922 resultados para 2D Convolutional Codes
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Solid state nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy is a powerful technique for studying structural and dynamical properties of disordered and partially ordered materials, such as glasses, polymers, liquid crystals, and biological materials. In particular, twodimensional( 2D) NMR methods such as ^^C-^^C correlation spectroscopy under the magicangle- spinning (MAS) conditions have been used to measure structural constraints on the secondary structure of proteins and polypeptides. Amyloid fibrils implicated in a broad class of diseases such as Alzheimer's are known to contain a particular repeating structural motif, called a /5-sheet. However, the details of such structures are poorly understood, primarily because the structural constraints extracted from the 2D NMR data in the form of the so-called Ramachandran (backbone torsion) angle distributions, g{^,'4)), are strongly model-dependent. Inverse theory methods are used to extract Ramachandran angle distributions from a set of 2D MAS and constant-time double-quantum-filtered dipolar recoupling (CTDQFD) data. This is a vastly underdetermined problem, and the stability of the inverse mapping is problematic. Tikhonov regularization is a well-known method of improving the stability of the inverse; in this work it is extended to use a new regularization functional based on the Laplacian rather than on the norm of the function itself. In this way, one makes use of the inherently two-dimensional nature of the underlying Ramachandran maps. In addition, a modification of the existing numerical procedure is performed, as appropriate for an underdetermined inverse problem. Stability of the algorithm with respect to the signal-to-noise (S/N) ratio is examined using a simulated data set. The results show excellent convergence to the true angle distribution function g{(j),ii) for the S/N ratio above 100.
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The design of a large and reliable DNA codeword library is a key problem in DNA based computing. DNA codes, namely sets of fixed length edit metric codewords over the alphabet {A, C, G, T}, satisfy certain combinatorial constraints with respect to biological and chemical restrictions of DNA strands. The primary constraints that we consider are the reverse--complement constraint and the fixed GC--content constraint, as well as the basic edit distance constraint between codewords. We focus on exploring the theory underlying DNA codes and discuss several approaches to searching for optimal DNA codes. We use Conway's lexicode algorithm and an exhaustive search algorithm to produce provably optimal DNA codes for codes with small parameter values. And a genetic algorithm is proposed to search for some sub--optimal DNA codes with relatively large parameter values, where we can consider their sizes as reasonable lower bounds of DNA codes. Furthermore, we provide tables of bounds on sizes of DNA codes with length from 1 to 9 and minimum distance from 1 to 9.
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Self-dual doubly even linear binary error-correcting codes, often referred to as Type II codes, are codes closely related to many combinatorial structures such as 5-designs. Extremal codes are codes that have the largest possible minimum distance for a given length and dimension. The existence of an extremal (72,36,16) Type II code is still open. Previous results show that the automorphism group of a putative code C with the aforementioned properties has order 5 or dividing 24. In this work, we present a method and the results of an exhaustive search showing that such a code C cannot admit an automorphism group Z6. In addition, we present so far unpublished construction of the extended Golay code by P. Becker. We generalize the notion and provide example of another Type II code that can be obtained in this fashion. Consequently, we relate Becker's construction to the construction of binary Type II codes from codes over GF(2^r) via the Gray map.
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Finding large deletion correcting codes is an important issue in coding theory. Many researchers have studied this topic over the years. Varshamov and Tenegolts constructed the Varshamov-Tenengolts codes (VT codes) and Levenshtein showed the Varshamov-Tenengolts codes are perfect binary one-deletion correcting codes in 1992. Tenegolts constructed T codes to handle the non-binary cases. However the T codes are neither optimal nor perfect, which means some progress can be established. Latterly, Bours showed that perfect deletion-correcting codes have a close relationship with design theory. By this approach, Wang and Yin constructed perfect 5-deletion correcting codes of length 7 for large alphabet size. For our research, we focus on how to extend or combinatorially construct large codes with longer length, few deletions and small but non-binary alphabet especially ternary. After a brief study, we discovered some properties of T codes and produced some large codes by 3 different ways of extending some existing good codes.
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UANL
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Communication présentée au Premier Congrès des milieux documentaires du Québec le 12 novembre 2009, Palais des congrès de Montréal. Comprend une annexe comportant un exemple d'élément RDA, des exemples de notices RCAA2 et RDA en MARC 21 ainsi qu'une bibliographie.
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Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse permettant d’apprendre des caractéristiques utiles pour ces tâches. Ce processus d’optimisation est néanmoins difficile. Les réseaux profonds à base de Machine de Boltzmann Restreintes (RBM) ont récemment été proposés afin de guider l’extraction de représentations intermédiaires, grâce à un algorithme d’apprentissage non-supervisé. Ce mémoire présente, par l’entremise de trois articles, des contributions à ce domaine de recherche. Le premier article traite de la RBM convolutionelle. L’usage de champs réceptifs locaux ainsi que le regroupement d’unités cachées en couches partageant les même paramètres, réduit considérablement le nombre de paramètres à apprendre et engendre des détecteurs de caractéristiques locaux et équivariant aux translations. Ceci mène à des modèles ayant une meilleure vraisemblance, comparativement aux RBMs entraînées sur des segments d’images. Le deuxième article est motivé par des découvertes récentes en neurosciences. Il analyse l’impact d’unités quadratiques sur des tâches de classification visuelles, ainsi que celui d’une nouvelle fonction d’activation. Nous observons que les RNAs à base d’unités quadratiques utilisant la fonction softsign, donnent de meilleures performances de généralisation. Le dernière article quand à lui, offre une vision critique des algorithmes populaires d’entraînement de RBMs. Nous montrons que l’algorithme de Divergence Contrastive (CD) et la CD Persistente ne sont pas robustes : tous deux nécessitent une surface d’énergie relativement plate afin que leur chaîne négative puisse mixer. La PCD à "poids rapides" contourne ce problème en perturbant légèrement le modèle, cependant, ceci génère des échantillons bruités. L’usage de chaînes tempérées dans la phase négative est une façon robuste d’adresser ces problèmes et mène à de meilleurs modèles génératifs.
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Trois expériences ont été menées dans le but de déterminer quels codes sous-tendant la représentation de l’organisation spatiale des composantes des formes complexes contribuent aux discriminations d’objets complexes. Les trois expériences ont utilisé une tâche d’appariement simultané d’objets complexes. Aux essais négatifs, les objets pouvaient avoir des différences catégorielles de configuration, des différences métriques de configuration, des différences métriques de configuration et du rôle des parties ou des différences du rôle des parties seulement. La distance angulaire 2D ou 3D entre les stimuli pouvait varier. À l’expérience 1, les stimuli étaient présentés avec stéréoscopie et avaient une surface avec un gradient de texture de haut contraste. L’expérience 2 constitue une réplication de l’expérience 1 hormis pour l’utilisation de stimuli dont le contraste était réduit. Le but de cette manipulation était de vérifier si les résultats de l’expérience 1 sont répliqués avec une tâche dont le niveau de difficulté est plus élevé. Les stimuli de la troisième expérience avaient une surface gris mat et étaient présentés sans stéréoscopie. Les trois expériences ont montré que des codes catégoriel et pertinent aux rôles des parties contribuent à la discrimination d’objets complexes. Toutefois, ces codes sont dépendants aux orientations 2D et 3D, et ce, peu importe la richesse de l’information de profondeur présente dans les stimuli. De plus, nos résultats démontrent une plus grande sensibilité aux différences catégorielles de configuration qu’aux différences métriques. Enfin, un code métrique contribue également aux discriminations. Toutefois, la contribution de ce code disparaît lorsque la quantité d’information de profondeur est réduite.