In this paper, we study the improved bounds on the performance of low-density parity-check (LDPC) codes over binary-input additive white Gaussian noise (AWGN) channels with belief propagation (BP) decoding in log domain. We define an extended Gallager ensemble based on a new method of constructing parity check matrix and make use of this way to improve upper bound of LDPC codes. At the same time, many simulation results are presented in this paper. These results indicate the extended Gallager ensembles based on Hamming codes have typical minimum distance ratio, which is very close to the asymptotic Gilbert Varshamov bound and the superior performance which is better than the original Gallager ensembles.
The dispersion of WC grains Into the interior of an eutectic liquid has been studied by superimposing the eutectic WC-85wt.%Co liquid on the top surface of presintered WC-l0wt.%Co alloy compacts. The heavy WC grains diffused into the interior of liquid from the WC-l0wt.%Co compacts. According to increasing the treating temperatures and times, the dispersion distance from WC-l0wt.%Co substrates increased. The fine WC grains diffused into the liquid faster than the coarse WC grains. The high microstructural stability of WC-Co alloys having the heavier WC grains dispersed in a lighter Co-rich liquid was attributed to Brownian motion of WC grains in liquid. The motion of WC grains in the liquid appears to be same with the colloid(the disperse phase) in a dispersing medium. The dihedral angle of 0 degree of WC-Co at. toy seems one of key parameters, which enables the WC-Co alloys to have high structural stability without settling the WC grains during liquid phase sintering.
Polymeric positive temperature coefficient(PTC) composites have been prepared by incorporating carbon black(CB) into high density polyethylene(HDPE), polyphenylene sulfide(PPS) and polybutylene terephthalate(PBT) matrices. A PTC effect was observed in the composite, caused by the large thermal expansion due to He consecutive melting of HDPE, PPS and PBT crystallites. This theory is based upon the premise that the PTC phenomenon is due to a critical separation distance between carbon particles in the polymer matrix at the higher temperature. The influence of PTC characteristics of the PPS/CB composite can be explained by DSC result. HDPE, one of prepared composition, exhibit the higher performance PTC behavior that decreaseing of negative temperature coefficient(NTC) effect and improved reproducibility by chemically crosslinking. Also, PBT/CB and PPS/CB composites exhibit the higher PTC peack temperature than HDPE/CB PTC composite, individually $200^{\circ}C$ and $230^{\circ}C$. These PTC composite put to good use in a number of safety application, such as self$.$controlled heater, over-current protectors, auto resettable switch, high temperature proctection sensor, etc.
Let { $A_{>o}$ t= exp(M log t)} $_{t}$ be a dilation group where M is a real n$\times$n matrix whose eigenvalues has strictly positive real part, and let $\rho$be an $A_{t}$ -homogeneous distance function defined on ( $R^{n}$ ). Suppose that K is a function defined on ( $R^{n}$ ) such that /K(x)/$\leq$ (No Abstract.see full/text) for a decreasing function defined on (t) on R+ satisfying where wo(x)=│log│log (x)ll. For f$\in$$L_{1}$ ( $R^{n}$ ), define f(x)=sup t>0 Kt*f(x)=t-v K(Al/tx) and v is the trace of M. Then we show that \ulcorner is a bounded operator of $L_{-{1}( $R^{n}$ ) into $L^1$,$\infty$( $R^{n}$).
This paper presents a multi-robot localization based on Bayesian Multidimensional Scaling (BMDS). We propose a robust MDS to handle both the incomplete and noisy data, which is applied to solve the multi-robot localization problem. To deal with the incomplete data, we use the Nystr${\ddot{o}}$m approximation which approximates the full distance matrix. To deal with the uncertainty, we formulate a Bayesian framework for MDS which finds the posterior of coordinates of objects by means of statistical inference. We not only verify the performance of MDS-based multi-robot localization by computer simulations, but also implement a real world localization of multi-robot team. Using extensive empirical results, we show that the accuracy of the proposed method is almost similar to that of Monte Carlo Localization(MCL).
The interface between two different polymers is characterized theoretically by using a model. This model is based on the assumption that the monomeric friction coefficients of the two polymers are identical but a strong function of the matrix composition. This model predicts that the concentration profiles are highly asymmetric with substantial swelling of the slower-diffusing component by the faster component. To predict the behavior of interdiffusion, three quantities are used: distance of interface Z*(t) due to the swelling, interfacial width W(t) which is most sensitive to the detailed composition profiling, and mass transport M(t) due to interdiffusion. It is found that the more dissimilar polymer pairs, the faster the movement of the interface, the quicker its interfacial width saturates to a limiting value and the slower its mass transport. These results are in qualitative agreement with some experiments.
The concepts of pseudocodeword and pseudoweight play a fundamental role in the finite-length analysis of LDPC codes. The pseudoredundancy of a binary linear code is defined as the minimum number of rows in a parity-check matrix such that the corresponding minimum pseudoweight equals its minimum Hamming distance. By using the value assignment of Chen and Kløve we present new results on the pseudocodeword redundancy of binary linear codes. In particular, we give several upper bounds on the pseudoredundancies of certain codes with repeated and added coordinates and of certain shortened subcodes. We also investigate several kinds of k-dimensional binary codes and compute their exact pseudocodeword redundancy.
Global e-commerce and delivery companies are actively pursuing last-mile delivery service using drones, and various delivery schedule planning studies have been conducted. In this study, separate individual route networks were constructed to reflect drone route constraints such as prohibited airspace and truck route constraints such as rivers, which previous studies did not incorporate. The A* algorithm was used to calculate the shortest path distance matrix between the starting point and destinations. In addition, we proposed an optimal delivery schedule plan using genetic algorithms and applied it to compare the efficiency with that of vehicle-only delivery.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권7호
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pp.2407-2424
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2022
Recently, Transformer has made great progress in video retrieval tasks due to its high representation capability. For the structure of a Transformer, the cascaded self-attention modules are capable of capturing long-distance feature dependencies. However, the local feature details are likely to have deteriorated. In addition, increasing the depth of the structure is likely to produce learning bias in the learned features. In this paper, an improved Transformer structure named TransDCS (Transformer with Dynamic Convolution and Shortcut) is proposed. A Multi-head Conv-Self-Attention module is introduced to model the local dependencies and improve the efficiency of local features extraction. Meanwhile, the augmented shortcuts module based on a dual identity matrix is applied to enhance the conduction of input features, and mitigate the learning bias. The proposed model is tested on MSRVTT, LSMDC and Activity-Net benchmarks, and it surpasses all previous solutions for the video-text retrieval task. For example, on the LSMDC benchmark, a gain of about 2.3% MdR and 6.1% MnR is obtained over recently proposed multimodal-based methods.
This article aims to quantitatively predict the snowmelt in extreme cold regions, considering a combination of grayscale and neural models. The traditional non-equidistant GM(1,1) prediction model is optimized by adjusting the time-distance weight matrix, optimizing the background value of the differential equation and optimizing the initial value of the model, and using the BP neural network for the first. The adjusted ice forecast model has an accuracy of 0.984 and posterior variance and the average forecast error value is 1.46%. Compared with the GM(1,1) and BP network models, the accuracy of the prediction results has been significantly improved, and the quantitative prediction of the ice sheet is more accurate. The monitoring and maintenance of the structure by quantitative prediction model by gray models was clearly demonstrated in the model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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