home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Monster Media 1994 #2 / Monster Media No. 2 (Monster Media)(1994).ISO / magazine / hott4941.zip / HOTT4254.001
Internet Message Format  |  1994-05-04  |  82KB

  1. From hott-list-relay@ucsd.edu Tue May  3 23:19:32 1994
  2. Date: Tue, 3 May 1994 18:05:25 -0700
  3. From: hott-list-relay@ucsd.edu
  4. Message-Id: <199405040105.SAA23464@ucsd.edu>
  5. Subject: HOTT: Issue 940425, Part 1 of 3
  6. Reply-To: hott-list-relay@ucsd.edu
  7.  
  8. HOTT (Hot Off The Tree), Issue 940425
  9.   Part 1 of 3 (each part is about 25-35 pages in length)
  10.   Monday, 25 April 1994
  11.  
  12. IN THIS ISSUE
  13.  
  14. Note: It's best to download this "message" to a standard word processing
  15. package.  This allows a reader to select specific articles uniquely
  16. identified by the form [x], e.g., [19], [27], etc., or search articles by
  17. keywords.  To assist reader selection, actual article titles may be
  18. augmented or replaced with descriptive article titles.
  19.  
  20. Parts 2 & 3 will be transmitted over the next two to three weeks, and
  21. will include a report from Interop.  If part 3 is transmitted in three
  22. weeks, it will include a report from Meckler's Virtual Reality Conference
  23. & Exhibition.  BTW, subscribers, especially FidoNet sysops and those
  24. receiving HOTT via RadioMail, have suggested that I limit "messages"
  25. to 40 pages.  As a result, this issue has been divided into thirds.
  26.  
  27.  
  28.   [1]  Inaugural issue editorial (please read this)
  29.   [2]  HOTTpixels: A column by founding editor Susan Jurist
  30.  
  31. *************************************************************************
  32. * SPECIAL: A FULL-TEXT TUTORIAL ON NEURAL NETWORKS                      *
  33. *   (see item [X], the second to last article in Part 1)                *
  34. *************************************************************************
  35.  
  36.   VIRTUAL REALITY
  37.  
  38.   [3]  Virtual warriors (military apps of VR)
  39.   [4]  Ready for a wild ride? (Digital adventures in entertainment)
  40.   [5]  Virtual reality shapes surgeons skills
  41.   [6]  Virtual reality: Immerse yourself (Wall Street applications)
  42.   [7]  VR becoming reality for everyone (technical issues)
  43.   [8]  Virtual reality moves into design (market projections)
  44.  
  45.   INTELLIGENT AGENTS
  46.  
  47.   [9]  Software valets that will do your bidding in cyberspace
  48.   [10] Robo-software reports for duty
  49.   [11] The metaphor is the message (Microsoft's agent SW project)
  50.   [12] The butlers of the digital age will be just a keystroke away
  51.   [13] Software 'agents' will make life easy (General Magic)
  52.   [14] Just like Magic? (General Magic)
  53.   [15] Agent technology stirs hope of magical future (Magic & AT&T)
  54.   [16] Telescript eases cross-network communication (Magic & AT&T)
  55.  
  56.   SPEECH RECOGNITION
  57.  
  58.   [17] Computer: Take a memo (IBM's Personal Dictation System)
  59.   [18] Number please: Speech recognition over the phone
  60.   [19] Talking to computers: Time for a new perspective (from WiReD)
  61.  
  62.   INFORMATION SUPERHIGHWAY
  63.  
  64.   [20] There's no reason to subsidize access to information highway
  65.        (Michael Schrage column)
  66.   [21] Information highway will create jobs
  67.   [22] Many PC makers steer clear of information highway
  68.   [23] Superhighway into the home (interactive TV)
  69.   [24] No space in cyberspace? (online services & the Internet)
  70.   [25] Information superhighway: A refreshing approach, but some old
  71.        questions (survey results)
  72.  
  73.   PCS (PERSONAL COMMUNICATIONS SERVICES)
  74.  
  75.   [26] All segments of PCS industry expected to see robust growth
  76.   [27] Sweet successes in wireless attracting investors to PCS
  77.   [28] PCS: Integrated wireless telephone-computer opportunities
  78.   [29] PCS: Will it end cellular telephones?
  79.   [30] PCS: Hands-on communications for all (telephony aspects)
  80.   [31] Satellite-based Personal Communication Services
  81.  
  82.   MOBILE COMPUTING
  83.  
  84.   [32] Telcos may decide PDA fate
  85.   [33] Going on-line when you're off the beaten path
  86.   [34] Michael Finley column on pen computing
  87.  
  88.   COMPANY PROFILES
  89.  
  90.   [35] How Mac changed the world
  91.   [36] Microsoft hits the gas (Microsoft's R&D activities)
  92.  
  93.   NEURAL NETWORKS
  94.  
  95.   [37] Neural network enhances ICU patient monitoring
  96.   [X]  Full-Text: The basic ideas in neural networks
  97.  
  98.   ANNOUNCEMENT
  99.  
  100.   [Z] VR company managing partner is the presenter at the next session
  101.        of the Caltech/MIT Enterprise Forum
  102.           (Avatar Partners; Peter Rothman, Managing Partner)
  103.  
  104.  
  105. [1]  FROM THE EDITOR (& PUBLISHER)
  106.  
  107. Since time is the one commodity that's in very short supply, I've decided
  108. to "kill two birds with one stone" and write a single editorial for the
  109. first issue of the "reinvented" HOTT (Hot Off The Tree) "e-zine", my new
  110. Internet-based electronic magazine, and IEEE Engineering Management
  111. Review (EMR).  (Most editorials will be a screen or less, but this
  112. inaugural editorial is about three Microsoft Word pages.)
  113.  
  114. HOTT has evolved since December when I assumed the helm as editor and
  115. publisher.  (IEEE is the publisher of EMR; I'm only the editor.)  Rather
  116. than focusing on what it was, I'd like to state what it is (and will be).
  117. Thanks to the power of reader feedback through Internet e-mail, I've been
  118. able to adapt HOTT to meet a lot of different needs.
  119.  
  120. Coverage has been expanded from 100 sources to over 3,000 sources!  I'm
  121. using CD-ROMs, floppies, online databases, document delivery services,
  122. electronic and manual clipping houses, printed and faxed current
  123. awareness services, multi-authored books, conference proceedings, and
  124. over a hundred subscriptions for my information pool.  (Don't ask which
  125. sources I'm scanning -- that's my competitive advantage.)  These sources
  126. cost about US$20,000 per year!  And, if all goes well, I'll be adding
  127. services costing at least US$50,000 yearly.  HOTT covers trade magazines,
  128. research journals, trade shows, conferences, U.S. and international
  129. dailies, multi-authored books, business magazines, news weeklies, and
  130. selected U.S. television broadcasts.  Eventually, I hope to expand
  131. coverage of conferences (and conference proceedings), global broadcast
  132. media, and foreign language sources ... provide a HOTTWire news service
  133. ... and, publish HOTT in several languages.  It's possible to do all of
  134. this NOW, but I don't have the financial resources.
  135.  
  136. HOTT will occasionally include exclusive interviews, transcripts of
  137. keynote speeches, and "think tank" technological forecasts.  HOTT's
  138. interviews will be more "techie" than those in business magazines or
  139. dailies.  Transcripts of keynote speeches may be transmitted as separate
  140. messages, similar to the January transmission of the Winter Consumer
  141. Electronics Show keynote speech.
  142.  
  143. But it's the forecasts that are HOTT's key value-added service.  Bottom
  144. line:  Too many published forecasts use questionable forecasting
  145. techniques.  That's not to say that my techniques are fool-proof.  But
  146. only fools believe some of the garbage that passes for legitimate market
  147. research.  (Example:  If you want to know how many PDAs will be sold in
  148. the year 2000, you can consult one of many market research reports.  Or,
  149. you may get better results by reading tea leaves or tarot cards.)  Not
  150. all far-flung projections are worthless, but you just can't tell ahead of
  151. time.  Hence, caution is warranted.  BTW, watch out for so-called
  152. industry gurus.  Their gut feeling, "I know everything about the
  153. industry" projections can often be ripped apart by their biases and other
  154. faulty decision making processes.  (To Tversky and Slovic:  I'll be
  155. calling!)
  156.  
  157. Two sections that were originally planned are being shelved.  Too many
  158. other e-serials and mailing lists cover forthcoming conferences and
  159. threads in Usenet discussion groups.  I want to provide original material
  160. (even if it's in the form of original article summaries); I don't want to
  161. regurgitate what so many others are doing on the 'Net.  Books are a
  162. trickier issue.  I've decided to list books received, and provide special
  163. notations for highly recommended and "Must Buy" books.  (This is similar
  164. to what I've been doing for years in EMR.)
  165.  
  166. Length and frequency (it's hard ... sorry, difficult ... to resist making
  167. a pun) are still two open issues.  I'm likely going to shoot for 32 to 40
  168. pages every three or so weeks (about 16 times per year), similar to most
  169. U.S. book clubs in frequency, but easily digestible at 40 pages.  (Even
  170. Edupage has increased their page count; I've come across some recent
  171. issues that were nearly 20 pages ... and they're semi-weekly!)  This is
  172. an area where reader feedback is especially appreciated.
  173.  
  174. Topical coverage, though, is NOT open for discussion.  HOTT will focus on
  175. bleeding-edge telecomputing technologies.  Examples of HOTT stuff: PDAs
  176. (personal digital assistants), interactive multimedia, wireless
  177. communications, speech recognition, HDTV and agent-oriented software on
  178. the commercialization side; neural nets, fuzzy computing, genetic
  179. algorithms, nanotechnology and molecular electronics on the research
  180. side; and, transitional technologies such as VR (virtual reality) and
  181. telepresence.  HOTT is a "what's new" source of information on cutting-
  182. edge computer and communications (i.e., "telecomputing") technologies ...
  183. it's NOT a PC or Mac digest.
  184.  
  185. However, HOTT's article summaries should NEVER be viewed as a substitute
  186. for original articles.  HOTT points to worthy sources; it doesn't pretend
  187. to replace them.  I encourage our readers to obtain tear sheets and
  188. photocopies from a document delivery service or through interlibrary
  189. loan.  Three of my personal favorites are Ask*IEEE, the British Library,
  190. and UMI (University Microfilms).  Ask*IEEE may be reached at
  191. askieee@ieee.org .  The snail mail address for the British Library
  192. Document Supply Centre is:  Boston Spa, Wetherby, West Yorkshire LS23
  193. 7BQ.  UMI can be faxed at +1.313.665.7075.  Each has a different pricing
  194. structure, so it's best to get pricing information before placing an
  195. order.
  196.  
  197. And I encourage our readers to subscribe to those periodicals (and
  198. purchase those books and proceedings) that yield the most useful hits.
  199. Action item:  If you like the summary, please consider subscribing to (or
  200. purchasing) the original source.
  201.  
  202. Before I touch upon EMR, a few closing comments on HOTT.  HOTT will
  203. remain a FREE, controlled circulation publication.  We've had to expand
  204. our sponsorship base to include approved, informational advertisements,
  205. not just advertorials.  (PR budgets for advertorials are too limited to
  206. realistically support HOTT.)  But don't worry:  No hyped display ads will
  207. be allowed.  Also, no more than 12.5% (1/8th) of HOTT will be ads.
  208. Believe it or not, some business magazines are 60%/40% ... 60% ads and
  209. only 40% editorial!  Once again, the ads will be informational, NOT hype.
  210.  
  211. We're pushing HOTT as a way to reach over 35,000 innovators and early
  212. adopters with individual subscriptions ... and as many as 100,000 through
  213. mail exploders, BBSes, Usenet gating, and e-mail forwarding.  Also, by
  214. limiting HOTT to 7:1 editorial coverage versus ads, sponsors and
  215. advertisers will no longer get lost in ad clutter.  We're also hoping to
  216. provide three "bingo" numbers per ad (versus only one in most printed
  217. pubs), with instant Internet-On-Demand (tm) response.  A single placement
  218. reaches a global audience (rarely true with printed publications), and ad
  219. production cost is virtually nil.  How about video demos in response to
  220. an e-mail "bingo" number request?  That's possible through Mosaic,
  221. especially for those firms that have already created VNRs (video news
  222. releases) or B-rolls (video clips) for the new Silicon Valley-based
  223. CommerceNet.  The Internet is a whole new, wonderful world for
  224. advertisers and agencies.  Are you listening General Magic, Microsoft,
  225. Apple, IBM, Intel, Motorola, Compaq, AST, ALR, Dell, DEC, Silicon
  226. Graphics, Sun, HP, Sharp, Canon, NEC, Sony, Novell, Lotus, General
  227. Instrument, BellSouth (as "Simon" says), Scientific Atlanta, ... ?
  228.  
  229. Information to keep handy:  HOTT will be moved from its current host site
  230. at UCSD beginning with the first issue with paying sponsorships (i.e.,
  231. probably the third issue in July).  I'm talking with Novalink, Downtown
  232. Anywhere, and Netcom.  And I plan to talk with the IEEE Computer Society
  233. sometime in late May.  Internet wizard Daniel Dern has recommended that I
  234. place a call for redistribution points.  I need to further explore this
  235. option.  But just in case you don't hear from this list after two or so
  236. months, contact me at d.s.lewis@ieee.org or callewis@netcom.com .
  237.  
  238. As a necessary disclaimer, please note that there are no official ties
  239. between the UCSD administration and HOTT.  The list management is NOT an
  240. official function of the UC system.  Final comment on HOTT:  For the time
  241. being, we're operating as a de facto non-profit organization.  (Actually,
  242. High On Technology <HOT> Media Ventures is technically a "husband and
  243. wife" jointly owned company; it's not yet a corporation.  And we're
  244. losing money ... lots of money!)  We may switch to a for profit,
  245. California corporation status, but that remains to be determined.
  246.  
  247. For a FREE subscription, send your e-mail request to:  listserv@ucsd.edu
  248. (The "Subject" line is ignored.)  In the body of message type:  SUBSCRIBE
  249. HOTT-LIST (do NOT include first or last names).  Note that we'll likely
  250. use a more flexible Majordomo list manager when we move the list from
  251. UCSD.
  252.  
  253. Many HOTT subscribers have asked me about EMR.  EMR is positioned as the
  254. Harvard Business Review for "high tech" managers and executives.  It's
  255. primarily (but not exclusively) a reprint journal.  Perhaps the best way
  256. to describe it is as a cross between HBR and Reader's Digest -- but for
  257. "high tech" execs and execs-in-training.  EMR is a 100 page quarterly.  I
  258. view EMR as the management counterpart to HOTT.  For information on
  259. Engineering Management Society membership and EMR, contact Bill Burke at
  260. em.mem@ieee.org , the U.S. member hot line at +1.800.742.0432, tel:
  261. +1.518.382.5512, or fax: +1.518.382.5531.  For e-mail requests, please
  262. copy m.mckoy@ieee.org , em.pres@ieee.org , and em.pub@ieee.org .
  263.  
  264. I'd also like to recommend membership in the IEEE Computer and Communica-
  265. tions Societies.  For Computer Society membership and general information
  266. call +1.714.821.8380, or e-mail membership@compmail.com .  If you're
  267. interested in IEEE Computer Society publications (and you should be!),
  268. call +1.714.821.4641, or e-mail cs.books@compmail.com .
  269.  
  270.  
  271. [2]  HOTTpixels by Susan Jurist
  272.  
  273. HOTTstuff:  for those of you new to HOTT, and that is most of you, first
  274. a bit of history.  HOTT was started as an in-house e-mail publication for
  275. the UCSD libraries in 9/90.  The sponsoring group was the Technology
  276. Watch Information Group (TWIG) and the publication was called Hot Off The
  277. Tree.  ("tree"  "twig"  get it?)
  278.  
  279. HOTT, a weekly, then became available on MELVYL, the University of
  280. California online catalog.  After people started seeing it there &
  281. started requesting subscriptions, a listserv for HOTT was started.  It
  282. continued as an almost-weekly until last October when my pixels were
  283. fried, and I stopped doing it.  David asked to take it over, and the
  284. rest, as they say is HOTTstory.
  285.  
  286. My column in HOTT will focus on the pixel end of the story -- that is I
  287. am most interested in what the end-user sees and notices and primarily,
  288. the end-users I'm interested in are those on Mac's.
  289.  
  290. ROLL 'EM, ROLL 'EM, ROLL 'EM:  well the news for the last 2 weeks has
  291. centered around the unveiling of the PowerPCs, or PowerMacs as Apple is
  292. calling their 3 new models.  Short and sweet:  I want one.
  293.  
  294. Why is a bit more complicated.  For those like me who do a lot of
  295. graphics work -- especially with programs like Adobe Photoshop or Fractal
  296. Arts Painter, a PPC is the answer to an impatient person's dream.
  297. Running those programs in emulated mode -- that is running existing Mac
  298. software -- is somewhat faster -- how faster depends on exactly which Mac
  299. you are now on.  But using the programs in "native mode" -- that is
  300. programs directly programmed to take advantage of the PPCfeatures can be
  301. as much as 10 times faster for some operations.
  302.  
  303. Those of you who primarily use word processors may not be all that
  304. impressed with those figures.  But just last week, I was able to fill out
  305. the 1040 form in the time it took my IIsi to open a 1.14 meg Adobe
  306. Illustrator file in Photoshop.  Luckily I only have to fill out taxes
  307. once a year & even then, that wait was pretty tedious.
  308.  
  309. But there's the rub.  Not only do you have to spend $many-K to buy a new
  310. machine, you then have to spend $many-more-K more to buy software that
  311. will make it faster than a speeding bullet.  And how much you have to
  312. spend will depend on the software publisher.  It will vary.  According to
  313. various articles in the 3.14.94 MacWeek, upgrades will be from free, or
  314. nominal charges like $15 for Painter to as much as $195 for Quark.  In
  315. addition, some publishers, like Quark are only going to make the upgrades
  316. available for a short period of time.  After that, you're back to full
  317. price.  So you might have to guess ahead that you will be buying a PPC &
  318. buy the software before the machine.  Yuck.  (again, for those of you new
  319. to HOTT, I am not above editorializing)
  320.  
  321. But there's still lot's of good news.  Except for the really professional
  322. graphic artists who will want the 801, the rest of us might be quite
  323. happy with the 601 or 701 models (the 701 has more expansion).  They seem
  324. to be compatible with the majority of the currently available Mac
  325. software and are reasonably priced for the power you get.
  326.  
  327. In the formal Apple roll out last Monday, they showed even 601s going up
  328. against high-end Pentium machines.  Of course the PPCs were faster, or
  329. they wouldn't have done that demo.  Now this goes for spread-sheets (or
  330. spread-shits as the French-born Apple employee kept calling them) as well
  331. as graphics applications.
  332.  
  333. HOTT wants to know though, are software publishers going to stop
  334. upgrading Mac software & just come out with PPC versions?  This is not
  335. clear from anything I've read.
  336.  
  337. SPEAKING OF SOFTWARE:  my second favorite software in the world ,
  338. Macromedia's Director, has a major new upgrade.  Some of the new features
  339. include increasing the number of channels to 48 (previously a limiting
  340. 21) and increasing the maximum number of cast members from 512 to 32,000.
  341. Also, for those of us who find ourselves in multi-platform worlds (and
  342. who isn't?), Director 4.0 documents and the (not yet released) Director
  343. for Windows can swap documents between them for editing.  Upgrades from
  344. previous versions will be $199 through 8/31/94.
  345.  
  346. More on this if I can ever convince Macromedia to give me a review copy.
  347. --> information from a Macromedia press release.
  348.  
  349. A PICTURE MAY BE WORTH 1000 WORDS: but the merger between two major
  350. graphic software producers was worth many, many millions.  Adobe & Aldus
  351. announced a merger which has some people worried, even though the
  352. companies swear their merger doesn't violate any federal anti-trust laws.
  353.  
  354. >From my view, it looks like Adobe & Aldus only go head-to-head with
  355. Illustrator vs. FreeHand.  Sure Aldus has some products that lets you
  356. manipulate photos, but I sure don't know anyone who uses it instead of
  357. Photoshop.
  358.  
  359. I'm a big fan of products from both companies and only hope the merger
  360. makes using products together easier.  Instead of a bunch of separate
  361. applications, I wish they'd work more on document-based computing so I
  362. could do my work without trying to have Photoshop, SuperPaint,
  363. Illustrator
  364. & PageMaker all open at the same time.  Creating an umbrella program that
  365. could let a user add the needed functionality without having to change
  366. programs is my dream for the future.
  367.  
  368. Adobe seems to be going in that direction when they create programs like
  369. Dimensions, a 3D program which has you do your drawing in Illustrator &
  370. your finishing up in Illustrator or Photoshop.  It's the only 3D program
  371. I've ever understood simply because all you have to learn are the 3D
  372. pieces.
  373.  
  374. At this writing, they have yet to announce a new name.  But what's in a
  375. name anyway?
  376.  
  377. TOYS R US:  I indulged in (that means paid my own money) two new Mac toys
  378. in the last month.  The first was the "Little Mouse ADB" -- an optical
  379. mouse for the Mac.  Point 1 -- the new Apple mouse, which is billed as
  380. "ergonomic" may in fact be so if you've got larger hands than I do.  But
  381. as one of the people who really loved the old mouse, when my old one
  382. died, it was hard to find a new one small enough.  Point 2 -- those
  383. optical mouses are really neat.  They are much smoother than a
  384. traditional mouse any I find I have much more control over it in tight
  385. drawing situations.  So far the only downside I could find was the
  386. optical mouse pad was a bit small for playing Crystal Crazy.  I'm losing
  387. lots of points in the bonus round because of this.  Oh well...
  388.  
  389. The second toy was a Microtek IIsp scanner.  If you've been wanting a
  390. scanner and have always thought the prices were too too much, look again
  391. -- the prices have really come down.  This new scanner is fast (even on
  392. my IIsi) and more important, accurate.  Out of the box, no special
  393. software but the Photoshop plug-in, it gave me the best color I've seen
  394. from a low-end scanner.  Except when I used Microtek's extra special DCR
  395. color-matching software.  Then everything went west.  Why would they
  396. include special software that makes everything worse?  (removing it
  397. solved all the problems)
  398.  
  399. WHO'S REALITY IS THIS?:  speaking of software, when are the software
  400. publishers going to get real?  I recently acquired some expensive ($600)
  401. software for work (which shall remain nameless) which is specifically
  402. licensed for one machine.  That of course means, if I need to do work at
  403. home, I've got to come up with another $600 for a second copy.  And this
  404. is the "educational" price -- a good $500 less than list.  Come on guys.
  405. As far as I know, WordPerfect is the only major publisher that licenses
  406. software per *user* -- you can take your software and use it on your
  407. machines -- you just can't give it to anyone else. Now this is fair and
  408. doable.  The software publishers are always (rightfully) complaining
  409. about pirated software, but they also make it very hard for the normal
  410. person to be honest.
  411.  
  412. REVIEWS: A review copy of Pixel Paint Pro 3 came in the mail today -- a
  413. full review in the next issue of HOTT.
  414.  
  415.  
  416. [3]  Virtual warriors
  417.         Frank Oliveri
  418.         Air Force Magazine, Jan 94
  419.  
  420. Some VR enthusiasts believe that VR will be to the '90s what PCs were to
  421. the '80s.  Synthetic environments are the core of any VR system, and the
  422. more elaborate ones provide natural surroundings outside.  The best-
  423. selling VR devices today are in the entertainment field, but the Air
  424. Force has been experimenting with VR for years in a major program called
  425. the Visually Coupled Airborne Systems Simulator (VCASS).  Other efforts
  426. were added as part of the Super Cockpit program.  But scientists such as
  427. Dr. Robert Eggleston (Armstrong Aerospace Medical Research Laboratory,
  428. Wright-Patterson AFB, Ohio) say it will take thirty years or so for the
  429. military to achieve a full VR cockpit.
  430.  
  431. An all-aspect, opaque helmet system might allow a pilot to be placed in
  432. a horizontal position.  This would protect from blinding lasers, and
  433. enable pilots to pull more Gs and designers to build more maneuverable
  434. aircraft.
  435.  
  436. And engineers and scientists at Armstrong Laboratory have created a
  437. prototype cockpit that makes it possible for pilots to actuate flight
  438. controls with brain waves alone.
  439.  
  440. Reference: Applying virtual reality technology to cockpits of future
  441. fighter aircraft by Michael Haas (Human Engineering Division) and
  442. Lawrence Hettinger (Senior Human Factors Engineer, Logicon Technical
  443. Services, Inc.)
  444.  
  445. Contact: Fusion Interfaces for Tactical Environments (FITE) lab,
  446. Armstrong Laboratory
  447.  
  448.  
  449. [4]  Ready for a wild ride?
  450.         (Digital adventures in entertainment, Part 2 of 2)
  451.         Barbara Robertson
  452.         Computer Graphics World, Feb 94
  453.  
  454. The LBE (Location-Based Entertainment) industry is excited about VR
  455. applications.  Why?  First, VR experiences are reprogrammable.  Second,
  456. the experiences can be labeled with the so-called magic marketing words:
  457. "virtual reality."  Third, the market is expanding to include not only
  458. LBEs being built by Sega, but LBE experiences appropriate for sports
  459. bars, zoos, and museums.  Fourth, there are already a handful of
  460. successes.
  461.  
  462. 4th Wave Inc. (Alexandria, VA) estimates that purchases of VR equipment
  463. by operators of LBE centers will grow from $33 million in '93 to $64.5
  464. million in '96, and public spending to play with this equipment will
  465. increase from $18.8 million in '93 to $91.3 million in '96.
  466.  
  467.  
  468. [5]  Virtual reality shapes surgeons' skills
  469.         Linda Carroll
  470.         Medical World News, Feb 94
  471.  
  472. Researchers at universities and start-up companies are developing
  473. surgical simulators that mimic the look and feel of an operation.  One
  474. such simulator by High Techsplanation (Baltimore) was developed for
  475. prostate surgery.  It's so real that if the physician makes a mistake
  476. and cuts a blood vessel, s/he will see it bleed.  (High Techsplanation
  477. has received funding from the National Institutes of Health and Merck &
  478. Co.)
  479.  
  480. To further the development of VR in medicine, the National Library of
  481. Medicine (a part of NIH) will soon be releasing a computerized descrip-
  482. tion of the human anatomy.  This atlas will be available via the
  483. Internet, but beware before you ftp at 14.4: It will take up 40
  484. gigabytes!
  485.  
  486.  
  487. [6]  Virtual reality: Immerse yourself
  488.         Carrie R. Smith
  489.         Wall Street & Technology, Dec 93
  490.  
  491. No more spreadsheets ... here comes VR!  It's appealing to traders
  492. because it puts the same data into a 3D format; traders can physically
  493. "experience" the market at their workstations.  The primary advantage is
  494. data recognition, and a time advantage in reacting to changing market
  495. conditions.
  496.  
  497.  
  498. [7]  VR becoming reality for everyone
  499.         R. Colin Johnson
  500.         Electronic Engineering Times, 10 Jan 94
  501.  
  502. VR technology has begun to proliferate down to the PC.  For a designer
  503. on a shoestring, Shooting Star Technology (Burnaby, BC) offers the
  504. $1,500 ADL-1.  The head-tracking device is connected to a robotic arm
  505. with six degrees of freedom.  A microcontroller communicates head
  506. location and orientation through a serial port to the VR rendering PC.
  507. Shooting Star also supplies the MR Toolkit for constructing virtual
  508. realities; it's free to anyone as long as it isn't used for profit-making
  509. activities.  The MR Toolkit provides a set of subroutine libraries,
  510. device drivers, and a language for describing the appearance and
  511. behaviors of a VR environment.
  512.  
  513. The lowest-cost solution for 3D VR displays (but without full-immersion)
  514. is the Cyberscope from Simsalabim Systems, Inc. (Berkeley, CA).  The
  515. Cyberscope is a 3D hood that attaches directly to a standard PC monitor.
  516. The cost: $179 per seat.
  517.  
  518.  
  519. [8]     Virtual reality moves into design
  520.         Andrea Baker
  521.         Design News, 7 Feb 94
  522.  
  523. Market projections by Find/SVP (New York, NY):
  524. Virtual reality product sales by application
  525.   Largest market segment in '95: Information @ $35 million
  526.   Largest market segment in '99: Tie
  527.     Training & simulation and Entertainment, each @ $150 million
  528.   Total projected sales in '95: $85 million
  529.   Total projected sales in '99: $575 million
  530.  
  531. Contact: Chris Codella, Manager, Virtual Worlds Department,
  532.   IBM Thomas J. Watson Research Center (Yorktown Heights, NY)
  533.  
  534.  
  535. [9]  Software valets that will do your bidding in cyberspace
  536.         Evan I. Schwartz
  537.         The New York Times, 9 Jan 94
  538.  
  539. Larger and well-financed companies get the ink, but smaller companies
  540. have been selling agent software for the past 18 months or so, agent
  541. software that schedules meetings, responds automatically to incoming
  542. e-mail, ... and even optimizes computer network configuration.
  543.  
  544. Hoover, from Sandpoint Corporation (Cambridge, MA), is a PC-compatible
  545. program for information gathering.  Hoover's search results are compiled
  546. into a customized electronic newsletter, with headlines that can be
  547. clicked on with a mouse to retrieve full-text articles.  Microsoft's
  548. Office suite includes Intellisense for realtime spelling error
  549. correction.  And Apple's equivalent to Hoover is Applesearch.
  550.  
  551. The term "intelligent agent" was coined in the '60s by then MIT Lincoln
  552. Laboratory computer scientist Oliver Selfridge.  Today, MIT's Media Lab
  553. is pursuing Selfridge's vision.  Other software packages include
  554. Beyondmail from Beyond, Inc. and Open Sesame! from Charles River
  555. Analytics (Cambridge, MA).  Beyondmail automates responses to incoming
  556. e-mail.  Open Sesame! monitors repetitive PC activity ... and then, in
  557. essence, automatically creates intelligent, autonomous macros.
  558.  
  559.  
  560. [10]    Robo-software reports for duty
  561.         John W. Verity with Richard Brandt
  562.         Business Week, 14 Feb 94
  563.  
  564. At Carnegie Mellon University (CMU), Stanford, and software think-tank
  565. Interval Research, researchers are attempting to create so-called
  566. "believable agents" that embody human character and present themselves
  567. as animated cartoon faces.  The agents react to stimuli with convincing
  568. human expressions.
  569.  
  570.  
  571. [11] The metaphor is the message
  572.         Barbara Kantrowitz
  573.         Newsweek, 14 Feb 94
  574.  
  575. Microsoft is working on its own version of a third generation interface.
  576. Its design project is code named "Utopia."
  577.  
  578. Contact: Virginia Howlett, Director of Visual Interface Design, Microsoft
  579.  
  580.  
  581. [12]    The butlers of the digital age will be just a keystroke away
  582.         Barbara Kantrowitz
  583.         Newsweek, 17 Jan 94
  584.  
  585. About a dozen companies, including America Online, AT&T, and OAG
  586. (Official Airline Guide), expect to have agent-based products by the end
  587. of the year.  Matt Kursh, president of eShop, Inc., says his company
  588. is designing electronic stores that consumers -- or their agents -- will
  589. enter via PCs or PDAs.
  590.  
  591.  
  592. [13]    Software 'agents' will make life easy
  593.         Andrew Kupfer
  594.         Fortune, 24 Jan 94
  595.  
  596. When AT&T introduces Telecript e-mail this year, users will be able to
  597. type in the addressee's phone number; an agent will then look up the
  598. e-mail address corresponding with that number and deliver the message to
  599. the addressee's computer.  General Magic plans to license Telescript
  600. freely to companies throughout the computer and telecommunications
  601. industries.
  602.  
  603.  
  604. [14]    Just like Magic?
  605.         Tom R. Halfhill and Andy Reinhardt
  606.         Byte, Feb 94
  607.  
  608. After four years in development, General Magic (Mountain View, CA) is
  609. bring several technologies to market.  The technologies include:
  610. Telescript, a communications-oriented programming language; Magic Cap,
  611. an OOPS designed for PDAs; and a new, third generation GUI.  Motorola's
  612. Envoy, due for release in 3Q '94, will use Magic Cap as its OS.
  613.  
  614. What PostScript did for cross-platform, device-independent documents,
  615. Telescript aims to do for cross-platform, network-independent messaging.
  616. Telescript protects programmers from many of the complexities of network
  617. protocols.
  618.  
  619. Competitors for Magic Cap include Windows for Pens/Winpad (Microsoft),
  620. PenPoint, Newton Intelligence (Apple), and GEOS (GeoWorks).  The
  621. competition for Telescript is more fragmented.
  622.  
  623.  
  624. [15]    Agent technology stirs hope of magical future
  625.         Michael Fitzgerald
  626.         Computerworld, 31 Jan 94
  627.  
  628. Analysts believe that agent technology will present a powerful example
  629. for remote computing, especially in a client/server environment.  In a
  630. client/server environment where the client leaves, the message has to be
  631. smarter because the client isn't there to guide it.
  632.  
  633. Contacts: Ken Dulaney, Gartner Group (Stamford, CT);
  634. Kimball Brown, Dataquest, Inc. (San Jose, CA);
  635. Bruce Stephen, International Data Corp. (Framingham, MA)
  636.  
  637.  
  638. [16]    Telescript eases cross-network communication
  639.         Yvonne L. Lee
  640.         Infoworld, 17 Jan 94
  641.  
  642. Contact: Thomas Cantrell, West Coast senior editor,
  643. Computer Applications Journal newsletter
  644.  
  645.  
  646. [17]    Computer: Take a memo
  647.         Wendy Pickering
  648.         Datamation, 7 Jan 94
  649.  
  650. IBM has released the under-$1,000 Personal Dictation System (PDS), which
  651. it claims has a 95 to 98% accuracy rate.  Its easy to operate: Simply
  652. speak into a microphone and the software converts speech to text on
  653. screen.  Its speced at 70 WPM (words per minute), but users can push it
  654. to 110 WPM.  It runs on most 486 platforms and Pentium PCs.  Users train
  655. the system by reading "A Ghost Story" by Mark Twain for about 90 minutes.
  656. After it's been trained, the system can distinguish between homophones,
  657. such as "to" and "two."  The PDS has a vocabulary of 32,000 words and up
  658. to 2,000 words can be added.  And macros can be assigned.  Don't worry
  659. about accents: The PDS doesn't care, as long as the user consistently
  660. mispronounces a given word or phrase.
  661.  
  662.  
  663. [18]    Number please: Speech recognition over the telephone
  664.         Judith Markowitz
  665.         PC AI, Apr 94
  666.  
  667. Automatic speech recognition (ASR) can provide rotary telephone owners
  668. the same services that touch-tone phone owners enjoy.  Surprisingly,
  669. most industrial countries still rely overwhelmingly on rotary telephone,
  670. and this situation is not likely to change in the near future.
  671.  
  672. Ameritech automates operator services for collect calls and calls billed
  673. to a third party.  AT&T is scheduled to complete conversion of all "0+"
  674. (collect and third party billing) long distance calls to the system.
  675. NYNEX added ASR to its call intercept network in 1990.  (Intercepts are
  676. calls that cannot be completed due to changed numbers, equipment
  677. failures, and a variety of other problems.)
  678.  
  679. Subscriber services include household dialing directories; recognition
  680. is linked to the voices of household members.  In February '93 AT&T
  681. became the first major long distance carrier to offer ASR on its 800
  682. network.  But it's the Sprint FONCARD that has received the most media
  683. attention.  It was first built as a security device, but it can also
  684. be used for speed dialing.
  685.  
  686.  
  687. [19]    Talking to computers: Time for a new perspective
  688.         Column by Nicholas Negroponte (MIT's Media Lab)
  689.         Wired, Feb 94
  690.  
  691. In contrast to the microphone-based IBM PDS described earlier, Nicholas
  692. Negroponte believes that computers should be in "earshot" -- but this
  693. requires the segregation of speech from surrounding sounds.  Also, ideal
  694. systems should be able to understand sarcasm, passion, exasperation, and
  695. other emotions.  Negroponte doesn't believe that speaker independence is
  696. really important, and that vocabulary size is manageable by sub-setting
  697. vocabularies, such that specific vocabularies are culled at any given
  698. time.
  699.  
  700. Contact: Nicholas Negroponte, MIT Media Lab (nicholas@media.mit.edu)
  701.  
  702.  
  703. [20]    There's no reason to subsidize access to information highway
  704.         Michael Schrage
  705.         San Jose Mercury News, 10 Jan 94
  706.  
  707. (Editor's Note: If I'm going to do justice to Michael's column, I have
  708. to use his own words.  He's a terrific writer -- readers of his column
  709. syndicated by The Los Angeles Times are fortunate to have access to his
  710. words of wisdom.  The excerpts below flow in the same order as presented
  711. in his original column.)
  712.  
  713. Excerpts:
  714.  
  715. "Of all the misconceptions surrounding multimedia innovation and digital
  716. superhighway metaphors, none is more misguided or misleading than the
  717. belief that access to new telecommunications technologies is somehow
  718. central to determining wealth and poverty in the Information Age."
  719.  
  720. "It's bizarre that certain pundits and prognosticators want to focus on
  721. high-tech network access subsidies for the masses barely three months
  722. after the Department of Education published a survey claiming to show
  723. that fully half of American adults are close to functionally illiterate.
  724. What does network access mean to them?"
  725.  
  726. "Just what do we want to subsidize here, and why?  Is it really, as the
  727. White House official said, information access?  If that were true, it
  728. would be far more logical and cost-effective to give people subsidies
  729. for newspaper and magazine purchases and keep the public libraries open
  730. longer."
  731.  
  732. "Is access to CNN or C-SPAN an essential public service, like dialing
  733. 911?"
  734.  
  735.  
  736. [21]    Information Highway will create jobs
  737.         James Coates (Chicago Tribune)
  738.         Washington Post, 17 Jan 94
  739.  
  740. Needed:
  741.   * EEs
  742.   * Software programmers
  743.   * "Information technicians" (people who will use the worldwide
  744.     networks to gather data)
  745.  
  746. Studies by the Hudson Institute and the U.S. Department of Labor
  747. estimate that by 2005 jobs for computer systems analysts will grow by
  748. 79%; for programmers by 56%; and for EEs by 34%.  The Labor Department
  749. also estimates that 200,000 new telecommunications jobs will emerge by
  750. 2005.
  751.  
  752.  
  753. [22]    Many PC makers steer clear of Information Highway
  754.         Kyle Pope
  755.         The Wall Street Journal, 28 Feb 94
  756.  
  757. While IBM, Apple, Compaq, and Packard Bell have jumped onto the Info
  758. Superhighway bandwagon, the rest of pack, which accounts for about
  759. two-thirds of all computers sold, has shied away from Highway mania.
  760. "It's all hype," says Safi U. Qureshey, CEO of AST Research (Irvine,
  761. CA).  At the core of his statement is the belief that the PC, and not
  762. the TV or a hybrid of the two, will be the preferred vehicle for
  763. cruising the Highway.
  764.  
  765. Activities:
  766.  
  767. IBM -- Already in set-top box trial with Bell Atlantic.  Sees hybrid of
  768. PC and TV
  769.  
  770. Apple -- Also in set-top box trial, but with a Mac version
  771.  
  772. Compaq -- Negotiating 20 deals with telecom and software companies
  773.  
  774. Packard Bell -- Already offers PC TV.  Interested in JV with a major
  775. online service
  776.  
  777. AST -- Convinced most of the megamergers will fail.  Focused on core
  778. PC business
  779.  
  780. Dell -- Focusing on computer servers
  781.  
  782. Gateway 2000 -- Believes PC will be focused on text and TV on video
  783.  
  784.  
  785. [23] Superhighway into the home
  786.         Louise Kehoe
  787.         Financial Times (London), 8 Mar 94
  788.  
  789. Interactive television (I-TV) will be the foundation of a $3.5 trillion
  790. digital consumer electronics industry by the turn of the century.
  791. Perhaps the most intriguing aspect of I-TV is the prospect of being able
  792. to design a personalized TV channel (similar to selecting topics within
  793. Clarinet).
  794.  
  795. According to analysts at Salomon Brothers, games and will
  796. edutainment will bring I-TV into the home.  But HP consumer research
  797. suggests that educational apps for children may be the initial attrac-
  798. tion.  Yet, it may be pornographic materials that may lead the charge,
  799. as it was with the video rentals business.
  800.  
  801. On the issue of advertising, 94% in a survey said that they wanted no
  802. solicitations on I-TV and 73% said no to advertising.
  803.  
  804. Obstacles:
  805.  
  806. 1) Huge capital investments are required to build the infrastructure;
  807.  
  808. 2) Neither cable TV or telephony companies have networks that are well
  809. suited to the task; and,
  810.  
  811. 3) There are, as yet, no standards for I-TV.
  812.  
  813. Contact: Ms. Casey Lumus, Market Development Manager, Interactive
  814. Television, Hewlett-Packard
  815.  
  816.  
  817. [24]    No space in cyberspace
  818.         Aaron Zitner
  819.         Boston Globe, 6 Feb 94
  820.  
  821. Interesting tidbits: More than 12 million homes have computers with
  822. modems; in New England, 15% of residential customers who request
  823. additional phone lines are using them for computer modems.  Jupiter
  824. Communications (a market research and newsletter publishing firm)
  825. projects that households with online access will increase from 4 million
  826. now to over 17 million by '98, and fees paid to online services will
  827. top $3 billion in '98, up from $550 million now.
  828.  
  829. (Editor's Note: Jupiter is the publisher of the excellent newsletter
  830. titled Consumer Information Appliance.  They've also launched a new
  831. newsletter on online services.  I'm going to invite them to place a
  832. sample issue of each newsletter on our ftp site.  If they accept my
  833. offer, I'll place an availability notice in HOTT.)
  834.  
  835.  
  836. [25] Information Superhighway: A refreshing approach, but some old
  837.         questions
  838.         James J. Mitchell
  839.         San Jose Mercury News, 13 Jan 94
  840.  
  841. Survey results courtesy of MCI Telecommunications Corp. and Reuters:
  842.  
  843. The two Info Superhighway features with the most appeal are --
  844.  
  845. 1) Interactive educational programs that let you take courses and
  846. participate in classes through TV, and
  847.  
  848. 2) Information system with home access to library resources
  849.  
  850.  
  851. [26]    All segments of PCS industry expected to see robust growth
  852.         Anonymous
  853.         R C R: Radio Communications Report, 14 Feb 94
  854.  
  855. The Personal Communications Industry Association's "1994 PCS Market
  856. Demand Forecast" predicted that total subscriptions could reach 167
  857. million by 2003, up from 88.3 million in '98 and 33.7 million in '93.
  858. PCS will consist of eight key elements: new 1.8-2.2 GHz PCS; cellular;
  859. paging; enhanced and standard Specialized Mobile Radio (SMR); dedicated
  860. data; satellite; wireless PBX; and, cordless telephone service.
  861.  
  862. Cellular and paging will continue to dominate the market.  Low price
  863. points will keep paging/messaging services in demand.  Satellite
  864. services, ESMR and dedicated data will grow by nearly 221%, 73%, and 68%
  865. respectively between '98 and '03, according to the PCIA market study.
  866. All three categories will be dominated by business users.
  867.  
  868.  
  869. [27]    Sweet success in wireless attracting investors to PCS
  870.         Jeffrey Silva
  871.         R C R: Radio Communications Report, 14 Feb 94
  872.  
  873. Congress has mandated that the FCC make room for small businesses, women,
  874. minorities and rural telephone companies in the upcoming PCS auction
  875. process.
  876.  
  877.  
  878. [28]    PCS: Integrated wireless telephone-computer opportunities
  879.         Thomas K. Crowe
  880.         Voice Processing, Jan 94
  881.  
  882. The FCC defines PCS as "a family of mobile and portable communications
  883. services for individuals and businesses that may be integrated with a
  884. variety of competing networks."
  885.  
  886. In its Broadband PCS Order, the FCC allocated 160 MHz in the 2 GHz range,
  887. commonly referred to as "broadband PCS."  Of this 160 MHz, the FCC
  888. designated 120 MHz of spectrum for licensed broadband PCS operations,
  889. and the remaining 40 MHz for unlicensed devices.
  890.  
  891. In its Narrowband PCS Order, the FCC allocated 3 MHz in the 900 MHz
  892. range, commonly referred to as "narrowband PCS."  The FCC has channelized
  893. the spectrum into 50 kHz or 12.5 kHz paired or unpaired channels.
  894. Narrowband PCS is particularly well suited for existing and enhanced
  895. paging and messaging services.
  896.  
  897.  
  898. [29]    PCS: Will it end cellular telephones?
  899.         Harry Caul
  900.         Popular Communications, Mar 94
  901.  
  902. Four times the spectrum originally allocated to cellular is being
  903. allocated to PCS.  PCS standards allow licensed base stations to operate
  904. at powers up to 100 watts with an antenna height up to 300 meters.
  905. Licensees will be required to offer service to at least one-third of the
  906. population in each market area within five years of being licensed,
  907. two-thirds within seven years, and 90% within ten years.
  908.  
  909. Cellular markets are allowed to be served by only two companies.  Major
  910. urban markets could have their two cellular services and, in addition,
  911. as many as seven competing PCS service suppliers.  For cellphone
  912. companies, this represents competition for subscribers by others
  913. providing a newer technology that offers more services at less cost.
  914.  
  915. Bottom line: Cellular will have to make dramatic changes in its services
  916. and costs, otherwise cellular will end up as one more outdated technology
  917. like 35 MHz carphones, the 152 MHz IMTS phones that followed, and the
  918. 454 MHz carphones that arrived on the market a few years before the
  919. dawning of cellphones.
  920.  
  921.  
  922. [30] PCS: Hands-on communications for all
  923.         Randy Oster and Gary Brush
  924.         Telephony, 28 Feb 94
  925.  
  926. Wireless communications continues to grow by 25% per year, as compared
  927. to 7% to 8% for long-distance revenues and 3% to 4% for local telephone
  928. service.  Some analysts predict that total end user penetration could
  929. increase from today's 5% (for cellular) to 20% to 25% (for cellular
  930. and PCS) by the end of the decade.
  931.  
  932. Winners in the PCS auction will have to pay for the spectrum it won,
  933. compensate incumbent users for moving from their spectrum band (e.g.,
  934. microwave companies), procure radio equipment, acquire sites for the
  935. radio equipment, and acquire customers.  Many wireless providers may
  936. seek network partners since 80% of the cost of delivering PCS will be
  937. for the network component.
  938.  
  939. With PCS, messages are sent to personal identifiers rather than to
  940. physical locations.  Market research that polled trial participants
  941. concludes that users want and need mobility, a single personal phone
  942. number and an automatic follow-me capability.  Trial results indicate
  943. that there is potential for a 1,000 minutes-per-month mass market
  944. service.  Bell Atlantic will soon be testing an extension of the concept
  945. that will allow users to register at both wireless and wireline phones,
  946. perhaps using smart card and intelligent badge technologies.
  947.  
  948. Sources: PCS Network Access Services to PCS Providers  +
  949.             Technical Report on PCS Network Capabilities, Architectures,
  950.                  and Interfaces for PCS
  951.          both are available from Bellcore Customer Service,
  952.             8 Corporate Place, Room 3C-138, Piscataway NJ 08854-4156 USA
  953.             Tel: +1.800.521.CORE (in the U.S.)
  954.             check for report prices before placing an order
  955.  
  956.  
  957. [31]    Special Report: Satellite-based Personal Communications Services
  958.         Rob Frieden
  959.         Microwave Journal (Wireless Supplement), Jan 94
  960.         adapted from Telecommunications, Dec 93
  961.  
  962. Low and middle Earth orbiting satellite projects, including Motorola's
  963. IRIDIUM, Odyssey, Globalstar and Project 21, will make personal
  964. communication networks virtually ubiquitous.  Each venture is comprised
  965. of a constellation of between 12 and 66 nongeostationary orbiting
  966. satellites.  However, satellite-based, global PCS will not compete with
  967. cheaper terrestrial options, including cellular radio.  The reason is
  968. cost, estimated at no less than $3.00 per minute.
  969.  
  970. Global PCS has international support through the International
  971. Telecommunications Union (ITU).  At the '92 World Administrative Radio
  972. Conference (WARC), representatives endorsed the concept of "universal
  973. personal communications" with both terrestrial and satellite components.
  974. And the FCC has begun a program to reward innovators of licensed but
  975. unused spectrum.  The new program encourages licensees to deploy
  976. spectrum-conserving technologies, like compression and circuit multipli-
  977. cation.
  978.  
  979.  
  980. [32]    Telcos may decide PDA fate
  981.         Michael Fitzgerald
  982.         Computerworld, 14 Feb 94
  983.  
  984. Captain Kirk's flip-open communicator -- and not Apple's Newton -- may
  985. represent the future of PDAs.  Likewise, future PDAs may come from a
  986. telephone company, not a PC manufacturer.  For example, the Bell Northern
  987. Research lab in Ottawa is developing a cellular phone with ASR, faxing,
  988. e-mail and PIM (Personal Information Manager) functions.  But a shake-
  989. out is likely to occur.  According to Dataquest (San Jose, CA) analyst
  990. Kimball Brown, there may be as many as ten competing handheld platforms
  991. by year's end, two of which will survive over time.
  992.  
  993. Contacts: Kimball Brown, Dataquest, Inc. (San Jose, CA)
  994.              Andrew M. Seybold, Editor, "Outlook on Mobile Computing"
  995.  
  996.  
  997. [33] Going on-line when you're off the beaten path
  998.         Bart Ziegler
  999.         Business Week, 6 Dec 93
  1000.  
  1001. There will be new PCMCIA cards allowing wireless, untethered
  1002. communications.  Partly as a result, the number of wireless-data users
  1003. will grow from 1 million this year to 7.3 million in 1998, says the
  1004. Yankee Group, a New England-based market research firm.
  1005.  
  1006. Another hot topic is CDPD, which functions by sending millisecond
  1007. bursts of data during normal pauses in conversation on cellular networks.
  1008. According to Motorola's Bob Growney, GM of their Paging & Wireless Data
  1009. Group, the CDPD equipment will fit onto a card by the end of the year.
  1010.  
  1011. However, not all is rosy.  The forthcoming PCMCIA cards that house the
  1012. entire radio won't work with many notebook computers due to electrical
  1013. interference.
  1014.  
  1015.  
  1016. [34]    Michael Finley column on pen-based computing
  1017.         St. Paul Pioneer Press via INDIVIDUAL
  1018.         13 Mar 94
  1019.  
  1020. Michael recommends a new pen system from Communication Intelligence
  1021. called Handwriter for Windows.  This system allows any desktop or laptop
  1022. PC to become a pen-based system.  The components: A wafer-thin writing
  1023. pad (tablet?), a plastic-tipped writing stylus, and a few disks.
  1024.  
  1025. Drawback: You have to print very plainly; handwriting is out.
  1026.  
  1027. For information contact: Communication Intelligence
  1028.                                         +1.800.888.9242
  1029.  
  1030.  
  1031. [35] How Mac changed the world
  1032.         Philip Elmer-Dewitt
  1033.         Time, 31 Jan 94
  1034.  
  1035. Although Apple didn't invent the mouse or windows, Apple was the first
  1036. to pioneer their commercialization.  Now, the essence of the Mac is being
  1037. felt in three key areas:
  1038.  
  1039. 1) Internet -- Mosaic is a Mac-like guide.
  1040.  
  1041. 2) Pocket computers -- Mac metaphors are being used to design new
  1042. generation devices.
  1043.  
  1044. 3) Interactive TV -- The Mac metaphor of the desktop has been adopted
  1045. by General Magic with their metaphor of a street, by Time Warner with
  1046. their metaphor of an electronic shopping mall, and by GTE with their
  1047. metaphor of Main Street.  Even Apple's new online service, eWorld, adopts
  1048. the metaphor of a village.
  1049.  
  1050. Steven Levy chronicles the meaning of the Mac in his new book, Insanely
  1051. Great (Viking, $20.95).
  1052.  
  1053.  
  1054. [36] Microsoft hits the gas
  1055.         Richard Brandt with Julia Flynn and Amy Cortese
  1056.         Business Week, 21 Mar 94
  1057.  
  1058. Microsoft's 500-person Advanced Technology Group (ATG) has a $100 million
  1059. budget.  Its Microsoft Research unitconducts long-range research into
  1060. intelligent and human-computer interface technologies.  The Advanced
  1061. Consumer Technology unit explores new markets, including I-TV, handheld
  1062. computers, and set-top boxes.
  1063.  
  1064. Key products and projects include Microsoft At Work, their software
  1065. blueprint for the office of the future; WinPad, Microsoft's answer to
  1066. Magic Cap; and, set-top boxes in a JV with General Instrument and Intel.
  1067.  
  1068.  
  1069. [37]    Neural network enhances ICU patient monitoring
  1070.         F.G.B. Dodd and N.A. Dodd
  1071.         Medical Electronics, Dec 93
  1072.  
  1073. Instruments in an intensive care unit (ICU) generally operate indepen-
  1074. dently of each other.  They generally act as limit alarms by calling
  1075. attention to outliers.  Little use is made of intelligent software
  1076. technologies to combine readings and build a more sophisticated internal
  1077. representation of the patient's true state.
  1078.  
  1079. Neural networks are one way to train a system by iteratively improving
  1080. the weights and biases by applying I/O pairs to the system.  A Neural
  1081. Network Alarm Monitor developed by the authors does not attempt to
  1082. indicate what is wrong with a patient; it simply signals a change to a
  1083. state that has not been encountered in training data.  But the neural
  1084. network looks at systemic effects, rather than single parameter readings.
  1085.  
  1086. The article has an excellent "deck" with additional background
  1087. information on artificial neural networks.
  1088.  
  1089. =========================================================================
  1090.  
  1091. Note: The following full-text article is reprinted with the
  1092. permission of the Association for Computing Machinery.  It should be
  1093. noted that the reprint is not made or distributed for direct commercial
  1094. advantage; to copy otherwise, or to republish, requires a fee and/or
  1095. specific permission.
  1096.  
  1097. [X] FULL-TEXT
  1098.  
  1099. The basic ideas in neural networks
  1100. Rumelhart, David E; Widrow, Bernard; Lehr, Michael A
  1101. Communications of the ACM  v37n3  PP: 86-92  Mar 1994
  1102. ISSN 0001-0782  7 Pages
  1103.  
  1104. ABSTRACT: In the study of neural networks, the strategy has been to
  1105. develop simplified  mathematical models of brain-like systems and
  1106. then to study these models to understand how various computational
  1107. problems can be solved by such devices.  Although the details of the
  1108. proposals vary, the most common models take the neuron as the basic
  1109. processing unit. Each such processing unit is characterized by an
  1110. activity level, an output value, a set of input connections, a bias
  1111. value, and a set of output connections.  Each of these aspects of the
  1112. unit is represented mathematically by real numbers.  Thus, each
  1113. connection has an associated weight which determines the effect of the
  1114. incoming input on the activation level of the unit. A brain-style
  1115. computational device consists of a large network of such units, richly
  1116. connected to one another.  Such a network is a general computing
  1117. device. The function it computes is determined by the pattern of
  1118. connections.  Thus, the configuration of connections is the analog of a
  1119. program.  The goal is to understand the kinds of algorithms that are
  1120. naturally implemented by such networks.
  1121.  
  1122. TEXT:  The strategy has been to develop simplified mathematical models of
  1123. brain-like systems and then to study these models to understand how
  1124. various computational problems can be solved by such devices.  The work
  1125. has attracted scientists from a number of disciplines: neuroscientists
  1126. who are interested in making models of the neural circuitry found in
  1127. specific areas of the brains of various animals; physicists who see
  1128. analogies between the dynamical behavior of brain-like systems and the
  1129. kinds of nonlinear dynamical systems familiar in physics; computer
  1130. engineers who are interested in fabricating brain-like computers;
  1131. workers in artificial intelligence (AI) who are interested in building
  1132. machines with the intelligence  of  biological  organisms;  engineers
  1133. interested in solving practical problems; psychologists who are
  1134. interested in the mechanisms of human information processing;
  1135. mathematicians who are interested in the mathematics of such neural
  1136. network systems; philosophers who are interested in how such systems
  1137. change our view of the nature of mind and its relationship to brain; and
  1138. many others.  The wealth of talent and the breadth of interest have made
  1139. the area a magnet for bright young students.  Although the details of
  1140. the proposals vary, the most common models take the neuron as the basic
  1141. processing unit.  Each such processing unit is characterized by an
  1142. activity level (representing the state of polarization of a neuron), an
  1143. output value (representing the firing rate of the neuron), a set of
  1144. input connections, (representing synapses on the cell and its
  1145. dendrite), a bias value (representing an internal resting level of the
  1146. neuron), and a set of output connections (representing a neuron's axonal
  1147. projections).  Each of these aspects of the unit are represented
  1148. mathematically by real numbers.  Thus, each connection has an associated
  1149. weight (synaptic strength) which determines the effect of the incoming
  1150. input on the activation level of the unit.  The weights may be positive
  1151. (excitatory) or negative (inhibitory).  Frequently, the input lines are
  1152. assumed to sum linearly yielding an activation value for unit i at time
  1153. t, given by
  1154.  
  1155. (Equation omitted)
  1156.  
  1157. where w sub ij is the strength of the connection from unit sub j to unit
  1158. sub i , beta sub i is the unit's bias value; and x sub j is the output is
  1159. value of unit sub j .
  1160.  
  1161. Note that the effect of a particular a unit's output on the activity of
  1162. another unit is jointly determined by its a output level and the strength
  1163. (and  sign) of its connection to that unit. If ) the sign is negative, it
  1164. lowers the  activation; if the sign is positive it raises the activation.
  1165. The magnitude of the output and the strength of the connection determine
  1166. the amount of the effect.  The output of such a unit is normally a
  1167. nonlinear function of its activation value.  A typical choice of such a
  1168. function is the sigmoid. The logistic,
  1169.  
  1170. (Equation omitted)
  1171.  
  1172. illustrated in Figure 1, will be employed in the examples illustrated
  1173. later.  The parameter of the logistic T, yields functions of differing
  1174. slopes. (Figure 1 omitted) As approaches zero the logistic becomes a
  1175. simple logical threshold function which takes on the value of 1 if the
  1176. activity level is positive and zero otherwise.
  1177.  
  1178. A brain-style computational device consists of a large network of such
  1179. units, richly connected to one another. In real brains there are tens of
  1180. billions of such units and tens of trillions of such connections. Such a
  1181. network is a general computing device.  The function it computes is
  1182. determined by the pattern of connections.  Thus, the configuration of
  1183. connections is the analog of a program. The goal is to understand the
  1184. kinds of algorithms that are naturally implemented by such networks.
  1185.  
  1186. Although there has been a good deal of activity recently, the study of
  1187. brain-style computation has its roots over 50 years ago in the work of
  1188. McCullock and Pitts [7] and slightly later in Hebb's famous Organization
  1189. of Behavior [4].  The early work in artificial intelligence was torn
  1190. between those who believed that intelligent systems could best be built
  1191. on computers modeled after brains  [9, 13, 17], and those like Minsky and
  1192. Papert [7] who believed that intelligence was fundamentally symbol
  1193. processing of the kind readily modeled on the von Neumann computer. For a
  1194. variety of reasons, the symbol-processing approach became the dominant
  1195. theme in AI.  The reasons for this were both positive and negative. On
  1196. the one hand, the stored-program digital computer became the standard of
  1197. the computer industry.  Such computers were easy to design and easy to
  1198. program.  The symbol-processing/logic-based approach to AI is well suited
  1199. for such an architecture.  On the other hand, the fundamentally parallel
  1200. neural network systems, such as Rosenblatt's perceptron system, were not
  1201. well suited to implementation on serial computers. Moreover, the
  1202. perceptron turned out to be  rather  more limited than first expected
  1203. [8], and this discouraged both scientists and funding agencies.  Although
  1204. work continued throughout the 1970s by a number of workers including
  1205. Amari, Anderson, Arbib, Fukushima, Grossberg, Kohonen, Widrow, and
  1206. others, and although a number of important results were obtained during
  1207. this period, the work received relatively little attention.
  1208.  
  1209. The 1980s showed a rebirth in interest.  There seem to be at least five
  1210. reasons for this.  Three of the reasons are essentially pragmatic and two
  1211. theoretical. First, on the more pragmatic side:
  1212.  
  1213. 1.  Today's computers are much faster than those of the 1950s and 1960s.
  1214. It is thus possible to use conventional computers to simulate and
  1215. experiment with much larger and more interesting networks than ever
  1216. before.
  1217.  
  1218. 2.  Everyone believes that the future for faster computers must be in
  1219. parallel computation.  Unfortunately, there is no generally accepted
  1220. paradigm for parallel computation. It is generally easier to build
  1221. parallel computers than to find algorithms that are efficient for them.
  1222. There is a hope that algorithms which prove efficient and effective on
  1223. brain-style computers may prove a useful general paradigm for parallel
  1224. computation.
  1225.  
  1226. 3.  The basic empirical tools of neuroscience are expanding, and we are
  1227. learning more and more about how the neuron functions and how neurons
  1228. communicate with one another. But little is known about how to go from
  1229. this information about specific neurons to a theoretical account of how
  1230. large networks of such neurons might function.  It is hoped that the
  1231. theoretical tools developed in the study of neural network computational
  1232. systems will allow for the modeling of real neural networks.
  1233.  
  1234. In addition to the preceding three reasons, there have been two
  1235. theoretical results which have been developed well enough to be
  1236. appreciated.
  1237.  
  1238. 1.  The first of these results is due to Hopfield [6] and provides the
  1239. mathematical foundation for understanding the dynamics of an important
  1240. class of networks.  In particular, Hopfield pointed out that recurrent
  1241. networks with symmetric weights have a point-attractor dynamics, making
  1242. their behavior relatively simple to understand and analyze.  This
  1243. observation has been extended and applied by Hinton and Sejnowski [5],
  1244. Cohen and Grossberg [1], Smolensky [14], and a number of others to
  1245. provide us with a useful mathematical understanding of how networks such
  1246. as these might be configured to solve important optimization problems.
  1247.  
  1248. 2.  The second result is an extension of the work of Rosenblatt and
  1249. Widrow and Hoff, to deal with learning in complex, multilayer networks
  1250. and thereby provide an answer to one of the most severe criticisms of the
  1251. original perceptron work.  In this case, it was observed that by
  1252. selecting differentiable, nonlinear functions (such as the sigmoid
  1253. described earlier) it was possible to use the gradient search methods of
  1254. Widrow and Hoff for nonlinear and multilayer networks.  This provided a
  1255. technique by which multilayer perceptron-like devices could be reliably
  1256. trained.  This procedure, known as the backpropagation learning
  1257. algorithm, has had a major impact on the field and is the primary method
  1258. employed in most of the applications we will discuss [11, 16]
  1259.  
  1260. Here we focus on the learning results, since they have had the greatest
  1261. influence on applications.
  1262.  
  1263. LEARNING BY EXAMPLE
  1264.  
  1265. The problem of learning in neural networks is simply the problem of
  1266. finding a set of connection strengths which allow the network to carry
  1267. out the  desired computation. In this section we focus on
  1268. backpropagation, currently the most popular form of learning system and
  1269. the one on which virtually all of the applications are based.  The usual
  1270. network architecture is illustrated in Figure 2. (Figure 2 omitted)
  1271.  
  1272. There is a set of input units which are connected, through a set of
  1273. so-called hidden units, to a set of output units. In the general case,
  1274. there may be any number and configuration of hidden units and connections
  1275. among the units.  Generally, the hidden units are configured as a set of
  1276. hidden-unit layers--most often there is a single layer of hidden units,
  1277. but in some applications it is convenient to have two or more layers of
  1278. hidden units.  (For simplicity, we will restrict discussion here to the
  1279. case of feedforward networks in which the activity of a given unit
  1280. cannot influence, even indirectly, its own inputs.) The network is
  1281. provided with a set  of  example  input/output  pairs (a training set)
  1282. and is to modify its connections in order to approximate the function
  1283. from which the input/output pairs have been drawn.  The networks are then
  1284. tested for ability to generalize.
  1285.  
  1286. The error correction learning procedure is simple enough in conception.
  1287. The procedure is as follows: During training an input is put into the
  1288. network and flows through the network generating a set of values on the
  1289. output units.  Then, the actual output is compared with the desired
  1290. target, and a match is computed.  If the output and target match, no
  1291. change is made to the net.  However,  if the output differs from the
  1292. target a change must be made to some of the connections. The problem is
  1293. to determine which connections in the entire network were at fault for
  1294. the error--this is called the credit assignment (or perhaps better, the
  1295. blame assignment) problem.  Although the solution to this problem for the
  1296. case of networks without hidden layers has been known for some time,
  1297. this is, in general, a difficult problem, and the lack of a satisfactory
  1298. solution was a major factor in the earlier loss of interest in neural
  1299. network systems. The 1980s has led to the development of a rather simple,
  1300. yet powerful, solution to this problem.  The basic idea is to define a
  1301. measure of the overall performance of the system and then to find a way
  1302. to optimize that performance. In this case, we can define the performance
  1303. of the system as
  1304.  
  1305. (Equation omitted)
  1306.  
  1307. where i indexes the output units; p indexes the I/O pairs to be learned;
  1308. t sub ip indicates the target for a particular output unit on a
  1309. particular pattern; y sub ip indicates the actual output for that unit on
  1310. that pattern; and E is the total error of the system. The goal, then, is
  1311. to minimize this function.  It turns out, if the output functions are
  1312. differentiable, that this problem has a simple solution--namely, we can
  1313. assign a particular unit blame in proportion to the degree to which
  1314. changes in that unit's activity lead to changes in the error. That is, we
  1315. change the weights of the system in proportion to the derivative of the
  1316. error with respect to the weights. The change in w sub ij is thus
  1317. proportional to
  1318.  
  1319. (Equation omitted)
  1320.  
  1321. This  simple procedure works remarkably well on a wide variety of
  1322. problems.  The problem of learning is thus reduced to the problem of
  1323. parameter estimation.
  1324.  
  1325. A key advantage of neural network systems is that these simple, yet
  1326. powerful learning procedures can be defined, allowing the systems to
  1327. adapt to their environments.  Work on the learning aspect of these
  1328. neurally inspired models is what first led to an interest in them [93,
  1329. and it was the conjecture that learning procedures for complex networks
  1330. could never be developed that contributed to the loss of interest [8].
  1331. Although the perceptron convergence procedure and its variants had been
  1332. around for some time, these learning procedures were limited to simple
  1333. one-layer networks involving only input and output units. There were no
  1334. hidden units in these cases and no internal representation. The coding
  1335. provided by the external world had to suffice.  Nevertheless, these
  1336. networks have proved useful in a wide variety of applications (see [18]).
  1337. Perhaps the essential character of such networks is that they map similar
  1338. input patterns to similar output patterns.  This characteristic is what
  1339. allows these networks to make reasonable generalizations and perform
  1340. reasonably on patterns that have never before been presented. The
  1341. similarity of patterns in a connectionist system is determined by their
  1342. overlap.  The overlap in such networks is determined outside the
  1343. learning system itself whatever produces the patterns.
  1344.  
  1345. The constraint that similar input patterns lead to similar outputs can
  1346. lead to an inability ofthe system to learn certain mappings from input
  1347. to output.  Whenever the representation provided by the outside world is
  1348. such that the similarity structure of the input and output patterns is
  1349. very different, a network without internal representations (i.e., a
  1350. network without hidden units) will be unable to perform the necessary
  1351. mappings.
  1352.  
  1353. In a multilayer network, the information coming to the input units is
  1354. recoded into an internal representation, and the outputs are generated
  1355. by the internal representation rather than by the original pattern. If we
  1356. have enough connections from the input units to a large enough set of
  1357. hidden units, we can always find a representation that will perform any
  1358. mapping from input to output through these hidden units.
  1359.  
  1360. The existence of multilayer networks illustrates the potential power of
  1361. hidden units and internal representations. The problem, as noted by
  1362. Minsky and Papert [8], is that whereas there is a very simple guaranteed
  1363. learning rule for all problems that can be solved without hidden units,
  1364. namely, the perceptron convergence procedure (or the variation due
  1365. originally to Widrow and Hoff [17]), there has been no equally powerful
  1366. rule for learning in multilayer networks.  We are thus not assured of
  1367. optimal solutions--local minima are always a possibility.  Nevertheless,
  1368. the a backpropagation procedure is sufficiently robust that local minima
  1369. rarely turn out to be serious limitations.
  1370.  
  1371. Although the learning results do not guarantee that we can find a
  1372. solution for all solvable problems, our analyses and simulation results
  1373. have shown that as a practical matter, the backward-error propagation
  1374. scheme leads to solutions in virtually every case.
  1375.  
  1376. GENERALIZATION
  1377.  
  1378. The  backpropagation learning procedure sketched earlier has become,
  1379. perhaps, the single most popular method to train networks. The procedure
  1380. has been used to train networks in problem domains including character
  1381. recognition, speech recognition, sonar detection, mapping from spelling
  1382. to sound, motor control, analysis of molecular structure, diagnosis of
  1383. eye diseases, prediction of chaotic functions, playing backgammon, the
  1384. parsing of simple sentences, and many more areas of application (see
  1385. [18]).  Perhaps the major point of these examples is the enormous range
  1386. of problems to which the backpropagation learning procedure can usefully
  1387. be applied.  In spite of the rather impressive breadth of topics, and the
  1388. success of some of these reapplications, there are a number of serious
  1389. open problems.  The theoretical issues of primary concern fall into four
  1390. main areas:
  1391.  
  1392. 1.  The learning problem--can the network learn how to solve the problem
  1393. at hand
  1394.  
  1395. 2.  The  architecture problem--are there useful architectures, beyond the
  1396. standard three-layer network employed in most of these areas, which are
  1397. appropriate for certain areas of application?
  1398.  
  1399. 3.  The scaling problem--how can we cut down on the substantial training
  1400. time that seems to be involved for the more difficult and interesting
  1401. problem application areas?
  1402.  
  1403. 4.  The generalization problem--how can we be certain that the network
  1404. trained on a subset of the example set will generalize correctly to the
  1405. entire set of exemplars?
  1406.  
  1407. The original efforts were focused on the first of these problems. The
  1408. primary applications of our learning algorithms were to see if a network
  1409. could learn some complex nonlinear function.  Thus we focused on such
  1410. problems as parity, exclusive--or, and other similar analytically defined
  1411. problems.  We found that with a sufficiently large network we could learn
  1412. essentially any function.  The initial worries about the role of local
  1413. minima is and similar problems turned out to be much less serious than we
  1414. originally thought.   However, we have come to understand that the
  1415. "generalization" problem is much more serious than we might have thought.
  1416. This, of course, is just the mirror image of the learning problem. The
  1417. more general our learning procedure, the less constraints we have on the
  1418. way the network actually solves the problem and therefore the less
  1419. certain we can be about the network's ability to properly generalize to
  1420. new cases. In the statistics literature this is known as the
  1421. "overfitting" problem. Models of many parameters can fit essentially any
  1422. function in many different ways.  Our problem is to fit the function in
  1423. such a way that it maximizes its ability to generalize to an as yet
  1424. unseen collection of data. There have been essentially two strategies in
  1425. the connectionist literature to deal with this problem.
  1426.  
  1427. The first strategy is a version of "Occam's Razor"--i.e., the notion that
  1428. the simplest hypothesis consistent with the data is the one that should
  1429. be chosen.  In the world of connectionist networks this involves the view
  1430. that the simplest network consistent with the data should be chosen.
  1431. There are a number of measures of simplicity in a network.  We, for
  1432. example, have suggested that the following variables covary with
  1433. simplicity: number of weights, number of units, number of symmetries
  1434. among the weights, number of bits per weight, and so forth. It is
  1435. possible to define cost functions which lead to minimal-complexity
  1436. networks as measured by any or all of these  measurements.  Generally, we
  1437. find that minimal networks offer better generalization performance than
  1438. more complex networks [15].
  1439.  
  1440. The second basic scheme for network training and, in fact, the most
  1441. commonly used scheme is a version of cross-validation. In this scheme,
  1442. the data are divided into three parts. One part is used for training; one
  1443. part is used to evaluate the generalization performance and is set aside
  1444. for a final test; and one part of the data is used for cross-validation.
  1445.  
  1446. The procedure is as follows: following each training epoch, the
  1447. performance of the network is evaluated on the validation set. As long as
  1448. the network continues to improve on the validation, set training is c
  1449. continued. If over-fitting is occurring,  the network will at some point
  1450. begin to show poorer performance on the validation data. At that point we
  1451. stop training and select the weights which give optimal performance on
  1452. the validation set for testing against the "test set," and the
  1453. performance on this set is used as a measure of the quality of the  g
  1454. generalization.  This method is reasonably powerful and simple and often
  1455. leads to good results. The results are nearly as good for this method as
  1456. for the more complex method described earlier, and the training time is
  1457. generally much less [2].
  1458.  
  1459. HINTS FOR SUCCESSFUL APPLICATIONS
  1460.  
  1461. Although some authors have suggested that neural networks are simple
  1462. black boxes that can be applied without much consideration of the details
  1463. of the problem, most successful applications require great care in
  1464. approaching the problem  at hand. Following are a number of
  1465. considerations that have proved useful in some areas of application.
  1466.  
  1467. 1.  Be certain to have enough data to constrain your model sufficiently
  1468. for the problem at hand.
  1469.  
  1470. 2.  Carefully design appropriate input data.  This will often require
  1471. theory-based data reduction of the number of input variables. This was
  1472. important in the work of Rumelhart [10] on cursive handwriting. In this
  1473. case a coupled oscillator model of handwriting was used followed by the
  1474. parameters of this model, rather than the underlying temporal data. This
  1475. allowed a five-fold reduction in the size of the input space.
  1476.  
  1477. 3.  Build known symmetries (often through weight linking) into your
  1478. network wherever possible.  This allows a substantial reduction in the
  1479. number of weights in the network and allows the network to learn without
  1480. having each region of the network see each input pattern.
  1481.  
  1482. 4. Build a probabilistic model of the task. Make use of "forward models"
  1483. to map from a representation of the input that you want to discover to a
  1484. target set that is easy to construct. This method was also used in the
  1485. cursive handwriting work. Here the problem was that we did not want to
  1486. have to tell the network exactly where each character in the word was.
  1487. Rather we wanted to simply tell the network which characters were in the
  1488. word. The original network tried to predict the location of each
  1489. character in the word, but we attached a second network that took the
  1490. first network's guesses as to the location of the character and computed
  1491. the probability that the character was "anywhere" in the word. This was a
  1492. fixed network and was used to compute these probabilities. Thus while the
  1493. targets could is be simple information about which characters were in the
  1494. word, the network could determine where each character was. The details
  1495. of this are given in Rumelhart [10].
  1496.  
  1497. 5.  Use the network to solve problems it is good at, but feel free to
  1498. combine the network with other statistical methods. Making certain you
  1499. can offer a clear probabilistic/Bayesian interpretation of the behavior
  1500. will help in interfacing the network with other statistical methods. It
  1501. is very useful to have the network provide output values which are
  1502. reasonably interpreted as probabilities.  These probabilities can then be
  1503. used to determine confidence levels and to combine with other sources of
  1504. evidence.  See Curry and Rumelhart [2] for a useful example.
  1505.  
  1506. REFERENCES
  1507.  
  1508. 1. Cohen, M.N. and Grossberg, S.  Absolute stability of global pattern
  1509. formation and parallel memory storage by competitive neural networks.
  1510. IEEE Trans. Man Cybernet. 13 (1983).
  1511.  
  1512. 2. Curry, B. and Rumelhart, D.E. MSNET: A neural network that classifies
  1513. mass spectra. HPL Tech. Rep. 90-161. MPL.
  1514.  
  1515. 3. Grossberg, S.  Adaptive pattern classification and universal
  1516. recoding:  Part  I:  Parallel development and coding of neural feature
  1517. detectors. Bio. Cybernet. 23 (1976), 121-134.
  1518.  
  1519. 4. Hebb, D.O. The Organization of Behavior. Wiley, New York, 1949.
  1520.  
  1521. 5. Hinton, G.E. and Sejnowski, T. Learning and relearning in Boltzmann
  1522. Machines.  In Parallel Distributed Processing:  Exploration in the
  1523. Microstructure of Cognition.  Vol. 1: Foundations, D.E. Rumelhart, J.L.
  1524. McClelland, and PDP Res. Grp. MIT Press/Bradford Books, Cambridge,
  1525. Mass., 1986.
  1526.  
  1527. 6. Hopfield, J.J.  Neural networks and to physical systems with emergent
  1528. collective computational abilities. In Proceedings of the National
  1529. Academy of Sciences, USA. Vol. 79. National Academy of Sciences,
  1530. Washington, D.C., 1982.
  1531.  
  1532. 7. McCulloch, W.S. and Pitts, W. A logical calculus of the ideas
  1533. imminent in nervous activity. Bull. Math. Biophys. 5, 115-133.
  1534.  
  1535. 8. Minsky, M. and Papert, S. Perceptrons. MIT Press, Cambridge, Mass.,
  1536. 1969.
  1537.  
  1538. 9. Rosenblatt, F. Principles of Neurodinamics. Spartan, New York, 1962.
  1539.  
  1540. 10. Rumelhart, D.E. Theory in practice. A case study--Recognizing
  1541. cursive handwriting.  In Proceedings of the Third NEC Research Symposium.
  1542. SIAM, 1993.
  1543.  
  1544. 11. Rumelhart, D.E., Hinton, G.E., and Williams, R.J. Learning internal
  1545. representations  by  error  propagation. In Parallel Distributed
  1546. Processing Explorations in the Microstructure of Cognition. Vol. 1
  1547. Foundations, D.E. Rumelhart, J.L. McClelland, and PDP Res. Grp. MIT
  1548. Press/Bradford Books, Cambridge, Mass., 1986.
  1549.  
  1550. 12. Rumelhart, D.E., McClelland, J.L., and the PDP Research Group.
  1551. Parallel Distributed Processing:  Explorations in the Microstructure of
  1552. Cognition. Vol. 1. Foundations. MIT Press/Bradford Books, Cambridge,
  1553. Mass., 1986.
  1554.  
  1555. 13. Selfridge, O.G. Pattern recognition in modern computers. In
  1556. Proceedings of the Western Join Computer Conference. ACM, New York, 1955.
  1557.  
  1558. 14. Smolensky, P. Information processing in dynamical systems:
  1559. Foundations of harmony theory. In Parallel Distributed Processing:
  1560. Explorations in the Microstructure of Cognition.  Vol. 1. Foundations,
  1561. D.E. Rumelhart, J.L. McClelland, and the PDP Res. Grp. MIT
  1562. Press/Bradford Books, Cambridge, Mass., 1986.
  1563.  
  1564. 15. Weigend, A.S., Rumelhart, D.E., and Hubberman, B. Generalization by
  1565. weight-elimination with applications to forecasting. In Advances in
  1566. Neural Information Processing. Vol. 3, R.P. Lippman, J. Mody, and D.S.
  1567. Touretsky.  Morgan Kaufman, San Mateo, Calif., 1991, pp. 875-882.
  1568.  
  1569. 16. Werbos, P. Beyond Regression. New Tools for Prediction and Analysis
  1570. in the Behavioral Sciences. Harvard Univ., Cambridge, Mass.
  1571.  
  1572. 17. Widrow, B. and Hoff, M.E. Adaptive switching circuits. In Institute
  1573. ofRadio Engineers, Western Electronic Show and Convention, Convention
  1574. Record.  Part 4, Inst. Radio Eng., 1960, pp. 96-104.
  1575.  
  1576. 18. Widrow, B., Rumelhart, D.E., and Lehr, M.A. Commun ACM 7, 4 (March
  1577. 1994) (this issue).
  1578.  
  1579. ABOUT THE AUTHORS:  DAVID E. RUMELHART is professor of psychology at
  1580. Stanford University.  His research has focused on how people learn
  1581. complex skills such as reading, and how that knowledge is represented in
  1582. the mind.  He is coauthor of the well-known 2-volume set of connectionist
  1583. texts, Parallel Distributed Processing.
  1584.  
  1585. BERNARD WIDROW is professor of electrical engineering at Stanford
  1586. University.  He does research and teaching in the fields of digital
  1587. signal processing, adaptive signal processing, adaptive control systems,
  1588. pattern recognition and neural networks. He is coinventor of the LMS
  1589. algorithm and the neural element ADALINE and various MADALINE networks.
  1590.  
  1591. MICHAEL LEHR is a doctoral candidate in electrical engineering at
  1592. Stanford University.  His research involves the application of second-
  1593. order training techniques to large neural networks.
  1594.  
  1595. Authors' Present  Addresses:  David Rumelhart can be reached at Stanford
  1596. University Department of Psychology, Bldg. 420, Room 414, Stanford, CA
  1597. 94305-2130.  Bernard  Widrow  and  Michael  Lehr can be reached at
  1598. Stanford University Department of Electrical Engineering, Durand Bldg.,
  1599. Stanford, CA 94305-4055.
  1600.  
  1601. Copyright Association for Computing Machinery 1994
  1602.  
  1603. =========================================================================
  1604.  
  1605. [Z]     ANNOUNCEMENT
  1606.  
  1607. Peter Rothman (avatarp@well.sf.ca.us), Managing Partner of Avatar
  1608. Partners (a PC VR company) will be the presenter at the next session of
  1609. the Caltech/MIT Enterprise Forum on Tuesday evening, 17 May, beginning at
  1610. 7:00 p.m.
  1611.  
  1612. Peter's company has received several contracts under the Defense
  1613. Department's Small Business Innovation Research program.  Their key
  1614. commercial product is a VR software package for trading stocks and
  1615. commodities.  HOTT's editor will be a panelist.  Editors, journalists,
  1616. and columnists are invited at no charge.  The session is open to all
  1617. others for about $20.  For additional informaton contact Caltech's
  1618. Industrial Relations Center; their area code in Pasadena is 818.
  1619.  
  1620. David Scott Lewis, Editor & Publisher
  1621.   HOTT electronic magazine
  1622.   HOT (High On Technology) Media Ventures
  1623.   President, Cellsys, Inc. (a wireless communications company)
  1624. VOX: +1.818.786.0420   Fax: +1.818.994.5026   VoiceMail: +1.714.662.7037
  1625. E-Mail: d.s.lewis@ieee.org   or   callewis@netcom.com
  1626.  
  1627.  
  1628.