devam etmektedir.İki zaman noktasında, 1 yıl arayla, 194 çocuk (7.27-11.43 yaş; erkek = 98) oyun frekanslarını ve şiddet içeren video oyunları oynama eğilimlerini ve (a) kooperatif ve (b) rekabetçi bir şekilde oyun oynama eğilimlerini bildirdi; Aynı şekilde, ebeveynler çocuklarının psikososyal sağlığını bildirdiler.Zamanında oyun oynamak, duygu problemlerindeki artışlarla ilişkilendirildi.Şiddet içeren oyun, psikososyal değişikliklerle ilişkili değildi.Kooperatif oyun, prososyal davranıştaki değişikliklerle ilişkili değildi.Son olarak, rekabetçi oyun, prososyal davranıştaki düşüşlerle ilişkiliydi, ancak yalnızca yüksek frekanslı video oyunları oynayan çocuklar arasında.Bu nedenle, oyun sıklığı içselleştirmedeki artışlarla ilişkiliydi, ancak dışsallaştırma, dikkat veya akran sorunları değil, şiddetli oyun oynama, dışsallaştırma problemlerindeki artışlarla ilişkili değildi ve haftada yaklaşık 8 saat veya daha fazla oynayan çocuklar için, sık sık rekabet eden oyun, prososyal davranışı azaltmak için bir risk faktörü olabilir.Çoğaltmanın gerekli olduğunu ve gelecekteki araştırmaların daha nüanslı ve genelleştirilebilir bir anlayış için farklı oyun biçimlerini daha iyi ayırt etmesi gerektiğini savunuyoruz.


Büyük veri terimi yaygın hale geldi.Akademi, endüstri ve medya arasında paylaşılan bir köken nedeniyle tek bir birleşik tanım yoktur ve çeşitli paydaşlar çeşitli ve genellikle çelişkili tanımlar sunar.Tutarlı bir tanımın olmaması belirsizliği ortaya koyar ve büyük verilerle ilgili söylemleri engeller.Bu kısa makale, bir dereceye kadar çekiş kazanmış olan çeşitli tanımları toplamaya ve aksi takdirde belirsiz bir terimin açık ve özlü bir tanımını sağlamaya çalışır.


Organizasyonel yetenekleri yönetmek ve geliştirmek birçok şirket için önemli ve karmaşık bir konudur.Yönetimi desteklemek ve iyileştirmeyi sağlamak için performans değerlendirmeleri yaygın olarak kullanılır.Örgütsel yetenekleri değerlendirmenin bir yolu, olgunluk ızgaraları aracılığıyladır.Olgunluk ızgaraları ortak bir yapıyı paylaşabilirken, içerikleri farklıdır ve çok sık olarak yeniden geliştirilirler.Bu makale, olgunluk ızgaraları geliştirmek için hem bir referans noktası hem de rehberlik sunar.Bu, mevcut 24 olgunluk ızgarasını gözden geçirerek ve gelişimleri için bir yol haritası önererek elde edilir.İnceleme, olgunluk derecelendirmelerinin formülasyonunda örgütsel değişimle ilgili gömülü varsayımlara özellikle vurgu yapar.Önerilen yol haritası dört aşamayı kapsar: planlama, geliştirme, değerlendirme ve bakım.Her aşama, süreç alanlarının seçimi, olgunluk seviyeleri ve teslimat mekanizması gibi gelişim için bir dizi karar noktasını ele alır.Yol haritasının endüstriyel uygulamada yararını gösteren bir örnek verilmiştir.Yol haritası mevcut yaklaşımları değerlendirmek için de kullanılabilir.Makalenin sonuçlandırılmasında, yönetim uygulaması ve araştırma için çıkarımlar sunulur.


Bu makale, dijital kablosuz iletişimde daha yüksek bit oranlarının verimli bir şekilde sunulmasının bant genişliğinin nihai sınırlarının temel olarak anlaşılması ve aynı zamanda bu sınırlara nasıl yaklaşılabileceğine de bakmaya başlaması gereğinden kaynaklanmaktadır.Belirli uygulamalarda kablosuz kapasiteleri geliştirmek için mekansal boyutu (sadece zaman boyutunu değil) işleyen çok elemanlı dizi (MEA) teknolojisinin sömürüsünü inceliyoruz.Özellikle, kablosuz LAN'larda MEA'ları kullanmanın ve kablosuz iletişim bağlantıları oluşturmak için inşa etmenin büyük avantajlarını vaat eden bazı temel bilgi teorisi sonuçları sunuyoruz.Kanal karakteristiği vericide mevcut olmadığında önemli durumu araştırıyoruz, ancak alıcı Rayleigh'in solmasına maruz kalan karakteristiği (izleri) biliyor.Genel iletilen gücü sabitleyerek, MEA teknolojisi tarafından sunulan kapasiteyi ifade ediyoruz ve hem verici hem de alıcıdaki anten elemanlarının büyük ama pratik bir sayı için artan SNR ile kapasitenin nasıl ölçeklendiğini görüyoruz.Bağımsız Rayleigh'in anten elemanları arasındaki solmuş yolları araştırıyoruz ve yüksek olasılıkla olağanüstü kapasitenin mevcut olduğunu görüyoruz.Shannon'un klasik formülü tarafından her 3 dB sinyal-gürültü oranı (SNR) artışı için bir bit/döngü olarak ölçeklendirilen temel n = 1 durumu ile karşılaştırıldığında, dikkat çekici bir şekilde, ölçeklendirme, SNR'deki her 3 dB artışı için neredeyse n daha fazla bit/döngü gibidir.Bu kapasitenin ne kadar büyük olduğunu göstermek için, küçük n için bile, ortalama 21 dB SNR alınan n = 2, 4 ve 16 vakalarını alın.Kanalların %99'undan fazlası için kapasite sırasıyla yaklaşık 7, 19 ve 88 bit/döngüdür, n = 1 ise %99 seviyesinde sadece 1.2 bit/döngü vardır.Sinyal takımyıldızları için ilgili bit/sembol/boyut olduğundan, kanal bandına eşit bir sembol oranı söylemek için, bu daha yüksek kapasiteler mantıksız değildir.n = 4 için 19 bit / döngü 4.75 bit / senmbol / boyuta, n = 16 için 88 bit / döngü ise 5.5 bit / senmbol / boyuta eşittir.Seçim ve optimum birleştirme gibi standart yaklaşımların, sonuçta mümkün olacak olanlarla karşılaştırıldığında yetersiz olduğu görülmektedir.Söz verilen büyük kapasitenin ağır bir kısmını gerçekleştirmek için yeni kodeklerin icat edilmesi gerekir.


Yaygınlaştırma tabanlı, dağıtılmış trafik bilgi sistemlerinde gözlemlerin hiyerarşik bir şekilde birleştirilmesi için bir algoritma önermekteyiz.Belirli değerleri taşımak yerine (örneğin, belirli bir alandaki ücretsiz park yerlerinin sayısı), agregalarımız olasılıksal bir yaklaşım olarak değiştirilmiş bir Flajolet-Martin skeci içerir.Bu yaklaşımın temel avantajı, agregaların çift duyarsız olmasıdır.Bu, VANET uygulamaları için mevcut toplama şemalarının iki temel sorununun üstesinden gelir.İlk olarak, aynı alan için birden fazla gözlem agregası mevcut olduğunda, bunları orijinal agregalardan gelen tüm bilgileri içeren bir agregada birleştirmek mümkündür.Bu, temel olarak, geri kalanı atılırken, tipik olarak agregalardan birinin daha fazla kullanım için seçildiği mevcut yaklaşımlardan farklıdır.İkincisi, herhangi bir gözlem veya agrega, daha önce - doğrudan veya dolaylı olarak - eklenmiş olup olmadığına bakılmaksızın, daha yüksek seviyeli agregalara dahil edilebilir.Bu özelliklerin bir sonucu olarak, agregaların kalitesi yüksekken, yapıları çok esnektir.Yaklaşımımızın bu özelliklerini bir simülasyon çalışmasıyla gösteriyoruz.


Bu makale, IEEE 802.11b / g uygulaması için anten entegre edilmiş bir paketi gerçekleştirmek için MCM-D üretim teknolojisine dayanan bir anten tasarımı tanıtıyor.Ortak tasarım yönergeleri, antenin ve RF modülünün entegrasyonundan kaynaklanan parazitik etkileri içerecek şekilde kullanılır.Döngü anteni, MCM-D substratının ikinci katmanında bulunur.Anten, koplanar dalga kılavuzu (CPW) tarafından beslenen kapasitif besleme şeridini içerir.Bağlantı besleme tekniğiyle, önerilen antenin boyutu WLAN bandının (2.42.484 GHz) üzerinde sadece 3.8 mm  4.7 mm'dir.Ayrıca, rezonans frekansı, bağlantı şeridinin uzunluğunu ayarlayarak ayarlanabilir.Sonuçlar, kuplajla beslenen döngü anteninin çok kompakt bir boyutta (0.03 0  0.04 0) 2,45 GHz'de 1,6 dBi ve radyasyon verimliliğinde % 85'lik bir kazanç elde ettiğini göstermektedir.Buna ek olarak, antenin işgal edilen alanı, paketin genel alanına kıyasla çok küçüktür (%4.4); Bu nedenle, önerilen yöntem paket anten tasarımı için çok yararlıdır.Önerilen yöntemin fizibilitesini gösteren ayrıntılı parametreler çalışmaları sunulmaktadır.


Cihaz testi, yarı iletken endüstrisindeki en büyük üretim giderini temsil ediyor ve yılda 40 milyon dolardan fazlaya mal oluyor.Türünün en kapsamlı ve geniş kapsamlı kitabı olan Testing of Digital Systems, bu hayati önem taşıyan konu hakkında bilmeniz gereken her şeyi kapsar.Temelden başlayarak, yazarlar okuyucuyu otomatik test deseni oluşturma, test edilebilirlik için tasarım ve dijital devrelerin yerleşik kendi kendini test etme yoluyla, IDDQ testi, fonksiyonel test, gecikme hatası testi, bellek testi ve hata teşhisi gibi daha ileri konulara geçmeden önce alır.Kitap, çeşitli fay modları için test üretimi, entegre devre hiyerarşisinin farklı seviyelerinde test tekniklerinin tartışılması ve çip üzerinde sistem test sentezi ile ilgili bir bölüm de dahil olmak üzere en son tekniklerin ayrıntılı bir şekilde ele alınmasını içerir.Öğrenciler ve mühendisler için yazılmış, hem mükemmel bir kıdemli / lisans seviyesi ders kitabı hem de değerli bir referanstır.


Son zamanlarda yaygın olarak ilan edilen veri ihlalleri yüz milyonlarca insanın kişisel bilgilerini açığa çıkarmıştır.Bazı raporlar, veri ihlallerinin hem boyutu hem de sıklığındaki endişe verici artışlara işaret ediyor ve dünyanın dört bir yanındaki kurumları kötüleşen bir durumu ele almaya teşvik ediyor.Ama sorun aslında daha da kötüleşiyor mu?Bu makalede, popüler bir kamu veri kümesini inceliyor ve veri ihlallerindeki eğilimleri araştırmak için Bayesian Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller geliştiriyoruz.Modelin analizi, son on yılda veri ihlallerinin ne boyutunun ne de sıklığının arttığını göstermektedir.Dikkat çeken artışların, veri kümesinin altında yatan ağır kuyruklu istatistiksel dağılımlarla açıklanabileceğini görüyoruz.Özellikle, veri ihlali boyutunun günlük-normal olarak dağıtıldığını ve ihlallerin günlük sıklığının negatif bir binom dağılımı ile tanımlandığını görüyoruz.Bu dağıtımlar ihlallerden sorumlu olan üretici mekanizmalara dair ipuçları sağlayabilir.Ek olarak, modelimiz gelecekte belirli bir boyutta ihlal olasılığını öngörür.Örneğin, önümüzdeki yıl ABD'de 10 milyon veya daha fazla kaydın ihlali için sadece %31'lik bir şans olduğunu görüyoruz.Herhangi bir eğilimden bağımsız olarak, veri ihlalleri maliyetlidir ve önümüzdeki üç yıl içinde ihlallerin 55 milyar dolara mal olabileceğini projelendirmek için modeli iki farklı maliyet modeliyle birleştiriyoruz.


Bu not internet topluluğu için bilgi sağlar.Bu not herhangi bir internet standardı belirtmez.Bu notun dağıtımı sınırsızdır.Abstract Bu belge, kriptografik hash fonksiyonları kullanan bir mesaj doğrulama mekanizması olan HMAC'ı tanımlar.HMAC, herhangi bir yineleyici kriptografik hash fonksiyonu ile, örneğin, MD5, SHA-1, gizli paylaşılan bir anahtarla birlikte kullanılabilir.HMAC'ın kriptografik gücü, altta yatan hash fonksiyonunun özelliklerine bağlıdır.


Kablosuz sensör ağları (WSN) büyümeye devam ettikçe, etkili güvenlik mekanizmalarına duyulan ihtiyaç da artmaktadır.Sensör ağları hassas verilerle etkileşime girebildiğinden ve/veya düşmanca katılımsız ortamlarda çalışabildiğinden, bu güvenlik kaygılarının sistem tasarımının başlangıcından itibaren ele alınması zorunludur.Bu makale, WSN'lerde veri toplamak ve işlemek için güvenlik çözümlerini tanımlamayı amaçlamaktadır.Orta ve büyük ölçekli WSN'ler için yeterli güvenlik yetenekleri, bu ağları pazara hazırlamak için zor ama gerekli bir hedeftir.Makale, WSN uzay güvenliği solutioins ve güvenilirlik zorlukları hakkında genel bir bakış içermektedir.


Vektör uzay kelime gösterimleri birçok doğal dil işleme uygulaması için yararlıdır.Hesaplama vektör gösterimleri için tekniklerin çeşitliliği ve çok sayıda değerlendirme kriteri, güvenilir karşılaştırmayı hem yeni vektör uzay modelleri geliştiren araştırmacılar hem de bunları kullanmak isteyenler için sıkıcı bir görev haline getirmektedir.Standart sözlüksel semantik ölçütlerde kelime vektörlerinin değerlendirilmesini kolaylaştıran ve uygulamaları için iyi vektörler bulmak isteyen kullanıcılar tarafından değişim ve arşivlemeye izin veren bir web sitesi ve çevrimdışı araçlar paketi sunuyoruz.Sisteme şu adresten ulaşılabilir: www.wordvectors.org.


Giyilebilir ve implante edilmiş sağlık izleme teknolojilerindeki mevcut ilerleme, hastaların her yerde izlenmesini sağlayarak sağlık hizmetlerinin geleceğini değiştirme potansiyeline sahiptir.Tipik bir sağlık izleme sistemi, fizyolojik parametreleri sürekli olarak izleyen giyilebilir veya implante edilmiş sensörlerden oluşan bir ağdan oluşur.Toplanan veriler, mevcut kablosuz iletişim protokolleri kullanılarak ek işlem için bir baz istasyonuna iletilir.Bu makale, araştırmacılara WBAN sistemlerinin hızlı gelişimini ve konuşlandırılmasını potansiyel olarak destekleyebilecek mevcut düşük güç iletişim teknolojilerini karşılaştırmak için bilgi sağlar ve esas olarak yaşlı veya kronik hasta hastaların konut ortamlarında uzaktan izlenmesine odaklanır.


Bu makale, sistem entegrasyonunu ve özerk temizleme robotu Roboking'e genel bakışı sunacaktı.Roboking, kendi kendine çalışan vakum temizleme robotudur.Temizlik yaparken iç ortamları ve kendisini korumak için birkaç sensör kullanır.Bu makalede sistem yapısı, sensörler, fonksiyonlar ve entegre alt sistemler ile birlikte çalışma prensibini açıklayacağız.


Öğrenciye öğrenme sürecinde yeterli yardımı sağlamak için öğrencinin gelecekteki performansının doğru tahmin edilmesinin önemi önemlidir.Bu amaçla, bu araştırma, bazı tanımlanmış niteliklerin değerlerine dayanarak, bir öğrencinin performansını tahmin etmek için Bayesian ağlarının kullanımını araştırmayı amaçladı.Performans tahmini ile ilgili ampirik deneyler sunduk, 8 nitelik içeren bir dizi lise öğrencisi ile.Makale, Bayesian yaklaşımının eğitim alanındaki bir uygulamasını gösterir ve Bayesian ağ sınıflandırıcısının öğrenci performansını tahmin etmek için bir araç olarak kullanılma potansiyeline sahip olduğunu gösterir.


Yön veren ve turistik bilgilerden interaktif hikaye sistemlerine kadar diyalog etkileşimine yönelik uygulamalarda son zamanlarda bir patlama olmuştur.Yine de bu sistemlerin birçoğu için doğal dil üretimi (NLG) bileşeni büyük ölçüde el yapımı olmaya devam etmektedir.Bu sınırlama, uygulamaların aralığını büyük ölçüde kısıtlar; aynı zamanda, verilen içeriğin çok sayıda varyasyonunu dinamik ve otomatik olarak üretebilen ifade edici ve istatistiksel dil üretimindeki son çalışmalardan yararlanmanın imkansız olduğu anlamına gelir.Bu soruna bir çözümün dil üretimi kaynaklarını geliştirmek için yeni yöntemlerde yattığını ileri sürüyoruz.Daha önce sadece masallara uygulanan bir hesaplama dili jeneratörü olan ES-TRANSLATOR'u tanımlıyoruz ve bunu webloglardan kişisel anlatılara uygulayarak EST'nin alan bağımsızlığını nicel olarak değerlendiriyoruz.Daha sonra, toplama işlemleri, söylemde ve bakış açısından varyasyonlar sağlayan hikaye oluşturma için parametreli bir cümle planlayıcısı oluşturmak için dil üretimi üzerine son çalışmalardan yararlanıyoruz.Son olarak, farklı kişisel anlatıların kullanıcı değerlendirmesini sunuyoruz.


Hassas verilerin hızla artması ve uzun süreli veri saklama ve koruma gerektiren artan sayıda hükümet düzenlemeleri, işletmeleri depolama güvenliğine ciddi dikkat göstermeye zorladı.Bu makalede, depolama ile ilgili önemli güvenlik konularını tartışıyor ve mevcut depolama sistemlerinin sağladığı güvenlik hizmetleri hakkında kapsamlı bir anket sunuyoruz.Depolama güvenliği literatürünün geniş bir yelpazesini kapsar, mevcut çözümlerin eleştirel bir incelemesini sunar, bunları karşılaştırır ve potansiyel araştırma konularını vurgularız.


Bu makale, bir dizi doğrusal en küçük kare problemini çözerek büyük ölçekli SLAM için bir strateji sunar.Algoritma, alt haritaların mevcut herhangi bir SLAM tekniği kullanılarak inşa edildiği alt haritanın birleştirilmesine dayanır.Eğer alt haritalar koordinat çerçeveleri akıllıca seçilirse, iki alt haritaya katılmak için en az karelik objektif fonksiyonun durum vektörünün ikinci dereceden bir fonksiyonu haline geldiği gösterilmiştir.Bu nedenle, sıralı olarak veya daha verimli bir şekilde bir dizi yerel alt haritaya katılmayı gerektiren büyük ölçekli SLAM'a doğrusal bir çözüm elde edilebilir.Önerilen Lineer SLAM tekniği, hem özellik tabanlı hem de poz grafiği SLAM için iki ve üç boyutlu olarak uygulanabilir ve kovaryans matrislerinin karakteri veya durum vektörünün ilk tahmini hakkında herhangi bir varsayım gerektirmez.Bu algoritma, en uygun tam doğrusal olmayan en küçük kareler SLAM'a bir yaklaşım olsa da, 2D ve 3D'de halka açık veri kümelerini kullanan simülasyonlar ve deneyler, Lineer SLAM'ın tam doğrusal olmayan optimizasyon kullanılarak elde edilebilecek en iyi çözümlere çok yakın sonuçlar ürettiğini göstermektedir. doğru bir başlangıç değerinden başladı.Önerilen algoritma için C/C++ ve MATLAB kaynak kodları OpenSLAM'da mevcuttur.


Klasik olasılıksal bilgi edinme modelleri ile ortaya çıkan dil modelleme yaklaşımları arasındaki ilişkiyi araştırıyoruz.Klasik modellerin etkili performansının önündeki birincil engelin, ilgili bir model tahmin etme ihtiyacı olduğu uzun zamandır kabul edilmiştir: ilgili sınıftaki kelimelerin olasılıkları.Bu olasılıkları yalnızca sorguyu kullanarak tahmin etmek için yeni bir teknik önermekteyiz.Tekniğimizin, eşanlamlılık ve polisemi gibi önemli kavramları ele alarak son derece doğru ilişki modelleri üretebileceğini gösteriyoruz.Deneylerimiz, TREC geri alma ve TDT izleme görevlerinde temel dil modelleme sistemlerinden daha iyi performans gösteren alaka modelleri göstermektedir.Bu çalışmanın ana katkısı, eğitim verisi olmayan bir alaka modelini tahmin etmek için etkili bir resmi yöntemdir.


Makine öğrenimi (ML) algoritmaları, verileri makineler arasında bölen ve her makinenin tüm ML model parametrelerini okumasını ve güncellemesini sağlayan dağıtılmış sistemler kullanılarak büyük verilere yaygın olarak uygulanır - veri paralelliği olarak bilinen bir strateji.Alternatif ve ücretsiz bir strateji olan model paralelliği, paylaşımsız paralel erişim ve güncellemeler için model parametrelerini bölümlere ayırır ve iletişimi kolaylaştırmak için parametreleri periyodik olarak yeniden düzenleyebilir.Model paralelliği, veri-paralelizmin genellikle ele almadığı iki zorlukla motive edilir: (1) parametreler bağımlı olabilir, bu nedenle naif eşzamanlı güncellemeler, yakınsamayı yavaşlatan veya hatta algoritma hatasına neden olan hataları ortaya çıkarabilir; (2) model parametreleri farklı oranlarda birleşir, böylece parametrelerin küçük bir alt kümesi ML algoritmasını tamamlayabilir.Zamanlanmış model paralelliği (SchMP), parametre bağımlılıklarını ve eşit olmayan yakınsamayı dikkate alarak parametre güncellemelerini verimli bir şekilde zamanlayarak ML algoritması yakınsama hızını geliştiren bir programlama yaklaşımıdır.SchMP'yi ölçek olarak desteklemek için, SchMP programlarının verimini optimize eden dağıtılmış bir çerçeve STRADS geliştiriyoruz ve SchMP programları olarak yazılmış dört ortak ML uygulamasını karşılaştırıyoruz: LDA konu modellemesi, matris faktörizasyonu, seyrek en az kare (Lasso) regresyonu ve seyrek lojistik regresyon.SchMP programlama yoluyla yineleme başına ML ilerlemesini geliştirerek, STRADS üzerinden yineleme verimini artırırken, STRADS üzerinde çalışan SchMP programlarının model-paralel olmayan ML uygulamalarından daha iyi performans gösterdiğini gösteriyoruz: örneğin, SchMP LDA ve SchMP Lasso sırasıyla 10x ve 5x daha hızlı yakınsama elde ediyorlar.


Geleneksel metin benzerliği önlemleri, her terimi yalnızca kendisine benzer olarak kabul eder ve terimlerin anlamsal akrabalığını modellemez.Ham terim vektörlerini ortak, düşük boyutlu bir vektör uzayına yansıtan yeni bir ayrımcı eğitim yöntemi önermekteyiz.Yaklaşımımız, öngörülen vektörlerin önceden seçilmiş benzerlik fonksiyonunun (örneğin kosinüs) kaybını en aza indirmek için en uygun matrisi bularak çalışır ve yüksek boyutlu uzayda çok sayıda eğitim örneğini verimli bir şekilde ele alabilir.Çok farklı iki görev üzerinde değerlendirilen, çapraz dilli belge alma ve reklam alaka ölçüsü, yöntemimiz sadece mevcut son teknoloji yaklaşımlarından daha iyi performans göstermekle kalmaz, aynı zamanda düşük boyutlarda yüksek doğruluk sağlar ve bu nedenle daha verimlidir.


AIM Hemşirelik bağlamında dönüşümsel liderlik kavramını analiz etmek.Bakım masraflarını azaltırken hasta sonuçlarını iyileştirmekle görevli hemşirelerin sağlık hizmetlerinde reform uygulamak için stratejilere ihtiyacı vardır ve umut verici bir strateji dönüşümsel liderliktir.Keşif ve dönüşümsel liderliğin daha iyi anlaşılması ve sahip olduğu potansiyel, performans iyileştirme ve hasta güvenliğinin ayrılmaz bir parçasıdır.Walker ve Avant'ın (2005) konsept analiz yöntemini kullanarak DESIGN Konsept analizi.DATA KAYNAKLARI PubMed, CINAHL ve PsychINFO.YÖNTEMLER Bu rapor, hemşirelik bağlamında dönüşümsel liderlik kavramını etkin bir şekilde analiz etmek için dönüşümsel liderlik, yönetim ve hemşirelik üzerine mevcut literatüre dayanmaktadır.Bu rapor, dönüşümsel liderlik için yeni bir operasyonel tanım önerir ve model vakalarını ve hemşirelik bağlamına özgü nitelikleri tanımlar.Dönüşümel liderliğin örgütsel kültür ve hasta sonuçları üzerindeki etkisi açıktır.Özellikle ilgi çekici olan, dönüşümsel liderliğin bir dizi öğretilebilir yetkinlik olarak tanımlanabileceği bulgusudur.Bununla birlikte, dönüşümsel liderliğin hasta sonuçlarını etkilediği mekanizma belirsizliğini korumaktadır.Hemşirelikte SONUÇ Dönüşümsel liderlik, yüksek performanslı ekipler ve gelişmiş hasta bakımı ile ilişkilendirilmiştir, ancak nadiren öğretilebilecek bir dizi yetkinlik olarak kabul edilmiştir.Ayrıca, ampirik referansları güçlendirmek için daha fazla araştırma yapılması garanti edilir; Bu, operasyonel tanımın iyileştirilmesi, kilit yapılardaki belirsizliğin azaltılması ve dönüşümsel liderliğin alt ölçek önlemlerini doğrulamak için sağlık sonuçlarını etkilediği belirli mekanizmaların araştırılmasıyla yapılabilir.


Güçlendirme öğrenimi, değer optimizasyonu için yalnızca tek bir sinir ağı kullanarak ham duyusal veriler üzerinde genellemede büyük bir potansiyel göstermiştir.Mevcut son teknoloji takviye öğrenme algoritmalarında, küresel optima doğru bir araya gelmelerini engelleyen birkaç zorluk vardır.Bu sorunların çözümünün, takviye öğrenme algoritmaları için kısa ve uzun vadeli planlama, keşif ve bellek yönetiminde olması muhtemeldir.Oyunlar genellikle esnek, tekrarlanabilir ve kontrol edilmesi kolay bir ortam sağladıkları için takviye öğrenme algoritmalarını kıyaslamak için kullanılır.Ne olursa olsun, az sayıda oyun, keşif, hafıza ve planlama ile ilgili sonuçların kolayca algılandığı bir durum alanına sahiptir.Bu makale, seyrek geri bildirime sahip ortamlarda keşif için sinir ağı tabanlı generatif modelleme mimarisi olan The Dreaming Variational Autoencoder'ı (DVAE) sunmaktadır.Ayrıca, DVAE'ye kısmi ve tamamen gözlemlenebilir durum uzaylarında, uzun horizon görevlerinde ve deterministik ve stokastik problemlerde meydan okuyan yeni ve esnek bir labirent motoru olan Deep Maze'yi sunuyoruz.İlk bulguları gösteriyoruz ve generatif keşifler tarafından yönlendirilen takviye öğrenmede daha fazla çalışmayı teşvik ediyoruz.


Bilgi teknolojisi (IT) ve kuruluşlar arasındaki ilişkinin doğası, Bilgi Sistemleri literatüründe uzun süredir devam eden bir tartışma olmuştur.BT kuruluşları şekillendirir mi, yoksa kuruluşlardaki insanlar IT'nin nasıl kullanıldığını kontrol eder mi?Soruyu biraz farklı formüle etmek gerekirse: Ajans (farklılık yaratma kapasitesi) ağırlıklı olarak makineler (bilgisayar sistemleri) veya insanlar (organizasyonel aktörler) ile mi yatıyor?Teknolojik ve sosyal determinizmin uç noktaları arasında orta yol için birçok öneri ileri sürülmüştür; Son yıllarda sosyal teorilere yönelmiş araştırmacılar, yapı teorisi ve (geç) aktör ağ teorisine odaklanmıştır.Bununla birlikte, bu iki teori, ajansın farklı ve uyumsuz görüşlerini benimsiyor.Bu nedenle, yapılanma teorisi, ajansı yalnızca insanların bir özelliği olarak görürken, aktör ağ teorisindeki genel simetri ilkesi, makinelerin de ajan olabileceğini ima eder.Hem yapılandırma teorisi hem de aktör ağ teorisinin eleştirilerine dayanan bu makale, insan ve makine ajansı arasındaki etkileşimin teorik bir hesabını geliştirir: ajansın çift dansı.Hesap, hem insan hem de makine ajansının farklı karakterini ve etkileşimlerinin ortaya çıkan özelliklerini tanıyarak teknoloji ve organizasyon arasındaki ilişkinin teorileşmesine katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.


1 milyondan az parametre kullanan ve mobil ve gömülü cihazlarda yüksek doğruluklu gerçek zamanlı yüz doğrulaması için özel olarak uyarlanmış son derece verimli CNN modelleri olan MobileFaceNets'i sunuyoruz.İlk olarak yüz doğrulaması için ortak mobil ağların zayıflığı üzerine basit bir analiz yapıyoruz.Zayıflık, özel olarak tasarlanmış MobileFaceNet'lerimiz tarafından iyi bir şekilde aşıldı.Aynı deneysel koşullar altında, MobileFaceNets'lerimiz önemli ölçüde üstün doğruluk ve MobileNetV2 üzerinden 2 kattan fazla gerçek hız elde eder.Arıtılmış MS-Celeb-1M'de ArcFace kaybı ile eğitildikten sonra, 4.0MB boyutunda tek MobileFaceNet, LFW'de% 99,55 doğruluk ve MegaFace'te% 92,59 TAR@FAR1e-6 elde ediyor, bu da yüzlerce MB boyutunda en son teknoloji büyük CNN modelleriyle bile karşılaştırılabilir.MobileFaceNets'in en hızlısı, bir cep telefonunda 18 milisaniyelik gerçek bir çıkarım süresine sahiptir.Yüz doğrulaması için MobileFaceNets, önceki son teknoloji mobil CNN'lere göre önemli ölçüde geliştirilmiş verimlilik elde ediyor.


İşaretleyici tabanlı ve işaretleyicisiz optik iskelet hareket yakalama yöntemleri, bir sahnenin etrafına yerleştirilmiş kameraların dışarıdan düzenlenmiş bir düzenlemesini kullanır ve bakış açıları merkezde birleşir.Genellikle işaretli takım elbiselerle rahatsızlık yaratırlar ve kayıt hacimleri ciddi şekilde kısıtlanır ve genellikle kontrollü arka planlı kapalı sahnelerle sınırlandırılır.Alternatif takım elbise tabanlı sistemler, bir iç kurulumla hareketi yakalamak için birkaç atalet ölçüm birimi veya bir dış iskelet kullanır.Harici sensörler olmadan.Bu, yakalamayı sınırlı bir hacimden bağımsız hale getirir, ancak önemli, genellikle kısıtlayıcı ve vücut enstrümantasyonunu kurmak zor gerektirir.Bu nedenle, gerçek zamanlı, işaretsiz ve benmerkezci hareket yakalama için yeni bir yöntem önermekteyiz: kask veya sanal gerçeklik başlığına bağlı hafif bir stereo balıkgözü kameralarından oluşan tam vücut iskelet pozunu tahmin etmek - tabiri caizse optik bir iç yöntem.Bu, yakınlardaki birçok kişiyle kalabalık sahneler de dahil olmak üzere genel kapalı ve açık sahnelerde tam vücut hareket yakalamaya izin verir ve bu da daha büyük ölçekli etkinliklerde yeniden yapılanmayı sağlar.Yaklaşımımız, balıkgözü görünümleri için yeni bir üretken poz tahmin çerçevesinin gücünü, büyük bir yeni veri kümesi üzerinde eğitilmiş ConvNet tabanlı bir gövde parça dedektörü ile birleştiriyor.Özellikle sanal gerçeklikte serbestçe dolaşmak ve etkileşimde bulunmak, tam hareket kabiliyetine sahip sanal bedeni görmek için yararlıdır.


Bu makale, öngörü için uzmanlaşmış artımlı öğrenme prosedürlerinin bir sınıfını tanıtmaktadır - yani, gelecekteki davranışını tahmin etmek için eksik bilinen bir sistemle geçmiş deneyimi kullanmak için.Geleneksel tahmin-öğrenme yöntemleri, öngörülen ve gerçek sonuçlar arasındaki fark yoluyla kredi atarken, yeni yöntemler, zamansal olarak birbirini takip eden tahminler arasındaki fark aracılığıyla kredi atar.Samuel'in dama oyuncusu, Holland'ın kova tugayı ve yazarın Adaptive Heuristic Critic'inde bu tür zamansal fark yöntemleri kullanılmış olsa da, bunlar iyi anlaşılmamıştır.Burada özel durumlar için yakınsamalarını ve optimalliklerini kanıtlar ve bunları denetimli öğrenme yöntemleriyle ilişkilendiririz.Çoğu gerçek dünya tahmini problemi için, zamansal farklılık yöntemleri geleneksel yöntemlere göre daha az bellek ve daha az zirve hesaplaması gerektirir ve daha doğru tahminler üretirler.Şu anda denetimli öğrenmenin uygulandığı sorunların çoğunun, zamansal farklılık yöntemlerinin avantaja uygulanabileceği türden tahmin problemleri olduğunu savunuyoruz.


Otomatik doku karakterizasyonu, interstisyel akciğer hastalıkları (ILD'ler) için bilgisayar destekli tanı (CAD) sisteminin en önemli bileşenlerinden biridir.Bu alanda çok fazla araştırma yapılmış olmasına rağmen, sorun hala zorlayıcı olmaya devam etmektedir.Derin öğrenme teknikleri son zamanlarda çeşitli bilgisayar görme problemlerinde etkileyici sonuçlar elde etti ve bunların tıbbi görüntü analizi gibi diğer alanlarda uygulanabileceği beklentilerini artırdı.Bu makalede, ILD desenlerinin sınıflandırılması için tasarlanmış bir konvolüsyonel sinir ağı (CNN) önermekte ve değerlendirmekteyiz.Önerilen ağ, 2  2 çekirdekli ve LeakyReLU aktivasyonlu 5 evrişim katmanından oluşur ve bunu, son özellik haritalarının boyutuna eşit büyüklükte ortalama bir havuzlama ve üç yoğun katman takip eder.Son yoğun tabaka, dikkate alınan sınıflara eşdeğer 7 çıkışa sahiptir: sağlıklı, zemin camı opaklığı (GGO), mikronodüller, konsolidasyon, retikülasyon, petekleme ve GGO / retikülasyon kombinasyonu.CNN'i eğitmek ve değerlendirmek için, farklı tarayıcılardan ve hastanelerden 120 BT taramasıyla elde edilen 14696 görüntü bandından oluşan bir veri seti kullandık.Bilgimizin en iyisine göre, bu özel sorun için tasarlanmış ilk derin CNN.Karşılaştırmalı bir analiz, önerilen CNN'in önceki yöntemlere karşı etkinliğini zorlu bir veri kümesinde kanıtladı.Sınıflandırma performansı (% 85,5), CNN'lerin akciğer kalıplarını analiz etmedeki potansiyelini gösterdi.Gelecekteki çalışmalar, CNN'i CT hacim taramaları tarafından sağlanan üç boyutlu verilere genişletmek ve önerilen yöntemi radyologlar için destekleyici bir araç olarak ILD'ler için ayırıcı tanı sağlamayı amaçlayan bir CAD sistemine entegre etmeyi içerir.


Sentetik olasılık, parametreler hakkında çıkarım için bilgilendirici, yaklaşık Gaussian özet istatistikleri mevcut olduğunda olasılıksız çıkarım için çekici bir yaklaşımdır.Sentetik olasılık yöntemi, Monte Carlo simülasyonu tarafından modelden elde edilen plug-in ortalama ve kovaryans matrisi ile özet istatistik için plug-in normal yoğunluk tahmininden yaklaşık bir olasılık fonksiyonu elde eder.Bu makalede, Markov zinciri Monte Carlo uygulamalarına alternatifler geliştiriyoruz Bayesian sentetik olasılıklar azaltılmış hesaplama yükü ile.Yaklaşımımız, log olasılığının tarafsız tahminlerini kullanarak sentetik olasılık bağlamında posterior yaklaşım için stokastik gradyan varyasyonel çıkarım yöntemlerini kullanır.Yeni yöntemi literatürdeki ilgili olasılıksız varyasyonel çıkarım tekniği ile karşılaştırırken, aynı zamanda bu yaklaşımın uygulanmasını çeşitli şekillerde iyileştiriyoruz.Bu yeni algoritmalar, parametrenin boyutsallığı ve özet istatistiği açısından geleneksel yaklaşık Bayesian hesaplama (ABC) yöntemleri için zorlu olan durumlarda uygulanabilir.


Multirotorlar gibi mikro hava araçları, özellikle endüstriyel tesislerde bakım için binaların özerk izlenmesi, denetlenmesi ve gözetimi için çok uygundur.Kısıtlı ortamlarda mikro hava araçlarının tamamen özerk çalışması için temel önkoşullar 3D haritalama, gerçek zamanlı poz izleme, engel tespiti ve çarpışmasız yörüngelerin planlanmasıdır.Bu makalede, çok yönlü ortam algısı için multimodal sensör kurulumuna sahip eksiksiz bir navigasyon sistemi önermekteyiz.Bir 3D lazer tarayıcının ölçümleri, benmerkezci yerel çok çözünürlüklü ızgara haritalarında toplanır.Yerel haritalar kaydedilir ve MAV'ın yerelleştirdiği allocentric haritalarla birleştirilir.Özerk navigasyon için, çok katmanlı bir yaklaşımla yörüngeler oluşturuyoruz: küresel ve yerel yörünge planlamasından reaktif engel önlemesine kadar.Yaklaşımımızı, birden fazla çarpışma tehlikesinin güvenilir çok yönlü algı ve hızlı navigasyon reaksiyonları gerektirdiği GNSS tarafından reddedilen bir kapalı ortamda değerlendiriyoruz.


Bu makale, dijital dizi radar mimarisini sunar ve anahtar teknolojileri, dijital T / R modülleri, dalga formu üretimi ve DDS tabanlı genlik-faz kontrol modülü, frekans yukarı / aşağı dönüştürme, yüksek verimli güç amplifikatörü, hibrid dijital / mikrodalga çok katmanlı devre ve yüksek performanslı hesaplama ana teknolojiler olarak tanımlanır.Mikrosistem teknolojileri ve dijital dizi mimarileri eğilimleri arasındaki korelasyon da tartışılmaktadır.


Sürücü yorgunluğunun yorgunluk seviyelerini tespit etmek ve izlemek için teknolojik yaklaşımlar ortaya çıkmaya devam ediyor ve birçoğu şu anda geliştirme, doğrulama testi veya erken uygulama aşamalarında.Önceki çalışmalar mevcut yorgunluk tespiti ve tahmin teknolojilerini ve metodolojilerini gözden geçirdi.Adından da anlaşılacağı gibi bu proje, yollarda kazalardan kaçınmak için daha akıllı ve etkileşimli hale getirmek için otomobillerdeki ileri teknolojilerle ilgilidir.ARM7 kullanarak bu sistem daha verimli, güvenilir ve etkili hale gelir.Otomobillerde veya otomobillerde insan davranışı tespiti için uygulanan çok daha az sayıda sistem vardır.Bu makalede, sürücü yorgunluğu altında araç hızını kontrol eden gerçek zamanlı bir çevrimiçi güvenlik prototipini anlatıyoruz.Böyle bir modelin amacı, sürücülerdeki yorgunluk belirtilerini tespit etmek ve kazaları önlemek için aracın hızını kontrol etmek için bir sistem geliştirmektir.Sistemin ana bileşenleri, gaz, göz kırpma, alkol, yakıt, darbe sensörleri ve konum için GPS ve Google Haritalar API'leri ile bir yazılım arayüzü gibi gerçek zamanlı sensörlerin sayısından oluşur.


Outlier algılama, veri madenciliğinin ayrılmaz bir parçasıdır ve son zamanlarda çok dikkat çekmiştir [BKNS00, JTH01, KNT00].Bu makalede, Lokal Korelasyon İntegral (LOCI) olarak adlandırdığımız aykırılığı değerlendirmek için yeni bir yöntem önermekteyiz.Önceki en iyi yöntemlerde olduğu gibi, LOCI, aykırıları ve aykırı grupları tespit etmek için son derece etkilidir (diğer adıyla mikro-kümeler).Buna ek olarak, aşağıdaki avantajları ve yenilikleri sunar: (a) Bir noktanın aykırı olup olmadığını belirlemek için otomatik, veriye bağlı bir kesinti sağlar - aksine, önceki yöntemler, kullanıcıları belirli bir veri kümesi için hangi kesme değerinin en iyi olduğuna dair herhangi bir ipucu vermeden kesmeleri seçmeye zorlar.(b) Her nokta için bir LOCI arsası sağlayabilir; bu arsa, noktanın çevresindeki veriler hakkında, kümeleri, mikrokümeleri, çaplarını ve araküme mesafelerini belirleyen zengin bir bilgi birikimini özetler.Mevcut aykırı algılama yöntemlerinin hiçbiri bu özellikle eşleşemez, çünkü her bir nokta için yalnızca tek bir sayı çıkarlar: aykırılık puanı.(c) LOCI yöntemimiz en iyi önceki yöntemler kadar hızlı bir şekilde hesaplanabilir.(d) Dahası, LOCI pratik olarak doğrusal yaklaşık bir yönteme, aloci'ye (yaklaşık LOCI için) yol açar, bu da hızlı yüksek doğruluklu aykırı algılama sağlar.Bilgimizin en iyisine göre, bu, yaklaşık hesaplamaları kullanarak daha aykırı algılamayı hızlandıran ilk çalışmadır.Sentetik ve gerçek dünya veri setleri üzerinde yapılan deneyler, LOCI ve ALOCI'nin kullanıcı tarafından gerekli kesintiler olmadan otomatik olarak aykırıları ve mikro-kümeleri tespit edebildiğini ve hem beklenen hem de beklenmeyen aykırılıkları hızlı bir şekilde tespit ettiklerini göstermektedir.