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40baa5d4632d807cc5841874be73415775b500fd | मोटर ड्राइव बर पारंपरिक दो-स्तरीय उच्च आवृत्ति पल्स चौड़ाई मॉड्यूलेशन (पीडब्ल्यूएम) इन्वर्टरमन में ओमनके उच्च आवृत्ति स्विचिंग ले जुड़े कईठन समस्या हवयं जेहर सामान्य मोड वोल्टेज अउ उच्च वोल्टेज परिवर्तन (डीवी / डीटी) के उत्पादन करत हंवय । बहुस्तरीय इन्वर्टर ए समस्यामन के हल करत हंवय काबरकि ओमनके उपकरण बहुत कम आवृत्ति म स्विच कर सकत हंवय । इलेक्ट्रिक ड्राइव बर कन्वर्टर के रूप में उपयोग बर दु अलग-अलग बहुस्तरीय टोपोलॉजीमन के पहचान करे जात हवय , अलग-अलग डीसी स्रोतमन के साथ एक कैस्केड इन्वर्टर अउ बैक-टू-बैक डायोड क्लैंप कन्वर्टर। उच्च वीए रेटिंग्स के कारण कैस्केड इन्वर्टर बडखा ऑटोमोटिव एलीइलेक्ट्रिक ड्राइव बर एकठन स्वाभाविक फिट हवय अउ काबरकि ए डीसी वोल्टेज स्रोत के कईठन स्तरों के उपयोग करत हवय जेहर बैटरी या ईंधन केशिकामन ले उपलब्ध होही। बैक-टू-बैक डायोड क्लैंप कन्वर्टर आदर्श हवय जहां एसी वोल्टेज के स्रोत उपलब्ध हवय जैसे हाइब्रिड इलेक्ट्रिक वाहन। सिमुलेशन अउ प्रयोगात्मक म परिणाम पीडब्लूएम आधारित ड्राइव के ऊपर ए दुठन कन्वर्टर्स के श्रेष्ठता दिखाते हंवय । |
895fa1357bcfa9b845945c6505a6e48070fd5d89 | ए काम म हमन एक सुरक्षित इलेक्ट्रॉनिक वोटिंग प्रोटोकॉल के प्रस्ताव करत हन जऊन इंटरनेट के माध्यम ले बड़का पैमाना म मतदान बर उपयुक्त हे। प्रोटोकॉल एकठन मतदाता ल अनजान रूप ले अपन मतपत्र डाले के अनुमति देत हवय , अनियंत्रित अभी तक प्रामाणिक संदेशों के आदान-प्रदान करके । प्रोटोकॉल सुनिश्चित करत हवय कि (i) केवल पात्र मतदाता ही वोट डाल सकत हवयं, (ii) एक मतदाता केवल एक वोट डाल सकत हवय , (iii) एक मतदाता सत्यापित कर सकत हवय कि ओखर वोट ल अंतिम गणना म गिना जात हवय , (iv) कोई घलो मतदाता के अलावा, कोई भी मतदाता के साथ एक मतदान ल जोड़ नी सकत हवय , अउ (v) यदि कोई मतदाता मतदान नी करे के फैसला करत हवय , तो कोई भी मतदाता के जगह धोखाधड़ी वोट नी दे सकत हवय । प्रोटोकॉल के जरूरत नीए कि जम्मो पंजीकृत मतदाता के सहयोग मिलय। एखर घलो मतदाता के मतदान बर सीमा क्रिप्टोसिस्टम या गुमनाम चैनल जैसे जटिल क्रिप्टोग्राफिक तकनीमन के उपयोग के आवश्यकता नी हवय। ए साहित्य म प्रस्तावित आने मतदान प्रोटोकॉल के विपरीत हवय । प्रोटोकॉल सफल संचालन बर मतदातामन के अलावा तीन एजेंटों के उपयोग करत हवय । हालांकि, हमन ए एजेंट म ले काकरो म भरोसा करे के जरूरत नी हवय। एहर हवय, एजेंट शारीरिक रूप ले सह-स्थान हो सकत हवय या धोखाधड़ी करे के प्रयास करे बर एक- दूसर के साथ मिलकर हो सकत हवय । यदि धोखाधड़ी करे जात हवय , तो एला आसानी ले पता लगाय अउ साबित करे जा सकत हवय , ताकि वोट ल शून्य अउ शून्य घोषित करे जा सके । यद्यपि हम इलेक्ट्रॉनिक मतदान के दिमाग म प्रोटोकॉल के प्रस्ताव करत हंवय , प्रोटोकॉल के उपयोग आने अनुप्रयोगमन में करे जा सकत हवय जिनमें एक अनियंत्रित अभी तक प्रामाणिक संदेश के आदान-प्रदान शामिल हवय । ऐसे आवेदनों के उदाहरण गोपनीय प्रश्नावली के गुमनाम रूप ले या गुमनाम वित्तीय लेनदेन के जवाब दे रहे हंवय । |
cf9145aa55da660a8d32bf628235c615318463bf | पिछले दशक म ए स्पष्ट हो गय हवय कि एम्बेडेड सिस्टम हमर हर दिन के जीवन के अभिन्न अंग हवयं। कईठन एम्बेडेड अनुप्रयोगों के वायरलेस प्रकृति के साथ-साथ उंखर सर्वव्यापीता हर सुरक्षा अउ गोपनीयता संरक्षित तंत्र के आवश्यकता ल विशेष रूप ले महत्वपूर्ण बना दिस हवय। ए प्रकार, काबरकि एफपीजीए एम्बेडेड सिस्टम के अभिन्न हिस्सा बन जात हवयं, एहर समग्र रूप ले उंखर सुरक्षा म विचार करना अनिवार्य हवय । ए योगदान एफपीजीए म सुरक्षा मुद्दामन के एक अत्याधुनिक विवरण प्रदान करत हवय , दुनों प्रणाली अउ कार्यान्वयन के दृष्टिकोण ले । हम क्रिप्टोग्राफिक अनुप्रयोगों बर पुनः कॉन्फ़िगर करे योग्य हार्डवेयर के फायदामन के चर्चा करत हंवय , एफपीजीए के संभावित सुरक्षा समस्यामन के बतात हंवय , अउ खुला शोध समस्यामन के एक सूची प्रदान करत हंवय । एखर अलावा, हम एफपीजीए म सार्वजनिक अउ सममित-कुंजी एल्गोरिदम कार्यान्वयन दुनों के सारांशित करत हंवय । |
748eb923d2c384d2b3af82af58d2e6692ef57aa1 | टेक्स्ट खनन कंप्यूटर विज्ञान के एक नवा अउ रोमांचक क्षेत्र हवय जेहर डेटा खनन, मशीन सीखने, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, सूचना पुनर्प्राप्ति, अउ ज्ञान प्रबंधन ले तकनीमन के संयोजन करके सूचना अधिभार के संकट के हल करे के कोशिश करत हवय । टेक्स्ट माइनिंग हैंडबुक टेक्स्ट माइनिंग अउ लिंक डिटेक्शन म नवीनतम तकनीमन के व्यापक चर्चा प्रस्तुत करत हवय । कोर टेक्स्ट माइनिंग अउ लिंक डिटेक्शन एल्गोरिदम अउ संचालन के गहराई ले जांच प्रदान करे के अलावा, पुस्तक उन्नत पूर्व-प्रसंस्करण तकनीमन, ज्ञान प्रतिनिधित्व विचार, अउ दृश्य दृष्टिकोण के जांच करत हवय, जेहर वास्तविक दुनिया अनुप्रयोगमन के साथ समाप्त होत हवय । |
d044d399049bb9bc6df8cc2a5d72610a95611eed | उद्देश्य सुबौक्यूट स्ट्रोक वाले व्यक्तिमन म लोकोमेट के साथ रोबोट-असिस्टेड गॉथ प्रशिक्षण के प्रभावशीलता के तुलना करना। विधि कुल 63 प्रतिभागीमन < 6 महीने के स्ट्रोक के बाद 0. 1 ले 0. 6 मीटर / सेकंड के बीच प्रारंभिक चलने के गति के साथ बहु- केन्द्र, यादृच्छिक नैदानिक परीक्षण पूरा करिस। जम्मो प्रतिभागिमन ल लोकोमेट या पारंपरिक गद्दा प्रशिक्षण के चौबीस 1-घंटे के सत्र प्राप्त होइस। परिणाम के उपाय के मूल्यांकन प्रशिक्षण ले पहिली, 12 अउ 24 सत्र के बाद, अउ 3 महीना के फॉलो-अप परीक्षा म करे गए रहिस । स्वयं चुहरहर भूमि म चलने वाली गति अउ 6 मिनट म चले गए दूरी प्राथमिक परिणाम उपाय रहिन, जबकि माध्यमिक परिणाम उपायों म संतुलन, गतिशीलता अउ कार्य, गति अउ समरूपता, विकलांगता के स्तर, अउ जीवन के गुणवत्ता उपाय शामिल रहिन। नतीजा प्रतिभागी जेहर पारंपरिक पैदल प्रशिक्षण प्राप्त करत हंवय , ओमनलोकमेट म प्रशिक्षित मनखेमन के तुलना म पैदल गति (पी = .002) अउ धुरिहा (पी = .03) म काफी ज्यादा लाभ के अनुभव करिस। ये अंतर 3 महीने के अनुवर्ती मूल्यांकन म बनाए रखे गए रहिस । द्वितीयक माप 2 समूहमन के बीच अलग नी रहिन, हालांकि परंपरागत बनाम लोकोमेट समूह म गति म 2 गुना ज्यादा सुधार देखे गए रहिस । मध्यम ले गंभीर चलने के विकारों के साथ सब-अगूटा स्ट्रोक प्रतिभागिमन बर, रोबोट-असहायता वाले चलने के प्रशिक्षण के तुलना में पारंपरिक चलने प्रशिक्षण हस्तक्षेप के विविधता चलने की क्षमता में वापसी के सुविधा बर ज्यादा प्रभावी प्रतीत होत हवय । |
098cc8b16697307a241658d69c213954ede76d59 | दु प्लेटफार्म म 43 उपयोगकर्ता के डेटा के उपयोग करके, हम स्मार्टफोन ट्रैफ़िक म एक विस्तृत रूप प्रस्तुत करत हंवय । हमन पातेन कि ब्राउज़िंग ट्रैफ़िक के आधे ले ज्यादा योगदान देथे, जबकि ईमेल, मीडिया, अउ मानचित्र के प्रत्येक योगदान लगभग 10% हवय। हम ए घलो पाते हंवय कि निचले स्तर के प्रोटोकॉल के ओवरहेड छोटे हस्तांतरण आकार के कारण उच्च हवय। आधे हस्तांतरण बर जेहर परिवहन-स्तर सुरक्षा के उपयोग करत हंवय , हेडर बाइट्स कुल के 40% के अनुरूप होत हंवय । हम देखथन कि जबकि पैकेट हानि मुख्य कारक हवय जेहर स्मार्टफोन ट्रैफ़िक के थ्रूपुट के सीमित करत हवय , इंटरनेट सर्वर म बडखा बफर भेजते समय एक चौथाई हस्तांतरण के थ्रूपुट में सुधार कर सकत हंवय । आखिरकार, स्मार्टफोन ट्रैफिक अउ रेडियो पावर मैनेजमेंट नीति के बीच बातचीत के अध्ययन करके, हमन पातेन कि पैकेट एक्सचेंजों के प्रदर्शन म न्यूनतम प्रभाव के साथ रेडियो के बिजली खपत के 35% कम करे जा सकत हवय। |
1e126cee4c1bddbfdd4e36bf91b8b1c2fe8d44c2 | ए पेपर पावरबूटर के वर्णन करत हवय , एक स्वचालित पावर मॉडल निर्माण तकनीक जेहर व्यक्तिगत घटकों के पावर प्रबंधन अउ गतिविधि राज्यमन के स्पष्ट रूप ले नियंत्रित करत होए बिजली के खपत के निगरानी बर अंतर्निहित बैटरी वोल्टेज सेंसर अउ बैटरी डिस्चार्ज व्यवहार के ज्ञान के उपयोग करत हवय । एला बाहीरी माप उपकरण के जरूरत नी हवय। हम पावरट्यूटर, एक घटक बिजली प्रबंधन अउ गतिविधि राज्य आत्मनिरीक्षण आधारित उपकरण के घलो वर्णन करत हंवय जेहर ऑनलाइन बिजली अनुमान बर पावरबूटर द्वारा उत्पन्न मॉडल के उपयोग करत हवय। पावरबूटर के उद्देश्य एप्लीकेशन डेवलपर्स अउ अंतिम उपयोगकर्ताओं बर नवा स्मार्टफोन वेरिएंट बर पावर मॉडल के उत्पादन करना आसान अउ आसान बनाना हवय, जेमा प्रत्येक के अलग-अलग बिजली के खपत गुण होत हवय अउ एखरबर अलग-अलग पावर मॉडल के आवश्यकता होत हवय। पावरट्यूटर के उद्देश्य एम्बेडेड सिस्टम बर बिजली दक्ष सॉफ़्टवेयर के डिजाइन अउ चयन के सुविधा प्रदान करना हवय। संयुक्त रूप ले, पावरबूटर अउ पावरट्यूटर के लक्ष्य ज्यादा स्मार्टफोन वेरिएंट अउ ओमनके उपयोगकर्ताओं बर बिजली मॉडलिंग अउ विश्लेषण खोले के लक्ष्य हवय। |
3f62fe7de3bf15af1e5871dd8f623db29d8f0c35 | 255 उपयोगकर्ता ले विस्तृत ट्रेस के उपयोग करके, हम स्मार्टफोन उपयोग के व्यापक अध्ययन करव। हम जानबूझकर उपयोगकर्ता गतिविधि के विशेषता - डिवाइस अउ उपयोग करे जाने वाले अनुप्रयोगों के साथ बातचीत - अउ नेटवर्क अउ ऊर्जा उपयोग म उन गतिविधि के प्रभाव। हम उपयोगकर्ता के बीच अपार विविधता पाते हवय। हम अध्ययन करत जम्मो पहलुओं के साथ, उपयोगकर्ता परिणाम के एक या अधिक आदेशों ले भिन्न होत हवयं। उदाहरण बर , प्रति दिन बातचीत के औसत संख्या 10 ले 200 तक भिन्न होत हवय , अउ प्रति दिन प्राप्त डेटा के औसत मात्रा 1 ले 1000 एमबी तक भिन्न होत हवय । विविधता के ए स्तर ले पता चलत हवय कि उपयोगकर्ता अनुभव या ऊर्जा खपत के बेहतर करे बर तंत्र ज्यादा प्रभावी होही यदि ओमनला उपयोगकर्ता व्यवहार ल सीखना अउ अनुकूलित करना हवय। हमन पातेन कि उपयोगकर्ता के बीच गुणात्मक समानता मौजूद हवय जेहर उपयोगकर्ता व्यवहार ल सीखने के काम के सुविधा प्रदान करत हवय । उदाहरण बर, एक घातीय वितरण के उपयोग करके एक सापेक्ष अनुप्रयोग लोकप्रियता के मॉडल करे जा सकत हवय, जेमा कईठन उपयोगकर्ताओं बर कईठन वितरण पैरामीटर हंवय । हम भविष्य के ऊर्जा जल निकासी के भविष्यवाणी करे बर एक तंत्र के संदर्भ म उपयोगकर्ता व्यवहार के अनुकूलित करे के मूल्य के प्रदर्शन करत हंवय । अनुकूलन के साथ 90 वीं प्रतिशत त्रुटि उपयोगकर्ताओं म औसत व्यवहार के आधार म भविष्यवाणियों के तुलना म आधे ले घलो कम हवय। |
45654695f5cad20d2be36d45d280af5180004baf | ए लेख म हम भविष्य के 5 जी नेटवर्क बर एक नवा फ्रंटहाल इंटरफ़ेस के डिजाइन के बारे म चर्चा करत हन। वर्तमान फ्रॉथॉल समाधानमन के प्रमुख कमिमन के पहली बार विश्लेषण करे जात हवय , अउ फिर एकठन नवा फ्रॉथॉल इंटरफ़ेस के अगली पीढ़ी के फ्रॉथॉल इंटरफ़ेस (एनजीएफआई) के रूप म जाना जात हवय । एनजीएफआई बर डिजाइन सिद्धांत प्रस्तुत करे गए हवय, जेमा एंटीना के संख्या ले फ्रंटहॉल बैंडविड्थ ल अलग करना, सेल अउ उपयोगकर्ता उपकरण प्रसंस्करण ल अलग करना, अउ उच्च प्रदर्शन-बढ़ती सहयोगी प्रौद्योगिकिमन म ध्यान केंद्रित करना शामिल हवय। एनजीएफआई के उद्देश्य कुंजी 5 जी प्रौद्योगिकिमन के बेहतर समर्थन करना हवय, विशेष रूप ले क्लाउड आरएएन, नेटवर्क कार्य आभासीकरण, अउ बडखा पैमाने म एंटीना सिस्टम। एनजीएफआई कम बैंडविड्थ के लाभों के साथ-साथ मोबाइल नेटवर्क ट्रैफिक म ज्वार लहर प्रभाव के शोषण करके ट्रांसमिशन दक्षता में सुधार के दावा करत हवय। एनजीएफआई के संचरण ल लचीलापन अउ विश्वसनीयता के लाभों के आनंद लेने बर ईथरनेट म आधारित हवय। इथरनेट-आधारित फ्रंटहाउस नेटवर्क के प्रमुख प्रभाव, चुनौतिमन अउ संभावित समाधानमन के घलो विश्लेषण करे जात हवय । जिटर, विलंबता, अउ समय अउ आवृत्ति सिंक्रनाइज़ेशन पार करे बर प्रमुख मुद्दे हवयं। |
a1bbd52c57ad6a36057f5aa69544887261eb1a83 | हम एक वाक्यविन्यास-आधारित एल्गोरिदम के वर्णन करत हंवय जेहर स्वचालित रूप ले अर्थपूर्ण रूप ले समकक्ष अनुवाद सेट ले सीमित राज्य ऑटोमैट (शब्द जाली) बनात हवय। ये एफएसए पैराफ्रेश के अच्छे प्रतिनिधित्व हवय। ओमनल शाब्दिक अउ वाक्यरचना पैराफ्रेज़ जोड़े निकाले बर अउ नवा, अनदेखी वाक्यांश उत्पन्न करे बर उपयोग करे जा सकत हवय जेहर इनपुट लेट म वाक्यांशों के समान अर्थ व्यक्त करत हंवय । हमर एफएसए वैकल्पिक अर्थवादी प्रतिपादन के शुद्धता के घलो भविष्यवाणी कर सकत हवय, जेखर उपयोग अनुवाद के गुणवत्ता के मूल्यांकन करे बर करे जा सकत हवय । |
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7674e4e66c60a4a31d0b68a07d4ea521cca8a84b | फ़ज़ीलॉग एक आंशिक रूप ले आदेशित साझा लॉग अमूर्तता हवय। वितरित अनुप्रयोग एक साथ आंशिक आदेश में संलग्न कर सकत हंवय अउ एला वापस चला सकत हंवय । फजीलॉग अनुप्रयोगमन के एक अंतर्निहित साझा लॉग के लाभ होत हवय - जेमा एकर कमियां के बिना - सरल तरीकामन ले मजबूत स्थिरता, स्थायित्व, अउ विफलता परमाणुता के निकाले जात हवय । आंशिक आदेश के उजागर करके, फजीलॉग अनुप्रयोगमन बर तीन प्रमुख क्षमतामन के सक्षम करत हवय: थ्रूपुट अउ क्षमता बर रैखिक स्केलिंग (एटॉमिकिटी के बलिदान के बिना), कमजोर सुसंगतता गारंटी, अउ नेटवर्क विभाजन बर सहिष्णुता। हम डैपल, फजीलॉग अमूर्तता के एक वितरित कार्यान्वयन प्रस्तुत करत हंवय जेहर आंशिक आदेश ल कॉम्पैक्ट रूप ले संग्रहीत करत हवय अउ एक नवा आदेश प्रोटोकॉल के माध्यम ले कुशल ऐड / प्लेबैक के समर्थन करत हवय। हम कईठन डेटा संरचना अउ अनुप्रयोगों ल फजीलॉग म लागू करत हंवय , जेमा कईठन मानचित्र संस्करणों के साथ-साथ एक ज़ूओकीपर कार्यान्वयन घलो शामिल हवय । हमर मूल्यांकन ले पता चलत हवय कि ए एप्लिकेशन कॉम्पैक्ट, तेज, अउ लचीले होत हंवय: वे साझा लॉग डिजाइन के सादगी (100 के कोड के पंक्तियों) अउ मजबूत अर्थशास्त्र (टिकाऊपन अउ विफलता परमाणुता) ल साझा करत हंवय जबकि रैखिक स्केलेबिलिटी, लचीले सुसंगतता गारंटी (जैसे, कारण + सुसंगतता), अउ नेटवर्क विभाजन सहिष्णुता बर फजीलॉग के आंशिक आदेश के शोषण करत हंवय । 6-नोड डैपल डिप्लॉयमेंट म , हमर फ़ज़ीलॉग-आधारित ज़ूओकीपर 3 एम / सेकंड सिंगल-कुंजी लेखन, अउ 150 के / सेकंड परमाणु क्रॉस-शार्ड नामकरण के समर्थन करत हवय । |
38bcf0bd4f8c35ff54d292d37cbdca1da677f3f5 | श्रव्य बायोसेंसर (डब्ल्यूबीएस) कईठन उपन्यास सेटिंग्स म निरंतर कार्डियोवास्कुलर (सीवी) निगरानी के अनुमति देत हंवय । लाभ कईठन प्रमुख बीमारिमन के निदान अउ उपचार म महसूस करे जा सकत हवय । डब्ल्यूबीएस, उपयुक्त अलार्म एल्गोरिदम के साथ संयोजन में, उच्च जोखिम वाले विषयों बर सीवी आपदा बर निगरानी क्षमताओं के बढ़ा सकत हवय। डब्ल्यूबीएस घलो पुरानी बीमारिमन के इलाज में भूमिका निभा सकत हवय , जेहर जानकारी प्रदान करत हवय जेहर चिकित्सा के सटीक उपाधि या रोगी अनुपालन में चूक के पता लगा सकत हवय । डब्ल्यूबीएस खतरनाक संचालन (सैन्य, अग्निशमन, आदि) के दौरान मनखेमन के वायरलेस निगरानी म एकठन महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकत हवय । ), या इसने सेंसर ल बड़े पैमाने म नागरिक हताहत घटना के दौरान वितरित करे जा सकत हवय । काबरकि सीवी फिजियोलॉजिकल पैरामीटर " महत्वपूर्ण संकेत " बनाते हंवय जेहर आपातकालीन चिकित्सा स्थितियों में सबले महत्वपूर्ण जानकारी होत हवय, डब्ल्यूबीएस बडखा संख्या म जोखिम वाले विषयों बर वायरलेस निगरानी प्रणाली सक्षम कर सकत हवय। ए ही दृष्टिकोण आज के अति-भीड़ आपातकालीन विभागों के प्रतीक्षालय के निगरानी म भी उपयोगी हो सकत हवय । अस्पताल के मरीजमन बर जिनके CV निगरानी के आवश्यकता होत हवय, वर्तमान बायोसेंसर तकनीक आमतौर म केबल के एक उलझन में मरीजमन के बांधती हवय, जबकि पहनने योग्य सीवी सेंसर अस्पताल के मरीज आराम बढ़ा सकत हंवय अउ इहां तक कि ठोकर खाने अउ गिरने के जोखिम के घलो कम कर सकत हंवय , जेहर अस्पताल के मरीजमन बर एक बारहमासी समस्या हवय जेहर बीमार हंवय , दवाई अउ एकठन अपरिचित सेटिंग म हंवय । दैनिक आधार म, पहनने योग्य सीवी सेंसर अनियंत्रित उच्च रक्तचाप के संवेदीकरण करके दवा के एकठन यादृच्छिक खुराक के पता लगा सकत हवयं अउ रोगी बर दवा लेने बर एकठन स्वचालित अनुस्मारक ल ट्रिगर कर सकत हवयं। एखर अलावा, डॉक्टरों बर उच्च रक्तचाप के इलाज बर टाइट्रिफायर करना महत्वपूर्ण हवय, काबरकि दुनों अपर्याप्त चिकित्सा के साथ-साथ अत्यधिक चिकित्सा (असामान्य रूप ले कम रक्तचाप के कारण) मृत्यु दर बढ़ात हवय । हालांकि, हेल्थकेयर प्रोवाइडर्स के पास थेरेपी के फैसलों के आधार म रक्तचाप के केवल अंतरिम मूल्य होत हवय; ए संभव हवय कि निरंतर रक्तचाप निगरानी उपचार के बढ़ी होइस उपाख्यान अउ मृत्यु दर में कमी के अनुमति देत हवय। इसी तरह, डब्ल्यूबीएस एकठन रोगी के व्यायाम प्रयासों के शारीरिक हस्ताक्षर (दिल के दर अउ रक्तचाप म बदलाव के रूप म प्रकट) के लॉग इन करे म सक्षम होही , जेहर रोगी अउ स्वास्थ्य देखभाल प्रदाता ल स्वास्थ्य म सुधार करे बर साबित होए वाले एकठन शासन के अनुपालन के आकलन करे के अनुमति देत हवय । क्रोनिक कार्डियोवैस्कुलर बीमारी वाले मरीजमन बर , जैसे हृदय विफलता, डब्ल्यूबीएस के नियोजित होम मॉनिटरिंग बहुत शुरुआत (अउ अक्सर आसानी ले इलाज) चरणों म घातकता के पता लगा सकत हवय , एखर ले पहीली रोगी ज्यादा खतरनाक स्तर म प्रगति करत हवय जेहर आपातकालीन कक्ष के यात्रा अउ महंगे अस्पताल में भर्ती होए के आवश्यकता होत हवय । ए लेख म हम तकनीकी अउ नैदानिक दुनो ल संबोधित करबो ... |
86c9a59c7c4fcf0d10dbfdb6afd20dd3c5c1426c | फिंगरप्रिंट वर्गीकरण फिंगरप्रिंट डेटाबेस म एकठन महत्वपूर्ण अनुक्रमण तंत्र प्रदान करत हवय । एक सटीक अउ सुसंगत वर्गीकरण बडखा डेटाबेस बर फिंगरप्रिंट मिलान समय ल कम कर सकत हवय । हम एक फिंगरप्रिंट वर्गीकरण एल्गोरिदम प्रस्तुत करत हंवय जेहर साहित्य में पहीली रिपोर्ट करे गए सटीकता ले बेहतर सटीकता प्राप्त करे में सक्षम हवय। हमन फिंगरप्रिंट ल पांच श्रेणि म वर्गीकृत करथन: घुमावदार, दाहिने पाश, बाएं पाश, मेहराब, अउ तम्बू मेहराब। एल्गोरिदम एक उपन्यास प्रतिनिधित्व (फिंगरकोड) के उपयोग करत हवय अउ वर्गीकरण करे बर दु-चरण वर्गीकरणकर्ता म आधारित हवय। एला एनआईएसटी -4 डेटाबेस म 4,000 छवियों म परीक्षण करे गए हवय। पांच-वर्ग के समस्या बर, 90 प्रतिशत के वर्गीकरण सटीकता प्राप्त करे जात हवय (फीचर निष्कर्षण चरण के दौरान 1.8 प्रतिशत अस्वीकृति के साथ) । चार-वर्ग के समस्या बर (आर्क अउ तम्बू आर्क एक वर्ग म संयुक्त), हम 94.8 प्रतिशत (1.8 प्रतिशत अस्वीकृति के साथ) के वर्गीकरण सटीकता प्राप्त करे म सक्षम हंवय । वर्गीकरणकर्ता म अस्वीकार विकल्प शामिल करके, वर्गीकरण सटीकता के पांच-वर्ग वर्गीकरण कार्य बर 96 प्रतिशत तक बढ़ाया जा सकत हवय, अउ कुल 32.5 प्रतिशत छवियों के अस्वीकार करे के पाछू चार-वर्ग वर्गीकरण कार्य बर 97.8 प्रतिशत तक। |
a2ed347d010aeae4ddd116676bdea2e77d942f6e | इ पेपर में एक फिंगरप्रिंट वर्गीकरण एल्गोरिदम प्रस्तुत करे गए हवय। फिंगरप्रिंट्स ल पांच श्रेणियों म वर्गीकृत करे जात हवय: आर्क, टेंट आर्क, लेफ्ट लूप, राइट लूप अउ घुमावदार। एल्गोरिदम एक फिंगरप्रिंट छवि में सिंगुलर पॉइंट्स (कोर अउ डेल्टा) निकालत हवय अउ पता लगाए गए सिंगुलर पॉइंट्स के संख्या अउ स्थान के आधार म वर्गीकरण करत हवय। वर्गीकरण रोटेशन, अनुवाद अउ पैमाने म बदलाव के छोटी मात्रा बर अपरिवर्तनीय हवय। वर्गीकरणकर्ता नियम-आधारित हवय , जहां नियममन ल एकठन दिए गए डेटा सेट ले स्वतंत्र रूप ले उत्पन्न करे जात हवय । वर्गीकरणकर्ता के एनआईएसटी -4 डेटाबेस में 4000 छवियों अउ एनआईएसटी -9 डेटाबेस में 5400 छवियों म परीक्षण करिस गइस रहिस। एनआईएसटी -4 डेटाबेस बर, पांच-वर्ग समस्या बर 85.4% के वर्गीकरण सटीकता अउ चार-वर्ग समस्या बर 91.1% (आर्क अउ तम्बू आर्क के साथ एक ही श्रेणी म रखे गए) के प्राप्त करे गए रहिस । एक अस्वीकार विकल्प के उपयोग करके, चार-वर्ग वर्गीकरण त्रुटि के 6% ले कम करे जा सकत हवय 10% फिंगरप्रिंट छवियों के साथ अस्वीकार करे जा सकत हवय। एनआईएसटी -9 डेटाबेस म समान वर्गीकरण प्रदर्शन प्राप्त करे गए रहिस । |
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3337976b072405933a02f7d912d2b6432de38feb | ए पेपर म तीन भाग होत हवय: सामान्य रूप ले सारांश के प्रारंभिक टाइपोग्राफी; वर्तमान अउ नियोजित मॉड्यूल के विवरण अउ संक्षेप म म बहुभाषी पाठ सारांश प्रणाली के प्रदर्शन के वर्णन, जेला आईएसआई द्वारा निर्मित करे जात हवय , अउ सारांश के मूल्यांकन करे के तीन तरीलं के चर्चा। 1. हर समय 1 9 50 के दशक के उत्तरार्ध अउ 1 9 60 के दशक के शुरुआत म प्रारंभिक प्रयोग ले पता चला कि कंप्यूटर द्वारा पाठ सारांश संभव रहिस, हालांकि एहर सीधा नी रहिस (लहन, 59; एडमंडसन, 68) । तब विकसित विधिमन काफी सरल रहिन, मुख्य रूप ले सतह के स्तर घटना जैसे वाक्य स्थिति अउ शब्द आवृत्ति गिनती म भरोसा करत रहिन, अउ सार (पाठ के व्याख्या के हिस्से, नवा उत्पन्न) के बजाय अर्क (पाठ ले चुने गए मार्ग, शाब्दिक रूप ले पुनः उत्पन्न) के उत्पादन म ध्यान केंद्रित करत रहिन। कुछु दशमन के अंतराल के बाद, ऑनलाइन पाठ के बडखा मात्रा के बढ़त उपस्थिति - कॉर्पोरेस म अउ विशेष रूप ले वेब म - स्वचालित पाठ सारांशण म रुचि ल नवीनीकृत करीस । इ मध्यवर्ती दशमन के दौरान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में प्रगति, कंप्यूटर मेमोरी अउ गति में बडखा वृद्धि के साथ, बहुत ही उत्साहजनक म परिणाम के साथ, ज्यादा परिष्कृत तकनीमन के संभव बनाइस। 1 99 0 के दशक के उत्तरार्ध म , अमेरिका म कुछु अपेक्षाकृत छोटे शोध निवेश (माइक्रोसॉफ्ट, लेक्सिस-नेक्सिस, ओरेकल, एसआरए, अउ टेक्स्टवाइज म वाणिज्यिक प्रयासों, अउ सीएमयू, एनएमएसयू, यूपीएन, अउ यूएससी / आईएसआई म विश्वविद्यालय प्रयासों सहित 10 ले ज्यादा परियोजनाओं) तीन या चार बरस म कईठन प्रणालिमन के उत्पादन करे हवय जेहर संभावित विपणन क्षमता के प्रदर्शन करत हंवय , साथ ही कईठन नवाचार जेहर निरंतर सुधार के वादा करत हंवय । एखर अलावा, कईठन हालिया कार्यशालाओं, एकठन पुस्तक संग्रह, अउ कईठन ट्यूटोरियल के गवाह हवयं कि स्वचालित पाठ सारांश एकठन गर्म क्षेत्र बन गय हवय । हालांकि, जब कोई कईठन प्रणालिमन के अध्ययन करे अउ वास्तव म काय हासिल करे गय हवय , ए बारे म विचार करे बर एकठन क्षण लेता हवय , तो कोई घलो उंखर अंतर्निहित समानता ले प्रभावित नी हो सकत हवय , आमनके फोकस के संकीर्णता ले , अउ अज्ञात कारकमन के एकठन बडखा संख्या ले जेहर समस्या के आसकरा होत हवय । उदाहरण बर, एक सारांश वास्तव म काय हवय? कन्हो ला यकीन नी होइस। हमर काम म, हम सामान्य शब्द के रूप म सारांश के उपयोग करत हंवय अउ एला ए तरह ले म परिभाषित करत हंवय: एक सारांश एक पाठ हवय जेहर एक या ज्यादा (संभवतः मल्टीमीडिया) ग्रंथों ले उत्पादित करे जात हवय , जेमा मूल पाठ के समान जानकारी होत हवय , अउ जेहर मूल पाठ के आधे ले ज्यादा नी होत हवय । चित्र ल थोड़ा स्पष्ट करे बर, हम भिन्नता के निम्नलिखित पहलुओं के पहचान करके (स्पिरिक जोन्स, 97) का पालन अउ विस्तार करत हंवय । कन्हु भी सारांश के विशेषता (कम से कम) तीन प्रमुख श्रेणियों द्वारा विशेषता हो सकत हवय: स्रोत पाठ के विशेषता) स्रोत आकार: एकल-दस्तावेज v s । बहु-दस्तावेज: एकठन एकल-दस्तावेज सारांश एकठन एकल इनपुट टेक्स्ट ले प्राप्त होत हवय (हालांकि सारांश प्रक्रिया स्वयं अन्य ग्रंथमन ले पहीली संकलित जानकारी के उपयोग कर सकत हवय) । एक बहु-दस्तावेज सारांश एक पाठ हवय जेहर एक ले ज्यादा इनपुट पाठ के सामग्री ल कवर करत हवय , अउ आमतौर म केवल तभी उपयोग करे जात हवय जब इनपुट पाठ विषयगत रूप ले संबंधित होत हवयं। विशिष्टता: डोमेन-विशिष्ट बनाम सामान्य: जब इनपुट टेक्स्ट जम्मो एकठन डोमेन ले संबंधित होत हवयं, त सामान्य मामले के तुलना म डोमेन-विशिष्ट सारांश तकनीकमन ल लागू करना, विशिष्ट सामग्री म ध्यान केंद्रित करना, अउ विशिष्ट प्रारूपों ल आउटपुट करना उचित हो सकत हवय । एक डोमेन-विशिष्ट सारांश इनपुट टेक्स्ट ले प्राप्त होत हवय जेखर विषय एक एकल प्रतिबंधित डोमेन ले संबंधित होत हवय । ए तरह, ए कम शब्द अस्पष्टता, विशिष्ट शब्द अउ व्याकरण उपयोग, विशेष स्वरूपण, आदि ल मान सकत हवय , अउ सारांश म ओमन प्रतिबिंबित कर सकत हवय । |
25126128faa023d1a65a47abeb8c33219cc8ca5c | हम बडखा पैमाने म कर्नेल विधिमन बर निस्ट्रॉम प्रकार सबसैंपलिंग दृष्टिकोण के अध्ययन करत हंवय , अउ सांख्यिकीय सीखने के सेटिंग म सीखने के सीमा के साबित करत हंवय , जहां यादृच्छिक नमूनाकरण अउ उच्च संभावना अनुमानमन म विचार करे जात हवय । विशेष रूप ले, हम ए साबित करत हंवय कि ये दृष्टिकोण इष्टतम सीखने के सीमा के प्राप्त कर सकत हंवय , यदि उप-नमूनाकरण स्तर ल उपयुक्त रूप ले चुना जात हवय । ये परिणाम नाइस्ट्रॉम कर्नेल रेगुलेराइज्ड लेस्ट स्क्वायर के एक सरल वृद्धिशील संस्करण के सुझाव देत हंवय , जहां सबसैंपलिंग स्तर कंप्यूटेशनल रेगुलेराइजेशन के एकठन रूप लागू करत हवय , ए अर्थ म कि ए एक ही समय में रेगुलेराइजेशन अउ गणना के नियंत्रित करत हवय । व्यापक प्रयोगात्मक विश्लेषण ले पता चलत हवय कि विचार म दृष्टिकोण बेंचमार्क बड़े पैमाने म डेटासेट म कला प्रदर्शन के राज्य प्राप्त करत हवय। |
414573bcd1849b4d3ec8a06dd4080b62f1db5607 | वितरित इनकार-सेवा (डीडीओएस) हमले इंटरनेट-व्यापी खतरा प्रस्तुत करत हंवय । हम डी-वर्ड, एक डीडीओएस रक्षा प्रणाली के प्रस्ताव करत हंवय जेहर स्रोत-अंत नेटवर्क म तैनात करे जात हवय जेहर स्वायत्त रूप ले पता लगात हवय अउ इ नेटवर्क ले उत्पन्न हमलों ल रोकत हवय। हमला के पता नेटवर्क अउ बाक़ी इंटरनेट के बीच दुनों दिशा म यातायात प्रवाह के निरंतर निगरानी अउ सामान्य प्रवाह मॉडल के साथ आवधिक तुलना द्वारा लगाय जात हवय । असंगत प्रवाह अपन आक्रामकता के अनुपात म दर-सीमित हवयं। डी-वर्ड एकठन हमला के दौरान घलो वैध ट्रैफ़िक बर अच्छी सेवा प्रदान करत हवय , जबकि प्रभावी रूप ले डीडीओएस ट्रैफ़िक ल नगण्य स्तर म कम करत हवय । सिस्टम के एक प्रोटोटाइप ल लिनक्स राउटर म बनाय गय हवय। हम कईठन हमला के परिदृश्यों म एखर प्रभावशीलता दिखाते हवय, तैनाती बर प्रेरणाओं म चर्चा करत हवय, अउ संबंधित लागतों के वर्णन करत हवय। |
705a24f4e1766a44bbba7cf335f74229ed443c7b | चेहरे पहचान एल्गोरिदम आमतौर म मानत हवयं कि चेहरे के छवियां अच्छी तरह ले संरेखित हवयं अउ एकठन समान मुद्रा होत हवय - फिर भी कईठन व्यावहारिक अनुप्रयोगमन में ए शर्तमन ल पूरा करना असंभव हवय । एखरबर चेहरा पहचान ल अनलिमिटेड चेहरा छवियों तक विस्तारित करना अनुसंधान के एक सक्रिय क्षेत्र बन गइस हवय। एखर बर, स्थानीय बाइनरी पैटर्न (एलबीपी) के हिस्टोग्राम चेहरा पहचान बर अत्यधिक भेदभावपूर्ण वर्णक साबित होए हंवय । फिर भी, अधिकांश एलबीपी-आधारित एल्गोरिदम एक कठोर डिस्क्रिप्टर मिलान रणनीति के उपयोग करत हंवय जेहर पोज भिन्नता अउ misalignment के खिलाफ मजबूत नी हवय। हम चेहरा पहचान बर दुनो एल्गोरिदम के प्रस्ताव करत हंवय जेहर पोज भिन्नता अउ misalignment के सामना करे बर डिज़ाइन करे गए हंवय । हम एक प्रकाश सामान्यीकरण चरण घलो शामिल करत हंवय जेहर रोशनी भिन्नता के खिलाफ मजबूती बढ़ात हवय। प्रस्तावित एल्गोरिदम एलबीपी के हिस्टोग्राम के आधार म डिस्क्रिप्टर्स के उपयोग करत हंवय अउ क्रमशः स्थानिक पिरामिड मिलान (एसपीएम) अउ नैव बेज़ निकटतम पड़ोसी (एनबीएनएन) के साथ डिस्क्रिप्टर मिलान करत हंवय । हमर योगदान ल लचीला स्थानिक मिलान योजनाओं के समावेश हवय जेहर इंट्रा-क्लास भिन्नता के संबंध म बेहतर मजबूती प्रदान करे बर छवि-से-वर्ग संबंध के उपयोग करत हंवय । हम चार मानक डेटासेट म मूल एलबीपी-आधारित चेहरा पहचान प्रणाली अउ दुठन बेसलाइन समग्र वर्गीकरणकर्ता के साथ एहोन के मूल एलबीपी-आधारित चेहरा पहचान प्रणाली के साथ प्रस्तावित एल्गोरिदम के सटीकता के तुलना करत हंवय । हमर परिणाम इंगित करत हंवय कि एनबीएनएन म आधारित एल्गोरिदम दूसर समाधानमन के बेहतर करत हवय, अउ मुद्रा भिन्नता के उपस्थिति म एहर ज्यादा स्पष्ट रूप ले करत हवय। |
fb8704210358d0cbf5113c97e1f9f9f03f67e6fc | सामग्री-आधारित दृश्य जानकारी पुनर्प्राप्ति (सीबीवीआईआर) या सामग्री-आधारित छवि पुनर्प्राप्ति (सीबीआईआर) पिछले 10 वर्षों में कंप्यूटर दृष्टि के क्षेत्र में सबले ज्वलंत अनुसंधान क्षेत्रों में ले एक हवय। दृश्य अउ मल्टीमीडिया डेटा के बडखा अउ लगातार बढ़त मात्रा के उपलब्धता, अउ इंटरनेट के विकास विषयगत पहुंच विधिमन के बनाए के आवश्यकता ल रेखांकित करत हवय जेहर सरल पाठ-आधारित क्वेरी या सटीक डेटाबेस फ़ील्ड के मिलान के आधार म अनुरोध ले ज्यादा प्रदान करत हंवय । दृश्य या ऑडियो सामग्री के आधार म क्वेरीमन ल तैयार करे अउ निष्पादित करे अउ बडखा मल्टीमीडिया रिपॉजिटरी ल ब्राउज़ करे म सहायता बर कईठन प्रोग्राम अउ उपकरण विकसित करे गए हवय। फिर भी, कईठन प्रकार के दस्तावेजों के साथ कईठन प्रकार के दस्तावेजों के साथ बडखा विविध डेटाबेस के संबंध म कोई सामान्य सफलता हासिल नी की गइस हवय। गति, अर्थपूर्ण विवरण या उद्देश्य छवि व्याख्याओं के संबंध म कईठन प्रश्नों के उत्तर अभी घलो अनजाने म हवय। चिकित्सा क्षेत्र म, छवियां, अउ विशेष रूप ले डिजिटल छवियां, हमेशा बढ़त मात्रा म उत्पादित होत हवयं अउ निदान अउ चिकित्सा बर उपयोग करे जात हवयं। जेनेवा के यूनिवर्सिटी अस्पताल के रेडियोलॉजी डिपार्टमेंट हर अकेले 2002 म एक दिन म 12,000 ले जादा छविमन के उत्पादन करिस। कार्डियोलॉजी वर्तमान म डिजिटल छवियों के दूसरा सबले बडखा उत्पादक हवय, खासकर कार्डियक कैथेटराइजेशन के वीडियो के साथ (प्रति वर्ष लगभग 2000 छवियों के साथ लगभग 1800 परीक्षा) । 2002 म जिनेवा विश्वविद्यालय अस्पताल म उत्पादित कार्डियोलॉजिकल छवि डेटा के कुल मात्रा लगभग 1 टीबी रहिस । एंडोस्कोपिक वीडियो समान रूप ले डेटा के भारी मात्रा के उत्पादन कर सकत हंवय । चिकित्सा (डीआईसीओएम) में डिजिटल इमेजिंग अउ संचार के साथ, छवि संचार बर एकठन मानक निर्धारित करे गय हवय अउ रोगी जानकारी के वास्तविक छवि के साथ संग्रहीत करे जा सकत हवय), हालांकि मानकीकरण के संबंध म अभी घलो कुछु समस्या हवय । कईठन लेखमन में नैदानिक निर्णय लेने के समर्थन बर चिकित्सा छविमन तक सामग्री-आधारित पहुंच के प्रस्ताव करे गए हवय जेहर नैदानिक डेटा के प्रबंधन के सुविधा प्रदान करही अउ छवि संग्रहण अउ संचार प्रणाली (पीएसीएस) में सामग्री-आधारित पहुंच विधिमन के एकीकरण बर परिदृश्य बनइन गए हंवय । ए लेख चिकित्सा छवि डेटा अउ क्षेत्र में उपयोग के जाने वाली प्रौद्योगिकिमन के सामग्री-आधारित उपयोग के क्षेत्र में उपलब्ध साहित्य के एक सिंहावलोकन देत हवय । खंड 1 जेनेरिक सामग्री-आधारित छवि पुनर्प्राप्ति अउ प्रौद्योगिकिमन के उपयोग में एक परिचय प्रदान करत हवय। खंड 2 चिकित्सा अभ्यास अउ विभिन्न दृष्टिकोणों म छवि पुनर्प्राप्ति के उपयोग बर प्रस्तावों के व्याख्या करत हवय। उदाहरण प्रणाली अउ अनुप्रयोग क्षेत्र वर्णित हंवय । खंड 3 लागू प्रणाली, ओमनके डेटासेट अउ मूल्यांकन म उपयोग करिस गिनत तकनीकमन के वर्णन करत हवय । खंड 4 नैदानिक अभ्यास के साथ-साथ अनुसंधान अउ शिक्षा म छवि पुनर्प्राप्ति प्रणालिमन के संभावित नैदानिक लाभों के पहचान करत हवय। नवा शोध दिशामन के परिभाषित करे जात हवय जेहर उपयोगी साबित हो सकत हंवय । ए लेख क्षेत्र में उल्लिखित कुछु समस्यामन के स्पष्टीकरण के घलो पहचान करत हवय काबरकि ए दिखत हवय कि चिकित्सा डोमेन ले सिस्टम बर कईठन प्रस्ताव बनइन गए हंवय अउ चिकित्सा डेटासेट के उपयोग करके कंप्यूटर विज्ञान विभागमन में अनुसंधान प्रोटोटाइप विकसित करे गए हंवय । फिर भी, बहुत कम प्रणालिमन हंवय जेहर क्लिनिकल अभ्यास म उपयोग करे जात हंवय । ए घलो कहे जाना चाहि कि लक्ष्य, सामान्य रूप ले, पाठ आधारित पुनर्प्राप्ति विधिमन के प्रतिस्थापित करना नी हवय काबरकि वे वर्तमान म मौजूद हवयं लेकिन दृश्य खोज उपकरणमन के साथ पूरक हवयं। |
38919649ae3fd207b96b62e95b3c8c8e69635c7f | ए अध्ययन वायरलेस मोबाइल एड-हॉक नेटवर्क बर प्रस्तावित तीन राउटिंग प्रोटोकॉल के तुलना हवय। प्रोटोकॉल एहर हैंः गंतव्य अनुक्रमिक दूरी वेक्टर (डीएसडीवी), मांग दूरी वेक्टर (एओडीवी) अउ गतिशील स्रोत रूटिंग (डीएसआर) म तदर्थ। व्यापक सिमुलेशन एक परिदृश्य म करे जात हवय जहां नोड्स बेतरतीब ढंग ले जगह स्थानांतरित होत हवयं। नतीजामन ल एकठन परिदृश्य म नोड्स के सापेक्ष गति ल प्रतिबिंबित करे बर डिज़ाइ करे गए एकठन उपन्यास गतिशीलता मीट्रिक के एकठन समारोह के रूप म प्रस्तुत करे जात हवय । एखर अलावा, अधिक विशिष्ट संदर्भों म प्रोटोकॉल के परीक्षण करे बर तीन यथार्थवादी परिदृश्य पेश करे जात हवयं। अधिकांश सिमुलेशन म प्रतिक्रियाशील प्रोटोकॉल (एओडीवी अउ डीएसआर) डीएसडीवी के तुलना म काफी बेहतर प्रदर्शन करत हंवय । मध्यम यातायात भार म डीएसआर हर जम्मो परीक्षण करिस गिनग्य गतिशीलता मूल्यों बर एओडीवी ले बेहतर प्रदर्शन करिस, जबकि एओडीवी हर उच्च यातायात भार म डीएसआर ले बेहतर प्रदर्शन करीस । उत्तरार्द्ध डीएसआर डेटा पैकेट म स्रोत मार्गों के कारण होत हवय , जेहर नेटवर्क म लोड बढ़ात हवय । रूटर अउ मेजबान, ए प्रकार एक नोड दूसर नोड्स के बीच पैकेट अग्रेषित कर सकत हवय अउ साथ ही उपयोगकर्ता अनुप्रयोगों ल चला सकत हवय। मोबाइल तदर्थ नेटवर्क कईठन हालिया अनुसंधान अउ विकास प्रयासों के फोकस रहे हवय। तदर्थ पैकेट रेडियो नेटवर्क अब तक मुख्य रूप ले सैन्य अनुप्रयोगों के संबंध म हवय, जहां एक विकेन्द्रीकृत नेटवर्क कॉन्फ़िगरेशन एक परिचालन लाभ या यहां तक कि एक आवश्यकता हवय। एड-हॉक कॉन्फ़िगरेशन अवधारणाओं के उपयोग करे वाले नेटवर्क के उपयोग कईठन सैन्य अनुप्रयोगों में करे जा सकत हवय, जेमा व्यक्तिमन द्वारा आयोजित वायरलेस डिवाइस के नेटवर्क बर इंटरकनेक्टेड वायरलेस एक्सेस पॉइंट्स ले लेकर डिजिटल मानचित्र, शरीर म जुड़े सेंसर, वॉयस संचार इत्यादि शामिल हवयं। व्यापक रेंज अउ छोटी रेंज के विज्ञापन-घटित नेटवर्क के संयोजन प्रतिकूल संचालन शर्तों के दौरान घलो मजबूत, वैश्विक कवरेज प्रदान करे के प्रयास करत हंवय । |
0f7329cf0d388d4c5d5b94ee52ad2385bd2383ce | सुपरवोक्सल विभाजन म प्रारंभिक वीडियो विश्लेषण म शामिल करे के मजबूत क्षमता हवय काबरकि सुपरपिक्सेल विभाजन छवि विश्लेषण म हवय। हालांकि, कईठन प्रशंसनीय सुपरवॉक्सल विधियां हवय अउ कन्हु के रूप म कम समझ हवय कि कब अउ कहां सबले उपयुक्त हवय। वास्तव म, हम सुपरवोक्सल विभाजन म एकठन तुलनात्मक अध्ययन के बारे म जागरूक नी अन। एखर आखिर म, हम सात सुपरवॉक्सल एल्गोरिदम के अध्ययन करत हंवय , जेमा ऑफ-लाइन अउ स्ट्रीमिंग विधिमन दुनों शामिल हंवय , जेहर हम एकठन अच्छा सुपरवॉक्सल के रूप में मानत हंवय: अर्थात्, स्पेस-टाइमोरल एकरूपता, ऑब्जेक्ट / क्षेत्र सीमा पता लगाना, क्षेत्र संपीड़न अउ पैसिमोनी। मूल्यांकन बर हम इ वांछनीय सुपरवोक्सल विशेषता ल मापने बर सात गुणवत्ता मीट्रिक के एक व्यापक सूट के प्रस्ताव करत हंवय । एखर अलावा, हम वीडियो विश्लेषण म सुपरवोक्सल के पाछू के उच्च-स्तरीय उपयोगों बर एक प्रॉक्सी के रूप म एक सुपरवोक्सल वर्गीकरण कार्य म विधिमन के मूल्यांकन करत हंवय । हम विभिन्न प्रकार के सामग्री-प्रकार अउ घने मानव एनोटेशन के साथ छह मौजूदा बेंचमार्क वीडियो डेटासेट के उपयोग करत हंवय । हमर निष्कर्षमन हर हमन ल निर्णायक सबूत तक पहुंचाया हवय कि पदानुक्रमित ग्राफ-आधारित (जीबीएच), भारित एकत्रीकरण (एसडब्ल्यूए) अउ टाइमर सुपरपिक्सेल (टीएसपी) द्वारा खंडन सात विधिमन के बीच शीर्ष-प्रदर्शनकर्ता हवयं। वे सभी विभाजन सटीकता के मामले में अच्छा प्रदर्शन करत हंवय , लेकिन दूसर वांछित डेटा के संबंध में भिन्न होत हंवय: जीबीएच ऑब्जेक्ट सीमाओं ल सबले अच्छा कैप्चर करत हवय; एसडब्ल्यूए में क्षेत्र संपीड़न बर सबले अच्छा क्षमता हवय; अउ टीएसपी सबले अच्छा उप-विभाजन त्रुटि प्राप्त करत हवय। |
50dea03d4feb1797f1d5c260736e1cf7ad6d45ca | हमन तेजी ले बढ़त फाइब्रोएडेनोमा के एक मामला के रिपोर्ट करत हन । एक 13 वर्षीय लड़की ने बाएं स्तन के द्रव्यमान के बारे म आउट पेशेंट क्लिनिक ले परामर्श लिया। क्लिनिकल परीक्षा के माध्यम ले द्रव्यमान के फाइब्रोएडेनोमा के रूप म निदान करे गय रहिस, अउ रोगी के सावधानीपूर्वक निगरानी करे गय रहिस । प्रत्येक मासिक धर्म के साथ द्रव्यमान तेजी ले बढ़ गइस अउ चार महीने बाद मात्रा में 50% वृद्धि देखी गइस । लमपेक्टोमी करे गए रहिस । ट्यूमर के हिस्टोलॉजिकल रूप ले फाइब्रोएडेनोमा संगठित प्रकार के रूप म निदान करे गए रहिस अउ कईठन ग्रंथि epithelial कोशिका म एंटी-एस्ट्रोजन रिसेप्टर एंटीबॉडी बर सकारात्मक इम्यूनोहिस्टोकेमिकल स्टैनिंग रहिस । निष्कर्ष ट्यूमर के एस्ट्रोजेन संवेदनशीलता तेजी ले विकास के कारण हो सकत हवय । |
0674c1e2fd78925a1baa6a28216ee05ed7b48ba0 | प्रो. के. कंप्यूटर विजन, कोर्फू (सितंबर 1999) म अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन के एक ऑब्जेक्ट मान्यता प्रणाली विकसित करे गए हवय जेहर स्थानीय छवि सुविधाओं के एकठन नवा वर्ग के उपयोग करत हवय । विशेषता छवि स्केलिंग, अनुवाद, अउ रोटेशन बर अपरिवर्तनीय हवय, अउ आंशिक रूप ले रोशनी म पर परिवर्तन अउ एफिन या 3 डी प्रक्षेपण बर अपरिवर्तनीय हवय। ये विशेषता निचे के temporal कॉर्टेक्स म न्यूरॉन्स के साथ समान गुण साझा करत हंवय जेखर उपयोग प्राइमेट दृष्टि में ऑब्जेक्ट मान्यता बर करे जात हवय । सुविधामन के चरणबद्ध फ़िल्टरिंग दृष्टिकोण के माध्यम ले कुशलतापूर्वक पता लगाय जात हवय जेहर पैमाने के जगह म स्थिर बिंदुमन के पहचान करत हवय । छवि कुंजी बनइन जात हंवय जेहर कईठन अभिविन्यास विमानों अउ कईठन पैमाने म धुंधला छवि ग्रेडिएंट के प्रतिनिधित्व करके स्थानीय ज्यामितीय विरूपण के अनुमति देत हंवय । कुंजी के उपयोग निकटतम-पड़ोसी अनुक्रमण विधि बर इनपुट के रूप में करे जात हवय जेहर उम्मीदवार ऑब्जेक्ट मैचों के पहचान करत हवय । प्रत्येक मैच के अंतिम सत्यापन अज्ञात मॉडल पैरामीटर बर कम अवशिष्ट कम ले कम वर्ग समाधान के खोजने से प्राप्त करे जात हवय । प्रायोगिक परिणाममन ले पता चलत हवय कि 2 सेकंड के कम के गणना समय के साथ अव्यवस्थित आंशिक रूप ले अवरुद्ध छवियों में मजबूत ऑब्जेक्ट मान्यता प्राप्त करे जा सकत हवय। |
bbb9c3119edd9daa414fd8f2df5072587bfa3462 | ए खुला स्रोत कंप्यूटिंग ढांचा नवा अनुप्रयोगमन ल अनलॉक करे बर स्ट्रीमिंग, बैच, अउ इंटरैक्टिव बिग डेटा वर्कलोड ल एकीकृत करत हवय। |
18ca2837d280a6b2250024b6b0e59345601064a7 | बिगियान के कतकोन जघा खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण अऊ विज़ुअलाइज़ेशन ऊपर निरभर करथे । बहु-चर डेटा के बडखा मात्रा के विश्लेषण करे के आवश्यकता आयामत्व न्यूनीकरण के मौलिक समस्या उठाता हवय: उच्च-आयामी डेटा के कॉम्पैक्ट प्रतिनिधित्वमन के खोज कैसे करे जात हवय । इहां, हम स्थानीय रूप ले रैखिक एम्बेडिंग (एलएलई) पेश करत हंवय , एक अनियंत्रित सीखने के एल्गोरिदम जेहर कम-आयामी, पड़ोस-संरक्षण एम्बेडिंग के गणना करत हवय उच्च-आयामी इनपुट। स्थानीय आयाम कम करे बर क्लस्टरिंग विधिमन के विपरीत, एलएलई कम आयाम के एकल वैश्विक निर्देशांक प्रणाली में अपन इनपुट के मानचित्रित करत हवय, अउ एखर अनुकूलन में स्थानीय न्यूनतम शामिल नी होत हंवय । रैखिक पुनर्निर्माण के स्थानीय समरूपता के शोषण करके, एलएलई गैर-रैखिक विविधताओं के वैश्विक संरचना ल सीखने में सक्षम हवय, जैसे कि चेहरे या पाठ के दस्तावेजों के छवियों द्वारा उत्पन्न। |
a3bfe87159938a96d3f2037ff0fe10adca0d21b0 | जैसे-जैसे वाहन म ज्यादा ले ज्यादा सॉफ्टवेयर मॉड्यूल अउ बाहरी इंटरफेस जोड़े जात हवय , नवा हमले अउ कमजोरियां उभरती हवयं। शोधकर्तामन हर बताय हवय कि कैसे वाहन म इलेक्ट्रॉनिक नियंत्रण इकाइमन (ईसीयू) के समझौता करे अउ वाहन युद्धाभ्यास ल नियंत्रित करे जा सकत हवय । इ कमजोरियों के मुकाबला करे बर, कईठन प्रकार के रक्षा तंत्र प्रस्तावित करे गए हवय, लेकिन वे इन-व्हीकल नेटवर्क हमलों के खिलाफ सुरक्षा-महत्वपूर्ण ईसीयू बर मजबूत सुरक्षा के आवश्यकता ल पूरा करे म सक्षम नी होए हावें। ए कमी ल कम करे बर , हम एक विसंगति-आधारित घुसपैठ डिटेक्शन सिस्टम (आईडीएस) के प्रस्ताव करत हंवय , जेला घड़ी-आधारित आईडीएस (सीआईडीएस) कहे जात हवय । ए इ सी यू के फिंगरप्रिंटिंग बर आवधिक इन-वाहन संदेशों के अंतराल के मापता हवय अउ फिर शोषण करत हवय। इ प्रकार व्युत्पन्न फिंगरप्रिंट्स के उपयोग पुनरावर्ती न्यूनतम वर्ग (आरएलएस) एल्गोरिदम के साथ ईसीयू के आधारभूत व्यवहार के निर्माण बर करे जात हवय । ए आधार रेखा के आधार म , सीआईडीएस पहचान त्रुटिमन में काखरो घलो असामान्य बदलाव के पता लगाए बर संचयी योग (सीयूएसयूएम) के उपयोग करत हवय - घुसपैठ के एकठन स्पष्ट संकेत। ए 0.055% के कम झूठी सकारात्मक दर के साथ ऑन-व्हीकल नेटवर्क घुसपैठ के त्वरित पहचान के अनुमति देत हवय। अत्याधुनिक आईडीएस के विमीत, यदि काखरो हमला के पता चलत हवय, त सीआईडीएस के ईसीयू के फिंगरप्रिंटिंग घलो मूल कारण विश्लेषण के सुविधा प्रदान करत हवय; पहचान करना कि कौन सा ईसीयू हमला ल माउंट करे हवय । एक सीएएन बस प्रोटोटाइप अउ वास्तविक वाहनों म हमर प्रयोगों हर दिखाया हवय कि सीआईडीएस वाहन नेटवर्क हमलों के एक विस्तृत श्रृंखला के पता लगाए म सक्षम हवय। |
c567bdc35a40e568e0661446ac4f9b397787e40d | अल्ट्रा-कम शक्ति वायरलेस सेंसर नोड्स बर 2.4 गीगाहर्ट्ज इंटरफेयर-रोधी वेक-अप रिसीवर एक अनिश्चित-आईएफ दोहरे रूपांतरण टोपोलॉजी के उपयोग करत हवय, जेहर एक अनलॉक लो-क्यू रेज़ोनरेटर-संदर्भित स्थानीय थरथरानवाला के साथ वितरित बहु-चरण एन-पथ फ़िल्टरिंग तकनीक के संयोजन करत हवय। ए संरचना बीएडब्ल्यू रेज़ोनैटर या क्रिस्टल जैसे महंगे बाहरी अनुनाद घटकों ले बचते हुए, हस्तक्षेप के खिलाफ संकीर्ण-बैंड चुनिंदाता अउ मजबूत प्रतिरक्षा प्रदान करत हवय। 65 एनएम सीएमओएस रिसीवर प्रोटोटाइप -97 डीबीएम के संवेदनशीलता प्रदान करत हवय अउ 5 एमजीएच ऑफसेट म -27 डीबी ले बेहतर वाहक-टू-हस्तक्षेप अनुपात प्रदान करत हवय, 10 केबी / एस के डेटा दर बर 10-3 बिट त्रुटि दर के साथ, निरंतर संचालन के तहत 0.5 वी वोल्टेज आपूर्ति ले 99 μW के खपत करत समय। |
703244978b61a709e0ba52f5450083f31e3345ec | ए खंड म लेखक शोध साहित्य के साथ-साथ कॉलेज के संकाय के साथ एक-एक करके काम करे के बीस-सात बरस के अनुभव ले, सीखने के सात सामान्य सिद्धांत पेश करत हंवय । ओमन कईठन दृष्टिकोणों (संज्ञानात्मक, विकासात्मक, अउ सामाजिक मनोविज्ञान; शैक्षिक अनुसंधान; मानव विज्ञान; जनसांख्यिकी; अउ संगठनात्मक व्यवहार) ले अनुसंधान म आकर्षित करे हवय ताकि सीखने के आधार म प्रमुख सिद्धांतों के एक सेट के पहचान करे जा सके - प्रभावी संगठन कैसे उत्प्रेरणा ल प्रभावित करत हवय जानकारी के पुनः प्राप्ति अउ उपयोग ल बढ़ाता हवय । ये सिद्धांत प्रशिक्षकमन ल छात्र सीखने के समझ प्रदान करत हंवय जेहर ओमन ए देखे म मदद कर सकत हवयं कि काबर कुछु शिक्षण दृष्टिकोण छात्र सीखने के समर्थन करत हंवय या नी करत हंवय , शिक्षण दृष्टिकोण अउ रणनीतिमन ल उत्पन्न या परिष्कृत करत हंवय जेहर विशिष्ट संदर्भों म छात्र सीखने ल ज्यादा प्रभावी रूप ले बढ़ावा देत हंवय , अउ नवा पाठ्यक्रममन म ए सिद्धांतमन ल स्थानांतरित अउ लागू करत हंवय । |
52a345a29267107f92aec9260b6f8e8222305039 | ए पेपर बियानचिनी एट अल द्वारा भीतर पेज रैंक पेपर के एक साथी या विस्तार के रूप म कार्य करत हवय । [19] ओमन कहिन। ए मूल पेज रैंक मॉडल, उपलब्ध अउ अनुशंसित समाधान विधियों, भंडारण मुद्दों, अस्तित्व, विशिष्टता, अउ अभिसरण गुणों, मूल मॉडल म संभावित संशोधन, पारंपरिक समाधान विधियों, संवेदनशीलता अउ कंडीशनिंग, अउ आखिरकार अद्यतन समस्या के सुझाव दिए गए जम्मो मुद्दों के एक व्यापक सर्वेक्षण हवय। हम कुछु नवा म परिणाममन के परिचय देथन, विस्तृत संदर्भ सूची प्रदान करत हंवय , अउ भविष्य के शोध के रोमांचक क्षेत्रमन के बारे में अनुमान लगात हंवय । |
0e5c8094d3da52340b58761d441eb809ff96743f | 1, भाग 2 विषय हवय ए पेपर में, हमन नवा पेश करे गए वितरित सक्रिय ट्रांसफार्मर (डीएटी) संरचना के प्रदर्शन के तुलना पारंपरिक ऑन-चिप प्रतिबाधा-परिवर्तन विधियों के साथ करत हंवय । मानक सिलिकॉन प्रक्रिया प्रौद्योगिकिमन में उच्च-शक्ति पूर्ण एकीकृत एम्पलीफायरमन के डिजाइन में ओमनके मौलिक बिजली दक्षता सीमामन के विश्लेषण करे जात हवय । डीएटी एक कुशल प्रतिबाधा-परिवर्तन अउ शक्ति-संयोजन विधि हवय, जेहर चुंबकीय युग्मन द्वारा श्रृंखला में कईठन कम वोल्टेज पुश-पुल एम्पलीफायरमन के संयोजन करत हवय। नवा अवधारणा के वैधता ल प्रदर्शित करे बर, 50 इनपुट अउ आउटपुट मिलान के साथ 41% के पावर-जोड़ा दक्षता प्राप्त करे वाले 2.4 गीगाहर्ट्ज 1.9-डब्ल्यू 2-वी पूरी तरह ले एकीकृत पावर-एम्पलीफायर 0.35-μm सीएमओएस ट्रांजिस्टर के उपयोग करके निर्मित करे गए हवय आइटम प्रकारः लेख अतिरिक्त जानकारी: © कॉपीराइट 2002 आईईईई। अनुमति के साथ पुनर्मुद्रित। पांडुलिपि 27 मई 2001 म प्राप्त होइस। [ऑनलाइन पोस्ट करे गिस: 2002-08-07] ए काम ल इंटेल कॉर्पोरेशन, आर्मी रिसर्च ऑफिस, जेट प्रोपल्शन लेबोरेटरी, इंफिनियन, अउ नेशनल साइंस फाउंडेशन ले समर्थन मिले रहिस। लेखक चिप निर्माण बर कोनक्सन सिस्टम्स के धन्यवाद देत हवय, विशेष रूप ले आर। मागोन, एफ। इंटवेल्ड, जे। पॉवेल, ए। पॉटर, डी. हैम, अउ एच. वू, कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (कैल्टेक), पासाडेना ले, अपन सहायता बर विशेष धन्यवाद के हकदार हवयं। एजीलेंट टेक्नोलॉजीज अउ सोननेट सॉफ्टवेयर इंक, लिवरपूल, एनवाई ले सीएडी उपकरणमन बर तकनीकी समर्थन के घलो सराहना करे जात हवय । सिलिकॉन-आधारित आरएफ अउ माइक्रोवेव एकीकृत सर्किट म विशेष अंक, माइक्रोवेव सिद्धांत अउ तकनीमन म आईईईई लेनदेन, वॉल्यूम। पचास, नी |
14fae9835ae65adfdc434b7b7e761487e7a9548f | एहर ज्ञात हावे कि एक रेडियल पावर संयोजक बडखा संख्या में पावर एम्पलीफायरों के संयोजन म अब्बड प्रभावी हावे, जहां एक अपेक्षाकृत व्यापक बैंड म उच्च दक्षता (90% ले अधिक) प्राप्त की जा सकत हावे। हालांकि, एखर वर्तमान उपयोग एखर डिजाइन जटिलता के कारण सीमित हवय। ए पेपर में, हम प्रारंभिक अनुमानित डिजाइन सूत्रों अउ अंतिम सटीक डिजाइन अनुकूलन उद्देश्यों बर उपयुक्त मॉडल दोनों सहित चरण-दर-चरण डिजाइन प्रक्रिया विकसित करत हंवय । तीन-आयामी विद्युत चुम्बकीय मॉडलिंग के आधार म , भविष्यवाणी करे गए म परिणाममन के मापे गए मनखेमन के साथ उत्कृष्ट समझौते रहिस । रेडियल-कॉम्बिनर दक्षता ले संबंधित व्यावहारिक मुद्दों, एखर सुंदर गिरावट, अउ उच्च आदेश के पैकेज प्रतिध्वनि के प्रभावों म यहां विस्तार ले चर्चा के गइस हवय |
47fdb5ec9522019ef7e580d59c262b3dc9519b26 | माइक्रोस्ट्रिप जांच अउ डब्ल्यूआर -430 आयताकार वेव गाइड के उपयोग करके 1: 4 पावर डिवाइडर के सफल प्रदर्शन प्रस्तुत करे जात हवय । गैर-अनुकूलित संरचना के 15-डीबी रिटर्न लॉस बैंडविड्थ 22% अउ एखर 0.5-डीबी सम्मिलन हानि बैंडविड्थ 26% साबित होए हवय। हालांकि पारंपरिक मशीनिंग के माध्यम ले महसूस करे गए हवय, ए तरह के संरचना एकठन फैशन म इकट्ठा करे जात हवय जेहर साबित मिलीमीटर अउ उप मिलीमीटर तरंग माइक्रो-मशीनिंग तकनीकमन के साथ संगत हवय। ए प्रकार, संरचना एक संभावित शक्ति विभाजन अउ शक्ति संयोजन आर्किटेक्चर प्रस्तुत करत हवय, जेहर माइक्रोमाचिनिंग के माध्यम ले, 100 जीएचजेड ले ज्यादा अनुप्रयोगमन बर उपयोग करे जा सकत हवय। |
68218edaf08484871258387e95161a3ce0e6fe67 | एक आठ-डिवाइस का-बैंड सॉलिड-स्टेट पावर एम्पलीफायर के एक यात्रा-लहर शक्ति-विभाजन / संयोजन तकनीक के उपयोग करके डिजाइन अउ निर्मित करे गए हवय। ए डिजाइन में नियोजित कम प्रोफ़ाइल स्लॉटेड-वेवगइड संरचना न केवल एक विस्तृत बैंडविड्थ म उच्च शक्ति संयोजन दक्षता प्रदान करत हवय, बल्कि सक्रिय उपकरणमन बर कुशल हीट सिंक घलो प्रदान करत हवय। आठ-डिवाइस पावर एम्पलीफायर के मापा गए अधिकतम छोटे सिग्नल लाभ 3.2 गीगाहर्ट्ज के 3-डीबी बैंडविड्थ के साथ 34 गीगाहर्ट्ज म 19.4 डीबी हवय (एफ / सब एल / = 31.8 गीगाहर्ट्ज, एफ / सब एच / = 35 गीगाहर्ट्ज) । पावर एम्पलीफायर ले 1-डीबी संपीड़न (पी / सब आउट / 1 डीबी) म मापा गइस अधिकतम आउटपुट पावर 32.2 जीएचजेड म 33 डीबीएम (/ स्प्लिसिम / 2 डब्ल्यू) हवय, जेमा पावर-कॉम्बिनिंग दक्षता 80% हवय। एखर अलावा, डिवाइस विफलता के कारण इ शक्ति एम्पलीफायर के प्रदर्शन गिरावट के भी अनुकरण अउ मापा गए हवय। |
db884813d6d764aea836c44f46604128735bffe0 | उच्च शक्ति, व्यापक बैंडविड्थ, उच्च रैखिकता, अउ कम शोर एम्पलीफायर डिजाइन में सबले महत्वपूर्ण विशेषता हवय। ब्रॉडबैंड स्थानिक पावर-कॉम्बिनिंग तकनीक एएमआईसी एम्पलीफायरमन के चरण शोर के बेहतर बनाए अउ अच्छी रैखिकता के बनाए रखत हुए, एक ब्रॉडबैंड समाक्षीय वेवगॉइड वातावरण में बडखा मात्रा में माइक्रोवेव मोनोलिथिक एकीकृत सर्किट (एमएमआईसी) एम्पलीफायरमन के आउटपुट पावर के संयोजन करके ए जम्मो मुद्दों के संबोधित करत हवय। एक समाक्षीय वेवगइड के उपयोग व्यापक बैंडविड्थ अउ बेहतर एकरूपता बर संयोजन सर्किट के मेजबान के रूप म करे गय रहिस , जेमा प्रत्येक तत्व बर समान रूप ले इनपुट पावर वितरित करे जात हवय । एक नवा कॉम्पैक्ट समाक्षीय संयोजक के जांच के गइस हवय जेमा बहुत छोटे आकार हवय। वाणिज्यिक एमएमआईसी एम्पलीफायर के साथ बेहतर संगतता बर माइक्रोस्ट्रिप-लाइन के लिए ब्रॉडबैंड स्लॉटलाइन संक्रमण एकीकृत करे गए हवय। थर्मल सिमुलेशन करे जात हवय अउ उच्च-शक्ति अनुप्रयोग में गर्मी सिंक के बेहतर करे बर पिछले डिजाइनों के तुलना में एक बेहतर थर्मल प्रबंधन योजना के उपयोग करे जात हवय । कॉम्पैक्ट संयोजक डिजाइन के उपयोग करके एक उच्च-शक्ति एम्पलीफायर के निर्माण करे जात हवय अउ 44-वाट अधिकतम आउटपुट पावर के साथ 6 ले 17 गीगाहर्ट्ज के बैंडविड्थ के प्रदर्शन करे जात हवय । रैखिकता माप 52 डीबीएम के एक उच्च तीसरे क्रम के इंटरसेप्ट बिंदु दिखाया हवय। विश्लेषण ले पता चलत हवय कि एम्पलीफायर में 2 ले 3 गुना तक झूठी-मुक्त गतिशील रेंज के विस्तार करे के क्षमता हवय। एम्पलीफायर हर एक एकल एमएमआईसी एम्पलीफायर के तुलना में 5-6 डीबी के कमी के साथ वाहक ले 10-केएचजेड ऑफसेट म 140 डीबीसी के आसकरा एक अवशिष्ट चरण फर्श घलो दिखाया हवय। |
e73ee8174589e9326d3b36484f1b95685cb1ca42 | आगामी 5 वीं पीढ़ी के सेलुलर संचार बर पहली तरह के 28 जीएचजेड एंटीना समाधान विस्तार ले प्रस्तुत करे गए हवय। व्यापक माप अउ सिमुलेशन प्रस्तावित 28 गीगाहर्ट्ज एंटीना समाधान के वास्तविक प्रजनन वातावरण में काम करे वाले सेलुलर हैंडसेट बर अत्यधिक प्रभावी होए बर निर्धारित करत हंवय । |
4e85503ef0e1559bc197bd9de0625b3792dcaa9b | नेटवर्क आधारित हमलों आम अउ परिष्कृत हो गए हवय। इ कारण ले, घुसपैठ का पता लगाने वाली प्रणालि अब मेजबानों अउ आमनके ऑपरेटिंग सिस्टम ले स्वयं नेटवर्क म अपन ध्यान स्थानांतरित कर रही हवयं। नेटवर्क-आधारित घुसपैठ का पता लगाना चुनौतीपूर्ण हवय काबरकि नेटवर्क ऑडिटिंग डेटा के बडखा मात्रा उत्पन्न करत हवय, अउ एकठन एकल घुसपैठ ले संबंधित कईठन घटना नेटवर्क म कईठन स्थानमन म दृश्यमान हो सकत हवयं। ए पेपर नेटस्टैट ल प्रस्तुत करत हवय , नेटवर्क घुसपैठ का पता लगाए बर एक नवा दृष्टिकोण। नेटवर्क अउ हमलों दुनो के एकठन औपचारिक मॉडल के उपयोग करके, नेटस्टैट ए निर्धारित करे म सक्षम हवय कि कोन नेटवर्क घटनामन के निगरानी करे जाना चाहि अउ ओमनकहां निगरानी करे जा सकत हवय । |
818c13721db30a435044b37014fe7077e5a8a587 | बडखा क्लस्टर म बडखा डेटा विश्लेषण क्वेरी अनुकूलन बर नवा अवसर अउ चुनौतिमन ल प्रस्तुत करत हवय । इ वातावरण म प्रदर्शन बर डेटा विभाजन महत्वपूर्ण हवय। हालांकि, डेटा पुनः विभाजन एक बहुत ही महंगा ऑपरेशन हवय ताकि इ तरह के संचालन के संख्या ल कम करे ले बहुत महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार हो सके। एबर एबर वातावरण बर एक क्वेरी ऑप्टिमाइज़र ल सॉर्टिंग अउ समूहीकरण के साथ अपन बातचीत सहित डेटा विभाजन के बारे में तर्क करे में सक्षम होना चाहि। एससीओपीई एक एसक्यूएल-जैसे स्क्रिप्टिंग भाषा हवय जेला माइक्रोसॉफ्ट में बड़े पैमाने म डेटा विश्लेषण बर उपयोग करे जात हवय । एक रूपांतरण-आधारित ऑप्टिमाइज़र कॉस्मॉस वितरित कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म बर कुशल निष्पादन योजनाओं में स्क्रिप्ट ल बदलने बर जिम्मेदार हवय। ए पेपर में, हम वर्णन करत हंवय कि डेटा विभाजन के बारे में तर्क कैसे स्कोप ऑप्टिमाइज़र में शामिल करे जात हवय । हम देखथन कि संबंधीय ऑपरेटर विभाजन, सॉर्टिंग अउ समूहीकरण गुणमन के प्रभावित करत हंवय अउ वर्णन करत हंवय कि अनुकूलक अनावश्यक संचालन ले बचने बर ए तरह के गुणमन के बारे में तर्क अउ शोषण कैसे करत हवय । अधिकांश ऑप्टिमाइज़रमन में, समानांतर योजनामन के विचार पोस्टप्रोसेसिंग चरण में करे गए एक बाद के विचार हवय। विभाजन के बारे में तर्क लागत-आधारित अनुकूलन में समानांतर, सीरियल अउ मिश्रित योजनाओं के विचार ल पूरा तरह ले एकीकृत करे बर स्कोप ऑप्टिमाइज़र के सक्षम करत हवय। लाभ हमर दृष्टिकोण द्वारा सक्षम योजनाओं के विविधता ल दिखाकर चित्रित करे जात हवय । |
8420f2f686890d9675538ec831dbb43568af1cb3 | रोमन लिपि म लिखे गए हिंग्लिश पाठ के भावनात्मक ध्रुवीयता ल निर्धारित करे बर, हमन फीचर चयन विधिमन के कईठन संयोजनमन के साथ प्रयोग करीस अउ शब्द आवृत्ति-विपरित दस्तावेज़ आवृत्ति सुविधा प्रतिनिधित्व के उपयोग करके वर्गीकरण के एक मेजबान। हम समाचार अउ फेसबुक टिप्पणी म व्यक्त भावना बर सबले अच्छा वर्गीकरणकर्ता ल निर्धारित करे बर कुल 840 प्रयोगों ल करे गइस । हमन निष्कर्ष निकालिस कि शब्द आवृत्ति-विपरित दस्तावेज आवृत्ति-आधारित विशेषता प्रतिनिधित्व, लाभ अनुपात आधारित विशेषता चयन, अउ रेडियल बेस फ़ंक्शन न्यूरल नेटवर्क के एक त्रिभुज हिंग्लिश पाठ म व्यक्त भावना ल वर्गीकृत करे बर सबले अच्छा संयोजन के रूप म। |
c97ebb60531a86bea516d3582758a45ba494de10 | आईईईई इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्ट सिस्टम सोसाइटी अउ व्यापक कंप्यूटिंग अनुसंधान समुदाय के बीच कस सहयोग ल बढ़ावा दे बर, लेखक आईटीएस सोसाइटी के परिचय देत हंवय अउ कईठन व्यापक कंप्यूटिंग-संबंधित शोध विषयमन के प्रस्तुत करत हंवय जेखर म आईटीएस सोसाइटी शोधकर्ता काम करत हंवय । ए विभाग बुद्धिमान परिवहन म एक विशेष अंक के हिस्सा हवय। |
e91196c1d0234da60314945c4812eda631004d8f | हम भाषा सीखने बर एक इंटरैक्टिव मल्टीमोडल ढांचे के प्रस्ताव करत हंवय । बड़ी मात्रा म प्राकृतिक पाठ के निष्क्रिय रूप ले उजागर होए के बजाय, हमर शिक्षार्थी (फीड-फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क के रूप म लागू) एक ताबुला रासा सेटअप ले शुरू होए वाले सहकारी संदर्भ खेल म संलग्न होत हवयं, अउ ए प्रकार खेल म सफल होए बर संवाद करे के आवश्यकता ले अपन भाषा विकसित करत हवयं। प्रारंभिक प्रयोगों ले आशाजनक म परिणाम मिलते हंवय , लेकिन एहर घलो सुझाव देत हवय कि एहर सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण हवय कि ए तरह ले प्रशिक्षित एजेंट्स केवल ओ गेम बर प्रभावी एडहोक संचार कोड विकसित नी करत हंवय जेला वे खेलत हंवय । |
500b7d63e64e13fa47934ec9ad20fcfe0d4c17a7 | हाल ही में, तीन-आयामी (3 डी) एलटीसीसी-आधारित एसआईपी अनुप्रयोगमन में उच्च एकीकरण घनत्व के कारण उच्च आवृत्ति सिग्नल के समय नियंत्रण के दृढ़ता ले मांग करे जात हवय । एखरबर, स्कीव या टाइमिंग देरी के नियंत्रित करे बर, नवा 3 डी देरी रेखामन के प्रस्ताव करे जाही। सिग्नल के नाजुकता बर, हम समाक्षीय रेखा के अवधारणा ल अपनाते हंवय अउ अर्ध-समाक्षीय ग्राउंड (क्यूसीओएक्स-जीएनडी) वायियंस के साथ संरचना के माध्यम ले एकठन उन्नत सिग्नल के प्रस्ताव करत हंवय । हम ईएम अउ सर्किट सिम्युलेटर के उपयोग करके अनुकरित परिणाममन के दिखाइबो । |
1a07186bc10592f0330655519ad91652125cd907 | हम एकठन एकल संवहन तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर के वर्णन करत हंवय जेहर एकठन वाक्य दिए गए हवय, भाषा प्रसंस्करण भविष्यवाणियों के मेजबान के उत्पादन करत हवय: भाषण-भाग टैग, टुकड़े, ईसाई मनमाने इकाई टैग, अर्थपूर्ण भूमिका, अर्थपूर्ण रूप ले समान शब्द अउ संभावना कि वाक्य एक भाषा मॉडल के उपयोग करके समझ में आता हवय (व्याकरणिक अउ अर्थपूर्ण रूप ले) । पूरा नेटवर्क ल वजन-शेयरिंग के उपयोग करके इ जम्मो कार्यमन म संयुक्त रूप ले प्रशिक्षित करे जात हवय , जेहर बहु-कार्य सीखने के एक उदाहरण हवय । जम्मो कार्य लेबल डेटा के उपयोग करत हंवय , अपवाद के साथ भाषा मॉडल जेहर अनलेबल पाठ ले सीखा जात हवय अउ साझा कार्य बर अर्ध-पर्यवेक्षित सीखने के एकठन नवा रूप के प्रतिनिधित्व करत हवय । हम दिखाते हावन कि कैसे बहुक्रिया सीखने अउ अर्ध-पर्यवेक्षित सीखने दुनो साझा कार्य के सामान्यीकरण के बढ़ाए बर, अत्याधुनिक प्रदर्शन के परिणामस्वरूप। |
27e38351e48fe4b7da2775bf94341738bc4da07e | एकल-शब्द वेक्टर स्पेस मॉडल लेक्सिकल जानकारी सीखने म बहुत सफल रहे हवय। हालांकि, वे भाषा के गहरी समझ ले उन्हें रोकते हुए, लंबे वाक्यांशों के संरचनात्मक अर्थ ल कैप्चर नी कर सकत हवयं। हम एक पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) मॉडल पेश करत हंवय जेहर मनमाने सिंटेक्टिक प्रकार अउ लंबाई के वाक्यांशों अउ वाक्य बर संरचनात्मक वेक्टर प्रतिनिधित्वमन ल सीखत हवय। हमर मॉडल पार्स पेड़ में हर नोड बर एक वेक्टर अउ एक मैट्रिक्स असाइ करत हवय: वेक्टर घटक के अंतर्निहित अर्थ ल कैप्चर करत हवय, जबकि मैट्रिक्स कैप्चर करत हवय कि ए कैसे पड़ोसी शब्दों या वाक्यांशों के अर्थ ल बदलता हवय। ए मैट्रिक्स-वेक्टर आरएनएन प्रस्तावनात्मक तर्क अउ प्राकृतिक भाषा में ऑपरेटरों के अर्थ सीख सकत हवय। मॉडल तीन अलग-अलग प्रयोगों म कला प्रदर्शन के स्थिति प्राप्त करत हवय: व्यंजन-विशेषण जोड़े के बारीक-कण भावना वितरण के भविष्यवाणी करना; फिल्म समीक्षा के भावना लेबल के वर्गीकरण अउ संज्ञाओं के बीच वाक्यरचना पथ के उपयोग करके कारण-प्रभाव या विषय-संदेश जैसे अर्थ संबंधी संबंधों के वर्गीकरण करना। |
303b0b6e6812c60944a4ac9914222ac28b0813a2 | ए पेपर वाक्यांश-स्तर भावना विश्लेषण बर एकठन नवा दृष्टिकोण प्रस्तुत करत हवय जेहर पहीली निर्धारित करत हवय कि एकठन अभिव्यक्ति तटस्थ हवय या ध्रुवीय हवय या नी अउ फिर ध्रुवीय अभिव्यक्तिमन के ध्रुवीयता ल स्पष्ट करत हवय । ए दृष्टिकोण के साथ, सिस्टम भावना अभिव्यक्तिमन के एकठन बडखा उप-सेट बर संदर्भात्मक ध्रुवीयता के स्वचालित रूप ले पहचान करे म सक्षम हवय, जेहर परिणाममन ल आधारभूत ले काफी बेहतर प्राप्त करत हवय। |
4eb943bf999ce49e5ebb629d7d0ffee44becff94 | समय कईठन दिलचस्प मानव व्यवहार के आधार हवय। इ प्रकार, कनेक्शनवादी मॉडल म समय के प्रतिनिधित्व करे के तरीका का सवाल बहुत महत्वपूर्ण हवय। एक दृष्टिकोण स्पष्ट रूप ले (एक स्थानिक प्रतिनिधित्व के रूप म) के बजाय प्रसंस्करण म अपन प्रभावों द्वारा निहित रूप ले समय के प्रतिनिधित्व करना हवय । वर्तमान रिपोर्ट ए दिशा के साथ एक प्रस्ताव विकसित करत हवय जेला पहली बार जॉर्डन (1986) द्वारा वर्णित करे गए रहिस जेमा नेटवर्क ल गतिशील स्मृति प्रदान करे बर आवर्ती लिंक के उपयोग शामिल हवय । इ दृष्टिकोण म, छिपे होइस इकाई पैटर्न स्वयं ल वापस खिलाया जात हवय; आंतरिक प्रतिनिधित्व जेहर विकसित होत हवयं, ए प्रकार पिछले आंतरिक राज्यों के संदर्भ म कार्य मांगों ल प्रतिबिंबित करत हंवय । सिमुलेशन के एकठन सेट के रिपोर्ट करे जात हवय जेहर अपेक्षाकृत सरल समस्यामन (एक्सओआर के अस्थायी संस्करण) ले शब्दमन बर सिंटेक्स / सिमेंटिक सुविधामन के खोज बर होत हवय । नेटवर्क दिलचस्प आंतरिक प्रतिनिधित्वमन के सीखने में सक्षम हंवय जेहर मेमोरी मांगों के साथ कार्य मांगों ल शामिल करत हंवय; वास्तव म, ए दृष्टिकोण म स्मृति के धारणा कार्य प्रसंस्करण के साथ अटूट रूप ले बंधे हवय । ये प्रतिनिधित्व एकठन समृद्ध संरचना ल प्रकट करत हंवय , जेहर ओमनल आइटम के वर्गमन म सामान्यीकरण ल व्यक्त करत होए म अत्यधिक संदर्भ-निर्भर होए के अनुमति देत हवय । ये प्रतिनिधित्व शाब्दिक श्रेणियों अउ प्रकार / टोकन भेद के प्रतिनिधित्व करे बर एक विधि का सुझाव देत हवय। |
2069c9389df8bb29b7fedf2c2ccfe7aaf82b2832 | एक नवा मशीन लर्निंग प्रतिमान के रूप म ट्रांसफर लर्निंग के हाल ही म ध्यान बढ़ रहा हवय। स्थितिमन में जहां लक्षित डोमेन में प्रशिक्षण डेटा प्रभावी रूप ले भविष्यवाणी मॉडल ल सीखने बर म पर्याप्त नी होए , ट्रांसफर लर्निंग सीखने बर आने संबंधित सहायक डोमेन ले सहायक स्रोत डेटा के लाभ उठात हवय । जबकि ए क्षेत्र में अधिकांश मौजूदा कार्य केवल लक्षित डेटा के रूप में एकेच्च प्रतिनिधित्व संरचना के साथ स्रोत डेटा के उपयोग म केंद्रित हवयं, ए पेपर में, हम पाठ अउ छवियों के बीच ज्ञान हस्तांतरण बर एक विषम हस्तांतरण सीखने के ढांचे के विस्तार करके ए सीमा ल आगे बढ़ाते हवयं। हम देखत हंवय कि लक्ष्य-डोमेन वर्गीकरण समस्या बर, कुछु एनोटेटेड छवियां कईठन सामाजिक वेब साइटों म पइस जा सकत हवयं, जेहर वेब म उपलब्ध बहुतायत ले पाठ दस्तावेजों ले ज्ञान के हस्तांतरण बर एक पुल के रूप म कार्य कर सकत हवयं। एक प्रमुख प्रश्न एहर हवय कि पाठ दस्तावेज़ मन मनमानी होए के बावजूद स्रोत डेटा म ज्ञान ल प्रभावी ढंग ले कैसे स्थानांतरित करे जाए। हमर समाधान मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन के माध्यम ले सहायक स्रोत डेटा ले निकाले गए अर्थ संबंधी अवधारणा के साथ लक्ष्य छवियों के प्रतिनिधित्व ल समृद्ध करना हवय, अउ एक बेहतर छवि वर्गीकरणकर्ता बनइन बर सहायक डेटा द्वारा उत्पन्न लुप्त अर्थ संबंधी सुविधाओं के उपयोग करना हवय। हम कैल्टेक-256 छवि डेटासेट म अपन एल्गोरिदम के प्रभावशीलता के अनुभवजन्य रूप ले सत्यापित करत हंवय । |
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a8823ab946321079c63b9bd42f58bd17b96a25e4 | चेहरा पहचान अउ आंखों के निष्कर्षण के कईठन अनुप्रयोगों जैसे चेहरा पहचान, चेहरे के अभिव्यक्ति विश्लेषण, सुरक्षा लॉगिन इत्यादि में एक महत्वपूर्ण भूमिका हवय । मनखे के चेहरा अउ चेहरा के संरचना जइसे आंखी, नाक के पता लगाय के काम कंप्यूटर बर जटिल प्रक्रिया हे। ए पेपर सोबेल एज डिटेक्शन अउ मॉर्फोलॉजिकल ऑपरेशन के उपयोग करके फ्रंटल चेहरा छवियों ले चेहरा पहचान अउ आंखों के निष्कर्षण बर एक एल्गोरिदम प्रस्तावित करत हवय। प्रस्तावित दृष्टिकोण ल तीन चरण म विभाजित करे गए हवय; पूर्वप्रसंस्करण, चेहरा क्षेत्र के पहचान, अउ आंखों के निष्कर्षण। छविमन के आकार बदलना अउ ग्रे स्केल छवि रूपांतरण पूर्वप्रसंस्करण में हासिल करे जात हवय । चेहरे क्षेत्र पहचान सोबेल किनारा पता लगाने अउ मॉर्फोलॉजिकल संचालन द्वारा पूरा करे जात हवय । आखिरी चरण म आंखों ल मॉर्फोलॉजिकल संचालन के मदद ले चेहरा क्षेत्र ले निकाले जात हवय । प्रयोग क्रमशः आईएमएम फ्रंटल फेस डेटाबेस, एफईआई फेस डेटाबेस अउ आईएमएम फेस डेटाबेस के 120, 75, 40 छवियों म करे जात हवय । चेहरा पहचान सटीकता क्रमशः 100%, 100%, 97.50% हवय अउ आंखों के निष्कर्षण सटीकता दर क्रमशः 92.50%, 90.66%, 92.50% हवय। |
3b6911dc5d98faeb79d3d3e60bcdc40cfd7c9273 | एक समग्र हस्ताक्षर योजना एक डिजिटल हस्ताक्षर हवय जेहर एकत्रीकरण के समर्थन करत हवय: एन अलग-अलग उपयोगकर्ताओं ले एन अलग-अलग संदेशों म एन हस्ताक्षर दिए गए, एहर संभव हवय कि ए जम्मो हस्ताक्षर ल एकठन छोटे हस्ताक्षर म एकत्रित करे जा सके । ए एकल हस्ताक्षर (अउ एन मूल संदेशों) सत्यापनकर्ता ल आश्वस्त करेगा कि एन उपयोगकर्ताओं हर वास्तव में एन मूल संदेशों म हस्ताक्षर करिस (यानी, उपयोगकर्ता आई आई के लिए संदेश एमआई हस्ताक्षरित = 1,। - ओमन ल ? - ओमन ल ? , एन) के साथ ए पेपर में हम एक समग्र हस्ताक्षर के अवधारणा के परिचय देत हावें, ए तरह के हस्ताक्षर बर सुरक्षा मॉडल प्रस्तुत करत हावें, अउ समग्र हस्ताक्षर बर कईठन अनुप्रयोग देत हावें। हम बोनह, लिन, अउ श्याम के कारण द्विध्रुवीय मानचित्रों के आधार म हाल ही म एक छोटी हस्ताक्षर योजना ले एक कुशल समग्र हस्ताक्षर का निर्माण करत हंवय । समग्र हस्ताक्षर प्रमाणपत्र श्रृंखला के आकार के कम करे बर उपयोगी होत हंवय (सभी हस्ताक्षर ल श्रृंखला में एकत्र करके) अउ एसबीजीपी जैसे सुरक्षित रूटिंग प्रोटोकॉल में संदेश आकार के कम करे बर । हम ए घलो दिखाते हंवय कि समेकित हस्ताक्षर सत्यापित रूप ले एन्क्रिप्टेड हस्ताक्षर ल जन्म देत हंवय । ए तरह के हस्ताक्षर सत्यापनकर्ता ल ए जांचने के अनुमति देत हंवय कि काय एकठन दिए गए सिफरटेक्स्ट सी एकठन दिए गए संदेश एम म हस्ताक्षर के एन्क्रिप्शन हवय । अनुबंध-हस्ताक्षर प्रोटोकॉल में सत्यापित रूप ले एन्क्रिप्टेड हस्ताक्षर के उपयोग करे जात हवय । अंत म, हम ए दिखाते हंवय कि सरल रिंग हस्ताक्षर दे बर छोटी हस्ताक्षर योजना के विस्तार करे बर समान विचारमन के उपयोग करे जा सकत हवय। |
6d4fa4b9037b64b8383331583430711be321c587 | भावना विश्लेषण अनुसंधान के एक बढ़ता क्षेत्र हवय, जेहर वाणिज्यिक अनुप्रयोगमन अउ अकादमिक रुचि दुनों द्वारा संचालित होत हवय । ए पेपर म, हम मूल्य अउ उत्तेजना के भावना आयाम बर डायरी जैसे ब्लॉग पोस्ट के बहु-वर्ग वर्गीकरण के पता लगाथन, जहां कार्य के उद्देश्य क्रमशः बहुत नकारात्मक / कम ले बहुत सकारात्मक / उच्च तक पांच स्तर के पैमाने म एक पोस्ट के मूल्य अउ उत्तेजना के स्तर के भविष्यवाणी करना हवय । हम ए दु आयामों म आदेश पैमाने म असतत प्रभावशाली राज्यों ल मैप करे बर कैसे दिखाते हवय, रसेल के सर्कम्पलेक्स मॉडल के मनोवैज्ञानिक मॉडल के आधार म प्रभाव अउ लेबल के एक पूर्व उपलब्ध कॉर्पस के आधार म बहु-आयामी, वास्तविक मूल्यवान एनोटेशन के साथ। समर्थन वेक्टर मशीन वर्गीकरणकर्ता के प्रतिगमन अउ एक-बनाम-सभी दृष्टिकोणों के उपयोग करके प्रयोगात्मक म परिणाम ों ले पता चलत हवय कि हालांकि उत्तरार्द्ध दृष्टिकोण बेहतर सटीक क्रमबद्ध वर्ग भविष्यवाणी सटीकता प्रदान करत हवय, प्रतिगमन तकनीक छोटे पैमाने म त्रुटिमन ल बनाते हवयं। |
9931c6b050e723f5b2a189dd38c81322ac0511de | हम मनखे कार्रवाई मान्यता समुदाय के भीतर सार्वजनिक रूप ले उपलब्ध डेटासेट के वर्तमान स्थिति म एक समीक्षा प्रस्तुत करत हंवय; पोज-आधारित विधिमन के पुनरुद्धार अउ मनखे-व्यक्ति बातचीत मॉडलिंग ल समझे के हालिया प्रगति ल उजागर करत हंवय । हम एक बेंचमार्क डेटासेट के रूप म उपयोग बर कईठन प्रमुख गुणों के संबंध म डेटासेट ल वर्गीकृत करत हंवय; कक्षा लेबल के संख्या, प्रदान करिस गिनग्राउंड सत्य, अउ आवेदन डोमेन जेहर ओमन कब्जा करत हंवय । हम प्रत्येक डेटासेट के अमूर्तता के स्तर म घलो विचार करत हंवय; ओ मनखेमन ल समूहित करना जेहर कार्रवाई, बातचीत अउ उच्च स्तर के अर्थपूर्ण गतिविधिमन ल प्रस्तुत करत हंवय । सर्वेक्षण प्रमुख उपस्थिति के पहचान करत हवय अउ डेटासेट के आधार म डेटासेट करत हवय, सरलीकृत, जोर दिस, या स्क्रिप्टेड एक्शन क्लासेस बर एकठन प्रवृत्ति ल नोट करत हवय जेहर अक्सर सब-एक्शन इशारों के स्थिर संग्रह द्वारा आसानी ले परिभाषित होत हवयं। डेटासेट के एकठन स्पष्ट कमी हवय जेहर नजीक ले संबंधित कार्रवाई प्रदान करत हंवय , जेहर मूर्त रूप ले पोज अउ इशारों के एकठन श्रृंखला के माध्यम ले पहचाने जात हवयं, बल्कि बातचीत के एकठन गतिशील सेट हवय । हम एखरेबर एक उपन्यास डेटासेट के प्रस्ताव करत हंवय जेहर दुठन व्यक्तिमन के बीच जटिल वार्तालाप बातचीत के प्रतिनिधित्व करत हवय जेहर 3 डी पोज के माध्यम ले होत हवय। 8 अलग-अलग वार्तालाप आधारित परिदृश्यों के वर्णन करे वाले 8 जोड़े के बातचीत ल दुनो किनेट गहराई सेंसर के उपयोग करके एकत्र करे गए रहिस । इरादा एहर घटना प्रदान करना हवय जो कईठन आदिम कार्यों, बातचीत अउ आंदोलनों ले समय के अवधि म निर्मित होत हवय; वास्तविक दुनिया के अधिक प्रतिनिधि अउ वर्तमान म विकसित मान्यता पद्धतिमन बर एकठन चुनौती के रूप म सूक्ष्म कार्रवाई वर्गों के एकठन सेट प्रदान करना। हमर मानना हवय कि ए एलिसवियर अक्टूबर 27, 2015 के सुविधामन बर प्रस्तुत 3 डी पोज प्रीप्रिंट के उपयोग करके वार्तालाप बातचीत वर्गीकरण बर समर्पित पहीली डेटासेट म ले एकठन हवय अउ एट्रिब्यूटेड पेपर ए करत हंवय कि ए कार्य वास्तव म संभव हवय । पूरा डेटासेट सार्वजनिक रूप ले शोध समुदाय बर उपलब्ध कराया गय हवय । |
26e6b1675e081a514f4fdc0352d6cb211ba6d9c8 | हम आधुनिक कारों म उपयोग करे जाने वाले निष्क्रिय कुंजी रहित प्रविष्टि अउ स्टार्ट (पीकेईएस) सिस्टम म रिले हमलों के प्रदर्शन करत हंवय । हमन दू ठन दक्ष अऊ कम खर्चीला हमला करे के तरीका बनाथन, वायर्ड अऊ वायरलेस फिजिकल-लेयर रिले, जऊन हमलावर ल कार म घुसे के अऊ स्मार्ट कुंजी के बीच संदेश भेजे के दुवारा कार ल चालू करे के अनुमति देथे। हमर रिले मॉडुलेशन, प्रोटोकॉल, या मजबूत प्रमाणीकरण अउ एन्क्रिप्शन के उपस्थिति ले पूरा तरह ले स्वतंत्र हंवय । हम 8 निर्माताओं ले 10 कार मॉडल म एक व्यापक मूल्यांकन करत हंवय । हमर परिणाम दिखात हवय कि केवल एक दिशा में सिग्नल रिले (कार ले कुंजी तक) हमला करे बर म पर्याप्त हवय जबकि कुंजी अउ कार के बीच वास्तविक धुरिहाी बडखा हवय (परीक्षण 50 मीटर तक, दृष्टि के रेखा नी) । हमन ए घलो दिखाते हवन कि, हमर सेटअप के संग, स्मार्ट कुंजी ल 8 मीटर तक ले उत्साहित करे जा सकत हे। ए हमलावर बर रिले स् स् थापित करे बर कुंजी के करीब प्राप्त करे के आवश्यकता ल समाप्त करत हवय । हम आघू के विश्लेषण अउ महत्वपूर्ण सिस्टम विशेषता के चर्चा करत हंवय । रिले हमले के सामान्यता अउ मूल्यांकन के गइस प्रणालिमन के संख्या ल देखत होए , एहर संभावना हवय कि समान डिजाइन के आधार म जम्मो पीकेईएस सिस्टम घलो उसी हमले बर असुरक्षित हवयं। अंत म , हम तत्काल शमन के उपायमन के प्रस्ताव करत हंवय जेहर रिले हमलों के जोखिम के साथ-साथ हालिया समाधानमन के घलो कम करत हंवय जेहर उपयोग के सुविधा के संरक्षित करत समय रिले हमलों ल रोक सकत हंवय , जेखर लिए पीकेईएस सिस्टम शुरू में पेश करे गए रहिस । |
69d685d0cf85dfe70d87c1548b03961366e83663 | हम रक्त ऑक्सीजन संतृप्ति (SpO2) के निगरानी बर एक गैर-संपर्क विधि प्रस्तुत करत हंवय । विधि एक ट्रिगर नियंत्रण के साथ एक सीएमओएस कैमरा के उपयोग करत हवय ताकि दो विशेष तरंगदैर्ध्य म वैकल्पिक रूप ले फोटोप्लेटिसमोग्राफी (पीपीजी) सिग्नल रिकॉर्डिंग के अनुमति मिल सके, अउ ए तरंगदैर्ध्य म पीपीजी सिग्नल के नपुंसक के नपुंसक घटकों के मापा गइस अनुपात ले एसपीओ 2 के निर्धारण करे। स्पॉ2 मूल्य के सिग्नल-टू-शोर अनुपात (एसएनआर) तरंग दैर्ध्य के पसंद म निर्भर करत हवय। हमन पइस कि नारंगी (λ = 611 एनएम) अउ निकट अवरक्त (λ = 880 एनएम) के संयोजन गैर-संपर्क वीडियो-आधारित पता लगाने के विधि बर सबले अच्छा एसएनआर प्रदान करत हवय। ए संयोजन पारंपरिक संपर्क आधारित एसपीओ 2 माप में उपयोग करे जाने वाले ले अलग हवय काबरकि पीपीजी सिग्नल ताकत अउ इ तरंग दैर्ध्यों म कैमरा क्वांटम दक्षता गैर-संपर्क विधि के उपयोग करके एसपीओ 2 माप बर ज्यादा अनुकूल हवय। हमन 83% -98% के एसपीओ 2 रेंज म गैर-संपर्क विधि ल मान्य करे बर एकठन छोटे पायलट अध्ययन घलो करे हवय। ए अध्ययन के परिणाम एक संदर्भ संपर्क SpO2 उपकरण (आर = 0.936, पी <; 0.001) के उपयोग करके मापा गइस परिणाममन के साथ सुसंगत हंवय । प्रस्तुत विधि विशेष रूप ले स्वतंत्र रहने वाली परिस्थितियों में घर म स्वास्थ्य अउ कल्याण के ट्रैकिंग बर उपयुक्त हवय, अउ ओ मनखेमन बर जेहर पारंपरिक संपर्क-आधारित पीपीजी उपकरणमन के उपयोग नी कर सकत हंवय । |
51c88134a668cdfaccda2fe5f88919ac122bceda | वेब वीडियो म मल्टीमीडिया घटनाओं का पता लगाना मल्टीमीडिया अउ कंप्यूटर दृष्टि के क्षेत्रमन में एक उभरता होइस अनुसंधान क्षेत्र हवय। ए पेपर में, हम घटना के पता लगाए के समग्र समस्या के कईठन पहलुओं ले निपटने बर एनालिटिक मीडिया प्रोसेसिंग (ई-लैम्प) प्रणाली के माध्यम ले घटना लेबलिंग बर हाल ही में विकसित करे गए ढांचे के मूल विधिमन अउ प्रौद्योगिकिमन के परिचय देत हंवय । विशेष रूप ले, हमन सुविधा निष्कर्षण बर कुशल विधिमन के विकास करे हवय ताकि हम हजारों घंटे के वीडियो के साथ वीडियो डेटा के बडखा संग्रहमन के संभाल सकें। दूसरा, हम एक स्थानिक बैग-ऑफ-शब्दों के मॉडल में निकाले गए कच्चे सुविधाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं, जैसे कि अधिक प्रभावी टाइलिंग के साथ ताकि विभिन्न सुविधाओं अउ विभिन्न घटनाओं के स्थानिक लेआउट जानकारी ल बेहतर ढंग ले कैप्चर करे जा सके, इ प्रकार समग्र पता लगाने के प्रदर्शन में सुधार करे जा सकत हवय। तीसर, व्यापक रूप ले उपयोग करे जाने वाले प्रारंभिक अउ देर ले फ्यूजन योजनामन ले अलग, कईठन सुविधामन ले एकठन अउ मजबूत अउ भेदभावपूर्ण मध्यवर्ती सुविधा प्रतिनिधित्व सीखने बर एकठन उपन्यास एल्गोरिदम विकसित करे जात हवय ताकि एखर ऊपर बेहतर घटना मॉडल बन सकें। आखिरकार, केवल कुछु सकारात्मक उदाहरणों के साथ घटना का पता लगाने के अतिरिक्त चुनौती ले निपटने बर, हमन एक नवा एल्गोरिदम विकसित करे हवय जेहर घटना का पता लगाने में सहायता बर सहायक स्रोतों ले सीखने वाले ज्ञान ल प्रभावी ढंग ले अनुकूलित करे में सक्षम हवय। दुनो हमर अनुभवजन्य म परिणाम अउ ट्रेक्विड मेड11 अउ मेड12 म आधिकारिक मूल्यांकन म परिणाम इ विचारमन के एकीकरण के उत्कृष्ट प्रदर्शन के प्रदर्शन करत हंवय । |
10d6b12fa07c7c8d6c8c3f42c7f1c061c131d4c5 | हम एक परीक्षण मामले के रूप में रैखिक एसवीएम आधारित मानव पहचान ल अपनाने; मजबूत दृश्य वस्तु मान्यता बर सुविधा लेट के सवाल के अध्ययन करत हंवय । मौजूदा किनारे अउ ग्रेडिएंट आधारित डिस्क्रिप्टर्स के समीक्षा करे के पाछू, हमन प्रयोगात्मक रूप ले देखथन कि उन्मुख ग्रेडिएंट (एचओजी) डिस्क्रिप्टर्स के हिस्टोग्राम के ग्रिड मनखे पता लगाए बर मौजूदा फीचर लेट ल बेहतर बनात हवयं। हम प्रदर्शन म गणना के प्रत्येक चरण के प्रभाव के अध्ययन करत हंवय , ए निष्कर्ष निकालत हुए कि बारीक पैमाने म ढाल, बारीक अभिविन्यास बिल्डिंग, अपेक्षाकृत मोटे स्थानिक बिल्डिंग, अउ ओवरलैपिंग डिस्क्रिप्टर ब्लॉक में उच्च गुणवत्ता वाले स्थानीय कंट्रास्ट सामान्यीकरण अच्छे परिणाम बर महत्वपूर्ण हंवय । नवा दृष्टिकोण मूल एमआईटी पैदल यात्री डेटाबेस म लगभग सही अलगाव देथे, एखरबर हमन एक ज्यादा चुनौतीपूर्ण डेटासेट पेश करत हावन जेमा 1800 ले जादा एनोटेट करे गे मनखे छवियां हे जिन म मुद्रा अउ पृष्ठभूमि के एक बड़का श्रृंखला हे। |
2337ff38e6cfb09e28c0958f07e2090c993ef6e8 | कईठन पैटर्न मान्यता कार्यमन बर, आदर्श इनपुट सुविधा कईठन भ्रमित गुणमन बर अपरिवर्तनीय होही (जैसे कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगमन में रोशनी अउ देखने के कोण) । हाल ही में, एक अनियंत्रित तरीका ले प्रशिक्षित गहरी वास्तुकला उपयोगी सुविधामन के निकाले बर एक स्वचालित विधि के रूप में प्रस्तावित करे गए हवय। हालांकि, एकठन वर्गीकरणकर्ता म ओमनके उपयोग के अलावा काखरो घलो साधन द्वारा सीखा सुविधाओं का मूल्यांकन करना मुश्किल हवय । इ पेपर में, हम कईठन अनुभवजन्य परीक्षणों के प्रस्ताव करत हंवय जेहर सीधे डिग्री के माप करत हंवय जेहर एसीसीपीआर के डिग्री के डिग्री के माप करत हंवय जेहर इनपुट रूपांतरणमन के असतत हंवय । हम पाते हावन कि स्टैक्ड ऑटोकोडर प्राकृतिक छवियों म प्रशिक्षित होए म गहराई के साथ मामूली रूप ले तेजी ले अपरिवर्तनीय सुविधामन ल सीखत हवयं। हमन पातेन कि कन्वोल्यूशनल डीप बिलीफ नेटवर्क हर प्रत्येक परत म काफी ज्यादा इन्वैरिएंट फीचर सीखथे । ये म परिणाम गहरी बनाम उथले प्रतिनिधित्व के उपयोग ल उचित ठहरात हंवय , लेकिन सुझाव देत हंवय कि एकठन ऑटोकोडर के शीर्ष म एकठन ऑटोकोडर के स्टैकिंग ले बाहीर तंत्र अपरिवर्तनीयता प्राप्त करे बर महत्वपूर्ण हो सकत हंवय । हमर मूल्यांकन मीट्रिक के उपयोग भविष्य के काम के मूल्यांकन करे बर घलो करे जा सकत हवय, अउ ए प्रकार भविष्य के एल्गोरिदम के विकास में मदद कर सकत हवय। |
31b58ced31f22eab10bd3ee2d9174e7c14c27c01 | इंटरनेट के आगमन के साथ, अरबों छवियां अब ऑनलाइन स्वतंत्र रूप ले उपलब्ध हवय अउ दृश्य दुनिया के एक घने नमूना के गठन करत हवय। कई प्रकार के गैर-पैरामीटर विधिमन के उपयोग करके, हम इंटरनेट ले एकत्रित 79,302,017 छवियों के एक बडखा डेटासेट के सहायता ले ए दुनिया के पता लगावथन। मनोभौतिकीय म परिणाममन ले प्रेरित मनखे दृश्य प्रणाली के उल्लेखनीय सहनशीलता के छवि रिज़ॉल्यूशन में गिरावट बर प्रेरित, डेटासेट में छवियों के 32 x 32 रंग छवियों के रूप में संग्रहीत करे जात हवय । प्रत्येक छवि ल अंग्रेजी म 75,062 गैर-अमूर्त संज्ञाओं म ले एक के साथ ढीले लेबल करे गय हवय, जैसा कि वर्डनेट शब्दकोश डेटाबेस म सूचीबद्ध हवय। इ प्रकार छवि डेटाबेस जम्मो वस्तु श्रेणियों अउ दृश्यों का एक व्यापक कवरेज प्रदान करत हावे। वर्डनेट ले अर्थपूर्ण जानकारी के उपयोग निकटतम-पड़ोसी विधिमन के साथ संयोजन में उपयोग करे जा सकत हवय ताकि लेबलिंग शोर के प्रभाव ल कम करे वाले अर्थपूर्ण स्तरमन के एक श्रृंखला म ऑब्जेक्ट वर्गीकरण करे जा सके। डेटासेट में विशेष रूप ले प्रचलित कुछु वर्गों बर, जैसे कि मनखेमन बर, हम वर्ग-विशिष्ट वायला-जोन्स शैली डिटेक्टरों के बराबर पहचान प्रदर्शन प्रदर्शित करे में सक्षम हंवय । |
4b605e6a9362485bfe69950432fa1f896e7d19bf | डीप लर्निंग म प्रगति अउ डीप नेटवर्क के प्रशिक्षण बर बडखा डेटासेट के उपलब्धता के संयोजन के कारण स्वचालित चेहरा पहचान प्रौद्योगिकिमन में प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार देखे गए हवय। काबरकि चेहरामन के पहचान एक कार्य हवय जेहर मनखेमन ल बहुत अच्छा माना जात हवय , एखरेबर पूरी तरह ले अप्रतिबंधित चेहरे के छवियों के संसाधित करत समय स्वचालित चेहरा पहचान अउ मनखेमन के सापेक्ष प्रदर्शन के तुलना करना स्वाभाविक हवय । ए काम म, हमन मनखेमन अउ स्वचालित प्रणालिमन के मान्यता सटीकता के पिछले अध्ययनमन म विस्तार करत हंवय , कईठन उपन्यास विश्लेषण के उपयोग करके अनियंत्रित चेहरा छविमन के उपयोग करके। हम प्रदर्शन म प्रभाव के जांच करत हंवय जब मनखे मान्यता प्रति विषय, लिंग जैसे अपरिवर्तनीय विशेषता, अउ ओक्ल्यूजन, रोशनी, अउ मुद्रा जैसे परिस्थितिजन्य विशेषता के साथ चित्रण के अलग-अलग मात्रा के साथ प्रस्तुत करे जात हवय । नतीजा बतात हंवय कि मनखे चुनौतीपूर्ण आईजेबी-ए डेटासेट म अत्याधुनिक स्वचालित चेहरा पहचान एल्गोरिदम के स्थिति के बहुत बेहतर करत हंवय । |
a4d510439644d52701f852d9dd34bbd37f4b8b78 | सेल्युलर ऑटोमैटा (सीए) के आधार म स्लेथ मॉडल ल महानगरीय क्षेत्रमन म शहर के विकास सिमुलेशन म लागू करे जा सकत हवय । इ अध्ययन मे,स्लीथ मॉडल का उपयोग शहरी विस्तार के मॉडल बर करीस गिस रहिस अउ तेहरान मे शहरी विकास के भविष्य के व्यवहार की भविष्यवाणी की गइस रहिस । बुनियादी डेटा 1988, 1992, 1998, 2001 अउ 2010 के पांच लैंडसैट TM अउ ईटीएम छवियां रहिन। तीन परिदृश्यों ल जगह के पैटर्न के अनुकरण करे बर डिजाइन करे गए रहिस । पहीली परिदृश्य हर ऐतिहासिक शहरीकरण मोड ल बरकरार रखिस अउ विकास बर एकमात्र सीमा ऊंचाई अउ ढलान रहिस । दूसरा एक कॉम्पैक्ट परिदृश्य रहिस जो विकास ल ज्यादातर आंतरिक बनात हवय अउ उपनगरीय क्षेत्रो के विस्तार ल सीमित करत हावे । आखिरी परिदृश्य हर एक पॉलीसेंट्रिक शहरी संरचना का प्रस्ताव दिस जो छोटे पैच ल अनुमति देत हवय। टेलीफोनः हे : +98 912 3572913 ई-मेल पता: शाघायग.कार्गोजार@याहू.कॉम |
f19e6e8a06cba5fc8cf234881419de9193bba9d0 | तंत्रिका नेटवर्क आमतौर म वर्गीकरण अउ निर्णय कार्यों म उपयोग करे जात हवय । ए पेपर म, हम आमनके म परिणाम के स्थानीय विश्वास के समस्या म ध्यान केंद्रित करत हंवय । हम सांख्यिकीय निर्णय सिद्धांत ले कुछु धारणाओं के समीक्षा करत हंवय जेहर न्यूरल नेटवर्क के साथ वर्गीकरण बर विश्वास उपायमन के निर्धारण अउ उपयोग म अंतर्दृष्टि प्रदान करत हंवय । फेर हमन मौजूदा विश्वास माप के एक अवलोकन प्रस्तुत करत हंवय अउ आखिर म एकठन सरल माप के प्रस्ताव करत हंवय जेहर नेटवर्क आउटपुट के संभाव्य व्याख्या के लाभों के संयोजन अउ बूटस्ट्रैप त्रुटि अनुमान द्वारा मॉडल के गुणवत्ता के अनुमान के लाभों के संयोजन करत हवय। हम वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अउ कृत्रिम समस्या म अनुभवजन्य म परिणाममन के चर्चा करत हंवय अउ देखात हंवय कि सबले सरल उपाय अक्सर ज्यादा जटिल मनखेमन के तुलना म बेहतर व्यवहार करत हंवय , लेकिन कुछु स्थितिमन में खतरनाक हो सकत हंवय । |
4a5be26509557f0a1a911e639868bfe9d002d664 | मैन्युफैक्चरिंग मैसेजिंग स्पेसिफिकेशन (एमएमएस) प्रोटोकॉल के व्यापक रूप ले औद्योगिक प्रक्रिया नियंत्रण अनुप्रयोगमन में उपयोग करे जात हवय , लेकिन एहर खराब दस्तावेज हवय । ए पेपर में हमन सूचना सुरक्षा के संदर्भ में एमएमएस के समझ ल बेहतर करे बर एमएमएस प्रोटोकॉल के विश्लेषण प्रस्तुत करत हंवय । हमर निष्कर्ष ए दिखात हवय कि एमएमएस म म पर्याप्त सुरक्षा तंत्र हंवय , अउ उपलब्ध कमजोर सुरक्षा तंत्र वाणिज्यिक रूप ले उपलब्ध औद्योगिक उपकरणमन में लागू नी होए । |
15a2ef5fac225c864759b28913b313908401043f | अपन ग्राहकों के विश्वास प्राप्त करे बर, सॉफ़्टवेयर विक्रेता अपन उत्पादों के सुरक्षा मानमन के अनुसार प्रमाणित कर सकत हंवय , उदाहरण बर , सामान्य मानदंड (आईएसओ 15408) । हालांकि, एकठन सामान्य मानदंड प्रमाणन बर सॉफ्टवेयर उत्पाद के एकठन समझने योग्य दस्तावेज के आवश्यकता होत हवय । इ दस्तावेज के निर्माण म समय अउ धन के मामले म उच्च लागत होत हवय। हम एक सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रिया के प्रस्ताव करत हंवय जेहर साझा मानदंड प्रमाणन बर आवश्यक दस्तावेज के निर्माण के समर्थन करत हवय। एखरबर, हमन सॉफ़्टवेयर के बनाए के बाद दस्तावेज बनाए के जरूरत नी हवय। एखर अलावा, हम आम मानदंड दस्तावेजों के स्थापना के साथ संभावित समस्याओं के पता लगाए बर आवश्यकता-संचालित सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्रक्रिया के एक उन्नत संस्करण के उपयोग करे के प्रस्ताव करत हंवय । हमर उद्देश्य ए समस्या के पहिचान प्रमाणीकरण प्रक्रिया ले पहिली करना हे। ए प्रकार, हम प्रमाणीकरण प्रयास के महंगे देरी ले बचते हंवय । एडीआईटी एक सहज विकास दृष्टिकोण प्रदान करत हवय जेहर कईठन प्रकार के यूएमएल मॉडल के बीच स्थिरता जांच के अनुमति देत हवय। एडीआईटी सुरक्षा आवश्यकताओं ले डिजाइन दस्तावेजों तक अनुरेखण के भी समर्थन करत हवय। हम स्मार्ट मीटरिंग गेटवे सिस्टम के विकास के साथ अपन दृष्टिकोण के चित्रित करत हंवय । |
21968ae000669eb4cf03718a0d97e23a6bf75926 | हाल ही म, सामाजिक नेटवर्क म प्रभाव के प्रसार के घटना म भारी रुचि होए हवय । ए क्षेत्र म अध्ययन ए मानत हवयं कि ओमनकर समस्यामन बर इनपुट के रूप म एकठन सामाजिक ग्राफ हवय जेमा उपयोगकर्ताओं के बीच प्रभाव के संभावना के साथ लेबल करिस गिन किनारों के साथ। हालांकि, ए सवाल के संभावना कहां ले आती हवय या वास्तविक सामाजिक नेटवर्क डेटा ले ओमनकैसे गणना करे जा सकत हवय, एखरेबर अब तक काफी हद तक अनदेखा करे गय हवय । ए प्रकार ए पूछना दिलचस्प हवय कि काय एकठन सामाजिक ग्राफ अउ एखर उपयोगकर्ताओं द्वारा कार्मन के एकठन लॉग ले , काखरो ल प्रभाव के मॉडल बना सकत हवय । ए मुख्य समस्या हवय जेहर ए पेपर म हमला करे गय हवय । मॉडल मापदंडमन के सीखने अउ भविष्यवाणि करे बर सीखे मॉडल के परीक्षण करे बर मॉडल अउ एल्गोरिदम के प्रस्ताव के अलावा, हम एहर भविष्यवाणी करे बर तकनीकमन के घलो विकास करत हंवय कि एक उपयोगकर्ता के द्वारा एकठन कार्रवाई करे के उम्मीद करे जा सकत हवय । हम अपन विचार अउ तकनीक ल फ़्लिकर डेटा सेट के उपयोग करके मान्य करत हावें जेमा 1.3M नोड्स, 40M किनारों के साथ एक सामाजिक ग्राफ शामिल हावे, अउ 300 के अलग-अलग कार्यों ल संदर्भित करत 35M ट्यूपल ले युक्त एक कार्रवाई लॉग शामिल हावे। एक वास्तविक सामाजिक नेटवर्क म होए वाले वास्तविक प्रभाव ल दिखाए के अलावा, हम ए दिखाते हंवय कि हमर तकनीकमन में उत्कृष्ट भविष्यवाणी प्रदर्शन हवय । |
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61dc8de84e0f4aab21a03833aeadcefa87d6d4e5 | एड-हॉक नेटवर्क म गोपनीयता-संरक्षण डेटा एग्रीगेशन एक चुनौतीपूर्ण समस्या हवय, वितरित संचार अउ नियंत्रण आवश्यकता, गतिशील नेटवर्क टोपोलॉजी, अविश्वसनीय संचार लिंक, आदि के विचार करत हुए। जब बेईमान नोड्स मौजूद होत हंवय , त कठिनाई बढ़ जात हवय , अउ बेईमान नोड्स के खिलाफ गोपनीयता, सटीकता अउ मजबूती ल कैसे सुनिश्चित करे जाए, एक खुला मुद्दा बने रहत हवय । व्यापक रूप ले उपयोग करे जाने वाले क्रिप्टोग्राफिक दृष्टिकोणों ले अलग, ए पेपर म, हम वितरित सहमति तकनीक के शोषण करके ए चुनौतीपूर्ण समस्या ल संबोधित करत हंवय । हम पहीली एक सुरक्षित आम सहमति आधारित डेटा एकत्रीकरण (एससीडीए) एल्गोरिदम के विरोध करत हंवय जेहर संवेदनशील डेटा के गोपनीयता के संरक्षित करत समय सटीक योग एकत्रीकरण के गारंटी देत हवय। फेर, बेईमान नोड्स ले प्रदूषण ल कम करे बर, हम एक उन्नत एससीडीए (ई-एससीडीए) एल्गोरिदम के प्रस्ताव करत हंवय जेहर पड़ोसिमन ल बेईमान नोड्स के पता लगाए के अनुमति देत हवय, अउ त्रुटि बाध्य होत हवय जब गैर-पहचान योग्य डिशोन टी नोड्स होत हंवय । हम एससीडीए अउ ई-एससीडीए दुनो के अभिसरण के साबित करत हंवय । हम ए घलो साबित करत हंवय कि प्रस्तावित एल्गोरिदम , σ) -डेटाप्रोवेसी हंवय , अउ अउ σ के बीच गणितीय संबंध प्राप्त करत हंवय । व्यापक सिमुलेशन हर दिखाया हवय कि प्रस्तावित एल्गोरिदम में उच्च सटीकता अउ कम जटिलता हवय, अउ वे नेटवर्क गतिशीलता अउ बेईमान नोड्स के खिलाफ मजबूत हंवय । |
dbde4f47efed72cbb99f412a9a4c17fe39fa04fc | प्राकृतिक छवि पीढ़ी वर्तमान में डीप लर्निंग में सबले सक्रिय रूप ले खोजे गए क्षेत्रों में ले एक हवय। कईठन दृष्टिकोण, उदा। अत्याधुनिक कलात्मक शैली हस्तांतरण या प्राकृतिक बनावट संश्लेषण बर, पर्यवेक्षित रूप ले प्रशिक्षित गहरे तंत्रिका नेटवर्क में पदानुक्रमित प्रतिनिधित्व के आंकड़ों म भरोसा करना। हालांकि, ए स्पष्ट नी हवय कि ए सुविधा प्रतिनिधित्व के पहलू प्राकृतिक छवि उत्पादन बर महत्वपूर्ण हवय: क्या ए गहराई, पूल या प्राकृतिक छवियों म सुविधाओं के प्रशिक्षण हवय? हम इहां प्राकृतिक बनावट संश्लेषण के काम बर ए सवाल के संबोधित करत हंवय अउ देखात हंवय कि उपरोक्त पहलुमन ले कोई भी अपरिहार्य नी हवय। एखर बजाय, हम ए प्रदर्शित करत हंवय कि उच्च धारणात्मक गुणवत्ता के प्राकृतिक बनावट केवल एकठन परत, कोई पूलिंग अउ यादृच्छिक फ़िल्टर के साथ नेटवर्क ले उत्पन्न करे जा सकत हवय। |
acdc3d8d8c880bc9b9e10b337b09bed4c0c762d8 | कपड़ा अऊ पहनय योग्य उत्पाद म एकीकृत दूरसंचार प्रणाली अइसन तरीका हे, जेखर द्वारा चिकित्सा उपकरण स्वास्थ्य देखभाल प्रावधान ल चौबीसों घंटा बढ़ाए म असर डालथे। जब ये कपड़ा पूरा तरह ले विकसित हो जाही त ओमन अस्पताल के संसाधन अउ श्रम ल कम करे के साथ-साथ सतर्कता बर सक्षम होहीं अउ जरूरत के समय ध्यान मांगहीं। एखर अलावा, वे रोगों, स्वास्थ्य अनियमितताओं अउ अप्रत्याशित दिल या मस्तिष्क विकारों म एक प्रमुख भूमिका निभा सकत हवयं। ए काम अल्ट्रा-वाइडबैंड (यूडब्ल्यूबी) एंटीना के जांच के व्यवहार्यता ल प्रस्तुत करत हवय जेहर पूरा तरह ले कपड़ा सामग्री ले बना हवय जेहर सब्सट्रेट के साथ-साथ डिजाइन किए गए एंटीना के कंडक्टिंग हिस्सामन बर उपयोग करे जात हवय । सिमुलेटेड अउ मापे गए परिणाम ले पता चलत हवय कि प्रस्तावित एंटीना डिजाइन व्यापक काम बैंडविड्थ के आवश्यकता ल पूरा करत हवय अउ कॉम्पैक्ट आकार, धोए योग्य अउ लचीले सामग्री के साथ 17 जीएचजेड बैंडविड्थ प्रदान करत हवय। वर्तमान पांडुलिपि डिजाइन के उपयोगिता ल मान्य करे बर रिटर्न लॉस, बैंडविड्थ, विकिरण पैटर्न, वर्तमान वितरण के साथ-साथ लाभ अउ दक्षता के संदर्भ म म परिणाम प्रस्तुत करे जात हवयं। इहां प्रस्तुत कार्य के स्वतंत्र सूट के भविष्य के अध्ययन बर गहन निहितार्थ हंवय जेहर एक दिन ऐसे विश्वसनीय अउ आरामदायक चिकित्सा निगरानी तकनीकमन के साथ पहनने वाले (रोगी) प्रदान करे म मदद कर सकत हंवय । 12 अप्रैल 2011 ल प्राप्त होइस, 23 मई 2011 ल स्वीकार करे गइस, 10 जून 2011 ल निर्धारित * संवाददाता लेखक: माई ए रहमान उस्मान ([email protected]) । |
aab8c9514b473c4ec9c47d780b7c79112add9008 | एक शोध रणनीति के रूप म मामला अध्ययन अक्सर छात्रों अउ आने नवा शोधकर्ता बर एकठन स्पष्ट विकल्प के रूप म उभरता हवय जेहर अपन कार्यस्थल या सीमित संख्या म संगठनमन के तुलना के आधार म मामूली पैमाने म शोध परियोजना करे के मांग करत हंवय । इ संदर्भ म मामला अध्ययन अनुसंधान के आवेदन के सबले चुनौतीपूर्ण पहलू एक शोध के एक वर्णनात्मक विवरण ले "क्या होता है" के एक शोध के टुकड़े म जांच उठाना हवय जो ज्ञान बर मूल्यवान, यदि मामूली अतिरिक्त होने का दावा कर सकत हवय। ए लेख केस स्टडी रिसर्च अउ संबंधित क्षेत्रमन म स्थापित पाठ्यपुस्तमन म भारी रूप ले आकर्षित करत हवय, जैसे यिन, 1 99 4, हेमेल एट अल, 1 99 3, ईटन, 1 99 2, गोम, 2000, पेरी, 1 99 8, अउ सांडर्स एट अल, 2000 लेकिन ए तरह ले केस स्टडी रिसर्च के प्रमुख पहलु ल अलग करे के प्रयास करत हवय ताकि नवा शोधकर्तामन ल ए शोध दृष्टिकोण के कुछु प्रमुख सिद्धांतमन के साथ संघर्ष करे अउ लागू करे बर प्रोत्साहित करे जा सके। लेख बतात हवय कि केस स्टडी रिसर्च के उपयोग कब करे जा सकत हवय , अनुसंधान डिजाइन, डेटा संग्रह, अउ डेटा विश्लेषण, अउ अंत म एकठन रिपोर्ट या शोध प्रबंध लिखे म साक्ष्य म आकर्षित करे बर सुझाव प्रदान करत हवय । |
a088bed7ac41ae77dbb23041626eb8424d96a5ba | ए पेपर एफ्रा प्रश्न उत्तर इंजन, एक मॉड्यूलर अउ विस्तार योग्य ढांचे के वर्णन करत हवय जेहर एक प्रणाली म प्रश्न उत्तर दे बर कईठन दृष्टिकोण ल एकीकृत करे के अनुमति देत हवय । हमर ढांचा ल भाषा-विशिष्ट घटक ल प्रतिस्रहिसपित करके अंग्रेजी के अलावा आने भाषाओं बर अनुकूलित करे जा सकत हवय। ए प्रश्न के उत्तर, ज्ञान एनोटेशन अउ ज्ञान खनन के दो प्रमुख दृष्टिकोणों के समर्थन करत हवय । एफ़्रा वेब ल डेटा संसाधन के रूप म उपयोग करत हवय, लेकिन छोटे कॉर्पोरेस के साथ घलो काम कर सकत हवय। एखर अलावा, हम प्रश्न के व्याख्या बर एक नवा दृष्टिकोण प्रस्तावित करत हंवय जेहर प्रश्न के मूल रूप ले सार हवय। पाठ पैटर्न के उपयोग प्रश्न के व्याख्या करे अउ पाठ स्निपेट ले उत्तर निकाले बर करे जात हवय । हमर सिस्टम स्वचालित रूप ले प्रशिक्षण डेटा के रूप म प्रश्न-उत्तर जोड़े के उपयोग करके उत्तर निष्कर्षण बर पैटर्न सीखत हवय। प्रयोगात्मक म परिणाममन ए दृष्टिकोण के क्षमता के खुलासा करीस । |
227ed02b3e5edf4c5b08539c779eca90683549e6 | मौजूदा ढांचे के एकठन बडखा बहुमत कुछु सामाजिक-आर्थिक अउ तकनीकी सेटिंग्स के साथ देशमन म अपन सार्वभौमिक लागू होए के समस्या ल संबोधित करे बर अपर्याप्त हवयं। हालांकि अभी तक ई-गवर्नमेंट ल लागू करे म "एक आकार सभी फिट" रणनीति नी हवय, लेकिन परिवर्तन म कुछु आवश्यक सामान्य तत्व हंवय । एखरबर, ए पेपर विकासशील अउ विकसित देशमन के मौजूदा ई-प्रतिभागिता पहल ले कुछु सिद्धांतमन अउ पाठमन के आधार म एकठन अद्वितीय टिकाऊ मॉडल विकसित करे के प्रयास करत हवय , ताकि आईसीटी के लाभों के अधिकतम करे जा सके अउ ज्यादा भागीदारी सुनिश्चित करे जा सके। |
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64f51fe4f6b078142166395ed209d423454007fb | गहरी नेटवर्क मॉडल के सटीक अउ मजबूत प्रशिक्षण बर एनोटेटेड प्रशिक्षण छवियों के एक बडखा मात्रा महत्वपूर्ण हवय लेकिन एनोटेटेड प्रशिक्षण छवियों के एक बडखा मात्रा के संग्रह अक्सर समय लेने अउ महंगा होत हवय। इमेज संश्लेषण ए बाधा ल कम करत हवय, एनोटेटेड प्रशिक्षण छवियों ल स्वचालित रूप ले मशीनों द्वारा उत्पन्न करत हवय, जेहर हाल के गहन सीखने अनुसंधान में बढ़ती रुचि ल आकर्षित करे हवय। हम एक अभिनव छवि संश्लेषण तकनीक विकसित करत हंवय जेहर पृष्ठभूमि छविमन में रुचि के अग्रभूमि वस्तुमन (ओओआई) के यथार्थवादी रूप ले एम्बेड करके एनोटेटेड प्रशिक्षण छविमन के रचना करत हवय। प्रस्तावित तकनीक म दु प्रमुख घटकों म शामिल हवय जेहर सिद्धांत रूप म गहरी नेटवर्क प्रशिक्षण म संश्लेषित छवियों के उपयोगिता ल बढ़ाए बर होत हवय। पहला संदर्भ-जागरूक अर्थपूर्ण सुसंगतता हवय जेहर ए सुनिश्चित करत हवय कि ओओआई ल पृष्ठभूमि छवि के भीतर अर्थपूर्ण रूप ले सुसंगत क्षेत्रों के आसपास रखे जात हवय । दूसरा सामंजस्यपूर्ण उपस्थिति अनुकूलन हवय जेहर सुनिश्चित करत हवय कि एम्बेडेड ओओआई दोनों ज्यामिति संरेखण अउ उपस्थिति यथार्थवाद ले आस-पास के पृष्ठभूमि के अनुकूल हवय। प्रस्तावित तकनीक के मूल्यांकन दु संबंधित लेकिन बहुत अलग कंप्यूटर दृष्टि चुनौतियों, अर्थात्, दृश्य पाठ पता लगाने अउ दृश्य पाठ मान्यता म करे गए हवय। कईठन सार्वजनिक डेटासेट म प्रयोग हमर प्रस्तावित छवि संश्लेषण तकनीक के प्रभावशीलता के प्रदर्शन करत हंवय । डीप नेटवर्क प्रशिक्षण में हमर संश्लेषित छवियों के उपयोग वास्तविक छवियों के उपयोग के तुलना में समान या बेहतर दृश्य पाठ पता लगाने अउ दृश्य पाठ मान्यता प्रदर्शन प्राप्त करे म सक्षम हवय । |
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226cfb67d2d8eba835f2ec695fe28b78b556a19f | हम बिटकॉइन प्रोटोकॉल बर एक व्यावहारिक संशोधन प्रस्तावित करत हंवय जेहर सामान्य मामले में बिटकॉइन के सुरक्षा करत हवय। ए एकठन गठबंधन द्वारा स्वार्थी खनन ल प्रतिबंधित करत हवय जेहर संसाधनमन के 1/4 ले कम के आदेश देत हवय । ए दहलीज गलत रूप ले 1/2 बाउंड ले कम हवय, लेकिन वर्तमान वास्तविकता ले बेहतर हवय जहां काखरो घलो आकार के गठबंधन सिस्टम के समझौता कर सकत हवय। बिटकॉइन क्रिप्टोक्यूरेंसी ब्लॉकचेन नामक सार्वजनिक लॉग म अपन लेनदेन ल रिकॉर्ड करत हवय । एखर सुरक्षा वितरित प्रोटोकॉल म महत्वपूर्ण रूप ले निर्भर करत हवय जेहर ब्लॉकचेन ल बनाए रखती हवय , जेहर प्रतिभागिमन द्वारा खनिक कहे जात हवय । पारंपरिक ज्ञान दावा करत हवय कि खनन प्रोटोकॉल प्रोत्साहन-संगत हवय अउ अल्पसंख्यक समूहमन के खिलाफ सुरक्षित हवय , यानी ए खनिकमन ल प्रोटोकॉल के पालन करे बर प्रोत्साहित करत हवय जैसा कि निर्धारित करे गय हवय । हम देखथन कि बिटकॉइन खनन प्रोटोकॉल प्रोत्साहन-संगत नी हवय। हम एक हमला प्रस्तुत करत हन जेखर संग मिलके खनिक के राजस्व ह ओखर उचित हिस्सा ले जादा हे। हमला के बिटकॉइन बर महत्वपूर्ण परिणाम हो सकत हवयं: तर्कसंगत खनिक हमलावरों म शामिल होए के प्राथमिकता रखत हवयं, अउ जब तक ए बहुमत नी बन जात हवय तब तक संदिग्ध समूह के आकार बढ़ जात हवय । ए बिंदु म, बिटकॉइन प्रणाली एक विकेन्द्रीकृत मुद्रा होना बंद हो जात हवय। जब तक कुछु धारणाएं नी करे जात हवयं, तब तक स्वार्थी खनन कन्हु घलो आकार के गठबंधन के लिए व्यवहार्य हो सकत हवय । |
2b00e526490d65f2ec00107fb7bcce0ace5960c7 | ए पेपर इंटरनेट ऑफ थिंग्स ल संबोधित करत हवय। ए वादा करे वाले प्रतिमान के मुख्य सक्षम कारक कईठन प्रौद्योगिकिमन अउ संचार समाधानमन के एकीकरण हवय। पहचान अउ ट्रैकिंग प्रौद्योगिकिमन, वायर्ड अउ वायरलेस सेंसर अउ एक्ट्यूएटर नेटवर्क, उन्नत संचार प्रोटोकॉल (अगली पीढ़ी के इंटरनेट के साथ साझा), अउ स्मार्ट वस्तुमन बर वितरित खुफिया केवल सबले प्रासंगिक हंवय । जैसा कि कोई आसानी ले कल्पना कर सकत हवय , इंटरनेट ऑफ थिंग्स के आघू के ओर कन्हु भी गंभीर योगदान आवश्यक रूप ले ज्ञान के कइठन क्षेत्रों म संचालित सहकारिता के परिणाम होना चाहि, जैसे कि दूरसंचार, सूचना विज्ञान, इलेक्ट्रॉनिक्स अउ सामाजिक विज्ञान। ए तरह के एकठन जटिल परिदृश्य म ए सर्वेक्षण ओ मनखेमन ल निर्देशित करे जात हवय जेहर ए जटिल अनुशासन के संपर्क करना चाहत हवयं अउ एखर विकास म योगदान देना चाहत हवयं। इ इंटरनेट ऑफ थिंग्स प्रतिमान के कइठन दृष्टिमन के रिपोर्ट करे गए हवय अउ सक्षम प्रौद्योगिकिमन के समीक्षा के गए हवय। ए पता चलत हवय कि अभी घलो शोध समुदाय के सामने प्रमुख मुद्दे हंवय । ओमनमें ले सबले प्रासंगिक विस्तार ले संबोधित करे जात हवय । 2010 एल्सेवियर बी.वी. जम्मो अधिकार सुरक्षित हवय। |
839a69a55d862563fe75528ec5d763fb01c09c61 | एलएसटीएम या सरल तकनीमन के उपयोग करके गणना करे गए कम आयामी वेक्टर एम्बेडिंग, पाठ के "अर्थ" के कैप्चर करे अउ डाउनस्ट्रीम कार्यमन बर उपयोगी अनसुर्क्षित सीखने के एकठन लोकप्रिय तरीका हवय । हालांकि, उंखर शक्ति सिद्धांत रूप में समझ नी आत हवय। वर्तमान पेपर रैखिक एम्बेडिंग योजनाओं के उप-मामले ल देखके औपचारिक समझ प्राप्त करत हवय। संपीड़ित संवेदन के सिद्धांत के उपयोग करके हम देखथन कि घटक शब्द वैक्टर के संयोजन करे वाले प्रतिनिधित्व अनिवार्य रूप ले टेक्स्ट के बैग-ऑफ-एन-ग्राम (बॉनजी) प्रतिनिधित्व के सूचना-संरक्षण रैखिक माप हवयं। ए एलएसटीएम के बारे में एक नवा सैद्धांतिक म परिणाम देत हवय: कम मेमोरी एलएसटीएम ले प्राप्त कम आयामी एम्बेडमेंट वर्गीकरण कार्यमन म कम ले कम शक्तिशाली होत हंवय , छोटे त्रुटि तक, बोनजी वैक्टरमन म रैखिक वर्गीकरणकर्ता के रूप में, एक म परिणाम व्यापक अनुभवजन्य काम अब तक नी देखाए जा सके हवय। हमर प्रयोग इ सैद्धांतिक खोज के समर्थन करत हंवय अउ मानक बेंचमार्क म मजबूत, सरल, अउ अनियंत्रित आधार रेखा ल स् थापित करत हंवय जेहर कि कुछु मामला म शब्द-स्तर के तरीकामन के बीच कला के स्थिति हंवय । हम ग्लोवे अउ वर्ड2वेक जैसे एम्बेडेड के एक आश्चर्यजनक नवा संपत्ति घलो दिखाते हंवय: वे पाठ बर एकठन अच्छा संवेदी मैट्रिक्स बनात हंवय जेहर यादृच्छिक मैट्रिक्स के तुलना म ज्यादा कुशल हवय, मानक विरल वसूली उपकरण, जेहर समझा सकत हवय कि ओमनअभ्यास म बेहतर प्रतिनिधित्व के नेतृत्व काबर करत हंवय । |
06e04fd496cd805bca69eea2c1977f90afeeef83 | एल्गोरिदमिक निष्पक्षता में अधिकांश दृष्टिकोण मशीन सीखने के तरीकामन के सीमित करत हंवय ताकि परिणामी भविष्यवाणियां निष्पक्षता के कईठन सहज धारणामन में ले एकठन के संतुष्ट कर सकें। जबकि ए निजी कंपनियों ल गैर-भेदभाव कानूनों के अनुपालन या नकारात्मक प्रचार ले बचने म मदद कर सकत हवय, हम मानत हवयं कि एहर अक्सर बहुत कम, बहुत देरी ले होत हवय । जब तक प्रशिक्षण डेटा एकत्र करे जात हवय , वंचित समूहमन म व्यक्तिमन ल पहीली ले ही भेदभाव अउ ओमनके नियंत्रण ले बाहीर कारकमन के कारण अवसरमन के नुकसान होत हवय । वर्तमान काम म हम एखर बजाय एकठन नवा सार्वजनिक नीति जैसे हस्तक्षेप म ध्यान केंद्रित करत हंवय , अउ विशेष रूप ले , समग्र प्रणाली के निष्पक्षता म सुधार के दौरान अपन सकारात्मक प्रभाव ल अधिकतम करे के तरीका। हम हस्तक्षेप के प्रभावों के मॉडल करे बर कारण संबंधी विधियों का उपयोग करत हावें, संभावित हस्तक्षेप के अनुमति देत हावे-प्रत्येक व्यक्ति के परिणाम हस्तक्षेप ल प्राप्त करे वाले आने मनखेों म निर्भर हो सकत हावे। हम न्यूयॉर्क शहर के स्कूलों के डेटासेट के उपयोग करके शिक्षण संसाधनों के बजट के आवंटन के साथ उदाहरण के साथ दिखाएंगे। |
44dd6443a07f0d139717be74a98988e3ec80beb8 | कईठन अच्छी तरह ले विकसित दृष्टिकोण अब प्रेरक सीखने बर मौजूद हवयं, लेकिन प्रत्येक के विशिष्ट सीमा हवय जेमन ल दूर करना मुश्किल हवय । बहु-नीति सीखने एकठन एल्गोरिदम म कईठन तरीकामन के संयोजन करके ए समस्या ले निपटे के प्रयास करत हवय । ए लेख दु व्यापक रूप ले उपयोग करे जाने वाले अनुभवजन्य दृष्टिलण के एकीकरण के वर्णन करत हवय: नियम प्रेरण अउ उदाहरण-आधारित सीखने। नवा एल्गोरिदम में, उदाहरणों के अधिकतम रूप ले विशिष्ट नियमों के रूप में माना जात हवय, अउ वर्गीकरण के उपयोग एक सर्वश्रेष्ठ-मैच रणनीति के उपयोग करके करे जात हवय । नियम धीरे-धीरे सामान्यीकृत उदाहरणों ले सीखे जात हवयं जब तक कि स्पष्ट सटीकता म कोई सुधार प्राप्त नी होत हवय । सैद्धांतिक विश्लेषण ए दृष्टिकोण ल कुशल साबित करत हवय। ए राइज 3.1 प्रणाली म लागू करे गए हवय। एक व्यापक अनुभवजन्य अध्ययन म, राइज़ लगातार अपन माता-पिता दृष्टिकोण (पीईबीएलएस अउ सीएन 2) के साथ-साथ एकठन निर्णय पेड़ शिक्षार्थी (सी 4.5) के अत्याधुनिक प्रतिनिधियों के तुलना म उच्च सटीकता प्राप्त करत हवय । लेसन अध्ययन ले पता चलत हवय कि ए प्रदर्शन बर राइज के प्रत्येक घटक आवश्यक हवय । सबले महत्वपूर्ण रूप ले, 30 अध्ययन के 14 डोमेन म, राइज़ पीईबीएलएस अउ सीएन 2 के सबले सुग्गर ले ज्यादा सटीक हवय, जेखर से पता चलत हवय कि कईठन अनुभवजन्य तरीलं के संयोजन ले एक महत्वपूर्ण तालमेल प्राप्त करे जा सकत हवय। |
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4debb3fe83ea743a888aa2ec8f4252bbe6d0fcb8 | ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर (ओएसएस) देर ले अब्बड वाणिज्यिक रुचि का विषय बन गइस हवय। निश्चित रूप ले, ओएसएस सॉफ्टवेयर संकट के मूल मुद्दों ल संबोधित करे म बहुत अधिक वादा करत हवय, अर्थात् सॉफ्टवेयर विकसित करे म बहुत लंबा समय ले रहा हवय, एखर बजट ले ज्यादा, अउ बहुत अच्छी तरह ले काम नी करत हवय। वास्तव म, ओएसएस सफलता के कईठन उदाहरण हवयं- लिनक्स ऑपरेटिंग सिस्टम, अपाचे वेब सर्वर, बीआईएनडी डोमेन नाम समाधान उपयोगिता, कुछु का नाम लेने बर। हालांकि, ओएसएस म कठोर अकादमिक शोध के माध्यम ले आज तक कुछु भी नी करे गय हवय । ए अध्ययन म एकठन ढांचा दु पिछला ढांचे ले व्युत्पन्न करे गय रहिस जेहर आईएस क्षेत्र म बहुत प्रभावशाली रहे हवयं, अर्थात् ज़ैचमैन के आईएस आर्किटेक्चर (आईएसए) अउ सॉफ्ट सिस्टम मेथोडॉलजी (एसएसएम) ले चेकलैंड के सीएटीडब्ल्यूओई ढांचा। परिणामी ढांचे के उपयोग ओएसएस दृष्टिकोण के विस्तार ले विश्लेषण करे बर करे जात हवय । ओएसएस अनुसंधान के संभावित भविष्य के घलो चर्चा करे जात हवय । |
4bd48f4438ba7bf731e91cb29508a290e938a1d0 | 2.4 गीगाहर्ट्ज डब्ल्यूएलएएन एक्सेस पॉइंट अनुप्रयोगों बर परिपत्र ध्रुवीकरण (सीपी) के एक कॉम्पैक्ट ओमनीडायरेक्शनल एंटीना प्रस्तुत करे जात हवय । एंटीना म चार घुमावदार मोनोपोल अउ एक फीडिंग नेटवर्क होत हवय जेहर एक साथ ए चार मोनोपोल ल उत्तेजित करत हवय। सीपी एंटीना के विद्युत आकार केवल λ <sub> 0 <sub> 5 × λ <sub> 0 <sub> 5 × λ <sub> 0 <sub> 13 हवय। प्रतिबाधा बैंडविड्थ (Sgadgad <sub> 11 <sub> Rad <; -10 डीबी) 3.85% (2.392 गीगाहर्ट्ज ले 2.486 गीगाहर्ट्ज) हवय अउ अक्षीय अनुपात ऑपरेटिंग बैंड म 0.5 डीबी ले कम हवय। |
0015fa48e4ab633985df789920ef1e0c75d4b7a8 | पता लगाना (सीवीपीआर 97 के कार्यवाही म दिखाई देना, 17-19 जून, 1 99 7 प्यूर्टो रिको) । एडगर ओसुनई? रॉबर्ट फ्रेड? फेडेरिको गिरोसी yजैविक अउ कम्प्यूटेशनल लर्निंग अउ संचालन अनुसंधान केंद्र के लिए केंद्र मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी कैम्ब्रिज, एमए, 02139, संयुक्त राज्य अमेरिका सार हम कंप्यूटर दृष्टि में समर्थन वेक्टर मशीनों (एसवीएम) के आवेदन के जांच करत हंवय । एसवीएम एक सीखने की तकनीक हावे जेला वी। वापनिक अउ ओखर टीम (एटी एंड टी बेल लैब्स) द्वारा विकसित करे गय हावे। ए बहुपद, न्यूरल नेटवर्क, या रेडियल बेस फ़ंक्शंस क्लासिफायरमन के प्रशिक्षण बर एक नवा विधि के रूप में देखे जा सकत हवय। निर्णय सतहों के एक रैखिक रूप ले सीमित द्विघात प्रोग्रामिंग समस्या के हल करके पाय जात हवय । इ अनुकूलन समस्या चुनौतीपूर्ण हवय काबरकि द्विघात रूप पूरा तरह ले घना हवय अउ मेमोरी आवश्यकता डेटा बिंदुमन के संख्या के वर्ग के साथ बढ़त हवय। हम एक विघटन एल्गोरिदम प्रस्तुत करत हंवय जेहर वैश्विक इष्टतमता के गारंटी देत हवय, अउ एसवीएम के बहुत बडखा डेटा लेट म प्रशिक्षित करे बर उपयोग करे जा सकत हवय। विघटन के पाछू मुख्य विचार उप-समस्यामन के पुनरावर्ती समाधान अउ इष्टतमता शर्तमन के मूल्यांकन हवय जेमन के उपयोग दुनों बेहतर पुनरावर्ती मूल्मन के उत्पन्न करे बर करे जात हवय , अउ एल्गोरिदम बर स्टॉपिंग मानदंडमन के घलो स्थापित करे जात हवय । हम एसवीएम के कार्यान्वयन के प्रयोगात्मक म परिणाम प्रस्तुत करत हंवय , अउ 50,000 डेटा बिंदुमन के डेटा सेट के शामिल करत चेहरा पहचान समस्या म हमर दृष्टिकोण के व्यवहार्यता के प्रदर्शन करत हंवय । |
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0122e063ca5f0f9fb9d144d44d41421503252010 | अनसुईवेज फीचर लर्निंग अउ डीप लर्निंग म हालिया काम ले पता चले हवय कि बडखा मॉडल ल प्रशिक्षित करे में सक्षम होए ले प्रदर्शन म नाटकीय रूप ले सुधार हो सकत हवय। इ पेपर में, हम दस हजार सीपीयू कोर के उपयोग करके अरबों मापदंडों के साथ एक गहरे नेटवर्क ल प्रशिक्षित करे के समस्या म विचार करत हंवय । हमन डिस्टबेलिफ नामक एक सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क विकसित करे हवन जऊन ह बड़े मॉडल ल प्रशिक्षित करे बर हजारों मशीन के संग कंप्यूटिंग क्लस्टर के उपयोग कर सकथे। इ ढांचे के भीतर, हमन बडखा पैमाने म वितरित प्रशिक्षण बर दु एल्गोरिदम विकसित करे हवय: (आई) डाउनपूर एसजीडी, एक अतुल्यकालिक स्टोचस्टिक ग्रेडिएंट वंश प्रक्रिया जेहर बडखा संख्या में मॉडल प्रतिकृति के समर्थन करत हवय, अउ (आईआई) सैंडब्लास्टर, एक ढांचा जेहर एल-बीएफजीएस के वितरित कार्यान्वयन सहित कईठन वितरित बैच अनुकूलन प्रक्रिया के समर्थन करत हवय। डाउनपूर एसजीडी अउ सैंडब्लास्टर एल-बीएफजीएस दुनो गहरे नेटवर्क प्रशिक्षण के पैमाने अउ गति बढ़ात हंवय । हमन सफलतापूर्वक अपन सिस्टम के उपयोग साहित्य में पहीली रिपोर्ट करे ले 30 गुना बडखा गहन नेटवर्क ल प्रशिक्षित करे बर करे हवय, अउ इमेजनेट म अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करत हवय, 16 मिलियन छवियों अउ 21k श्रेणियों के साथ एक दृश्य वस्तु मान्यता कार्य। हम देखथन कि ए तकनीकमन नाटकीय रूप ले एकठन कम आकार के गहन नेटवर्क के प्रशिक्षण ल वाणिज्यिक भाषण मान्यता सेवा बर तेज करथें । यद्यपि हम बडखा तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण बर लागू करे गए इ विधियों के प्रदर्शन म ध्यान केंद्रित करत हंवय अउ रिपोर्ट करत हंवय , अंतर्निहित एल्गोरिदम काखरो घलो ग्रेडिएंट-आधारित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बर लागू होत हंवय । |
f5fca08badb5f182bfc5bc9050e786d40e0196df | वायरलेस सेंसर नेटवर्क के आधार म एक जल पर्यावरण निगरानी प्रणाली प्रस्तावित हवय। एमा तीन हिस्सा होत हवय: डेटा मॉनिटरिंग नोड्स, डेटा बेस स्टेशन अउ रिमोट मॉनिटरिंग सेंटर। ए प्रणाली जटिल अउ बडखा पैमाने म जल पर्यावरण निगरानी बर उपयुक्त हवय, जैसे जलाशयों, झीलों, नदियों, दलदल, अउ उथले या गहरे भूजल बर। ए पेपर हमर नवा जल पर्यावरण निगरानी प्रणाली डिजाइन बर स्पष्टीकरण अउ चित्रण बर समर्पित हवय। ए प्रणाली ह एक कृत्रिम झील के पानी के तापमान अऊ पीएच मूल्य के पर्यावरण के ऑनलाइन ऑटो-मॉनिटरिंग ल सफलतापूर्वक पूरा करे रहिस। सिस्टम के माप क्षमता पानी के तापमान बर ±0.5 डिग्री सेल्सियस के सटीकता के साथ 0 ले 80 डिग्री सेल्सियस तक हवय; पीएच मूल्य बर ±0.05 पीएच इकाइमन के सटीकता के साथ 0 ले 14 तक हवय। विभिन्न पानी के गुणवत्ता के सीनारियो बर लागू सेंसर ल विभिन्न पानी के वातावरण बर निगरानी के मांग ल पूरा करे बर अउ विभिन्न पैरामीटर प्राप्त करे बर नोड्स म स्थापित करे जाना चाहि। मॉनिटरिंग सिस्टम इ प्रकार व्यापक अनुप्रयोग संभावनाओं का वादा करत हवय। |
0969bae35536395aff521f6fbcd9d5ff379664e3 | हम बहु-रेडियो, बहु-हॉप वायरलेस नेटवर्क म रूटिंग बर एक नवा मीट्रिक प्रस्तुत करत हंवय । हम स्थिर नोड्स के साथ वायरलेस नेटवर्क म ध्यान केंद्रित करत हंवय , जैसे सामुदायिक वायरलेस नेटवर्क। मीट्रिक के लक्ष्य स्रोत अउ गंतव्य के बीच एकठन उच्च-थ्रूपुट पथ चुनना हवय । हमर मीट्रिक लिंक म एक पैकेट के अपेक्षित प्रसारण समय (ईटीटी) के आधार म व्यक्तिगत लिंक ल वजन देत हवय। ईटीटी ह हानि दर अउ लिंक के बैंडविड्थ के एक फंक्शन हे। व्यक्तिगत लिंक वजन के एक पथ मीट्रिक में जोड़ा जात हवय जेला वेटेड संचयी ईटीटी (डब्ल्यूसीईटीटी) कहा जात हवय जेहर स्पष्ट रूप ले ओ लिंक के बीच हस्तक्षेप बर जिम्मेदार हवय जेहर एकठन ही चैनल के उपयोग करत हंवय । डब्ल्यूसीईटीटी मीट्रिक के एक रूटिंग प्रोटोकॉल में शामिल करे जात हवय जेला हम मल्टी-रेडियो लिंक-गुणवत्ता स्रोत रूटिंग कहते हंवय । हम अपन मीट्रिक के प्रदर्शन के अध्ययन वायरलेस टेस्टबेड में एला लागू करके 23 नोड्स ले बनात हंवय , जेमा ले प्रत्येक दु 802.11 वायरलेस कार्ड ले सुसज्जित हवय । हम पाते हवयं कि एकठन बहु-रेडियो वातावरण म , हमर मीट्रिक दूसर रेडियो के विवेकपूर्ण उपयोग करके पहीली-प्रस्तावित रूटिंग मीट्रिक ल काफी बेहतर बनात हवय । |
3a01f9933066f0950435a509c2b7bf427a1ebd7f | ए पेपर म हम मॉनिटर के एलईडी ले स्मार्टफोन के कैमरा तक डेटा ल लीक करके डेटा एक्सफिल्ट्रेशन बर एक नवा दृष्टिकोण प्रस्तुत करत हंवय । नवा दृष्टिकोण के उपयोग हमलावरमन द्वारा एकठन उन्नत लगातार खतरा (एपीटी) के हिस्से के रूप म संगठन ले मूल्यवान जानकारी ल लीक करे बर करे जा सकत हवय । अवधारणा के सबूत जेला विकसित करे गए रहिस , पेपर म वर्णित करे गए हवय जेखर पाछू एक प्रयोग के विवरण के पालन करे जात हवय जेहर ए बताता हवय कि व्यावहारिक रूप ले मनखे हमला के बारे म जागरूक नी हवयं। हम ओ तरीकामन के प्रस्ताव करत हंवय जेहर ए तरह के खतरमन के पता लगाए अउ कुछु संभावित काउंटरमेर्स के सुविधा प्रदान करही। |
698b8181cd613a72adeac0d75252afe7f57a5180 | हम उभरत होए मल्टी-कोर प्लेटफार्ममन बर पेड़-समूह एल्गोरिदम रैंडम फॉरेस्ट (आरएफ) अउ बेहद यादृच्छिक पेड़ों (ईआरटी) के दुनो नवा समानांतर कार्यान्वयन प्रस्तुत करत हंवय , उदा। सामान्य प्रयोजन कंप्यूटिंग (जीपीजीपीयू) बर उपयुक्त समकालीन ग्राफिक्स कार्ड। यादृच्छिक वन अउ अत्यधिक यादृच्छिक पेड़ वर्गीकरण अउ प्रतिगमन बर एसेम्बल शिक्षार्थी हवयं। वे प्रशिक्षण समय म कईठन निर्णय पेड़ों के निर्माण करके अउ व्यक्तिगत पेड़ों के आउटपुट के तुलना करके भविष्यवाणी आउटपुट करके संचालित होत हवय । कार्य के अंतर्निहित समानांतरता के लिए धन्यवाद, एखर गणना बर एकठन स्पष्ट मंच एहर हवय कि बडखा संख्या म प्रसंस्करण कोर के साथ समकालीन जीपीयू के नियोजित करना हवय। साहित्य में रैंडम फॉरेस्ट बर पिछले समानांतर एल्गोरिदम या तो पारंपरिक मल्टी-कोर सीपीयू प्लेटफार्मों या प्रारंभिक इतिहास जीपीयू के साथ सरल हार्डवेयर वास्तुकला अउ अपेक्षाकृत कुछु कोर के साथ डिज़ाइन करे गए हंवय । नवा समानांतर एल्गोरिदम समकालीन जीपीयू बर बडखा संख्या में कोर के साथ डिजाइन करे गए हंवय अउ मेमोरी पदानुक्रम अउ थ्रेड शेड्यूलिंग जैसे नवा हार्डवेयर आर्किटेक्चर के पहलुमन के ध्यान में रखत हंवय । वे एनवीडिया-आधारित जीपीयू म सर्वोत्तम संभव प्रदर्शन बर सी / सी ++ भाषा अउ सीयूडीए इंटरफ़ेस के उपयोग करके लागू करे जात हवयं। सीपीयू अउ जीपीयू प्लेटफार्मों बर सबले महत्वपूर्ण पिछले समाधानों के साथ तुलना करे वाले एक प्रयोगात्मक अध्ययन नवा कार्यान्वयन बर महत्वपूर्ण सुधार दिखाता हवय, अक्सर कईठन परिणाममन के साथ। |
1b4e04381ddd2afab1660437931cd62468370a98 | पाठ कॉर्पोरेस जेमनला भाषण के हिस्सा के जानकारी के साथ टैग करे गय हवय वे भाषाई अनुसंधान के कईठन क्षेत्रमन म उपयोगी हवयं। ए पेपर में, न्यूरल नेटवर्क (नेट-टैगर) म उपयोग करे जाने वाले एकठन नवा पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंग विधि प्रस्तुत करे जात हवय अउ एखर प्रदर्शन के तुलना एक एलआईएलएमएम-टैगर (कटिंग एट अल, 1992) अउ एक ट्राइग्राम-आधारित टैगर (केम्पे, 1993) के साथ करे जात हवय । ए दिखाया गय हवय कि नेट-टैगर ट्रिग्राम-आधारित टैगर के साथ-साथ iIMM-टैगर के तुलना म बेहतर प्रदर्शन करत हवय। |
68ba338be70fd3c5bdbc1c271243740f2e0a0f0c | हम बडखा विरल बाइनरी डेटा लेट ले पूछे गए प्रश्नों बर तेजी ले अनुमानित ए nswers उत्पन्न करे के समस्या के जांच करत हंवय । हम विशेष रूप ले इ समस्या बर संभाव्यता मोड-एल आधारित दृष्टिकोण म ध्यान केंद्रित करत हंवय अउ कईठन तकनीमन के विकास करत हंवय जेहर बेसलाइन स्वतंत्रता मॉडल के तुलना में काफी ज्यादा सटीक हंवय । विशेष रूप ले, हम बार-बार आइटम लेट ले संभाव्यता मॉडल बनइन बर दु तकनीकमन के परिचय देत हंवय: आइटम अधिकतम एन्ट्रॉपी विधि, अउ मॉडल म आइटम समावेशन-बहिष्करण विधि। अधिकतम एन्ट्रॉपी विधि में हम क्यूरी चर के वितरण म बाधाओं के रूप में आइटमसेट के इलाज करत हंवय अउ अधिकतम एन्ट्रॉपी सिद्धांत के उपयोग ट्रिब्यूट ऑनलाइन में क्वेरी बर एकठन संयुक्त संभाव्यता मॉडल बनइन बर करत हंवय । समावेशन-बहिष्करण मॉडल में आइटमसेट अउ आमनके आवृत्तिमन के एक डेटा संरचना में संग्रहीत करे जात हवय जेला एडीट्री कहा जात हवय जेहर क्वेरी के जवाब दे बर समावेशन-बहिष्करण सिद्धांत के एक कुशल कार्यान्वयन के समर्थन करत हवय । हम अनुभवजन्य रूप ले ए दुनो आइटमसेट-आधारित मॉडल के तुलना ओरिजिनल डेटा के प्रत्यक्ष क्वेरी, मूल डेटा के नमूमन के क्वेरी, साथ ही साथ दूसर संभाव्य मॉडल जैसे कि इंडिपेंडेंस मॉडल, चौ-लियू ट्री मॉडल, अउ बर्नौली मिश्रण मॉडल के साथ करत हंवय । ये मॉडल उच्च-आयामी (सौ या हजारों विशेषता) के संभाल करे में सक्षम हंवय , जबकि ए विषय म अधिकांश दूसर काम अपेक्षाकृत कम आयामी ओएलएपी समस्यामन म केंद्रित हंवय । सिमुलेटेड अउ वास्तविक दुनिया लेनदेन डेटा लेट दुनों म प्रयोगात्मक म परिणाम अनुमान त्रुटि, मॉडल जटिलता, अउ एक क्वेरी उत्तर के गणना करे बर आवश्यक ऑनलाइन समय के बीच कईठन मौलिक व्यापार-ऑफ दिखाते हंवय । |
90522a98ccce3aa0ce20b4dfedb76518b886ed96 | ए पांडुलिपि के एक पहीली संस्करण म अपन सहायता बर रॉबर्ट स् किपर अउ हारून हाइमन ल विशेष धन्यवाद। अपन उपयोगी टिप्पणी बर शॉन मैकक्विटी, रॉबिन पीटरसन, चक पिक्ट, केविन शानाहान, अउ जर्नल ऑफ बिजनेस रिसर्च के संपादक अउ समीक्षक मन ल घलो धन्यवाद। ए पांडुलिपि के एक पहीली संस्करण हर 2001 सोसाइटी फॉर मार्केटिंग एडवांस सम्मेलन म प्रस्तुत सबले सुघ्घर पेपर बर शॉ पुरस्कार जीतीस। इ पांडुलिपि के एक संक्षिप्त संस्करण ल जर्नल ऑफ बिजनेस रिसर्च म प्रकाशन बर स्वीकार करे गय हवय । |
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05c025af60aeab10a3069256674325802c844212 | हम वीडियो अउ मोशन कैप्चर म मानव शरीर के मुद्रा के मान्यता अउ भविष्यवाणी बर एनकोडर-रिकरेंट-डेकोडर (ईआरडी) मॉडल के प्रस्ताव करत हंवय । ईआरडी मॉडल एक आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क हवय जेहर गैर-रैखिक एन्कोडर अउ डिकोडर नेटवर्क ल आवर्ती परतों के आघू अउ पाछू शामिल करत हवय। हम मोशन कैप्चर (मोकैप) पीढ़ी, शरीर के मुद्रा लेबलिंग अउ वीडियो म शरीर के मुद्रा पूर्वानुमान के कार्यमन म ईआरडी आर्किटेक्चर के उदाहरणों के परीक्षण करत हंवय । हमर मॉडल कईठन विषयों अउ गतिविधि डोमेन म मॉकअप प्रशिक्षण डेटा के संभालता हवय, अउ लंबे समय तक बहाव ले बचे के दौरान उपन्यास आंदोलनों ल संश्लेषित करत हवय। मानव मुद्रा लेबलिंग बर, ईआरडी बाएं-दाएं शरीर के हिस्से के भ्रम के हल करके प्रति फ्रेम शरीर के हिस्से के डिटेक्टर के बेहतर बनाता हवय। वीडियो पोज पूर्वानुमान बर, ईआरडी 400 एमएम के एक अस्थायी क्षितिज म शरीर संयुक्त विस्थापन के भविष्यवाणी करत हवय अउ ऑप्टिकल प्रवाह के आधार म पहला आदेश गति मॉडल के बेहतर करत हवय। ईआरडी साहित्य म पहीली के दीर्घकालिक लघु स्मृति (एलएसटीएम) मॉडल ल संयुक्त रूप ले प्रतिनिधित्व अउ आमनके गतिशीलता ल सीखने बर विस्तारित करत हंवय । हमर प्रयोग ले पता चलत हे कि अइसन निरूपण सीखना दुनों लेबलिंग अऊ भविष्यवाणी बर जरूरी हे। हमन पाते हावन कि ए 1 डी पाठ, भाषण या हस्तलेखन के तुलना म स्थानिक-समयिक दृश्य डोमेन के बीच एकठन विशिष्ट विशेषता हवय, जहां सीधा हार्ड-कोडेड प्रतिनिधित्वमन हर सीधा आवर्ती इकाइमन के साथ संयुक्त होए म उत्कृष्ट म परिणाम देखाए हवयं [31]। |
092b64ce89a7ec652da935758f5c6d59499cde6e | हम एक नवा डेटासेट, ह्यूमन3.6एम, 3.6 मिलियन सटीक 3डी ह्यूमन पोज के परिचय देवत हन, जऊन 5 महिला अऊ 6 पुरुष सब्जेक्ट के परफॉर्मेंस ल रिकॉर्ड करके हासिल करे गे हे, 4 अलग-अलग बिदु के तहत, यथार्थवादी ह्यूमन सेंसिंग सिस्टम ल प्रशिक्षित करे बर अऊ मानव पोज अनुमान मॉडल अऊ एल्गोरिदम के अगली पीढ़ी के मूल्यांकन बर। वर्तमान राज्य-ऑफ-द-आर्ट म डेटासेट के आकार ल कईठन आदेशों ले बढ़ाए के अलावा, हमर उद्देश्य ए तरह के डेटासेट ल विशिष्ट मानव गतिविधिमन के हिस्से के रूप म सामना करे वाले आंदोलनों अउ मुद्राओं के एकठन विविध सेट के साथ पूरक करना हवय (फोटो लेना, फोन म बात करना, पोज देना, अभिवादन करना, खाना, आदि) । ), अतिरिक्त सिंक्रनाइज़ छवि, मानव गति कैप्चर, अउ उड़ान के समय (गहरी) डेटा, अउ जम्मो विषय अभिनेता के सटीक 3 डी बॉडी स्कैन के साथ। हम नियंत्रित मिश्रित वास्तविकता मूल्यांकन परिदृश्य घलो प्रदान करत हंवय जहां 3 डी मानव मॉडल गति कैप्चर के उपयोग करके एनिमेटेड हंवय अउ सही 3 डी ज्यामिति के उपयोग करके सम्मिलित करे जात हवय, जटिल वास्तविक वातावरण में, चल कैमरों के साथ देखे जात हवय, अउ ऑक्ल्यूजन के तहत। अंत म , हम अनुसंधान समुदाय म भविष्य के काम द्वारा अपन विविधता अउ सुधार बर स्कोप के चित्रण करत डेटासेट बर बडखा पैमाने म सांख्यिकीय मॉडल अउ विस्तृत मूल्यांकन आधारभूत रेखाओं के एकठन सेट प्रदान करत हंवय । हमर प्रयोग ले पता चलत हवय कि हमर सबले अच्छा बडखा पैमाने म मॉडल ए समस्या बर सबले बडखा मौजूदा सार्वजनिक डेटासेट के पैमाने के प्रशिक्षण सेट के तुलना म प्रदर्शन म 20% सुधार प्राप्त करे बर हमर पूर्ण प्रशिक्षण सेट के लाभ उठा सकत हवय। फिर भी हमर बडखा डेटासेट के साथ उच्च क्षमता, ज्यादा जटिल मॉडल के लाभ उठाकर सुधार बर क्षमता काफी व्यापक हवय अउ भविष्य के शोध ल प्रोत्साहित करना चाहि। संबंधित बड़े पैमाने म सीखने के मॉडल, सुविधाओं, विज़ुअलाइज़ेशन टूल, साथ ही मूल्यांकन सर्वर बर कोड के साथ डेटासेट ऑनलाइन http://vision.imar.ro/human3.6m म उपलब्ध हवय । |
ba4a037153bff392b1e56a4109de4b04521f17b2 | संकट सूचना विज्ञान जांच करत हवय कि प्रौद्योगिकी के समाज के व्यापक पहुंच कैसे सामूहिक आपातकालीन घटनामन के प्रतिक्रिया के तरीका ल बदल रही हवय । ए परिवर्तन के अध्ययन करे बर , शोधकर्तामन ल डेटा के बडखा सेट तक पहुंच के आवश्यकता होत हवय जेहर ओमनके मात्रा अउ विषम प्रकृति के कारण एकत्र अउ विश्लेषण करना मुश्किल होत हवय । ए चिंता ल संबोधित करे बर, हमन एक म पर्यावरण - ईपीआईसी एनालाइज़ - ल डिजाइन अउ लागू करे हवय जेहर शोधकर्ताओं के सामाजिक मीडिया डेटा के संग्रह अउ विश्लेषण के साथ समर्थन करत हवय । हमर शोध ह ए सेवा ल भरोसायोग्य, स्केलेबल, एक्स्टेन्सिबल अऊ कारगर बनाय बर जरूरी घटक- जइसे कि नोएसक्यूएल, मैपरेड्यूस, कैशिंग अऊ खोज के पहिचान करे हे। हम एपीआईसी विश्लेषण के निर्माण अउ एखर स्केलेबिलिटी, प्रदर्शन अउ कार्यक्षमता म चर्चा करत समय - जैसे डेटा मॉडलिंग, समय बनाम अंतरिक्ष व्यापार-ऑफ, अउ उपयोगी अउ उपयोग करे योग्य प्रणाली के आवश्यकता के वर्णन करत हंवय । |
4416236e5ee4239e86e3cf3db6a2d1a2ff2ae720 | आधुनिक एनालिटिक्स एप्लिकेशन तेजी ले जटिल वर्कफ़्लो बनइन बर कईठन लाइब्रेरी अउ फ्रेमवर्क ले कईठन कार्यमन के संयोजन करत हंवय । यद्यपि प्रत्येक फ़ंक्शन अलग-अलग उच्च प्रदर्शन प्राप्त कर सकत हवय, संयुक्त वर्कफ़्लो के प्रदर्शन अक्सर फ़ंक्शनों म व्यापक डेटा आंदोलन के कारण हार्डवेयर सीमा के नीचे परिणाम के एक क्रम होत हवय। ए समस्या के हल करे बर, हम वेल्ड के प्रस्ताव करत हंवय , डेटा-गहन अनुप्रयोगमन बर एक रनटाइम जेहर असंगत लाइब्रेरी अउ फ़ंक्शन के पार अनुकूलित करत हवय । वेल्ड एसक्यूएल, मशीन लर्निंग अउ ग्राफ एनालिटिक्स सहित विविध डेटा समानांतर वर्कलोड के संरचना ल कैप्चर करे बर एकठन आम मध्यवर्ती प्रतिनिधित्व के उपयोग करत हवय। ए तब कुंजी डेटा आंदोलन अनुकूलन करत हवय अउ पूरे वर्कफ़्लो बर कुशल समानांतर कोड उत्पन्न करत हवय। वेल्ड ल अपन उपयोगकर्ता-सामना एपीआई ल बदले के बिना टेंसरफ्लो, अपाचे स्पार्क, न्यूमपी अउ पांडा जैसे मौजूदा ढांचे म वृद्धिशील रूप ले एकीकृत करे जा सकत हवय। हम देखथन कि वेल्ड ए ढांचे के साथ-साथ अनुप्रयोगों के तेज कर सकत हवय जेहर ओमन 30 × तक के संयोजन करत हंवय । |
Subsets and Splits