We propose a novel metric for quantitatively comparing different clustered results generated from software clustering algorithms. A quantitative evaluation of software clustering helps understanding of architectural changes of software. The concept of split, which has been used for analysis of genetic characters in bio-informatics, is applied in the analysis of software architecture.
In this paper, we consider a split least-squares characteristic mixed element method for Sobolev equations with a convection term. First, to manipulate both convection term and time derivative term efficiently, we apply a characteristic mixed element method to get the system of equations in the primal unknown and the flux unknown and then get a least-squares minimization problem and a least-squares characteristic mixed element scheme. Finally, we obtain a split least-squares characteristic mixed element scheme for the given problem whose system is uncoupled in the unknowns. We prove the optimal order in $L^2$ and $H^1$ normed spaces for the primal unknown and the suboptimal order in $L^2$ normed space for the flux unknown.
In this paper, we prove that there is a bijection between the -tilting modules and the sincere left finite semibricks. We also construct (sincere) semibricks over split-by-nilpotent extensions. More precisely, let be a split-by-nilpotent extension of a finite-dimensional algebra by a nilpotent bimodule E, and ⊆ mod . We prove that ⊗ is a (sincere) semibrick in mod if and only if is a semibrick in mod and Hom(, ⊗ E) = 0 (and ∪ ⊗ E is sincere). As an application, we can construct -tilting modules and support -tilting modules over -tilting finite cluster-tilted algebras.
In recent years, deep convolutional neural networks have made significant progress in the research of single image super-resolution. However, it is difficult to be applied in practical computing terminals or embedded devices due to a large number of parameters and computational effort. To balance these problems, we propose CSRNet, a lightweight neural network based on channel split residual learning structure, to reconstruct highresolution images from low-resolution images. Lightweight refers to designing a neural network with fewer parameters and a simplified structure for lower memory consumption and faster inference speed. At the same time, it is ensured that the performance of recovering high-resolution images is not degraded. In CSRNet, we reduce the parameters and computation by channel split residual learning. Simultaneously, we propose a double-upsampling network structure to improve the performance of the lightweight super-resolution network and make it easy to train. Finally, we propose a new evaluation metric for the lightweight approaches named 100_FPS. Experiments show that our proposed CSRNet not only speeds up the inference of the neural network and reduces memory consumption, but also performs well on single image super-resolution.
In this paper, we introduce a higher order split least-squares characteristic mixed element scheme for Sobolev equations. First, we use a characteristic mixed element method to manipulate both convection term and time derivative term efficiently and obtain the system of equations in the primal unknown and the flux unknown. Second, we define a least-squares minimization problem and a least-squares characteristic mixed element scheme. Finally, we obtain a split least-squares characteristic mixed element scheme for the given problem whose system is uncoupled in the unknowns. We establish the convergence results for the primal unknown and the flux unknown with the second order in a time increment.
The purpose of this paper is to introduce an iterative algorithm for approximating a solution of split equality variational inequality problem for pseudomonotone mappings in the setting of Banach spaces. Under certain conditions, we prove a strong convergence theorem for the iterative scheme produced by the method in real reflexive Banach spaces. The assumption that the mappings are uniformly continuous and sequentially weakly continuous on bounded subsets of Banach spaces are dispensed with. In addition, we present an application of our main results to find solutions of split equality minimum point problems for convex functions in real reflexive Banach spaces. Finally, we provide a numerical example which supports our main result. Our results improve and generalize many of the results in the literature.
Traditional centralized radio access network architecture used for 4G is based on Option 8, a functional split between PHY and RF. This option is commonly used with a fronthaul interface based on common public radio interface (CPRI) specifications; however, the increased data rates in 5G make this option impractical because of the fronthaul interface's high bandwidth requirement. Since CPRI specifications have many vendor-specific options, achieving multi-vendor interoperability becomes challenging. Open RAN (O-RAN) Alliance is developing novel open fronthaul interface specifications based on the functional split Option 7-2x, one of the intra-PHY split options, to relax the bandwidth requirement of the fronthaul interface and achieve multi-vendor interoperability. This article provides a brief overview of the various functional split options for 5G fronthaul that have been reported so far and existing fronthaul technologies. Further, the technological trends in the 5G open fronthaul interface is discussed, focusing on the O-RAN Alliance specifications under standardization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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