A Peak Point Theorem for Uniform Algebras on Real-Analytic Varieties

It was once conjectured that if $A$ is a uniform algebra on its maximal ideal space $X$, and if each point of $X$ is a peak point for $A$, then $A = C(X)$. This peak-point conjecture was disproved by Brian Cole in 1968. Here we establish a peak-point theorem for uniform algebras generated by real-analytic functions on real-analytic varieties, generalizing previous results of the authors and John Wermer

Accurate solutions, parameter studies and comparisons for the Euler and potential flow equations

Parameter studies are conducted using the Euler and potential flow equation models for unsteady and steady flows in both two and three dimensions. The Euler code is an implicit, upwind, finite volume code which uses the Van Leer method of flux-vector-splitting which has been recently extended for use on dynamic meshes and maintain all the properties of the original splitting. The potential flow code is an implicit, finite difference method for solving the transonic small disturbance equations and incorporates both entropy and vorticity corrections into the solution procedures thereby extending its applicability into regimes where shock strength normally precludes its use. Parameter studies resulting in benchmark type calculations include the effects of spatial and temporal refinement, spatial order of accuracy, far field boundary conditions for steady flow, frequency of oscillation, and the use of subiterations at each time step to reduce linearization and factorization errors. Comparisons between Euler and potential flows results are made as well as with experimental data where available

State-of-the-art and gaps for deep learning on limited training data in remote sensing

Deep learning usually requires big data, with respect to both volume and variety. However, most remote sensing applications only have limited training data, of which a small subset is labeled. Herein, we review three state-of-the-art approaches in deep learning to combat this challenge. The first topic is transfer learning, in which some aspects of one domain, e.g., features, are transferred to another domain. The next is unsupervised learning, e.g., autoencoders, which operate on unlabeled data. The last is generative adversarial networks, which can generate realistic looking data that can fool the likes of both a deep learning network and human. The aim of this article is to raise awareness of this dilemma, to direct the reader to existing work and to highlight current gaps that need solving.Comment: arXiv admin note: text overlap with arXiv:1709.0030

A Comprehensive Survey of Deep Learning in Remote Sensing: Theories, Tools and Challenges for the Community

In recent years, deep learning (DL), a re-branding of neural networks (NNs), has risen to the top in numerous areas, namely computer vision (CV), speech recognition, natural language processing, etc. Whereas remote sensing (RS) possesses a number of unique challenges, primarily related to sensors and applications, inevitably RS draws from many of the same theories as CV; e.g., statistics, fusion, and machine learning, to name a few. This means that the RS community should be aware of, if not at the leading edge of, of advancements like DL. Herein, we provide the most comprehensive survey of state-of-the-art RS DL research. We also review recent new developments in the DL field that can be used in DL for RS. Namely, we focus on theories, tools and challenges for the RS community. Specifically, we focus on unsolved challenges and opportunities as it relates to (i) inadequate data sets, (ii) human-understandable solutions for modelling physical phenomena, (iii) Big Data, (iv) non-traditional heterogeneous data sources, (v) DL architectures and learning algorithms for spectral, spatial and temporal data, (vi) transfer learning, (vii) an improved theoretical understanding of DL systems, (viii) high barriers to entry, and (ix) training and optimizing the DL.Comment: 64 pages, 411 references. To appear in Journal of Applied Remote Sensin

Propensity to Leave: A Preliminary Examination of March and Simon’s Model

Parmi les diverses attitudes des employés au travail, bien peu ont reçu moins d'attention que celle de quitter leur emploi (Price, 1977). March et Simon (1958) soutiennent que la décision de rester au service d'une organisation ou de la quitter dépend de la balance des avantages qui sont offerts à l'employé par l'organisation et des bénéfices qu'il lui apporte. Quand le poids des avantages par rapport aux bénéfices s'accroît, la propension de l'individu à quitter l'organisation diminue. La balancese présente comme une fonction de deux mécanismes distincts: la désirabilité éprouvée de quitter l'organisation et la facilité d'abandon de l'organisation.La satisfaction au travail et les possibilités perceptibles de déplacement à l'intérieur de l'organisation sont identifiées comme les déterminants premiers de la désirabilité qui est ressentie de quitter l'organisation. D'autre part, la facilité d'abandon de l'organisation que l'on perçoit reflète une évaluation des avantages disponibles ailleurs ou des avantages escomptés de garder l'emploi actuel. Le nombre des possibilités extérieures perceptibles par l'individu est le premier facteur identifié comme déterminant de la facilité de départ. Ceci dépend en retour du nombre d'organisations qui s'offrent à l'individu et qui embauchent des gens de qualifications équivalentes, du niveau de l'activité économique (chômage) et des caractéristiques personnelles des participants qui reflètent leur possibilité d'emploi sur le marché du travail ou par d'autres organisations (sexe, âge, statut social, stabilité).March et Simon notent aussi que les deux principales composantes du modèle ne sont pas indépendantes. Ainsi, si un individu n'est pas satisfait de son emploi (et que, en conséquence, son désir de changement est élevé) mais qu'il se rend compte en même temps qu'il est difficile de changer d'emploi, la probabilité de départ sera faible. De même, si l'individu perçoit qu'il est facile de changer d'emploi, mais qu'il est satisfait du sien, la probabilité de départ sera également faible. En conséquence, la décision de quitter une organisation est plus susceptible de se produire, lorsque l'individu perçoit à la fois une grande facilité de départ et une forte désirabilité de changement.La présente étude fut mise au point dans une tentative préalable afin d'appliquer dans le concret le modèle de March et Simon (1958). Les questionnaires furent distribués au hasard à un échantillon d'employés professionnels, cadres et techniques dans vingt-trois départements d'État. 759 ont retourné les questionnaires (une proportion de 69 pour cent). Une seule question, qui demandait aux répondants s'il était probable qu'ils quitteraient volontairement l'organisation au cours de l'année suivante, fut utilisée comme mesure de la propension au départ, c'est-à-dire la variable dépendante. Des questions appropriées furent utilisées pour établir la satisfaction au travail, la possibilité qu'ils percevaient d'être mutés à l'intérieur de l'organisation, la facilité de mouvement qu'ils ressentaient, les possibilités d'emploi à l'extérieur, le chômage, l'état des affaires, les caractéristiques personnelles et l'interaction d'une forte facilité de déplacement ressentie en même temps que la satisfaction au travail.Les résultats de l'analyse corrélative confirment en grande partie le modèle en regard des déterminants de la facilité de déplacement perçue (tableau I). Le nombre des ouvertures à l'extérieur de l'organisation était reliée positivement à la facilité de déplacement que l'on percevait. De même, plus le taux de chômage était élevé, moins l'individu percevait la facilité de déplacement. Les particularités individuelles, reflétant la perception que la personne avait de la situation du marché du travail, étaient également significatives, bien que leur rapport variait selon l'échantillon.Le tableau II présente les résultats de la vérification du modèle en utilisant la propension au départ comme variable dépendante. La satisfaction au travail était associée d'une façon significative à la tendance de l'individu à vouloir quitter son emploi pour les trois groupes professionnels. Plus la personne était satisfaite de son travail, moins elle songeait à quitter l'organisation. En outre, plus les possibilités de mutation étaient grandes à l'intérieur de l'organisation, moins était marquée la possibilité de départ pour les cadres et les techniciens. Cependant, la facilité de déplacement perçue n'était qu'en corrélation significative avec la variable dépendante pour les occupations professionnelles. Enfin, une forte facilité de déplacement et le manque de satisfaction au travail étaient associés par interaction d'une façon significative à la volonté de quitter un emploi.En dépit du fait que la plupart des variables étaient en corrélation d'une façon significative avec la propension à quitter l'emploi, tel qu'énoncé par March et Simon (1958), entre 13 et 19 pour cent seulement de la variation dans la variable dépendante trouvaient explication dans les trois échantillons examinés au cours de cette recherche. Sans conteste, un plus grand nombre de variables influencent la décision d'abandonner un emploi où des spécifications supplémentaires de ces variables sont nécessaires.March and Simon's (1958) model of the decision to participate was examined empirically with a sample of professional, managerial and technical employees. The results provide partial support for the model. While confirming the importance of job satisfaction in predicting the propensity to leave, perceived ease of movement, intraorganizational movement possibilities, and the interaction of job dissatisfaction and ease of movement were also found to be significant independent contributors in explaining the employee’s propensity to leave

Live Animal Ultrasound Information as a Decision Tool in Replacement Beef Heifer Programs

Real-time ultrasound information taken on beef heifers prior to backgrounding is used to develop a logit model to aid heifer retention decisions. The value of ultrasound data is calculated as the difference in certainty equivalents between a decision rule incorporating ultrasound information and one using only visual cues. The value of ultrasound data is found to be around $10 per head but is influenced by heifer value and backgrounding costs.expected utility, heifer development, logit, real-time ultrasound, Agribusiness, Agricultural and Food Policy, Livestock Production/Industries, Q11, Q12, Q13,