Point cloud is a flexible set of points that can provide a scalable geometric representation which can be applied in different computer graphic task. We propose a method based on EdgeConv and densely connected layers to aggregate the features for better classification. Our proposed approach shows significant performance improvement compared to the state-of-the-art deep neural network-based approaches.
The mixture model is a very powerful and flexible tool in clustering analysis. Based on the Dirichlet process and parsimonious Gaussian distribution, we propose a new nonparametric mixture framework for solving challenging clustering problems. Meanwhile, the inference of the model depends on the efficient online variational Bayesian approach, which enhances the information exchange between the whole and the part to a certain extent and applies to scalable datasets. The experiments on the scene database indicate that the novel clustering framework, when combined with a convolutional neural network for feature extraction, has meaningful advantages over other models.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.8
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pp.425-431
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2022
Saudi laws must be derived from Islamic law. However, Islamic law has a flexible methodology that allows it to deal with any form of business entity. Today there is no difference between the countries around the world about the general concept of the corporation because countries have copied the system of the corporation from each other since the sixteenth century.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.3
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pp.59-65
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2015
To build a flexible network than traditional transport network, the carrier ethernet technology is emerging in network industry recently and MPLS-TP technologies are being applied as a major standard technology for the carrier ethernet. However, network management technologies required to handle equipment installed in MPLS-TP network are not clear. This paper propose an efficient method to build a management network automatically without any additional configuration when network equipments are installed in MPLS-TP network. The proposed scheme reduce cost required for both equipment installation and network maintenance by minimizing configuration procedures of connecting management system with network. We evaluated the effectiveness of the proposed scheme by applying the scheme to a real MPLS-TP equipment.
A new secure network communication technique that has been designed for mobile wireless services, is presented in this paper. Its network services are mobile, distributed, seamless, and secure. We focus on the security of the scheme and achieve anonymity and reliability by using cryptographic techniques like blind signature and the electronic coin. The question we address in this paper is, "What is the best way to protect the privacy and anonymity of users of mobile wireless networks, especially in practical applications like e-commerce?" The new scheme is a flexible solution that answers this question. It efficiently protects user's privacy and anonymity in mobile wireless networks and supports various applications. It is employed to implement a secure e-auction as an example, in order to show its advantages in practical network applications.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.3
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pp.1336-1340
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2011
In this paper, the efficient prevention of cross talk technique for basically avoiding the confusion problem between the overlapped ubiquitous network of the other object is developed within the same area. The intelligent unified wireless network remote meter reading system of the ubiquitous ZigBee base is developed based on this technology. Therefore, in this paper, each meter reading equipments managed the information of its own adjacent ZigBee channel. The intelligent network system steadily transmitting data a relay was developed based upon this information in each region through the flexible channel conversion technique.
In this paper, we propose a new architecture of Genetic Algorithms(GAs)-based Backpropagation(BP). The conventional BP does not guarantee that the BP generated through learning has the optimal network architecture. But the proposed GA-based BP enable the architecture to be a structurally more optimized network, and to be much more flexible and preferable neural network than the conventional BP. The experimental results in BP neural network optimization show that this algorithm can effectively avoid BP network converging to local optimum. It is found by comparison that the improved genetic algorithm can almost avoid the trap of local optimum and effectively improve the convergent speed.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.3
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pp.685-695
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2017
The traditional mixture of experts (ME) modeled the gate network using a certain parametric function. However, if the assumed parametric function does not properly reflect the true nature, the prediction strength of ME would become weak. For example, the parametric ME often uses logistic or multinomial logistic models for the network model. However, this could be very misleading if the true nature of the data is quite different from those models. Although, in this case, we may develop more flexible parametric models by extending the model at hand, we will never be free from such misspecification problems. In order to alleviate such weakness of the parametric ME, we propose to use the semi-parametric mixture of experts (SME) in which the gate network is estimated in a non-parametrical way. Based on this, we compared the performance of the SME with those of ME and neural networks via several simulation experiments and real data examples.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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1996.10a
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pp.133-137
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1996
This paper presents a new approach to the design of neural control system using digital signal processors in order to improve the precision and robustness. Robotic manipulators have bevome increasingly important in the field of flexible automation. High speed and high-precision trajectory tracking arre indispensable capabilities for their versatile application. the need to meet demanding control requirement in increasingly complex dynamical control systems under sygnificant uncertainties leads toward design of implementing real time neural control to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In this control scheme the ntworks intrduced are neural nets with dynamic neurouns whose dynamics are distributed over all the network nodes. The nets are trained by the distributed dynamic are distributed over all the network nodes. The nets are trained by the distributed dynamic back propagation algorithm. The proposed neural network control scheme is simple in structure fast in computation and suitable for implementation of real-time control, Performance of the neural controller is illustrated by simulation and experimental results for a SCAEA robot.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.5
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pp.2346-2361
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2017
A major challenge in cloud infrastructure is the efficient allocation of virtual network elements on top of substrate network elements. Path algebra is a mathematical framework which allows the validation and convergence analysis of the mono-constraint or multi-constraint routing problems independently of the network topology or size. The present study proposes a new heuristic approach based on mathematical framework "paths algebra" to map virtual nodes and links to substrate nodes and paths in cloud. In this approach, we define a measure criterion to rank the substrate nodes, and map the virtual nodes to substrate nodes according to their ranks by using a greedy algorithm. In addition, considering multi-constraint routing in virtual link mapping stage, the used paths algebra framework allows a more flexible and extendable embedding. Obtained results of simulations show appropriate improvement in acceptance ratio of virtual networks and cost incurred by the infrastructure networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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